JP2008310027A - Image forming apparatus, image forming method, recording medium, and program - Google Patents
Image forming apparatus, image forming method, recording medium, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2008310027A JP2008310027A JP2007157619A JP2007157619A JP2008310027A JP 2008310027 A JP2008310027 A JP 2008310027A JP 2007157619 A JP2007157619 A JP 2007157619A JP 2007157619 A JP2007157619 A JP 2007157619A JP 2008310027 A JP2008310027 A JP 2008310027A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fingerprint information
- paper fingerprint
- paper
- unit
- document
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Control Or Security For Electrophotography (AREA)
- Facsimiles In General (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
【課題】 複数枚の紙指紋の登録、照合、削除をADF(オートドキュメントフィーダ)を用いて行った時に、エラー(登録失敗、照合エラーなど)が発生した場合、どの用紙でエラーが発生したかを識別するのが困難であった。
【解決手段】 紙指紋の登録、照合、削除の結果に応じて、ADFの排紙面を切り替える。
【選択図】 図18PROBLEM TO BE SOLVED: In which paper an error has occurred when an error (registration failure, verification error, etc.) occurs when registration, verification and deletion of a plurality of paper fingerprints are performed using an ADF (Auto Document Feeder). It was difficult to identify.
An ADF discharge surface is switched according to the result of registration, verification, and deletion of a paper fingerprint.
[Selection] FIG.
Description
本発明は、紙指紋情報(以下では、紙指紋情報のことを紙紋とも称する)情報を取り扱うことができる画像処理装置及び画像処理装置の制御方法及びプログラム及び記憶媒体に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus capable of handling paper fingerprint information (hereinafter, paper fingerprint information is also referred to as a paper print), a control method for the image processing apparatus, a program, and a storage medium.
書類の偽造防止技術の一つとして、低コストなどの観点から、紙の繊維を読み取り、その繊維パターンをその紙のIDとして偽造を防止する技術、いわゆる紙指紋と呼ばれるものがある。例えば特許文献1を参照。 As one of document forgery prevention techniques, there is a technique called paper fingerprinting, which is a technique for preventing forgery by reading paper fibers and using the fiber pattern as the paper ID from the viewpoint of low cost. See, for example, US Pat.
また、紙指紋による原本保障の手段として、読み取った紙指紋データを2次元コード画像やバーコード画像などにコード化し、そのコードデータを紙面上に印刷する技術がある。
前述した紙指紋であるが、複数の用紙を、ADF(オートドキュメントフィーダ)を用いて、紙指紋の登録、照合、削除を行うことが考えられる。ここで、エラー(登録失敗、照合エラーなど)が発生した場合、どの用紙でエラーが発生したかを識別するのが困難であった。例えば、印字内容が同じである用紙を複数枚同時に扱った場合、エラー内容を通知するだけでは、ユーザは判別し辛い。(例えば、100枚の同じ印字内容の用紙の照合で、50枚目でのエラーなど)。 Regarding the paper fingerprint described above, it is conceivable to register, collate and delete a paper fingerprint using a plurality of papers using an ADF (Auto Document Feeder). Here, when an error (registration failure, verification error, etc.) has occurred, it is difficult to identify which paper the error has occurred. For example, when a plurality of sheets having the same printing contents are handled at the same time, it is difficult for the user to determine only by notifying the error contents. (For example, 100 sheets of the same printed content are collated and an error occurs on the 50th sheet).
また、エラーが起きた時点で用紙搬送を止め、ユーザに紙を取ってもらうということも考えられるが、原稿読み取り方式によっては、不可能な場合もある。 In addition, it is conceivable that when the error occurs, the paper conveyance is stopped and the user takes the paper, but depending on the document reading method, it may not be possible.
上記課題を解決するために、本発明は以下の画像形成装置等を提供する。 In order to solve the above problems, the present invention provides the following image forming apparatus and the like.
本発明の画像形成装置は、原稿トレイ上に積載された原稿束から原稿を1枚ずつ順に給送し、搬送する原稿搬送手段と、
原稿搬送手段により搬送された原稿上の画像を読み取る読み取り手段と、
前記読み取り手段によって読み取られた画像データから特徴データを抽出する抽出手段と、
前記特徴データをコードデータにするコード化手段と、
前記コードデータを蓄積する蓄積手段と、
前記読み取り手段によって読み取られたコードデータと前記蓄積手段に蓄積されているコートデータを比較する比較手段と、
前記比較手段の判定結果が成功の場合と失敗の場合で、排紙面を切り替えて排紙する排紙手段を備えることを特徴とする。
An image forming apparatus according to the present invention includes a document conveying unit that sequentially feeds and conveys documents one by one from a bundle of documents stacked on a document tray,
Reading means for reading an image on the document conveyed by the document conveying means;
Extraction means for extracting feature data from the image data read by the reading means;
Encoding means for converting the feature data into code data;
Storage means for storing the code data;
Comparison means for comparing the code data read by the reading means with the coat data stored in the storage means;
According to the present invention, there is provided a paper discharge means for switching the paper discharge surface between the case where the judgment result of the comparison means is successful and the case where the result is failure.
本発明の画像形成装置は、前記特徴データが紙指紋データであることを特徴とする。 The image forming apparatus of the present invention is characterized in that the feature data is paper fingerprint data.
本発明の画像形成装置は、前記判定手段の判定結果が前記排紙面を切り替える排紙面制御手段に、判定結果を通知するまで、排紙をしない排紙制御手段を備えることを特徴とする。 The image forming apparatus according to the present invention further includes a paper discharge control unit that does not discharge paper until the determination result of the determination unit notifies the determination result to the paper discharge surface control unit that switches the paper discharge surface.
本発明は、紙指紋の登録、照合、削除において、各動作においてエラーが発生した場合の、ユーザの視認性を向上させることが可能である。 The present invention can improve the visibility of a user when an error occurs in each operation during registration, verification, and deletion of a paper fingerprint.
以下では、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。 The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.
<印刷システム(図1)>
続いて、実施例1について図面を参照して詳細に説明する。図1は本発明の実施形態に係る印刷システムの構成を示すブロック図である。このシステムではホストコンピュータ40及び3台の画像形成装置(10,20,30)がLAN50に接続されているが、本発明における印刷システムにおいては、これらの接続数に限られることはない。また、本実施例では接続方法としてLANを適用しているが、これに限られることはない。例えば、WAN(公衆回線)などの任意のネットワーク、USBなどのシリアル伝送方式、セントロニクスやSCSIなどのパラレル伝送方式なども適用可能である。
<Printing system (Fig. 1)>
Next, Example 1 will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a printing system according to an embodiment of the present invention. In this system, the
ホストコンピュータ(以下、PCと称する)40はパーソナルコンピュータの機能を有している。このPC40はLAN50やWANを介してFTPやSMBプロトコルを用いファイルを送受信したり電子メールを送受信したりすることができる。またPC40から画像形成装置10、20、30に対して、プリンタドライバを介した印字命令を行うことが可能となっている。
A host computer (hereinafter referred to as a PC) 40 has a function of a personal computer. The PC 40 can send and receive files and send and receive e-mails using the FTP and SMB protocols via the
画像形成装置10と20は同じ構成を有する装置である。画像形成装置30はプリント機能のみの画像形成装置であり、画像形成装置10や20が有するスキャナ部を有していない。以下では、説明の簡単のために、画像形成装置10、20のうちの画像形成装置10に注目して、その構成を詳細に説明する。
The
画像形成装置10は、画像入力デバイスであるスキャナ部13、画像出力デバイスであるプリンタ部14、画像形成装置10全体の動作制御を司るコントローラ11、ユーザインターフェース(UI)である操作部12から構成される。
The
<画像形成装置10(図2)>
画像形成装置10の外観を図2に示す。スキャナ部13は、複数のCCDを有している。この各CCDの感度が夫々異なっていると、たとえ原稿上の各画素の濃度が同じであったとしても、各画素が夫々違う濃度であると認識されてしまう。そのため、スキャナ部では、最初に白板(一様に白い板)を露光走査し、露光走査して得られた反射光の量を電気信号に変換してコントローラ11に出力している。なお、後述するように、コントローラ11内のシェーディング補正部500は、各CCDから得られた電気信号を元に、各CCDの感度の違いを認識している(図5参照)。そして、この認識された感度の違いを利用して、原稿上の画像をスキャンして得られた電気信号の値を補正している。さらに、シェーディング補正部500は、後述するコントローラ11内のCPU301からゲイン調整の情報を受取ると、当該情報に応じたゲイン調整を行う。ゲイン調整は、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を、どのように0〜255の輝度信号値に割り付けるかを調整するために用いられる。このゲイン調整により、原稿を露光走査して得られた電気信号の値を高い輝度信号値に変換したり、低い輝度信号値に変換したりすることができるようになっている。続いて、この原稿上の画像をスキャンする構成について説明する。
<Image Forming Apparatus 10 (FIG. 2)>
An appearance of the
スキャナ部は、原稿上の画像を露光走査して得られた反射光をCCDに入力することで画像の情報を電気信号に変換する。さらに電気信号をR,G,B各色からなる輝度信号に変換し、当該輝度信号を画像データとしてコントローラ11に対して出力する。 The scanner unit converts the image information into an electrical signal by inputting the reflected light obtained by exposing and scanning the image on the document to the CCD. Further, the electric signal is converted into a luminance signal composed of R, G, and B colors, and the luminance signal is output to the controller 11 as image data.
なお、原稿は原稿フィーダ201のトレイ202にセットされる。ユーザが操作部12から読み取り開始を指示すると、コントローラ11からスキャナ部13に原稿読み取り指示が与えられる。スキャナ部13は、この指示を受けると原稿フィーダ201のトレイ202から原稿を1枚ずつフィードして、原稿の読み取り動作を行う。なお、原稿の読み取り方法は原稿フィーダ201による自動送り方式ではなく、原稿を不図示のガラス面上に載置し露光部を移動させることで原稿の走査を行う方法であってもよい。
The document is set on the
プリンタ部14は、コントローラ11から受取った画像データを用紙上に形成する画像形成デバイスである。なお、本実施例において画像形成方式は感光体ドラムや感光体ベルトを用いた電子写真方式となっているが、本発明はこれに限られることはない。例えば、微少ノズルアレイからインクを吐出して用紙上に印字するインクジェット方式などでも適用可能である。また、プリンタ部14には、異なる用紙サイズ又は異なる用紙向きを選択可能とする複数の用紙カセット203、204、205が設けられている。排紙トレイ206には印字後の用紙が排出される。
The
<コントローラ11の詳細説明(図3)>
図3は、画像形成装置10のコントローラ11の構成をより詳細に説明するためのブロック図である。
<Detailed Description of Controller 11 (FIG. 3)>
FIG. 3 is a block diagram for explaining the configuration of the controller 11 of the
コントローラ11はスキャナ部13やプリンタ部14と電気的に接続されており、一方ではLAN50やWAN331を介してPC40や外部の装置などと接続されている。これにより画像データやデバイス情報の入出力が可能となっている。
The controller 11 is electrically connected to the
CPU301は、ROM303に記憶された制御プログラム等に基づいて接続中の各種デバイスとのアクセスを統括的に制御すると共に、コントローラ内部で行われる各種処理についても統括的に制御する。RAM302は、CPU301が動作するためのシステムワークメモリであり、かつ画像データを一時記憶するためのメモリでもある。このRAM302は、記憶した内容を電源off後も保持しておくSRAM及び電源off後には記憶した内容が消去されてしまうDRAMにより構成されている。ROM303には装置のブートプログラムなどが格納されている。HDD304はハードディスクドライブであり、システムソフトウェアや画像データを格納することが可能となっている。
The CPU 301 comprehensively controls access to various connected devices based on a control program stored in the
操作部I/F305は、システムバス310と操作部12とを接続するためのインターフェース部である。この操作部I/F305は、操作部12に表示するための画像データをシステムバス310から受取り操作部12に出力すると共に、操作部12から入力された情報をシステムバス310へと出力する。
The operation unit I / F 305 is an interface unit for connecting the system bus 310 and the
NetworkI/F306はLAN50及びシステムバス310に接続し、情報の入出力を行う。Modem307はWAN331及びシステムバス310に接続しており、情報の入出力を行う。2値画像回転部308は送信前の画像データの方向を変換する。2値画像圧縮・伸張部309は、送信前の画像データの解像度を所定の解像度や相手能力に合わせた解像度に変換する。なお圧縮及び伸張にあたってはJBIG、MMR、MR、MHなどの方式が用いられる。画像バス330は画像データをやり取りするための伝送路であり、PCIバス又はIEEE1394で構成されている。
A network I / F 306 is connected to the
スキャナ画像処理部312は、スキャナ部13からスキャナI/F311を介して受取った画像データに対して、補正、加工、及び編集を行う。なお、スキャナ画像処理部312は、受取った画像データがカラー原稿か白黒原稿かや、文字原稿か写真原稿かなどを判定する。そして、その判定結果を画像データに付随させる。こうした付随情報を属性データと称する。このスキャナ画像処理部312で行われる処理の詳細については後述する。
The scanner image processing unit 312 corrects, processes, and edits image data received from the
圧縮部313は画像データを受取り、この画像データを32画素x32画素のブロック単位に分割する。なお、この32×32画素の画像データをタイルデータと称する。図4は、このタイルデータを概念的に表している。原稿(読み取り前の紙媒体)において、このタイルデータに対応する領域をタイル画像と称する。なおタイルデータには、その32×32画素のブロックにおける平均輝度情報やタイル画像の原稿上の座標位置がヘッダ情報として付加されている。さらに圧縮部313は、複数のタイルデータからなる画像データを圧縮する。伸張部316は、複数のタイルデータからなる画像データを伸張した後にラスタ展開してプリンタ画像処理部315に送る。
The compression unit 313 receives the image data and divides the image data into blocks of 32 pixels × 32 pixels. The 32 × 32 pixel image data is referred to as tile data. FIG. 4 conceptually shows this tile data. In a document (paper medium before reading), an area corresponding to the tile data is referred to as a tile image. The tile data is added with the average luminance information in the 32 × 32 pixel block and the coordinate position of the tile image on the document as header information. Further, the compression unit 313 compresses image data including a plurality of tile data. The decompression unit 316 decompresses image data composed of a plurality of tile data, raster-expands it, and sends it to the printer
プリンタ画像処理部315は、伸張部316から送られた画像データを受取り、この画像データに付随させられている属性データを参照しながら画像データに画像処理を施す。画像処理後の画像データは、プリンタI/F314を介してプリンタ部14に出力される。このプリンタ画像処理部315で行われる処理の詳細については後述する。
The printer
画像変換部317は、画像データに対して所定の変換処理を施す。この処理部は以下に示すような処理部により構成される。 The image conversion unit 317 performs a predetermined conversion process on the image data. This processing unit is composed of the following processing units.
伸張部318は受取った画像データを伸張する。圧縮部319は受取った画像データを圧縮する。回転部320は受取った画像データを回転する。変倍部321は受取った画像データに対し解像度変換処理(例えば600dpiから200dpi)を行う。色空間変換部322は受取った画像データの色空間を変換する。この色空間変換部322は、マトリクス又はテーブルを用いて公知の下地飛ばし処理を行ったり、公知のLOG変換処理(RGB→CMY)を行ったり、公知の出力色補正処理(CMY→CMYK)を行ったりすることができる。2値多値変換部323は受取った2階調の画像データを256階調の画像データに変換する。逆に多値2値変換部324は受取った256階調の画像データを誤差拡散処理などの手法により2階調の画像データに変換する。
A
合成部327は受取った2つの画像データを合成し1枚の画像データを生成する。なお、2つの画像データを合成する際には、合成対象の画素同士が持つ輝度値の平均値を合成輝度値とする方法や、輝度レベルで明るい方の画素の輝度値を合成後の画素の輝度値とする方法が適用される。また、暗い方を合成後の画素とする方法の利用も可能である。さらに合成対象の画素同士の論理和演算、論理積演算、排他的論理和演算などで合成後の輝度値を決定する方法なども適用可能である。これらの合成方法はいずれも周知の手法である。間引き部326は受取った画像データの画素を間引くことで解像度変換を行い、1/2,1/4,1/8などの画像データを生成する。移動部325は受取った画像データに余白部分をつけたり余白部分を削除したりする。 The synthesizer 327 synthesizes the received two pieces of image data to generate one piece of image data. When combining two pieces of image data, a method of using an average value of luminance values of pixels to be combined as a combined luminance value, or a luminance value of a pixel having a brighter luminance level, A method for obtaining a luminance value is applied. In addition, it is possible to use a method in which the darker pixel is used as a synthesized pixel. Furthermore, a method of determining a luminance value after synthesis by a logical sum operation, a logical product operation, an exclusive logical sum operation, or the like between pixels to be synthesized is also applicable. These synthesis methods are all well-known methods. The thinning unit 326 performs resolution conversion by thinning out the pixels of the received image data, and generates image data such as 1/2, 1/4, and 1/8. The moving unit 325 adds a margin part to the received image data or deletes the margin part.
RIP328は、PC40などから送信されたPDLコードデータを元に生成された中間データを受取り、ビットマップデータ(多値)を生成する。
The RIP 328 receives intermediate data generated based on PDL code data transmitted from the
<自動原稿送り装置の詳細説明>
図10において、原稿搬送装置であるADF1000は、原稿トレイ1020上に表面を上に向けてセットされた原稿束Sからピックアップローラ1001により、最上位の原稿から分離部1002へと繰り出される。分離部1002は、上方に分離ローラ、下方に分離パッドが配置されており、原稿束Sの最上紙より一枚ずつ分離を行う。
<Detailed description of automatic document feeder>
In FIG. 10, the
片面原稿で表面の画像を読み取る場合は、分離された原稿は、第1レジストローラ1003にて分離搬送中の斜行補正を行った後、第1レジストローラ1003から第2レジストローラ1004、第1搬送ローラ1005により搬送され、読取位置Rを搬送されている間に表面の画像が読み取られる。そして、原稿後端が読み取り位置Rを通過したときにソレノイド1022を加圧して原稿をニップし、第2搬送ローラ1006から排紙ローラ1008により、排紙トレイ1021上に原稿表面を下に向けて順番に排出される。
When reading the image on the front side with a single-sided original, the separated original is subjected to skew correction during separation and conveyance by the
また、両面原稿で表裏両面の画像を読み取る場合は、分離された原稿は、第1レジストローラ1003にて分離搬送中の斜行補正を行った後、第2レジストローラ1004から第1搬送ローラ1005、第2搬送ローラ1006により搬送され、読取位置Rを搬送されている間に表面の画像が読み取られる。読み取り位置R通過時にソレノイド1022を加圧して原稿をニップする。そして、第2搬送ローラから排紙ローラ1008により、一旦、原稿端部が排紙トレイ1021方向に搬送され、原稿後端が排紙センサ1013のOFFを検知すると、原稿後端側が排紙ローラ1008にニップされた状態で搬送が停止される。
When reading both front and back images with a double-sided document, the separated document is subjected to skew correction during separation and conveyance by the
その後、原稿をスイッチバック搬送し、第2レジストローラ1004にて、再度斜行補正を行った後、ソレノイド1022を解除して、第2レジストローラ1004、第1搬送ローラ1005、第2搬送ローラ1006により搬送され、読取位置Rを再度搬送されている間に裏面の画像が読み取られる。
Thereafter, the document is switched back and conveyed, and the skew correction is performed again by the
このまま、第2搬送ローラから排紙ローラ1008により、排紙トレイ1021上に原稿表面を上に向けて排出すると、原稿トレイ1020上にセットされた面順と異なってしまう。よって、裏面を読み取られた原稿は、第2搬送ローラ1006、排紙ローラ1008により、再度原稿端部が排紙トレイ1021方向に搬送され、原稿後端が排紙センサ1013のOFFを検知すると、原稿後端側が排紙ローラ1008にニップされた状態で搬送が停止され、スイッチバック搬送し、第2レジストローラ1004、第1搬送ローラ、第2搬送ローラにより搬送された後、排紙ローラ8により排紙トレイ1021上に表面を下に向けて順番に排出される。但し、読取位置Rを搬送されている間であっても、この間は、原稿画像の読み取りは行われない。
If the document is discharged from the second conveying roller onto the
リーダ部1100は、原稿に記録された画像情報を光学的に読み取り、光電変換して画像データとして入力するものであり、ADF用プラテン1101、ブック用プラテン1102、ランプ1103とミラー1104を有するスキャナユニット1109、ミラー1105、1106、レンズ1107、CCDセンサ1108等を有している。
A
リーダ部v1100は、ADF1000から搬送されてくる原稿画像を読み取る場合は、スキャナユニット1109をADF用プラテン1101下に移動し、停止させ、原稿が読取位置R上を搬送されている間、画像情報を読み取る。
When reading a document image conveyed from the
また、ブック用プラテン1102上に載置された原稿の画像を読み取る場合は、スキャナユニット1109を図示しない原稿セット基準から副走査方向に移動させ、画像情報を読み取る。
Further, when reading an image of a document placed on the
画像情報の読み取りは、ランプ1103が点灯し原稿を照射する。原稿の反射光は、ミラー1104、1105、1106及びレンズ1107を介して、CCDセンサ1108に入力される。そして、CCDセンサ1108に入力された原稿の反射光は、ここで光電変換等の電気処理が行われ、通常のデジタル処理が施される。
For reading image information, the lamp 1103 is turned on to irradiate the original. The reflected light of the document is input to the CCD sensor 1108 via the
また、図23に示す操作部および表示部を備え、操作部により読み取り動作開始指示およびモード設定を行い、表示部において動作状況およびアラーム表示等を行う。 Also, an operation unit and a display unit shown in FIG. 23 are provided, a reading operation start instruction and mode setting are performed by the operation unit, and an operation state and an alarm display are performed on the display unit.
また、図11は本発明のADFの駆動系の説明図であり、分離部1002および第1レジストローラ1003は分離モータM1、第2レジストローラ1004、第1搬送ローラ1005、第2搬送ローラ1006は給紙モータM2排紙ローラ1008は排紙モータM3で駆動される。
FIG. 11 is an explanatory diagram of an ADF drive system according to the present invention. The
尚、本発明はリーダ部1100と、原稿搬送装置が一体化された読み取り装置としても適用可能である。
The present invention can also be applied as a reading device in which the
図12は、ADF1000の制御ブロック図である。
FIG. 12 is a control block diagram of the
中央演算処理装置である制御手段(以下、CPU)1200、リードオンリーメモリ(以下、ROM)1217、ランダムアクセスメモリ(以下、RAM)1218、出力ポート、及び、入力ポートを備えている。ROM1217には、制御用プログラムが格納されており、RAM1218には、入力データや作業用データが格納されている。また、出力ポートには、分離モータM1、給紙モータM2、排紙モータM3、離間ソレノイドSL、給紙クラッチCLが接続されている。入力ポートには、分離後センサ1210、レジストセンサ1211、リードセンサ1212、排紙センサ1213、原稿検知センサ1214、原稿長検知センサ1215、図示しない原稿幅検知センサ1216がそれぞれ接続されている。
A control means (hereinafter referred to as CPU) 1200, which is a central processing unit, a read only memory (hereinafter referred to as ROM) 1217, a random access memory (hereinafter referred to as RAM) 1218, an output port, and an input port are provided. The
CPU1200は、これにバスを介して接続されたROM1217に格納された制御プログラムにしたがって分離モータM1、給紙モータM2、排紙モータM3、離間ソレノイドSL、給紙クラッチCLを制御する。CPU1200は、図示しないリーダ部1100の中央演算所理装置(CPU)とシリアル通信を行い、リーダ部1100との間で制御データの授受を行う。また、図示しないリーダ部1100の中央演算所理装置(CPU)は、図3の画像形成装置10のコントローラ部11のCPU301とシリアル通信を行い、制御データの授受を行うようになっている。
The
<スキャナ画像処理部312の詳細説明(図5)>
図5にスキャナ画像処理部312の内部構成を示す。
<Detailed Description of Scanner Image Processing Unit 312 (FIG. 5)>
FIG. 5 shows an internal configuration of the scanner image processing unit 312.
スキャナ画像処理部312はRGB各8bitの輝度信号からなる画像データを受取る。 The scanner image processing unit 312 receives image data composed of RGB 8-bit luminance signals.
シェーディング補正部500は、この輝度信号に対してシェーディング補正する。シェーディング補正とは、上述したように、CCDの感度のばらつきによって原稿の明るさが誤認識されてしまうことを防止するための処理である。さらに、上述したように、このシェーディング補正部500は、CPU301からの指示によりゲイン調整を行うことができるようになっている。
The
続いて、この輝度信号は、マスキング処理部501によりCCDのフィルタ色に依存しない標準的な輝度信号に変換される。
Subsequently, the luminance signal is converted into a standard luminance signal that does not depend on the CCD filter color by the masking
フィルタ処理部502は、受取った画像データの空間周波数を任意に補正する。この処理部は、受取った画像データに対して、例えば7×7のマトリクスを用いた演算処理を行う。ところで、複写機や複合機では、図7における704タブの押し下げによりコピーモードとして文字モードや写真モードや文字/写真モードを選択することができる。ここでユーザにより文字モードが選択された場合には、フィルタ処理部502は文字用のフィルタを画像データ全体にかける。また、写真モードが選択された場合には、写真用のフィルタを画像データ全体にかける。また、文字/写真モードが選択された場合には、後述の文字写真判定信号(属性データの一部)に応じて画素ごとに適応的にフィルタを切り替える。つまり、画素ごとに写真用のフィルタをかけるか文字用のフィルタをかけるかが決定される。なお、写真用のフィルタには高周波成分のみ平滑化が行われるような係数が設定されている。これは、画像のざらつきを目立たせないためである。また、文字用のフィルタには強めのエッジ強調を行うような係数が設定されている。これは、文字のシャープさを出すためである。
The
ヒストグラム生成部503は、受取った画像データを構成する各画素の輝度データをサンプリングする。より詳細に説明すると、主走査方向、副走査方向にそれぞれ指定した開始点から終了点で囲まれた矩形領域内の輝度データを、主走査方向、副走査方向に一定のピッチでサンプリングする。そして、サンプリング結果を元にヒストグラムデータを生成する。生成されたヒストグラムデータは、下地飛ばし処理を行う際に下地レベルを推測するために用いられる。入力側ガンマ補正部504は、テーブル等を利用して非線形特性を持つ輝度データに変換する。
The
カラーモノクロ判定部505は、受取った画像データを構成する各画素が有彩色であるか無彩色であるかを判定し、その判定結果をカラーモノクロ判定信号(属性データの一部)として画像データに付随させる。 A color / monochrome determination unit 505 determines whether each pixel constituting the received image data is a chromatic color or an achromatic color, and the determination result is converted into image data as a color / monochrome determination signal (part of attribute data). Accompany it.
文字写真判定部506は、画像データを構成する各画素が文字を構成する画素なのか、網点を構成する画素なのか、網点中の文字を構成する画素なのか、ベタ画像を構成する画素なのかを各画素の画素値と各画素の周辺画素の画素値とに基づいて判定する。なお、どれにもあてはまらない画素は、白領域を構成している画素である。そして、その判定結果を文字写真判定信号(属性データの一部)として画像データに付随させる。
The character
紙指紋情報取得部507は、シェーディング補正部500から入力されたRGBの画像データのうち紙指紋情報取得領域として適切な領域を決定し、当該決定された紙指紋情報取得領域の画像データを取得する。なお、紙指紋情報取得領域として適切な領域を決定する方法については、図13、図15を用いて後述する。
The paper fingerprint
図8は、この紙指紋情報取得部507が行う紙指紋情報取得処理を示すフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a paper fingerprint information acquisition process performed by the paper fingerprint
ステップ801では紙指紋情報取得部507において取得した画像データをグレイスケールの画像データに変換する。ステップ802では、ステップ801においてグレイスケールの画像データへ変換された画像において、印刷や手書きの文字といった誤判定の要因となりうるものを取り除いて照合を行うためのマスクデータを作成する。マスクデータは" 0 "or" 1 "の2値データである。グレイスケールの画像データにおいて、輝度信号値が第1の閾値(つまり、明るい)以上である画素については、マスクデータの値を" 1 "に設定する。また、輝度信号値が第1の閾値未満である画素についてはマスクデータの値を" 0 "に設定する。以上の処理を、グレイスケールの画像データに含まれる各画素に対して行う。ステップ803では、ステップ801においてグレイスケールに変換された画像データ及び、ステップ802において作成されたマスクデータの2つのデータを紙指紋情報として取得する。なお、ステップ801においてグレイスケールに変換された画像データ自体のことを紙指紋情報と称することもあるが、本実施例では、上記二つのデータを紙指紋情報と称することにする。
In step 801, the image data acquired by the paper fingerprint
紙指紋情報取得部507は、上記紙指紋情報取得領域の紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてRAM302に送る。
The paper fingerprint
<プリンタ画像処理部315の詳細説明(図6)>
図6にプリンタ画像処理315においてなされる処理の流れを示す。
<Detailed Description of Printer Image Processing Unit 315 (FIG. 6)>
FIG. 6 shows the flow of processing performed in the
下地飛ばし処理部601は、スキャナ画像処理部312で生成されたヒストグラムを用いて画像データの下地色を飛ばす(除去する)。モノクロ生成部602はカラーデータをモノクロデータに変換する。Log変換部603は輝度濃度変換を行う。このLog変換部603は、例えば、RGB入力された画像データを、CMYの画像データに変換する。出力色補正部604は出力色補正を行う。例えばCMY入力された画像データを、テーブルやマトリックスを用いてCMYKの画像データに変換する。出力側ガンマ補正部605は、この出力側ガンマ補正部605に入力される信号値と、複写出力後の反射濃度値とが比例するように補正を行う。中間調補正部606は、出力するプリンタ部の階調数に合わせて中間調処理を行う。例えば、受取った高階調の画像データに対し2値化や32値化などを行う。
The background
なお、スキャナ画像処理部312やプリンタ画像処理部315における各処理部では、受取った画像データに各処理を施さずに出力させることも可能となっている。このような、ある処理部において処理を施さずにデータを通過させることを、以下では「処理部をスルーさせる」と表現することにする。
Each processing unit in the scanner image processing unit 312 or the printer
<紙指紋情報登録処理>
CPU301は、紙指紋情報取得部507からRAM302に送られてきた所定領域の紙指紋情報を読出し、当該読出された紙指紋情報を不図示のサーバに登録することが可能となっている。この登録は、RAM302内に格納されたプログラムを実行することによって行われる。
<Paper fingerprint information registration process>
The CPU 301 can read the paper fingerprint information in a predetermined area sent from the paper fingerprint
<紙指紋情報照合処理>
CPU301は、紙指紋情報取得部507からRAM302に送られてきた紙指紋情報を読出し、当該読出された紙指紋情報と他の紙指紋情報とを照合すべく制御することが可能となっている。なお、他の紙指紋情報は、本実施例においてサーバに登録されている紙指紋情報のことを意味する。
<Paper fingerprint information matching process>
The CPU 301 can read out the paper fingerprint information sent from the paper fingerprint
図9は、この紙指紋情報照合処理を示すフローチャートである。本フローチャートの各ステップは、CPU301により統括的に制御される。 FIG. 9 is a flowchart showing the paper fingerprint information matching process. Each step of this flowchart is centrally controlled by the CPU 301.
ステップ901では、サーバに登録されている紙指紋情報をRAM302から取出す。 In step 901, the paper fingerprint information registered in the server is extracted from the RAM 302.
ステップ902では、紙指紋情報取得部507から送られてきた(登録されていた)紙指紋情報と、ステップ901において取出された(今、取出されたばかりの)紙指紋情報との照合をする。照合にあたっては、まず、登録されていた紙指紋情報と取出された紙指紋情報とが夫々異なった位置から取得された可能性があることを懸念して、位置ずれ補正を行う。この位置ずれ補正は以下のような手法となっている。
In step 902, the paper fingerprint information sent (registered) from the paper fingerprint
<位置ずれ補正>
まず、式(1)を用いて2つの紙指紋情報の誤差値E(i,j)(2つの紙指紋情報の位置を(i,j)ずらしたときの)を(2n−1)×(2m−1)個求める。
<Position correction>
First, the error value E (i, j) of two paper fingerprint information (when the position of the two paper fingerprint information is shifted by (i, j)) is expressed by (2n−1) × ( 2m-1) is obtained.
具体的な方法を図19、20、21、22を用いて説明する。図19は、それぞれ登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報のイメージ図を表す。それぞれ、横n画素、縦m画素から構成されているものとする。 A specific method will be described with reference to FIGS. FIG. 19 shows an image diagram of the registered paper fingerprint information and the paper fingerprint information obtained this time. Assume that each pixel is composed of horizontal n pixels and vertical m pixels.
式(1)に示した関数において、i,jをそれぞれ-n+1〜n-1、-m+1〜m-1の範囲でそれぞれ1画素毎にずらし、登録されていた紙指紋情報と今回得られたばかりの紙指紋情報の誤差値E(i,j)を(2n−1)×(2m−1)個求める。即ち、E(-n+1,-m+1)〜E(n-1,m-1)を求める。
In the function shown in Equation (1), i and j are shifted by 1 pixel in the range of −
図20(A)は、登録されている紙指紋情報の左上1画素に対して、今回得られた紙指紋情報の右下1画素だけ重なっているイメージ図を表す。この状態において、式(1)の関数により求まる値をE(-n+1,- m+1)とする。図20(B)は、図20(A)よりも今回得られた紙指紋情報を右に1画素分だけ移動したイメージ図を表す。この状態において、式(1)の関数により求まる値をE(-n+2,-m+1)とする。同様に今回得られたばかりの紙指紋情報を移動させながら演算を行う。図20(C)では、今回得られたばかりの紙指紋情報を、登録されていた紙指紋情報と重なるところまで移動させており、これによりE(0,-(m-1))が求まる。さらに、図20(D)では、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動して、E(n-1,- m+1)を求める。このように、横方向にずらすと、E(i,j)のうちのiが1づつ加算される。
FIG. 20A shows an image diagram in which the upper left pixel of the registered paper fingerprint information is overlapped by the lower right pixel of the obtained paper fingerprint information. In this state, a value obtained by the function of Expression (1) is assumed to be E (−
同様に図21(A)では、図20(A)よりも、縦方向である下に1画素だけ今回得られた紙指紋情報を移動して、E(-n+1,-m+2)の値を求める。
Similarly, in FIG. 21A, the paper fingerprint information obtained this time by one pixel is moved downward in the vertical direction as compared with FIG. 20A, and E (−
さらに図21(B)は、図21(A)に対して、今回得られた紙指紋情報を右端まで移動してE(n-1,- m+2)の値を求める。 Further, FIG. 21 (B) moves the paper fingerprint information obtained this time to the right end with respect to FIG. 21 (A) to obtain the value of E (n−1, −m + 2).
図22(A)は、登録されている紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が,同じ位置の場合を表し、このときのE(i,j)の値をE(0,0)とする。 FIG. 22A shows a case where the registered paper fingerprint information and the paper fingerprint information obtained this time are at the same position, and the value of E (i, j) at this time is represented as E (0,0). To do.
同様に、それぞれの紙指紋情報が少なくとも1画素以上重なるように画像をずらしながら演算を行う。最後に図22(B)のように、E(n-1,m-1)を求める。 Similarly, the calculation is performed while shifting the images so that each paper fingerprint information overlaps at least one pixel. Finally, E (n-1, m-1) is obtained as shown in FIG.
このようにして、(2n−1)×(2m−1)個の誤差値E(i,j)の集合を求める。 In this way, a set of (2n−1) × (2m−1) error values E (i, j) is obtained.
ここで、この式(1)の意味を考えるために、i=0,j=0であり、かつ、α1(x,y)=1(ただし、x=0〜n,y=0〜m)であり、かつ、α2(x- i,y- j)=1(ただし、x=0〜n,y=0〜m)の場合を考えてみることにする。つまり、α1(x,y)=1(ただし、x=0〜n,y=0〜m)であり、かつ、α2(x- i,y- j)=1(ただし、x=0〜n,y=0〜m)の場合のE(0,0)を求めることにする。 Here, in order to consider the meaning of the expression (1), i = 0, j = 0 and α 1 (x, y) = 1 (where x = 0 to n, y = 0 to m ) And α 2 (x−i, y−j) = 1 (where x = 0 to n, y = 0 to m). That is, α 1 (x, y) = 1 (where x = 0 to n, y = 0 to m) and α 2 (x-i, y-j) = 1 (where x = 0 E (0,0) in the case of .about.n, y = 0.about.m) is obtained.
なお、i=0,j=0とは、図22(A)のように、登録されていた紙指紋情報と今回得られた紙指紋情報が同じ位置であることを示す。 Note that i = 0 and j = 0 indicate that the registered paper fingerprint information and the paper fingerprint information obtained this time are at the same position as shown in FIG.
ここで、α1(x,y)=1(ただし、x=0〜n,y=0〜m)は、登録されていた紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、登録されていた紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。 Here, α 1 (x, y) = 1 (where x = 0 to n, y = 0 to m) indicates that all pixels of the registered paper fingerprint information are bright. In other words, when the registered paper fingerprint information is acquired, it indicates that no color material such as toner or ink or dust has been placed on the paper fingerprint acquisition area.
また、α2(x- i,y-j)=1(ただし、x=0〜n,y=0〜m)は、今回取得した紙指紋情報の全ての画素が明るいことを示す。言い換えると、今取得されたばかりの紙指紋情報が取得された際には、紙指紋取得領域上には一切トナーやインクなどの色材やゴミがのっていなかったことを示す。 Α 2 (x−i, yj) = 1 (where x = 0 to n, y = 0 to m) indicates that all pixels of the paper fingerprint information acquired this time are bright. In other words, when the paper fingerprint information just acquired is acquired, it indicates that no color material such as toner or ink or dust is on the paper fingerprint acquisition area.
このように、α1(x,y)=1とα2(x-i,y- j)=1とが全ての画素において成り立つ時、(1)式は、 Thus, when α 1 (x, y) = 1 and α 2 (xi, y−j) = 1 hold in all pixels, equation (1) is
この{f1(x,y)-f2(x,y)}2は、登録されていた紙指紋情報中のグレイスケール画像データと、今取出されたばかりの紙指紋情報中のグレイスケール画像データとの差の二乗値を示す。従って、この(1)式は、二つの紙指紋情報同士の各画素における差の二乗を合計したものになる。つまり、f1(x,y)とf2(x,y)とが似ている画素が多ければ多いほど、このE(0,0)は、小さな値を取ることになる。 This {f 1 (x, y) -f 2 (x, y)} 2 is the gray scale image data in the registered paper fingerprint information and the gray scale image data in the paper fingerprint information just extracted. The square value of the difference between Therefore, this equation (1) is the sum of the squares of the differences in each pixel between the two pieces of paper fingerprint information. That is, the more pixels f 1 (x, y) and f 2 (x, y) are similar, the smaller this E (0,0) will be.
以上説明したのは、E(0,0)の求め方であるが、同じようにして他のE(i,j)を求めていく。ちなみに、f1(x,y)とf2(x,y)とが似ている画素が多ければ多いほどE(i,j)が小さな値を取ることから、
E(k,l)=min{E(i,j)}である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは、互いにk,lずれていたことがわかる。
What has been described above is how to obtain E (0,0), but other E (i, j) are obtained in the same manner. By the way, the more pixels f 1 (x, y) and f 2 (x, y) are similar, the smaller E (i, j)
If E (k, l) = min {E (i, j)}, the position when the registered paper fingerprint information was acquired and the position when the paper fingerprint information just acquired are acquired It can be seen that they were shifted from each other by k, l.
<αの意義>
式(1)の分子は、{f1(x,y)-f2(x-i,y-j)}2に対してα1とα2とがかけられた結果を意味する(正確には、さらにΣ記号により合計値が求められている)。このα1とα2は、濃い色の画素は0、薄い色の画素は1を示す。
<Significance of α>
The numerator of formula (1) means the result of multiplying {f 1 (x, y) -f 2 (xi, yj)} 2 by α 1 and α 2 (more precisely, Σ The total value is determined by the symbol). These α 1 and α 2 indicate 0 for dark pixels and 1 for light pixels.
従って、α1とα2とのうちどちらか一方(又は両方)が0の場合には、α1α2{f1(x,y)-f2(x-i,y-j)}2は0になることになる。 Therefore, when one (or both) of α 1 and α 2 is 0, α 1 α 2 {f 1 (x, y) −f 2 (xi, yj)} 2 becomes 0. It will be.
即ち、どちらか一方(または両方)の紙指紋情報において対象とする画素が濃い色であった場合には、その画素における濃度差は考慮しないことを示している。これは、ゴミや色材がのってしまった画素を無視するためである。 That is, when one or both (or both) of the paper fingerprint information has a dark pixel, the density difference between the pixels is not considered. This is for ignoring pixels on which dust or color material has been placed.
この処理により、Σ記号により合計する数が増減するため、総数Σα1(x,y)α2(x-i,y-j)で割ることで正規化を行う。なお、式(1)の分母にあるΣα1(x,y)α2(x-i,y-j )が0になる誤差値E(i,j)は、後述の誤差値の集合(E(-(n-1),-(m-1))〜E(n-1,m-1))には含めないものとする。 By this process, the total number increases or decreases depending on the Σ symbol, and normalization is performed by dividing by the total number Σα 1 (x, y) α 2 (x−i, y−j). Note that an error value E (i, j) at which Σα 1 (x, y) α 2 (x−i, y−j) in the denominator of equation (1) becomes 0 is a set of error values (E (-(n-1),-(m-1)) to E (n-1, m-1)) are not included.
<マッチング度合いの決定方法>
上述したように、E(k,l)=min{E(i,j)}である場合、登録されていた紙指紋情報を取得した際の位置と、今取得されたばかりの紙指紋情報を取得した際の位置とは互いにk,lずれていたことがわかる。
<Determination method of matching degree>
As described above, when E (k, l) = min {E (i, j)}, the position when the registered paper fingerprint information was acquired and the paper fingerprint information just acquired are acquired. It can be seen that the positions were shifted by k, l from each other.
続いて、二つの紙指紋情報がどれだけ似ているのかを示す値(この値を、マッチング度合いと称する)を、そのE(k,l)及び他のE(i,j)を使って求める。 Subsequently, a value indicating how much the two pieces of paper fingerprint information are similar (this value is called a matching degree) is obtained by using the E (k, l) and other E (i, j). .
まず、(1)の関数により求まった誤差値の集合(例えば、E(0,0)=10※,E(0,1)=50,E(1,0)=50,E(1,1)=50)から平均値(40)を求める。・・・(A)
なお、※は、値とは関係がない。注目して頂くために記載しただけである。注目して頂きたかった理由は後述する。
First, a set of error values obtained by the function (1) (for example, E (0,0) = 10 *, E (0,1) = 50, E (1,0) = 50, E (1,1 ) = 50) to obtain the average value (40). ... (A)
Note that * is not related to the value. They are listed only for your attention. The reason for wanting to pay attention will be described later.
次に、平均値(40)から各誤差値(10※,50,50,50)を引いて、新たな集合(30※,-10,-10,-10)を求める。・・・・(B)
そして、この新たな集合から標準偏差(30×30+10×10+10×10+10×10=1200, 1200/4=300,√300=10√3=約17)を求める。そして、上記新たな集合を17で割り、商を求める(1※,-1,-1,-1)。・・・・(C)
そして、求められた値のうちの最大値をマッチング度合い(1※)とする。なお、この1※という値は、E(0,0)=10※という値と対応した値である。E(0,0)というのは、今回の場合、E(0,0)=min{E(i,j)}を満たす値である。
Next, each error value (10 *, 50, 50, 50) is subtracted from the average value (40) to obtain a new set (30 *, -10, -10, -10).・ ・ ・ ・ (B)
Then, a standard deviation (30 × 30 + 10 × 10 + 10 × 10 + 10 × 10 = 1200, 1200/4 = 300, √300 = 10√3 = about 17) is obtained from this new set. Then, the new set is divided by 17 to obtain a quotient (1 *,-1, -1, -1). .... (C)
The maximum value among the obtained values is set as the matching degree (1 *). The
<マッチング度合いの決定方法の概念的な説明>
上記マッチング度合いの決定方法を行う処理は、結局、複数の誤差値集合の中で最も小さな誤差値が、平均的な誤差値とどれだけ離れているかを計算する(A及びB)。
<Conceptual explanation of how to determine the degree of matching>
The process of performing the matching degree determination method eventually calculates how far the smallest error value in the plurality of error value sets is from the average error value (A and B).
そして、その離れ具合を標準偏差で割ることでマッチング度合いを求める(C)。 Then, the degree of matching is obtained by dividing the distance by the standard deviation (C).
最後にマッチング度合いを閾値と比較することで、照合結果を得る(D)。 Finally, a matching result is obtained by comparing the matching degree with a threshold (D).
なお、標準偏差は、「各誤差値と平均値との差」の平均的な値を意味する。言い換えると、標準偏差は、集合の中で大体どれくらいのばらつきが全体的に生じているかを示す値である。 The standard deviation means an average value of “difference between each error value and the average value”. In other words, the standard deviation is a value indicating how much variation occurs in the entire set.
このような全体的なばらつき値で上記離れ具合を割ることで、min{E(i,j)}が集合E(i,j)の中でどれだけ小さいか(突出して小さいか、ちょっと小さいか)がわかることになる。 By dividing the above degree of separation by such an overall variation value, how small min {E (i, j)} is in the set E (i, j) (projectingly small or slightly small) ) Will be understood.
そして、min{E(i,j)}が集合E(i,j)の中で非常に突出して小さい場合に有効と判断し、それ以外の場合に無効と判断する。(D)
<min{E(i,j)}が集合E(i,j)の中で非常に突出して小さい場合のみ有効と判断する理由>
ここで、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが、同じ紙から取得されたと仮定する。
Then, it is determined to be valid when min {E (i, j)} is very protruding and small in the set E (i, j), and is determined to be invalid otherwise. (D)
<Reason to determine that min {E (i, j)} is valid only when the set E (i, j) is very small in the set E (i, j)>
Here, it is assumed that the registered paper fingerprint information and the paper fingerprint information just acquired are acquired from the same paper.
すると、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致する場所(ずれ位置)があるはずである。この時、このずれ位置では、登録されていた紙指紋情報と、今取得されたばかりの紙指紋情報とが極めて一致するため、E(i,j)は非常に小さくなるはずである。 Then, there should be a place (shift position) where the registered paper fingerprint information and the paper fingerprint information just acquired are very consistent. At this time, E (i, j) should be very small because the registered paper fingerprint information and the paper fingerprint information just acquired at this time are very coincident.
一方、このずれ位置から少しでもずらすと、登録されていた紙指紋情報と今取得されたばかりの紙指紋情報には何ら関連性がなくなる。従って、E(i,j)は通常の大きな値になるはずである。 On the other hand, if the position is slightly shifted from this position, the registered paper fingerprint information and the paper fingerprint information just acquired are no longer relevant. Therefore, E (i, j) should be a normal large value.
そのため、「二つの紙指紋情報が同じ紙から取得された」という条件は、「最も小さなE(i,j)が集合E(i,j)の中で突出して小さい」という条件と一致する。 Therefore, the condition that “two pieces of paper fingerprint information are acquired from the same paper” matches the condition that “the smallest E (i, j) protrudes and is small in the set E (i, j)”.
<紙指紋情報照合処理>に話を戻す。 Return to <Paper fingerprint information collation processing>.
ステップ903では、ステップ902において求められた2つの紙指紋情報のマッチング度合いと所定の閾値との比較を行って、「有効」「無効」を決定する。なお、マッチング度合いのことを類似度と称することもある。また、マッチング度合いと所定の閾値との比較結果のことを、照合結果と称することもある。 In step 903, the matching degree of the two pieces of paper fingerprint information obtained in step 902 is compared with a predetermined threshold value to determine “valid” or “invalid”. Note that the degree of matching may be referred to as similarity. A comparison result between the matching degree and a predetermined threshold value may be referred to as a matching result.
コントローラ11の説明は以上である。 The description of the controller 11 has been described above.
<操作画面の説明>
図7は画像形成装置10における初期画面である。領域701は、画像形成装置10がコピーできる状態にあるか否かを示し、かつ設定したコピー部数を示す。原稿選択タブ704は原稿のタイプを選択するためのタブであり、このタブが押し下げられると文字、写真、文字/写真モードの3種類の選択メニューをポップアップ表示される。フィニッシングタブ706は各種フィニッシングに関わる設定を行うためのタブである。両面設定タブ707は両面読込み及び両面印刷に関する設定を行うためのタブである。読み取りモードタブ702は原稿の読み取りモードを選択するためのタブである。このタブが押し下げられるとカラー/ブラック/自動(ACS)の3種類の選択メニューがポップアップ表示される。なお、カラーが選択された場合にはカラーコピーが、ブラックが選択された場合にはモノクロコピーが行われる。また、ACSが選択された場合には、上述したモノクロカラー判定信号によりコピーモードが決定される。
<Explanation of operation screen>
FIG. 7 shows an initial screen in the
領域708は、紙指紋情報登録処理を選択するためのタブである。紙指紋情報登録処理については、後述する。領域709は、紙指紋情報照合処理を選択するためのタブである。この紙指紋情報照合処理については、後述する。領域710は、紙指紋情報削除処理を選択するためのタブである。この紙指紋情報削除処理については、後述する。
An
領域711はシステムの状況を示すためのタブである。このタブが押し下げられると、画像形成装置10内のHDD304に保存されている画像データの一覧が表示画面に表示されるようになっている。
An area 711 is a tab for indicating the status of the system. When this tab is depressed, a list of image data stored in the HDD 304 in the
<紙指紋情報登録処理のタブが押下された際の動作(コピー時の紙指紋情報登録処理)>
続いて、図7に示す紙指紋情報登録タブ708がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際に、実行される紙指紋情報登録処理について図16を用いて説明する。
<Operation when paper fingerprint information registration process tab is pressed (paper fingerprint information registration process at the time of copying)>
Next, a paper fingerprint information registration process executed when the user presses the paper fingerprint
ステップ1601では、CPU301は、スキャナ部13で読み取られた原稿を、画像データとしてスキャナI/F311を介してスキャナ画像処理部312に送るように制御する。
In step 1601, the CPU 301 controls the document read by the
ステップ1602では、スキャナ画像処理部312は、一般的なゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を、シェーディング補正部500に設定する。そして、画像データに対して上記小さいゲイン調整値を適用することで得られた各輝度信号値を紙指紋情報取得部507に対して出力する。その後、出力データに基づいて、紙指紋情報取得部507は、紙指紋情報を取得する。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてRAM302に送る。
In step 1602, the scanner image processing unit 312 sets a gain adjustment value smaller than a general gain adjustment value in the
紙指紋取得技術では、白い領域から繊維のパターンを取得する以上、暗めの画像データを得ることは必須である。そのため、本実施例では、スキャナ画像処理部312が一般的なゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を設定することで、紙指紋情報取得用の暗い画像データを得た。しかしながら、暗い画像データを得る方法としてはこれに限られない。例えば、光量を落としてスキャンするような方法も考えられる。 In the paper fingerprint acquisition technology, it is essential to obtain dark image data as long as the fiber pattern is acquired from the white area. Therefore, in this embodiment, the scanner image processing unit 312 sets a gain adjustment value smaller than a general gain adjustment value, thereby obtaining dark image data for acquiring paper fingerprint information. However, the method for obtaining dark image data is not limited to this. For example, a method of scanning with a reduced amount of light is also conceivable.
ステップ1603では、CPU301は、サーバから管理番号を発行してもらい、当該管理番号と紙指紋情報と紙指紋情報取得領域の情報とを夫々関連付けてサーバに登録する。なお、紙指紋情報取得領域の情報とは、どこから紙指紋情報を取得したかを示す位置情報のことである。 In step 1603, the CPU 301 issues a management number from the server, and registers the management number, paper fingerprint information, and paper fingerprint information acquisition area information in association with each other. Note that the information in the paper fingerprint information acquisition area is position information indicating where the paper fingerprint information is acquired from.
ステップ1604では、管理番号を表示画面に表示するようにCPU301は制御する。 In step 1604, the CPU 301 controls to display the management number on the display screen.
<紙指紋情報照合処理のタブが押下された際の動作>
続いて、図7に示す紙指紋情報照合タブ709がユーザにより押下され、その後、管理番号が入力された後にスタートキーが押下された際の動作について図17を用いて説明する。
<Operation when paper fingerprint information matching tab is pressed>
Next, an operation when the paper fingerprint
ステップ1701では、CPU301は、スキャナ部13で読み取られた原稿を、画像データとしてスキャナI/F311を介してスキャナ画像処理部312に送るように制御する。
In step 1701, the CPU 301 controls the document read by the
ステップ1702では、スキャナ画像処理部312は、この画像データに対して図5に示す処理を行い、新たな画像データと共に属性データを生成する。また、この属性データを画像データに付随させる。
In
さらに、このステップ1702では、CPU301は、入力された管理番号を元に紙指紋情報取得領域を決定する。そして、スキャナ画像処理部312内の紙指紋情報取得部507は、上記決定された紙指紋情報取得領域から紙指紋情報を取得する。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてRAM302に送る。
Further, in
さらに、このステップ1702では、入力された管理番号と関連付けられた状態でサーバに登録されている紙指紋情報を取得する。そして、当該取得された情報を不図示のデータバスを用いてRAM302に送る。
Further, in
ステップ1703では、CPU301は、サーバに登録されていた紙指紋情報と、紙指紋情報取得部507を通じて取得した紙指紋情報とを照合する。この照合処理については、<紙指紋情報照合処理>で図9を用いて説明した通りである。
In
ステップ1704では、CPU301は、<紙指紋情報照合処理>により得られた結果(有効か無効か)を操作部12の表示画面上に表示するように制御する。
In step 1704, the CPU 301 controls to display the result (valid or invalid) obtained by the <paper fingerprint information matching process> on the display screen of the
<紙指紋情報削除処理のタブが押下された際の動作>
続いて、図7に示す紙指紋情報削除タブ710がユーザにより押下された後にスタートキーが押下された際に、実行される紙指紋情報登録処理について図24を用いて説明する。
<Operation when the paper fingerprint information deletion tab is pressed>
Next, the paper fingerprint information registration process executed when the user presses the paper fingerprint
ステップ2401では、CPU301は、スキャナ部13で読み取られた原稿を、画像データとしてスキャナI/F311を介してスキャナ画像処理部312に送るように制御する。
In step 2401, the CPU 301 controls the document read by the
ステップ2402では、スキャナ画像処理部312は、一般的なゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を、シェーディング補正部500に設定する。そして、画像データに対して上記小さいゲイン調整値を適用することで得られた各輝度信号値を紙指紋情報取得部507に対して出力する。その後、出力データに基づいて、紙指紋情報取得部507は、紙指紋情報を取得する。そして、当該取得された紙指紋情報を不図示のデータバスを用いてRAM302に送る。
In step 2402, the scanner image processing unit 312 sets a gain adjustment value smaller than a general gain adjustment value in the
紙指紋取得技術では、白い領域から繊維のパターンを取得する以上、暗めの画像データを得ることは必須である。そのため、本実施例では、スキャナ画像処理部312が一般的なゲイン調整値よりも小さいゲイン調整値を設定することで、紙指紋情報取得用の暗い画像データを得た。しかしながら、暗い画像データを得る方法としてはこれに限られない。例えば、光量を落としてスキャンするような方法も考えられる。 In the paper fingerprint acquisition technology, it is essential to obtain dark image data as long as the fiber pattern is acquired from the white area. Therefore, in this embodiment, the scanner image processing unit 312 sets a gain adjustment value smaller than a general gain adjustment value, thereby obtaining dark image data for acquiring paper fingerprint information. However, the method for obtaining dark image data is not limited to this. For example, a method of scanning with a reduced amount of light is also conceivable.
ステップ2403では、CPU301は、サーバに登録されていた紙指紋情報と、紙指紋情報取得部507を通じて取得した紙指紋情報とを照合する。この照合処理については、<紙指紋情報照合処理>で図9を用いて説明した通りである。その結果が、正しければ、CPU301は、サーバに登録されていた紙指紋情報を削除する。
In step 2403, the CPU 301 collates the paper fingerprint information registered in the server with the paper fingerprint information acquired through the paper fingerprint
ステップ2404では、CPU301は、紙指紋情報削除処理の成功の可否を操作部12の表示画面上に表示するように制御する。
In step 2404, the CPU 301 controls to display on the display screen of the
<紙指紋情報取得領域の決定方法>
図14は、<紙指紋情報取得領域の決定方法>を示したフローチャートである。本フローチャートにおける各工程の処理は、CPU301により統括的に制御される。なお、本フローチャートは、紙指紋情報として適切な領域を検索し、当該検索された適切な領域を紙指紋情報取得領域として設定する処理を示している。
<Method for determining paper fingerprint information acquisition area>
FIG. 14 is a flowchart showing <paper fingerprint information acquisition area determination method>. The processing of each process in this flowchart is comprehensively controlled by the CPU 301. This flowchart shows a process of searching an appropriate area as the paper fingerprint information and setting the searched appropriate area as the paper fingerprint information acquisition area.
ステップ3601では、CPU301は、シート上の領域を1〜nの領域に分割するように制御する。分割後の領域は、全て同じサイズの領域となっており、このサイズは、紙指紋領域として適切なサイズとなっている。 In step 3601, the CPU 301 controls to divide the area on the sheet into 1 to n areas. The divided areas are all the same size area, and this size is an appropriate size as a paper fingerprint area.
ステップ3602では、CPU301は、k=1に設定する。
In
ステップ3603では、k=nであるかどうか判定する。k=nであれば、ステップ3608に移行する。ステップ3608では、CPU301は、紙指紋取得領域を決定できなかった旨を表示画面上に表示するように制御する。
In
ステップ3604では、k番目の領域を対象とする領域として設定する。そして、対象とする領域が紙端領域(端から所定距離以内の領域)であるかどうかを判定する。判定の結果、対象とする領域が紙端領域でなければ、ステップ3605に移行する。 In step 3604, the kth area is set as a target area. Then, it is determined whether or not the target area is a paper edge area (area within a predetermined distance from the edge). As a result of the determination, if the target area is not the paper edge area, the process proceeds to step 3605.
ステップ3605では、対象とする領域が、紙を均等分割した際の境界線から近い領域(所定距離以内の領域)であるかどうかを判定する。具体的には、例えば、境界線から1cm以内の領域を近い領域として定義しておく。対象とする領域が、境界線から遠い領域である場合には、ステップ3606に移行する。
In
ステップ3606では、対象とする領域が、第1の所定の面積率(比較的高い面積率)以上の面積率でドットが打たれている(又は打たれる予定となっている)か、画像データに基づいて判定する。判定の結果、第1の所定の面積率より低い面積率でドットが打たれている(又は打たれる予定となっている)となった場合には、ステップ3607に移行する。これは、黒ベタ領域を排除するための処理である。
In
課題の欄にも記載したように、繊維のからまりまで読取れるのは基本的に白い画素からである。そのため、黒ベタ領域は、紙指紋情報取得領域となるのは望ましくないため、このように黒ベタ領域を排除する必要がある。 As described in the assignment section, it is basically a white pixel that can be read up to the fiber bundle. Therefore, it is not desirable that the black solid area becomes a paper fingerprint information acquisition area, and thus it is necessary to eliminate the black solid area in this way.
ステップ3607では、対象とする領域が、第2の所定の面積率(比較的低い面積率)よりも高い面積率でドットが打たれている(又は打たれる予定となっている)か、画像データに基づいて判定する。判定の結果、第2の所定の面積率より高い面積率でドットが打たれているとなった場合には、ステップ3609に移行する。これは、白紙領域を排除するための処理である。
In
課題の欄にも記載したように、白紙領域は切り取られ他の紙に貼り付けられやすいので、紙指紋情報取得領域となるのは望ましくないからである。 This is because, as described in the problem column, the blank area is easily cut out and pasted on other paper, so it is not desirable to become a paper fingerprint information acquisition area.
ステップ3609では、ステップ3609まで行き着いた領域を適切な紙指紋領域と決定する。
In
最後に、画像データに基づいて、ドットが打たれている(又は打たれる予定となっている)面積率の求め方を説明する。 Finally, how to determine the area ratio where dots are hit (or will be hit) based on image data will be described.
まず、(輝度信号値のレンジ−「対象とする領域の各画素の輝度信号値」)×「対象とする領域に含まれる画素数」=「対象とする領域の平均濃度」として定義する。対象とする領域の各画素の輝度信号値として、一色(YUVのY)の輝度信号値しか得られない時は、「輝度信号値のレンジ」は、例えば、255である。また、対象とする領域の各画素の輝度信号値が、三色(RGB全て)の輝度信号値があれば、「輝度信号値のレンジ」は、例えば、255×3である。 First, it is defined as (range of luminance signal value− “luminance signal value of each pixel in the target region”) × “number of pixels included in the target region” = “average density of the target region”. When only the luminance signal value of one color (YUV of YUV) can be obtained as the luminance signal value of each pixel in the target region, the “luminance signal value range” is, for example, 255. In addition, if the luminance signal value of each pixel in the target region has three color (all RGB) luminance signal values, the “brightness signal value range” is, for example, 255 × 3.
そして、ステップ3606やステップ3607では、この平均濃度の値と、第1の所定の面積率や第2の所定の面積率とを比較している。(もちろん、面積率と平均濃度の値の単位を揃えた上で比較しているのは言うまでもない)。
In
<紙指紋情報取得領域の例>
図15が、HDDに一時保管されている画像データであると仮定する。すると、図13の斜線部分が紙指紋情報における各画素の輝度信号値(又は、濃度信号値)に基づいて判断する。濃度信号値が一定以上の割合
ある領域から紙指紋情報を取得したが、そのある領域が上記画像データにより黒ベタ領域になってしまうと、照合時にマッチングの度合いが低くなる。そこで、黒ベタ領域を紙指紋取得領域として設定するのは望ましくない。
<Example of paper fingerprint information acquisition area>
It is assumed that FIG. 15 is image data temporarily stored in the HDD. Then, the shaded portion in FIG. 13 is determined based on the luminance signal value (or density signal value) of each pixel in the paper fingerprint information. When the paper fingerprint information is acquired from a certain area where the density signal value is at a certain ratio or more, if that certain area becomes a black solid area due to the image data, the degree of matching becomes low during collation. Therefore, it is not desirable to set the black solid area as the paper fingerprint acquisition area.
そこで、CPU301が、上記ユーザ所望の画像データに基づいて、ドットが第1の面積割合以上打たれる領域を紙指紋情報所得禁止領域として指定する。 Therefore, the CPU 301 designates, as the paper fingerprint information income prohibited area, an area where dots are hit by the first area ratio or more based on the user-desired image data.
さらに、出力用紙の紙端に相当する領域を紙指紋情報取得禁止領域として指定する。これは、出力用紙の紙端に相当する領域は、容易に切り取られてしまうからである。紙指紋取得領域を切り取り、他の紙に貼り付けてしまうとその他の紙が紙指紋取得領域になってしまう。 Further, an area corresponding to the paper edge of the output paper is designated as a paper fingerprint information acquisition prohibited area. This is because the area corresponding to the paper edge of the output paper is easily cut out. If the paper fingerprint acquisition area is cut out and pasted on another paper, the other paper becomes the paper fingerprint acquisition area.
さらに、出力用紙を均等分割した境界線に近い領域を紙指紋取得禁止領域として指定する。これは、出力用紙が中心領域を中心としてユーザにより折り曲げられる可能性が高いからである。折り曲げられてしまうと、マッチング度合いは下がってしまい、誤判定を招くおそれがある。 Furthermore, an area close to the boundary line obtained by equally dividing the output paper is designated as a paper fingerprint acquisition prohibited area. This is because the output sheet is highly likely to be bent by the user around the center area. If it is bent, the degree of matching is lowered, which may cause erroneous determination.
以上、四つの領域を、CPU301は、を紙指紋情報取得禁止領域として指定することになる。 As described above, the CPU 301 designates the four areas as the paper fingerprint information acquisition prohibited area.
以上のように指定された領域以外の領域のうち、ドットが所定の面積割合未満打たれる領域を紙指紋情報の取得領域として決定する。 Of the areas other than the areas specified as described above, an area where dots are hit less than a predetermined area ratio is determined as an area for acquiring paper fingerprint information.
図13がHDDに一時保管されていた画像データとすると、図15に示す斜線部分と、右下の黒ベタ部分とが紙指紋情報取得禁止領域として指定されることになる。そして、それ以外の部分が紙指紋情報取得領域の候補になることなる。 If FIG. 13 is the image data temporarily stored in the HDD, the hatched portion shown in FIG. 15 and the black solid portion at the lower right are designated as the paper fingerprint information acquisition prohibited area. The other portions are candidates for the paper fingerprint information acquisition area.
なお、上記例では出力用紙を半分に折ることを想定し、用紙を均等分割した境界線に近い領域を紙指紋情報取得禁止領域として指定していたが、出力用紙の大きさに応じて紙指紋情報取得禁止領域を変更することも可能である。例えば、出力用紙がA3サイズの場合には、4つ折りを想定して紙指紋情報取得禁止領域を決定することも考えられる。 In the above example, it is assumed that the output paper is folded in half, and the area close to the boundary line obtained by equally dividing the paper is designated as the paper fingerprint information acquisition prohibited area. However, depending on the size of the output paper, the paper fingerprint It is also possible to change the information acquisition prohibited area. For example, when the output paper is A3 size, it is conceivable that the paper fingerprint information acquisition prohibited area is determined on the assumption that the output paper is folded in four.
また、用紙の種類によって、紙指紋情報取得禁止領域を決定することも可能である。例えば、厚紙の場合は通常半分に折ることが難しいため、境界線から近い領域を紙指紋情報取得禁止領域から外すことが考えられる。 It is also possible to determine the paper fingerprint information acquisition prohibited area depending on the type of paper. For example, in the case of thick paper, it is usually difficult to fold it in half.
このように、実施例1では、入力された画像データを複数の領域(1〜n)に分割し、分割後の領域を1から順番に、以下の条件を満たす領域を検索した。そして、条件を満たす領域が見つかった時点で、それを紙指紋取得領域と決定していた。 As described above, in the first embodiment, the input image data is divided into a plurality of regions (1 to n), and the regions after the division are searched in order from 1 in order. Then, when a region satisfying the condition is found, it is determined as a paper fingerprint acquisition region.
以下の条件をわかりやすく記載すると、このようになる。
(条件1)紙端ではない領域か?
(条件2)境界線から遠い領域か?
(条件3)白ベタ領域ではない領域か?
(条件4)黒ベタ領域ではない領域か?
このように、条件3や条件4のように、「どの程度ドットが打たれるか」を判断する必要な重い処理を後に回し、条件1や条件2のように軽い処理を前に回すことで処理を高速化している。
It becomes like this when the following conditions are described clearly.
(Condition 1) Is the area not the edge of the paper?
(Condition 2) Is the area far from the boundary line?
(Condition 3) Is the region not a white solid region?
(Condition 4) Is it an area that is not a black solid area?
In this way, as in the condition 3 and the condition 4, the heavy processing necessary to determine “how much dots are to be hit” is deferred and the light process as in the
そして、一つでも全ての条件を満たす領域が見つかった時点で、紙指紋情報取得領域の決定処理を終了していた。 Then, when a region that satisfies all the conditions is found, the paper fingerprint information acquisition region determination process is completed.
<エラー時の排紙処理動作>
図18紙指紋情報登録処理において、エラーが発生時のフローチャートを示す。エラーとは、登録件数オーバーエラーや二重登録などである。
<Discharge processing operation in case of error>
FIG. 18 shows a flowchart when an error occurs in the paper fingerprint information registration process. An error is an over-registration error or double registration.
紙指紋情報登録処理のタブが押下された場合、コントローラ部11のCPU301はリーダ部1100のCPU、およびリーダ部1100のCPUを介し、ADF1000のCPU1200へ紙指紋情報登録処理であることを通知する。そして、給紙(ステップ1801)、読み込み(ステップ1802)は、前述した<自動原稿送り装置の詳細説明>のように原稿搬送、読み取りを行う。その後、紙指紋情報登録処理を受けた場合、ADF1000のCPU1200は、ソレノイド1022を加圧して、原稿をニップした状態で、紙指紋情報登録結果を待つ(ステップ1803)。ステップ1803で、紙指紋情報照合結果が成功した場合は、コントローラ部11のCPU301はリーダ部1100のCPUを介し、ADF1000のCPU1200へ片面読み取り時と同様の排紙を行うように制御データを送信する。すなわち原稿は、前述の片面原稿読み取り時と同様に、第2搬送ローラ1006から排紙ローラ1008により、排紙トレイ1021上に原稿表面を下に向けて順番に排出される(ステップ1804)。ステップ1805では、<紙指紋情報登録処理>に示したように、データベースへ紙指紋情報の登録を行う。なお、ステップ1804とステップ1805の順序は問わない。そして、図23(a)に示すように紙指紋情報登録処理が成功した旨を操作部に表示する。また、紙指紋情報照合結果が失敗した場合は、コントローラ部11のCPU301はリーダ部1100のCPU、およびリーダ部1100のCPUを介し、ADF1000のCPU1200へ画像の読み取りを行わずに用紙反転し排紙を行うように制御データを送信する。すなわち、ニップされた原稿はスイッチバック搬送され、第2レジストローラ1004にて、再度斜行補正を行う。その後、ソレノイド1022を解除して、第2レジストローラ1004、第1搬送ローラ1005、第2搬送ローラ1006により搬送される。そして、読取位置Rを画像を読み取らずに通過し、第2搬送ローラから排紙ローラ1008により、排紙トレイ1021上に原稿表面を上に向けて排出する(ステップ1807)。そして、図23(b)に示すように紙指紋情報登録処理が失敗した旨を操作部に表示する。
When the tab of the paper fingerprint information registration process is pressed, the CPU 301 of the controller unit 11 notifies the
紙指紋情報照合処理、紙指紋情報削除処理も紙指紋情報登録処理と同様のため省略する。異なる点は、エラー内容であり、紙指紋情報照合処理では、紙指紋情報が一致しない照合エラー、紙指紋情報削除処理では、削除対象である紙指紋情報が登録されていない削除エラーなどである。また、エラー時に操作部に表示するメッセージも紙指紋情報照合処理(図23(c):紙指紋情報照合エラー)(図23(d):紙指紋情報未登録エラー)、紙指紋情報削除処理(図23(e):紙指紋情報削除エラー)で異なる。 Since the paper fingerprint information matching process and the paper fingerprint information deletion process are the same as the paper fingerprint information registration process, the description is omitted. The difference is the error contents, such as a collation error in which the paper fingerprint information does not match in the paper fingerprint information collation process, and a deletion error in which the paper fingerprint information to be deleted is not registered in the paper fingerprint information deletion process. In addition, a message displayed on the operation unit at the time of an error is also a paper fingerprint information matching process (FIG. 23 (c): paper fingerprint information matching error) (FIG. 23 (d): paper fingerprint information unregistered error), a paper fingerprint information deleting process ( FIG. 23 (e): Paper fingerprint information deletion error) differs.
また、その他の実施例として、操作部への表示を変えることで、紙指紋情報の登録の有無での振り分けにも使用することが可能である。 As another embodiment, the display on the operation unit can be changed to be used for sorting according to whether or not paper fingerprint information is registered.
Claims (4)
原稿搬送手段により搬送された原稿上の画像を読み取る読み取り手段と、
前記読み取り手段によって読み取られた画像データから特徴データを抽出する抽出手段と、
前記特徴データをコードデータにするコード化手段と、
前記コードデータを蓄積する蓄積手段と、
前記読み取り手段によって読み取られたコードデータと前記蓄積手段に蓄積されているコートデータを比較する比較手段と、
前記比較手段の判定結果に応じて、排紙面を切り替えて排紙する排紙手段とを
持つことを特徴とする画像形成装置。 A document conveying means for sequentially feeding and conveying documents one by one from a bundle of documents stacked on a document tray;
Reading means for reading an image on the document conveyed by the document conveying means;
Extraction means for extracting feature data from the image data read by the reading means;
Encoding means for converting the feature data into code data;
Storage means for storing the code data;
Comparison means for comparing the code data read by the reading means with the coat data stored in the storage means;
An image forming apparatus comprising: a paper discharge unit that switches a paper discharge surface according to a determination result of the comparison unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007157619A JP2008310027A (en) | 2007-06-14 | 2007-06-14 | Image forming apparatus, image forming method, recording medium, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007157619A JP2008310027A (en) | 2007-06-14 | 2007-06-14 | Image forming apparatus, image forming method, recording medium, and program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2008310027A true JP2008310027A (en) | 2008-12-25 |
Family
ID=40237687
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2007157619A Pending JP2008310027A (en) | 2007-06-14 | 2007-06-14 | Image forming apparatus, image forming method, recording medium, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2008310027A (en) |
-
2007
- 2007-06-14 JP JP2007157619A patent/JP2008310027A/en active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP1930857B1 (en) | Image processing apparatus and image processing method, program, and storage medium | |
| JP4886584B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program thereof | |
| US8019113B2 (en) | Image processing apparatus, control method therefore, program, and storage medium | |
| JP2008271418A (en) | Image forming apparatus | |
| CN101360160B (en) | Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and image forming apparatus | |
| JP2009077049A (en) | Image reading device | |
| JP4732315B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
| JP2009005312A (en) | Image processing apparatus, image processing method, computer program, and storage medium | |
| JP2009075751A (en) | Image processing apparatus, image processing method, program thereof, and computer-readable storage medium | |
| JP4836260B2 (en) | Image forming apparatus, image forming method, recording medium, and program | |
| US7697162B2 (en) | Image reading apparatus and method that determines originality of paper sheet using fingerprint of rear surface | |
| US8345980B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable storage medium to determine whether a manuscript is an original by using paper fingerprint information | |
| JP2009005091A (en) | Image forming apparatus, image forming apparatus control method, program, and storage medium | |
| JP4709090B2 (en) | Image processing apparatus, image processing apparatus control method, and program | |
| US8059296B2 (en) | Image forming apparatus that synthesizes fiber information extracted from pages of a paper medium having a plurality of pages, and an image forming apparatus control method, a program, and a storage medium relating thereto | |
| US8184341B2 (en) | Image reading apparatus, image reading method, and storage medium | |
| JP2010050551A (en) | Image formation device | |
| JP4267029B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, image processing method program, and storage medium therefor | |
| JP2008293267A (en) | Image forming apparatus provided with original conveying apparatus and original reading apparatus, and control method for image processing apparatus | |
| JP2008310027A (en) | Image forming apparatus, image forming method, recording medium, and program | |
| JP4886639B2 (en) | Image reading apparatus and image reading method | |
| JP2008141683A (en) | Image processing apparatus and method, program, and storage medium | |
| JP4906488B2 (en) | Image forming apparatus, image forming method, and program | |
| JP2010056912A (en) | Image processing apparatus | |
| JP2008066840A (en) | Image processing apparatus, image processing method, image processing method program, and storage medium therefor |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20100201 |