JP7147530B2 - Reading device, image forming device, authentication system and reading method - Google Patents
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Description
本発明は、読取装置、画像形成装置、真贋判定システムおよび読取方法に関する。 The present invention relates to a reader, an image forming apparatus, an authenticity determination system, and a reading method.
従来、文書の原本性の担保や真贋判定といった文書のセキュリティ意識の高まりで、目に見えない不可視情報を文書に埋め込み、不可視情報を赤外光などの不可視光で読み取ることで原本性の担保や真贋判定、偽造防止を行う不可視読取技術が知られている。 In the past, due to the growing awareness of document security, such as guaranteeing the originality of documents and judging their authenticity, we embedded invisible information in documents and read the invisible information with invisible light such as infrared light to guarantee the originality of documents. Invisible reading technology for authenticity determination and forgery prevention is known.
特許文献1には、複写機などのスキャナ(読取装置)で不可視読取を行って、その結果を表示/印刷する技術が開示されている。 Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-200001 discloses a technique of performing invisible reading with a scanner (reading device) such as a copier and displaying/printing the result.
しかしながら、従来の読取装置は不可視画像(NIR(近赤外)画像)を読み取ることは可能であるものの、ユーザに加工した結果のみを開示する構成であるため、真贋判定においては、ユーザは判定結果を信じるしかなく、判定結果の妥当性を判断する手段がないという問題があった。 However, although conventional reading devices can read invisible images (NIR (near infrared) images), they are configured to disclose only the processed results to the user. There was a problem that there was no means to judge the validity of the judgment result.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができるようにし、真贋判定の精度を向上させることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to enable a user to judge the validity of the judgment result of the authentication, and to improve the accuracy of the authentication.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、光源によって光が照射された被写体からの光を撮像素子で受光して読み取る読取装置において、前記被写体を可視画像で読み取る第1読取動作と、前記被写体を不可視画像で読み取る第2読取動作と、を制御する制御手段と、少なくとも前記不可視画像である真贋判定用画像の識別を可能とするような補正を行う補正手段と、少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知手段と、を備えることを特徴とする。
In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention provides a reading device for reading by receiving light from an object illuminated by a light source with an imaging device, and reading the object as a visible image. a control means for controlling a reading operation and a second reading operation for reading the subject with an invisible image; a correcting means for performing a correction such that at least the invisible image for authenticity determination can be identified ; and notification means for notifying the corrected invisible image to the outside.
本発明によれば、最終判定結果ではなく、中間情報である不可視画像そのもの(生データ)をオペレータ側に通知する構成とすることで、真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができ、真贋判定の精度を向上させることができる、という効果を奏する。 According to the present invention, by notifying the operator of the invisible image itself (raw data), which is intermediate information, instead of the final judgment result, the user can judge the validity of the judgment result of the authenticity judgment. It is possible to improve the accuracy of authenticity determination.
以下に添付図面を参照して、読取装置、画像形成装置、真贋判定システムおよび読取方法の実施の形態を詳細に説明する。 Embodiments of a reader, an image forming apparatus, an authenticity determination system, and a reading method will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
(第1の実施の形態)
図1は、第1の実施の形態にかかる画像形成装置100の一例の構成を示す図である。図1において、画像形成装置100は、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも2つの機能を有する一般に複合機と称されるものである。
(First embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing an example configuration of an
画像形成装置100は、読取装置である画像読取部101およびADF(Automatic Document Feeder)102を有し、その下部に画像形成部103を有する。画像形成部103については、内部の構成を説明するために、外部カバーを外して内部の構成を示している。
The
ADF102は、画像を読み取らせる原稿を読取位置に位置づける原稿支持部である。ADF102は、載置台に載置した原稿を読取位置に自動搬送する。画像読取部101は、ADF102により搬送された原稿を所定の読取位置で読み取る。また、画像読取部101は、原稿を載置する原稿支持部であるコンタクトガラスを上面に有し、読取位置であるコンタクトガラス上の原稿を読み取る。具体的に画像読取部101は、内部に光源や、光学系や、CCD(Charge Coupled Device)等のイメージセンサを有するスキャナであり、光源で照明した原稿の反射光を光学系を通じてイメージセンサで読み取る。
The ADF 102 is a document support unit that positions a document, whose image is to be read, at a reading position. The
画像形成部103は、画像読取部101で読み取った原稿画像を印刷する。画像形成部103は、記録紙を手差しする手差ローラ104や、記録紙を供給する記録紙供給ユニット107を有する。記録紙供給ユニット107は、多段の記録紙給紙カセット107aから記録紙を繰り出す機構を有する。供給された記録紙は、レジストローラ108を介して二次転写ベルト112に送られる。
The
二次転写ベルト112上を搬送する記録紙は、転写部114において中間転写ベルト113上のトナー画像が転写される。
The toner image on the
また、画像形成部103は、光書込装置109や、タンデム方式の作像ユニット(Y、M、C、K)105や、中間転写ベルト113や、上記二次転写ベルト112などを有する。作像ユニット105による作像プロセスにより、光書込装置109が書き込んだ画像を中間転写ベルト113上にトナー画像として形成する。
The
具体的に、作像ユニット(Y、M、C、K)105は、4つの感光体ドラム(Y、M、C、K)を回転可能に有し、各感光体ドラムの周囲に、帯電ローラ、現像器、一次転写ローラ、クリーナーユニット、及び除電器を含む作像要素106をそれぞれ備える。各感光体ドラムにおいて作像要素106が機能し、感光体ドラム上の画像が各一次転写ローラにより中間転写ベルト113上に転写される。
Specifically, the image forming unit (Y, M, C, K) 105 has four rotatable photoreceptor drums (Y, M, C, K), and a charging roller is provided around each photoreceptor drum. , a developer, a primary transfer roller, a cleaner unit, and an
中間転写ベルト113は、各感光体ドラムと各一次転写ローラとの間のニップに、駆動ローラと従動ローラとにより張架して配置されている。中間転写ベルト113に一次転写されたトナー画像は、中間転写ベルト113の走行により、二次転写装置で二次転写ベルト112上の記録紙に二次転写される。その記録紙は、二次転写ベルト112の走行により、定着装置110に搬送され、記録紙上にトナー画像がカラー画像として定着する。その後、記録紙は、機外の排紙トレイへと排出される。なお、両面印刷の場合は、反転機構111により記録紙の表裏が反転されて、反転された記録紙が二次転写ベルト112上へと送られる。
The
なお、画像形成部103は、上述したような電子写真方式によって画像を形成するものに限るものではなく、インクジェット方式によって画像を形成するものであってもよい。
Note that the
次に、画像読取部101について説明する。
Next, the
図2は、画像読取部101の構造を例示的に示す断面図である。図2に示すように、画像読取部101は、本体11内に、撮像素子であるイメージセンサ9を備えたセンサ基板10、レンズユニット8、第1キャリッジ6及び第2キャリッジ7を有する。イメージセンサ9は、例えばCCDやCMOSイメージセンサなどである。第1キャリッジ6は、LED(Light Emitting Diode)である光源2及びミラー3を有する。第2キャリッジ7は、ミラー4,5を有する。また、画像読取部101は、上面にコンタクトガラス1及び基準白板13を設けている。
FIG. 2 is a cross-sectional view showing an exemplary structure of the
画像読取部101は、読取動作において、第1キャリッジ6及び第2キャリッジ7を待機位置(ホームポジション)から副走査方向(A方向)に移動させながら光源2から光を上方に向けて照射する。そして、第1キャリッジ6及び第2キャリッジ7は、原稿12からの反射光を、レンズユニット8を介してイメージセンサ9上に結像させる。
In the reading operation, the
また、画像読取部101は、電源ON時などには、基準白板13からの反射光を読取って基準を設定する。即ち、画像読取部101は、第1キャリッジ6を基準白板13の直下に移動させ、光源2を点灯させて基準白板13からの反射光をイメージセンサ9の上に結像させることによりゲイン調整を行う。
When the power is turned on, the
図3は、画像読取部101を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図3に示すように、画像読取部101は、上述したイメージセンサ9、光源2に加え、信号処理部21、補正手段として機能する画像補正部22、制御手段として機能する制御部23、光源駆動部24、通知手段として機能する画像通知部25、通知制御手段として機能する画像通知制御部26を備えている。
FIG. 3 is a block diagram showing the electrical connection of each part forming the
光源2は、可視用/近赤外(NIR)用で構成される。光源駆動部24は、光源2を駆動する。
The
イメージセンサ9は、被写体からの反射光を読み取り、可視画像の読取りの場合はRGB信号を、不可視画像の読取りの場合はNIR信号を出力する。一般のイメージセンサのカラーフィルタはNIR光透過する特性を持っているため、不可視画像の読取りの場合にはNIR信号がRGB各出力に現れることになる。本実施の形態においては、説明上、R出力のNIR信号を用いることとする。
The
信号処理部21は、ゲイン制御部(増幅器)、オフセット制御部、A/D変換部(ADコンバータ)を有している。信号処理部21は、イメージセンサ9から出力された画像信号(RGB)に対して、ゲイン制御、オフセット制御、A/D変換を実行してデジタルデータに変換し、後段の画像補正部22に出力する。
The
画像補正部22は、シェーディング補正を始めとした各種補正を実施し、補正後のデータを画像通知部25に出力する。
The
画像通知部25は、オペレータが画像を確認し易いように、画像をディスプレイなどに出力する。
The
画像通知制御部26は、外部から指定される通知条件などに応じて、画像通知部25に対する画像通知条件を制御する。
The image
制御部23は、可視画像モードか不可視(NIR)画像モードかを選択的に制御し、光源駆動部24、イメージセンサ9、信号処理部21、画像補正部22、画像通知制御部26の各部の設定を制御する。制御部23は、可視画像モード(第1読取動作)か不可視(NIR)画像モード(第2読取動作)かを選択的に制御し、モードに応じた各部の設定を制御する。
The
次に、制御部23の制御による画像読取処理の流れについて説明する。制御部23の制御による画像読取動作は、可視画像モードかNIR画像モードであるかによって各種設定を切り替えるよう制御するものである。切り替えられる制御は、イメージセンサモード(可視用/NIR用)、信号処理モード(可視用/NIR用)、光源モード(可視光/NIR光)、画像補正(可視用/NIR用)である。
Next, the flow of image reading processing controlled by the
図4は、画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図4に示すように、制御部23は、まず、可視画像モードが指定されているかを判断する(ステップS1)。
FIG. 4 is a flowchart schematically showing the flow of image reading processing. As shown in FIG. 4, the
制御部23は、可視画像モードが指定されている場合(ステップS1のYes)、ステップS2に進む。ステップS2では、制御部23は、イメージセンサ9のモード切替を実行して「可視モード」にする。
If the visible image mode is specified (Yes in step S1), the
次いで、制御部23は、信号処理部21のモード切替を実行して「可視モード」にし(ステップS3)、光源2のモード切替を実行して「可視モード」にし(ステップS4)、画像補正部22のモード切替を実行して「可視モード」にする(ステップS5)。
Next, the
その後、ステップS6では、制御部23は、画像の読取を実行する。
After that, in step S6, the
続くステップS7では、制御部23は、読み取った画像を画像通知部25にてディスプレイに表示する。
In the following step S7, the
一方、制御部23は、NIR画像モードが指定されている場合(ステップS1のNo)、ステップS8に進む。ステップS8では、制御部23は、イメージセンサ9のモード切替を実行して「NIRモード」にする。
On the other hand, when the NIR image mode is designated (No in step S1), the
次いで、制御部23は、信号処理部21のモード切替を実行して「NIRモード」にし(ステップS9)、光源2のモード切替を実行して「NIRモード」にし(ステップS10)、画像補正部22のモード切替を実行して「NIRモード」にする(ステップS11)。
Next, the
その後、ステップS6では、制御部23は、画像の読み取りを実行する。
After that, in step S6, the
続くステップS7では、制御部23は、読み取った画像を画像通知部25にてディスプレイに表示する。
In the following step S7, the
すなわち、本実施の形態の画像読取処理では、各モード設定後に対象とする文書の読取を開始し、可視画像モードとNIR画像モードとのいずれのモードで読み取った画像についてもディスプレイに表示する。 That is, in the image reading process of the present embodiment, reading of the target document is started after setting each mode, and the image read in either the visible image mode or the NIR image mode is displayed on the display.
例えば、可視画像モードの場合は、文書の記載内容(情報)を確認する際に用いる。一方、NIR画像モードの場合は、文書の真贋判定を行う際に用いる。 For example, in the case of the visible image mode, it is used to confirm the content (information) written in the document. On the other hand, the NIR image mode is used when authenticating a document.
以上により、光源の発光を可視読取りとNIR読取りで切り替えることにより、可視画像と不可視画像を選択的に読み取ることができ、不可視画像読取による真贋判定が可能となる。 As described above, by switching the light emission of the light source between the visible reading and the NIR reading, the visible image and the invisible image can be selectively read, and the authentication can be determined by reading the invisible image.
次に、画像読取部101における画像読取処理の作用と効果について説明する。
Next, functions and effects of image reading processing in the
近年では、不可視情報の埋込(潜像)技術により、身分証明書以外にも、印鑑登録書、住民票、納税証明書といった各種文書に対しても不可視情報が埋め込まれるようになっており、これにより文書のセキュリティを高めている。この不可視情報の埋め込みでは、例えば複写機で文書を複写すると、埋め込み情報は消失するように作られている。 In recent years, technology for embedding invisible information (latent image) has enabled invisible information to be embedded not only in identification cards but also in various documents such as seal registration forms, resident cards, and tax payment certificates. This enhances document security. The embedding of invisible information is designed so that, for example, when the document is copied by a copier, the embedded information disappears.
ここで、図5は画像読取部101における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。図5(a)は、不可視(NIR)情報が埋め込まれた文書として証明書(原本)の例を示している。証明書の正味の情報(証明内容、識別番号、発行日、発行元など)は可視情報として印刷されている。一方、証明書の右下部には不可視情報で○に囲まれた“正”の文字が埋め込まれており、目視では認識できないようになっている。この不可視情報は真贋判定マークとして機能し、このマークの有無で真贋を判定する。
Here, FIG. 5 is a diagram for explaining actions and effects of image reading processing in the
図5(b)は、図5(a)の証明書を可視画像モードで読み取った画像を示している。可視画像モードでは、証明書の可視情報が読み取られ、オペレータは証明書に記載されている正味の情報を確認できる。但し、不可視情報である“正”の文字は不可視情報として印刷されているため、画像上は読み取られずに情報は消失する。 FIG. 5(b) shows an image obtained by scanning the certificate of FIG. 5(a) in visible image mode. In visual image mode, the visual information on the certificate is read and the operator can verify the net information contained in the certificate. However, since the invisible information "correct" is printed as invisible information, the information disappears without being read on the image.
一方、図5(c)は、図5(a)の証明書をNIR画像モードで読み取った画像を示している。NIR画像モードでは、可視画像モードとは反対に、証明書の正味の情報である可視情報は読み取られず、不可視情報である“正”の文字のみが読み取られ、オペレータは証明書に記載されている真贋判定マークを確認することができる。このとき、証明書が本物又は原本の場合、真贋判定マークが読み取られるため真(本物)と判断されるが、証明書が偽物(偽造)や複製(複写)である場合、真贋判定マークが読み取られないため贋(偽物)と判断される。 On the other hand, FIG. 5(c) shows an image obtained by reading the certificate of FIG. 5(a) in the NIR image mode. In the NIR image mode, in contrast to the visible image mode, the visible information, which is the net information of the certificate, is not read, but only the characters of "correct", which is the invisible information, are read, and the operator is written on the certificate. The authenticity judgment mark can be confirmed. At this time, if the certificate is genuine or original, the authenticity judgment mark is read, so it is judged to be genuine (genuine). It is judged as a counterfeit (counterfeit) because it cannot be seen.
以上のように、本実施の形態によれば、最終判定結果ではなく、中間情報であるNIR画像そのもの(生データ)をオペレータ側に通知する構成とすることで、真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができる。 As described above, according to the present embodiment, not the final judgment result, but the NIR image itself (raw data), which is intermediate information, is notified to the operator side. can be determined by the user.
なお、不可視埋め込み技術は、可視色材(CMYK)を用いたものでも、不可視インク(可視域で透明、NIR域で吸収)を用いたものでも良く、目視で認識ができずNIRで読取可能であればいかなる方式であっても良い。 The invisible embedding technology may be one using visible colorants (CMYK) or one using invisible ink (transparent in the visible range, absorbing in the NIR range). Any method may be used.
また、本実施の形態では、不可視読取としてNIR(近赤外)領域での画像読取を例に説明しているが、一般に顔料系のカラーフィルタがNIR(800~1000nm)領域で高透過率を示し、Si製のイメージセンサ9自体も量子感度を持っていることが知られている。したがって、この波長域を用いることで高感度な状態で使用することができ、効率良く不可視読取を行うことができる。
In addition, in the present embodiment, image reading in the NIR (near infrared) region is described as an example of invisible reading. It is known that the
従来の読取装置では、オペレータ側に読み取ったNIR画像を解析した最終結果しか通知しないことが真贋判定の精度向上を困難としている。本実施の形態によれば、最終結果ではなく、中間情報であるNIR画像そのもの(生データ)をオペレータ側に通知する構成とすることで、真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができる。 In the conventional reader, it is difficult to improve the accuracy of authenticity determination because only the final result of analyzing the read NIR image is notified to the operator. According to this embodiment, not the final result but the NIR image itself (raw data), which is intermediate information, is notified to the operator side, so that the user can judge the validity of the judgment result of the authenticity judgment. can be done.
また、本実施の形態によれば、第2読取動作は赤外領域での読取動作であることにより、効率的に不可視読取を行うことができる。 Further, according to the present embodiment, since the second reading operation is a reading operation in the infrared region, invisible reading can be efficiently performed.
(第2の実施の形態)
次に、第2の実施の形態について説明する。
(Second embodiment)
Next, a second embodiment will be described.
第2の実施の形態の画像読取部101は、画像を記憶しておくことで真贋判定精度を高めるようにした点が、第1の実施の形態と異なる。以下、第2の実施の形態の説明では、第1の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
第1の実施の形態においては、人の判断(目)によって、真贋判定結果の妥当性をユーザが判断できるようにしているが、画像読取を行ったタイミング、つまりリアルタイムに真贋判定を行う必要があり、複数人でチェックするような場合には向かない。 In the first embodiment, the user can judge the validity of the result of authenticity determination by human judgment (eyes). Yes, it is not suitable for checking by multiple people.
そこで、第2の実施の形態においては、真贋判定に用いるNIR画像を一旦記憶した後に通知することで、真贋判定の精度を高める構成とする。 Therefore, in the second embodiment, the accuracy of authenticity determination is improved by notifying the user after temporarily storing the NIR image used for authenticity determination.
図6は、第2の実施の形態にかかる画像読取部101の画像通知部25の構成を示すブロック図である。図6(a)に示すように、画像通知部25は、入力された画像をリアルタイムに表示し、オペレータAが真贋判定をする点は、第1の実施の形態と変わるものではない。加えて、図6(a)に示す画像通知部25は、読み取った不可視画像を一旦記憶する記憶手段として機能する画像記憶部25aを備えている。
FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of the
このような構成により、オペレータBが真贋判定を行う際には、画像通知制御部26に対して通知指示を行い、通知指示のタイミングで画像記憶部25aに記憶された画像を呼び出し、オペレータB側に通知する。
With such a configuration, when the operator B performs authenticity determination, the operator B issues a notification instruction to the image
また、図6(b)に示す画像通知部25は、読み取った不可視画像を記憶する記憶手段として機能する画像記憶部25bを備えている。
The
このような構成により、オペレータA,Bが真贋判定を行う際には、オペレータA,Bがともに画像通知制御部26に対して通知指示を行い、通知指示のタイミングで画像記憶部25bに記憶された画像を呼び出し、オペレータA,B側に通知する。
With such a configuration, when the operators A and B perform authenticity determination, both the operators A and B instruct the image
以上のように、読み取ったNIR画像を一旦記憶した後に通知する構成とすることで、任意のタイミングでの真贋判定が可能となり、例えば複数人での真贋判定などの多重チェックを行うことができる。そのため、真贋判定の精度を高めることができる。 As described above, by configuring the read NIR image to be temporarily stored and then notified, it is possible to determine authenticity at any timing, and multiple checks such as authenticity determination by multiple people can be performed. Therefore, accuracy of authenticity determination can be improved.
図7は、画像通知処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図7に示すように、画像記憶部から画像を呼び出す場合、画像通知制御部26は、まずオペレータから画像通知指示があったかどうかを確認する(ステップS21)。
FIG. 7 is a flowchart schematically showing the flow of image notification processing. As shown in FIG. 7, when retrieving an image from the image storage unit, the image
画像通知制御部26は、画像通知指示があったと判断すると(ステップS21のYes)、画像記憶部25a,25bからNIR画像を呼び出し(ステップS22)、ディスプレイに画像通知(表示)する(ステップS23)。その後、オペレータはNIR画像で真贋判定を行う。
When the image
このように本実施の形態によれば、複数人、または、複数回による多重チェックにより真贋判定の精度を上げることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to improve accuracy of authenticity determination by multiple checks by multiple people or multiple times.
(第3の実施の形態)
次に、第3の実施の形態について説明する。
(Third Embodiment)
Next, a third embodiment will be described.
第3の実施の形態の画像読取部101は、不可視情報の埋込位置によらず真贋判定を容易にするようにした点が、第1の実施の形態ないし第2の実施の形態と異なる。以下、第3の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第2の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第2の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
第1の実施の形態で説明したように、一般文書を含む多様な媒体での不可視埋込情報を読み取る際、どの位置に不可視埋込情報があるかが既知の場合もあるが、どの位置にあるかが分からない場合も存在する。 As described in the first embodiment, when reading invisible embedded information in various media including general documents, there are cases where the position of the invisible embedded information is known. There are cases where it is not known whether or not there is.
そこで、本実施の形態では、不可視情報の位置が既知か未知かに応じて画像通知方法を変えることで、不可視情報の位置が既知か未知かによらず容易に真贋判定を行う構成とする。 Therefore, in this embodiment, by changing the image notification method depending on whether the position of the invisible information is known or unknown, the authentication can be easily determined regardless of whether the position of the invisible information is known or unknown.
図8は、第3の実施の形態にかかる画像読取部101の画像補正部22の構成を示すブロック図である。図8に示すように、画像補正部22は、領域抽出部31と、変倍部32とを備えている。
FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of the
領域抽出部31は、外部指示で決定されたモードで指定された画像領域を抽出する。変倍部32は、領域抽出部31で抽出された画像領域を変倍する。変倍は拡大、縮小、等倍(変倍なし)と変倍率が選択可能であるが、真贋判定を行う上では実質的には拡大と等倍を使用する。変倍条件も外部指示で決定されたモードで指定される。
The
次に、制御部23の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
Next, the flow of image reading processing controlled by the
図9は、領域抽出処理と変倍処理がある場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップS1~ステップS11の処理については、図4で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図4で説明したフローチャートとの違いは、読取処理(ステップS6)と画像通知処理(ステップS7)との間に、領域抽出処理および変倍処理が入っている点である。 FIG. 9 is a flowchart schematically showing the flow of image reading processing when there are area extraction processing and variable magnification processing. Note that the processing of steps S1 to S11 is the same as the processing described with reference to FIG. 4, so description thereof will be omitted. The difference from the flowchart explained in FIG. 4 is that the area extraction process and the variable magnification process are included between the reading process (step S6) and the image notification process (step S7).
制御部23は、画像の読取を実行すると(ステップS6)、一部表示かを判断する(ステップS21)。
After reading the image (step S6), the
制御部23は、一部表示であると判断した場合(ステップS21のYes)、画像補正部22を制御して領域抽出(指定領域)および変倍(拡大)を実施する(ステップS22)。例えば、不可視情報の位置が既知の場合に必要な箇所は一部となるため、画像の該当領域を抽出して拡大して表示する。
When the
一方、制御部23は、一部表示でないと判断した場合(ステップS21のNo)、画像補正部22を制御して領域抽出(全体)および変倍(等倍)を実施する(ステップS23)。例えば、不可視情報の位置が未知の場合には画像全体から不可視情報を見つける必要があるため、画像全体を抽出対象として等倍で表示する。
On the other hand, when the
図10は、画像読取部101における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。図10(a)は、不可視(NIR)情報が埋め込まれた文書(原本)の例を示している。証明書の正味の情報(証明内容、識別番号、発行日、発行元など)は可視情報として印刷されている。一方、証明書の右下部には不可視情報で丸印に囲まれた“正”の文字が埋め込まれており、目視では認識できないようになっている。この不可視情報は真贋判定マークとして機能し、このマークの有無で真贋を判定する。
10A and 10B are diagrams for explaining the action and effect of image reading processing in the
図10(b)は、不可視情報の位置が未知の場合の例を示している。この場合、オペレータは不可視情報の位置が分からないため、真贋判定マークが画像のどこにあるかを探す必要がある。そのため、画像全体を抽出対象として等倍で表示することで、画像全体から不可視情報を見つけ易くし、真贋判定を容易にする。 FIG. 10(b) shows an example in which the position of invisible information is unknown. In this case, since the operator does not know the position of the invisible information, it is necessary to find where the authenticity determination mark is located in the image. Therefore, by displaying the entire image as an extraction target at the same size, the invisible information can be easily found from the entire image, thereby facilitating authenticity determination.
一方、図10(c)は、不可視情報の位置が既知の場合の例を示している。この場合、オペレータは不可視情報の位置がどこに来るかが分かっているため、真贋判定マークが画像のどこにあるかを探す必要はない。但し、真贋判定マークの模様が複雑な場合には模様を精査する必要がある(図10(c)では、丸印が実は連続的な線ではなく鎖線である例を示している)。そのため、画像の該当領域のみを抽出してその部分を拡大して表示することで、複雑な模様の識別を可能とし、真贋判定を容易にする。 On the other hand, FIG. 10(c) shows an example in which the position of the invisible information is known. In this case, since the operator knows where the invisible information is located, there is no need to search for where the authenticity determination mark is located in the image. However, if the pattern of the authenticity determination mark is complicated, it is necessary to examine the pattern closely (Fig. 10(c) shows an example in which the circle marks are not continuous lines but chain lines). Therefore, by extracting only the relevant area of the image and displaying that part in an enlarged manner, it is possible to identify complicated patterns and facilitate authenticity determination.
このように本実施の形態によれば、不可視埋込情報の印刷場所が分からない場合であっても、真贋判定を容易にすることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to easily determine authenticity even when the printing location of the invisible embedded information is unknown.
また、不可視埋込情報の細かなパターンを判定する場合であっても、真贋判定を容易にすることができる。 Further, even when a fine pattern of invisible embedded information is determined, authenticity determination can be facilitated.
(第4の実施の形態)
次に、第4の実施の形態について説明する。
(Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment will be described.
第4の実施の形態の画像形成装置100は、印刷画像で真贋判定を行う構成にした点が、第1の実施の形態ないし第3の実施の形態と異なる。以下、第4の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第3の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第3の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
これまで読み取ったNIR画像をディスプレイなどに表示して真贋判定を行うことを述べてきたが、他のオペレータや顧客などに即座に画像を通知する場合や、多重チェックを行う場合にはディスプレイを複数台用意しなければならないなど、真贋判定用の画像ハンドリングが実用的ではないという問題がある。 So far, we have discussed displaying the scanned NIR image on a display to determine authenticity. There is a problem that image handling for authenticity determination is not practical, such as the need to prepare a stand.
そこで、本実施の形態においては、読み取ったNIR画像を印刷した印刷画像を用いて印贋判定を行うことで画像のハンドリングを改善し、真贋判定をさらに容易にする構成とする。 Therefore, in the present embodiment, a printed image obtained by printing a read NIR image is used for authentication judgment, thereby improving handling of the image and further facilitating authenticity judgment.
図11は、第4の実施の形態にかかる画像形成装置100を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図11(a)は、画像形成装置100を構成する各部の電気的接続を示している。第1の実施の形態で説明した図3とは、画像通知部25が、ディスプレイ表示ではなく画像形成部103を介した印刷画像(紙媒体)によって通知する点が異なる。
FIG. 11 is a block diagram showing electrical connection of each part constituting the
図11(b)は、画像通知部25の構成の一例を示すブロック図である。図11(b)に示すように、画像通知部25は、画像印刷部25cを備えている。画像印刷部25cは、画像通知制御部26の制御にしたがって入力された画像を画像形成部103で印刷する。
FIG. 11B is a block diagram showing an example of the configuration of the
本実施の形態によれば、印刷画像で真贋判定を行う場合、複数人でのチェックする場合でも印刷画像を渡すだけで多重チェックが可能となる。また、印刷画像自体がエビデンス(判定の根拠)となるため、顧客にエビデンスを要求されて渡すようなケースでも印刷画像をそのまま渡すだけで良い。 According to the present embodiment, when authenticity determination is performed using a printed image, multiple checks can be performed simply by handing over the printed image even when a plurality of people check the printed image. In addition, since the printed image itself serves as evidence (basis for judgment), it is sufficient to hand over the printed image as it is even in the case where the customer requests the evidence.
図11(c)は、画像通知部25の構成の別の一例を示すブロック図である。図11(c)に示すように、画像通知部25は、画像印刷部25dと画像記憶部25aとを備えている。画像印刷部25dは、画像通知制御部26の制御にしたがって入力された不可視画像を画像形成部103で印刷する。印刷された印刷画像をオペレータが真贋判定する点は図11(b)と同じであり、上記したようにこれによって多重チェックが容易となる。
FIG. 11C is a block diagram showing another example of the configuration of the
また、画像記憶部25aは、入力された不可視画像を印刷と同時に記憶しておく。これにより、画像記憶部25aに記憶された不可視画像は、任意のタイミングでディスプレイ表示されることで、別のオペレータが真贋判定することも可能となる。この場合、オペレータは印刷画像とディスプレイの両方で真贋判定を行い、印刷画像はエビデンスとして顧客にそのまま渡すようなケースが考えられる。 Further, the image storage unit 25a stores the inputted invisible image at the same time as printing. As a result, the invisible image stored in the image storage unit 25a can be displayed on the display at an arbitrary timing, so that another operator can judge the authenticity of the image. In this case, the operator may judge authenticity based on both the printed image and the display, and the printed image may be handed over to the customer as evidence.
図12は、印刷画像で真贋判定を行う際の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップS1~S6、ステップS8~S11、ステップS21~S23の処理については、図9で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図9で説明したフローチャートとの違いは、画像通知(ディスプレイ表示)(ステップS7)を画像通知(印刷)(ステップS31)に変えている点である。 FIG. 12 is a flowchart schematically showing the flow of image reading processing when authenticating a printed image. Note that the processing of steps S1 to S6, steps S8 to S11, and steps S21 to S23 is the same as the processing described with reference to FIG. 9, so description thereof will be omitted. The difference from the flowchart explained in FIG. 9 is that the image notification (display) (step S7) is changed to the image notification (printing) (step S31).
このように本実施の形態によれば、容易に真贋判定の多重チェックを行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to easily perform multiple checks for authenticity determination.
(第5の実施の形態)
次に、第5の実施の形態について説明する。
(Fifth embodiment)
Next, a fifth embodiment will be described.
第5の実施の形態の画像読取部101は、不可視(NIR)画像をモノクロ化するようにした点が、第1の実施の形態ないし第4の実施の形態と異なる。以下、第5の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第4の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第4の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
これまで不可視画像でもRGBを使用する構成で説明してきたが、そもそもNIR画像は色の概念がないため、モノクロデータとして扱う方が自然である。また、NIR画像をカラー画像として扱うことで、ファイルサイズが増大するといった問題や画像通知部25でのディスプレイ表示が遅くなるといった問題もある。
Up to now, the explanation has been given with a configuration that uses RGB even for invisible images, but since NIR images do not have the concept of color in the first place, it is more natural to treat them as monochrome data. In addition, handling the NIR image as a color image causes problems such as an increase in file size and a problem of slow display in the
そこで、本実施の形態では、不可視画像をモノクロ画像データに変換することで、画像ファイルサイズを最小化するとともに、画像通知を高速化する構成とする。 Therefore, in the present embodiment, by converting the invisible image into monochrome image data, the image file size is minimized and image notification is speeded up.
図13は、第5の実施の形態にかかる画像読取部101の画像補正部22の構成を示すブロック図である。図13(a)に示すように、画像補正部22は、領域抽出部31と、変倍部32とに加え、モノクロ変換部41と、セレクタ(SEL)42と、を備えている。
FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the
モノクロ変換部41は、RGBデータをモノクロデータに変換する。
The
セレクタ42は、RGBデータと変換されたモノクロデータとを選択する。より詳細には、セレクタ42は、外部指示によって制御部23からRGBデータ、モノクロデータの何れを選択するかを制御される。
A
図13(b)は、NIR画像モードの場合の画像パスを示したものである。図13(b)に示すように、NIR画像モードの場合、モノクロ変換部41が有効となり、後段のセレクタ42はモノクロデータ(NIR画像)を選択する。セレクタ42以降は、モノクロデータ(単一チャンネルデータ)として送られることになり、画像のファイルサイズがRGB画像に比べて約1/3まで低減できる。また、ファイルサイズが低減されたことで、画像通知部25が外部に画像を通知するのに要する時間も短くなり、通知の高速化が可能となる。
FIG. 13(b) shows the image path for the NIR image mode. As shown in FIG. 13B, in the case of the NIR image mode, the
このように本実施の形態によれば、不可視画像をモノクロ化することにより、外部への画像通知を高速、または、低コストに行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, by making the invisible image monochrome, it is possible to perform image notification to the outside at high speed or at low cost.
(第6の実施の形態)
次に、第6の実施の形態について説明する。
(Sixth embodiment)
Next, a sixth embodiment will be described.
第6の実施の形態の画像形成装置100は、真贋判定の生産性を上げる構成にした点が、第1の実施の形態ないし第5の実施の形態と異なる。以下、第6の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第5の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第5の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
本実施の形態の画像形成装置100は、複数の原稿を連続的に読取位置に搬送するADF102を有している。画像読取部101とADF102とを組み合わせることで、真贋判定の生産性を上げることができる。
図14は、第6の実施の形態にかかる画像読取部101およびADF102の構成を概略的に示す図である。画像読取部101の構成は図2と同じであるので、説明は省略する。
FIG. 14 is a diagram schematically showing configurations of an
ADF102は、原稿トレイ51に載置した複数の原稿12を、ピックアップローラ52にて1枚ずつ搬送路53に送る。搬送路53に送られた原稿12は、スキャナ読取位置(光源照射位置)54で画像読取部101により画像を読み取られる。ここで、読取位置54とは光源2からの光が照射される位置である。画像読取後の原稿12は、排紙トレイ55に出力される。上記動作は、原稿12が全て排紙されるまで連続的に行われる。以上のように、複数の文書がある場合でもADF102を用いることで読取生産性、すなわち真贋判定の生産性を上げることが可能となる。
次に、制御部23の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
Next, the flow of image reading processing controlled by the
図15は、ADF102を用いた構成での画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップS1~S6、ステップS8~S11、ステップS21~S23、ステップS31の処理については、図12で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図12で説明したフローチャートとの違いは、画像通知後に全ての原稿(文書)を読み取ったかどうかの分岐(ステップS41)を追加している点である。
FIG. 15 is a flowchart schematically showing the flow of image reading processing in a configuration using the
制御部23は、全ての原稿(文書)を読取完了と判断した場合(ステップS41のYes)、読取動作を終了してステップS21に進む。一方、制御部23は、全ての原稿(文書)を読取完了していない場合と判断した場合(ステップS41のNo)、ステップS6に戻って再度読取を行い、全ての原稿(文書)が読取完了となるまで読取動作を行う。なお、ステップS6での読取は、ADF102による原稿(文書)の搬送動作を含んでいる。
When the
また、図15においては、全て読取完了後に画像通知を行う構成としているが、これに限るものではなく、読取ごとに画像通知を行うようにしてもよい。 Further, in FIG. 15, the image notification is performed after all reading is completed, but the configuration is not limited to this, and the image notification may be performed for each reading.
このように本実施の形態によれば、真贋判定の生産性を上げることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to improve the productivity of authenticity determination.
(第7の実施の形態)
次に、第7の実施の形態について説明する。
(Seventh embodiment)
Next, a seventh embodiment will be described.
第7の実施の形態の画像読取部101は、可視画像と不可視(NIR)画像とを一体的に通知する構成とした点が、第1の実施の形態ないし第6の実施の形態と異なる。以下、第7の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第6の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第6の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
これまで真贋判定に用いるのは不可視画像のみで説明してきたが、不可視画像はあくまで真贋判定を行うためのものであり、文書の個体識別が必ずできるというわけではない。例えば、後日確認などを行うために画像通知部25から出力された画像を証拠(エビデンス)として保管するようなケースでは(紙、電子データの両方で想定される)、エビデンスの個体識別ができないと、オペレータがどの文書の真贋判定を行ったかが分からなくなるといった問題が生じる。
Until now, only invisible images have been used for authenticity determination, but invisible images are used only for authenticity determination, and it is not always possible to identify individual documents. For example, in a case where an image output from the
そこで、本実施の形態では、可視画像とNIR画像を一体的に通知する構成とすることで、オペレータがどの文書の真贋判定を行ったかが分かるようにする。 Therefore, in the present embodiment, the visible image and the NIR image are collectively notified so that the operator can know which document has been authenticated.
図16は、第7の実施の形態にかかる画像読取部101において可視画像と不可視(NIR)画像を一体的に通知する構成について説明する図である。
FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration for integrally notifying a visible image and an invisible (NIR) image in the
図16は、画像通知部25の構成を示すブロック図である。図16に示す画像通知部25は、図6(b)に示した画像記憶部25bと、画像印刷部25eとをシリアルに接続している。画像記憶部25bは、任意のタイミングで入力される可視画像(RGB)とNIR画像を記憶し、2つの画像が揃った時点で可視画像とNIR画像をそれぞれ画像印刷部25eに出力する。
FIG. 16 is a block diagram showing the configuration of the
画像印刷部25eは、可視画像とNIR画像を画像形成部103で印刷して外部に通知する。また、画像記憶部25bから出力された画像は、図11(c)で説明したのと同様に、ディスプレイ用に出力され、表示画像として外部に通知される。
The
図16(b)は、画像通知部25から出力される画像の例を示すものである。画像通知部25からの出力は個体識別用の可視画像と真贋判定用の不可視画像で構成され、これらが一体的に印刷、又は、ディスプレイ上に表示される。このように真贋判定用の不可視画像と個体識別情報を一体的に通知することで、エビデンスとして機能を高め情報管理を容易にすることができる。また、画像通知部25から印刷画像として出力する場合、図16(c)に示すように、表面を可視画像、裏面を不可視画像のように印刷することで物理的に一つのエビデンスとして管理することができるため、情報管理をさらに容易にすることができる。
FIG. 16(b) shows an example of an image output from the
なお、可視画像と不可視画像とは必ずしも同時に読み取る必要はなく、例えば、可視画像読取後に不可視読取(又はその逆)のように、それぞれを異なるタイミングで読み取れば良い。但し、エビデンスへの個体識別情報の付与という実際上の運用を考えると、可視読取と不可視読取の間の時間差は少ない方が望ましい。 Note that the visible image and the invisible image do not necessarily have to be read at the same time. For example, the invisible image may be read after the visible image is read (or vice versa). However, considering the actual operation of adding individual identification information to evidence, it is desirable that the time difference between visible reading and invisible reading is as small as possible.
次に、制御部23の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
Next, the flow of image reading processing controlled by the
図17は、可視画像と不可視(NIR)画像を一体的に通知する場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップS2~S5、ステップS8~S11、ステップS21~S23、ステップS31、ステップS41の処理については、図15で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図15で説明したフローチャートとの違いは、可視画像読取と不可視画像読取とをシーケンシャルに実施する点であり、可視・不可視画像一体モードとしている。 FIG. 17 is a flowchart schematically showing the flow of image reading processing when notifying a visible image and an invisible (NIR) image together. Note that the processes of steps S2 to S5, steps S8 to S11, steps S21 to S23, steps S31, and S41 are the same as those described with reference to FIG. 15, and thus description thereof is omitted. The difference from the flowchart described in FIG. 15 is that visible image reading and invisible image reading are sequentially performed, and the visible/invisible image integrated mode is employed.
図17に示すように、制御部23は、まず、可視・不可視画像一体モードが指定されているかを判断する(ステップS51)。
As shown in FIG. 17, the
制御部23は、可視・不可視画像一体モードが指定されている場合(ステップS51のYes)、ステップS2~S5の処理の実行後に、可視画像の読取を実行する(ステップS52)。次いで、制御部23は、ステップS8~S11の処理の実行後に、不可視画像の読取を実行する(ステップS53)。
If the visible/invisible image combination mode is specified (Yes in step S51), the
制御部23は、可視・不可視画像一体モードが指定されていない場合(ステップS51のNo)、可視/不可視画像モードの選択となり、図15に示した画像読取フローに移行する。
If the visible/invisible image combination mode is not specified (No in step S51), the
なお、図17では可視画像読取後に不可視画像読取を行っている例であるが、この順番は逆でも良い。また、図17は可視/不可視画像読取後に画像通知を行う構成としているが、これに限るものではなく、読取ごとに画像通知を行うようにしてもよい。 Although FIG. 17 shows an example in which the invisible image is read after the visible image is read, the order may be reversed. In addition, although FIG. 17 shows a configuration in which image notification is performed after the visible/invisible image is read, the configuration is not limited to this, and image notification may be performed for each reading.
このように本実施の形態によれば、画像通知部25は、補正後の可視画像と不可視画像とを入力し、可視画像と不可視画像とを一体的に通知するので、真贋判定のための情報管理を容易にすることができる。
As described above, according to the present embodiment, the
また、本実施の形態によれば、画像通知部25は、可視画像と不可視画像をそれぞれ印刷画像の第一面と第二面に印刷して通知することにより、真贋判定のための情報管理をさらに容易することができる。
Further, according to the present embodiment, the
(第8の実施の形態)
次に、第8の実施の形態について説明する。
(Eighth embodiment)
Next, an eighth embodiment will be described.
第8の実施の形態の画像形成装置100は、可視画像と不可視(NIR)画像を同時に読み取る構成とした点が、第1の実施の形態ないし第7の実施の形態と異なる。以下、第8の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第7の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第7の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
第7の実施の形態では、可視画像と不可視(NIR)画像を順次読み取り、その結果を一体的に通知する例を示したが、オペレータの操作性を考えると、可視画像と不可視画像とを2回読み取る動作(指示)は煩雑になるという問題がある。 In the seventh embodiment, a visible image and an invisible (NIR) image are sequentially read, and the results are notified integrally. There is a problem that the operation (instruction) for reading is complicated.
そこで、本実施の形態では、可視画像とNIR画像を同時に読み取る構成とすることで、オペレータの操作性を向上させることとする。 Therefore, in this embodiment, the operability for the operator is improved by adopting a configuration in which the visible image and the NIR image are read at the same time.
図18は、第8の実施の形態にかかる画像形成装置100を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図18(a)は、可視画像とNIR画像を同時に読み取る場合の構成を示すものである。図3に示す構成においては、イメージセンサ9からRGB又はNIRの何れかの画像信号を出力していた。一方、図18(a)に示す画像形成装置100では、イメージセンサ9は、被写体からの反射光を読み取り、RGB画像信号とNIR画像信号を一度に出力する。
FIG. 18 is a block diagram showing electrical connection of each part constituting the
イメージセンサ9から出力されたRGB画像信号とNIR画像信号は、信号処理部21、画像補正部22を介して画像通知部25に出力される。
The RGB image signal and the NIR image signal output from the
図18(b)は、イメージセンサ9の構成を示す図である。図18(b)に示すように、イメージセンサ9は、RGB画素列に加えてNIR画素列を構成することで、RGBとNIR画像を一度に読み取れるようにしている。
FIG. 18B is a diagram showing the configuration of the
図18(c)は、画像通知部25の構成を示す図である。図18(c)に示すように、画像記憶部25bに対して、RGB画像信号とNIR画像信号が一度に入力される。
FIG. 18C is a diagram showing the configuration of the
以上のように、可視画像とNIR画像を同時に読み取る構成とすることで、オペレータの操作性を向上することができる。 As described above, the operability for the operator can be improved by adopting a configuration in which the visible image and the NIR image are read at the same time.
次に、制御部23の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
Next, the flow of image reading processing controlled by the
図19は、可視画像と不可視(NIR)画像を同時に読み取る場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップS21~S23、ステップS31、ステップS41、ステップS51の処理については、図17で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図17で説明したフローチャートとの違いは、可視・不可視画像一体モードが選択された場合、イメージセンサ9、信号処理部21、光源2、画像補正部22の各設定を可視(RGB)画像と不可視(NIR)画像を同時に読み取る設定にする点である。
FIG. 19 is a flowchart schematically showing the flow of image reading processing when reading a visible image and an invisible (NIR) image at the same time. Note that the processing of steps S21 to S23, step S31, step S41, and step S51 is the same as the processing described with reference to FIG. 17, so description thereof will be omitted. The difference from the flowchart described in FIG. 17 is that when the visible/invisible image combination mode is selected, each setting of the
図19に示すように、制御部23は、可視・不可視画像一体モードが指定されている場合(ステップS51のYes)、ステップS61に進む。ステップS61では、制御部23は、イメージセンサ9のモード切替を実行して「可視&NIRモード」にする。
As shown in FIG. 19, when the visible/invisible image combination mode is designated (Yes in step S51), the
次いで、制御部23は、信号処理部21のモード切替を実行して「可視&NIRモード」にし(ステップS62)、光源2のモード切替を実行して「可視&NIRモード」にし(ステップS63)、画像補正部22のモード切替を実行して「可視&NIRモード」にする(ステップS64)。
Next, the
その後、ステップS65では、制御部23は、可視(RGB)画像と不可視(NIR)画像の読取を同時に実行する。
After that, in step S65, the
このように本実施の形態によれば、情報管理を容易にしつつ、真贋贋判定の生産性を上げることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to improve the productivity of authenticity determination while facilitating information management.
(第9の実施の形態)
次に、第9の実施の形態について説明する。
(Ninth embodiment)
Next, a ninth embodiment will be described.
第9の実施の形態の画像形成装置100は、表裏の可視画像と不可視(NIR)画像を同時に読み取る構成にした点が、第1の実施の形態ないし第8の実施の形態と異なる。以下、第9の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第8の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第8の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
第8の実施の形態では、NIR画素列を追加したイメージセンサ9を用いることで、可視画像と不可視(NIR)画像を同時に読み取る構成を示した。但し、この場合は可視画像とNIR画像が同一面にある場合にのみ対応することができ、可視画像が表面、NIR画像が裏面のように、可視画像とNIR画像が同一面にない場合は同時に読み取ることができない。
In the eighth embodiment, by using the
そこで、本実施の形態では、表面でNIR画像、裏面で可視画像を読み取る構成とすることで、可視画像とNIR画像が同一面にない場合でも同時に読み取ることを可能とする。 Therefore, in the present embodiment, the NIR image is read from the front side and the visible image is read from the back side, so that even if the visible image and the NIR image are not on the same side, they can be read at the same time.
図20は、第9の実施の形態にかかる画像読取部101およびADF102の構成を概略的に示す図である。ADF102は、1パスの搬送路53になっており、搬送路53内に密着イメージセンサ(CIS;Contact-Image-Sensor)61を備えている点が図14に示すADF102とは異なる。ここで、画像読取部101側は可視画像モードとNIR画像モードを備えているものとし、ADF102のCIS61側は可視画像モードのみとする。
FIG. 20 is a diagram schematically showing configurations of an
ADF102は、原稿トレイ51に載置した複数の原稿12を、ピックアップローラ52にて1枚ずつ搬送路53に送る。搬送路53に送られた原稿12の表面のNIR画像は、スキャナ読取位置(光源照射位置)54で画像読取部101により読み取られる。その後、原稿12は排紙トレイ55に向かって搬送される。排紙トレイ55に向かって搬送される原稿12の裏面のRGB画像は、搬送路53の途中にあるCIS61によって読み取られる。
以上のように、表面でNIR画像、裏面で可視画像を読み取る構成とすることで、可視画像とNIR画像が同一面にない場合でも同時に読み取ることができる。 As described above, the NIR image is read from the front side and the visible image is read from the back side, so that the visible image and the NIR image can be read at the same time even if the visible image and the NIR image are not on the same side.
なお、図20では画像読取部101でNIR画像、CIS61でRGB画像を読み取る構成としているが、この関係は逆でも良い。また、CIS61は縮小光学系での読み取りであっても良いし、逆に画像読取部101側の縮小光学系がCISであっても良い。
In FIG. 20, the
図21は、画像形成装置100を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図21(a)は、表裏の可視画像、又は、表面の不可視(NIR)画像と裏面の可視画像を同時に読み取る場合の構成を示すものである。図18に示した構成との違いは、原稿の表面を読み取る構成(光源2、イメージセンサ9)の他に、原稿の裏面を読み取るCIS61(光源は可視光)を追加した点である。
FIG. 21 is a block diagram showing the electrical connection of each part forming the
CIS61は、制御部23および光源駆動部24により制御される。すなわち、CIS61は、画像モードに応じて動作が制御される。
CIS61の出力は可視画像のみでありRGB出力となる。画像読取部101側でのRGB(NIR)画像とCIS61側のRGB画像はそれぞれ信号処理部21、画像補正部22を介して画像通知部25に出力される。
The output of the
図21(b)は、画像通知部25の構成を示す図である。図21(b)に示すように、画像記憶部25bに対して、表面用のRGB(NIR)画像信号と裏面用のRGB画像信号が一度に入力される。この場合、画像記憶部25bからは裏面のRGB画像と表面のNIR画像が出力され、印刷又はディスプレイに表示されることになる。
FIG. 21B is a diagram showing the configuration of the
次に、制御部23の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
Next, the flow of image reading processing controlled by the
図22は、表裏の可視画像、又は、表面の不可視(NIR)画像と裏面の可視画像を同時に読み取る場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップS8~S11、ステップS21~S23、ステップS31、ステップS41、ステップS51、ステップS53の処理については、図17で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図17で説明したフローチャートとの違いは、可視画像読取と不可視画像読取とを並列的に実施する点であり、可視・不可視画像一体モードとしている。 FIG. 22 is a flow chart schematically showing the flow of image reading processing when both visible images on the front and back or an invisible (NIR) image on the front and a visible image on the back are simultaneously read. Note that the processing of steps S8 to S11, steps S21 to S23, step S31, step S41, step S51, and step S53 is the same as the processing described with reference to FIG. 17, and thus description thereof will be omitted. The difference from the flowchart explained in FIG. 17 is that the visible image reading and the invisible image reading are executed in parallel, and the visible/invisible image combined mode is employed.
図22に示すように、制御部23は、可視・不可視画像一体モードが指定されている場合(ステップS51のYes)、ステップS8~S11の処理の実行後に、原稿の表面の不可視画像の読取を実行する(ステップS53)。
As shown in FIG. 22, when the visible/invisible image combination mode is specified (Yes in step S51), the
併せて、制御部23は、可視・不可視画像一体モードが指定されている場合(ステップS51のYes)、原稿の裏面用にCIS61の設定を可視(RGB)設定として(ステップS71)、原稿の裏面の可視画像の読取を実行する(ステップS72)。
At the same time, if the visible/invisible image combination mode is specified (Yes in step S51), the
なお、表面読取(NIR)と裏面読取(RGB)のタイミング関係に特に制限はないものとする。 Note that there is no particular limitation on the timing relationship between front side reading (NIR) and back side reading (RGB).
このように本実施の形態によれば、可視情報と不可視情報が別面にある場合でも、情報管理を容易にしつつ、真贋判定の生産性を上げることができる。 As described above, according to the present embodiment, even when visible information and invisible information are on different sides, information management can be facilitated, and the productivity of authenticity determination can be increased.
(第10の実施の形態)
次に、第10の実施の形態について説明する。
(Tenth embodiment)
Next, a tenth embodiment will be described.
第10の実施の形態の画像読取部101は、可視画像とNIR画像を合成して一つの画像とする点が、第1の実施の形態ないし第9の実施の形態と異なる。以下、第10の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第9の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第9の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
第8の実施の形態や第9の実施の形態においては、可視画像とNIR画像を一体的に通知する構成を示したが、複数の画像(面)を通知する必要があるため、通知が完了されるまでに時間が掛かる問題がある。 In the eighth embodiment and the ninth embodiment, a configuration is shown in which the visible image and the NIR image are notified integrally. There is a problem that it takes time to be
そこで、本実施の形態では、可視画像とNIR画像を1枚(フレーム)の画像に合成することで、画像通知の時間を短縮する。 Therefore, in the present embodiment, the visible image and the NIR image are combined into one image (frame) to shorten the image notification time.
図23は、第10の実施の形態にかかる画像読取部101の画像補正部22の構成を示すブロック図である。図23(a)に示すように、画像補正部22は、領域抽出部31と、変倍部32と、モノクロ変換部41と、セレクタ(SEL)42とに加え、合成手段として機能する画像合成部71を備えている。
FIG. 23 is a block diagram showing the configuration of the
例えば、表裏の可視画像とNIR画像を一体的に通知するよう外部指示を受けた場合、制御部23では画像合成部71における画像合成を有効にする。画像合成部71は、制御部23の制御に従い、可視画像とNIR画像を1枚(フレーム)の画像に合成する。
For example, when an external instruction is received to integrally notify the front and back visible images and NIR images, the
図23(b)は、可視画像とNIR画像を1枚(フレーム)の画像に合成する場合の有効な画像パスを示したものである。図23(b)に示すように、可視画像とNIR画像を1枚(フレーム)の画像に合成する場合、画像合成部71は、モノクロ変換部41を介して表面読取画像に含まれるNIR画像を取得する。一方、画像合成部71は、裏面読取画像であるRGB画像をそのまま取得する。
FIG. 23(b) shows effective image paths when synthesizing a visible image and an NIR image into one image (frame). As shown in FIG. 23B, when the visible image and the NIR image are synthesized into one image (frame), the
画像合成部71は、入力されたNIR画像とRGB画像を合成し、新たなRGB画像を生成する。画像合成部71は、生成したRGB画像を、領域抽出部31、変倍部32を介して後段の画像通知部25に出力する。このとき、後段の画像通知部25から見ると、RGB画像のみが通知されるようになる(図示せず)。この場合、RGB画像のみ画像通知すれば良く、画像通知部25の動作としては基本的に変わらない。なお、画像合成部71から出力されるRGBで無効となる画像パスは、可視画像同士の表裏画像を出力する場合のパスである。
The
以上のように、可視画像とNIR画像を1枚(フレーム)の画像に合成することで、画像通知の時間を短縮し、高速化することができる。 As described above, by synthesizing the visible image and the NIR image into one image (frame), the image notification time can be shortened and speeded up.
なお、本実施の形態では、画像合成後に領域抽出・変倍する場合で記載しているが、領域抽出・変倍後に画像合成を実施しても良い。 In this embodiment, a case is described in which region extraction and scaling are performed after image synthesis, but image synthesis may be performed after region extraction and scaling.
次に、制御部23の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
Next, the flow of image reading processing controlled by the
図24は、可視画像とNIR画像を合成して一つの画像とする場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップS8~S11、ステップS21~S23、ステップS31、ステップS41、ステップS51、ステップS53、ステップS71~S72の処理については、図22で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図22で説明したフローチャートとの違いは、読取完了後に可視画像と不可視画像とを合成する否かを追加した点である。 FIG. 24 is a flowchart schematically showing the flow of image reading processing when synthesizing a visible image and an NIR image into one image. Note that the processing of steps S8 to S11, steps S21 to S23, steps S31, steps S41, steps S51, steps S53, and steps S71 to S72 is the same as the processing described with reference to FIG. 22, so description thereof is omitted. do. The difference from the flowchart described in FIG. 22 is that whether or not to combine the visible image and the invisible image after reading is completed is added.
図24に示すように、制御部23は、全ての原稿(文書)を読取完了と判断した場合(ステップS41のYes)、画像合成部71における画像合成を有効にするかを判断する(ステップS81)。制御部23は、表裏の可視画像とNIR画像を一体的に通知するよう外部指示を受けた場合、画像合成部71における画像合成を有効にすると判断し(ステップS81のYes)、画像合成部71における画像合成を有効にする(ステップS82)。
As shown in FIG. 24, when the
一方、制御部23は、表裏の可視画像とNIR画像を一体的に通知するよう外部指示を受けていない場合、画像合成部71における画像合成を有効にしないと判断し(ステップS81のNo)、画像合成部71における画像合成を無効にする(ステップS83)。
On the other hand, if the
ここで、図25は画像読取部101における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。図25(a)は、画像合成部71に入力される可視画像(RGB)と不可視画像(NIR)の例である。
Here, FIGS. 25A and 25B are diagrams for explaining actions and effects of image reading processing in the
図25(b)は、合成画像の一例である。図25(b)に示す例は、RGB画像にNIR画像の真贋マークを拡大して上書きする形で合成した例であり、NIR画像部分は白黒模様として扱っている。このようにRGB画像とNIR画像を合成して同一面の1枚画像とすることにより、画像通知部25で扱うデータ容量を低減できるため、画像通知の高速化が可能となる。
FIG. 25(b) is an example of a composite image. The example shown in FIG. 25(b) is an example in which the RGB image is overwritten with an enlarged authenticity mark of the NIR image, and the NIR image portion is treated as a black and white pattern. By synthesizing the RGB image and the NIR image into a single image of the same surface in this manner, the data volume handled by the
また、図25(c)は、合成画像の別の一例である。図25(c)に示す例は、RGB画像の余白エリアにNIR画像の真贋マークを合成した例であり、NIR画像部分は図25(b)と同様に白黒画像として扱っている。このようにRGB画像のコンテキストがある領域とは別な領域にNIR画像をレイアウトして合成することで、可視情報の視認性を維持したまま画像通知の高速化が可能となる。 Also, FIG. 25(c) is another example of a composite image. The example shown in FIG. 25(c) is an example in which the NIR image authenticity mark is combined with the blank area of the RGB image, and the NIR image portion is treated as a black and white image as in FIG. 25(b). By laying out and synthesizing the NIR image in an area different from the area where the context of the RGB image exists in this way, it is possible to speed up the image notification while maintaining the visibility of the visible information.
なお、本実施の形態では、NIR画像部分を白黒画像として扱っているが、可視画像とは異なる色で画像合成することで、不可視情報の視認性を上げることができる。 In the present embodiment, the NIR image portion is treated as a black and white image, but the visibility of the invisible information can be improved by synthesizing the image with a color different from that of the visible image.
このように本実施の形態によれば、情報管理を容易にしつつ、外部への画像通知を高速に行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, image notification to the outside can be performed at high speed while facilitating information management.
また、本実施の形態によれば、可視画像と不可視画像とを同一面の別領域にレイアウトすることにより、可視情報の視認性を維持することができる。 Further, according to the present embodiment, the visibility of visible information can be maintained by laying out the visible image and the invisible image in separate areas on the same surface.
さらに、本実施の形態によれば、可視画像に対して不可視画像の色を異ならせることにより、不可視情報の視認性を上げることができる。 Furthermore, according to this embodiment, the visibility of invisible information can be improved by making the color of the invisible image different from that of the visible image.
(第11の実施の形態)
次に、第11の実施の形態について説明する。
(Eleventh embodiment)
Next, an eleventh embodiment will be described.
第11の実施の形態の画像読取部101は、不可視画像のコントラストを調整して真贋判定精度をさらに高めるようにした点が、第1の実施の形態ないし第10の実施の形態と異なる。以下、第11の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第10の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第10の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
第1の実施の形態の図5でも示した不可視埋め込み技術、いわゆる潜像技術は目視で認識ができない情報を埋め込むことが可能であるが、通常画像よりも埋込画像の濃度を下げるなどして、目視で目立たないような工夫が施される。そのため、読み取った不可視画像を見てもコントラストが十分でない場合があり、真贋判定が困難になる場合がある。また、読取装置で読み取った画像濃度が薄い場合もあり、その場合も同様に真贋判定が困難になるという問題がある。 The invisible embedding technique shown in FIG. 5 of the first embodiment, the so-called latent image technique, can embed information that cannot be visually recognized. , is devised to be inconspicuous to the naked eye. Therefore, even if the read invisible image is viewed, the contrast may not be sufficient, which may make it difficult to determine authenticity. In addition, the density of the image read by the reading device may be low, and in that case, there is also the problem that authenticity determination becomes difficult.
そこで、本実施の形態では、画像のコントラストを補正することで不可視画像のコントラストが不十分な場合でも真贋判定精度を維持できるようにする。 Therefore, in the present embodiment, by correcting the contrast of the image, it is possible to maintain the authenticity determination accuracy even when the contrast of the invisible image is insufficient.
図26は、第11の実施の形態にかかる画像読取部101の画像補正部22の構成を示すブロック図である。図26に示すように、画像補正部22は、領域抽出部31と、変倍部32と、モノクロ変換部41と、セレクタ(SEL)42と、画像合成部71とに加え、コントラスト調整部72を備えている。
FIG. 26 is a block diagram showing the configuration of the
コントラスト調整部72は、可視画像、および、不可視(NIR)画像のコントラストを調整する。具体的には、コントラスト調整部72は、NIR画像のコントラスト強調処理や二値化処理、又は、可視画像のコントラスト抑制処理(積分処理)を行う。
A
ここで、図27はコントラスト調整部72における不可視画像のコントラスト調整処理の作用と効果について説明する図である。図27(a)は、調整前の不可視読取画像を示している。図27(b)は、コントラスト調整後の不可視画像を示しており、コントラストの強調処理を実施することで、図27(a)の画像に対して真贋判定マークがよりはっきり識別できることが分かる。また、図27(c)は、二値化によってコントラストを調整した場合の不可視画像を示しており、図27(a)の画像に対して真贋判定マークが明確に識別できることが分かる。なお、二値化の閾値は予め適当な値を設定しておく。二値化処理によりコントラスト強調処理を行うことにより、容易に真贋判定精度を維持することができる。
Here, FIG. 27 is a diagram for explaining the action and effect of the invisible image contrast adjustment processing in the
なお、図27では不可視画像のコントラストを調整したが、そのコントラストが可視画像に対する相対的なものであることを考えると、可視画像のコントラストを変えることでも同様の効果を出すことができる。 Although the contrast of the invisible image is adjusted in FIG. 27, considering that the contrast is relative to the visible image, the same effect can be obtained by changing the contrast of the visible image.
ここで、図28はコントラスト調整部72における可視画像のコントラスト調整処理の作用と効果について説明する図である。図28(a)は、調整前の可視画像と不可視読取画像が1フレームに合成された画像を示している。図28(b)は、可視画像のコントラストを抑制するようにコントラストを調整した画像を示しており、コントラスト抑制処理を実施することで、図28(a)の画像に対して真贋判定マークがよりはっきり識別できることが分かる。なお、コントラスト抑制処理は積分フィルタを用いると容易に実現できる。積分フィルタ処理によりコントラスト抑制処理を行うことにより、容易に真贋判定精度を維持することができる。
Here, FIG. 28 is a diagram for explaining the action and effect of the visible image contrast adjustment processing in the
このように本実施の形態によれば、不可視画像に対してコントラスト強調処理を行うことにより、不可視画像が淡い濃度で構成される場合でも、真贋判定精度を維持することができる。 As described above, according to the present embodiment, by performing the contrast enhancement process on the invisible image, it is possible to maintain the authenticity determination accuracy even when the invisible image has a light density.
また、本実施の形態によれば、可視画像のコントラストを抑えるコントラスト抑制処理を行うことにより、不可視画像がドット(編点)で構成される場合でも、真贋判定精度を維持することができる。 Further, according to the present embodiment, by performing contrast suppression processing for suppressing the contrast of a visible image, it is possible to maintain the authenticity determination accuracy even when the invisible image is composed of dots (knitting points).
(第12の実施の形態)
次に、第12の実施の形態について説明する。
(Twelfth embodiment)
Next, a twelfth embodiment will be described.
第12の実施の形態の画像読取部101は、不可視画像に対する線画化処理を行うようにした点が、第1の実施の形態ないし第11の実施の形態と異なる。以下、第12の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第11の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第11の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
第11の実施の形態では、不可視画像のコントラストを例に説明したが、不可視埋め込み(潜像)技術では不可視画像をドット(網点)で構成することで、目視で目立たなくさせる場合もあり(人間の目には等価的に濃度が下がって見える)、その場合も同様に真贋判定が困難になるという問題がある。 In the eleventh embodiment, the contrast of an invisible image was explained as an example. However, in the invisible embedding (latent image) technique, the invisible image is composed of dots (halftone dots), so that it may be visually inconspicuous ( The density is equivalently lowered to the human eye), and in that case, there is also the problem of difficulty in determining authenticity.
そこで、本実施の形態では、画像のドットを線画化する補正を行うことで不可視画像がドット(網点)の場合でも真贋判定精度を維持できるようにする。 Therefore, in the present embodiment, by correcting the dots of the image to form a line drawing, it is possible to maintain the authenticity determination accuracy even when the invisible image is dots (halftone dots).
図29は、第12の実施の形態にかかる画像読取部101の画像補正部22の構成を示すブロック図である。図26に示すように、画像補正部22は、領域抽出部31と、変倍部32と、モノクロ変換部41と、セレクタ(SEL)42と、画像合成部71と、コントラスト調整部72とに加え、線画化部73を備えている。
FIG. 29 is a block diagram showing the configuration of the
線画化部73は、ドットを認識してそれらを繋ぎ合わせる線画化処理を実施する。なお、本実施の形態においては、線画化部73を不可視画像に対しての処理を行うためNIR画像が入力される側に配置しているが、可視画像側にも配置する構成でも良い。 The line-drawing unit 73 performs line-drawing processing for recognizing dots and connecting them. In the present embodiment, the line drawing unit 73 is arranged on the NIR image input side in order to process the invisible image, but it may also be arranged on the visible image side.
図30は、不可視画像に対する線画化処理の作用と効果について説明する図である。図30(a)は、処理前の不可視読取画像を示している。真贋判定マーク“丸印の中に正”がドット(網点)で構成されているため、これだけでマークを識別するのは難しい。図30(b)は、線画化処理を実施した画像を示しており、各ドットが繋がれ連続的な滑らかな画像になることで、図30(a)に対して真贋判定マークが明確に識別できることが分かる。 30A and 30B are diagrams for explaining the action and effect of the line drawing process on the invisible image. FIG. 30(a) shows an invisible read image before processing. Since the authenticity judgment mark "true in a circle" is composed of dots (halftone dots), it is difficult to identify the mark only by this mark. FIG. 30(b) shows an image that has been subjected to the line drawing process, and each dot is connected to form a continuous smooth image, so that the authenticity determination mark can be clearly identified compared to FIG. 30(a). I know you can.
なお、本実施の形態では、ある意味では真贋判定マークのパターンを変更していることになるが、予めパターン変更をしても真贋判定上問題ないことが前提である。 In this embodiment, in a sense, the pattern of the authentication mark is changed, but it is assumed that changing the pattern in advance does not pose any problem in the authentication.
次に、制御部23の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
Next, the flow of image reading processing controlled by the
図31は、コントラスト調整処理または線画化処理を含む画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップS8~S11、ステップS21~S23、ステップS31、ステップS41、ステップS51、ステップS53、ステップS71~S72、ステップS81~S83の処理については、図24で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図24で説明したフローチャートとの違いは、読取完了後にコントラスト調整処理、又は、線画化処理を実施するか否かを追加した点である。 FIG. 31 is a flowchart schematically showing the flow of image reading processing including contrast adjustment processing or line drawing processing. Note that the processes of steps S8 to S11, steps S21 to S23, steps S31, steps S41, steps S51, steps S53, steps S71 to S72, and steps S81 to S83 are the same as those described with reference to FIG. , the description of which is omitted. The difference from the flowchart described in FIG. 24 is that whether or not to perform the contrast adjustment process or the line drawing process after reading is completed is added.
図31に示すように、制御部23は、全ての原稿(文書)を読取完了と判断した場合(ステップS41のYes)、コントラスト調整部72におけるコントラスト調整処理または線画化部73における線画化処理を有効にするかを判断する(ステップS91)。制御部23は、コントラスト調整処理または線画化処理を有効にすると判断した場合(ステップS91のYes)、コントラスト調整処理または線画化処理を有効にする(ステップS92)。
As shown in FIG. 31, when the
一方、制御部23は、コントラスト調整処理または線画化処理を有効にしないと判断し(ステップS91のNo)、コントラスト調整処理または線画化処理を無効にする(ステップS93)。
On the other hand, the
なお、図31では、コントラスト調整(不可視画像)、コントラスト調整(可視画像)、線画化処理の何れか一つを選択する記載としているが、これら処理を組み合わせて用いても良い。 In FIG. 31, any one of contrast adjustment (invisible image), contrast adjustment (visible image), and line drawing processing is selected, but these processing may be used in combination.
このように本実施の形態によれば、不可視画像がドット(編点)で構成される場合でも、真贋判定精度を維持することができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to maintain the authenticity determination accuracy even when the invisible image is composed of dots (knitting points).
(第13の実施の形態)
次に、第13の実施の形態について説明する。
(Thirteenth Embodiment)
Next, a thirteenth embodiment will be described.
第13の実施の形態は、真贋判定の一次判断を機器内で行うようにした点が、第1の実施の形態ないし第12の実施の形態と異なる。以下、第13の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第12の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第12の実施の形態と異なる箇所について説明する。 The thirteenth embodiment differs from the first to twelfth embodiments in that the primary determination of authenticity is performed within the device. Hereinafter, in the description of the thirteenth embodiment, the description of the same parts as those of the first to twelfth embodiments will be omitted, and the parts different from those of the first to twelfth embodiments will be omitted. I will explain the parts.
これまで目視で確認することで真贋判定の妥当性を確認できる構成を述べてきた。しかし、真贋判定の妥当性を確認する場合、同時に真贋判定自体も行うため判定作業に時間が掛かるという問題がある。 So far, we have described a configuration that allows confirmation of the validity of authenticity determination by visual confirmation. However, when confirming the validity of the authenticity determination, there is a problem that the determination work takes time because the authenticity determination itself is also performed at the same time.
そこで、本実施の形態では、真贋判定の一次判断を機器内で行う構成とすることで判定作業に掛かる時間を短縮する構成とする。 Therefore, in the present embodiment, a configuration is adopted in which the primary determination of authenticity determination is performed within the device, thereby shortening the time required for the determination work.
図32は、第13の実施の形態にかかる真贋判定システム200を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図32(a)に示す真贋判定システム200は、画像補正部22と画像通知部25との間に、真贋判定を行う真贋判定手段として機能する真贋判定部91を備えている。
FIG. 32 is a block diagram showing the electrical connection of each part constituting the
真贋判定部91は、画像補正部22から出力されたNIR画像の真贋判定マーク(丸印に正)の有無を検出することで真贋判定を行う。真贋判定部91は、真贋判定結果を画像通知部25に出力する。
The authenticity determination unit 91 performs authenticity determination by detecting the presence or absence of the authenticity determination mark (the circle is positive) in the NIR image output from the
画像通知部25は、これまで述べてきた画像情報に合わせて真贋判定結果も通知する。
The
制御部23は、画像モードに応じて真贋判定部91で真贋判定の実施有無や判定方法、判定条件の制御を行う。
The
なお、真贋判定部91を除いた構成要素は、これまで述べてきた画像読取部101、又は、画像形成装置100と同じであり、これに真贋判定部91を加えた構成を真贋判定システム200と呼んでいる。
Components other than the authenticity determination unit 91 are the same as those of the
図32(b)には、RGB画像とNIR画像を同時に取得できるイメージセンサ9を用いた真贋判定システム200を示す。図32(a)に示す真贋判定システム200との違いは、図32(a)ではCIS61を用いてRGB画像とNIR画像との同時取得を行っていた点が、RGB画像とNIR画像とを同時に取得できるイメージセンサ9に置き換わった点である。
FIG. 32(b) shows an
また、真贋判定システム200で得られる(外部通知される)真贋判定結果は、一次判定結果として扱う。このようにしたのは、偽造や改竄などを考慮すると、必ずしも結果が妥当であるわけではないためである。そのため、最終的な判定結果は、真贋判定システム200で得られた一次判定結果と、画像通知部25から通知されるNIR画像による妥当性判断から判断される。
Also, the authentication result obtained by the authentication system 200 (notified externally) is treated as the primary determination result. This is because the results are not necessarily valid when considering forgery, falsification, and the like. Therefore, the final determination result is determined from the primary determination result obtained by the
以上のように、真贋判定の一次判断を機器内で行い、通知されるNIR画像と合わせて真贋判定を行うことで、判定作業に掛かる時間を短縮することができる。 As described above, the primary determination of authenticity determination is performed within the device, and the authenticity determination is performed together with the notified NIR image, so that the time required for the determination work can be shortened.
このように本実施の形態によれば、真贋判定作業を短縮することができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to shorten the authenticity determination work.
(第14の実施の形態)
次に、第14の実施の形態について説明する。
(14th embodiment)
Next, a fourteenth embodiment will be described.
第14の実施の形態の真贋判定システム200は、不可視/可視画像と真贋判定結果とを一体的に通知するようにした点が、第1の実施の形態ないし第13の実施の形態と異なる。以下、第14の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第13の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第13の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
第13の実施の形態において真贋判定システム200を示したが、情報管理という観点では真贋判定結果をNIR画像とは別にエビデンスとして保管するのは後の情報管理を難しくするという問題がある。
Although the
そこで、本実施の形態では、NIR画像と真贋判定結果とを一体的に通知することで、エビデンスとしての情報管理を容易にする。 Therefore, in the present embodiment, information management as evidence is facilitated by integrally notifying the NIR image and the authenticity determination result.
図33は、第14の実施の形態にかかる画像読取部101の画像通知部25の構成を示す図である。図33に示す画像読取部101の画像通知部25は、画像記憶部25bと画像印刷部25eとの間に、情報合成手段として機能する通知画像生成部25fを備えている。
FIG. 33 is a diagram showing the configuration of the
図33に示すように、画像通知部25には可視画像とNIR画像の他に真贋判定結果が入力される。入力された画像は、画像記憶部25bで記憶され、RGB画像とNIR画像として後段の通知画像生成部25fに出力される。また、真贋判定結果も画像記憶部25bで記憶され、後段の通知画像生成部25fに出力される。
As shown in FIG. 33, the
通知画像生成部25fは、入力されたNIR画像に真贋判定結果を付加する画像合成を行う。通知画像生成部25fは、合成後のNIR画像(通知画像(NIR))を画像印刷部25eに出力する。画像印刷部25eは、合成後のNIR画像(通知画像(NIR))を、可視で印刷、又は、ディスプレイに表示する。
The notification
以上のように、NIR画像と真贋判定結果とを画像として一体的に通知することで情報管理を容易にすることができる。 As described above, information management can be facilitated by integrally notifying the NIR image and the authentication result as an image.
なお、図33では、NIR画像に真贋判定結果を合成することを述べたが、可視画像に真贋判定結果を合成しても良い。 In addition, in FIG. 33, although it was described that the NIR image is combined with the authenticity determination result, the authenticity determination result may be combined with the visible image.
図34は、不可視/可視画像と真贋判定結果を一体的に通知した場合の作用と効果について説明する図である。図34(a)は、画像通知部25に入力される可視画像(RGB)と不可視画像(NIR)、及び、真贋判定結果の例である。
34A and 34B are diagrams for explaining the action and effect when the invisible/visible image and the authenticity determination result are notified integrally. FIG. 34A shows an example of a visible image (RGB) and an invisible image (NIR) input to the
図34(b)は合成画像の一例であり、RGB画像にNIR画像の真贋マークを合成しつつ、さらに真贋判定結果を画像に上書きする形で合成した例であり、NIR画像部分や真贋判定結果部分は白黒模様として扱っている。 FIG. 34B is an example of a composite image, in which the RGB image is combined with the NIR image authentication mark, and the image is overwritten with the authenticity determination result. The part is treated as a black and white pattern.
このように画像と真贋判定結果を合成して同一面の1枚画像とすることにより、後の情報管理が容易となる。なお、原本が偽物である場合には真贋マークは存在せず、真贋判定結果も偽の文字が合成されて通知される。 By synthesizing the image and the authenticity judgment result in this manner to form a single image of the same surface, subsequent information management is facilitated. If the original is a forgery, the authenticity mark does not exist, and the result of the authenticity determination is notified by synthesizing false characters.
また、図34(c)は、合成画像の別の一例であり、RGB画像、又は、NIR画像の真贋マークの余白エリアに真贋判定結果を合成した例であり、NIR画像部分、及び、真贋判定結果は上記同様に白黒画像として扱っている。このように画像のコンテキストがある領域とは別な領域に真贋判定結果をレイアウトして合成することで、画像情報の視認性を維持することができ、特にNIR画像と合成することでその効果を奏することができる)。 Further, FIG. 34(c) is another example of a synthesized image, an example in which the authentication result is synthesized in the margin area of the authentication mark of the RGB image or the NIR image, and the NIR image portion and the authentication determination The results are treated as black-and-white images in the same manner as above. In this way, by laying out and synthesizing the authenticity determination result in an area different from the area where the image context exists, it is possible to maintain the visibility of the image information. can be played).
また、上記例では真贋判定結果部分を白黒画像として扱っているが、可視/不可視画像とは異なる色で画像合成することで、真贋判定結果の視認性を上げることができる。 Further, in the above example, the authentication result portion is treated as a black and white image, but by synthesizing images in a color different from that of the visible/invisible image, the visibility of the authentication result can be improved.
このように本実施の形態によれば、真贋判定作業を短縮しつつ、情報管理を容易にすることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to facilitate information management while shortening the authenticity determination work.
(第15の実施の形態)
次に、第15の実施の形態について説明する。
(15th embodiment)
Next, a fifteenth embodiment will be described.
第15の実施の形態の真贋判定システム200は、画像情報を外部ストレージ(クラウド)に保管するようにした点が、第1の実施の形態ないし第14の実施の形態と異なる。以下、第15の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第14の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第14の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
これまで、外部に通知される画像情報をエビデンスとしてローカルの記憶容量や印刷紙で保管することを想定してきたが、実際には、膨大な記憶容量や大量の印刷紙を保管するスペースが必要といった問題がある。 Until now, we have assumed that image information to be notified to the outside will be stored as evidence in local storage capacity and printed paper, but in reality, it is said that a huge storage capacity and a space to store a large amount of printed paper are required. There's a problem.
そこで、本実施の形態では、特に容量が大きくなる画像情報を外部のストレージに保管してそのアクセスキーのみを外部通知する構成することで、エビデンス保管を容易にすることとする。 Therefore, in the present embodiment, image information, which has a particularly large capacity, is stored in an external storage and only the access key thereof is notified to the outside, thereby facilitating evidence storage.
図35は、第15の実施の形態にかかる真贋判定システム200を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図35(a)は、画像情報を外部ストレージ(クラウド)に保管する場合の構成を示すものである。図35(a)に示す真贋判定システム200は、画像通知部25から外部ストレージ(クラウド)92が接続されている。
FIG. 35 is a block diagram showing the electrical connection of each part constituting the
外部ストレージ(クラウド)92は、ストレージ手段として機能するものであって、クラウドなどのネットワーク上のストレージである。真贋判定システム200は、外部ストレージ(クラウド)92を含む。
The external storage (cloud) 92 functions as storage means, and is storage on a network such as cloud.
図35(b)は、画像通知部25の構成を示す図である。図35(b)に示すように、画像通知部25には可視画像とNIR画像の他に真贋判定結果が入力される。入力された画像は、画像記憶部25bで記憶され、RGB画像とNIR画像として後段の通知画像生成部25fに出力される。また、真贋判定結果も画像記憶部25bで記憶され、後段の通知画像生成部25fに出力される。
FIG. 35(b) is a diagram showing the configuration of the
通知画像生成部25fは、入力されたNIR画像に真贋判定結果を付加する画像合成を行う。通知画像生成部25fは、合成後のNIR画像(通知画像(NIR))を画像印刷部25eに出力する。画像印刷部25eは、合成後のNIR画像(通知画像(NIR))を、可視で印刷、又は、ディスプレイに表示する。
The notification
加えて、通知画像生成部25fは、外部ストレージ(クラウド)92に対するストレージ用画像(RGB、NIR)を出力する。通知画像生成部25fから出力されるストレージ用画像(RGB、NIR)は、同じく通知画像生成部25fから出力される通知画像(RGB、NIR)とは異なる。具体的には、通知画像は真贋判定結果などを合成した画像となっているのに対し、ストレージ用画像は合成する前の画像情報とする。
In addition, the
これによって、オペレータ側には通知画像によってまず真贋判定結果が即座に通知され、妥当性判断が必要な場合は外部ストレージ(クラウド)92に対するストレージ用画像を呼び出して真贋判定の妥当性確認を行う、といった運用も可能となる。外部ストレージ(クラウド)92へのアクセス情報(アクセスキー)は通知画像生成部25fで生成され、通知画像に真贋判定結果とともに通知される。
As a result, the operator is immediately notified of the result of authenticity determination by means of a notification image, and when a validity determination is required, the image for storage in the external storage (cloud) 92 is called to confirm the validity of the authenticity determination. Such operation is also possible. Access information (access key) to the external storage (cloud) 92 is generated by the notification
図36は、画像情報を外部ストレージ(クラウド)92に保管する場合の作用と効果について説明する図である。図36において上段は通知画像、下段は外部ストレージ(クラウド)92に保管する画像を示している。 36A and 36B are diagrams for explaining actions and effects when image information is stored in the external storage (cloud) 92. FIG. In FIG. 36 , the upper part shows the notification image, and the lower part shows the image stored in the external storage (cloud) 92 .
図36(a)は、通知画像には可視(RGB)画像と真贋判定結果が合成され、ストレージ画像が不可視(NIR)画像である例である。図36(a)に示す通知画像が、第14の実施の形態で説明した図34(c)で説明した画像と異なる点は、真贋判定結果の下部に画像へのアクセス情報(アクセスキー)が合成されている点である。 FIG. 36(a) is an example in which a visible (RGB) image and the authenticity determination result are synthesized as a notification image, and an invisible (NIR) image is used as a storage image. The notification image shown in FIG. 36A is different from the image explained in FIG. The point is that it is synthesized.
オペレータは、通知される可視情報と真贋判定結果を見て、ある特定の個体(文書)の真贋判定の一次結果と認識した上で、必要に応じて一緒に付加されているアクセスキーを用いて外部ストレージ(クラウド)92にアクセスし、保管されている不可視画像を確認して妥当性確認を行うというワークフローになる。この場合、真贋判定結果やアクセスキーと一緒に可視画像(個体識別情報)を最初に通知しているため、情報管理が容易となる。 The operator sees the notified visible information and the result of authenticity determination, recognizes it as the primary result of authenticity determination of a specific individual (document), and uses the attached access key as necessary. The workflow is such that the external storage (cloud) 92 is accessed, the stored invisible image is checked, and the validity is confirmed. In this case, since the visible image (individual identification information) is first notified together with the authentication result and the access key, information management is facilitated.
図36(b)は、通知画像には不可視画像(NIR)と真贋判定結果が合成され、ストレージ画像が可視画像(RGB)である例である。ここでのNIR画像は真贋判定マークを抽出・拡大したものとしている。 FIG. 36(b) is an example in which an invisible image (NIR) and the authenticity determination result are synthesized as a notification image, and a visible image (RGB) is used as a storage image. The NIR image here is obtained by extracting and enlarging the authenticity determination mark.
この場合、オペレータは、通知される不可視情報と真贋判定結果を見て、真贋判定の一次結果を認識するとともに妥当性判断を行う。次いで、必要に応じて一緒に付加されているアクセスキーを用いて外部ストレージ(クラウド)92にアクセスし、保管されている可視画像を確認してその結果がどの文書のものなのかの個体識別を行うというワークフローになる。この場合、真贋判定結果やアクセスキーと一緒にNIR情報を最初に通知しているため、真贋判定の妥当性確認をリアルタイムで行うことができる。 In this case, the operator sees the notified invisible information and the authenticity determination result, recognizes the primary result of the authenticity determination, and makes a validity determination. Next, access the external storage (cloud) 92 using the access key added together as needed, check the stored visible image, and identify the document to which the result belongs. It becomes a workflow of doing. In this case, since the NIR information is first notified together with the result of authenticity determination and the access key, it is possible to confirm the validity of the authenticity determination in real time.
図36(c)は、通知画像は真贋判定結果のみとし、ストレージ画像が可視(RGB)画像と不可視(NIR)画像である例である。 FIG. 36(c) is an example in which the notification image is only the authenticity determination result, and the storage image is a visible (RGB) image and an invisible (NIR) image.
この場合、オペレータは、通知される真贋判定結果を見て、真贋判定の一次結果を認識した上で、必要に応じて一緒に付加されているアクセスキーを用いて外部ストレージ(クラウド)92にアクセスし、保管されている可視画像とNIR画像を確認して、妥当性確認やその結果がどの文書のものなのかの個体識別を行うというワークフローになる。この場合、真贋判定結果やアクセスキーのみを通知しているため、真贋判定の1次判断を早期に行うことができる。 In this case, the operator sees the notified authentication result, recognizes the primary result of the authentication, and accesses the external storage (cloud) 92 using the access key attached together as necessary. Then, the stored visible image and NIR image are confirmed, and the validity confirmation and individual identification of which document the result belongs to are performed. In this case, since only the result of authenticity determination and the access key are notified, the primary determination of authenticity can be made early.
以上のように、画像情報を外部ストレージ(クラウド)92に保管してそのアクセスキーのみ外部通知する構成することで、真贋判定の精度や妥当性を保ったまま、エビデンス保管を容易にすることができる。 As described above, image information is stored in the external storage (cloud) 92 and only its access key is externally notified, thereby facilitating evidence storage while maintaining the accuracy and validity of authenticity determination. can.
図37は、可視画像と不可視画像の双方を外部ストレージ(クラウド)92に保管する場合の作用と効果について説明する図である。図37において上段は通知画像、下段は外部ストレージ(クラウド)92に保管する画像を示している。 FIG. 37 is a diagram for explaining actions and effects when both visible and invisible images are stored in the external storage (cloud) 92. FIG. In FIG. 37 , the upper part shows the notification image, and the lower part shows the image stored in the external storage (cloud) 92 .
図36では通知画像に含まれていない可視画像と不可視画像の何れか、又は、その両方を外部ストレージ(クラウド)92に保管する例を示したが、エビデンスの保管信頼性という観点では通知画像によらず、可視画像と不可視画像の双方をストレージしておく方が望ましい。 FIG. 36 shows an example in which either or both of the visible image and the invisible image that are not included in the notification image are stored in the external storage (cloud) 92, but from the viewpoint of storage reliability of evidence, the notification image However, it is desirable to store both visible and invisible images.
図37(a)は、通知画像には可視(RGB)画像から抽出した個体識別情報と真贋判定結果、アクセスキーが合成された例である。ストレージ画像は、可視(RGB)画像と不可視(NIR)画像の両方である。 FIG. 37A shows an example in which the individual identification information extracted from the visible (RGB) image, the authentication result, and the access key are combined with the notification image. Storage images are both visible (RGB) and invisible (NIR) images.
オペレータのワークフローは、図36(a)での説明と同じであるが、外部ストレージ(クラウド)92にRGB画像とNIR画像の双方が保管されるため、保管信頼性を高めることができる。 The operator's workflow is the same as that explained in FIG. 36(a), but since both the RGB image and the NIR image are stored in the external storage (cloud) 92, storage reliability can be improved.
なお、図37(a)の通知画像はRGB画像から抽出した個体識別情報を記載した例としているが、図36(a)と異なって通知画像に用いられる可視画像を保管する(バックアップする)構成であるため、RGB画像の加工が可能となっている。 Note that the notification image in FIG. 37(a) is an example in which the individual identification information extracted from the RGB image is described. Therefore, RGB images can be processed.
図37(b)は、通知画像には可視(RGB)画像から抽出した個体識別情報と真贋判定結果、アクセスキー、さらにNIR画像から抽出・拡大された真贋判定マークが合成された例である。ストレージ画像は可視(RGB)画像と不可視(NIR)画像の両方である。 FIG. 37(b) is an example in which the individual identification information extracted from the visible (RGB) image, the authenticity determination result, the access key, and the authenticity determination mark extracted and enlarged from the NIR image are combined with the notification image. Storage images are both visible (RGB) and invisible (NIR) images.
オペレータのワークフローは、図37(a)と基本的には同じであるが、真贋判定マークも通知されるため妥当性確認も一緒に行う。外部ストレージ(クラウド)92にRGB画像とNIR画像の双方が保管されるため、保管信頼性を高めることができる。 The workflow of the operator is basically the same as that of FIG. 37(a), but since the authenticity determination mark is also notified, the validity check is also performed at the same time. Since both the RGB image and the NIR image are stored in the external storage (cloud) 92, storage reliability can be improved.
なお、図37(b)の通知画像でもRGB画像から抽出した個体識別情報を記載した例としており、これも通知画像に用いられる可視画像を保管する(バックアップする)構成であるため、RGB画像の加工が可能となっている。 Note that the notification image in FIG. 37B is also an example in which the individual identification information extracted from the RGB image is described. Processing is possible.
以上のように、常に可視画像と不可視画像との両方を外部ストレージ(クラウド)92に保管しておくことで、エビデンスの保管信頼性を高めることができる。 As described above, by always storing both the visible image and the invisible image in the external storage (cloud) 92, the storage reliability of the evidence can be improved.
このように本実施の形態によれば、真贋判定のエビデンス保管を容易にすることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to facilitate storage of evidence for authenticity determination.
(第16の実施の形態)
次に、第16の実施の形態について説明する。
(16th embodiment)
Next, a sixteenth embodiment will be described.
第16の実施の形態の真贋判定システム200は、画像情報へのアクセスキーを暗号化するようにした点が、第1の実施の形態ないし第15の実施の形態と異なる。以下、第16の実施の形態の説明では、第1の実施の形態ないし第15の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第1の実施の形態ないし第15の実施の形態と異なる箇所について説明する。
The
これまでアクセスキーを用いて外部ストレージ(クラウド)92にアクセスして画像情報を取得する例を示したが、通知画像を見られる人であれば容易にアクセスできるため、セキュリティ上好ましくないという問題がある。 So far, an example has been shown in which an access key is used to access the external storage (cloud) 92 to obtain image information. be.
そこで、本実施の形態では、アクセスキーを暗号化して外部に通知することで、エビデンス保管をセキュアに行えるようにする。 Therefore, in the present embodiment, the access key is encrypted and notified to the outside so that the evidence can be stored securely.
図38は、第16の実施の形態にかかる真贋判定システム200における画像情報へのアクセスキーを暗号化する場合の作用と効果について説明する図である。
FIG. 38 is a diagram for explaining actions and effects when encrypting an access key to image information in the
図38はアクセスキーを暗号化した例を示しており、図38(a)では一次元暗号コード(例:バーコード)、図38(b)では二次元暗号コード(例:QRコード(登録商標))を示している。バーコードやQRコードであるコードシンボルは、既に普及している暗号化方法であるため、これらを用いることで容易に暗号化が可能である。 FIG. 38 shows examples of encrypted access keys. FIG. 38(a) shows a one-dimensional encryption code (example: barcode), and FIG. 38(b) shows a two-dimensional encryption code (example: QR code (registered trademark) )). Since code symbols such as bar codes and QR codes are already widely used encryption methods, encryption can be easily performed by using them.
以上のように、アクセスキーを暗号化して通知することでセキュアなエビデンス保管が可能となる。 As described above, by encrypting and notifying the access key, secure evidence storage becomes possible.
このように本実施の形態によれば、アクセス情報は暗号化されていることにより、エビデンス保管をセキュアに行うことができる。 As described above, according to the present embodiment, access information is encrypted, so that evidence can be stored securely.
なお、上記各実施の形態では、本発明の画像形成装置を、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも2つの機能を有する複合機に適用した例を挙げて説明するが、複写機、プリンタ、スキャナ装置、ファクシミリ装置等の画像形成装置であればいずれにも適用することができる。 In each of the above-described embodiments, an example in which the image forming apparatus of the present invention is applied to a multifunctional machine having at least two functions out of a copy function, a printer function, a scanner function, and a facsimile function will be described. It can be applied to any image forming apparatus such as a machine, a printer, a scanner, a facsimile, and the like.
さらに、上記各実施の形態では、本発明の読取装置を、複合機に適用した例を挙げて説明したが、これに限るものではなく、例えばFA分野における検品などの様々な分野のアプリケーションに応用が可能である。 Furthermore, in each of the above embodiments, the reader of the present invention is applied to a multifunction machine, but the present invention is not limited to this, and can be applied to various fields such as inspection in the FA field. is possible.
また、本発明の読取装置は、紙幣の判別、偽造防止を目的として、紙幣読取装置にも適用可能である。さらに、本発明の読取装置は、可視画像、不可視画像を読み取り、次工程で何らかの処理を行う装置に適用可能である。 Further, the reading device of the present invention can also be applied to a bill reading device for the purposes of distinguishing bills and preventing forgery. Furthermore, the reading device of the present invention can be applied to a device that reads visible images and invisible images and performs some processing in the next process.
22 補正手段
23 制御手段
25 通知手段
25a、25b 記憶手段
25f 情報合成手段
26 通知制御手段
71 合成手段
91 真贋判定手段
92 ストレージ手段
100 画像形成装置
101 読取装置
102 原稿支持部
103 画像形成部
200 真贋判定システム
22 correction means 23 control means 25 notification means 25a, 25b storage means 25f information synthesizing means 26 notification control means 71 synthesizing means 91 authenticity determination means 92 storage means 100
Claims (35)
前記被写体を可視画像で読み取る第1読取動作と、前記被写体を不可視画像で読み取る第2読取動作と、を制御する制御手段と、
少なくとも前記不可視画像である真贋判定用画像の識別を可能とするような補正を行う補正手段と、
少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知手段と、
を備えることを特徴とする読取装置。 In a reading device that receives and reads light from an object illuminated by a light source with an imaging device,
a control means for controlling a first reading operation of reading the subject with a visible image and a second reading operation of reading the subject with an invisible image;
a correction means for performing a correction such that at least the authentication image, which is the invisible image, can be identified ;
notification means for notifying the outside of at least the corrected invisible image;
A reading device comprising:
を備えることを特徴とする請求項1に記載の読取装置。 Notification control means for controlling notification conditions of the notification means;
2. The reader of claim 1, comprising: a.
前記通知制御手段は、任意のタイミングで前記記憶手段に記憶された画像を外部に通知するよう制御する、
ことを特徴とする請求項2に記載の読取装置。 The notification means has storage means for storing at least the invisible image,
The notification control means controls to externally notify the image stored in the storage means at any timing;
3. The reading device according to claim 2 , wherein:
ことを特徴とする請求項1ないし3の何れか一項に記載の読取装置。 The correction means outputs an image of the entire surface of the subject to the notification means.
4. The reader according to any one of claims 1 to 3 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1ないし4の何れか一項に記載の読取装置。 The correction means outputs an enlarged image of a part of the entire surface of the subject to the notification means.
5. The reader according to any one of claims 1 to 4 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1ないし5の何れか一項に記載の読取装置。 The notification means notifies the invisible image to the outside as a printed image.
6. The reader according to any one of claims 1 to 5 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1ないし6の何れか一項に記載の読取装置。 The second reading operation is a reading operation in the infrared region,
7. The reader according to any one of claims 1 to 6 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1ないし7の何れか一項に記載の読取装置。 The correction means monochromeizes the invisible image.
8. The reader according to any one of claims 1 to 7 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1ないし8の何れか一項に記載の読取装置。 The second reading operation is capable of continuously reading the invisible image of the subject.
9. The reading device according to any one of claims 1 to 8 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1ないし9の何れか一項に記載の読取装置。 The notification means receives the corrected visible image and the invisible image, and notifies the visible image and the invisible image integrally.
10. The reader according to any one of claims 1 to 9 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項10に記載の読取装置。 The notification means prints the visible image and the invisible image on the first surface and the second surface of a print image, respectively, and notifies them.
11. The reader according to claim 10 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1に記載の読取装置。 The control means simultaneously performs the first reading operation and the second reading operation;
2. The reader according to claim 1 , wherein:
前記第2読取動作は、前記被写体の第二面を読み取る動作である、
ことを特徴とする請求項12に記載の読取装置。 The first reading operation is an operation of reading the first surface of the subject,
The second reading operation is an operation of reading the second surface of the subject.
13. The reading device according to claim 12 , wherein:
ことを特徴とする請求項12または13に記載の読取装置。 The notifying means comprises synthesizing means for synthesizing the visible image read by the first reading operation and the invisible image read by the second reading operation on the same surface.
14. The reader according to claim 12 or 13 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項14に記載の読取装置。 The synthesizing means lays out the visible image and the invisible image in separate areas on the same surface.
15. The reader according to claim 14 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項14または15に記載の読取装置。 The synthesizing means makes the color of the invisible image different from that of the visible image,
16. The reader according to claim 14 or 15 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1ないし16の何れか一項に記載の読取装置。 The correction means performs contrast enhancement processing on the invisible image.
17. The reading device according to any one of claims 1 to 16 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項17に記載の読取装置。 The contrast enhancement processing is binarization processing,
18. The reader according to claim 17 , characterized by:
ことを特徴とする請求項1ないし18の何れか一項に記載の読取装置。 The correction means performs a contrast suppression process that suppresses the contrast of the visible image.
19. A reader according to any one of claims 1 to 18 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項19に記載の読取装置。 The contrast suppression processing is integral filtering,
20. The reading device according to claim 19 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項1ないし20の何れか一項に記載の読取装置。 The correction means performs a line drawing process that connects the dots of the invisible image.
21. The reading device according to any one of claims 1 to 20 , characterized in that:
前記読取装置に画像を読み取らせる原稿を、当該読取装置の読取位置に位置づける原稿支持部と、
画像形成部と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。 a reading device according to any one of claims 1 to 21 ;
a document support unit for positioning a document whose image is to be read by the reading device at a reading position of the reading device;
an image forming unit;
An image forming apparatus comprising:
前記不可視画像を用いて前記被写体が真であるか否かを判定する真贋判定手段と、
を備え、
前記真贋判定手段で判定された真贋判定結果は、前記通知手段にて外部に通知される、
ことを特徴とする真贋判定システム。 a reading device according to any one of claims 1 to 21 ;
authenticity determination means for determining whether or not the subject is authentic using the invisible image;
with
The authenticity determination result determined by the authenticity determination means is notified to the outside by the notification means.
An authenticity determination system characterized by:
前記通知手段は、前記不可視画像と前記真贋判定結果とを通知する、
ことを特徴とする請求項23に記載の真贋判定システム。 The notification means comprises information synthesizing means for performing image synthesizing for laying out the invisible image or the visible image and the authenticity determination result on the same surface,
The notification means notifies the invisible image and the authentication result.
24. The authenticity determination system according to claim 23 , characterized by:
ことを特徴とする請求項24に記載の真贋判定システム。 The information synthesizing means synthesizes the invisible image and the authentication result, and lays out the invisible image and the authentication result in separate areas on the same surface.
25. The authenticity determination system according to claim 24 , characterized by:
ことを特徴とする請求項24または25に記載の真贋判定システム。 The information synthesizing means changes the color of the authentication result with respect to the invisible image,
26. The authenticity determination system according to claim 24 or 25 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項26に記載の真贋判定システム。 The information synthesizing means makes the color of the authenticity determination result different for the visible image,
27. The authenticity determination system according to claim 26 , characterized by:
前記真贋判定手段は、前記ストレージ手段へのアクセス情報が生成され、
前記通知手段は、前記アクセス情報を通知することで前記可視画像または前記不可視画像を外部に通知する、
ことを特徴とする請求項23ないし27の何れか一項に記載の真贋判定システム。 storage means for storing the visible image or the invisible image on a network;
The authenticity determination means generates access information to the storage means,
The notification means notifies the visible image or the invisible image to the outside by notifying the access information.
28. The authenticity determination system according to any one of claims 23 to 27 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項28に記載の真贋判定システム。 The notification means integrally notifies the authentication result, the access information, and the individual identification information.
29. The authenticity determination system according to claim 28 , characterized by:
ことを特徴とする請求項28に記載の真贋判定システム。 The notification means integrally notifies the authentication result, the access information, and the invisible image or a part thereof;
29. The authenticity determination system according to claim 28 , characterized by:
ことを特徴とする請求項28に記載の真贋判定システム。 The notification means integrally notifies the authentication result and the access information.
29. The authenticity determination system according to claim 28 , characterized by:
ことを特徴とする請求項28ないし31の何れか一項に記載の真贋判定システム。 the notification means stores both the visible image and the invisible image in the storage means;
The authenticity determination system according to any one of claims 28 to 31 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項28ないし32の何れか一項に記載の真贋判定システム。 the access information is encrypted;
33. The authenticity determination system according to any one of claims 28 to 32 , characterized in that:
ことを特徴とする請求項33に記載の真贋判定システム。 the access information is a code symbol,
34. The authenticity determination system according to claim 33 , characterized by:
前記被写体を可視画像で読み取る第1読取動作と、前記被写体を不可視画像で読み取る第2読取動作と、を制御する制御工程と、
少なくとも前記不可視画像である真贋判定用画像の識別を可能とするような補正を行う補正工程と、
少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知工程と、
を含むことを特徴とする読取方法。 A reading method in a reading device in which light from a subject illuminated by a light source is received by an imaging element and read,
a control step of controlling a first reading operation of reading the subject with a visible image and a second reading operation of reading the subject with an invisible image;
a correction step of performing a correction such that at least the authentication image, which is the invisible image, can be identified ;
a notification step of notifying the outside of at least the corrected invisible image;
A reading method comprising:
Priority Applications (3)
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---|---|---|---|
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