JP2022018079A - 画像処理システム、画像処理装置、制御方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 画像ノイズが発生する場合であっても、紙辺を適切に検出することのできる画像処理装置を提供することを目的とする。特に、印字位置調整パラメータを精度よく取得できる画像処理装置を提供することを目的とする。
【解決手段】 シートから画像を読み取る読取部を備える画像処理装置において、前記画像読取部を用いて、一のシートから一の画像を読みとる手段と、前記一の画像に対してエッジ検出処理を行う手段と、前記エッジ検出処理で検出された複数エッジの情報と前記一のシートのサイズ情報に基づいて、前記複数エッジの中から少なくとも一組のエッジ対を決定する手段と、を有する。
【選択図】 図１７

Description

本発明は、シートに対する画像の形成位置を調整するための処理をおこなう画像処理装置に関する。

従来、シートに画像を形成する印刷装置（画像処理装置）では、シートに対する画像の形成位置を調整する機能（以降「印字位置調整」と呼ぶ）が利用されている。特許文献１では、調整用のマークをシートに印刷してリーダーでこれを読み込み、マークと紙辺の位置関係を取得することで、印字位置調整のパラメータを取得する技術が開示されている。また、リーダーの一例として、ＡＤＦ（Ａｕｔｏ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｅｅｄｅｒ）と呼ばれるシートの自動原稿送り装置について記載している。

特開２０１６－１１１６２８号公報

特許文献１に記載の装置は紙辺の検出精度について、改善の余地がある。なぜならば、ＡＤＦのような機構を用いてシートの読み取りを行うと、リーダースジ等と呼ばれる線状の画像ノイズが発生し得るからである。このリーダースジは、紙辺の陰影に見た目が似ているため、紙辺と誤って検出される虞がある。紙辺位置が正しく取得できないと、マークとの相対位置も正しく取得されないため、印字位置調整のパラメータを精度よく取得することができない。

上述した課題を鑑み、本発明は、画像ノイズが発生する場合であっても、紙辺を適切に検出することのできる画像処理装置を提供することを目的とする。特に、印字位置調整パラメータを精度よく取得できる画像処理装置を提供することを目的とする。

本発明は、シートから画像を読み取る読取部を備える画像処理装置において、前記画像読取部を用いて、一のシートから一の画像を読みとる手段と、前記一の画像に対してエッジ検出処理を行う手段と、前記エッジ検出処理で検出された複数エッジの情報と前記一のシートのサイズ情報に基づいて、前記複数エッジの中から少なくとも一組のエッジ対を決定する手段と、を有することを特徴とするものである。

本発明によれば画像ノイズが発生する場合であっても、紙辺を適切に検出することのできる画像処理装置を提供できる。特に、印字位置調整パラメータを精度よく取得できる画像処理装置を提供できる。

画像処理装置を含むシステムの制御ブロック図を示す模式図である。 画像処理装置を含む画像形成装置の模式図である。 用紙ライブラリ編集画面を示す説明図である。 用紙ライブラリ編集インタフェースを示す説明図である。 用紙ライブラリを表す模式図である。 印字位置調整用チャートの模式図である。 本実施形態における一連の処理を示したシーケンス図である。 マーク相対位置測定処理の動作を示すフローチャートである。 機械学習により動作させるための入力データ及び出力データを示す模式図である 紙搬送を伴うＡＤＦ読み取り装置の模式図である。 縦紙辺検出処理の動作を示すフローチャートである。 上下左右ＲＯＩ画像の位置関係を表す模式図である。 紙辺候補抽出処理の動作を示すフローチャートである。 ハフテーブルの例を示す説明図である。 図１５（ａ）はＲＯＩ画像及び複数の紙辺検出結果を表す模式図である。図１５（ｂ）は上側右ＲＯＩ画像の２値画像を表す模式図である。 最適紙辺ペア決定処理の動作を示すフローチャートである。 左右紙辺の最適ペア決定処理例を示す模式図である。 横紙辺検出処理の動作を示すフローチャートである。 上下紙辺の最適ペア決定処理例を示す模式図である。 実施例２における縦紙辺検出処理の動作を示すフローチャートである。 紙辺の詳細推定処理の動作を示すフローチャートである。 複数の読み取り画像からマーク相対位置を測定する処理の動作を示すフローチャートである。 紙サイズ推定処理の動作を示すフローチャートである。 紙サイズ推定値のヒストグラム情報を表す模式図である。 紙サイズ推定値のヒストグラム情報の一例を可視化した模式図である。 実施例３における一連の処理を示したシーケンス図である。

（実施例１）
＜本構成を可能とする制御ブロック図＞
図１は、印刷システム（画像処理システム）の一実施形態としてのハードウェア概略構成を表すブロック図である。同図に示すように、本実施例に係る印刷システムは、画像形成装置１００と、ホストコンピュータ１０１とから構成される。また画像形成装置１００、ホストコンピュータ１０１らは、それぞれ通信回線１０２によって互いに接続されている。なお、印刷システムは、ホストコンピュータ、印刷装置などが複数台接続されていてもよい。

ホストコンピュータ１０１は不図示の入力装置によるユーザからの入力情報を取得し、画像形成装置１００に送信するプリントジョブを作成し、画像形成装置１００へ送信することができる。コントローラ１１０は、各種データ処理を行い、画像形成装置１００の動作を制御する。操作パネル１２０は、タッチパネル方式でユーザからの各種操作を受け付ける。用紙サイズ情報１２１は、後述するように、操作パネル１２０を介して用紙ライブラリより印刷用紙のサイズ及び位置調整量を取得する。画像読取部１３０は、光学センサを用いて原稿文書をスキャンし、スキャン画像データを取得するスキャナである。印字位置測定処理１３１は、後述するように、印字位置調整用チャート（所定パターンの画像）の印刷結果の読取画像に対して、印字位置の相対座標を取得する。給紙部１４０は、複数の給紙段から構成される給紙装置である。各給紙段には、各種印刷用紙を収容しておくことが可能である。各給紙段では、収納された用紙の最上位の用紙一枚のみを分離し、画像形成部１５０へと搬送することが可能である。画像形成部１５０は、画像データを印刷用紙（シート）に物理的に印刷する。本実施例では電子写真方式の画像形成部１５０を説明するが、画像形成部１５０としてインクジェット方式を用いてもよい。なお１６０は印刷された印刷結果を表す。

次にコントローラ１１０の構成について説明する。Ｉ／Ｏ制御部１１１は、外部ネットワークとの通信制御を行う。ＲＯＭ１１２は、各種制御プログラムを記憶するＲＯＭである。ＲＡＭ１１３は、ＲＯＭ１１２に記憶された制御プログラムを読み出して記録するＲＡＭである。ＣＰＵ１１４は、ＲＡＭ１１３に読み出された制御プログラムを実行し、画像信号や各種デバイスを統括的に制御するＣＰＵである。ＨＤＤ１１５は、画像データやプリントデータなどの大容量のデータを一時的あるいは長期的に保持する目的で使用されるＨＤＤである。各モジュールはそれぞれシステムバス１１６を介して互いに接続される。さらにシステムバス１１６は、コントローラ１１０と画像形成装置１００内の各デバイスとを互いに接続している。なおＲＡＭ１１３はＣＰＵ１１４の主メモリ、ワークメモリとしても機能する。また制御プログラムおよびオペレーティングシステムはＲＯＭ１１２の他にもＨＤＤ１１５にも格納される。さらに、図示しないＮＶＲＡＭを有し、操作パネル１２０からの印刷装置モード設定情報を記憶するようにしてもよい。

＜画像形成装置＞
次に画像形成装置１００の構造及び動作について説明する。

図２は、本実施形態における画像形成装置１００の構造を示す断面図である。図示するように、画像形成装置１００は、筐体２０１を備える。筐体２０１にはエンジン部を構成するための各機構と、各機構による各印字プロセス処理（例えば、給紙処理など）に関する制御を行なうエンジン制御部、及びプリンタコントローラを収納する制御ボード収納部とが内蔵されている。

画像読取部１３０は、原稿置き台２３０、ピックアップローラ２３１、搬送ローラー２３２、コロ２３３、光源２３４、第二読み取り部２３５、排紙ローラ２３８、読み取り部２３６、原稿２３７で構成される。原稿置き台２３０に積載された原稿２３７は、ピックアップローラ２３１により一枚ずつ読み取り経路に送られる。上記ピックアップされた原稿２３７は、搬送ローラー２３２を介して経路方向に搬送される。原稿２３７は、経路を通って読み取り位置に到達し、光源２３４と読み取り部２３６によって原稿２３７の表面に付加されている画像情報が、原稿の端部の画像情報ごと読み取られる。なお、読取部２３６には対向する位置に白色の部材が配置されており、読取部２３６はここを原稿が通過した際に読み取りをおこなう。読取部２３６は圧板読みにも兼用されるリーダー装置である。その後、原稿２３７が読み取り部２３５の読み取り位置に到達した際に、第二読み取り部２３５によって原稿２３７の裏面の画像情報が読み取られる。なお、読取部２３５には対向する位置に白色の部材が配置されており、読取部２３６を原稿が通過した際に読み取りをおこなう。読取部２３５は、例えばＣＩＳである。その後、原稿２３７は、排紙ローラ２３９により排紙される。

以上の動作を繰り返すことで原稿置き台２３７に積載された原稿群はその表面画像と裏面画像の情報を一回の搬送で読み取られる。

尚、最も好適な例として１回の搬送で原稿の両面を読み取る例を示したが、これに限定されない。原稿の両面を読み取れればよいため、反転搬送機構を備えた読み取り装置でも良い。

プリンタエンジン部を構成するための各機構としては、次のような構成が挙げられる。レーザ光の走査による感光ドラム２０５上への静電潜像形成、その静電潜像の顕像化、その顕像を中間転写体２５２に多重転写し、多重転写されたカラー画像をシートＰへ更に転写するための光学処理機構。シートＰに転写されたトナー像を定着させるための定着処理機構、シートＰの給紙処理機構、シートＰの搬送処理機構。

光学処理機構は、レーザスキャナ部２０７において、コントローラ１１０から供給されたイメージデータに応じて不図示の半導体レーザから発射されるレーザ光をオン、オフに駆動するレーザドライバを有する。そして、半導体レーザから発射されたレーザ光は回転多面鏡２０８により走査方向に振られる。ここで主走査方向に振られたレーザ光は反射ポリゴンミラー２０９を介して感光ドラム２０５に導かれ、感光ドラム２０５上を主走査方向に露光する。一方、一次帯電器２１１により帯電され、レーザ光による走査露光によって感光ドラム２０５上に形成された静電潜像は後述する現像器２１２により供給されるトナーによってトナー像に顕像化される。そして、感光ドラム２０５上の顕像されたトナー像は、トナー像とは逆特性の電圧を印加された中間転写体２５２上に転写（１次転写）される。カラー画像形成時には、Ｙ（イエロー）ステーション２２０、Ｍ（マゼンタ）ステーション２２１、Ｃ（シアン）ステーション２２２、Ｋ（ブラック）ステーション２２３からそれぞれの色を中間転写体２５２上に順次形成する。その結果フルカラー可視像を中間転写体２５２上に形成する。

次に、転写材の収納庫２１０から給送したシートＰを搬送し、転写ローラ２５１にてシートＰを中間転写体２５２に圧接すると同時に、転写ローラ２５１にトナーと逆特性のバイアスを印加する。これにより、中間転写体２５２上に形成された可視像は、給紙処理機構によってシートＰの搬送方向（副走査方向）に同期して搬送されるシートＰに転写される（２次転写）。

２次転写を終えたシートＰが定着器２６０を通過することによって、シートＰ上に転写されたトナーが加熱溶融し、シートＰに画像として定着する。両面プリントの場合は反転部２７０を通過してスイッチバック反転し、再び転写部２４０に導入されることでシートＰへ裏面画像が転写される。その後シートＰが前記同様に定着器２６０を通過することによってシートＰ上のトナー像が加熱定着され、プリンタ外へと排紙されることでプリントプロセスが完了する。

＜用紙ライブラリ＞
画像形成装置１００で印刷に使用される用紙は、オペレータによって用紙ライブラリと呼ばれるデータベースを用いて管理される。用紙ライブラリは、ＨＤＤ１１５もしくはＲＡＭ１１３に保存され、各ソフトウェアモジュールにより必要に応じて読み出し・書き込みがなされる。用紙ライブラリの詳細な構成については、後程図５を用いて説明する。

図３は本実施例における印刷システムにおいて、オペレータが用紙ライブラリへの編集などの操作を行うためのインタフェース画面を表す模式図である。３００は、ＣＰＵ１１４が操作パネル１２０に表示するインタフェース画面全体を表す。

３１０は用紙リストであり、用紙ライブラリに記憶された用紙がここにリスト表示される。用紙リスト３１０においては、各用紙に対し列３１１～３１５に示すような用紙属性が付随情報として、オペレータに向けて提示される。列３１１は各用紙の用紙名称を表す。用紙名称は、各用紙が互いに識別されるようにオペレータなどから指定される名称である。列３１２および列３１３はそれぞれ、各用紙における副走査方向用紙長および主走査方向用紙長を表す。列３１４は各用紙における坪量を表す。列３１５は各用紙における表面性を表す。ここで表面性とは用紙表面の物理特性を表す属性で、例えば光沢性を上げるための表面コートがなされた「コート」や、表面に凹凸のあるような「エンボス」などがある。また操作パネル１２０上において、用紙リスト３１０の任意の用紙が表示されている箇所に触れることで、その用紙を選択することが可能である。選択された用紙は、ハイライト表示（反転表示）される。図３では、一例として「ＸＹＺ製紙 カラー８１」が選択されている様子が表されている。また用紙ライブラリに記録された用紙数が、用紙リスト３１０に一度に表示できる用紙数よりも多い場合には、スクロールバー３１７が使用される。オペレータはスクロールバー３１７を操作することにより、任意の用紙を選択することが可能となる。

３２０は新規追加ボタンで、用紙ライブラリに新しく用紙を追加するためのボタンである。３２１は編集ボタンで、用紙リスト３１０において選択された用紙の用紙属性を編集するためのボタンである。新規追加ボタン３２０または編集ボタン３２１が押されると、図４に示すようなインタフェース画面が表示される。３２２は削除ボタンで、用紙リスト３１０において選択された用紙を用紙ライブラリから削除するためのボタンである。３２３は印字位置調整ボタンで、用紙リスト３１０において選択された用紙に対する印字位置調整を行うためのボタンである。

＜用紙ライブラリの編集インタフェース＞
図４は本実施例における印刷システムにおいて、オペレータが用紙属性の編集を行うためのインタフェース画面を表す模式図である。画面４００は、ＣＰＵ１１４が操作パネル１２０に表示するインタフェース画面全体を表す。

テキストボックス４０１～４０４はそれぞれ、用紙名称・副走査方向用紙長・主走査方向用紙長・坪量の各用紙属性を入力するためのテキストボックスである。テキストボックスへの入力は、不図示のソフトウェアキーボードや操作パネル１２０に備えられるテンキーなどによってなされる。４０５は、用紙の表面性を指定するためのコンボボックスである。コンボボックス４０５では、あらかじめ登録された画像形成装置１００がサポート可能な表面性のリストから一つを指定することが可能である。

４２０は編集終了ボタンで、押下されるとその時点で入力された用紙属性が確定され、用紙ライブラリに保存される。その後インタフェース画面４００は閉じられ、用紙ライブラリ編集画面３００へと戻る。４２１はキャンセルボタンで、押下されると用紙属性の編集処理を中止し、インタフェース画面４００を閉じて用紙ライブラリ編集画面３００へと戻る。

＜用紙ライブラリの内容＞
図５は、ＨＤＤ１１５などに保存される用紙ライブラリを表す模式図である。ここでは説明のため模式図を用いるが、実際には用紙ライブラリはＸＭＬやＣＳＶなどのデジタル情報で保存される。

用紙情報５０１～５０８はそれぞれ、用紙ライブラリに登録された各用紙を表す。

列５１１～５１５は各用紙に対し、オペレータにより指定された用紙属性を表している。列５１１は用紙名称を表す。列５１２～５１５は用紙の物理的特性を示す用紙属性で、それぞれ副走査方向用紙長・主走査方向用紙長・坪量・表面性を表す。

列５２０および列５２１は、それぞれ各用紙の表面および裏面に対する印字位置ずれ量を表す。ここで印字位置ずれ量とは、理想の印字位置からの位置ずれ量を表すもので、本実施例ではリード位置、サイド位置、主走査倍率、副走査倍率の項目から構成される。実際の印刷時には、画像形成装置１００は、これらの印字位置ずれ量を基に、理想の印字位置に印字されるよう調整し（つまり、印字位置ずれ量を打ち消すように調整し）、印字する。リード位置・サイド位置は、それぞれ用紙に対する副走査方向・主操作方向の印字位置ずれ量を表す。リード位置は用紙搬送方向先頭の用紙端を起点とした画像の印字開始位置を、サイド位置は用紙搬送方向左側の用紙端を起点とした画像の印字開始位置を、変更することで調整される。副走査方向倍率は、副走査方向の画像長のずれ（理想の長さに対する倍率）を表す。主走査方向倍率は、主走査方向の画像長のずれ（理想の長さに対する倍率）を表す。斜行度は、矩形用紙の任意の一辺に対する平行度合を表す。台形度は、用紙に印字された画像の先端側と後端側の平行度合であり、直角度は、用紙に印字された画像の矩形度合を表す。

これらの印字位置ずれ量は、所定のマークが配置された調整用チャートを印刷し、印刷された調整用チャート上のマークの位置を検出することで算出される。調整用チャートの例については図６を用いて説明する。なお、これら印字位置ずれ量の初期値は各項目０であり、用紙ライブラリ上で用紙情報が新規登録されたばかりの場合や、用紙が登録されていても印字位置調整が行われていない場合などには、初期値が用いられる。

＜印字位置調整用チャートと測定の内容＞
図６は、印字位置調整に使用される調整用チャートの例を表す模式図である。調整用チャートは印字位置調整を開始後、ＣＰＵ１１４の指示によって印刷される。

チャート原稿６０１は印刷された調整用チャートを表す。マーク６０２～６０５は、調整用チャートの特定の位置に印刷されたマークを表す。当該マークは調整用チャートの表面・裏面それぞれの４隅に、計８箇所印字され、印字位置が理想通りならば用紙四隅端から各々一定距離離れた位置に印字されるように画像配置される。調整用チャート上における用紙四隅端からの相対位置を測定することで、印字位置のずれ量が求められる。

本実施例では、図６中（Ａ）～（Ｈ）で表された部分が測定される。（Ａ）～（Ｈ）はすべてマーク６０２およびマーク６０５から直近の用紙端までの距離であり、本実施例では（Ａ）～（Ｈ）は１０ｍｍを規定の距離としている。

＜印字位置測定部の動作＞
以下では、前記（Ａ）～（Ｈ）の算出方法に関して、図８のフローチャートを用いて説明する。なお、以下フローチャートで言及する左上縦紙辺、左上横紙辺、右上縦紙辺、右上横紙辺、左下縦紙辺、左下横紙辺、右下縦紙辺、右下横紙辺の位置関係に関しては、図６の模式図を参照されたい。

ステップ８０１（以降、Ｓ８０１等と表記する）では、ＣＰＵ１１４は画像読取部１３０を介して調整用チャートの読み取り画像を取得する。なお、画像読み取り部１３０はＡＤＦ等の外部読取装置であってもよいし、インラインセンサなどのプリンタ内部に設置された読取装置であってもよい。

本実施例では左右２つのローラーで用紙を搬送するＡＤＦによる読み取りを例にする。図２で示した搬送ローラー２３２の回転を用いて用紙を搬送する際、その用紙サイズ、ローラーのトルクによって複数のローラーを左右に配置することがある。この例を図１０に示す。これは画像読取部を上から見た図であり、断面で示した図２における搬送ローラー２３２は、本図ではローラー１００１とローラー１００２の２つの搬送ローラーとなる。このローラーを用いて、調整用チャート１００３を矢印１００４方向に搬送する。その際チャートを平行に搬送するためには、これら２つのローラーが同じ速度で回転する必要がある。ローラーの径にばらつきがあると、左右のローラー周上の速度差が生まれ、平行搬送が難しくなる。この図において例えばローラー１００１のローラー径がローラー１００２より大きい場合には、ローラー１００１を通過する用紙の速度が上昇し、矢印１００５で示す左方向に傾いて搬送され、読み取り部２３５での取得画像がゆがんでしまう。その取得された画像の歪みの様子を画像１００６に示している。読み取り開始時は水平が保たれているが、速度差により徐々に右側が縮み、左側と差がついてしまう。結果として上辺と下辺で平行性が失われる。このようにして取得された必ずしも上下辺が平行でない画像を以降の処理では想定する。

Ｓ８０２では、ＣＰＵ１１４は読み込んだ画像中よりマーク６０２～６０５の位置を取得する。マーク位置は、スキャン画像の横方向（ｘ）及び縦方向（ｙ）の２次元の座標として表現され、左上座標を原点（０，０）とする。マーク位置は、マークの重心座標として表現してもよく、サブピクセル精度で算出してもよい。また、当該マークの検出処理は、パターンマッチング法により実施してもよい。

Ｓ８０３では、ＣＰＵ１１４は当該調整用チャートの用紙サイズを用紙ライブラリ編集画面３００より取得する。具体的には、副走査方向用紙長（ｍｍ）３１２及び主走査方向用紙長（ｍｍ）３１３を取得する。

Ｓ８０４では、ＣＰＵ１１４は左上縦紙辺及び右上縦紙辺を検出する。当該紙辺の情報は、距離（Ｂ）及び距離（Ｄ）の算出に用いられる。当該処理の詳細は後述する。

Ｓ８０５では、ＣＰＵ１１４は左下縦紙辺及び右下縦紙辺を検出する。当該紙辺の情報は、距離（Ｆ）及び距離（Ｈ）の算出に用いられる。なお、当該処理の詳細はＳ８０４と同様である。

Ｓ８０６では、ＣＰＵ１１４は左上横紙辺及び左下横紙辺を検出する。当該紙辺の情報は、距離（Ａ）及び距離（Ｅ）の算出に用いられる。当該処理の詳細は後述する。

Ｓ８０７では、ＣＰＵ１１４は右上横紙辺及び右下横紙辺を検出する。当該紙辺の情報は、距離（Ｃ）及び距離（Ｇ）の算出に用いられる。なお、当該処理の詳細はＳ８０６と同様である。

Ｓ８０８では、ＣＰＵ１１４は前記検出した８つの紙辺より、マーク相対位置を算出する。当該処理では、マーカー中心座標から各紙辺の一次式（ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ）までの法線距離を算出することで、距離（Ａ）～（Ｈ）を算出する。

＜縦紙辺検出処理＞
以下では、Ｓ８０４及びＳ８０５で実施する縦紙辺の検出処理について、図１１のフローチャートを用いて詳述する。

Ｓ１１０１では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ８０２で取得したマーク位置をもとに、左右ＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）画像（部分画像）を取得する。図１２は、左上縦紙辺及び右上縦紙辺を検出する場合の左ＲＯＩ画像及び右ＲＯＩ画像の位置関係を表す模式図である。本実施例では、左上マークの中心座標から左に１．０ｍｍ、下に１．０ｍｍの点を中心に、横０．５ｍｍ長、縦１．７ｍｍ長の領域を左ＲＯＩ画像として抽出する。また、右上マークの中心座標から右に１．０ｍｍ、下に１．０ｍｍの点を中心に、横０．５ｍｍ長、縦１．７ｍｍ長の領域を右ＲＯＩ画像として抽出する。左下縦紙辺及び右下縦紙辺を抽出する場合の左右ＲＯＩの取得方法も同様である。

Ｓ１１０２では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ１１０１で取得した左右ＲＯＩ画像それぞれに対して、エッジ検出フィルタを適用する。本実施例では、エッジ検出フィルタとして以下のカーネルｋを適用する。

なお、エッジ検出フィルタは上記カーネルｋに限定されない。水平方向ラプラシアンフィルタや微分フィルタであってもよい。以下では、エッジ検出フィルタ適用後の画像をＩｅ（ｘ，ｙ）として記述する。なお、ｘ及びｙは座標のインデックスである。

Ｓ１１０３では、前記エッジ検出フィルタの適用後の画像より、両紙辺候補を複数検出する。当該処理の詳細は後述する。

Ｓ１１０４では、前記複数の紙辺候補より、最適な組み合わせを決定する。当該処理の詳細は後述する。

＜紙辺候補抽出処理＞
以下では、Ｓ１１０３で実施する紙辺候補抽出処理について、図１３のフローチャートを用いて詳述する。

Ｓ１３０１では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ１１０２にて算出したＩｅ（ｘ，ｙ）に対して２値化処理を適用し、２値画像Ｉｂ（ｘ，ｙ）を取得する。具体的には、以下の数式でＩｂ（ｘ，ｙ）を算出できる。

なお、ｔｈは閾値であり、例えば固定値１２８としてもよいし、大津法により画像から動的に決定してもよい。

Ｓ１３０２は、ＣＰＵ１１４は、前記取得した２値画像Ｉｂ（ｘ，ｙ）に対して、ハフ変換を実施する。ハフ変換は、直線を（ρ＝ｘｉｃｏｓθ＋ｙｉｓｉｎθ）の数式で表現することで、予め定められた角度θの成す直線を画像内から網羅的に検出する処理である。以下では、ハフ変換の動作について説明する。

ハフ変換では、まずＩｂ（ｘ，ｙ）＝１となるｘ座標、ｙ座標の組（ｘｉ，ｙｉ）を全て取得する（０≦ｉ≦Ｍ）。次に、各（ｘｉ，ｙｉ）の組に対して、ρｉｊ値を計算する。

θｊ（０≦ｉ≦Ｎ）はあらかじめ決められた値であり、本実施例では、θは８８°～９２°までの０．５°刻みの値とする（θ０＝８８，θ１＝８８．５…，θ７＝９２．０）。得られた（θｊ，ρｉｊ）は、点（ｘｉ，ｙｉ）を通る角度θｊの直線を表している。

次に、前記得られた（θｊ，ρｉｊ）の全組み合わせをカウントすることで、ハフテーブルＨ（ρ，θ）を計算する。具体的には、

と表される。ここで、Ｅｍ，ｎは、

を満たすＮ行（ｍａｘρ）列の行列である。

算出されるハフテーブルの例を、図１４に示す。ハフテーブルのセル（θ，ρ）の値は、２値画像Ｉｂ（ｘ，ｙ）内に、直線ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｃｏｓθ上にのる点が何点あるかを表している。例えば、図１４のセル（θ＝８９°，ρ＝２）値は２１９という大きな値となっている。これにより、（θ＝８９°，ρ＝２）により定義される直線が画像内に存在すると判断できる。一方、セル（θ＝９２°，ρ＝２）の値は０であるため、（θ＝９２°，ρ＝２）の直線は画像内に存在しないことを示している。

Ｓ１３０３では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ１３０２より算出したハフテーブルより、ピーク位置を検出する。本実施例では、
Ｈ（θ，ρ）≧Ｈ（θ，ρ＋１） かつ
Ｈ（θ，ρ）≧Ｈ（θ＋１，ρ） かつ
Ｈ（θ，ρ）≧Ｈ（θ－１，ρ） かつ
Ｈ（θ，ρ）≧Ｈ（θ，ρ－１） かつ
Ｈ（θ，ρ）＞ｔｈ＿ｈｏｕｇｈ
を満たす点をピーク値とする。ここで、ｔｈ＿ｈｏｕｇｈは当該ハフテーブル値がノイズか否かを判定するための閾値であり、本実施例では１４０とした。例えば、図１４に対して検出されるピーク値は、（θ＝９０°，ρ＝５）及び（θ＝８９°，ρ＝２）の２候補である。

以上説明したように、紙辺候補抽出処理では、１つのＲＯＩ画像から複数の紙辺候補を抽出できる。図１５は、複数の紙辺候補を検出する事例を示した模式図である。図１５（ａ）は、スキャン画像と右ＲＯＩ画像を示す模式図である。当該スキャン画像においては、搬送時の傾きにより、紙面が斜めに傾いて読み取られている。図１５（ｂ）は、当該スキャン画像の上側右ＲＯＩ画像に対して本処理を適用した際の２値画像Ｉｂ（ｘ，ｙ）を表す模式図である。２値画像Ｉｂ（ｘ，ｙ）の黒画素は、当該画素位置にエッジが存在しないことを示し、白画素は当該画素位置にエッジが存在することを示している。図１５（ｂ）に示すように、当該スキャン画像に対しては、２つの紙辺候補（複数エッジ）が算出される。図１５（ｂ）の左側のエッジは紙辺の影が成すエッジであり、当該エッジは図１４のハフテーブルにおける（θ＝８９°，ρ＝２）の紙辺候補に相当する。スキャン時の傾きにより、当該エッジは１度垂直方向から傾いている。一方、図１５（ｂ）の右側の紙辺候補は、リーダーのスジにより誤って検出された紙辺候補であり、図１４のハフテーブル（θ＝９０°，ρ＝５）に相当する。リーダースジは原稿の傾き量によらず、常に垂直方向のスジとして検出される。当該処理により複数検出された紙辺候補は、以下の最適紙辺ペア決定処理により、最適な１つのペア（一組のエッジ対）に絞り込まれる。

＜最適紙辺ペア決定処理＞
以下では、Ｓ１１０４の最適紙辺ペア決定処理について、図１６のフローチャートを用いて詳述する。

Ｓ１６０１では、ＣＰＵ１１４は、全紙辺候補についてＳ１６０２からＳ１６０５の処理が完了したかを判断する。否であれば、Ｓ１６０２に処理を移し、処理が完了していればＳ１６０５に処理を移す。なお、例えばＳ１１０３で３つの左紙辺候補、５つの右紙辺候補を抽出していた場合、計１５回のループを繰り返すことになる。

Ｓ１６０２では、ＣＰＵ１１４は、第一紙辺の候補ρＬ、θＬ取得する。第一紙辺候補は、例えば左上縦紙辺候補のことである。

Ｓ１６０３では、ＣＰＵ１１４は、第二紙辺の候補ρＲ、θＲを取得する。第二紙辺候補は、例えば右上縦紙辺候補のことである。

Ｓ１６０４では、紙辺ペアの平行性及び紙サイズを考慮した確からしさを計算する。本実施例では、以下の式で紙辺ペアの確からしさを計算する。なお、下式は数値が小さいほど当該紙辺ペアが確からしいことを意味する。

ここで、ｐｓｉｚｅは紙サイズの規格値を表す。縦紙辺の検出時には副走査方向の用紙長を、横紙辺の検出時には主走査方向の用紙長を設定する。また、ｄｐｉはスキャン解像度である。ｓｔｅｐ（ｘ）はステップ関数であり、ｘ＞０の時は１を、ｘ≦０の時は０を返す。また、γ、εは定数であり、γ＝１０００、ε＝０．５とした。

（ρＲ－ρＬ）ｃｏｓθＬ＊２５．４／ｄｐｉ項は当該紙辺候補ペアにより求められる用紙サイズの測定値を表しており、｜ｐｓｉｚｅ－（ρＲ－ρＬ）ｃｏｓθＬ＊２５．４／ｄｐｉ｜項は規格値と測定値の誤差を表している。

また、γ ｓｔｅｐ（｜θＲ－θＬ｜－ε）は用紙の平行性に基づくペナルティ項である。すなわち、θＲとθＬの差が０．５°以下の時はペナルティがなく、それ以外の時は１０００のペナルティを与えている。すなわち、角度の差の絶対値が閾値以下であればペナルティがない。本実施例では、前記式を用いて確からしさを計算したが、本発明はこれに限定されない。例えば、紙辺候補対の距離（エッジ間の距離、エッジに対応する位置情報の差分）から紙サイズの所定方向長さを引いた数値の最小値を最尤の紙辺としてもよい。この場合、紙サイズの規格値より最も内側にある紙辺候補を最尤紙辺として選択する。

Ｓ１６０５では、ＣＰＵ１１４は、確からしさが最良（最小）の紙辺ペアを、最尤紙辺ペアとして決定する。

当該処理の具体的な動作を、図１７の事例を用いて説明する。図１７上部は、当該スキャン画像に対して上側右紙辺、上側左紙辺の紙辺候補抽出処理の結果を図示している。上側右紙辺に関しては、右候補Ａ（用紙汚れ）、右候補Ｂ（紙辺）、右候補Ｃ（リーダースジ）の３つの候補が抽出されている。一方、左側紙辺に関しては、左候補（１）（紙辺）のみ、１つの候補が抽出されている。

図中下側の表は、最適紙辺ペア決定処理により算出された確からしさの算出結果及び決定された紙辺ペアについて示している。表の紙規格誤差は式（６）内の｜ｐｓｉｚｅ－（ρＲ－ρＬ）ｃｏｓθＬ＊２５．４／ｄｐｉ｜項の数値を表し、平行性ペナルティはγ ｓｔｅｐ（｜θＲ－θＬ｜－ε）項の値を示す。確からしさスコアは、式（６）により定義される値を示す。紙規格誤差の数値では、左候補（１）×右候補Ｃが最も誤差が少なくなっている。しかしながら右候補Ｃはリーダースジであり、左候補（１）と平行になっておらず、平行性の観点から最適な紙辺候補とはならない。右候補Ａ及び右候補Ｂは左候補（１）と平行になっており、最も紙規格値と近い「左候補（１）×右候補Ｂ」が最適な紙辺候補ペアとして決定される。

＜横紙辺検出処理＞
次に、縦紙辺に直交する方向の紙辺である横紙片の検出について説明する。以下では、Ｓ８０６及びＳ８０７で実施する横紙辺の検出処理について、図１８のフローチャートを用いて詳述する。

Ｓ１８０１では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ８０２で取得したマーク位置をもとに、上下ＲＯＩ画像を取得する。図１２は、左上横紙辺及び左下縦紙辺を検出する場合の上ＲＯＩ画像及び下ＲＯＩ画像の位置関係を表す模式図である。本実施例では、左上マークの中心座標から右に１．０ｍｍ、上に１．０ｍｍの点を中心に、横１．７ｍｍ長、縦０．５ｍｍ長の領域を上ＲＯＩ画像として抽出する。また、左下マークの中心座標から右に１．０ｍｍ、下に１．０ｍｍの点を中心に、横１．７ｍｍ長、縦０．５ｍｍ長の領域を下ＲＯＩ画像として抽出する。右上横紙辺及び右下横紙辺を抽出する場合の上下ＲＯＩの取得方法も同様である。

Ｓ１８０２では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ１８０１で取得した上下ＲＯＩ画像それぞれに対して、エッジ検出フィルタを適用する。本実施例では、エッジ検出フィルタとして上下の微分フィルタを用いるが、本発明はこれに限定されない。垂直方向のラプラシアンフィルタなど、他のフィルタであってもよい。

Ｓ１８０３では、前記エッジ検出フィルタの適用後の画像より、両紙辺候補を複数検出する。当該処理はＳ１１０３と同様である。

Ｓ１８０４では、前記複数の紙辺候補より、最適な組見合わせを決定する。

当該処理も基本的な流れはＳ１１０４で説明したそれと同様である。図１６におけるＳ１６０１～Ｓ１６０５の流れで処理を行う。しかしながら、前述したようにローラー速度差により、処理対象とする画像の上下辺の平行性は必ずしも保証されていない。この場合、前述のＳ１６０４で平行性を前提に仮定した数式（６）は成り立たない。そこで、第一紙辺の候補ρＴ、θＴおよび第二紙辺の候補ρＢ、θＢから、紙片ペアの確からしさを計算する際、Ｓ８０４で求めた左上縦紙辺及び右上縦紙辺、およびＳ８０５で求めた左下縦紙辺及び右下縦紙辺の、なす角度差Δθを補正値として用いる。例えば、左上、右上より求まる上側角度θ１と左下、右下より求まる下側角度θ２としたとき、理想的に平行に画像が取得されている場合には、この角度差は０となる。ただし、この角度に差が出ている場合、例えばθ１が８７°、θ２が９０°の場合紙上下で平行性が崩れており、その角度差Δθ＝３°から、上下辺は水平から３°のずれを起こしていることが推定される。そのため数式（６）は以下のように変形される。

ここでθａｖｅは（θＴ－θＢ）／２で求まる角度の平均とする。

この角度補正値Δθを式に加えることにより、上下辺の最適な組み合わせを決定する。

当該処理の具体的な動作を、図１９の事例を用いて説明する。図１９上部は、当該スキャン画像に対して左側上紙辺、左側下紙辺の紙辺候補抽出処理の結果を図示している。左側下紙辺に関しては、下候補Ａ（用紙汚れ）、下候補Ｂ（紙辺）の２つの候補が抽出されている。一方、左側上紙辺に関しては、上候補（１）（紙辺）のみ、１つの候補が抽出されている。

図中下側の表は、最適紙辺ペア決定処理により算出された確からしさの算出結果及び決定された紙辺ペアについて示している。表の紙規格誤差は式（７）内の｜ｐｓｉｚｅ－（ρＲ－ρＬ）ｃｏｓθａｖｅ＊２５．４／ｄｐｉ｜項の数値を表し、平行性ペナルティはγ ｓｔｅｐ（｜θＴ－θＢ＋Δθ｜－ε）項の値を示す。確からしさスコアは、式（７）により定義される値を示す。本来平行に紙送りされた場合には、上候補（１）×下候補Ａが最も誤差が少なくなっている。しかしながら左右辺から求まるΔθの値による補正があり、上候補（１）と平行になっていないことが分かり、平行性の観点から最適な紙辺候補とはならず、最適な紙辺候補ペアとして下候補Ｂに決定される。

＜利用シーケンス＞
図７は本実施形態における一連の処理を示したシーケンスである。本実施形態ではオペレータと画像形成装置１００の間で主だったやり取りが行われる。ここでは用紙ライブラリ編集画面３００が表示された状態からスタートする。

まずＳ７０１にてオペレータが印字位置調整ボタン３２３を押下すると、画像形成装置１００は印字位置調整を開始すると判断し、Ｓ７０２において画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、給紙カセットを指定するための印字位置調整画面を表示する。

次にＳ７０３にてオペレータが給紙カセットを指定し、印字位置調整処理を指示する。

次にＳ７０４にて画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、図６で例示した調整用チャート出力を行う。

次にＳ７０５にてオペレータはＳ７０４にて出力された調整用チャートを画像読取部１３０へセットする。

次にＳ７０６にて画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、画像読取部１３０にセットされた調整用チャートを読み込み、印字位置調整処理を実行する。

次にＳ７０７にて画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、印字位置調整を行うとし、印字位置調整処理Ｓ８０２～Ｓ８０８を実行することで用紙ライブラリに給紙カセット毎の印字位置ずれ量が格納される。

本実施例では、以上のようにして、印字位置調整が行われる。そして、登録された印字位置ずれ量を用いて、以下のように画像形成が行われる。

次にＳ７０８において、ユーザは、印刷ジョブの実行指示をホストコンピュータ１０１に対して行う。

次にＳ７０９において、ホストコンピュータ１０１は、印刷ジョブを画像形成装置１００に送信する。

次にＳ７１０において、画像形成装置１００は、印刷ジョブ１を実行する。この際、用紙ライブラリから給紙カセットに登録された印字位置ずれ量が読み出され、印刷ジョブ１の実行に適用される。

次にＳ７１１において、画像形成装置１００は、印刷ジョブの実行で生成された成果物を提供する。

＜備考＞
以上の処理により、オペレータはチャートをスキャンするだけで選択された各給紙カセットに対する印字位置ずれ量が算出され、表裏印字位置調整を実現することを可能となる。

以上、紙辺候補を複数検出し、平行性及び紙サイズから最尤の紙辺候補対を算出する方法について述べた。本実施例によれば、リーダー背景と紙白の輝度が近い状況や、リーダースジが発生する等のノイズが多い状況でも、ロバストにマークの相対位置を検出可能である。以上算出したマーク相対位置を打ち消すように印刷位置を調整することで、正確な表裏位置調整が可能となる。

また、紙搬送の不均一に起因して、用紙の先端、後端の平行性が失われた場合においても、用紙の左右辺を求めた際の角度差を補正値とすることで、ロバストにマークの相対位置を検出可能である。

なお、本実施例では、図１２で示した左右のＲＯＩ画像および上下のＲＯＩ画像をそれぞれ重複しない独立した画像として説明したが、必ずしもそれに限る物ではない。より広い範囲、例えばマーカーを含めた紙上４つ角の画像を切り出し、縦紙辺、横紙辺共通のＲＯＩ画像として処理に用いてもよい。

（実施例２）
実施例１では、対向する紙辺それぞれに対して複数の候補をハフ変換により検出し、紙サイズ及び平行性に基づき最適な組を選択した。しかしながら、ハフ変換は複数の候補を検出できる反面、紙辺の検出精度は高くないという課題がある。そこで本実施例では、最適な紙辺対を検出したのち、さらに詳細な紙辺推定を施すことで、より高精度な紙辺検出を行う。実施例２における印刷システムの構成は実施例１と略同一である。そのため、同一の構成については同一の符号で記載し、その詳細な説明を省略する。以下では、実施例１からの差分について説明する。

＜縦紙辺検出処理＞
以下では、Ｓ８０４及びＳ８０５で実施する縦紙辺の検出処理について、図２０のフローチャートを用いて詳述する。

Ｓ２００１では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ８０２で取得したマーク位置をもとに、左右ＲＯＩ画像を取得する。当該処理は、実施例１と同様である。

Ｓ２００２では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ２００１で取得した左右ＲＯＩ画像それぞれに対して、エッジ検出フィルタを適用する。当該処理は、実施例１と同様である。

Ｓ２００３では、前記エッジ検出フィルタの適用後の画像より、両紙辺候補を複数検出する。当該処理は、実施例１と同様である。

Ｓ２００４では、前記複数の紙辺候補より、最適な組見合わせを決定する。当該処理は、実施例１と同様である。

Ｓ２００５では、Ｓ２００４で得られた第一の紙辺式をもとに、より詳細な紙辺式を決定する。当該処理の詳細は後述する。

Ｓ２００６では、Ｓ２００４で得られた第二の紙辺式をもとに、より詳細な紙辺式を決定する。当該処理の詳細は後述する。

＜紙辺詳細推定処理＞
以下では、Ｓ２００５及びＳ２００６にて実施される、紙辺の詳細推定処理に関して、図２１のフローチャートを用いて詳述する。

Ｓ２１０１では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ２００４で算出した紙辺式の係数（ρ、θ）及びＳ１１０２で算出したエッジ検出フィルタ適用後画像Ｉｅ（ｘ，ｙ）を取得する。以下では、当該係数を更新し、より詳細な係数（ρ’、θ’）を算出する。

Ｓ２１０２では、ＣＰＵ１１４は、当該ＲＯＩ画像の全ｙ値に対して下記の処理が実行完了したか否かを判定する。否であれば、処理をＳ２１０３に移し、完了していればＳ２１０５に処理を移す。例えば、Ｉｅ（ｘ，ｙ）の縦サイズが２００ｐｉｘｅｌの場合、Ｓ２１０３～Ｓ２１０５の処理は２００回繰り返される。

Ｓ２１０３では、ＣＰＵ１１４は、高さｙにおける暫定エッジ式のエッジ位置ｘを求める。具体的には、ｘ＝（ρ－ｙｓｉｎθ）／ｃｏｓθとして算出される。

Ｓ２１０４では、ＣＰＵ１１４は、位置ｘの周囲±４ｐｉｘｅｌ（周辺画素）におけるエッジ検出フィルタ応答値が最大となる位置ｘ＊を算出する。具体的には、ｘ＊は以下の一次近似式で算出される。

Ｓ２１０５では、ＣＰＵ１１４は、前記算出したエッジ位置（ｘ＊，ｙ）をＲＡＭ１１３に格納する。

Ｓ２１０６では、ＣＰＵ１１４は、前記算出した複数のエッジ位置の組（ｘ＊，ｙ）に対して、最小二乗一次近似を実施する。これにより、Ｓ２００４で算出した（ρ、θ）より高精度な（ρ’、θ’）が算出される。

＜横紙辺検出処理＞
前記縦紙辺検出処理と同様に、ハフ変換に基づき紙辺候補対を決定した後、紙辺詳細推定処理が実行される。具体的には、Ｓ１８０１～Ｓ１８０４の処理を実行した後、Ｓ２００５及びＳ２００６を実行する。

＜備考＞
以上、本実施例では、最適な紙辺対を検出したのち、さらに詳細な紙辺推定を行った。本実施例によれば、紙辺の平行性や紙サイズとの整合性を考慮しつつ、高精度な紙辺推定が可能である。

（実施例３）
実施例１および２では、用紙サイズの規格値をもとに、１枚の画像から最適紙辺ペアを決定していた。しかしながら、搬送ローラーの速度ばらつきや用紙裁断時の誤差等により、スキャン画像上の紙サイズが用紙サイズの規格値と一致しない場合がある。前記実施例では、用紙サイズをもとに最適なエッジ対を検出しており、読取画像上の用紙サイズと規格値にずれがあると、レジ調整が正常に行われない場合があった。そこで本実施例では、レジ調整用に複数枚印刷・スキャンし、尤もらしい紙サイズを推定したうえで、紙辺の検出を行う。これにより、紙サイズの規格値と読取画像の紙サイズに相違があったとしても、ロバストに位置補正を実行できる。以下では、実施例１からの差分についてのみ記述する。

＜印字位置測定部の動作＞
以下では、印字位置測定部の動作に関して、図２２のフローチャート及び図６を用いて説明する。

Ｓ２２０１では、ＣＰＵ１１４は画像読取部１３０を介して調整用チャートの読み取り画像を取得する。なお、画像読み取り部１３０はＡＤＦ等の外部読取装置であってもよいし、インラインセンサなどのプリンタ内部に設置された読取装置であってもよい。

Ｓ２２０２では、ＣＰＵ１１４は読み込んだ画像中よりマーク６０２～６０５の位置を取得する。マーク位置は、スキャン画像の横方向（ｘ）及び縦方向（ｙ）の２次元の座標として表現され、左上座標を原点（０，０）とする。マーク位置は、マークの重心座標として表現してもよく、サブピクセル精度で算出してもよい。また、当該マークの検出処理は、パターンマッチング法により実施してもよい。

Ｓ２２０３では、ＣＰＵ１１４は、前記取得したマーク位置もとに、ＲＯＩ画像（部分画像）を取得する。当該処理は、Ｓ１１０１と同様であり、四隅全ての上下左右ＲＯＩ画像が取得される。

Ｓ２２０４では、ＣＰＵ１１４は、前記取得したＲＯＩ画像それぞれに対して、エッジ検出フィルタを適用する。当該処理は、Ｓ１１０２と同様である。

Ｓ２２０５では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ２２０４の結果に対して紙辺抽出処理を行う。当該処理は、Ｓ１１０３と同様である。本ステップにより、８つのＲＯＩ画像それぞれに対して、ハフテーブル及び紙辺候補が抽出される。

Ｓ２２０６では、ＣＰＵ１１４は、全原稿に対してＳ２２０１～Ｓ２２０５の処理が完了したかを判断する。完了していればＳ２２０７に処理を移し、そうでなければＳ２２０１に処理を戻す。

Ｓ２２０７では、Ｓ２２０５で取得した複数の紙辺候補及びハフテーブルから、当該原稿の紙サイズを推定する。当該処理の詳細は後述する。

Ｓ２２０８では、ＣＰＵ１１４は左上縦紙辺及び右上縦紙辺を検出する。当該処理は、Ｓ８０４と同様である。ただし、紙サイズは規格値ではなく、Ｓ２２０７にて推定したものを用いる。

Ｓ２２０９では、ＣＰＵ１１４は左下縦紙辺及び右下縦紙辺を検出する。当該処理は、Ｓ８０５と同様である。ただし、紙サイズは規格値ではなく、Ｓ２２０７にて推定したものを用いる。

Ｓ２２１０では、ＣＰＵ１１４は左上横紙辺及び左下横紙辺を検出する。当該処理は、Ｓ８０６と同様である。ただし、紙サイズは規格値ではなく、Ｓ２２０７にて推定したものを用いる。

Ｓ２２１１では、ＣＰＵ１１４は右上横紙辺及び右下横紙辺を検出する。当該処理は、Ｓ８０７と同様である。ただし、紙サイズは規格値ではなく、Ｓ２２０７にて推定したものを用いる。

Ｓ２２１２では、ＣＰＵ１１４は、全原稿に対してＳ２２０８～Ｓ２２１１の処理が完了したかを判断する。完了していればＳ２２１３に処理を移し、そうでなければＳ２２０８に処理を戻す。

Ｓ２２１３では、ＣＰＵ１１４は、複数のスキャン画像に対して検出した８つの紙辺より、マーク相対位置を算出する。当該処理では、マーカー中心座標から各紙辺の一次式（ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ）までの法線距離を算出することで、図６の距離（Ａ）～（Ｈ）をスキャン画像ごとに算出する。さらに、各スキャン画像に対して算出した距離（Ａ）～（Ｈ）の平均値をとることで、マーク相対平均位置を算出し、レジ補正値とする。

＜紙サイズ推定処理＞
以下では、Ｓ２２０７の紙サイズ推定処理について、図２３のフローチャートを用いて詳述する。ここでは左右紙サイズの算出を例に説明するが、上下方向の紙サイズの推定も同様に行う。その際、右及び左を上及び下に置き換えて処理を実行する。

Ｓ２３０１では、ＣＰＵ１１４は、ヒストグラム値格納メモリの数値を０に初期化する。図２４上部は、当該処理により初期化されたヒストグラム値格納メモリを記している。図２４に示すように、本実施例では、２０９．５ｍｍ～２１０．４ｍｍを０．１ｍｍ刻みで分割したヒストグラムを構築するために、１０個の配列を確保している。各配列には、対応する紙サイズの推定値の出現頻度が格納されるが、当該初期化処理により、０が格納されている。

Ｓ２３０２では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ２２０５の紙辺候補抽出処理にて取得した右エッジの候補ρＲ、θＲを取得する。

Ｓ２３０３では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ２２０５の紙辺候補抽出処理にて取得した左エッジの候補ρＬ、θＬを取得する。

Ｓ２３０４では、ＣＰＵ１１４は、前記左右エッジ候補（エッジ情報）を用いて紙サイズの推定値（推定結果）を算出する。具体的には、以下の式で算出される。

Ｓ２３０５では、ＣＰＵ１１４は、推定値をもとに、対応するヒストグラムの値を更新する。例えば、Ｓ２３０４で算出した紙サイズの推定値が２０９．８ｍｍである場合、図２４の左から４番目のヒストグラムビンの数値に１を加える。なお、当該処理に関しては、当該エッジ候補の強度に応じて重みづけをし、ヒストグラムの数値を更新してもよい。例えば、当該エッジ候補に対応するハフテーブルの値を対応するヒストグラムビンに加えることで、当該紙候補の確度をヒストグラムに反映できる。

Ｓ２３０６では、ＣＰＵ１１４は、全左エッジ候補に対してＳ２３０２～Ｓ２３０５の処理を実行したかを判断する。完了していれば、Ｓ２３０７に処理を移し、そうでなければＳ２３０３に処理を戻す。

Ｓ２３０７では、ＣＰＵ１１４は、全右エッジ候補に対してＳ２３０２～Ｓ２３０６の処理を実行したかを判断する。完了していれば、Ｓ２３０８に処理を移し、そうでなければＳ２３０２に処理を戻す。

Ｓ２３０８では、ＣＰＵ１１４は、全原稿に対してＳ２３０２～Ｓ２３０７の処理が完了したかを判断する。すなわち、全原稿の推定結果を集計できたか否かを判定している。完了していれば、Ｓ２３０９に処理を移し、そうでなければＳ２３０２に処理を戻す。

Ｓ２３０９では、ＣＰＵ１１４はヒストグラムの最頻値に対応する紙サイズを複数のシートを代表する紙サイズの推定値として採用する。図２５は、図２４の更新後のヒストグラム値をグラフ化したものである。当該ヒストグラムの最頻値は７６であるため、推定紙サイズは２０９．９ｍｍとなる。

＜利用シーケンス＞
図２６は本実施形態における一連の処理を示したシーケンスである。本実施形態ではオペレータと画像形成装置１００の間で主だったやり取りが行われる。ここでは用紙ライブラリ編集画面３００が表示された状態からスタートする。本実施例では、実施例１と異なり、複数の原稿を読み取り、印字位置ずれ量の調整が行われる。

まずＳ２６０１にてオペレータが印字位置調整ボタン３２３を押下すると、画像形成装置１００は印字位置調整を開始すると判断する。そして、Ｓ２６０２において画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、給紙カセット及び印刷枚数を指定するための印字位置調整画面を表示する。

次にＳ２６０３にてオペレータが給紙カセット及び印刷枚数を指定し、印字位置調整処理を指示する。この際、画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、印字調整用チャートの印刷枚数を指定する画面を操作パネル１２０上に表示する。ユーザーは、所望の枚数を操作パネル１２０上で指定し、印刷指示を行う。

次にＳ２６０４にて画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、図６で例示した調整用チャートの出力を行う。

次にＳ２６０５にてオペレータはＳ７０４にて出力された所定枚の調整用チャートを画像読取部１３０へセットする。

次にＳ２６０６にて画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、画像読取部１３０にセットされた調整用チャートを複数読み込み、紙辺候補抽出処理Ｓ２２０１～２２０６を実行する。

次にＳ２６０７にて画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、給紙カセット毎の紙サイズの推定を行う。

次にＳ２６０８にて画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、印字位置調整処理Ｓ２２０７～Ｓ２２１１を実行することで読取画像毎の印字位置ずれ量が格納される。

次にＳ２６０９にて画像形成装置１００はＣＰＵ１１４を介し、読取画像毎の印字位置ずれ量を平均することで算出された、印字補正量が格納される。

本実施例では、以上のようにして、印字位置調整が行われる。そして、登録された印字位置ずれ量を用いて、以下のように画像形成が行われる。

次にＳ２６１０において、ユーザは、印刷ジョブの実行指示をホストコンピュータ１０１に対して行う。

次にＳ２６１１において、ホストコンピュータ１０１は、印刷ジョブを画像形成装置１００に送信する。

次にＳ２６１２において、画像形成装置１００は、印刷ジョブ１を実行する。この際、用紙ライブラリから給紙カセットに登録された印字位置ずれ量が読み出され、印刷ジョブ１の実行に適用される。

次にＳ２６１３において、画像形成装置１００は、印刷ジョブの実行で生成された成果物を提供する。

＜備考＞
本実施例によると、画像読み取り時の搬送速度ムラや吸湿・裁断誤差等により、用紙サイズの規格値と原稿の読み取り画像サイズが異なる阿合でも、紙辺ペアをより正確に探索することが可能になる。

（実施例４）
実施例１および２では、上下辺の平行性が崩れている調整チャートに対してその崩れた角度を推定することで、最適紙辺ペアを選択する方法に関して説明を行った。この角度平行性の崩れは、紙搬送長が長ければ長いほど大きくずれることが分かっている。また、用紙の重量（坪量）によってもその平行性の崩れは異なる。そこで本実施例では用紙ライブラリの情報に応じて、上下辺の平行性の崩れ方を元に動的にパラメータを変更させる例に対して説明する。実施例３における印刷システムの構成は実施例１と略同一である。そのため、同一の構成については同一の符号で記載し、その詳細な説明を省略する。以下では、実施例１および２からの差分である紙辺ペアの決定手段について詳細説明する。

まず、紙辺ペアを決定する際に用いる、歪み係数に関して説明する。先に説明したように、用紙ライブラリとして、印刷に用いられる用紙の各種情報が格納されているリストが用意されている。図３におけるリスト３１０において、用紙ライブラリに記憶された用紙がここにリスト表示されている。用紙リスト３１０においては、各用紙に対し列３１１～３１６に示すような用紙属性が付随情報を有している。列３１２および列３１３はそれぞれ、各用紙における副走査方向用紙長および主走査方向用紙長を表す。列３１４は各用紙における坪量を表す。

この用紙情報の中から、用紙長、坪量、を元にＡＤＦを用いた読み込み時の搬送に起因する、画像の斜行量、歪み量を推定し、この推定値を歪み係数として保持する。この歪み係数は坪量が大きいほど、また用紙の搬送長が長いほど大きくなるものとする。この歪み推定量を用紙毎に求めておく。この際ＡＤＦにおける搬送長の長さを用いるため、必ずしも印刷時の副走査方向がＡＤＦへの搬送長になるとは限らない。この歪み係数を用いて紙辺ペアの推定を行う。

図８を用いた、Ｓ８０４及びＳ８０５で実施する縦紙辺の検出処理について、実施例１で用いた図１１のフローチャートをなぞった処理であり、実施例１と同じであるため説明は割愛する。

続いて、Ｓ８０６及びＳ８０７で実施する横紙辺の検出処理について、実施例１の説明で用いた図１８のフローチャートを用いて説明する。

Ｓ１８０１では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ８０２で取得したマーク位置をもとに、上下ＲＯＩ画像を取得する。その手法に関しては実施例１で説明したそれと同様である。右上横紙辺及び右下横紙辺を抽出する場合の上下ＲＯＩの取得方法も同様である。

Ｓ１８０２では、ＣＰＵ１１４は、Ｓ１８０１で取得した上下ＲＯＩ画像それぞれに対して、エッジ検出フィルタを適用する。本実施例では、エッジ検出フィルタとして上下の微分フィルタを用いるがフィルタ演算を、本発明はこれに限定されない。垂直方向のラプラシアンフィルタなど、他のフィルタであってもよい。

Ｓ１８０３では、前記エッジ検出フィルタの適用後の画像より、両紙辺候補を複数検出する。当該処理は実施例１で説明したＳ１１０３と同様である。

Ｓ１８０４では、前記複数の紙辺候補より、最適な組見合わせを決定する。当該処理も基本的な流れは実施例１におけるＳ１１０４で説明したそれと同様であるが、実施例１で説明したようなローラー速度差だけでなく、前述した用紙の歪み係数によって、補正値を与える。

この歪み係数は前述の数式（６）および数式（７）におけるεを定数で無く、歪み係数に応じた変数として用いる。歪み係数をｄとすると、次のように変形される。

実施例１で説明したように、εは用紙の並行性に基づくペナルティ項に対するパラメータである。すなわち、θＴとθＢの差がε以下の時はペナルティがなく、それ以外の時は１０００のペナルティを与えている。このペナルティを発生させる閾値を歪み係数に応じて動的に切り替える。歪み係数が大きい（歪みが大きく読まれがち）の用紙に対してはこのεの値を大きく例えば１°とし、角度の振れ幅の許容量を大きくとる。逆に歪みが小さい用紙に対しては、よりシビアにε例えば０．５°の値を設定する。

このεを歪み係数による変数として式に加えることにより、印刷用紙に応じた、最適な４辺の組み合わせを決定する。

＜備考＞
本実施例によると、用紙の特性により歪み幅の大きさに連動して紙辺ペアをより正確に探索することが可能になる。大きく歪んで読まれがちな用紙に対してもペアの未検出を防ぐことが可能なる。

なお本実施例においては、歪み係数の算出のための情報として、用紙のＡＤＦ搬送長および坪量を用いていたが、これに限定するものではない。ＡＤＦに対して何等か画像の歪みを与えるような情報があればそれを加えてもよい。

（他の実施例）
以上の実施例では、ハフ変換及びエッジ検出処理をもとにマーク相対位置を算出していたが、機械学習によりこれを実現してもよい。例えば、図９（ａ）に示すように、ハフテーブル及び紙サイズを入力として、左右（ρ， θ）を出力とするＳＶＲ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）を構築してもよい。この場合、学習データは予め取得した読み取り画像に対してＳ１２０２のハフ変換を実施したものであり、正解データは人手でタグ付けされた左右（ρ、θ）値である。また、図９（ｂ）に示すように、画像データ及び紙サイズを入力とし、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて紙辺位置を出力するモデルを構築してもよい。モデルの学習時には、スキャン画像にランダムな微小変倍、微小角度の回転を施すことで学習データ数を画像処理により増やしてもよい。

本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。例えば、画像読取部１３０を備える装置と画像形成部１５０を備える装置を別々の装置にし、これらを通信によって連携させる構成であってもよい。また、画像形成を行う装置と画像処理をおこなう装置を別々の装置にし、これらを通信で連携させる構成であってもよい。

本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形（各実施例の有機的な組合せを含む）が可能であり、それらを本発明の範囲から除外するものではない。即ち、上述した各実施例及びその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。

なお、各実施例中に登場する略称の定義は次の通りである。

ＡＤＦとはＡｕｔｏ Ｄｏｃｕｍｅｎｎｔ Ｆｅｅｄｅｒのことである。
ＡＳＩＣとは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔのことである。
ＣＩＳとはＣｏｎｔａｃｔＩｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒのことである。
ＣＮＮとはＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋのことである。
ＣＰＵとは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔのことである。
ＣＳＶとはＣｏｍｍａ－Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅｓのことである。
ＲＡＭとは、Ｒａｎｄｏｍ‐Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙのことである。
ＲＯＩとはＲｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔのことである。
ＲＯＭとは、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙのことである。
ＨＤＤとはＨａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅのことである。
ＲＩＰとはＲａｓｔｅｒ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒのことである。
ＤＰＩとは、Ｄｏｔｓ ｐｅｒ ｉｎｃｈのことである。
ＳＶＲとはＳｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎのことである。
ＸＭＬとはＥｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅのことである。

１００ 画像形成装置
１３０ 画像読取部
１５０ 画像形成部
２３５ 第２の画像読取部
２３６ 第１の画像読取部

Claims (18)

1. シートから画像を読み取る読取部を備える画像処理装置において、
   前記読取部を用いて、一のシートから一の画像を読みとる手段と、
   前記一の画像に対してエッジ検出処理を行う手段と、
   前記エッジ検出処理で検出された複数エッジの情報と前記一のシートのサイズ情報に基づいて、前記複数エッジの中から少なくとも一組のエッジ対を決定する手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. シートに画像を形成する画像形成部を更に備え、
   前記一のシートは、前記画像形成部により所定パターンの画像が形成されたシートであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記所定パターンの画像は一のマークを少なくも含み、
   前記一の画像中の前記一のマークの位置情報と前記エッジ対のうちの一方のエッジに対応する位置情報とに少なくとも基づいて、一のパラメータを取得する手段と、を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記一のパラメータに少なくとも基づいて、前記画像形成部に位置調整された画像を形成させる手段と、を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記一組のエッジ対は、前記複数のエッジのうち、角度の差の絶対値が閾値以下となるエッジの組み合わせであり、且つ、エッジ間の距離と前記一のシートの所定方向長さが所定の関係を満たすエッジの組み合わせであることを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理装置。
6. 前記エッジ検出処理は、前記一の画像の部分画像に対してフィルタ演算を行う工程を含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記決定する手段は、前記複数のエッジの中から候補となるエッジを、ハフ変換を用いて抽出する工程を含むことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記エッジ対の周辺画素において、エッジ検出処理の応答が最大となる画素位置を特定し、前記特定した画素位置に対して一次近似を行う手段と、を有することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記エッジ対は、前記一のシートの辺のうち搬送方向に沿った辺に対応することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記決定する手段は、前記エッジ検出処理で検出された複数エッジの情報と前記一のシートのサイズ情報に基づいて、更なるエッジ対を検出し、
    前記更なるエッジ対は、前記一のシートの辺のうち搬送方向に直交する方向の辺に対応することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記更なるエッジ対は、前記一組のエッジ対の情報に少なくとも基づいて決定されることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記読取部は、シートを搬送する機構と、搬送されたシートから画像を読み取るＣＩＳを備えることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記読取部は、前記ＣＩＳに対向して白色の部材が配置されていることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. シートから画像を読み取る読取部を備える画像処理装置において、
    前記読取部を用いて、複数のシートから複数の画像を読みとる手段と、
    前記読み取られた複数の画像に対してエッジ検出処理を行う手段と、
    前記エッジ検出処理により得られた複数の結果から、前記複数のシートを代表するサイズ情報を取得する手段と、
    前記複数の画像のうちの一の画像に対応する複数のエッジ情報と前記代表するサイズ情報に基づいて、少なくとも一組のエッジ対を決定する手段と、
    を有することを特徴とする画像処理装置。
15. 前記取得する手段は、
    前記複数の画像の各画像に対してシートのサイズ情報の推定をおこない、複数の推定の結果を集計し、最頻となる推定結果を前記複数のシートの代表するサイズ情報に決定することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. シートから画像を読み取る読取部を備える画像処理装置の制御方法において、
    前記読取部を用いて、一のシートから一の画像を読みとる工程と、
    前記一の画像に対してエッジ検出処理を行う工程と、
    前記エッジ検出処理で検出された複数エッジの情報と前記一のシートのサイズ情報に基づいて、前記複数エッジの中から少なくとも一組のエッジ対を決定する工程と、
    を有することを特徴とする制御方法。
17. シートから画像を読み取る読取部を備える画像処理装置のコントローラにおいて、
    前記読取部を用いて、一のシートから一の画像を読みとる工程と、
    前記一の画像に対してエッジ検出処理を行う工程と、
    前記エッジ検出処理で検出された複数エッジの情報と前記一のシートのサイズ情報に基づいて、前記複数エッジの中から少なくとも一組のエッジ対を決定する工程と、
    を実行させるプログラム。
18. シートから画像を読み取る読取装置を備える画像処理システムにおいて、
    前記読取装置を用いて、一のシートから一の画像を読みとる手段と、
    前記一の画像に対してエッジ検出処理を行う手段と、
    前記エッジ検出処理で検出された複数エッジの情報と前記一のシートのサイズ情報に基づいて、前記複数エッジの中から少なくとも一組のエッジ対を決定する手段と、
    を有することを特徴とする画像処理システム。

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