JP6478841B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は検査対象物における欠陥（特異部）を抽出するための画像処理装置および画像処理方法に関する。

特許文献１や非特許文献１には、検査対象物の欠陥を人の視覚メカニズムに準じて検出するためのアルゴリズムが開示されている。具体的には、検査対象物を撮像した後、得られた画像を所定サイズの分割領域に分割して個々の分割領域で平均化および量子化する。そして、このような処理を分割領域のサイズや位相を異ならせた複数の場合について行い、それらの量子化値を加算した結果から欠陥の有無や大きさを判断している。このような方法を採用することにより、検査対象物の欠陥を、人間の注視を伴うことなく効率的に抽出したり顕在化したりすることが可能となる。

特開２０１３−１８５８６２号公報

「周辺視と固視微動に学ぶ「傷の気付き」アルゴリズム」 精密工学会誌 Vol.79, No.11.2013 p.1045-1049

特許文献１や非特許文献１のアルゴリズムを採用する場合、欠陥部分（特異部）を効果的に検出するためには、画像処理における分割サイズや位相など、様々なパラメータが適正化されることが好ましい。例えば、インクジェット記録装置特有のスジやムラを検出するために、上記アルゴリズムを用いて記録装置が記録した画像を検査する場合、好適に検出するための分割サイズや位相の範囲は、スジやムラの特徴によって変化する。そして、このようなパラメータが適正に調整されていないと、欠陥部分が抽出できなかったり、抽出処理のための負荷や時間を無駄に大きくしてしまったりするおそれが生じる。

しかしながら、特許文献１や非特許文献１においては、抽出すべき欠陥の特徴とこれに適切なパラメータの対応関係についてはなんら言及されていなかった。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたものである。よってその目的とするところは、特許文献１や非特許文献１のアルゴリズムを採用しながらも、抽出すべき特異部の特徴に適切なパラメータを設定することにより、印刷された画像における特異部を効果的に検出することが可能な画像処理装置を提供することである。

そのために本発明は、記録媒体に画素を形成するための所定方向に配列された記録素子を複数備えた記録素子基板を所定方向に複数並べて構成した記録ヘッドと記録媒体とを前記所定方向と交差する方向に相対的に移動させて前記記録媒体に記録した画像を検査するための画像処理装置であって、前記画像を読み取って得られた画像データを取得する取得手段と、前記画像データを分割するための分割サイズおよび決められた分割サイズの領域を得るための分割の起点の位置である位相を、前記分割サイズ及び前記位相の少なくとも一方について複数ずつ設定する設定手段と、前記設定手段が設定した一組の分割サイズおよび位相に従って前記画像データを分割し、得られた分割領域について前記画像データの値の平均化処理を行って得られる値を量子化する処理を行い、さらに、同一の注目画素を含み、前記分割サイズまたは前記位相の少なくとも一方が異なる分割領域のそれぞれについての前記量子化の結果を加算する処理を含む所定の処理を施す処理手段と、を備え、前記設定手段は、前記画像データにおいて、前記所定方向における複数の記録素子基板のオーバーラップ領域に相当する領域に対応させるための分割サイズおよび位相の組み合わせである第１の組と、前記オーバーラップ領域とは異なる領域に対応させるための分割サイズおよび位相の組み合わせであり、前記第１の組の組み合わせとは組み合わせが異なる第２の組と、を設定することを特徴とする。

本発明によれば、特異部が現れ易い領域では当該特異部を確実に抽出する一方、その他の領域では様々な失陥を抽出することが出来る。

（ａ）〜（ｄ）は、本発明に使用可能な画像処理装置の形態例を示す図である。 画像処理システムにおける制御の構成を説明するためのブロック図である。 本発明で使用可能な複合機としてインクジェット記録装置の概略構成図である。 （ａ）および（ｂ）は、記録素子と読み取り素子の配列構成とを示す図である。 第１実施形態における特異部検出の基本工程を示すフローチャートである。 第１実施形態における特異部検出アルゴリズムを示すフローチャートである。 （ａ）および（ｂ）は、画像データの分割状態を説明するための図である。 ２×２画素の分割サイズにおいて、加算処理の過程を模式的に示した図である。 ３×３画素の分割サイズにおいて、加算処理の過程を模式的に示した図である。 （ａ）〜（ｃ）は、ダミーデータの生成方法を説明するための図である。 （ａ）および（ｂ）は、オーバーラップ領域近傍の記録状態を示す図である。 濃度ムラの発生箇所を示す図である。 分割サイズに対する位相の設定形態を示す図である。 注目画素における移動方向と平均化処理の結果の関係を示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、ガウスフィルタの一例を示す図である。 第２実施形態における特異部検出の基本工程を示すフローチャートである。 第２実施形態における特異部検出アルゴリズムを示すフローチャートである。 （ａ）〜（ｃ）は、特異部検出アルゴリズムの処理結果を示す図である。 排出ローラからの再転写を説明するための図である。 読み取った画像の輝度ヒストグラムを示す図である。

図１（ａ）〜（ｄ）は、本発明に使用可能な画像処理装置１の形態例を示す図である。本発明の画像処理装置は、印刷された画像の特異部の候補となる特異部をユーザが認識しやすくするためのポップアップ処理や装置自体が判別するための処理を、撮像された画像データに対し施すものであり、システムとしては様々な形態を取ることができる。

図１（ａ）は、画像処理装置１が読み取り部２を備えている形態を示している。例えば、インクジェット記録装置によって所定の画像が印刷されたシートが、画像処理装置１内の読み取り部２の読取台に設置されて光学センサなどによって撮像され、その画像データが画像処理部３に送信される。画像処理部３は、ＣＰＵやより高速な処理が可能な画像処理アクセラレータを備え、読み取り部２による読み取り動作を制御したり、受け取った画像データに対し所定の検査処理を実行したりする。

図１（ｂ）は、読み取り部２を備えた読み取り装置２Ａに画像処理装置１が外部接続された形態を示している。例えば、スキャナにＰＣが接続されているようなシステムがこれに該当する。接続形式としては、ＵＳＢやＧｉｇＥ、ＣａｍｅｒａＬｉｎｋといった汎用的な接続方式で構わない。読み取り部２が読み取った画像データはインターフェース４を介して画像処理部３に提供され、画像処理部３は受け取った画像データに対し所定の検査処理を実行する。なお、この形態の場合、画像処理装置１は、記録部５を備えた記録装置５Ａに更に外部接続されていても良い。

図１（ｃ）は、画像処理装置１が読み取り部２および記録部５を備えている形態を示している。例えばスキャナ機能、プリンタ機能、および画像処理機能を兼ね備えた複合機がこれに相当する。画像処理部３は、記録部５における記録動作、読み取り部２における読み取り動作、および読み取り部２が読み取った画像に対する検査処理などの全てを制御する。

図１（ｄ）は、読み取り部２と記録部５とを備えた複合機６に画像処理装置１が外部接続された形態を示している。例えば、スキャナ機能とプリンタ機能とを兼ね備えた複合機にＰＣが接続されているようなシステムがこれに該当する。

本発明の画像処理装置１は図１（ａ）〜（ｄ）のいずれの形態も採ることができる。以下、図１（ｄ）の形態を採用した場合を例に、本発明の実施形態を詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図２は、図１（ｄ）の形態における制御の構成を説明するためのブロック図である。画像処理装置１はホストＰＣなどからなり、ＣＰＵ３０１は、ＨＤＤ３０３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３０２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。例えばＣＰＵ３０１は、キーボード・マウスＩ／Ｆ ３０５を介してユーザより受信したコマンドやＨＤＤ３０３に保持されるプログラムに従って複合機６が記録可能な画像データを生成し、これを複合機６に転送する。また、データ転送Ｉ／Ｆ ３０４を介して複合機６から受信した画像データに対し、ＨＤＤに記憶されているプログラムに従って所定の処理を行い、その結果や様々な情報をディスプレイＩ／Ｆ ３０６を介して不図示のディスプレイに表示する。

一方、複合機６において、ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３１２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。更に、複合機６は、高速な画像処理を行うための画像処理アクセラレータ３０９、読み取り部２を制御するためのスキャナコントローラ３０７、記録部５を制御するための記録ヘッドコントローラ３１４、検査部３０８を備えている。

画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１よりも高速に画像処理を実行可能なハードウェアである。画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１が画像処理に必要なパラメータとデータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、上記パラメータとデータを読み込んだ後、上記データに対し所定の画像処理を実行する。但し、画像処理アクセラレータ３０９は必須な要素ではなく、同等の処理はＣＰＵ３１１で実行することができる。

ヘッドコントローラ３１４は、記録部５に備えられた記録ヘッド１００に記録データを供給するとともに、記録ヘッド１００の記録動作を制御する。ヘッドコントローラ３１４は、ＣＰＵ３１１が、記録ヘッド１００が記録可能な記録データと制御パラメータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、当該記録データに従って吐出動作を実行する。

スキャナコントローラ３０７は、読み取り部２に配列する個々の読み取り素子を制御しつつ、これらから得られるＲＧＢの輝度データをＣＰＵ３１１に出力する。ＣＰＵ３１１は、得られたＲＧＢの輝度データをデータ転送Ｉ／Ｆ３１０を介して画像処理装置１に転送する。

画像処理装置１のデータ転送Ｉ／Ｆ ３０４および複合機６のデータ転送Ｉ／Ｆ ３１０における接続方式としては、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＬＡＮ等を用いることができる。

図３は、本実施形態の複合機６として使用可能なインクジェット記録装置（以下、単に記録装置とも言う）の概略構成図である。本実施形態の記録装置はフルラインタイプの記録装置であり、シートＰの幅と同等の幅を有する記録ヘッド１００と読み取りヘッド１０７が並列配置されている。記録ヘッド１００は、ブラック（Ｋ）、シアン（ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のインクをそれぞれ吐出する４列の記録素子列１０１〜１０４を備え、これら記録素子列１０１〜１０４はシートＰの搬送方向（Ｙ方向）に並列配置されている。記録素子列１０１〜１０４の更に下流には、読み取りヘッド１０７が配備されている。読み取りヘッド１０７には、印刷された画像を読み取るための読み取り素子がＸ方向に複数配列されている。

記録処理や読み取り処理を行う際、シートＰは搬送ローラ１０５の回転に伴って図のＹ方向に所定の速度で搬送され、この搬送の最中、記録ヘッド１００による記録処理や読み取りヘッド１０７による読み取り処理が行われる。記録ヘッド１００による記録処理や読み取りヘッド１０７による読み取り処理が行われる位置のシートＰは、平板からなるプラテン１０６によって下方から支えされ、記録ヘッド１００や読み取りヘッド１０７からの距離と平滑性が維持されている。

図４（ａ）および（ｂ）は、記録ヘッド１００における記録素子の配列構成と読み取りヘッド１０７における読み取り素子の配列構成とを示す図である。記録ヘッド１００において、各インク色に対応する記録素子列１０１〜１０４のそれぞれは、複数の記録素子１０８が一定のピッチで配列される記録素子基板の複数が、オーバーラップ領域Ｄを設けながらＸ方向に連続するようにＹ方向に交互に配置されている。一定の速度でＹ方向に搬送されるシートＰに対し、個々の記録素子１０８が記録データに従って一定の周波数でインクを吐出することにより、シートＰには記録素子１０８の配列ピッチに相応する解像度の画像が記録される。

一方、読み取りヘッド１０７には、複数の読み取りセンサ１０９がＸ方向に所定のピッチで配列されている。一定の速度でＹ方向に搬送されるシートＰ上の画像を、個々の読み取りセンサ１０９が一定の周波数で撮像することにより、シートＰに印刷された画像全体を読み取りセンサ１０９内に配列する読み取り素子の配列ピッチで読み取ることが出来る。

以下、本実施形態における特異部検出アルゴリズムについて具体的に説明する。本実施形態の特異部検出アルゴリズムは、既に印刷された画像を撮像し、得られた画像データに対して所定の画像処理を行うためのアルゴリズムである。画像を印刷するのは、複合機６としてのインクジェット記録装置でなくても構わないが、以下では複合機６の記録ヘッド１００が記録した画像を読み取りヘッド１０７で読み取る場合について説明する。

図５は、本実施形態の画像処理装置１が実行する特異部検出の基本工程を説明するためのフローチャートである。本処理が開始されると、画像処理装置１は、ステップＳ１において読み取り解像度の設定を行う。続くステップＳ２では、ステップＳ１で設定された読み取り解像度に従って、検査対象となる画像の読み取り動作を実行する。すなわち、スキャナコントローラ３０７を駆動させ、読み取りセンサ１０９に配列する複数の読み取り素子の出力信号を得、これらに基づいてステップＳ１で設定された読み取り解像度に相当する画像データを生成する。本実施形態において、画像データはＲＧＢの輝度信号とする。

ステップＳ３においてＣＰＵ３０１は、続くステップＳ４で実行する特異部抽出処理のために用いる分割サイズと位相を設定する。分割サイズと位相の定義については後に詳しく説明するが、ステップＳ３において、分割サイズと位相のそれぞれは少なくとも１種類以上が設定される。そして、ステップＳ４では、ステップＳ３で設定した分割サイズと位相に基づいて、ステップＳ２で生成した画像データに対し特異部検出アルゴリズムを実行する。

図６は、ＣＰＵ３０１がステップＳ４で実行する特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、まずステップＳ１１において、ステップＳ３で設定された複数の分割サイズの中から、１つの分割サイズを設定する。更に、ステップＳ１２では、ステップＳ３で設定された複数の位相の中から、１つの位相を設定する。そして、ステップＳ１３では、ステップＳ１１で設定された分割サイズとステップＳ１２で設定された位相に基づいて、ステップＳ２で取得した画像データを分割して平均化処理を行う。

図７（ａ）および（ｂ）は、分割サイズと位相に基づく画像データの分割状態を説明するための図である。図７（ａ）は分割サイズを２×２画素とした場合、同図（ｂ）は分割サイズを３×２画素とした場合を夫々示している。図７（ａ）のように分割サイズ１０００を２×２画素とした場合、画像データ領域１００１は２×２画素の単位で分割されるが、その分け方は１００２〜１００５の４通りが可能である。このように、位相とは指定された分割サイズの起点Ｏを示すものと考えることが出来る。図７（ｂ）のように分割サイズ１００５を３×２画素とした場合、画像データ領域１００１の分け方は１００６〜１０１１の６通りが可能であり、６種類の位相が存在することになる。

分割サイズが大きいほど設定可能な位相の数も増えるが、１つの分割サイズに対して全ての位相を必ずしも設定する必要はない。図５のステップＳ３では設定可能な位相のうち少なくとも一部の位相が設定されれば良く、図６のステップＳ１２では、ステップＳ３で設定された幾つかの位相のうちの１つが設定されれば良い。

図６に戻る。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で分割した分割領域の夫々について平均化処理を行う。具体的には、分割領域に含まれる複数の画素について、個々の画素が有する輝度データの平均値を求める。この際、個々の画素に対応する輝度データとしては、個々の画素が有するＲＧＢの輝度データをそのまま加算したものであっても良いし、ＲＧＢデータの夫々に例えば３：６：１の割合で重み付け係数を掛けた後に加算した値であっても良い。また、Ｇ成分のみをそのまま輝度データとしても良い。また、算出する値としては必ずしも平均値でなくても良く中央値としても良い。

ステップＳ１４では、ステップＳ１３で算出した平均値を画素ごとに量子化する。量子化は２値化であっても良いし数レベルの多値量子化であっても良い。２値に量子化する場合、その閾値は、例えば複数の分割領域のそれぞれで得られた平均値よりヒストグラムを作り、その中間値とすることが出来る。また、白スジなど特に明るい特異部のみを抽出したい場合は上記ヒストグラムの最高輝度値の０．９倍程度の値に設定し、特に暗い特異部のみを抽出したい場合は上記ヒストグラムの最低輝度値の１．１倍程度の値に設定することが出来る。いずれにしても、上記量子化処理により、各画素の量子化値が分割領域ごとに揃っている状態の量子化データが得られる。

ステップＳ１５では、ステップＳ１４で得られた量子化値を加算画像データに加算する。加算画像データとは、分割サイズと位相を様々に異ならせた場合の夫々で得られる量子化データを加算した結果を示す画像データである。ステップＳ１４で得られた量子化データが最初の分割サイズの最初の位相である場合、ステップＳ１５で得られる加算画像データはステップＳ１４で得られる量子化データと等しくなる。

続くステップＳ１６において、画像処理装置１は現在設定されている分割サイズに対する全ての位相についての処理が完了したか否かを判断する。未だ処理すべき位相が残っていると判断した場合、ステップＳ１２に戻り次の位相を設定する。一方、全ての位相について処理が完了したと判断した場合はステップＳ１７に進む。

図８は、２×２画素の分割サイズにおいて、ステップＳ１５の加算処理を全ての位相について順番に行う過程を模式的に示した図である。図では、４種類の位相を順番に変えていく過程において、注目画素Ｐｘの加算処理のために周辺画素の輝度データが利用される回数を画素ごとに示している。また、図９は、３×３画素の分割サイズにおいて、ステップＳ１５の加算処理を全ての位相について順番に行う過程を模式的に示した図である。９種類の位相を順番に変えていく過程において、注目画素Ｐｘの加算処理のために周辺画素の輝度データが利用される回数を画素ごとに示している。

どちらの図においても、注目画素Ｐｘについては、自身が分割領域内に含まれる全ての位相について利用されるので加算回数は最も多く、加算結果への寄与も最も大きい。注目画素Ｐｘから離れる画素ほど加算回数は少なくなり、加算結果への寄与も少なくなる。すなわち、最終的には注目画素を中心にフィルタ処理が行われたような結果が得られる。

図６のフローチャートに戻る。ステップＳ１７において、画像処理装置１はステップＳ３で設定された全ての分割サイズについての処理が完了したか否かを判断する。未だ、処理すべき分割サイズが残っていると判断した場合、ステップＳ１１に戻り次の分割サイズを設定する。一方、全ての分割サイズについて処理が完了したと判断した場合はステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８では、現在得られている加算画像データに基づいて、特異部の候補となる特異部の抽出処理を行う。抽出処理の方法は特に限定されるものではないが、周辺の輝度データと比較して信号値の変動が大きい箇所を特異部として抽出するなど、公知の判別処理を利用することが出来る。以上で本処理を終了する。

ところで、図６で説明した特異部検出アルゴリズムでは、図８や図９で説明したように、注目画素Ｐｘを中心に移動する分割領域に含まれる全画素の平均値に基づいて加算データを算出する。このため、検査の対象となる画像の端部に位置する画素については、分割領域の中にデータの存在しない領域が含まれてしまい、正しい処理が得られないおそれが生じる。このような状況に対応するため、本実施形態では、予め検査の対象とする画像データの周囲にダミーの画像データも付随しておく。

図１０（ａ）〜（ｃ）は、ダミーデータの生成方法を説明するための図である。図において、検査の対象となる画像データに相当する領域は斜線で示している。図１０（ａ）に示すように、黒で示した注目画素Ｐｘが検査対象領域の角に位置する場合、注目画素Ｐｘを中心とした分割領域（実線）においても、そこから位相をずらした分割領域（点線）においても、データの存在しない領域（白領域）が含まれてしまう。このため、本実施形態では、注目画素Ｐｘに対し、最大の分割サイズを用い最大の移動距離とした場合でも分割領域に含まれる全ての画素に相応なデータが存在するように、ダミーデータを作成しておく。

図１０（ｂ）は、ダミーデータの生成方法を示す図である。検査対象画像データを頂点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのそれぞれについて点対象に反転した４つ画像と、辺ＡＢ、ＢＣ、ＣＤ、ＤＡのそれぞれについて線対称に反転した４つの画像を生成し、これら８つの画像で検査対象画像データを囲む。ここで、例えば特異部検出アルゴリズムにおける最大の分割サイズを（Ｓｘ、Ｓｙ）最大の移動距離を（Ｋｘ、Ｋｙ）とする。このとき、ダミーデータは検査対象画像データの端部より、Ｘ方向にＦｐ＝（Ｓｘ／２）＋Ｋｘ、Ｙ方向にＦｑ＝（Ｓｙ／２）＋Ｋｙだけ拡張した領域まで生成されれば良い。図１０（ｃ）は、このようにしてダミーデータが付加された検査対象画像データを示す。このような検査対象画像データを用いて、上述した特異部検出アルゴリズムを行えば、検査の対象となる画像の全域において、所望の結果を得ることが出来る。

なお、以上説明したアルゴリズムに従って抽出された特異部の情報は、その後様々な用途に用いることが出来る。例えば、画像の特異部検査において検査員が特異部部を判別し易くするために、特異部をポップアップ表示することが出来る。この場合、検査員はポップアップされた画像に基づいて特異部を確認し、欠陥部を補修したり不良品として排除したりすることが出来る。

また、欠陥を正常な状態に補正する機能を有する製品の場合は、特異部の情報を補正処理で利用出来るように設定することが出来る。例えば、インクジェット記録装置における吐出不良の有無を検出して、該当する位置の記録素子のために記録ヘッドに対してメンテナンス処理を行う場合はこれに相当する。また、周囲に比べて輝度が高く現れたり低く現れたりする領域が抽出された場合には、当該領域に対して補正用の画像処理パラメータを用意することも出来る。

さらに、記録ヘッド１００による記録動作、読み取りヘッド１０７による読み取り動作、及び上記特異部検出アルゴリズムを同じシートに対し同時進行している場合には、欠陥が発生した旨をエラーとして通知したり、記録動作を中止させたりしても良い。

いずれにせよ、上述した特異部検出アルゴリズムを採用すれば、分割サイズや位相を様々に異ならせた量子化データの加算に基づいて特異部を抽出しているので、個々の読み取り画素が有するノイズを適量に抑えながら、実質的な特異部を顕在化することが出来る。

ところで、本発明者らは鋭意検討の結果、検出対象とする特異部の特徴が明確である場合には、上述した特異部検出アルゴリズムにおいて、分割サイズや位相をその特徴に合わせて調整することが有効と判断した。逆に言えば、分割サイズや位相が適切な範囲に設定されていない状況であると、特異部部分を効果的に検出することが出来なかったり、抽出処理のための負荷や時間を無駄に大きくしてしまったりするおそれがあった。そのため、本実施形態では、検出対象とする特異部の特徴を鑑み、図６のフローチャートのステップＳ３において、当該特徴に応じた分割サイズと位相を設定する。以下、本実施形態が検出対象とする特異部の特徴と、これに適応するための分割サイズおよび位相の関係を具体的に説明する。

（特徴事項）
まず、本実施形態が検出対象とする検査画像の特異部を説明する。図１１（ａ）および（ｂ）は、図４（ａ）で説明した記録素子列のオーバーラップ領域Ｄ近傍と当該領域によるシート上の記録状態を説明するための図である。ここでは、オーバーラップ領域に対し、記録素子基板２０１、２０２のそれぞれで２つずつの記録素子が含まれている状態を示している。オーバーラップ領域以外の領域では、Ｙ方向に延びる１画素幅の領域は１つの記録素子によってドットが記録される。これに対しオーバーラップ領域Ｄでは、Ｙ方向に延びる１画素幅の領域は異なる記録素子基板に配された２つの記録素子によって交互にドットが記録される。

記録ヘッド製造時に記録素子基板を図４（ａ）のようにレイアウトする際、取り付け誤差が発生する場合がある。また、記録ヘッドの温度上昇に伴って記録素子基板が膨張する場合もある。このような場合、隣接する記録素子基板のオーバーラップ領域Ｄでは、他の領域に比べてドットの記録位置ずれが生じる。

図１１（ａ）は記録位置ずれが発生していない場合、同図（ｂ）は記録位置ずれｄ１が発生している場合をそれぞれ示している。記録位置ずれが発生していない場合、図１１（ａ）に見るように、オーバーラップ領域Ｄでもオーバーラップ領域以外の領域とほぼ同等のドット配置状態を得ることが出来る。しかし、記録位置ずれが発生すると、図１１（ｂ）に見るように、ドット配置状態は乱れてしまう。結果、オーバーラップ領域Ｄはオーバーラップ以外の領域に比べて被覆面積が小さく光学濃度が低くなり、目視した場合には濃度ムラとして感知されてしまう。更にこのような濃度ムラが、各色のインクで重ねられると、色ムラとして感知される。このような濃度ムラや色ムラは、記録素子基板間のオーバーラップ領域Ｄで発生することがわかっていることから、フルライン型のインクジェット記録装置では、発生箇所を予想することが出来る。

図１２は、上述したような濃度ムラの発生箇所を示す図である。濃度ムラは、オーバーラップ領域Ｄに相当する位置に記録素子基板のＸ方向に一定の周期で現れる。本発明者らは、このような状況を鑑み、特異部検出アルゴリズムを効率的に行うためには、実際のアルゴリズムで使用する分割サイズと位相を、オーバーラップ領域とオーバーラップ領域以外の領域のそれぞれで最適化することが有効と判断した。具体的には、特に濃度ムラが現れ易いオーバーラップ領域については濃度ムラの抽出感度を高めるような分割サイズと位相を設定し、オーバーラップ領域以外の領域では濃度ムラに限らず画像上の様々な失陥を抽出できるような分割サイズと位相を設定する。

図１３は、本実施形態における分割サイズに対する位相の設定形態を示す図である。分割サイズをＳｘ×Ｓｙ＝５×５画素としたときの、様々な位相を示している。位相は基準位置Ｏからの移動方向θと移動距離Ｒによって定められ、図６で説明した特異部検出アルゴリズムでは、それぞれの位相について分割領域内で平均化処理が行われ、その量子化値が加算される。

本実施形態では、分割領域を正方形（Ｓ×Ｓ）として、分割サイズＳ、移動方向θおよび移動距離Ｒのそれぞれ複数種類を、図５のフローチャートのステップＳ３において設定する。この際、オーバーラップ領域以外の領域については、
分割サイズＳ＝｛２，４，８，１６，３２｝
移動方向 θ＝｛０°，９０°，１８０°，２７０°｝
移動距離 Ｒ＝｛０，２，４，６｝
と設定する。このため、特異部検出アルゴリズムでは、Ｒ＜Ｓを満たすＳとθとＲの組み合わせについて、平均化処理および量子化処理が行われ、その結果に基づいて特異部の抽出処理が行われる。

一方、オーバーラップ領域については、幅Ｄを有するオーバーラップ領域で現れる濃度ムラを確実に検出するため、分割サイズＳと幅Ｄの関係をＳ≦Ｄに限定する。これは、分割サイズＳを幅Ｄよりも大きくしてしまうと、注目画素が濃度ムラ領域の中にであっても平均化処理後の輝度値において注目画素と周囲画素の間で十分な差が得られず、欠陥部を特異部として抽出することが出来なくなってしまうおそれがあるからである。このため、分割サイズＳについては、
分割サイズＳ＝｛２，４｝
の２種類に制限する。

また、移動方向θについては、濃度ムラ領域と平行なＹ方向のみに制限し、他の領域の雑音を入れないようにする。図１４は、濃度ムラ領域に含まれる注目画素Ｐｘについての特異部検出アルゴリズムにおいて、移動方向θと平均化処理の結果の関係を示す図である。ここでは、説明を簡単にするため、濃度ムラ領域の幅Ｄおよび分割サイズＳをＤ＝Ｓ＝５画素とし、濃度ムラ領域に含まれる読み取り画素で得られる輝度信号は０、それ以外の領域の輝度信号は２５５としている。

移動方向θがＹ方向と平行な場合すなわち９０°および２７０°の場合、分割領域に含まれる２５画素のうち輝度信号が０である画素の数と輝度信号が２５５である画素の数は移動距離Ｒによらず一定となり、平均化処理後の値も一定となる。一方、移動方向がＸ方向と平行な場合すなわち移動方向が０°および１８０°の場合、分割領域に含まれる２５画素のうち輝度信号が０である画素の数と輝度信号が２５５である画素の数は移動距離Ｒに応じて変化し、平均化処理後の値も移動距離Ｒに応じて異なる。すなわち、分割領域の移動方向θを０°および１８０°とした場合、移動方向θを９０°および２７０°とした場合に比べて濃度ムラ領域に位置しない画素を含む割合が移動距離Ｒに応じて変化し、平均化処理後の値にも濃度ムラ領域以外の領域の影響を受ける。その結果、濃度ムラ自体の検出感度が低くなってしまう。

よって、本実施形態では、濃度ムラが現れる懸念が高い位置ではこれを確実に抽出するため、９０°および２７０°についてのみ移動方向θを設定する。すなわち、図５のフローチャートのステップＳ３において、ＣＰＵ３０１はオーバーラップ領域について、
分割サイズＳ＝｛２，４｝
移動方向 θ＝｛９０°，２７０°｝
移動距離 Ｒ＝｛０，２｝
と設定する。

なお、以上では、オーバーラップ領域以外の領域で設定する分割サイズＳ、移動方向θおよび移動距離Ｒの範囲に対し、オーバーラップ領域では、分割サイズと移動方向θのどちらについてもその範囲を制限した。しかし、分割サイズまたは、移動方向のどちらか一方のみを制限する形態としても、本実施形態の効果を得ることは出来る。具体的には、オーバーラップ領域以外の領域について、
分割サイズＳ＝｛２，４，８，１６，３２｝
移動方向 θ＝｛０°，９０°，１８０°，２７０°｝
移動距離 Ｒ＝｛０，２，４，６｝
と設定しながら、オーバーラップ領域については、
分割サイズＳ＝｛２，４｝
移動方向 θ＝｛０°，９０°，１８０°，２７０°｝
移動距離 Ｒ＝｛０，２｝
と設定したり、
分割サイズＳ＝｛２，４，８，１６，３２｝
移動方向 θ＝｛９０°，２７０°｝
移動距離 Ｒ＝｛０，２，４，６｝
と設定したりしても良い。前者の場合も後者の場合も、平均化処理後の値に濃度ムラ領域以外の領域が影響するのを抑え、オーバーラップ領域以外の領域と同様のパラメータを設定する場合に比べ、濃度ムラの検出感度を高めることが出来る。

以上説明した本実施形態によれば、図５のフローチャートのステップＳ３において設定する各パラメータの範囲（数）を、オーバーラップ以外の領域とオーバーラップ領域とのそれぞれで最適化する。これにより、濃度ムラが現れ易いオーバーラップ領域では濃度ムラを確実に抽出する一方、オーバーラップ以外の領域では様々な失陥を抽出することが出来る。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、図６に示したフローチャートで説明したように、分割サイズの複数の位相について平均値の加算結果を求める処理を行った。ところで、このような処理は、図８や図９を用いて説明したように、最終的に注目画素を中心にフィルタ処理を施したような結果が得られている。本実施形態ではこのような点を鑑み、等しい分割サイズについての複数の位相の加算処理を、ガウスフィルタを用いた重み付け係数の加算処理で置き換えるものとする。

図１５（ａ）および（ｂ）は、ガウスフィルタの一例を示す図である。図１５（ａ）は等方的なガウスフィルタであり、式（１）で表すことが出来る。

ここで、σは標準偏差を示す。

このような等方的なガウスフィルタは、第１の実施形態において２×２や３×３のように正方形の分割サイズを用いる場合に相当する。一方、図１５（ｂ）は異方正を持たせたガウスフィルタであり、第１の実施形態において２×３のように長方形の分割サイズを用いる場合に相当する。このような異方正を持たせたガウスフィルタは、式（１）に対しｘｙの比率を偏らせることによって生成可能である。例えば、図１５（ｂ）は、式（１）のｘを ｘ´＝ｘ／２で置き換えたものに相当する。本実施形態では、いずれのガウスフィルタを用いることも出来る。

例えば、図１５（ａ）のガウスフィルタは、注目画素を原点とし、−１５≦Ｘ≦１５および−１５≦Ｙ≦１５の範囲に位置する個々の画素の係数が示されている。このように−１５≦Ｘ≦１５および−１５≦Ｙ≦１５の範囲について係数を設定する形態は、第１の実施形態では分割サイズを８×８として図８や図９のような加算処理を行った状態に類似する。この際、ガウスフィルタのサイズをＦ×Ｆ、第１実施形態における分割サイズをＳ×Ｓとすると、
Ｆ≒２Ｓ−１
と表すことが出来る。そして、このガウスフィルタサイズＦとともに標準偏差σを調整することにより、様々なサイズのガウスフィルタを用意することが出来る。本実施形態では、このように１つのガウスフィルタを用いて注目画素の輝度データにフィルタ処理を行い、更に量子化して得られた結果を、サイズの異なる複数のガウスフィルタについて求め、これらを加算する。これにより、第１の実施形態における加算結果と同等の加算結果に基づいて特異部抽出処理を行うことが可能となる。

図１６は、本実施形態の画像処理装置１が実行する特異部検出アルゴリズムの基本的なフローチャートである。本処理が開始されると、画像処理装置１は、ステップＳ１５１において読み取り解像度の設定を行い、続くステップＳ１５２にて検査対象の読み取り動作を実行する。上記ステップＳ１５１およびステップＳ１５２は、図５のステップＳ１およびステップＳ２と同等である。

ステップＳ１５３においてＣＰＵ３０１は、続くステップＳ１５４で実行する特異部抽出処理のために用いるガウスフィルタのファイルパラメータを複数種類設定する。ファイルパラメータとは、図１５（ａ）や（ｂ）で説明したようなガウス関数の方向性や、異なるフィルタサイズＦや標準偏差σを指定するためのパラメータである。そして、ステップＳ１５４では、ステップＳ１５３で設定したファイルパラメータに基づいて、ステップＳ１５２で生成した画像データに対し、所定の特異部検出アルゴリズムを実行する。

図１７は、ＣＰＵ３０１がステップＳ１５４で実行する特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。ここで示す処理は、ステップＳ１５２で取得された画像の１つ１つの画素に対して行われる。

本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、まずステップＳ１６１において、ステップＳ１５３で設定された複数のファイルパラメータの中から、１つのファイルパラメータを設定する。更に、ステップＳ１６２では、ステップＳ１６１で設定したファイルパラメータに対応するパラメータσを設定する。パラメータσは、ガウス関数の標準偏差に相当するものであり、ファイルパラメータやフィルタサイズに対応づけて予めメモリに格納されているものとする。ステップＳ１６１およびＳ１６２によるファイルパラメータおよびパラメータσの設定により、ガウスフィルタの形状が決まる。

続くステップＳ１６３では、ステップＳ１６１およびＳ１６２で設定されたガウスフィルタを用いて、ステップＳ１５２で取得した画像データに対しフィルタ処理をかける。具体的には、注目画素とフィルタサイズＦに含まれる周辺画素が有する輝度データそれぞれに、ガウスフィルタが定める係数を乗算し更にこれらを合計した結果を、注目画素のフィルタ処理値として算出する。

ステップＳ１６４ではステップＳ１６３で得られたフィルタ処理値に対して量子化処理を行い、更にステップＳ１６５では、ステップＳ１６４で得られた量子化値を加算画像データに加算する。加算画像データとは、ファイルパラメータすなわちガウスフフィルタの種類を様々に異ならせた場合の夫々で得られる量子化データを加算した結果を得るための画像データである。ステップＳ１６４で得られた量子化データが最初のガウスフィルタの結果である場合、加算画像データはステップＳ１６４で得られる量子化データと等しくなる。

続くステップＳ１６６において、画像処理装置１はステップＳ１５３で設定した全てのファイルパラメータについての処理が完了したか否かを判断する。未だ、処理すべきファイルパラメータが残っていると判断した場合、ステップＳ１６１に戻り次のファイルパラメータを設定する。一方、全てのファイルパラメータについて処理が終了したと判断した場合はステップＳ１６７に進む。

ステップＳ１６７では、現在得られている加算画像データに基づいて、特異部の抽出処理を行う。抽出方法は第１の実施形態と同様、特に限定されるものではない。以上で本処理を終了する。

本実施形態においても、第１の実施形態と同様、オーバーラップ領域ではつなぎスジを確実に抽出しながらも、オーバーラップ領域以外の領域ではつなぎスジに限らず様々な特異部を抽出できるようにする。このため、図１６のステップＳ１５３では、オーバーラップ領域と、オーバーラップ領域以外の領域で異なるフィルタパラメータを用意する。たとえば、オーバーラップ領域以外の領域では、等方的で図１５（ａ）に示すようなガウスフィルタを用意する。その一方、オーバーラップ領域では、つなぎスジの幅方向の大きさが抑えられた非等方的な図１５（ｂ）に示すようなガウスフィルタを用意する。分割サイズＳに対しＳ≦Ｄという制限を設けた第１の実施形態と同様の効果を得ようとする場合、オーバーラップ領域で使用するガウスフィルタのＸ方向のサイズは、つなぎスジの幅Ｄの２倍以下の大きさであることが好ましい。

図１８（ａ）〜（ｃ）は、設定された検査対象領域に対し、本実施形態の特異部検出アルゴリズムを実行した場合の結果を説明するための図である。図１８（ａ）は、検査対象画像データを示している。図１８（ｂ）は、同図（ａ）で示す検査対象画像に対し、フィルタサイズＦｘ＝Ｆｙ＝３０、標準偏差σ＝３としたガウスフィルタを用いて処理した場合の結果を示している。濃度ムラ領域を含む画像全体がぼかされていることが分かる。さらに、図１８（ｃ）は、図１７で説明したフローチャートを実行した結果を示している。具体的には、σ＝１、２、３のそれぞれをステップＳ１６１にて設定して得られる結果をステップＳ１６５で加算し、更にステップＳ１６７で２値化した結果を示している。図１８（ａ）において濃度ムラが現れる箇所が、更に強調されて適切に抽出されていることが分かる。

以上説明したように本実施形態によれば、抽出すべき特異部に対し感度が高まるようにフィルタパラメータが設定されたガウスフィルタを、他の領域で使用するガウスフィルタとは独立して用意する。これにより、第１の実施形態と同様、然程問題とならないノイズの抽出を回避しながらも、抽出すべき特異部を効率的に抽出することが可能となる。

（その他の実施形態）
以上の実施形態では、オーバーラップ領域におけるつなぎスジを抽出の対象として説明したが、本発明は更に様々な画像不良を抽出対象とすることも出来る。例えば、複数の記録素子の中で不吐出の記録素子が存在する場合には、１画素幅のＹ方向に延びる白スジが画像中に現れる。しかし、このような白スジは、上記濃度ムラのようにその出現位置を特定することは出来ない。よって、不吐出に伴う白スジに対する抽出感度を高める場合には、画像領域全域に対し、分割領域の大きさや位相の大きさを小さくし、位相の方向については白スジが延びるＹ方向（９０°および２７０°）に限定することが好ましい。

また、インクジェット記録装置の場合、記録後のシートを排出する排出ローラからの再転写によって画像汚れが発生する場合もある。図１９を参照するに、記録ヘッド１００がインク付与量の多い画像２００３を記録した場合、シートＰに吸収しきれないインクは排出ローラ２００１に一度転写し、更にシートＰの別領域に再転写する場合がある。このような汚れは、排出ローラ２００１が配置される方向すなわちＸ方向に他よりも濃度の濃い部分として延在し、且つ排出ローラの回転に伴って周期的に現れる。このような画像弊害も、白スジと同様その出現位置を特定することは出来ないが、これを抽出したい場合には、ある程度大きな分割領域と位相を設定しておきながら、位相の方向についてＸ方向（０°および１８０°）に限定することが好ましい。
更に、上記実施形態で説明したようなオーバーラップ領域における濃度ムラ、不吐出による白スジ、更に再転写による濃度ムラのそれぞれについては、ステップＳ１４やＳ１６４で量子化処理を実行する際の閾値も適正化することが好ましい。

図２０は、一様なグレートーンの中に白スジと再転写の両方が存在する画像をスキャナ１０７で読み取った場合の輝度ヒストグラムを示す図である。Ｐ１をピークとするグレートーン画像のヒストグラムの中に、これよりも輝度値の低いＰ２をピークとする再転写領域の読み取り結果と、輝度値の高い数Ｐ３をピークとする白スジの読み取り結果が現れている。このように、それぞれの抽出対象によってヒストグラムのピークが明らかに異なる場合は、それぞれの抽出対象（Ｐ２やＰ３）を実画像Ｐ１と分離できる輝度値（Ｙ１およびＹ２）を量子化処理を実行する際の閾値として用いることが好ましい。

本発明は、上記実施形態の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）によっても実現することが可能である。

１ 画像処理装置
３ 画像処理部
Ｄ オーバーラップ部
Ｐ シート

Claims (15)

1. 記録媒体に画素を形成するための所定方向に配列された記録素子を複数備えた記録素子基板を所定方向に複数並べて構成した記録ヘッドと記録媒体とを前記所定方向と交差する方向に相対的に移動させて前記記録媒体に記録した画像を検査するための画像処理装置であって、
   前記画像を読み取って得られた画像データを取得する取得手段と、
   前記画像データを分割するための分割サイズおよび決められた分割サイズの領域を得るための分割の起点の位置である位相を、前記分割サイズ及び前記位相の少なくとも一方について複数ずつ設定する設定手段と、
   前記設定手段が設定した一組の分割サイズおよび位相に従って前記画像データを分割し、得られた分割領域について前記画像データの値の平均化処理を行って得られる値を量子化する処理を行い、さらに、同一の注目画素を含み、前記分割サイズまたは前記位相の少なくとも一方が異なる分割領域のそれぞれについての前記量子化の結果を加算する処理を含む所定の処理を施す処理手段と、
   を備え、
   前記設定手段は、前記画像データにおいて、前記所定方向における複数の記録素子基板のオーバーラップ領域に相当する領域に対応させるための分割サイズおよび位相の組み合わせである第１の組と、前記オーバーラップ領域とは異なる領域に対応させるための分割サイズおよび位相の組み合わせであり、前記第１の組の組み合わせとは組み合わせが異なる第２の組と、を設定することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記設定手段は、前記第１の組と前記第２の組において分割サイズをそれぞれ複数ずつ設定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記設定手段は、前記第１の組における複数の分割サイズを前記オーバーラップ領域に相当する領域の大きさ以下の範囲で設定し、前記第２の組における複数の分割サイズを前記オーバーラップ領域に相当する領域の大きさ以下の範囲と前記オーバーラップ領域に相当する領域の大きさ以上の範囲で設定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. 前記設定手段は、前記第１の組と前記第２の組において位相をそれぞれ複数ずつ設定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記設定手段は、前記第１の組に含まれる複数の位相が前記オーバーラップ領域に相当する領域に現れる濃度ムラが延在する所定の方向に位置し、前記第２の組に含まれる複数の位相が前記所定の方向と当該所定の方向とは異なる方向に位置するように、前記第１の組と前記第２の組を設定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 記録媒体に画素を形成するための所定方向に配列された記録素子を複数備えた記録素子基板を所定方向に複数並べて構成した記録ヘッドと記録媒体とを前記所定方向と交差する方向に相対的に移動させて前記記録媒体に記録した画像を検査するための画像処理装置であって、
   前記画像を読み取って得られた画像データを取得する取得手段と、
   前記画像データに対しフィルタ処理を施すための複数のフィルタパラメータを設定する設定手段と、
   前記設定手段が設定した１つのフィルタパラメータに従って、前記画像データに前記フィルタ処理を行って得られる値を量子化する処理を行い、さらに、同一の注目画素に対し、前記フィルタパラメータが異なる前記量子化の結果を加算する処理を含む所定の処理を施す処理手段と、
   を備え、
   前記設定手段は、前記画像データにおいて、前記所定方向における複数の記録素子基板のオーバーラップ領域に相当する領域に対応させるための複数のフィルタパラメータの組み合わせである第１の組と、前記オーバーラップ領域とは異なる領域に対応させるための複数のフィルタパラメータの組み合わせであり、前記第１の組の組み合わせとは組み合わせが異なる第２の組と、を設定することを特徴とする画像処理装置。
7. 前記設定手段は、前記第１の組における複数のフィルタパラメータを、前記フィルタ処理で使用するフィルタサイズが前記オーバーラップ領域に相当する領域の２倍以下となるように設定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記所定の処理が行われた後の画像データから、前記オーバーラップ領域に相当する領域に現れる濃度ムラとしての特異部を含む複数の特異部を抽出する抽出手段を更に備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記抽出手段は、前記オーバーラップ領域に相当する領域に現れる濃度ムラの箇所を顕在化するためのポップアップ処理を行うことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記抽出手段によって抽出された特異部の箇所を記憶し、当該特異部を補正するための画像処理パラメータを生成する手段を更に備えることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
11. 前記記録ヘッドと、
    前記抽出手段によって抽出された特異部に応じて、前記記録ヘッドに対するメンテナンス処理を実行する手段と、
    を更に備えることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
12. 前記抽出手段によって特異部が抽出された場合、当該特異部の存在を通知する手段を更に備えることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
13. 記録媒体に画素を形成するための所定方向に配列された記録素子を複数備えた記録素子基板を所定方向に複数並べて構成した記録ヘッドと記録媒体とを前記所定方向と交差する方向に相対的に移動させて前記記録媒体に記録した画像を検査するための画像処理方法であって、
    前記画像を読み取って得られた画像データを取得する取得工程と、
    前記画像データを分割するための分割サイズおよび決められた分割サイズの領域を得るための分割の起点の位置である位相を、前記分割サイズ及び前記位相の少なくとも一方について複数ずつ設定する設定工程と、
    前記設定工程で設定した一組の分割サイズおよび位相に従って前記画像データを分割し、得られた分割領域について前記画像データの値の平均化処理を行って得られる値を量子化する処理を行い、さらに、同一の注目画素を含み、前記分割サイズまたは前記位相の少なくとも一方が異なる分割領域のそれぞれについての前記量子化の結果を加算する処理を含む所定の処理を施す処理工程と、
    を有し、
    前記設定工程では、前記所定方向における複数の記録素子基板のオーバーラップ領域に相当する領域に対応させるための分割サイズおよび位相の組み合わせである第１の組と、前記オーバーラップ領域とは異なる領域に対応させるための分割サイズおよび位相の組み合わせであり、前記第１の組の組み合わせとは組み合わせが異なる第２の組と、が設定されることを特徴とする画像処理方法。
14. 記録媒体に画素を形成するための所定方向に配列された記録素子を複数備えた記録素子基板を所定方向に複数並べて構成した記録ヘッドと記録媒体とを前記所定方向と交差する方向に相対的に移動させて前記記録媒体に記録した画像を検査するための画像処理方法であって、
    前記画像を読み取って得られた画像データを取得する取得工程と、
    前記画像データに対しフィルタ処理を施すための複数のフィルタパラメータを設定する設定工程と、
    前記設定工程で設定した１つのフィルタパラメータに従って、前記画像データに前記フィルタ処理を行って得られる値を量子化する処理を行い、さらに、同一の注目画素に対し、前記フィルタパラメータが異なる前記量子化の結果を加算する処理を含む所定の処理を施す処理工程と、
    を有し、
    前記設定工程では、前記画像データにおいて、前記所定方向における複数の記録素子基板のオーバーラップ領域に相当する領域に対応させるための複数のフィルタパラメータの組み合わせである第１の組と、前記オーバーラップ領域とは異なる領域に対応させるための複数のフィルタパラメータの組み合わせであり、前記第１の組の組み合わせとは組み合わせが異なる第２の組と、を設定することを特徴とする画像処理方法。
15. 請求項１３または請求項１４に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。