JP2009292088A - Erratic collating sensor - Google Patents

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JP2009292088A JP2008149197A JP2008149197A JP2009292088A JP 2009292088 A JP2009292088 A JP 2009292088A JP 2008149197 A JP2008149197 A JP 2008149197A JP 2008149197 A JP2008149197 A JP 2008149197A JP 2009292088 A JP2009292088 A JP 2009292088A
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Shoichi Takei
翔一 武井
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an erratic collating sensor which can quickly perform an erratic collating sensing with a high reliability. <P>SOLUTION: This erratic collating sensor is equipped with a camera 11, an erratic collating sensing means 17, and a reference image propriety determination means 16. In this case, the camera 11 photographs a part of the paper surface image of printing paper which is taken out from a printing paper bundle P loaded on a paper feeding shelf 2. The erratic collating sensor 17 compares a reference image stored in a reference image acquiring means 18 with a part of the paper surface image which has been photographed by the camera 11 sheet by sheet and senses the presence/absence of an erratic collating. The reference image propriety determination means 16 determines whether the part of the paper surface image stored as a reference image in the reference image acquiring means 18 is suitable as the reference image for the erratic collating sensing or not. The reference image propriety determination means 16 performs the erratic collating sensing by determining whether a characteristic section is present in an object image which serves as the object for the propriety determining or not. Thus, the erratic collating sensing can be performed with a high accuracy. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、冊子等を製造する際に乱丁の発生を未然に検出することが可能な乱丁検知装置に関する。   The present invention relates to a tamper detection device that can detect the occurrence of tampering when manufacturing a booklet or the like.

従来より、印刷が施された各用紙を、複数の給紙棚に区分けしてページごとに積載し、この給紙棚から１枚ずつ取り出された用紙を重ね合わせて冊子を製造する丁合装置や、印刷が施された用紙をページ順に積載しておき、これらの用紙を１枚ずつ取り出し、綴じや製本等の処理を施す機器に供給するシートフィーダ装置が用いられている。こうした装置には、通常、用紙の束から１枚ずつ取り出して供給される給紙装置が備えられており、ページを間違えて給紙棚に積載したり、用紙の表裏を逆に積載してしまったり、前後方向を間違えて積載したまま給紙を行うと、不良ページが混入する、いわゆる乱丁が発生し、完成された冊子は不良品となることから、これらを防ぐために給紙装置には、給紙台に積載した用紙束から取り出される用紙の印刷面の一部を撮像した紙面画像を、ＣＣＤカメラ等の撮像手段によって撮像し、この撮像された紙面画像と基準画像とを比較判定して、一致しているかどうかの判定を行う乱丁検知装置が備えられている。また、こうした従来技術に関連するものとして、特許文献１には高度な乱丁検査を行うことを目的とした乱丁検査装置が開示されており、また、特許文献２には、変化に富んだ特徴的な部分を含む基準画像を選択することが可能な基準画像選択装置が開示されている。   Conventionally, a collation apparatus that divides each printed sheet into a plurality of paper feed shelves, stacks them for each page, and superimposes the sheets taken out from the paper feed shelves one by one to produce a booklet Alternatively, a sheet feeder apparatus is used in which printed sheets are stacked in the order of pages, and these sheets are taken out one by one and supplied to a device that performs processing such as binding and bookbinding. Such devices are usually equipped with a paper feeder that picks up one sheet at a time and supplies it, loading pages in the wrong paper shelf or loading papers upside down. If the paper is fed while being stacked in the wrong direction, the so-called random page will be mixed, and the completed booklet will be defective. A paper image obtained by imaging a part of the printing surface of the paper taken out from the paper stack loaded on the paper feed tray is captured by an imaging means such as a CCD camera, and the captured paper image and the reference image are compared and determined. , A randomness detecting device for determining whether or not they match is provided. In addition, as related to such prior art, Patent Document 1 discloses a disordered character inspection apparatus for the purpose of performing advanced disordered character inspection, and Patent Document 2 discloses a variety of characteristic features. A reference image selection device is disclosed that can select a reference image that includes such a portion.

特開２００７−７６２５８号公報JP 2007-76258 A 特開２００５−２０８７１７号公報JP 2005-208717 A

前記背景技術で説明したような装置においては、基準画像とこの基準画像と比較される給紙棚に配設された紙面画像との比較処理に時間がかかるため、その処理を高速で行うには、高性能な画像処理ＣＰＵが必要となり、このＣＰＵを採用した際には、機器のコストが高価なものとなってしまい好適ではない。また、前記比較処理を、比較的安価なＣＰＵでも高速で処理することができるように、比較対象の画像の大きさを小さくして、その処理時間を短時間で行うようにする方法も考えられなくはないが、基準画像及び紙面画像としての対象画像を小さいサイズのものを採用して比較処理を行った際には、その比較処理時間は短縮することは可能ではあるものの、処理対象の画像を小さくするのに伴い、比較処理による検出精度が劣ってしまい、その信頼性が低下するという問題があった。   In the apparatus as described in the background art, since it takes time to compare the reference image with the paper image arranged on the paper feed shelf to be compared with the reference image, it is necessary to perform the process at high speed. A high-performance image processing CPU is required, and when this CPU is adopted, the cost of the device becomes expensive, which is not preferable. In addition, a method of reducing the size of the image to be compared and performing the processing time in a short time so that the comparative processing can be processed at high speed even with a relatively inexpensive CPU can be considered. Although it is not necessary, when comparison processing is performed using a target image as a reference image and a paper image having a small size, the comparison processing time can be shortened, but the image to be processed The detection accuracy by the comparison process is inferior with the reduction in the size, and there is a problem that the reliability is lowered.

また、乱丁検知では、撮像した対象画像を基準画像と比較して、一致しているかどうかを判定するという性質上、コントラストを有する文字や図形が表示されている特徴的な部分を含んだ基準画像を用いて比較処理を行う必要性があることから、基準画像を小さくする場合は、基準画像内に特徴的部分を含まない画像（例えば全面同じ色のべた印刷部分や、真っ白な部分）になってしまう可能性が高くなるので、高精度な乱丁検知ができなくなり、その信頼性は低下してしまう（仮に真っ白な部分が基準画像であるとすると、紙面画像の余白などに有する真っ白な部分と対比され、誤判断してしまうことになる）。   In addition, in order to detect irregularity, a reference image including a characteristic portion where characters and figures having contrast are displayed due to the property of comparing a captured target image with a reference image to determine whether or not they match. When the reference image is made smaller, the image does not include a characteristic part in the reference image (for example, a solid printed part of the same color or a completely white part). Therefore, it is impossible to detect a high-accuracy disorder, and the reliability of the detection is reduced (if the pure white part is the reference image, the white part of the paper image has a white part and the like). Will be compared and misjudged).

本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、比較的小さい領域の画像を基準画像として適用しても信頼性の高い乱丁検知を行うことができ、その乱丁検知の判定を速やかに行うことが可能な乱丁検知装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and can perform highly reliable disorder detection even when an image of a relatively small area is applied as a reference image, and promptly determine the disorder detection. An object of the present invention is to provide a randomness detecting device capable of performing the above.

請求項１に係る乱丁検知装置の発明は、給紙台に積載した用紙束から用紙を１枚ずつ分離して取り出す給紙装置に設けられる乱丁検知装置であって、
前記給紙台に積載した用紙束から１枚ずつ取り出される用紙の印刷面の一部を撮像する撮像手段と、
該撮像手段で撮像された印刷面の一部である紙面画像の一部を基準画像として取得・記憶する基準画像取得手段と、
該基準画像取得手段に記憶された基準画像と前記撮像手段により１枚ずつ撮像された前記紙面画像の一部とを比較して、乱丁の有無を検知する乱丁検知手段と、
前記基準画像取得手段に前記基準画像として記憶される紙面画像の一部が、乱丁検知の基準画像として適しているか否かを判定する基準画像適否判定手段と、を備えたことを特徴とする。 The invention of the irregularity detection device according to claim 1 is an irregularity detection device provided in a paper feeding device that separates and takes out sheets one by one from a bundle of paper stacked on a paper feeding table,
Imaging means for imaging a part of a printing surface of a sheet taken out one by one from a bundle of sheets stacked on the sheet feeding table;
A reference image acquisition unit that acquires and stores a part of a paper image that is a part of a printing surface imaged by the imaging unit as a reference image;
Comparing the reference image stored in the reference image acquisition means with a part of the paper image taken one by one by the imaging means, and detecting the presence or absence of disorder.
Reference image suitability determination means for determining whether or not a part of the paper image stored as the reference image in the reference image acquisition means is suitable as a reference image for detecting disorder is provided.

請求項２に係る乱丁検知装置の発明は、請求項１の乱丁検知装置において、
前記基準画像取得手段は、
前記撮像手段により取得した紙面画像の一部を切り取った対象画像について前記基準画像適否判定手段により適否判定を行わせ、
該適否判定により前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定した場合には、該対象画像を基準画像として記憶する一方で、
前記適否判定による乱丁検知の基準画像として前記対象画像を適していないと判定した場合は、前記紙面画像の別の一部を切り取って、該切り取った対象画像が前記基準画像として適しているか否か改めて判定することを特徴とする。 The invention of the disorderly detection device according to claim 2 is the disorderly detection device of claim 1,
The reference image acquisition means includes
For the target image obtained by cutting out a part of the paper image acquired by the imaging unit, the reference image suitability determination unit performs the suitability determination,
If it is determined by the suitability determination that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder, the target image is stored as a reference image,
If it is determined that the target image is not suitable as a reference image for detecting disorder in the suitability determination, another part of the paper image is cut out, and whether or not the cut target image is suitable as the reference image. It is characterized by determining again.

請求項３に係る乱丁検知装置の発明は、請求項２の乱丁検知装置において、
前記基準画像取得手段は、前記紙面画像の中央若しくはそれに近い部分を優先して、該紙面画像から前記対象画像を切り取ることを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, there is provided an apparatus for detecting a disorderly character according to a third aspect of the present invention.
The reference image acquisition unit is characterized in that the target image is cut out from the paper image with priority given to the center of the paper image or a portion close thereto.

請求項４に係る乱丁検知装置の発明は、請求項１の乱丁検知装置において、
基準画像取得手段は、
前記撮像手段により取得された画像を表示するモニタと、
該モニタに表示された前記紙面画像の一部分をユーザが指定して、該指定した一部分の画像を対象画像として記憶するユーザ指定手段とを有し、
前記基準画像適否判定手段は、
前記対象画像について適否判定を行い、
該適否判定によって乱丁検知の基準画像として前記対象画像が適していると判定した場合には、該対象画像を基準画像として前記基準画像取得手段に記憶する一方で、
乱丁検知の基準画像として前記対象画像が適していないと判定した場合は、該対象画像を基準画像として前記基準画像取得手段に記憶することを禁止し、前記対象画像とは別の部分の画像を新たな対象画像として前記ユーザ指定手段が記憶することを特徴とする。 According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a randomness detecting device according to the first aspect of the present invention.
The reference image acquisition means
A monitor for displaying an image acquired by the imaging means;
A user designating unit for designating a part of the paper image displayed on the monitor and storing the designated part of the image as a target image;
The reference image suitability determination means includes
Appropriateness determination for the target image,
When it is determined by the suitability determination that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder, the target image is stored as a reference image in the reference image acquisition unit,
When it is determined that the target image is not suitable as a reference image for detecting disorderly characters, it is prohibited to store the target image as a reference image in the reference image acquisition unit, and an image of a part different from the target image is used. The user specifying means stores a new target image.

請求項５に係る乱丁検知装置の発明は、請求項２ないし４の何れか１項の乱丁検知装置において、
前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像に、特徴的部分が存在するか否かを判定することを特徴とする。 The invention of the disorderly detecting device according to claim 5 is the disorderly detecting device according to any one of claims 2 to 4,
The reference image suitability determination unit determines whether or not a characteristic part exists in the target image that is a target of suitability determination.

請求項６に係る乱丁検知装置の発明は、請求項５の乱丁検知装置において、
前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像に対し所定の特徴を付加することにより特徴付加判定画像を生成し、該特徴付加判定画像と前記特徴の付加されていない前記対象画像の相似度を比較して相似度を算出し、該相似度が一定値を超えている場合には、相似度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定することを特徴とする。 The invention of the irregularity detection device according to claim 6 is the irregularity detection device according to claim 5,
The reference image suitability determination unit generates a feature addition determination image by adding a predetermined feature to the target image that is a target of suitability determination, and the feature addition determination image and the target to which the feature is not added Comparing the similarity of images and calculating the similarity, and when the similarity exceeds a certain value, it is determined that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder as a similarity determination method It is characterized by doing.

請求項７に係る乱丁検知装置の発明は、請求項５の乱丁検知装置において、
前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像の輝度分布の分散度合いが、一定値を超えている場合には、輝度分散度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定することを特徴とする。 The invention of the irregularity detection device according to claim 7 is the irregularity detection device according to claim 5,
The reference image suitability determination means, when the degree of dispersion of the luminance distribution of the target image that is the target of the suitability determination exceeds a certain value, the target image is detected as randomness as a brightness dispersion suitability determination method. It is determined that it is suitable as a reference image.

請求項８に係る乱丁検知装置の発明は、請求項５の乱丁検知装置において、
前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像を構成する画素のうち、輝度が基準値を超えている画素数と、超えていない画素数との割合が、一定の範囲内にある場合には、画素数適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定することを特徴とする。 The invention of the disorderly detection device according to claim 8 is the disorderly detection device of claim 5,
The reference image suitability determination unit is configured such that a ratio of the number of pixels whose luminance exceeds a reference value and the number of pixels that does not exceed a certain value among pixels constituting the target image to be determined for suitability falls within a certain range. In this case, as the pixel number suitability determination method, it is determined that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder.

請求項９に係る乱丁検知装置の発明は、請求項５の乱丁検知装置において、
前記基準画像適否判定手段は、
適否判定の対象となる前記対象画像に対し所定の特徴を付加することにより特徴付加判定画像を生成し、該特徴付加判定画像と前記特徴の付加されていない前記対象画像の相似度を比較して相似度を算出し、該相似度が一定値を超えている場合に、相似度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定し、
適否判定の対象となる前記対象画像の輝度分布の分散度合いが、一定値を超えている場合には、輝度分散度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定し、
適否判定の対象となる前記対象画像を構成する画素のうち、輝度が基準値を超えている画素数と、超えていない画素数との割合が、一定の範囲内にある場合には、画素数適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の判定基準画像として適していると判定し、
これら相似度適否判定方式、輝度分散度適否判定方式、又は画素数適否判定方式の内、
複数の判定方式で前記対象画像の適否判定を行い、複数の判定方式により乱丁検知の判定基準画像として適していると判定された場合のみ、前記対象画像を基準画像として採用することを特徴とする。 The invention of the irregularity detecting device according to claim 9 is the irregularity detecting device according to claim 5,
The reference image suitability determination means includes
A feature addition determination image is generated by adding a predetermined feature to the target image to be subjected to suitability determination, and the similarity between the feature addition determination image and the target image to which the feature is not added is compared. When the similarity is calculated and the similarity exceeds a certain value, it is determined that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder as a similarity suitability determination method,
When the dispersion degree of the luminance distribution of the target image that is the target of suitability determination exceeds a certain value, it is determined that the target image is suitable as a reference image for disorder detection as a brightness dispersion suitability determination method. And
If the ratio of the number of pixels whose luminance exceeds the reference value and the number of pixels that does not exceed the reference value among the pixels constituting the target image subject to the suitability determination is within a certain range, the number of pixels As the suitability determination method, it is determined that the target image is suitable as a determination reference image for disorder detection,
Among these similarity degree suitability judgment method, luminance dispersion degree suitability judgment method, or pixel number suitability judgment method,
Whether the target image is determined as appropriate by a plurality of determination methods, and the target image is adopted as a reference image only when it is determined that the target image is suitable as a determination reference image for irregularity detection by a plurality of determination methods. .

請求項１０に係る乱丁検知装置の発明は、請求項６又は９の乱丁検知装置において、
前記特徴の付加されていない対象画像をモニタに表示することを特徴とする。 The invention of the irregularity detection device according to claim 10 is the irregularity detection device according to claim 6 or 9,
A target image to which the feature is not added is displayed on a monitor.

本発明の乱丁検知装置によれば、給紙台に積載した用紙束から用紙を１枚ずつ分離して取り出す給紙装置に設けられる乱丁検知装置であって、前記給紙台に積載した用紙束から１枚ずつ取り出される用紙の印刷面の一部を撮像する撮像手段と、該撮像手段で撮像された印刷面の一部である紙面画像の一部を基準画像として取得・記憶する基準画像取得手段と、該基準画像取得手段に記憶された基準画像と前記撮像手段により１枚ずつ撮像された前記紙面画像の一部とを比較して、乱丁の有無を検知する乱丁検知手段と、前記基準画像取得手段に前記基準画像として記憶される紙面画像の一部が、乱丁検知の基準画像として適しているか否かを判定する基準画像適否判定手段と、を備えたものであり、基準画像適否判定手段により、撮像手段で撮像され基準画像取得手段に記憶された基準画像と一致する画像が、用紙束から１枚ずつ分離して給紙装置に取り出されてくる紙面画像の一部にあるか否かを順次判定することができる。なお、基準画像適否判定手段は、基準画像になりうる紙面画像の一部を判定するに際し、この画像の中に特徴的部分が含まれているか否かを判定し、特徴的部分が含まれていなければ、基準画像として不適であると判断し、基準画像として基準画像取得手段に記憶することを禁止する。さらに、基準画像の大きさが比較的小さい印刷面の一部であっても、その基準画像の中に確実に特徴的部分を含ませることが可能となり、比較的小さな画像を基準画像として適用しても、乱丁検知を高精度で行うことができるから、信頼性の高い乱丁検知装置を得ることができる。   According to the irregularity detecting device of the present invention, the irregularity detecting device provided in the sheet feeding device that separates and removes the sheets one by one from the sheet bundle loaded on the sheet feeding table, the sheet bundle loaded on the sheet feeding table. Image acquisition means for imaging a part of the print surface of the paper taken out one by one, and reference image acquisition for acquiring and storing a part of the paper image that is a part of the print surface imaged by the image pickup means as a reference image Means for comparing the reference image stored in the reference image acquisition means with a part of the paper image taken one by one by the imaging means, and detecting the presence or absence of disorder, the reference A reference image suitability judging means for judging whether or not a part of the paper image stored as the reference image in the image acquisition means is suitable as a reference image for disorder detection. By means, by imaging means Sequentially determining whether or not the image that matches the reference image that has been imaged and stored in the reference image acquisition means is part of the paper image that is separated from the sheet bundle one by one and is taken out to the paper feeder. Can do. The reference image suitability determination unit determines whether or not a characteristic part is included in the image when determining a part of the paper image that can be the reference image, and the characteristic part is included. If not, it is determined that the image is inappropriate as a reference image, and storage as a reference image in the reference image acquisition unit is prohibited. Furthermore, even if the size of the reference image is a part of a relatively small printing surface, it is possible to reliably include a characteristic part in the reference image, and a relatively small image can be applied as the reference image. However, since it is possible to detect disordered characters with high accuracy, it is possible to obtain a highly reliable disorderly detection device.

本発明の乱丁検知装置によれば、前記基準画像取得手段は、前記撮像手段により取得した紙面画像の一部を切り取った対象画像について前記基準画像適否判定手段により適否判定を行わせ、該適否判定により前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定した場合には、該対象画像を基準画像として記憶する一方で、前記適否判定による乱丁検知の基準画像として前記対象画像を適していないと判定した場合は、前記紙面画像の別の一部を切り取って、該切り取った対象画像が前記基準画像として適しているか否か改めて判定する。これにより、紙面画像の一部を切り取った対象画像が基準画像として適していると判定されなかった際、基準画像取得手段が、乱丁検知に適した基準画像が取れるまでその画像中の別部分の取得を自動的に繰り返すので、自動的に乱丁検知に適した基準画像を取得することができる。   According to the randomness detection device of the present invention, the reference image acquisition unit causes the reference image suitability determination unit to perform suitability determination on a target image obtained by cutting a part of the paper image acquired by the imaging unit, and the suitability determination is performed. If it is determined that the target image is suitable as a reference image for irregularity detection, the target image is stored as a reference image, while the target image is not suitable as a reference image for irregularity detection by the suitability determination. Is determined, another part of the paper image is cut out, and it is determined again whether or not the cut target image is suitable as the reference image. As a result, when it is determined that the target image obtained by cutting out a part of the paper image is not suitable as the reference image, the reference image acquisition unit detects another part of the image until the reference image suitable for detecting the disorder is obtained. Since the acquisition is automatically repeated, it is possible to automatically acquire a reference image suitable for detecting disorder.

本発明の乱丁検知装置によれば、前記基準画像取得手段は、前記紙面画像の中央若しくはそれに近い部分を優先して、該紙面画像から前記対象画像を切り取るので、撮像手段で撮影した際、その周囲はゆがんで撮影される懸念があるが、画像のゆがみの少ない中央若しく中央寄りの部分を対象画像として適用することができるので、ゆがみの少ない対象画像を用いることで乱丁検知を高精度に行うことが可能となる。   According to the randomness detection device of the present invention, the reference image acquisition unit preferentially cuts the target image from the paper image in preference to the center of the paper image or a portion close thereto. Although there is a concern that the surroundings will be distorted, it is possible to apply a center or a part closer to the center where the image is less distorted as the target image. Can be done.

本発明の乱丁検知装置によれば、基準画像取得手段は、前記撮像手段により取得された画像を表示するモニタと、該モニタに表示された前記紙面画像の一部分をユーザが指定して、該指定した一部分の画像を対象画像として記憶するユーザ指定手段とを有し、前記基準画像適否判定手段は、前記対象画像について適否判定を行い、該適否判定によって乱丁検知の基準画像として前記対象画像が適していると判定した場合には、該対象画像を基準画像として前記基準画像取得手段に記憶する一方で、乱丁検知の基準画像として前記対象画像が適していないと判定した場合は、該対象画像を基準画像として前記基準画像取得手段に記憶することを禁止し、前記対象画像とは別の部分の画像を新たな対象画像として前記ユーザ指定手段が記憶するものであり、ユーザの指定によってモニタ上に表示された対象画像が、基準画像適否判定手段により乱丁検知に適しているかどうか判定され、適していない場合にはその画像が基準画像取得手段に記憶されることを禁止するので、ユーザが乱丁検知に適している部分であるとして一部の画像を任意に選択したとしても、乱丁検知に適していなければ、基準画像適否判定手段がユーザの選択した画像が基準画像として設定（記憶）されることを防ぐことができる。   According to the randomness detection device of the present invention, the reference image acquisition unit specifies a monitor for displaying the image acquired by the imaging unit, and a user specifies a part of the paper image displayed on the monitor. A user designating unit that stores a portion of the image as a target image, wherein the reference image suitability determination unit performs suitability determination on the target image, and the target image is suitable as a reference image for detecting disorder according to the suitability determination. If it is determined that the target image is not suitable as a reference image for disorder detection, the target image is stored in the reference image acquisition unit as a reference image. It is prohibited to store the reference image as the reference image in the reference image acquisition unit, and the user specifying unit stores an image of a part different from the target image as a new target image. The target image displayed on the monitor according to the user's designation is determined by the reference image suitability determination means to determine whether or not the target image is suitable for the detection of disorder, and if not, the image is stored in the reference image acquisition means. Therefore, even if a part of the image is arbitrarily selected as being a part suitable for the detection of disorder, if the image is not suitable for the detection of disorder, the reference image suitability determination unit determines that the image selected by the user is It can be prevented from being set (stored) as a reference image.

本発明の乱丁検知装置によれば、前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像に、特徴的部分が存在するか否かを判定するものである。これにより、適否判定の対象となりうる対象画像が、基準画像として適用できるものであるか否か判別することが可能となる。   According to the randomness detection device of the present invention, the reference image suitability determination unit determines whether or not a characteristic portion exists in the target image that is a target of suitability determination. This makes it possible to determine whether a target image that can be a target of suitability determination can be applied as a reference image.

本発明の乱丁検知装置によれば、前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像に対し所定の特徴を付加することにより特徴付加判定画像を生成し、該特徴付加判定画像と前記特徴の付加されていない前記対象画像の相似度を比較して相似度を算出し、該相似度が一定値を超えている場合には、相似度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定するので、所定の特徴を付加した特徴付加判定画像と対象画像との相似度に基づき、基準画像の判定を行うことができる。よって、例えば、一見文字や絵柄が多く見え、その分布が均一な対象画像を判定する際、目視では判定しにくい場合があるが、このような対象画像であっても不適であると正確に判別することができる。   According to the randomness detection device of the present invention, the reference image suitability determination unit generates a feature addition determination image by adding a predetermined feature to the target image that is a target of the suitability determination, and the feature addition determination image And the similarity of the target image to which the feature is not added is calculated, and when the similarity exceeds a certain value, the target image is determined as randomness as a similarity suitability determination method. Since it is determined to be suitable as a reference image for detection, the reference image can be determined based on the similarity between the feature addition determination image to which the predetermined feature is added and the target image. Therefore, for example, when determining a target image that looks a lot of characters and patterns and has a uniform distribution, it may be difficult to determine visually, but even such a target image is accurately determined as inappropriate. can do.

本発明の乱丁検知装置によれば、前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像の輝度分布の分散度合いが、一定値を超えている場合には、輝度分散度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定するので、輝度分布の分散度合いに基づき、対象画像が乱丁検知の基準画像として適しているか否かを判定することができる。よって、比較検証を行わず、対象画像の輝度から分散又は標準偏差を計算するだけで基準画像としているか否かを簡単に判別することができる。しかも、前記比較検証を行わずに済むので、基準画像として適しているか否かの判定処理を短時間で行うことが可能となる。   According to the randomness detection device of the present invention, the reference image suitability determination unit determines whether or not the brightness dispersion degree is appropriate when the degree of dispersion of the brightness distribution of the target image that is the target of the suitability determination exceeds a certain value. Since it is determined that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder, it is possible to determine whether the target image is suitable as a reference image for detecting disorder based on the degree of dispersion of the luminance distribution. Therefore, it is possible to easily determine whether or not the reference image is obtained by simply calculating the variance or standard deviation from the luminance of the target image without performing comparison verification. In addition, since it is not necessary to perform the comparison verification, it is possible to perform a determination process for determining whether or not the image is suitable as a reference image in a short time.

本発明の乱丁検知装置によれば、前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像を構成する画素のうち、輝度が基準値を超えている画素数と、超えていない画素数との割合が、一定の範囲内にある場合には、画素数適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定するので、輝度が基準値を超えている画素数と、超えていない画素数との割合が、一定の範囲内にあるか否かに基づき、対象画像が乱丁検知の判定基準画像として適しているか否かを判定することができる。しかも、前記比較検証を行わずに済むので、基準画像として適しているか否かの判定処理を輝度に基づく判定のみで行うので、その処理を短時間で行うことが可能となる。   According to the disorderly collation detection apparatus of the present invention, the reference image suitability determination unit includes the number of pixels whose luminance exceeds a reference value and pixels that do not exceed the reference image among the pixels constituting the target image that is a target of the suitability determination. When the ratio to the number is within a certain range, it is determined that the target image is suitable as the reference image for the disorderly detection as the pixel number appropriateness determination method. Therefore, the pixels whose luminance exceeds the reference value Whether or not the target image is suitable as a determination reference image for detecting disorder can be determined based on whether or not the ratio between the number and the number of pixels not exceeding is within a certain range. In addition, since it is not necessary to perform the comparison verification, the determination process for determining whether or not the image is suitable for the reference image is performed only based on the determination based on the luminance, so that the process can be performed in a short time.

本発明の乱丁検知装置によれば、前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像に対し所定の特徴を付加することにより特徴付加判定画像を生成し、該特徴付加判定画像と前記特徴の付加されていない前記対象画像の相似度を比較して相似度を算出し、該相似度が一定値を超えている場合に、相似度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定し、適否判定の対象となる前記対象画像の輝度分布の分散度合いが、一定値を超えている場合には、輝度分散度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定し、適否判定の対象となる前記対象画像を構成する画素のうち、輝度が基準値を超えている画素数と、超えていない画素数との割合が、一定の範囲内にある場合には、画素数適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の判定基準画像として適していると判定し、これら相似度適否判定方式、輝度分散度適否判定方式、又は画素数適否判定方式の内、複数の判定方式で前記対象画像の適否判定を行い、複数の判定方式により乱丁検知の判定基準画像として適していると判定された場合のみ、前記対象画像を基準画像として採用する。これにより、複数の判定方式で対象画像の判別を行うので、基準画像であるか否かを高い精度で判定することが可能となる。   According to the randomness detection device of the present invention, the reference image suitability determination unit generates a feature addition determination image by adding a predetermined feature to the target image that is a target of the suitability determination, and the feature addition determination image And the similarity of the target image to which the feature is not added is calculated, and when the similarity exceeds a certain value, the target image is detected as an irregularity as a similarity suitability determination method. If the dispersion degree of the luminance distribution of the target image that is the target of suitability determination exceeds a certain value, the target image is determined as a brightness dispersion suitability determination method. The ratio of the number of pixels whose luminance exceeds the reference value and the number of pixels that does not exceed the pixel constituting the target image to be determined as appropriate or not as a reference image for irregularity detection is determined. A certain range In the case of the above, it is determined that the target image is suitable as a determination reference image for disorder detection as a pixel number suitability determination method, and these similarity suitability determination method, luminance dispersion degree suitability determination method, or pixel number suitability determination Among the methods, the suitability determination of the target image is performed using a plurality of determination methods, and the target image is adopted as a reference image only when it is determined that the target image is suitable as a determination reference image for disordered detection by a plurality of determination methods. Thereby, since the target image is discriminated by a plurality of judgment methods, it can be judged with high accuracy whether or not it is the reference image.

本発明の乱丁検知装置によれば、前記特徴の付加されていない対象画像をモニタに表示することができるので、ユーザは対象画像に特徴の付加が適切になされているかを、モニタで視認して把握することができる。   According to the randomness detection device of the present invention, the target image to which the feature is not added can be displayed on the monitor, so that the user visually recognizes whether the feature is appropriately added to the target image on the monitor. I can grasp it.

以下、本発明を実施するための最良の形態としての実施例を図１〜図１１により以下に説明する。もちろん、本発明は、その発明の趣旨に反しない範囲で、実施例において説明した以外の構成のものに対しても容易に適用可能なことは説明を要するまでもない。   Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to FIGS. Needless to say, the present invention can be easily applied to configurations other than those described in the embodiments without departing from the spirit of the invention.

図１は丁合装置を示す概略構成図、図２は、丁合装置に構成された光拡散筒で、載置された用紙が位置ずれしないように保持された状態を示す構成図、図３は丁合装置に構成される乱丁検知装置を示すブロック図である。   FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a collating apparatus, FIG. 2 is a configuration diagram showing a state in which a placed paper is held so as not to be displaced by a light diffusion cylinder configured in the collating apparatus, and FIG. FIG. 3 is a block diagram showing a disorderly collation detection device configured in a collation device.

図１に示すように、丁合装置１には、縦一列に並設された給紙台たる給紙棚２、給紙棚２に積載された用紙束Ｐから、用紙を１枚ずつ分離させ取り出す、各給紙棚２に対応して設けられている給紙装置３を備え、ページごとに区分けして積載された印刷が施された各用紙を各給紙棚２に積載しておき、これらを綴じて冊子が製造される際には、各給紙装置３で１枚ずつ分離して取り出した用紙を重ねて、綴じや製本等の処理を施す機器に供給されるようになっている。   As shown in FIG. 1, the collating apparatus 1 separates sheets one by one from a sheet feeding shelf 2 that is a sheet feeding table arranged in a vertical row and a sheet bundle P stacked on the sheet feeding shelf 2. A sheet feeding device 3 is provided corresponding to each sheet feeding shelf 2 to be taken out, and each sheet on which printing has been carried out divided into pages is loaded on each sheet feeding shelf 2. When a booklet is manufactured by binding them, the sheets separated and taken out one by one by each paper feeding device 3 are stacked and supplied to a device that performs processing such as binding and bookbinding. .

給紙装置３には、ページを間違えて積載したり、用紙の表裏を逆に積載してしまったり、前後方向を間違えて積載したまま給紙を行うと、不良ページが混入する、いわゆる乱丁の発生を検知する乱丁検知装置１０が構成されており、この乱丁検知装置１０には、撮像手段たるＣＣＤカメラ（以下、カメラと称す）１１、被写体たる用紙に光を照射するための光源としてのＬＥＤ発光手段１２、ＬＥＤ発光手段１２の光源を拡散させる光拡散筒１３を備え、この光拡散筒１３は、図２に示すように、載置された用紙が機器の振動等に伴い位置ずれしてしまうことを上方から押圧して抑止する振動抑制機能を有している。   When the paper is loaded in the paper feeding device 3 with the wrong page, the paper is loaded upside down, or the paper is fed with the paper loaded in the wrong front / rear direction, defective pages are mixed. An irregularity detecting device 10 that detects occurrence is configured. The irregularity detecting device 10 includes a CCD camera (hereinafter referred to as a camera) 11 that is an imaging unit, and an LED that serves as a light source for irradiating light on a sheet that is a subject. The light diffusing cylinder 13 for diffusing the light source of the light emitting means 12 and the LED light emitting means 12 is provided. As shown in FIG. 2, the light diffusing cylinder 13 is shifted in position due to the vibration of the device or the like as shown in FIG. It has a vibration suppression function that suppresses this by pressing from above.

ここで、図３に基づき、乱丁検知装置１０の概略構成について説明する。乱丁検知装置１０には、同図に示すように、給紙棚２に積載された用紙束から１枚ずつ取り出される用紙の印刷面の一部としての紙面画像を撮像する前述したカメラ１１、このカメラ１１の動作制御を行うカメラ制御部１４、乱丁検知装置１０の構成された給紙装置３の全体を制御する給紙装置用ＣＰＵ１５、カメラ１１で撮像された紙面画像の一部である対象画像が、後述する、相似度適否判定方式、輝度分散度適否判定方式、画素数適否判定方式を用いて、乱丁検知の基準画像として適しているものか否か判定する基準画像適否判定手段１６、各給紙棚２に配設された用紙の紙面画像の一部を基準画像と比較して乱丁の有無を検知する乱丁検知手段１７、基準画像適否判定手段によって乱丁検知の基準画像として適していると判定された対象画像を、基準画像として取得・記憶する基準画像取得手段１８、カメラ１１により撮像された画像を表示するモニタ１９、モニタ１９に表示された紙面画像の一部分をユーザが指定して、この指定した一部分の画像を対象画像とするユーザ指定手段２０等を備える。なお、ここで本実施例のおける、「紙面画像」「対象画像」「基準画像」を定義付けると、「紙面画像」は用紙の一部をカメラ１１が撮像した全範囲（５１２×５１２ドット）をさし、「対象画像」は紙面画像の一部であって、基準画像として適しているか否かを判定する判定対象の画像（１２８×１２８ドット）をさし、「基準画像」は基準画像適否判定手段で乱丁検知の基準画像として適していると判定された対象画像を取得し、記憶したもの（１２８×１２８ドット）をさすもので、「基準画像」はあくまで適否判定を行った後に記憶されて初めて存在し得るものとなる。   Here, based on FIG. 3, the schematic structure of the randomness detection device 10 will be described. As shown in the figure, the irregularity detecting device 10 includes the above-described camera 11 that captures a paper surface image as a part of the printing surface of the paper that is taken out one by one from the paper stack stacked on the paper feed shelf 2. A camera control unit 14 that controls the operation of the camera 11, a CPU 15 for a sheet feeding device that controls the entire sheet feeding device 3 including the disorder detection device 10, and a target image that is a part of a paper image captured by the camera 11 However, reference image suitability judging means 16 for judging whether or not it is suitable as a reference image for detecting disorder using a similarity suitability judgment method, luminance dispersion suitability judgment method, and pixel number suitability judgment method, which will be described later, It is suitable as a reference image for detecting disorder by means of the tamper detection means 17 for detecting the presence or absence of tampering by comparing a part of the paper image of the paper disposed in the paper feed shelf 2 with the reference image. Judged The reference image acquisition means 18 for acquiring and storing the elephant image as the reference image, the monitor 19 for displaying the image captured by the camera 11, and a part of the paper image displayed on the monitor 19 are specified by the user. User specifying means 20 or the like that uses a partial image as a target image is provided. Here, when “paper image”, “target image”, and “reference image” are defined in this embodiment, the “paper image” is the entire range (512 × 512 dots) in which a part of the paper is imaged by the camera 11. The “target image” is a part of the paper image and indicates an image (128 × 128 dots) to be determined for determining whether or not it is suitable as the reference image, and the “reference image” indicates whether the reference image is appropriate. This refers to the target image that is determined to be suitable as the reference image for detection of irregularity by the determination means and stored (128 × 128 dots). The “reference image” is stored only after the suitability determination is performed. Can only exist.

次に、カメラ１１で紙面画像を予め撮像して得られた対象画像が、基準画像として適しているか否かを判定する方法のひとつである相似度適否判定方式について図４により以下に説明する。なお、基準画像とカメラで撮像された紙面画像との比較は、丁合作業中に行われるものであり、相似度適否判定方式のほか、後述する輝度分散度適否判定方式及び画素数適否判定方式は、丁合作業を行う前に、丁合作業中で用いる基準画像を取得する段階で、その候補である対象画像が基準画像として適しているかどうかを判定する方法である。   Next, a similarity suitability determination method, which is one of methods for determining whether a target image obtained by capturing a paper image in advance with the camera 11 is suitable as a reference image, will be described with reference to FIG. Note that the comparison between the reference image and the paper image captured by the camera is performed during collation, and in addition to the similarity suitability judgment method, the luminance dispersion degree suitability judgment method and the pixel number suitability judgment method described later. Is a method for determining whether or not a candidate target image is suitable as a reference image at the stage of acquiring a reference image used in the collation work before performing the collation work.

（相似度適否判定方式）
図４（ａ）に示してある１０個（１段目から１０段目）の画像は、丁合装置１の１０個の給紙装置３のそれぞれで撮像された画像を１つずつ示しているものであり、具体的には、図４（ａ）では最上段最も左が給紙棚２の１段目、その右側が２段目、さらにその右側が３段目、さらにその右（最上段最も右側）が４段目、次に中段最も左が５段目・・・の順になっており、最下段の左から２個目が１０段目に相当する。図４（ａ）ではそれぞれの給紙装置で得られた対象画像を表示したもので、図４（ｂ）はそれぞれの対象画像に特徴を付加した特徴付与判定画像を示している。 (Similarity suitability judgment method)
The ten images (from the first stage to the tenth stage) shown in FIG. 4A indicate one image captured by each of the ten sheet feeding apparatuses 3 of the collating apparatus 1. Specifically, in FIG. 4 (a), the uppermost leftmost is the first level of the paper feed shelf 2, the right side is the second level, the right side is the third level, and the right side (the uppermost level). The rightmost) is in the order of the fourth stage, the leftmost in the middle is the fifth, and so on, and the second from the left in the bottom corresponds to the tenth. FIG. 4A shows target images obtained by the respective paper feeders, and FIG. 4B shows feature addition determination images in which features are added to the respective target images.

図４（ａ）に示した１０個の対象画像の各々に対して、所定の特徴を付与した特徴付加判定画像を生成する（図４（ｂ）に示した状態）と（なお、「所定の特徴」とは、対象画像に対し、黒い線を１本または数本入れたり、黒丸などの図形であって、これを対象画像に対して入れた後、特徴付加判定画像として使用するものである）、対象画像と特徴付加判定画像との正規相関値を後述する数式１で算出し（なお、この数式で実際に丁合装置の１段目から１０段目までについて、対象画像と特徴付加判定画像とを比較した事例が図６である）、これらの相似度を比較評価する。相関値は、比較したそれぞれの画像がどれだけ似ているか（相似度）を判断するパラメータであり、対象画像がほとんど濃淡の無い画像であれば、それに対して特徴を加えた特徴付加判定画像と比較すると、相関値が低くなる。一方、対象画像が特徴の多い（濃淡が多い）画像であれば、それに対して特徴を加えた特徴付加判定画像と比較すると、この判定画像においては相関値が高くなる（目視では、濃淡の多い画像に特徴を付与しても、付与前と付与後の違いがわかりにくい。相関値はこの視覚性を数値化したものである）。   For each of the ten target images shown in FIG. 4A, a feature addition determination image to which a predetermined feature is added is generated (the state shown in FIG. 4B) (in addition, “predetermined The “feature” is a figure such as one or several black lines or a black circle with respect to the target image, which is used as a feature addition determination image after being inserted into the target image. ), And a normal correlation value between the target image and the feature addition determination image is calculated by Equation 1 (to be described later) (Note that the target image and feature addition determination are actually performed for the first to tenth stages of the collation apparatus using this equation). FIG. 6 shows an example of comparison with an image), and the degree of similarity is comparatively evaluated. The correlation value is a parameter for determining how similar the compared images are (similarity). If the target image is an image having almost no shading, a feature addition determination image obtained by adding features to the target image In comparison, the correlation value is low. On the other hand, if the target image is an image with many features (a lot of shading), the correlation value is higher in this judgment image compared with the feature addition judgment image to which features are added (the visual appearance has a lot of shading). Even if a feature is added to an image, the difference between before and after it is difficult to understand.The correlation value is a numerical value of this visuality).

Figure 2009292088


なお、第１画像と第２画像を比較するとして、
ｆ（ｉ，ｊ）は第１画像の座標（ｉ，ｊ） （ｉ，ｊ）の画素の輝度、
ｓ（ｉ，ｊ）は第２画像の座標（ｉ，ｊ） （ｉ，ｊ）の画素の輝度、
ｆ，ｓの上にバーがついているのは、それぞれ第１，第２画像の全画素の輝度平均を示している。
相関値Ｒは、０から１の範囲で算出され、図６の縦軸における「１０％」はＲ＝０．１、「５０％」はＲ＝０．５、「１００％」はＲ＝１．０となる。
Figure 2009292088

As a comparison between the first image and the second image,
f (i, j) is the luminance of the pixel at the coordinates (i, j) (i, j) of the first image,
s (i, j) is the luminance of the pixel at the coordinates (i, j) (i, j) of the second image,
The bars on f and s indicate the average luminance of all the pixels of the first and second images, respectively.
The correlation value R is calculated in the range of 0 to 1, and “10%” on the vertical axis in FIG. 6 is R = 0.1, “50%” is R = 0.5, and “100%” is R = 1. .0.

また、相似度適否判定方式においては、「対象画像」と「特徴付加判定画像」の比較を行い、その結果得られた相関値が一定値を超えているか否かで、基準画像として適しているか否かを判定するが、図６の左側のグラフが図４における比較結果、図６の右側のグラフが図５における比較結果を示していることから、例えば、図４において、１から１０段目まですべての対象画像に特徴的部分を含む場合、図５は１０段分の対象画像のうちの一部（４，５，６，７，８段目）に、特徴的部分を含まない（真っ白な）画像がある場合が示される。よって、基準画像の適否判定方法として、一定値が＝６０％だとすると、一定値を下回る画像は、画像の中に絵柄が少ない、または無いことになり、乱丁検知に適していないことになる。よって、図６の左側のグラフでは１〜１０段目まですべて「ＯＫ」、右側では４，５，６，７，８段目はＯＫ、それ以外はＮＧとなる。すなわち真っ白な対象画像は基準画像としてＮＧと判定される。なお、変形例として、６０％〜９８％の範囲にあるものを「ＯＫ」とし、その範囲外のものをＮＧとする方法もあり、９８％を上回るものは、対象画像と特徴付加判定画像がほとんど一致していることになるので、対象画像が真っ黒である可能性があることから、９８％以上をＮＧとすることにより、真っ黒な対照画像が「ＯＫ」と判断されるのを避けることができる。   In addition, in the similarity suitability determination method, the “target image” and the “feature addition determination image” are compared, and whether the correlation value obtained as a result exceeds a certain value or not is suitable as a reference image. However, since the graph on the left side of FIG. 6 shows the comparison result in FIG. 4 and the graph on the right side of FIG. 6 shows the comparison result in FIG. 5, for example, in FIG. 5 includes a characteristic part in all the target images until FIG. 5 does not include a characteristic part (pure white) in a part (fourth, fifth, sixth, seventh, and eighth stages) of the ten-stage target image. N) The case where there is an image is shown. Therefore, if the fixed value is 60% as the reference image suitability determination method, an image that is below the fixed value has little or no pattern in the image, and is not suitable for the detection of disorder. Therefore, in the graph on the left side of FIG. 6, all of the first to tenth stages are “OK”, on the right side, the fourth, fifth, sixth, seventh, and eighth stages are OK, and the others are NG. That is, the pure white target image is determined as NG as the reference image. As a modified example, there is a method in which “OK” is set for the range of 60% to 98% and NG is set for the range outside the range, and the target image and the feature addition determination image are set for those exceeding 98%. Since the target images may be completely black because they are almost the same, by setting 98% or more as NG, it is possible to avoid judging that the black control image is “OK”. it can.

また、前記相似度適否判定方式で生成した特徴付加判定画像等を、ユーザが見えるように、図４で示した特徴付加判定画像（図４（ａ））及び対象画像や、図６に示したグラフ等をモニタ１９で表示させ、視認可能にしても良く、特徴付加判定画像は対象画像と並べて表示すると対比し易くてよい。対象画像の濃淡が少なくて、例えば真っ黒な用紙の場合は、対象画像に黒い線を特徴として付与しても、付与前と付与後の画像がほぼ同一（変化が見られない）となるので、検知に適していると判断してしまうことになる。そこで、その場合には、特徴付加判定画像をモニタ１９に表示させることにより、ユーザはモニタ１９で適切に特徴が付与されているかどうかを確認できる。適切でなければ、線の位置、数、太さ、色（濃度）などを適宜変更できるようにすると良い。なお、相関値が９８％以上である場合に不適とされＮＧとなれば、真っ黒な画像は不適と判断される。しかし、対象画像が特徴を有して乱丁検知に適した画像であっても、特徴付加判定画像を生成する際に特徴を付与した箇所が対象画像の黒い部分と偶然一致した場合も不適とされてしまう。しかし特徴付加判定画像１９をモニタ１９に表示すれば、対象画像と特徴付加判定画像の相違を目視でも確認できるので、対象画像と特徴付加判定画像との完全一致を避けるように、付与する特徴を変更できる。   In addition, the feature addition determination image generated by the similarity suitability determination method and the like can be seen by the user, and the feature addition determination image (FIG. 4A) and the target image shown in FIG. A graph or the like may be displayed on the monitor 19 so as to be visible, and the feature addition determination image may be easily compared when displayed side by side with the target image. For example, in the case of a black paper with a low density of the target image, even if a black line is added to the target image as a feature, the image before and after the application is almost the same (no change is seen) It will be judged that it is suitable for detection. In this case, the feature addition determination image is displayed on the monitor 19 so that the user can confirm whether or not the feature is appropriately given on the monitor 19. If it is not appropriate, the position, number, thickness, color (density), etc. of the line may be changed as appropriate. Note that if the correlation value is 98% or higher and the result is NG, the black image is determined to be inappropriate. However, even if the target image has a feature and is suitable for detecting disorder, it is also unsuitable if the part to which the feature is added when the feature addition determination image is generated coincides with the black part of the target image by chance. End up. However, if the feature addition determination image 19 is displayed on the monitor 19, the difference between the target image and the feature addition determination image can be visually confirmed. Therefore, a feature to be added is avoided so as to avoid a perfect match between the target image and the feature addition determination image. Can change.

次に、対象画像を構成する各画素の輝度がどれくらいバラついているかを検証することにより、基準画像として適しているかどうかを判定する輝度分散度適否判定方式について図９及び図１０に基づき以下に説明する。なお、図９は、図１に示す給紙台たる給紙棚２の１段目から１０段目までの対象画像を示したものであり、図１０は、これらに対応する給紙装置番号を横軸に１から１０を付し、縦軸には標準偏差を示している。
いる。 Next, a luminance dispersion suitability determination method for determining whether or not each pixel constituting the target image is suitable as a reference image by verifying how much the luminance of each pixel varies will be described below with reference to FIGS. 9 and 10. To do. FIG. 9 shows the target images from the first stage to the tenth stage of the sheet feeding shelf 2 as the sheet feeding table shown in FIG. 1, and FIG. 1 to 10 are attached to the horizontal axis, and the standard deviation is shown on the vertical axis.
Yes.

（輝度分散度適否判定方式）
輝度分散度適否判定方式は、対象画像に濃淡が多い場合は輝度のバラツキが多くなることから、対象画像の輝度が、その平均値に対するバラツキがどれほどであるかを検証するものである。具体的には、対象画像を構成する各画素の輝度の分散、又は標準偏差を算出し、これが一定値を超えていると、乱丁検知に適していると判断する。
分散は下記の数式２で算出する。 (Luminance dispersion suitability determination method)
The luminance dispersion degree suitability determination method verifies how much the luminance of the target image varies with respect to the average value because the luminance variation increases when the target image has many shades. Specifically, the variance or standard deviation of the luminance of each pixel constituting the target image is calculated, and if this exceeds a certain value, it is determined that it is suitable for detecting disorder.
The variance is calculated using Equation 2 below.

Figure 2009292088
ｎ：対象画像を構成する画素の数
ｘ：輝度
ｘの上にバー：対象画像を構成する画素の輝度の平均
ｘｉ：ｉ個目の画素の輝度
標準偏差σを求める場合は、数式１で求められた分散σ２の平方根を求める。
Figure 2009292088
 n: number of pixels constituting the target image x: bar on luminance x: average luminance of pixels constituting the target image x i : when obtaining the luminance standard deviation σ of the i- th pixel, The square root of the obtained variance σ 2 is obtained.

前記標準偏差においては、一定値が２０を超えるものをＯＫ、２０未満のものをＮＧとした場合、給紙棚２の１，２，５，７，９段目はＯＫ、給紙台３，４，６，８，１０段目はＮＧとなる。すなわち、特徴の多い画像をＯＫ、少ない画像をＮＧとする。   In the standard deviation, if the constant value exceeds 20 and the value less than 20 is NG, the first, second, fifth, seventh and ninth stages of the paper supply shelf 2 are OK, and the paper supply table 3 The fourth, sixth, eighth and tenth stages are NG. That is, an image with many features is OK, and an image with few features is NG.

（画素数適否判定方式）
次に、対象画像を構成する各画素の輝度について、あるしきい値を定め、しきい値以上である画素数の割合がどれくらいであるか、を検証することにより、基準画像として適しているかどうかを判定する画素数適否判定方式について図９及び図１１に基づき以下に説明する。なお、図９は前述したように、図１に示す給紙装置３の１段目から１０段目までの対象画像を示したものであり、図１１は、これらに対応する給紙装置番号を横軸に１から１０を付し、縦軸にはしきい値未満の画素数の割合を示している。 (Pixel number suitability judgment method)
Next, whether or not it is suitable as a reference image by determining a certain threshold value for the luminance of each pixel constituting the target image and verifying the ratio of the number of pixels that are equal to or greater than the threshold value A method for determining whether or not the number of pixels is suitable will be described with reference to FIGS. 9 shows the target images from the first stage to the tenth stage of the paper feeding device 3 shown in FIG. 1 as described above, and FIG. 11 shows the paper feeding device numbers corresponding thereto. 1 to 10 are attached to the horizontal axis, and the ratio of the number of pixels less than the threshold is shown on the vertical axis.

画素数適否判定方式は、対象画像において、輝度がしきい値以上である有効画素数の全画素数に占める割合により、この対象画像が基準画像として適しているか否かを判断する方式である。   The pixel number suitability determination method is a method for determining whether or not the target image is suitable as a reference image based on the ratio of the number of effective pixels whose luminance is equal to or higher than a threshold in the target image to the total number of pixels.

また、画素数適否判定方式におけるしきい値は、画像を２値化するのに適したしきい値が良い。画像の２値化は、濃淡を有する画像の各画素について、輝度がしきい値を超えている画素を黒、しきい値未満の画素を白として白黒画像を得るものである。文字や絵柄に相当する部分のみを黒い画素として残すことができるように、適切なしきい値を定めることにより、このしきい値を超えている画素数の全画素数に対する割合によって、文字や絵柄に相当する部分がどれだけ存在するか、を判断できることになる。その割合が少なすぎると、文字や絵柄に相当する部分が少なく、特徴が無い、もしくは少ないので、乱丁検知に適していないことになる。また、多すぎると、文字や絵柄が多すぎて真っ黒に近くなり、これも特徴が無い、乱丁検知に適していないことになる。   Further, the threshold value in the pixel number appropriateness determination method is preferably a threshold value suitable for binarizing an image. In the binarization of an image, for each pixel of an image having light and shade, a black and white image is obtained by setting a pixel whose luminance exceeds a threshold value to black and a pixel having a luminance value less than the threshold value to white. By setting an appropriate threshold value so that only the part corresponding to the character or picture can be left as a black pixel, the ratio of the number of pixels exceeding this threshold to the total number of pixels is changed to the character or picture. It is possible to determine how much the corresponding part exists. If the ratio is too small, there are few parts corresponding to characters and patterns, and there are no or few features, so that it is not suitable for detecting disorder. Moreover, when there are too many, there are too many characters and patterns, and it will be almost black, and this also has the feature and is not suitable for the detection of disorderly characters.

しきい値の決定は、そのしきい値で２値化して文字や絵柄を黒く残すことができるようなしきい値を、対象画像ごとに求める。具体的なしきい値の決定方法は後述する。次に対象画像の全画素の輝度をしきい値と比較し、各画素の輝度が、しきい値以上である画素数と、しきい値未満である画素数との割合が所定範囲内（黒い部分が１０％以上〜３５％以下、より好ましくは黒い部分が１０％以上〜２５％以下）にあれば乱丁検知に適していると判断する。その一方で、特徴がない画像は、輝度が一定値以上（３６％以上）か、もしくは一定値以下（１０％未満）の、どちらかに偏るからである。よって、基準画像適否判定手段１６は、適否判定の対象となる対象画像を構成する画素のうち、輝度が基準値（しきい値）を超えている画素数と、超えていない画素数との割合が、一定の範囲内にある場合には、対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定する。   In determining the threshold value, a threshold value that can be binarized by the threshold value and leave a character or a pattern in black is obtained for each target image. A specific threshold value determination method will be described later. Next, the brightness of all the pixels of the target image is compared with a threshold value, and the ratio of the number of pixels where the brightness of each pixel is greater than or equal to the threshold value and the number of pixels less than the threshold value is within a predetermined range (black If the portion is 10% to 35%, more preferably, the black portion is 10% to 25%), it is determined that it is suitable for the detection of disorder. On the other hand, an image having no feature is biased toward either a certain value or more (36% or more) or a certain value or less (less than 10%). Therefore, the reference image suitability determination means 16 is a ratio of the number of pixels whose luminance exceeds the reference value (threshold value) and the number of pixels that does not exceed the reference value (threshold value) among the pixels constituting the target image that is the target of the suitability determination. However, if it is within a certain range, it is determined that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder.

前記しきい値未満の画素数の割合においては、一定値が２％を超えるものをＯＫ、２％未満のものをＮＧとする。すると、各給紙棚２に対応する、１，２，５，７，９段目はＯＫ、それ以外の３，４，６，８，１０段目はＮＧとなる。すなわち、特徴の多い画像をＯＫ、少ない画像をＮＧとすることができる。なお、しきい値は、下記数式３で算出する。   With respect to the ratio of the number of pixels less than the threshold value, a certain value exceeding 2% is OK, and a value less than 2% is NG. Then, the 1st, 2nd, 5th, 7th and 9th stages corresponding to each paper feed shelf 2 are OK, and the other 3rd, 4th, 6th, 8th and 10th stages are NG. That is, an image with many features can be OK and a few images can be NG. The threshold value is calculated by the following formula 3.

Figure 2009292088
ｔ：しきい値
ｇｇ：撮像画像（対象画像ではなく、撮像した全体の５１２×５１２ドットの画像）の中で、最も輝度が低い画素の輝度。
σ：対象画像（１２８×１２８ドット）の全画素の標準偏差
Figure 2009292088
 t: Threshold value gg: Luminance of the pixel with the lowest luminance in the captured image (not the target image but the entire captured 512 × 512 dot image).
σ: Standard deviation of all pixels of the target image (128 × 128 dots)

なお、前記数式３の考え方としては、撮像画像の最も輝度の低い画素の輝度を基準として、対象画像の輝度のバラツキである標準偏差を考慮した数値を足す。これによって、対象画像の特徴的部分が多い場合、標準偏差が大きくなってしきい値も大きくなり、その特徴的部分がしきい値未満になる。ｇｇを基準として６×σを足すことで、特徴的部分が多い場合には、確実にその特徴的部分がしきい値未満に収まるようになる。   Note that, as the concept of the mathematical formula 3, a numerical value that takes into account the standard deviation, which is a variation in luminance of the target image, is added on the basis of the luminance of the pixel with the lowest luminance of the captured image. Thus, when there are many characteristic parts of the target image, the standard deviation increases and the threshold value also increases, and the characteristic part becomes less than the threshold value. By adding 6 × σ based on gg, when there are many characteristic parts, the characteristic parts are surely kept below the threshold value.

また、特徴的部分が少ない場合は、標準偏差も小さくなるから、しきい値も小さくなり、特徴的部分も含めて対象画像のほとんどの部分がしきい値以上になる。したがって、そのしきい値未満の画素数の、全画素数に対する割合がどれくらいであるか、で、特徴的部分が多いか少ないかを判断することができる。なお、しきい値の決定方法はこの方法に限られず、公知の方法、例えば判別分析法などを用いても良い。   In addition, when there are few characteristic parts, the standard deviation is also small, so the threshold value is also small, and most parts of the target image including the characteristic part are above the threshold value. Therefore, it is possible to determine whether the number of characteristic parts is large or small based on the ratio of the number of pixels below the threshold to the total number of pixels. The method for determining the threshold value is not limited to this method, and a known method such as a discriminant analysis method may be used.

次に、上記した適否判定方式のうち、複数の適否判定方式を組み合わせて適否判定を行う方式の一動作例について以下に説明する。   Next, an operation example of a method of performing suitability determination by combining a plurality of suitability determination methods among the suitability determination methods described above will be described below.

先ず、カメラ１１で取得した紙面画像の一部（サイズは２５６×２５６ドット）の範囲内で、複数の対象画像を取得する。具体的には、紙面画像の一部に２５６×２５６ドットの範囲を画定し、この範囲内で１２８×１２８ドットの対象画像を縦方向、及び横方向に１６ドットずつずらしながらそれぞれ取得し、計６４個（縦８個×横８個）の対象画像を取得する。そして取得した６４個の画像それぞれについて画素数適否判定方式により第１の適否判定を行う。   First, a plurality of target images are acquired within a range of part of the paper image acquired by the camera 11 (size is 256 × 256 dots). Specifically, a 256 × 256 dot range is defined in a part of the paper image, and within this range, a 128 × 128 dot target image is acquired while shifting by 16 dots in the vertical and horizontal directions. 64 target images (8 vertical x 8 horizontal) are acquired. Then, the first suitability determination is performed for each of the obtained 64 images by the pixel number suitability determination method.

第１の適否判定の結果、輝度が一定値以下（２値化したときの黒い部分）である割合が所定範囲内（１０〜２５％）にあるもののうち、最もカメラ１１の画角の中心に近い（若しくは、中央）対象画像に対し、相似度適否判定方式による第２の適否判定を行う。   As a result of the first suitability determination, the ratio that the luminance is below a certain value (black portion when binarized) is within a predetermined range (10 to 25%), and is at the center of the angle of view of the camera 11 most. A second suitability determination is performed on the near (or center) target image by the similarity suitability determination method.

第２の適否判定の結果が、相似度適否判定方式による条件を満たしていれば、基準画像適否判定手段１６は、対象画像を基準画像として基準画像記憶部１８ａに記憶する。   If the result of the second suitability determination satisfies the condition based on the similarity suitability determination method, the reference image suitability determination means 16 stores the target image as a reference image in the reference image storage unit 18a.

一方、第２の適否判定の結果、相似度適否判定方式による条件を満たしていなければ、第１の適否判定の条件を満たした対象画像の近傍の対象画像が選択され、その対象画像に対し、相似度適否判定方式による第２の適否判定が行われ、第２の適否判定の条件を満たすまでこれらの動作が繰り返される。なお、撮像された対象画像は、その撮像範囲の端に近い部分は画像が、カメラ１１による撮像であることからゆがむので、ゆがみの少ない画像中心に近い部分を優先的に撮像して取得する。   On the other hand, as a result of the second suitability determination, if the condition according to the similarity suitability determination method is not satisfied, a target image in the vicinity of the target image satisfying the first suitability determination condition is selected, and for the target image, The second suitability determination by the similarity suitability determination method is performed, and these operations are repeated until the second suitability determination condition is satisfied. Note that the captured target image is distorted because the portion close to the end of the imaging range is an image captured by the camera 11, and therefore, the portion near the image center with little distortion is preferentially captured and acquired.

従って、先ず第１の適否判定で複数の対象画像をふるいにかけてから、次に、ゆがみの少ない対象画像を優先的に選択し、この選択した対象画像を、第２の適否判定することで、短時間でゆがみの少ない基準画像を得ることが可能となる。なお、さらに付言すれば、本実施例における第２の適否判定（相似度適否判定方式）は、第１の適否判定（画素数適否判定方式）に比べ、その処理時間を要するため、処理時間の少ない第１の適否判定を第２の適否判定（相似度適否判定方式）を行う前に行い、第１の適否判定にて複数の対象画像から好ましい画像をふるいにかけ候補を選出した後、時間を要する第２の適否判定を行うことで、対象画像が乱丁検知の基準画像として適しているか否かを短時間で判定することが可能となる。   Accordingly, first, a plurality of target images are screened in the first suitability determination, and then a target image with less distortion is preferentially selected, and the selected target image is subjected to a second suitability determination to shorten the target image. It is possible to obtain a reference image with little distortion over time. In addition, since the second suitability determination (similarity suitability judgment method) in this embodiment requires processing time compared to the first suitability judgment (pixel number suitability judgment method), the processing time A small amount of first suitability determination is performed before the second suitability determination (similarity suitability determination method), and after selecting a candidate from a plurality of target images and selecting candidates in the first suitability determination, time is set. By performing the necessary second suitability determination, it is possible to determine in a short time whether or not the target image is suitable as a reference image for detecting disorder.

上述した一動作例においては、画素数適否判定方式と相似度適否判定方式との二つの方式を適用して適否判定を行っているが、特にこの組み合わせで判定することに限定するものではなく、相似度適否判定方式、輝度分散度適否判定方式、画素数適否判定方式の内、これら複数の判定方式を適宜組み合わせて対象画像の適否判定を行えば、高精度で乱丁検知を行うことが可能となる。   In the above-described operation example, the suitability determination is performed by applying two methods of the pixel number suitability determination method and the similarity suitability determination method. However, the determination is not particularly limited to this combination. It is possible to detect disordered characters with high accuracy by determining the suitability of the target image by appropriately combining these multiple judgment methods among the similarity degree suitability judgment method, luminance dispersion degree suitability judgment method, and pixel number suitability judgment method. Become.

また、例えば細かい文字が多く均一に分布しているような画像は、メリハリが少ないので乱丁検知の照合には不向きであり、画素数適否判定方式では黒い部分の割合しか検証しないので、乱丁検知に適していると判定される可能性がある。しかし、相似度適否判定方式では、例えば線を１本付与しても画像の変化が少ないので、不適と判断され、全体の結果は不適となる。したがって、両者を併用することにより、よりよい基準画像をより確実に得ることができる。   Also, for example, an image with many fine characters distributed evenly is not suitable for collation detection because it has little sharpness, and only the proportion of black parts is verified by the pixel number suitability determination method. May be determined to be suitable. However, in the similarity suitability determination method, for example, even if one line is added, the change in the image is small, so that it is determined to be inappropriate, and the overall result is inappropriate. Therefore, a better reference image can be obtained more reliably by using both together.

次に、カメラ１１で撮像された紙面画像をモニタ１９に表示し、ユーザがモニタ１９に表示された紙面画像から、所望する紙面画像の一部を選択する手動取得方法について、図７、図８により以下に説明する   Next, a manual acquisition method in which the paper image captured by the camera 11 is displayed on the monitor 19 and the user selects a part of the desired paper image from the paper image displayed on the monitor 19 will be described with reference to FIGS. Explained below

先ず、カメラ１１で撮像した紙面画像を、図７に示すようにモニタ１９に表示する。次に、対象画像を指定するための枠ａで囲まれている部分を、マウスドラッグなどで動かし、適否判定を行いたい対象画像を選択（図８の枠ａ内）し、マウスクリックや決定ボタン等で選択した対象画像の決定を行う。   First, a paper image captured by the camera 11 is displayed on the monitor 19 as shown in FIG. Next, the part surrounded by the frame a for designating the target image is moved by dragging the mouse, etc., and the target image to be judged for suitability is selected (within the frame a in FIG. 8). The target image selected by the above is determined.

前記決定を行ったら、対象画像がユーザ指定手段２０に記憶され、この対象画像について、基準画像適否判定手段１６により適否判定が行われる。この際の適否判定は、画素数適否判定方式、相似度適否判定方式で行う。どちらの条件も満たせばＯＫとなり、どちらかの条件を満たさないのであればＮＧとなり、「ＯＫ」又は「ＮＧ」でその旨が、モニタ上に表示される。ユーザは、「ＮＧ」がモニタに表示された場合において、画像上で再び枠を移動させると、その移動先の部分が新たな対象画像として取得され、その画像が改めて適否判定される。そして、ユーザは「ＯＫ」が出るまで枠の移動を繰り返し、「ＯＫ」が表示されたら、「ＯＫ」の表示された対象画像が基準画像として基準画像取得手段１８に登録される。よって、ユーザは手動操作により、紙面画像の中央若しくはそれに近い部分を優先して、紙面画像から対象画像を切り取ることが可能であり、手動取得方法においては、適否判定は、適否判定を起動するための判定ボタンなどを押したりクリックしたりするのではなく、枠ａの移動が手動で停止されたら直ちに実施されるようにしても良く、また、ユーザが枠ａをドラッグしている間、常にＯＫ，ＮＧ表示をするようにしても良い。このような手動取得方法によれば、モニタ１９に表示された紙面画像から、ユーザが対象画像を指定することができるので、ユーザが特徴的な部分を意識して選択することができ、かつ選択ミスによって乱丁検知に不適な基準画像が記憶されることを防ぐことができる。   When the determination is made, the target image is stored in the user designating unit 20, and the target image is determined by the reference image suitability determining unit 16 for suitability. The suitability determination at this time is performed by a pixel number suitability determination method and a similarity suitability determination method. If either condition is satisfied, the result is OK. If either condition is not satisfied, the result is NG, and “OK” or “NG” is displayed on the monitor. When “NG” is displayed on the monitor and the user moves the frame again on the image, the movement destination portion is acquired as a new target image, and the image is determined again or not as appropriate. Then, the user repeatedly moves the frame until “OK” appears, and when “OK” is displayed, the target image on which “OK” is displayed is registered in the reference image acquisition means 18 as a reference image. Therefore, the user can manually cut the target image from the paper image by giving priority to the center of the paper image or a portion close thereto, and in the manual acquisition method, the suitability determination starts the suitability determination. It may be performed immediately after the movement of the frame a is manually stopped instead of pressing or clicking the determination button or the like, and is always OK while the user is dragging the frame a. , NG display may be performed. According to such a manual acquisition method, the user can specify the target image from the paper image displayed on the monitor 19, so that the user can select and recognize the characteristic part. It is possible to prevent a reference image that is not suitable for detecting a typographical error from being stored due to a mistake.

ここで、乱丁検知の順序を説明する。まず、丁合装置１をスタートさせる。次に、給紙動作が始まる前に、用紙束Ｐの最上位の用紙上面の紙面画像をカメラ１１で撮像する。次に、撮像した画像中に、２５６×２５６ドットのサーチ範囲を画定し、このサーチ範囲内で、１２８×１２８ドットの画像を取得して基準画像と比較し、相関値を得る。この相関値が一定値以上であれば、乱丁ではないと判定し、給紙動作を行って用紙を１枚取り出す。相関値が一定値以下であれば、サーチ範囲内で位置を１ドットずつずらして、再度１２８×１２８ドットの画像を得る。これを繰り返し、全サーチ範囲における比較が完了しても、相関値が一定値を超えることが全く無かった場合、乱丁としてエラーを発生し、装置を停止させる。   Here, the order of detection of disorder will be described. First, the collating apparatus 1 is started. Next, before the paper feeding operation starts, a paper surface image of the top surface of the uppermost paper in the paper bundle P is captured by the camera 11. Next, a 256 × 256 dot search range is defined in the captured image, and within this search range, an image of 128 × 128 dots is acquired and compared with a reference image to obtain a correlation value. If this correlation value is greater than or equal to a certain value, it is determined that there is no disorder, and a sheet feeding operation is performed to take out one sheet. If the correlation value is below a certain value, the position is shifted by 1 dot within the search range, and an image of 128 × 128 dots is obtained again. This is repeated, and even if the comparison in the entire search range is completed, if the correlation value never exceeds a certain value, an error is generated as a disorder and the apparatus is stopped.

丁合装置を示す概略構成図である。It is a schematic block diagram which shows a collation apparatus. 丁合装置に構成された光拡散筒で用紙が位置ずれしないように保持された状態を示す構成図である。It is a block diagram which shows the state with which the paper was hold | maintained with the light-diffusion cylinder comprised by the collation apparatus so that it might not position-shift. 丁合装置に構成される乱丁検知装置の概略構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the irregularity detection apparatus comprised in a collation apparatus. すべての対象画像に特徴的部分を含む場合の、特徴付加判定画像と特徴を付加していない画像を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the feature addition determination image and the image which has not added the feature in the case where a characteristic part is included in all the target images. 対象画像のうちの一部に、特徴的部分を含まない（真っ白な）画像がある場合の、特徴付加判定画像と特徴を付加していない画像を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the feature addition determination image and the image which has not added the feature in the case where there is an image that does not include a characteristic part (a white image) in a part of the target image. 対象画像と特徴付加判定画像との相関値を、各給紙棚ごとに算出した結果を示すグラフである。It is a graph which shows the result of having calculated the correlation value of a target image and the feature addition determination image for each paper feed shelf. モニタに紙面画像を表示した状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the state which displayed the paper surface image on the monitor. マウスドラッグなどで枠を移動させている状態を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the state which is moving the frame by mouse drag etc. 図１に示す給紙棚の１段目から１０段目までに対応する対象画像を示した説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing target images corresponding to the first to tenth stages of the sheet feed shelf shown in FIG. 1. 輝度分散度適否判定方式の標準偏差値を示すグラフである。It is a graph which shows the standard deviation value of a brightness | luminance dispersion degree appropriateness determination system. 画素数適否判定方式のしきい値未満の画素数の割合を示すグラフである。It is a graph which shows the ratio of the pixel number less than the threshold value of a pixel number suitability determination system.

符号の説明Explanation of symbols

２ 給紙台（給紙棚）
３ 給紙装置
１０ 乱丁検知装置
１１ カメラ（撮像手段）
１６ 基準画像適否判定手段
１７ 乱丁検知手段
１８ 基準画像取得手段
１９ モニタ
２０ ユーザ指定手段
Ｐ 用紙束 2 Paper feed tray (paper feed shelf)
3 Paper Feeding Device 10 Random Order Detection Device 11 Camera (Imaging Means)
16 reference image suitability determination means 17 disorder detection means 18 reference image acquisition means 19 monitor 20 user designation means P sheet bundle

Claims (10)

給紙台に積載した用紙束から用紙を１枚ずつ分離して取り出す給紙装置に設けられる乱丁検知装置であって、
前記給紙台に積載した用紙束から１枚ずつ取り出される用紙の印刷面の一部を撮像する撮像手段と、
該撮像手段で撮像された印刷面の一部である紙面画像の一部を基準画像として取得・記憶する基準画像取得手段と、
該基準画像取得手段に記憶された基準画像と前記撮像手段により１枚ずつ撮像された前記紙面画像の一部とを比較して、乱丁の有無を検知する乱丁検知手段と、
前記基準画像取得手段に前記基準画像として記憶される紙面画像の一部が、乱丁検知の基準画像として適しているか否かを判定する基準画像適否判定手段と、を備えたことを特徴とする乱丁検知装置。 A randomness detection device provided in a paper feeding device that separates and takes out paper one by one from a paper stack loaded on a paper feed tray,
Imaging means for imaging a part of a printing surface of a sheet taken out one by one from a bundle of sheets stacked on the sheet feeding table;
A reference image acquisition unit that acquires and stores a part of a paper image that is a part of a printing surface imaged by the imaging unit as a reference image;
Comparing the reference image stored in the reference image acquisition means with a part of the paper image taken one by one by the imaging means, and detecting the presence or absence of disorder.
Random characters characterized by comprising: reference image suitability determining means for determining whether a part of the paper image stored as the reference image in the reference image acquisition means is suitable as a reference image for detecting disorder. Detection device. 前記基準画像取得手段は、
前記撮像手段により取得した紙面画像の一部を切り取った対象画像について前記基準画像適否判定手段により適否判定を行わせ、
該適否判定により前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定した場合には、該対象画像を基準画像として記憶する一方で、
前記適否判定による乱丁検知の基準画像として前記対象画像を適していないと判定した場合は、前記紙面画像の別の一部を切り取って、該切り取った対象画像が前記基準画像として適しているか否か改めて判定することを特徴とする請求項１記載の乱丁検知装置。 The reference image acquisition means includes
For the target image obtained by cutting out a part of the paper image acquired by the imaging unit, the reference image suitability determination unit performs the suitability determination,
If it is determined by the suitability determination that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder, the target image is stored as a reference image,
If it is determined that the target image is not suitable as a reference image for detecting disorder in the suitability determination, another part of the paper image is cut out, and whether or not the cut target image is suitable as the reference image. 2. The randomness detection device according to claim 1, wherein the determination is made again. 前記基準画像取得手段は、前記紙面画像の中央若しくはそれに近い部分を優先して、該紙面画像から前記対象画像を切り取ることを特徴とする請求項２記載の乱丁検知装置。   3. The disorderly collation detection apparatus according to claim 2, wherein the reference image acquisition unit preferentially cuts the target image from the paper surface image by giving priority to a center of the paper image or a portion close thereto. 基準画像取得手段は、
前記撮像手段により取得された画像を表示するモニタと、
該モニタに表示された前記紙面画像の一部分をユーザが指定して、該指定した一部分の画像を対象画像として記憶するユーザ指定手段とを有し、
前記基準画像適否判定手段は、
前記対象画像について適否判定を行い、
該適否判定によって乱丁検知の基準画像として前記対象画像が適していると判定した場合には、該対象画像を基準画像として前記基準画像取得手段に記憶する一方で、
乱丁検知の基準画像として前記対象画像が適していないと判定した場合は、該対象画像を基準画像として前記基準画像取得手段に記憶することを禁止し、前記対象画像とは別の部分の画像を新たな対象画像として前記ユーザ指定手段が記憶することを特徴とする請求項１記載の乱丁検知装置。 The reference image acquisition means
A monitor for displaying an image acquired by the imaging means;
A user designating unit for designating a part of the paper image displayed on the monitor and storing the designated part of the image as a target image;
The reference image suitability determination means includes
Appropriateness determination for the target image,
When it is determined by the suitability determination that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder, the target image is stored as a reference image in the reference image acquisition unit,
When it is determined that the target image is not suitable as a reference image for detecting disorderly characters, it is prohibited to store the target image as a reference image in the reference image acquisition unit, and an image of a part different from the target image is used. 2. The disorderly collation detection apparatus according to claim 1, wherein the user designating unit stores a new target image. 前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像に、特徴的部分が存在するか否かを判定することを特徴とする請求項２ないし４の何れか１項に記載の乱丁検知装置。   5. The random order according to claim 2, wherein the reference image suitability determination unit determines whether or not a characteristic portion exists in the target image that is a target of the suitability determination. Detection device. 前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像に対し所定の特徴を付加することにより特徴付加判定画像を生成し、該特徴付加判定画像と前記特徴の付加されていない前記対象画像の相似度を比較して相似度を算出し、該相似度が一定値を超えている場合には、相似度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定することを特徴とする請求項５記載の乱丁検知装置。   The reference image suitability determination unit generates a feature addition determination image by adding a predetermined feature to the target image that is a target of suitability determination, and the feature addition determination image and the target to which the feature is not added Comparing the similarity of images and calculating the similarity, and when the similarity exceeds a certain value, it is determined that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder as a similarity determination method 6. The randomness detection device according to claim 5, wherein: 前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像の輝度分布の分散度合いが、一定値を超えている場合には、輝度分散度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定することを特徴とする請求項５記載の乱丁検知装置。   The reference image suitability determination means, when the degree of dispersion of the luminance distribution of the target image that is the target of the suitability determination exceeds a certain value, the target image is detected as randomness as a brightness dispersion suitability determination method. 6. The randomness detection device according to claim 5, wherein it is determined that the reference image is suitable. 前記基準画像適否判定手段は、適否判定の対象となる前記対象画像を構成する画素のうち、輝度が基準値を超えている画素数と、超えていない画素数との割合が、一定の範囲内にある場合には、画素数適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定することを特徴とする請求項５記載の乱丁検知装置。   The reference image suitability determination unit is configured such that a ratio of the number of pixels whose luminance exceeds a reference value and the number of pixels that does not exceed a certain value among pixels constituting the target image to be determined for suitability falls within a certain range. 6. The randomness detection apparatus according to claim 5, wherein the target image is determined to be suitable as a reference image for detecting disorder as a pixel number appropriateness determination method. 前記基準画像適否判定手段は、
適否判定の対象となる前記対象画像に対し所定の特徴を付加することにより特徴付加判定画像を生成し、該特徴付加判定画像と前記特徴の付加されていない前記対象画像の相似度を比較して相似度を算出し、該相似度が一定値を超えている場合に、相似度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定し、
適否判定の対象となる前記対象画像の輝度分布の分散度合いが、一定値を超えている場合には、輝度分散度適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の基準画像として適していると判定し、
適否判定の対象となる前記対象画像を構成する画素のうち、輝度が基準値を超えている画素数と、超えていない画素数との割合が、一定の範囲内にある場合には、画素数適否判定方式として、前記対象画像を乱丁検知の判定基準画像として適していると判定し、
これら相似度適否判定方式、輝度分散度適否判定方式、又は画素数適否判定方式の内、
複数の判定方式で前記対象画像の適否判定を行い、複数の判定方式により乱丁検知の判定基準画像として適していると判定された場合のみ、前記対象画像を基準画像として採用することを特徴とする請求項５に記載の乱丁検知装置。 The reference image suitability determination means includes
A feature addition determination image is generated by adding a predetermined feature to the target image to be subjected to suitability determination, and the similarity between the feature addition determination image and the target image to which the feature is not added is compared. When the similarity is calculated and the similarity exceeds a certain value, it is determined that the target image is suitable as a reference image for detecting disorder as a similarity suitability determination method,
When the dispersion degree of the luminance distribution of the target image that is the target of suitability determination exceeds a certain value, it is determined that the target image is suitable as a reference image for disorder detection as a brightness dispersion suitability determination method. And
If the ratio of the number of pixels whose luminance exceeds the reference value and the number of pixels that does not exceed the reference value among the pixels constituting the target image subject to the suitability determination is within a certain range, the number of pixels As the suitability determination method, it is determined that the target image is suitable as a determination reference image for disorder detection,
Among these similarity degree suitability judgment method, luminance dispersion degree suitability judgment method, or pixel number suitability judgment method,
Whether the target image is determined as appropriate by a plurality of determination methods, and the target image is adopted as a reference image only when it is determined that the target image is suitable as a determination reference image for irregularity detection by a plurality of determination methods. The randomness detection device according to claim 5. 前記特徴の付加されていない対象画像をモニタに表示することを特徴とする請求項６又は９記載の乱丁検知装置。
The disordered image detection apparatus according to claim 6 or 9, wherein the target image to which the feature is not added is displayed on a monitor.
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