JP3756279B2 - 印刷物検査における不良内容判別方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、基準画像と検査対象画像との比較を行って、印刷物を検査する装置において、検査対象画像が不良であった場合に、その不良内容を判別する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷物を検査する場合、正常な印刷物をカメラで撮像して基準画像とし、検査すべき印刷物を印刷中にカメラで撮像して検査対象画像として、基準画像と検査対象画像の画像データを比較して、比較の結果、その差が定めた閾値以上である場合に不良であるとすることにより、検査対象画像が正常であるか不良であるかを判定することが行われている。このような技術は本出願人により特公平１−４７８２３号にも開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の印刷物検査装置では、印刷不良を発見した場合に、不良が発生したという警報を発するか、ディスプレイ上に不良画像を表示するということは行われていたが、不良の内容までオペレータに判るようにはなっていなかった。印刷物の不良には、印刷用紙の皺、汚れ等の欠陥によるもの、印刷中に発生するインキ汚れ、ドクター筋、濃度不良、色調不良等、様々なものがあるが、オペレータはこれを即座に判断して、不良の発生を抑制する対応を行わなければならなかった。
不良内容を明確に判断するためには、ＲＧＢで表現された検査対象画像、基準画像を４色のインキに対応するＹＭＣＫ値に変換することが必要であるが、この手段が確立されていなかった。
本発明はこのような問題を解決し、ＲＧＢ値をＹＭＣＫ値に変換して、インキに対応させた状態で、不良内容を自動的に判別する方法を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記の課題は、印刷物検査装置による検査の結果得られる不良画像と基準画像のそれぞれから不良位置に対応する部分のＲＧＢ画素値を抽出し、このＲＧＢ画素値と、ＲＧＢとＹＭＣＫの対応関係を示す色判定データベース内のＲＧＢ値との相関を求め、相関の高いＲＧＢ値に対応するＹＭＣＫ値を選択することにより、不良画像、基準画像それぞれに対応するＹＭＣＫ値を求め、両者のＹＭＣＫ画素値の差分を演算して色変化量を得ることにより不良内容を判別することにより、解決される。
【０００５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明について説明する。図１は本発明による不良内容判別装置の一実施形態のブロック図である。
図１に示すように、本発明による不良内容判別装置は、基準画像および不良画像を記憶する画像記憶部１、不良画像中の不良画素および基準画像中の不良画素に対応する位置の画素を抽出する不良位置抽出部２、ＲＧＢ値とＹＭＣＫ値の対応を示す色判定データベース部３、紙質、光源の汚れ等のノイズの影響を少なくするための色補正部４、相関演算、ＲＧＢ最小距離を演算する演算部５、不良部の面積、形状を求める不良部解析部６、不良内容を決定するための不良内容決定データベース７と、不良内容を出力する不良内容出力部８により構成される。
【０００６】
図１に示す不良内容判別装置は、「濃度変化」「水たれ」「インキたれ」「油たれ」「汚れ」の５種類の不良を判別可能となっている。ここで、この５種類の不良について説明しておく。
「濃度変化」とは、印刷濃度が基準印刷濃度より高くなったり、低くなったりする不良である。
「水たれ」とは、印刷ユニットから湿し水がたれ、たれた部分の印刷濃度が低くなる不良である。不良後の色は印刷されるという特徴がある。
「インキたれ」とは、印刷ユニットからインキがたれ、たれた色の濃度が高くなる不良である。
「油たれ」とは、印刷ユニット又はその前後から油がたれ、たれた部分の印刷濃度が低くなる不良である。不良後の色は印刷されなくなるという特徴がある。「汚れ」とは、印刷ユニット以外のローラのこすれ、用紙自体の汚れ等による不良である。
【０００７】
図１において、画像記憶部１は図示しない印刷物検査装置に接続されており、この印刷物検査装置により不良と判定された検査対象画像（以下、不良画像という）と、その不良画像の比較対象となった基準画像を格納する。同時に、不良部分の座標も記憶する。不良位置抽出部２は画像記憶部１に記憶された不良画像から不良部分の画素を抽出すると共に、基準画像からも不良部分に対応する位置の画素を抽出する。
色判定データベース部３には、あらかじめ、印刷物検査装置で画像を取り込むときに使うものと同仕様のカメラ、光源を使ってＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋの各網点パーセントを変化させて各々掛け合わせた色標本を入力し、入力された画像のＲＧＢ値であるＲｄ、Ｇｄ、ＢｄとそのときのＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋを対応付けたデータを格納したものであり、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋはそれぞれ、０以上１００以下の数値である。色判定データベース３は、図３に示すようなものであり、図３の１番上のデータは、Ｙ６０％、Ｍ３０％の印刷物をカメラで読み取った時にそのときのＲＧＢ値は、Ｒ＝２２９、Ｇ＝１６１、Ｂ＝８４であることを示している。なお、ＲＧＢ値は各色８ビットとしたため、白色の場合はＲ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５となる。
【０００８】
色補正部４は、抽出された画素に対して、紙質、光源の汚れ等のノイズの影響を少なくするよう補正を行う機能を有する。具体的には、印刷紙の白紙部分に対応する画像内で流れ方向最大輝度である画素の値（Ｒｗ、Ｇｗ、Ｂｗ）、補正すべき画素の値（Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏ）を使って以下の数１に示す式により、補正後の画素値（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）を得る。なお、数１の式では白色の場合の「２５５」という値を使って補正している。
【数１】
Ｒｉ＝２５５／Ｒｗ×Ｒ１
Ｇｉ＝２５５／Ｇｗ×Ｇ１
Ｂｉ＝２５５／Ｂｗ×Ｂ１
【０００９】
不良内容決定データベース７には、図４に示すように、不良内容を決定するための判定基準データが格納されている。図４(a) は演算部５により算出される相関係数が設定値より大きくなる標本ＲＧＢ値がいくつあるかによって不良の種類を判定するものであり、設定値を超えるＲＧＢ値が存在しない場合「汚れ」と判定する。設定値を超えるＲＧＢ値が存在する場合は「汚れ」以外の不良と判定する。図４(b) は画像全体に対する不良部分の面積比に従って、不良の種類を判定するものであり、面積比が「５％以上」の場合「濃度変化」、面積比が「５％未満」の場合「たれ」と判定することを示す。ここで、「たれ」とは、「水たれ」「インキたれ」「油たれ」の総称である。図４(c) は不良部分の形状に従って、不良の種類を判定するものであり、形状が「流れ方向に短い」場合「濃度変化」、形状が「流れ方向に長い」場合「たれ」と判定することを示す。図４(d) は不良の連続発生回数に従って、不良の種類を判定するものであり、連続発生回数が「２０回以上」の場合「濃度変化」、連続発生回数が「２０回未満」の場合「たれ」と判定することを示す。図４(e) は不良が「たれ」であると判定された場合に利用される判定基準であり、色の変化量により不良の種類を判定するものである。図４(e) は変化量が正であれば「インキたれ」であると判定し、変化量が負であれば「油たれ又は水たれ」であると判定することを示す。図４(f) は不良が「油たれ又は水たれ」であると判定された場合に利用される判定基準であり、不良が発生した色が後の色に影響しているかどうかにより不良の種類を判定するものである。図４(f) は後の色への影響があれば「油たれ」、影響がなければ「水たれ」であると判定することを示す。
【００１０】
以下、本装置の処理動作について図２のフローチャートを用いて説明する。本装置は印刷物検査装置において不良が検出された場合に、処理が行われるものであるため、不良が検出されていない場合は起動しない。
本装置の画像記憶部１に接続された図示しない印刷物検査装置では、印刷された画像を所定数おきに抽出して検査対象画像とし、これを基準画像と比較する。検査対象画像が不良と判定された場合は、不良と判定された検査対象画像（不良画像）と、そのとき比較した基準画像を画像記憶部１に格納する。印刷物検査装置は引き続き検査を行い、不良が検出される連続回数（連続発生回数）を検出し、画像記憶部１に格納する。不良が連続して検出される場合は不良画像は最初のものだけを格納する。なお、印刷物検査装置における検査は、基準画像と検査対象画像の画素ごとの画素データを比較し、その差が設定したしきい値以上である場合に、その画素は不良画素であると判断し、その画像は不良画像であると判断する。通常、不良画素は単体で存在せず、連続して存在する。この不良画素の集合を不良部分という。なお、検査において、比較に用いる画素データとしては、Ｒ、Ｇ、Ｂ値全てを使っても良いし、どれか１つの値を使うようにしてもよい。
この検出された不良画像と比較対象の基準画像は画像記憶部１に記憶される。このとき、画像記憶部１には、同時に不良部分、すなわち、全ての不良画素の位置も記憶される。また、不良の連続発生回数も記憶される。（Ｓ１）
【００１１】
つづいて、不良位置抽出部２が画像記憶部１内の不良部分の形状の重心位置の座標を算出し、不良画像の重心位置の画素値（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）を抽出する。また、基準画像内の同座標の画素値（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）も抽出する。（Ｓ２）
【００１２】
次に、色補正部４で、紙質、光源の汚れ等のノイズの影響を少なくするよう補正を行う。不良画像の画素値（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）は数１に示す式により補正されて（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）が得られる。また、基準画像の画素値（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）は数１に示す式により補正されて（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）が得られる。（Ｓ３）
【００１３】
色補正が終わったら、演算部５において、図３に示す色判定データベース部３の全ての標本ＲＧＢ値（Ｒｄ、Ｇｄ、Ｂｄ）と不良ＲＧＢ値（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）及び基準ＲＧＢ値（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）の相関係数Ｐを以下の数２に示す計算式により求める。
【数２】
【００１４】
相関係数の演算が全て終わったら、不良ＲＧＢ値、基準ＲＧＢ値それぞれに対して、相関係数の大きい順の標本ＲＧＢ値のリストを作成する。（Ｓ４）
【００１５】
ここで、相関係数があらかじめ設定された定数以上となる標本ＲＧＢ値の数によって、この先の処理が異なる。ここで、不良ＲＧＢ値あるいは基準ＲＧＢ値との相関係数が設定値以上となる標本ＲＧＢ値が１つもない場合、工程Ｓ９において「汚れ」という不良内容に決定される。相関係数が設定値以上となる標本ＲＧＢ値が１つだけの場合、その標本ＲＧＢ値を選択して工程Ｓ７の変化量算出を行う。相関係数が設定値以上となる標本ＲＧＢ値が２つ以上ある場合、工程Ｓ６において、輝度距離を算出して最適の標本ＲＧＢ値を１つに決定する。（Ｓ５）
【００１６】
相関係数が設定値以上となる標本ＲＧＢ値が２つ以上あった場合、以下の数３の式に従って、色判定データベース３内の各標本ＲＧＢ値と不良ＲＧＢ値の輝度距離Ｍｉｎ(Si)、各標本ＲＧＢ値と基準ＲＧＢ値との輝度距離Ｍｉｎ(S0)を求める。その結果、それぞれに対して輝度距離が最小の標本ＲＧＢ値が１つずつ決定される。（Ｓ６）
【数３】
【００１７】
次に、決定された不良ＲＧＢ値、基準ＲＧＢ値に対応する標本ＲＧＢ値を色判定データベース３を参照して、対応するＹＭＣＫ値に変換する。このようにして、不良画像に対応するＹＭＣＫ値（Ｙｉ、Ｍｉ、Ｃｉ、Ｋｉ）、基準画像に対応するＹＭＣＫ値（Ｙ０、Ｍ０、Ｃ０、Ｋ０）が得られる。さらに、演算部５は、この不良ＹＭＣＫ値と基準ＹＭＣＫ値から以下の数４に示す式により変化量ΔＹ〜ΔＫを求める。
【数４】
ΔＹ＝Ｙｉ−Ｙ０（ただし、Ｙｉ＝Ｙ０＝０のとき、ΔＹ＝なし）
ΔＭ＝Ｍｉ−Ｍ０（ただし、Ｍｉ＝Ｍ０＝０のとき、ΔＭ＝なし）
ΔＣ＝Ｃｉ−Ｃ０（ただし、Ｃｉ＝Ｃ０＝０のとき、ΔＣ＝なし）
ΔＫ＝Ｋｉ−Ｋ０（ただし、Ｋｉ＝Ｋ０＝０のとき、ΔＫ＝なし）
【００１８】
変化量が算出されたら、次に、不良発生色、不良発生色の変化量の正負、不良発生色の他の色への影響、を求める。
不良発生色は、変化量の絶対値が最大のものである。変化量の絶対値が最大のものが２色あった場合は、先に印刷した色を不良が発生した色とする。
不良発生色の変化量の正負は、そのまま、正か負かを判定する。
水たれ、油たれを区別するための不良発生色の他の色への影響は、不良発生色の後に印刷される色の変化率が５０％以上であるかどうかで判定される。例えば、印刷がＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順で行われる場合、不良発生色がＣのときはΔＭ／Ｍ０×１００、ΔＹ／Ｙ０×１００の絶対値が両方共５０以上である場合は「影響有り」、ΔＭ／Ｍ０×１００、ΔＹ／Ｙ０×１００の絶対値のうち少なくとも１つが５０未満である場合は「影響無し」と判定する。
例えば、印刷がＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順で行われた場合、ΔＹ＝１０、ΔＭ＝５０、ΔＣ＝−５０、ΔＫ＝なし、Ｍ０＝６０、Ｙ０＝２０というデータが得られたとすると、不良発生色は「Ｃ」、不良発生色Ｃの変化量は「負」、不良発生色の他の色への「影響有り」と判定される。（Ｓ７）
【００１９】
一方、不良解析部６では、画像全体に対する不良部分の面積比、不良部分の形状が算出される。画像全体に対する不良部分の面積比は、画像全体の画素数に対する不良部分の画素数を求めることにより得られる。
不良部分の形状は厳密に求める必要はなく、流れ方向に長いか、短いかを判定する。このため、まず、不良部分の流れ方向の長さｈ、幅方向の長さｌを求める。これは、不良部分の画素の流れ方向、幅方向それぞれの最大アドレスのものと最小アドレスのもののアドレスの差をとることにより求められる。そして、このｈとｌを比較してｈがｌより大きければ「流れ方向に長い」と判定し、ｈがｌ以下であれば「流れ方向に短い」と判定する。
また、不良解析部６は、画像記憶部１に格納されている不良の連続発生回数を抽出する。（Ｓ８）
【００２０】
次に、不良解析部６により算出された面積比、形状、連続発生回数を元に、演算部５が不良内容決定データベース７を参照して、不良内容を決定する。不良内容決定データベース７は図４に示すように６種類の判定基準データを有している。不良内容は、まず、工程Ｓ５において相関演算の結果が所定値以上のものが「０」である場合、図４(a) に示すように「汚れ」と判定する。
相関演算の結果が所定値以上のものが「０」でない場合は、色変化量、画像全体に対する不良部の面積比、不良部の形状、不良の連続発生回数、の４つの要素により決定される。例えば、Ｓ８までの処理により、面積比は「３％」、形状は「流れ方向に長い」、連続発生回数は「２５回」、不良発生色は「Ｃ」、不良発生色Ｃの変化量は「負」、不良発生色の他の色への「影響無し」というデータが得られたとする。
図４に示す不良内容決定データベース７を参照すると、この場合、面積比は３％であるので、図４(b) に示す判定基準により「たれ」、形状は「流れ方向に長い」ので、図４(c) に示す判定基準により「たれ」、連続発生回数は２５回であるので、図４(d) に示す判定基準により「濃度変化」となる。不良の種類が「たれ」か「濃度変化」かの判定基準となる要素は、「面積比」、「形状」、「連続不良回数」の３つであるが、このうち２つが「たれ」と判断しているので全体として「たれ」と決定する。
ここで、不良発生色Ｃの変化量は「負」であるので、図４(e) に示す判定基準により「油たれ又は水たれ」と判定され、さらに、不良発生色の他の色への「影響無し」であるので、図４(f) に示す判定基準により「水たれ」と判定される。
結果として、この不良は「Ｃ色の水たれ」であると決定される。（Ｓ９）
得られた不良内容はディスプレイ画面、プリンタ等の不良内容出力部８により出力される。（Ｓ１０）
【００２１】
【発明の効果】
本発明によれば、印刷物検査装置による検査の結果得られる不良画像と基準画像のそれぞれから不良位置に対応する部分のＲＧＢ画素値を抽出し、このＲＧＢ画素値と、ＲＧＢとＹＭＣＫの対応関係を示す色判定データベース内のＲＧＢ値との相関を求め、相関の高いＲＧＢ値に対応するＹＭＣＫ値を選択することにより、不良画像、基準画像それぞれに対応するＹＭＣＫ値を求め、両者のＹＭＣＫ画素値の差分を演算して色変化量を得ることにより不良内容を判別するようにしたので、各インキに対応する不良を検出することが可能となる。結果として、オペレータが即座に不良発生原因に対応することができ、印刷機の生産性向上に寄与できる。さらに、得られた不良内容をある期間、統計をとることで印刷機のメンテナンスにも役立つ。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による不良内容判別装置の一実施形態のブロック図
【図２】本発明による不良内容判別方法のフローチャート
【図３】色判定データベース３を示す図
【図４】不良内容決定データベース７を示す図
【符号の説明】
１ 画像記憶部
２ 不良位置抽出部
３ 色判定データベース
４ 色補正部
５ 演算部
６ 不良解析部
７ 不良内容決定データベース
８ 不良内容出力部
【発明の属する技術分野】
この発明は、基準画像と検査対象画像との比較を行って、印刷物を検査する装置において、検査対象画像が不良であった場合に、その不良内容を判別する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷物を検査する場合、正常な印刷物をカメラで撮像して基準画像とし、検査すべき印刷物を印刷中にカメラで撮像して検査対象画像として、基準画像と検査対象画像の画像データを比較して、比較の結果、その差が定めた閾値以上である場合に不良であるとすることにより、検査対象画像が正常であるか不良であるかを判定することが行われている。このような技術は本出願人により特公平１−４７８２３号にも開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の印刷物検査装置では、印刷不良を発見した場合に、不良が発生したという警報を発するか、ディスプレイ上に不良画像を表示するということは行われていたが、不良の内容までオペレータに判るようにはなっていなかった。印刷物の不良には、印刷用紙の皺、汚れ等の欠陥によるもの、印刷中に発生するインキ汚れ、ドクター筋、濃度不良、色調不良等、様々なものがあるが、オペレータはこれを即座に判断して、不良の発生を抑制する対応を行わなければならなかった。
不良内容を明確に判断するためには、ＲＧＢで表現された検査対象画像、基準画像を４色のインキに対応するＹＭＣＫ値に変換することが必要であるが、この手段が確立されていなかった。
本発明はこのような問題を解決し、ＲＧＢ値をＹＭＣＫ値に変換して、インキに対応させた状態で、不良内容を自動的に判別する方法を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記の課題は、印刷物検査装置による検査の結果得られる不良画像と基準画像のそれぞれから不良位置に対応する部分のＲＧＢ画素値を抽出し、このＲＧＢ画素値と、ＲＧＢとＹＭＣＫの対応関係を示す色判定データベース内のＲＧＢ値との相関を求め、相関の高いＲＧＢ値に対応するＹＭＣＫ値を選択することにより、不良画像、基準画像それぞれに対応するＹＭＣＫ値を求め、両者のＹＭＣＫ画素値の差分を演算して色変化量を得ることにより不良内容を判別することにより、解決される。
【０００５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明について説明する。図１は本発明による不良内容判別装置の一実施形態のブロック図である。
図１に示すように、本発明による不良内容判別装置は、基準画像および不良画像を記憶する画像記憶部１、不良画像中の不良画素および基準画像中の不良画素に対応する位置の画素を抽出する不良位置抽出部２、ＲＧＢ値とＹＭＣＫ値の対応を示す色判定データベース部３、紙質、光源の汚れ等のノイズの影響を少なくするための色補正部４、相関演算、ＲＧＢ最小距離を演算する演算部５、不良部の面積、形状を求める不良部解析部６、不良内容を決定するための不良内容決定データベース７と、不良内容を出力する不良内容出力部８により構成される。
【０００６】
図１に示す不良内容判別装置は、「濃度変化」「水たれ」「インキたれ」「油たれ」「汚れ」の５種類の不良を判別可能となっている。ここで、この５種類の不良について説明しておく。
「濃度変化」とは、印刷濃度が基準印刷濃度より高くなったり、低くなったりする不良である。
「水たれ」とは、印刷ユニットから湿し水がたれ、たれた部分の印刷濃度が低くなる不良である。不良後の色は印刷されるという特徴がある。
「インキたれ」とは、印刷ユニットからインキがたれ、たれた色の濃度が高くなる不良である。
「油たれ」とは、印刷ユニット又はその前後から油がたれ、たれた部分の印刷濃度が低くなる不良である。不良後の色は印刷されなくなるという特徴がある。「汚れ」とは、印刷ユニット以外のローラのこすれ、用紙自体の汚れ等による不良である。
【０００７】
図１において、画像記憶部１は図示しない印刷物検査装置に接続されており、この印刷物検査装置により不良と判定された検査対象画像（以下、不良画像という）と、その不良画像の比較対象となった基準画像を格納する。同時に、不良部分の座標も記憶する。不良位置抽出部２は画像記憶部１に記憶された不良画像から不良部分の画素を抽出すると共に、基準画像からも不良部分に対応する位置の画素を抽出する。
色判定データベース部３には、あらかじめ、印刷物検査装置で画像を取り込むときに使うものと同仕様のカメラ、光源を使ってＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋの各網点パーセントを変化させて各々掛け合わせた色標本を入力し、入力された画像のＲＧＢ値であるＲｄ、Ｇｄ、ＢｄとそのときのＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋを対応付けたデータを格納したものであり、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋはそれぞれ、０以上１００以下の数値である。色判定データベース３は、図３に示すようなものであり、図３の１番上のデータは、Ｙ６０％、Ｍ３０％の印刷物をカメラで読み取った時にそのときのＲＧＢ値は、Ｒ＝２２９、Ｇ＝１６１、Ｂ＝８４であることを示している。なお、ＲＧＢ値は各色８ビットとしたため、白色の場合はＲ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５となる。
【０００８】
色補正部４は、抽出された画素に対して、紙質、光源の汚れ等のノイズの影響を少なくするよう補正を行う機能を有する。具体的には、印刷紙の白紙部分に対応する画像内で流れ方向最大輝度である画素の値（Ｒｗ、Ｇｗ、Ｂｗ）、補正すべき画素の値（Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏ）を使って以下の数１に示す式により、補正後の画素値（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）を得る。なお、数１の式では白色の場合の「２５５」という値を使って補正している。
【数１】
Ｒｉ＝２５５／Ｒｗ×Ｒ１
Ｇｉ＝２５５／Ｇｗ×Ｇ１
Ｂｉ＝２５５／Ｂｗ×Ｂ１
【０００９】
不良内容決定データベース７には、図４に示すように、不良内容を決定するための判定基準データが格納されている。図４(a) は演算部５により算出される相関係数が設定値より大きくなる標本ＲＧＢ値がいくつあるかによって不良の種類を判定するものであり、設定値を超えるＲＧＢ値が存在しない場合「汚れ」と判定する。設定値を超えるＲＧＢ値が存在する場合は「汚れ」以外の不良と判定する。図４(b) は画像全体に対する不良部分の面積比に従って、不良の種類を判定するものであり、面積比が「５％以上」の場合「濃度変化」、面積比が「５％未満」の場合「たれ」と判定することを示す。ここで、「たれ」とは、「水たれ」「インキたれ」「油たれ」の総称である。図４(c) は不良部分の形状に従って、不良の種類を判定するものであり、形状が「流れ方向に短い」場合「濃度変化」、形状が「流れ方向に長い」場合「たれ」と判定することを示す。図４(d) は不良の連続発生回数に従って、不良の種類を判定するものであり、連続発生回数が「２０回以上」の場合「濃度変化」、連続発生回数が「２０回未満」の場合「たれ」と判定することを示す。図４(e) は不良が「たれ」であると判定された場合に利用される判定基準であり、色の変化量により不良の種類を判定するものである。図４(e) は変化量が正であれば「インキたれ」であると判定し、変化量が負であれば「油たれ又は水たれ」であると判定することを示す。図４(f) は不良が「油たれ又は水たれ」であると判定された場合に利用される判定基準であり、不良が発生した色が後の色に影響しているかどうかにより不良の種類を判定するものである。図４(f) は後の色への影響があれば「油たれ」、影響がなければ「水たれ」であると判定することを示す。
【００１０】
以下、本装置の処理動作について図２のフローチャートを用いて説明する。本装置は印刷物検査装置において不良が検出された場合に、処理が行われるものであるため、不良が検出されていない場合は起動しない。
本装置の画像記憶部１に接続された図示しない印刷物検査装置では、印刷された画像を所定数おきに抽出して検査対象画像とし、これを基準画像と比較する。検査対象画像が不良と判定された場合は、不良と判定された検査対象画像（不良画像）と、そのとき比較した基準画像を画像記憶部１に格納する。印刷物検査装置は引き続き検査を行い、不良が検出される連続回数（連続発生回数）を検出し、画像記憶部１に格納する。不良が連続して検出される場合は不良画像は最初のものだけを格納する。なお、印刷物検査装置における検査は、基準画像と検査対象画像の画素ごとの画素データを比較し、その差が設定したしきい値以上である場合に、その画素は不良画素であると判断し、その画像は不良画像であると判断する。通常、不良画素は単体で存在せず、連続して存在する。この不良画素の集合を不良部分という。なお、検査において、比較に用いる画素データとしては、Ｒ、Ｇ、Ｂ値全てを使っても良いし、どれか１つの値を使うようにしてもよい。
この検出された不良画像と比較対象の基準画像は画像記憶部１に記憶される。このとき、画像記憶部１には、同時に不良部分、すなわち、全ての不良画素の位置も記憶される。また、不良の連続発生回数も記憶される。（Ｓ１）
【００１１】
つづいて、不良位置抽出部２が画像記憶部１内の不良部分の形状の重心位置の座標を算出し、不良画像の重心位置の画素値（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）を抽出する。また、基準画像内の同座標の画素値（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）も抽出する。（Ｓ２）
【００１２】
次に、色補正部４で、紙質、光源の汚れ等のノイズの影響を少なくするよう補正を行う。不良画像の画素値（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）は数１に示す式により補正されて（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）が得られる。また、基準画像の画素値（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）は数１に示す式により補正されて（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）が得られる。（Ｓ３）
【００１３】
色補正が終わったら、演算部５において、図３に示す色判定データベース部３の全ての標本ＲＧＢ値（Ｒｄ、Ｇｄ、Ｂｄ）と不良ＲＧＢ値（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）及び基準ＲＧＢ値（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）の相関係数Ｐを以下の数２に示す計算式により求める。
【数２】
相関係数の演算が全て終わったら、不良ＲＧＢ値、基準ＲＧＢ値それぞれに対して、相関係数の大きい順の標本ＲＧＢ値のリストを作成する。（Ｓ４）
【００１５】
ここで、相関係数があらかじめ設定された定数以上となる標本ＲＧＢ値の数によって、この先の処理が異なる。ここで、不良ＲＧＢ値あるいは基準ＲＧＢ値との相関係数が設定値以上となる標本ＲＧＢ値が１つもない場合、工程Ｓ９において「汚れ」という不良内容に決定される。相関係数が設定値以上となる標本ＲＧＢ値が１つだけの場合、その標本ＲＧＢ値を選択して工程Ｓ７の変化量算出を行う。相関係数が設定値以上となる標本ＲＧＢ値が２つ以上ある場合、工程Ｓ６において、輝度距離を算出して最適の標本ＲＧＢ値を１つに決定する。（Ｓ５）
【００１６】
相関係数が設定値以上となる標本ＲＧＢ値が２つ以上あった場合、以下の数３の式に従って、色判定データベース３内の各標本ＲＧＢ値と不良ＲＧＢ値の輝度距離Ｍｉｎ(Si)、各標本ＲＧＢ値と基準ＲＧＢ値との輝度距離Ｍｉｎ(S0)を求める。その結果、それぞれに対して輝度距離が最小の標本ＲＧＢ値が１つずつ決定される。（Ｓ６）
【数３】
次に、決定された不良ＲＧＢ値、基準ＲＧＢ値に対応する標本ＲＧＢ値を色判定データベース３を参照して、対応するＹＭＣＫ値に変換する。このようにして、不良画像に対応するＹＭＣＫ値（Ｙｉ、Ｍｉ、Ｃｉ、Ｋｉ）、基準画像に対応するＹＭＣＫ値（Ｙ０、Ｍ０、Ｃ０、Ｋ０）が得られる。さらに、演算部５は、この不良ＹＭＣＫ値と基準ＹＭＣＫ値から以下の数４に示す式により変化量ΔＹ〜ΔＫを求める。
【数４】
ΔＹ＝Ｙｉ−Ｙ０（ただし、Ｙｉ＝Ｙ０＝０のとき、ΔＹ＝なし）
ΔＭ＝Ｍｉ−Ｍ０（ただし、Ｍｉ＝Ｍ０＝０のとき、ΔＭ＝なし）
ΔＣ＝Ｃｉ−Ｃ０（ただし、Ｃｉ＝Ｃ０＝０のとき、ΔＣ＝なし）
ΔＫ＝Ｋｉ−Ｋ０（ただし、Ｋｉ＝Ｋ０＝０のとき、ΔＫ＝なし）
【００１８】
変化量が算出されたら、次に、不良発生色、不良発生色の変化量の正負、不良発生色の他の色への影響、を求める。
不良発生色は、変化量の絶対値が最大のものである。変化量の絶対値が最大のものが２色あった場合は、先に印刷した色を不良が発生した色とする。
不良発生色の変化量の正負は、そのまま、正か負かを判定する。
水たれ、油たれを区別するための不良発生色の他の色への影響は、不良発生色の後に印刷される色の変化率が５０％以上であるかどうかで判定される。例えば、印刷がＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順で行われる場合、不良発生色がＣのときはΔＭ／Ｍ０×１００、ΔＹ／Ｙ０×１００の絶対値が両方共５０以上である場合は「影響有り」、ΔＭ／Ｍ０×１００、ΔＹ／Ｙ０×１００の絶対値のうち少なくとも１つが５０未満である場合は「影響無し」と判定する。
例えば、印刷がＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの順で行われた場合、ΔＹ＝１０、ΔＭ＝５０、ΔＣ＝−５０、ΔＫ＝なし、Ｍ０＝６０、Ｙ０＝２０というデータが得られたとすると、不良発生色は「Ｃ」、不良発生色Ｃの変化量は「負」、不良発生色の他の色への「影響有り」と判定される。（Ｓ７）
【００１９】
一方、不良解析部６では、画像全体に対する不良部分の面積比、不良部分の形状が算出される。画像全体に対する不良部分の面積比は、画像全体の画素数に対する不良部分の画素数を求めることにより得られる。
不良部分の形状は厳密に求める必要はなく、流れ方向に長いか、短いかを判定する。このため、まず、不良部分の流れ方向の長さｈ、幅方向の長さｌを求める。これは、不良部分の画素の流れ方向、幅方向それぞれの最大アドレスのものと最小アドレスのもののアドレスの差をとることにより求められる。そして、このｈとｌを比較してｈがｌより大きければ「流れ方向に長い」と判定し、ｈがｌ以下であれば「流れ方向に短い」と判定する。
また、不良解析部６は、画像記憶部１に格納されている不良の連続発生回数を抽出する。（Ｓ８）
【００２０】
次に、不良解析部６により算出された面積比、形状、連続発生回数を元に、演算部５が不良内容決定データベース７を参照して、不良内容を決定する。不良内容決定データベース７は図４に示すように６種類の判定基準データを有している。不良内容は、まず、工程Ｓ５において相関演算の結果が所定値以上のものが「０」である場合、図４(a) に示すように「汚れ」と判定する。
相関演算の結果が所定値以上のものが「０」でない場合は、色変化量、画像全体に対する不良部の面積比、不良部の形状、不良の連続発生回数、の４つの要素により決定される。例えば、Ｓ８までの処理により、面積比は「３％」、形状は「流れ方向に長い」、連続発生回数は「２５回」、不良発生色は「Ｃ」、不良発生色Ｃの変化量は「負」、不良発生色の他の色への「影響無し」というデータが得られたとする。
図４に示す不良内容決定データベース７を参照すると、この場合、面積比は３％であるので、図４(b) に示す判定基準により「たれ」、形状は「流れ方向に長い」ので、図４(c) に示す判定基準により「たれ」、連続発生回数は２５回であるので、図４(d) に示す判定基準により「濃度変化」となる。不良の種類が「たれ」か「濃度変化」かの判定基準となる要素は、「面積比」、「形状」、「連続不良回数」の３つであるが、このうち２つが「たれ」と判断しているので全体として「たれ」と決定する。
ここで、不良発生色Ｃの変化量は「負」であるので、図４(e) に示す判定基準により「油たれ又は水たれ」と判定され、さらに、不良発生色の他の色への「影響無し」であるので、図４(f) に示す判定基準により「水たれ」と判定される。
結果として、この不良は「Ｃ色の水たれ」であると決定される。（Ｓ９）
得られた不良内容はディスプレイ画面、プリンタ等の不良内容出力部８により出力される。（Ｓ１０）
【００２１】
【発明の効果】
本発明によれば、印刷物検査装置による検査の結果得られる不良画像と基準画像のそれぞれから不良位置に対応する部分のＲＧＢ画素値を抽出し、このＲＧＢ画素値と、ＲＧＢとＹＭＣＫの対応関係を示す色判定データベース内のＲＧＢ値との相関を求め、相関の高いＲＧＢ値に対応するＹＭＣＫ値を選択することにより、不良画像、基準画像それぞれに対応するＹＭＣＫ値を求め、両者のＹＭＣＫ画素値の差分を演算して色変化量を得ることにより不良内容を判別するようにしたので、各インキに対応する不良を検出することが可能となる。結果として、オペレータが即座に不良発生原因に対応することができ、印刷機の生産性向上に寄与できる。さらに、得られた不良内容をある期間、統計をとることで印刷機のメンテナンスにも役立つ。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による不良内容判別装置の一実施形態のブロック図
【図２】本発明による不良内容判別方法のフローチャート
【図３】色判定データベース３を示す図
【図４】不良内容決定データベース７を示す図
【符号の説明】
１ 画像記憶部
２ 不良位置抽出部
３ 色判定データベース
４ 色補正部
５ 演算部
６ 不良解析部
７ 不良内容決定データベース
８ 不良内容出力部
Claims (4)
- 印刷物検査装置による検査の結果得られる不良画像と基準画像のそれぞれから不良位置に対応する部分のＲＧＢ画素値を抽出し、このＲＧＢ画素値と、ＲＧＢとＹＭＣＫの対応関係を示す色判定データベース内のＲＧＢ値との相関を求めた際に、ある一定値以上の相関をもつデータが複数ある場合、不良画像と基準画像の不良位置のＲＧＢ値と前記色判定データベース内のＲＧＢ値がＲＧＢの３次元座標において距離が最も近くなるようデータベース内のＲＧＢ値を選び、対応したＹＭＣＫ値を選択することにより、不良画像、基準画像それぞれに対応するＹＭＣＫ値を求め、両者のＹＭＣＫ画素値の差分を演算して色変化量を得ることにより不良内容を判別することを特徴とする印刷物検査における不良内容判別方法
- さらに、画像全体の画素数に対する不良部分の画素数の比を算出することによる面積比を参照してその面積比が「所定％以上」の場合「濃度変化」、「所定％未満」の場合「たれ」と不良内容を判別することを特徴とする請求項１に記載の印刷物検査における不良内容判別方法
- さらに、不良部分の形状が流れ方向に長いか短いかを参照してその形状が「流れ方向に短い」場合「濃度変化」であり、形状が「流れ方向に長い」場合「たれ」であると不良内容を判別することを特徴とする請求項１に記載の印刷物検査における不良内容判別方法
- さらに、不良の連続発生回数を参照してその連続発生回数が「所定回数以上」のときには「濃度変化」であり、その連続発生回数が「所定回数未満」のときには「たれ」であると不良内容を判別することを特徴とする請求項１に記載の印刷物検査における不良内容判別方法」なる構成の印刷物検査における不良内容判別方法である。
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