JP3622439B2

JP3622439B2 - Image processing apparatus for print inspection, machine-readable recording medium on which rotation angle detection program for print inspection is recorded, and image processing method for print inspection

Info

Publication number: JP3622439B2
Application number: JP21974297A
Authority: JP
Inventors: 治松竹
Original assignee: Omron Corp
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1997-08-01
Filing date: 1997-08-01
Publication date: 2005-02-23
Anticipated expiration: 2017-08-01
Also published as: JPH1153564A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、処理対象物を撮像した処理対象画像から処理対象物の回転角度を検出する印刷検査用画像処理装置および印刷検査用回転角度検出プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体並びに印刷検査用画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、処理対象物を撮像装置によって撮像し、得られた処理対象画像を予め登録した基準画像と比較し、処理対象物の外観上の欠陥等を検査する画像処理装置が知られている。
【０００３】
両画像を比較するには、撮像視野内で処理対象画像と基準画像とが一致するように処理対象画像に回転補正や位置ずれ補正等を施し、その後に両画像を比較する必要がある。
【０００４】
従来の画像処理装置では、処理対象画像の回転ずれを検出するために、基準画像を所定角度毎に回転させて各回転角度毎にモデル画像を生成し、処理対象画像と各回転角度のモデル画像とのマッチングを図り、ある回転角度のモデル画像との一致度が高い場合に、その角度方向に処理対象物があると認識するようにしている。そして、その角度に基づいて回転補正を行い、基準画像と一致させるようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前述した従来技術では、処理対象画像と各回転角度毎のモデル画像とを比較する必要があるため、処理時間がかかると共に多数のモデル画像を記憶することができる記憶容量の大きなメモリ装置を必要とするなどの不都合があった。
【０００６】
本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたもので、多数のモデル画像とのマッチングを行うことなく処理対象画像の回転角度を高速に求めることができる印刷検査用画像処理装置および印刷検査用回転角度検出プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体並びに印刷検査用画像処理方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１記載の印刷検査用画像処理装置は、画像の基準点を求める基準点導出手段と、基準画像に対して前記基準点を中心とする半径ｒの円を設定するための入力部と、基準画像および前記入力部により設定された前記基準点を中心とする半径ｒの円をモニタに映し出す表示制御部と、基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し、各特徴点の基準点を中心とする角度を求める特徴点検出手段と、処理対象画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から特徴点に対応する複数の点の特徴点の角度に対する角度偏差を求める角度偏差検出手段とを備える。
【０００８】
本発明の請求項２記載の印刷検査用画像処理装置は、請求項１記載の発明において、特徴点は濃度値が所定の閾値より大きいまたは小さい点であり、複数の特徴点に対応する処理対象画像上の複数の点は各点の累積濃度値が最大値または最小値となる角度の点である。
【０００９】
本発明の請求項３記載の印刷検査用画像処理装置は、請求項１記載の発明において、特徴点はある角度の点の濃度値とその近傍角度の点の濃度値との差分値の絶対値が閾値より大きい点である。
【００１０】
本発明の請求項４記載の印刷検査用画像処理装置は、請求項１記載の発明において、所定の半径ｒの円を同心円状に複数個設定し、各円周上の点の中から特徴点を検出するものである。
【００１１】
本発明の請求項５記載の印刷検査用画像処理装置は、請求項１記載の発明において、角度偏差を前記処理対象画像の回転方向のずれ量として検出し回転補正を行なうずれ補正手段を備えるものである。
【００１２】
本発明の請求項６記載の印刷検査用回転角度検出プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体は、基準画像の基準点を導出する手順と、基準画像に対して前記基準点を中心とする半径ｒ円を設定すると共にモニタに映し出す手順と、基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し前記基準点を中心とする角度を求める手順と、処理対象画像の基準点を導出する手順と、処理対象画像の基準点を中心とする前記半径ｒの円周上の点の中から前記特徴点に対応する複数の点を検出し前記特徴点の角度に対する角度偏差を求める手順とからなるプログラムを記録したものである。
【００１３】
本発明の請求項７記載の印刷検査用画像処理方法は、基準画像の基準点を導出する手順と、基準点を中心とする半径ｒの円を入力する手順と、基準画像に対して入力された前記基準点を中心とする半径ｒの円をモニタに映し出す手順と、基準画像内の濃淡変化部分を複数箇所通過するように前記円を設定する手順と、基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し前記基準点を中心とする角度を求める手順と、処理対象画像の基準点を導出する手順と、処理対象画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から特徴点に対応する複数の点を検出し特徴点の角度に対する角度偏差を求める手順とを有するものである。
【００１４】
これらの発明によれば、基準画像の基準点を中心とする円周上の点の中から、濃度値が所定の閾値より大きい点または小さい点、あるいは近傍の点の濃度値との差分値が大きい点などの条件を満たす特徴点を複数箇所検出し、処理対象画像の円周上からこの複数の特徴点の角度関係を満たす複数の点を検出し、この検出した複数の点の特徴点に対する角度偏差から処理対象物の回転角度を検出することができる。そして、検出した角度偏差を処理対象画像の回転方向のずれ量として検出し、回転補正を行なって基準画像と一致させることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明による印刷検査用画像処理装置の一実施の形態を示すブロック図で、例えば缶に付された日付などの印字を検査する視覚検査に用いるものである。同図において、缶などの処理対象物をビデオカメラ等の撮像部１によって撮像して得た画像は映像信号として出力され、Ａ／Ｄ変換部２でディジタル画像データに変換されて画像メモリ３に記憶される。
【００１６】
また、Ａ／Ｄ変換部２から出力された画像データまたは画像メモリ３に記憶された画像データは、Ｄ／Ａ変換部４でアナログ映像信号に変換され、表示制御部５によってモニタ６の画面に表示される。
【００１７】
中央処理装置（ＣＰＵ）７はこの装置全体の制御を行うもので、プログラムデータ等の固定データを記憶したＲＯＭ７１、処理結果等の各データを一時的に記憶するＲＡＭ７２を備え、プログラムに従って基準画像および処理対象画像の基準点の導出、処理対象画像の回転角度の検出、検出した角度に基づく回転補正、基準位置からの位置ずれ量の検出、検出した位置ずれ量に基づく位置補正、基準画像との比較処理などを行う。
【００１８】
これらの処理をブロック図的に表すと、基準画像および処理対象画像の基準点を求める基準点導出手段７３、基準画像および処理対象画像の所定位置の濃度値を求める濃度値導出手段７４、基準画像の特徴点を検出して基準点に対する角度を求める特徴点検出手段７５、処理対象画像の中から特徴点に対応する点を検出して基準画像の特徴点に対する角度偏差を求める角度偏差検出手段７６、基準画像に対する処理対象画像の位置ずれ量および回転ずれ量を補正するずれ補正手段７７、ずれ量を補正した後の処理対象画像と基準画像とを比較して処理対象物の良否を判定する認識処理手段７８となる。
【００１９】
また、ＣＰＵ７には、キーボードやマウスなどを備える入力部８、処理対象物の良否を判定する際の基準画像を記憶する基準画像メモリ９、補正後の処理対象画像を格納する第２画像メモリ１０などが接続されている。
【００２０】
なお、ＣＰＵ７を制御するためのプログラムデータはＲＯＭ７１に記憶されているが、フロッピーディスク等の外部記録媒体に記録し、図示せぬ読取り装置によってＲＡＭ７２にロードするようにしてもよい。
【００２１】
次に、図２に示すフローチャート図を参照しながら、検査に先立って行う基準画像および基準データの登録について説明する。この登録した基準データに基づいて処理対象画像のずれ量を検出し、ずれ補正を行った後に基準画像に基づいて処理対象画像の良否を判定する。
【００２２】
まず、基準となる対象物を撮像部１によって撮像し、得られた撮像画像を基準画像Ｋとして画像メモリ３に記憶する。また、ＣＰＵ７を介して基準画像Ｋを基準画像メモリ９に登録する（ステップＳ１１）。
【００２３】
次いで、基準画像Ｋの基準点Ｋｏの座標（ｘｏ，ｙｏ）を求め、ＣＰＵ７内の一時記憶メモリ７２に記憶する（ステップＳ１２）。この基準点Ｋｏとしては基準画像Ｋの中心点または重心点を選択する。あるいは回転しても形が変わらない円形模様がある場合は、その円形の中心点を基準点としてもよい。
【００２４】
次いで、モニタ６に写し出された基準画像Ｋを見ながら、入力部８から基準点Ｋｏを中心とする半径ｒの円をモニタ６上に設定する。この円の設定は基準画像Ｋ内の濃淡変化部分を複数箇所通過するように行う。また、基準画像Ｋ内の濃淡を２値レベルで表すための濃淡閾値ｔ、刻み角度αを設定し、ＲＡＭ７２に記憶する（ステップＳ１３）。
【００２５】
こうして前処理が終わると、次に基準データの登録処理を行う。この処理は基準点Ｋｏを中心とする半径ｒの円周上の濃度値を刻み角度α毎に閾値ｔと比較して、閾値ｔより小さい濃度値を有する点を特徴点として検出し、その角度と特徴点の個数とを記憶する処理である。
【００２６】
以下の説明では、図３に示すように、画面の左上に原点を有し、水平方向をＸ軸、垂直方向をＹ軸とするＸＹ座標系を想定し、基準点Ｋｏを中心にＹ軸と平行な軸を時計方向に刻み角度α毎に回転させていくものとして説明する。まず、回転角度θを０度に、特徴点の個数ｎを０に、それぞれ初期設定する（ステップＳ１４）。
【００２７】
次いで、回転角度θで表される円周上の点の濃度値ｇを求める（ステップＳ１５）。半径ｒの円周上の点の座標は（ｘｏ＋ｒ・ｓｉｎθ，ｙｏ＋ｒ・ｃｏｓθ）と表されるので、今の場合は「θ＝０」であるから円周上の点の座標は（ｘｏ，ｙｏ＋ｒ）となる。
【００２８】
次いで、濃度値ｇが閾値ｔより小さいか判断する（ステップＳ１６）。この例では黒レベルが低レベル、白レベルが高レベルとなっており、濃度値ｇが閾値ｔより小さければ個数ｎに１を加算し、そのときの角度θの値を記憶角度θｎとする（ステップＳ１７）。そして、記憶角度θｎをＲＡＭ７２に記憶する（ステップＳ１８）。濃度値ｇが閾値ｔ以上であれば（ステップＳ１６）、ステップＳ１７〜Ｓ１８の処理をジャンプする。
【００２９】
次いで、回転角度θに刻み角度αを加算し（ステップＳ１９）、ステップＳ１５〜Ｓ１９の処理を回転角度θが３６０度に達するまで繰り返す（ステップＳ２０）。回転角度θが３６０度に達すると、特徴点の個数ｎの値をＲＡＭ７２に記憶する（ステップＳ２１）。
【００３０】
こうして半径ｒの円周上の濃度値を刻み角度α毎に閾値ｔと比較し、閾値ｔより小さい濃度値（黒レベル）を有する円周上の特徴点の角度θｎと、特徴点の個数ｎとをＲＡＭ７２に記憶し、基準データの登録処理を終了する。
【００３１】
図４は、文字「ＡＢＣＤ」の上に半径ｒの円周を設定し、円周上の濃度値を刻み角度α毎に閾値ｔと比較し、閾値ｔより小さい濃度値（黒レベル）を有する円周上の特徴点に「・」印を付した図である。この例では６個の特徴点を検出したことを示している。
【００３２】
次に、図５に示すフローチャート図を参照しながら、処理対象物の回転角度を求める処理について説明する。まず、処理対象物を撮像部１によって撮像し、得られた撮像画像を処理対象画像Ｍとして画像メモリ３に記憶する（ステップＳ３１）。
【００３３】
次いで、処理対象画像Ｍの基準点Ｍｏの座標（ｘ１，ｙ１）を求め、ＣＰＵ７内のＲＡＭ７２に記憶する（ステップＳ３２）。この基準点Ｍｏは基準画像Ｋの基準点Ｋｏと同様に定め、基準点Ｋｏが基準画像Ｋの中心点であれば基準点Ｍｏも中心点とし、基準点Ｋｏが重心点であれば基準点Ｍｏも重心点とする。
【００３４】
次いで、回転角度θを０度にセットし、これから検出するｎ個の特徴点の累積濃度値Ｇの最小値Ｇｍｉｎを最大値にセットし、回転角度θの最小値θｍｉｎを０度にセットする（ステップＳ３３）。また、パラメータｉを１にセットし、濃度値Ｇを０にセットする（ステップＳ３４）。
【００３５】
そして、累積濃度値Ｇに座標（ｘ１＋ｒ・ｓｉｎ（θｉ＋θ），ｙ１＋ｒ・ｃｏｓ（θｉ＋θ））の濃度値を累算する（ステップＳ３５）。この座標は角度θにｎ個の記憶角度θ１〜θｎのうちｉ番目の記憶角度θｉを加えた角度（θｉ＋θ）の円周上の座標を表している。今の場合、「ｉ＝１」であるので角度（θ１＋θ）の座標を表している。
【００３６】
このステップＳ３５における累算をパラメータｉがｎに達するまでｎ回繰り返す（ステップＳ３６〜Ｓ３７）。ｎ回の累算処理が終了すると、そのときの累積濃度値Ｇが最小値Ｇｍｉｎより小さいか判断する（ステップＳ３８）。小さければ最小値Ｇｍｉｎを累積濃度値Ｇに書き換え、そのときの角度θを最小値θｍｉｎとする（ステップＳ３９）。大きければステップＳ３９の処理はジャンプする。
【００３７】
次いで、回転角度θに刻み角度αを加算し（ステップＳ４０）、回転角度θが３６０度に達するまで（ステップＳ４１）、ステップＳ３４〜Ｓ４０の処理を繰り返す。回転角度θが３６０度に達すると、最小値θｍｉｎの回転角度θを処理対象物の回転角度と認識し、処理対象画像Ｍに対し回転角度θに基づく回転補正を施す。また、Ｘ軸方向に（ｘ１−ｘｏ）、Ｙ軸方向に（ｙ１−ｙｏ）の位置ずれ補正を施し、基準画像Ｋと一致させる（ステップＳ４２）。その後は処理対象画像Ｍを基準画像Ｋと比較し、処理対象物の外観上の欠陥等を検査する検査処理等を実行し（ステップＳ４３）、処理を終了する。
【００３８】
こうして回転角度θに基準画像Ｋの登録時に検出したｎ個の特徴点の記憶角度θ１〜θｎを加算し、それによって得たｎ個の点θ１＋θ〜θｎ＋θの累積濃度値Ｇを求め、この累積濃度値Ｇが最小となるときの回転角度θが登録時に検出したｎ個の特徴点に一致するとし、そのときの回転角度θを処理対象画像Ｍの回転角度として検出する。図６はその様子を示すもので、図４に示す基準画像Ｋに対して処理対象画像Ｍが９０度回転した状態を示している。
【００３９】
なお、前述の実施の形態では、半径ｒの円を１つのみ描き、濃度値を角度θだけの関数ｆ（θ）としたが、図７に示すように、円を複数個描き、濃度値を半径ｒと角度θの関数ｆ（ｒ，θ）とするようにしてもよい。こうすることによりノイズ等の影響による誤計測を防止することができる。
【００４０】
また、画像中に基準点を決定できない場合は、図８に示すように、基準点を移動させながら各移動位置において前述の処理を行い、回転角度を検出するようにしてもよい。
【００４１】
図９は、基準点Ｋｏ，Ｍｏを求めるための具体例を示す説明図である。（ａ）は基準画像Ｋが円形の場合に、その円周の四隅をモデル画像Ｋ１〜Ｋ４として登録し、処理対象画像Ｍをこのモデル画像Ｋ１〜Ｋ４にてサーチし、検出したモデル画像Ｋ１，Ｋ３に対応する両画像の中心位置を結ぶ線分と、モデル画像Ｋ２，Ｋ４に対応する両画像の中心位置を結ぶ線分とが交差する点を処理対象画像Ｍの基準点Ｍｏとするものである。
【００４２】
（ｂ）は基準画像Ｋが円形の場合に、その円周部をモデル画像Ｋ５として登録し、処理対象画像Ｍをモデル画像Ｋ５にてサーチし、検出したモデル画像Ｋ５に対応する画像の中心位置を処理対象画像Ｍの基準点Ｍｏとするものである。
【００４３】
（ｃ）は基準画像Ｋの周囲に矩形点線で示した領域Ｋ６を描き、この領域Ｋ６の重心位置を基準点Ｋｏ，Ｍｏとするものである。
【００４４】
（ｄ）は基準画像Ｋに回転しても形が変わらない円形模様がある場合に、その円形模様をモデル画像Ｋ７として登録し、このモデル画像Ｋ７の円形の中心点を基準点Ｋｏ，Ｍｏとするものである。
【００４５】
なお、前述の実施の形態では、特徴点を求めるために円周上の点の濃度値ｇが閾値ｔより小さいことを条件（ステップＳ１６）にしたが、これに限らず濃度値ｇが閾値ｔより大きいことを条件にするようにしてもよい。この場合は、図５に示す処理において累積濃度値Ｇが最大となる角度θが処理対象画像Ｍの回転角度となる。
【００４６】
また、前述の実施の形態では、濃度値ｇとして回転角度θの円周上の点の濃度値としたが（ステップＳ１５）、これに限らず近傍角度の濃度値との差分値の絶対値を濃度値ｇとしてもよい。
【００４７】
図１０に示すフローチャート図は、図２に示す処理手順において、濃度値ｇを近傍角度の濃度値との差分値としたもので、角度θの濃度値をｆ（θ）と表すと「ｇ＝｜ｆ（θ）−ｆ（θ＋α・ａ）｜」（ステップＳ１５ａ）としたものである。なお、ａは自然数（１，２，…）である。
【００４８】
また、この差分濃度値ｇが閾値ｕより大きいか判断し（ステップＳ１６ａ）、大きければそのときの角度を記憶する。こうすることにより、濃度値が大幅に変化する点を特徴点として検出することができる。
【００４９】
図１１に示すフローチャート図は、図１０に示すフローチャート図の手順によって検出した特徴点に基づいて、処理対象画像Ｍの回転角度を求めるもので、図５に示すフローチャート図の変形例である。
【００５０】
この処理では、累積濃度値Ｇが最大のときに特徴点と一致するので、累積濃度値Ｇの最大値Ｇｍａｘを最小値にセットし、回転角度θの最大値θｍａｘを０度にセットする（ステップＳ３３ａ）。
【００５１】
また、累積濃度値Ｇに差分値｜ｆ（θｉ＋θ）−ｆ（θｉ＋θ＋α・ａ）｜を累算する（ステップＳ３５ａ）。このステップＳ３５ａにおける累算をパラメータｉがｎに達するまでｎ回繰り返す（ステップＳ３６〜Ｓ３７）。
【００５２】
次いで、ｎ回の累算処理が終了したときに、累積濃度値Ｇが最大値Ｇｍａｘより大きいか判断する（ステップＳ３８ａ）。大きければ最大値Ｇｍａｘを累積濃度値Ｇに書き換え、そのときの角度θを最大値θｍａｘとする（ステップＳ３９ａ）。回転角度θが３６０度に達すると、最大値θｍａｘの回転角度θを処理対象物の回転角度と認識し、処理対象画像Ｍに対し回転角度θに基づく回転補正を施す（ステップＳ４２ａ）。
【００５３】
図１２に示すフローチャート図は、濃度値ｇの他の導出方法を示すもので、２つの濃度値ｇ１，ｇ２を次のようにして求める（ステップＳ１５１）。
【００５４】
ｇ１＝ｆ（θ−α・ａ）−ｆ（θ）
ｇ２＝ｆ（θ＋α・ａ）−ｆ（θ）
次いで、濃度値ｇ１，ｇ２が共に負数であれば（ステップＳ１５２〜Ｓ１５３）、濃度値ｇは０とする（ステップＳ１５４）。濃度値ｇ１，ｇ２が共に正数でであって（ステップＳ１５２〜Ｓ１５３）、濃度値ｇ１が濃度値ｇ２より小さければ（ステップＳ１５５）、濃度値ｇはｇ１とし（ステップＳ１５６）、濃度値ｇ２が濃度値ｇ１以上であれば濃度値ｇはｇ２とする（ステップＳ１５７）。
【００５５】
このようにして濃度値ｇを求めれば、黒く細い線（幅α・ａより細い線）のみを特徴点として捉え、大きい黒い汚れなどはノイズとして捉えないので、このようなノイズに対して強く、特徴点のみを安定して検出することができる。
【００５６】
図１３に示すフローチャート図は、濃度値ｇのさらに他の導出方法を示すもので、２つの濃度値ｇ１，ｇ２を次のようして求める（ステップＳ１５１ａ）。ステップＳ１５２〜Ｓ１５７の処理は図１２に示すフローチャート図の処理と同様である。
【００５７】
ｇ１＝ｆ（θ）−ｆ（θ−α・ａ）
ｇ２＝ｆ（θ）−ｆ（θ＋α・ａ）
このようにして濃度値ｇを求めれば、図１２の場合とは逆に白く細い線（幅α・ａより細い線）のみを特徴点として捉え、白い反射光などはノイズとして捉えないので、このようなノイズに対して強く、特徴点のみを安定して検出することができる。
【００５８】
なお、図１２または図１３に示す手順によって検出した特徴点に基づいて処理対象画像Ｍの回転角度を求めるには、図１１に示す手順によって行う。
【００５９】
【発明の効果】
本発明によれば、基準画像の基準点を中心とする円周上の点の中から複数の特徴点を検出し、この複数の特徴点の角度関係を基準として処理対象画像の円周上から対応する複数の点を検出し、これらの点の角度から処理対象物の角度を検出するようにしたので、従来のように各回転角度毎のモデル画像と比較する必要がなく、処理時間の高速化およびモデル画像を記憶するメモリ装置の削減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による印刷検査用画像処理装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】基準画像および基準データの登録処理を説明するフローチャート図である。
【図３】基準画像上における特徴点の検出方法を示す説明図である。
【図４】基準画像上における特徴点の検出方法の具体例を示す説明図である。
【図５】処理対象画像のずれ量検出処理を示すフローチャート図である。
【図６】処理対象画像上における特徴点の検出方法の具体例を示す説明図である。
【図７】基準点を中心に複数の円を描いて特徴点を検出する他の実施の形態を示す説明図である。
【図８】基準点を移動させながら各移動位置において特徴点を検出する他の実施の形態を示す説明図である。
【図９】基準点Ｋｏ，Ｍｏを求めるための具体例を示す説明図である。
【図１０】基準データの他の登録処理を示すフローチャート図である。
【図１１】処理対象画像の他のずれ量検出処理を示すフローチャート図である。
【図１２】濃度値ｇの他の導出手順を示すフローチャート図である。
【図１３】濃度値ｇの他の導出手順を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
１撮像部
２Ａ／Ｄ変換部
３画像メモリ
４Ｄ／Ａ変換部
５表示制御部
６モニタ
７ＣＰＵ
８入力部
９基準画像メモリ
１０第２画像メモリ
７１ＲＯＭ
７２ＲＡＭ
７３基準点導出手段
７４濃度値導出手段
７５特徴点検出手段
７６角度偏差検出手段
７７ずれ補正手段
７８認識処理手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention can be a machine-readable recording medium storing a print inspection image processing apparatus and a printing inspection rotational angle detecting program for detecting the rotation angle of the processing object processed object from the processing target image captured and print inspection The present invention relates to an image processing method.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, there has been known an image processing apparatus that captures an image of a processing target with an imaging device, compares the obtained processing target image with a reference image registered in advance, and inspects defects or the like on the appearance of the processing target.
[0003]
In order to compare the two images, it is necessary to perform rotation correction, positional deviation correction, or the like on the processing target image so that the processing target image matches the reference image within the imaging field of view, and then compare the two images.
[0004]
In a conventional image processing apparatus, in order to detect a rotation shift of a processing target image, a reference image is rotated at a predetermined angle to generate a model image at each rotation angle, and the processing target image and a model image at each rotation angle are generated. When the degree of coincidence with a model image at a certain rotation angle is high, it is recognized that there is a processing object in that angular direction. Then, rotation correction is performed based on the angle to match the reference image.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In the above-described prior art, since it is necessary to compare the processing target image and the model image for each rotation angle, a processing time is required and a memory device having a large storage capacity capable of storing a large number of model images is required. There was inconvenience such as doing.
[0006]
The present invention has been made to solve such a conventional problem, and is an image processing apparatus for printing inspection capable of obtaining a rotation angle of a processing target image at high speed without matching with a large number of model images. Another object of the present invention is to provide a machine-readable recording medium in which a rotation angle detection program for printing inspection is recorded and an image processing method for printing inspection .
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The image processing apparatus for print inspection according to claim 1 of the present invention is a reference point deriving unit for obtaining a reference point of an image, and an input for setting a circle having a radius r centered on the reference point with respect to the reference image A display control unit that projects a reference image and a circle having a radius r centered on the reference point set by the input unit on the monitor, and a point on the circumference of the radius r centered on the reference point of the reference image A feature point detecting means for detecting a plurality of feature points having a predetermined feature from among them and obtaining an angle centered on the reference point of each feature point; and a circumference of radius r centering on the reference point of the processing target image Angle deviation detecting means for obtaining an angle deviation with respect to the angle of the feature point of a plurality of points corresponding to the feature point from the above points.
[0008]
According to a second aspect of the present invention, there is provided the image processing apparatus for print inspection according to the first aspect, wherein the feature point is a point whose density value is larger or smaller than a predetermined threshold value, and a processing target corresponding to a plurality of feature points. A plurality of points on the image are points at angles at which the accumulated density value of each point becomes the maximum value or the minimum value.
[0009]
According to a third aspect of the present invention, there is provided the image processing apparatus for print inspection according to the first aspect, wherein the feature point is an absolute value of a difference value between a density value at a certain angle point and a density value at a neighboring angle point. Is a point greater than the threshold.
[0010]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the image processing apparatus for print inspection according to the first aspect, wherein a plurality of circles having a predetermined radius r are set concentrically, and feature points are selected from points on each circumference. Is detected.
[0011]
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided the image processing apparatus for print inspection according to the first aspect of the present invention, further comprising a deviation correction unit that detects an angular deviation as a deviation amount in the rotation direction of the processing target image and performs rotation correction. It is.
[0012]
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a machine-readable recording medium on which a rotation angle detection program for print inspection is recorded, a procedure for deriving a reference point of a reference image, and a radius around the reference point with respect to the reference image. A procedure for setting an r circle and displaying it on a monitor, and detecting a plurality of feature points having a predetermined feature from points on the circumference of a radius r centering on the reference point of the reference image, and centering the reference point A plurality of points corresponding to the feature points among points on the circumference of the radius r centering on the reference point of the processing target image And a program for obtaining an angle deviation with respect to the angle of the feature point.
[0013]
According to a seventh aspect of the present invention, there is provided an image processing method for print inspection, a procedure for deriving a reference point of a reference image, a procedure for inputting a circle having a radius r centered on the reference point, and an input to the reference image. Further, a procedure for projecting a circle with a radius r centered on the reference point on the monitor, a procedure for setting the circle so as to pass through a plurality of shade change portions in the reference image, and a reference point of the reference image A procedure for detecting a plurality of feature points having a predetermined feature from points on the circumference of radius r and obtaining an angle centered on the reference point; a procedure for deriving a reference point of the processing target image; And a procedure for detecting a plurality of points corresponding to the feature points from points on the circumference of the radius r centered on the reference point of the image and obtaining an angle deviation with respect to the angle of the feature points.
[0014]
According to these inventions, the difference value between the density value of the point whose density value is larger or smaller than the predetermined threshold value or the neighboring point among the points on the circumference centering the reference point of the reference image. A plurality of feature points that satisfy a condition such as a large point are detected, a plurality of points satisfying the angular relationship of the plurality of feature points are detected from the circumference of the processing target image, and the feature points of the detected plurality of points are detected. The rotation angle of the processing object can be detected from the angle deviation. Then, the detected angular deviation can be detected as a deviation amount in the rotation direction of the processing target image, and rotation correction can be performed to match the reference image.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an image processing apparatus for print inspection according to the present invention, which is used for a visual inspection for inspecting a print such as a date attached to a can. In the figure, an image obtained by imaging a processing object such as a can with an imaging unit 1 such as a video camera is output as a video signal, converted into digital image data by an A / D conversion unit 2, and stored in an image memory 3. Remembered.
[0016]
The image data output from the A / D conversion unit 2 or the image data stored in the image memory 3 is converted into an analog video signal by the D / A conversion unit 4 and displayed on the screen of the monitor 6 by the display control unit 5. Is displayed.
[0017]
A central processing unit (CPU) 7 controls the entire apparatus. The central processing unit (CPU) 7 includes a ROM 71 that stores fixed data such as program data, and a RAM 72 that temporarily stores data such as processing results. Derivation of reference point of processing target image, detection of rotation angle of processing target image, rotation correction based on detected angle, detection of displacement amount from reference position, position correction based on detected displacement amount, reference image Perform comparison processing.
[0018]
When these processes are represented in a block diagram, a reference point deriving unit 73 for obtaining a reference point of the reference image and the processing target image, a density value deriving unit 74 for obtaining a density value at a predetermined position of the reference image and the processing target image, and a reference image The feature point detecting means 75 for detecting the feature point of the reference image and calculating the angle with respect to the reference point by detecting the point corresponding to the feature point from the processing target image. A deviation correction unit 77 that corrects a positional deviation amount and a rotational deviation amount of the processing target image with respect to the reference image; a recognition for comparing the processing target image after correcting the deviation amount and the reference image to determine whether the processing target object is good or bad It becomes the processing means 78.
[0019]
In addition, the CPU 7 includes an input unit 8 including a keyboard and a mouse, a reference image memory 9 that stores a reference image for determining the quality of the processing target, and a second image memory 10 that stores the corrected processing target image. Etc. are connected.
[0020]
Although program data for controlling the CPU 7 is stored in the ROM 71, it may be recorded in an external recording medium such as a floppy disk and loaded into the RAM 72 by a reading device (not shown).
[0021]
Next, registration of a reference image and reference data performed prior to an inspection will be described with reference to the flowchart shown in FIG. Based on the registered reference data, a shift amount of the processing target image is detected, and after correcting the shift, the quality of the processing target image is determined based on the reference image.
[0022]
First, a reference object is imaged by the imaging unit 1, and the obtained captured image is stored in the image memory 3 as a reference image K. Further, the reference image K is registered in the reference image memory 9 via the CPU 7 (step S11).
[0023]
Next, the coordinates (xo, yo) of the reference point Ko of the reference image K are obtained and stored in the temporary storage memory 72 in the CPU 7 (step S12). As the reference point Ko, the center point or the barycentric point of the reference image K is selected. Alternatively, when there is a circular pattern whose shape does not change even when rotated, the center point of the circle may be used as the reference point.
[0024]
Next, while viewing the reference image K projected on the monitor 6, a circle having a radius r centered on the reference point Ko is set on the monitor 6 from the input unit 8. This circle is set so as to pass through a plurality of shaded portions in the reference image K. Further, a light / dark threshold t and a step angle α for expressing light / dark in the reference image K at a binary level are set and stored in the RAM 72 (step S13).
[0025]
When pre-processing is completed in this manner, reference data registration processing is performed next. In this process, the density value on the circumference of the radius r centered on the reference point Ko is compared with the threshold value t for each step angle α, and a point having a density value smaller than the threshold value t is detected as a feature point, and the angle And the number of feature points.
[0026]
In the following description, as shown in FIG. 3, assuming an XY coordinate system having an origin at the upper left of the screen, the horizontal direction as the X axis, and the vertical direction as the Y axis, and the Y axis around the reference point Ko. A description will be given on the assumption that parallel axes are rotated clockwise for each angle α. First, the rotation angle θ is set to 0 degree and the number of feature points n is set to 0 (step S14).
[0027]
Next, the density value g of the point on the circumference represented by the rotation angle θ is obtained (step S15). Since the coordinates of the point on the circumference of the radius r are expressed as (xo + r · sin θ, yo + r · cos θ), in this case “θ = 0”, the coordinates of the point on the circumference are (xo, yo + r )
[0028]
Next, it is determined whether the density value g is smaller than the threshold value t (step S16). In this example, the black level is low and the white level is high. If the density value g is smaller than the threshold value t, 1 is added to the number n, and the value of the angle θ at that time is set as the storage angle θn ( Step S17). Then, the storage angle θn is stored in the RAM 72 (step S18). If the density value g is greater than or equal to the threshold value t (step S16), the processing of steps S17 to S18 is jumped.
[0029]
Next, the step angle α is added to the rotation angle θ (step S19), and the processing of steps S15 to S19 is repeated until the rotation angle θ reaches 360 degrees (step S20). When the rotation angle θ reaches 360 degrees, the value n of the number of feature points is stored in the RAM 72 (step S21).
[0030]
Thus, the density value on the circumference having the radius r is compared with the threshold value t for each step angle α, the angle θn of the feature points on the circumference having the density value (black level) smaller than the threshold value t, and the number n of feature points. Are stored in the RAM 72, and the reference data registration process is terminated.
[0031]
In FIG. 4, the circumference of the radius r is set on the character “ABCD”, the density value on the circumference is compared with the threshold value t for each step angle α, and the density value (black level) is smaller than the threshold value t. It is the figure which attached the "*" mark to the feature point on the circumference. In this example, six feature points are detected.
[0032]
Next, the process for obtaining the rotation angle of the processing object will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, the processing object is imaged by the imaging unit 1, and the obtained captured image is stored in the image memory 3 as the processing object image M (step S31).
[0033]
Next, the coordinates (x1, y1) of the reference point Mo of the processing target image M are obtained and stored in the RAM 72 in the CPU 7 (step S32). This reference point Mo is determined in the same manner as the reference point Ko of the reference image K. If the reference point Ko is the center point of the reference image K, the reference point Mo is also the center point, and if the reference point Ko is the center of gravity point, the reference point Mo. Is also the center of gravity.
[0034]
Next, the rotation angle θ is set to 0 degree, the minimum value Gmin of the accumulated density values G of n feature points to be detected is set to the maximum value, and the minimum value θmin of the rotation angle θ is set to 0 degree ( Step S33). Also, the parameter i is set to 1 and the density value G is set to 0 (step S34).
[0035]
Then, the accumulated density value G is accumulated with the density value of the coordinates (x1 + r · sin (θi + θ), y1 + r · cos (θi + θ)) (step S35). This coordinate represents a coordinate on the circumference of an angle (θi + θ) obtained by adding the i-th stored angle θi among the n stored angles θ1 to θn to the angle θ. In this case, since “i = 1”, the coordinates of the angle (θ1 + θ) are represented.
[0036]
The accumulation in step S35 is repeated n times until the parameter i reaches n (steps S36 to S37). When the n accumulation processes are completed, it is determined whether or not the accumulated density value G at that time is smaller than the minimum value Gmin (step S38). If it is smaller, the minimum value Gmin is rewritten to the accumulated density value G, and the angle θ at that time is set as the minimum value θmin (step S39). If it is larger, the process of step S39 jumps.
[0037]
Next, the step angle α is added to the rotation angle θ (step S40), and the processes of steps S34 to S40 are repeated until the rotation angle θ reaches 360 degrees (step S41). When the rotation angle θ reaches 360 degrees, the rotation angle θ of the minimum value θmin is recognized as the rotation angle of the processing target, and the processing target image M is subjected to rotation correction based on the rotation angle θ. Further, the positional deviation correction of (x1-xo) in the X-axis direction and (y1-yo) in the Y-axis direction is performed to match with the reference image K (step S42). After that, the processing target image M is compared with the reference image K, and inspection processing for inspecting defects on the appearance of the processing target is executed (step S43), and the processing is terminated.
[0038]
In this way, the storage angles θ1 to θn of the n feature points detected at the time of registration of the reference image K are added to the rotation angle θ, and the accumulated density value G of the n points θ1 + θ to θn + θ obtained thereby is obtained. It is assumed that the rotation angle θ when the value G is minimum coincides with n feature points detected at the time of registration, and the rotation angle θ at that time is detected as the rotation angle of the processing target image M. FIG. 6 shows this state, and shows a state in which the processing target image M is rotated 90 degrees with respect to the reference image K shown in FIG.
[0039]
In the above-described embodiment, only one circle having a radius r is drawn and the density value is a function f (θ) having only an angle θ. However, as shown in FIG. May be a function f (r, θ) of radius r and angle θ. By doing so, erroneous measurement due to the influence of noise or the like can be prevented.
[0040]
If the reference point cannot be determined in the image, the rotation angle may be detected by performing the above-described processing at each moving position while moving the reference point, as shown in FIG.
[0041]
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a specific example for obtaining the reference points Ko and Mo. (A) When the reference image K is circular, the four corners of the circumference are registered as model images K1 to K4, the processing target image M is searched in the model images K1 to K4, and the detected model image K1, A point where a line segment connecting the center positions of both images corresponding to K3 and a line segment connecting the center positions of both images corresponding to the model images K2 and K4 intersects is set as a reference point Mo of the processing target image M. is there.
[0042]
(B) When the reference image K is circular, the circumference is registered as a model image K5, the processing target image M is searched for in the model image K5, and the center position of the image corresponding to the detected model image K5 Is the reference point Mo of the processing target image M.
[0043]
(C) draws a region K6 indicated by a rectangular dotted line around the reference image K, and sets the center of gravity of the region K6 as reference points Ko and Mo.
[0044]
In (d), when there is a circular pattern that does not change in shape when rotated in the reference image K, the circular pattern is registered as a model image K7, and the circular center point of the model image K7 is set as reference points Ko, Mo. To do.
[0045]
In the above-described embodiment, the condition (step S16) is that the density value g of the point on the circumference is smaller than the threshold value t in order to obtain the feature point. However, the density value g is not limited to this. You may make it a condition that it is larger. In this case, the angle θ at which the cumulative density value G is maximized in the processing shown in FIG.
[0046]
In the above-described embodiment, the density value g is the density value of the point on the circumference of the rotation angle θ (step S15). However, the present invention is not limited to this, and the absolute value of the difference value from the density value of the neighboring angle is used. It may be the density value g.
[0047]
The flowchart shown in FIG. 10 is obtained by changing the density value g from the density value of the neighboring angle in the processing procedure shown in FIG. 2, and expressing the density value of the angle θ as f (θ), “g = | F (θ) −f (θ + α · a) | ”(step S15a). A is a natural number (1, 2,...).
[0048]
Further, it is determined whether or not the difference density value g is larger than the threshold value u (step S16a). If it is larger, the angle at that time is stored. By doing this, it is possible to detect a point where the density value changes significantly as a feature point.
[0049]
The flowchart shown in FIG. 11 obtains the rotation angle of the processing target image M based on the feature points detected by the procedure of the flowchart shown in FIG. 10, and is a modification of the flowchart shown in FIG.
[0050]
In this processing, when the cumulative density value G is maximum, it matches the feature point, so the maximum value Gmax of the cumulative density value G is set to the minimum value, and the maximum value θmax of the rotation angle θ is set to 0 degree (step) S33a).
[0051]
Further, the difference value | f (θi + θ) −f (θi + θ + α · a) | is accumulated in the accumulated density value G (step S35a). The accumulation in step S35a is repeated n times until the parameter i reaches n (steps S36 to S37).
[0052]
Next, when n accumulation processes are completed, it is determined whether the accumulated density value G is larger than the maximum value Gmax (step S38a). If it is larger, the maximum value Gmax is rewritten to the accumulated density value G, and the angle θ at that time is set as the maximum value θmax (step S39a). When the rotation angle θ reaches 360 degrees, the rotation angle θ of the maximum value θmax is recognized as the rotation angle of the processing object, and the rotation correction based on the rotation angle θ is performed on the processing object image M (step S42a).
[0053]
The flowchart shown in FIG. 12 shows another method for deriving the density value g, and the two density values g1 and g2 are obtained as follows (step S151).
[0054]
g1 = f (θ−α · a) −f (θ)
g2 = f (θ + α · a) −f (θ)
Next, if the density values g1 and g2 are both negative numbers (steps S152 to S153), the density value g is set to 0 (step S154). If the density values g1 and g2 are both positive numbers (steps S152 to S153) and the density value g1 is smaller than the density value g2 (step S155), the density value g is set to g1 (step S156). If the density value is equal to or greater than g1, the density value g is set to g2 (step S157).
[0055]
If the density value g is obtained in this way, only a black thin line (a line thinner than the width α · a) is regarded as a feature point, and large black dirt is not regarded as noise. Only feature points can be detected stably.
[0056]
The flowchart shown in FIG. 13 shows still another method for deriving the density value g, and the two density values g1 and g2 are obtained as follows (step S151a). The processing in steps S152 to S157 is the same as the processing in the flowchart shown in FIG.
[0057]
g1 = f (θ) −f (θ−α · a)
g2 = f (θ) −f (θ + α · a)
If the density value g is obtained in this way, only white thin lines (thin lines smaller than the width α · a) are regarded as feature points, and white reflected light is not regarded as noise. It is strong against such noise, and only feature points can be detected stably.
[0058]
In addition, in order to obtain | require the rotation angle of the process target image M based on the feature point detected by the procedure shown in FIG. 12 or FIG. 13, it performs according to the procedure shown in FIG.
[0059]
【The invention's effect】
According to the present invention, a plurality of feature points are detected from points on the circumference centered on the reference point of the reference image, and the angular relationship between the plurality of feature points is used as a reference from the circumference of the processing target image. Since multiple corresponding points are detected and the angle of the object to be processed is detected from the angles of these points, it is not necessary to compare with the model image for each rotation angle as in the past, and the processing time is fast. And memory devices for storing model images can be reduced.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an image processing apparatus for print inspection according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a reference image and reference data registration process.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a method of detecting feature points on a reference image.
FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating a specific example of a method for detecting feature points on a reference image.
FIG. 5 is a flowchart showing processing for detecting a shift amount of an image to be processed.
FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating a specific example of a feature point detection method on a processing target image.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing another embodiment in which feature points are detected by drawing a plurality of circles around a reference point.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing another embodiment for detecting a feature point at each moving position while moving a reference point.
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a specific example for obtaining reference points Ko and Mo.
FIG. 10 is a flowchart showing another registration process of reference data.
FIG. 11 is a flowchart showing another shift amount detection process of a processing target image.
FIG. 12 is a flowchart showing another derivation procedure of the density value g.
FIG. 13 is a flowchart showing another derivation procedure of the density value g.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image pick-up part 2 A / D conversion part 3 Image memory 4 D / A conversion part 5 Display control part 6 Monitor 7 CPU
8 Input unit 9 Reference image memory 10 Second image memory 71 ROM
72 RAM
73 Reference point deriving means 74 Density value deriving means 75 Feature point detecting means 76 Angle deviation detecting means 77 Deviation correcting means 78 Recognition processing means

Claims

画像の基準点を求める基準点導出手段と、
基準画像に対して前記基準点を中心とする半径ｒの円を設定するための入力部と、
前記基準画像および前記入力部により設定された前記基準点を中心とする半径ｒの円をモニタに映し出す表示制御部と、
前記基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し、各特徴点の前記基準点を中心とする角度を求める特徴点検出手段と、
処理対象画像の基準点を中心とする前記半径ｒの円周上の点の中から前記特徴点に対応する複数の点の前記特徴点の角度に対する角度偏差を求める角度偏差検出手段と、を備えることを特徴とする印刷検査用画像処理装置。A reference point deriving means for obtaining a reference point of the image;
An input unit for setting a circle with a radius r centered on the reference point with respect to a reference image;
A display control unit that displays on the monitor a circle with a radius r centered on the reference image and the reference point set by the input unit;
Feature inspection for detecting a plurality of feature points having a predetermined feature from points on a circumference of radius r centered on a reference point of the reference image, and obtaining an angle of each feature point with the reference point as the center Means of exiting,
Angle deviation detecting means for obtaining an angle deviation of a plurality of points corresponding to the feature point with respect to the angle of the feature point from points on the circumference of the radius r centering on a reference point of the processing target image. An image processing apparatus for print inspection characterized by the above.

請求項１において、前記特徴点は濃度値が所定の閾値より大きい点または小さい点であり、前記複数の特徴点に対応する前記処理対象画像上の複数の点は各点の累積濃度値が最大値または最小値となる角度の点であることを特徴とする印刷検査用画像処理装置。2. The feature point according to claim 1, wherein the feature point is a point having a density value larger or smaller than a predetermined threshold value, and a plurality of points on the processing target image corresponding to the plurality of feature points have a maximum accumulated density value at each point. An image processing apparatus for print inspection, which is a point of an angle that is a value or a minimum value.

請求項１において、前記特徴点はある角度の点の濃度値とその近傍角度の点の濃度値との差分値の絶対値が閾値より大きい点であることを特徴とする印刷検査用画像処理装置。2. The image processing apparatus for print inspection according to claim 1, wherein the feature point is a point where an absolute value of a difference value between a density value at a certain angle point and a density value at a neighboring angle point is larger than a threshold value. .

請求項１において、前記所定の半径ｒの円を同心円状に複数個設定し、各円周上の点の中から前記特徴点を検出することを特徴とする印刷検査用画像処理装置。2. The image processing apparatus for printing inspection according to claim 1, wherein a plurality of circles having the predetermined radius r are concentrically set, and the feature points are detected from points on each circumference.

請求項１において、前記角度偏差を前記処理対象画像の回転方向のずれ量として検出し回転補正を行なうずれ補正手段を備えることを特徴とする印刷検査用画像処理装置。The image processing apparatus for print inspection according to claim 1, further comprising a deviation correction unit that detects the angular deviation as a deviation amount in a rotation direction of the processing target image and performs rotation correction.

基準画像の基準点を導出する手順と、
基準画像に対して前記基準点を中心とする半径ｒ円を設定すると共にモニタに映し出す手順と、
基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し前記基準点を中心とする角度を求める手順と、
処理対象画像の基準点を導出する手順と、
処理対象画像の基準点を中心とする前記半径ｒの円周上の点の中から前記特徴点に対応する複数の点を検出し前記特徴点の角度に対する角度偏差を求める手順と、からなる印刷検査用回転角度検出プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体。A procedure for deriving a reference point of the reference image;
A procedure for setting a radius r circle centered on the reference point with respect to a reference image and projecting it on a monitor;
A procedure for detecting a plurality of feature points having a predetermined feature from points on a circumference of a radius r centered on a reference point of a reference image and obtaining an angle centered on the reference point;
A procedure for deriving a reference point of the processing target image;
A step of detecting a plurality of points to determine the angular deviation of the angle of the feature point corresponding to the feature point from the point on the circle of radius r centered at the reference point of the process target image, consisting of printing A machine-readable recording medium on which a rotation angle detection program for inspection is recorded.

基準画像の基準点を導出する手順と、
前記基準点を中心とする半径ｒの円を入力する手順と、
基準画像に対して入力された前記基準点を中心とする半径ｒの円をモニタに映し出す手順と、
基準画像内の濃淡変化部分を複数箇所通過するように前記円を設定する手順と、
基準画像の基準点を中心とする半径ｒの円周上の点の中から所定の特徴を有する複数の特徴点を検出し前記基準点を中心とする角度を求める手順と、
処理対象画像の基準点を導出する手順と、
処理対象画像の基準点を中心とする前記半径ｒの円周上の点の中から前記特徴点に対応する複数の点を検出し前記特徴点の角度に対する角度偏差を求める手順と、を有する印刷検査用画像処理方法。A procedure for deriving a reference point of the reference image;
Entering a circle of radius r centered on the reference point;
Projecting a circle of radius r centered on the reference point input to the reference image on a monitor;
A procedure for setting the circle so as to pass through a plurality of shade change portions in the reference image;
A procedure for detecting a plurality of feature points having a predetermined feature from points on a circumference of a radius r centered on a reference point of a reference image and obtaining an angle centered on the reference point;
A procedure for deriving a reference point of the processing target image;
Printing with a procedure for determining the angular deviation detecting a plurality of points with respect to the angle of the feature point corresponding to the feature point from the point on the circle of radius r centered at the reference point of the processing target image Image processing method for inspection .