JP2009285997A - Image defect detecting method, and image forming apparatus - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image defect detecting technique which enables the accurate detection of defect pixels of an image formed on a recording medium, and grasp of the defect pixels with precision. <P>SOLUTION: The method includes: obtaining test pattern image data as inspecting image data, which are output as a test pattern image on an image recording medium; calculating a relational value between an image group belonging to a predetermined region in the test pattern image data and an image group belonging to a region corresponding to the predetermined region in the inspecting image data; determining pixels belonging to the predetermined region as defect pixels if the relational value is not greater than a predetermined threshold value; and displaying the pixels determined as the defect pixels so as to be able to be recognized differently from normal pixels when the inspecting image data are displayed on a display unit. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、画像形成装置により形成された画像の欠陥検査技術に関する。   The present invention relates to a defect inspection technique for an image formed by an image forming apparatus.

プリンタや複写機等の画像形成装置により形成された画像には、種々の原因による欠陥があることが知られている。例えば、インクジェット方式の画像形成装置ではヘッドのインク詰まり、レーザ露光方式の画像形成装置ではレーザ機構の跳び等が原因として考えられる。これらの画像の欠陥に対しては、原因に応じた調整作業等が必要であり、そのためには、形成される画像の欠陥を的確に把握することが必要である。   It is known that an image formed by an image forming apparatus such as a printer or a copying machine has defects due to various causes. For example, ink jet clogging may occur in an inkjet image forming apparatus, and a laser mechanism may jump in a laser exposure image forming apparatus. For these image defects, adjustment work or the like corresponding to the cause is necessary. For that purpose, it is necessary to accurately grasp the defect of the formed image.

そのため、従来、プリンタや複写機等の画像形成装置により形成される画像の欠陥を検査するために様々な検討が行われている。例えば、被検査画像と被検査画像に対する基準画像とを比較することにより被検査画像に含まれる欠陥を検出する画像欠陥検出装置であり、被検査画像の一部をテンプレート画像として抽出し、基準画像からテンプレート画像の位置に対応し、テンプレート画像を含む大きさの領域を持つ比較画像を抽出し、テンプレート画像を用いて比較画像に対するテンプレートマッチングを行うと共に相関値を算出し、相関値と所定の閾値とを比較することにより欠陥の有無を判定する技術が知られている（特許文献１参照）。   For this reason, various studies have been made to inspect defects in images formed by image forming apparatuses such as printers and copiers. For example, an image defect detection device that detects a defect included in an inspection image by comparing the inspection image and a reference image with respect to the inspection image, and extracts a part of the inspection image as a template image. A comparison image corresponding to the position of the template image and having a size area including the template image is extracted, template matching is performed on the comparison image using the template image, a correlation value is calculated, and the correlation value and a predetermined threshold value are calculated. There is known a technique for determining the presence or absence of a defect by comparing with (see Patent Document 1).

特開２００５−２０８８４７号公報（段落番号００１１、００１７）Japanese Patent Laying-Open No. 2005-208847 (paragraph numbers 0011 and 0017)

上述のように、特許文献１の技術では、被検査画像から抽出されたテンプレート画像を用いて、基準画像から抽出された比較画像をテンプレートマッチングすることにより相関値を算出し、算出された相関値に基づき欠陥画素を判定している。しかしながら、特許文献１の技術では、欠陥画素の判定を開示しているのみであり、検査者はその判定結果を用いても、画素の欠陥を的確に把握することは困難である。   As described above, in the technique of Patent Document 1, a correlation value is calculated by template matching a comparison image extracted from a reference image using a template image extracted from an inspection image, and the calculated correlation value The defective pixel is determined based on the above. However, the technique of Patent Document 1 only discloses the determination of a defective pixel, and it is difficult for an inspector to accurately grasp a pixel defect even if the determination result is used.

このような問題点に鑑み、本発明の課題は、画像記録媒体に形成された画像の欠陥画素を高精度に検出すると共に、的確に欠陥画素を把握することができる画像欠陥検査技術を提供することである。   In view of such problems, an object of the present invention is to provide an image defect inspection technique capable of accurately detecting defective pixels of an image formed on an image recording medium and accurately grasping defective pixels. That is.

本発明の画像欠陥検査方法は、テストパターン画像データを画像記録媒体にテストパターン画像として出力する画像形成ステップと、前記テストパターン画像を被検査画像データとして取得する画像取得ステップと、前記テストパターン画像データにおける所定領域に属する画素群と前記被検査画像データにおける前記所定領域に対応する領域に属する画素群との相関値を算出する相関値算出ステップと、前記相関値が所定の閾値以下である画素を欠陥画素として判定する相関値判定ステップと、前記被検査画像データを表示装置に表示する際に、欠陥画素と判定された画素を正常画素と識別可能に表示する表示ステップと、を備えている。   The image defect inspection method of the present invention includes an image forming step of outputting test pattern image data as a test pattern image to an image recording medium, an image acquisition step of acquiring the test pattern image as image data to be inspected, and the test pattern image A correlation value calculating step for calculating a correlation value between a pixel group belonging to a predetermined area in the data and a pixel group belonging to an area corresponding to the predetermined area in the inspected image data; and a pixel having the correlation value equal to or less than a predetermined threshold value A correlation value determination step for determining the pixel as a defective pixel, and a display step for displaying the pixel determined as the defective pixel so as to be distinguishable from the normal pixel when the inspection image data is displayed on the display device. .

このような構成により、画像記録媒体に形成されたテストパターン画像から被検査画像データが取得され、被検査画像データとテストパターン画像データとから各々の領域間の相関値が算出され、算出された相関値に基づき欠陥画素が判定されるため、的確に欠陥画素を検出することができる。さらに、テストパターン画像が表示される際には、欠陥画素として判定された画素が、正常画素と識別可能に表示される。そのため、検査者はテストパターンのいかなる箇所に欠陥が生じているかを的確に把握することができ、欠陥の発生場所に応じて的確に画像形成装置を調整することができる。   With such a configuration, the inspected image data is acquired from the test pattern image formed on the image recording medium, and the correlation value between each region is calculated from the inspected image data and the test pattern image data. Since the defective pixel is determined based on the correlation value, the defective pixel can be accurately detected. Further, when the test pattern image is displayed, the pixels determined as defective pixels are displayed so as to be distinguishable from normal pixels. Therefore, the inspector can accurately grasp at which part of the test pattern the defect has occurred, and can accurately adjust the image forming apparatus according to the place where the defect occurs.

通常、画像記録媒体に形成された画像をフラットベッドスキャナ等によりデジタル化することにより取得された画像データには、様々なノイズが含まれている。しかしながら、これらのノイズは、画像データを取得する工程で生じたノイズであり、画像形成時のノイズではないため、欠陥画素として検出されないことが望ましい。   In general, image data obtained by digitizing an image formed on an image recording medium with a flatbed scanner or the like includes various noises. However, these noises are noises generated in the process of acquiring image data, and are not noises at the time of image formation. Therefore, it is desirable that these noises are not detected as defective pixels.

そのため、本発明の画像欠陥検査方法の好適な実施形態の一つでは、前記テストパターン画像データは、所定の色で構成されており、画素の座標値と前記所定の色とに基づき当該画素が有すべき画素値の範囲を特定画素値範囲として特定し、当該画素の画素値が当該特定画素値範囲外の画素値であるか否かを判定するノイズ判定ステップを備え、前記相関値算出ステップは、前記ノイズ判定ステップにより前記特定画素値範囲外と判定された画素を相関値算出から除外する。   Therefore, in one preferred embodiment of the image defect inspection method of the present invention, the test pattern image data is composed of a predetermined color, and the pixel is determined based on the coordinate value of the pixel and the predetermined color. The correlation value calculating step includes a noise determination step that specifies a range of pixel values to be included as a specific pixel value range and determines whether or not the pixel value of the pixel is a pixel value outside the specific pixel value range. Excludes pixels determined to be out of the specific pixel value range by the noise determination step from the correlation value calculation.

この構成では、テストパターン画像データは所定の色で構成されており、被検査画像データの各画素は、その座標値に応じて、有すべき画素値範囲が特定され、検査対象の画素値が特定された画素値範囲外の画素値を有している場合には、画像データ取得時のノイズであると判定され、以降の相関値の算出からは除外される。そのため、画像形成時以外の欠陥を除外することができ、高精度に画像形成時の欠陥を検出することができる。   In this configuration, the test pattern image data is composed of a predetermined color, and each pixel of the image data to be inspected has a pixel value range to be determined according to its coordinate value, and the pixel value to be inspected is If it has a pixel value outside the specified pixel value range, it is determined that the noise is at the time of image data acquisition, and is excluded from the subsequent calculation of the correlation value. For this reason, defects other than those at the time of image formation can be excluded, and defects at the time of image formation can be detected with high accuracy.

また、被検査画像データには、画素の滲み等が発生している場合がある。当然ながら、このような滲みは画像の欠陥ではないため、欠陥画素として検出されないことが望ましい。   In addition, pixel image blur may occur in the inspected image data. Of course, such blur is not a defect in the image, so it is desirable that it not be detected as a defective pixel.

そのため、本発明の画像欠陥検査方法の好適な実施形態の一つでは、前記テストパターン画像データと前記被検査画像データにおいて同一座標を持つ画素同士を比較することにより当該被検査画像データにおける正常画素を判定する正常画素判定ステップを備え、前記相関値算出ステップは、正常画素と判定された画素を相関値算出から除外する。   Therefore, in one preferred embodiment of the image defect inspection method of the present invention, normal pixels in the inspected image data are compared by comparing pixels having the same coordinates in the test pattern image data and the inspected image data. The correlation value calculation step excludes pixels determined to be normal pixels from the correlation value calculation.

この構成では、相関値算出ステップによる相関値の算出に先立ち、テストパターン画像データと被検査画像データの画素同士が比較され、その比較結果に基づき正常画素が判定される。また、正常画素として判定された画素は、以降の相関値算出から除外される。これにより、滲み等に起因する微小な差異が欠陥画素として検出されることを回避することができる。   In this configuration, prior to the calculation of the correlation value in the correlation value calculation step, the pixels of the test pattern image data and the image data to be inspected are compared, and a normal pixel is determined based on the comparison result. Also, the pixels determined as normal pixels are excluded from the subsequent correlation value calculation. Thereby, it is possible to avoid a minute difference due to bleeding or the like being detected as a defective pixel.

さらに、被検査画像データの読み取り時の載置の状態や画像記録媒体への画像形成時における画像記録媒体の送りむらや画像記録媒体のたわみ等に起因して、被検査画像において局所的に微小な位置ずれや回転等の形状変形が生じている可能性がある。   Further, the image to be inspected is locally minute due to the mounting state at the time of reading the image data to be inspected, uneven feeding of the image recording medium at the time of image formation on the image recording medium, deflection of the image recording medium, etc. There is a possibility that shape deformation such as misalignment and rotation occurs.

そのため、本発明の画像欠陥検査方法の好適な実施形態の一つでは、前記相関値判定ステップにより欠陥画素として判定された際に、前記テストパターン画像データにおける相関値算出の位置を前記所定領域に対応する領域の周辺に位置する領域に変更して相関値の算出を行う。   Therefore, in one of the preferred embodiments of the image defect inspection method of the present invention, the position of the correlation value calculation in the test pattern image data is set to the predetermined area when it is determined as a defective pixel by the correlation value determination step. The correlation value is calculated by changing to a region located around the corresponding region.

この構成では、相関値判定ステップにより欠陥画素として判定された場合に、テストパターン画像データにおける相関値の算出位置を前記所定領域に対応する領域の周辺に位置する領域に変更し、再度相関値の算出を行っている。これにより、対応する画素がずれている場合にも、正確な相関値を算出することができ、欠陥画素の検出精度を高めることができる。   In this configuration, when it is determined as a defective pixel by the correlation value determination step, the correlation value calculation position in the test pattern image data is changed to an area located around the area corresponding to the predetermined area, and the correlation value is again determined. Calculation is performed. Thereby, even when the corresponding pixels are shifted, an accurate correlation value can be calculated, and the detection accuracy of defective pixels can be increased.

また、本発明の画像形成装置は、テストパターン画像データを画像記録媒体にテストパターン画像として出力する画像形成部と、前記テストパターン画像を被検査画像データとして取得する画像取得部と、前記テストパターン画像データにおける所定領域に属する画素群と前記被検査画像データにおける前記所定領域に対応する領域に属する画素群との相関値を算出する相関値算出部と、前記相関値が所定の閾値以下である画素を欠陥画素として判定する相関値判定部と、前記被検査画像データを表示装置に表示する際に、欠陥画素と判定された画素を正常画素と識別可能に表示する表示部と、を備えている。当然ながら、このような画像形成装置も、上述した画像欠陥検査方法と同様の作用効果を得ることができ、上述した付加的構成を備えることもできる。   An image forming apparatus according to the present invention includes an image forming unit that outputs test pattern image data as a test pattern image to an image recording medium, an image acquisition unit that acquires the test pattern image as inspected image data, and the test pattern. A correlation value calculating unit for calculating a correlation value between a pixel group belonging to a predetermined area in the image data and a pixel group belonging to an area corresponding to the predetermined area in the inspected image data; and the correlation value is equal to or less than a predetermined threshold value A correlation value determining unit that determines a pixel as a defective pixel, and a display unit that displays a pixel determined to be a defective pixel so as to be distinguishable from a normal pixel when the inspection image data is displayed on a display device. Yes. Naturally, such an image forming apparatus can also obtain the same effects as those of the above-described image defect inspection method, and can also have the above-described additional configuration.

以下に、本発明の画像欠陥検査方法および画像形成装置の実施形態を図面に基づいて説明する。   Embodiments of an image defect inspection method and an image forming apparatus according to the present invention will be described below with reference to the drawings.

図１に示す写真プリント装置（画像形成装置の一例）は、暗箱構造の筐体１０を有し、この筐体１０の内部には画像記録媒体Ｐに画像を形成する画像形成部Ｅｘと、画像が形成された画像記録媒体Ｐを筐体１０の端部の排出部１１から排出し、搬送ベルト１２で受け止めて水平方向に搬送し、複数のトレイ１３Ａの何れかにオーダ単位で回収可能なソータ１３を備えている。   A photographic printing apparatus (an example of an image forming apparatus) illustrated in FIG. 1 includes a casing 10 having a dark box structure. Inside the casing 10, an image forming unit Ex that forms an image on an image recording medium P, and an image The image recording medium P on which is formed is discharged from the discharge portion 11 at the end of the housing 10, is received by the transfer belt 12, is transferred in the horizontal direction, and can be collected in any order on a plurality of trays 13 </ b> A. 13 is provided.

また、筐体１０の外部には、オペレータが画像データの取得と、プリント処理に必要な操作とを行う操作端末として機能するオペレート部Ａが設置されている。オペレート部Ａには、操作テーブル２０に設置された汎用コンピュータで成る画像処理装置２１と、画像処理装置２１の上面に設置されたディスプレイ２２と、現像処理後の写真フィルムＦのコマ画像から画像データを取得するフィルムスキャナ２３と、２つのキーボード２４と１つのマウス２５と、画像記録媒体Ｐから画像データを取得するためのフラットベッドスキャナ２７と、を備えている。画像処理装置２１の前面には各種の半導体型の記憶媒体（不図示）、あるいは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等の磁気式や光学式の記憶媒体（不図示）等から画像データを取得する複数のメディアドライブ２６を備えている。   In addition, an operating unit A that functions as an operation terminal for an operator to acquire image data and perform operations necessary for print processing is installed outside the housing 10. In the operating part A, image data is obtained from an image processing device 21 composed of a general-purpose computer installed on the operation table 20, a display 22 installed on the upper surface of the image processing device 21, and a frame image of the photographic film F after development processing. A film scanner 23 for acquiring image data, two keyboards 24, one mouse 25, and a flatbed scanner 27 for acquiring image data from the image recording medium P. Image data is acquired on the front surface of the image processing apparatus 21 from various semiconductor-type storage media (not shown), or magnetic or optical storage media (not shown) such as CD-ROM, DVD, and MO. A plurality of media drives 26 are provided.

なお、画像形成部Ｅｘとして、インクジェット方式、レーザ露光方式等、様々な方式を用いることができる。   Note that various methods such as an ink jet method and a laser exposure method can be used as the image forming unit Ex.

図２は、本実施形態で用いるテストパターン画像の例である。本実施形態のテストパターン画像は、６つの領域Ｒ１からＲ６により構成され、各々の領域に含まれるサブテストパターンＴ１からＴ６からなるテストパターンＴを含んでいる。なお、各々のサブテストパターンＴ１からＴ６は、異なる色により形成されている。   FIG. 2 is an example of a test pattern image used in the present embodiment. The test pattern image of the present embodiment is composed of six regions R1 to R6, and includes a test pattern T composed of sub test patterns T1 to T6 included in each region. Each of the sub test patterns T1 to T6 is formed with a different color.

図３に示すように、画像処理装置２１には、本発明の画像欠陥検査方法に係る機能部として、フラットベッドスキャナ２７を介して被検査画像データを取得する画像取得部３１、画像取得部３１により取得された被検査画像データから特徴点を抽出する特徴点取得部３２、特徴点取得部３２により抽出された特徴点に基づき、被検査画像データの位置や形状等を補正する形状補正部３３、被検査画像データの画素値に基づきノイズ等を判定するノイズ判定部３４、被検査画像データから正常な画素を判定する正常画素判定部３５、テストパターン画像データと被検査画像データの相関値を算出する相関値算出部３６、相関値算出部３６により算出された相関値が所定の閾値以下である画素を欠陥画素であると判定する相関値判定部３７、相関値判定部３７により欠陥画素であると判定された画素に対して、相関値を算出する位置を変更する位置調整部３８、被検査画像データをディスプレイ２２に表示する際に、欠陥画素であると判定された画素を正常画素と識別可能に表示する表示部３９が備えられている。   As shown in FIG. 3, the image processing device 21 includes an image acquisition unit 31 that acquires image data to be inspected via a flatbed scanner 27 as a functional unit related to the image defect inspection method of the present invention, and an image acquisition unit 31. The feature point acquisition unit 32 that extracts feature points from the inspected image data acquired by the above, and the shape correction unit 33 that corrects the position and shape of the inspected image data based on the feature points extracted by the feature point acquisition unit 32 A noise determination unit 34 for determining noise or the like based on the pixel value of the inspected image data, a normal pixel determination unit 35 for determining normal pixels from the inspected image data, and a correlation value between the test pattern image data and the inspected image data. Correlation value calculation unit 36 to calculate, correlation value determination unit 37 to determine that a pixel whose correlation value calculated by the correlation value calculation unit 36 is a predetermined threshold value or less is a defective pixel, correlation A position adjustment unit 38 that changes a position for calculating a correlation value for a pixel that is determined to be a defective pixel by the determination unit 37, and is determined to be a defective pixel when displaying inspected image data on the display 22. A display unit 39 is provided for displaying the selected pixels so as to be distinguishable from the normal pixels.

画像取得部３１は、画像記録媒体Ｐに形成されたテストパターン画像をフラットベッドスキャナ２７によりデジタル化し、被検査画像データとして取得する。取得した被検査画像データはメモリ４０に記憶させる。   The image acquisition unit 31 digitizes the test pattern image formed on the image recording medium P by the flatbed scanner 27 and acquires it as image data to be inspected. The acquired image data to be inspected is stored in the memory 40.

特徴点取得部３２は、メモリ４０から被検査画像データを取得し、被検査画像データの特徴点を抽出する。本実施形態では、特徴点として、サブテストパターンを構成する線分の交点等を用い、抽出方法としては、テンプレートマッチングを用いるが、特徴点および特徴点の抽出方法はこれらに限定されるものではなく、他の特徴や手法を用いても構わない。   The feature point acquisition unit 32 acquires inspected image data from the memory 40 and extracts feature points of the inspected image data. In the present embodiment, intersection points of line segments constituting the subtest pattern are used as feature points, and template matching is used as an extraction method. However, feature point and feature point extraction methods are not limited to these. Alternatively, other features and methods may be used.

一般的に、画像記録媒体Ｐをフラットベッドスキャナ２７に載置する際の位置ずれ等のために、画像取得部３１により取得された被検査画像データにおけるテストパターンＴの位置は、テストパターン画像データにおける位置とは異なっている。そのため、形状補正部３３は、以下の処理の精度を高めるために、テストパターンＴの位置ずれ、回転、拡縮等の形状補正を行う。形状補正された被検査画像データは、再度メモリ４０に記憶される。以下の処理では、画像取得部３１により取得された被検査画像データに代えて、形状補正された被検査画像データが用いられる。   Generally, the position of the test pattern T in the image data to be inspected acquired by the image acquisition unit 31 due to misalignment when the image recording medium P is placed on the flat bed scanner 27 is the test pattern image data. The position in is different. Therefore, the shape correction unit 33 performs shape correction such as positional deviation, rotation, and enlargement / reduction of the test pattern T in order to improve the accuracy of the following processing. The inspected image data whose shape has been corrected is stored in the memory 40 again. In the following processing, inspected image data whose shape has been corrected is used in place of the inspected image data acquired by the image acquisition unit 31.

また、被検査画像データには、画像記録媒体Ｐへの画像形成時のノイズやフラットベッドスキャナ２７によるスキャン時のノイズが含まれている場合がある。これらのノイズは画像の欠陥でないため、以下の処理では欠陥画素として検出されないことが望ましい。そのため、ノイズ判定部３４は、被検査画像データの画素値に基づき、画素がノイズであるか否かを判定し、ノイズであると判定した画素を正常画素として記録する。具体的には、本実施形態のテストパターンは上述のように６つの領域Ｒ１からＲ６により構成されており、各々の領域に含まれるサブテストパターンＴ１からＴ６は異なる色により形成されている。例えば、サブテストパターンＴ１が赤で形成されている場合に、被検査画像データにおいて領域Ｒ１内に青色の画素が検出された場合には、その画素はノイズであると判定される。   Further, the image data to be inspected may include noise during image formation on the image recording medium P and noise during scanning by the flatbed scanner 27. Since these noises are not image defects, it is desirable that they are not detected as defective pixels in the following processing. Therefore, the noise determination unit 34 determines whether or not the pixel is noise based on the pixel value of the image data to be inspected, and records the pixel determined to be noise as a normal pixel. Specifically, the test pattern of the present embodiment is configured by six regions R1 to R6 as described above, and the sub test patterns T1 to T6 included in each region are formed in different colors. For example, when the subtest pattern T1 is formed in red and a blue pixel is detected in the region R1 in the inspected image data, the pixel is determined to be noise.

正常画素判定部３５は、テストパターン画像データおよび被検査画像データを所定サイズのブロック単位で比較し、比較結果に基づき、そのブロックの画素が正常画素であるか否かを判定する。   The normal pixel determination unit 35 compares the test pattern image data and the image data to be inspected in units of a block having a predetermined size, and determines whether or not the pixel of the block is a normal pixel based on the comparison result.

相関値算出部３６は、テストパターン画像データと被検査画像データとの相関値を算出する。相関値判定部３７は、相関値算出部３６により算出された相関値に基づき、欠陥画素を判定する。欠陥画素と判定された際には、後述する位置調整部３８が機能する。   The correlation value calculation unit 36 calculates a correlation value between the test pattern image data and the inspected image data. The correlation value determination unit 37 determines a defective pixel based on the correlation value calculated by the correlation value calculation unit 36. When it is determined that the pixel is defective, a position adjusting unit 38 described later functions.

上述の形状補正部３３により、被検査画像データの形状補正を施しているが、画像記録媒体Ｐの送りむら等により、テストパターンＴ全体が均一に歪んでいない場合がある。そのため、局所的に、テストパターン画像データにおけるテストパターンＴと被検査画像データにおけるテストパターンＴの位置が一致している領域と、一致していない領域とが混在している場合がある。そのため、位置調整部３８では、上述の処理により欠陥画素として判定された画素に対して、相関値算出部３６で用いた領域の周辺に位置する領域を用いて相関値を算出し、算出された相関値が所定の閾値以上であれば正常画素として登録する。   Although the shape correction of the inspected image data is performed by the shape correction unit 33 described above, the entire test pattern T may not be uniformly distorted due to uneven feeding of the image recording medium P or the like. For this reason, a region where the positions of the test pattern T in the test pattern image data and the position of the test pattern T in the image data to be inspected are locally mixed and a region where they do not match may be mixed. Therefore, the position adjustment unit 38 calculates a correlation value using a region located around the region used by the correlation value calculation unit 36 for the pixel determined as a defective pixel by the above-described processing, and is calculated If the correlation value is greater than or equal to a predetermined threshold, it is registered as a normal pixel.

表示部３９は、上述の処理により欠陥画素であると判定された画素を正常画素であると判定された画素と識別可能に表示する。これにより、ユーザは画像の欠陥を容易に把握することができる。特に、欠陥画素が隣接している場合には、それらを一まとめにして、正常画素と識別可能とすると、視認性が向上するため、好適である。   The display unit 39 displays the pixels determined to be defective pixels by the above-described processing so as to be distinguishable from the pixels determined to be normal pixels. Thereby, the user can grasp | ascertain the defect of an image easily. In particular, when defective pixels are adjacent to each other, it is preferable to group them together so that they can be distinguished from normal pixels because visibility is improved.

次に、図４のフローチャートを用いて、本発明の画像欠陥検査方法の処理の流れを説明する。なお、後述の処理に先立ち、メモリ４０に記録されているテストパターン画像データが、画像形成部Ｅｘにより画像記録媒体Ｐにテストパターン画像として形成されているものとする。また、テストパターン画像上の特徴点Ｐ１からＰ６の座標値も併せてメモリ４０上に記憶されている。   Next, the processing flow of the image defect inspection method of the present invention will be described using the flowchart of FIG. Prior to the processing described later, it is assumed that test pattern image data recorded in the memory 40 is formed as a test pattern image on the image recording medium P by the image forming unit Ex. Further, the coordinate values of the feature points P1 to P6 on the test pattern image are also stored in the memory 40.

まず、ユーザは上述のテストパターン画像が形成された画像記録媒体Ｐをフラットベッドスキャナ２７に載置した後、画像処理装置２１を操作し、画像欠陥検査処理の実行を指示する。   First, the user places the image recording medium P on which the above test pattern image is formed on the flat bed scanner 27, and then operates the image processing device 21 to instruct execution of the image defect inspection processing.

画像欠陥検査処理の実行指示を受けた画像処理装置２１は、画像取得部３１が、フラットベッドスキャナ２７によりデジタル化されたテストパターン画像を被検査画像データとして取得し、メモリ４０に記憶させる（＃０１）。このとき、メモリ４０上に、画素の判定結果を保持する２次元配列Ｌ[ ][ ]が確保され、内容が「正常画素」で初期化される（＃０２）。被検査画像データの大きさが幅Ｗ、高さＨであるとすると、２次元配列Ｌ[ ][ ]の大きさは、幅Ｗ、高さＨとなる。   In the image processing apparatus 21 that has received the instruction to execute the image defect inspection process, the image acquisition unit 31 acquires the test pattern image digitized by the flatbed scanner 27 as the inspected image data and stores it in the memory 40 (# 01). At this time, a two-dimensional array L [] [] holding the pixel determination result is secured on the memory 40, and the contents are initialized with “normal pixels” (# 02). If the size of the image data to be inspected is a width W and a height H, the size of the two-dimensional array L [] [] is a width W and a height H.

次に、特徴点取得部３２は、メモリ４０から被検査画像データを取得し、被検査画像データ上の特徴点を取得する（＃０３）。本実施形態における特徴点は、図２に示すように点Ｐ１からＰ６までの６点を用い、特徴点の検出は図５に示すテンプレート画像（ａ）から（ｆ）を用いたテンプレートマッチングにより実現する。テンプレート画像（ａ）から（ｆ）は各々特徴点Ｐ１からＰ６を検出するためのテンプレート画像である。まず、テンプレート画像（ａ）を被検査画像データの左上から走査しつつ、マッチする位置を求め、その位置に基づき特徴点座標Ｐ１’を取得する。次に、テンプレート画像（ｂ）を同様に被検査画像データ上において走査し、特徴点座標Ｐ２’を取得する。このとき、特徴点Ｐ２は特徴点Ｐ１の右側であることが既知であるので、この位置関係を用いてテンプレート画像（ｂ）の走査範囲を限定すると、演算量を低減させることができ、好適である。同様に、他のテンプレート画像（ｃ）から（ｆ）を用いて特徴点Ｐ３’からＰ６’を取得することができる。なお、本実施形態では、テンプレート画像（ｂ）および（ｅ）の形状にマッチする点は複数存在するが、図２のテストパターン同様、各テンプレート画像も色彩を有しているため、一意に特徴点を取得することができる。取得された各々の特徴点の座標値Ｐ１’からＰ６’はメモリ４０に記憶される。   Next, the feature point acquisition unit 32 acquires inspection image data from the memory 40, and acquires a feature point on the inspection image data (# 03). As shown in FIG. 2, the feature points in this embodiment are 6 points from points P1 to P6, and the feature points are detected by template matching using the template images (a) to (f) shown in FIG. To do. Template images (a) to (f) are template images for detecting feature points P1 to P6, respectively. First, the template image (a) is scanned from the upper left of the image data to be inspected, the matching position is obtained, and the feature point coordinates P1 'are obtained based on the position. Next, the template image (b) is similarly scanned on the inspected image data to obtain the feature point coordinates P2 '. At this time, since it is known that the feature point P2 is on the right side of the feature point P1, if the scanning range of the template image (b) is limited using this positional relationship, the amount of calculation can be reduced, which is preferable. is there. Similarly, feature points P3 'to P6' can be obtained using other template images (c) to (f). In the present embodiment, there are a plurality of points that match the shapes of the template images (b) and (e). However, like the test pattern in FIG. 2, each template image has a color, and thus has a unique feature. Points can be acquired. The acquired coordinate values P 1 ′ to P 6 ′ of each feature point are stored in the memory 40.

形状補正部３３は、メモリ４０に記憶されているテストパターン画像における特徴点Ｐ１からＰ６の座標値および被検査画像における特徴点Ｐ１’からＰ６’の座標値に基づき、変形パラメータを算出し、被検査画像の形状補正を行う（＃０４）。通常、テストパターン画像データと被検査画像データとの位置ずれ等の形状変形は、画像記録媒体Ｐをフラットベッドスキャナ２７に載置した際の並進および回転が主であり、若干の拡大縮小が含まれることもある。したがって、テストパターン画像データと被検査画像データとは、アフィン変換により変形可能である。２次元のアフィン変換は、斉次座標系を用いると３×３の行列により表現することができ、未知のパラメータは６つである。したがって、６つの特徴点間の対応が既知であれば、未知のパラメータを算出することが可能である。具体的な算出方法は、公知の方法を用いることができるため、詳細な説明は省略する。   The shape correcting unit 33 calculates deformation parameters based on the coordinate values of the feature points P1 to P6 in the test pattern image and the coordinate values of the feature points P1 ′ to P6 ′ in the inspected image stored in the memory 40, and The shape of the inspection image is corrected (# 04). In general, the shape deformation such as the positional deviation between the test pattern image data and the image data to be inspected is mainly translation and rotation when the image recording medium P is placed on the flat bed scanner 27, and includes some enlargement and reduction. Sometimes. Therefore, the test pattern image data and the inspected image data can be transformed by affine transformation. Two-dimensional affine transformation can be expressed by a 3 × 3 matrix using a homogeneous coordinate system, and there are six unknown parameters. Therefore, if the correspondence between the six feature points is known, an unknown parameter can be calculated. Since a known calculation method can be used as a specific calculation method, detailed description is omitted.

形状補正部３３は、上述の処理により算出したアフィン変換パラメータに基づき、被検査画像データの各々の画素の座標値を算出し、形状補正を行うが、補正後の被検査画像データにおいて、画素値が不定となる画素が存在する場合がある。このときには、画素値が不定となっている画素の周囲の画素の画素値を用いて、補間法により画素値を決定する。このようにして、形状補正された被検査画像データは、メモリ４０に記憶される。以下の処理では、画像取得部３１により取得された被検査画像データに代わり、この形状補正された被検査画像データが用いられる。   The shape correction unit 33 calculates the coordinate value of each pixel of the image data to be inspected based on the affine transformation parameter calculated by the above-described process, and performs shape correction. In the image data to be inspected after correction, There are cases where there is a pixel in which is undefined. At this time, the pixel value is determined by the interpolation method using the pixel values of the pixels around the pixel whose pixel value is indefinite. In this way, the image data to be inspected whose shape has been corrected is stored in the memory 40. In the following processing, inspected image data whose shape has been corrected is used instead of the inspected image data acquired by the image acquisition unit 31.

以下の処理では、所定のブロック毎に判定が行われる。そのため、まず判定対象となる判定領域が設定される（＃０５）。本実施形態では、各々の判定領域が重複するように設定される。そのため、一の画素に対して複数回の判定が行われ、欠陥画素の検出精度を向上させることができる。なお、判定精度の向上および演算量の増大を考慮すると、判定領域の半分程度が重複するように判定領域を設定すると好適である。例えば、判定領域の大きさが５×５の場合には、各々の判定領域は２画素が重複するように設定される。   In the following processing, determination is performed for each predetermined block. Therefore, first, a determination area to be determined is set (# 05). In the present embodiment, the determination areas are set to overlap. Therefore, the determination is performed a plurality of times for one pixel, and the detection accuracy of the defective pixel can be improved. In consideration of improvement in determination accuracy and increase in the amount of calculation, it is preferable to set the determination region so that about half of the determination region overlaps. For example, when the size of the determination area is 5 × 5, each determination area is set so that two pixels overlap.

設定された判定領域に対して、ノイズ判定部３４によりノイズ判定が行われる（＃０６）。ノイズ判定部３４は、判定領域の座標と判定領域に含まれている画素値とに基づき判定領域にノイズが存在するか否かの判定を行う。たとえば、判定領域が領域Ｒ１内であり、サブテストパターンＴ１は、赤で形成されているとすると、判定領域の画素値は白および赤のみでなければならない。そのため、白および赤を表す画素値から所定の許容範囲を持つ範囲が特定画素値範囲として特定され、この特定画素値範囲外の画素値を持つ画素が存在した場合には、判定領域全体をノイズであると判定する（＃０７のYes分岐）。このとき、この判定領域に対する以降の処理はスキップされる。   Noise determination is performed on the set determination region by the noise determination unit 34 (# 06). The noise determination unit 34 determines whether noise exists in the determination region based on the coordinates of the determination region and the pixel value included in the determination region. For example, if the determination region is in the region R1 and the subtest pattern T1 is formed in red, the pixel values in the determination region must be only white and red. For this reason, a range having a predetermined allowable range is specified as the specific pixel value range from the pixel values representing white and red, and if there is a pixel having a pixel value outside this specific pixel value range, the entire determination area is treated as noise. (Yes branch of # 07). At this time, the subsequent processing for this determination area is skipped.

一方、ノイズ判定部３４によりノイズでないと判定された場合（＃０７のNo分岐）には、正常画素判定部３５により正常画素判定が行われる（＃０９）。正常画素判定部３５は、テストパターン画像データにおいて判定領域と同じ大きさで同じ位置の領域を比較領域として設定し、判定領域と比較領域と比較を行う。本実施形態では、比較として、対応する位置の画素の差分値の絶対値の総和を算出する。正常画素判定部３５は、算出した値が所定の閾値以下の場合には、判定領域に含まれる画素は正常であると判定する。このようにして正常画素を判定しておくことにより、画素の滲み等の影響により欠陥画素の検出精度が低下することを回避することができると共に、以降の不要な演算の実行を抑制することができる。   On the other hand, when it is determined that the noise is not noise (No branch at # 07), the normal pixel determination is performed by the normal pixel determination unit 35 (# 09). The normal pixel determination unit 35 sets a region having the same size and position as the determination region in the test pattern image data as a comparison region, and compares the determination region with the comparison region. In the present embodiment, as a comparison, the sum of absolute values of difference values of pixels at corresponding positions is calculated. The normal pixel determination unit 35 determines that the pixel included in the determination region is normal when the calculated value is equal to or less than the predetermined threshold value. By determining normal pixels in this way, it is possible to avoid a decrease in the detection accuracy of defective pixels due to the influence of pixel bleeding and the like, and to suppress the execution of unnecessary calculations thereafter. it can.

正常画素判定部３５により正常画素であると判定された場合（＃１０のYes分岐）には、以降の判定処理は行われない。   When the normal pixel determination unit 35 determines that the pixel is a normal pixel (Yes branch of # 10), the subsequent determination process is not performed.

次に、相関値算出部３６は、判定領域と比較領域との相関値を算出する（＃１１）。相関値の算出方法は、公知の種々の手法を用いることが可能であり、詳細な説明は省略する。算出された相関値は、相関値判定部３７により所定の閾値ＴＨと比較され、相関値が閾値ＴＨよりも大きければ（＃１２のYes分岐）、判定領域に含まれる画素は正常画素であると判定される（＃０８）。   Next, the correlation value calculation unit 36 calculates a correlation value between the determination region and the comparison region (# 11). Various known methods can be used as the correlation value calculation method, and detailed description thereof is omitted. The calculated correlation value is compared with a predetermined threshold value TH by the correlation value determination unit 37. If the correlation value is larger than the threshold value TH (Yes branch of # 12), the pixel included in the determination area is a normal pixel. It is determined (# 08).

一方、相関値が閾値ＴＨ以下の場合（＃１２のNo分岐）には、位置調整部３８により比較領域の変更が行われ（＃１４）、相関値算出部３６により、判定領域と位置が変更された比較領域との相関値が算出される（＃１１）。このループが、相関値が閾値より大きくなる（＃１２のYes分岐）もしくは、所定の変更位置の全ての変更が行われる（＃１３のYes分岐）まで繰り返される。所定の変更位置の全ての変更が行われ、かつ、いずれの位置においても算出された相関値が閾値ＴＨ以下の場合には、判定領域に含まれる画素値は欠陥画素であると判定され（＃１５）、対応する２次元配列Ｌ[ ][ ]の値が「欠陥画素」に設定される。なお、本実施形態における、比較領域の変更位置は、ｘ軸およびｙ軸方向にそれぞれ−３から＋３画素としている。   On the other hand, when the correlation value is equal to or smaller than the threshold value TH (No branch of # 12), the comparison area is changed by the position adjustment unit 38 (# 14), and the determination area and the position are changed by the correlation value calculation unit 36. A correlation value with the comparison area thus calculated is calculated (# 11). This loop is repeated until the correlation value becomes larger than the threshold value (Yes branch of # 12) or until all changes at a predetermined change position are made (Yes branch of # 13). When all the changes at the predetermined change position are performed and the correlation value calculated at any position is equal to or less than the threshold value TH, it is determined that the pixel value included in the determination region is a defective pixel (# 15) The value of the corresponding two-dimensional array L [] [] is set to “defective pixel”. In the present embodiment, the change position of the comparison region is set to −3 to +3 pixels in the x-axis and y-axis directions, respectively.

上述の処理が、全画素の判定が終了するまで繰り返される（＃１６）。判定処理が完了すると、表示部３９は、メモリ４０上の２次元配列Ｌ[ ][ ]の内容に基づき、被検査画像データをディスプレイ２２に表示する。このとき、表示部３９は、２次元配列Ｌ[ ][ ]が「欠陥画素」となっている画素値を、「正常画素」となっている画素値と識別可能に表示する。このときの表示例を図６に示す。この表示例では、被検査画像データには欠陥Ｄ１からＤ３が含まれており、各々の欠陥部分が円Ｃ１からＣ３により正常画素と識別可能に表示されている。なお、表示形態はこれに限定されるものではなく、本発明の目的を達する限りにおいて適宜変更可能である。   The above process is repeated until the determination of all pixels is completed (# 16). When the determination process is completed, the display unit 39 displays the inspected image data on the display 22 based on the contents of the two-dimensional array L [] [] on the memory 40. At this time, the display unit 39 displays the pixel value having the “defective pixel” in the two-dimensional array L [] [] so as to be distinguishable from the pixel value having the “normal pixel”. A display example at this time is shown in FIG. In this display example, the inspected image data includes defects D1 to D3, and each defective portion is displayed by circles C1 to C3 so as to be distinguishable from normal pixels. The display form is not limited to this, and can be appropriately changed as long as the object of the present invention is achieved.

また、上述の実施形態では、相関値算出に先立ち、ノイズ判定、正常画素判定を実行したが、これらの処理は必須ではなく、一方のみを実行しても構わないし、両方を実行しない構成としても構わない。   In the above-described embodiment, noise determination and normal pixel determination are performed prior to correlation value calculation. However, these processes are not essential, and only one of them may be executed, or both may not be executed. I do not care.

また、上述の実施形態では、ノイズ判定、正常画素判定、相関値算出は、いずれも同じブロックサイズで実行したが、各々の処理で異なるブロックサイズを用いても構わない。この場合には、被検査画像データ全体に対してノイズ判定が行われた後、被検査画像データ全体に対して正常値判定が行われ、相関値算出が行われるという処理の流れとなる。   In the above-described embodiment, noise determination, normal pixel determination, and correlation value calculation are all performed with the same block size, but different block sizes may be used in each process. In this case, after the noise determination is performed on the entire image data to be inspected, the normal value determination is performed on the entire image data to be inspected, and the correlation value is calculated.

上述のように、本発明によれば、欠陥画素を検出し、テストパターンのいずれの領域に欠陥が生じているかを的確に把握することができるため、得られた情報に基づき画像形成装置を最適な動作状態に調整することができる。   As described above, according to the present invention, it is possible to detect a defective pixel and accurately grasp in which region of the test pattern the defect is generated, so that the image forming apparatus is optimized based on the obtained information. Can be adjusted to a different operating state.

本発明の実施形態における写真プリント装置の概観図Overview of a photo printing apparatus according to an embodiment of the present invention 本発明の実施形態における写真プリント装置のコントローラ内に構築される機能要素を示す機能ブロック図1 is a functional block diagram showing functional elements built in a controller of a photo printing apparatus according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態におけるテストパターン画像の例Example of test pattern image in the embodiment of the present invention 本発明の画像欠陥検査方法の処理の流れを示すフローチャートThe flowchart which shows the flow of a process of the image defect inspection method of this invention 本発明の画像欠陥検査方法の実施例における特徴点取得に用いるテンプレート画像の例Example of template image used for feature point acquisition in the embodiment of the image defect inspection method of the present invention 本発明の画像欠陥検査方法の実施例における被検査画像データの表示例Display example of image data to be inspected in the embodiment of the image defect inspection method of the present invention

符号の説明Explanation of symbols

２１：画像処理装置
２２：ディスプレイ
２７：フラットベッドスキャナ
３１：画像取得部
３２：特徴点取得部
３３：形状補正部
３４：ノイズ判定部
３５：正常画素判定部
３６：相関値算出部
３７：相関値判定部
３８：位置調整部
３９：表示部
４０：メモリ 21: Image processing device 22: Display 27: Flatbed scanner 31: Image acquisition unit 32: Feature point acquisition unit 33: Shape correction unit 34: Noise determination unit 35: Normal pixel determination unit 36: Correlation value calculation unit 37: Correlation value Determination unit 38: position adjustment unit 39: display unit 40: memory

Claims (5)

テストパターン画像データを画像記録媒体にテストパターン画像として出力する画像形成ステップと、
前記テストパターン画像を被検査画像データとして取得する画像取得ステップと、
前記テストパターン画像データにおける所定領域に属する画素群と前記被検査画像データにおける前記所定領域に対応する領域に属する画素群との相関値を算出する相関値算出ステップと、
前記相関値が所定の閾値以下である画素を欠陥画素として判定する相関値判定ステップと、
前記被検査画像データを表示装置に表示する際に、欠陥画素と判定された画素を正常画素と識別可能に表示する表示ステップと、を備えたことを特徴とする画像欠陥検査方法。 An image forming step of outputting test pattern image data to the image recording medium as a test pattern image;
An image acquisition step of acquiring the test pattern image as inspected image data;
A correlation value calculating step of calculating a correlation value between a pixel group belonging to a predetermined area in the test pattern image data and a pixel group belonging to an area corresponding to the predetermined area in the inspection image data;
A correlation value determining step of determining a pixel having a correlation value equal to or less than a predetermined threshold as a defective pixel;
An image defect inspection method comprising: a display step of displaying a pixel determined to be a defective pixel so as to be distinguishable from a normal pixel when the image data to be inspected is displayed on a display device. 前記テストパターン画像データは、所定の色で構成されており、
画素の座標値と前記所定の色とに基づき当該画素が有すべき画素値の範囲を特定画素値範囲として特定し、当該画素の画素値が当該特定画素値範囲外の画素値であるか否かを判定するノイズ判定ステップを備え、
前記相関値算出ステップは、前記ノイズ判定ステップにより前記特定画素値範囲外と判定された画素を相関値算出から除外することを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査方法。 The test pattern image data is composed of a predetermined color,
A range of pixel values that the pixel should have is specified as a specific pixel value range based on the coordinate value of the pixel and the predetermined color, and whether or not the pixel value of the pixel is a pixel value outside the specific pixel value range A noise determination step for determining whether
The image defect inspection method according to claim 1, wherein the correlation value calculation step excludes pixels determined to be out of the specific pixel value range by the noise determination step from the correlation value calculation. 前記テストパターン画像データと前記被検査画像データにおいて同一座標を持つ画素同士を比較することにより当該被検査画像データにおける正常画素を判定する正常画素判定ステップを備え、
前記相関値算出ステップは、正常画素と判定された画素を相関値算出から除外することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像欠陥検査方法。 A normal pixel determination step of determining normal pixels in the image data to be inspected by comparing pixels having the same coordinates in the test pattern image data and the image data to be inspected,
The image defect inspection method according to claim 1, wherein the correlation value calculating step excludes pixels determined to be normal pixels from the correlation value calculation. 前記相関値判定ステップにより欠陥画素として判定された際に、前記テストパターン画像データにおける相関値算出の位置を前記所定領域に対応する領域の周辺に位置する領域に変更して相関値の算出を行うことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像欠陥検査方法。   When the correlation value is determined as a defective pixel by the correlation value determination step, the correlation value calculation position in the test pattern image data is changed to an area located around the area corresponding to the predetermined area to calculate the correlation value. The image defect inspection method according to any one of claims 1 to 3, wherein: テストパターン画像データを画像記録媒体にテストパターン画像として出力する画像形成部と、
前記テストパターン画像を被検査画像データとして取得する画像取得部と、
前記テストパターン画像データにおける所定領域に属する画素群と前記被検査画像データにおける前記所定領域に対応する領域に属する画素群との相関値を算出する相関値算出部と、
前記相関値が所定の閾値以下である画素を欠陥画素として判定する相関値判定部と、
前記被検査画像データを表示装置に表示する際に、欠陥画素と判定された画素を正常画素と識別可能に表示する表示部と、を備えたことを特徴とする画像形成装置。 An image forming unit that outputs test pattern image data as a test pattern image to an image recording medium;
An image acquisition unit for acquiring the test pattern image as inspected image data;
A correlation value calculation unit for calculating a correlation value between a pixel group belonging to a predetermined region in the test pattern image data and a pixel group belonging to a region corresponding to the predetermined region in the inspection image data;
A correlation value determination unit that determines a pixel having a correlation value equal to or less than a predetermined threshold as a defective pixel;
An image forming apparatus comprising: a display unit configured to display a pixel determined as a defective pixel so as to be distinguishable from a normal pixel when displaying the inspection image data on a display device.
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