JP2021181958A - 画像検査装置、画像形成システム、および制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像の異常検出を適切に行う。【解決手段】画像検査装置２０は、記録媒体の表面に形成された画像を読み取って生成されたＲＧＢに対応する読取画像を取得する取得部と、取得したＲ、Ｇ、Ｂの読取画像それぞれを用いて、記録媒体の画像の欠陥を検出する解析を行い、解析結果を生成する画像解析部２１０と、を備え、画像解析部２１０は、読取画像うち、色に基づいて予め設定された第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に対して、第１検査条件により画像の欠陥を検出する第１検査処理と、読取画像のうち、色に基づいて予め設定された第２分類条件を満たす視覚感度が低い低感度画像に対して、第１検査処理よりも低い検出感度で画像の欠陥を検出する第２検査処理と、を実行する。【選択図】図４

Description

本発明は、画像検査装置、画像形成システム、および制御プログラムに関する。

従来、画像形成装置の印刷物に不良がないことを確認するため、後段の搬送路上にスキャナー等の読取装置を設け、印刷出力される各用紙の画像を読み取って得た読取画像を画像検査装置が検査する検査システムが提供されるようになった。この検査では、画像検査装置は、印刷した用紙を１枚ずつスキャナーで読み取って得た画像（読取画像）を、印刷の元となった原本の画像データと比較することで、印刷物の不良を検出する。

特許文献１には、スジ状の不良を検出する検査装置が開示されている。この検査装置では、出力対象画像（原本画像）と読取画像との第１の差分画像に対して、所定の画素数離れた画素と差分を取った第２の差分画像を生成し、第２の差分画像に対して、画素値が第１の閾値よりも大きい画素の第１の画素数と、画素値が第１の閾値よりも小さい画素の第２の画素数を算出して、画素列毎の第１の画素数と第２の画素数との比率に基づいてスジ状の不良を判断する。

ここでスジとは、画像形成装置やスキャナーなどの読取装置が備えるドラムやローラーなどのキズや汚れが原因で生じる欠陥であり、オペレーターが意図していない画素値（輝度値ともいう）の階調差（「スジ強度」ともいう）や濃度ムラとして現れる。スジとしては、例えば、元の画像より薄い白スジ、元の画像より濃い黒スジ等がある。

特開２０１７−１７３０００号公報

人間（オペレーター等）の目は、色や輝度に応じて、視覚感度に差があり、黄色の薄いハイライトな画像では、視認できない。不良の検出は、人間の視覚感度に合わせることが望ましいが、特許文献１に開示された技術では、人間視覚感度を考慮しておらず、視認できないようなスジまでも検出するという過剰検知を生じさせる虞がある。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、適切に画像の異常を判定することで目視判定に近い判定結果が得られる画像検査装置を提供することを目的とする。

本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。

（１）記録媒体の表面に形成された画像を読み取って生成されたＲＧＢに対応する読取画像を取得する取得部と、
取得したＲ、Ｇ、Ｂの前記読取画像それぞれを用いて、前記記録媒体の画像の欠陥を検出する解析を行い、解析結果を生成する画像解析部と、
を備え、
前記画像解析部は、前記読取画像うち、色に基づいて予め設定された第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に対して、第１検査条件により画像の欠陥を検出する第１検査処理と、
前記読取画像のうち、色に基づいて予め設定された第２分類条件を満たす視覚感度が低い低感度画像に対して、前記第１検査処理よりも低い検出感度で画像の欠陥を検出する第２検査処理と、を実行する、画像検査装置。

（２）前記第１分類条件を満たす高感度画像は、ＲＧＢの画像から得られるグレースケール画像である、上記（１）に記載の画像検査装置。

（３）前記第１検査処理においては、ハイライト領域を画像の欠陥の検出対象から除外する検査除外領域に設定する、上記（１）、または上記（２）に記載の画像検査装置。

（４）前記第２分類条件を満たす、低感度画像は、ＲＧＢの画像のうち、Ｂ色の画像である、上記（１）から上記（３）のいずれかに記載の画像検査装置。

（５）前記第２検査処理には、検出感度を低下させるための処理として、Ｂ色の画像の解像度を低下させる前処理が含まれる、上記（４）に記載の画像検査装置。

（６）前記第２検査処理には、検出感度を低下させるため、第１検査条件よりも緩い欠陥検出閾値により、画像の欠陥を検出する、上記（４）、または上記（５）に記載の画像検査装置。

（７）前記第２検査処理においては、所定値以上の輝度値を持つ高輝度領域を画像の欠陥の検出対象から除外する検査除外領域に設定する、上記（４）から上記（６）のいずれかに記載の画像検査装置。

（８）前記第１、第２検査処理は、スジ状の欠陥を検出するスジ検出処理であり、
主走査方向、および副走査方向の何れか一方の第１の方向、または他方の第２の方向において、
前記スジ検出処理には、
前記読取画像に含まれる複数の画素のうち、注目画素の画素値に対する、前記注目画素を基準として前記第１の方向に第１画素数だけ離れた比較画素の画素値の差分値を算出し、前記差分値を分類閾値で第１および第２の分類値に分類した分類結果を前記画素値の変化量として算出する変化量算出処理と、
前記分類結果の第２の方向毎に同じ前記第１の分類値の個数をカウントした第１のカウント結果、および前記第２の分類値の個数をカウントした第２のカウント結果を得て、前記第１のカウント結果に含まれる第１の分類値の個数と、前記第１の方向に第２画素数だけ離れた、前記第２のカウント結果に含まれる第２の分類値の個数とを加算した値を、前記記録媒体に形成された前記画像に発生するスジ状欠陥の複数の特徴量として抽出する特徴量抽出処理と、
前記第１の方向の同じ位置毎に、複数の前記特徴量から算出した値と、予め設定された欠陥の欠陥検出閾値とを比較してスジ状欠陥を検出し、前記記録媒体に形成された前記画像の品質を判断する品質判断処理と、を含む、上記（１）から上記（７）のいずれかに記載の画像検査装置。

（９）前記取得部は、見本となる正解画像を取得し、第１検査処理、および第２検査処理では、前記正解画像と読取画像を比較する、上記（８）に記載の画像検査装置。

（１０）元画像に基づいて記録媒体の表面に画像を形成する画像形成装置と、
記録媒体上の画像を読み取って読取画像を生成する読取部と、
上記（１）から上記（９）のいずれかに記載の画像検査装置と、
を備える、画像形成システム。

（１１）記録媒体の表面に形成された画像を読み取って生成された読取画像を取得する取得部を備える画像検査装置で実行される制御プログラムであって、
取得したＲ、Ｇ、Ｂの前記読取画像それぞれを用いて、前記記録媒体の画像の欠陥を検出する解析を行い、解析結果を生成する画像解析処理であって、
前記読取画像うち、色に基づいて予め設定された第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に対して、第１検査条件により画像の欠陥を検出する第１検査処理と、
前記読取画像のうち、色に基づいて予め設定された第２分類条件を満たす視覚感度が低い低感度画像に対して、前記第１検査処理よりも感度が低い検出感度で画像の欠陥を検出する第２検査処理と、
が含まれる画像解析処理を、コンピューターに実行させるための制御プログラム。

本発明によれば、前記画像解析部は、前記読取画像うち、色に基づいて予め設定された第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に対して、第１検査条件により画像の欠陥を検出する第１検査処理と、前記読取画像のうち、色に基づいて予め設定された第２分類条件を満たす視覚感度が低い低感度画像に対して、前記第１検査処理よりも低い検出感度で画像の欠陥を検出する第２検査処理と、を実行する。このようにすることで、適切に画像の異常を判定することで目視判定に近い判定結果が得られる。

本発明の一実施形態に係る画像形成システムの概略構成を示す断面図である。 画像形成システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 画像形成システムが実行する印刷処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態における画像検査装置が実行する画像検査処理を示すフローチャートである。 比較例における過剰検知を説明する模式図である。 別の比較例におけるマスク処理の弊害による過小検知を説明する模式図である。 本実施形態における検知結果を説明する模式図である。 第２の実施形態における画像検査装置が実行する画像検査処理を示すフローチャートである。 スジ状欠陥を検出する第３の実施形態における画像検査処理を示すフローチャートである。 図９Ａに続く処理を示すフローチャートである。 スジ状欠陥を含む画像の読取画像の例を示す図である。 差分画像の例を示す図である。 分類結果の例を示す図である。 画像解析部の欠陥特徴量抽出部がスジ特徴量を抽出する処理の様子を示す図である。 第２の例における差分画像に含まれる特定の画素値の画素数を垂直方向にカウントした様子、並びに第１および第２特徴量について示す図である。 第４の実施形態における処理を示すフローチャートである。 第３の実施形態における過剰検知を説明する模式図である。 第４の実施形態における検知結果を説明する模式図である。

以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

図１は、本発明の一実施形態に係る画像検査装置を含む画像形成システムの概略構成を示す図である。図２は、画像形成システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

図１、図２に示すように、画像形成システム１は、画像形成装置１０、画像検査装置２０、および後処理装置３０を備える。画像形成装置１０は元画像データ（印刷データともいう）に基づいて用紙９０（記録媒体）上に画像を形成する。画像検査装置２０は読取部２３を備え、画像形成装置１０で印刷された用紙９０上の画像の読み取りを行い、読取画像データ（以下、単に読取画像という）を生成する。また、画像検査装置２０は、生成した読取画像により、画像濃度、色、画像形成位置の検査を行い、異常を検出したり、濃度調整、色調整、位置ずれ調整等の各種の画像調整を行ったりする。後処理装置３０は、画像形成装置１０で印刷された用紙に対して、各種の後処理を行う。

なお、以下の実施形態においては、この図１に示すように、画像検査装置２０は、画像形成装置１０に連結された別体の構成として説明するが、画像形成装置１０と筐体を共用し、一体として構成されていてもよい。また、以下においては、画像検査装置２０は、用紙９０の搬送方向において、画像形成装置１０の下流側に位置し、画像形成装置１０で画像形成された用紙９０の検査をリアルタイムで行うものとして説明する。しかしながら、画像検査装置２０を画像形成装置１０とは別体で、ネットワークで通信接続した構成とし、オフラインで、読取画像とこれに対応する元画像（以下、単に元画像ともいう）を取得することで、画像の検査を行うようにしてもよい。この場合、読取部だけを（後述の読取部２３）、画像形成装置１０の内部を搬送する用紙９０を読み取るように搬送経路内に配置されてもよい。

（画像形成装置１０）
図２に示すように、画像形成装置１０は、制御部１１、記憶部１２、画像形成部１３、給紙搬送部１４、操作表示部１５、および通信部１９を備え、これらは信号をやり取りするためのバスを介して相互に接続される。

（制御部１１、記憶部１２）
制御部１１は、ＣＰＵであり、プログラムにしたがって装置各部の制御や各種の演算処理を行う。記憶部１２は、予め各種プログラムや各種データを格納しておくＲＯＭ、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ、各種プログラムや各種データを格納するハードディスク等からなる。

（画像形成部１３）
画像形成部１３は、例えば電子写真方式により画像を形成し、基本色（ＹＭＣＫ）のそれぞれに対応した書込部１３１、および作像部を備える。各作像部は、感光体ドラム１３２、帯電極（図示せず）、トナー、およびキャリアからなる２成分現像剤を収容する現像部１３３、クリーニング部（図示せず）を含む。各色の作像部で形成されたトナー画像は、中間転写ベルト１３４上で重ね合わせされ、２次転写部１３５において搬送された用紙９０に転写される。用紙９０上の（フルカラーの）トナー画像は下流側の定着部１３６で加熱、加圧されることで用紙９０上に定着される。

（給紙搬送部１４）
給紙搬送部１４は、複数の給紙トレイ１４１、搬送路１４２、１４３、ならびに、これらの搬送路１４２、１４３に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）を備える。給紙トレイ１４１から給紙された用紙９０は、搬送路１４２を搬送され、画像形成部１３で画像形成された後、下流側の画像検査装置２０に送られる。

また印刷ジョブの印刷設定が、両面印刷の設定であれば、片面（第１面）に画像形成された用紙９０を画像形成装置１０の下部にあるＡＤＵ搬送路１４３に搬送する。このＡＤＵ搬送路１４３に搬送された用紙９０は、スイッチバック経路で表裏を反転された後、搬送路１４２に合流し、再び画像形成部１３で用紙９０のもう一方の面（第２面）に画像形成される。

（操作表示部１５）
操作表示部１５はタッチパネル、テンキー、スタートボタン、ストップボタン等を備え、画像形成システム１の状態を表示し、ユーザーによる各種設定、および指示の入力に使用される。また、ユーザーによる、後述の色調整、画像位置調整の実行指示を受け付ける。また、画像検査装置２０により検査で異常が判定された場合には、解析結果を表示する。

（通信部１９）
通信部１９は、画像形成装置１０が、画像検査装置２０、後処理装置３０、およびＰＣ等の外部機器との間で通信するためのインターフェースである。通信部１９は、画像検査装置２０との間で、各種設定値や動作タイミング制御に必要な各種情報等の送受信を行う。通信部１９には、ＳＡＴＡ、ＰＣＩ、ＵＳＢ、イーサネット（登録商標）、ＩＥＥＥ１３９４などの規格によるネットワークインターフェースや、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１などの無線通信インターフェースなどの各種ローカル接続インターフェースなどが用いられる。

（画像検査装置２０）
図１、図２に示すように、画像検査装置２０は、制御部２１、記憶部２２、読取部２３、搬送部２４および通信部２９を備える。これらは信号をやり取りするためのバス等の信号線を介して相互に接続される。

制御部２１、記憶部２２は、上述の制御部１１、記憶部１２と同様の構成を備える。この制御部２１は、画像形成装置１０の制御部１１と協働することで、画像形成システム１の画像調整、画像検査、等を行う。搬送部２４は、搬送路２４１、およびこの搬送路２４１に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）を備える。搬送路２４１は、上流側の搬送路１４２と連結し、画像形成装置１０で画像形成された用紙９０を受け入れ、下流側の後処理装置３０に送る。

（制御部２１、記憶部２２）
制御部２１は、読取部２３で用紙９０上の画像を読み取って得られた読取画像を用いて、色調整や画像位置調整を行う。また、制御部２１は、画像解析部２１０として機能し、読取画像から「色判定」、「画像位置判定」、「異常判定」等の画像解析を行う。画像解析部２１０は、変化量算出部５１、特徴量抽出部５２、および品質判断部５３の機能を含む。

画像解析部２１０は、読取画像に対して閾値を用いてスジ状欠陥、ホタル（白抜け、ホワイトスポットともいう）、濃度低下、等の異常を判定する解析を行い、解析結果を生成する。画像解析部２１０の変化量算出部５１、特徴量抽出部５２、および品質判断部５３では、スジ状欠陥の検出を行う。

記憶部２２は、各種評価用の複数色のカラーパッチを配置したカラーチャートや、位置ずれ検出用の格子画像やトンボ画像を複数配置した検査チャートの画像データを記憶する。また、各種のパラメータを記憶する。このパラメータには、後述するスジ特徴量からスジを検出するための欠陥検出閾値等が含まれる。

画像解析部２１０は、「色判定」として、画像形成装置１０によりカラーチャートの画像を形成した用紙９０の読み取って得られた読取画像により、各カラーパッチの色データを解析し、結果データを画像形成装置１０に送る。画像形成装置１０は、結果データから、色変換（印刷データ（ＲＧＢ信号）から書込部１３１のＣＭＹＫ信号への変換）のＬＵＴ（ルックアップテーブル）の調整、ガンマ補正、スクリーン補正、および濃度バランスの調整、または、画像形成部１３の画像形成条件を調整する。

画像解析部２１０は、「画像位置判定」として、画像形成装置１０により検査チャートの画像を形成した用紙９０の読み取って得られた読取画像により、各トンボ画像の位置を解析し、結果データを画像形成装置１０に送る。画像形成装置１０は、結果データから、スキューやシフト等の２次元位置補正のパラメータを調整する。

画像解析部２１０は、「異常判定」として、画像形成装置１０により通常の元画像（印刷データ）の画像を形成した用紙９０の表面に形成された画像を、読取部２３等により読み取って得られた読取画像により、異常判定を行う。特に異常判定としてスジ状欠陥を検出する場合、変化量算出部５１、特徴量抽出部５２、および品質判断部５３が用いられる。

変化量算出部５１は、読取画像ｉ３１（後述の図１０Ａ参照）に含まれる複数の画素のうち、注目画素の画素値に対する、注目画素を基準として、主走査方向、および副走査方向の何れか一方の第１の方向、または他方の第２の方向において、第１の方向に所定の画素数（第１画素数）だけ離れた比較画素の画素値の差分値を算出し、差分値を分類閾値で第１および第２の分類値に分類した分類結果ｉ７０（後述の図１０Ｃ参照）を画素値の変化量として算出する。以下、第１の方向を主走査方向、第２の方向を副走査方向として説明する。また、第１画素数としては例えば３個である。

例えば、変化量算出部５１は、読取画像ｉ３１に含まれる複数の画素から順次走査し、選択した注目画素の画素値と、比較画素の画素値との差分値を算出する。そして、変化量算出部５１は、読取画像ｉ３１の他の画素に対しても同様の処理を行って算出した差分値を含む差分画像ｉ４０（後述の図１０Ｂ参照）を生成する。このとき、変化量算出部５１は、読取画像ｉ３１を水平または垂直方向に所定画素数だけシフトして得たシフト画像（不図示）と、シフト前の読取画像ｉ３１との差分をとって差分画像ｉ４０を生成することが可能である。シフトとは、注目画素に対して比較画素を決定するための画素間の距離を表す。差分画像ｉ４０の詳細については、後述する図１０Ａにて説明する。

また、変化量算出部５１は、差分画像ｉ４０に含まれる各画素の差分値の大きさおよび符号に基づいて、画素毎に複数に分類した分類結果ｉ７０を変化量として生成する。上述したように分類結果ｉ７０は、変化量算出部５１が、差分画像ｉ４０に含まれる複数の画素毎に、差分値を分類閾値で分類（３値化）した結果として表される。分類閾値は、後述するように正解画像（元画像、または見本画像）から算出される。しかしながら、分類閾値は、固定値を用いてもよい。この場合、記憶部２２に上述のパラメータとして設定され、記憶される。

本実施の形態では、変化量算出部５１が分類閾値を参照して、差分画像ｉ４０に含まれる各画素の差分値を、画素毎に３値化する処理を「多値化」という。分類閾値によっては、変化量算出部５１が差分画像ｉ４０の差分値を２値化、４値化等に多値化してもよい。後述する処理においては、３値化を例として説明する。また、分類閾値は、画像検査の開始前に、予め設定される値であり、読取画像ｉ３１の解像度、用紙９０に形成された画像の種類等によって異なる値が設定されることがある。分類結果ｉ７０の詳細については、後述する図１０Ｃにて説明する。

特徴量抽出部５２は、副走査方向にある複数の画素に基づいて算出された変化量に基づいて、用紙９０に形成された画像に発生するスジ状欠陥の特徴量（「スジ特徴量」と呼ぶ）を抽出する。例えば、特徴量抽出部５２は、スジが発生する方向が副走査方向である場合に、主走査方向の所定位置毎に分類結果ｉ７０を副走査方向に参照して、平均化結果（３値化平均化結果）からスジ特徴量を抽出する。３値化平均化結果は、変化量算出部５１が分類閾値で分類して多値化した差分値を、特徴量抽出部５２が平均化して得る結果であり、後述する図１１の中段に示す３値化平均値で表すグラフで示される。スジ特徴量の詳細については、後述する図１１にて説明する。

そして、特徴量抽出部５２は、主走査方向の所定位置毎に副走査方向にある分類結果ｉ７０を参照して、分類結果ｉ７０の分類毎に画素数をカウントしたカウント結果を得る（後述する図１２参照）。特徴量抽出部５２は、スジが発生する方向が副走査方向である場合に、比較画素がある方向とは反対方向に、注目画素から第１画素数だけ離れた位置で得られたカウント結果を参照して特徴量を抽出することができる。

品質判断部５３は、主走査方向の同じ位置毎に、複数のスジ特徴量から算出した値と、予め設定された欠陥検出閾値とを比較してスジ状欠陥を検出し、用紙９０に形成された画像の品質を判断する。この際、品質判断部５３は、主走査方向における注目画素の所定位置でのカウント結果と、注目画素から離れた位置で参照したカウント結果との比率に基づいてスジ状欠陥を検出する（後述する図１２参照）。

品質判断部５３は、スジ特徴量からスジを検出しなければ読取画像ｉ３１を正常と判断する。一方、品質判断部５３は、スジ特徴量からスジを検出すれば読取画像ｉ３１を異常と判断する。そして、品質判断部５３は、読取画像ｉ３１の元となったページのページ番号等を含むスジ検出結果を記憶部２２に保存したり、画像形成装置１０に出力したりする。

（読取部２３）
読取部２３は、搬送路２４１上に配置され、画像形成装置１０で画像形成され、搬送された用紙９０上の画像の読み取りを行う。この読取部２３は、読取画像を取得する取得部として機能する。なお、両面の同時（１パス）読み取りが行えるように、搬送路２４１の下側にも同じ読取部を配置してもよい。あるいは、画像形成装置１０のＡＤＵ搬送路１４３と同様の搬送路を設け、１個の読取部２３で両面読み取りを行うようにしてもよい。

読取部２３は、センサーアレイ、レンズ光学系、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）光源およびこれらを収納する筐体等を備える。センサーアレイは、複数の光学素子（例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ））を主走査方向に沿ってライン状に配置したカラーラインセンサーであり、幅方向における読取領域は用紙９０の全幅に対応している。光学系は、複数のミラーとレンズから構成される。ＬＥＤ光源からの光は、原稿ガラスを透過し、搬送路２４１上の読取位置を通過する用紙９０の表面を照射する。この読取位置の表面反射光による像は、光学系により導かれ、センサーアレイ上に結像する。読取部２３の解像度は、１００〜数百ｄｐｉである。

（後処理装置３０）
後処理装置３０は、図１に示すように、後処理部３１、および搬送部３４を備える。搬送部３４は、搬送路３４１、３４３、この搬送路３４１、３４３に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）、ならびに排紙トレイ３４２、３４４を備える。なお、図示は省略するが、後処理装置３０も図２に示した他の装置と同様に、制御部、記憶部、および通信部を備え、他の装置と協働することで、用紙９０への処理を行う。

搬送路３４１は、上流側の搬送路２４１と連結し、画像検査装置２０から搬送された用紙９０を受け入れ、印刷設定に応じて後処理を施した後、排紙トレイ３４２に排出する。そして、印刷設定に応じて、搬送された用紙９０を、搬送路３４３を経由して排紙トレイ３４４に排出する。また、後述する検査で正常判定の用紙９０を通常の排紙トレイ３４２に、異常判定された用紙９０を別の排紙トレイ３４４に排出するようにしてもよい。

後処理部３１は、ステイプル処理、パンチ処理、冊子形成処理、等の各種の後処理を行う。例えば後処理部３１は、用紙をスタックするスタック部とステイプル部を有し、複数枚の用紙９０をこのスタック部で重ねた後、ステイプル部でステイプルを用いた平綴じ処理を行う。

（印刷処理）
図３は、画像形成システム１が実行する印刷処理を示すフローチャートである。図３に示す処理は、主に画像形成装置１０の制御部１１が主体となり、画像検査装置２０の制御部２１（画像解析部２１０）と協働で行われる。

（ステップＳ１）
画像形成装置１０の制御部１１は、画像形成部１３、給紙搬送部１４を制御することで、元画像に基づいて用紙９０上に画像を形成する。その後、用紙９０は、下流側の画像検査装置２０に搬送される。

（ステップＳ２）
制御部１１は、画像検査装置２０から、所定時間内に搬送した用紙９０に対する異常の判定結果を受信しなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ３をスキップし、処理を終了する。一方で、画像検査により異常の判定結果を受信した場合、処理をステップＳ３に進める。ここでの画像検査装置２０の画像検査処理については、後述の図４等で説明する。

（ステップＳ３）
異常の判定を受けることに応じて、制御部１１は、異常の結果を操作表示部１５に表示するとともに、後処理装置３０に、異常となった用紙９０を通常の排紙トレイとは別の排出トレイ（例えば排紙トレイ３４４）に搬送するように指示をする。後処理装置３０では、この指示に応じて、搬送経路を切り替え、異常（画像欠陥）と判定された用紙９０を排紙トレイ３４４に搬送する。

（画像検査装置２０の画像検査処理）
図４は、画像検査装置２０で行う画像検査処理を示すフローチャートである。この処理は、図１に示すような画像形成システム１に組み込まれた画像検査装置２０においては、画像形成装置１０で画像形成された用紙９０が搬送される毎に行う。

（ステップＳ１０）
読取部２３は、搬送された用紙９０の読み取りを行い、読取画像を生成する。制御部２１は、読取部２３で生成されたこの読取画像を取得する。読取画像はＲ、Ｇ、Ｂのチャネル（ｃｈ）毎に０〜２５５（輝度低〜高）の間の信号値をとる。また、画像検査装置２０は、この搬送された用紙９０への画像形成に用いた元画像（印刷データ）を正解画像として取得する。これらは一対の画像データとして紐付けられる。元画像がＣＭＹＫ形式のデータであれば公知の手法によりＲＧＢ形式に変換する。なお正解画像としては、元画像だけでなく、予め印刷した印刷物の中からオペレーター等が正常に出力され、見本にすべき印刷物と認定した用紙（印刷物）を読み取って得られた読取画像（見本画像）を、正解画像（正解画像データ）として用いてもよい。

（第１検査処理）
以下のステップＳ２０ａ、Ｓ２０ｂは第１検査処理に相当する。

（ステップＳ２０ａ）
画像解析部２１０は、読取画像、および正解画像それぞれに対して、Ｒ、Ｇ、Ｂの３ｃｈの画像から輝度信号値をグレースケール（ＧＳ）値に変換したＧＳ画像を生成する。ＧＳ画像のＧＳ値が０〜２５５の範囲であれば、ＧＳ値への変換は、例えば、３ｃｈを単純平均した値を用いる。このＧＳ画像は、第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に相当する。換言するとＧＳ画像は、ＲＧＢ画像の３枚の色画像に基づく画像である。そして、画像解析部２１０は、ＧＳ画像に対してハイライト領域（低濃度領域）へのマスク処理を施し、検査除外領域に設定する。例えば、所定値以上のＧＳ値を有する複数の画素が連続する（隣接する）領域をクラスタリングし、所定サイズ以上の領域に対してハイライト領域としてマスク処理を施す。すなわち、後段の画像欠陥判定の処理対象から除外する。

（ステップＳ２０ｂ）
画像解析部２１０は、マスク処理後のＧＳ画像に対して、第１検査条件により、正解画像との比較により画像欠陥の判定処理を行う。例えば、ホタル、スジ、汚れの画像欠陥である。ホタルであれば、正解画像のＧＳ画像と、検査対象である読取画像のＧＳ画像とを画素毎に差分をとり、円形の所定サイズ範囲の淡い領域、または濃い領域があればホタルの欠陥があると判定する。スジであれば、上述のように変化量算出部５１、特徴量抽出部５２、および品質判断部５３により判定できる。スジの検出の具体例については後述する。

（第２検査処理）
以下のステップＳ３０ａ〜Ｓ３０ｃは第２検査処理に相当する。

（ステップＳ３０ａ）
画像解析部２１０は、読取画像、および正解画像それぞれからＢｃｈ（Ｂｌｕｅチャネル）の画像（以下、Ｂ画像と表する）を取得する。このＢ画像は、第２分類条件を満たす視覚感度が低感度画像に相当する。人間の目は、Ｂ画像に対する視覚感度が、他のＧ、Ｒ画像に比べて低い。

（ステップＳ３０ｂ）
画像解析部２１０は、読取画像のＢ画像、および正解画像のＢ画像それぞれに対して低解像度化の処理を行う。例えば元が４００ｄｐｉの解像度であれば、低解像度化として解像度を２００ｄｐｉ、または１００ｄｐｉの半分、または１／４にして、画素値を対応する４画素、または１６画素の画素値の平均値とする。あるいは、低解像度化後の各画素の画素値をＢｉｃｕｂｉｃ、Ｂｉｌｉｎｅａｒにより算出してもよい。

（ステップＳ３０ｃ）
画像解析部２１０は、ステップＳ３０ｂで低解像度化したＢ画像により、ステップＳ２１と同じ第１検査条件、または検査閾値を第１検査条件よりも緩くした第２検査条件によりホタル、スジ、汚れ等の画像欠陥の判定処理を行う。

（ステップＳ４０）
画像検査装置２０は、判定結果を出力する。例えば、判定結果を画像形成装置１０に送り、これを受けた画像形成装置１０は、図３のステップＳ２以下の処理を実行する。出力される判定結果には、画像欠陥の発生箇所の位置情報（中心位置、サイズ等）、および画像欠陥の種類の情報が含まれる。以上で図４の処理を終了する（エンド）。

このように、第１の実施形態では、画像解析部２１０は、読取画像うち、色に基づいて予め設定された第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に対して、第１検査条件により画像の欠陥を検出する第１検査処理と、読取画像のうち、色に基づいて予め設定された第２分類条件を満たす視覚感度が低い低感度画像に対して、第１検査処理よりも低い検出感度で画像の欠陥を検出する第２検査処理と、を実行する。このようにすることで、人間の視感度を考慮し、適切に画像の欠陥を検出でき、人間の目視判定に近い検出結果が得られる。

以下、この第１の実施形態の効果について、図５から図７を参照して説明する。図５は、比較例における過剰検知を説明する模式図である。図６は、別の比較例におけるマスク処理の弊害による過小検知を説明する模式図である。図７は、本実施形態における検知結果を説明する模式図である。

図５、図６においては、３つの画像は、左から順に印刷物、ならびにその印刷物の目視判定結果、および検知結果を示している。図５〜図７においては、同じ印刷物を対象として、画像の欠陥を検出した場合の状況を示している。

図５等に示す印刷物では、１枚の用紙に、三角形のオブジェクトｏｂ１と、高濃度の四角形のオブジェクトｏｂ２がある。オブジェクトｏｂ１はハイライト領域である。オブジェクトｏｂ１には２つのスジ１、２があり、オブジェクトｏｂ２には２つのスジ３、４がある。目視判定では、スジ１は視認できない。スジ２は、ハイライト領域に発生した比較的太いスジである。スジ１、スジ３、４はそれほど太くないスジである。以下の図５〜７等では、目視認識、または検査装置で検出できるスジを濃い濃度で示し、目視認識できない、または検査装置で検出できないスジを薄い濃度で表している。例えば、図５の目視判定では、スジ２、３、４は目視認識できるが、スジ１は認識できない。図５の検査装置の検知結果（比較例）では、例えば上述の特許文献１のような手法では、輝度信号の差のみで検出し、人間の視感度を考慮していないため過剰検知が生じる。すなわち、人間の目で認識できないスジ１までも検知している。

これに対する対応としてハイライト領域にマスク処理をすることが考えられる。図６では、ハイライト領域、すなわちオブジェクトｏｂ１に対してはマスク処理を行う。そしてマスク処理した画像に対して画像検査装置２０で画像欠陥の検出処理を行う。図６に示す検知結果（比較例）では、ハイライト領域をマスクすることで、検出漏れ（過小検知）が生じることになり、スジ２も検出できず、人間の目視判定結果と一致しない。

これに対して、本実施形態においては、図７に示すように第１分類条件を満たす画像、すなわちＧＳ画像に対しては、ハイライト領域をマスクして、画像欠陥を検出する第１検査処理を実行する。これにより、オブジェクトｏｂ２のスジ３、４を検出する。また、第２検査処理では、Ｂ画像という視覚感度が低い低感度画像に対しては、低い検出感度として低解像度化した低解像画像に対して画像検査装置２０で画像欠陥の検出処理を行う。低解像度化することで、細いスジは、検出できなくなり、第２検査処理では、太いスジ２のみが検出される。

そして、第１、第２検査処理を統合した最終的な出力としては、スジ１は検出されずに、スジ２〜４が検出され、これは目視結果（図５等参照）と一致し、本実施形態の画像検査装置２０においては、適切に画像の異常を判定できることがわかる。

（第２の実施形態における画像検査装置２０）
図８は、第２の実施形態における画像検査装置２０が実行する画像検査処理を示すフローチャートである。第１の実施形態では、正解画像との比較で、画像欠陥を判定したが、第２の実施形態では、読取画像のみから画像欠陥を判定する。

図８のステップＳ１００、Ｓ２００ａ、Ｓ２００ｂ、Ｓ３００ａ、Ｓ３００ｂ、Ｓ３００ｃ、Ｓ４００は、それぞれ図４のステップＳ１０、Ｓ２０ａ、Ｓ２０ｂ、Ｓ３０ａ、Ｓ３０ｂ、Ｓ３０ｃ、Ｓ４０に対応する。図８に示す第２の実施形態においては、正解画像を用いずに、読取画像のみで画像欠陥を検出する。例えばスジ状の画像欠陥では、特徴量抽出部５２は、分類閾値として固定値を用いて、スジ特徴量を抽出する。以上説明した第２の実施形態においても第１の実施形態と同様の効果が得られる。また、第２の実施形態においては、読取画像のみで画像欠陥を検出するため、読取画像と対応づけた正解画像を準備する必要がなく、処理が簡便になる。

（第３の実施形態（スジ状欠陥））
次に、図９Ａ〜図１２を参照し、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態は、第１の実施形態において画像欠陥としてスジ状欠陥に適用したものである。

図９Ａ、９Ｂは、第３の実施形態における画像検査処理を示すフローチャートである。これらの図においては、ステップＳ２０１〜Ｓ２２４（図９Ａ）は、図４に示した第１検査処理に対応し、ステップＳ３０１〜Ｓ３１５（主に図９Ｂ）は図４に示した第２検出処理に対応する。

（ステップＳ１０）
ここでは、図４で示したステップＳ１０と同じ処理を行う。具体的には、読取部２３が用紙９０の画像を読み取ることで得られた読取画像ｉ１０を取得する。また、画像検査装置２０は、この搬送された用紙９０への画像形成に用いた元画像（印刷データ）を正解画像ｉ３０として取得する。

（ステップＳ２０１）
画像解析部２１０は、正解画像ｉ１０、および読取画像ｉ３０それぞれをグレースケール化してＧＳの正解画像ｉ１１、および読取画像ｉ３１を生成する。図１０Ａは、読取画像ｉ３１の例である。１つの枠は１つの画素に対応する。横方向は主走査方向であり、縦方向が副走査方向である。網掛けの画素（ｎ＋８、ｍ＋５）は注目画素であり画素値が７９であり、画素（ｎ＋１１、ｍ＋５）が比較対象（第１画素数分シフト）の画素である。

（ステップＳ２０２）
画像解析部２１０は、正解画像のＧＳ画像ｉ１１を、読取画像ｉ３１に対して位置が合うように位置合わせ処理を行う。

（ステップＳ２０３）
変化量算出部５１は、正解画像ｉ１１を第１画素数だけ画像シフトする。本実施の形態では、主走査方向に３画素分だけ正解画像ｉ１１の画像シフトを行ない、シフト画像ｉ１３を得る。

（ステップＳ２０４）
変化量算出部５１は、ステップＳ２０３より得たシフト画像ｉ１３と、ステップＳ２０３の処理を行っていない正解画像ｉ１１とに基づいて差分画像ｉ２０を生成する（後述の図１０Ｂと同様の画像）。

（ステップＳ２０５）
変化量算出部５１は、差分画像ｉ２０に含まれる各画素の画素値毎に所定値αをプラスした値を第１分類閾値Ａとした閾値画像ｉ２５、およびこの所定値αをマイナスした値を第２分類閾値Ｂとした閾値画像ｉ２６を生成する。閾値画像ｉ２５、ｉ２６は、記憶部２２に記憶してもよい。所定値αとしては例えば８である。

（ステップＳ２１１）
変化量算出部５１は、読取画像ｉ３１を第１画素数（例えば、３画素）だけ画像シフトし、シフト画像ｉ３３を生成する。

（ステップＳ２１２）
変化量算出部５１は、ステップＳ２１１より得たシフト画像ｉ３３と、ステップＳ２１１の処理を行っていない読取画像ｉ３１とに基づいて差分画像ｉ４０を生成する。図１０Ｂは、差分画像ｉ４０の例である。

（ステップＳ２２１）
画像解析部２１０は、ハイライト領域に対してマスク処理をする。例えば、第１所定値以上の画素値を有する複数の画素が連続する（隣接する）領域をクラスタリングし、所定サイズ以上の領域に対してハイライト領域としてマスク処理を施す。すなわち、後段の画像欠陥判定の処理対象から除外する。

（ステップＳ２２２）
閾値画像ｉ２５、ｉ２６に基づいて、ステップＳ２１２で生成された差分画像ｉ４０の３値化処理を行う。３値化処理は、ステップＳ２０５で作成した閾値画像ｉ２５、ｉ２６を用いる。差分画像ｉ４０のそれぞれの画素に対して、閾値画像ｉ２５の対応する画素位置における閾値（第１分類閾値）より、大きい画素の差分値を“２５５”に置き換え、差分値が閾値画像ｉ２６の閾値（第２分類閾値）より小さい画素の差分値を“０”に置き換える。図１０Ｃは、分類結果ｉ７０の例を示す図であり、この図では、差分画像ｉ４０に含まれる各画素の差分値は、“０”、“１２８”、“２５５”のいずれかに置き換わったことが示される。

（ステップＳ２２３）
ここでは、特徴量抽出部５２は、分類結果ｉ７０に基づいて、スジ特徴量を検出する。

（スジ特徴量を検出する第１の例（平均化処理））
図１１は、特徴量抽出部５２がスジ特徴量を抽出する処理の様子を示す図である。図１１の上段には、読取画像ｉ３１の中で事前に判明している平坦な画像の領域（「平坦領域」と呼ぶ）を主走査位置で示される特定の位置毎に、画素値を副走査方向で平均化した平均化結果のグラフが示される。画素値の平均化結果を示すグラフより、主走査位置が“１４”である箇所にスジがあることが示される。スジがある位置の画素値は、周辺の画素値と比較して、少し変動が大きいことがわかる。しかし、この変動が、ノイズまたはスジのいずれが影響して生じたのかは明確でない。

図１１の中段には、３値化平均化結果のグラフが示される。特徴量抽出部５２は、副走査方向にある分類結果ｉ７０を参照し、各画素の値を平均化する。この処理により、特徴量抽出部５２は、分類結果ｉ７０の各画素の値（３値化した値）を副走査方向に平均化して３値化平均値をグラフで表した３値化平均化結果を得る。読取画像ｉ３１にノイズがなければ、３値化平均値は１２８となる。図中に破線の円で示す主走査位置が“１０”、“１４”の位置が“１２８”に対して差分が大きい箇所である。しかし、これらの位置にある３値化平均値は、周辺にある３値化平均値との差分が小さいため、スジとして検出し、ノイズから分離することが難しい。

そこで、特徴量抽出部５２は、３値化平均化結果からスジ特徴量を抽出する。

図１１の下段には、特徴量抽出部５２が算出したスジ特徴量のグラフが示される。特徴量抽出部５２は、３値化平均化結果に基づいて、ある主走査位置の３値化平均値と、この主走査位置に対して主走査方向に３画素（第１画素数）だけ異なる主走査位置の３値化平均値との差分をとり、差分値の絶対値を算出する。

（ステップＳ２２４）
品質判断部５３は、スジ特徴量が、記憶部２２のパラメータから読み出した欠陥検出閾値（図中に破線で示す値）の“４０”以上であれば、スジとして検出する設定がされている。そして、品質判断部５３は、主走査位置が“１４”の位置に大きな値があると判断する。この場合、品質判断部５３は、主走査位置が“１４”の位置にスジを検出することができる。そして、品質判断部５３は、用紙９０に形成された画像を異常と判断する。

（スジ特徴量を検出する第２の例（カウントした比率により判定））
ステップＳ２２３、Ｓ２２４の処理に関し、図１１では、平均化処理することにより特徴量を判断したが、これに代えて以下、図１２を参照して説明する第２の例のようにしてもよい。第２の例では、特徴量抽出部５２が、分類値をカウントし、品質判断部５３が複数の特徴量として、主走査方向の同じ位置にある第１特徴量および第２特徴量の比率が、欠陥検出閾値以上である場合に、スジ状欠陥を検出する。

図１２は、第２の例における差分画像に含まれる特定の画素値の画素数を垂直方向にカウントした様子、並びに第１および第２特徴量について示す図である。図１２の上側に示すように、特徴量抽出部５２は、第１および第２のカウント結果を得る。図中に示す、“＋８”は、第２分類閾値を表し、“−８”は、第１分類閾値を表す。なお、ここでは分かり易さのために分類閾値として固定値（±８）を用いた場合で説明する。本実施形態のように正解画像を用いる場合には、この分類閾値は画素毎に、正解画像から算出した第１、第２分類閾値となる（ステップＳ２０５参照）。

そして、図１２には、特徴量抽出部５２が、差分画像ｉ４０の副走査方向に“＋８”より大きい画素値を含む画素の個数をカウントした第１のカウント結果と、差分画像ｉ４０の副走査方向に“−８”より小さい画素値を含む画素の個数をカウントした第２のカウント結果とが示される。

つまり、第１および第２のカウント結果は、特徴量抽出部５２が、分類結果ｉ７０に含まれる分類値の個数を副走査方向に、分類値毎（例えば、“０”、“２５５”毎）にカウントした値とも言える。このため、特徴量抽出部５２は、分類結果ｉ７０に含まれる画素の分類値に対して、例えば“２００”より大きい分類値を含む画素の個数をカウントした第１のカウント結果と、差分画像ｉ４０の副走査方向に“１００”より小さい分類値を含む画素の個数をカウントした第２のカウント結果とを求めてもよい。

図１２には、主走査位置が一致するように第１および第２のカウント結果が並べられた様子が示される。そして、特徴量抽出部５２は、カウントした結果を、主走査方向に３画素（第２画素数の一例）だけ離れた比較画素列にあるカウントした結果と合算する。このとき、特徴量抽出部５２は、分類結果ｉ７０の主走査方向の注目画素列の画素７１の位置における第１のカウント結果と、注目画素列の画素７１の位置から第２画素数（例えば、３画素）だけ離れた、第２のカウント結果とを加算した値を第１特徴量として抽出する。また、特徴量抽出部５２は、分類結果ｉ７０の主走査の注目画素列の画素７２の位置における第２のカウント結果と、注目画素列の画素７２の位置から第２画素数だけ離れた、第１のカウント結果とを加算した値を第２特徴量として抽出する。

特徴量抽出部５２がカウントした結果の合算値は、図１２の下側に示す第１特徴量および第２特徴量として表される。第１特徴量は、注目画素列の“−８”（第２分類閾値）より小さい画素のカウント結果と比較画素列の“＋８”（第１分類閾値）より大きい画素のカウント結果を合算した値である。例えば、注目画素列の画素７２のカウント結果“９”と、比較画素列の画素８１のカウント結果“９”を合算した値“１８”（第１特徴量）が、第１特徴量の画素９１に格納される。

また、第２特徴量は、注目画素列の“＋８”より大きい画素のカウント結果と比較画素列の“−８”より小さい画素のカウント結果を合算した値である。例えば、注目画素列の画素７１のカウント結果“１”と、比較画素列の画素８２のカウント結果“０”を合算した値“１”（第２特徴量）が、第２特徴量の画素９２に格納される。

そして、品質判断部５３は、同じ画素列毎に、第１特徴量と第２特徴量の比率を算出する。この比率が１０倍以上である場合、品質判断部５３は、注目画素列の主走査位置でスジを検出する。図１２では、１８／１＝１８（倍）の比率が算出されるため、注目画素列でスジが検出される。なお、スジの検出に用いられる比率の閾値は、記憶部２２のパラメータに格納されており、オペレーターが適宜変更するようにしてもよい。

（Ｂ画像での判定処理）
（ステップＳ３０１〜Ｓ３１５（第２検査処理））
画像解析部２１０は、正解画像ｉ１０、および読取画像ｉ３０それぞれからＢｃｈの画像を抽出し、取得する。Ｂｃｈの正解画像ｉ５１、読取画像ｉ７１が得られる。第２検査処理では、これらの画像に対しては、第１検査処理（ステップＳ２０１〜Ｓ２２４）よりも低い検出感度で画像の欠陥を検出するため、画像解析部２１０は、低解像度化の処理を、ステップＳ３０３、およびＳ３１１で施す。この低解像度化以外の処理（Ｓ３０２、Ｓ３０３〜Ｓ３０６、Ｓ３１２〜Ｓ３１５）は、第１検査処理（ステップＳ２０２〜Ｓ２０５、Ｓ２１１〜Ｓ２２３）と同様であり説明を省略する。画像解析部２１０は、図９Ａに示した第１検査処理と同様の処理、低解像度化処理後のＢｃｈの正解画像ｉ５５、読取画像ｉ７１に行うことで、特徴量抽出を行い、ステップＳ２２４で画像欠陥判定を行う。そして、画像検査装置２０は、第１、第２検査処理での判定結果を統合した検出結果を出力（図８等参照）して終了する。

このように第３の実施形態では、第１の実施形態と同様に、第１の実施形態では、画像解析部２１０は、読取画像うち、色に基づいて予め設定された第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に対して、第１検査条件により画像の欠陥を検出する第１検査処理と、読取画像のうち、色に基づいて予め設定された第２分類条件を満たす視覚感度が低い低感度画像に対して、第１検査処理よりも低い検出感度で画像の欠陥を検出する第２検査処理と、を実行する。そして、第１、第２検査処理としてスジ検出処理を実行し、スジ検出処理では、第１の方向における画素値の差分値から、分類閾値で分類した分類結果を画素値の変化量として算出する変化量算出処理と、分類結果の第２の方向毎にカウントしたカウント結果からスジ状欠陥の複数の特徴量として抽出する特徴量抽出処理と、第１の方向の同じ位置毎に、複数の前記特徴量から算出した値と、予め設定された欠陥の欠陥検出閾値とを比較してスジ状欠陥を検出し、前記記録媒体に形成された前記画像の品質を判断する品質判断処理と、を行う。このようにすることで、適切に画像の欠陥を検出でき、人間の目視判定に近い検出結果が得られる。

（第４の実施形態）
次に、図１３〜図１５を参照し、第４の実施形態について説明する。この第４の実施形態は、第２検査処理において、検出感度を低下させるために所定値以上の輝度値を持つ高輝度領域を画像の欠陥の検出対象から除外するものである。

図１３は、第４の実施形態における処理を示すフローチャートである。図１４は、上述の第３の実施形態における過剰検知を説明する模式図であり、図１５は、第４の実施形態における検知結果を説明する模式図である。

この第４の実施形態においては、図９Ａ、図９Ｂに示した第３の実施形態との違いは、図９Ｂで行うマスク処理（ステップＳ３１３５）である。この処理以外は、第３の実施形態と同じであり説明を省略する。

ステップＳ３１３５では、画像解析部２１０は、高輝度領域に対してマスク処理をする。例えば、第２所定値以上の画素値（輝度値）を有する複数の画素が連続する（隣接する）領域をクラスタリングし、所定サイズ以上の領域に対して高輝度領域としてマスク処理を施す。すなわち、後段のステップＳ３１４、Ｓ３１５、およびＳ２２４の画像欠陥判定の処理対象から除外する。

図１４は、図６に対応する図であり、ハイライトのオブジェクトｏｂ３が追加されている。オブジェクトｏｂ３は、オブジェクトｏｂ１よりもさらに濃度が低い、ハイライト領域である。第３の実施形態では、ハイライト領域全体を、Ｂｃｈの画像を低解像度で検査する手法であるが、目視で認識できない程度の薄い背景の色のオブジェクトｏｂ３に対してもスジを検出してしまい、結果として過剰検知となる。

これに対して、第４の実施形態では、ステップＳ３１３５の処理により、Ｂｃｈの画像の高輝度の領域に対してマスク処理をすることによって、図１５に示すように、第３の実施形態よりもより目視結果に近い検出結果を得ることができる。

（他の変形例）
以上に説明した、画像検査装置２０、およびこれを備える画像形成システム１の構成は、上述の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上述の構成に限られず、特許請求の範囲内において、種種改変できる。また、画像検査装置２０、画像形成システム１が備える構成を排除するものではない。

図９Ａ、図９Ｂ等に示した第３の実施形態（スジ状欠陥）は、正解画像を用いる第１の実施形態に適用した例を示したが、正解画像を用いない第２の実施形態に適用してもよい。

また、上述の各実施形態では、第２検査処理では、第１検査処理と同じ第１条件で、画像の欠陥を検出したが、第２検査処理では、第１検査条件よりも緩い検査条件を適用することで、第１検査処理よりも低い検出感度で画像の欠陥を検出するようにしてもよい。例えば、欠陥検出閾値を大きくすることで、欠陥と判定する条件を厳しくしてもよい。例えば、図１１に示す例では、第１検査条件では、欠陥検出閾値が”４０”であるが、第２検査処理では、第２検査条件として、欠陥検出閾値を、これよりも大きい値、例えば”５０”にしてもよい。また、第２検査処理では、分類閾値を広くしてもよい。例えば第１検査条件の分類閾値α（＝８）を、第２検査処理の第２検査条件では、これよりも大きい値にする。このようにすることで、欠陥と判定する条件が厳しくなり、検出感度は低下する。

その他として、上述の実施形態においては、画像検査装置２０、およびその読取部２３は、画像形成システム１に組み込まれた構成（インライン）の例を示したが、独立した構成としてもよい。具体的には、画像検査装置２０を、独立したスキャナー（読取部）とＰＣ（パーソナルコンピューター）により構成してもよい。また、さらに、読取部を含まずに、ＰＣ等の演算処理部のみで構成してもよい。この場合、通信部２９（「取得部」として機能）によって、ネットワーク経由で外部のスキャナーから読取画像を取得し、解析する。これらの場合、用紙９０に対して画像形成装置１０により画像形成し、その用紙９０上の画像を、ユーザーがハンドキャリーにより移動させて、独立したスキャナーにより得られた読取画像により、上述の異常検出処理を行う。また、その際には、画像形成装置１０で用いた印刷データと、読取画像との対応付けを、ユーザーが手動により行うようにしてもよく、用紙９０上にバーコード等のマークや数字を読み取ることで自動的に行うようにしてもよい。この場合、通信部２９が取得部として機能する。

上述した実施形態に係る画像形成システム１、および画像検査装置２０における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＵＳＢメモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、装置の一機能としてその装置のソフトウエアに組み込まれてもよい。

１ 画像形成システム
１０ 画像形成装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 画像形成部
１４ 給紙搬送部
１５ 操作表示部
１９ 通信部
２０ 画像検査装置
２１ 制御部
２１０ 画像解析部
５１ 変化量算出部
５２ 欠陥特徴量抽出部
５３ 品質判定部
２２ 記憶部
２３ 読取部
２４ 搬送部
２９ 通信部
３０ 後処理装置
３１ 後処理部

Claims (11)

1. 記録媒体の表面に形成された画像を読み取って生成されたＲＧＢに対応する読取画像を取得する取得部と、
   取得したＲ、Ｇ、Ｂの前記読取画像それぞれを用いて、前記記録媒体の画像の欠陥を検出する解析を行い、解析結果を生成する画像解析部と、
   を備え、
   前記画像解析部は、前記読取画像うち、色に基づいて予め設定された第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に対して、第１検査条件により画像の欠陥を検出する第１検査処理と、
   前記読取画像のうち、色に基づいて予め設定された第２分類条件を満たす視覚感度が低い低感度画像に対して、前記第１検査処理よりも低い検出感度で画像の欠陥を検出する第２検査処理と、を実行する、画像検査装置。
2. 前記第１分類条件を満たす高感度画像は、ＲＧＢの画像から得られるグレースケール画像である、請求項１に記載の画像検査装置。
3. 前記第１検査処理においては、ハイライト領域を画像の欠陥の検出対象から除外する検査除外領域に設定する、請求項１、または請求項２に記載の画像検査装置。
4. 前記第２分類条件を満たす、低感度画像は、ＲＧＢの画像のうち、Ｂ色の画像である、請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像検査装置。
5. 前記第２検査処理には、検出感度を低下させるための処理として、Ｂ色の画像の解像度を低下させる前処理が含まれる、請求項４に記載の画像検査装置。
6. 前記第２検査処理には、検出感度を低下させるため、第１検査条件よりも緩い欠陥検出閾値により、画像の欠陥を検出する、請求項４、または請求項５に記載の画像検査装置。
7. 前記第２検査処理においては、所定値以上の輝度値を持つ高輝度領域を画像の欠陥の検出対象から除外する検査除外領域に設定する、請求項４から請求項６のいずれかに記載の画像検査装置。
8. 前記第１、第２検査処理は、スジ状の欠陥を検出するスジ検出処理であり、
   主走査方向、および副走査方向の何れか一方の第１の方向、または他方の第２の方向において、
   前記スジ検出処理には、
   前記読取画像に含まれる複数の画素のうち、注目画素の画素値に対する、前記注目画素を基準として前記第１の方向に第１画素数だけ離れた比較画素の画素値の差分値を算出し、前記差分値を分類閾値で第１および第２の分類値に分類した分類結果を前記画素値の変化量として算出する変化量算出処理と、
   前記分類結果の第２の方向毎に同じ前記第１の分類値の個数をカウントした第１のカウント結果、および前記第２の分類値の個数をカウントした第２のカウント結果を得て、前記第１のカウント結果に含まれる第１の分類値の個数と、前記第１の方向に第２画素数だけ離れた、前記第２のカウント結果に含まれる第２の分類値の個数とを加算した値を、前記記録媒体に形成された前記画像に発生するスジ状欠陥の複数の特徴量として抽出する特徴量抽出処理と、
   前記第１の方向の同じ位置毎に、複数の前記特徴量から算出した値と、予め設定された欠陥の欠陥検出閾値とを比較してスジ状欠陥を検出し、前記記録媒体に形成された前記画像の品質を判断する品質判断処理と、を含む、請求項１から請求項７のいずれかに記載の画像検査装置。
9. 前記取得部は、見本となる正解画像を取得し、第１検査処理、および第２検査処理では、前記正解画像と読取画像を比較する、請求項８に記載の画像検査装置。
10. 元画像に基づいて記録媒体の表面に画像を形成する画像形成装置と、
    記録媒体上の画像を読み取って読取画像を生成する読取部と、
    請求項１から請求項９のいずれかに記載の画像検査装置と、
    を備える、画像形成システム。
11. 記録媒体の表面に形成された画像を読み取って生成された読取画像を取得する取得部を備える画像検査装置で実行される制御プログラムであって、
    取得したＲ、Ｇ、Ｂの前記読取画像それぞれを用いて、前記記録媒体の画像の欠陥を検出する解析を行い、解析結果を生成する画像解析処理であって、
    前記読取画像うち、色に基づいて予め設定された第１分類条件を満たす視覚感度が高い高感度画像に対して、第１検査条件により画像の欠陥を検出する第１検査処理と、
    前記読取画像のうち、色に基づいて予め設定された第２分類条件を満たす視覚感度が低い低感度画像に対して、前記第１検査処理よりも感度が低い検出感度で画像の欠陥を検出する第２検査処理と、
    が含まれる画像解析処理を、コンピューターに実行させるための制御プログラム。

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