JP2020079709A - 画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】読み取り画像から特定の異常を適切に検出する。【解決手段】印刷ジョブに基づいて記録材に形成された元画像を読み取って、読み取り画像を生成する画像読み取り部と、画像読み取り部から取得した読み取り画像を解析して、画像検査を行う制御部と、を備える画像検査装置において、制御部は、読み取り画像（又は、当該読み取り画像からエッジを検出し、エッジの近傍領域を画像検査の対象から除外した、除外処理後の読み取り画像）に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成し、第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、当該背景濃度に基づいて閾値を設定し、読み取り画像（又は、除外処理後の読み取り画像）と第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成し、設定した閾値を用いて第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出し、検出結果を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラムに関し、特に、読み取り画像を検査する画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラムに関する。

電子写真の印刷物には、印刷対象の画像には無い異常が発生する場合がある。例えば、電子写真では、転写時にいわゆるホタル現象に起因するスポット状の異常が発生することがあり、このスポット状の異常はハーフトーン画像上で淡い起伏となって現れる。このホタル現象に起因する異常は、充填密度を高めて現像剤を充填した場合に、現像剤が容器本体の空間内で圧縮されて固まり、この現像剤の固まりが用紙に付着することによって発生する。

この様な異常を光学的に検査する方法は、印刷の分野に限らず公知の方法が多く存在する。例えば、下記特許文献１には、半導体ウエハの外観検査方法として、繰り返しパターン領域を有する物体の不良を光学的に検査する方法であって、繰り返しパターン領域の撮像画像から不良による濃淡変化を除外して基準画像を生成する処理と、その基準画像と撮像画像とを比較演算することにより急峻な濃淡変化量のみを抽出した画像を得る処理と、その抽出画像の明度値を２値化して不良部の有無を判定する処理を行う構成が開示されている。

特開２００１−２０９７９８号公報

上記特許文献１の方法では、平滑化処理を行うことにより、撮像画像から検出したい不良部が持つ周波数成分を除去して基準画像を生成していると言える。しかしながら、印刷物の場合、印刷対象の画像には様々な形態のコンテンツが含まれており、例えば、印刷対象の画像に、検出したい異常と同等の周波数成分を持つコンテンツが存在する場合、上記特許文献１の方法を利用して不良部の検出を行うと、異常が発生していないコンテンツを誤検出してしまう。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、その主たる目的は、読み取り画像から特定の異常を適切に検出することができる画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラムを提供することにある。

本発明の一側面は、印刷ジョブに基づいて記録材に形成された元画像を読み取って、読み取り画像を生成する画像読み取り部と、前記画像読み取り部から取得した前記読み取り画像を解析して、画像検査を行う制御部と、を備える画像検査装置において、前記制御部は、前記読み取り画像に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成するフィルタ処理部と、前記第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、前記背景濃度に基づいて閾値を設定する閾値設定部と、前記読み取り画像と前記第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成する比較処理部と、前記閾値を用いて前記第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出し、検出結果を出力する異常箇所検出部と、を備えることを特徴とする。

本発明の一側面は、印刷ジョブに基づいて記録材に形成された元画像を読み取って、読み取り画像を生成する画像読み取り部と、前記画像読み取り部から取得した前記読み取り画像を解析して、画像検査を行う制御部と、を備える画像検査装置における画像検査方法であって、前記読み取り画像に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成するフィルタ処理と、前記第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、前記背景濃度に基づいて閾値を設定する閾値設定処理と、前記読み取り画像と前記第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成する比較処理と、前記閾値を用いて前記第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出し、検出結果を出力する異常箇所検出処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の一側面は、印刷ジョブに基づいて記録材に形成された元画像を読み取って、読み取り画像を生成する画像読み取り部と、前記画像読み取り部から取得した前記読み取り画像を解析して、画像検査を行う制御部と、を備える画像検査装置で動作する画像検査プログラムであって、前記制御部に、前記読み取り画像に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成するフィルタ処理、前記第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、前記背景濃度に基づいて閾値を設定する閾値設定処理、前記読み取り画像と前記第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成する比較処理、前記閾値を用いて前記第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出し、検出結果を出力する異常箇所検出処理、を実行させることを特徴とする。

本発明の画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラムによれば、読み取り画像から特定の異常を適切に検出することができる。

その理由は、印刷ジョブに基づいて記録材に形成された元画像を読み取って、読み取り画像を生成する画像読み取り部と、画像読み取り部から取得した読み取り画像を解析して、画像検査を行う制御部と、を備える画像検査装置において、制御部は、読み取り画像（又は、当該読み取り画像からエッジを検出し、エッジの近傍領域を画像検査の対象から除外した、除外処理後の読み取り画像）に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成し、第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、当該背景濃度に基づいて閾値を設定し、読み取り画像（又は、除外処理後の読み取り画像）と第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成し、設定した閾値を用いて第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出し、検出結果を出力するからである。

本発明の一実施形態に係る画像検査方法を説明する模式図である。 本発明の第１の実施例に係る画像検査システムの構成例を示す模式図である。 本発明の第１の実施例に係る画像検査システムの他の構成例を示す模式図である。 本発明の第１の実施例に係る画像検査装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施例に係る画像検査装置の動作を示すフローチャート図である。 本発明の第１の実施例に係る画像検査装置の動作（異常箇所検出処理）を示すフローチャート図である。 本発明の第１の実施例に係る画像検査方法を説明する模式図である。 本発明の第１の実施例に係る背景濃度とホタル現象の関係を示す測定結果である。 本発明の第１の実施例に係る画像検査方法における閾値の効果を説明する模式図である。 本発明の第１の実施例に係る画像検査方法における閾値の効果を説明する模式図である。 本発明の第２の実施例に係る背景濃度とホタル現象の関係を示す測定結果である。 本発明の第２の実施例に係る背景濃度とホタル現象の関係を示す測定結果である。

背景技術で示したように、電子写真では、転写時にホタル現象に起因するスポット状の異常が発生することがあり、このスポット状の異常はハーフトーン画像上で淡い起伏となって現れる。この様な画像異常を光学的に検査する方法として、特許文献１には、半導体ウエハの外観検査方法として、基準画像を撮像画像の平滑化処理により生成する方法が説明されているが、印刷物の場合、印刷対象の画像には様々な形態のコンテンツが含まれており、印刷対象の画像に、検出したい異常と同等の周波数成分を持つコンテンツが存在する場合、異常が発生していないコンテンツを誤検出してしまう。

そこで、本発明の一実施の形態では、印刷対象の画像（元画像と呼ぶ。）に含まれるコンテンツを誤検出せずに、ホタル現象に起因する異常のような特定の異常を適切に検出できるように、読み取り画像（又は、読み取り画像から、コントラストが相対的に高いエッジを検出し、エッジの近傍領域を画像検査の対象から除外した、除外処理後の読み取り画像）に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成し、第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、当該背景濃度に基づいて閾値を設定し、読み取り画像（又は、除外処理後の読み取り画像）と第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成し、設定した閾値を用いて第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出する。

具体的には、図１に示すように、読み取り画像に、元画像に存在するコンテンツと異常発生箇所とを含む場合（図１（ａ）参照）、必要に応じて、読み取り画像から、公知の手法（例えば、濃度変化の一次微分の絶対値が最大となる位置若しくは濃度変化の二次微分がゼロクロスする位置をエッジとして定義する手法）を用いて、コントラストが相対的に高いエッジを検出し、そのエッジの近傍領域を特定し（図１（ｂ）参照）、特定したエッジ近傍領域を検出対象から除外した画像を生成する（図１（ｃ）参照）。次に、読み取り画像（図１では除外処理後の読み取り画像）に対して所定のフィルタ処理（例えば、ぼかし処理）を行ってリファレンス画像を生成する（図１（ｄ）参照）。次に、リファレンス画像から背景濃度を取得し、当該背景濃度に基づいて閾値を設定する（図１（ｅ）参照）。その際、背景濃度が相対的に低い領域の閾値を、背景濃度が相対的に高い領域の閾値よりも高く設定する（検出感度を低くする）。次に、読み取り画像（図１では除外処理後の読み取り画像）とリファレンス画像とを比較（差分を抽出）して比較画像を生成し（図１（ｆ）参照）、図１（ｅ）で設定した閾値を用いてその比較画像を２値化して異常箇所を検出する（図１（ｇ）参照）。

このように、必要に応じて、コントラストが相対的に高いエッジの近傍領域を異常箇所の検出対象から除外することにより、元画像に含まれるテキストやグラフィックスなどのコンテンツの誤検出を防止することができる。また、フィルタ処理としてぼかし処理を行うことにより、比較画像にホタル現象に起因する異常を含ませることができ、特定の異常を確実に検出することができる。また、リファレンス画像から取得した背景濃度に基づいて閾値を設定する（背景濃度が相対的に低い領域の閾値を背景濃度が相対的に高い領域の閾値よりも高く設定する）ことにより、低濃度領域における許容レベルのノイズの誤検出を抑制すると共に、高濃度領域における特定の異常の検出漏れを抑制することができ、特定の異常を確実に検出することができる。

上記した本発明の一実施の形態についてさらに詳細に説明すべく、本発明の第１の実施例に係る画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラムについて、図２乃至図１０を参照して説明する。図２及び図３は、本実施例の画像検査システムの構成例を示す模式図であり、図４は、本実施例の画像検査装置の構成を示すブロック図である。また、図５及び図６は、本実施例の画像検査装置の動作を示すフローチャート図であり、図７は、本実施例の画像検査方法を説明する模式図である。また、図８は、背景濃度とホタル現象の関係を示す測定結果であり、図９及び図１０は、本実施例の画像検査方法における閾値の効果を説明する模式図である。

図２に示すように、本実施例の画像検査システム１０は、図示しないコンピュータ装置などから入力された印刷ジョブに対してＲＩＰ（Raster Image Processing）処理を行い、ＲＩＰ処理後の画像データ（元画像データと呼ぶ。）を出力するＲＩＰ部を備えるコントローラ１１と、元画像データに基づいて記録材（用紙）上に画像（元画像）を形成する印刷部を備える画像形成装置１２と、記録材に形成された元画像を読み取って、印刷物の仕上がりを検査する画像検査装置２０などで構成され、これらは、イーサネット（登録商標）、トークンリング、ＦＤＤＩ（Fiber-Distributed Data Interface）等の規格により定められるＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信ネットワーク１３を介してデータ通信可能に接続されている。

上記コントローラ１１のＲＩＰ部は、ＰＣＬ（Printer Control Language）やＰＳ（Post Script）などのＰＤＬ（Page Description Language）で記述された印刷ジョブを翻訳して中間データを生成し、中間データに対して色変換テーブルを用いて色変換を行い、レンダリングを行って各ページの画像データを生成する。

また、上記画像形成装置１２の印刷部は、電子写真方式等の作像プロセスを利用した画像形成に必要な構成要素で構成され、画像データに基づく画像を指定された用紙に印刷する。具体的には、帯電装置により帯電された感光体ドラムに露光装置から画像に応じた光を照射して静電潜像を形成し、現像装置で帯電したトナーを付着させて現像し、そのトナー像を転写ベルトに１次転写し、転写ベルトから用紙に２次転写し、更に定着装置で用紙上のトナー像を定着させる処理を行う。

なお、図２では、画像検査システム１０をコントローラ１１と画像形成装置１２と画像検査装置２０とで構成したが、画像形成装置１２に画像検査装置２０としての機能を持たせる場合は、図３に示すように、画像検査システム１０をコントローラ１１と画像形成装置１２とで構成することもできる。また、画像形成装置１２にコントローラ１１としての機能を持たせる（画像形成装置１２にＲＩＰ部を設ける）場合は、画像検査システム１０を画像形成装置１２と画像検査装置２０（若しくは画像検査装置２０のみ）で構成することもできる。以下、図２の構成を前提にして、画像検査装置２０について説明する。

図２の構成における画像検査装置２０は、図４（ａ）に示すように、制御部２１と記憶部２２とネットワークＩ／Ｆ部２３と表示操作部２４と給紙部２５と画像読み取り部２６と排紙部２７などで構成される。

制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１ａとＲＯＭ（Read Only Memory）２１ｂやＲＡＭ（Random Access Memory）２１ｃなどのメモリとで構成され、これらはバスを介して接続されている。ＣＰＵ２１ａは、ＲＯＭ２１ｂや記憶部２２からプログラムを読み出し、ＲＡＭ２１ｃに展開して実行することにより、画像検査装置２０の全体制御を行う。本実施例では、特に、画像読み取り部２６から取得した読み取り画像を解析して、画像検査を行う。

記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などで構成され、ＣＰＵ２１ａが各部を制御するためのプログラム、元画像データ、用紙上に形成された元画像を読み取った読み取り画像データ、後述する閾値などを格納する。

ネットワークＩ／Ｆ部２３は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やモデムなどで構成され、画像検査装置２０を通信ネットワーク１３に接続し、コントローラ１１から元画像データを受信可能にする。

表示操作部２４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどの表示部上に、電極が格子状に配列されたタッチセンサなどの操作部が形成されたタッチパネルなどで構成され、画像検査装置２０の動作に関する各種画面を表示し、画像検査装置２０の動作に関する各種操作を受け付ける。なお、操作部として、ハードキーなどを備えていてもよく、表示部と操作部とを別々の装置としてもよい。

給紙部２５は、１又は複数の給紙トレイで構成され、画像形成装置１２によって画像（元画像）が形成された用紙を画像読み取り部２６に搬送する。

画像読み取り部２６は、用紙上に形成された画像（元画像）を読み取る部分であり、例えば、画像が形成された用紙を光学的に走査し、用紙からの反射光をＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のセンサの受光面上に結像させて画像を読み取って、読み取り画像を生成する。

排紙部２７は、１又は複数の排紙トレイで構成され、画像読み取り後の用紙を排紙する。本実施例では、後述する異常箇所検出部３２により、特定の異常（本実施例では、ホタル現象に起因する異常）が検出された用紙を、正常な用紙と区別して排紙できるように、複数の排紙トレイを備えることが好ましい。

また、上記制御部２１は、図４（ｂ）に示すように、除外処理部２８、フィルタ処理部２９、閾値設定部３０、比較処理部３１、異常箇所検出部３２などとしても機能する。

除外処理部２８は、必要に応じて設けられ、画像読み取り部２６が生成した読み取り画像から、コントラストが相対的に高いエッジを検出し、そのエッジの近傍領域（一連のエッジを囲む領域）を画像検査（異常箇所の検出）の対象から除外して、元画像に含まれるテキストやグラフィックスなどのコンテンツが異常箇所として誤検出されないようにする。また、除外処理部２８は、コントローラ１１や画像形成装置１２などから元画像を取得し、当該元画像から、コントラストが相対的に高いエッジを検出し、そのエッジの近傍領域を異常箇所の検出の対象から除外する。また、除外処理部２８は、元画像に特定の異常（例えば、ホタル現象に起因する異常）と同等の周波数成分を持つコンテンツが含まれる場合、そのコンテンツを異常検出の対象から除外する。なお、除外とは、読み取り画像や元画像からエッジの近傍領域やコンテンツを削除（下地が一様な画像の場合は、エッジの近傍領域やコンテンツを下地の画像で上書き）する場合と、読み取り画像や元画像からエッジの近傍領域やコンテンツを削除（又は下地の画像で上書き）せずに、エッジの近傍領域やコンテンツに対して異常箇所の検出を行わないように設定する場合の双方を含む。

フィルタ処理部２９は、画像読み取り部２６が生成した読み取り画像又は除外処理部２８による除外処理後の読み取り画像に対して、特定の異常（例えば、ホタル現象に起因する異常）をフィルタリングするフィルタ処理（ぼかし処理、例えば、着目画素の画素値をその周囲の画素の画素値を用いて平均化する処理）を行って、リファレンス画像（第１のリファレンス画像）を生成する。また、フィルタ処理部２９は、コントローラ１１から取得した元画像又は除外処理部２８による除外処理後の元画像に対して、読み取り画像と同様のフィルタ処理を行って、リファレンス画像（第２のリファレンス画像）を生成する。

閾値設定部３０は、第１のリファレンス画像（又は、元画像や第２のリファレンス画像）から背景濃度を取得し、その背景濃度に基づいて閾値を設定する。具体的には、第１のリファレンス画像（又は、元画像や第２のリファレンス画像）を所定のサイズの領域に分割し、各々の領域の濃度の平均化して背景濃度を求める。例えば、４００ｄｐｉ（dots per inch）の４×４画素から１００ｄｐｉの１×１画素への解像度変換を行い、各々の画素（この場合は０．２５４ｍｍ□の画素）の濃度を取得して背景濃度を求める。そして、背景濃度が相対的に低い領域の閾値を、背景濃度が相対的に高い領域の閾値よりも高く設定する（検出感度を低くする）。なお、背景濃度とは、除外処理とフィルタ処理とを行った場合は、コンテンツと特定の異常を除いた下地の濃度となる。また、領域のサイズを大きくすれば、コントラストが相対的に高いエッジや特定の異常による濃度変化の影響をある程度抑制することができるため、フィルタ処理のみを行ったリファレンス画像（第１のリファレンス画像又は第２のリファレンス画像）やフィルタ処理を行っていない元画像から背景濃度を取得することができる。

比較処理部３１は、画像読み取り部２６が生成した読み取り画像又は除外処理部２８による除外処理後の読み取り画像とリファレンス画像（第１のリファレンス画像）とを比較して差分を抽出し、その差分からなる比較画像（第１の比較画像）を生成する。また、比較処理部３１は、コントローラ１１から取得した元画像又は除外処理部２８による除外処理後の元画像とリファレンス画像（第２のリファレンス画像）とを比較して差分を抽出し、その差分からなる比較画像（第２の比較画像）を生成する。

異常箇所検出部３２は、閾値設定部３０が設定した閾値を用いて第１の比較画像を２値化して（又は、閾値設定部３０が設定した閾値を用いて第１の比較画像及び第２の比較画像を２値化し、２値化した画像の差分を抽出して）、特定の異常（例えば、ホタル現象に起因する異常）が発生した箇所を検出し、検出結果を出力する。例えば、検出結果を表示操作部２４に表示したり、特定の異常が検出された用紙を、正常な用紙を排紙する排紙トレイとは異なる排紙トレイに出力したりする。

上記除外処理部２８、フィルタ処理部２９、閾値設定部３０、比較処理部３１、異常箇所検出部３２はハードウェアとして構成してもよいし、制御部２１を、除外処理部２８、フィルタ処理部２９、閾値設定部３０、比較処理部３１、異常箇所検出部３２（特に、フィルタ処理部２９、閾値設定部３０、比較処理部３１、異常箇所検出部３２）として機能させる画像検査プログラムとして構成し、当該画像検査プログラムをＣＰＵ２１ａに実行させるようにしてもよい。

なお、図４は本実施例の画像検査装置２０の一例であり、その構成は適宜変更可能である。例えば、図３の構成の画像検査システム１０の場合は、画像形成装置１２のインラインセンサを用いて用紙に形成された画像を読み取ることができ、その場合は、給紙部２５、画像読み取り部２６、排紙部２７などを省略することができる。

以下、本実施例の画像検査装置２０の具体的な動作について、図５乃至図１０を参照して説明する。ＣＰＵ２１ａは、ＲＯＭ２１ｂ又は記憶部２２に記憶した画像検査プログラムをＲＡＭ２１ｃに展開して実行することにより、図５及び図６のフローチャート図に示す各ステップの処理を実行する。なお、以下の説明において、図７に示すように、元画像を一様なハーフトーンの画像（図では、ドットのハッチングで表している。）とし、その中に１つのスポット状のコンテンツと１つのテキストコンテンツとを含み（図７（ｇ）参照）、元画像を読み取った読み取り画像の中の一箇所にスポット状の異常が発生したとする（図７（ａ）参照）。

制御部２１（除外処理部２８）は、必要に応じて、画像読み取り部２６が生成した読み取り画像を取得し、当該読み取り画像の中から、コントラストが相対的に高いエッジを検出し、そのエッジの近傍領域を特定し、特定したエッジの近傍領域を異常箇所の検出対象から除外する（Ｓ１０１）。例えば、図７（ｂ）に示すように、地色に対してコントラストが高い色（例えば、黒）で印刷された文字を検出することによってテキストの領域を特定し、図７（ｃ）に示すように、特定した領域を読み取り画像から削除する。エッジ近傍では階調の変動が急峻なため、異常箇所を検出するにあたり誤検出の恐れがある。そのため、エッジ部分を検出し、その近傍を異常箇所の検出対象から除外することで、誤検出を防ぐことができる。このエッジ部分の検出は、一般にはソーベルフィルタに代表される微分フィルタを用いる方法が知られており、濃度変化の一次微分の絶対値が最大となる位置若しくは濃度変化の二次微分がゼロクロスする位置をエッジとして検出することができる。

次に、制御部２１（フィルタ処理部２９）は、画像読み取り部２６が生成した読み取り画像又は除外処理後の読み取り画像に所定のフィルタ処理を行って、リファレンス画像（第１のリファレンス画像）を生成する（Ｓ１０２、図７（ｄ）参照）。このフィルタは、検出したい異常が持つ周波数を除去する目的のフィルタであり、フィルタ強度やサイズは検出したい異常に依存する。例えば、ホタル現象は直径１〜３ｍｍ程度の現象として発生することが多いため、フィルタのサイズを例えば５ｍｍ程度に設定することで、ホタル現象の影響が除去されたリファレンス画像を生成することができる。

次に、制御部２１（閾値設定部３０）は、リファレンス画像から背景濃度を取得し、その背景濃度に基づいて閾値を設定する（Ｓ１０３、図７（ｅ）参照）。例えば、リファレンス画像を所定のサイズの領域に分割し、各々の領域の濃度の平均化して背景濃度を求め、領域毎の背景画像に基づいて領域毎に閾値を設定する。

次に、制御部２１（比較処理部３１）は、画像読み取り部２６が生成した読み取り画像又は除外処理後の読み取り画像とリファレンス画像（第１のリファレンス画像）とを比較して比較画像（第１の比較画像）を生成する（Ｓ１０４、図７（ｆ）参照）。例えば、２つの画像の対応する位置の画素値の差分を算出して比較画像を生成する。この差分を算出した時に、２つの画像に差がある箇所、つまり元々スポット状の異常が発生していた箇所のみに差分値が生じる。

次に、制御部２１（異常箇所検出部３２）は、Ｓ１０３で設定した閾値を用いて比較画像を処理（２値化）して異常箇所を検出し、検出結果を出力する（Ｓ１０５、図７（ｍ）参照）。比較画像ではスポット状の異常が発生していた箇所に差分値が生じているので、この処理によって異常が発生している箇所を検出することができる。

ここで、元画像には多くの場合、ハーフトーンだけでなく何らかのコンテンツが含まれる。例えば、元画像に検出したい異常と同等の周波数成分を持つコンテンツが存在する場合、読み取り画像のみを用いて異常箇所の検出を行うと、異常の発生していないコンテンツの箇所を誤検出してしまう。そこで、本実施例では、元画像に対して、読み取り画像と同様の処理を行い、元画像から比較画像（第２の比較画像）を生成し、読み取り画像から生成した比較画像（第１の比較画像）と元画像から生成した比較画像（第２の比較画像）の双方を用いて異常箇所を検出する。

図６は、元画像を利用する場合の図５のＳ１０５の異常箇所検出処理の具体例を示している。

まず、制御部２１（除外処理部２８）は、必要に応じて、コントローラ１１や画像形成装置１２などから元画像を取得し、当該元画像の中から、コントラストの高いエッジを検出し、そのエッジの近傍領域を特定し、特定したエッジの近傍領域を異常箇所の検出対象から除外する（Ｓ２０１、図７（ｇ）〜（ｉ）参照）。

次に、制御部２１（フィルタ処理部２９）は、コントローラ１１や画像形成装置１２などから取得した元画像又は除外処理後の元画像に上記の所定のフィルタ処理を行い、リファレンス画像（第２のリファレンス画像）を生成する（Ｓ２０２、図７（ｊ）参照）。

次に、制御部２１（閾値設定部３０）は、リファレンス画像から背景濃度を取得し、その背景濃度に基づいて閾値を設定する（Ｓ２０３、図７（ｋ）参照）。例えば、リファレンス画像を所定のサイズの領域に分割し、各々の領域の濃度の平均化して背景濃度を求め、領域毎の背景画像に基づいて領域毎に閾値を設定する。

次に、制御部２１（比較処理部３１）は、コントローラ１１や画像形成装置１２などから取得した元画像又は除外処理後の元画像とリファレンス画像とを比較して比較画像（第２の比較画像）を生成する（Ｓ２０４、図７（ｌ）参照）。この比較画像では、元画像に存在する、スポット状の異常と同等の周波数成分を持つコンテンツの箇所にのみ差分値が生じる。

次に、制御部２１（異常箇所検出部３２）は、Ｓ２０３で設定した閾値を用いて比較画像を処理（２値化）し、２値化した第１の比較画像と第２の比較画像の差分を抽出することによって異常箇所を検出し、検出結果を出力する（Ｓ２０５、図７（ｍ）参照）。

なお、上記フローでは、読み取り画像から生成した比較画像（第１の比較画像）に対しては、読み取り画像から生成したリファレンス画像（第１のリファレンス画像）の背景濃度に基づいて設定した閾値を適用し、元画像から生成した比較画像（第２の比較画像）に対しては、元画像から生成したリファレンス画像（第２のリファレンス画像）の背景濃度に基づいて設定した閾値を適用したが、読み取り画像と元画像とで背景濃度は大きく変化しないことから、双方の比較画像に対して、一方のリファレンス画像（好ましくは元画像から生成した第２のリファレンス画像）の背景濃度に基づいて設定した閾値を適用してもよいし、元画像の背景濃度に基づいて設定した閾値を適用してもよい。

また、上記フローでは、閾値を設定した後に比較画像を生成したが、比較画像を生成した後に閾値を設定してもよい。また、上記フローでは、画像単位で、閾値の設定、比較画像の生成、異常箇所の検出を順次行うようにしたが、所定のサイズの領域毎に、閾値の設定、比較画像の生成、異常箇所の検出を繰り返し行うようにしてもよい。

次に、背景濃度に基づいて閾値をどのように設定するかについて説明する。図８は、背景濃度とホタル現象の関係を示す図であり、背景濃度を段階的に変化させたテストパターン（階調パターンと呼ぶ。）などを事前に印刷して異常箇所を検出した結果を示しており、様々な用紙（チャート１〜６）上のホタル現象に起因する異常（ここではホタル異常と略記する。）の発生箇所、及び、ホタル異常がないＫ／Ｍ／Ｃが平坦な（トナーの厚みが一様な）箇所の中で濃度差が最も大きい箇所における、背景濃度とフィルタ処理前後の輝度差（比較画像における濃度差に相当）との関係を示している。

図８に示すように、背景濃度が低い領域では、ホタル異常発生箇所のフィルタ処理前後の輝度差は大きいが、平坦箇所で濃度差が大きい箇所のフィルタ処理前後の輝度差も大きい。また、背景濃度が高い領域では、平坦箇所で濃度差が大きい箇所のフィルタ処理前後の輝度差は小さくなるが、ホタル異常発生箇所のフィルタ処理前後の輝度差も小さくなる。そのため、一定レベルで閾値を低く設定すると（図８の二点鎖線参照）、平坦箇所（特に、Ｍ／Ｃの平坦箇所）で濃度差が大きい箇所の誤検出が生じ、一定レベルで閾値を高く設定すると（図８の一点鎖線参照）、ホタル異常の検出漏れが生じる。従って、図８のハッチング領域を確実に検出できるように閾値を設定する必要がある。そこで、本実施例では、背景濃度が相対的に低い領域の閾値を、背景濃度が相対的に高い領域の閾値よりも高く設定し、許容レベルのノイズの誤検出を抑制しつつ、ホタル異常の検出漏れを抑制できるようにする。

上述したように背景濃度に基づいて閾値を設定した場合の効果について、図９及び図１０を参照して説明する。図９及び図１０は、一定の閾値を適用した場合と背景濃度に基づいて設定した閾値を適用した場合とで、異常箇所の検出結果がどのように変わるかを示している。

図９は、左側の背景濃度が相対的に低く、右側の背景濃度が相対的に高い元画像を処理した場合を示しており、図９の箇所Ａは許容レベルのノイズがある箇所、箇所Ｂは異常が発生している箇所である。この時、比較画像の全面を一定の閾値（図９の吹き出し内の一点鎖線参照）を用いて２値化すると、箇所Ａと箇所Ｂの画素値がその閾値を超えているため、箇所Ｂに加えて箇所Ａも検出してしまう。しかしながら、箇所Ａは異常とは言えないレベルのノイズ（濃度差変動）であるため、結果的には誤検出となってしまう。

このような誤検出が生じるのは、低濃度の背景領域では、粒状性が悪く（例えば、ＲＭＳ粒状度が大きく）、ザラザラとしたノイジーな画像となり、許容レベルのノイズであるのか異常であるのかの識別が困難になるからである。また、高濃度の背景領域では、箇所Ｂのような淡い濃度変動のホタル現象に起因する異常は識別しやすくなるが、低濃度の背景領域での誤検出を抑制するために閾値を上げると、異常箇所の検出漏れが生じる場合がある。

そこで、本実施例では、閾値をリファレンス画像の背景濃度に基づいて領域毎に設定する（図９の吹き出し内の破線参照）。例えば、用紙の左側は背景濃度が低く、許容レベルのノイズが誤検出されやすいため、図８の測定結果などを参照して、閾値を上げて（すなわち、検出感度を下げて）、誤検出を抑制する。一方、用紙の右側は背景濃度が高く、異常を識別しやすいため、図８の測定結果などを参照して、閾値を下げて（すなわち、検出感度を上げて）、異常箇所の検出漏れを抑制する。

また、図９では、用紙の左側及び右側の背景濃度が一定の場合について示したが、背景濃度が徐々に変化したり、特定の領域で変化したりする場合でも同様である。例えば、図１０に示すように、背景濃度が徐々に変化する（ここでは、用紙の左側から右側に向かって背景濃度が徐々に高くなる）場合は、吹き出し内の破線に示すように、図８の測定結果などを参照して、背景濃度の変化に応じて閾値を変化させる（背景濃度が低くなるほど閾値を上げる）ことができる。

以上説明したように、必要に応じて、コントラストが相対的に高いエッジの近傍領域を異常箇所の検出対象から除外することにより、元画像に含まれるテキストやグラフィックスなどのコンテンツの誤検出を防止することができる。また、フィルタ処理としてぼかし処理を行うことにより、比較画像にホタル現象に起因する異常を含ませることができ、特定の異常を確実に検出することができる。また、閾値として、リファレンス画像や元画像から取得した背景濃度に基づいて設定した閾値を用いることにより、低濃度領域における誤検出を抑制すると共に、高濃度領域における検出漏れを抑制することができ、特定の異常を確実に検出することができる。

次に、本発明の第２の実施例に係る画像検査装置、画像検査方法及び画像検査プログラムについて、図１１及び図１２を参照して説明する。図１１及び図１２は、背景濃度とホタル現象との関係を示す測定結果である。

前記した第１の実施例では、背景濃度に基づいて閾値を設定する場合について記載したが、背景の色や紙種によっても粒状性が変化し、ホタル現象に起因する異常の検出精度が変化する。この問題について、図面を参照して説明する。

図１１は、図８の測定結果の内の背景がＣｙａｎ／Ｍａｇｅｎｔａの領域における背景濃度とホタル現象の関係を示している。また、図１２は、図８の測定結果の内の背景がＢｌａｃｋの領域における背景濃度とホタル現象の関係を示している。

図１１と図１２を比較して分かるように、ＣｙａｎやＭａｇｅｎｔａに比べてＢｌａｃｋや３Ｃ（ＣＭＹの混色）などでは、低濃度時の粒状性の悪化により、平坦箇所の中で濃度差が最も大きい箇所（例えば、許容レベルのノイズがある箇所）をホタル異常として誤検出する可能性が高くなる。そこで、本実施例では、元画像がＣＭＹＫデータの場合、Ｋの割合に応じて閾値を変化させる（Ｋの割合が多くなるほど閾値を上げる、例えば、オフセットを上げたり傾きを大きくしたりする）ことによって、許容レベルのノイズの誤検出を抑制する。

また、紙種によっても粒状性の度合いが異なり、ホタル異常の視認性（フィルタ処理前後の輝度差）が変化する。例えば、図１１に示すように、チャート６（黒塗りの菱形参照）などはホタル異常の視認性が高い（輝度差が大きい）が、チャート４（黒塗りの四角参照）やチャート５（白抜きの菱形参照）などはホタル異常の視認性が低い（輝度差が小さい）ため、許容レベルのノイズの誤検出やホタル異常の検出漏れが発生する可能性が高くなる。そこで、本実施例では、様々な紙種の記録材に、背景濃度を段階的に変化させたテストパターン（階調パターン）を事前に印刷して異常箇所を検出し、その測定結果を参照して、紙種に応じて閾値を動的に変化させる（オフセットや傾きを調整する）ことによって、ホタル異常を高精度に検出できるようにする。また、坪量についても紙種と同様であり、様々な坪量の記録材に、テストパターンを事前に印刷して異常箇所を検出し、その測定結果を参照して、坪量に応じて閾値を動的に変化させる（オフセットや傾きを調整する）ことによって、ホタル異常を高精度に検出できるようにする。

その場合、画像検査装置２０の構成は前記した第１の実施例と同様であるが、制御部２１（閾値設定部３０）は、第１のリファレンス画像（又は、元画像や第２のリファレンス画像）から背景濃度を取得し、その背景濃度に基づいて閾値を設定する際に、元画像がＣＭＹＫデータの場合、Ｋの割合に応じて、閾値を変化させる（Ｋの割合が大きくなるに従って閾値を上げる）。また、紙種や坪量が異なる複数の記録材にテストパターン（階調パターン）を印刷して異常箇所の検出を行い、その測定結果を参照して、紙種や坪量に応じて閾値を変化させる。その際、主要な紙種においては、閾値のオフセットや傾きをメーカーのプリセット値を利用して設定してもよく、プリセット値を利用することにより、事前測定を省略することもできる。

このように、Ｋの割合や紙種、坪量などに応じて閾値（オフセットや傾き）を変化させることにより、特定の異常を確実に検出することができる。

なお、本発明は上記各実施例の記載に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて、その構成や制御は適宜変更可能である。

例えば、上記各実施例では、読み取り画像に生じる特定の異常としてホタル現象に起因して生じる異常を例示したが、濃度差が変化する任意の異常に対して、本発明の画像検査方法を同様に適用することができる。

本発明は、読み取り画像を検査する画像検査装置、当該画像検査装置における画像検査方法、当該画像検査装置で動作する画像検査プログラム及び当該画像検査プログラムを記録した記録媒体に利用可能である。

１０ 画像検査システム
１１ コントローラ
１２ 画像形成装置
１３ 通信ネットワーク
２０ 画像検査装置
２１ 制御部
２１ａ ＣＰＵ
２１ｂ ＲＯＭ
２１ｃ ＲＡＭ
２２ 記憶部
２３ ネットワークＩ／Ｆ部
２４ 表示操作部
２５ 給紙部
２６ 画像読み取り部
２７ 排紙部
２８ 除外処理部
２９ フィルタ処理部
３０ 閾値設定部
３１ 比較処理部
３２ 異常箇所検出部

Claims (25)

1. 印刷ジョブに基づいて記録材に形成された元画像を読み取って、読み取り画像を生成する画像読み取り部と、前記画像読み取り部から取得した前記読み取り画像を解析して、画像検査を行う制御部と、を備える画像検査装置において、
   前記制御部は、
   前記読み取り画像に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成するフィルタ処理部と、
   前記第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、前記背景濃度に基づいて閾値を設定する閾値設定部と、
   前記読み取り画像と前記第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成する比較処理部と、
   前記閾値を用いて前記第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出し、検出結果を出力する異常箇所検出部と、を備える、
   ことを特徴とする画像検査装置。
2. 前記制御部は、
   前記読み取り画像からエッジを検出し、前記エッジの近傍領域を前記画像検査の対象から除外する除外処理部を更に備え、
   前記フィルタ処理部は、除外処理後の前記読み取り画像に前記所定のフィルタ処理を行って、前記第１のリファレンス画像を生成し、
   前記比較処理部は、除外処理後の前記読み取り画像と前記第１のリファレンス画像とを比較して、前記第１の比較画像を生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像検査装置。
3. 前記閾値設定部は、前記第１のリファレンス画像を所定のサイズの領域に分割し、各々の前記領域の濃度を平均化して前記背景濃度を求め、前記領域毎の前記背景濃度に基づいて、前記領域毎に前記閾値を設定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像検査装置。
4. 前記フィルタ処理部は、前記元画像に前記所定のフィルタ処理を行って、第２のリファレンス画像を生成し、
   前記閾値設定部は、前記元画像又は前記第２のリファレンス画像から背景濃度を取得し、前記背景濃度に基づいて閾値を設定し、
   前記比較処理部は、前記元画像と前記第２のリファレンス画像とを比較して、第２の比較画像を生成し、
   前記異常箇所検出部は、前記閾値を用いて前記第２の比較画像、又は、前記第１の比較画像及び前記第２の比較画像を２値化して、前記特定の異常が発生した箇所を検出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像検査装置。
5. 前記制御部は、
   前記元画像からエッジを検出し、前記エッジの近傍領域を前記画像検査の対象から除外する除外処理部を更に備え、
   前記フィルタ処理部は、除外処理後の前記元画像に前記所定のフィルタ処理を行って、前記第２のリファレンス画像を生成し、
   前記比較処理部は、除外処理後の前記元画像と前記第２のリファレンス画像とを比較して、前記第２の比較画像を生成する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像検査装置。
6. 前記閾値設定部は、前記元画像又は前記第２のリファレンス画像を所定のサイズの領域に分割し、各々の前記領域の濃度を平均化して前記背景濃度を求め、前記領域毎の前記背景濃度に基づいて、前記領域毎に前記閾値を設定する、
   ことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像検査装置。
7. 前記閾値設定部は、前記元画像がＣＭＹＫデータの場合、Ｋの割合に応じて、前記閾値を変化させる、
   ことを特徴とする請求項４乃至６のいずれか一に記載の画像検査装置。
8. 前記比較処理部は、前記領域毎に比較画像を生成し、
   前記異常箇所検出部は、前記領域毎に前記異常箇所を検出する、
   ことを特徴とする請求項３又は６に記載の画像検査装置。
9. 前記閾値設定部は、予め、背景濃度を段階的に変化させたパターンが印刷された記録材を読み取った結果を参照して、前記閾値を設定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一に記載の画像検査装置。
10. 前記閾値設定部は、前記記録材の紙種又は坪量に応じて、前記閾値を変化させる、
    ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一に記載の画像検査装置。
11. 前記閾値設定部は、前記背景濃度が相対的に低い領域の前記閾値を、前記背景濃度が相対的に高い領域の前記閾値よりも高く設定する、
    ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一に記載の画像検査装置。
12. 前記特定の異常は、ホタル現象に基づく異常である、
    ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一に記載の画像検査装置。
13. 印刷ジョブに基づいて記録材に形成された元画像を読み取って、読み取り画像を生成する画像読み取り部と、前記画像読み取り部から取得した前記読み取り画像を解析して、画像検査を行う制御部と、を備える画像検査装置における画像検査方法であって、
    前記読み取り画像に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成するフィルタ処理と、
    前記第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、前記背景濃度に基づいて閾値を設定する閾値設定処理と、
    前記読み取り画像と前記第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成する比較処理と、
    前記閾値を用いて前記第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出し、検出結果を出力する異常箇所検出処理と、を実行する、
    ことを特徴とする画像検査方法。
14. 前記読み取り画像からエッジを検出し、前記エッジの近傍領域を前記画像検査の対象から除外する除外処理を更に実行し、
    前記フィルタ処理では、除外処理後の前記読み取り画像に前記所定のフィルタ処理を行って、前記第１のリファレンス画像を生成し、
    前記比較処理では、除外処理後の前記読み取り画像と前記第１のリファレンス画像とを比較して、前記第１の比較画像を生成する、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の画像検査方法。
15. 前記閾値設定処理では、前記第１のリファレンス画像を所定のサイズの領域に分割し、各々の前記領域の濃度を平均化して前記背景濃度を求め、前記領域毎の前記背景濃度に基づいて、前記領域毎に前記閾値を設定する、
    ことを特徴とする請求項１３又は１４に記載の画像検査方法。
16. 前記フィルタ処理では、前記元画像に前記所定のフィルタ処理を行って、第２のリファレンス画像を生成し、
    前記閾値設定処理では、前記元画像又は前記第２のリファレンス画像から背景濃度を取得し、前記背景濃度に基づいて閾値を設定し、
    前記比較処理では、前記元画像と前記第２のリファレンス画像とを比較して、第２の比較画像を生成し、
    前記異常箇所検出処理では、前記閾値を用いて前記第２の比較画像、又は、前記第１の比較画像及び前記第２の比較画像を２値化して、前記特定の異常が発生した箇所を検出する、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の画像検査方法。
17. 前記元画像からエッジを検出し、前記エッジの近傍領域を前記画像検査の対象から除外する除外処理を更に実行し、
    前記フィルタ処理では、除外処理後の前記元画像に前記所定のフィルタ処理を行って、前記第２のリファレンス画像を生成し、
    前記比較処理では、除外処理後の前記元画像と前記第２のリファレンス画像とを比較して、前記第２の比較画像を生成する、
    ことを特徴とする請求項１６に記載の画像検査方法。
18. 前記閾値設定処理では、前記元画像又は前記第２のリファレンス画像を所定のサイズの領域に分割し、各々の前記領域の濃度を平均化して前記背景濃度を求め、前記領域毎の前記背景濃度に基づいて、前記領域毎に前記閾値を設定する、
    ことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の画像検査方法。
19. 前記閾値設定処理では、前記元画像がＣＭＹＫデータの場合、Ｋの割合に応じて、前記閾値を変化させる、
    ことを特徴とする請求項１６乃至１８のいずれか一に記載の画像検査方法。
20. 前記比較処理では、前記領域毎に比較画像を生成し、
    前記異常箇所検出処理では、前記領域毎に前記異常箇所を検出する、
    ことを特徴とする請求項１５又は１８に記載の画像検査方法。
21. 前記閾値設定処理では、予め、背景濃度を段階的に変化させたパターンが印刷された記録材を読み取った結果を参照して、前記閾値を設定する、
    ことを特徴とする請求項１３乃至２０のいずれか一に記載の画像検査方法。
22. 前記閾値設定処理では、前記記録材の紙種又は坪量に応じて、前記閾値を変化させる、
    ことを特徴とする請求項１３乃至２１のいずれか一に記載の画像検査方法。
23. 前記閾値設定処理では、前記背景濃度が相対的に低い領域の前記閾値を、前記背景濃度が相対的に高い領域の前記閾値よりも高く設定する、
    ことを特徴とする請求項１３乃至２２のいずれか一に記載の画像検査方法。
24. 前記特定の異常は、ホタル現象に基づく異常である、
    ことを特徴とする請求項１３乃至２３のいずれか一に記載の画像検査方法。
25. 印刷ジョブに基づいて記録材に形成された元画像を読み取って、読み取り画像を生成する画像読み取り部と、前記画像読み取り部から取得した前記読み取り画像を解析して、画像検査を行う制御部と、を備える画像検査装置で動作する画像検査プログラムであって、
    前記制御部に、
    前記読み取り画像に所定のフィルタ処理を行って、第１のリファレンス画像を生成するフィルタ処理、
    前記第１のリファレンス画像から背景濃度を取得し、前記背景濃度に基づいて閾値を設定する閾値設定処理、
    前記読み取り画像と前記第１のリファレンス画像とを比較して、第１の比較画像を生成する比較処理、
    前記閾値を用いて前記第１の比較画像を２値化して、特定の異常が発生した箇所を検出し、検出結果を出力する異常箇所検出処理、を実行させる、
    ことを特徴とする画像検査プログラム。

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