JP6946932B2 - 画像処理システム、処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理システム、処理装置及びプログラムに関する。

例えば、特許文献１には、画像データを取り込むための画像取込装置を制御する情報処理装置であって、画像データに対して実行する少なくとも１つの処理を定めた複数のワークフローの中から、１つのワークフローの選択を受け付ける選択受付部と、ユーザによる画像取込装置の設定値の入力を受け付ける設定値受付部と、選択されたワークフローに予め定められた処理の実行が定められている場合、画像取込装置の推奨設定値を取得する推奨値取得部と、ユーザにより入力された設定値で取り込んだ第１画像データを画像取込装置から取得する第１画像取得部と、選択されたワークフローに予め定められた処理の実行が定められている場合、推奨設定値で取り込んだ第２画像データを画像取込装置から取得する第２画像取得部と、を備える情報処理装置が開示されている。

特開２０１４−２３２９４６号公報

操作者が入力した画像読取条件の下で画像を読み取ることにより生成された画像データを処理する場合、例えば画像データの画質が悪いと、処理がエラーになったり、正常な処理結果が得られなかったりする場合がある。一方で、操作者が入力した画像読取条件の下で画像を読み取って画像データを生成するとともに、他の画像読取条件の下で画像を読み取って画像データを生成すると、画像を読み取る画像読取装置の負荷が高くなってしまう。
本発明は、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、画像を読み取る画像読取装置と、前記画像読取装置とネットワークを介して接続される処理装置とを備え、前記画像読取装置は、操作者に入力された画像読取条件である第１条件とは異なり、操作者が入力可能な画像読取条件よりも高精度な画像読取条件である第２条件の下で画像を読み取ることにより第２画像データを生成する画像読取手段と、前記第１条件と前記第２画像データとを前記処理装置に出力する出力手段とを備え、前記処理装置は、前記ネットワークを介して前記画像読取装置から取得した前記第１条件と前記第２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する生成手段と、前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する処理手段とを備えることを特徴とする画像処理システムである。
請求項２に記載の発明は、前記特定の処理は、画像データに基づく画像から情報を取得する処理であり、画像データの加工を含む処理と画像データの加工を含まない処理とが存在することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システムである。
請求項３に記載の発明は、前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれる場合、前記第２画像データに加えて前記第１画像データを処理することを特徴とする請求項２に記載の画像処理システムである。
請求項４に記載の発明は、前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれる場合、前記第２画像データに対して当該特定の処理の一部の処理を実行して取得した情報を用いて、前記第１画像データに当該加工を施すことを特徴とする請求項３に記載の画像処理システムである。
請求項５に記載の発明は、前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれない場合、前記第２画像データに対して当該特定の処理を実行して当該第２画像データに基づく画像から情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の画像処理システムである。
請求項６に記載の発明は、前記第２条件は、操作者が前記第１条件を入力する前に予め定められた画像読取条件であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システムである。
請求項７に記載の発明は、前記画像読取手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第１条件の下で前記画像を読み取ることにより画像データを生成し、前記出力手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第１条件と前記第２画像データとの代わりに、前記画像データを出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システムである。
請求項８に記載の発明は、前記画像読取手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第２画像データを生成しないことを特徴とする請求項７に記載の画像処理システムである。
請求項９に記載の発明は、ネットワークを介して接続された画像読取装置から、操作者に入力された画像読取条件である第１条件と、当該第１条件とは異なり、操作者が入力可能な画像読取条件よりも高精度な画像読取条件である第２条件の下で画像を読み取ることにより生成された第２画像データとを取得する取得手段と、前記第１条件と前記第２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する生成手段と、前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する処理手段とを備える処理装置である。
請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、ネットワークを介して接続された画像読取装置から、操作者に入力された画像読取条件である第１条件と、当該第１条件とは異なり、操作者が入力可能な画像読取条件よりも高精度な画像読取条件である第２条件の下で画像を読み取ることにより生成された第２画像データとを取得する機能と、前記第１条件と前記第２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する機能と、前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する機能とを実現させるためのプログラムである。

請求項１記載の発明によれば、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することができる。
請求項２記載の発明によれば、特定の処理を行うことにより画像データに基づく画像から情報を取得する場合に、特定の処理に画像データの加工が含まれるか否かによらず、第２画像データに対して特定の処理を行うことができる。
請求項３記載の発明によれば、特定の処理に画像データの加工が含まれる場合に、操作者が入力した画像読取条件が適用された第１画像データに対する処理結果を得ることができる。
請求項４記載の発明によれば、特定の処理に画像データの加工が含まれる場合に、より確実に、操作者が入力した画像読取条件が適用された第１画像データに対する処理結果を得ることができる。
請求項５記載の発明によれば、特定の処理に画像データの加工が含まれない場合に、より確実に、第２画像データに基づく画像から情報を取得することができる。
請求項６記載の発明によれば、操作者が第１条件とともに第２条件を入力する構成と比較して、操作者による操作が軽減される。
請求項７記載の発明によれば、処理手段の処理に特定の処理が含まれない場合に、操作者が入力した画像読取条件の下で画像読取装置が画像データを生成することができる。
請求項８記載の発明によれば、処理手段の処理に特定の処理が含まれない場合であっても、操作者が入力した画像読取条件である第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取って第２画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することができる。
請求項９記載の発明によれば、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することができる。
請求項１０記載の発明によれば、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減する機能を、コンピュータにより実現できる。

本実施の形態に係る画像処理システムの全体構成例を示した図である。 本実施の形態に係る画像読取装置のハードウェア構成例を示す図である。 本実施の形態に係る管理サーバのハードウェア構成例を示した図である。 本実施の形態に係る画像処理システムの機能構成例を示したブロック図である。 フロー定義に規定された処理の一例を示す図である。 画像読取装置による処理手順の一例を示したフローチャートである。 管理サーバによる処理手順の一例を示したフローチャートである。 管理サーバによる処理手順の一例を示したフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。

［実施の形態１］
＜画像処理システムの全体構成＞
まず、本実施の形態に係る画像処理システム１の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る画像処理システム１の全体構成例を示した図である。図示するように、本実施の形態に係る画像処理システム１は、画像読取装置１００と、画像読取装置１００とネットワーク３００を介して接続される管理サーバ２００とを備える。

画像読取装置１００は、画像読み取り機能（スキャン機能）を有し、用紙等の記録材上に形成されている画像を読み取り、読み取った画像を示す画像データを生成する。また、画像読取装置１００は、生成した画像データを、ネットワーク３００を介して管理サーバ２００へ送信する。なお、画像読取装置１００は、スキャン機能に加えて、例えば、印刷機能（プリント機能）、複写機能（コピー機能）及びファクシミリ機能等の他の画像処理機能を備えてもよい。

管理サーバ２００は、ネットワーク３００を介して画像読取装置１００から送られてくる画像データを受信し、受信した画像データに対する処理を行うコンピュータ装置である。管理サーバ２００としては、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、ワークステーション等のコンピュータ機器が例示される。本実施の形態において、管理サーバ２００は、処理装置の一例として用いられる。また、管理サーバ２００は、自装置と接続された他の装置の一例として用いられる。

ネットワーク３００は、画像読取装置１００と管理サーバ２００との間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワークが例示される。

このように構成された画像処理システム１において、管理サーバ２００は、画像データに対して実行される処理の内容と処理の順序とを規定したフロー定義を記憶している。そして、画像読取装置１００によってスキャン処理（画像読み取り）が実行される場合には、管理サーバ２００から送信されたフロー定義の一覧が画像読取装置１００に表示される。操作者が、表示されたフロー定義の一覧の中から何れかのフロー定義を選択すると、画像読取装置１００にてスキャン処理が実行され、スキャン処理により生成された画像データが画像読取装置１００から管理サーバ２００へ送信される。管理サーバ２００は、画像読取装置１００から画像データを取得すると、画像読取装置１００から取得した画像データ等に対して、操作者が選択したフロー定義に規定された処理を実行する。

なお、図１には、１台の画像読取装置１００を示したが、本実施の形態に係る画像処理システム１は、複数の画像読取装置１００を備えてもよい。

＜画像読取装置のハードウェア構成＞
次に、画像読取装置１００のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施の形態に係る画像読取装置１００のハードウェア構成例を示す図である。図示するように、本実施の形態に係る画像読取装置１００は、制御部１１０と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１２０と、操作パネル１３０と、画像読取部１４０と、画像形成部１５０と、通信インタフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）１６０とを備える。

制御部１１０は、画像読取装置１００の各部の動作を制御する。この制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１０ｃにより構成される。
ＣＰＵ１１０ａは、ＲＯＭ１１０ｃ等に記憶された各種プログラムをＲＡＭ１１０ｂにロードして実行することにより、画像読取装置１００における各機能を実現する。ＲＡＭ１１０ｂは、ＣＰＵ１１０ａの作業用メモリ等として用いられるメモリ（記憶部）である。ＲＯＭ１１０ｃは、ＣＰＵ１１０ａが実行する各種プログラム等を記憶するメモリ（記憶部）である。

ＨＤＤ１２０は、各種データを記憶する記憶部である。ＨＤＤ１２０には、例えば、画像読取部１４０のスキャン処理によって生成された画像データや、通信Ｉ／Ｆ１６０によって外部から受信した画像データ等が記憶される。

操作パネル１３０は、各種の情報を表示するとともに、ユーザからの操作を受け付ける。この操作パネル１３０は、液晶ディスプレイ等で構成された表示パネル、表示パネルの上に配置され、ユーザによりタッチされた位置を検出するタッチパネル、ユーザにより押下される物理キー等から構成される。そして、操作パネル１３０は、例えば、画像読取装置１００の操作画面等の各種画面を表示パネルに表示したり、タッチパネル及び物理キーによりユーザからの操作を受け付けたりする。

画像読取手段の一例としての画像読取部１４０は、原稿台にセットされた用紙等の記録材（原稿）に形成されている画像を読み取って（スキャンして）、読み取った画像を示す画像データを生成する。ここで、画像読取部１４０は、例えばスキャナーであり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ（Charge Coupled Devices）で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ（Contact Image Sensor）で受光するＣＩＳ方式のものを用いるとよい。

画像形成部１５０は、用紙等の記録材に画像を形成する印刷機構である。ここで、画像形成部１５０は、例えばプリンターであり、感光体に付着させたトナーを記録材に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録材上に吐出して像を形成するインクジェット方式のものを用いるとよい。

通信Ｉ／Ｆ１６０は、ネットワーク３００を介して管理サーバ２００等の他装置との間で各種データの送受信を行う通信インタフェースである。

＜管理サーバのハードウェア構成＞
次に、本実施の形態に係る管理サーバ２００のハードウェア構成について説明する。図３は、本実施の形態に係る管理サーバ２００のハードウェア構成例を示した図である。

図示するように、管理サーバ２００は、演算手段であるＣＰＵ２１０と、記憶手段であるメインメモリ２２０及び磁気ディスク装置（ＨＤＤ）２３０とを備える。ＣＰＵ２１０は、ＯＳやアプリケーション等の各種プログラムを実行する。メインメモリ２２０は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域である。また、磁気ディスク装置２３０は、各種プログラムや、各種プログラムに対する入力データ、各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。そして、ＣＰＵ２１０は、磁気ディスク装置２３０等に記憶された各種プログラムをメインメモリ２２０にロードして実行することにより、管理サーバ２００における各機能を実現する。

さらに、管理サーバ２００は、外部との通信を行うための通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）２４０と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構２５０と、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力デバイス２６０とを備える。

＜画像処理システムの機能構成図＞
次に、本実施の形態に係る画像処理システム１の機能構成について説明する。図４は、本実施の形態に係る画像処理システム１の機能構成例を示したブロック図である。

画像処理システム１において、画像読取装置１００は、フロー定義取得部１０１、操作受付部１０２、画像データ取得部１０３、データ送信部１０４を備える。また、管理サーバ２００は、フロー定義生成部２０１、フロー定義管理部２０２、データ受信部２０３、画像データ管理部２０４、ジョブ管理部２０５、ジョブ処理部２０６を備える。

まず、画像読取装置１００の機能構成について説明する。

フロー定義取得部１０１は、管理サーバ２００からフロー定義を取得する。ここで、フロー定義取得部１０１は、例えば、操作者が予め定められた操作を行ったことを契機として、管理サーバ２００に対してフロー定義を要求し、管理サーバ２００からフロー定義を取得する。より具体的には、フロー定義取得部１０１は、例えば、操作者が画面上でスキャン機能を選択したことを契機として、管理サーバ２００からフロー定義を取得する。そして、フロー定義取得部１０１は、管理サーバ２００から取得したフロー定義の一覧を操作パネル１３０の画面に表示する。操作者は、画面に表示されたフロー定義の一覧から、画像データに対して実行したい処理が規定されたフロー定義を選択すればよい。

ただし、フロー定義取得部１０１は、操作者の予め定められた操作を契機として、フロー定義を取得する構成に限られない。フロー定義取得部１０１は、例えば定期的に（例えば１日毎に）管理サーバ２００からフロー定義を取得し、取得したフロー定義を保存しておいてもよい。
なお、フロー定義には、フロー定義を一意に識別するための識別子が付与されている。以下では、この識別子を「フロー定義ＩＤ」と称する場合がある。

操作受付部１０２は、マウスやタッチパネル等により行われる操作者の各種操作を受け付ける。より具体的には、操作受付部１０２は、例えば、スキャン機能を選択する操作を受け付けたり、フロー定義の一覧から何れかのフロー定義を選択する操作を受け付けたりする。また、操作受付部１０２は、スキャン処理に用いられるパラメータ（以下、「スキャンパラメータ」と称する）を入力する操作を受け付ける。

ここで、スキャンパラメータとは、画像読取部１４０がスキャン処理を実行する際の条件（画像読取条件）を示すものである。より具体的には、スキャンパラメータとしては、例えば、解像度や濃度、白黒・カラー設定、拡大率（又は縮小率）などが例示される。また、スキャンパラメータとして、文書、図表、写真などの原稿の種類を用いてもよい。以下では、操作者が入力したスキャンパラメータを「入力スキャンパラメータ」と称する場合がある。また、本実施の形態では、第１条件の一例として、入力スキャンパラメータが用いられる。

画像データ取得部１０３は、予め定義されたスキャンパラメータで画像読取部１４０にスキャン処理を実行させて、画像読取部１４０により生成された画像データを取得する。ここで用いられる予め定義されたスキャンパラメータ（以下、「推奨スキャンパラメータ」と称する）は、画像読取装置１００のスキャン処理において推奨されるスキャンパラメータであり、高画質な画像データを生成するために画像処理システム１の管理者等によって予め定義されたものである。詳しくは後述するが、この推奨スキャンパラメータにより生成された画像データ（以下、「推奨画像データ」と称する）は、フロー定義に規定された処理のうち、画質が比較的に高い画像データを使用した方が望ましい処理、より具体的には、画像解析を伴う処理に用いられる。

付言すると、推奨スキャンパラメータは、一定以上の画質の画像データを生成するためのスキャンパラメータであり、言い換えると、画像解析を伴う処理をエラーなく完了させることができる程の精度を有するスキャンパラメータである。さらに説明すると、推奨スキャンパラメータとしては、例えば、画像読取装置１００で生成し得る、できる限り高画質な画像データを生成するためのスキャンパラメータが用いられる。また、推奨スキャンパラメータは、操作者が入力可能なスキャンパラメータよりも高精度なスキャンパラメータ（又は、操作者が入力可能なスキャンパラメータの中で最も高精度なスキャンパラメータ）として捉えることもできる。
本実施の形態では、第１条件とは異なる第２条件の一例として、推奨スキャンパラメータが用いられる。また、第２画像データの一例として、推奨画像データが用いられる。

出力手段の一例としてのデータ送信部１０４は、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを管理サーバ２００に送信する。

次に、管理サーバ２００の機能構成について説明する。

フロー定義生成部２０１は、画像処理システム１の管理者等によるフロー定義生成の操作を基に、フロー定義を生成する。

フロー定義管理部２０２は、フロー定義生成部２０１によって生成されたフロー定義を管理する。ここで、フロー定義管理部２０２は、フロー定義生成部２０１によって生成されたフロー定義のそれぞれに対してフロー定義ＩＤを付与して管理する。また、フロー定義管理部２０２は、画像読取装置１００のフロー定義取得部１０１からの要求に応じて、管理しているフロー定義の一覧を画像読取装置１００に送信する。

取得手段の一例としてのデータ受信部２０３は、画像読取装置１００から、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを取得する。そして、データ受信部２０３は、取得した入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びフロー定義ＩＤを１つのジョブとして、ジョブを一意に識別するためのジョブＩＤを生成する。また、データ受信部２０３は、ジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを画像データ管理部２０４に出力する。さらに、データ受信部２０３は、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤをジョブ管理部２０５に出力する。

生成手段の一例としての画像データ管理部２０４は、データ受信部２０３から、ジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを取得し、取得した入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基に画像データを生成する。ここで生成される画像データは、画像読取部１４０による読み取り対象の画像に対して入力スキャンパラメータが適用された画像データである。言い換えると、推奨画像データにおいて、推奨スキャンパラメータに代えて入力スキャンパラメータを反映させた画像データである。即ち、画像読取装置１００の画像読取部１４０が入力スキャンパラメータの条件下でスキャン処理を実行することにより生成される画像データに相当するものである。以下では、ここで生成される画像データを「ジョブ処理用画像データ」と称する場合がある。付言すると、推奨画像データは、ジョブ処理用画像データよりも高画質であることから、推奨画像データの画質を落とすことによりジョブ処理用画像データを生成することができる。

また、画像データ管理部２０４は、ジョブＩＤと、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びジョブ処理用画像データとを対応付けて管理する。そして、画像データ管理部２０４は、ジョブ処理部２０６の要求に応じて、ジョブＩＤに対応付けられた推奨画像データ及びジョブ処理用画像データをジョブ処理部２０６に出力する。また、画像データ管理部２０４は、ジョブ処理部２０６による処理後のジョブ処理用画像データを受け取ると、処理前のジョブ処理用画像データを削除し、処理後のジョブ処理用画像データを新たに管理する。

ジョブ管理部２０５は、データ受信部２０３から、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを取得し、取得したジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを基にジョブ情報を生成する。このジョブ情報には、ジョブＩＤ、フロー定義ＩＤが含まれるとともに、ジョブ処理部２０６による処理に伴ってジョブ属性が追加される。ジョブ属性とは、フロー定義に規定された処理に関する情報であり、例えば、画像解析を伴う処理における画像解析の結果である。ジョブ管理部２０５は、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを基にジョブ情報を生成すると、ジョブ処理部２０６に対してジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを出力して、フロー定義に規定された処理を開始するように依頼する。

処理手段の一例としてのジョブ処理部２０６は、ジョブ管理部２０５からの依頼に基づいて、フロー定義に規定された処理を実行する。より具体的には、ジョブ処理部２０６は、ジョブ管理部２０５から取得したフロー定義ＩＤについて、フロー定義管理部２０２に対して問い合わせを行い、フロー定義ＩＤに対応するフロー定義の処理内容を把握する。そして、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された処理を、ジョブ管理部２０５から渡されたジョブＩＤに対応するジョブ処理用画像データ及び推奨画像データに対して実行する。ここで、フロー定義に規定された処理が、画像解析を伴う処理であるか否かによって、処理の手順が異なる。

まず、フロー定義に規定された処理が画像解析を伴う処理である場合について説明する。
フロー定義に規定された処理が画像解析を伴う処理である場合、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤに対応する推奨画像データを画像データ管理部２０４から取得し、取得した推奨画像データに対して画像解析を行う。ここで、さらに、画像解析を伴う処理において、画像データを加工する処理が発生するか否か（画像データの加工を含むか否か）によって、処理の手順が異なる。

画像解析を伴う処理において、画像データを加工する処理が発生する場合、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データに対して実行された画像解析の処理結果を、ジョブ処理用画像データに反映する。言い換えると、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データに対して画像解析を実行して取得した情報を用いて、ジョブ処理用画像データに加工を施す。そして、ジョブ処理部２０６は、処理後のジョブ処理用画像データを画像データ管理部２０４に出力する。画像データ管理部２０４では、処理前のジョブ処理用画像データに代えて、処理後のジョブ処理用画像データが新たに管理される。また、ジョブ処理部２０６の処理においてジョブ属性として新たに管理するように定められている情報があれば、ジョブ処理部２０６はその情報をジョブ管理部２０５に出力する。ジョブ管理部２０５は、ジョブ処理部２０６から取得した情報をジョブＩＤと対応付けて、ジョブ属性として管理する。

一方、画像解析を伴う処理において、画像データを加工する処理が発生しない場合、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データに対して画像解析の処理を実行して、画像解析の処理結果（即ち、推奨画像データに基づく画像から取得される情報）をジョブ管理部２０５に出力する。ジョブ管理部２０５は、ジョブ処理部２０６から取得した処理結果をジョブＩＤと対応付けて、ジョブ属性として管理する。

次に、フロー定義に規定された処理が画像解析を伴わない処理である場合について説明する。
フロー定義に規定された処理が画像解析を伴わない処理である場合、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤに対応するジョブ処理用画像データを画像データ管理部２０４から取得し、取得したジョブ処理用画像データに対して処理を行う。ここで、さらに、画像解析を伴わない処理において、画像データを加工する処理が発生するか否か（画像データの加工を含むか否か）によって、処理の手順が異なる。

画像解析を伴わない処理において、画像データを加工する処理が発生する場合、ジョブ処理部２０６は、ジョブ処理用画像データに対して処理を実行して、処理後のジョブ処理用画像データを画像データ管理部２０４に出力する。画像データ管理部２０４では、処理前のジョブ処理用画像データに代えて、処理後のジョブ処理用画像データが新たに管理される。また、ジョブ処理部２０６の処理においてジョブ属性として新たに管理するように定められている情報があれば、ジョブ処理部２０６はその情報をジョブ管理部２０５に出力する。ジョブ管理部２０５は、ジョブ処理部２０６から取得した情報をジョブＩＤと対応付けて、ジョブ属性として管理する。

一方、画像解析を伴わない処理において、画像データを加工する処理が発生しない場合、ジョブ処理部２０６は、処理結果をジョブ管理部２０５に出力する。ジョブ管理部２０５は、ジョブ処理部２０６から取得した処理結果をジョブＩＤと対応付けて、ジョブ属性として管理する。

ここで、画像解析を伴う処理、画像データを加工する処理について、さらに説明する。
画像解析を伴う処理は、画像データに基づく画像の内容（画像の中身）を確認する処理である。即ち、画像データに基づく画像から情報を取得する処理であり、言い換えると、画像データに基づく画像に含まれる情報を認識する処理である。また、画像解析を伴う処理は、処理の成否が画像データの画質に影響される処理として捉えることもできる。本実施の形態では、特定の処理の一例として、画像解析を伴う処理が用いられる。また、他の特定の処理の一例として、画像解析を伴わない処理が用いられる。

また、画像データを加工する処理とは、画像データに対して何らかの処理を加えるものであり、言い換えると、画像データに対して処理を加えることによって、処理前の画像データとは異なる処理後の画像データを取得するものである。例えば、画像データから情報を取得するだけの場合、画像データを加工する処理には該当しない。

そして、図４に示す画像読取装置１００を構成する各機能部及び管理サーバ２００を構成する各機能部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。具体的には、画像読取装置１００を図２に示したハードウェア構成にて実現した場合、例えば、ＲＯＭ１１０ｃに格納されているＯＳのプログラムやアプリケーション・プログラムが、ＲＡＭ１１０ｂに読み込まれてＣＰＵ１１０ａに実行されることにより、フロー定義取得部１０１、操作受付部１０２、画像データ取得部１０３、データ送信部１０４等の各機能部が実現される。同様に、管理サーバ２００を図３に示したハードウェア構成にて実現した場合、例えば、磁気ディスク装置２３０に格納されているＯＳのプログラムやアプリケーション・プログラムが、メインメモリ２２０に読み込まれてＣＰＵ２１０に実行されることにより、フロー定義生成部２０１、フロー定義管理部２０２、データ受信部２０３、画像データ管理部２０４、ジョブ管理部２０５、ジョブ処理部２０６等の各機能部が実現される。また、フロー定義管理部２０２、画像データ管理部２０４、ジョブ管理部２０５等が管理する情報は、例えば、磁気ディスク装置２３０に格納される。

＜フロー定義に規定された処理の例＞
次に、フロー定義に規定された処理について、具体例を挙げて説明する。図５は、フロー定義に規定された処理の一例を示す図である。上述したように、フロー定義に規定された処理は、画像解析を伴うか否か、画像データを加工する処理が発生するか否かによって分類される。

画像解析を伴う処理であって、画像データを加工する処理が発生するものとしては、例えば、白紙除去、自動正立の処理が存在する。白紙除去とは、画像データにおいて、白紙の画像（例えば、白紙のページ画像）が含まれているか否かを判定し、白紙の画像を除去する処理である。また、自動正立とは、画像データに基づく画像の正立方向を判定し、画像の向きが正立方向になるように画像を回転する処理である。なお、正立方向とは、その画像中の文字等が正しく読める方向である。

画像解析を伴う処理であって、画像データを加工する処理が発生しないものとしては、例えば、ＯＣＲ、ＱＲコード（登録商標）解析、バーコード解析の処理が存在する。ＯＣＲとは、画像データ上にある文字を認識して、コンピュータで扱われる文字データに変換する処理である。また、ＱＲコード解析、バーコード解析は、ＱＲコードやバーコード等のコード画像を検出してコード画像に含まれるコード情報を取得する処理である。

画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生するものとしては、例えば、画像の回転、フォーマット（ファイル形式）変換の処理が存在する。画像の回転は、画像データに基づく画像を、指定された角度に回転する処理である。また、フォーマット変換は、画像データのフォーマットを変換する処理であり、例えば、画像データのフォーマットをＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）からＰＤＦ（Portable Document Format）に変換するものが例示される。

画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生しないものとしては、例えば、画像データのファイル名の変更、画像データに対する属性付与の処理が存在する。画像データのファイル名の変更では、例えば、画像読取装置１００等によってデフォルトで付けられたファイル名から、フロー定義にて指定されたファイル名に変更される。また、画像データに対する属性付与は、ジョブ属性を追加する処理であり、例えば、処理実行中の時刻や、処理を実行した管理サーバ２００のＩＰアドレス等の情報が、ジョブ属性として追加される。付言すると、画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生しない場合には、画像データに対して処理は行われず、ファイル名の変更や属性付与など、画像データに付随する情報についての処理が行われる。

このように、フロー定義に規定された処理は、画像解析を伴うか否か、画像データを加工する処理が発生するか否かによって、４つに分類される。

＜画像処理システムにおける一連の処理手順の説明＞
次に、本実施の形態に係る画像処理システム１で行われる一連の処理の手順について説明する。ここでは、画像読取装置１００による処理と管理サーバ２００による処理とに分けて説明する。

まず、画像読取装置１００による処理について説明する。図６は、画像読取装置１００による処理手順の一例を示したフローチャートである。

例えば、操作者が画面上でスキャン機能を選択したことを契機として、フロー定義取得部１０１が、管理サーバ２００からフロー定義を取得し、取得したフロー定義の一覧を画面に表示する（ステップ１０１）。次に、操作受付部１０２が、操作者によるフロー定義の選択を受け付ける（ステップ１０２）。操作者によるフロー定義の選択を受け付けると、画像読取装置１００にて入力可能なスキャンパラメータが画面に表示される。そして、操作受付部１０２が、操作者の操作により、スキャンパラメータ（即ち、入力スキャンパラメータ）の入力及びスキャン処理の実行を受け付ける（ステップ１０３）。

次に、画像データ取得部１０３は、予め定義された推奨スキャンパラメータで画像読取部１４０にスキャン処理を実行させて、画像読取部１４０により生成された推奨画像データを取得する（ステップ１０４）。次に、データ送信部１０４が、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを、管理サーバ２００に送信する（ステップ１０５）。そして、本処理フローは終了する。

次に、管理サーバ２００による処理について説明する。図７−１及び図７−２は、管理サーバ２００による処理手順の一例を示したフローチャートである。

まず、データ受信部２０３が、画像読取装置１００のデータ送信部１０４から、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びフロー定義ＩＤを取得し、ジョブＩＤを生成する（ステップ２０１）。ここで、データ受信部２０３は、画像データ管理部２０４に対して、ジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを出力する。また、データ受信部２０３は、ジョブ管理部２０５に対して、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを出力する。

次に、画像データ管理部２０４が、入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基にジョブ処理用画像データを生成する（ステップ２０２）。そして、画像データ管理部２０４は、ジョブＩＤと、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びジョブ処理用画像データとを対応付けて管理する。次に、ジョブ管理部２０５が、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを基にジョブ情報を生成する（ステップ２０３）。

次に、ジョブ処理部２０６が、ジョブ管理部２０５からの依頼に基づいて、フロー定義に規定された処理を開始する（ステップ２０４）。次に、ジョブ処理部２０６が、フロー定義に規定された処理のうち、最初に実行される処理を選択する（ステップ２０５）。次に、ジョブ処理部２０６は、選択した処理が画像解析を伴う処理であるか否かを判定する（ステップ２０６）。ステップ２０６で肯定の判断（ＹＥＳ）がされた場合、ジョブ処理部２０６は、選択した処理において画像データを加工する処理が発生するか否かを判定する（ステップ２０７）。また、ステップ２０６で否定の判断（ＮＯ）がされた場合も、ジョブ処理部２０６は、選択した処理において画像データを加工する処理が発生するか否かを判定する（ステップ２０８）。

ステップ２０７で肯定の判断（ＹＥＳ）がされた場合、ジョブ処理部２０６が、ジョブＩＤに対応する推奨画像データに対して画像解析を実行する（ステップ２０９）。次に、ジョブ処理部２０６が、画像解析の処理結果をジョブ処理用画像データに反映する（ステップ２１０）。次に、画像データ管理部２０４は、処理前のジョブ処理用画像データに代えて、処理後のジョブ処理用画像データを管理する（ステップ２１１）。ここで、ジョブ属性として新たに管理される情報があれば、ジョブ処理部２０６がその情報をジョブ管理部２０５に出力し、ジョブ管理部２０５がジョブ属性として管理する。そして、後述するステップ２１８に移行する。

また、ステップ２０７で否定の判断（ＮＯ）がされた場合、ジョブ処理部２０６が、ジョブＩＤに対応する推奨画像データに対して画像解析を実行する（ステップ２１２）。次に、ジョブ管理部２０５が、画像解析の処理結果をジョブ属性として管理する（ステップ２１３）。そして、後述するステップ２１８に移行する。

一方、ステップ２０８で肯定の判断（ＹＥＳ）がされた場合、ジョブ処理部２０６が、ジョブＩＤに対応するジョブ処理用画像データに対して処理を実行する（ステップ２１４）。次に、画像データ管理部２０４が、処理前のジョブ処理用画像データに代えて、処理後のジョブ処理用画像データを管理する（ステップ２１５）。ここで、ジョブ属性として新たに管理される情報があれば、ジョブ処理部２０６がその情報をジョブ管理部２０５に出力し、ジョブ管理部２０５がジョブ属性として管理する。そして、後述するステップ２１８に移行する。

また、ステップ２０８で否定の判断（ＮＯ）がされた場合、ジョブ処理部２０６が、ジョブ処理用画像データ又は推奨画像データに付随する情報についての処理を実行する（ステップ２１６）。次に、ジョブ管理部２０５が、処理結果をジョブ属性として管理する（ステップ２１７）。そして、後述するステップ２１８に移行する。

ステップ２１１、ステップ２１３、ステップ２１５、ステップ２１７の後、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された処理が全て終了したか否かを判定する（ステップ２１８）。ステップ２１８で肯定の判断（ＹＥＳ）がされた場合、本処理フローは終了する。一方、ステップ２１８で否定の判断（ＮＯ）がされた場合、ステップ２０５に移行して、引き続き、フロー定義に規定された残りの処理が実行される。

＜画像処理システムにおける一連の処理の例＞
次に、本実施の形態に係る画像処理システム１で行われる一連の処理について、具体例を挙げて説明する。この例では、操作者が、「ファイル名変更」、「白紙除去」、「ＯＣＲ」、「フォーマット変換」という４つの処理をこの順番で実行することが規定されたフロー定義（フロー定義ＩＤ＝１０）を選択するものとして説明する。また、以下に示すステップは、図６、図７−１及び図７−２の各ステップに対応する。

まず、操作者が画像読取装置１００の画面上でスキャン機能を選択すると、画像読取装置１００の画面にフロー定義の一覧が表示される（ステップ１０１）。次に、操作者がフロー定義ＩＤ＝１０のフロー定義を選択すると、操作受付部１０２が、このフロー定義の選択を受け付ける（ステップ１０２）。次に、操作者がスキャンパラメータを入力し、スキャン処理を実行する操作を行うと、操作受付部１０２が、スキャンパラメータ（入力スキャンパラメータ）の入力及びスキャン処理の実行を受け付ける（ステップ１０３）。

次に、画像データ取得部１０３が、推奨画像データを取得し（ステップ１０４）、データ送信部１０４が、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びフロー定義ＩＤ（＝１０）を、管理サーバ２００に送信する（ステップ１０５）。

次に、管理サーバ２００のデータ受信部２０３は、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びフロー定義ＩＤ（＝１０）を画像読取装置１００から取得すると、ジョブＩＤを生成する（ステップ２０１）。この例では、データ受信部２０３は、ジョブＩＤ＝１を生成する。次に、画像データ管理部２０４は、入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基にジョブ処理用画像データを生成する（ステップ２０２）。そして、ジョブＩＤ（＝１）と、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びジョブ処理用画像データとが対応付けて管理される。次に、ジョブ管理部２０５は、ジョブＩＤ（＝１）及びフロー定義ＩＤ（＝１０）を基にジョブ情報を生成する（ステップ２０３）。

次に、ジョブ処理部２０６は、ジョブ管理部２０５からの依頼に基づいて、フロー定義に規定された処理を開始する（ステップ２０４）。次に、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された処理のうち、最初に実行される処理として、「ファイル名変更」を選択する（ステップ２０５）。

ここで、「ファイル名変更」は、画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生しないものである（図５参照）。よって、ステップ２０６で否定の判断（ＮＯ）、ステップ２０８で否定の判断（ＮＯ）がされる。そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）のジョブ処理用画像データ（又は推奨画像データ）のファイル名を変更する処理を行う（ステップ２１６）。また、ジョブ管理部２０５は、変更後のファイル名をジョブ属性として管理する（ステップ２１７）。

次に、フロー定義に規定された処理は全て終了していないため（ステップ２１８でＮＯ）、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された残りの処理のうち、最初に実行される処理として、「白紙除去」を選択する（ステップ２０５）。ここで、「白紙除去」は、画像解析を伴う処理であって、画像データを加工する処理が発生するものである（図５参照）。よって、ステップ２０６で肯定の判断（ＹＥＳ）、ステップ２０７で肯定の判断（ＹＥＳ）がされる。

そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）の推奨画像データにおいて、白紙の画像が含まれているか否かを判定する（ステップ２０９）。また、ジョブ処理部２０６は、白紙判定の結果をジョブ処理用画像データに反映する（ステップ２１０）。より具体的には例えば、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）の推奨画像データにおいて、画像の各ページが白紙であるか否かを判定する。そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブ処理用画像データの各ページの画像のうち、推奨画像データにて白紙と判定されたページに対応する画像を除去する。例えば、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データにおいて５ページ目が白紙であると判定した場合、ジョブ処理用画像データの５ページ目の画像を除去する。

次に、画像データ管理部２０４は、白紙除去が行われる前のジョブ処理用画像データに代えて、白紙除去が行われた後のジョブ処理用画像データを管理する（ステップ２１１）。ここで、ジョブ属性として新たに管理される情報があれば、ジョブ管理部２０５はその情報をジョブ属性として管理する。ジョブ属性として管理される情報は、例えば、白紙として除去されたページのページ番号や、白紙として除去されたページ数など、画像解析に関する情報が例示される。

次に、フロー定義に規定された処理は全て終了していないため（ステップ２１８でＮＯ）、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された残りの処理のうち、最初に実行される処理として、「ＯＣＲ」を選択する（ステップ２０５）。ここで、「ＯＣＲ」は、画像解析を伴う処理であって、画像データを加工する処理が発生しないものである（図５参照）。よって、ステップ２０６で肯定の判断（ＹＥＳ）、ステップ２０７で否定の判断（ＮＯ）がされる。

そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）の推奨画像データに対してＯＣＲの処理を実行する（ステップ２１２）。ここで、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データに基づく画像に含まれる文字を認識する。また、ジョブ管理部２０５は、ＯＣＲによる文字認識の結果をジョブ属性として管理する（ステップ２１３）。

次に、フロー定義に規定された処理は全て終了していないため（ステップ２１８でＮＯ）、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された残りの処理のうち、最初に実行される処理として、「フォーマット変換」を選択する（ステップ２０５）。ここで、「フォーマット変換」は、画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生するものである（図５参照）。よって、ステップ２０６で否定の判断（ＮＯ）、ステップ２０８で肯定の判断（ＹＥＳ）がされる。

そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）のジョブ処理用画像データに対してフォーマット変換の処理を行う（ステップ２１４）。ここで、ジョブ処理部２０６は、白紙除去が行われた後のジョブ処理用画像データに対して、フォーマット変換の処理を行う。そして、画像データ管理部２０４は、フォーマット変換前のジョブ処理用画像データ（即ち、白紙除去が行われた後のジョブ処理用画像データ）に代えて、フォーマット変換後のジョブ処理用画像データを管理する（ステップ２１５）。ここで、ジョブ属性として新たに管理される情報があれば、ジョブ管理部２０５はその情報をジョブ属性として管理する。ジョブ属性として管理される情報としては、例えば、フォーマット変換前のフォーマットなど、画像データの加工に関する情報が例示される。フォーマット変換の処理が行われると、フロー定義に規定された処理が全て終了する（ステップ２１８でＹＥＳ）。

このように、「白紙判定」、「ＯＣＲ」といった画像解析を伴う処理には、推奨画像データが使用される。また、「白紙判定」は、画像データを加工する処理が発生するため、画像解析の処理結果がジョブ処理用画像データに反映される。一方、「フォーマット変換」、「ファイル名変更」といった画像解析を伴わない処理には、推奨画像データは使用されない。このうち、「フォーマット変換」は、画像データを加工する処理が発生するため、ジョブ処理用画像データに対して実行される。また、「ファイル名変更」は、画像データを加工する処理が発生しないため、画像データに付随する情報についての処理が行われる。フロー定義に規定された処理の処理結果は、画像データ管理部２０４においてジョブ処理用画像データとして管理されるとともに、ジョブ管理部２０５においてジョブ属性として管理される。

以上説明したように、本実施の形態において、画像読取装置１００は、予め定義された推奨スキャンパラメータを用いて推奨画像データを生成し、生成した推奨画像データと操作者が入力したスキャンパラメータとを管理サーバ２００に送信する。そして、管理サーバ２００は、推奨画像データと入力スキャンパラメータとを基にジョブ処理用画像データを生成し、フロー定義に規定された処理に応じて、推奨画像データやジョブ処理用画像データに対して処理を行う。

ここで、管理サーバ２００は、推奨画像データに対して画像解析を行うことにより、例えば、ジョブ処理用画像データに対して画像解析を行う構成と比較して、画像劣化による画像解析エラーが発生したり正常な処理結果が得られなかったりすることが抑制される。また、画像読取装置１００が推奨画像データを生成し、管理サーバ２００がジョブ処理用画像データを生成するため、例えば、画像読取装置１００が推奨画像データ及びジョブ処理用画像データといった複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置１００の負荷が軽減される。また、ネットワーク３００におけるデータ送信量が減り、ネットワーク３００の負荷が軽減される。

また、上述した例では、推奨スキャンパラメータは、操作者がスキャンパラメータを入力する前に予め定義されるものとしたが、このような構成に限られない。例えば、画像読取装置１００の機種（種別）に応じて推奨スキャンパラメータをテンプレート化して保持しておき、スキャン処理の実行時にテンプレートの中から自装置（画像読取装置１００）の機種に応じた推奨スキャンパラメータを選択してもよい。また、例えば、画像読取装置１００の機能を実現するプログラムをインストールする際に、画像読取装置１００の機種や性能に応じて推奨スキャンパラメータを生成して保持しておいてもよい。なお、推奨スキャンパラメータは、画像読取装置１００の機種や性能に応じて変えてもよいし、画像読取装置１００の全てに共通なものとしてもよい。また、例えば、操作者が、スキャン処理の際に、入力スキャンパラメータとは別に推奨スキャンパラメータを指定してもよい。

さらに、フロー定義毎に推奨スキャンパラメータを予め定めたり、フロー定義に応じて画像読取装置１００が推奨スキャンパラメータを選択したりしてもよい。この場合、例えば、操作者が選択したフロー定義に、高画質な画像データが必要とされる画像解析の処理が含まれる場合には、高精度なスキャンパラメータが用いられる。一方、例えば、低画質な画像データでも許容される画像解析の処理が含まれる場合には、比較的精度の低いスキャンパラメータが用いられる。

［実施の形態２］
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態１において、画像読取装置１００の画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれているか否かにかかわらず、画像読取部１４０に推奨画像データを生成させた。一方、実施の形態２において、画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれている場合には、画像読取部１４０に推奨画像データを生成させ、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれていない場合には、画像読取部１４０に推奨画像データを生成させない。なお、本実施の形態において、実施の形態１と同様のものについては同じ符号を付してその詳細な説明を省略する。

まず、画像読取装置１００の機能構成について説明する。

画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれているか否かを判定する。ここでは、例えば、図５に示すように、フロー定義の各処理が画像解析を伴う処理であるか否かを定めたテーブルが用意されており、画像データ取得部１０３は、このテーブルを参照して判定を行う。そして、画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれていると判定した場合、画像読取部１４０に対して推奨画像データを生成させる。

一方、画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれていないと判定した場合、入力スキャンパラメータを用いて画像読取部１４０にスキャン処理を実行させて、画像読取部１４０により生成された画像データを取得する。ここで生成される画像データは、実施の形態１に係る画像データ管理部２０４が入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基に生成する画像データ、即ち、ジョブ処理用画像データに相当するものである。

なお、画像データ取得部１０３の判定において、上述したテーブルを用意するのではなく、例えば、フロー定義において、フロー定義毎又はフロー定義の各処理毎に、推奨画像データの送信を要求するか、若しくは推奨画像データの送信を要求しない（ジョブ処理用画像データの送信を要求する）かを予め定めておいてもよい。

データ送信部１０４は、画像読取部１４０により推奨画像データが生成された場合には、推奨画像データ、入力スキャンパラメータ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを管理サーバ２００に送信する。一方、データ送信部１０４は、画像読取部１４０によりジョブ処理用画像データが生成された場合には、ジョブ処理用画像データ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを管理サーバ２００に送信する。

次に、管理サーバ２００の機能構成について説明する。

データ受信部２０３は、画像読取装置１００から、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、フロー定義ＩＤ、ジョブ処理用画像データ等を取得し、ジョブＩＤを生成する。ここで、データ受信部２０３は、画像読取装置１００からジョブ処理用画像データを取得した場合には、画像データ管理部２０４に対して、ジョブＩＤ、ジョブ処理用画像データを出力する。一方、データ受信部２０３は、画像読取装置１００から、入力スキャンパラメータ、推奨画像データを取得した場合には、画像データ管理部２０４に対して、ジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを出力する。

画像データ管理部２０４は、データ受信部２０３からジョブＩＤ及びジョブ処理用画像データを受け取った場合には、ジョブＩＤとジョブ処理用画像データとを対応付けて管理する。一方、画像データ管理部２０４は、データ受信部２０３からジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを受け取った場合には、入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基にジョブ処理用画像データを生成する。そして、画像データ管理部２０４は、ジョブＩＤと、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びジョブ処理用画像データとを対応付けて管理する。

ジョブ処理部２０６は、ジョブ管理部２０５からの依頼に基づいて、フロー定義に規定された処理を実行する。ここで、フロー定義に画像解析を伴う処理が含まれている場合、ジョブ処理部２０６は、実施の形態１と同様に、推奨画像データ及びジョブ処理用画像データを使用して処理を行う。一方、フロー定義に画像解析を伴う処理が含まれていない場合、ジョブ処理部２０６は、ジョブ処理用画像データを使用して処理を行う。

このように、本実施の形態では、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれているか否かによって、画像読取部１４０が推奨画像データ又はジョブ処理用画像データの何れかを生成する。より具体的には、画像読取装置１００は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれている場合には、推奨画像データではなくジョブ処理用画像データを生成・送信する。ジョブ処理用画像データは、推奨画像データよりも画質が低いため、ジョブ処理用画像データを生成・送信する場合は、推奨画像データを生成・送信する場合と比較して、画像読取装置１００の負荷が軽減される。また、ネットワーク３００におけるデータ送信量が減り、ネットワーク３００の負荷が軽減される。

また、実施の形態１及び実施の形態２において、管理サーバ２００は、操作者がフロー定義に規定された処理の状況や処理結果を確認したり、フロー定義に規定された処理を再度実行することを指示したりするためのユーザインタフェースを備えてもよい。操作者は、このユーザインタフェースを介して、例えば、フロー定義に規定された処理にエラーが発生していないかどうか、処理後のジョブ処理用画像データやジョブ属性について正常な結果が得られているか等を確認すればよい。また、エラーが発生した場合や正常な結果が得られていない場合、操作者は、ユーザインタフェースを介して、エラーが発生した処理や正常な結果が得られていない処理について再度実行することを指示すればよい。なお、このユーザインタフェースは、例えば、表示機構２５０、入力デバイス２６０等により実現される。

また、本発明の実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。

なお、上記では種々の実施形態および変形例を説明したが、これらの実施形態や変形例どうしを組み合わせて構成してももちろんよい。
また、本開示は上記の実施形態に何ら限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲で種々の形態で実施することができる。

１…画像処理システム、１００…画像読取装置、１０１…フロー定義取得部、１０２…操作受付部、１０３…画像データ取得部、１０４…データ送信部、１４０…画像読取部、２００…管理サーバ、２０１…フロー定義生成部、２０２…フロー定義管理部、２０３…データ受信部、２０４…画像データ管理部、２０５…ジョブ管理部、２０６…ジョブ処理部

Claims (10)

1. 画像を読み取る画像読取装置と、
   前記画像読取装置とネットワークを介して接続される処理装置とを備え、
   前記画像読取装置は、
   操作者に入力された画像読取条件である第１条件とは異なり、操作者が入力可能な画像読取条件よりも高精度な画像読取条件である第２条件の下で画像を読み取ることにより第２画像データを生成する画像読取手段と、
   前記第１条件と前記第２画像データとを前記処理装置に出力する出力手段とを備え、
   前記処理装置は、
   前記ネットワークを介して前記画像読取装置から取得した前記第１条件と前記第２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する生成手段と、
   前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する処理手段とを備えること
   を特徴とする画像処理システム。
2. 前記特定の処理は、画像データに基づく画像から情報を取得する処理であり、画像データの加工を含む処理と画像データの加工を含まない処理とが存在すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれる場合、前記第２画像データに加えて前記第１画像データを処理すること
   を特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
4. 前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれる場合、前記第２画像データに対して当該特定の処理の一部の処理を実行して取得した情報を用いて、前記第１画像データに当該加工を施すこと
   を特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。
5. 前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれない場合、前記第２画像データに対して当該特定の処理を実行して当該第２画像データに基づく画像から情報を取得すること
   を特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
6. 前記第２条件は、操作者が前記第１条件を入力する前に予め定められた画像読取条件であること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
7. 前記画像読取手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第１条件の下で前記画像を読み取ることにより画像データを生成し、
   前記出力手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第１条件と前記第２画像データとの代わりに、前記画像データを出力すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
8. 前記画像読取手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第２画像データを生成しないこと
   を特徴とする請求項７に記載の画像処理システム。
9. ネットワークを介して接続された画像読取装置から、操作者に入力された画像読取条件である第１条件と、当該第１条件とは異なり、操作者が入力可能な画像読取条件よりも高精度な画像読取条件である第２条件の下で画像を読み取ることにより生成された第２画像データとを取得する取得手段と、
   前記第１条件と前記第２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する生成手段と、
   前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する処理手段と
   を備える処理装置。
10. コンピュータに、
    ネットワークを介して接続された画像読取装置から、操作者に入力された画像読取条件である第１条件と、当該第１条件とは異なり、操作者が入力可能な画像読取条件よりも高精度な画像読取条件である第２条件の下で画像を読み取ることにより生成された第２画像データとを取得する機能と、
    前記第１条件と前記第２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する機能と、
    前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する機能と
    を実現させるためのプログラム。

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