JP2015223717A - 検査装置、検査方法及び検査プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】印刷品質の検査の精度を向上させることを課題とする。【解決手段】検査装置は、特定部と、マスタ画像生成部と、検査部とを有する。特定部は、印刷物を読み取った読取画像から、印刷物の種類を特定する。マスタ画像生成部は、印刷物の印刷に利用された印刷画像データを、読取画像と同一形式に変換し、マスタ画像を生成する。検査部は、特定された種類に対応する判定基準をもとに、読取画像とマスタ画像との差分データから印刷物の印刷品質を検査する。【選択図】図３

Description

本発明は、検査装置、検査方法及び検査プログラムに関する。

従来、プロダクションプリンティングにおいては、プリンタの印刷出力に対して何らかの検査を行なう要求がある。かかる要求に対応するための検査装置は、プリンタの印刷出力を、カメラやスキャナのラインセンサ等で読み取り、読み取り結果から印刷が正常に行われているか否かを検査する。このような検査装置において、印刷品質の検査は、読み取りによって得られる検査画像と、ユーザが用意した原稿画像データのＲＩＰ（Raster Image Processor）処理、印刷及び読み取りを想定したマスタ画像との比較によって行なわれることが多い。

近年、印刷出力で利用される用紙は、様々な品質・種類のものが存在する。ユーザは、異なる品質・種類の用紙を、用途や状況に応じて使い分けている。このような状態において、印刷品質の検査では、異なる品質・種類の用紙に対して検査の判定基準を同一にすると、誤判定が発生する可能性がある。そこで、最近では、トレイに用紙の紙種を登録し、検査の判定基準をトレイ毎に切り替える技術がある。

しかしながら、上述した従来技術は、印刷品質の検査の精度が低くなる可能性がある。具体的には、従来技術は、登録された紙種ではない用紙がトレイに入っている場合や、複数の紙種がトレイに混在している場合に、印刷品質の検査の精度が低くなる。例えば、従来技術では、印刷品質の検査の判定基準をトレイ毎に登録しているために、トレイに登録された紙種よりも品質の悪い用紙が入っていれば、印刷品質が悪いという判定結果に成り得る。同様に、従来技術では、印刷品質の検査の判定基準をトレイ毎に登録しているために、トレイに登録された紙種よりも品質の良い用意が入っていれば、印刷品質が良いという判定結果に成り得る。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、印刷品質の検査の精度を向上させることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る検査装置は、印刷物を読み取った読取画像から、前記印刷物の種類を特定する特定部と、前記印刷物の印刷に利用された印刷画像データを、前記読取画像と同一形式に変換し、マスタ画像を生成するマスタ画像生成部と、特定された前記種類に対応する判定基準をもとに、前記読取画像と前記マスタ画像との差分データから前記印刷物の印刷品質を検査する検査部とを有する。

本発明の一つの様態によれば、印刷品質の検査の精度を向上させることができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態１に係る印刷システムの構成例を示す図である。 図２は、実施の形態１に係る検査装置のハードウェア構成例を示す図である。 図３は、実施の形態１に係る各装置の機能構成例を示すブロック図である。 図４は、実施の形態１に係る用紙情報テーブルに記憶された情報例を説明する図である。 図５は、実施の形態１に係る判定基準情報テーブルに記憶された情報例を説明する図である。 図６は、実施の形態１に係るマスタ画像生成部の詳細な構成例を示す図である。 図７Ａは、実施の形態１に係る読取画像とマスタ画像との差分データを求めるイメージの例を示す図である。 図７Ｂは、実施の形態１に係る読取画像とマスタ画像との差分データを求めるイメージの例を示す図である。 図８は、判定基準情報の例を説明する図である。 図９は、実施の形態１に係る検査処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１０は、Ｇ成分を利用して差分データを求める場合の例を説明する図である。 図１１は、Ｌ^＊成分を利用して差分データを求める場合の例を説明する図である。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る検査装置、検査方法及び検査プログラムの実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態により本発明が限定されるものではない。

（実施の形態１）
［システム構成］
図１を用いて、実施の形態１に係る印刷システムの構成を説明する。図１は、実施の形態１に係る印刷システムの構成例を示す図である。

図１に示すように、印刷システムは、プリンタ１０と、検査装置３０と、スタッカ４０とを有する。また、プリンタ１０には、操作部２０が接続される。例えば、プリンタ１０は、印刷画像を含む印刷情報（印刷ジョブ）に応じた実行指示を、操作部２０に対するユーザ操作により受け付けると、印刷ジョブの内容に従って印刷処理を実行する。なお、印刷ジョブについては、外部から供給されても良いし、プリンタ１０が有する記憶部に記憶されていても良い。

プリンタ１０は、印刷処理の実行において、給紙部１１から印刷媒体である用紙を取得する。用紙は、図１中の破線で示される経路において、矢印に示された方向に搬送される。ドラム１２、ドラム１３、ドラム１４及びドラム１５は、それぞれＫ（ブラック）、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）及びＹ（イエロー）のトナー像をベルト１６上に重ね、トナー画像を形成する。ベルト１６上に形成されたトナー画像は、ローラ１７により、搬送されてきた用紙に転写される。転写されたトナー像は、ローラ１８により、用紙上に定着する。ここで、片面印刷である場合には、トナー像が定着した用紙がそのまま排紙される。また、両面印刷である場合には、用紙を反転させ、トナー像が転写・定着されてから排紙される。排紙された用紙は、印刷品質の検査のために検査装置３０に供給される。以下では、排紙された用紙を「印刷物」と呼ぶ場合がある。

検査装置３０は、プリンタ１０から供給された印刷物に対する印刷品質の検査を実行する。検査装置３０は、プリンタ１０から供給された印刷物を、読取装置３１及び読取装置３２により両面の画像を読み取って排紙する。例えば、読取装置３１及び読取装置３２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の光学センサと光源とを有する。そして、読取装置３１及び読取装置３２は、光源光を出射し、印刷物で反射された反射光をＣＣＤで受光して電気信号に変換することにより、印刷物上の画像を読み取る。検査装置３０は、読取装置３１及び読取装置３２によって読み取られた画像に基づいて、プリンタ１０から供給された印刷物に対する印刷品質の検査を実行する。実行される検査の内容については後述する。以下では、読取装置３１や読取装置３２によって読み取られた印刷物の画像を「読取画像」と呼ぶ場合がある。

スタッカ４０は、検査装置３０から排紙された印刷物をトレイ４１にスタックする。

[ハードウェア構成]
次に、図２を用いて、実施の形態１に係る検査装置３０のハードウェア構成を説明する。図２は、実施の形態１に係る検査装置３０のハードウェア構成例を示す図である。図２に示すように、検査装置３０は、バス３０１に接続された、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）３０３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３０４とを有する。また、検査装置３０は、読取装置３０５を有する。

ＣＰＵ３０２は、検査装置３０の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ３０２は、ＲＡＭ３０３をワークエリア（作業領域）として、ＲＯＭ３０４等に格納されたプログラムを実行することで、検査装置３０全体の動作を制御する。読取装置３０５は、ＣＣＤ等の光学センサと光源とを有し、これらを利用して印刷物の両面を読み取る。なお、読取装置３０５は、上述した読取装置３１及び読取装置３２に相当する。

[機能構成]
次に、図３を用いて、実施の形態１に係る各装置の機能構成を説明する。図３は、実施の形態１に係る各装置の機能構成例を示すブロック図である。なお、図３では、主に、プリンタ１０と検査装置３０との機能構成について説明する。

図３に示すように、プリンタ１０は、印刷画像生成部１１０と、分配部１２０と、画像処理部１３０とを有する。なお、上記各部については、これらの一部又は全てがソフトウェア（プログラム）で実現されても良いし、ハードウェア回路で実現されても良い。

印刷画像生成部１１０は、ＰｏｓｔＳｃｒｉｐｔ等のＰＤＬやＴＩＦＦ等の画像を外部から受け取り、ＣＭＹＫのＲＩＰ画像を生成する。かかるＣＭＹＫのＲＩＰ画像は、印刷の対象となる印刷画像である。分配部１２０は、印刷画像生成部１１０によって生成されたＲＩＰ画像を、画像処理部１３０と、検査装置３０との双方に分配する。画像処理部１３０は、分配部１２０によって分配されたＲＩＰ画像を受け付けると、所定の画像処理等を施し、印刷処理を実行する。上述したように、印刷処理によって得られた印刷物は、検査装置３０に供給される。

また、検査装置３０は、読取装置３１０と、記憶部３２０と、特定部３３０と、マスタ画像生成部３４０と、検査部３５０とを有する。なお、上記各部については、これらの一部又は全てがソフトウェア（プログラム）で実現されても良いし、ハードウェア回路で実現されても良い。

読取装置３１０は、プリンタ１０から供給された印刷物を読み取る。そして、読取装置３１０は、読み取った印刷物を読取画像として特定部３３０に対して出力する。なお、読取装置３１０は、上述した読取装置３１、読取装置３２及び読取装置３０５に相当する。

記憶部３２０は、用紙情報や判定基準情報を記憶する。より具体的には、記憶部３２０は、印刷処理に利用される用紙に関し、登録された紙種の数に対応する数の用紙情報を記憶する用紙情報テーブルを有する。すなわち、用紙情報は、印刷物の種類を特定するための情報である。また、記憶部３２０は、印刷品質の検査に関し、登録された紙種の数に対応する数の判定基準情報を記憶する判定基準情報テーブルを有する。すなわち、判定基準情報は、印刷物の種類の数だけ存在する。

図４は、実施の形態１に係る用紙情報テーブルに記憶された情報例を説明する図である。図４に示すように、用紙情報テーブルには、用紙コードと、用紙平均値と、用紙標準偏差と、用紙サイズと、用紙サイズ補正情報と、色変換テーブルとの項目に対応する情報が含まれる。用紙コードは、用紙の種類を識別するための識別情報である。用紙平均値は、用紙の紙白部の輝度の平均値を表す情報である。用紙標準偏差は、用紙の紙白部の輝度の標準偏差を表す情報である。用紙サイズは、用紙のサイズを表す情報である。用紙サイズ補正情報は、後述するマスタ画像の生成に用いられる解像度変換の補正係数を表す情報である。色変換テーブルは、マスタ画像の生成に用いられる色変換テーブルを表す情報である。

図５は、実施の形態１に係る判定基準情報テーブルに記憶された情報例を説明する図である。図５に示すように、判定基準情報テーブルには、用紙コードと、地肌濃度と、孤立点濃度と、孤立点サイズと、バンディングと、文字太りと、文字かすれとの項目に対応する情報が含まれる。用紙コードは、用紙情報テーブルに記憶された用紙コードと同一の情報であり、用紙の種類を識別するための識別情報である。地肌濃度は、マスタ画像と読取画像との紙白部の値の差の限界値を表す情報である。孤立点濃度は、読取画像の孤立点濃度の限界値を表す情報である。孤立点サイズは、読取画像の孤立点サイズの限界値を表す情報である。バンディングは、読取画像の許容できるバンディング度合いの限界値を表す情報である。文字太りは、マスタ画像と読取画像との文字領域の画素数の差の限界値を表す情報である。文字かすれは、マスタ画像と読取画像との文字領域の画素数の差と、画素値の差との限界値を表す情報である。なお、図５に示した検査画像は、読取画像の一例である。

なお、図４に示した用紙情報テーブルと、図５に示した判定基準情報テーブルとは、用紙コードによって紐付けられているため、ひとつのテーブルとして構成しても良い。また、図４に示した用紙情報テーブルは、印刷物の種類を特定するための情報（例えば、用紙平均値、用紙標準偏差、用紙サイズ）と、印刷物の読取画像と同一形式に変換するために利用される情報（例えば、用紙サイズ補正情報、色変換テーブル）とに分けて構成しても良い。

特定部３３０は、読取画像から印刷物の種類を特定する。より具体的には、特定部３３０は、読取装置３１０から読取画像を受け付けると、記憶部３２０に記憶された用紙情報テーブルを参照し、読取画像の元となる印刷物に対応する用紙情報を特定する。例えば、特定部３３０は、読取画像から紙白平坦領域を抽出する。そして、特定部３３０は、紙白平坦領域における輝度の平均値を算出する。続いて、特定部３３０は、紙白平坦領域における輝度の標準偏差を算出する。その後、特定部３３０は、用紙情報テーブルを参照し、用紙情報の中から、紙白平坦領域の輝度の平均値や、紙白平坦領域の輝度の標準偏差がより近い用紙情報を取得する。以下に具体的な例を挙げる。

特定部３３０は、算出した紙白平坦領域における輝度の平均値と、用紙情報テーブルに記憶された用紙平均値との差分を求める。かかる差分を「ｄｉｆｆａｖｅ」とすると、ｄｉｆｆａｖｅ＝｜輝度の平均値−用紙平均値｜となる。また、特定部３３０は、算出した紙白平坦領域における輝度の標準偏差と、用紙情報テーブルに記憶された用紙標準偏差との差分を求める。かかる差分を「ｄｉｆｆｓｔｄ」とすると、ｄｉｆｆｓｔｄ＝｜輝度の標準偏差−用紙標準偏差｜となる。特定部３３０は、「ｄｉｆｆａｖｅ」と「ｄｉｆｆｓｔｄ」とを、用紙情報テーブルに記憶された用紙コード全て（全ての紙種）について求める。そして、特定部３３０は、求めた「ｄｆｆａｖｅ」、「ｄｆｆｓｔｄ」を用いて、読取画像の元となる印刷物に対応する用紙情報を特定する。

例を挙げると、特定部３３０は、「ｄｆｆａｖｅ」と「ｄｆｆｓｔｄ」との合計「ｄｆｆｓｕｍ（＝ｄｆｆａｖｅ＋ｄｆｆｓｔｄ）」を算出し、より小さい値となったときに利用した用紙情報を、印刷物に対応する用紙情報として特定する。なお、「ｄｆｆａｖｅ」と「ｄｆｆｓｔｄ」とは、印刷物により近い用紙情報を特定するために、どのように用いられても良い。例えば、特定部３３０は、「ｄｉｆｆｓｔｄ」のみを用いて、用紙情報を特定しても良い。特定部３３０は、特定した用紙情報の用紙コードをマスタ画像生成部３４０と検査部３５０とに対して出力する。また、特定部３３０は、用紙情報を特定した読取画像を検査部３５０に対して出力する。

マスタ画像生成部３４０は、印刷物の印刷に利用された印刷画像データを、読取画像と同一形式に変換し、マスタ画像を生成する。図６は、実施の形態１に係るマスタ画像生成部３４０の詳細な構成例を示す図である。図６に示すように、マスタ画像生成部３４０は、少値多値変換処理部３４１と、解像度変換処理部３４２と、色変換処理部３４３とを有する。

少値多値変換処理部３４１は、プリンタ１０の分配部１２０によって分配されたＲＩＰ画像を受け付けると、受け付けたＲＩＰ画像を多値ｂｉｔ化する。例えば、少値多値変換処理部３４１は、ＲＩＰ画像を各画素１ｂｉｔのハーフトーン画像として、各画素８ｂｉｔの画像にする。つまり、少値多値変換処理部３４１は、ハーフトーン画像を、０は０に、１は２５５に変換する８ｂｉｔ拡張処理を実行する。また、多値ｂｉｔ化されたＲＩＰ画像に対しては、任意のフィルタを用いて平滑化処理を施し、平滑化処理後の画像の全画素に対して階調補正処理を行なう。

解像度変換処理部３４２は、少値多値変換処理部３４１によって多値ｂｉｔ化されたＲＩＰ画像の解像度を変換する。解像度変換処理部３４２は、解像度の変換において、特定部３３０によって出力された用紙コードに対応する解像度変換の補正係数（用紙サイズ補正情報）を記憶部３２０の用紙情報テーブルから取得して利用する。色変換処理部３４３は、解像度変換処理部３４２によって解像度変換されたＲＩＰ画像の色変換処理を実行する。色変換処理部３４３は、色変換において、特定部３３０によって出力された用紙コードに対応する色変換テーブルを記憶部３２０の用紙情報テーブルから取得して利用する。例えば、色変換処理部３４３は、色変換テーブルを用いて、ＣＭＹＫからＲＧＢへ色変換処理を行なう。これらにより、マスタ画像生成部３４０では、読取画像と同一形式に変換されたマスタ画像が生成される。その後、マスタ画像生成部３４０は、生成したマスタ画像を検査部３５０に対して出力する。

検査部３５０は、特定された印刷物の種類に対応する判定基準情報をもとに、読取画像とマスタ画像との差分データから印刷物の印刷品質を検査する。より具体的には、検査部３５０は、特定部３３０によって出力された読取画像と、該読取画像に対応する用紙コードとを受け付ける。また、検査部３５０は、マスタ画像生成部３４０によって出力されたマスタ画像を受け付ける。そして、検査部３５０は、読取画像とマスタ画像との差分データを求める。例えば、差分データは、「読取画像の輝度値−マスタ画像の輝度値」によって求める。８ｂｉｔ画像であれば、輝度は黒が０となり、白が２５５となる。

図７Ａ及び図７Ｂは、実施の形態１に係る読取画像とマスタ画像との差分データを求めるイメージの例を示す図である。図７Ａ及び図７Ｂでは、左側を読取画像とし、中央をマスタ画像とし、右側を差分画像（差分データに対応）として説明する。図７Ａに示す例では、印刷物（紙）における各画素の輝度値（トナー）が、読取画像とマスタ画像とで同一であるため、輝度値の差分データは０となる。図７Ａに示すような例では、プリンタ１０によって出力された印刷物に対応する読取画像と、該印刷物を出力するために利用された印刷画像データをもとに生成されたマスタ画像とで、差分が出現していないため、印刷品質は良好という結果になる可能性が高い。

一方、図７Ｂに示す例では、印刷物における各画素の輝度値が、読取画像とマスタ画像とで異なるため、輝度値の差分データは０ではない値となる。なお、図７Ｂでは、プリンタ１０による印刷処理の過程で、印刷物に「キズ」が混在している場合を例に挙げており、「キズ」により差分データが発生している。図７Ｂに示すような例では、プリンタ１０によって出力された印刷物に対応する読取画像と、該印刷物を出力するために利用された印刷画像データをもとに生成されたマスタ画像とで、差分が出現しているため、印刷品質は良好でない結果になる可能性がある。

そして、検査部３５０は、記憶部３２０の判定基準情報テーブルを参照し、用紙コードに対応する各項目をもとに、求めた差分データから印刷物の印刷品質を検査する。図８は、判定基準情報の例を説明する図である。図８に示すように、用紙の種類によって各項目の判定基準は異なる。例えば、印刷品質に係る判定基準は、良質な用紙（良質紙）であるほど厳しくする。また、バンディング（スジ）のランクは、バンディングの太さや出現頻度、長さ等から計算によって求められる。バンディング以外の項目の値については、実験によって求めても良いし、用紙の紙白部の標準偏差や平均値等から計算によって求めても良い。

例を挙げると、検査部３５０は、地肌濃度に関して、差分データの地肌部分が良質紙で±３画素値以内であれば、印刷品質が良好であると判定する。また、検査部３５０は、孤立点濃度に関して、差分データの地肌部分の孤立点が良質紙で±５画素値以内であれば、印刷品質が良好であると判定する。また、検査部３５０は、孤立点サイズに関して、差分データの地肌部分の孤立点サイズが良質紙で３×３画素以内に収まるのであれば、印刷品質が良好であると判定する。つまり、検査部３５０は、孤立点サイズに関して、差分データの地肌部分の孤立点サイズが良質紙で３×３画素以内に収まらない塊で存在するのであれば、印刷品質が不良であると判定する。

また、検査部３５０は、文字太りに関して、文字部の差分データと、文字太りに関して定められた閾値とを比較し、閾値以下の画素が良質紙で３画素以内であれば、印刷品質が良好であると判定する。また、検査部３５０は、文字かすれに関して、文字部の差分データと、文字かすれに関して定められた閾値とを比較し、閾値以上の画素が良質紙で２画素以内であれば、印刷品質が良好であると判定する。

ここで、文字太りに関する閾値との比較では閾値以下とし、文字かすれに関する閾値との比較では閾値以上としている理由を説明する。文字太りでは、文字の太った部分では差分データがマイナス値になり、文字かすれでは、文字かすれが存在する部分では差分データがプラス値になるためである。例えば、文字の輝度を０として、地肌の輝度を２５５とすると、文字太りが生じている場合の差分データは、マイナス値「０−２５５＝−２５５」となる。同様に、文字の輝度を０として、地肌の輝度を２５５とすると、文字かすれが生じている場合の差分データは、プラス値「２５５−０＝＋２５５」となる。これらにより、文字太りでは、負の値となる何らかの閾値と差分データとを比較して、閾値よりも小さい画素を文字太りの画素として判定する。また、文字かすれでは、正の値となる何らかの閾値と差分データとを比較して、閾値よりも大きい画素を文字かすれの画素として判定する。

なお、検査部３５０は、検査結果の出力において、上述してきた項目に関する印刷品質の状態を出力しても良いし、複数の項目を組み合わせて印刷品質の状態を出力しても良い。複数の項目を組み合わせて印刷品質の状態を出力する場合は、全項目数に対して印刷品質が良好であると判定された項目数の割合が大きければ、印刷品質が良好であるものとして出力しても良い。この他、複数の項目を組み合わせて印刷品質の状態を出力する場合は、全項目数に対して印刷品質が良好であると判定された項目数の割合を、そのまま出力しても良い。なお、複数の項目を組み合わせて印刷品質の状態を出力する場合は、各項目に重み付けをしたうえで、印刷品質が良好であるか否かを出力したり、印刷品質が良好である割合を出力したりしても良い。

[検査処理フロー]
次に、図９を用いて、実施の形態１に係る検査処理の流れを説明する。図９は、実施の形態１に係る検査処理の流れの例を示すフローチャートである。なお、検査処理とは、主に、検査装置３０による処理を指す。

図９に示すように、マスタ画像生成部３４０は、プリンタ１０の分配部１２０によって分配されたＲＩＰ画像を多値ｂｉｔ化する（ステップＳ１０１）。例えば、マスタ画像生成部３４０は、ＲＩＰ画像を各画素１ｂｉｔのハーフトーン画像として、各画素８ｂｉｔの画像にするために、０は０に、１は２５５に変換する８ｂｉｔ拡張処理を実行する。そして、マスタ画像生成部３４０は、多値ｂｉｔ化したＲＩＰ画像に対して、任意のフィルタを用いて平滑化処理を施し（ステップＳ１０２）、平滑化処理後の画像の全画素に対して階調補正処理を行なう（ステップＳ１０３）。ここで、マスタ画像生成部３４０は、階調補正処理後のデータをバッファ等に一時的に記憶させておいても良い。

また、特定部３３０は、読取装置３１０によって印刷物が読み取られることによって得られた読取画像を取得した場合に（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、読取画像から紙白平坦領域を抽出する（ステップＳ１０５）。一方、特定部３３０は、読取画像を取得していない場合に（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、読取装置３１０による印刷物の読み取り処理待ちの状態となる。そして、特定部３３０は、紙白平坦領域における輝度の平均値を算出する（ステップＳ１０６）。続いて、特定部３３０は、紙白平坦領域における輝度の標準偏差を算出する（ステップＳ１０７）。その後、特定部３３０は、記憶部３２０に記憶された用紙情報テーブルを参照し、用紙情報の中から、紙白平坦領域の輝度の平均値や、紙白平坦領域の輝度の標準偏差等を用いて、用紙情報を特定する（ステップＳ１０８）。特定部３３０は、特定した用紙情報の用紙コードをマスタ画像生成部３４０と検査部３５０とに対して出力するとともに、用紙情報を特定した読取画像を検査部３５０に対して出力する。

マスタ画像生成部３４０は、読取画像に対応させるために、特定部３３０によって出力された用紙コードに対応する解像度変換の補正係数を用紙情報テーブルから取得し、バッファ等に一時的に記憶させた階調補正処理後のデータに対して、解像度変換処理を実行する（ステップＳ１０９）。そして、マスタ画像生成部３４０は、特定部３３０によって出力された用紙コードに対応する色変換テーブルを用紙情報テーブルから取得し、解像度変換されたデータの色変換処理を実行する（ステップＳ１１０）。これらにより、マスタ画像生成部３４０は、読取画像と同一形式に変換されたマスタ画像を生成する。マスタ画像生成部３４０は、生成したマスタ画像を検査部３５０に対して出力する。

検査部３５０は、特定部３３０によって出力された用紙コードに対応する判定基準情報テーブルの判定基準情報を取得する（ステップＳ１１１）。そして、検査部３５０は、取得した判定基準情報をもとに、特定部３３０によって出力された読取画像と、マスタ画像生成部３４０によって出力されたマスタ画像との差分データから、印刷物の印刷品質を検査する（ステップＳ１１２）。

[実施の形態１による効果]
検査装置３０は、実際に出力された印刷物を読み取った読取画像と、印刷物の印刷に利用された印刷画像データを読取画像と同一形式に変換したマスタ画像との差分データを求め、読取画像から特定した用紙情報に対応する判定基準をもとに、求めた差分データから印刷物の印刷品質を検査する。この結果、検査装置３０は、印刷品質の検査の精度を向上させることができる。換言すると、検査装置３０は、実際に出力された印刷物１枚ごとに判定基準を切り替えて、読取画像とマスタ画像との差分データから印刷品質を検査するので、予め定められた判定基準を全ての印刷物に適用して印刷品質を検査する従来技術と比較して、印刷品質の検査の精度を向上させることができる。

（実施の形態２）
さて、これまで本発明に係る検査装置３０の実施の形態について説明したが、上述した実施の形態以外にも種々の異なる形態にて実施されて良いものである。そこで、（１）差分データ、（２）構成、（３）プログラム、について異なる実施の形態を説明する。

（１）差分データ
上記実施の形態では、印刷品質の検査で利用する差分データを求めるために、読取画像の輝度値やマスタ画像の輝度値を利用する場合を説明した。かかる差分データについては、カラー画像を考慮して求めることもできる。

図１０は、Ｇ成分を利用して差分データを求める場合の例を説明する図である。検査部３５０は、特定部３３０によって出力された読取画像と、該読取画像に対応する用紙コードとを受け付ける。また、検査部３５０は、マスタ画像生成部３４０によって出力されたマスタ画像を受け付ける。そして、検査部３５０は、読取画像とマスタ画像との差分データを求める。例えば、図１０に示すように、差分データは、「読取画像のＧ成分−マスタ画像のＧ成分」によって求める。つまり、本実施の形態では、上記実施の形態１で用いられた輝度値の代わりに、Ｇ信号を用いて差分データを求める。その他の処理については実施の形態１と同様である。

図１１は、Ｌ^＊成分を利用して差分データを求める場合の例を説明する図である。検査部３５０は、特定部３３０によって出力された読取画像と、該読取画像に対応する用紙コードとを受け付ける。また、検査部３５０は、マスタ画像生成部３４０によって出力されたマスタ画像を受け付ける。そして、図１１に示すように、検査部３５０は、読取画像とマスタ画像とを、ＲＧＢ画像からＬ^＊ａ^＊ｂ^＊に変換する。続いて、検査部３５０は、読取画像とマスタ画像との差分データを求める。例えば、図１１に示すように、差分データは、「読取画像のＬ^＊成分−マスタ画像のＬ^＊成分」によって求める。つまり、本実施の形態では、上記実施の形態１で用いられた輝度値の代わりに、Ｌ^＊信号を用いて差分データを求める。その他の処理については実施の形態１と同様である。

なお、差分データを求める手法は、上記のものに限られるわけではなく、読取画像とマスタ画像との差が検出可能な方法であればいかなる方法であっても良い。例えば、差分データについては、ＲＧＢやＬ^＊ａ^＊ｂ^＊の他にも、ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）、ＳＱＲＴ（Ｒ＾２＋Ｇ＾２＋Ｂ＾２）、ＳＱＲＴ（Ｌ^＊＾２＋ａ^＊＾２＋ｂ^＊＾２）等を用いても良い。これらにより、カラー画像にも対応した印刷物の印刷品質を高精度に検査することが可能となる。

（２）構成
また、上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメタ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、図示した装置の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、装置の分散又は統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に、分散又は統合することができる。

（３）プログラム
また、検査装置３０で実行される検査プログラムは、一つの様態として、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。また、検査装置３０で実行される検査プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしても良い。また、検査装置３０で実行される検査プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成しても良い。また、検査装置３０で実行される検査プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。

検査装置３０で実行される検査プログラムは、上述した各部（特定部３３０、マスタ画像生成部３４０、検査部３５０）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が記憶媒体から検査プログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、特定部３３０、マスタ画像生成部３４０、検査部３５０が主記憶装置上に生成されるようになっている。

３０ 検査装置
３１０ 読取装置
３２０ 記憶部
３３０ 特定部
３４０ マスタ画像生成部
３５０ 検査部

特許第４４７０５００号公報

Claims (10)

1. 印刷物を読み取った読取画像から、前記印刷物の種類を特定する特定部と、
   前記印刷物の印刷に利用された印刷画像データを、前記読取画像と同一形式に変換し、マスタ画像を生成するマスタ画像生成部と、
   特定された前記種類に対応する判定基準をもとに、前記読取画像と前記マスタ画像との差分データから前記印刷物の印刷品質を検査する検査部と
   を有することを特徴とする検査装置。
2. 前記特定部は、前記読取画像から紙白平坦領域を抽出し、抽出した紙白平坦領域の輝度の標準偏差をもとに前記種類を特定することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記特定部は、前記読取画像から紙白平坦領域を抽出し、抽出した紙白平坦領域の輝度の平均値をもとに前記種類を特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の検査装置。
4. 前記検査部は、前記標準偏差がより小さい種類ほど、印刷品質の検査結果が良好に成りにくくなるように設定された前記判定基準をもとに、前記印刷物の印刷品質を検査することを特徴とする請求項２に記載の検査装置。
5. 前記検査部は、前記平均値がより大きい種類ほど、印刷品質の検査結果が良好に成りにくくなるように設定された前記判定基準をもとに、前記印刷物の印刷品質を検査することを特徴とする請求項３に記載の検査装置。
6. 前記検査部は、前記読取画像の輝度値と、前記マスタ画像の輝度値との差である前記差分データを求めることを特徴とする請求項１〜５の何れか一つに記載の検査装置。
7. 前記検査部は、ＲＧＢ画像である前記読取画像のＧ成分と、ＲＧＢ画像である前記マスタ画像のＧ成分との差である前記差分データを求めることを特徴とする請求項１〜５の何れか一つに記載の検査装置。
8. 前記検査部は、ＲＧＢ画像である前記読取画像と前記マスタ画像とを、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊に変換し、変換した前記読取画像のＬ^＊成分と、変換した前記マスタ画像のＬ^＊成分との差である前記差分データを求めることを特徴とする請求項１〜５の何れか一つに記載の検査装置。
9. 印刷物を読み取った読取画像から、前記印刷物の種類を特定するステップと、
   前記印刷物の印刷に利用された印刷画像データを、前記読取画像と同一形式に変換し、マスタ画像を生成するステップと、
   特定された前記種類に対応する判定基準をもとに、前記読取画像と前記マスタ画像との差分データから前記印刷物の印刷品質を検査するステップと
   を含むことを特徴とする検査方法。
10. 印刷物を読み取った読取画像から、前記印刷物の種類を特定するステップと、
    前記印刷物の印刷に利用された印刷画像データを、前記読取画像と同一形式に変換し、マスタ画像を生成するステップと、
    特定された前記種類に対応する判定基準をもとに、前記読取画像と前記マスタ画像との差分データから前記印刷物の印刷品質を検査するステップと
    をコンピュータに実行させるための検査プログラム。

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