JP2022123634A - 検査装置、その制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明はシートの種別に関係なく見本画像の特徴点を抽出し、見本画像と検査画像との位置合わせを高精度に行う仕組みを提供する。【解決手段】本検査装置は、第１の画像データに基づいて印刷装置で印刷された原稿を読み取り、第１の画像データから特徴点を検出し、読み取った第２の画像データから上記特徴点を抽出し、見本画像の特徴点として登録する。また、検査装置は、印刷装置で印刷されたシートの検査を行う際に、シートから読み取った第３の画像データにおいて、登録された特徴点を探索して、第３の画像データが示す検査画像の位置及び向きを見本画像の位置及び向きに合わせて検査を実施する。【選択図】 図４

Description

本発明は、検査装置、その制御方法、及びプログラムに関するものである。

これまでプロダクションプリンティングなどの高品質が要求される印刷では、印刷物の一枚一枚を人手によって検査を行う方法で品質を確保してきた。一方、近年では印刷物を電気的に読み取ることで生成した電子画像を取得し、電子的に正しく印刷されているかを判定する検査装置が用いられており、その需要が高まっている。検査装置は、印刷機の排紙部などにエリアセンサやラインセンサを設け、印刷物を撮影して、正しい画像として保存されている見本画像と比較する。比較の結果、見本と一致していると判断すれば良とし、不一致であれば不良とする方法が採用されている。

検査装置が画像を詳細に比較するためには、見本画像に対して、印刷物と高精度に回転角、倍率、シフトを合わせなければならない。そのため、検査装置は、見本画像から複数の特徴点を自動選択しておき、検査画像から見本画像と同じ特徴を持った特徴点を自動探索する。さらに、検査装置は、それぞれの画像内の特徴点の位置関係から回転角度のズレ量、倍率のズレ量、及びシフトのズレ量を取得し、補正演算に用いている。これら技術は、画像検査装置には必須であるため様々な提案がなされている。例えば、特許文献１は、誤検知の原因が位置合わせであることを判断するための技術を提案している。

特開２０１５－５９７４４号公報

しかしながら、上記従来技術には以下に記載する課題がある。例えば、上記従来技術では、見本画像に用いるシートに特徴がある場合、見本画像の特徴点の自動選択に課題があった。例えば、エンボス紙やエンボス加工された紙、プレプリントされている紙などをシートとして利用した場合、印刷領域ではない領域（背景領域）を特徴点として選択してしまう可能性がある。更に、見本画像に見落としたゴミなどが付着していた場合、これも特徴点として選択してしまうことがある。

このように見本画像から誤った特徴点が選択された場合、印刷物である検査画像からも同じ特徴点を探索することになる。結果として、類似した特徴点を見つけてしまうと、その特徴点でズレ量を取得してしまい、補正精度が下がってしまうという課題がある。また、類似した特徴点が見つからなかった場合には、補正するための特徴点が不足して、補正精度が下がってしまうという課題がある。なお、上記従来技術では、特殊なシートを利用した際の誤検知がシートによる位置合わせが原因であることを通知するものの、その後の処理は手動で実施する必要があり、ユーザの手間となっている。

本発明は、上述の課題の少なくとも一つに鑑みて成されたものであり、シートの種別に関係なく見本画像の特徴点を抽出し、見本画像と検査画像との位置合わせを高精度に行う仕組みを提供する。

本発明は、検査装置であって、第１の画像データに基づいて印刷装置で印刷された原稿を読み取る読取手段と、前記第１の画像データから特徴点を検出し、前記読取手段によって読み取られた第２の画像データから前記特徴点を抽出し、見本画像の特徴点として登録する登録手段と、前記印刷装置で印刷されたシートの検査を行う際に、前記読取手段によってシートから読み取った第３の画像データにおいて、前記登録手段によって登録された特徴点を探索して、前記第３の画像データが示す検査画像の位置及び向きを前記見本画像の位置及び向きに合わせて検査を実施する検査手段とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、シートの種別に関係なく見本画像の特徴点を抽出し、見本画像と検査画像との位置合わせを高精度に行うことができる。

一実施形態に係るシステム全体の構成を表す図。 一実施形態に係る印刷装置と検査装置のハードウェア構成を表す図。 一実施形態に係る各装置の機能構成例を示す図。 一実施形態に係る見本データを作成する際のシーケンス図。 一実施形態に係る特徴点の承認を行う画面のサンプルを示す図。 一実施形態に係るＳ１００７の詳細を説明するフローチャート。 一実施形態に係るＳ２００２の詳細を説明する図。 一実施形態に係るＳ２００３の詳細を説明するフローチャート。 一実施形態に係るＳ３００２の詳細を説明するフローチャート。 一実施形態に係るＳ３００２の処理の例として実施例で説明する図。 一実施形態に係るＳ３００３の詳細を説明するフローチャート。 一実施形態に係る検査を行う際のシーケンス図。 一実施形態に係るＳ６００６の詳細を説明するフローチャート。 一実施形態に係るＳ２００３の詳細を説明するフローチャート。 一実施形態に係るＳ６００６の詳細を説明するフローチャート。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

＜第１の実施形態＞
＜システムの全体構成＞
以下では、本発明の第１の実施形態について説明する。まず、図１を参照して、本実施形態に係る印刷検査システムの構成例について説明する。

本印刷検査システムは、印刷装置１００、検査装置２００、及びＰＣ（パーソナルコンピュータ）３３００を含んで構成される。各装置はＬＡＮ４００を可視いて相互に通信可能に接続される。本実施形態では、一例として、検査装置２００が印刷装置１００に対して直接接続されており、ＰＣ３００やＬＡＮ４００を介さないでコマンドの送受信が可能な構成として説明する。更に、印刷装置１００と検査装置２００は、シートが直接搬送できるように接続されている。

本システムにおける基本的なユースケースにおいては、印刷装置１００から出力される印刷物の検査を検査装置２００で行い、ＰＣ３００は印刷データを印刷装置１００へ送信したり、各装置に対して設定や指示を行うことができる。なお、本実施形態では、各装置が１台ずつの構成であるが、さらに複数の装置がＬＡＮ４００を介して接続されてもよく、データ等を保持したり、高負荷の処理を実行するサーバ装置が含まれて構成されてもよい。サーバ装置が含まれる場合には、後述する本実施形態に係る特徴的な処理を代替して或いは協働して実行するようにしてもよい。

＜印刷装置及び検査装置のハードウェア構成＞
次に、図２を参照して、印刷装置１００と検査装置２００のハードウェア構成について説明する。１０１～１０４はイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックのカラー印刷を行うための画像形成ステーションである。本発明に係る各画像形成ステーション１０１～１０４には、電子写真方式やインクジェット方式等の種々の画像形成手法を適用することができ、特に限定はしない。また、単色印刷、例えばブラックステーション１０４のみの構成でも実施は可能である。

給紙装置１１６は複数の給紙段を有する構成であり、例えば、第１シートを搭載した給紙段１０５と、第２シートを搭載した給紙段１０６を有し、それぞれ機内へシートを給送する。第１シート及び第２シートは互いに異なる定型サイズのシートである。印刷装置１００の転写ベルト１０８は、印刷時において回転駆動し、画像形成ステーション１０１～１０４から色材が転写される。更に、紙搬送路１０９上で、下流に向かって搬送されるシートとの接触部でシートに色材が転写される。印刷装置１００は、さらにコントローラボード１０７を備え、不図示のＣＰＵや記憶装置を有し、プログラムを実行することによって各種処理を実行することができる。

印刷装置１００と検査装置２００は、一点鎖線で示す紙搬送路１０９が繋がっており、印刷後のシートは検査装置２００内の紙搬送路１１５に直接搬送される。検査装置２００には、さらに紙搬送路１１４を備える。紙搬送路１１４は、印刷装置１００を通さないで紙搬送路１１５に直接、シートを検査装置２００に送ることができる。これは、例えば目視で検査した印刷済みのシートを見本画像として登録する場合や、一度検査した印刷済みのシートの再検査を実施する場合に手差しで利用することができる。

検査装置２００は、さらにイメージセンサ１１０、コントローラボード１１１、及び排紙部１１２、１１３を備える。イメージセンサ１１０は、搬送路１１５上のシートの撮影を行い、印刷物の見本画像の登録や検査を実施する。検査結果は、排紙部１１２、１１３に仕分けられて排出される。例えば、検査結果が良である印刷物は排紙部１１２に排出され、検査結果が不良である印刷物は排紙部１１３に排出される。コントローラボード１１１は、不図示のＣＰＵや記憶装置などを有し、プログラムを実行することにより各種処理を実行することができる。

＜各装置の機能構成＞
図３は、印刷装置１００、検査装置２００、及びＰＣ３００それぞれの機能構成を示す。各機能は、不図示の各装置のＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤ等に格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。但し、プログラムを読み出して実行するのではなく、ＡＳＩＣ等を用いたハードウェアでも実施可能である。各機能の詳細については後述するが、ここでは各装置の機能構成を簡単に説明する。なお、以下で説明する機能構成は、本発明を説明する上で必須の構成のみを列挙している。従って、各装置は他の機能を有してもよい。

ＰＣ３００は、見本画像作成部１５５と、印刷命令部１５７とを含む。見本画像作成部１５５は印刷画像を検査する際の正解画像であり、ＰＣ３００上で動作するアプリケーションを用いて作成することもでき、検査装置２００のイメージセンサ１１０を利用して作成することもできる。印刷命令部１５７は印刷装置１００に対して命令を発行するものであり、プリンタドライバ等により実現される。さらに、印刷命令部１５７は、検査装置２００に対して読取制御や検査制御に関わる命令を行ってもよい。

印刷装置１００は、ＲＩＰ処理部１２０、印刷処理部１２１、画像送信部１２２、及び搬送制御部１２４を含む。ＲＩＰ処理部１２０はＰＤＬ（Ｐａｇｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ）データからラスター画像を生成するＲＩＰ処理を実行する。印刷処理部１２１は、図２を用いて説明した印刷処理を制御する。画像送信部１２２は、ＬＡＮ４００を介して検査装置２００に画像データを送信する。当該画像データは上記印刷処理部１２１で印刷に利用された画像データであり、検査に利用されるデータとなる。搬送制御部１２４は、印刷処理時のシート搬送や、印刷処理後の検査装置２００へのシート搬送を制御する。

検査装置２００は、読取制御部１３０、見本データ作成部１３２、検査処理部１３３、見本画像承認部１３４、仕分け処理部１３５、特徴点抽出部１３６、特徴点探索部１３７、領域検出部１３８、特徴点登録部１３９、及び領域分割部１４０を含む。読取制御部１３０は、搬送経路１１５上のシートに形成された画像（原稿画像）をイメージセンサ１１０を用いて読み取る際の制御を行う。見本データ作成部１３２は、印刷装置１００から送信された画像データに基づいて、検査対象を検査する際に参照する見本画像のデータを作成する。検査処理部１３３は、印刷装置１００による印刷物の検査を全体的に制御する。見本画像承認部１３４は、見本データ作成部１３２によって作成された見本データが正しいデータであるか否かを検証して承認を行う。仕分け処理部１３５は、検査処理の結果を仕分ける制御を行う。

特徴点抽出部１３６は、ラスター画像から複数の特徴点を抽出する。特徴点探索部１３７は、読取制御部１３０で読み取った見本データから、特徴点抽出部１３６によって抽出された特徴点に対応する特徴点を探索して抽出する。特徴点登録部１３９は、検査時に使用するための特徴点を登録する制御を行う。領域検出部１３８は、イメージセンサ１１０で読み取った画像の領域を検出する。領域分割部１４０は、領域検出部１３８によって検出されたラスター画像をＮｘＮに分割する。

＜見本画像の登録シーケンス＞
次に、図４を参照して、検査装置２００に見本画像を登録する際の処理シーケンスを説明する。なお、特に記載のない限り、各ステップ（Ｓ）の処理は、各装置のＣＰＵが、メモリ等に記憶されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。

Ｓ１００１でＰＣ３００は見本画像の登録要求を受け付ける。当該登録要求は、不図示の操作部を介した操作者による指示であってもよいし、或いはＬＡＮ４００などのネットワークを介して通信可能に接続された外部装置から受け付けてもよい。続いて、Ｓ１００２でＰＣ３００は、見本画像作成部１５５によって、印刷装置１００に対してＰＤＬを発行し、見本画像の作成命令を行う。

次に、Ｓ１００３で、印刷装置１００はＲＩＰ処理部１２０によって、ＰＤＬからラスター画像（第１の画像データ）を生成する。続いて、Ｓ１００４で、印刷装置１００は、画像送信部１２２によって、Ｓ１００３で作成したラスター画像を検査装置２００に転送する。さらに、Ｓ１００５で、印刷装置１００は、印刷処理部１２１によって、給紙装置１１６から給紙されたシートに印刷を行う。シートは、搬送路１０９を通してトナーやインクが定着される。その後、Ｓ１００６で、印刷装置１００は搬送制御部１２４によって、検査装置２００に印刷済みのシートを搬送する。シートは、印刷装置１００内部の搬送路１０９を通過して、そのまま検査装置２００の搬送路１１５へ搬送される。更にイメージセンサ１１０の直下まで搬送されて、シートに印刷された画像を読み取ることができる。ここで読み取られた画像が第２の画像データに相当する。

次に、Ｓ１００７で、検査装置２００は、見本データ作成部１３２によって、印刷装置１００から受信したラスター画像（第１の画像データ）から検査時に使用する見本データを作成する。Ｓ１００７の詳細については後述する。続いて、Ｓ１００８で、検査装置２００は、見本画像承認部１３４によって、Ｓ１００７で作成した見本データが正しいかかどうかを判断して承認処理を実行する。承認が行われると、作成されたデータが見本データとして登録され、本シーケンスを終了する。なお、Ｓ１００４乃至Ｓ１００８の処理は、検査を行う全ての見本データが承認されるまで繰り返し実行される。

Ｓ１００８の承認処理では、例えば検査装置２００の不図示の操作表示部や他の装置の表示部に表示された登録画面を介してオペレータから承認を受け付けると作成したデータの登録を行う。図５に登録画面の例を示す。登録画面５００には、Ｓ１００７で作成した見本画像５０１と、位置合わせに利用するための複数の特徴点５０２が見本画像５０１に重畳して表示される。また、承認ボタン５０３が選択可能に表示されており、オペレータに操作されることにより、現在の表示中の見本画像５０１及び特徴点５０２が承認され、登録される。なお、見本画像５０１上に表示される特徴点５０２は選択可能に表示されてもよい。この場合、選択した特徴点をオペレータの操作に従って移動可能であることが望ましい。移動方法について種々の任意の方法が採用されうる。例えば、オペレータが特徴点を選択した状態で他の十字キー等により移動させてもよく、或いは、マウスやタッチパッドなどのポインティングデバイスを用いて特徴点をドラッグ操作により移動させてもよい。また、登録画面５００がタッチパネル方式の液晶ディスプレイに表示される場合には、直接選択してドラッグ操作により移動させるようにしてもよい。また、登録画面５００には、キャンセルボタン５０４が選択能に表示されており、当該見本データの承認をキャンセルすることもできる。キャンセルされた見本データは登録されることなく破棄されてもよい。

＜Ｓ１００７の詳細＞
次に、図６を参照して、上記Ｓ１００７で見本データを作成する処理手順を説明する。以下で説明する処理は、例えば検査装置２００の不図示のＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤに格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。

Ｓ２００１で、読取制御部１３０は、Ｓ１００６で搬送されてきた印刷済みのシートの表面画像を、イメージセンサ１１０を用いて読み取り、画像データを生成する。この画像データは、シートよりも少し大きく生成されるものとする。図７に読取画像データを示す。７００、７１０に読取画像の例を示す。黒のベタ塗部分はシートよりも大きく生成した領域であって、シート搬送路の下地を示す背景領域である。読取画像７００、７１０は同じ印刷物を読み取った例であるが、読取画像７１０は、搬送時の振動等で位置がずれている例（斜行した例）である。搬送路に使われるベルトは、シートよりも暗いもの（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）を利用し、シートの領域が判りやすいようになっている。

次に、Ｓ２００２で、領域検出部１３８は、Ｓ２００１で生成した画像データの領域検出を行う。領域検出の結果を図７の７２０、７３０に示す。７２０、７３０は、それぞれ読取画像７００、７１０において、背景（０，０，０）よりも明るくなる輝度であって、かつシートの直角部分（つまり、４つの頂点）を検知して、画像データにおけるシート領域を検出した例である。シート領域は網掛けで示し、頂点は黒丸で示す。

次に、Ｓ２００３で、特徴点登録部１３９は、検査実施時に位置合わせをするための特徴点の登録処理を行う。本処理の詳細については図８を用いて後述する。続いて、Ｓ２００４で、見本データ作成部１３２は、見本データとＳ２００３で登録した特徴点とを含むデータを作成し、処理を終了する。なお、見本データと特徴点とは、上述したようにＳ１００８において登録画面５００上に表示される画面に使用され、オペレータによって承認を行うために作成される。

＜Ｓ２００３の詳細＞
次に、図８を参照して、上記Ｓ２００３で特徴点を登録する処理手順を説明する。以下で説明する処理は、例えば検査装置２００の不図示のＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤに格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。

Ｓ３００１で、特徴点登録部１３９は、印刷装置１００から受信し検査装置２００の記憶装置に格納されたラスター画像を取得する。但し、ここでは、Ｓ１００６で搬送されてＳ２００１で読み取った画像データと同じページのラスター画像の取得が必要である。

次に、Ｓ３００２で、特徴点抽出部１３６は、ラスター画像（第１の画像データ）から複数の特徴点を検出する。本実施形態では、これを特徴点Ａとする。本処理の詳細については、図９を用いて後述する。続いて、Ｓ３００３で、特徴点探索部１３７は、Ｓ２００１で読み取った見本データ（第２の画像データ）から特徴点Ａに対応した特徴点を検出する。これを、本実施形態では特徴点Ｂとする。本処理の詳細については、図１１を用いて後述する。その後、Ｓ３００４で、特徴点登録部１３９は、特徴点Ｂの特徴情報と座標を検査装置２００の記憶装置に記録する。特徴情報については、後述のＳ３００２の詳細で説明する。

＜Ｓ３００２の詳細＞
次に、図９を参照して、上記Ｓ３００２でラスター画像から特徴点Ａを取得する処理手順を説明する。以下で説明する処理は、例えば検査装置２００の不図示のＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤに格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。

Ｓ４００１で、領域分割部１４０は、Ｓ２００２で領域検出部１３８によって検出された画像領域のラスター画像をＮｘＮに分割する。例えば、図１０（ａ）では、ラスター画像を３ｘ３に分割している。続いて、Ｓ４００２で、特徴点抽出部１３６は、Ｓ４００１で分割した領域の一つを選択する。さらに、Ｓ４００３で、特徴点抽出部１３６は、特徴量を取得するための矩形１４５（図１０）を選択する。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の右上部領域の一部を７画素×７画素の矩形１４５で選択した図である。特徴点抽出部１３６はＳ４００２で選択した領域内の注目画素１４３を選択し、その周囲の所定サイズである矩形領域、即ちＭ×Ｍサイズの矩形１４５を選択する。

次に、Ｓ４００４で、特徴点抽出部１３６は、Ｓ４００３で選択した注目画素の特徴を数値化する。特徴の数値化では、位置合わせを実行しやすい特徴を有する矩形を選択することが望ましいため、変化量の多い領域を選択しやすい方法で実施される。例えば、図１０（ｃ）に示す様に、矢印１４４に沿って変化量の絶対値を足し合わせていく方法が考えられる。この方法を用いれば、文字の一部があるような変化量の大きな矩形は数値が大きくなる。一方、背景やグラデーションなど、変化量の小さい領域は数値が小さくなる。

次に、Ｓ４００５で、特徴点抽出部１３６は、Ｓ４００２で選択した領域の全ての画素を注目画素として、特徴量を取得したかを確認する。全ての特徴量を取得していなければ、注目画素を例えば右方向に１画素移動して、Ｓ４００３及びＳ４００４の処理を繰り返して特徴量を取得する。分割領域の全ての画素の特徴量を取得していれば、Ｓ４００６を実行する。

Ｓ４００６で、特徴点抽出部１３６は、Ｓ４００２で選択した分割領域の中で最大の特徴量となる注目画素とその周囲の画素を選択して、注目画素の座標と、矩形の画像データを特徴点Ａの特徴情報として検査装置２００の記憶装置に登録する。例えば、図１０の例では注目画素１４３が文字のエッジ部分に相当するため特徴点Ａとして注目画素１４３の座標とその周辺の矩形１４５が選択される。その後、Ｓ４００７で、特徴点抽出部１３６は、全ての分割領域で代表となる注目画素が登録されていなければ、選択する分割領域を変えて、Ｓ４００２乃至Ｓ４００６を繰り返し実行する。全ての分割領域で注目画素が登録されていれば、本処理は終了する。

＜Ｓ３００３の詳細＞
次に、図１１を参照して、上記Ｓ３００３で見本画像が特徴点Ｂを取得する処理手順を説明する。以下で説明する処理は、例えば検査装置２００の不図示のＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤに格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。

Ｓ５００１で、特徴点探索部１３７は、Ｓ３００２で登録した全ての特徴点の座標と矩形画像を記憶装置から読み込む。Ｓ５００２で、特徴点探索部１３７は、Ｓ５００１で取得した特徴点を１箇所選択する。続いて、Ｓ５００３で、特徴点探索部１３７は、選択された特徴点の座標を中心に、見本画像から一定の範囲で同じ特徴点の探索を行う。一定の範囲とは、例えば１００画素ｘ１００画素という範囲であり、その範囲の中で７画素ｘ７画素の矩形が順次探索される。ここで、同じ画像であるかの判定は、例えばＳＳＩＭ（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）などの任意のアルゴリズムを適用することができる。これは、２枚の画像の輝度やコントラストの変化を数値化して類似性を検証するアルゴリズムである。類似性が高いと判断した見本画像の矩形を同じ画像であると判断する。また、これ以外にも、単純に２枚の画像の差分を取って、最小になる場所を同じ画像と判断してもよい。

次に、Ｓ５００４で、特徴点探索部１３７は、Ｓ５００３で同じ矩形画像が見つかったか否かを判断する。見つかっていればＳ５００５に進み、特徴点登録部１３９は、見本画像から見つけた特徴点の座標と矩形画像を記憶装置に登録する。これを特徴点Ｂとする。一方、見つからなければＳ５００６に進み、特徴点登録部１３９は、エラーとして登録する。エラーとして登録された場合、図１１の例ではそのままＳ５００７に処理を進めて、対象の特徴点を位置合わせの特徴点として利用しない。このような制御に限らず、例えば処理をＳ５００３に戻して、探索範囲を拡大してＳ５００３及びＳ５００４を再実行することも可能である。

Ｓ５００７で、特徴点探索部１３７は、Ｓ３００２で検出した特徴点Ａに対応する、見本画像の特徴点Ｂを全て確認したかを判断し、未だであれば、Ｓ５００２～Ｓ５００６の処理を繰り返す。一方、全ての特徴点Ｂを確認していれば、本処理を終了する。

＜検査シーケンス＞
次に、図１２を参照して、本実施形態に係る検査シーケンスについて説明する。尚、特に記載のない限り、各ステップは前述したそれぞれのＣＰＵ、記憶装置が実行するものである。また、ここで説明する処理は、上述した見本画像の登録処理で登録された見本データを用いて、印刷物の検査を行う制御について説明する。

Ｓ６００１でＰＣ３００は、不図示の操作部を介して或いはネットワークをして外部から印刷の指示を受け付ける。続いて、Ｓ６００２でＰＣ３００は、印刷処理部１２１によって、印刷装置１００に対してＰＤＬを発行し、印刷処理を実行させる。

次に、Ｓ６００３で印刷装置１００は、ＲＩＰ処理部１２０によって、ＰＤＬからラスター画像を生成する。続いて、Ｓ６００４で印刷装置１００は、印刷処理部１２１によって、給紙装置１１６から給紙されたシートに印刷を行う。シートは、搬送路１０９を通ってトナーやインクが定着される。さらに、Ｓ６００５で印刷装置１００は、搬送制御部１２４によってシート搬送の制御を行い、検査装置２００に印刷済みのシートを搬送する。シートは、印刷装置１００内部の搬送路１０９を通過して、そのまま検査装置２００の搬送路１１５を通って、イメージセンサ１１０の直下まで搬送されて、シートに印刷された画像を読み取ることができる。

次に、Ｓ６００６で検査装置２００は、検査処理部１３３による制御によって、イメージセンサ１１０で読み取った画像データ（第３の画像データ）を、前述の登録されている見本画像と比較を行い、検査処理を実行する。検査処理Ｓ６００６についての詳細は後述する。その後、Ｓ６００７で検査装置２００は、仕分け処理部１３５によって、検査処理の結果に基づいて仕分け処理を実行する。印刷結果が良であると判断された場合は、当該シートは排紙部１１２に排紙される。一方、印刷結果が不良であると判断された場合は、当該シートは排紙部１１３に排紙される。

＜検査処理＞
次に、図１３を参照して検査処理Ｓ６００６の詳細な処理手順について説明する。但し、見本画像の登録処理で説明した処理と同様の処理については省略する。以下で説明する処理は、例えば検査装置２００の不図示のＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤに格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。

Ｓ７００１及びＳ７００２の処理は、Ｓ２００１及びＳ２００２の処理と同様の処理であるため説明を省略する。続いて、Ｓ７００３で、検査処理部１３３は、検査装置２００の記憶装置から、Ｓ６００１で印刷したページと同じページの見本画像とその特徴点Ｂを取得する。

次に、Ｓ７００４で、特徴点探索部１３７は、Ｓ７００３で取得した見本画像の特徴点Ｂと同じ特徴点を、Ｓ７００１で読み取った検査画像から特徴点Ｃとして探索する。探索方法の例については、図１１のフローチャートで説明した方法を用いる。その後、Ｓ７００５で、検査処理部１３３は、特徴点Ｂと特徴点Ｃの座標を使ってアフィン変換係数を決定し、検査画像の位置や向きを、見本画像に合わせる。アフィン変換は、下記の式を用いて行われる。

上記式の（ｘ，ｙ）は、検査画像の全画素の座標を示し、（ｘ’，ｙ’）は、見本画像の座標を示す。上記アフィン変換パラメータのａ～ｆは特徴点Ｂと特徴点Ｃの座標によって推定される。例えば、最小二乗法を用いてパラメータを求めることが考えられる。

次に、Ｓ７００６で、検査処理部１３３は、合否判定処理を実行して、検査画像の合否判定を行う。合否判定処理については様々な手法がある。例えば、見本画像と検査画像の画素毎の差分を求め、全体の差分の合計値が閾値よりも小さければ合格とし、閾値よりも大きければ不合格とする手法が考えられる。なお、必要に応じてその他の任意の手法が適用されてもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る検査装置は、第１の画像データに基づいて印刷装置で印刷された原稿を読み取り、第１の画像データから特徴点を検出し、読み取った第２の画像データから上記特徴点を抽出し、見本画像の特徴点として登録する。また、検査装置は、印刷装置で印刷されたシートの検査を行う際に、シートから読み取った第３の画像データにおいて、登録された特徴点を探索して、第３の画像データが示す検査画像の位置及び向きを見本画像の位置及び向きに合わせて検査を実施する。本実施形態によれば、シートの種別に依存しないラスター画像を用いた見本画像の特徴点を選択することにより、シートに依存することなく見本画像の特徴点の抽出を行い、見本画像と印刷物の位置合わせを高精度に実施することができる。よって、シートの種別に関係なく見本画像の特徴点を抽出し、見本画像と検査画像との位置合わせを高精度に行う仕組みを提供することができる。

＜第２の実施形態＞
以下では本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、見本画像が白紙であることを考慮した実施例について説明する。但し、本実施形態では、上記第１の実施形態との差分のみを説明するものとし、同様の処理については説明を省略する。

＜見本画像の登録処理＞
まず、図１４を参照して、本実施形態に係る見本画像の登録処理における特徴点の登録（Ｓ２００３）の処理手順について説明する。以下で説明する処理は、例えば検査装置２００の不図示のＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤに格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。ここでは、Ｓ８００１が、Ｓ３００１と同様の処理であるため説明を省略する。また、Ｓ８００３～Ｓ８００５の処理が、Ｓ３００２～Ｓ３００４の処理と同様の処理であるため、説明を省略する。

ラスター画像を取得すると、Ｓ８００２で、見本データ作成部１３２は、ラスター画像が白紙であるか否かを判断する。白紙であればＳ８００６に処理を進める。白紙であるか否かの判断は、例えば、ＲＩＰを行う際に白紙であるという情報をラスター画像に付加して判断することもできる。或いは、ラスター画像にエッジ抽出フィルタ等を使ってエッジ検出を行い、エッジが極端に少なければ白紙であると判断してもよい。なお、その他の任意の手法が用いられてもよい。Ｓ８００６で、特徴点登録部１３９は、検査装置２００の記憶装置に、特徴点Ｂを登録せずに、本処理を終了する。

＜検査処理＞
次に、図１５を参照して、本実施形態に係る検査処理（Ｓ６００６）の詳細な処理手順について説明する。以下で説明する処理は、例えば検査装置２００の不図示のＣＰＵがＲＯＭやＨＤＤに格納されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより実現される。Ｓ９００１～Ｓ９００３の処理はＳ７００１～Ｓ７００３と同様の処理であるため説明を省略する。また、Ｓ９００５～Ｓ９００７の処理は、Ｓ７０００４～Ｓ７００６の処理と同様であるため説明を省略する。

見本画像と特徴点Ｂを取得した後に、Ｓ９００４で、検査処理部１３３は、特徴点が登録されているか否かを判断する。ここで、図１４を用いて説明したように、ラスター画像が白紙である場合には特徴点Ｂが登録されていない。特徴点Ｂが登録されていない場合はＳ９００８に進む。

Ｓ９００８で、検査処理部１３３は、検査画像のアフィン変換を、Ｓ２００２の領域検出処理で検出した見本画像の頂点と、Ｓ９００２で検出した検査画像の頂点を利用して行う。つまり、これら対応する４組の頂点を利用して、上記第１の実施形態で説明した数式１のａ～ｆを推定してアフィン変換を行うものとする。但し、制御点が４点であるため、ｅ，ｆは０として計算してもよい。Ｓ９００８の処理を終えるとＳ９００７に進む。

以上説明したように、本実施形態に係る検査装置は、特徴点が登録されていない場合には、第３の画像データが示す検査画像の画像領域を検出して見本画像の画像領域と位置合わせを実施する。より詳細には、本検査装置は、検出された検査画像の画像領域の４つの頂点と、見本画像の画像領域の４つの頂点とを用いたアフィン変換によって検査画像の位置合わせを行う。これにより、白紙が混ぜられた印刷に対する検査において、シートによらず、見本画像の特徴点の抽出を行い、見本画像と印刷物の位置合わせを高精度に実施することができる。

＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の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ー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。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１００：印刷装置、１２０：ＲＩＰ処理部、１２１：印刷処理部、１２２：画像送信部、１２４：搬送制御部、２００：検査装置、１３０：読取制御部、１３２：見本データ作成部、１３３：検査処理部、１３４：見本画像承認部、１３５：仕分け処理部、１３６：特徴点抽出部、１３７：特徴点探索部、１３８：領域検出部、１３９：特徴点登録部、１４０：領域分割部、３００：ＰＣ、見本画像作成部１５５、印刷命令部１５７

Claims (12)

1. 検査装置であって、
   第１の画像データに基づいて印刷装置で印刷された原稿を読み取る読取手段と、
   前記第１の画像データから特徴点を検出し、前記読取手段によって読み取られた第２の画像データから前記特徴点を抽出し、見本画像の特徴点として登録する登録手段と、
   前記印刷装置で印刷されたシートの検査を行う際に、前記読取手段によってシートから読み取った第３の画像データにおいて、前記登録手段によって登録された特徴点を探索して、前記第３の画像データが示す検査画像の位置及び向きを前記見本画像の位置及び向きに合わせて検査を実施する検査手段と
   を備えることを特徴とする検査装置。
2. 前記検査手段は、前記登録手段によって登録された特徴点と、前記第３の画像データから探索された特徴点とを用いたアフィン変換によって前記検査画像の位置合わせを行うことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記読取手段によって読み取られた画像データから読取画像の画像領域を検出する領域検出手段をさらに備え、
   前記検査手段は、前記登録手段によって特徴点が登録されていない場合には、前記領域検出手段によって前記第３の画像データが示す検査画像の画像領域を検出して見本画像の画像領域と位置合わせを実施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. 前記検査手段は、前記領域検出手段によって検出された前記検査画像の画像領域の４つの頂点と、前記見本画像の画像領域の４つの頂点とを用いたアフィン変換によって前記検査画像の位置合わせを行うことを特徴とする請求項３に記載の検査装置。
5. 前記登録手段は、前記見本画像の画像データである前記第２の画像データとともに、前記見本画像の特徴点を登録することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の検査装置。
6. 前記登録手段は、前記第２の画像データから抽出した特徴点を承認するための登録画面を作成することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の検査装置。
7. 前記登録画面では、前記第２の画像データから抽出した特徴点が前記見本画像に重畳して表示されるとともに、承認を行うための承認ボタンが選択可能に表示されることを特徴とする請求項６に記載の検査装置。
8. 前記登録手段は、前記第１の画像データを所定サイズの領域に分割し、分割した領域ごとに特徴点を抽出することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の検査装置。
9. 前記登録手段は、前記特徴点として、該特徴点を含む矩形領域を登録することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の検査装置。
10. 前記検査装置のシートの搬送路は前記印刷装置のシートの搬送路と接続されており、前記印刷装置で画像が印刷されたシートは前記印刷装置の搬送路を介して前記検査装置の搬送路へ搬送されることを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の検査装置。
11. 検査装置の制御方法であって、
    読取手段が、第１の画像データに基づいて印刷装置で印刷された原稿を読み取る読取工程と、
    登録手段が、前記第１の画像データから特徴点を検出し、前記読取工程で読み取られた第２の画像データから前記特徴点を抽出し、見本画像の特徴点として登録する登録工程と、
    検査手段が、前記印刷装置で印刷されたシートの検査を行う際に、前記読取工程でシートから読み取った第３の画像データにおいて、前記登録工程で登録された特徴点を探索して、前記第３の画像データが示す検査画像の位置及び向きを前記見本画像の位置及び向きに合わせて検査を実施する検査工程と
    を含むことを特徴とする検査装置の制御方法。
12. 検査装置の制御方法における各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記制御方法は、
    読取手段が、第１の画像データに基づいて印刷装置で印刷された原稿を読み取る読取工程と、
    登録手段が、前記第１の画像データから特徴点を検出し、前記読取工程で読み取られた第２の画像データから前記特徴点を抽出し、見本画像の特徴点として登録する登録工程と、
    検査手段が、前記印刷装置で印刷されたシートの検査を行う際に、前記読取工程でシートから読み取った第３の画像データにおいて、前記登録工程で登録された特徴点を探索して、前記第３の画像データが示す検査画像の位置及び向きを前記見本画像の位置及び向きに合わせて検査を実施する検査工程と
    を含むことを特徴とするプログラム。

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