JP3322958B2 - 印刷物検査装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は印刷物を検査する装置に
関し、特に印刷上の欠陥の種類を判別する装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】印刷物の検査を行う手法としては、印刷
物の読み取り画像データと基準値の差が設定値を越えた
場合、エラーポイントと判定し、このエラーポイントの
数に基づいて印刷の不良を判定する方法が知られてい
る。又、読み取り画像データと基準データとの差分値を
所定画素毎に所定判定レベルで判定して印刷の欠陥を検
出する方法も知られている。

【０００３】更に、特開平２−２０３４８に開示されて
いる方法では、検出信号を基準信号と比較して所定値以
下の差があれば白損、所定値以上の差があれば黒損と判
定する方法が示されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の印刷物検査方法
として広く用いられている濃度比較による欠陥検出方法
は、物理的な判断基準に基づいて印刷の良否を判別する
ため、印刷のはみ出し、しみ、油汚れ、ローラーキズな
どの人間の判断と一致した検査結果を得ることが困難で
あるという問題を持っている。

【０００５】これら濃度比較により検査する方法は上記
のように様々な改良が施されれている。しかし、これら
の方法は以下に示す問題を持っている。即ち、読み取り
画像データと基準データとの差分値を所定画素毎に所定
判定レベルで判定して印刷の欠陥を検出する方法では、
画素毎に判定の閾値を変更できる特徴があるが、この値
を決定する機構はないので、人間がその閾値設定を行う
ために手間がかかる。つまり、検査は物理的な判断で行
われており、人間が試行錯誤的に閾値、即ち物理量を調
整するものである。

【０００６】又、特開平２−２０３４８に開示されてい
るような、読み取り画像信号と基準信号を比較して、所
定値以下の差があれば白損、所定値以上の差があれば黒
損と判定する方法では、あくまで物理的で簡単な判断基
準が用いられる。従ってそのような方法では、欠陥の程
度、位置、意味など印刷欠陥の詳細な状態を知ることが
できない。

【０００７】このように、今までの印刷物の検査装置は
簡単な物理量による欠陥の判定だけで行われており、物
理量と欠陥の種類との対応関係及び欠陥とその印刷領域
との対応関係について、人間が詳細に判断できる情報を
記憶・活用する手段を持っていない。又、いずれの方法
も、印刷欠陥検査のみに関する発明で、印刷欠陥検査の
結果に基づいた印刷機などへの対策を施す作業に関する
自動化に関する発明は存在しない。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の印刷物検査装置
は、印刷物の印刷欠陥を検査する印刷物検査装置におい
て、前記印刷物の印刷画像を読取る読取手段と、この読
取手段から出力される画像データと前記印刷物の標準画
像データとを比較する比較手段と、この比較手段から得
られる比較結果から、一定値以上の差の絶対値をもつ画
素を抽出する第１の特徴抽出手段と、前記比較手段から
得られる比較結果から、一定値以上の差をもつ画素が連
続して存在する連結量を計算する第２の特徴抽出手段
と、前記比較手段から得られる比較結果から、一定値以
上の差をもつ画素が連続して存在する連結成分の方向を
求める第３の特徴抽出手段と、前記比較手段から得られ
る比較結果から、一定値以上の差をもつ画素の面積を計
算する第４の特徴抽出手段と、前記第１ないし第４の特
徴抽出手段から出力される前記印刷物の特徴から印刷欠
陥の種類を判定する判定手段とを具備している。

【０００９】

【作用】印刷物の印刷欠陥は、人間が容易に理解できる
欠陥の種類に分類される。更に、欠陥の種類に応じて、
印刷装置に対して適切な対応策が出力される。

【００１０】

【実施例】図１は本発明の係わる印刷検査装置の例を示
すブロック図である。同図に示すように、本発明による
印刷検査装置はセンサ１０１、画像入力部１０２、画像
記憶部１０３、位置合わせ部１０５、参照画像記憶部１
０４、データ比較部１０６、欠陥候補抽出部１０７、差
分符号抽出部１０８、差分絶対値抽出部１０９、欠陥連
結成分抽出部１１０、欠陥方向特徴抽出部１１１、欠陥
面積抽出部１１２、欠陥種類判別部１１３、欠陥判定部
１１４、判定結果出力部１１５、対策判定部１１８、印
刷機対策出力部１１６、表示部１１７、パラメータ入出
力部１２０、編集部１１９、データ記憶部１２１とから
構成される。

【００１１】検査対象Ｐは、例えば図２に示すような線
画を中心に構成さた印刷物であり、この印刷物は図示し
ない搬送機構によってＣＣＤなどのセンサ１０１を通過
することにより画像データが収集される。センサ１０１
の画像出力信号はＡ／Ｄ変換器を含む画像入力部１０２
によりＡ／Ｄ変換され、ディジタル画像データとして画
像記憶部１０３に記録される。画像記憶部１０３では図
３もしくは図４のような形態でデータがメモリ上に記録
される。同図に示すように、画像信号は横１０２４画
素、縦５１２画素の大きさをもち、各画素が２５６階調
で構成される画像データとして記録される。

【００１２】このように記録された検査対象Ｐの画像デ
ータは、位置合わせ部１０５にてサンプル毎の位置ずれ
を補正される。これは図５の概念図に示すように、印刷
画像を平行移動させ、原点０o を０n に変更することで
実行する。位置合わせ部１０５は具体的には図６に示す
構成により実現される。バッファ制御部６０１は画像記
憶部１０３に対するアドレス信号ＡＤＲ１を出力し、画
像記憶部１０３から画像データを読み込むと同時に、二
値化処理部６０３に画像データを伝送し、画像バッファ
６０２に画像データを書き込む。画像記憶部１０３から
読み出された図４のような画像データに対して、二値化
処理部６０３は、画素値の小さい印刷部分を抽出するた
めに一定値ＴＨＲ（例えば８０Ｈ＝１２８）で閾値処理
を行う。この結果、図７に示すように画像データは印刷
部分が画素値“１”、用紙・背景が“０”をとる２値画
像に変換されるが、この２値画像に対して縦方向画素累
積部６０４及び横方向画素累積部６０５が、それぞれ図
７のＰ１、Ｐ２に示すような各方向の累積データを求め
る。この累積データＰ１及びＰ２の開始点を開始点検出
部６０６及び６０７がそれぞれ検出し、開始点座標デー
タＸ０及びＹ０を求める。続いて、画像データアドレス
変換部６０８がバッファ制御部６０１から出力されるア
ドレス信号ＡＤＲ２に対して、（Ｘ０，Ｙ０）が（０，
０）になするように変換し、新たなアドレス信号ＡＤＲ
３を出力する。具体的には座標値（ｘｓ，ｙｓ）のデー
タを記憶しているメモリのアドレスＡＤＲ２を用いて次
式に示す変換を行いＡＤＲ３を生成する。

【００１３】 ＡＤＲ３＝ＡＤＲ２−Ｙ０×１０２４−Ｘ０ （１） このアドレス信号ＡＤＲ３に従って、画像バッファ６０
２から読み出される画像データが、画像バッファ６０９
に書き込まれる。図４の画像に対して、位置合わせ部１
０５が位置合わせを行うと、画像データは図８のような
データ形態で、画像バッファ６０９に蓄積される。

【００１４】データ比較部１０６において、位置合わせ
を終了した図８に示す画像データは、参照画像記億部１
０４に書き込まれている図９に示すような参照画像デー
タと比較され、各画素値の差分が求められる。データ比
較部１０６は、具体的には図１０に示す構成で実現され
る。バッファ制御部１００１はアドレス信号ＡＤＲ４を
出力し、位置合わせ部１０５からの入力画像データと参
照画像記憶部１０４からの参照画像データを同時に一画
素毎読み出す。読み出された２つの画像データは各画素
毎に差分器１００２で差分がとられ、その結果は画像バ
ッファ１００３に書き込まれる。図８の入力画像に対し
て、図９の参照画像データとの差分を求めていくと、図
１１のような差分値を画素値としてもつ２次元データが
画像データと同じ形態で得られ、このデータが画像バッ
ファ１００３に記憶される。なお、図１１の差分画像デ
ータは、その絶対値を下位７ビット、符号を第８ビット
に表現する１画素８ビットの形態で記憶される。

【００１５】データ比較部１０６で演算され、図１１の
形態で記憶されている差分画像データに対して、欠陥候
補抽出部１０７、差分符号抽出部１０８、差分絶対値抽
出部１０９、欠陥連結成分抽出部１１０、欠陥方向特徴
抽出部１１１、欠陥面積抽出部１１２の６つの処理部で
欠陥に関する特徴量を抽出する。

【００１６】欠陥候補抽出部１０７では、参照画像との
差分データに対して、その値が一定値ＴＨＲ２（例えば
５）以上又は一定値ＴＨＲ３（例えば−５）以下の画素
を抽出すると同時に、読み取り画素に対して５×５画素
毎の小領域に区切りその領域内の抽出画素数の計測を行
う。欠陥候補抽出部１０７は、具体的には図１２に示す
構成により実現する。図１２に示すように、欠陥候補抽
出部１０７は、バッファ制御部１２０１から出力される
アドレス信号ＡＤＲ５によって、データ比較部１０６に
記憶されている差分画像データを読出し、比較器１２０
２ではデータの値がＴＨＲ２以上のとき、比較器１２０
３ではデータの値がＴＨＲ３以下のときに“１”を出力
する。論理和演算回路１２０４はこの２つの比較器１２
０２及び１２０３の出力の論理和を求める。この論理和
データは、画像バッファ１２０７に図１３のような形態
で書き込まれる。ここで図１３において空白は数値”
０”を表す。論理和データは同時に、メモリデータ加算
部１２０５へ伝えられる。アドレス変換部１２０６はバ
ッファ制御部１２０１から出力されるアドレスＡＤＲ５
を、横及び縦の５画素ごとに対応するアドレスに変換
し、変換したアドレスによってメモリデータ加算部１２
０５及び１２０８を制御する。メモリデータ加算部１２
０５は、５×５の小領域内にある論理和”１”の画素の
数を計数し、計数結果を画像バッファ１２０８に記録す
る。即ち、図１３に示すデータを図１４の実線で示すよ
うに５×５画素毎の小領域に区切り、その小領域内で値
“１”の画素の数を図１５のようなデータ構造の画像バ
ッファ１２０８に記憶する。

【００１７】差分符号抽出部１０８では、差分画像デー
タ図１１に対して、その絶対値が一定値以上例えば５以
上の画素値の符号を抽出する。具体的には、差分符号抽
出部１０８は図１６に示す構成で実現する。バッファ制
御部１２０１（図１２）から出力されるアドレス信号Ａ
ＤＲ５に従って、データ比較部１０６から差分画像デー
タが読み出され、比較器１６０１ではＴＨＲ２（例えば
５）以上の画素値のとき、比較器１６０２ではＴＨＲ３
（例えば−５）以下の画素値のとき、それぞれ“１”が
出力される。２つの比較器１６０１及び１６０２の出力
は、論理和演算器１６０３によって論理和が計算され、
比較器１６０１の出力とともに画像バッファ１６０４に
それぞれビット０、ビット１として記憶される。これに
よって、図１１に示すデータ比較部１０６の差分画像デ
ータに対する差分符号抽出部１０８の抽出結果は、図１
７で示すプラス記号及びマイナス記号に相当する図１８
に示す“３（二進法で１１）”又は“１（二進法で０
１）”の値により表現されるデータのようになる。図１
８で示す値により差分符号が表された画像データは画像
バッファ１６０４が記憶する。なお図１８において、空
欄は画素値“０”を表している。

【００１８】差分絶対値抽出部１０９では、データ比較
部１０６から出力される図１１のような差分画像データ
に対して、各画素の絶対値を求める。差分絶対値抽出部
１０９は具体的には、図１９に示す構成で実現する。バ
ッファ制御部１２０１（図１２）から出力されるアドレ
ス信号ＡＤＲ５に従って、データ比較部１０６から読み
出した信号は、絶対値演算器１９０１にて、各データの
第８ビットを強制的に“０”とすることでその絶対値に
変換され、画像バッファ１９０２に記憶される。例えば
図１１のデータを、差分絶対値抽出部１２０１は図２０
のようなデータに変換し、画像バッファ１９０２に記憶
する。欠陥連結成分抽出部１１０では、データ比較部１
０６から出力される図１１のような差分画像データに対
して、欠陥を抽出し、その連結成分を検出する。連結成
分抽出部１１０は具体的には図２１に示す構成で実現す
る。バッファ制御部１２０１（図１２）から出力される
アドレス信号ＡＤＲ５に従って、データ比較部１０６か
ら読み出された信号は、比較器２１０１では閾値ＴＨＲ
（例えば５）以上のとき、比較器２１０２では閾値ＴＨ
Ｒ（例えば−５）以下のとき“１”と変換される。その
後、２つの比較器２１０１及び２１０２の出力の論理和
データを、論理和演算器２１０３により求め、画像バッ
ファ２１０４に記憶される。画像バッファ２１０４には
図１３に示すようなデータ構造で画像データが記憶され
ている。画像バッファ２１０４への書き込みが終了した
後に、ＣＰＵ２１０５が画像バッファ２１０４を制御す
る。ＣＰＵ２１０５は、プログラムメモリ２１０６に書
き込まれている図２２及び図２３に示すフローに従って
処理を行い、画像バッファ２１０４に書き込まれている
２値画像の連結成分を求める。図２２に示すように、画
像バッファ２１０４に書き込まれている２値画像を入力
画像としてｆ（ｉ，ｊ）として表現し、画像バッファ２
１０８に出力するラベル画像をｌ（ｉ，ｊ）として表現
する（ＳＴ１）。ここで使用される用語”ラベル”は互
いに連結している欠陥画素から各々構成される欠陥画像
を区別するための番号であり、１つの欠陥画素の連結を
構成する各画素には同一番号（ラベル）が付される。
又、ラベル値の対応を求めるためのラベル表を作業用メ
モリ２１０７に図２４の形態で確保し、ｆ（ｉ，ｊ）の
初期値を０とする。２値画像ｆ（ｉ，ｊ）に対し、ｘ＝
１，ｙ＝１から画素を調べ、画素値が”１”であればＳ
Ｔ５へ進む。ＳＴ５では図２５に示す近傍５画素のラベ
ル値に対して、ラベル表の値Ｔ（ｌ（ｉ，ｊ））を参照
し、（１）ラベル表の値の種類数ｎ，（２）最小のラベ
ル表の値Ｌ１、（３）次に小さいラベル表の値Ｌ２（こ
れらの値は最大でも２つのみ存在する）を求める。続く
ＳＴ６では、ラベル表の値の種類数ｎによりＳＴ７、Ｓ
Ｔ８、ＳＴ９の３つに処理が分岐する。ｎ＝０の場合、
この（ｘ，ｙ）の位置に新たなラベルが発生したことを
意味するので、連結成分番号λを１増加させ、ラベル表
Ｔ（λ）にλを代入し、更にラベル画像ｌ（ｘ，ｙ）に
λを代入し、ラベル情報を割り振る（ＳＴ８）。又ｎ＝
１の場合、（ｘ，ｙ）は近傍する成分に点欠する状態で
あるためラベル画像ｌ（ｘ，ｙ）に最小のラベル表の値
Ｌ１を代入し統合する（ＳＴ７）。ｎ＝２の場合、図２
５の近傍領域内の中で統合すべき２つの成分が存在する
ことを示しているので、注目する位置のラベル画像ｌ
（ｘ，ｙ）には、小さい方のラベル表の値Ｌ１を代入
し、他のＬ２をとる領域をすべてＬ１に置き換える（Ｓ
Ｔ９）。この処理を画像全体に施すことでＳＴ１３を終
了した時点でラベル付けが終了する。更に、間に欠番が
存在するＴ（ｉ）の値を通し番号に並べ変え（ＳＴ１
４）、ラベル画像をこの並べ変えたラベル表の値に置き
換えることで連結成分に１から順番に番号が付されたラ
ベル画像が得られる。例えば、図１３に示されるような
画像バッファ２１０４に記録されている２値画像データ
に対して、図２２及び図２３に示す処理を施すと、図２
７に示すようなラベル画像データが得られる。ここで図
２７の空白は数値”０”を表す。この処理結果は画像バ
ッファ２１０８に記憶される。

【００１９】欠陥方向特徴抽出部１１１は、データ比較
部１０６から出力される図１１のような差分画像データ
に対して、その欠陥の方向性を抽出するものである。欠
陥方向特徴抽出部１１１は、具体的には、図２８に示す
構成で実現する。バッファ制御部１２０１（図１２）か
ら出力されるアドレス信号ＡＤＲ５に従って、データ比
較部１０６から読み出された差分画像データは、比較器
２７０１では閾値ＴＨＲ２（例えば５）以上のとき、比
較器２７０２では閾値ＴＨＲ３（例えば−５）以下のと
き“１”と変換される。その後、２つの比較器２７０１
及び２７０２の出力の論理和データを論理和演算器２７
０３により求め、画像バッファ２７０４に記憶する。画
像バッファ２７０４は図１３に示すようなデータ構造で
記憶されている。画像バッファ２７０４への書き込みが
終了した後に、ＣＰＵ２７０５が画像バッファ２７０４
を制御する。ＣＰＵ２７０５は、プログラムメモリ２７
０６に書き込まれている図２９及び図３０に示す処理フ
ローに従って処理を行い、画像バッファ２７０４に書き
込まれている２値画像の方向成分の特徴を求める。図２
９に示すように、初め画像バッファ２７０４に書き込ま
れている２値画像データをｆ（ｉ，ｊ）、画像バッファ
２７０８に出力する方向特徴を画素値とする画像データ
をｄ（ｉ，ｊ）と定義し、処理を開始する（ＳＴ２
１）。その後画像の各画素に対して、図３１、図３２、
図３３、図３４に示す４種類の近傍画素の重みとの積和
演算値を求める（ＳＴ２５からＳＴ３０）。図３１、図
３２、図３３、図３４の４つのパラメータはそれぞれ縦
方向、横方向、左上がり斜め方向、左下がり斜め方向成
分を検出するものである。この４種類のパラメータと画
素との積和をそれぞれｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４として求
め、それぞれ一定閾値ＴＨＲ４（例えば３）以上を取る
かどうかをＳＴ３１、ＳＴ３３、ＳＴ３４、ＳＴ３５で
それぞれ判定し、該当すれば、１（縦）２（横）、３
（左上がり斜め）、４（左下がり斜め）の値をｄ（ｘ，
ｙ）に与える（ＳＴ３９）。この処理を画像全体に対し
て施すことで、画像バッファ２７０に記憶されている図
１３に示すような二値画像は、図３５に示すような方向
特徴を表す図３６のような画像データに変換される。こ
こで図３６において空白は数値”０”を表す。

【００２０】欠陥面積抽出部１１２は、データ比較部１
０６から出力される図１１のような差分画像データに対
して、連結成分毎にその面積を求めるものである。欠陥
面積抽出部１１２は具体的には図３７に示す構成で実現
する。バッファ制御部１２０１（図１２）から出力され
るアドレス信号ＡＤＲ５に従って、データ比較部１０６
から読み出された信号は、比較器３６０１では閾値ＴＨ
Ｒ２（例えば５）以上のとき、比較器３６０２では閾値
ＴＨＲ３（例えば−５）以下のとき“１”と変換され
る。その後、２つの比較器３６０１及び３６０２の出力
の論理和データを論理和演算器３６０３により求め、画
像バッファ３６０４の記憶する。画像バッファ３６０４
には図１３に示すようなデータ構造で画像データが記憶
されている。画像バッファ３６０４への書き込みが終了
した後に、ＣＰＵ３６０５が画像バッファ３６０４を制
御する。ＣＰＵ３６０５は、プログラムメモリ３６０６
に書き込まれている図３８、３９、４０及び４１に示す
手順に従って処理を行い、画像バッファ３６０４に書き
込まれている２値画像の連結成分を求め、その各連結成
分の面積を求める。図２２及び図２３に示すように、Ｓ
Ｔ４４からＳＴ６３までは欠陥連結成分抽出部１１１と
同じラベル付け処理である。これに対してＳＴ５７で求
めた最大ラベル値ＬＭまで、各ラベルの画素数を計測す
る（ＳＴ６４からＳＴ７２）。これと同時に前記画像デ
ータは各連結成分に面積値を割り当てた図４２のような
画像データに変換される（ＳＴ７３からＳＴ７９）。こ
の結果、画像バッファ３６０４に記録されている二値画
像データは、図４２のような連結成分の面積を画素値と
する画像データと、図４３に示すラベル面積の対応デー
タに変換され、それぞれ画像バッファ３６０８及びデー
タバッファ３６０９に書き込まれる。ここで図４２にお
いて空白は数値”０”を表す。

【００２１】このようにデータ比較部１０６から出力さ
れる差分画像データに対して、６種類の特徴抽出処理を
施し、その結果を欠陥処理判別部１１３に転送する。

【００２２】欠陥種類判別部１１３は、この様に抽出し
た複数の特徴量を入力データとして特徴量とその程度か
ら欠陥の種類を推定し出力するもので、図４４に示す構
成で実現する。入力データである６つの抽出部からのデ
ータは、トランシーバ４１０１から４１０８を介して伝
えられる。これは、ＣＰＵ４１０９が、トランシーバ４
１０１から４１０８を介して、６つの抽出部の画像バッ
ファ又はデータバッファから必要なデータを読み出すこ
とで実現する。ＣＰＵ４１０９はプログラムメモリ４１
１０に記憶されている図４５及び図４６に示す手順に従
って処理を行う。図４５及び図４６に示すように、欠陥
候補抽出部１０７に記憶されている小領域内の欠陥抽出
画素数をデータとする図１４又は図１５のような２次元
データに対して、その値が０でなければその小領域に対
して５つの情報を調べ欠陥の種類に関するの情報を求め
る。

【００２３】図４５に示すようにＳＴ１０３では、第１
番目の検出量として、トランシーバ４１０３を介して差
分符号抽出部１０８に記憶されている特徴量データ（図
１８）を読み出し、５×５画素の小領域の中で画素数の
多い方のプラス又はマイナスどちらかの符号を選択す
る。欠陥の特徴量とその値との対応データが記載されて
いる特徴量／欠陥種類対応表４１１２（図４７、４８）
と前記特徴量とを照合して、欠陥の種類候補Ｄ１を求め
る（ＳＴ１０４）。

【００２４】第２番目の検出量として、ＳＴ１０５で
は、トランシーバ４１０４を介して差分絶対値抽出部１
０９に記憶されている特徴量データ（図２０）を読出
し、５×５の小領域の中で最も大きな絶対値を検出す
る。欠陥の特徴量とその値との対応データが記載されて
いる特徴量／欠陥種類対応表４１１２（図４７、４８）
と前記特徴量とを照合して、欠陥の種類候補Ｄ２を求め
る（ＳＴ１０６）。

【００２５】第３番目の検出量として、ＳＴ１０７で
は、トランシーバ４１０５を介して欠陥連結成分抽出部
１１０に記憶されている特徴量データ（図２７）を読出
し、５×５の小領域のなかで異なる連結成分の数を検出
する。欠陥の特徴量とその値との対応データが記載され
ている特徴量／欠陥種類対応表４１１２（図４７、４
８）と前記特徴量とを照合して、欠陥の種類候補Ｄ３を
求める（ＳＴ１０８）。

【００２６】第４番目の検出量として、ＳＴ１０９で
は、トランシーバ４１０６を介して欠陥方向特徴抽出部
１１１に記憶されているデータ（図３５）を読出し、小
領域の中で最も多い方向特徴を縦、横、左上がり斜め、
左下がり斜めのいずれかを選択する。欠陥の特徴量とそ
の値との対応データが記載されている特徴量／欠陥種類
対応表４１１２（図４７、４８）と前記特徴量とを照合
して、欠陥種類候補Ｄ４を求める。（ＳＴ１１０）。

【００２７】第５番目の検出量として、ＳＴ１１１で
は、トランシーバ４１０７を介して欠陥面積抽出部１１
２に記憶されているデータ（図４２）を読出し、その中
で最も大きな面積値を検出する。欠陥の特徴量とその値
との対応データが記載されている特徴量／欠陥種類対応
表４１１２（図４７、４８）と前記特徴量とを照合し
て、欠陥の種類候補Ｄ５を求める（ＳＴ１１２）。求め
た５つの欠陥種類候補Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５に
対して、その論理和をその小領域の欠陥種類とする（Ｓ
Ｔ１１３）。ここで、図４７及び図４８に示す特徴量／
欠陥種類対応表４１１２には欠陥の名称と程度が記され
ているが欠陥の名称に対しては単純に論理和をとるが、
程度については情報のないものは論理和として用いな
い。例えば、かすれ（程度：濃）とかすれ（程度：規定
無し）の２つの論理和は、かすれ（程度：濃）となる。
又、欠陥候補抽出部１０７に記録されている小領域デー
タの画素値が０であれば、検出処理をバイパスし、“欠
陥なし”とする（ＳＴ１０２）。この処理を小領域デー
タの全てに対して施すと、結果として図４９に示すよう
な印刷欠陥をもつ２次元配列データを得ることができ
る。別の欠陥種類判別部１１３の実施例を述べる。これ
は第１の例と同じく図４４に示す構成で実現される。特
徴量／欠陥種類対応表４１１２には図５９に示すような
欠陥の種類の対応した特徴量の範囲が指定されており、
それぞれの得られた特徴量に対して欠陥の種類を出力す
る。

【００２８】続いて、欠陥判定部１１４が、５×５の小
領域毎に欠陥の種類を示すデータが記述された図４９の
ような２次元配列データ欠陥の有無を判定する。欠陥判
定部１１４は図５０で示す構成で実現している。欠陥種
類判別部１１３の出力データは、トランシーバ４７０１
を介してＣＰＵ４７０３が入力する。ＣＰＵ４７０３
は、プログラムメモリ４７０４に記憶されている図５１
に示す手順で処理を行う。座標／領域対応データベース
４７０２は、図２のような検査対象に対して、図５２の
ように予め設定してある部分的な印刷領域について、そ
れぞれのｘ座標及びｙ座標の範囲と、印刷領域の名称と
領域番号の関係が図５３のように記述されているもので
ある。又、印刷欠陥データベース４７０６は、図５４の
ように、印刷欠陥と判定する基準情報が、それぞれの印
刷領域別に欠陥種類判別部が求めた欠陥種類と、その印
刷領域に含まれる欠陥候補の小領域数の関係で記述され
ているものである。図５４に示すように、左上隅様々の
領域と、中央の領域では、各欠陥の種類の許容下限値が
異なっている。図５１に示すように、欠陥種類判別部か
ら出力される小領域毎に、欠陥の種類が記述されている
２次元データ（図４９）に対して、図５２のように特徴
的な印刷毎に区分した各領域に対して処理を行う。ＳＴ
１２２では、座標／領域対応データベース４７０２（図
５３）の情報を用いて、図５５の破線で示すように、そ
れぞれの印刷領域に含まれる小領域について欠陥の種類
とその小領域の数を求める。続いて、ＳＴ１２３では、
ＳＴ１２２の結果に基づいて印刷欠陥データベース４７
０６（図５４）の基準情報を用いて検出すべき欠陥であ
るかどうかを判定する。この処理を図５０で示す各印刷
領域に対して行い、判定結果を出力回路４７０８、及び
データバッファ４７０９へ出力する。

【００２９】最後に、対策判定部１１８は、欠陥判定部
１１４で判定した印刷欠陥に対して、欠陥種類判別部１
１３の情報をもとに印刷機への対策情報を判定する。対
策判定部１１８は図５６に示す構成で実現する。トラン
シーバ５３０１は欠陥種類判別部１１３から、トランシ
ーバ５３０２は欠陥判定部１１４からそれぞれ欠陥情報
を得るものである。ＣＰＵ５３０３はプログラムメモリ
５３０４に書かれている図５７の処理手順に従って、印
刷機の対応情報を判別する。ここで、印刷機対策情報デ
ータベース５３０６は、図５８に示すように領域ごと
に、欠陥種類と印刷機に対する対策情報が記述されてい
るものである。図５７に示すように、欠陥判定部１１４
から出力される欠陥判定データ（図５４）を用いてその
小領域毎に欠陥の有無を判定し（ＳＴ１３２）、印刷機
対策情報データベース５３０６（図５８）の情報を用い
て印刷機に出力すべき情報を選択する（ＳＴ１３３）。
この処理を図５２で示す各印刷領域に対して行い、判定
結果を出力回路５３０７から出力する。

【００３０】欠陥判定部１１４から出力された判定結果
は、判定結果出力部１１５からシステムの選別信号とし
て出力されると同時に、表示部１１７に出力される。又
対策判定部１１８から同じく出力される印刷機対策情報
は印刷機対策出力部１１６から表示部１１７に出力され
操作者に注意を与えると共に、自動的に調整できる原因
は印刷調整出力として印刷機に出力する。

【００３１】欠陥種類判別部１１３、欠陥判定部１１
４、対策判定部１１８のパラメータはパラメータ入出力
部１２０を介して制御され、データ記憶部１２１からデ
ータを読み込んだり、編集部１１９で、図２のような画
像を表示させながら、これらパラメータを調整すること
ができる。

【００３２】又、前記発明は、図１４に示す小領域単位
で欠陥種類判別を行っていたが、異なった単位でも欠陥
種類判別を行うことができる。画素の連結成分毎に欠陥
を判定する、本発明の第２の実施例を図６０に示す。図
６０によれば、本発明はセンサ１０１、画像入力部１０
２、画像記憶部１０３、位置合わせ部１０５、参照画像
記憶部１０４、データ比較部１０６、欠陥候補抽出部１
０７、差分符号抽出部１０８、差分絶対値抽出部１０
９、欠陥方向特徴抽出部１１１、欠陥面積抽出部１１
２、欠陥種類判別部１１３、欠陥判定部１１４、判定結
果出力部１１５、対策判定部１１８、印刷機対策出力部
１１６、表示部１１７、パラメータ入出力部１２０、編
集部１１９、データ記憶部１２１とから構成される。欠
陥候補抽出部１０７は連結成分を抽出する図１における
欠陥連結成分抽出部１１０と同じ構成を持つ。その後、
各連結成分毎に差分符号抽出部１０８がその差分符号
を、差分絶対値抽出部１０９が差分絶対値を、欠陥方向
特徴抽出部１１１がその欠陥の方向を、欠陥面積抽出部
１１２がその面積を抽出し、連結成分毎に欠陥種類判別
部１１３が抽出し、その位置により欠陥判定部１１４が
連結成分毎に判定する。これら各処理部は前述の第１の
実施例と同じ構成である。ここでは連結成分毎に、その
欠陥の程度を判別し総合的に判断するため、欠陥種類判
別部１１３における特徴量／欠陥種類対応表図４２、図
４８若しくは図５９は若干異なったものになる。又、欠
陥判定部１１４における印刷欠陥データベース図４８
と、対策判定部１１８における印刷機対策判定データベ
ース図５８も第１の実施例と若干異なったものとなる。
何れの対応表及びデータベースにおいても編集部１１９
によりその都度最適なデータに修正される。

【００３３】又、特徴量のうち、関連する他の特徴量を
用いても何等発明の要旨は変わらない。例えば、欠陥の
広がりを示す面積と併用して、欠陥の縦長さ、横長さを
例えば２値画像の射影により求めて判定に用いたり、同
一欠陥が点在する特徴を例えば一定距離内で存在する個
数として求めて判定に用いることも可能である。

【００３４】なお、この発明は上記実施例に限定される
ものではなく、発明の要旨を変えない範囲において種々
変形可能なことは勿論である。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明による印刷
検査装置は、検査対象の入力画像に対して位置合わせを
行ない、標準データと入力画像を比較したデータから複
数の特徴を検出し、その特徴量から印策欠陥の種類とそ
の程度を抽出し、抽出された印刷欠陥の種類と程度か
ら、対処すべき印刷欠陥を判断し、又これら情報から印
刷機対策情報を出力することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は本発明の一実施例に係る印刷検査装置の
構成を示すブロック図。

【図２】図２は本発明の一実施例に係る検査対象の印刷
物の一例を示す図。

【図３】図３は本発明の一実施例に係る画像記憶部に蓄
えられる画像データの形態を示す図。

【図４】図４は本発明の一実施例に係る画像記憶部に蓄
えられる画像データの形態を示す別な図。

【図５】図５は本発明の一実施例に係る位置合わせ部で
位置を合わせる原点を示す概念図。

【図６】図６は本発明の一実施例に係る位置合わせ部の
構成を示すブロック図。

【図７】図７は本発明の一実施例に係る位置合わせ部で
累積するデータの例を示す図。

【図８】図８は本発明の一実施例に係る位置合わせ部で
位置合わせをした画像の例を示す図。

【図９】図９は本発明の一実施例に係る参照画像記憶部
で記憶する参照画像データの例を示す図。

【図１０】図１０は本発明の一実施例に係るデータ比較
部の構成を示す図。

【図１１】図１１は本発明の一実施例に係るデータ比較
部の処理結果の例を示す図。

【図１２】図１２は本発明の一実施例に係る欠陥候補抽
出部の構成を示す図。

【図１３】図１３は本発明の一実施例に係る欠陥候補抽
出部で抽出された画素の例を示す図。

【図１４】図１４は本発明の一実施例に係る欠陥候補抽
出部で決められる小領域と、抽出された画素の数の例を
示す図。

【図１５】図１５は本発明の一実施例に係る欠陥候補抽
出部の処理結果の例を示す図。

【図１６】図１６は本発明の一実施例に係る差分符号抽
出部の構成を示す図。

【図１７】図１７は本発明の一実施例に係る差分符号抽
出部で抽出する符号データの例を示す図。

【図１８】図１８は本発明の一実施例に係る差分符号抽
出部の処理結果の例を示す図。

【図１９】図１９は本発明の一実施例に係る差分絶対値
抽出部の例を示す図。

【図２０】図２０は本発明の一実施例に係る差分絶対値
抽出部の処理結果の例を示す図。

【図２１】図２１は本発明の一実施例に係る欠陥連結成
分抽出部の構成を示す図。

【図２２】図２２は本発明の一実施例に係る欠陥連結成
分抽出部でおこなう処理手順を示す図。

【図２３】図２３は本発明の一実施例に係る欠陥連結成
分抽出部でおこなう処理手順を示す図。

【図２４】図２４は本発明の一実施例に係る欠陥連結成
分抽出部でおこなうラベル表の例を示す図。

【図２５】図２５は本発明の一実施例に係る欠陥連結成
分抽出部で注目する入力画像の近傍領域を示す図。

【図２６】図２６は本発明の一実施例に係る欠陥連結成
分抽出部で注目するラベル画像の近傍領域を示す図。

【図２７】図２７は本発明の一実施例に係る欠陥連結成
分抽出部の処理結果の例を示す図。

【図２８】図２８は本発明の一実施例に係る欠陥方向特
徴抽出部の構成を示す図。

【図２９】図２９は本発明の一実施例に係る欠陥方向特
徴抽出部でおこなう処理手順を示す図。

【図３０】図３０は本発明の一実施例に係る欠陥方向特
徴抽出部でおこなう処理手順を示す図。

【図３１】図３１は本発明の一実施例に係る縦方向の欠
陥を検出するパラメータを示す図。

【図３２】図３２は本発明の一実施例に係る横方向の欠
陥を検出するパラメータを示す図。

【図３３】図３３は本発明の一実施例に係る左上がり斜
め方向の欠陥を検出するパラメータを示す図。

【図３４】図３４は本発明の一実施例に係る左下がり斜
め方向の欠陥を検出するパラメータを示す図。

【図３５】図３５は本発明の一実施例に係る欠陥方向特
徴抽出部で検出する方向データの例を示す図。

【図３６】図３６は本発明の一実施例に係る欠陥方向特
徴抽出部の処理結果の例を示す図。

【図３７】図３７は本発明の一実施例に係る欠陥面積抽
出部の構成を示す図。

【図３８】図３８は本発明の一実施例に係る欠陥面積抽
出部でおこなう処理手順を示す図。

【図３９】図３９は本発明の一実施例に係る欠陥面積抽
出部でおこなう処理手順を示す図。

【図４０】図４０は本発明の一実施例に係る欠陥面積抽
出部でおこなう処理手順を示す図。

【図４１】図４１は本発明の一実施例に係る欠陥面積抽
出部でおこなう処理手順を示す図。

【図４２】図４２は本発明の一実施例に係る欠陥面積抽
出部の処理結果の例を示す図。

【図４３】図４３は本発明の一実施例に係る欠陥面積抽
出部の処理結果の別な例を示す図。

【図４４】図４４は本発明の一実施例に係る欠陥種類判
別部の構成を示す図。

【図４５】図４５は本発明の一実施例に係る欠陥種類判
別部の処理手順を示す図。

【図４６】図４６は本発明の一実施例に係る欠陥種類判
別部の処理手順を示す図。

【図４７】図４７は本発明の一実施例に係る特徴量／欠
陥種類対応表の例を示す図。

【図４８】図４８は本発明の一実施例に係る特徴量／欠
陥種類対応表の例を示す図。

【図４９】図４９は本発明の一実施例に係る欠陥種類判
別部の処理結果の例を示す図。

【図５０】図５０は本発明の一実施例に係る欠陥判定部
の構成を示す図。

【図５１】図５２は本発明の一実施例に係る欠陥判定部
の処理手順を示す図。

【図５２】図５２は本発明の一実施例に係る欠陥判定部
で用いる印刷領域の例を示す図。

【図５３】図５３は本発明の一実施例に係る欠陥判定部
の座標／領域対応データベースの例を示す図。

【図５４】図５４は本発明の一実施例に係る欠陥判定部
の印刷機対応情報データベースの例を示す図。

【図５５】図５５は本発明の一実施例に係る欠陥判定部
の印刷領域と小領域の対応を示す図。

【図５６】図５６は本発明の一実施例に係る対策判定部
の構成を示す図。

【図５７】図５７は本発明の一実施例に係る対策判定部
の処理手順を示す図。

【図５８】図５８は本発明の一実施例に係る対策判定部
の印刷欠陥データベースの例を示す図。

【図５９】図５９は本発明の一実施例に係る特徴量／欠
陥種類別対応表の例を示す図。

【図６０】図６０は本実施例の別の実施例にかかる印刷
検査装置の構成を示すブロック図。

【符号の説明】

Ｐ…印刷物、１０１…センサ、１０２…画像入力部、１
０３…画像記憶部、１０４…参照画像記憶部、１０５…
位置合わせ部、１０６…データ比較部、１０７〜１１２
…特徴抽出部、１１３…欠陥種類判別部、１１４…欠陥
判定部、１１５…判定結果出力部、１１６…印刷機対策
出力部、１１７…表示部、１１８…対策判定部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01N 21/84 - 21/958 G06T 1/00 - 9/40

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 印刷物の印刷欠陥を検査する印刷物検査
   装置において、 前記印刷物の印刷画像を読取る読取手段と、 この読取手段から出力される画像データと前記印刷物の
   標準画像データとを比較する比較手段と、 この比較手段から得られる比較結果から、一定値以上の
   差の絶対値をもつ画素を抽出する第１の特徴抽出手段
   と、 前記比較手段から得られる比較結果から、一定値以上の
   差をもつ画素が連続して存在する連結量を計算する第２
   の特徴抽出手段と、 前記比較手段から得られる比較結果から、一定値以上の
   差をもつ画素が連続して存在する連結成分の方向を求め
   る第３の特徴抽出手段と、 前記比較手段から得られる比較結果から、一定値以上の
   差をもつ画素の面積を計算する第４の特徴抽出手段と、 前記第１ないし第４の特徴抽出手段から出力される前記
   印刷物の特徴から印刷欠陥の種類を判定する判定手段
   と、 を具備したことを特徴とする印刷物検査装置。
2. 【請求項２】 前記判定手段により判定された印刷欠陥
   に対処するための印刷機への対策情報を生成する対策情
   報生成手段を更に具備したことを特徴とする請求項１記
   載の印刷物検査装置。