JP2001041899A - 紙葉類の汚れ具合識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】特徴量計測の面積によらず同じ指標の特徴量計
測が可能となり、特徴量計測の面積による正規化が不要
な紙葉類の汚れ具合識別装置を提供する。 【解決手段】画像入力部１０３は、紙葉類Ｐの画像デー
タを入力し、画像メモリ１０４に格納する。領域抽出部
１０５は、画像入力部１０３で入力された画像データに
基づき、あらかじめ定められた所定の矩形領域を抽出
し、差分画像作成部１０７は、この抽出した矩形領域に
対し、周辺画素との輝度差を求めることにより差分画像
を作成し、標準偏差算出部１０８は、この作成した差分
画像に対し、画素値の標準偏差を算出し、これを折り目
特徴量とする。折り目判定部１０９は、この算出した折
り目特徴量に基づき、紙葉類Ｐの汚れ具合を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、印刷物
などの紙葉類に生じる折り目やしわなどの線状に濃度が
変化する汚れ具合を識別する紙葉類の汚れ具合識別装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、印刷物などの紙葉類の汚れ具合
を識別する汚れ具合識別装置は、搬送される紙葉類の画
像を画像データとして取込み、基準データと比較するこ
とにより識別している。

【０００３】具体的には、たとえば、特開平６−２７０
３５号公報に開示されているように、紙葉類の特定領域
において近傍画像の重みづけ演算により特徴量を算出
し、汚れ具合を識別する方法が提案されている。

【０００４】また、たとえば、特開昭６２−２７８６９
３号公報に開示されているように、紙葉類の長手方向の
一端から所定の位置に光学的な検知素子を配置し、汚れ
具合を識別する方法が提案されている。

【０００５】さらに、たとえば、特開平９−３３４４０
号公報に開示されているように、紙葉類の縁部領域の折
り目の有無を判定する方法が提案されており、縁部のみ
を計測領域とすることで高速化を図っている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の装置では、それぞれ以下のような問題がある。
すなわち、特定領域の近傍画素の重みづけ演算により特
徴量を算出する方法は、複数の領域に対して算出する場
合、その特徴量による評価は同じ面積で行なう必要があ
り、面積が異なる場合は、面積による正規化が必要であ
る。また、近傍画素の重みづけ演算は、ノイズを増長さ
せる可能性もある。

【０００７】一方、所定の位置に光学的な検知素子を配
置する方法は、汚れが発生しやすい領域のみを対象とす
ることができるが、対象の汚れ付着状況が変わった場合
には、それに対応できないという問題がある。

【０００８】また、紙葉類の縁部領域の折り目の有無を
判定する方法は、紙葉類の縁部すべてを対象としてお
り、四角は折れの影響などで正確な視野を設定すること
が困難な場合がある。

【０００９】そこで、本発明は、特徴量計測の面積によ
らず同じ指標の特徴量計測が可能となり、特徴量計測の
面積による正規化が不要な紙葉類の汚れ具合識別装置を
提供することを目的とする。

【００１０】また、本発明は、人間の判断にあった汚れ
具合の識別が可能となる紙葉類の汚れ具合識別装置を提
供することを目的とする。

【００１１】さらに、本発明は、複数種別の紙葉類に対
しても汚れ具合の識別が可能となる紙葉類の汚れ具合識
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】本発明の紙葉類の汚れ具
合識別装置は、識別対象としての紙葉類の画像データを
入力する画像入力手段と、この画像入力手段により入力
された画像データに基づき、あらかじめ定められた所定
の矩形領域に対し、前記紙葉類の折り目を判定する折り
目判定手段と、この折り目判定手段の判定結果に基づ
き、前記紙葉類の汚れ具合を判定する汚れ具合判定手段
とを具備している。

【００１３】また、本発明の紙葉類の汚れ具合識別装置
は、折り目判定手段は、画像入力手段により入力された
画像データに基づき、あらかじめ定められた所定の矩形
領域に対し、周辺画素との輝度差を求めることにより差
分画像を作成する差分画像作成手段と、この差分画像作
成手段により作成された差分画像に対し、画素値の標準
偏差を算出する標準偏差算出手段とからなることを特徴
とする。

【００１４】また、本発明の紙葉類の汚れ具合識別装置
は、折り目判定手段は、画像入力手段により入力された
画像データに基づき、あらかじめ定められた所定の矩形
領域に対し、一定方向に画素の平均値を求めることによ
り平滑化画像を得る平滑化処理手段と、この平滑化処理
手段から得られる平滑化画像に対し、その平滑化方向と
垂直方向に周辺画素との輝度差を求めることにより差分
画像を作成する差分画像作成手段と、この差分画像作成
手段により作成された差分画像に対し、画素値の標準偏
差を算出する標準偏差算出手段とからなることを特徴と
する。

【００１５】また、本発明の紙葉類の汚れ具合識別装置
は、識別対象としての紙葉類の画像データを入力する画
像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像
データに基づき、前記紙葉類の位置を特定する位置特定
手段と、前記画像入力手段により入力された画像データ
および前記位置特定手段により特定された位置に基づ
き、前記紙葉類の部分領域を少なくとも１箇所以上抽出
する部分領域抽出手段と、この部分領域抽出手段により
抽出された部分領域のそれぞれに対し、前記紙葉類の折
り目を判定する折り目判定手段と、この折り目判定手段
の判定結果に基づき、前記紙葉類の汚れ具合を判定する
汚れ具合判定手段とを具備している。

【００１６】また、本発明の紙葉類の汚れ具合識別装置
は、部分領域抽出手段は、紙葉類を等面積の複数の領域
に分割する線分上に部分領域の中心が位置する領域を抽
出するもので、前記紙葉類の分割は、紙葉類の一辺の長
さを保存して、それに垂直な辺を等分割するものであ
り、かつ、前記部分領域の中心が位置する線分は、紙葉
類の長さを保存した線分とすることを特徴とする。

【００１７】また、本発明の紙葉類の汚れ具合識別装置
は、部分領域抽出手段は、画像入力手段により入力され
た画像データおよび位置特定手段により特定された位置
に基づき、紙葉類の部分領域を少なくとも３箇所以上抽
出するもので、紙葉類の一辺の長さに対して２５％にあ
たる位置を中心とする領域、および、紙葉類の一辺の長
さの５０％にあたる位置を中心とする領域、および、紙
葉類の一辺の長さの７５％にあたる位置を中心とする領
域を抽出することを特徴とする。

【００１８】また、本発明の紙葉類の汚れ具合識別装置
は、識別対象としての紙葉類の画像データを入力する画
像入力手段と、この画像入力手段により入力された画像
データに基づき、前記紙葉類の中心位置を抽出する中心
位置抽出手段と、前記画像入力手段により入力された画
像データに基づき、前記紙葉類の部分領域を複数抽出す
る部分領域抽出手段と、この部分領域抽出手段により抽
出された複数の部分領域の位置をそれぞれ抽出する部分
領域位置抽出手段と、前記部分領域抽出手段により抽出
された複数の部分領域のそれぞれに対し、前記紙葉類の
物理的な特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特徴
量抽出手段により抽出された特徴量を、前記中心位置抽
出手段により抽出された紙葉類の中心位置、および、前
記部分領域位置抽出手段により抽出された部分領域の位
置に基づき補正する特徴量補正手段と、この特徴量補正
手段により補正された特徴量に基づき、前記紙葉類の汚
れ具合を判定する判定手段とを具備している。

【００１９】また、本発明の紙葉類の汚れ具合識別装置
は、特徴量補正手段は、部分領域位置抽出手段により抽
出された部分領域の位置が中心位置抽出手段により抽出
された紙葉類の中心位置に近いほど汚れに寄与するよう
に補正することを特徴とする。

【００２０】さらに、本発明の紙葉類の汚れ具合識別装
置は、識別対象としての紙葉類の画像データを入力する
画像入力手段と、この画像入力手段により入力された画
像データに基づき、前記紙葉類の種別を判定する種別判
定手段と、前記画像入力手段により入力された画像デー
タに基づき、前記紙葉類の部分領域を複数抽出する部分
領域抽出手段と、この部分領域抽出手段により抽出され
た複数の部分領域の位置をそれぞれ抽出する部分領域位
置抽出手段と、前記部分領域抽出手段により抽出された
複数の部分領域のそれぞれに対し、前記紙葉類の物理的
な特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽出
手段により抽出された特徴量を、前記種別判定手段によ
り判定された紙葉類の種別、および、前記部分領域位置
抽出手段により抽出された部分領域の位置に基づき補正
する特徴量補正手段と、この特徴量補正手段により補正
された特徴量に基づき、前記紙葉類の汚れ具合を判定す
る判定手段とを具備している。

【００２１】

【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。

【００２２】まず、第１の実施の形態について説明す
る。

【００２３】図１は、第１の実施の形態に係る紙葉類の
汚れ具合識別装置の構成を示すものである。識別対象で
ある印刷物などの紙葉類Ｐは、図示矢印方向に搬送され
る。この搬送される紙葉類Ｐ上の画像を入力する画像入
力手段としての画像入力部１０３が設けられている。画
像入力部１０３は、紙葉類Ｐの表面に対して光を照射す
る光源１０１、および、紙葉類Ｐの表面からの反射光ま
たは透過光を受光して電気信号に変換する光電変換手段
としてＣＣＤ形のラインセンサ１０２によって構成され
ている。ここで、ラインセンサ１０２は、紙葉類Ｐの搬
送方向と直交する方向に設置されている。ラインセンサ
１０２の出力信号は、図示しないＡ／Ｄ変換器によりデ
ジタル化された後、画像データとして画像メモリ１０４
に入力される。

【００２４】ここで、たとえば、紙葉類Ｐに対して、図
２に斜線で示す部分領域２０１を後述する折り目判定部
１０６の処理対象領域とする。この処理対象領域２０１
は、紙葉類Ｐの四隅の位置、もしくは、端辺からの相対
位置によって限定される矩形領域であって、図２の例で
は、紙葉類Ｐの一辺の長さをｘ、それに垂直な辺の長さ
をｙとすると、紙葉類Ｐの中心を部分領域の中心とし、
部分領域の一辺はｘ／８、それに垂直な一辺はｙ／３と
する。なお、部分領域２０１は、これに限定されるもの
ではなく、紙葉類Ｐよりも小さい面積で種々変形可能な
ことはもちろんである。

【００２５】領域抽出手段としての領域抽出部１０５
は、たとえば、図２に示したように、あらかじめ定めら
れた部分領域２０１を抽出する。折り目判定手段（およ
び、特徴量抽出手段）としての折り目判定部１０６は、
領域抽出部１０５で抽出された部分領域２０１だけを処
理することにより、紙葉類Ｐの全面を処理するのに比
べ、処理の高速化が容易となる。

【００２６】折り目判定部１０６は、差分画像作成手段
としての差分画像作成部１０７、および、標準偏差算出
手段としての標準偏差算出部１０８により構成され、図
２の部分領域２０１に対して折り目に関する物理的な特
徴量を算出する。具体的には、差分画像作成部１０７で
は、周辺画素との輝度差を求めることで差分画像を作成
し、標準偏差算出部１０８では、差分画像の画素値の標
準偏差を算出する。

【００２７】汚れ具合判定部１０９では、折り目判定部
１０６から出力された値を基準データメモリ１１０に格
納されている基準データと比較することで、紙葉類Ｐの
汚れ具合（折り目）を判定する。

【００２８】以下、折り目判定部１０６における折り目
判定処理について詳細に説明する。

【００２９】差分画像作成部１０７は、領域抽出部１０
５で抽出された部分領域２０１に対して、周辺画素との
輝度差を求めることにより、差分画像を作成する。差分
方向は、縦方向もしくは横方向とし、たとえば、横方向
差分を作成する場合、横方向に並んだ画素のｎ番目とｎ
＋ｉ番目の輝度の差が、その中心の画素（ｎ＋ｉ／２番
目）の画素値となる。したがって、輝度変化があると、
差分画像の画素値は大きくなる。

【００３０】また、差分画像作成部１０７の別方法とし
て、図３（ａ）に示すような（３×３）画素近傍の重み
づけ演算により横方向差分を取る方法もある。なお、近
傍画素の重みづけ演算は、図３（ａ）のほか、図３
（ｂ）あるいは図３（ｃ）に示すような局所演算でもよ
い。

【００３１】標準偏差算出部１０８は、差分画像作成部
１０７で作成された差分画像に対して標準偏差を算出す
る。具体的には、差分画像の画素値の標準偏差ｓを下記
数１にしたがって算出する。

【００３２】

【数１】

【００３３】このようにして算出された折り目特徴量で
ある差分画像の標準偏差は、対象の面積によらず同じ指
標であり、対象面積による特徴量の正規化を必要としな
い汚れの特徴量抽出を可能とする。

【００３４】以上説明したように第１の実施の形態によ
れば、差分画像の標準偏差を紙葉類Ｐの折り目特徴量と
して用いることで、特徴量計測の面積によらず、同じ指
標の特徴量計測が可能である。

【００３５】次に、第２の実施の形態について説明す
る。

【００３６】図４は、第２の実施の形態に係る紙葉類の
汚れ具合識別装置の構成を示すものである。第２の実施
の形態の第１の実施の形態と異なる点は、折り目判定部
の構成であり、その他は第１の実施の形態と同様であ
る。

【００３７】折り目判定部４０１は、平滑化処理手段と
しての横方向平滑化処理部４０２、、平滑化方向に垂直
な方向、すなわち、縦方向の差分画像作成部４０３、お
よび、標準偏差算出部４０４から構成される。ここで、
横方向平滑化処理部４０２および縦方向差分画像作成部
４０３は、直交する方向に近傍画素との局所演算を実行
するものである。

【００３８】なお、折り目判定部４０１は、図４の構成
のほか、図５に示すよううな構成、すなわち、縦方向平
滑化処理部５０２、横方向差分画像作成部５０３、およ
び、標準偏差算出部５０４からなる折り目判定部５０１
であっても、本発明の主旨を変えるものではない。

【００３９】具体的には、図４の形態では、横方向に並
んだ画素で、所定画素数、たとえば、８画素の画素値の
平均値を算出する。図３のような重みづけ演算の形態で
表わすと、８画素の場合、図６（ａ）となる。すなわ
ち、縦方向には１画素幅の局所演算である。この演算
を、所定の矩形領域内に施した結果は、縦方向差分画像
作成部４０３に入力される。

【００４０】縦方向差分画像作成部４０３は、周辺画素
との輝度差を求めることで差分画像を作成するが、第１
の実施の形態と異なる点は、差分方向が限定されている
点である。すなわち、平滑化方向と垂直な方向に限定し
て実施され、図６（ａ）の平滑化処理の場合、図６
（ｂ）に示すような近傍画素との演算が実施される。標
準偏差算出部４０４は、第１の実施の形態と同様であ
る。

【００４１】図５の形態では、平滑化の局所演算が図６
（ｃ）、差分画像の作成が図６（ｄ）となる。標準偏差
算出部５０４は、第１の実施の形態と同様である。

【００４２】なお、平滑化処理部４０２，５０２は、縦
方向もしくは横方向いずれか一方が１画素幅であるが、
それに直交する方向は、上記例の８画素だけではなく、
処理領域サイズよりも小さい幅の範囲で設定可能であ
る。

【００４３】以上説明したように第２の実施の形態によ
れば、抽出したい輝度差と垂直な方向に平滑化処理を施
すことにより、孤立点などのノイズを低減し、かつ、必
要な情報は保存した折り目特徴量の抽出が可能となる。

【００４４】次に、第３の実施の形態について説明す
る。

【００４５】図７は、第３の実施の形態に係る紙葉類の
汚れ具合識別装置の構成を示すものである。第３の実施
の形態の第１の実施の形態と異なる点は、複数の部分領
域に対して折り目判定を行なう点と、画像メモリ１０４
の後段に識別対象である紙葉類Ｐの全体位置を特定する
全体位置特定部７０１が設けられている点であり、その
他は第１の実施の形態と同様である。

【００４６】図７の構成は、３つの部分領域を抽出する
構成となっており、これは図８に示す部分領域８０１〜
８０６を処理対象とする例である。すなわち、図８にお
いて、紙葉類Ｐの一辺、具体的には、図８の短手方向の
左側の辺から、紙葉類Ｐの横の長さｘの１／４に相当す
る位置、１／２に相当する位置、および、３／４に相当
する位置をそれぞれ中心とし、長手方向の２つの辺に沿
った縁に隣接する各２領域を部分領域とする。

【００４７】画像メモリ１０４に格納された画像データ
の例を図９に示す。図９は、紙葉類Ｐの外、その背景も
画像データとして格納されている。ここで、紙葉類Ｐと
背景とは充分な輝度差があるものとし、以下の説明で
は、紙葉類Ｐは明るく、背景は暗いものとする。また、
画素値は２５６レベルとし、白が「２５５」、黒が
「０」とする。なお、図９の斜線部分は背景部分を示し
ている。

【００４８】全体位置特定部７０１は、紙葉類Ｐの四隅
のうち、少なくとも１箇所の位置を特定する。以降で
は、左上の角の位置を特定する方法について述べる。角
の位置の特定は、その角を通る二辺を求め、その二辺の
交点を位置とする。

【００４９】辺の求め方を、図９の上辺を例に説明す
る。画像メモリ１０４に格納されている値をｆ（ｉ，
ｊ）とし、紙葉類Ｐが一定値（以下、ＴＨＤと記す）以
上の明るさであるとすると、ｆ（０，Ｊ）から順次下方
へその画素値とＴＨＤとを比較し、ＴＨＤ以上になる最
初の画素に到達するまで続ける。

【００５０】次に、走査開始点をｆ（Ｉ，Ｊ）に移し、
同様にＴＨＤ以上になる最初の画素を検索する。この走
査を繰り返し、紙葉類Ｐと背景との境界点を複数検索す
る。検索された画素の例を図１０に示す。斜線で示した
四角１００１〜１００８が検索された画素であり、８点
検索した例である。検索点数は少なくとも２点とし、処
理時間が許す限り多く検索した方がより正確な辺を求め
ることができる。

【００５１】このようにして検索された点集合から、紙
葉類Ｐの辺に相当する近似直線を算出する。この近似直
線は、公知な方法である最小二乗法により算出すること
ができる。すなわち、求める近似直線をｙ＝ａｘ＋ｂと
すると、検索した点から直線までの距離の二乗和が最小
となるように、係数ａ，ｂを定めることができる。

【００５２】ここで、上辺をｙ＝ａｕｘ＋ｂｕ、左辺を
ｙ＝ａｌｘ＋ｂｌとすると、その交点である左上の角の
位置（ｘｌｕ，ｙｌｕ）は、 ｘｌｕ＝（ｂｕ−ｂｌ）／（ａｌ−ａｕ） ｙｌｕ＝ａｕ×（ｂｕ−ｂｌ）／（ａｌ−ａｕ）＋ｂｕ で求めることができる。

【００５３】部分領域抽出手段としてのｘ／４視野抽出
部７０２、ｘ／２視野抽出部７０３、３ｘ／４視野抽出
部７０４は、紙葉類Ｐの内部に設定される部分領域を抽
出するものであり、紙葉類Ｐの相対位置で規定される領
域である。ｘ／４視野抽出部７０２は図８の部分領域８
０１，８０２を抽出し、ｘ／２視野抽出部７０３は図８
の部分領域８０３，８０４を抽出し、３ｘ／４視野抽出
部７０４は図８の部分領域８０５，８０６を抽出する。

【００５４】各領域抽出部７０２〜７０４は、紙葉類Ｐ
からの相対位置が異なる場合であり、以下ではｘ／４視
野抽出部７０２を例にとって説明する。

【００５５】ｘ／４視野抽出部７０２は、紙葉類Ｐの左
辺から、紙葉類Ｐの横の長さｘの１／４に相当する位置
を中心とし、長手方向の２つの辺に隣接する２つの領域
を抽出する。

【００５６】図８の部分拡大図を図１１に示す。図１１
に示すように、抽出する部分領域は、一辺をｘ／８、そ
れに垂直な一辺をｙ／１００とする。全体位置特定部７
０１で特定された位置、図１１の例では、紙葉類Ｐの左
上の角の位置（ｘｌｕ，ｙｌｕ）から部分領域８０１の
左上の角の位置（ｓｘｌｕ，ｓｙｌｕ）を特定し、その
位置から所定サイズの矩形領域を抽出する。部分領域８
０１の左上の角の位置（ｓｘｌｕ，ｓｙｌｕ）のうち、
ｓｘｌｕは紙葉類Ｐからの相対位置で求められ、ｓｙｌ
ｕは紙葉類Ｐの幅の範囲で自由に設定することができ
る。図１１の例では、紙葉類Ｐの上辺に隣接した領域と
しており、部分領域８０１の左上の角の位置（ｓｘｌ
ｕ，ｓｙｌｕ）は、 ｓｘｌｕ＝ｘｌｕ＋（ｘ／４−（ｘ／８）／２） ｓｙｌｕ＝ｙｌｕ で求めることができる。同様にして、紙葉類Ｐの下辺に
隣接した部分領域８０２を抽出する。

【００５７】以上説明したように第３の実施の形態によ
れば、紙葉類Ｐが２つ折りもしくは４つ折りされた場合
の変形を紙葉類Ｐの一部分を評価することで、汚れ具合
の識別が可能となる。また、第３の実施の形態は、４つ
折りの折り目を計測対象として説明したが、それ以外の
折り目も部分領域抽出の相対位置を変えることで対応可
能である。

【００５８】次に、第４の実施の形態について説明す
る。

【００５９】図１２は、第４の実施の形態に係る紙葉類
の汚れ具合識別装置の構成を示すものである。第４の実
施の形態の第３の実施の形態と異なる点は、紙葉類Ｐの
中心位置を求める手段と、部分領域の中心位置を求める
手段と、計測した特徴量それぞれに対し特徴量を補正す
る手段が設けられている点であり、その他は第３の実施
の形態と同様である。

【００６０】中心位置抽出部１２０１は、紙葉類Ｐの中
心位置を算出する。具体的には、全体位置特定部７０１
で特定された左上の角を基準に以下のように算出でき
る。

【００６１】ｘｃ＝ｘｌｕ＋ｘ／２ ｙｃ＝ｙｌｕ＋ｙ／２ 部分領域位置抽出手段としての部分領域中心位置抽出部
１２０２−１〜１２０２−ｎを、図１１に基づき説明す
る。部分領域の中心位置（ｓｘｃ，ｓｙｃ）は、部分領
域抽出部７０２−１〜７０２−ｎの出力に基づき以下の
ように求められ、その求めた中心位置は特徴量補正部１
２０３−１〜１２０３−ｎに入力される。

【００６２】ｓｘｃ＝ｓｘｌｕ＋ｘ／４ ｓｙｃ＝ｓｙｌｕ＋（ｙ／１００）／２ 特徴量補正部１２０３−１〜１２０３−ｎは、中心位置
抽出部１２０１で抽出された紙葉類Ｐの中心位置、折り
目判定部１０６で求められた折り目特徴量、および、部
分領域中心位置抽出部１２０２−１〜１２０２−ｎで抽
出された部分領域の中心位置がそれぞれ入力される。特
徴量補正部１２０３−１〜１２０３−ｎでは、部分領域
の位置により折り目特徴量を補正する。

【００６３】すなわち、具体的には、折り目特徴量の値
が大きいほど汚いものとすると、部分領域の位置が紙葉
類Ｐの中心に近いほど、その部分領域の折り目特徴量の
値がほかの部分領域に比べ相対的に大きくなるよう補正
が行なわれる。図８を例に説明すると、６箇所の部分領
域８０１〜８０６のうち、部分領域８０３および部分領
域８０４は、紙葉類Ｐの中心に最も近いため、折り目特
徴量がそれ以外の４つの部分領域８０１，８０２，８０
５，８０６に比べ大きくなるよう補正される。

【００６４】この場合の補正量は、紙葉類Ｐの中心位置
と各部分領域の中心位置との距離により規定される。た
とえば、補正量の最大値を２．０、最小値を１．０、距
離は紙葉類Ｐの中心位置から左上の角までの距離を１と
して正規化した距離とすると、紙葉類Ｐと同じ中心位置
を持つ部分領域、すなわち、距離＝０の場合、補正量は
２．０とし、紙葉類Ｐの中心位置から最も遠い四隅を中
心に持つ部分領域、すなわち、距離＝１の場合、補正量
は１．０とする。この間の距離の場合は、距離をｄとす
ると、補正量ａｄは、 ａｄ＝２．０−ｄ のように求められる。この補正量の求め方は、これに限
定されるものではなく、距離が近いほど補正量が大き
く、距離が離れていれば補正量が小さくなるような対応
づけであればよい。

【００６５】このようにして求められた補正量に基づ
き、折り目特徴量を補正する。具体的には、入力された
折り目特徴量をｔとすると、補正後の特徴量ｔ′は、 ｔ′＝ｓｄ×ｔ で求められる。

【００６６】なお、部分領域抽出部７０２−１〜７０２
−ｎは、第３の実施の形態におけるｘ／４視野抽出部７
０２と基本的に同様な構成である。

【００６７】以上説明したように第４の実施の形態によ
れば、紙葉類Ｐの中心位置から遠い位置での汚れは汚れ
具合の判定結果への寄与は小さく、逆に、紙葉類Ｐの中
心位置に近い位置での汚れは汚れ具合の判定結果への寄
与を大きくすることで、人間の判断にあった汚れ具合の
判定が可能となる。

【００６８】また、汚れの特徴量として、折り目を判定
しているが、第４の実施の形態については、これに限る
ものではなく、たとえば、汚れが進むと紙葉類Ｐが黒ず
むことから輝度計測してもよい。

【００６９】さらに、紙葉類Ｐおよび部分領域の中心位
置を求める手段が各領域の位置特定手段とは別途に設け
られているが、紙葉類Ｐの位置特定部７０１および部分
領域抽出部７０２−１〜７０２−ｎにおける抽出処理
で、中心位置を求めるようにすることで、各部分領域の
中心位置抽出部１２０２−１〜１２０２−ｎを省略する
ことも可能である。

【００７０】次に、第５の実施の形態について説明す
る。

【００７１】図１３は、第５の実施の形態に係る紙葉類
の汚れ具合識別装置の構成を示すものである。第５の実
施の形態の第４の実施の形態と異なる点は、紙葉類Ｐの
中心位置抽出部１２０１に変わって、紙葉類Ｐの種別を
判定する種別判定部１３０１が設けられている点と、特
徴量補正部も第４の実施の形態と異なる。その他は第４
の実施の形態と同様である。

【００７２】第５の実施の形態では、複数の種類の紙葉
類Ｐに対して汚れ具合を判定するものとする。ここで、
種別判定部１３０１は、紙葉類Ｐの種別を判定する。種
別の判定は、たとえば、テンプレートマッチングなど、
公知なパターン認識手法を用いて実現することができ
る。

【００７３】特徴量補正部１３０２−１〜１３０２−ｎ
は、種別判定部１３０１の判定結果（種別）、折り目判
定部１０６で求められた折り目特徴量、および、部分領
域中心位置抽出部１２０２−１〜１２０２−ｎで抽出さ
れた部分領域の中心位置がそれぞれ入力される。特徴量
補正部１３０２−１〜１３０２−ｎでは、紙葉類Ｐの種
別と部分領域の位置とにより折り目特徴量を補正する。

【００７４】ここで、第４の実施の形態との違いは、第
４の実施の形態では紙葉類Ｐの中心位置からの相対的な
位置関係により補正量を制御したが、第５の実施の形態
では紙葉類Ｐの種別と部分領域の位置との関係で補正量
を制御する。

【００７５】説明のため、汚れに関する特徴量を折り目
に限定すると、たとえば、種別Ａは図１４（ａ）に示す
破線部分に折り目が発生する頻度が高いことが分かって
おり、種別Ｂは図１４（ｂ）に示す破線部分に折り目が
発生する頻度が高いことが分かっているものとする。こ
のような知識がある場合、種別Ａと種別Ｂとで判定基準
を変更したほうが人間の判断にあった判定となる。

【００７６】図１５を例に説明すると、４箇所の部分領
域１５０１〜１５０４を設定し、各部分領域１５０１〜
１５０４で折り目特徴量を算出するものであって、種別
はＡ，Ｂの２種類とする。特徴量補正部１３０２−１〜
１３０２−ｎは、図１６に一例を示すようなルールの基
に、部分領域の位置と種別とにより折り目特徴量を補正
する。

【００７７】以上説明したように第５の実施の形態によ
れば、紙葉類Ｐの種別により汚れ具合に特徴がある場
合、その特徴を生かして汚れの特徴量を補正すること
で、複数の種別の紙葉類Ｐに対して、汚れ具合の判定が
可能となる。

【００７８】なお、本発明は、前記実施の形態に限定さ
れるものではなく、本発明の要旨を変えない範囲におい
て種々変形実施可能なことは勿論である。

【００７９】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、特
徴量計測の面積によらず同じ指標の特徴量計測が可能と
なり、特徴量計測の面積による正規化が不要な紙葉類の
汚れ具合識別装置を提供できる。

【００８０】また、本発明によれば、人間の判断にあっ
た汚れ具合の識別が可能となる紙葉類の汚れ具合識別装
置を提供できる。

【００８１】さらに、本発明によれば、複数種別の紙葉
類に対しても汚れ具合の識別が可能となる紙葉類の汚れ
具合識別装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係る汚れ具合識別
装置の構成を示すブロック図。

【図２】識別対象としての紙葉類の一例を示す図。

【図３】差分画像作成部で行なう近傍処理の重みを説明
する図。

【図４】本発明の第２の実施の形態に係る汚れ具合識別
装置の構成を示すブロック図。

【図５】本発明の第２の実施の形態の変形例を示すブロ
ック図。

【図６】折り目判定部で行なう近傍処理の重みを説明す
る図。

【図７】本発明の第３の実施の形態に係る汚れ具合識別
装置の構成を示すブロック図。

【図８】抽出する部分領域の一例を示すブロック図。

【図９】画像メモリ上に格納された紙葉類の一例を示す
図。

【図１０】全体位置特定部において紙葉類と背景との境
界点を求めた結果の一例を示す図。

【図１１】抽出する部分領域を拡大して示す部分拡大
図。

【図１２】本発明の第４の実施の形態に係る汚れ具合識
別装置の構成を示すブロック図。

【図１３】本発明の第５の実施の形態に係る汚れ具合識
別装置の構成を示すブロック図。

【図１４】紙葉類に生じる折り目の場所の一例を示す
図。

【図１５】抽出する部分領域の一例を示す図。

【図１６】種別による補正量の一例を示す図。

【符号の説明】

Ｐ…紙葉類、１０３……画像入力部（画像入力手段）、
１０４……画像メモリ、１０５……領域抽出部（領域抽
出手段）、１０６……折り目判定部（折り目判定手
段）、１０７……差分画像作成部（差分画像作成手
段）、８……標準偏差算出部（標準偏差算出手段）、１
０９……汚れ具合判定部（汚れ具合判定手段）、１１０
……基準データメモリ、２０１……部分領域、４０２…
…横方向平滑化処理部（平滑化処理手段）、４０３……
縦方向差分画像作成部（差分画像作成手段）、４０４…
…標準偏差算出部（標準偏差算出手段）、５０２……縦
方向平滑化処理部（平滑化処理手段）、５０３……横方
向差分画像作成部（差分画像作成手段）、５０４……標
準偏差算出部（標準偏差算出手段）、７０１……全体位
置特定部（位置特定手段）、７０２……ｘ／４視野抽出
部（部分領域抽出手段）、７０３……ｘ／２視野抽出部
（部分領域抽出手段）、７０４……３ｘ／４視野抽出部
（部分領域抽出手段）、８０１〜８０６……部分領域、
７０２−１〜７０２−ｎ……部分領域抽出部（部分領域
抽出手段）、１２０１……中心位置抽出部（中心位置抽
出手段）、１２０２−１〜１２０２−ｎ……部分領域中
心位置抽出部（部分領域位置抽出手段）、１２０３−１
〜１２０３−ｎ……特徴量補正部（特徴量補正手段）、
１３０１……種別判定部（種別判定手段）、１３０２−
１〜１３０２−ｎ……特徴量補正部（特徴量補正手
段）、１５０１〜１５０４……部分領域。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 識別対象としての紙葉類の画像データを
   入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像データに基づ
   き、あらかじめ定められた所定の矩形領域に対し、前記
   紙葉類の折り目を判定する折り目判定手段と、 この折り目判定手段の判定結果に基づき、前記紙葉類の
   汚れ具合を判定する汚れ具合判定手段と、 を具備したことを特徴とする紙葉類の汚れ具合識別装
   置。
2. 【請求項２】 前記折り目判定手段は、前記画像入力手
   段により入力された画像データに基づき、あらかじめ定
   められた所定の矩形領域に対し、周辺画素との輝度差を
   求めることにより差分画像を作成する差分画像作成手段
   と、この差分画像作成手段により作成された差分画像に
   対し、画素値の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と
   からなることを特徴とする請求項１記載の紙葉類の汚れ
   具合識別装置。
3. 【請求項３】 前記折り目判定手段は、前記画像入力手
   段により入力された画像データに基づき、あらかじめ定
   められた所定の矩形領域に対し、一定方向に画素の平均
   値を求めることにより平滑化画像を得る平滑化処理手段
   と、この平滑化処理手段から得られる平滑化画像に対
   し、その平滑化方向と垂直方向に周辺画素との輝度差を
   求めることにより差分画像を作成する差分画像作成手段
   と、この差分画像作成手段により作成された差分画像に
   対し、画素値の標準偏差を算出する標準偏差算出手段と
   からなることを特徴とする請求項１記載の紙葉類の汚れ
   具合識別装置。
4. 【請求項４】 識別対象としての紙葉類の画像データを
   入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像データに基づ
   き、前記紙葉類の位置を特定する位置特定手段と、 前記画像入力手段により入力された画像データおよび前
   記位置特定手段により特定された位置に基づき、前記紙
   葉類の部分領域を少なくとも１箇所以上抽出する部分領
   域抽出手段と、 この部分領域抽出手段により抽出された部分領域のそれ
   ぞれに対し、前記紙葉類の折り目を判定する折り目判定
   手段と、 この折り目判定手段の判定結果に基づき、前記紙葉類の
   汚れ具合を判定する汚れ具合判定手段と、 を具備したことを特徴とする紙葉類の汚れ具合識別装
   置。
5. 【請求項５】 前記部分領域抽出手段は、前記紙葉類を
   等面積の複数の領域に分割する線分上に部分領域の中心
   が位置する領域を抽出するもので、前記紙葉類の分割
   は、紙葉類の一辺の長さを保存して、それに垂直な辺を
   等分割するものであり、かつ、前記部分領域の中心が位
   置する線分は、紙葉類の長さを保存した線分とすること
   を特徴とする請求項４記載の紙葉類の汚れ具合識別装
   置。
6. 【請求項６】 前記部分領域抽出手段は、前記画像入力
   手段により入力された画像データおよび前記位置特定手
   段により特定された位置に基づき、前記紙葉類の部分領
   域を少なくとも３箇所以上抽出するもので、前記紙葉類
   の一辺の長さに対して２５％にあたる位置を中心とする
   領域、および、前記紙葉類の一辺の長さの５０％にあた
   る位置を中心とする領域、および、前記紙葉類の一辺の
   長さの７５％にあたる位置を中心とする領域を抽出する
   ことを特徴とする請求項４記載の紙葉類の汚れ具合識別
   装置。
7. 【請求項７】 識別対象としての紙葉類の画像データを
   入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像データに基づ
   き、前記紙葉類の中心位置を抽出する中心位置抽出手段
   と、 前記画像入力手段により入力された画像データに基づ
   き、前記紙葉類の部分領域を複数抽出する部分領域抽出
   手段と、 この部分領域抽出手段により抽出された複数の部分領域
   の位置をそれぞれ抽出する部分領域位置抽出手段と、 前記部分領域抽出手段により抽出された複数の部分領域
   のそれぞれに対し、前記紙葉類の物理的な特徴量を抽出
   する特徴量抽出手段と、 この特徴量抽出手段により抽出された特徴量を、前記中
   心位置抽出手段により抽出された紙葉類の中心位置、お
   よび、前記部分領域位置抽出手段により抽出された部分
   領域の位置に基づき補正する特徴量補正手段と、 この特徴量補正手段により補正された特徴量に基づき、
   前記紙葉類の汚れ具合を判定する判定手段と、 を具備したことを特徴とする紙葉類の汚れ具合識別装
   置。
8. 【請求項８】 前記特徴量補正手段は、前記部分領域位
   置抽出手段により抽出された部分領域の位置が前記中心
   位置抽出手段により抽出された紙葉類の中心位置に近い
   ほど汚れに寄与するように補正することを特徴とする請
   求項７記載の紙葉類の汚れ具合識別装置。
9. 【請求項９】 識別対象としての紙葉類の画像データを
   入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像データに基づ
   き、前記紙葉類の種別を判定する種別判定手段と、 前記画像入力手段により入力された画像データに基づ
   き、前記紙葉類の部分領域を複数抽出する部分領域抽出
   手段と、 この部分領域抽出手段により抽出された複数の部分領域
   の位置をそれぞれ抽出する部分領域位置抽出手段と、 前記部分領域抽出手段により抽出された複数の部分領域
   のそれぞれに対し、前記紙葉類の物理的な特徴量を抽出
   する特徴量抽出手段と、 この特徴量抽出手段により抽出された特徴量を、前記種
   別判定手段により判定された紙葉類の種別、および、前
   記部分領域位置抽出手段により抽出された部分領域の位
   置に基づき補正する特徴量補正手段と、 この特徴量補正手段により補正された特徴量に基づき、
   前記紙葉類の汚れ具合を判定する判定手段と、 を具備したことを特徴とする紙葉類の汚れ具合識別装
   置。