JP2000182052A - 印刷物の汚損度判別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】従来では判別できなかった印刷領域の折り目を
人間の判別に近づけて判別できる印刷物の汚損度判別装
置を提供する。 【解決手段】ＩＲ画像入力部１０で印刷物Ｐ１のＩＲ画
像を入力し、印刷領域を含む特定領域を切出す。次に、
エッジ強調部１１で横方向および縦方向に差分処理を行
ない、それぞれの差分画像を生成する。次に、折り目・
しわ抽出部１２で横方向および縦方向の各差分画像に対
して適当な閾値を設定して、２値化処理を行なうことに
より２値化画像を生成し、抽出された折り目やしわで特
徴的に現れる差分値の大きな画素に対して、横方向の抽
出画素を計数し、抽出画素の平均明度を計測し、横方向
分散の計算を行なう。次に、縦方向の抽出画素を計数
し、抽出画素の平均明度を計測する。次に、判別部１３
で、この計測された各特徴量データに基づいて汚損度を
判別し、その汚損度判別結果を出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、印刷物の印刷領域
中の折り目やしわなどの線状に濃度が変化する汚れ具合
を判別する印刷物の汚損度判別装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の印刷物の汚損度判別装置は、印刷
物の印刷領域または無印刷領域の濃度を測定して汚れ具
合を判別する方法が多く用いられている。たとえば、特
開昭６０−１４６３８８号公報に開示されているよう
に、無印刷領域と印刷領域とに区別して、印刷物の反射
光または透過光の積分値をそれぞれの基準データとする
ことにより、汚れの有無を判別する方法が考えられてい
る。印刷物の全体的な汚れ、変色、しみ、印刷のかすれ
などの局所領域に一様に濃度変化を伴う汚れの特徴は、
無印刷領域と印刷領域における濃度積分値の変化として
測定できる。

【０００３】また、印刷物の局所領域で一様に濃度変化
する汚れではなく、印刷物の折り目、しわなどの線状に
濃度が変化する汚れ具合を精度よく判別する方法も考え
られている。たとえば、特開平６−２７０３５号公報に
開示されているように、無印刷領域の折り目やしわを測
定する方法が考えられている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来は、上記したよう
に、印刷物の印刷領域と無印刷領域の積分濃度、また
は、無印刷領域の折り目、しわを測定することにより、
印刷物の汚れ具合を判別していた。しかしながら、印刷
領域の折り目、しわを測定することによる印刷物の汚れ
具合を判別する方法は、以下の理由で行なわれていなか
った。

【０００５】一般に、折り目またはしわのように線状に
変化する汚れの濃度は、用紙の濃度に比べて充分離れて
いる。無印刷領域に存在する折り目、しわの従来の計測
方法は、この濃度差を利用して、まず微分処理にて折り
目、しわ部で変化する濃度を強調し、２値化処理で折り
目、しわ部の画素を抽出し、その画素数または画素の濃
度値の平均値などを算出することにより、汚れ具合を計
測していた。

【０００６】それに対して、印刷領域は、図柄パターン
のように様々な線幅や、様々な濃度で印刷されている場
合や、写真印刷のように印刷領域全域に印刷されている
場合がある。このような印刷領域中に存在する折り目や
しわを抽出する場合、従来の印刷物からの反射光または
透過光によって得られた画像からは、汚れ濃度が印刷濃
度と近くなるため、折り目、しわのような汚れ部と印刷
部とを区別できなくなり、印刷領域から汚れ部のみを抽
出できなくなる。そのため、従来では印刷領域中の折り
目やしわを抽出・計測することは困難であった。

【０００７】一方、折り目やしわが存在する印刷領域全
体の濃度積分値を測定して汚れ具合を計測する場合、印
刷インキの濃度が折り目やしわの濃度と区別つかないこ
とや、折り目の画素数が印刷領域全体の画素数に比べて
少ないことや、印刷インキ部の濃度ばらつきが存在する
ことなどの理由で、汚れ目やしわによる濃度変化は、印
刷領域の濃度積分値では測定できない。

【０００８】したがって、従来の方法を用いても、印刷
領域の折り目やしわの汚れを計測できなかった。

【０００９】また、上記したように、印刷領域および無
印刷領域の折り目やしわの汚れの計測が実現できても、
印刷物の縁から発生しやすい切れを、折り目やしわと区
別することは、従来の方法では困難であった。切れは穴
および欠けと異なり、印刷物に発生している切れで切断
された２つの領域を横および高さ方向に位置ずれなく接
合させて、その領域の画像を入力すると、切れは折り
目、しわと同じような線状に濃度が変化している汚れと
して計測できなくなるからである。

【００１０】そこで、本発明は、従来では判別できなか
った印刷領域の折り目を人間の判別に近づけて判別でき
る印刷物の汚損度判別装置を提供することを目的とす
る。

【００１１】また、本発明は、従来では区別できなかっ
た折り目と切れを判別できる印刷物の汚損度判別装置を
提供することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明の印刷物の汚損度
判別装置は、判別対象としての印刷物の印刷模様が存在
する特定領域の画像データを入力する画像入力手段と、
この画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像デ
ータに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の
不可逆な変化を強調する画像処理手段と、この画像処理
手段で強調された前記特定領域内の画像データに基づ
き、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変
化の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽
出手段で抽出された特徴量を評価することにより前記印
刷物の汚損度を判別する判別手段とを具備している。

【００１３】また、本発明の印刷物の汚損度判別装置
は、判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定
領域の画像データを入力する画像入力手段と、この画像
入力手段で入力された前記特定領域内の画像データに対
して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な
変化を強調する画像処理手段と、この画像処理手段で強
調された前記特定領域内の画像データに基づき、前記印
刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性
を計測する計測手段と、この計測手段で計測された前記
印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を同定
して特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽
出手段で抽出された特徴量を評価することにより前記印
刷物の汚損度を判別する判別手段とを具備している。

【００１４】また、本発明の印刷物の汚損度判別装置
は、判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定
領域に対して光を照射し、その透過光を光電変換するこ
とにより画像データを入力する画像入力手段と、この画
像入力手段で入力された前記特定領域内の画像データに
対して、最大値フィルタ処理および最小値フィルタ処理
を施して得られた画像データから前記画像入力手段で入
力された前記特定領域内の画像データを差し引いた画像
データを得る画像処理手段と、この画像処理手段で得ら
れた画像データに基づき前記印刷物の変形に起因する印
刷領域の不可逆な変化の直線性を計測する計測手段と、
この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する
印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する第
１の特徴量抽出手段と、前記画像入力手段で入力された
前記特定領域内の画像データに対し前記印刷物の損失を
同定して特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、こ
れら第１および第２の特徴量抽出手段で抽出された各特
徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を判別す
る判別手段とを具備している。

【００１５】また、本発明の印刷物の汚損度判別装置
は、判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定
領域の画像データを入力する画像入力手段と、この画像
入力手段で入力された前記特定領域内の画像データに対
して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な
変化を計測できない領域を削除するマスク領域を設定す
るマスク領域設定手段と、前記画像入力手段で入力され
た前記特定領域内の前記マスク領域設定手段で設定され
たマスク領域を除いた画像データに対して、前記印刷物
の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を強調する画
像処理手段と、この画像処理手段で強調された前記特定
領域内の前記マスク領域を除いた画像データに基づき、
前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の
直線性を計測する計測手段と、この計測手段で計測され
た前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化
を同定して特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特
徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価することにより
前記印刷物の汚損度を判別する判別手段とを具備してい
る。

【００１６】また、本発明の印刷物の汚損度判別装置
は、判別対象としての印刷物の縁を含む特定領域に対し
て光を照射し、その透過光を光電変換することにより画
像データを入力する、少なくとも２つ以上の画像入力手
段と、この各画像入力手段で入力された前記特定領域内
の各画像データに対して、前記印刷物の変形に起因する
印刷領域の不可逆な変化に対する各特徴量をそれぞれ抽
出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽出手段で抽出さ
れた各特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度
を判別する判別手段とを具備している。

【００１７】さらに、本発明の印刷物の汚損度判別装置
は、判別対象としての印刷物の縁を含む特定領域に対し
て光を照射し、その透過光を光電変換することにより画
像データを入力する画像入力手段と、この画像入力手段
の光軸方向と垂直方向に対して、前記印刷物に対して搬
送方向先端部と後端部で相反する方向に力を付加して搬
送させる搬送手段と、前記画像入力手段で入力された前
記特定領域内の画像データに対して、前記印刷物の変形
に起因する印刷領域の不可逆な変化に対する特徴量を抽
出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽出手段で抽出さ
れた特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を
判別する判別手段とを具備している。

【００１８】本発明によれば、計測対象となる印刷領域
を例えば近赤外波長を有する光を用いて得た画像で入力
して、印刷濃度を用紙濃度に近づけ、折り目およびしわ
の汚れ濃度を印刷濃度と分離させる。こうして、印刷濃
度をドロップアウトして得られた入力画像に対して、折
り目、しわなどの汚れを計測することにより、従来では
判別できなかった印刷領域の折り目を人間の判別に近づ
けて判別できる。

【００１９】また、本発明によれば、切れで切断された
２つの領域の位置ずれから発生する隙間を透過光による
画像入力で捕らえることにより、従来では区別できなか
った折り目としわを判別できる。その結果、汚れ具合の
判別結果を人間の感覚により近づけることができる。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００２１】まず、本発明で判別する印刷物の汚れにつ
いて説明する。本発明において、「折り目」と呼んでい
るものは、平坦な印刷物に凹凸が生じるなどの印刷物の
変形に伴う印刷領域の不可逆な変化であり、たとえば、
印刷物を長手方向中心部を基準に２つ折りしたとき発生
するような、直線状に印刷物の変形が発生するものを指
している。

【００２２】それに対して「しわ」と呼んでいるもの
は、「折り目」と同様に平坦な印刷物に凹凸が生じるな
どの印刷物の変形に伴う印刷物の不可逆な変化である
が、平坦な印刷物を曲げたり、丸めたりして、印刷物の
変形が直線とは限らず、ランダムな曲線に変形している
ものを指している。

【００２３】また、「切れ」と呼んでいるものは、通
常、印刷物の縁から生じるように、印刷物のある個所か
らある長さまで物理的に切断され、紙片の損失がないも
のを指している。

【００２４】それに対して「欠け」と呼んでいるもの
は、通常、印刷物の縁から生じ、局所領域（紙片）の損
失を伴う印刷物の切断を指している。また、「穴」と呼
んでいるものは、印刷物の内部から発生し、印刷物が損
失し、たとえば、円状に穴があいているものを指してい
る。

【００２５】なお、上記汚れの他に、落書き、全体的な
汚れ、黄ばみ、油汚れ、印刷のかすれなどの汚れがあ
る。

【００２６】次に、本発明の第１の実施の形態について
説明する。

【００２７】第１の実施の形態で判別する印刷物の汚れ
の例を図１（ａ）に示す。図１（ａ）に示す印刷物Ｐ１
は、印刷領域と無印刷領域からなり、印刷領域Ｒ１は印
刷物Ｐ１の長手方向の中心線ＳＬ１を含んでいる。この
長手方向の中心線ＳＬ１の付近に、折り目やしわなどの
汚れが発生し易いものとする。

【００２８】印刷領域Ｒ１に印刷されているインキは、
主に有彩色インキで構成されているものとする。ここ
で、用紙、有彩色インキ、折り目やしわの分光反射率特
性の一例を図２に示す。一般に、用紙に印刷された有彩
色インキの分光反射特性は、４００ｎｍ〜７００ｎｍま
での可視域での特性に関わらず、図２（ｂ）に示すよう
に、８００ｎｍの近赤外領域の反射率が図２（ａ）に示
すような用紙の反射率程度まで高くなる。

【００２９】一方、折り目やしわなどの汚れ部は、後述
する黒く見える場合において、図２（ｃ）に示すよう
に、可視域から８００ｎｍの近赤外領域に変化しても反
射率の変化は少ない。図２には４００ｎｍ〜８００ｎｍ
までの分光反射特性を示しているが、一般に８００ｎｍ
〜１０００ｎｍの近赤外領域における反射率は、可視域
のような大きな変化はなく、８００ｎｍにおける反射率
とあまり変わらない。

【００３０】したがって、４００ｎｍ〜７００ｎｍまで
の可視波長において、たとえ有彩色インキと折り目やし
わの汚れ部が黒い場合との反射率の差異が少なくとも、
８００ｎｍ〜１０００ｎｍまでの近赤外波長において
は、反射率に差異が生じることとなる。

【００３１】このことは、８００ｎｍ〜１０００ｎｍま
での近赤外波長を有する光を用いて、印刷物Ｐ１の反射
光による画像入力を行なえば、図１（ｂ）に示すよう
に、有彩色インキによる印刷部の濃度を用紙の濃度と同
程度までにして、黒い汚れ濃度のみを用紙と印刷部の背
景濃度と分離することにより、印刷領域の折り目および
しわの黒い場合を必ず抽出できることを意味する。

【００３２】また、８００ｎｍ〜１０００ｎｍまでの近
赤外波長を有する光を用いて、印刷物Ｐ１の透過光によ
る画像入力を行なう場合も以下に説明する。有彩色イン
キの分光透過率は、図２（ｂ）の分光反射率と同様に、
可視波長領域の４００ｎｍ〜７００ｎｍまでの特性に関
わらず、８００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外領域の透過
率が用紙の透過率近くまで高くなる。

【００３３】一方、折り目やしわ部で光軸方向に用紙が
折れ曲がるなどの理由で、図２（ｃ）の分光反射率と同
様に、折り目やしわの分光透過率は用紙に比べて数段低
下する。したがって、近赤外波長での反射光で折り目お
よびしわの黒い場合を抽出できると同様に、近赤外波長
での透過光を用いれば、折り目やしわを抽出できる。

【００３４】ここで、反射光を用いた場合で折り目やし
わ部が黒くなったり、白くなったりすることについて説
明する。図３（ａ）に示すように、平面の印刷物に対し
て光源と反射側に折り目やしわが凸状になっている場
合、図３（ａ）の暗部は、光源からの光が照射されない
ため、折り目やしわ部は、明度が他の平面の用紙領域に
比べて低くなり、黒く見える。

【００３５】また、図３（ａ）の明部は、折れまがって
いる印刷面の光源およびセンサに対する角度より、光源
からの照射光の正反射光がセンサ受光面に入射され、他
の平面の用紙領域に比べて明度が大きくなり、白く見え
る。

【００３６】一方、図３（ｂ）に示すように、平面の印
刷物に対して光源と同じ側に折り目やしわが凸状になっ
ている場合、図３（ｂ）の明部は、図３（ａ）の明部と
同様に、正反射光の影響などで他の平面の用紙領域に比
べてセンサの明度が大きくなり、白く見える。また、図
３（ｂ）の暗部は、図３（ａ）の暗部と同様に、センサ
の明度が低くなり、黒く見える。

【００３７】このように反射光を用いた場合、折り目や
しわ部は折れ曲りの向きや角度および照射角度によっ
て、明度が低くなったり、大きくなったり変化するた
め、状況によって異なる。

【００３８】上述したように、反射光を用いた場合で、
折り目およびしわの白い場合、他の平面の用紙領域に比
べて明度が高くなり、その結果、印刷領域の折り目およ
びしわの白部を抽出できる。

【００３９】以上により、８００ｎｍ〜１０００ｎｍの
近赤外波長を有する光を用いて、印刷物Ｐ１の反射光に
よる画像入力、または、透過光による画像入力を行なえ
ば、印刷領域Ｒ１内の折り目およびしわを抽出できる。

【００４０】図４は、第１の実施の形態に係る印刷物の
汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第１の実
施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷物Ｐ１を８００
ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外波長（以下「ＩＲ」と呼
ぶ）光で読取って入力画像を収集し、折り目やしわなど
の汚れが発生し易い印刷領域Ｒ１を含む入力画像に対し
て、エッジ強調処理を施して２値化処理を行ない、折り
目などの汚れ部で特徴的に現われる明度変化が大きい画
素を抽出する。そして、抽出された画素を基に特徴量が
算出され、この特徴量を基に印刷物Ｐ１の汚損度を判別
するものである。

【００４１】すなわち、第１の実施の形態に係る汚損度
判別装置は、印刷領域Ｒ１内に存在する中心線ＳＬ１付
近で発生する汚れを含む印刷物Ｐ１のＩＲ光を用いた反
射光または透過光による画像データを入力し、この入力
した画像データの印刷領域Ｒ１を含む印刷物Ｐ１の特定
領域内の画像データを切出すＩＲ画像入力部１０、ＩＲ
画像入力部１０で切出された特定領域内の画像データに
対してエッジ強調処理を行なうエッジ強調部１１、エッ
ジ強調部１１でエッジ強調された画像データから明度変
化の大きい画素を抽出する２値化処理、および、抽出し
た画素から各特徴量を抽出する特徴量抽出処理を行なう
折り目・しわ抽出部１２、および、折り目・しわ抽出部
１２で抽出した各特徴量に基づき印刷物Ｐ１の汚損度を
判別する判別部１３から構成されている。

【００４２】以下、各部について詳細に説明する。

【００４３】まず、ＩＲ画像入力部１０について説明す
る。ＩＲ画像入力部１０は、長手方向に搬送された印刷
物Ｐ１を位置センサで検知した時点から所定の期間遅延
後、印刷物Ｐ１の印刷領域Ｒ１のＩＲ光情報をＣＣＤ形
センサで読取る。そして、こセンサで読取ったＩＲ画像
は、Ａ／Ｄ変換されてデジタル画像データとして画像メ
モリに格納される。格納された画像データに対して印刷
領域Ｒ１を含む特定領域を設定することにより、エッジ
強調部１１以降の処理が行なわれる。

【００４４】図５は、ＩＲ画像入力部１０の透過光を用
いた光学系および反射光を用いた光学系の配置を示すも
のである。まず、透過光を用いた光学系の場合、図５
（ａ）に示すように、印刷物Ｐ１の搬送路上に位置セン
サ１が配設され、この位置センサ１から搬送路上に所定
の距離離れた搬送方向に直交なラインまたはエリアを光
照射するように、光源２が搬送面に対して垂直な位置に
配置されている。

【００４５】光源２はＩＲ光を含む光源であり、光源２
より照射された光による印刷物Ｐ１の透過光が、光源２
と印刷面と反対側に配置されているＩＲフィルタ３を通
過するにより、ＩＲ光情報のみが通過する。このＩＲ光
情報を、レンズ４を介してＣＣＤ形センサ５の受光面上
に結像させる。

【００４６】なお、ＣＣＤ形センサ５は、１次元ライン
センサまたは２次元センサであるが、１次元ラインセン
サの場合、搬送面上の搬送方向に対して直交する方向に
配設される。

【００４７】一方、反射光を用いた光学系の場合、図５
（ａ）の透過光を用いた場合とは、光源２の配設位置の
みが異なる。すなわち、図５（ｂ）に示すように、ＩＲ
フィルタ３、レンズ４、および、ＣＣＤ形センサ５が配
置されている搬送面に対して同じ側に光源２が配設され
ている。

【００４８】この場合、搬送面に対して斜め方向から光
源２によって光が照射され、その照射光による印刷物Ｐ
１の反射光がＩＲフィルタ３およびレンズ４を介してＣ
ＣＤ形センサ５の受光面上に結像する。

【００４９】次に、画像入力のタイミングについて図６
を用いて説明する。図６に示すように、搬送中の印刷物
Ｐ１が位置センサ１を通過した時点で、この位置センサ
１が印刷物Ｐ１による遮光を検知し、検知された時点か
ら搬送クロックのカウントを開始する。そこで、ＣＣＤ
形センサ５が１次元ラインセンサの場合、搬送クロック
のカウント値が所定値に達した第１の遅延期間後から、
１次元ラインセンサ搬送方向有効期間信号が無効から有
効に変化し、印刷物Ｐ１による遮光期間よりも長い期間
有効を保持した後、無効に変化する。

【００５０】この１次元ラインセンサ搬送方向有効期間
信号を印刷物Ｐ１による遮光期間よりも長くすること
で、印刷物Ｐ１の全面を必ず含む画像データが得られ
る。なお、第１の遅延期間は、位置センサ１と１次元ラ
インセンサの読取位置との距離、および、搬送速度に基
づいてあらかじめ設定されている。

【００５１】また、ＣＣＤ形センサ５が２次元センサの
場合、搬送クロックのカウント値が所定値に達した第２
の遅延期間後から、２次元センサのシャッタ有効期間を
所定の期間有効にし、このシャッタ有効期間の間に２次
元センサによる撮像を実行する。

【００５２】なお、第２の遅延期間は、第１の遅延期間
と同様に、あらかじめ設定されている。また、シャッタ
有効期間の制御により、搬送された印刷物Ｐ１の画像を
２次元センサにより入力する場合を説明したが、これに
限らず、光源の点灯時間を制御して、搬送された印刷物
Ｐ１の画像を２次元センサにより入力することもでき
る。

【００５３】図７は、入力された画像から印刷領域Ｒ１
を含む特定領域を切出す例を示している。図７（ａ）に
示すように、印刷物Ｐ１にスキューがない場合、およ
び、図７（ｂ）に示すように、印刷物Ｐ１にスキューが
ある場合に関わらず、印刷物Ｐ１の入力画像の長手方向
中心位置の上下方向から中心方向に明度値がある値以上
（または以下）に変化する位置をそれぞれ検出すること
で、領域の大きさが固定な切出し領域が設定される。

【００５４】次に、エッジ強調部１１について説明す
る。エッジ強調部１１は、図８（ａ）に示すような３×
３画素近傍の重み付け演算により横方向差分を求めると
ともに、図８（ｂ）に示すような３×３画素近傍の重み
付け演算により縦方向差分を求める。これらの縦および
横方向の差分処理により、反射光を用いた画像入力時の
明度が用紙部および印刷部の明度よりも低いか大きい折
り目、しわ部が強調される。同様に、透過光を用いた画
像入力時の明度が用紙部および印刷部の明度よりも低い
折り目、しわ部が強調される。

【００５５】次に、折り目・しわ抽出部１２について説
明する。エッジ強調部１１で得られた横および縦方向の
差分画像に対して、適当な閾値を設定して、それぞれ２
値化処理を行ない、折り目、しわで特徴的に現れる差分
値の大きな画素を横および縦方向それぞれに抽出する。

【００５６】その後、横および縦方向それぞれに対し
て、抽出された画素数および抽出された入力画像におけ
る平均明度を計測する。また、横方向差分で抽出された
画素に対して平均からの分散を求める。すなわち、抽出
されたｎ個の画素をｘ（ｉｋ、ｊｋ）［ｋ＝０，１，
…，ｎ］とし、下記式（１）を求める。

【００５７】

【数１】

【００５８】このようにして得られた各特徴量を判別部
１３に出力する。

【００５９】次に、判別部１３について説明する。判別
部１３は、折り目・しわ抽出部１２で抽出された各特徴
量データを総合して、印刷物Ｐ１の汚損度を判別する。
この判別を行なう基準については後述する。

【００６０】次に、第１の実施の形態に係る汚損度判別
装置の具体的な構成例について図９を用いて説明する。

【００６１】図９に示すように、ＣＰＵ（セントラル・
プロセッシング・ユニット）３１、メモリ３２、表示部
３３、画像メモリ制御部３４、および、画像データＩ／
Ｆ回路３５がそれぞれバス３６に接続される構成となっ
ている。

【００６２】まず、ＩＲ画像入力部１０によって入力さ
れた印刷物Ｐ１のＩＲ画像データは、位置センサ１から
の検知信号に基づき、タイミング制御回路３７で制御さ
れたタイミングにて、画像メモリ制御部３４に入力され
る。

【００６３】ここで、光源２、ＩＲフィルタ３、レンズ
４、ＣＣＤ形センサ５からなるＩＲ画像入力部１０、お
よび、位置センサ１、タイミング制御回路３７に基づく
タイミング制御信号は、既に図５および図６で説明して
いる。

【００６４】画像メモリ制御部３４に入力されたＩＲ画
像データは、Ａ／Ｄ変換回路３８にてデジタル画像デー
タに変換されて、制御回路３９で制御されるタイミング
にて画像メモリ４０に格納される。画像メモリ４０に格
納された画像データは、メモリ３２に格納されている印
刷物Ｐ１の汚損度判別処理までの処理手順のプログラム
の内容にしたがって、ＣＰＵ３１の制御下にて画像処理
が行なわれる。ＣＰＵ３１にて判別処理が行なわれた判
別結果が表示部３３にて表示される。

【００６５】バス３６は、画像メモリ４０に格納された
画像データも高速転送できるようになっており、後述す
る汚損度判別の基準を設定するときに、画像データＩ／
Ｆ回路３５を経由して外部に接続されるハードディスク
のような画像データ記憶装置に各印刷物Ｐ１の画像デー
タを格納できる構成となっている。

【００６６】次に、第１の実施の形態に係る判別処理手
順について、図１０に示すフローチャートを参照して説
明する。

【００６７】まず、ＩＲ画像入力部１０によって印刷物
Ｐ１のＩＲ画像を入力し（Ｓ１）、印刷領域Ｒ１を含む
特定領域を切出す（Ｓ２）。次に、エッジ強調部１１に
て、横方向および縦方向に差分処理を行ない、それぞれ
の差分画像を生成する（Ｓ３，Ｓ４）。

【００６８】次に、折り目・しわ抽出部１２にて、横方
向および縦方向の各差分画像に対して適当な閾値を設定
して、２値化処理を行なうことにより、２値化画像を生
成し（Ｓ５，Ｓ６）、抽出された折り目やしわで特徴的
に現れる差分値の大きな画素に対して、横方向の抽出画
素を計数し（Ｓ７）、抽出画素の平均明度を計測し（Ｓ
８）、横方向分散の計算を行なう（Ｓ９）。次に、縦方
向の抽出画素を計数し（Ｓ１０）、抽出画素の平均明度
を計測する（Ｓ１１）。

【００６９】次に、判別部１３にて、この計測された各
特徴量データに基づいて汚損度を判別し（Ｓ１２）、そ
の汚損度判別結果を出力する（Ｓ１３）。

【００７０】次に、判別部１３における各特徴量データ
から汚損度を判別する基準および作成について説明す
る。まず、図９で説明した画像データＩ／Ｆ回路３５を
経由して、外部の画像データ蓄積装置に印刷物Ｐ１の１
枚ごとの画像データを蓄積する。このようにして印刷物
Ｐ１のサンプルを収集し、収集したサンプルに対して、
検査の熟練者が評価を行なうことにより、各画像サンプ
ルを綺麗から汚いまで順位付けする。

【００７１】この教師データとなる画像データを一般的
な演算処理装置で一度だけ、図１０のステップＳ２から
Ｓ１１までの各特徴量データ抽出手順と同じ処理を実行
する。次に、各特徴量データから特徴量の結合処理によ
り判別された汚損度と、教師データに備わる熟練者の評
価結果により近い判別結果が出せるように、結合規則を
学習する。

【００７２】結合規則を学習により求める一例として、
線形結合により特徴量を求める方法がある。たとえば、
抽出された特徴量データの数がｎ個で、特徴量をそれぞ
れｆ１，ｆ２，…，ｆｎとしたとき、総合評価Ｙを下記
式（２）のように重みデータａ０，ａ１，…，ａｎを用
いて、重み付けによる線形結合式によって表わす。

【００７３】 Ｙ＝ａ０＋ａ１×ｆ１＋ａ２×ｆ２＋…＋ａｎ×ｆｎ……（２） 次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。

【００７４】前述した第１の実施の形態においては、印
刷物Ｐ１の印刷領域Ｒ１が有彩色インキで印刷されてい
た場合であったが、有彩色インキ以外の例えばカーボン
を含むインキも含まれていた場合、第１の実施の形態の
構成では、折り目・しわ抽出部１２の２値化処理による
折り目・しわで特徴的に現れる差分値の大きな画素のみ
を抽出できない。

【００７５】このように、第１の実施の形態では判別で
きない印刷物の汚れの例を図１１（ａ）に示す。図１１
（ａ）に示す印刷物Ｐ２は、印刷領域と無印刷領域から
なり、印刷領域Ｒ２は印刷物Ｐ２の長手方向の中心線Ｓ
Ｌ２を含んでいる図柄などの印刷パターンからなる。印
刷物Ｐ１の中心線ＳＬ１と同様に、この長手方向の中心
線ＳＬ２の付近に、折り目やしわなどの汚れが発生し易
いものとする。

【００７６】印刷領域Ｒ２に印刷されているインキは、
有彩色インキの他に有彩色インキ以外のインキ、たとえ
ば、カーボンを含む黒インキも含まれている。ここで、
カーボンを含む黒インキ、および、有彩色インキと黒イ
ンキとが混合したインキの分光反射率特性の一例を図１
２に示す。カーボンを含む黒インキの場合、可視波長領
域４００ｎｍ〜７００ｎｍの反射率と、近赤外波長領域
８００ｎｍ〜１０００ｎｍの反射率がほとんど変化しな
い。

【００７７】また、有彩色インキにカーボンを含む黒イ
ンキなどを混合して印刷した場合、近赤外波長領域８０
０ｎｍ〜１０００ｎｍでの反射率の上昇が、有彩色イン
キのみの反射率よりも低下する。そのため、印刷領域Ｒ
２において有彩色インキの他のインキの混合具合、およ
び、それらのインキ濃度で、印刷領域の近赤外波長８０
０ｎｍ〜１０００ｎｍでの反射率が異なる。

【００７８】このような印刷領域Ｒ２を持つ印刷物Ｐ２
に対して、前述した第１の実施の形態で説明したエッジ
強調処理から適当な閾値で２値化処理を行ない、折り目
・しわで特徴的に現れる差分値の大きな画素のみを抽出
しようとしても、図１１（ｂ）に示すように、有彩色イ
ンキ以外の他のインキが含まれる印刷個所にノイズとな
る画素が発生する。これらのノイズとなる画素の出現
で、第１の実施の形態で説明した折り目・しわ抽出処理
は適用できなくなる。

【００７９】しかしながら、折り目で特徴的に現れる差
分値の大きな画素は、直線上に連なっている。この特徴
を利用することにより、印刷インキ部がノイズとなって
現われる２値化画像から、直線を検出することで、折り
目の抽出が実現できる。

【００８０】以上のことから、以下に説明する第２の実
施の形態によれば、第１の実施の形態で判別できなかっ
た印刷物Ｐ２の汚損度を判別できる。

【００８１】図１３は、第２の実施の形態に係る印刷物
の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第２の
実施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷領域Ｒ２内に
存在する中心線ＳＬ２付近で発生する汚れを含む印刷物
Ｐ２のＩＲ光を用いた反射光または透過光による画像デ
ータを入力し、この入力した画像データの印刷領域Ｒ２
を含む印刷物Ｐ２の特定領域内の画像データを切出すＩ
Ｒ画像入力部１０、ＩＲ画像入力部１０で切出された特
定領域内の画像データに対してエッジ強調処理を行なう
エッジ強調部１１、エッジ強調部１１でエッジ強調され
た画像データから明度変化の大きい画素を抽出する２値
化処理、および、角度と距離を２つのパラメータとする
テーブルに明度変化の大きい画素を投票するエッジ投票
部１４、エッジ投票部１４で投票された計数値の最大値
から角度と距離が検出された直線情報に基づき、折り目
として抽出された画素から各特徴量を計測する直線抽出
部１５、および、直線抽出部１５で抽出された各特徴量
に基づき印刷物Ｐ２の汚損度を判別する判別部１３から
構成されている。

【００８２】第２の実施の形態に係る汚損度判別装置
は、前述した第１の実施の形態に係る汚損度判別装置と
は以下の点で異なる。すなわち、エッジ強調部１１にお
いて、第１の実施の形態では横方向および縦方向の差分
画像を生成していたのに対して、第２の実施の形態では
横方向の差分画像のみを生成している。また、第１の実
施の形態における折り目・しわ抽出部１２は、第２の実
施の形態ではエッジ投票部１４と直線抽出部１５に変更
されている。

【００８３】以下、エッジ投票部１４および直線抽出部
１５について説明するが、投票する空間によって２種類
の処理方法がある。そこで、まず、ハフ変換を用いた処
理の場合のエッジ投票部１４および直線抽出部１５につ
いて説明する。

【００８４】エッジ投票部１４において、まず、エッジ
強調部１１で得られた横方向の差分画像に対して、適当
な閾値を設定して２値化処理を行ない、折り目・しわで
特徴的に現われる差分値の大きな画素を抽出する。その
とき、印刷インキ部がノイズとなって一緒に抽出され
る。

【００８５】それ以降のエッジ投票部１４および直線抽
出部１５の処理手順は、図１４のフローチャートに示
す。すなわち、まず、エッジ投票部１４において、得ら
れた２値化画像に対して、公知の処理であるハフ変換を
行ない、ノイズを含む抽出画素を距離ρ、角度θをパラ
メータとするハフ平面に投票する（Ｓ２１）。すなわ
ち、ノイズを含む抽出されたｎ個の画素を（ｘｋ、ｙ
ｋ）［ｋ＝１，…，ｎ］とすると、下記式（３）に基づ
き各画素がハフ平面上に変換・計数される。

【００８６】 ρ＝ｘｋ×ＣＯＳθ＋ｙｋ×ＳＩＮθ……（３） ここで、ρ，θはある間隔で分割され、ハフ平面（ρ，
θ）は升目状に区切られている。このハフ平面（ρ，
θ）上で升目の計数値最大のものを求めれば、それによ
って上記式（３）で決まる直線が１つ定まる。

【００８７】次に、直線抽出部１５において、以下に説
明する処理手順が行なわれる。まず、得られたハフ平面
（ρ，θ）上に投票された計数値データに対して、適当
な閾値を設定して２値化処理を行ない、直線パラメータ
を抽出する（Ｓ２２）。次に、抽出された直線パラメー
タから決まるそれぞれの直線上の画素のうち、既に２値
化処理で抽出された画素のみを折り目画素とみなして、
２値化画像の抽出画素からノイズを削除する（Ｓ２
３）。次に、抽出された直線上の画素に対して、抽出画
素数を計測し（Ｓ２４）、抽出画素の平均の明度を計測
する（Ｓ２５）。

【００８８】このように、直線上の画素のみを抽出する
ことにより、背景ノイズの影響を最大限抑えることがで
き、その結果、各特徴量データの計測値の精度が向上す
る。

【００８９】次に、画像平面上で各角度方向に射影する
処理方法を用いた場合のエッジ投票部１４および直線抽
出部１５について説明する。

【００９０】エッジ投票部１４において、既にハフ変換
処理で説明したように、エッジ強調部１１で得られた横
方向の差分画像に対して、適当な閾値を設定して２値化
処理を行ない、折り目・しわで特徴的に差分値の大きな
画素を抽出する。そのとき、印刷インキ部がノイズとな
って一緒に抽出される。

【００９１】それ以降のエッジ投票部１４および直線抽
出部１５の処理手順は、図１５のフローチャートに示
す。すなわち、まず、エッジ投票部１４は、ステップＳ
３１〜ステップＳ３４までの処理を行なう。すなわち、
中心線ＳＬ２に対する角度を−θｃ〜＋θｃまでΔθご
とに変化するとして、まず、θの初期値に−θｃをセッ
トし（Ｓ３１）、切出された領域におけるノイズを含む
抽出された画素に対するθ方向の累積を行なう（Ｓ３
２）。次に、θをΔθだけ増分し（Ｓ３３）、θが＋θ
ｃよりも大きくなるか比較し（Ｓ３４）、θが＋θｃを
超えるまでΔθだけ増分した各θ方向の１次元累積デー
タが算出される。

【００９２】次に、直線抽出部１５にて、得られた各θ
方向の１次元累積データの各ピーク値を算出し、その中
で最大累積ピークを与えるθｍを求める（Ｓ３５）。そ
して、θｍ方向の１次元累積データの最大累積ピーク位
置から±ｋ画素の範囲で、適当な累積データ値以上の範
囲を検出し、検出された範囲以外の抽出画素をノイズと
みなして削除する（Ｓ３６）。その後、ハフ変換処理に
おけるステップＳ２４，Ｓ２５と同様な処理手順にて、
抽出画素数を計測し（Ｓ３７）、抽出画素の平均の明度
を計測する（Ｓ３８）。

【００９３】次に、第２の実施の形態に係る判別処理手
順について、図１６に示すフローチャートを参照して説
明する。

【００９４】まず、ＩＲ画像入力部１０によって印刷物
Ｐ２のＩＲ画像を入力し（Ｓ４１）、印刷領域Ｒ２を含
む特定領域を切出す（Ｓ４２）。次に、エッジ強調部１
１にて、横方向に差分処理を行ない、その差分画像を生
成する（Ｓ４３）。

【００９５】次に、エッジ投票部１４にて、横方向の差
分画像に対して適当な閾値を設定して２値化処理を行な
い（Ｓ４４）、エッジ投票部１４および直線抽出部１５
にて直線領域を検出し、直線上の抽出された折り目で特
徴的に現れる差分値の大きな画素に対して、抽出画素数
および抽出した平均明度を計測し（Ｓ４５）、判別部１
３にて、計測された各特徴量データに基づいて汚損度を
判別し（Ｓ４６）、その汚損度判別結果を出力する（Ｓ
４７）。

【００９６】なお、ステップＳ４５の処理は、図１４ま
たは図１５を用いて既に説明したハフ変換処理、また
は、画像平面上の射影処理のどちらかで実行される。

【００９７】次に、第２の実施の形態に係る汚損度判別
装置の具体的な構成例については、図９を用いて前述し
た第１の実施の形態の構成と同一のもので実現できる。
そのとき、メモリ３２に格納されているプログラムの内
容は、図１６に示した処理手順の内容に変更される。

【００９８】次に、本発明の第３の実施の形態について
説明する。

【００９９】前述した第２の実施の形態においては、印
刷物Ｐ２の印刷領域Ｒ２の折り目を抽出して汚損度を判
別することについて説明した。しかしながら、たとえ
ば、図１７に示すように、折り目上に欠けや穴が生じて
いるとき、以下に説明する理由で折り目のみを抽出する
ことは困難となる。

【０１００】第２の実施の形態で説明したエッジ強調部
１１における横方向の差分処理を行なうことは、横方向
に対して明度が低くなっている変化点のみならず、明度
が大きくなっている変化点をも強調処理してしまう。そ
のため、ＩＲ光の反射光による画像入力とは異なり、Ｉ
Ｒ光の透過光による画像入力では、常に折り目部は明度
が低くなっているにも関わらず、明度が大きくなる折り
目上の穴や欠けを折り目と同じように強調処理し、適当
な閾値で２値化処理することにより汚れを抽出したと
き、折り目と、穴や欠けとが区別できなくなる。

【０１０１】そこで、第３の実施の形態においては、Ｉ
Ｒ光の透過光による画像入力では、常に折り目部は明度
が低くなっている特徴を利用して、横方向に対して明度
が低くなっている変化画素のみを検出できるように、エ
ッジ強調部１１の代わりに、入力画像に対して横方向に
最大値フィルタ処理を行なって得られた最大値画像から
入力画像を差分し、適当な閾値で２値化処理を行なうこ
とにより、折り目部のみを抽出できる。また、穴や欠け
を別に抽出処理することにより、折り目と、穴や欠けに
よる各特徴量データとを正確に算出し、汚損度判別処理
の汚損度の判別結果の精度の向上が期待できる。

【０１０２】図１８は、第３の実施の形態に係る印刷物
の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第３の
実施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷領域Ｒ２内に
存在する中心線ＳＬ２付近で発生する汚れを含む印刷物
Ｐ２のＩＲ光を用いた透過光による画像データを入力
し、この入力した画像データの印刷領域Ｒ２を含む印刷
物Ｐ２の特定領域内の画像データを切出すＩＲ画像入力
部１０、ＩＲ画像入力部１０で切出された特定領域内の
画像データに対して最大値フィルタ処理および最小値フ
ィルタ処理を行なう最大値・最小値フィルタ部１６、最
大値・最小値フィルタ部１６で最大値フィルタ処理およ
び最小値フィルタ処理された画像データから入力画像を
差分する差分画像生成部１７、差分画像生成部１７から
出力された画像データから明度変化の低い画素を抽出す
る２値化処理、および、角度と距離を２つのパラメータ
とするテーブルに明度変化の大きい画素を投票するエッ
ジ投票部１４、エッジ投票部１４で投票された計数値の
最大値から角度と距離が検出された直線情報に基づき、
折り目として抽出された画素から各特徴量を計測する直
線抽出部１５、ＩＲ画像入力部１０で切出された特定領
域内の画像データに対して穴や欠けを抽出し、各特徴量
を算出する穴・欠け抽出部１８、および、直線抽出部１
５および穴・欠け抽出部１８で抽出された各特徴量に基
づき印刷物Ｐ２の汚損度を判別する判別部１３から構成
されている。

【０１０３】第３の実施の形態に係る汚損度判別装置
は、前述した第２の実施の形態に係る汚損度判別装置と
は以下の点で異なる。すなわち、ＩＲ画像入力部１０
は、図１３のＩＲ画像入力部１０とは同じ構成である
が、図５（ａ）に示すようなＩＲ光の透過光による画像
入力のみの構成である点が異なる。また、エッジ投票部
１４および直線抽出部１５は、図１３のエッジ投票部１
４および直線抽出部１５とは同じ構成であるが、判別部
１３は、図１３の判別部１３に比べて、穴・欠けを抽出
した各特徴量データが入力される点が異なる。ただし、
第１の実施の形態で説明したように、各特徴量データか
ら判別基準を新たに設定することにより、人間の感覚に
近づいた判別結果を出力できる。

【０１０４】以下、最大値・最小値フィルタ部１６、差
分画像生成部１７、および、穴・欠け抽出部１８の構成
について説明する。

【０１０５】まず、最大値・最小値フィルタ部１６につ
いて説明する。最大値・最小値フィルタ部１６は、横方
向５画素×縦方向１画素近傍で、入力画像の濃淡値の最
大値に置き換える演算を行なった後、得られた最大値フ
ィルタ演算結果に対して濃淡値の最小値に置き換える演
算を行なう。この最大値・最小値フィルタ演算を行なう
ことにより、たとえば、横方向の４画素以内の幅で明度
が低下しているエッジ領域は、隣りの明度の大きな値に
置き換えられ、エッジが消失する。一方、横方向に対し
て、明度が大きくなっているエッジ画素の最大明度値
は、そのまま保存される。

【０１０６】次に、差分画像生成部１７について説明す
る。差分画像生成部１７は、最大値・最小値フィルタ部
１６で得られた最大値・最小値フィルタ画像データとＩ
Ｒ画像入力部１０で入力された画像データとの差分をと
る。すなわち、入力画像をｆ（ｉ，ｊ）、最大値・最小
値フィルタ演算をｍｉｎ｛ｍａｘ（ｆ（ｉ，ｊ））｝と
表わすと、下記式（４）で表わされる差分値ｇ（ｉ，
ｊ）が生成される。

【０１０７】 ｇ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ｛ｍａｘ（ｆ（ｉ，ｊ））｝−ｆ（ｉ，ｊ） ……（４） ここで、ｉ，ｊは切出された領域の各画素の位置を示す
インデックスここで、具体的に、図１９（ａ）に示す１
次元データの場合を例に、これらの演算適用結果を図１
９（ｂ）〜（ｄ）に示す。図１９（ａ）に示す１次元デ
ータに対して５×１の最大値フィルタ演算を行なったの
が図１９（ｂ）であり、この演算結果に対して最小値フ
ィルタ演算を行なったのが図１９（ｃ）である。

【０１０８】この演算により、図１９（ａ）に示す４画
素以内の幅で明度が低下しているＡとＢのエッジ領域が
消失し、５画素の幅のエッジ領域Ｃはそのまま保存され
る。

【０１０９】この最大値・最小値フィルタ演算データか
ら、演算前のデータを差分した結果が図１９（ｄ）とな
り、エッジ領域ＡとＢのみが抽出される。

【０１１０】このような最大値・最小値フィルタ部１６
と差分画像生成部１７の演算結果により、横方向に対し
て明度が低下しているエッジ領域は、ｇ（ｉ，ｊ）＞０
の値をとり、一方、横方向に対して明度が大きくなって
いるエッジ領域はｇ（ｉ，ｊ）＝０の値をとる。この結
果により、エッジ投票部１４において、適当な正の値を
とる閾値を設定すれば、折り目のエッジ画素を抽出でき
る。一方、穴・欠けのエッジ画素は抽出されないことに
なる。

【０１１１】次に、穴・欠け抽出部１８について説明す
る。ＩＲ光の透過光による画像入力の場合、穴・欠け部
の明度値は光源からの照射光が直接ＣＣＤ形センサに受
光されることになるため、印刷物の用紙のような明度が
大きい値よりも、さらに大きな値をとる。たとえば、Ａ
／Ｄ変換器が８ビットの場合で、用紙部の明度値が１２
８（＝８０ｈ）である場合、穴・欠け部は２５５（＝Ｆ
Ｆｈ）のようにはりついた値をとる。そこで、ＩＲ光の
透過光による画像入力から切出された領域に対して、
「２５５」の値をとるような画素値を見つければ、容易
に穴・欠けの画素を抽出できる。このようにして抽出し
た穴・欠け画素の数を測定して出力する。

【０１１２】次に、第３の実施の形態に係る判別処理手
順について、図２０に示すフローチャートを参照して説
明する。

【０１１３】まず、ＩＲ画像入力部１０によって印刷物
Ｐ２のＩＲ画像を入力し（Ｓ５１）、印刷領域Ｒ２を含
む特定領域を切出す（Ｓ５２）。次に、最大値・最小値
フィルタ部１６にて、横方向に最大値・最小値フィルタ
処理を行ない、最大値・最小値フィルタ画像を作成する
（Ｓ５３）。そして、差分画像生成部１７にて、最大値
・最小値フィルタ画像データから、入力画像を減算した
差分画像を作成する（Ｓ５４）。

【０１１４】次に、エッジ投票部１４にて、横方向の差
分画像に対して適当な閾値を設定して２値化処理を行な
い（Ｓ５５）、エッジ投票部１４および直線抽出部１５
にて、直線領域を検出し、直線上の抽出された折り目で
特徴的に現われる差分値の大きな画素に対して、抽出画
素数および抽出した平均明度を計測する（Ｓ５６）。

【０１１５】また、穴・欠け抽出部１８にて、穴・欠け
の画素数を計測する（Ｓ５７）。そして、判別部１３に
て、計測された各特徴量データに基づいて汚損度を判別
し（Ｓ５８）、その汚損度判別結果を出力する（Ｓ５
９）。

【０１１６】次に、第３の実施の形態に係る汚損度判別
装置の具体的な構成例については、図９を用いて前述し
た第１の実施の形態の構成と同一のもので実現できる。
そのとき、メモリ３２に格納されているプログラムの内
容は、図２０に示した処理手順の内容に変更される。

【０１１７】次に、本発明の第４の実施の形態について
説明する。

【０１１８】前述した第２の実施の形態において、印刷
物Ｐ２の印刷領域Ｒ２が有彩色インキ以外の例えばカー
ボンを含むインキも含まれている場合においても、折り
目を抽出できることを説明した。

【０１１９】しかしながら、印刷領域Ｒ２に図柄パター
ンのみならず、たとえば、長手方向の中心線ＳＬ２上に
文字の縦線が重なった場合、この長手方向の中心線ＳＬ
２の付近に発生しやすい折り目の抽出精度が低下する。

【０１２０】このように、第２の実施の形態で判別精度
を低下させる印刷物の汚れの例を図２１（ａ）に示す。
図２１（ａ）に示す印刷物Ｐ３は、印刷領域と無印刷領
域からなり、印刷領域Ｒ３は印刷物Ｐ３の長手方向の中
心線ＳＬ３を含んでいる図柄などの印刷パターンと、黒
インキで印刷された文字列ＳＴＲ１，２からなる。この
黒インキの反射率は、折り目部の反射率とほぼ同程度で
ある。印刷物Ｐ１の中心線ＳＬ１と同様に、この長手方
向の中心線ＳＬ３の付近は、折り目やしわなどの汚れが
発生し易いものとする。

【０１２１】第２の実施の形態で説明したように、印刷
領域Ｒ３の図柄などの印刷パターンは、２値化処理した
ときノイズとなって現われる。さらに、印刷物Ｐ３の場
合、文字列ＳＴＲ１，ＳＴＲ２の文字「Ｎ」および文字
「Ｈ」の各縦線が、それぞれ中心線ＳＬ３と一致してい
るため、２値化処理したときに、図２１（ｂ）に示すよ
うに、折り目のみならず、縦線も一緒に抽出されてしま
う。そのため、折り目が無い場合、文字の縦線の影響を
受けて直線が存在すると誤判別することになる。

【０１２２】そこで、第４の実施の形態では、あらかじ
め印刷物Ｐ３の印刷領域Ｒ３内の文字列が印刷される領
域が定まっている場合、図２１（ｃ）に示すように、文
字列の領域を処理領域から除外して処理を行なうことに
より、折り目の直線抽出処理の精度を向上させ、その結
果、汚損度の誤判別を防ぐことができる。

【０１２３】図２２は、第４の実施の形態に係る印刷物
の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第４の
実施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷領域Ｒ３内に
存在する中心線ＳＬ３付近で発生する汚れを含む印刷物
Ｐ３のＩＲ光を用いた反射光または透過光による画像デ
ータを入力し、この入力した画像データの印刷領域Ｒ３
を含む印刷物Ｐ３の特定領域内の画像データを切出すＩ
Ｒ画像入力部１０、ＩＲ画像入力部１０で切出された特
定領域内の画像データに対して印刷物の位置および傾き
を正確に検出し、それらの情報に基づいてあらかじめ設
定された文字列領域を処理対象外とするマスク領域を設
定するマスク領域設定部１９、マスク領域設定部１９で
切出された領域に対してエッジ強調処理を行なうエッジ
強調部１１、エッジ強調部１１でエッジ強調された画像
データから明度変化の大きい画素を抽出する２値化処
理、および、角度と距離を２つのパラメータとするテー
ブルに明度変化の大きい画素を投票するエッジ投票部１
４、エッジ投票部１４で投票された計数値の最大値から
角度と距離が検出された直線情報に基づき、折り目とし
て抽出された画素から各特徴量を計測する直線抽出部１
５、および、直線抽出部１５で抽出された各特徴量に基
づき印刷物Ｐ３の汚損度を判別する判別部１３から構成
されている。

【０１２４】第４の実施の形態に係る汚損度判別装置
は、前述した第２の実施の形態に係る汚損度判別装置と
は、マスク領域設定部１９が加わっている点を除けば、
同じ構成である。

【０１２５】以下、マスク領域設定部１９について説明
する。ＩＲ画像入力部１０で切出された処理領域は、図
８（ｂ）に示すように、印刷物Ｐ１のときと同様に、印
刷物Ｐ３の搬送時の傾きを検出しないで、あらかじめ定
められた所定の領域に設定されていた場合、印刷物の傾
きや位置ずれの影響で文字列領域を正確にマスクできな
いことが生じる。文字列を処理対象外とするマスク領域
の位置決めを正確に設定するため、印刷物Ｐ３の画像入
力時の正確な位置を検出し、その情報に基づきマスク領
域を設定する必要がある。この処理は、図２３のフロー
チャートに示す処理手順にしたがって行なわれる。

【０１２６】まず、印刷物Ｐ３の全面画像を必ず含むよ
うに入力された画像全面に対して、２値化処理を行なう
（Ｓ６１）。次に、横方向および縦方向の２値化画像の
端から順次画素値変化点を探索することにより、印刷物
Ｐ３の各辺の２点の位置を検出する（Ｓ６２）。次に、
印刷物Ｐ３の４辺の直線位置を決定して、各直線の交点
を算出する。次に、先のステップで算出された左上端位
置情報および長手および短手の傾きに基づいて、あらか
じめ設定されている印刷物Ｐ３の傾きがないときの端
（たとえば、左上端）からのマスク領域の位置情報か
ら、マスク領域の位置を算出する（Ｓ６３）。

【０１２７】次に、第４の実施の形態に係る判別処理手
順について、図２４に示すフローチャートを参照して説
明する。

【０１２８】まず、ＩＲ画像入力部１０によって印刷物
Ｐ２のＩＲ画像を入力し（Ｓ７１）、印刷領域Ｒ２を含
む特定領域を切出すとともに、マスク領域設定部１９に
てマスク領域を設定する（Ｓ７２）。次に、エッジ強調
部１１にて、横方向に差分処理を行ない、その差分画像
を生成する（Ｓ７３）。

【０１２９】次に、エッジ投票部１４にて、横方向の差
分画像に対して適当な閾値を設定して２値化処理を行な
い（Ｓ７４）、エッジ投票部１４および直線抽出部１５
にて直線領域を検出し、直線上の抽出された折り目で特
徴的に現われる差分値の大きな画素に対して、抽出画素
数および抽出した平均明度を計測し（Ｓ７５）、判別部
１３にて、計測された各特徴量データに基づいて汚損度
を判別し（Ｓ７６）、その汚損度判別結果を出力する
（Ｓ７７）。

【０１３０】次に、第４の実施の形態に係る汚損度判別
装置の具体的な構成例については、図９を用いて前述し
た第１の実施の形態の構成と同一のもので実現できる。
そのとき、メモリ３２に格納されているプログラムの内
容は、図２４に示した処理手順の内容に変更される。

【０１３１】次に、本発明の第５の実施の形態について
説明する。

【０１３２】第５の実施の形態に係る判別対象となる汚
れを有する印刷物の例を図２５（ａ）に示す。図２５
（ａ）に示す印刷物Ｐ４は、縁に切れが存在しているこ
とを示している。このような平面の印刷物Ｐ４から切れ
が発生すると、図２６（ａ）および（ｂ）に示すよう
に、切れで分断された２つの局所領域のうち、どちらか
一方は印刷平面内と異なる位置（上方向または下方向）
に存在する。ここで、通常の透過光による画像入力の場
合、印刷平面に対して垂直に光源を配置し、その印刷平
面に対して反対側にＣＣＤ形センサを配設し、画像を入
力する。

【０１３３】このようにして、切れの画像入力を行なっ
た場合、穴や欠けのように、光源からの照射光を直接Ｃ
ＣＤ形センサに受光する場合が必ず得られる保証はな
い。すなわち、光源とＣＣＤ形センサとの光軸が印刷平
面に対する角度により、印刷平面内で切れ部の位置ずれ
が無いか重なって見える場合、折り目と同じように、明
度が低くなる変化として検出される。また、ある角度に
おいて、光源からの直接光をＣＣＤ形センサで受光でき
ても、図２６（ａ）と（ｂ）の両方の場合をＣＣＤ形セ
ンサに直接光として受光させることはできない。

【０１３４】そこで、切れを折り目やしわと区別するた
めには、１つの画像入力手段ではなく、最低、２つの画
像入力手段を用いることにより、切れを確実に折り目や
しわと区別できる。

【０１３５】図２７は、第５の実施の形態に係る印刷物
の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第５の
実施の形態に係る汚損度判別装置は、搬送平面に対して
９０度以上異なる２つの入力系で、印刷物Ｐ４の中心線
ＳＬ４付近で発生する汚れを含む印刷物Ｐ４の透過光に
よる画像データをそれぞれ入力し、この入力した各画像
データの印刷物Ｐ３の特定領域内の画像データを切出す
透過画像入力部２０ａ，２０ｂ、透過画像入力部２０
ａ，２０ｂで切出された各特定領域内の画像データに対
して、切れ領域を抽出して画素数を計測する切れ抽出部
２１ａ，２１ｂ、切れ抽出部２１ａ，２１ｂで計測され
た各画素数に基づき印刷物Ｐ４の汚損度を判別する判別
部１３から構成されている。

【０１３６】透過画像入力部２０ａ，２０ｂについて説
明する。これらの透過画像入力部２０ａ，２０ｂは、前
述した第１の実施の形態で説明した透過光を用いたＩＲ
画像入力部１０（図５（ａ）の構成）と、ＩＲフィルタ
３が無い点を除けば同じ構成である。

【０１３７】図２８は、透過画像入力部２０ａ，２０ｂ
の光学的配置を示している。図２６（ａ）および（ｂ）
に示す印刷平面の上下に位置ずれしている切れを検出す
るには、印刷平面に対して±θ（０＜θ＜９０度）の光
軸角度を持つ２つの入力系を、図２８（ａ）または
（ｂ）のように配設すればよい。切れの検出精度を向上
するには、θが「０」に近い程、切れによる物理的位置
ずれが広がり、検出しやすくなる。

【０１３８】すなわち、図２８（ａ）は、第１の光源２
ａを印刷物Ｐ４の上面側に配設するとともに、これと対
応する印刷物Ｐ４の下面側に第１のレンズ４ａおよび第
１のＣＣＤ形センサ５ａを配設し、また、第２の光源２
ｂを印刷物Ｐ４の下面側に配設するとともに、これと対
応する印刷物Ｐ４の上面側に第２のレンズ４ｂおよび第
２のＣＣＤ形センサ５ｂを配設して構成される。

【０１３９】図２８（ｂ）は、第１、第２の光源２ａ，
２ｂを印刷物Ｐ４の上面側にそれぞれ配設するととも
に、これらと対応する印刷物Ｐ４の下面側に第１、第２
のレンズ４ａ，４ｂ、および、第１、第２のＣＣＤ形セ
ンサ５ａ，５ｂをそれぞれ配設して構成される。

【０１４０】次に、切れ抽出部２１ａ，２１ｂについて
説明する。切れ抽出部２１ａ，２１ｂは同じ構成である
ため、切れ抽出部２１ａのみについて説明する。透過画
像入力部２０ａで切出された特定領域内の画像データに
対して、図１８の穴・欠け抽出部１８で説明した処理と
同様な処理を行なう。

【０１４１】すなわち、たとえば、Ａ／Ｄ変換器が８ビ
ットの場合、用紙部の明度値が１２８（＝８０ｈ）とし
て、透過画像入力部２０ａで切れ部が破れ部と同様に直
接光を受光した場合は２５５（＝ＦＦｈ）のようにはり
ついた値をとる。そこで、透過画像入力部２０ａで切出
された特定領域内に対して、「２５５」の値をとるよう
な画素値を見つければ、容易に切れの画素を抽出でき
る。このようにして抽出した切れ画素の数を測定して出
力する。

【０１４２】次に、判別部１３について説明する。判別
部１３は、上記したように計測された各切れ画素数を総
合して、印刷物Ｐ４の汚損度を判別する。この判別を行
なう基準は、前述した第１の実施の形態と同様である。

【０１４３】次に、第５の実施の形態に係る判別処理手
順について、図２９に示すフローチャートを参照して説
明する。

【０１４４】まず、透過画像入力部２０ａ，２０ｂによ
って印刷物Ｐ４の画像を入力し（Ｓ８１，Ｓ８２）、特
定領域を切出す（Ｓ８３，Ｓ８４）。次に、切れ抽出部
２１ａ，２１ｂにて、各入力画像から明度値が極端に大
きな画素値を見つけ、それらの画素数を計数する（Ｓ８
５，Ｓ８６）。次に、判別部１３にて、それらの画素数
を基に汚損度を判別し（Ｓ８７）し、その判別結果を出
力する（Ｓ８８）。

【０１４５】次に、第５の実施の形態に係る汚損度判別
装置の具体的な構成例については、図９で示した第１の
実施の形態の構成に、画像入力部をもう１組追加するこ
とで実現できる。すなわち、図３０に示すように、画像
入力部および画像メモリ制御部を１組づつ追加して、透
過画像入力部２０ａ，２０ｂおよび画像メモリ制御部３
４ａ，３４ｂとすればよい。ただし、ＩＲフィルタは必
ずしも設置されている必要はない。また、メモリ３２に
格納されているプログラムの内容は、図２９に示した処
理手順の内容に変更される。

【０１４６】次に、本発明の第６の実施の形態について
説明する。

【０１４７】前述した第５の実施の形態では、印刷物の
切れを２つの透過画像入力部２０ａ，２０ｂを用いて抽
出した場合について説明したが、この方法以外にも、以
下に説明する第６の実施の形態を用いることにより、切
れを折り目と誤判別せずに抽出できる。

【０１４８】前述した第５の実施の形態で説明したよう
に、切れが発生している切断個所を１つの透過光による
画像入力系のみで画像を入力したとき、切れで切断され
ている２つの領域が一致しているか、または重なってみ
えるときが存在し、そのため縁の折り目、しわと誤判別
することがある。そこで、１つの透過光による画像入力
系のみで切れを判別するためには、１つの透過光による
画像入力系の視野範囲内で、切れで切断されている２つ
の領域の隙間から光源の照射光を直接ＣＣＤ形センサに
受光させることが必要になる。

【０１４９】すなわち、光源とＣＣＤ形センサを結ぶ光
軸の方向と垂直平面上において、切れによる２つの切断
線の距離を遠ざけて、２つの領域に隙間を生じさせるよ
うに搬送させることが必要となる。これは、図３１に示
すように、紙の腰を利用して印刷物を撓ませて、切れの
２つの切断領域に対してそれぞれ反対側に力を加えるこ
とにより実現できる。

【０１５０】図３２は、第６の実施の形態に係る印刷物
の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。なお、
図３３（ａ）は図３２における印刷物搬送系の概略を示
す上面図、図３３（ｂ）は図３２における印刷物搬送系
の斜視図である。

【０１５１】図３２において、印刷物Ｐ４は、図示矢印
方向に搬送された後、搬送ローラ４１，４２から定速で
離れ、円盤４３に突き当たり、上方向に押し出される。
そして、透明な突き当て板４４に印刷物Ｐ４を突き当て
させながら、印刷物Ｐ４の進行方向を図３２において右
上から右下方向に変化させ、搬送ローラ４５，４６に引
き渡す。

【０１５２】このような構成において、円盤４３の円中
心方向上側から、光源２によって透明な突き当て板４４
を通過させて印刷物Ｐ４を照射し、印刷物Ｐ４からの透
過光をレンズ４を介してＣＣＤ形センサ５に受光させ
る。そして、ＣＣＤ形センサ５で得られた透過光による
画像信号を透過画像入力部２０に入力させる。

【０１５３】透過画像入力部２０は、前述した第５の実
施の形態における透過画像入力部２０ａまたは２０ｂと
比較して、光源２、レンズ４、ＣＣＤ形センサ５の光学
系が含まれていないことが異なる。

【０１５４】透過画像入力部２０にて入力された印刷物
Ｐ４の透過画像データをＡ／Ｄ変換回路によりデジタル
データに変換した後、画像メモリに格納し、所定領域を
切出す。その後、切れ抽出部２１にて、切出された処理
領域に対して、切れ領域を抽出して抽出された画素数を
計測し、判別部１３にて、計測された画素数に基づき印
刷物Ｐ４の汚損度を判別する。

【０１５５】なお、切れ抽出部２１および判別部１３
は、前述した第５の実施の形態における切れ抽出部２１
ａおよび判定部１３と同様な構成である。

【０１５６】ここで、画像入力時の印刷物Ｐ４の状態に
ついて説明する。印刷物Ｐ４の汚れを発生しやすい中心
線ＳＬ４が、円盤４３の中心上側付近に達したとき、印
刷物Ｐ４の長手方向両端側は、それぞれ搬送ローラ４
１，４２および搬送ローラ４５，４６に挟まれている。

【０１５７】そのため、円盤４３の中心上側付近の印刷
物Ｐ４は撓んだ状態になり、印刷物Ｐ４の汚れが発生し
やすい中心線ＳＬ４に切れがあった場合、先に説明した
図３０と同じ状態が生じる。その結果、光源２とＣＣＤ
形センサ５とを結ぶ光軸の方向と垂直平面上において切
れによって切断された２つの領域に位置ずれが生じ、第
５の実施の形態と同様に切れの抽出が可能となる。

【０１５８】次に、第６の実施の形態に係る判別処理手
順について、図３４に示すフローチャートを参照して説
明する。

【０１５９】まず、透過画像入力部２０によって印刷物
Ｐ４の画像を入力し（Ｓ９１）、特定領域を切出す（Ｓ
９２）。次に、切れ抽出部２１にて、各入力画像から明
度値が極端に大きな画素値を見つけ、それらの画素数を
計数する（Ｓ９３）。次に、判別部１３にて、それらの
画素数を基に汚損度を判別し（Ｓ９４）し、その判別結
果を出力する（Ｓ９５）。

【０１６０】次に、第６の実施の形態に係る汚損度判別
装置の具体的な構成例については、前述した第１の実施
の形態で説明した透過光を用いたＩＲ画像入力部１０
（図５（ａ）の構成）と、ＩＲフィルタ３が無い点を除
けば同じ構成である。

【０１６１】なお、本発明において、「折り目」、「切
れ」、「穴」、「欠け」、「切れ」と呼んでいるもの
は、「折り目」の場合、類似した「曲がり」、「折れ曲
がり」などのように、異なった呼び名のものであっても
本発明の主旨は何等影響を受けない。

【０１６２】また、本発明において、印刷物の長手方向
に搬送された印刷物の長手方向の中心線を含む領域に関
する処理について説明したが、これに限らず、搬送が印
刷物の短手方向の場合も同様であり、また、印刷物の短
手方向の中心線を含む領域や、印刷物の長手方向に対し
て、印刷物を３等分した位置に発生する線を含む領域な
どの処理領域も同様で、本発明の主旨は何等影響を受け
ない。

【０１６３】さらに、前記実施の形態において、図７で
例示した領域は、印刷物の内部でなくとも、折り目や切
れなどを検出することができる領域は、たとえば、図１
（ａ）の中心線ＳＬ１の全てから一定距離内の領域であ
れば、本発明の主旨は何等影響を受けない。

【０１６４】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、従
来では判別できなかった印刷領域の折り目を人間の判別
に近づけて判別できる印刷物の汚損度判別装置を提供で
きる。

【０１６５】また、本発明によれば、従来では区別でき
なかった折り目と切れを判別できる印刷物の汚損度判別
装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態で判別する印刷物およびその
ＩＲ画像の一例を示す図。

【図２】印刷物の印刷領域の分光特性の一例を示す図。

【図３】印刷物の折り目の状態と光源との関係の一例を
示す図。

【図４】第１の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装
置の構成を示すブロック図。

【図５】ＩＲ画像入力部の透過光を用いた光学系および
反射光を用いた光学系の配置例を示す模式図。

【図６】画像入力タイミングの一例を示す図。

【図７】画像メモリ上に取込まれた印刷物の画像イメー
ジの一例を示す図。

【図８】差分処理に用いる横および縦方向のフィルタの
一例を示す図。

【図９】汚損度判別装置の具体的な構成例を示すブロッ
ク図。

【図１０】判別処理手順を説明するためのフローチャー
ト。

【図１１】第２の実施の形態で判別する印刷物およびそ
のＩＲ画像の一例を示す図。

【図１２】印刷物の印刷領域の分光特性の一例を示す
図。

【図１３】第２の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別
装置の構成を示すブロック図。

【図１４】ハフ変換を用いた直線上の画素抽出および計
測処理手順を説明するためのフローチャート。

【図１５】画像平面上で射影処理を用いた直線上の画素
抽出および計測処理手順を説明するためのフローチャー
ト。

【図１６】判別処理手順を説明するためのフローチャー
ト。

【図１７】第３の実施の形態で判別する印刷物の一例を
示す図。

【図１８】第３の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別
装置の構成を示すブロック図。

【図１９】１次元データによる最大値・最小値フィルタ
演算と差分データ生成の一例を説明するための図。

【図２０】判別処理手順を説明するためのフローチャー
ト。

【図２１】第４の実施の形態で判別する印刷物およびそ
のＩＲ画像、マスク領域の一例を示す図。

【図２２】第４の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別
装置の構成を示すブロック図。

【図２３】マスク領域設定処理手順を説明するためのフ
ローチャート。

【図２４】判別処理手順を説明するためのフローチャー
ト。

【図２５】第５の実施の形態で判別する印刷物の一例を
示す図。

【図２６】印刷物に生じる切れの一例を示す図。

【図２７】第５の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別
装置の構成を示すブロック図。

【図２８】ＩＲ画像入力部の透過光を用いた光学系の配
置例を示す模式図。

【図２９】判別処理手順を説明するためのフローチャー
ト。

【図３０】汚損度判別装置の具体的な構成例を示すブロ
ック図。

【図３１】透過光による画像入力時の印刷物の搬送状態
を示す図。

【図３２】第５の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別
装置の構成を示すブロック図。

【図３３】図３１における印刷物搬送系の概略を示す上
面図および斜視図。

【図３４】判別処理手順を説明するためのフローチャー
ト。

【符号の説明】

Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４……印刷物、１０……ＩＲ画像
入力部、１１……エッジ強調部、１２……折り目・しわ
抽出部、１３……判別部、１４……エッジ投票部、１５
……直線抽出部、１６……最大値・最小値フィルタ部、
１７……差分画像生成部、１８……穴・欠け抽出部、１
９……マスク領域設定部、２０ａ，２０ｂ，２０……透
過画像入力部、２１ａ，２１ｂ，２１……切れ抽出部。

フロントページの続き Ｆターム(参考） 2C061 JJ06 KK24 KK25 KK28 KK35 2G051 AA34 AB20 BA06 BA08 CA03 CA04 CB01 CB02 DA06 EA08 EA11 EA12 EA14 EB01 EB02 EC03 ED07 5B057 AA11 BA02 CA08 CA12 CA16 CE03 CE09 CE12 DB02 DB09 DC04 DC13 DC33 5C077 LL11 PP03 PP44 PP45 PP46 PP47 PP54 SS04 TT08

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 判別対象としての印刷物の印刷模様が存
   在する特定領域の画像データを入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像デ
   ータに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の
   不可逆な変化を強調する画像処理手段と、 この画像処理手段で強調された前記特定領域内の画像デ
   ータに基づき、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の
   不可逆な変化の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、 この特徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価すること
   により前記印刷物の汚損度を判別する判別手段と、 を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。
2. 【請求項２】 判別対象としての印刷物の印刷模様が存
   在する特定領域の画像データを入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像デ
   ータに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の
   不可逆な変化を強調する画像処理手段と、 この画像処理手段で強調された前記特定領域内の画像デ
   ータに基づき、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の
   不可逆な変化の直線性を計測する計測手段と、 この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する
   印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する特
   徴量抽出手段と、 この特徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価すること
   により前記印刷物の汚損度を判別する判別手段と、 を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。
3. 【請求項３】 判別対象としての印刷物の印刷模様が存
   在する特定領域に対して光を照射し、その透過光を光電
   変換することにより画像データを入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像デ
   ータに対して、最大値フィルタ処理および最小値フィル
   タ処理を施して得られた画像データから前記画像入力手
   段で入力された前記特定領域内の画像データを差し引い
   た画像データを得る画像処理手段と、 この画像処理手段で得られた画像データに基づき前記印
   刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性
   を計測する計測手段と、 この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する
   印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する第
   １の特徴量抽出手段と、 前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像デ
   ータに対し前記印刷物の損失を同定して特徴量を抽出す
   る第２の特徴量抽出手段と、 これら第１および第２の特徴量抽出手段で抽出された各
   特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を判別
   する判別手段と、 を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。
4. 【請求項４】 判別対象としての印刷物の印刷模様が存
   在する特定領域の画像データを入力する画像入力手段
   と、 この画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像デ
   ータに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の
   不可逆な変化を計測できない領域を削除するマスク領域
   を設定するマスク領域設定手段と、 前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の前記マ
   スク領域設定手段で設定されたマスク領域を除いた画像
   データに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域
   の不可逆な変化を強調する画像処理手段と、 この画像処理手段で強調された前記特定領域内の前記マ
   スク領域を除いた画像データに基づき、前記印刷物の変
   形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性を計測す
   る計測手段と、 この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する
   印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する特
   徴量抽出手段と、 この特徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価すること
   により前記印刷物の汚損度を判別する判別手段と、 を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。
5. 【請求項５】 前記画像入力手段は、８００ｎｍ〜１０
   ００ｎｍの近赤外波長を有する光を印刷物に照射し、そ
   の反射光または透過光を光電変換することにより画像デ
   ータを入力することを特徴とする請求項１〜４のうちい
   ずれか１つに記載の印刷物の汚損度判別装置。
6. 【請求項６】 前記計測手段による前記印刷物の変形に
   起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性の計測はハフ
   変換による直線検出であることを特徴とする請求項２〜
   ４のうちいずれか１つに記載の印刷物の汚損度判別装
   置。
7. 【請求項７】 前記計測手段による前記印刷物の変形に
   起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性の計測は累積
   分布による直線検出であることを特徴とする請求項２〜
   ４のうちいずれか１つに記載の印刷物の汚損度判別装
   置。
8. 【請求項８】 判別対象としての印刷物の縁を含む特定
   領域に対して光を照射し、その透過光を光電変換するこ
   とにより画像データを入力する、少なくとも２つ以上の
   画像入力手段と、 この各画像入力手段で入力された前記特定領域内の各画
   像データに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領
   域の不可逆な変化に対する各特徴量をそれぞれ抽出する
   特徴量抽出手段と、 この特徴量抽出手段で抽出された各特徴量を評価するこ
   とにより前記印刷物の汚損度を判別する判別手段と、 を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。
9. 【請求項９】 前記少なくとも２つ以上の画像入力手段
   のうち、最低２つの画像入力手段は、２つの印刷平面に
   対して少なくとも９０度以内の光軸を持ち、それらが９
   ０度以上１８０度未満の角度をなしていることを特徴と
   する請求項８記載の印刷物の汚損度判別装置。
10. 【請求項１０】 判別対象としての印刷物の縁を含む特
    定領域に対して光を照射し、その透過光を光電変換する
    ことにより画像データを入力する画像入力手段と、 この画像入力手段の光軸方向と垂直方向に対して、前記
    印刷物に対して搬送方向先端部と後端部で相反する方向
    に力を付加して搬送させる搬送手段と、 前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像デ
    ータに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の
    不可逆な変化に対する特徴量を抽出する特徴量抽出手段
    と、 この特徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価すること
    により前記印刷物の汚損度を判別する判別手段と、 を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。