JP2013111946A - Article inspecting device, article inspecting method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、印刷された用紙上の画像を読み取り、その画像の品位を判定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for reading an image on printed paper and determining the quality of the image.
従来、ＰＯＤ（Print On Demand）機等の印刷製本システムでは、用紙上に印刷された画像の品位が所望の品質となっているかを検査する仕組みが設けられている。この仕組みを持つシステムは検品システムと称され、一般的には、オフライン検品システムとインライン検品システムとが存在する。オフライン検品システムは、画像が印刷された用紙を一度、画像形成装置の外部に排出して、別途、その用紙の画像の品位を検査する検査装置を通す形態である。一方、インライン検品システムは、画像形成装置によって用紙上に印刷された画像データを、その画像形成装置の内部に設けられたセンサにより読み取り、印刷対象の画像データ（入稿画像データ）と比較することで検品を行うものである。 2. Description of the Related Art Conventionally, a printing bookbinding system such as a POD (Print On Demand) machine is provided with a mechanism for inspecting whether the quality of an image printed on paper has a desired quality. A system having this mechanism is called an inspection system, and generally there are an offline inspection system and an in-line inspection system. The off-line inspection system is a form in which a sheet on which an image is printed is once discharged to the outside of the image forming apparatus and is separately passed through an inspection apparatus that inspects the image quality of the sheet. On the other hand, the in-line inspection system reads image data printed on a sheet by an image forming apparatus using a sensor provided in the image forming apparatus and compares it with image data to be printed (submitted image data). Inspection is performed at
検品システムにおける検品処理では、画像形成装置により形成（印刷）された画像データの色に関する特徴情報と、オブジェクトの形状に関する領域属性情報という軽量化されたデータで検品を行うことが提案されている（例えば特許文献１）。また、特許文献１の検品システムを含む検品処理では、検品対象に対して適用するパラメータは１種類のパラメータセットとしている。
In the inspection process in the inspection system, it has been proposed to perform inspection with light weight data of feature information regarding the color of image data formed (printed) by the image forming apparatus and region attribute information regarding the shape of the object ( For example, Patent Document 1). Further, in the inspection process including the inspection system of
入稿される画像データとしては、表紙、裏表紙、目次、文字のみで構成される文書、写真・グラフィックを含む文書等、様々な種別（以下、文書種別）が存在する。また、このような文書は、複数のオブジェクトにより構成されている。入稿される画像データ（検品対象）をどのような基準で検品するかは、画像データを入稿したユーザ、或いは、文書種別やオブジェクトに依存する。例えば、表紙等に印刷する企業のロゴや商標上のマーク等は、画像の欠けなどがあってはならない。また、写真やグラフィックスを含む文書であれば、色味、彩度等がしっかりと表現されることが求められ、テキストのみで構成される文書であれば文字欠けのない印刷品位が求められる。 There are various types of image data to be submitted (hereinafter, document types) such as a front cover, a back cover, a table of contents, a document composed only of characters, a document including photographs and graphics, and the like. Such a document is composed of a plurality of objects. The criteria for inspecting the submitted image data (inspection target) depend on the user who submitted the image data, the document type, and the object. For example, a corporate logo printed on a cover or the like, a mark on a trademark, or the like must not have an image missing. In addition, if a document includes photographs and graphics, it is required that the color, saturation, and the like be expressed firmly, and if the document is composed only of text, a print quality with no missing characters is required.
上述した従来技術のように、入稿される画像データ或いはオブジェクトの検品基準を１種類のパラメータセットで統一しようとすると、入稿される画像データの文書種別、オブジェクトの属性を全て把握する必要がある。そして、設定するパラメータセットは、一番重視したい文書種別、或いはオブジェクトの属性に合わせた検品基準に設定される。このように厳しい基準に統一して検品処理を行うと、検品項目の増大、或いは検品項目の内容が過剰となり、検品システム或いは画像形成装置のシステム負荷を増大させることとなる。このようなシステム負荷の増大は、生産性を損ない、コスト増を招く可能性がある。 As in the above-described prior art, if it is intended to unify the inspection standards of submitted image data or objects with one type of parameter set, it is necessary to grasp all document types and object attributes of the submitted image data. is there. The parameter set to be set is set to an inspection standard that matches the document type or object attribute that is most important. If inspection processing is performed in accordance with such strict standards, the number of inspection items increases or the contents of inspection items become excessive, increasing the system load of the inspection system or image forming apparatus. Such an increase in system load may impair productivity and increase costs.
本発明の目的は、上記従来技術の問題点を解決することにある。 An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems of the prior art.
本発明の特徴は、検品対象の画像の種類に適合した処理パラメータを決定して、その処理パラメータに基づいて検品処理を実行することにより、検品処理の負荷の増大を抑えて好適な検品処理を行うことを可能にすることにある。 A feature of the present invention is that a processing parameter suitable for the type of image to be inspected is determined, and the inspection processing is executed based on the processing parameter, thereby suppressing an increase in the inspection processing load and performing a suitable inspection processing. It is in making it possible to do.
上記目的を達成するために本発明の一態様に係る検品装置は以下のような構成を備える。即ち、
原画像データに基づいて印刷が実行されたシートを読み取って読み取り画像データを生成する読み取り手段と、
前記原画像データと前記読み取り画像データとに基づいて印刷された画像の品位を判定する検品処理を実行する検品手段と、
前記原画像データで表わされる画像の種類を判別する判別手段と、
前記判別手段で判別した画像の種類に基づいて、前記検品処理に係る処理パラメータを決定する決定手段と、
前記決定手段で決定した処理パラメータに基づいて前記検品処理を実行するように前記検品手段を制御する制御手段と、を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, an inspection apparatus according to one aspect of the present invention has the following configuration. That is,
Reading means for reading the sheet on which printing has been performed based on the original image data and generating read image data;
Inspection means for executing inspection processing for determining the quality of a printed image based on the original image data and the read image data;
Discriminating means for discriminating the type of image represented by the original image data;
Determining means for determining a processing parameter related to the inspection processing based on the type of image determined by the determining means;
Control means for controlling the inspection means so as to execute the inspection processing based on the processing parameter determined by the determination means.
本発明によれば、検品対象の画像の種類に適合した処理パラメータを決定して、その処理パラメータに基づいて検品処理を実行することにより、検品処理の負荷の増大を抑えて好適な検品処理を行うことができる。 According to the present invention, by determining a processing parameter suitable for the type of image to be inspected and executing the inspection processing based on the processing parameter, a suitable inspection processing can be performed while suppressing an increase in the inspection processing load. It can be carried out.
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The following embodiments do not limit the present invention according to the claims, and all combinations of features described in the embodiments are not necessarily essential to the solution means of the present invention. .
図１は、本発明の実施形態に係る検品装置を含むシステムの構成例を示す図である。 FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a system including an inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
画像形成装置１０１は、各種入力データを処理して印刷（画像形成）を行う。検品装置１０２は、画像形成装置１０１から出力される印刷物（シート）を受け取って、その印刷物の印刷状況を検査する。フィニッシャ１０３は、検品装置１０２で検査された印刷物（用紙）を受け取って、ステイプルや製本等の後処理を行う。画像形成装置１０１は、ネットワークを介して外部のプリントサーバやクライアントＰＣ等と接続されている。本実施形態では、画像の印刷、印刷物の検品、フィニッシングまでを一貫して行うインライン検品方式に基づくシステム例を示している。
The
図２（Ａ）は、実施形態に係る画像形成装置１０１のプリンタ制御部の構成を説明するブロック図である。
FIG. 2A is a block diagram illustrating the configuration of the printer control unit of the
同図において、入力画像処理部２０１は、紙原稿等を、スキャナ等の画像読み取り装置で読み取ることにより得られた画像データに対して画像処理を行う。ＮＩＣ（Network Interface Card）及びＲＩＰ（Raster Image Processor）２０２は、ネットワークを介して受信した画像データ（主に、ＰＤＬデータ）を受信する。また画像形成装置１０１で得られた画像データや装置情報をネットワーク経由で外部に送信する。ＲＩＰ部は、外部のＰＣ等から受信したＰＤＬ（ページ記述言語）データを解読し、印刷や表示が可能なビットマップデータに展開する。
In FIG. 1, an input
入力画像処理部２０１或いはＮＩＣ及びＲＩＰ２０２から入力された画像データは制御部２０３に送られる。制御部２０３は、ＣＰＵ２１０がメモリ部２０４に格納されたプログラムを実行することにより、この画像形成装置１０１全体の動作を制御する。制御部２０３に入力された画像データは、一旦メモリ部２０４に格納されて一時的に保持され、必要に応じて呼び出される。出力画像処理部２０５は、画像データに対して印刷のための画像処理を施し、画像処理された画像データはプリンタ部２０６に送られて印刷される。プリンタ部２０６は、用紙を給紙し、出力画像処理部２０５から供給される画像データに従って用紙に画像を印刷する。こうして画像が印刷された用紙は検品装置１０２に送出される。操作部２０７は、ユーザにより操作され、種々の機能を選択したり、操作指示を行うために使用される。この操作部２０７は、表面にタッチパネルが設けられた液晶ディスプレイや、スタートキーやストップキー、テンキー等の各種キー等を配置したキーボード等を備えている。
Image data input from the input
また制御部２０３は、検品装置１０２との間で相互にデータをやり取りすることが可能であり、画像形成装置１０１で印刷した印刷物の検品の結果を受け取って、それを操作部２０７に表示することもできる。又、印刷物の検品の結果に基づいて、後段のフィニッシャ１０３に印刷物を供給するかどうかを制御することもできる。
Further, the
図２（Ｂ）は、本実施形態に係る検品装置１０２のハードウェア構成を説明するブロック図である。
FIG. 2B is a block diagram illustrating a hardware configuration of the
ＣＰＵ２２０は、ＲＯＭ２２１に記憶されたプログラムに従って、この検品装置１０２の動作を制御する。ＲＡＭ２２２は、ＣＰＵ２２０による制御処理時にワークメモリを提供し、各種データの一時保存に使用される。搬送機構２２３は、画像形成装置１０１で画像が形成された用紙を搬送し、検品センサ４０３（図４（Ｂ））により、その用紙に印刷された画像の品位を検査するための機構で、この構成は図４（Ａ）を参照して詳しく説明する。検品センサ４０３は、画像形成装置１０１で画像が形成された用紙上の画像の読み取りや、用紙の斜行検知に使用され、この構成は図４（Ｂ）を参照して詳しく後述する。制御部インタフェース２２４は、前述のプリンタ制御部の制御部２０３との間でデータのやり取りを行う。
The
図３は、実施形態に係る画像形成装置１０１のプリンタ部２０６の構成を説明する図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating the configuration of the
画像形成装置１０１は、スキャナ部３０１、レーザ露光部３０２、感光ドラム３０３、作像部３０４、定着部３０５、給紙／搬送部３０６、及び、これらを制御する図２で説明したプリンタ制御部を有している。スキャナ部３０１は、原稿台に置かれた原稿に対して照明を当てて原稿画像を光学的に読み取り、その像を電気信号に変換して画像データを作成する。レーザ露光部３０２は、画像データに応じて変調されたレーザ光などの光線を等角速度で回転する回転多面鏡（ポリゴンミラー）３０７に入射させ、反射走査光として感光ドラム３０３上に照射する。作像部３０４は、感光ドラム３０３を回転駆動して、その表面を帯電器によって帯電させ、レーザ露光部３０２によって感光ドラム３０３に静電潜像を形成する。そして、その静電潜像をトナーによって現像し、そのトナー像を用紙に転写し、その際に転写されずに感光ドラム３０３に残った微小トナーを回収する。このような一連の電子写真プロセスの現像ユニット（現像ステーション）を、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色に対応させて４連持つことで実現している。シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの順に並べられた４連の現像ユニットは、シアンステーションの作像開始から所定時間経過後に、マゼンタ、イエロー、ブラックの作像動作を順次実行していく。このタイミング制御によって、用紙上に色ずれのない、フルカラーのトナー像が転写される。本実施形態はカラープリンタを想定しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、白黒プリンタの場合にはブラックの現像ユニットのみが搭載される。
The
定着部３０５は、ローラやベルトの組み合わせによって構成され、ハロゲンヒータなどの熱源を内蔵し、作像部３０４によってトナー像が転写された用紙上のトナーを、熱と圧力によって溶解、定着させる。給紙／搬送部３０６は、用紙カセットやペーパーデッキに代表される用紙収納庫を一つ以上持っており、プリンタ制御部の指示に応じて用紙収納庫に収納された複数の用紙の中から一枚の用紙を分離して作像部３０４へ搬送する。給紙／搬送部３０６はまた作像部３０４でトナー像が転写された用紙を定着部３０５へ搬送する。前述の現像ステーションによって、各色のトナー像が転写され、最終的にフルカラーのトナー像が用紙上に形成される。また、給紙／搬送部３０６は、用紙の両面に画像形成する場合、定着部３０５を通過した用紙を、再度作像部３０４へ搬送する。
The fixing
図２のプリンタ制御部は、この画像形成装置１０１全体を制御する制御部２０３と通信し、その指示に応じて制御を実行する。また、前述のスキャナ部３０１、レーザ露光部３０２、作像部３０４、定着部３０５、給紙／搬送部３０６のそれぞれの状態を管理し、全体が調和を保って円滑に動作できるよう指示を行う。
The printer control unit in FIG. 2 communicates with the
図４（Ａ）は、実施形態に係る検品装置１０２の概略内部構成を示す機構図で、前述の図２（Ｂ）の搬送機構２２３に該当している。
FIG. 4A is a mechanism diagram illustrating a schematic internal configuration of the
画像形成装置１０１から供給された印刷済の用紙は、給紙ローラ４０１によって検品装置１０２に引き込まれる。その後、その用紙は搬送ベルト４０２で搬送され、搬送ベルト４０２の上方に位置している検品センサ４０３で、その用紙上の画像が読み取られ、その画像の良否が判定される。この判定結果は、前述の制御部２０３及びフィニッシャ１０３に送られる。この判定が行われた後に、用紙は排紙ローラ４０４により装置外に排出される。尚、ここでは図示しないが、検品センサ４０３は、両面印刷された用紙にも対応できるように搬送ベルト４０２の下側からも用紙上の画像を読み取ることができる構造であってもよい。
The printed paper supplied from the
図４（Ｂ）は、搬送ベルト４０２の上面図である。
FIG. 4B is a top view of the
ここで、検品センサ４０３は、図示したように搬送されてきた用紙４１０の全面の画像をライン毎に読み取るラインセンサである。尚、検品センサ４０３は、このようなラインセンサに限定されるものではなく、ディジタルカメラ等に使用されているエリアイメージセンサ等の撮像素子を用いても良い。つまり、搬送ベルト４０２上を搬送されてくる用紙４１０の画像を読み取ることが可能な装置或いは機構を持つものであれば良い。照明装置４１１は、検品センサ４０３が用紙４１０の画像を読み取る際に、その用紙４１０に光を照射する照明用の装置である。照明装置４１２は、用紙４１０が搬送ベルト４０２上を搬送される際に、用紙４１０の搬送方向に対して斜行しているかどうかを検知するための斜行検知用の照明装置である。この照射装置４１２は、搬送される用紙４１０に対して搬送方向の斜め方向から光を照射し、その光により用紙４１０の後端部にできる影の画像を検品センサ４０３で読み取って、搬送中の用紙に斜行が生じているか否かを検知する。
Here, the
検品センサ４０３で読み取られた用紙４１０の画像は電気信号に変換され、用紙の斜行補正などの補正処理が施される。尚、用紙の斜行補正処理は以下のような手法で行う。搬送ベルト４０２上を搬送される用紙４１０に対して、照射装置４１２によって光を照射した際にできる用紙端部の影を検品センサ４０３で読み取り、所定の角度との差分を検出する。
The image of the
図５（Ａ）は、用紙の斜行の検知及び判定を説明する図である。 FIG. 5A is a diagram for explaining detection and determination of skew of a sheet.
搬送ベルト４０２により搬送される用紙４１０は、その搬送方向に対して斜め方向で、且つ、搬送ベルト４０２に対して上方向に配置された照射装置４１２により照射される。この照射により、用紙４１０の後端部に影５０１が発生する。
The
この影５０１を検品センサ４０３で読み取る。こうして読み取られた影画像に対して、二値化及びエッジ検出処理等が行われ、その影画像の傾きが検出される。この際、傾き検知に用いられる用紙端部の影５０１は、用紙の搬送方向或いは用紙の搬送方向と直交する方向のいずれかを用いても良いし、両方を求めて平均を取るなどしても良い。この傾き検知については、例えば、検品センサ４０３で読み取られた画像データを二値化及びエッジ検出処理等を行った後の画像が図５（Ｂ）の場合、基準座標５１１を設定する。次に用紙端部の影５０１上に所定の始点座標５１２と終点座標５１３とを設定し、基準座標５１１と各座標とのそれぞれの相対座標を求める。
The
いま基準座標５１１の座標を（０，０）、始点座標５１２の座標を（３００，２４５）、終点座標５１３の座標を（２３５，８８５）とした場合、始点座標５１２と終点座標５１３の傾きθ（度）は、以下の式で求められる。 If the coordinates of the reference coordinates 511 are (0, 0), the coordinates of the start point coordinates 512 are (300, 245), and the coordinates of the end point coordinates 513 are (235, 885), the inclination θ between the start point coordinates 512 and the end point coordinates 513 (Degree) is calculated | required with the following formula | equation.
θ＝ｔａｎ−１｛（２３５−３００）／（８８５−２４５）｝
＝−１．０２３（度）
これにより用紙４１０は、その用紙の搬送方向に対して時計回り方向に１．０２３度傾斜していると検出される。
θ = tan-1 {(235-300) / (885-245)}
= -1.023 (degrees)
As a result, the
ここで検出された傾斜角度及び、その傾斜の回転方向情報を基に、検品センサ４０３で読み取られた画像データ全体に対して回転処理を行う。こうして回転処理が行われた画像データは、後段の検品処理時の比較対象データとなる。
Based on the detected tilt angle and the rotation direction information of the tilt, the entire image data read by the
図６は、検品装置を使用した検品処理を説明するフローチャートである。尚、図６において、Ｓ１０１、Ｓ１０２の処理は画像形成装置１０１で実行され、Ｓ１０３〜Ｓ１１０の処理は、検品装置１０２で実行される。
FIG. 6 is a flowchart for explaining inspection processing using the inspection apparatus. In FIG. 6, the processes of S101 and S102 are executed by the
また図７は、図６のフローチャートで示す処理の概要を説明する概念図である。 FIG. 7 is a conceptual diagram for explaining the outline of the processing shown in the flowchart of FIG.
図７において、７０１は入稿された画像データ（原画像データ）の一例を示しており、この画像データ７０１は、企業のロゴ（Logo表記）とタイトル（Title表記）とで構成されている。この画像データ７０１は、印刷出力を行うユーザが、紙情報として持ち込む形態や、電子データで入力する（例えばＰＤＬデータ）形態がある。紙情報で持ち込まれた場合、検品対象となる画像データは、画像形成装置１０１のスキャナ部３０１によってその紙を読み取ることにより電子データとして取り込まれる。７０２は、画像データ７０１の特徴点を示している。ここで、ロゴ表記、及びタイトル表記中の破線の四角で示す箇所が特徴点となる。これら特徴点は、入稿された画像データ７０１に含まれるエッジ情報等により抽出されるものであり、例えば符号７０３で示すように、文字（テキスト）の端部エッジ情報などが抽出される。この特徴点の抽出処理は、図６のＳ１０１で、入稿された画像データ７０１が得られた時点で行われる。
In FIG. 7,
次にＳ１０２に進み、画像形成装置１０１は、その入稿された画像データに基づいて用紙上に画像を印刷する。これにより図７の画像７０４が得られる。次にＳ１０３に進み、この印刷された画像７０４は、検品センサ４０３によって読み取られ、読み取り画像データとして画像データ７０５（図７）を得る。この画像データ７０５に対して、入稿された画像データ７０１に対して行った特徴点の抽出処理と同一の処理が行われる。画像データ７０５は、特徴点を示した状態図を示している。尚、この画像データ７０５は、搬送ベルト４０２により搬送される画像７０４を検品センサ４０３により読み取ったものであるため、原画像データ７０１との位置関係が保たれない可能性がある。従って、Ｓ１０４で、以降の検品処理における比較処理を精度良く行うため、画像データ７０２の特徴点と画像データ７０５の特徴点を照合して位置合わせを行う。この位置合わせ処理によって、原画像データ７０１が正しく印刷されているかを判定することが可能となる。図７の７０７は、位置合わせを行った後の画像データを示している。尚、前述の説明では、図５で示した搬送ベルト４０２上の用紙の斜行補正と、画像の特徴点を用いた位置合わせを別工程による処理として説明したが、本発明はこのような処理工程に限定されるものではない。つまり、特徴点を用いた位置合わせ処理の実施時に、用紙の斜行補正処理を併せて行うようにしても良い。
In step S102, the
次に図６のＳ１０５に進み、図７の画像データ７０２と画像データ７０７とを比較する。そしてＳ１０６で、画像データ７０２と画像データ７０７との差分演算により差分画像７０８を得る。次にＳ１０７に進み、その差分画像のヒストグラム７１０を求める。ここで差分画像７０８は、画像データ７０２と画像データ７０７の画素単位の比較によって得られる。原画像データ７０１が多値データ（例えば８ビット：０〜２５５レベル）である場合、検品センサ４０３で得られた画像データ７０７と完全に一致するのは難しい。これは、レベルが１だけ違ったものになっても不一致として扱われてしまうからである。このような差分が発生する要因としては、検品センサ４０３を構成する光学系の変動、読み取りデバイスの解像度／分解能等に依存する変動誤差等が挙げられる。
Next, the process proceeds to S105 in FIG. 6, and the
このため、検品処理における比較では、所定値を単位としてまず量子化処理を行い、量子化処理後の値を基に比較処理を行う。尚、量子化に関する詳細な説明は後述する。図７の差分画像７０８は、この量子化を実施した場合の差分画像を示しており、黒い四角で示した箇所７０９は、画像データ７０２と画像データ７０７とで差が存在する画素位置を示している。つまりここでは、４画素で不一致が発生していることを示している。
For this reason, in the comparison in the inspection process, the quantization process is first performed in units of a predetermined value, and the comparison process is performed based on the value after the quantization process. A detailed description of quantization will be described later. A
ヒストグラム７１０は、画像データ７０２と画像データ７０７の一致、不一致の数を表している。図６のＳ１０８では、不一致である画素数が閾値よりも多いか否かに応じて、検品の判定結果を求める。図７の例では、判定基準として閾値Ａを採用した場合、不一致の数は閾値Ａ未満であるため、検品結果として正常であると判定されてＳ１０９の処理に進む。こうしてＳ１０９では、検品結果に問題がなければ正常に印刷が実施されたものと判断し、印刷済の用紙を後段のフィニッシャ１０３に搬送する制御が行われる。しかし、検品判定基準として、閾値Ｂを採用した場合は、不一致の数は閾値Ｂを超えているため、検品結果がＮＧであると判定される。検品結果がＮＧと判定されると、印刷品位が基準を満たしていないためＳ１１０に進み、正常に印刷された用紙とは別の制御が行われる。例えば、検品結果がＮＧと判定された用紙のみを積載する排紙トレイ（ビン）へ搬送するように搬送切り替え制御が行われる。
A
尚、検品処理の対象となる画像データは、図７に示すようなものに限らない。 Note that the image data to be inspected is not limited to that shown in FIG.
図８（Ａ）〜（Ｆ）は、他の画像データの一例を示す図である。 8A to 8F are diagrams illustrating examples of other image data.
図８（Ａ）は、表紙の一例を示しており、図７に示す画像データ７０１と同一である。即ち、企業のロゴ、或いは商標等のマーク８０１と文書のタイトル８０２で構成されている。図８（Ｂ）は、テキスト８０３のみで構成される文書（画像データ）を示す。また図８（Ｃ）は、テキストと写真（グラフィック）８０４が混在する文書（画像データ）を示している。図８（Ｄ）は、テキストとグラフ８０５が混在する文書（画像データ）を示す。また図８（Ｅ）は、写真８０６のみで構成される文書（画像データ）を示し、文字等のエッジ情報（特徴点）が得にくい画像データである。図８（Ｆ）は裏表紙の構成を示しており、作成された日時、版数、企業のロゴや商標等のマーク８０７により構成される文書（画像データ）である。
FIG. 8A shows an example of a cover, which is the same as the
このように、検品処理の対象となる画像データの種別は多く、通常、検品処理のために入稿される画像データは、図８（Ａ）〜（Ｆ）に示すように様々な画像が混在しているため、全ての画像に対して検品基準を統一することは難しい。つまり、図７に示した閾値Ａや閾値Ｂを、検品処理対象の全画像に対して一律にするためには、検品処理対象の全画像の検品項目の内容、及び基準を精査し、それら基準の内、最も厳しい基準を適用する以外にない。このように検品基準を一律に厳しいものにすると、検品処理全体の精度は向上するが、システムの負荷の増大を招く。また、不要な検品項目を適用する画像が存在する場合もあるため、検品処理が非効率になってしまう。本実施形態は、この検品基準を適正なものに設定することを目的としている。以降の説明において、更に詳細に本実施形態の特徴を説明する。 As described above, there are many types of image data to be inspected, and image data that is usually submitted for inspection processing includes a mixture of various images as shown in FIGS. Therefore, it is difficult to unify inspection standards for all images. That is, in order to make the threshold A and threshold B shown in FIG. 7 uniform for all the images to be inspected, the contents and criteria of the inspection items of all the images to be inspected are scrutinized, Among them, there is nothing but to apply the strictest standards. If the inspection standards are made strictly strict in this way, the accuracy of the entire inspection process is improved, but the load on the system is increased. In addition, since there may be an image to which unnecessary inspection items are applied, the inspection processing becomes inefficient. The purpose of this embodiment is to set this inspection standard to an appropriate one. In the following description, the features of this embodiment will be described in more detail.
検品処理における検品項目は様々である。検品項目として例えば、解像度や、テキスト部の文字欠け、位置精度、色味（彩度）、印刷時の版ずれ（Ｃ版、Ｍ版、Ｙ版、Ｋ版のずれ）、印刷工程で付与されたゴミの印刷（印刷シミ）、不純物の付着等がある。そして、これら検品項目の内容は、検品対象の画像と密接な関係がある。例えば、企業のロゴが適正に印刷されているかの確認や、テキスト部の文字欠けの確認では、検品センサ４０３で読み取る解像度を上げた方が良い。更に、ロゴがカラー画像である場合は、色合い（以下、色味）の検査も重要な項目となる。一方、位置精度に関しては、それほど高精度で行わなくても良い場合がある。また図８（Ｅ）に示すようなカラー画像の全面写真であれば、色味の検査が重要項目となり、文字欠けの検品項目（及び検品処理）は不要なものとなる。このように、検品対象となる画像によって、重要となる検品項目と、それほど重視しなくても良い検品項目が存在する。
There are various inspection items in the inspection process. As inspection items, for example, resolution, missing characters in the text part, positional accuracy, color (saturation), misregistration at the time of printing (deviation of C plate, M plate, Y plate, K plate), given in the printing process Such as printing of dust (printing spots) and adhesion of impurities. The contents of these inspection items are closely related to the image to be inspected. For example, it is better to increase the resolution read by the
本実施形態は、図８（Ａ）〜（Ｆ）で示した画像の種別に応じて、適正な検品項目を適用するものである。例えば、原画像データがＰＤＬ（ＰＤＦ：Portable Document Formatを含む）で記述されている場合、その画像データのフォーマットにより、その画像データの種別が何であるかを知ることができる。つまり、原画像データに付与されている情報により、その画像の種別が判定できる場合は、その種別に応じた最適な検品項目、及び検品内容（検品項目の値）を適用する。また画像データがユーザにより紙情報として入稿される場合は、ユーザが操作部２０７を使用して、その画像データの種別を指定する。
In the present embodiment, appropriate inspection items are applied in accordance with the types of images shown in FIGS. For example, when the original image data is described in PDL (including PDF: Portable Document Format), the type of the image data can be known from the format of the image data. That is, when the type of the image can be determined based on the information added to the original image data, the optimum inspection item and inspection content (value of the inspection item) according to the type are applied. When image data is submitted as paper information by the user, the user uses the
図９は、実施形態に係る画像形成装置１０１の操作部２０７により原稿の種別を設定する画面例を示す図である。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a screen for setting a document type by the
９０１は、原画像データを頁単位で指定する画面例を示す。原画像データに表紙が含まれる場合、ユーザは、表紙の欄の「有り」を選択する。また、表紙に該当する画像データの検品項目を、より詳細に設定する場合、表紙に該当するメニューを開くボタン９１０を押下する。このボタン９１０が押下されると、表紙の詳細設定を行う画面９０２が表示される。ここで、表紙にロゴがある場合はロゴ欄のを「有り」を選択し、更に、そのロゴがカラーである場合は「カラー」を指定する。またユーザが、そのロゴに対する検品項目を重視するか否かを設定する場合は、ボタン９１１を押下することにより、ロゴに対する検品項目を重視するか否かを選択する画面９０３を表示させる。ここでロゴを重視する場合は図９のように「重視」を選択する。
次に、別の種別に関する設定方法を説明する。図９の画面９０１において、原画像データの種別として裏表紙が存在する場合は、裏表紙の欄の「有り」を選択する。また裏表紙に該当する頁数を指定する。図９では３８頁が設定されている。以下、同様に、イラストのみで構成される画像がある場合、或いは写真のみで構成される画像がある場合等の設定を行う。尚、裏表紙の設定、或いはイラストのみで構成される画像においても、サブ画面を表示して、より詳細な設定ができるものとする。また図９の画面９０１においては、頁を指定する単位を１頁単位として表したが、これに限定されるものではない。つまり、検品装置１０２に対して、検品処理を行わせる画像構成（表紙、目次、裏表紙、全面写真、全面テキスト等）を指定できるものであれば、いかなる構成であっても良い。また頁の指定においても、同一の種別の画像が複数頁続く場合は、先頭頁と終了頁だけを指定するようにしても良い。また、操作部２０７のデバイスの特徴を最大限に活かすことのできる画面構成、メニュー設定としても良い。
Next, a setting method related to another type will be described. In the
尚、上記説明では、表紙、テキスト文書、裏表紙といった画像の種別を例に説明したが、検品項目及び検品項目の内容の適正化は画像の種別のみに限定されるものではない。例えば、原画像データ７０１がＰＤＬで記述された画像データであれば、その画像そのものを構成するオブジェクト（テキスト、グラフィックス、細線等）の情報が存在する。このため、ＰＤＬに付与されているオブジェクト情報を解読し、その解読した情報に基づいて、オブジェクト毎に適正な検品項目を適用しても良い。例えば、テキストに該当するオブジェクトであれば、「文字欠け」の品位が重点となる検品項目を適用する。尚、原画像データの全てに対して、オブジェクト単位で検品項目を適用するのは必須ではない。つまり、原画像データの種別との相関に応じて検品項目を適用する。例えば、検品項目の内容を重視する種別が表紙、及び、テキスト文書であれば、該当する種別の画像にのみ、オブジェクト単位で検品項目を適用して精査する。
In the above description, the types of images such as the front cover, text document, and back cover have been described as examples. However, the optimization of the inspection item and the content of the inspection item is not limited to the image type. For example, if the
次に、検品項目の内容に関して説明する。図１０は、企業のロゴ部分の検品項目の一例として「解像度」を説明するための図である。 Next, the contents of the inspection item will be described. FIG. 10 is a diagram for explaining “resolution” as an example of the inspection item of the logo portion of the company.
ここで検品の対象となる文書（画像）は「Ｌｏｇｏ」であり、大文字「Ｌ」の点線で示す下部を解像度６００ｄｐｉで読み取った場合と、解像度３００ｄｐｉで読み取った場合の読み取り画素の構成を示している。１００１は解像度６００ｄｐｉで読み取った画像データの１画素の大きさを示し、１００２は解像度３００ｄｐｉで読み取った画像データの１画素の大きさを示している。同図において、解像度６００ｄｐｉで読み取った画像データでは、文字「Ｌ」の下部に解像度６００ｄｐｉで３画素分の「欠け」１００４が発生している。従って、解像度６００ｄｐｉでの読み取りでは、検品ＮＧとして検出される可能性がある。しかし、解像度３００ｄｐｉで読み取った画像データでは、前述の「欠け」が発生している同一領域の読み取り値は、検品ＮＧとして認識されない値となる可能性がある。即ち、解像度６００ｄｐｉで「欠け」１００４が発生している領域に画素１００５が存在し、これが解像度３００ｄｐｉの画素１００３において、画素１００５と周囲の画素とが再現されている。これにより、その画素１００３の値が「欠け」として読み取られなくなる。つまり、ロゴを重視する場合、検品項目の内容としては、「高解像度で読み取る」ことが必要となる。従って、本実施形態に係る検品装置１０２では、表紙、或いは、原画像データに含まれるロゴの検品基準を高める場合、検品項目である、検品センサ４０３での読み取り解像度を、高解像度にすることが求められる。
Here, the document (image) to be inspected is “Logo”, and shows the configuration of the read pixel when the lower part indicated by the dotted line of the capital letter “L” is read at a resolution of 600 dpi and when read at a resolution of 300 dpi. Yes.
次に、原画像データと検品センサ４０３により読み取られた画像データとの比較時に行われる量子化処理に関して説明する。
Next, a description will be given of the quantization process performed when comparing the original image data with the image data read by the
図１１（Ａ）〜（Ｆ）は、実施形態に係る量子化処理を説明する図である。 FIGS. 11A to 11F are diagrams for explaining the quantization processing according to the embodiment.
図１１（Ａ）は、画像データが白黒で構成される場合の原画像データの３つの画素（画素Ａ、画素Ｂ、画素Ｃ）レベルの例を示す。また図１１（Ｃ）は、検品センサ４０３により読み取られた画像データの３つの画素（画素Ａ、画素Ｂ、画素Ｃ）レベルの例を示す。理想的には、図１１（Ａ）と図１１（Ｃ）に示す各画素のレベルは同じになるはずであるが、前述したように、検品センサ４０３による読み取り変動誤差により差分が発生する。例えば、画素Ａに関しては、原画像データよりも検品センサ４０３で読み取られた画素レベルの方が高くなっている。また画素Ｂ、画素Ｃに関しては、原画像データよりも、検品センサ４０３で読み取られた画素レベルの方が低くなっている。このように、検品センサ４０３で読み取られた画素レベルと、原画素データとでは差分が発生するため量子化処理が必要になる。
FIG. 11A shows an example of three pixel (pixel A, pixel B, and pixel C) levels of the original image data when the image data is composed of black and white. FIG. 11C shows an example of three pixel (pixel A, pixel B, and pixel C) levels of image data read by the
図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示す画素レベルを、それぞれ量子化ステップ「１０」及び量子化ステップ「２０」で量子化した場合のインディックスを示す。このインディックスは、量子化対象となる画素のレベルを量子化ステップで除算した商とする（剰余は切り捨てる）。尚、量子化処理の手法としては、剰余を参照して四捨五入する方法や、切り上げる方法も存在する。量子化処理の手法として、どのような方法を用いるかに関しては、量子化処理を行う画像の種別、或いはオブジェクトに適した方法を選択的に切り替えるようにしても良い。 FIG. 11B shows indexes when the pixel level shown in FIG. 11A is quantized in the quantization step “10” and the quantization step “20”, respectively. This index is a quotient obtained by dividing the level of the pixel to be quantized by the quantization step (the remainder is discarded). In addition, as a method of quantization processing, there are a method of rounding off with reference to a remainder and a method of rounding up. As a method of the quantization process, as to what method is used, the type of the image to be quantized or the method suitable for the object may be selectively switched.
図１１（Ｄ）は、図１１（Ｃ）に示す画素レベルを、それぞれ量子化ステップ「１０」及び量子化ステップ「２０」で量子化した場合のインディックスを示す。ここで図１１（Ｂ）と図１１（Ｄ）とを比較すると、量子化ステップ「１０」で量子化した場合のインディックスが画素Ｂにおいて互いに異なっている。従って、インディックスが一致した画素を白の四角、不一致した画素を黒の四角で示した場合、差分画像は図１１（Ｅ）で示すようになる。一方、量子化ステップ「２０」で量子化した場合のインディックス同士を比較すると、画素Ａ、画素Ｂ、及び画素Ｃでいずれも一致していることがわかる。従って、図１１（Ｅ）と同様に差分画像を表すと、量子化ステップ「２０」で量子化した場合の差分画像は図１１（Ｆ）のようになる。 FIG. 11D shows indexes when the pixel level shown in FIG. 11C is quantized in the quantization step “10” and the quantization step “20”, respectively. Here, when FIG. 11B is compared with FIG. 11D, the indexes when the pixel B is quantized in the quantization step “10” are different from each other. Accordingly, when pixels with matching indexes are represented by white squares and pixels with mismatched indexes are represented by black squares, the difference image is as shown in FIG. On the other hand, comparing the indexes when quantized in the quantization step “20”, it can be seen that the pixels A, B, and C all match. Therefore, when the difference image is represented in the same manner as in FIG. 11E, the difference image when quantized in the quantization step “20” is as shown in FIG.
このように、原画像データと検品センサ４０３で読み取った画像データとの比較では、量子化処理と、その量子化ステップが重要な要素となる。量子化ステップを粗く設定すると検品センサ４０３での読み取り誤差が吸収され、原画像データの画素と検品センサ４０３で読み取った画素との一致数は増加する。しかし、これは検品精度の点でみると、粗い検証項目となる。また量子化ステップを細かく設定すれば、原画像データと検品センサ４０３で読み取った画像データとの微小な差分を検出することが可能となり、検品精度が向上する。つまり、検品処理に適用する量子化ステップの値には、検品対象に応じて最適な値を適用することが求められる。
Thus, in the comparison between the original image data and the image data read by the
例えば、白い用紙上に黒の文字が印刷された画像種別の検品を行う場合は、検品センサ４０３が読み取る画像データは、「０」（或いは０近傍の値）と最大値（或いは最大値近傍）に集中する。この場合は、量子化ステップを粗くしても、量子化インディックスでの差分を発生させずに検品精度を高くすることができる。一方、用紙に下地がある場合や、グラデーション画像のような種別の画像を検品する場合は、検品精度を高めるためには、量子化ステップを細かく設定しなければならない。
For example, when performing inspection of an image type in which black characters are printed on white paper, the image data read by the
次に、検品対象の画像データがカラー画像データである場合の量子化ステップに関して説明する。 Next, the quantization step when the inspection target image data is color image data will be described.
図１２（Ａ）〜（Ｆ）は、実施形態に係るカラー画像データの場合の量子化処理を説明する図である。 12A to 12F are diagrams for describing quantization processing in the case of color image data according to the embodiment.
図１２（Ａ）は、原画像データの３つのカラー画素（画素Ａ、画素Ｂ、画素Ｃ）レベルを示す。また図１２（Ｃ）は、検品センサ４０３で読み取った画像データのカラー画素（画素Ａ、画素Ｂ、画素Ｃ）レベルを示す。図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）に示す画素レベルを、それぞれ量子化ステップ「５」及び量子化ステップ「１０」で量子化した場合のインディックスを表している。また図１２（Ｄ）は、図１２（Ｃ）に示す画素レベルを、それぞれ量子化ステップ「５」及び量子化ステップ「１０」で量子化した場合のインディックスを示す。ここで図１２（Ｂ）と図１２（Ｄ）とを比較すると、量子化ステップ「５」で量子化した場合のインディックスが、画素ＡのＧ成分、及び画素ＢのＲ成分において値が互いに異なっている。従って、インディックスが一致した画素を白の四角、不一致となった画素を黒の四角で示すと、差分画像は図１２（Ｅ）のようになる。
FIG. 12A shows three color pixel (pixel A, pixel B, and pixel C) levels of the original image data. FIG. 12C shows the color pixel (pixel A, pixel B, pixel C) level of the image data read by the
一方、量子化ステップ「１０」で量子化した場合の図１２（Ｂ）と図１２（Ｄ）のインディックスを比較すると、画素ＡのＧ成分のみが不一致となっている。これを図１２（Ｅ）と同様に差分画像で表すと、図１２（Ｆ）で示すような、量子化ステップ「１０」で量子化した場合の差分画像となる。 On the other hand, when the indexes of FIG. 12B and FIG. 12D when quantized at the quantization step “10” are compared, only the G component of the pixel A is inconsistent. When this is represented by a difference image as in FIG. 12E, it becomes a difference image when quantized in the quantization step “10” as shown in FIG.
このように原画像データがカラー画像データである場合、原画像データと検品センサ４０３で読み取った画像データとの比較では、量子化処理と、その量子化ステップが重要な要素となる。これは、画素を構成する成分（赤：Ｒ、緑：Ｇ、青：Ｂ）のいずれかのインディックスが異なるだけで、再現される色味が変わってしまうからである。従って、色味（彩度）を重視する画像データ（写真画像、グラフィクス画像）に対しては、量子化ステップを細かくしなければならない。
As described above, when the original image data is color image data, the quantization process and the quantization step are important elements in the comparison between the original image data and the image data read by the
一方、原画像データがカラー画像データであっても、量子化ステップをそれほど細かくしなくても良い場合もある。例えば、用紙上に再現される色数が少ないか、或いは限定される（例えば２色カラー：赤と黒）場合である。この場合、用紙上に再現されない色と再現される色の量子化ステップを変えるようにしても良い。また、用紙上に再現される色がパレットのように予め決められたＲ、Ｇ、Ｂの組み合わせによるものである場合、パレットを構成する各色成分のレベルの刻みに応じて量子化ステップを設定するようにすれば良い。つまり、検品対象の原画像データがカラー画像データである場合でも、その画像の種別に応じて量子化ステップを設定する。また図１２においては、画素Ａ、画素Ｂ、画素Ｃの各成分をＲ、Ｇ、Ｂとして表したが、カラー画像データの量子化処理は、このような色成分に限定されるものではない。例えば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）からなる色成分に好適な量子化ステップを適用するようにしても良い。さらにＲ、Ｇ、Ｂから、例えばＹ、Ｃｂ、Ｃｒといった輝度成分と色差成分に変換し、各成分に適合した量子化ステップを適合するようにしても良い。 On the other hand, even if the original image data is color image data, the quantization step may not be so fine. For example, the number of colors reproduced on the paper is small or limited (for example, two colors: red and black). In this case, the quantization step of the color that is not reproduced on the paper and the color that is reproduced may be changed. Further, when the color reproduced on the paper is a combination of R, G, and B determined in advance like a palette, the quantization step is set according to the step of each color component constituting the palette. You can do that. That is, even when the original image data to be inspected is color image data, the quantization step is set according to the type of the image. In FIG. 12, the components of the pixel A, the pixel B, and the pixel C are represented as R, G, and B. However, the quantization processing of the color image data is not limited to such color components. For example, a quantization step suitable for color components composed of cyan (C), magenta (M), yellow (Y), and black (K) may be applied. Furthermore, it is possible to convert from R, G, and B into luminance components and color difference components such as Y, Cb, and Cr, for example, so that the quantization step adapted to each component is adapted.
次に、画素の位置ずれマージンを検品項目とした場合に関して説明する。 Next, a case where the pixel misalignment margin is used as an inspection item will be described.
図１３は、原画像データと検品センサ４０３で読み取った画像データの拡大図である。
FIG. 13 is an enlarged view of the original image data and the image data read by the
図において、１３１０は、点線１３００で示す原画像データの部分を示し、１３１１，１３１２のそれぞれは、点線１３００で示す部分を検品センサ４０３で読み取った画像データを示している。各格子は、読み取り解像度に対応する画素を示している。ここで、１３０１は、文字「Ｌ」の部分の１つの特徴点を示す。原画像データと検品センサ４０３で読み取った画像データは、検品処理における比較のため、特徴点を基準に位置合わせが行われる。検品処理における比較において、理想的には、原画像データ１３１０と読み取った画像データ１３１１、或いは画像データ１３１０と読み取った画像データ１３１２とでは同一の画素位置となるはずである。しかしながら、検品センサ４０３の読み取り精度、或いは、用紙上への印刷誤差等によって、特徴点１３０１を基準としても厳密に一致しない場合がある。
In the figure,
例えば、印刷する際に、文字の幅が太くなる場合や、細くなる場合がある。また、文字の幅は同一でも、画素の位置がずれる場合もある。読み取り画像データ１３１１において、１３０２及び１３０３で示した画素は、原画像データ１３１０の同一位置の画素と異なることを示している。また、読み取り画像データ１３１２では、１３０４で示すエリアが、原画像データ１３１０に対して全体的に左にずれている。このように、原画像データ１３１０の画素に対して、検品センサ４０３による読み取り画像データの画素位置がずれる場合が存在する。高品位で印刷したい文書においては、この画素位置のずれは許容できないものとなる。
For example, when printing, the width of characters may be thick or thin. Moreover, even if the width of a character is the same, the pixel position may be shifted. In the read
一方、写真画像や大きなサイズのグラフィックス画像等の文書においては、このような用紙上における微小な画素位置ずれが許容できるものもある。従って、検品処理においては、画像の種別に応じた画素位置のずれの精度を適用することが重要となる。尚、本実施形態に係る画素位置ずれのマージンとは、原画像データの画素位置を基準とした許容量を示すものとする。例えば、位置ずれマージンを「２」とした場合は、読み取った画像データの画素位置が、原画像データの画素位置を基準に上下左右２画素の範囲内であれば許容することを示す。つまり、位置ずれマージンの数値が大きければ、それほど重視されない検品基準となり、小さければ厳しい検品基準となる。 On the other hand, some documents such as photographic images and large-sized graphics images can tolerate such minute pixel position deviation on the paper. Therefore, in the inspection process, it is important to apply the accuracy of pixel position shift according to the type of image. Note that the pixel position deviation margin according to the present embodiment indicates an allowable amount based on the pixel position of the original image data. For example, when the misalignment margin is set to “2”, it indicates that the pixel position of the read image data is allowed if it is within the range of two pixels in the vertical and horizontal directions with reference to the pixel position of the original image data. That is, if the numerical value of the misalignment margin is large, the inspection standard is not so important, and if it is small, the inspection standard is strict.
本実施形態では、ユーザが検品対象の画像を指定することが可能であり、また、原画像データがＰＤＬで記述されていれば、検品対象の画像の種別を認識することが可能である。従って、ユーザが求める検品基準、或いは種別に応じた検品基準を自動的に設定することが可能となる。つまり、ユーザによって指定された原画像の種別、或いは、ＰＤＬに付与されている情報に応じて、読み取り解像度や量子化ステップ、更には、画素位置ずれマージンを適用する。これにより、システムの負荷を増大させることなく、検品精度を保つことが可能になる。 In the present embodiment, the user can specify an image to be inspected, and if the original image data is described in PDL, the type of the image to be inspected can be recognized. Therefore, it is possible to automatically set the inspection standard required by the user or the inspection standard corresponding to the type. That is, according to the type of the original image designated by the user or the information given to the PDL, the reading resolution, the quantization step, and the pixel position deviation margin are applied. This makes it possible to maintain inspection accuracy without increasing the system load.
図１４は、本実施形態に係る概念図を示す図である。尚、図１４において、図７に示した構成と同一であるものには同じ符号を付与している。 FIG. 14 is a diagram illustrating a conceptual diagram according to the present embodiment. In FIG. 14, the same reference numerals are given to the same components as those shown in FIG.
本実施形態の特徴は、検品対象の画像の種別、或いは検品対象の画像のオブジェクトに応じた検品項目を適用することにある。従って、種別、或いは画像を構成するオブジェクト毎に適用された検品項目に応じた差分画像、及び差分のヒストグラムを得ることができる。 A feature of the present embodiment is that an inspection item corresponding to the type of the inspection target image or the object of the inspection target image is applied. Accordingly, it is possible to obtain a difference image and a difference histogram according to the type or inspection item applied to each object constituting the image.
図１４において、１４０１は、原画像データ７０１における、ロゴ部分の差分画像であり、１４０２はタイトル部分の差分画像である。また１４０３は、ロゴ部分の差分のヒストグラムを示し、１４０４は、タイトル部分の差分のヒストグラムを示す。このように、原画像データの種別、或いはオブジェクトを単位として、差分画像や差分ヒストグラムが生成されるため、検品処理の重要度に応じた閾値による検品判定を行うことが可能となる。
In FIG. 14,
例えば、ロゴ部分では、不一致を厳しく検出するため、１４０３で示すように閾値Ａを適用し、タイトル部分においては、文字のフォントが大きいことから、１４０４で示すように、基準を緩めた閾値Ｂを適用することができる。即ち、検品項目の内容に最適な基準を適用させることが可能となる。尚、上記説明では、原画像データを構成するロゴとタイトルのオブジェクトに対して検品処理を行う場合で説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ユーザが重視する画像の種別、或いはオブジェクトにのみ、対応する検品項目を厳しい値で適用するようにし、他の種別或いはオブジェクトに対しては、一律の検品項目を適用するようにしても良い。 For example, in the logo part, a threshold A is applied as shown by 1403 in order to strictly detect inconsistencies, and since the font of the character is large in the title part, a threshold B with a relaxed reference as shown by 1404 is used. Can be applied. That is, it is possible to apply the optimum standard to the contents of the inspection item. In the above description, the case where the inspection process is performed on the logo and title objects constituting the original image data has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the corresponding inspection item may be applied with a strict value only to the image type or object that the user places importance on, and the uniform inspection item may be applied to other types or objects. .
図１５は、本実施形態に係る検品装置における、入稿された原画像データに対する処理を説明するフローチャートである。この処理を実行するプログラムはＲＯＭ２２１に記憶されており、ＣＰＵ２２０の制御の下に実行される。
FIG. 15 is a flowchart for explaining processing on the submitted original image data in the inspection apparatus according to the present embodiment. A program for executing this processing is stored in the
この処理は、入稿された原画像データに対して行われる処理を示し、図１４の画像データ７０１，７０２に対する処理に該当している。先ずＳ２０１で、原画像データ７０１の種別を判定する。これは前述したように、紙原稿の場合は操作部２０７で入力された画像データの種別を制御部２０３から取得し、またＰＤＬデータ等に基づく場合は、そのＰＤＬデータに含まれる属性等を制御部２０３から取得することにより判定する。次にＳ２０２に進み、ＣＰＵ２２０は、Ｓ２０１で判定した原稿の種別に応じた処理パラメータ（以下、単にパラメータ）の設定を行う。
This processing indicates processing performed on the submitted original image data, and corresponds to processing on the
図１７は、Ｓ２０２のパラメータの設定処理を説明するフローチャートである。以下、図１７を参照して、図１５のＳ２０２の処理を説明する。 FIG. 17 is a flowchart illustrating the parameter setting process in S202. Hereinafter, the process of S202 of FIG. 15 will be described with reference to FIG.
Ｓ４０１で、ＣＰＵ２２０は、原画像データが表紙であるかどうかを判定し、表紙であると判定するとＳ４０２に進む。Ｓ４０２でＣＰＵ２２０は、読み取り解像度を高解像度（例えば６００ｄｐｉ）に、色味ずれ量子化ステップを「１０」に、モノクロ部の量子化ステップを「３０」に、位置ずれマージンを「２」にそれぞれ決定して、この処理を終了する。
In S401, the
またＣＰＵ２２０は、Ｓ４０１で表紙でないと判定するとＳ４０３に進み、原画像データが、目次頁かどうかを判定する。そうであればＳ４０４に進み、読み取り解像度を低解像度（例えば３００ｄｐｉ）に、色味ずれ量子化ステップを「２０」に、モノクロ部量子化ステップを「２０」に、位置ずれマージンを「３」にそれぞれ決定して、この処理を終了する。
If the
又ＣＰＵ２２０は、Ｓ４０３で目次頁でないと判定するとＳ４０５に進み、原画像データがイラスト頁かどうかを判定する。そうであればＳ４０６に進み、読み取り解像度を高解像度（例えば６００ｄｐｉ）に、色味ずれ量子化ステップを「５」に、モノクロ部量子化ステップを「３０」に、位置ずれマージンを「１０」にそれぞれ決定して、この処理を終了する。
If the
またＣＰＵ２２０は、Ｓ４０５でイラスト頁でないと判定するとＳ４０７に進み、原画像データが、テキスト頁かどうかを判定する。そうであればＳ４０８に進み、解像度を高解像度（例えば６００ｄｐｉ）に、色味ずれ量子化ステップを「３０」に、モノクロ部量子化ステップを「２０」に、位置ずれマージンを「２」にそれぞれ決定して、この処理を終了する。また、Ｓ４０７において、原画像データが、前記いずれの種別でない場合はＳ４０９に進み、一律のパラメータを決定して処理を終了する。しかしＳ４０９では、別の種別であるかの判定を継続しても良い。つまり、検品対象とする種別数の分、Ｓ４０１、Ｓ４０３、Ｓ４０５及びステップ４０７に準ずる判定を行っても良い。
If the
また、各種別を判定した後の設定パラメータの数値は、上述した説明中の数値に限定されるものではない。更に、図１７では、解像度、色味ずれの量子化ステップ、モノクロ部の量子化ステップ、位置ずれマージンの４項目を検品項目に基づくパラメータとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。つまり、画像の種別の重視する検品項目に応じた検品内容、処理パラメータが決定されるようにしても良い。 Moreover, the numerical value of the setting parameter after determining each type is not limited to the numerical value described above. Further, in FIG. 17, the four items of resolution, color shift quantization step, monochrome portion quantization step, and position shift margin are described as parameters based on inspection items, but the present invention is not limited to this. Absent. That is, the inspection content and processing parameters may be determined according to the inspection item for which the type of image is important.
こうして図１５のＳ２０２における、画像の種別に応じた検品項目のパラメータの設定を完了するとＳ２０３に進む。Ｓ２０３では、ＣＰＵ２２０は、原画像データの特徴点を抽出する。この特徴点の抽出は、原画像データのエッジ部等の検出、或いは所定の画素配置（パターン）に適合した箇所を検出することにより行う。尚、本実施形態では、特徴点の抽出は、上記検出にのみに限定されるものではなく、原画像データの基準位置と、検品センサ４０３により読み取った画像データの基準位置との適合が取れるものであれば良い。
When the setting of the inspection item parameter corresponding to the image type in S202 of FIG. 15 is thus completed, the process proceeds to S203. In S203, the
次にＳ２０４に進み、ＣＰＵ２２０は、原画像データの検品対象である種別が検品処理における重視対象（例えば図１７における表紙等）かどうかを判定し、そうであればＳ２０５に進み、Ｓ２０２で設定された検品項目のパラメータを用いて量子化処理を行う。一方、Ｓ２０４で、原画像データの種別が検品処理における重視対象でないと判定するとＳ２０６に進み、通常のパラメータ（図１７のＳ４０９で設定されたパラメータ）を用いて量子化処理を行う。そしてＳ２０７に進み、ＣＰＵ２２０は、Ｓ２０５或いはＳ２０６で処理された量子化処理結果を用いて、図１４における画像データ７０２に基づく比較対象データ（第１比較対象データ）を生成する（第１作成手段）。こうしてＣＰＵ２２０は、原画像データに対する比較対象データを生成した後、検品センサ４０３により読み取った画像データに対する検品処理を実行する。尚、この比較対象データは、例えば図１４の差分画像１４０１，１４０２を求めるために、実際に印刷された画像の比較対象データと比較される、原画像データ７０１から得られた画像データ７０２に基づく比較対象データである。
In step S204, the
図１６は、本実施形態に係る検品装置１０２における、検品センサ４０３により読み取った画像データに対して行う処理を説明するフローチャートである。この処理を実行するプログラムはＲＯＭ２２１に記憶されており、ＣＰＵ２２０の制御の下に実行される。この処理は図１４の画像７０４、画像データ７０５，７０７の処理に該当している。
FIG. 16 is a flowchart illustrating processing performed on image data read by the
ＣＰＵ２２０は、Ｓ３０１で、搬送ベルト４０２を搬送されてくる用紙の順番によって、その原稿の画像の種別を判断する。画像形成装置１０１では、入稿される画像データは順次印刷される。このため、検品センサ４０３で読み取る順番も、この入稿画像データの順番と等しくなる。つまり、操作部２０７によりユーザによって指定された画像の種別、或いは、ＰＤＬに付与されている属性情報による種別の情報を把握できる。従って、ＣＰＵ２２０はＳ３０２で、検品センサ４０３で読み取る順番に応じて、各種別に対応するパラメータを設定する。尚、このＳ３０２のパラメータ設定処理の制御フローは、前述の図１５の説明で参照して図１７に示すフローチャートと同一であるため、ここでの説明は省略する。
In step S <b> 301, the
Ｓ３０２で、画像の種別に応じたパラメータ設定が終了するとＳ３０３に進み、搬送ベルト４０２で搬送されてくる用紙を検品センサ４０３で読み取る。即ちＳ３０３で、ＣＰＵ２２０は、Ｓ３０２で設定された読み取り解像度で、搬送されてくる印刷済の用紙を検品センサ４０３で読み取るように制御する。次にＳ３０４に進み、ＣＰＵ２２０は、Ｓ３０３で読み取った画像データの特徴点を抽出する。この特徴点の抽出は、前述の図１５で説明したように、エッジ部の検出や所定の画素配置（パターン）と一致するかどうかにより求める。次にＳ３０５に進み、Ｓ３０４で抽出した特徴点と、図１５のＳ２０３で抽出した原画像データの特徴点とを用いて、原画像データと検品センサ３０４で読み取った画像データとの位置合わせを行う。
In S302, when the parameter setting corresponding to the type of image is completed, the process proceeds to S303, and the
次にＳ３０６に進み、ＣＰＵ２２０は、読み取った画像データの種別が検品処理における重視対象（例えば図１７における表紙等）かどうかを判定し、そうであればＳ３０７に進み、Ｓ３０２で設定された検品項目の該当パラメータを用いて量子化処理を行う。一方、Ｓ３０６で、読み取った画像データの種別が検品処理における重視対象でない場合はＳ３０８に進み、通常のパラメータ（Ｓ４０９による設定パラメータ）を用いて量子化処理を行う。こうしてＳ３０９に進み、ＣＰＵ２２０は、Ｓ３０７或いはＳ３０８により処理された量子化処理結果を用いて、検品処理における比較対象データ（第２比較対象データ）を作成する（第２作成手段）。尚、この比較対象データは、例えば図１４の差分画像１４０１，１４０２を求めるために、図１５のＳ２０７で生成された第１比較対象データと比較される、印刷済の用紙を読み取って得られた画像データ７０７の第２比較対象データである。
In step S306, the
尚、上記説明では、一例として原画像データの種別毎に検品項目の内容を変更して検品処理を行うとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。即ち、検品対象の原画像データのオブジェクト毎に検品項目の内容を変更するようにしても良い。また、検品対象の画像中の全てのオブジェクトを対象に検品項目の内容を設定するのではなく、所定のオブジェクトを対象に検品項目の内容を設定するようにしても良い。 In the above description, as an example, the inspection process is performed by changing the contents of the inspection item for each type of original image data. However, the present invention is not limited to this. That is, the contents of the inspection item may be changed for each object of the original image data to be inspected. Further, the contents of the inspection item may be set for a predetermined object instead of setting the contents of the inspection item for all the objects in the inspection target image.
以上説明したように本実施形態１によれば、検品対象の画像の種別、或いは検品対象の画像のオブジェクトに応じて、検品項目の内容を変更することができる。つまり、システムの負荷を増大させることなく、複数の検品パラメータの設定を適用して検品処理を行うことが可能となる。 As described above, according to the first embodiment, the contents of the inspection item can be changed according to the type of the inspection target image or the object of the inspection target image. That is, it is possible to perform inspection processing by applying a plurality of inspection parameter settings without increasing the load on the system.
［第２実施形態］
前述の第１実施形態では、画像データの種別、或いは画像データのオブジェクトに応じて、検品項目の内容を変更した。しかし、画像データの種別、或いはオブジェクト属性によっては、検品項目として必要ないものも存在する。例えば、モノクロテキストで構成される画像を検品対象とした場合、色味ずれ量子化ステップの設定や、この量子化処理により生成されるインディックスを基にした比較処理は不要である。従って、このような場合に対応した、本発明の第２実施形態に係る検品処理を説明する。尚、第２実施形態に係るシステム及び装置構成は、前述の実施形態と同じであるため、その説明を省略する。
[Second Embodiment]
In the first embodiment described above, the contents of the inspection item are changed according to the type of image data or the object of the image data. However, depending on the type of image data or object attributes, there are items that are not necessary as inspection items. For example, when an image composed of monochrome text is to be inspected, setting of a color shift quantization step and a comparison process based on an index generated by this quantization process are unnecessary. Accordingly, an inspection process according to the second embodiment of the present invention corresponding to such a case will be described. Note that the system and apparatus configuration according to the second embodiment are the same as those in the above-described embodiment, and thus description thereof is omitted.
図１８は、本発明の第２実施形態に係る、画像の種別に応じたパラメータの設定処理（図１５のＳ２０２及び図１６のＳ３０２に相当）を説明するフローチャートである。この処理を実行するプログラムはＲＯＭ２２１に記憶されており、ＣＰＵ２２０の制御の下に実行される。
FIG. 18 is a flowchart illustrating parameter setting processing (corresponding to S202 in FIG. 15 and S302 in FIG. 16) according to the image type according to the second embodiment of the present invention. A program for executing this processing is stored in the
まずＳ５０１で、ＣＰＵ２２０は、検品対象の画像データの種別が表紙かどうかを判定する。そうであればＳ５０２に進み、この種別に準ずる検品項目の内容を設定する。即ち、Ｓ５０２で、検品センサ４０３で読み取る解像度を高解像度（例えば６００ｄｐｉ）に、色味ずれ量子化ステップを「１０」に、位置ずれマージンを「２」にそれぞれ設定して、この処理を終了する。前述の第１実施形態の図１７では、Ｓ５０２で設定した検品項目に加えて、モノクロ部量子化ステップを設定していたが、第２実施形態においては、この設定項目を除いている。これは、画像の種別が表紙であれば、多くの場合カラー画像データであることを想定しているためである。仮に、モノクロで構成された表紙であっても、その検品項目の内容として、色味ずれ量子化ステップの検品項目で対応可能である。例えば、表紙の種別がモノクロであることは検品処理時に判別できているため、色味ずれ量子化ステップを粗く設定すれば良い。
First, in step S501, the
また、種別が目次頁或いはテキスト頁であれば、多くの場合、文書はモノクロ文字で構成される。このため、重視される検品項目の内容は、モノクロ部の量子化ステップの設定となる。具体的な量子化ステップは、モノクロ文字の再現、即ち文字の一部が欠落する「文字欠け」の判定が可能な値に設定することになる。また種別がイラスト頁である場合、位置ずれやモノクロ部の量子化といった検品項目よりも、色味の再現が重要である。このため、重視される検品項目の内容は、色味ずれに直接関与する量子化処理となる。従って、イラスト頁に関する検品項目の内容として、色味ずれ量子化ステップが細かく設定される。以降、種別が表紙以外である場合に関して説明する。 If the type is a table of contents page or a text page, in many cases, the document is composed of monochrome characters. For this reason, the content of the inspection item to be emphasized is the setting of the quantization step of the monochrome part. A specific quantization step is set to a value that allows reproduction of monochrome characters, that is, determination of “character missing” in which a part of the character is missing. When the type is an illustration page, it is more important to reproduce the color than the inspection items such as misalignment and quantization of the monochrome part. For this reason, the contents of the inspection items to be emphasized are quantization processing directly related to the color shift. Accordingly, the color shift quantization step is set in detail as the contents of the inspection item relating to the illustration page. Hereinafter, a case where the type is other than the cover will be described.
Ｓ５０１で、検品対象の画像データの種別が表紙でなければＳ５０３に進み、ＣＰＵ２２０は、検品対象の画像データの種別が目次頁かどうかを判定する。そうであればＳ５０４に進み、検品センサ４０３で読み取る解像度を低解像度（例えば３００ｄｐｉ）に、モノクロ部量子化ステップを「１０」に、位置ずれマージンを「５」にそれぞれ設定して、この処理を終了する。前述の第１実施形態では、Ｓ５０４で設定した検品項目に対して、色味ずれ量子化ステップを設定していたが、この第２実施形態では、この設定項目を除いている。
If the type of image data to be inspected is not the cover in S501, the process proceeds to S503, and the
一方、Ｓ５０３で、検品対象の画像データの種別が目次頁でなければＳ５０７に進み、検品対象の画像データの種別がイラスト頁かどうかを判定する。そうであればＳ５０６に進み、検品センサ４０３で読み取る解像度を高解像度（例えば６００ｄｐｉ）に、色味ずれ量子化ステップを「５」に設定して、この処理を終了する。前述の第１実施形態では、Ｓ５０６で設定した検品項目に対して、色味ずれ量子化ステップ及びモノクロ部量子化ステップの設定をしていたが、この第２実施形態においては、この設定項目を除いている。
On the other hand, if the type of image data to be inspected is not a table of contents page in S503, the process proceeds to S507, and it is determined whether the type of image data to be inspected is an illustration page. If so, the process proceeds to S506, the resolution read by the
次にＳ５０５で、検品対象の画像データの種別がイラスト頁でなければＳ５０７に進み、ＣＰＵ２２０は、検品対象の画像データの種別がテキスト頁かどうかを判定する。そうであればＳ５０８に進み、検品センサ４０３で読み取る解像度を低解像度（例えば３００ｄｐｉ）に、モノクロ量子化ステップを「１０」に設定して、この処理を終了する。前述の第１実施形態では、Ｓ５０６で設定した検品項目に対して、色味ずれ量子化ステップ及び位置ずれマージンの設定をしていたが、第２実施形態においては、この設定項目を除いている。
In step S505, if the type of image data to be inspected is not an illustration page, the process advances to step S507, and the
そしてＣＰＵ２２０は、検品対象の画像データの種別が、前記いずれの種別でもなければＳ５０９に進み、一律の検品項目の内容を設定する。この場合、検品処理における検品内容を網羅したものを設定するものとする。つまり、図１８においては、検品センサ４０３による読み取り解像度、色味ずれ量子化ステップ、モノクロ量子化ステップ、位置ずれマージンの設定を行う。
If the type of image data to be inspected is not any of the above types, the
尚、上記説明では、検品項目の内容の選定を検品対象の画像の種別に基づくものとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば第１実施形態と同様に、検品対象の画像のオブジェクト属性をもとに検品項目を選定するようにしても良い。更に、検品対象の画像の全てのオブジェクトを検品処理の対象とせず、特定のオブジェクトだけを検品対象として設定するようにしても良い。 In the above description, the selection of the contents of the inspection item is described as being based on the type of image to be inspected, but the present invention is not limited to this. For example, as in the first embodiment, the inspection item may be selected based on the object attribute of the inspection target image. Further, not all objects in the inspection target image may be set as inspection targets, instead of being subject to inspection processing.
以上説明したように第２実施形態によれば、検品対象の画像の種別、或いは検品対象の画像のオブジェクト属性に対応して検品項目を選定して検品処理を行う。これにより、検品処理に要するシステムの負荷、及び検品処理の時間を短縮することが可能となる。 As described above, according to the second embodiment, the inspection item is selected in accordance with the type of the inspection target image or the object attribute of the inspection target image, and the inspection processing is performed. This makes it possible to shorten the system load required for the inspection process and the inspection process time.
［第３実施形態］
前述の第２実施形態では、原画像データの種別、或いは原画像データのオブジェクトの属性に応じて、適用する検品項目を変更する例を説明した。しかし、原画像データの種別、或いはオブジェクト属性によっては、検品処理時の検品項目に重み付けや優先順位を設定したい場合もある。例えば、イラストとテキストにより構成される検品対象の画像において、検品項目として、「画素位置ずれ」と「色味ずれ」があったとする。このとき、「画素位置ずれ」の検品結果の度合いと、「色味ずれ」の検品結果の度合いの総合で検品結果を判定したい場合がある。具体的には、例えば、「画素位置ずれ」が検品処理における閾値に対して「１」だけ大きな値となったとしても、「色味ずれ」が検品処理の閾値に対してマージンが存在する場合、検品結果として、問題なしと判定するような場合である。また、検品項目の重み付けは、例えば、「画素位置ずれ」が如何なる度合いで発生しても検品結果を異常と判定し、この判定の場合は、別の検品処理、例えば「色味ずれ」に関する検品処理を行わない場合等が考えられる。従って、このような場合に対応した、本発明の第３実施形態の検品制御に関して説明する。尚、第３実施形態に係るシステム及び装置構成は、前述の実施形態と同じであるため、その説明を省略する。
[Third Embodiment]
In the second embodiment described above, the example in which the inspection item to be applied is changed according to the type of the original image data or the attribute of the object of the original image data has been described. However, depending on the type of the original image data or the object attribute, it may be desired to set a weight or priority order for the inspection item at the time of the inspection process. For example, in an image to be inspected composed of illustrations and text, it is assumed that there are “pixel position shift” and “color shift” as inspection items. At this time, there is a case where it is desired to determine the inspection result based on the total degree of the inspection result of “pixel displacement” and the inspection result of “color shift”. Specifically, for example, even if the “pixel position deviation” is a value larger by “1” than the threshold value in the inspection process, the “color shift” has a margin with respect to the inspection process threshold value. In this case, it is determined that there is no problem as the inspection result. In addition, the weight of the inspection item is determined by, for example, determining that the inspection result is abnormal regardless of the degree of occurrence of “pixel displacement”. The case where processing is not performed is considered. Therefore, the inspection control according to the third embodiment of the present invention corresponding to such a case will be described. Note that the system and apparatus configuration according to the third embodiment are the same as those in the above-described embodiment, and thus the description thereof is omitted.
図１９は、本発明の第３実施形態に係る検品装置による処理を説明するフローチャートである。尚、図１９では、検品項目を、第１検品項目と第２検品項目の２種類を例としている。第１検品項目と第２検品項目の具体的な内容は、例えば、上述の実施形態によれば、例えば第１検品項目が「画素位置ずれ」、第２検品項目が「色味ずれ」となる。尚、この処理を実行するプログラムはＲＯＭ２２１に記憶されており、ＣＰＵ２２０の制御の下に実行される。
FIG. 19 is a flowchart for explaining processing by the inspection apparatus according to the third embodiment of the present invention. In FIG. 19, two types of inspection items, a first inspection item and a second inspection item, are taken as an example. The specific contents of the first inspection item and the second inspection item are, for example, according to the above-described embodiment, for example, the first inspection item is “pixel displacement” and the second inspection item is “color shift”. . Note that a program for executing this processing is stored in the
図１５及び図１６に示した、ＣＰＵ２２０による原画像データの種別の判定、及び種別に応じたパラメータの設定、並びに量子化処理、比較対象データの作成に関する処理は、前述の第１実施形態で説明したものと同一であるため、その説明を省略する。第３実施形態における特徴は、検品項目に準じた比較及び判定を特徴とするものである。以下、図１９を参照して、第３実施形態に係る検品装置１０２の処理を説明する。
The processing related to the determination of the type of the original image data, the setting of the parameter according to the type, the quantization process, and the generation of the comparison target data shown in FIGS. 15 and 16 will be described in the first embodiment. The description is omitted because it is the same as that described above. The feature in the third embodiment is characterized by comparison and determination according to inspection items. Hereinafter, with reference to FIG. 19, the process of the
まずＳ６０１で、ＣＰＵ２２０は、第１検品項目に基づく検品処理を実施する。即ち、画像の種別に基づく処理パラメータによって生成された原画像データの比較対象データ（第１比較対象データ）と、読み取って得られた画像データに基づく比較対象データ（第２比較対象データ）とを、第１検品項目を対象に比較処理する。この比較処理に基づいてＳ６０２で検品判定を行い、第１検品項目に対して、検品判定として問題がなければＳ６０３に進み、次の検品項目、即ち、第２検品項目を対象とした比較処理を行う。Ｓ６０３で、ＣＰＵ２２０が第２検品項目を対象に比較処理を行った結果、Ｓ６０４で問題がなければＳ６０５に進み、印刷された画像の検品結果が正常と判断し、検品処理を終了する。
First, in step S601, the
一方、Ｓ６０２で、第１検品項目に対して、検品判定に問題有りと判定した場合はＳ６０６に進み、ＣＰＵ２２０は検品基準の確認を行う。第１検品項目に対して、明らかに問題がある場合、即ち、閾値を大きく上回る不一致の数となった場合はＳ６０７に進み、ＣＰＵ２２０は、印刷された画像の検品結果を異常と判定する。そしてＳ６０８に進み、検品異常時の処理を行う。
On the other hand, if it is determined in S602 that there is a problem in the inspection determination for the first inspection item, the process proceeds to S606, and the
この検品異常時の具体的な処理としては、異常と判定した用紙を、正常と判定した印刷用紙を出力する排紙トレイ（ビン）とは別の排紙トレイ（ビン）に搬送する等の制御を行う。ＣＰＵ２２０は、Ｓ６０８で、検品結果として異常と判定した際の制御を行った後、検品処理を終了する。
As specific processing when the inspection is abnormal, control is performed such as conveying the paper determined to be abnormal to a paper discharge tray (bin) that is different from the paper discharge tray (bin) that outputs the print paper determined to be normal. I do. In step S <b> 608, the
第３実施形態では、ＣＰＵ２２０は、Ｓ６０６で、第１検品項目に対して、閾値を超えているものの、その上回り幅が小さい場合（微小な差分の場合）はＳ６０４に進み、第２検品項目との組み合わせによる判定を行うための制御を行う。この場合、印刷画像の第２検品項目の検品結果に依存して、検品結果が異なる。つまり、第２検品項目を対象とした比較処理においても異常と判定されると、検品結果として異常と判定する。しかし、第２検品項目で正常と判定された場合は、検品結果として正常と判定される。このように、第３実施形態では、検品処理における検品項目に優先順位を設け、各検品項目の検品結果のレベルに応じて検品処理を行う。
In the third embodiment, the
尚、Ｓ６０６における閾値は、画像データの種別、或いは画像データのオブジェクトに応じて、重み付けをつけたものにしても良い。例えば、画像データの種別が表紙である場合は閾値を「１０」とするが、画像データの種別が目次である場合は閾値を「２０」とするように制御する。また画像データを構成するオブジェクトに対し、テキストであれば閾値を「２０」に、イラストであれば閾値を「３０」とするように制御しても良い。尚、この制御を極端に適用した例として、例えば、第１検品項目における比較処理において異常と判断されるとＳ６０７に進み、最終的な検品結果として異常と判定するようにしても良い。この場合、第２検品項目に関する検品処理は行わない。また、上記説明では、検品項目を２種類として説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。対象となる検品項目を増やし、検品項目毎に優先順位、或いは重み付けを行うようにしても良い。 The threshold in S606 may be weighted according to the type of image data or the object of the image data. For example, when the type of image data is a cover, the threshold is set to “10”, but when the type of image data is a table of contents, the threshold is set to “20”. Further, the object constituting the image data may be controlled so that the threshold is “20” for text and “30” for illustration. As an example in which this control is extremely applied, for example, when it is determined that there is an abnormality in the comparison process for the first inspection item, the process may proceed to S607 and may be determined to be abnormal as a final inspection result. In this case, the inspection process relating to the second inspection item is not performed. Moreover, in the said description, although the inspection item was demonstrated as two types, this invention is not limited to this. The inspection items to be processed may be increased, and priority or weighting may be performed for each inspection item.
以上説明したように第３実施形態によれば、検品項目に優先順位を設け、優先順位の高い検品項目から検品処理を行うようにすることにより、検品装置の負荷を低減できる。また、検品項目に対する比較結果のレベルに応じて、総合的な検品処理を行うことが可能となる。 As described above, according to the third embodiment, it is possible to reduce the load on the inspection device by setting the priority order for the inspection items and performing the inspection processing from the inspection items having a high priority. Further, comprehensive inspection processing can be performed according to the level of the comparison result for the inspection item.
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
(Other examples)
The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, etc.) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.
Claims (9)
前記原画像データと前記読み取り画像データとに基づいて印刷された画像の品位を判定する検品処理を実行する検品手段と、
前記原画像データで表わされる画像の種類を判別する判別手段と、
前記判別手段で判別した画像の種類に基づいて、前記検品処理に係る処理パラメータを決定する決定手段と、
前記決定手段で決定した処理パラメータに基づいて前記検品処理を実行するように前記検品手段を制御する制御手段と、
を有することを特徴とする検品装置。 Reading means for reading the sheet on which printing has been performed based on the original image data and generating read image data;
Inspection means for executing inspection processing for determining the quality of a printed image based on the original image data and the read image data;
Discriminating means for discriminating the type of image represented by the original image data;
Determining means for determining a processing parameter related to the inspection processing based on the type of image determined by the determining means;
Control means for controlling the inspection means to execute the inspection processing based on the processing parameter determined by the determination means;
An inspection apparatus comprising:
前記制御手段は、前記検品項目に対して前記検品処理を実行するように前記検品手段を制御することを特徴とする請求項１又は２に記載の検品装置。 The processing parameter indicates an inspection item on which the inspection processing is executed,
The inspection apparatus according to claim 1, wherein the control unit controls the inspection unit to execute the inspection process on the inspection item.
前記原画像データと前記読み取り画像データとに基づいて前記印刷された画像の品位を判定する検品処理を実行する検品ステップと、
前記原画像データで表わされる画像の種類を判別する判別ステップと、
前記判別ステップで判別した画像の種類に基づいて、前記検品処理に係る処理パラメータを決定する決定ステップと、
前記決定ステップで決定した処理パラメータに基づいて前記検品処理を実行するように制御する制御ステップと、
を有することを特徴とする検品方法。 A reading step of generating a read image data by reading a sheet printed based on the original image data;
An inspection step for executing an inspection process for determining the quality of the printed image based on the original image data and the read image data;
A determination step of determining the type of image represented by the original image data;
A determination step for determining a processing parameter related to the inspection processing based on the type of image determined in the determination step;
A control step for controlling to execute the inspection process based on the processing parameter determined in the determination step;
An inspection method comprising:
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