JP2000113198A - 弾性モデルを用いた印刷品質の自動検査方法 - Google Patents
弾性モデルを用いた印刷品質の自動検査方法Info
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/80—Geometric correction
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B41—PRINTING; LINING MACHINES; TYPEWRITERS; STAMPS
- B41F—PRINTING MACHINES OR PRESSES
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- B41F33/0036—Devices for scanning or checking the printed matter for quality control
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来の技術は、剛体を想定しており、ゴム、
プラスチックまたは紙のシートといった変形可能なキャ
リヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に正確に判
断することは困難であった。 【解決手段】 光電子画像捕捉デバイスおよび画像処理
システムを使用することにより、ゴム、プラスチックま
たは紙のシートといった変形可能なキャリヤ上に印刷さ
れた画像の印刷品質を自動的に判断するための方法であ
って、検査対象画像の上に適切な格子を重ね合わせ、そ
の後、未変形基準画像とみなされる１つの画像における
それらの位置に関して格子のノードの変位を測定するこ
とによってキャリヤの変形を測定し、しきい値との比較
の前に、検査対象画像を変形させることによりそれらの
ノードが前記基準画像のものと同じ位置を持つように構
成する。
プラスチックまたは紙のシートといった変形可能なキャ
リヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に正確に判
断することは困難であった。 【解決手段】 光電子画像捕捉デバイスおよび画像処理
システムを使用することにより、ゴム、プラスチックま
たは紙のシートといった変形可能なキャリヤ上に印刷さ
れた画像の印刷品質を自動的に判断するための方法であ
って、検査対象画像の上に適切な格子を重ね合わせ、そ
の後、未変形基準画像とみなされる１つの画像における
それらの位置に関して格子のノードの変位を測定するこ
とによってキャリヤの変形を測定し、しきい値との比較
の前に、検査対象画像を変形させることによりそれらの
ノードが前記基準画像のものと同じ位置を持つように構
成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、紙、プラスチック
またはゴムのシートといった変形可能な材料上の印刷品
質の非常に入念な検査方法に関する。特に、本発明は、
印刷された形状がモデルとは極めて異なるものとなって
しまったもののそれでもなお人間の目には受容可能なも
のであるような歪みをシートの変形が生み出す場合でさ
え、正しい検査を行なうために、印刷品質の自動的検査
において慣習的に用いられる基準モデルを検査中に実時
間で修正するための方法を構成する。実際に、これまで
知られてきた全ての方法は、剛体モデル（変形不能）を
使用しており、従ってシート（紙、プラスチック、ゴ
ム）の変形を考慮するためには、誤った検出の危険性を
低減するために誤差を著しく緩和することが強いられて
いる。特に、これは、非常に往々にして、検査の入念度
を許容し難いほどに低下させている。
またはゴムのシートといった変形可能な材料上の印刷品
質の非常に入念な検査方法に関する。特に、本発明は、
印刷された形状がモデルとは極めて異なるものとなって
しまったもののそれでもなお人間の目には受容可能なも
のであるような歪みをシートの変形が生み出す場合でさ
え、正しい検査を行なうために、印刷品質の自動的検査
において慣習的に用いられる基準モデルを検査中に実時
間で修正するための方法を構成する。実際に、これまで
知られてきた全ての方法は、剛体モデル（変形不能）を
使用しており、従ってシート（紙、プラスチック、ゴ
ム）の変形を考慮するためには、誤った検出の危険性を
低減するために誤差を著しく緩和することが強いられて
いる。特に、これは、非常に往々にして、検査の入念度
を許容し難いほどに低下させている。
【０００２】
【従来の技術】印刷品質を判断するために一般に幾つか
の方法が知られている。この印刷品質を判断するための
幾つかの方法は、例えば、Catmull, E. et al., "2D Tr
ansformations of Images in Scanline Order", Comput
er Graphics, (SIGGRAPH 80 Proceedings), vol. 14, N
o 3, pp.279-285, July 1980、 L. Stringa, "Installa
tion for Quality Control of Printed Sheets, Especi
ally Security Paper",February 4, 1994（米国特許第
５５９８００６号）、 L. Stringa, "Procedurefor pro
ducing a reference model intended to be used for a
utomatically checking the printing quality of an i
mage on paper", March 7 1995 （米国特許第５７７８
０８８号）、および、 Bolza Sheneman et al., "Metho
d for Quality Control of Printed Sheets", January
24, 1995（米国特許第５３８４８５９号）に記されてい
る。幾人かの著者は極めて様々なセットアップを提案し
てきたが、そのほとんど全ての解決法は、同じ基礎的ア
プローチに基づいており、それは以下のように適切に要
約することができる。
の方法が知られている。この印刷品質を判断するための
幾つかの方法は、例えば、Catmull, E. et al., "2D Tr
ansformations of Images in Scanline Order", Comput
er Graphics, (SIGGRAPH 80 Proceedings), vol. 14, N
o 3, pp.279-285, July 1980、 L. Stringa, "Installa
tion for Quality Control of Printed Sheets, Especi
ally Security Paper",February 4, 1994（米国特許第
５５９８００６号）、 L. Stringa, "Procedurefor pro
ducing a reference model intended to be used for a
utomatically checking the printing quality of an i
mage on paper", March 7 1995 （米国特許第５７７８
０８８号）、および、 Bolza Sheneman et al., "Metho
d for Quality Control of Printed Sheets", January
24, 1995（米国特許第５３８４８５９号）に記されてい
る。幾人かの著者は極めて様々なセットアップを提案し
てきたが、そのほとんど全ての解決法は、同じ基礎的ア
プローチに基づいており、それは以下のように適切に要
約することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】基準モデルおよび（ま
たは）濃度計測定値に関する関連する印刷許容誤差を用
いて検査システムを「トレーニング (train)」するため
に、「優れた」印刷品質を持つオブジェクト（シート
等）の単数または複数のサンプルのセット（トレーニン
グセット：ＴＳ）が使用される。一般に、この方法は、
電子走査システムを用いて、ＴＳおよびＴＳ画像（また
は、それらの幾分かの望ましい変形）の平均であり得る
「基準モデル」（時として「黄金テンプレート (golden
template)」と呼ばれる）の構成のサンプル画像を獲得
することから成る。解析済み画像の各画素についての濃
度計基準値（すなわち、基準画像内の値）に加えて、一
対の限界値が計算される（例えば、過度に暗い（Ｔ
Ｄ）、そして過度に明るい（ＴＬ））。これらの限界を
抽出するために幾つかの技術が提案されてきた。例え
ば、一部の著者は、ＴＤとして画素の濃度の最小値（Ｔ
Ｓ全体に渡る）をそしてＴＬとしてその最大値を使用し
ている。その他の著者は、画像の勾配を使用したり、標
準偏差を使用したりしている。いずれの場合でも、基準
モデルは、画像の各々の画素と濃度計限界ＴＤおよびＴ
Ｌを結びつける印刷許容誤差の１つの記述である。これ
らの記述は、「剛体」である。すなわち、印刷された構
造の相対的変位を生み出す変形を考慮に入れる可能性は
全く無い。従って、従来の解決法の全てにおいて、しき
い値（ＴＤおよびＴＬ）の許容誤差を緩和するための幾
つかの巧妙なプロセスの導入にも関わらず、キャリヤ(c
arrier：紙、プラスチック等）の変形は、「誤った欠
陥」の検出、すなわち、人間の検査官に関しては欠陥を
もたないにもかかわらず、システムにより拒絶される印
刷が検出される主たる原因となっている。さらに、この
種の許容誤差の増大により検査はかなり粗雑で不正確な
ものとなり、その結果品質規準は低下する。
たは）濃度計測定値に関する関連する印刷許容誤差を用
いて検査システムを「トレーニング (train)」するため
に、「優れた」印刷品質を持つオブジェクト（シート
等）の単数または複数のサンプルのセット（トレーニン
グセット：ＴＳ）が使用される。一般に、この方法は、
電子走査システムを用いて、ＴＳおよびＴＳ画像（また
は、それらの幾分かの望ましい変形）の平均であり得る
「基準モデル」（時として「黄金テンプレート (golden
template)」と呼ばれる）の構成のサンプル画像を獲得
することから成る。解析済み画像の各画素についての濃
度計基準値（すなわち、基準画像内の値）に加えて、一
対の限界値が計算される（例えば、過度に暗い（Ｔ
Ｄ）、そして過度に明るい（ＴＬ））。これらの限界を
抽出するために幾つかの技術が提案されてきた。例え
ば、一部の著者は、ＴＤとして画素の濃度の最小値（Ｔ
Ｓ全体に渡る）をそしてＴＬとしてその最大値を使用し
ている。その他の著者は、画像の勾配を使用したり、標
準偏差を使用したりしている。いずれの場合でも、基準
モデルは、画像の各々の画素と濃度計限界ＴＤおよびＴ
Ｌを結びつける印刷許容誤差の１つの記述である。これ
らの記述は、「剛体」である。すなわち、印刷された構
造の相対的変位を生み出す変形を考慮に入れる可能性は
全く無い。従って、従来の解決法の全てにおいて、しき
い値（ＴＤおよびＴＬ）の許容誤差を緩和するための幾
つかの巧妙なプロセスの導入にも関わらず、キャリヤ(c
arrier：紙、プラスチック等）の変形は、「誤った欠
陥」の検出、すなわち、人間の検査官に関しては欠陥を
もたないにもかかわらず、システムにより拒絶される印
刷が検出される主たる原因となっている。さらに、この
種の許容誤差の増大により検査はかなり粗雑で不正確な
ものとなり、その結果品質規準は低下する。
【０００４】本発明は、上述した従来技術に鑑み、ゴ
ム、プラスチックまたは紙のシートといった変形可能な
キャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に正確
に判断することを目的とする。
ム、プラスチックまたは紙のシートといった変形可能な
キャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に正確
に判断することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、光電子
画像捕捉デバイスおよび画像処理システムを使用するこ
とにより、ゴム、プラスチックまたは紙のシートといっ
た変形可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を
自動的に判断するための方法であって、検査対象画像の
上に適切な格子を重ね合わせ、その後、未変形基準画像
とみなされる１つの画像におけるそれらの位置に関して
格子のノードの変位を測定することによってキャリヤの
変形を測定し、しきい値との比較の前に、検査対象画像
を変形させることによりそれらのノードが前記基準画像
のものと同じ位置を持つようにしたことを特徴とする方
法が提供される。
画像捕捉デバイスおよび画像処理システムを使用するこ
とにより、ゴム、プラスチックまたは紙のシートといっ
た変形可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を
自動的に判断するための方法であって、検査対象画像の
上に適切な格子を重ね合わせ、その後、未変形基準画像
とみなされる１つの画像におけるそれらの位置に関して
格子のノードの変位を測定することによってキャリヤの
変形を測定し、しきい値との比較の前に、検査対象画像
を変形させることによりそれらのノードが前記基準画像
のものと同じ位置を持つようにしたことを特徴とする方
法が提供される。
【０００６】本発明によれば、検査対象物（紙、プラス
チック、ゴム等）は、印刷されたシートの電子画像を生
成するべく望まれる解像度で、例えば、ＣＣＤカメラ
（リニアまたはマトリッスク、白黒またはカラー）とい
った周知の光電子手段により光学的に分析される。１つ
の電子画像は、一般に矩形マトリクスとして組織された
離散的濃度値セットから成る。マトリクスの各々の要素
（画素）は、画像の対応する部分により反射される光の
強度の１つの尺度である。これらの濃度値は往々にして
２５６のグレーレベルへとデジタル化される（例えば、
ゼロは黒に、２５５は白に対応する）。
チック、ゴム等）は、印刷されたシートの電子画像を生
成するべく望まれる解像度で、例えば、ＣＣＤカメラ
（リニアまたはマトリッスク、白黒またはカラー）とい
った周知の光電子手段により光学的に分析される。１つ
の電子画像は、一般に矩形マトリクスとして組織された
離散的濃度値セットから成る。マトリクスの各々の要素
（画素）は、画像の対応する部分により反射される光の
強度の１つの尺度である。これらの濃度値は往々にして
２５６のグレーレベルへとデジタル化される（例えば、
ゼロは黒に、２５５は白に対応する）。
【０００７】カラー画像の場合、記述は、一般に、画像
の各々の画素により反射される光の赤、緑および青色成
分に対応する３つのマトリクスで構成されている。以下
の記載において、「画像」という用語は、白黒画像（濃
度値の１つのマトリクス）およびカラー画像（３つのマ
トリクス）の両方の場合において、つねに「電子画像」
の代りに用いられる。
の各々の画素により反射される光の赤、緑および青色成
分に対応する３つのマトリクスで構成されている。以下
の記載において、「画像」という用語は、白黒画像（濃
度値の１つのマトリクス）およびカラー画像（３つのマ
トリクス）の両方の場合において、つねに「電子画像」
の代りに用いられる。
【０００８】その他の著者による幾つかの解決法におい
てそうであるように、この方法の最初の段階は、優れた
シートの「モデル」を構築するために使用されることに
なる「適切に印刷された」シート（すなわち、許容でき
ない欠陥が全く無いシート）の単数または複数の画像か
ら成るトレーニングセット（ＴＳ）の定義づけである。
てそうであるように、この方法の最初の段階は、優れた
シートの「モデル」を構築するために使用されることに
なる「適切に印刷された」シート（すなわち、許容でき
ない欠陥が全く無いシート）の単数または複数の画像か
ら成るトレーニングセット（ＴＳ）の定義づけである。
【０００９】図１は本発明の原理を説明するための図で
あり、図１（ａ）は印刷された形状の一例としての
「Ａ」という文字を示し、また、図１（ｂ）は３×３の
格子の重ね合せを示す。図２は本発明の原理を説明する
ための図であり、図２（ａ）は図１の形状の５つの特徴
的構造を示し、図２（ｂ）はこれらの構造と５つのノー
ド（Ｋ１からＫ５まで）の結びつきを示す。図３は本発
明の原理を説明するための図であり、図３（ａ）におい
て、図２の文字「Ａ」の変形の例を示し、図３（ｂ）は
この変形された形状内のノードの位置を示す（各ノード
についての対応する変位が強調されている）。すなわ
ち、図３（ｂ）において、Ｋi ［ｉ∈（１, ５）］が原
画像内のｉ番目のノードの位置にあり、Ｋ'iが変形され
た画像の中のその位置であるとすると、本発明において
は、全ての変位Δｘi およびΔｙi が、Δｘ2 およびΔ
ｘ5 を除いてゼロであることが判る。
あり、図１（ａ）は印刷された形状の一例としての
「Ａ」という文字を示し、また、図１（ｂ）は３×３の
格子の重ね合せを示す。図２は本発明の原理を説明する
ための図であり、図２（ａ）は図１の形状の５つの特徴
的構造を示し、図２（ｂ）はこれらの構造と５つのノー
ド（Ｋ１からＫ５まで）の結びつきを示す。図３は本発
明の原理を説明するための図であり、図３（ａ）におい
て、図２の文字「Ａ」の変形の例を示し、図３（ｂ）は
この変形された形状内のノードの位置を示す（各ノード
についての対応する変位が強調されている）。すなわ
ち、図３（ｂ）において、Ｋi ［ｉ∈（１, ５）］が原
画像内のｉ番目のノードの位置にあり、Ｋ'iが変形され
た画像の中のその位置であるとすると、本発明において
は、全ての変位Δｘi およびΔｙi が、Δｘ2 およびΔ
ｘ5 を除いてゼロであることが判る。
【００１０】以下の段階が行われる。 ・（ＴＳ画像の１つ、その平均、または、任意の適切な
変形、例えば、シート上に印刷された形状のエッジの画
像であり得る）基準として使用されるべき画像を、ＴＳ
から抽出する段階。 ・例えば、図１（ｂ）に示されるように、格子（正則ま
たはその他）を重ね合わせることにより、多数の副画像
に画像を分割する段階。
変形、例えば、シート上に印刷された形状のエッジの画
像であり得る）基準として使用されるべき画像を、ＴＳ
から抽出する段階。 ・例えば、図１（ｂ）に示されるように、格子（正則ま
たはその他）を重ね合わせることにより、多数の副画像
に画像を分割する段階。
【００１１】・格子の各々のメッシュセル (mesh cell)
において、その位置がキャリヤの変形を測定するために
使用されることになる印刷済み形状（図２参照）の強く
特徴づけされた構造を選択する段階。以下では、これら
の構造の位置をモデルのノードと呼ぶことにする。 ・構造は、或る種の極めて精巧な位相幾何学的特性 (to
pological characteristics)から、メッシュセル内の画
像の勾配の最大値といったようなその他の比較的単純な
特性に至るまで変動し得る。特性構造ひいてはモデルの
ノードを自動的に抽出するための幾つかの技術が、「発
明の実施の形態」の項ににおいて例示して説明される。
において、その位置がキャリヤの変形を測定するために
使用されることになる印刷済み形状（図２参照）の強く
特徴づけされた構造を選択する段階。以下では、これら
の構造の位置をモデルのノードと呼ぶことにする。 ・構造は、或る種の極めて精巧な位相幾何学的特性 (to
pological characteristics)から、メッシュセル内の画
像の勾配の最大値といったようなその他の比較的単純な
特性に至るまで変動し得る。特性構造ひいてはモデルの
ノードを自動的に抽出するための幾つかの技術が、「発
明の実施の形態」の項ににおいて例示して説明される。
【００１２】・基準画像内のその位置からのノードの許
容可能な最大変位として変形しきい値を各ノードについ
て定義付けする段階。 最後に、モデルの各画素について、その目的で特別に使
用される技術（最大−最小：標準偏差；勾配の変動等）
のいずれかに従って濃度計しきい値（例えば、過度に暗
い（ＴＤ）、そして過度に明るい（ＴＬ））を（ＴＳ画
像から）構築することが可能であるが、これらを計算す
る前に、各々のＴＳ画像について以下の処理が実施され
る。
容可能な最大変位として変形しきい値を各ノードについ
て定義付けする段階。 最後に、モデルの各画素について、その目的で特別に使
用される技術（最大−最小：標準偏差；勾配の変動等）
のいずれかに従って濃度計しきい値（例えば、過度に暗
い（ＴＤ）、そして過度に明るい（ＴＬ））を（ＴＳ画
像から）構築することが可能であるが、これらを計算す
る前に、各々のＴＳ画像について以下の処理が実施され
る。
【００１３】・基準画像内の対応するノードとの関係に
おけるＴＳ画像の各ノードの変位を測定する段階。 ・そのノードの全てが基準画像内で同じ位置を有するよ
うに、ＴＳ画像の弾性変形を生成する段階。この段階
は、例えば「２−パスメッシュワープ (2-pass mesh wa
rping)」（前記した Catmull, E. et al., "2D Transfo
rmations of Images in Scanline Order" を参照）とい
ったような周知の画像変形アルゴリズムのいずれかを使
用することにより望ましい精度で行うことができる。
おけるＴＳ画像の各ノードの変位を測定する段階。 ・そのノードの全てが基準画像内で同じ位置を有するよ
うに、ＴＳ画像の弾性変形を生成する段階。この段階
は、例えば「２−パスメッシュワープ (2-pass mesh wa
rping)」（前記した Catmull, E. et al., "2D Transfo
rmations of Images in Scanline Order" を参照）とい
ったような周知の画像変形アルゴリズムのいずれかを使
用することにより望ましい精度で行うことができる。
【００１４】従って、本発明によれば、モデルを構築す
るためのプロセスは、ノードが基準画像内と同じ位置を
有するような形で適切に変形されたＴＳ画像について行
なわれる。検査の間、その印刷品質チェックのために評
価すべき画像は、まず、最初にＴＳ画像と同じ要領で処
理され、その後、その他のアプローチの場合と同様にモ
デルの限界（しきい値）と比較される。かかるプロセス
は、過度に変形されたシートを不良として拒絶する一方
で、他の場所で規定された変形しきい値よりも小さい変
形を確実に補正し非常に入念な検査を保証するようにす
る。
るためのプロセスは、ノードが基準画像内と同じ位置を
有するような形で適切に変形されたＴＳ画像について行
なわれる。検査の間、その印刷品質チェックのために評
価すべき画像は、まず、最初にＴＳ画像と同じ要領で処
理され、その後、その他のアプローチの場合と同様にモ
デルの限界（しきい値）と比較される。かかるプロセス
は、過度に変形されたシートを不良として拒絶する一方
で、他の場所で規定された変形しきい値よりも小さい変
形を確実に補正し非常に入念な検査を保証するようにす
る。
【００１５】最終的に、検査されるべき画像を補正する
代りに、モデルを（例えば、しきい値ＴＤおよびＴＬと
いったその限界と共に）変形させることによって、同じ
結果を得ることができるということは明白である。
代りに、モデルを（例えば、しきい値ＴＤおよびＴＬと
いったその限界と共に）変形させることによって、同じ
結果を得ることができるということは明白である。
【００１６】
【発明の実施の形態】本発明の一例として、以下に、好
ましい実施例の１つが図面に基づいて記述される。図４
は、検査システムの配置を示し、レンズ２および照明シ
ステム３を伴うリニアＣＣＤカメラ１が、シリンダ５の
まわりを回転する間に検査すべきシート４の画像を捕捉
するために使用されるようになっている。
ましい実施例の１つが図面に基づいて記述される。図４
は、検査システムの配置を示し、レンズ２および照明シ
ステム３を伴うリニアＣＣＤカメラ１が、シリンダ５の
まわりを回転する間に検査すべきシート４の画像を捕捉
するために使用されるようになっている。
【００１７】カメラにより走査されたラインは、各シー
トの（電子）画像を生成するべく画像処理サブシステム
６の第１のバッファ（メモリ）回路の中に逐次記憶され
る。ＤＳＰ (Digital Signal Processor) 、超高速ＰＣ
等といったプログラマブルコンピュータ或いは特別なハ
ードウェアのいずれかに基づくことのできる画像処理サ
ブシステム６は、モデル構築段階および検査段階の間
に、異なる動作を実行する。
トの（電子）画像を生成するべく画像処理サブシステム
６の第１のバッファ（メモリ）回路の中に逐次記憶され
る。ＤＳＰ (Digital Signal Processor) 、超高速ＰＣ
等といったプログラマブルコンピュータ或いは特別なハ
ードウェアのいずれかに基づくことのできる画像処理サ
ブシステム６は、モデル構築段階および検査段階の間
に、異なる動作を実行する。
【００１８】モデル構築段階の間に、このサブシステム
は、次の動作が行われる。 ・ＴＳのシートの画像を捕捉し、それらを適切なメモリ
内に記憶する。 ・ＴＳから（自動的に或いはオペレータインタフェース
７の手段を用いてオペレータの助けを借りて）基準画像
を抽出する。 ・基準画像上に格子を重ね合わせる。格子の行列の数
は、オペレータインタフェース７を用いてオペレータに
より入力されてもよいし或いは予め規定されていてもよ
い。
は、次の動作が行われる。 ・ＴＳのシートの画像を捕捉し、それらを適切なメモリ
内に記憶する。 ・ＴＳから（自動的に或いはオペレータインタフェース
７の手段を用いてオペレータの助けを借りて）基準画像
を抽出する。 ・基準画像上に格子を重ね合わせる。格子の行列の数
は、オペレータインタフェース７を用いてオペレータに
より入力されてもよいし或いは予め規定されていてもよ
い。
【００１９】・メッシュセル全体に渡りその最大値にお
いて、次の式［１］から得られる数量ｑまたは画素の座
標として、格子の各メッシュセル内のノード位置を識別
する。
いて、次の式［１］から得られる数量ｑまたは画素の座
標として、格子の各メッシュセル内のノード位置を識別
する。
【００２０】
【数２】
【００２１】式［１］において、Ｉ（Ｐ）は、画素Ｐの
位置における電子画像の値であり、Ａは、その中心がＰ
にある非常に小さな正方形表面積（数画素）である。偏
微分の絶対値のＡ全体に渡る和の積を最大限にすること
により、ノードが、容易に検出可能な垂直および水平位
置を持つ１つの構造であることが保証される。
位置における電子画像の値であり、Ａは、その中心がＰ
にある非常に小さな正方形表面積（数画素）である。偏
微分の絶対値のＡ全体に渡る和の積を最大限にすること
により、ノードが、容易に検出可能な垂直および水平位
置を持つ１つの構造であることが保証される。
【００２２】その後、ＴＳの各画像は、以下の段階に従
って、画像処理サブシステム６により処理される。 ・基準画像内の対応するノードとの関係におけるＴＳ画
像の各ノードの変位Δｘ，Δｙの識別。この実施例にお
いては、オペレーションは最大相関方法を用いて行われ
る。すなわち、その中心をノードの座標ｘ0,ｙ0 に持
つ、基準画像の小さな矩形部分Ｓ0 が、相関計数が最大
である位置ｘ1,ｙ1 を見い出すべくＴＳ画像の各々の位
置（画素）の上に段階的に中心が移動させられる同じ寸
法の部分Ｓ 1 と比較される。次に、変位は、Δｘ＝ｘ1
−ｘ0 およびΔｙ＝ｙi −ｙ0 により得られる。
って、画像処理サブシステム６により処理される。 ・基準画像内の対応するノードとの関係におけるＴＳ画
像の各ノードの変位Δｘ，Δｙの識別。この実施例にお
いては、オペレーションは最大相関方法を用いて行われ
る。すなわち、その中心をノードの座標ｘ0,ｙ0 に持
つ、基準画像の小さな矩形部分Ｓ0 が、相関計数が最大
である位置ｘ1,ｙ1 を見い出すべくＴＳ画像の各々の位
置（画素）の上に段階的に中心が移動させられる同じ寸
法の部分Ｓ 1 と比較される。次に、変位は、Δｘ＝ｘ1
−ｘ0 およびΔｙ＝ｙi −ｙ0 により得られる。
【００２３】・そのノードが基準画像内と同じ位置を有
するようにするためのＴＳ画像の変形。この実施例にお
いては、動作は、「２−パスメッシュワープ」（前記し
た Catmull, E. et al., "2D Transformations of Imag
es in Scanline Order" を参照）と呼ばれる既に言及し
たアルゴリズムを使用することによって行われる。 ・平均Ａvg（Ｐ）のＴＳおよび画像の各画素の標準偏差
Ｓgm（Ｐ）の変形済み画像全体に渡る計算。
するようにするためのＴＳ画像の変形。この実施例にお
いては、動作は、「２−パスメッシュワープ」（前記し
た Catmull, E. et al., "2D Transformations of Imag
es in Scanline Order" を参照）と呼ばれる既に言及し
たアルゴリズムを使用することによって行われる。 ・平均Ａvg（Ｐ）のＴＳおよび画像の各画素の標準偏差
Ｓgm（Ｐ）の変形済み画像全体に渡る計算。
【００２４】本発明の本実施例に従った検査段階の間、
画像処理サブシステム６は、次の動作を行う。 ・まず最初に、カメラ１によって捕捉された検査すべき
各々の画像について、モデル構築段階中に使用されたも
のと同じ変形を行なう。従って、検査すべき画像は、そ
のノードが基準画像内と同じ位置を有するような形で変
形されることになる。
画像処理サブシステム６は、次の動作を行う。 ・まず最初に、カメラ１によって捕捉された検査すべき
各々の画像について、モデル構築段階中に使用されたも
のと同じ変形を行なう。従って、検査すべき画像は、そ
のノードが基準画像内と同じ位置を有するような形で変
形されることになる。
【００２５】・その後、検査すべき画像の各画素Ｐの値
Ｉ（Ｐ）と、平均Ａvg（Ｐ）の対応する値の間の差Δ
（Ｐ）を計算する。 ・最後に、過度に変形されたシート（すなわち、少なく
とも１つのノードの変位が既に規定されたしきい値より
も大きいシート）があればそれを不良として拒絶する。
同様に、中心Ｐおよび半径Ｒを伴う部域内部で少なくと
もＭ個の画素全体に渡りΔ（Ｐ）＞ＫＳgm（Ｐ）である
ようなシートも拒絶する。パラメータＫ，ＭおよびＲ
は、（オペレータインタフェース７を用いて）検査の入
念度を定義づけするべくオペレータにより選択され得
る。
Ｉ（Ｐ）と、平均Ａvg（Ｐ）の対応する値の間の差Δ
（Ｐ）を計算する。 ・最後に、過度に変形されたシート（すなわち、少なく
とも１つのノードの変位が既に規定されたしきい値より
も大きいシート）があればそれを不良として拒絶する。
同様に、中心Ｐおよび半径Ｒを伴う部域内部で少なくと
もＭ個の画素全体に渡りΔ（Ｐ）＞ＫＳgm（Ｐ）である
ようなシートも拒絶する。パラメータＫ，ＭおよびＲ
は、（オペレータインタフェース７を用いて）検査の入
念度を定義づけするべくオペレータにより選択され得
る。
【００２６】他の好ましい実施例には、以下の構成が含
まれる。 ａ）マトリクスカメラによるリニアカメラの置換。この
ような場合、照明サブシステムは、画像の適正な捕捉を
確保するため、カメラの画像周波数と同期化されたフラ
ッシュデバイスを使用しなければならなくなる。 ｂ）基準画像としてのＴＳの画像の平均の使用。
まれる。 ａ）マトリクスカメラによるリニアカメラの置換。この
ような場合、照明サブシステムは、画像の適正な捕捉を
確保するため、カメラの画像周波数と同期化されたフラ
ッシュデバイスを使用しなければならなくなる。 ｂ）基準画像としてのＴＳの画像の平均の使用。
【００２７】ｃ）ノードの手動選択。 ｄ）「最良の重ね合せ(best superposition)」（また
は、最良の整合(best matching))と呼ばれる技術を用い
てノードの変位を探索するための、（各々１つのノード
上にその中心を持つ）多数の小さなマスク（テンプレー
ト）の使用。 ｅ）モデル（基準画像）内と同様にそのノードを位置づ
けするような形で検査すべき画像を変形する代りに、そ
のノードが検査すべき画像内と同じ位置を持つような形
でモデルが変形される、既に言及したアプローチ。
は、最良の整合(best matching))と呼ばれる技術を用い
てノードの変位を探索するための、（各々１つのノード
上にその中心を持つ）多数の小さなマスク（テンプレー
ト）の使用。 ｅ）モデル（基準画像）内と同様にそのノードを位置づ
けするような形で検査すべき画像を変形する代りに、そ
のノードが検査すべき画像内と同じ位置を持つような形
でモデルが変形される、既に言及したアプローチ。
【００２８】ｆ）標準偏差に対する比例性とは異なっ
た、しきい値の定義づけの使用。
た、しきい値の定義づけの使用。
【００２９】
【発明の効果】以上、詳述したように、本発明によれ
ば、ゴム、プラスチックまたは紙のシートといった変形
可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的
に正確に判断することが可能となる。
ば、ゴム、プラスチックまたは紙のシートといった変形
可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的
に正確に判断することが可能となる。
【図１】本発明の原理を説明するための図であり、図１
（ａ）は印刷された形状の一例としての「Ａ」という文
字を示し、また、図１（ｂ）は３×３の格子の重ね合せ
を示す。
（ａ）は印刷された形状の一例としての「Ａ」という文
字を示し、また、図１（ｂ）は３×３の格子の重ね合せ
を示す。
【図２】本発明の原理を説明するための図であり、図２
（ａ）は図１の形状の５つの特徴的構造を示し、図２
（ｂ）はこれらの構造と５つのノード（Ｋ１からＫ５ま
で）の結びつきを示す。
（ａ）は図１の形状の５つの特徴的構造を示し、図２
（ｂ）はこれらの構造と５つのノード（Ｋ１からＫ５ま
で）の結びつきを示す。
【図３】本発明の原理を説明するための図であり、図３
（ａ）において、図２の文字「Ａ」の変形の例を示し、
図３（ｂ）はこの変形された形状内のノードの位置を示
す（各ノードについての対応する変位が強調されてい
る）。
（ａ）において、図２の文字「Ａ」の変形の例を示し、
図３（ｂ）はこの変形された形状内のノードの位置を示
す（各ノードについての対応する変位が強調されてい
る）。
【図４】本発明に係る検査システムの一実施例の標準的
な配置を示す図である。
な配置を示す図である。
１…ＣＣＤカメラ ２…レンズ ３…照明システム ４…シート ５…シリンダ ６…画像処理サブシステム ７…オペレータインタフェース
Claims (11)
- 【請求項１】 光電子画像捕捉デバイスおよび画像処理
システムを使用することにより、ゴム、プラスチックま
たは紙のシートといった変形可能なキャリヤ上に印刷さ
れた画像の印刷品質を自動的に判断するための方法であ
って、検査対象画像の上に適切な格子を重ね合わせ、そ
の後、未変形基準画像とみなされる１つの画像における
それらの位置に関して格子のノードの変位を測定するこ
とによってキャリヤの変形を測定し、しきい値との比較
の前に、検査対象画像を変形させることによりそれらの
ノードが前記基準画像のものと同じ位置を持つようにし
たことを特徴とする方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、前記基
準画像は、トレーニングセット（ＴＳ）の画像の１つで
あることを特徴とする方法。 - 【請求項３】 請求項１に記載の方法において、前記未
変形基準画像は、トレーニングセット（ＴＳ）の画像の
平均であることを特徴とする方法。 - 【請求項４】 請求項１〜３のいずれか１項に記載の方
法において、前記ノードは、前記印刷された形状の特徴
的構造上でオペレータによって手動で位置決めされるこ
とを特徴とする方法。 - 【請求項５】 請求項１〜３のいずれか１項に記載の方
法において、前記ノードは、次の式［１］により規定さ
れる品質の各メッシュセル内の最大値に自動的に位置決
めされることを特徴とする方法。 【数１】 - 【請求項６】 請求項１〜３のいずれか１項に記載の方
法において、前記ノードは、周知の特徴的構造を抽出す
るためのいずれかの技術を用いて各メッシュセル内で１
つの特徴的構造を抽出することにより自動的に識別され
ることを特徴とする方法。 - 【請求項７】 請求項６に記載の方法において、前記各
メッシュセル内で抽出する特徴的構造は、特定の輪郭、
エッジ、角、セグメント、穴等の位相幾何学または幾何
学的な観点からのものであることを特徴とする方法。 - 【請求項８】 請求項１〜７のいずれか１項に記載の方
法において、前記画像の変形は、「２−パスメッシュワ
ープ」と呼ばれるアルゴリズムを用いて得られることを
特徴とする方法。 - 【請求項９】 請求項１〜７のいずれか１項に記載の方
法において、前記画像の変形は、弾性変形、双線形補間
または任意の次数の補間、或いは、メッシュセルの剛体
並進運動を限定的な意味なく含む「２−パスメッシュワ
ープ」以外の技術に従った近似により計算されることを
特徴とする方法。 - 【請求項１０】 請求項１〜９のいずれか１項に記載の
方法において、前記基準画像内と同じノード位置を得る
べく前記検査対象画像を変形させる代りに、該基準画像
が該検出対象画像内と同じノード位置を得るように変形
されることを特徴とする方法。 - 【請求項１１】 請求項１〜１０のいずれか１項に記載
の方法において、前記ノードは、ランダム探索を含め、
格子の重ね合せとは異なる要領でシートの領域全体に渡
って探索されることを特徴とする方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| MC2411A MC2479A1 (fr) | 1998-09-07 | 1998-09-07 | Inspection automatique de la qualité d'impression par un modèle élastique |
| MC2411 | 1998-09-07 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010230901A Division JP2011020455A (ja) | 1998-09-07 | 2010-10-13 | 変形可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に判断する方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000113198A true JP2000113198A (ja) | 2000-04-21 |
| JP2000113198A5 JP2000113198A5 (ja) | 2006-10-12 |
Family
ID=19738374
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11253050A Withdrawn JP2000113198A (ja) | 1998-09-07 | 1999-09-07 | 弾性モデルを用いた印刷品質の自動検査方法 |
| JP2010230901A Pending JP2011020455A (ja) | 1998-09-07 | 2010-10-13 | 変形可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に判断する方法 |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010230901A Pending JP2011020455A (ja) | 1998-09-07 | 2010-10-13 | 変形可能なキャリヤ上に印刷された画像の印刷品質を自動的に判断する方法 |
Country Status (12)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6665424B1 (ja) |
| EP (1) | EP0985531B1 (ja) |
| JP (2) | JP2000113198A (ja) |
| KR (1) | KR100668029B1 (ja) |
| CN (1) | CN1122246C (ja) |
| AT (1) | ATE255503T1 (ja) |
| AU (1) | AU761615B2 (ja) |
| CA (1) | CA2281113C (ja) |
| DE (1) | DE69913274T2 (ja) |
| MC (1) | MC2479A1 (ja) |
| RU (1) | RU2237922C2 (ja) |
| UA (1) | UA58539C2 (ja) |
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| JP2016133417A (ja) * | 2015-01-20 | 2016-07-25 | 富士通テン株式会社 | 印字検査装置、印字検査方法および印字検査プログラム |
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| JP2004017318A (ja) * | 2002-06-12 | 2004-01-22 | Seiko Epson Corp | 画像パターン出力精度の評価方法 |
| US7502116B2 (en) * | 2003-09-09 | 2009-03-10 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Densitometers and methods for measuring optical density |
| US8717647B2 (en) | 2005-10-13 | 2014-05-06 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Imaging methods, imaging device calibration methods, imaging devices, and hard imaging device sensor assemblies |
| EP1790473A1 (en) | 2005-11-25 | 2007-05-30 | Kba-Giori S.A. | Method for detection of occurrence of printing errors on printed substrates during processing thereof on a printing press |
| EP1965982B1 (en) | 2005-11-25 | 2014-06-11 | KBA-NotaSys SA | Method for detection of occurrence of printing errors on printed substrates during processing thereof on a printing press |
| JP2007173912A (ja) * | 2005-12-19 | 2007-07-05 | Glory Ltd | 印刷検査装置 |
| EP1901241A1 (en) | 2006-09-06 | 2008-03-19 | Kba-Giori S.A. | Method for controlling the quality of printed documents based on pattern matching |
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| DE102010060407A1 (de) | 2010-11-08 | 2012-05-10 | OCé PRINTING SYSTEMS GMBH | Vorrichtung und Verfahren zum Spülen der Tintenaustrittsöffnungen eines Tintendruckkopfes |
| DE102012208512A1 (de) | 2012-05-22 | 2013-11-28 | Océ Printing Systems GmbH & Co. KG | Verfahren und Reinigungsflüssigkeit zur Reinigung von Inkjet-Druckköpfen, Verwendung einer solchen Reinigungsflüssigkeit |
| DE102016204506A1 (de) * | 2015-04-20 | 2016-10-20 | Heidelberger Druckmaschinen Ag | Fortdruckinspektion mit lokaler Optimierung |
| DE102015210443B4 (de) * | 2015-06-08 | 2017-12-14 | Koenig & Bauer Ag | Vorrichtung zum Vermessen und/oder Kontrollieren von einem auf einem Substrat angeordneten typografischen Element |
| JP6977368B2 (ja) * | 2017-07-28 | 2021-12-08 | コニカミノルタ株式会社 | 画像形成装置、検査装置およびプログラム |
| DE102018220236A1 (de) * | 2018-11-26 | 2020-05-28 | Heidelberger Druckmaschinen Ag | Schnelle Bildentzerrung für Bildinspektion |
| JP7418081B2 (ja) * | 2019-10-28 | 2024-01-19 | キヤノン株式会社 | 画像形成装置、画像形成方法、及び、プログラム |
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| CH609795A5 (ja) * | 1976-04-30 | 1979-03-15 | Gretag Ag | |
| US4234640A (en) * | 1978-07-13 | 1980-11-18 | Wittel Frederick H | Cushioned printing laminate |
| CA1160880A (en) * | 1979-02-02 | 1984-01-24 | Keith E. Whitmore | Imaging with nonplanar support elements |
| US4863268A (en) * | 1984-02-14 | 1989-09-05 | Diffracto Ltd. | Diffractosight improvements |
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-
1998
- 1998-09-07 MC MC2411A patent/MC2479A1/xx unknown
-
1999
- 1999-08-23 EP EP99810754A patent/EP0985531B1/fr not_active Expired - Lifetime
- 1999-08-23 AT AT99810754T patent/ATE255503T1/de active
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- 1999-09-01 US US09/388,224 patent/US6665424B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1999-09-03 UA UA99094936A patent/UA58539C2/uk unknown
- 1999-09-06 RU RU99119327A patent/RU2237922C2/ru active
- 1999-09-07 CN CN99118528A patent/CN1122246C/zh not_active Expired - Lifetime
- 1999-09-07 JP JP11253050A patent/JP2000113198A/ja not_active Withdrawn
- 1999-09-07 KR KR1019990037806A patent/KR100668029B1/ko not_active IP Right Cessation
-
2010
- 2010-10-13 JP JP2010230901A patent/JP2011020455A/ja active Pending
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