JP2006292693A - Image evaluating device and image forming device - Google Patents

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Akira Oki
亮 大木
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To enable execution of automatic, quantitative, and precise comprehensive evaluation on a plurality of image parameters, when similarity of a copied image to an original image is to be discriminated. <P>SOLUTION: The image evaluation device 100 compares color image data Din, that are obtained by reading the original image or image information for forming the original image, with image information D12 that is obtained by reading the copied image formed, based on the original image and then evaluates the similarity between the original image and the image copied. The device includes an operating section 14 for specifying image parameters for evaluating the similarity, and a controller 15 that extracts the image parameters, specified by the section 14 from the image information D12 of the image copied and also calculates the Mahalanobis distance D<SB>j</SB><SP>2</SP>, by using the image parameters of the copied image to discriminate the similarity of the copied image with respect to the original image, based on the distance D<SB>j</SB><SP>2</SP>. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、複写機能、ファクシミリ機能及びプリンタ機能を備えた白黒又はカラー用のディジタル複合機や複写機に適用して好適な画像評価装置及び画像形成装置に関するものである。   BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image evaluation apparatus and an image forming apparatus that can be suitably applied to a black-and-white or color digital multifunction peripheral or copying machine having a copying function, a facsimile function, and a printer function.

近年、色付きの原稿画像から取得した赤（Ｒ）色、緑（Ｇ）色、青（Ｂ）色に係るカラー画像データに基づいてカラー画像形成を行うディジタルカラー複写機が使用されるに至っている。この種の複写機は、スキャナを備えており、原稿（原画像）をスキャンして、その原稿のカラー画像データが取得される。   In recent years, digital color copying machines that perform color image formation based on color image data relating to red (R), green (G), and blue (B) colors obtained from colored document images have been used. . This type of copying machine includes a scanner, scans a document (original image), and acquires color image data of the document.

また、複写機にはイエロー（Ｙ）色、マゼンタ（Ｍ）色、シアン（Ｃ）色、黒（ＢＫ）色用の画像形成ユニットが実装されており、カラー画像データに基づいてレーザ光を所定の電位の感光体ドラム上に露光走査して画像を記録するようになされる。感光体ドラム上に記録された画像は各色のトナー剤により現像され、例えば、中間転写ベルト上で色が重ね合わされ、この中間転写ベルトから所定の用紙へ色画像が転写された後に定着される。この結果、カラー原稿を複写（コピー）することができる。   In addition, image forming units for yellow (Y) color, magenta (M) color, cyan (C) color, and black (BK) color are mounted on the copying machine, and a laser beam is supplied based on the color image data. An image is recorded by exposure scanning on a photosensitive drum having a potential of. The image recorded on the photosensitive drum is developed with each color toner agent, for example, the colors are superimposed on an intermediate transfer belt, and the color image is transferred from the intermediate transfer belt to a predetermined sheet and then fixed. As a result, a color document can be copied (copied).

この種の複合機やプリンタ等から出力された画像形成物は、例えば、それをカタログや広告等として流通（使用）する前に、適正に複写（印刷）されているか否かの検査される場合が多い。画像形成物自体の評価としては、従来から、指定された画像を出力することで、他の複写機との相対評価を行う評価方法が広く行われている。   When image formations output from this type of multifunction device or printer are inspected for proper copying (printing) before distribution (use) as catalogs or advertisements, for example There are many. Conventionally, as an evaluation of an image formed product itself, an evaluation method for performing a relative evaluation with another copying machine by outputting a designated image has been widely performed.

また、原画像の画像情報に基づいて同一の画像を大量に複写して画像形成物を出力する場合に、従来方式によれば、複写機から出力された画像形成物に対して「原稿の傾き」や「色再現」等の極一部の検査項目をセンサ検知により、自動評価する方法が採られている。その他の検査項目は、目視による評価により実施されている。検査項目は、用紙に対する画像形成位置のまがりや、傷、汚れの有無、原稿に対する色差等、多種多様である。その評価範囲も、画像形成目的により変化する。例えば、化粧品の広告等の色を重要とする画像形成物では、色差等が重要視されている。説明書のような数色のカラー複写物は、色差まで、それほど重要視されていないのが現状である。   Further, when a large amount of the same image is copied based on the image information of the original image and an image formed product is output, according to the conventional method, an “original tilt” is applied to the image formed product output from the copying machine. A method of automatically evaluating a part of inspection items such as “color reproduction” by sensor detection is used. Other inspection items are carried out by visual evaluation. There are various inspection items, such as the rotation of the image forming position on the paper, the presence or absence of scratches and dirt, and the color difference with respect to the document. The evaluation range also varies depending on the purpose of image formation. For example, in an image formed product in which color is important, such as a cosmetic advertisement, color difference is regarded as important. In the present situation, several color copies such as instructions are not so important up to the color difference.

上述のような同一の画像を大量に複写して画像形成物を出力する場合の画像評価方法に関して、特許文献１には、「物体の色判別方法及び装置」が開示されている。この装置によれば、良品と判定された物体群の色彩値に基づいて基準空間を作成し、評価対象物の色彩値を測定して入力し、測定した色彩値のマハラノビスの距離を基準空間に基づいて演算し、その演算したマハラノビスの距離が所定値以上か否かを判別して物体の色を判別するようになされる。こうすることで、２群判別を行うことなく、対象物体の色を判別できるというものである。   Regarding an image evaluation method in which a large amount of the same image as described above is output and an image formed product is output, Patent Document 1 discloses an “object color discrimination method and apparatus”. According to this apparatus, a reference space is created based on the color values of a group of objects determined to be non-defective, the color values of the evaluation object are measured and input, and the Mahalanobis distance of the measured color values is set in the reference space. The color of the object is determined by determining whether or not the calculated Mahalanobis distance is greater than or equal to a predetermined value. In this way, the color of the target object can be determined without performing the second group determination.

また、マハラノビスの距離を利用した画像評価方法として、特許文献２には、「物体の特性判別方法、物体の色判別方法及び装置」が開示されている。この装置によれば、良品と判定された物体群の色彩値に基づいて基準空間を作成し、評価対象物の色彩値を測定して入力し、測定した色彩値のマハラノビスの距離を基準空間に基づいて演算し、その演算したマハラノビスの距離を用いて望小Ｓ／Ｎ比が所定値以上か否かを判別して物体の色の良否を判別するようになされる。こうすることで、対象物体群全体として色の良否を判別できるというものである。   Further, as an image evaluation method using Mahalanobis distance, Patent Document 2 discloses “object characteristic determination method, object color determination method and apparatus”. According to this apparatus, a reference space is created based on the color values of a group of objects determined to be non-defective, the color values of the evaluation object are measured and input, and the Mahalanobis distance of the measured color values is set in the reference space. Based on the calculated Mahalanobis distance, it is determined whether or not the desired S / N ratio is greater than or equal to a predetermined value to determine whether the color of the object is good or bad. By doing so, it is possible to determine whether the color of the target object group as a whole is good or bad.

なお、原画像の画像情報に基づいて画像形成物を出力する際の画像処理制御に関して、特許文献３には「画像処理装置」が開示されている。この画像処理装置によれば、標準原稿を読み取って得た標準画像データと、複写画像を読み取って得た記憶データとを比較して、各比較点における画像の濃度差を検出し、ここに検出された濃度差から画像濃度の差分を数値化し、ここに数値化された画像濃度の差分から印刷手段の状態を推定するようになされる。こうすることで、原画像と複写画像の画像差分の調整を自動的に行うことができ、精度良い複写画像を得ることができるというものである。   Regarding image processing control when outputting an image formation based on image information of an original image, Patent Document 3 discloses an “image processing apparatus”. According to this image processing apparatus, standard image data obtained by reading a standard document is compared with stored data obtained by reading a copy image, and an image density difference at each comparison point is detected. The difference in image density is digitized from the density difference, and the state of the printing unit is estimated from the digitized difference in image density. By doing so, the image difference between the original image and the copy image can be automatically adjusted, and a copy image with high accuracy can be obtained.

また、特許文献４には「画質判定方法」が開示されている。この画質判定方法によれば、検査員の判定に対応する判定を実行可能なコンピュータを備え、このコンピュータは、ソフトウエアによって実現される検査手段と総合判定手段を有している。検査手段は、検査画像の画質を検査員の判定に対応する複数の検査方法で検査し、検査結果を規格化された範囲で得点化する。総合判定手段は、得点化された検査結果とその検査結果に重みを含めて総合的に画質を判定する。こうすることで、異なる種類の検査結果を同一次元の値として取り扱うことができるというものである。   Patent Document 4 discloses an “image quality determination method”. According to this image quality determination method, a computer capable of executing a determination corresponding to the determination by the inspector is provided, and this computer has an inspection means and a comprehensive determination means realized by software. The inspection means inspects the image quality of the inspection image by a plurality of inspection methods corresponding to the determination of the inspector, and scores the inspection result within a standardized range. The comprehensive determination means comprehensively determines the image quality including the scored inspection result and the weight included in the inspection result. By doing so, different types of inspection results can be handled as values of the same dimension.

更に、特許文献５には「自己画像特性計測・診断印写装置」が開示されている。この診断印写装置によれば、画像読み取り系は、テストチャート紙を読み取って画像データを出力する。画像データと記憶情報とを用いて画像読み取り系の画像特性を測定し診断する。その後、電子テキストチャートを印刷系により印刷し、これを画像読み取り系で読み取り、既知の画像読み取り系の画像特性と電子テキストデータとに基づいて印刷系の画像特性を計測し診断するようになされる。こうすることで、最終印刷物の画質を容易に調整できるというものである。   Further, Patent Document 5 discloses a “self-image characteristic measuring / diagnostic printing apparatus”. According to this diagnostic printing apparatus, the image reading system reads test chart paper and outputs image data. The image characteristics of the image reading system are measured and diagnosed using the image data and the stored information. After that, an electronic text chart is printed by a printing system, and this is read by an image reading system. Based on the image characteristics of the known image reading system and the electronic text data, the printing system image characteristics are measured and diagnosed. . By doing so, the image quality of the final printed matter can be easily adjusted.

特開２０００−２６６６０２号公報JP 2000-266602 A 特開２００２−２９６１１３号公報JP 2002-296113 A 特開平 ８−１９０６３０号公報JP-A-8-190630 特開平 ９−００５２４５号公報Japanese Patent Laid-Open No. 9-005245 特開平 １１−１６４０８１号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-164081

従来方式の画像形成装置から出力される画像形成物を画像評価する方法によれば、次のような問題がある。   According to the image evaluation method for the image formed product output from the conventional image forming apparatus, there are the following problems.

ｉ．画像形成物の画像評価に関しては、原画像や検査項目等が多種多様となってきたため、それぞれの検査項目に対し自動的、あるいは、定量的に評価を行うことが難しくなっている。そのため、画像形成位置の傾き等のいくつかの単純な検査項目に関して、画像形成装置の内部にセンサを実装し、自動的に検査する方法が採られる。しかし、その他の傷・汚れ等は、目視検査により実施される場合が多い。   i. Regarding image evaluation of image formations, since there are a wide variety of original images, inspection items, and the like, it is difficult to evaluate each inspection item automatically or quantitatively. Therefore, with respect to some simple inspection items such as the inclination of the image forming position, a method is adopted in which a sensor is mounted inside the image forming apparatus and automatically inspected. However, other scratches and dirt are often carried out by visual inspection.

ii．目視評価では個人差や体調・疲労等の影響を受けるため、定量的でなく不安定であり、検査の効率も悪い。従って、目視評価では大量の画像形成物（印刷物）の濃度差・色差等の複数項目に関して確認をし、画像形成物の良否判定を行うのは困難である。   ii. Since visual evaluation is affected by individual differences, physical condition, fatigue, etc., it is not quantitative but unstable, and inspection efficiency is also poor. Therefore, in visual evaluation, it is difficult to confirm whether or not the image formed product is good by confirming a plurality of items such as density difference and color difference of a large amount of image formed product (printed product).

iii．また、目視評価ではリアルタイムに検査を実施できないため、ある瞬間より定常的な傷が発生してしまった場合に、システムを停止する処理等を実行できないという問題がある。   iii. Further, since visual inspection cannot be performed in real time, there is a problem in that processing for stopping the system or the like cannot be executed when a regular flaw occurs from a certain moment.

iv．同一の画像を大量に複写して画像形成物を出力する場合に、特許文献１及び２に記載の画像評価方法によれば、良品と判定された物体群の色彩値に基づいて基準空間を作成し、評価対象物の色彩値を測定し、ここに測定した色彩値のマハラノビスの距離を基準空間に基づいて演算し、その演算したマハラノビスの距離が所定値以上か否かを判別している。従って、物体の色やその良否を判別することができても、画像パラメータが色彩値のみであることから、他の画像パラメータ、例えば、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値を勘案した総合評価による判別精度に欠けるという問題がある。   iv. When copying the same image in large quantities and outputting an image formed product, according to the image evaluation methods described in Patent Documents 1 and 2, a reference space is created based on the color values of an object group determined to be non-defective Then, the color value of the evaluation object is measured, the Mahalanobis distance of the measured color value is calculated based on the reference space, and it is determined whether or not the calculated Mahalanobis distance is equal to or greater than a predetermined value. Therefore, even if the color of an object and its quality can be determined, since the image parameter is only a color value, other image parameters such as brightness, document tilt, distortion, density, color difference, brightness, and saturation are used. There is a problem that the discrimination accuracy by comprehensive evaluation considering hue, magnification, blackening rate, density difference, gradation, sharpness, contrast, magnification, and differential value is lacking.

ｖ．従って、特許文献３〜５に記載の「画像処理方法」、「画質判定方法」及び「自己画像特性計測・診断印写装置」に特許文献１及び２に記載のマハラノビスの距離を導入した画像評価装置を構成しようとした場合に、上述のivの問題が依然として残る。   v. Therefore, the image evaluation in which the Mahalanobis distance described in Patent Documents 1 and 2 is introduced to the “image processing method”, “image quality determination method”, and “self-image characteristic measurement / diagnosis printing apparatus” described in Patent Documents 3 to 5. The above iv problem still remains when trying to configure the device.

そこで、この発明は上述した課題を解決したものであって、原画像に対する複写画像の類似度を判別する場合に、複数の画像パラメータに対する総合評価を自動的、定量的、かつ、高精度に実行できるようにした画像評価装置及び画像形成装置を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention solves the above-described problems, and performs comprehensive evaluation on a plurality of image parameters automatically, quantitatively, and with high accuracy when determining the similarity of a copied image to an original image. An object of the present invention is to provide an image evaluation apparatus and an image forming apparatus which can be used.

上記課題を解決するために、請求項１に記載の画像評価装置は、原画像を読み取って得た画像情報又は当該原画像を形成するための画像情報と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価する画像評価装置において、類似度を評価するための画像パラメータを指定する指定手段と、指定手段によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御手段とを備えることを特徴とするものである。   In order to solve the above-described problem, the image evaluation apparatus according to claim 1 is an image information obtained by reading an original image or image information for forming the original image, and a copy formed based on the original image. In an image evaluation apparatus that compares image information obtained by reading an image and evaluates the degree of similarity between the original image and a copied image, a designation unit that designates an image parameter for evaluating the degree of similarity, and a designation unit Control that extracts specified image parameters from the image information of the copied image, calculates the Mahalanobis distance using the image parameters of the copied image, and determines the similarity of the copied image to the original image based on the Mahalanobis distance Means.

この画像評価装置によれば、原画像と複写画像との類似度を評価する場合であって、原画像を読み取って得た画像情報又は当該原画像を形成するための画像情報と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報とを比較する場合に、指定手段は、類似度を評価するための画像パラメータを指定するように操作される。この操作により、評価項目となる画像パラメータを任意に選択できるようになる。   According to this image evaluation apparatus, the similarity between an original image and a copy image is evaluated, and image information obtained by reading the original image or image information for forming the original image, and the original image When comparing image information obtained by reading a copy image formed on the basis thereof, the specifying means is operated to specify an image parameter for evaluating the similarity. By this operation, an image parameter as an evaluation item can be arbitrarily selected.

制御手段は、指定手段によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算する。例えば、制御手段は、複写画像を予め定められた基準空間に展開し、基準空間で画像領域を複数に分割し、複数に分割された画像領域においてマハラノビスの距離を演算する。制御手段は、マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するようになる。   The control means extracts the image parameter specified by the specifying means from the image information of the copy image and calculates the Mahalanobis distance using the image parameter of the copy image. For example, the control means develops the copy image in a predetermined reference space, divides the image area into a plurality of areas in the reference space, and calculates the Mahalanobis distance in the divided image areas. The control means discriminates the degree of similarity of the copy image with respect to the original image based on the Mahalanobis distance.

従って、画像情報から得られる、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といった複数の画像パラメータのうち、予め、少なくとも、２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的、かつ高精度に実行できるようになる。   Therefore, multiple values such as brightness, document skew, distortion, density, color difference, brightness, saturation, hue, magnification, blackening rate, density difference, gradation, sharpness, contrast, magnification, and differential value obtained from image information The Mahalanobis distance can be calculated by specifying at least two of the image parameters in advance, and comprehensive evaluation of multiple image parameters (evaluation items) can be performed automatically, quantitatively, and with high accuracy. It becomes possible to execute.

請求項４に係る画像形成装置は、原画像の画像情報に基づいて画像を形成して画像形成物を出力する画像形成手段と、画像形成手段から出力される画像形成物を読み取って得た複写画像を評価する画像評価手段とを備え、画像評価手段は、原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定する指定手段と、指定手段によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御手段とを有することを特徴とするものである。   An image forming apparatus according to claim 4 forms an image based on image information of an original image and outputs an image formed product, and a copy obtained by reading the image formed product output from the image forming unit An image evaluation means for evaluating the image, the image evaluation means specifying the image parameter for evaluating the similarity between the original image and the copy image, and the image parameter specified by the specification means for copying the image And control means for calculating the Mahalanobis distance using the image parameters of the copied image and determining the similarity of the copied image to the original image based on the Mahalanobis distance. To do.

この画像形成装置によれば、請求項１〜３に記載した画像評価装置が応用される。画像評価手段では、指定手段を使用して、予め原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定するようになされる。これを前提にして、画像形成手段は、原画像の画像情報に基づいて画像を形成して画像形成物を出力する。画像評価手段は、画像形成手段から出力される画像形成物を読み取って得た複写画像を評価する。このとき、制御手段は、指定手段によって予め指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するようになる。   According to this image forming apparatus, the image evaluation apparatus described in claims 1 to 3 is applied. In the image evaluation unit, an image parameter for evaluating the similarity between the original image and the copy image is specified in advance using the specifying unit. On the premise of this, the image forming means forms an image based on the image information of the original image and outputs an image formed product. The image evaluation unit evaluates a copy image obtained by reading the image formation output from the image forming unit. At this time, the control means extracts the image parameter designated in advance by the designation means from the image information of the copy image, calculates the Mahalanobis distance using the image parameter of the copy image, and based on the Mahalanobis distance, The similarity of the copied image to the image is determined.

従って、複数の画像パラメータの中から予め２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的かつ高精度に実行できるようになる。これにより、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになる。   Therefore, it is possible to calculate the Mahalanobis distance by specifying two or more of multiple image parameters in advance, and to perform comprehensive evaluation of multiple image parameters (evaluation items) automatically, quantitatively and with high accuracy. become able to. As a result, when a large number of copy images are formed and output based on the original image, it is possible to perform an automatic evaluation in real time, which is difficult to visually evaluate during image formation.

本発明に係る画像評価装置によれば、予め指定された類似度評価のための画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、当該複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算する制御手段を備え、この制御手段は、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するものである。   According to the image evaluation apparatus of the present invention, control for calculating a Mahalanobis distance using image parameters of a copy image while extracting image parameters for similarity evaluation specified in advance from the image information of the copy image. Means for determining the similarity of the copy image to the original image based on the Mahalanobis distance.

この構成によって、複数の画像パラメータの中から２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的かつ高精度に実行できるようになる。   With this configuration, it is possible to calculate the Mahalanobis distance by specifying two or more of a plurality of image parameters, and to perform comprehensive evaluation on a plurality of image parameters (evaluation items) automatically, quantitatively and with high accuracy. It becomes possible to execute.

本発明に係る画像形成装置によれば、本発明に係る画像評価装置が応用されるので、複数の画像パラメータの中から２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的かつ高精度に実行できるようになる。従って、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになる。   According to the image forming apparatus of the present invention, since the image evaluation apparatus of the present invention is applied, it is possible to calculate the Mahalanobis distance by designating two or more of the plurality of image parameters. It is possible to automatically, quantitatively and accurately perform comprehensive evaluation on the image parameters (evaluation items). Therefore, when a large number of copy images are formed and output based on the original image, it is possible to perform an automatic evaluation in real time, which is difficult to perform visual evaluation during image formation.

以下、図面を参照しながら、この発明の実施例に係る画像評価装置及び画像形成装置について説明をする。   Hereinafter, an image evaluation apparatus and an image forming apparatus according to embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図１は、本発明の第１の実施例としての画像評価装置１００の構成例を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an image evaluation apparatus 100 according to a first embodiment of the present invention.

図１に示す画像評価装置１００は、原画像を読み取って得た画像情報又は当該原画像を形成するための画像情報と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価する装置である。例えば、複写機能、ファクシミリ機能及びプリンタ機能を備えた白黒又はカラー用のディジタル複合機や、プリンタ、複写機等によって形成された複写画像と、その原画像とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価できるようにしたり、これらのプリンタ機能を利用して複数の画像形成物を作成したとき、その良品と判別された画像形成物に対する不良品を判別できるようにしたものである。   The image evaluation apparatus 100 shown in FIG. 1 includes image information obtained by reading an original image or image information for forming the original image, and image information obtained by reading a copy image formed based on the original image. Are used to evaluate the similarity between the original image and the copy image. For example, a copy image formed by a black-and-white or color digital multifunction peripheral having a copy function, a facsimile function, and a printer function, a printer, a copy machine, or the like is compared with the original image, and the original image and the copy image are compared. It is possible to evaluate the degree of similarity to the image formation, and when a plurality of image formations are created using these printer functions, it is possible to determine a defective product with respect to the image formation that has been determined to be non-defective. .

この画像評価装置１００では、原稿から原画像を読み取ったり、この原画像に基づいて形成された複写画像を読み取るための分光測色器やスキャナ等の画像読取装置１０２を接続して使用される。画像評価装置１００は、操作部１４、制御部１５及びモニタ１８を有して構成される。制御部１５は制御手段の一例であり、操作部１４によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するようになされる。   The image evaluation apparatus 100 is used by connecting an image reading apparatus 102 such as a spectrocolorimeter or a scanner for reading an original image from a document or reading a copy image formed based on the original image. The image evaluation apparatus 100 includes an operation unit 14, a control unit 15, and a monitor 18. The control unit 15 is an example of a control unit, extracts the image parameter specified by the operation unit 14 from the image information of the copy image, calculates the Mahalanobis distance using the image parameter of the copy image, and calculates the Mahalanobis distance. Based on the above, the similarity of the copied image to the original image is determined.

制御部１５は、システムバス５１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２、ワーク用のＲＡＭ（Random Access Memory）５３、ハードディスク５４、ＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理ユニット）５５、Ｉ／Ｏインターフェース５６及び画像処理部７０を有して構成される。   The control unit 15 includes a system bus 51, a ROM (Read Only Memory) 52, a work RAM (Random Access Memory) 53, a hard disk 54, a CPU (Central Processing Unit) 55, an I / O interface 56, and an image. A processing unit 70 is included.

システムバス５１にはＲＯＭ５２が接続され、当該画像評価装置全体を制御するためのシステムプログラムデータＤＰが格納される。ＲＡＭ５３は、システム起動時において、制御コマンドやシステムプログラムデータＤＰを一時記憶したり、画像評価時に、複写画像のＯＫサンプルやＮＧサンプル等の画像数を一時記憶するようになされる。ＣＰＵ５５は電源がオンされると、ＲＯＭ５２からＲＡＭ５３へシステムプログラムデータＤＰを読み出してシステムを起動し、当該画像評価装置全体を制御するようになされる。   A ROM 52 is connected to the system bus 51, and system program data DP for controlling the entire image evaluation apparatus is stored. The RAM 53 temporarily stores control commands and system program data DP at the time of system startup, and temporarily stores the number of images such as OK samples and NG samples of copied images at the time of image evaluation. When the power is turned on, the CPU 55 reads the system program data DP from the ROM 52 to the RAM 53, starts the system, and controls the entire image evaluation apparatus.

Ｉ／Ｏインターフェース５６には操作部１４が接続される。操作部１４は指定手段の一例であり、類似度を評価するための画像パラメータを指定（選択）するように操作される。操作部１４は選択された画像パラメータ選択に関する操作データＤ３をＣＰＵ５５及び画像処理部７０へ出力する。画像パラメータは、原画像を読み取って得た画像情報Ｄ１、又は、当該原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報Ｄ１から得られ、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といったように複数存在する。この例で、画像パラメータには輝度及び色差が使用される。これは、他の画像パラメータに比べて原画像に対する複写画像の類似度を精度良く判別できるためである。   The operation unit 14 is connected to the I / O interface 56. The operation unit 14 is an example of a designation unit, and is operated so as to designate (select) an image parameter for evaluating similarity. The operation unit 14 outputs operation data D3 related to the selected image parameter selection to the CPU 55 and the image processing unit 70. The image parameter is obtained from the image information D1 obtained by reading the original image or the image information D1 obtained by reading the copy image formed based on the original image, and the brightness, document inclination, distortion, density, and color difference are obtained. There are a plurality of values such as brightness, saturation, hue, magnification, blackening ratio, density difference, gradation, sharpness, contrast, magnification, and differential value. In this example, brightness and color difference are used as image parameters. This is because the degree of similarity of the copied image with respect to the original image can be determined with higher accuracy than other image parameters.

画像処理部７０には、スキャナ等の画像読取装置１０２が接続され、原稿（原画像）及び画像形成物（複写画像）を読み取って画像情報Ｄ１を取得する。画像処理部７０は、画像読取装置１０２から出力された原画像及び複写画像の画像情報Ｄ１を操作部１４又はＣＰＵ５５からの制御に基づいて画像処理する。例えば、複写画像の画像情報Ｄ１から操作部１４によって指定された画像パラメータを抽出するようになされる。画像処理部７０は、階調数判別処理や、周波数変換処理、空間フィルタ処理等の画像処理を実行する。画像処理部７０には、画像読取装置１０２としてスキャナの代わりに分光測色器を接続して使用してもよい。   The image processing unit 70 is connected to an image reading device 102 such as a scanner, and reads a document (original image) and an image formation (copy image) to acquire image information D1. The image processing unit 70 performs image processing on the image information D1 of the original image and the copy image output from the image reading device 102 based on control from the operation unit 14 or the CPU 55. For example, the image parameter designated by the operation unit 14 is extracted from the image information D1 of the copy image. The image processing unit 70 performs image processing such as gradation number determination processing, frequency conversion processing, and spatial filter processing. A spectral colorimeter may be connected to the image processing unit 70 instead of the scanner as the image reading device 102.

ＣＰＵ５５は、操作部１４によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報Ｄ１から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算する演算機能と、当該マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する判別機能とを有している。例えば、ＣＰＵ５５は、原画像及び複写画像を予め定められた基準空間に展開し、その基準空間で画像領域を複数に分割し、ここに分割された複数の画像領域においてマハラノビスの距離を演算する。このマハラノビスの距離を演算するための基準空間は、ハードディスク５４内に構築（展開）される。   The CPU 55 extracts the image parameter specified by the operation unit 14 from the image information D1 of the copy image, calculates the Mahalanobis distance using the image parameter of the copy image, and the original based on the Mahalanobis distance. A discriminating function for discriminating the similarity of the copy image to the image. For example, the CPU 55 develops the original image and the copy image in a predetermined reference space, divides the image area into a plurality of areas in the reference space, and calculates the Mahalanobis distance in the plurality of divided image areas. A reference space for calculating the Mahalanobis distance is constructed (deployed) in the hard disk 54.

例えば、正常な出力結果の画像形成物（原画像）をスキャナを使用して読み込んだ画像情報Ｄ１と、評価（検査）対象の画像形成物（複写画像）をスキャナを使用して読み込んだものとの比較を行う。正常な出力結果のサンプル数はなるべく多い方が画像評価時の信頼性が上がる。   For example, image information D1 obtained by reading a normal output image formation (original image) using a scanner, and an image formation (copy image) to be evaluated (inspected) read using a scanner. Make a comparison. The reliability of the image evaluation increases when the number of samples of normal output results is as large as possible.

この例では、スキャンして得た画像情報Ｄ１から、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相等の特徴量を抽出し、ここに抽出された画像パラメータに基づいてマハラノビスの距離Ｄj 2を求めるようになされる。 In this example, feature quantities such as brightness, document tilt, distortion, density, color difference, brightness, saturation, hue, and the like are extracted from scanned image information D1, and Mahalanobis is extracted based on the extracted image parameters. The distance D j 2 is obtained.

次に、マハラノビスの距離Ｄj 2の計算方法を説明する。まず、各評価項目の画像パラメータ（データ）Ｙjiの平均値ｍiと標準偏差σiとを求める。例えば、ｉ＝１の評価項目として輝度に着目すると、（Ｙ11，Ｙ21，・・・，Ｙq1）の平均値ｍ1と標準偏差σ1とを求める。 Next, a method of calculating the Mahalanobis distance D j 2 will be described. First, an average value m i and standard deviation σ i of image parameters (data) Y ji of each evaluation item are obtained. For example, focusing on luminance as an evaluation item for i = 1, an average value m 1 and standard deviation σ 1 of (Y 11 , Y 21 ,..., Y q1 ) are obtained.

また、ｉ＝２の評価項目として色差に着目すると、（Ｙ12，Ｙ22，・・・，Ｙq2）の平均値ｍ2と標準偏差σ2とを求める。このようにして、ｐ個の評価項目の平均値ｍ1，ｍ2，・・・，ｍpと、標準偏差σ1，σ2，・・・，σpとを求める。その後、各画像パラメータＹjiを対応する評価項目ｉ毎に、平均値ｍi，標準偏差σiで正規化して、画像パラメータＹjiを正規化した基準化画像パラメータ値ｙjiを（１）式、すなわち、
ｙji＝（Ｙji−ｍi）／σi （ｉ＝１〜ｐ，ｉ＝１〜ｑ）・・・・（１）
により求める。ここで、画像パラメータＹjiの正規化が行われることによって、評価項目ｉ毎の基準化画像パラメータ値ｙjiの平均は、“０”、標準偏差は“１”になる。 If attention is paid to the color difference as an evaluation item for i = 2, the average value m 2 and standard deviation σ 2 of (Y 12 , Y 22 ,..., Y q2 ) are obtained. In this way, we obtain the average value of p pieces of evaluation items m 1, m 2, · · ·, and m p, a standard deviation σ 1, σ 2, ···, and a sigma p. Thereafter, each image parameter Y ji is normalized for each corresponding evaluation item i by the average value m i and the standard deviation σ i , and the normalized image parameter value y ji obtained by normalizing the image parameter Y ji is expressed by the equation (1). That is,
y ji = (Y ji -m i ) / σ i (i = 1 to p, i = 1 to q) (1)
Ask for. Here, by normalizing the image parameter Y ji , the average of the standardized image parameter value y ji for each evaluation item i is “0” and the standard deviation is “1”.

次に、このようにして求めた基準化画像パラメータ値ｙjiから、当該基準化画像パラメータ値ｙjiの相関行列Ｒを（２）式、すなわち、 Next, from the standardized image parameter value y ji obtained in this way, the correlation matrix R of the standardized image parameter value y ji is expressed by equation (2), that is,

Figure 2006292693
Figure 2006292693

により求める。但し、ｒ11＝１である。ここで、相関行列Ｒの要素ｒst及びｒtsは、次式、すなわち、 Ask for. However, r 11 = 1. Where the elements r st and r ts of the correlation matrix R are:

Figure 2006292693
Figure 2006292693

で与えられる。
続いて、この相関行列Ｒの逆行列Ａ＝Ｒ-1を（３）式、すなわち、 Given in.
Subsequently, the inverse matrix A = R −1 of this correlation matrix R is expressed by equation (3), that is,

Figure 2006292693
Figure 2006292693

により求める。
ここで、（３）式の逆行列の要素ａstは、次式、すなわち、
ａst＝ａts／｜Ａ｜
により求められる。なお、上式において、ａtsはａstの余因数（ｓ行とｔ列の要素をすべて取り除いた相補小行列式に（−１）s+tを乗算したもの）である。 Ask for.
Here, the element a st of the inverse matrix of the equation (3) is expressed by the following equation:
a st = a ts / | A |
Is required. In the above equation, a ts is a cofactor of a st (complementary determinant obtained by removing all elements of s rows and t columns and multiplying by (−1) s + t ).

このように、逆行列Ａが求められると、この逆行列Ａの要素ａstからマハラノビスの距離Ｄj 2を（４）式、すなわち、 Thus, when the inverse matrix A is obtained, the Mahalanobis distance D j 2 from the element ast of the inverse matrix A is expressed by the following equation (4):

Figure 2006292693
Figure 2006292693

により求められる。このマハラノビスの距離Ｄj 2は、原画像に対する複写画像の類似度を判別するとき、予め設定された評価基準値と比較される。上述のＩ／Ｏインターフェース５６には操作部１４の他にモニタ１８が接続される。モニタ１８には、マハラノビスの距離Ｄj 2と評価基準値とを比較した結果等の画質評価結果を表示データＤ２に基づいて表示するようになされる。 Is required. This Mahalanobis distance D j 2 is compared with a preset evaluation reference value when determining the similarity of the copied image to the original image. In addition to the operation unit 14, a monitor 18 is connected to the I / O interface 56 described above. The monitor 18 displays the image quality evaluation result such as the result of comparing the Mahalanobis distance D j 2 and the evaluation reference value based on the display data D2.

図２は、画像評価装置１００による画質評価結果例（その１）を示すグラフ図である。図２において、縦軸は、画像数であり、画像評価対象となった複写画像のサンプル枚数である。横軸は、画像パラメータが輝度である場合のマハラノビスの距離Ｄj 2であり、０．５ピッチの等分目盛りである。この例で、マハラノビスの距離Ｄj 2＝２．５付近に評価基準値（閾値）が設定され、ここを基準にして複写画像の良否が判別される。□印は、複写画像のＯＫサンプルである。■印は、複写画像のＮＧサンプルである。 FIG. 2 is a graph showing an example (part 1) of image quality evaluation results by the image evaluation apparatus 100. In FIG. 2, the vertical axis represents the number of images, which is the number of copied image samples to be evaluated. The horizontal axis represents the Mahalanobis distance D j 2 when the image parameter is luminance, and is an equal scale of 0.5 pitch. In this example, an evaluation reference value (threshold value) is set in the vicinity of Mahalanobis distance D j 2 = 2.5, and the quality of the copied image is determined based on this evaluation reference value. The □ mark is an OK sample of the copied image. The mark ■ is an NG sample of a copy image.

この画質評価例で、原画像には、モノクロ画像の原稿を使用し、画像情報Ｄ１にはグレースケール（１−channel）を使用する。原画像を複写する枚数は、例えば、６３０枚である。６３０枚の同一画像の複写画像（画像形成物）の出力結果を当該画像評価装置１００及びスキャナを使用して、原画像に対する複写画像の類似度を判別できるか否かの検証を行う場合を例に挙げる。   In this image quality evaluation example, a monochrome image original is used for the original image, and gray scale (1-channel) is used for the image information D1. The number of copies of the original image is 630, for example. An example in which the output result of 630 copies of the same image (image formation product) is verified using the image evaluation apparatus 100 and the scanner to determine whether the similarity of the copy image with respect to the original image can be determined. To

これらを検証条件にして、６３０枚の同一画像の複写画像（画像形成物）の出力結果から画質的にＯＫなものとＮＧなものとを人的評価でまず選択する。次に、全ての出力画像をスキャナにて読み込み、複写画像の画像情報Ｄ１を取得する。その後、ＯＫの複写画像から、ハードディスク５４内に単位（基準）空間を作り、マハラノビスの距離Ｄj 2を算出する。これに対して、ＮＧの複写画像を多く含んだ画像形成物がＮＧサンプルとして判定されるかを検証する。 Using these as verification conditions, first, an image with an image quality OK or NG is selected by human evaluation from the output results of 630 copies of the same image (image formation product). Next, all output images are read by a scanner, and image information D1 of a copy image is acquired. Thereafter, a unit (reference) space is created in the hard disk 54 from the OK copy image, and the Mahalanobis distance D j 2 is calculated. On the other hand, it is verified whether or not an image formation containing many NG copy images is determined as an NG sample.

ＣＰＵ５５は、ハードディスク内に展開するための単位空間を算出する。例えば、１枚の画像領域を４×４＝１６分割し、それぞれの画像領域での輝度階調数の累積値を算出する。このとき、輝度の最小値及び最大値を検出し、その最小値及び最大値の間を１０等分（１０％刻み）し、この最小値及び最大値の間における全１１段階の輝度の累積値を算出する。評価項目数は４×４×１１＝１７６である。   The CPU 55 calculates a unit space for development in the hard disk. For example, one image area is divided by 4 × 4 = 16, and the cumulative value of the number of luminance gradations in each image area is calculated. At this time, the minimum value and the maximum value of the luminance are detected, the interval between the minimum value and the maximum value is divided into 10 equal parts (in 10% increments), and the accumulated value of the luminance in all 11 steps between the minimum value and the maximum value. Is calculated. The number of evaluation items is 4 × 4 × 11 = 176.

このように、評価項目数＝１７６を考慮した検証結果によれば、図２に示すように、原画像を複写した６３０枚の複写画像のうち、人的評価でＯＫサンプルを５８０枚選択し、その単位空間としてマハラノビスの距離Ｄj 2を算出した。その結果、図２のＯＫサンプルに示すように、距離Ｄj 2＝１付近を中心としたグラフとなり、ＯＫサンプルの画像数に含まれるマハラノビスの距離Ｄj 2は最大でも距離Ｄj 2＝３程度である。それに対して、ＮＧサンプルでは、ＯＫサンプルから、かなり大きくずれているものもあり、この例では、距離Ｄj 2＝２．５以上（半分以上）のものがＮＧサンプルと容易に判断できるレベルになる。 As described above, according to the verification result in consideration of the number of evaluation items = 176, as shown in FIG. 2, 580 copies of the original image are copied and 580 OK samples are selected by human evaluation. As a unit space, Mahalanobis distance D j 2 was calculated. As a result, as shown in the OK sample in FIG. 2, the graph is centered around the distance D j 2 = 1, and the Mahalanobis distance D j 2 included in the number of images of the OK sample is at most the distance D j 2 = 3. Degree. On the other hand, some NG samples deviate considerably from the OK sample. In this example, a sample having a distance D j 2 = 2.5 or more (half or more) can be easily determined as an NG sample. Become.

なお、ＮＧサンプルの中でも当然ひどいものや、それほどひどくないもの等レベル差があるが、今回はそれを一まとめにＮＧサンプルとしている。これによって、ＮＧサンプルの中にも、それほどひどくないものは１に近い値となり、相当量汚れているものは距離Ｄj 2＝１０以上異なる結果となる。この画質評価例では、輝度階調数のみによる評価結果であるが、周波数変換処理や、空間フィルタ処理後の画像を利用する等により、原画像に対する複写画像の類似度を精度良く、かつ、良好に判別できるようになる。これにより、複数の評価項目に対する総合評価を自動的かつ定量的に行うことができる。 Of course, there are NG samples that are terribly different and those that are not so terribly different, but this time they are collectively referred to as NG samples. As a result, among the NG samples, those that are not so bad have values close to 1, and those that are dirty by a considerable amount result in a difference of distance D j 2 = 10 or more. In this image quality evaluation example, the evaluation result is based only on the number of luminance gradations, but the similarity of the copied image with respect to the original image is accurate and good by using an image after frequency conversion processing or spatial filtering. Can be discriminated. Thereby, comprehensive evaluation for a plurality of evaluation items can be performed automatically and quantitatively.

図３は、画像評価装置１００による画質評価結果例（その２）を示すグラフ図である。図３において、縦軸は、画像数であり、画像評価対象となった複写画像のサンプル枚数である。横軸は、画像パラメータが色差である場合のマハラノビスの距離Ｄj 2であり、０．５ピッチの等分目盛りである。この例で、マハラノビスの距離Ｄj 2＝３付近に評価基準値（閾値）が設定され、ここを基準にして複写画像の良否が判別される。□印は、複写画像のＯＫサンプルである。■印は、複写画像のＮＧサンプルである。 FIG. 3 is a graph showing an example (part 2) of the image quality evaluation result by the image evaluation apparatus 100. In FIG. 3, the vertical axis represents the number of images, which is the number of copied image samples to be evaluated. The horizontal axis represents the Mahalanobis distance D j 2 when the image parameter is a color difference, and is an equal scale of 0.5 pitch. In this example, an evaluation reference value (threshold value) is set in the vicinity of Mahalanobis distance D j 2 = 3, and the quality of the copied image is determined based on this reference value. The □ mark is an OK sample of the copied image. The mark ■ is an NG sample of a copy image.

この画質評価例で、原画像には、色文字「Ａ」を使用し、画像情報Ｄ１にはＲＧＢ画像データを使用する。原画像「Ａ」を複写する枚数は、例えば、６３０枚である。６３０枚の同一画像の複写画像（画像形成物）の出力結果を当該画像評価装置１００及びスキャナを使用して、原画像に対する複写画像の類似度を判別できるか否かの検証を行う場合を例に挙げる。   In this image quality evaluation example, the color character “A” is used for the original image, and RGB image data is used for the image information D1. The number of copies of the original image “A” is, for example, 630. An example in which the output result of 630 copies of the same image (image formation product) is verified using the image evaluation apparatus 100 and the scanner to determine whether the similarity of the copy image with respect to the original image can be determined. To

これらを検証条件にして、６３０枚の同一画像の複写画像（画像形成物）の出力結果から画質的にＯＫなものとＮＧなものとを人的評価でまず選択する。次に、全ての出力画像をスキャナにて読み込み、複写画像の画像情報Ｄ１を取得する。その後、ＯＫの複写画像から、ハードディスク５４内に単位（基準）空間を作り、マハラノビスの距離Ｄj 2を算出する。これに対して、ＮＧの複写画像を多く含んだ画像形成物がＮＧサンプルとして判定されるかを検証する。 Using these as verification conditions, first, an image with an image quality OK or NG is selected by human evaluation from the output results of 630 copies of the same image (image formation product). Next, all output images are read by a scanner, and image information D1 of a copy image is acquired. Thereafter, a unit (reference) space is created in the hard disk 54 from the OK copy image, and the Mahalanobis distance D j 2 is calculated. On the other hand, it is verified whether or not an image formation containing many NG copy images is determined as an NG sample.

ＣＰＵ５５は、ハードディスク内に展開するための単位空間を算出する。例えば、１枚の画像領域を４×４＝１６分割し、それぞれの画像領域での色差を算出する。評価項目数は４×４＝１６である。このように、評価項目数＝１６を考慮した検証結果によれば、図３に示すように、原画像「Ａ」を複写した６３０枚の複写画像のうち、人的評価でＯＫサンプルを５００枚選択し、その単位空間としてマハラノビスの距離Ｄj 2を算出した。その結果、図３のＯＫサンプルに示すように、距離Ｄj 2＝１付近を中心としたグラフとなり、ＯＫサンプルの画像数に含まれるマハラノビスの距離Ｄj 2は最大でも距離Ｄj 2＝３程度である。それに対して、ＮＧサンプルでは、ＯＫサンプルから、かなり大きくずれているものもあり、この例では、距離Ｄj 2＝３以上（半分以上）のものがＮＧサンプルと容易に判断できるレベルになる。 The CPU 55 calculates a unit space for development in the hard disk. For example, one image area is divided into 4 × 4 = 16, and the color difference in each image area is calculated. The number of evaluation items is 4 × 4 = 16. Thus, according to the verification result considering the number of evaluation items = 16, as shown in FIG. 3, among the 630 copies of the original image “A”, 500 OK samples were evaluated by human evaluation. The Mahalanobis distance D j 2 was calculated as the unit space. As a result, as shown in the OK sample of FIG. 3, the graph is centered around the distance D j 2 = 1, and the Mahalanobis distance D j 2 included in the number of images of the OK sample is at most the distance D j 2 = 3. Degree. On the other hand, some NG samples deviate considerably from the OK samples. In this example, a distance D j 2 = 3 or more (half or more) is a level that can be easily determined as an NG sample.

この例でＲＧＢ色やＣＭＹＫ色のような原色文字を原画像の対象とすると、それらの色に他の色が混じった場合等において、ＯＫサンプルとＮＧサンプルとを分離し易くなる。このように、画像パラメータが色差である場合における画質評価結果を得ることができ、複数の評価項目に対する総合評価を自動的かつ定量的に行うことができる。   In this example, if primary color characters such as RGB colors and CMYK colors are used as the target of the original image, it is easy to separate the OK sample and the NG sample when such colors are mixed with other colors. As described above, it is possible to obtain an image quality evaluation result when the image parameter is a color difference, and it is possible to automatically and quantitatively perform comprehensive evaluation on a plurality of evaluation items.

続いて、本発明に係る画像評価例について説明する。図４は、画像評価装置１００を使用した画像評価例を示すフローチャートである。   Subsequently, an image evaluation example according to the present invention will be described. FIG. 4 is a flowchart illustrating an image evaluation example using the image evaluation apparatus 100.

この実施例では、原画像を読み取って得た画像情報Ｄ１又は当該原画像を形成するための画像情報Ｄ１から画像パラメータを抽出し、その画像パラメータに基づいて画質評価基準となるマハラノビスの距離Ｄthを求める。次に、原画像を複写した複写画像の良否を画質評価基準のマハラノビスの距離Ｄthに基づいて判別する場合を例に挙げる。   In this embodiment, image parameters are extracted from the image information D1 obtained by reading the original image or the image information D1 for forming the original image, and the Mahalanobis distance Dth serving as the image quality evaluation reference is set based on the image parameter. Ask. Next, an example will be described in which the quality of a copied image obtained by copying an original image is determined based on the Mahalanobis distance Dth of the image quality evaluation standard.

これらを画質評価条件にして、図４に示すフローチャートのステップＡ１で正常な画像形成物として、原画像をスキャンして（読み取って）画像情報Ｄ１を得る。次に、ステップＡ２で、画像情報Ｄ１に含まれる画像パラメータを２つ以上を指定する。画像パラメータは、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といったように複数存在する。この例では、画像パラメータとして図２及び３に示したように輝度及び色差が指定される。   Under these image quality evaluation conditions, the original image is scanned (read) as a normal image formed product in step A1 of the flowchart shown in FIG. 4 to obtain image information D1. Next, at step A2, two or more image parameters included in the image information D1 are designated. There are multiple image parameters such as brightness, document skew, distortion, density, color difference, brightness, saturation, hue, magnification, blackening ratio, density difference, gradation, sharpness, contrast, magnification, and differential value. . In this example, brightness and color difference are designated as image parameters as shown in FIGS.

そして、ステップＡ３で原画像の画像情報Ｄ１の画像パラメータを単位空間に展開して画質評価基準となる正常画像のマハラノビスの距離Ｄthを演算する。マハラノビスの距離Ｄthは、（１）〜（４）式により算出される。距離ＤthはＲＡＭ５３等に保存する。   In step A3, the image parameter of the image information D1 of the original image is developed in the unit space, and the Mahalanobis distance Dth of the normal image serving as the image quality evaluation standard is calculated. The Mahalanobis distance Dth is calculated by equations (1) to (4). The distance Dth is stored in the RAM 53 or the like.

次に、ステップＡ４で画質評価対象となる複数の画像形成物（複写画像）をスキャンして、画質評価対象の画像情報Ｄ１を得る。画像情報Ｄ１は画像読取装置（例えば、スキャナ）３００から得られる。   Next, in step A4, a plurality of image formations (copy images) to be image quality evaluated are scanned to obtain image information D1 to be image quality evaluated. The image information D1 is obtained from an image reading device (for example, a scanner) 300.

そして、ステップＡ５で複写画像（画質評価対象）の画像情報Ｄ１の画像パラメータを単位空間に展開してマハラノビスの距離Ｄj 2を演算する。マハラノビスの距離Ｄj 2は、（１）〜（４）式により算出される。距離Ｄj 2はＲＡＭ５３等に保存する。 In step A5, the image parameter of the image information D1 of the copy image (image quality evaluation target) is developed in the unit space to calculate the Mahalanobis distance D j 2 . The Mahalanobis distance D j 2 is calculated by equations (1) to (4). The distance D j 2 is stored in the RAM 53 or the like.

その後、ステップＡ６に移行して画質評価対象のマハラノビスの距離Ｄj 2と、原（正常）画像のマハラノビスの距離Ｄthとを比較して原画像に対する複写画像の類似度を判別する。この判別結果で、当該複写画像サンプルのマハラノビスの距離Ｄj 2が距離Ｄth＞距離Ｄj 2となる場合は、ステップＡ７に移行して良好な画像形成物（印刷物：ＯＫサンプル）として振り分けられる。また、当該複写画像サンプルのマハラノビスの距離Ｄj 2が距離Ｄth≦距離Ｄj 2となる場合は、ステップＡ８に移行して不良な画像形成物（印刷物：ＮＧサンプル）として振り分けられる。 Thereafter, the Mahalanobis distance D j 2 of the image quality evaluation proceeds to step A6, the original is compared with the Mahalanobis distance Dth of (normal) image to determine the similarity of the copied image of the original image. If the Mahalanobis distance D j 2 of the copied image sample satisfies the distance Dth> distance D j 2 as a result of the determination, the process proceeds to step A7 and is sorted as a good image formed product (printed material: OK sample). Further, when the Mahalanobis distance D j 2 of the copy image sample satisfies the distance Dth ≦ distance D j 2 , the process proceeds to step A8 and is sorted as a defective image formed product (printed material: NG sample).

このように第１の実施例としての画像評価装置１００によれば、原画像と複写画像との類似度を評価する場合であって、原画像を読み取って得た画像情報Ｄ１又は当該原画像を形成するための画像情報Ｄ１と、原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報Ｄ１とを比較する場合に、操作部１４は、類似度を評価するための画像パラメータを指定するように操作される。この操作により、評価項目となる画像パラメータを任意に選択できるようになる。   As described above, according to the image evaluation apparatus 100 as the first embodiment, the similarity between the original image and the copy image is evaluated, and the image information D1 obtained by reading the original image or the original image is obtained. When comparing the image information D1 to be formed with the image information D1 obtained by reading the copy image formed based on the original image, the operation unit 14 designates an image parameter for evaluating the similarity. To be operated. By this operation, an image parameter as an evaluation item can be arbitrarily selected.

制御部１５は、操作部１４によって指定された画像パラメータを原画像の画像情報Ｄ１から抽出すると共に、原画像の画像パラメータを用いて画質評価基準となるマハラノビスの距離Ｄthを演算する。また、ＣＰＵ５５は、複写画像の画像情報Ｄ１から画像パラメータを抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄj 2を演算する。 The control unit 15 extracts the image parameter specified by the operation unit 14 from the image information D1 of the original image, and calculates the Mahalanobis distance Dth that is an image quality evaluation reference using the image parameter of the original image. Further, the CPU 55 extracts the image parameter from the image information D1 of the copy image, and calculates the Mahalanobis distance D j 2 using the image parameter of the copy image.

この例で、制御部１５は、複写画像を予め定められた基準空間に展開し、基準空間で画像領域を４×４＝１６に分割し、ここに１６分割された画像領域においてマハラノビスの距離Ｄj 2を演算する。制御部１５は、マハラノビスの距離に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する。 In this example, the control unit 15 expands the copy image into a predetermined reference space, divides the image area into 4 × 4 = 16 in the reference space, and the Mahalanobis distance D in the 16 divided image areas. j 2 is calculated. The control unit 15 determines the similarity of the copy image with respect to the original image based on the Mahalanobis distance.

従って、画像情報Ｄ１から得られる、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といった複数の画像パラメータのうち、予め、少なくとも、２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的、かつ高精度に実行できるようになる。   Therefore, brightness, document tilt, distortion, density, color difference, brightness, saturation, hue, magnification, blackening rate, density difference, gradation, sharpness, contrast, magnification, and differential value obtained from the image information D1. The Mahalanobis distance can be calculated by specifying at least two of the multiple image parameters in advance, and comprehensive evaluation of multiple image parameters (evaluation items) can be performed automatically, quantitatively, and with high accuracy. Will be able to run.

図５は本発明に係る第２の実施例としてのカラー画像形成装置の構成例を示す断面の概念図である。この実施例では画像形成装置の一例となるカラー画像形成装置２００を構成し、この画像形成装置２００には先に説明した画像評価装置１００の機能が応用されるものである。   FIG. 5 is a conceptual cross-sectional view showing a configuration example of a color image forming apparatus as a second embodiment according to the present invention. In this embodiment, a color image forming apparatus 200 as an example of an image forming apparatus is configured, and the function of the image evaluation apparatus 100 described above is applied to the image forming apparatus 200.

図５に示すカラー画像形成装置は、カラーの画像データＤinに基づいてカラー画像を形成する装置である。このカラー画像形成装置２００は、装置本体１０１と画像読取装置１０２から構成される。装置本体１０１の上部には、自動原稿送り装置２０１と原稿画像走査読取装置２０２から成る画像読取装置１０２が設置され、カラーの原稿ｄを読み取って赤（Ｒ）色、緑（Ｇ）色、青（Ｂ）色のディジタルの画像データＤinを出力するようになされる。   The color image forming apparatus shown in FIG. 5 is an apparatus that forms a color image based on color image data Din. The color image forming apparatus 200 includes an apparatus main body 101 and an image reading apparatus 102. An image reading apparatus 102 including an automatic document feeder 201 and an original image scanning / reading apparatus 202 is installed on the upper part of the apparatus main body 101. A color original d is read and red (R), green (G), and blue are read. (B) Color digital image data Din is output.

装置本体１０１はタンデム型カラー画像形成装置と称せられるもので、画像形成部８０を構成する、画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋと、無終端状の中間転写ベルト６と、再給紙機構（ＡＤＵ機構）を含む給紙搬送手段と、トナー像を定着するための定着装置１７からなる。   The apparatus main body 101 is called a tandem color image forming apparatus, and forms image forming units 10Y, 10M, 10C, and 10K, an endless intermediate transfer belt 6 and a refeed mechanism that constitute an image forming unit 80. It comprises a sheet feeding / conveying means including (ADU mechanism) and a fixing device 17 for fixing the toner image.

Ｙ色の画像を形成する画像形成ユニット１０Ｙは感光体ドラム１Ｙと、感光体ドラム１Ｙの周囲に配置されたＹ色用の帯電器２Ｙ、画像書込みユニット３Ｙ、現像器４Ｙ及び像形成体用のクリーニング部８Ｙを有する。Ｍ色の画像を形成する画像形成ユニット１０Ｍは感光体ドラム１Ｍと、Ｍ色用の帯電器２Ｍ、画像書込みユニット３Ｍ、現像器４Ｍ及び像形成体用のクリーニング部８Ｍを有する。   An image forming unit 10Y for forming a Y-color image is composed of a photosensitive drum 1Y, a Y-color charger 2Y, an image writing unit 3Y, a developing unit 4Y, and an image-forming body arranged around the photosensitive drum 1Y. A cleaning unit 8Y is provided. The image forming unit 10M that forms an M color image includes a photosensitive drum 1M, an M color charger 2M, an image writing unit 3M, a developing device 4M, and an image forming member cleaning unit 8M.

Ｃ色の画像を形成する画像形成ユニット１０Ｃは感光体ドラム１Ｃと、Ｃ色用の帯電器２Ｃ、画像書込みユニット３Ｃ、現像器４Ｃ及び像形成体用のクリーニング部８Ｃを有する。ＢＫ色の画像を形成する画像形成ユニット１０Ｋは感光体ドラム１Ｋと、ＢＫ色用の帯電器２Ｋ、画像書込みユニット３Ｋ、現像器４Ｋ及び像形成体用のクリーニング部８Ｋを有する。   The image forming unit 10C for forming a C color image includes a photosensitive drum 1C, a C color charger 2C, an image writing unit 3C, a developing unit 4C, and an image forming body cleaning unit 8C. The image forming unit 10K that forms a BK color image includes a photosensitive drum 1K, a BK color charger 2K, an image writing unit 3K, a developing unit 4K, and an image forming body cleaning unit 8K.

上述した感光体ドラム１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋは像形成体の一例であり、帯電器２Ｙと画像書込みユニット３Ｙ、帯電器２Ｍと画像書込みユニット３Ｍ、帯電器２Ｃと画像書込みユニット３Ｃ及び帯電器２Ｋと画像書込みユニット３Ｋとは潜像形成手段を構成する。現像器４Ｙ、４Ｍ、４Ｃ、４Ｋによる現像は、使用するトナー極性と同極性（本実施例においては負極性）の直流電圧に交流電圧を重畳した現像バイアスが印加される反転現像にて行われる。中間転写ベルト６は複数のローラにより巻回され、回動可能に支持されている。   The photosensitive drums 1Y, 1M, 1C, and 1K described above are examples of an image forming body, and include a charger 2Y and an image writing unit 3Y, a charger 2M and an image writing unit 3M, a charger 2C, an image writing unit 3C, and a charger. 2K and the image writing unit 3K constitute a latent image forming unit. Development by the developing devices 4Y, 4M, 4C, and 4K is performed by reversal development in which a developing bias in which an AC voltage is superimposed on a DC voltage having the same polarity as the toner polarity to be used (negative polarity in this embodiment) is applied. . The intermediate transfer belt 6 is wound around a plurality of rollers and is rotatably supported.

ここで画像形成プロセスの概要について以下に説明する。画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ及び１０Ｋより形成された各色の画像は、使用するトナーと反対極性（本実施例においては正極性）の１次転写バイアス（不図示）が印加される１次転写ローラ７Ｙ、７Ｍ、７Ｃ及び７Ｋにより、回動する中間転写ベルト６上に逐次転写されて（１次転写）、合成されたカラー画像（色画像：カラートナー像）が形成される。カラー画像は中間転写ベルト６から用紙Ｐへ転写される（２次転写）。   Here, an outline of the image forming process will be described below. Each color image formed by the image forming units 10 </ b> Y, 10 </ b> M, 10 </ b> C, and 10 </ b> K is subjected to primary transfer bias (not shown) having a polarity (positive polarity in this embodiment) opposite to the toner to be used. The rollers 7Y, 7M, 7C, and 7K are sequentially transferred (primary transfer) onto the rotating intermediate transfer belt 6 to form a synthesized color image (color image: color toner image). The color image is transferred from the intermediate transfer belt 6 to the paper P (secondary transfer).

装置本体１０１の下方には給紙カセット２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃが設けられ、各々の給紙カセット２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ内に収容された用紙Ｐは、給紙カセット２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃにそれぞれ設けられる送り出しローラ２１および給紙ローラ２２Ａにより給紙され、搬送ローラ２２Ｂ、２２Ｃ、２２Ｄ、レジストローラ２３等を経て、２次転写ローラ７Ａに搬送され、用紙Ｐ上の一方の面（表面）にカラー画像が一括して転写される（２次転写）。   Paper cassettes 20A, 20B, and 20C are provided below the apparatus main body 101, and the paper P accommodated in the paper cassettes 20A, 20B, and 20C is provided in the paper cassettes 20A, 20B, and 20C, respectively. The paper is fed by the feed roller 21 and the paper feed roller 22A, is transported to the secondary transfer roller 7A through the transport rollers 22B, 22C, 22D, the registration roller 23, etc., and a color image is formed on one surface (front surface) on the paper P. Are collectively transferred (secondary transfer).

カラー画像が転写された用紙Ｐは、定着装置１７により定着処理され、排紙ローラ２４に挟持されて機外の排紙トレイ２５上に載置される。転写後の感光体ドラム１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋの周面上に残った転写残トナーは、像形成体クリーニング部８Ｙ、８Ｍ、８Ｃ、８Ｋによりクリーニングされ次の画像形成サイクルに入る。   The paper P on which the color image has been transferred is fixed by the fixing device 17, is sandwiched between the paper discharge rollers 24, and is placed on a paper discharge tray 25 outside the apparatus. The transfer residual toner remaining on the peripheral surfaces of the photosensitive drums 1Y, 1M, 1C, and 1K after the transfer is cleaned by the image forming body cleaning units 8Y, 8M, 8C, and 8K, and enters the next image forming cycle.

これらの画像形成の際には、用紙Ｐとして５２．３〜６３．９ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の薄紙や６４．０〜８１．４ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の普通紙や８３．０〜１３０．０ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の厚紙や１５０．０ｋｇ／ｍ2（１０００枚）程度の超厚紙を用い、線速度を８０〜３５０ｍｍ／ｓｅｃ程度とし、環境条件として温度が５〜３５℃程度、湿度が１５〜８５％程度の設定条件とすることが好ましい。用紙Ｐの厚み（紙厚）としては０．０５〜０．１５ｍｍ程度の厚さのものが用いられる。 The time of forming these images, 52.3~63.9kg / m 2 (1000 sheets) about thin and 64.0~81.4kg / m 2 (1000 sheets) of approximately plain paper or a paper P 83 .0~130.0kg / m 2 using a (1000) about a cardboard and 150.0kg / m 2 (1000 sheets) about super thick paper, the linear velocity is about 80~350mm / sec, the temperature as environmental conditions Preferably, the setting conditions are about 5 to 35 ° C. and the humidity is about 15 to 85%. The thickness of the paper P (paper thickness) is about 0.05 to 0.15 mm.

この例で、定着装置１７から排紙ローラ２４に至る途中に、複写画像評価用の画像読取部（以下複写画像読取部９０という）が設けられ、定着装置１７から出力された画像形成物を読み取って画像読取信号（画像情報）を出力するようになされる。複写画像読取部９０には、例えば、ＣＣＤ撮像素子を１列に配列したラインイメージセンサが使用される。複写画像読取部９０の配置場所は、定着後の画像形成物が出力される部分であれば、本体装置の内外を問わない。   In this example, an image reading unit for evaluating a copy image (hereinafter referred to as a copy image reading unit 90) is provided on the way from the fixing device 17 to the paper discharge roller 24, and an image formation output from the fixing device 17 is read. Thus, an image reading signal (image information) is output. For the copy image reading unit 90, for example, a line image sensor in which CCD image sensors are arranged in a line is used. The copy image reading unit 90 may be placed in or out of the main body device as long as the image formation after fixing is output.

本体装置には複写画像読取部９０から得られたデータを処理する画像評価制御部１００’が備えられる。画像評価制御部１００’には異常画像判別をする制御部１５や、画像メモリ３３、画像処理部７０等が設けられる。   The main body apparatus is provided with an image evaluation control unit 100 ′ that processes data obtained from the copy image reading unit 90. The image evaluation control unit 100 ′ includes a control unit 15 that performs abnormal image discrimination, an image memory 33, an image processing unit 70, and the like.

上述の排紙ローラ２４の下流側には排紙トレイ２５が設けられ、その下方には、予備用の排紙トレイ２９が備えられ、画像形成出力時に、通常の排紙トレイ２５とは別に、制御部１５によって、異常画像（不良）と判別された画像形成物を排紙するように使用される。また、制御部１５によって異常画像と判別された当該画像形成物を反転又は裏返して排紙する用紙搬送機構を備える。例えば、用紙搬送機構では、定着装置１７から排出された用紙Ｐは、分岐器２６によりシート排紙路から分岐され、それぞれ用紙搬送機構を構成する、下方の循環通紙路２７Ａを経て、再給紙機構である反転搬送路２７Ｂにより表裏を反転され、排紙トレイ２９へ排紙される。   A paper discharge tray 25 is provided on the downstream side of the paper discharge roller 24 described above, and a spare paper discharge tray 29 is provided below the paper discharge roller 24. When outputting images, separately from the normal paper discharge tray 25, The controller 15 is used to discharge an image formed product that is determined to be an abnormal image (defective). In addition, a paper transport mechanism is provided that reverses or reverses the image formation that has been determined to be an abnormal image by the control unit 15 and ejects the image formation. For example, in the paper transport mechanism, the paper P discharged from the fixing device 17 is branched from the sheet discharge path by the branching device 26, and is re-supplied through the lower circulating paper path 27A constituting the paper transport mechanism. The paper is reversed by the reverse conveyance path 27 </ b> B, which is a paper mechanism, and is discharged onto the paper discharge tray 29.

この例で排紙ローラ２４の下流側であって、排紙トレイ２９付近に図示しないパンチ機構を備え、制御部１５によって異常画像と判別された当該画像形成物に穴を開けるようにしてもよい。また、排紙トレイ２５や２９の位置にフィニッシャー等の後処理装置を連結して使用する場合は、フィニッシャー内のパンチ機構を利用して、当該画像形成物に穴を開けるようにしてもよい。   In this example, a punch mechanism (not shown) is provided on the downstream side of the paper discharge roller 24 and in the vicinity of the paper discharge tray 29, and a hole may be formed in the image formed product that is determined to be an abnormal image by the control unit 15. . Further, when a finisher or other post-processing device is connected to the position of the paper discharge tray 25 or 29, a punch mechanism in the finisher may be used to make a hole in the image formed product.

図６は、カラー画像形成装置２００の制御系の構成例を示すブロック図である。図６に示すカラー画像形成装置２００は、給紙部６０、画像形成部８０、画像評価制御部１００’及び画像読取装置１０２を有して構成され、カラーの画像データＤinに基づいてカラー画像を形成するようになされる。   FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration example of a control system of the color image forming apparatus 200. A color image forming apparatus 200 illustrated in FIG. 6 includes a paper feeding unit 60, an image forming unit 80, an image evaluation control unit 100 ′, and an image reading device 102, and generates a color image based on color image data Din. To be formed.

画像評価制御部１００’は、ＣＰＵ５５及び操作パネル４８を有している。操作パネル４８は、操作部１４及びモニタ１８を有して構成される。操作部１４は、複写枚数や、色の濃さ、用紙サイズ等の画像形成条件を設定するように操作される。操作部１４で設定された画像形成条件は、操作データＤ３となってＣＰＵ５に出力される。操作部１４にはタッチパネルやキーボードが使用される。モニタ１８には、表示データＤ２に基づいて複写枚数や、色の濃さ、用紙サイズ等の画像形成条件が表示される。   The image evaluation control unit 100 ′ has a CPU 55 and an operation panel 48. The operation panel 48 includes the operation unit 14 and the monitor 18. The operation unit 14 is operated to set image forming conditions such as the number of copies, color depth, and paper size. The image forming conditions set by the operation unit 14 are output to the CPU 5 as operation data D3. A touch panel or a keyboard is used for the operation unit 14. The monitor 18 displays image forming conditions such as the number of copies, color depth, and paper size based on the display data D2.

画像評価制御部１００’は、操作パネル４８の他に制御部１５、画像メモリ３３及び画像処理部７０を有している。制御部１５は、システムバス５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、ＣＰＵ５５及びＩ／Ｏインターフェース５６を有している。各機能は図１で説明した通りである。画像メモリ３３はハードディスク５４に代わるものである。   The image evaluation control unit 100 ′ includes a control unit 15, an image memory 33, and an image processing unit 70 in addition to the operation panel 48. The control unit 15 includes a system bus 51, a ROM 52, a RAM 53, a CPU 55, and an I / O interface 56. Each function is as described in FIG. The image memory 33 is a substitute for the hard disk 54.

画像処理部７０には画像読取装置１０２が接続され、カラー又は白黒の原稿（原画像）を読み取ってＲＧＢ色のディジタルの画像データＤinを画像処理部７０に出力するようになされる。画像処理部７０は、画像読取装置１０２から出力された原画像の画像データＤinを操作部１４又はＣＰＵ５５からの制御に基づいて画像処理する。例えば、画像処理部７０は、画像データＤinをシェーディング補正したり、γ補正、変倍処理、空間フィルタ、画像圧縮処理等するようになされる。画像処理部７０には画像メモリ３３が接続され、画像圧縮処理後の画像データＤinを一旦格納するようになされる。   An image reading device 102 is connected to the image processing unit 70, and reads a color or black and white document (original image) and outputs RGB digital image data Din to the image processing unit 70. The image processing unit 70 performs image processing on the image data Din of the original image output from the image reading device 102 based on control from the operation unit 14 or the CPU 55. For example, the image processing unit 70 performs shading correction on the image data Din, γ correction, scaling processing, spatial filter, image compression processing, and the like. An image memory 33 is connected to the image processing unit 70 and temporarily stores the image data Din after the image compression processing.

画像メモリ３３には制御部１５が接続され、画像メモリ３３から読み出されたカラー画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢが、図示しない三次元色変換テーブルに基づいてイエロー（以下単にＹという）色、マゼンタ（以下単にＭという）色、シアン（以下単にＣという）色、黒（以下単にＫ又はＢＫという）色に係るカラー画像データＤＹ、ＤＭ、ＤＣ、ＤＫに変換され、変換後のカラー画像データＤＹは、画像形成部８０を構成するＹ色の画像形成ユニット１０Ｙへ送られる。同様にして、カラー画像データＤＭはＭ色の画像形成ユニット１０Ｍへ送られ、カラー画像データＤＣはＣ色の画像形成ユニット１０Ｃへ送られ、カラー画像データＤＫはＢＫ色の画像形成ユニット１０Ｋへ各々送られる。   The control unit 15 is connected to the image memory 33, and the color image data DR, DG, and DB read from the image memory 33 are converted into yellow (hereinafter simply referred to as Y) color, magenta based on a three-dimensional color conversion table (not shown). Color image data DY converted to color image data DY, DM, DC, DK relating to color (hereinafter simply referred to as M), cyan (hereinafter simply referred to as C), and black (hereinafter simply referred to as K or BK). Is sent to the Y-color image forming unit 10Y constituting the image forming unit 80. Similarly, the color image data DM is sent to the M color image forming unit 10M, the color image data DC is sent to the C color image forming unit 10C, and the color image data DK is sent to the BK color image forming unit 10K. Sent.

画像形成ユニット１０Ｙではカラー画像データＤＹに基づいて、Ｙ色トナー像が感光体ドラム１Ｙ上に形成される。同様にして、画像形成ユニット１０Ｍではカラー画像データＤＭに基づいて、Ｍ色トナー像が感光体ドラム１Ｍ上に形成される。画像形成ユニット１０Ｃではカラー画像データＤＣに基づいて、Ｃ色トナー像が感光体ドラム１Ｃ上に形成される。画像形成ユニット１０Ｋではカラー画像データＤＫに基づいて、ＢＫ色トナー像が感光体ドラム１Ｋ上に形成される。各感光体ドラム１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋに形成されたトナー像は、中間転写ベルト６上で色が重ね合わされる（１次転写）。カラー画像は中間転写ベルト６から用紙Ｐへ転写される（２次転写）。用紙Ｐは、給紙制御信号Ｓ１に基づいて給紙部６０から画像形成部８０へ給紙される。カラー画像転写後の用紙Ｐは定着されて画像形成物３０となって排紙される。   In the image forming unit 10Y, a Y toner image is formed on the photosensitive drum 1Y based on the color image data DY. Similarly, the image forming unit 10M forms an M color toner image on the photosensitive drum 1M based on the color image data DM. In the image forming unit 10C, a C toner image is formed on the photosensitive drum 1C based on the color image data DC. In the image forming unit 10K, a BK color toner image is formed on the photosensitive drum 1K based on the color image data DK. The toner images formed on the photosensitive drums 1Y, 1M, 1C, and 1K are superimposed on the color on the intermediate transfer belt 6 (primary transfer). The color image is transferred from the intermediate transfer belt 6 to the paper P (secondary transfer). The paper P is fed from the paper feed unit 60 to the image forming unit 80 based on the paper feed control signal S1. The sheet P after the color image transfer is fixed and discharged as an image formed product 30.

画像評価制御部１００’は画像評価手段の一例であり、画像形成出力時に、画像形成部８０から出力される画像形成物３０を読み取って得た複写画像を評価する。上述した操作部１４は、画像形成条件の他に画像パラメータを指定する際にも操作される。例えば、操作部１４は、原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定（選択）するように操作される。操作部１４は選択された画像パラメータ選択に関する操作データＤ３をＣＰＵ５５及び画像処理部７０へ出力する。   The image evaluation control unit 100 ′ is an example of an image evaluation unit, and evaluates a copy image obtained by reading the image formation 30 output from the image forming unit 80 at the time of image formation output. The operation unit 14 described above is also operated when designating image parameters in addition to image forming conditions. For example, the operation unit 14 is operated so as to designate (select) an image parameter for evaluating the similarity between the original image and the copy image. The operation unit 14 outputs operation data D3 related to the selected image parameter selection to the CPU 55 and the image processing unit 70.

画像パラメータは、原画像を読み取って得たカラーの画像データＤin、又は、当該原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報Ｄ１２から得られ、輝度・原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相・倍率・黒化率・濃度差分・階調性・尖鋭度・コントラスト・倍率・微分値といったように複数存在する。この例で、画像パラメータには輝度及び色差が使用される。これは、他の画像パラメータに比べて原画像に対する複写画像の類似度を精度良く判別できるようにするためである。   The image parameter is obtained from color image data Din obtained by reading the original image or image information D12 obtained by reading a copy image formed based on the original image, and brightness, document inclination, distortion, and density. There are a plurality of colors such as color difference, brightness, saturation, hue, magnification, blackening rate, density difference, gradation, sharpness, contrast, magnification, and differential value. In this example, brightness and color difference are used as image parameters. This is because the similarity of the copy image to the original image can be determined more accurately than other image parameters.

この例で、複写画像読取部９０で読み込んで得た画像情報Ｄ１２から抽出する輝度及び色差の他に、原稿傾き・歪み・濃度・色差・明度・彩度・色相等の特徴量を抽出してもよく、ここに抽出された輝度及び色差以外の画像パラメータに基づいてマハラノビスの距離Ｄj 2を求めるようにしてもよい。 In this example, in addition to the luminance and color difference extracted from the image information D12 obtained by reading by the copy image reading unit 90, feature amounts such as document inclination, distortion, density, color difference, brightness, saturation, hue, and the like are extracted. Alternatively, the Mahalanobis distance D j 2 may be obtained based on image parameters other than the luminance and color difference extracted here.

画像評価制御部１００’は、複写画像読取部９０を有し、かつ、第１の実施例で説明した画像評価装置１００の機能を有している。複写画像読取部９０は図５で説明したように、定着装置１７から排紙ローラ２４に至る途中に設けられ、定着装置１７から出力された画像形成物３０を読み取って画像読取信号（画像情報）Ｓ２を出力するようになされる。   The image evaluation control unit 100 ′ has a copy image reading unit 90 and has the function of the image evaluation apparatus 100 described in the first embodiment. As described with reference to FIG. 5, the copy image reading unit 90 is provided on the way from the fixing device 17 to the paper discharge roller 24, reads the image formed product 30 output from the fixing device 17, and reads an image reading signal (image information). S2 is output.

制御部１５は、操作部１４によって指定された画像パラメータを複写画像の画像情報Ｄ１２から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄj 2を演算する演算機能と、当該マハラノビスの距離Ｄj 2に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別する判別機能とを有している。 The control unit 15 extracts the image parameter specified by the operation unit 14 from the image information D12 of the copy image, calculates the Mahalanobis distance D j 2 using the image parameter of the copy image, and the Mahalanobis A discriminating function for discriminating the similarity of the copy image to the original image based on the distance D j 2 .

例えば、制御部１５は、複写画像読取部９０から出力される画像読取信号Ｓ２をアナログ・ディジタル変換して画像情報Ｄ１２を得る。画像情報Ｄ１２は、画像処理部７０でシェーディング補正されたり、γ補正、変倍処理、空間フィルタ処理される。ＣＰＵ５５は、原画像及び複写画像を予め定められた基準空間に展開し、その基準空間で画像領域を複数に分割し、ここに分割された複数の画像領域においてマハラノビスの距離Ｄj 2を演算する。このマハラノビスの距離Ｄj 2を演算するための基準空間は、画像メモリ３３内に構築（展開）される。この複写画像の画像情報Ｄ１２から、指定された画像パラメータを抽出する処理は、制御部１５に限られることはなく、画像処理部７０で実行してもよい。ＣＰＵ５５に負担が軽減される。 For example, the control unit 15 performs analog / digital conversion on the image reading signal S2 output from the copy image reading unit 90 to obtain image information D12. The image information D12 is subjected to shading correction, γ correction, scaling, and spatial filter processing by the image processing unit 70. The CPU 55 expands the original image and the copy image into a predetermined reference space, divides the image area into a plurality of areas in the reference space, and calculates the Mahalanobis distance D j 2 in the plurality of divided image areas. . A reference space for calculating the Mahalanobis distance D j 2 is constructed (developed) in the image memory 33. The process of extracting the designated image parameter from the image information D12 of the copy image is not limited to the control unit 15 and may be executed by the image processing unit 70. The burden on the CPU 55 is reduced.

この例で、類似度判別処理において、ＣＰＵ５５は、原画像を読み取って得た画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄthを演算し、当該演算によって得られるマハラノビスの距離Ｄthを判定基準に使用する。ＣＰＵ５５は、複写画像を評価する判定基準を画像形成部８０の種類に応じて調整する。これは電子写真方式でなくインクジェット方式の画像形成装置を備えたカラー複写機に対応できるようにするためである。   In this example, in the similarity determination process, the CPU 55 calculates the Mahalanobis distance Dth using image parameters obtained by reading the original image, and uses the Mahalanobis distance Dth obtained by the calculation as a criterion. The CPU 55 adjusts the criterion for evaluating the copy image according to the type of the image forming unit 80. This is to make it possible to cope with a color copying machine provided with an image forming apparatus of an ink jet system, not an electrophotographic system.

この例で、制御部１５は、予め定められた評価基準値Ｄthと、複写画像の画像パラメータを用いて演算したマハラノビスの距離Ｄj 2とを比較し、複写画像のマハラノビスの距離Ｄj 2が評価基準値Ｄthを越える場合は、当該複写画像が異常であると判別し、複写画像の形成に使用したカラーの画像データＤinに基づいて同じ画像を再出力するように画像形成部８０を制御する。これは、不良と判別された画像形成物３０の補充するためである。 In this example, the control unit 15, the evaluation reference value Dth predetermined compares the Mahalanobis distance D j 2 computed using the image parameters of the copied image, the Mahalanobis distance D j 2 of the copied image When the evaluation reference value Dth is exceeded, it is determined that the copy image is abnormal, and the image forming unit 80 is controlled so as to re-output the same image based on the color image data Din used for forming the copy image. . This is for replenishing the image forming product 30 determined to be defective.

また、制御部１５は、複写画像を異常画像と判別した場合に、画像形成部８０の動作をチェックする。例えば、中間転写ベルト６の表面状態を図示しない画像濃度センサや、レジストセンサ等を利用して「白抜け」等を検出する。白抜けとは、感光体ドラム等に紙カスなどが付着して、トナー剤が未付着となった場合に起こる現象と考えられる。白抜けが検出された場合は、トナー強制消費モードを実行するようになされる。このトナー強制消費モードでは、白抜けの影響を除くために、中間転写ベルト６にカラーのパッチ画像が形成され、そのパッチ画像をクリーニング部８Ａでふき取るようになされる。   Further, the control unit 15 checks the operation of the image forming unit 80 when it determines that the copy image is an abnormal image. For example, a “white spot” or the like is detected by using an image density sensor (not shown), a registration sensor, or the like for the surface state of the intermediate transfer belt 6. White spots are considered to occur when paper residue or the like adheres to the photosensitive drum or the like and the toner agent does not adhere. When white spots are detected, the forced toner consumption mode is executed. In this forced toner consumption mode, a color patch image is formed on the intermediate transfer belt 6 in order to eliminate the influence of white spots, and the patch image is wiped off by the cleaning unit 8A.

また、制御部１５は、複写画像を異常画像と判別した場合に、画像形成部８０を構成する各色用の画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋの動作を停止する。このようにすると、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになり、ある瞬間より定常的な白抜けが発生してしまったような場合に、その白抜けを検出した時点で画像形成部８０の動作を停止することができる。従って、それ以降の無駄な複写画像の形成出力を防止できるようになる。   Further, the control unit 15 stops the operation of the image forming units 10Y, 10M, 10C, and 10K for the respective colors constituting the image forming unit 80 when the copy image is determined to be an abnormal image. In this way, when a large number of copy images are formed and output based on the original image, visual evaluation during the image formation can be performed in real time, which is difficult to perform in real time. In such a case, the operation of the image forming unit 80 can be stopped when the white spot is detected. Accordingly, it is possible to prevent the formation output of useless copy images thereafter.

また、画像評価制御部１００’は、複写画像評価に基づいて画像形成部８０や排紙制御部５０等の出力を制御する。例えば、制御部１５は排紙制御部５０に排紙制御信号Ｓ３を出力して、排紙トレイ２９に、異常画像（不良）と判別された画像形成物３０を排紙するように制御する。排紙トレイ２９は、排紙トレイ２５の下方に設けられている（図５参照）。   The image evaluation control unit 100 ′ controls the output of the image forming unit 80, the paper discharge control unit 50, and the like based on the copy image evaluation. For example, the control unit 15 outputs a paper discharge control signal S3 to the paper discharge control unit 50, and controls the paper discharge tray 29 to discharge the image formed product 30 determined to be an abnormal image (defective). The paper discharge tray 29 is provided below the paper discharge tray 25 (see FIG. 5).

また、制御部１５は、異常画像と判別された当該画像形成物を反転又は裏返して排紙するように用紙搬送機構を制御する。更に、制御部１５は、異常画像と判別された当該画像形成物３０に穴を開けるようにパンチ機構を制御する。これらの処理は、良品と不良の画像形成物３０を仕分けるためである。   In addition, the control unit 15 controls the paper transport mechanism so that the image formed product determined to be an abnormal image is reversed or turned over and discharged. Further, the control unit 15 controls the punch mechanism so as to make a hole in the image formed product 30 that has been determined to be an abnormal image. These processes are for sorting the non-defective product from the defective image formed product 30.

続いて、カラー画像形成装置２００における情報処理例について説明する。図７は、カラー画像形成装置２００における画像評価制御例を示すフローチャートである。   Next, an example of information processing in the color image forming apparatus 200 will be described. FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of image evaluation control in the color image forming apparatus 200.

この実施例では、第１の実施例で説明した画像評価装置１００の機能がカラー画像形成装置２００に装備されている場合を前提とする。この例では、原画像から読み取ったカラーの画像データＤinに基づいて、１００枚・・・１０００枚というように同一の画像形成物（複写画像）３０を大量に形成する場合を例に採る。   In this embodiment, it is assumed that the color image forming apparatus 200 has the functions of the image evaluation apparatus 100 described in the first embodiment. In this example, a case where a large number of identical image formations (copy images) 30 such as 100 sheets... 1000 sheets is formed based on color image data Din read from an original image is taken as an example.

これらを情報処理条件にして、図７に示すフローチャートのステップＢ１で制御１５は画像形成条件を設定する。このとき、ユーザは、モニタ１８に表示された画像形成条件設定画面を見ながら、操作部１４を操作して、複写枚数（例えば１０００枚）や、色の濃さ、用紙サイズ等の画像形成条件を設定する。また、ユーザは、操作部１４を操作して、原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定（選択）するようになされる。操作部１４で設定された画像形成条件や、画像パラメータの指定情報は、操作データＤ３となってＣＰＵ５及び画像処理部７０へ出力される。ユーザは、原稿ｄを原稿読取装置１０２に載置する。   Using these as information processing conditions, the control 15 sets image forming conditions in step B1 of the flowchart shown in FIG. At this time, the user operates the operation unit 14 while looking at the image forming condition setting screen displayed on the monitor 18 to set the image forming conditions such as the number of copies (for example, 1000 sheets), color density, paper size, and the like. Set. In addition, the user operates the operation unit 14 to designate (select) image parameters for evaluating the degree of similarity between the original image and the copy image. The image forming conditions set by the operation unit 14 and image parameter designation information are output to the CPU 5 and the image processing unit 70 as operation data D3. The user places the document d on the document reading device 102.

次に、制御部１５は、ステップＢ２に移行して原稿画像の読取制御を実行する。このとき、原稿読取装置１０２は、原稿（原画像）ｄを読み取ってＲＧＢ色のディジタルの画像データＤinを画像処理部７０に出力する。画像処理部７０は、画像読取装置１０２から出力された原画像の画像データＤinを操作部１４又はＣＰＵ５５からの制御に基づいて画像処理する。例えば、画像処理部７０は、画像データＤinをシェーディング補正したり、γ補正、変倍処理、空間フィルタ、画像圧縮処理等するようになされる。画像圧縮処理後の画像データＤinは画像メモリ３３に一旦格納される。   Next, the control unit 15 proceeds to step B2 and executes document image reading control. At this time, the document reading device 102 reads the document (original image) d and outputs RGB digital image data Din to the image processing unit 70. The image processing unit 70 performs image processing on the image data Din of the original image output from the image reading device 102 based on control from the operation unit 14 or the CPU 55. For example, the image processing unit 70 performs shading correction on the image data Din, γ correction, scaling processing, spatial filter, image compression processing, and the like. The image data Din after the image compression process is temporarily stored in the image memory 33.

次に、制御部１５はステップＢ３で給紙制御を実行する。このとき、給紙部６０は、制御部１５から出力される給紙制御信号Ｓ１に基づいて給紙トレイを選択し、用紙Ｐを繰り出し画像形成部８０へ出力するようになされる。   Next, the control unit 15 executes paper feed control in step B3. At this time, the paper feed unit 60 selects a paper feed tray based on the paper feed control signal S 1 output from the control unit 15, and feeds the paper P to the image forming unit 80.

次に、制御部１５は、ステップＢ４で画像形成制御を実行する。このとき、画像メモリ３３から読み出された画像データＤinは、画像伸長処理されて、カラー画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢとなされる。カラー画像データＤＲ、ＤＧ、ＤＢは、三次元色変換テーブルに基づいてＹＭＣＫ色用のカラー画像データＤＹ、ＤＭ、ＤＣ、ＤＫに変換され、変換後のカラー画像データＤＹは、Ｙ色用の画像形成ユニット１０Ｙへ送られる。カラー画像データＤＭはＭ色用の画像形成ユニット１０Ｍへ送られ、カラー画像データＤＣはＣ色用の画像形成ユニット１０Ｃへ送られ、カラー画像データＤＫはＢＫ色用の画像形成ユニット１０Ｋへ各々送られる。   Next, the control unit 15 executes image formation control in step B4. At this time, the image data Din read from the image memory 33 is subjected to image expansion processing to become color image data DR, DG, and DB. The color image data DR, DG, DB is converted into YMCK color image data DY, DM, DC, DK based on the three-dimensional color conversion table, and the converted color image data DY is an image for Y color. Sent to forming unit 10Y. The color image data DM is sent to the image forming unit 10M for M color, the color image data DC is sent to the image forming unit 10C for C color, and the color image data DK is sent to the image forming unit 10K for BK color. It is done.

画像形成ユニット１０Ｙではカラー画像データＤＹに基づいて、Ｙ色トナー像が感光体ドラム１Ｙ上に形成される。同様にして、画像形成ユニット１０Ｍではカラー画像データＤＭに基づいて、Ｍ色トナー像が感光体ドラム１Ｍ上に形成される。画像形成ユニット１０Ｃではカラー画像データＤＣに基づいて、Ｃ色トナー像が感光体ドラム１Ｃ上に形成される。画像形成ユニット１０Ｋではカラー画像データＤＫに基づいて、ＢＫ色トナー像が感光体ドラム１Ｋ上に形成される。各感光体ドラム１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋに形成されたトナー像は、中間転写ベルト６上で色が重ね合わされる（１次転写）。カラー画像は中間転写ベルト６から用紙Ｐへ転写される（２次転写）。カラー画像転写後の用紙Ｐは定着されて画像形成物３０となる。   In the image forming unit 10Y, a Y toner image is formed on the photosensitive drum 1Y based on the color image data DY. Similarly, the image forming unit 10M forms an M color toner image on the photosensitive drum 1M based on the color image data DM. In the image forming unit 10C, a C toner image is formed on the photosensitive drum 1C based on the color image data DC. In the image forming unit 10K, a BK color toner image is formed on the photosensitive drum 1K based on the color image data DK. The toner images formed on the photosensitive drums 1Y, 1M, 1C, and 1K are superimposed on the color on the intermediate transfer belt 6 (primary transfer). The color image is transferred from the intermediate transfer belt 6 to the paper P (secondary transfer). The sheet P after the color image transfer is fixed and becomes an image formed product 30.

次に、制御部１５はステップＢ５で複写画像の読取制御を実行する。このとき、複写画像読取部９０では、画像形成部８０から定着装置１７を通って出力される画像形成物３０を読み取って画像読取信号Ｓ２を画像処理部７０に出力する。画像処理部７０は、画像読取信号Ｓ２をＡ／Ｄ変換して得た画像情報Ｄ１２から輝度及び色差等の画像パラメータを抽出する。この画像パラメータは、操作部１４で指定されたものである。制御部１５は、画像処理部７０によって抽出された輝度及び色差の画像パラメータに基づいてマハラノビスの距離Ｄj 2を求めるようになる。 Next, in step B5, the control unit 15 executes copy image reading control. At this time, the copy image reading unit 90 reads the image formation 30 output from the image forming unit 80 through the fixing device 17 and outputs the image reading signal S2 to the image processing unit 70. The image processing unit 70 extracts image parameters such as luminance and color difference from the image information D12 obtained by A / D converting the image reading signal S2. This image parameter is specified by the operation unit 14. The control unit 15 obtains the Mahalanobis distance D j 2 based on the luminance and color difference image parameters extracted by the image processing unit 70.

例えば、ＣＰＵ５５は、原画像及び複写画像を予め定められた基準空間に展開し、その基準空間で画像領域を複数に分割し、ここに分割された複数の画像領域においてマハラノビスの距離Ｄj 2を演算する。このマハラノビスの距離Ｄj 2を演算するための基準空間は、画像メモリ３３内に構築（展開）される。この複写画像の画像情報Ｄ１２から、指定された画像パラメータを抽出する処理は、制御部１５に限られることはなく、画像処理部７０で実行してもよい。ＣＰＵ５５に負担が軽減される。 For example, the CPU 55 expands the original image and the copy image in a predetermined reference space, divides the image area into a plurality of areas in the reference space, and sets the Mahalanobis distance D j 2 in the divided image areas. Calculate. A reference space for calculating the Mahalanobis distance D j 2 is constructed (developed) in the image memory 33. The process of extracting the designated image parameter from the image information D12 of the copy image is not limited to the control unit 15 and may be executed by the image processing unit 70. The burden on the CPU 55 is reduced.

次に、ステップＢ６に移行して制御部１５は良否判別制御を実行する。このとき、ＣＰＵ５５は、画像読取装置１０２から出力された原画像の画像データＤinから画像パラメータを抽出し、この画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄthを演算し、当該演算によって得られるマハラノビスの距離Ｄthを画像評価基準（判定基準）に使用する。   Next, it transfers to step B6 and the control part 15 performs quality determination control. At this time, the CPU 55 extracts an image parameter from the image data Din of the original image output from the image reading device 102, calculates the Mahalanobis distance Dth using the image parameter, and obtains the Mahalanobis distance Dth obtained by the calculation. Are used as image evaluation criteria (judgment criteria).

制御部１５は、予め演算した画像評価基準Ｄthと、複写画像の画像パラメータを用いて演算したマハラノビスの距離Ｄj 2とを比較する。複写画像のマハラノビスの距離Ｄj 2が評価基準値Ｄthを越える場合は、当該画像形成物（複写画像）３０は不良（異常）と判別され、ステップＢ７に移行して制御部１５は異常対応処理を実行する。 The control unit 15 compares the image evaluation criterion Dth calculated in advance with the Mahalanobis distance D j 2 calculated using the image parameters of the copy image. If the Mahalanobis distance D j 2 of the copy image exceeds the evaluation reference value Dth, the image formation (copy image) 30 is determined to be defective (abnormal), and the process proceeds to step B7 where the control unit 15 performs the error handling process. Execute.

この異常対応処理では、当該複写画像の形成に使用したカラーの画像データＤＹ、ＤＭ、ＤＣ、ＤＫに基づいて同じ画像を再出力するように、制御部１５は、画像形成部８０を制御する。これは、不良と判別された画像形成物３０を補充するためである。また、制御部１５は排紙制御部５０に排紙制御信号Ｓ３を出力して、排紙トレイ２９に、異常画像（不良）と判別された画像形成物３０を排紙するようになされる。   In this abnormality handling process, the control unit 15 controls the image forming unit 80 so that the same image is re-output based on the color image data DY, DM, DC, DK used for forming the copy image. This is for replenishing the image forming product 30 determined to be defective. Further, the control unit 15 outputs a paper discharge control signal S3 to the paper discharge control unit 50, and discharges the image formed product 30 determined as an abnormal image (defective) to the paper discharge tray 29.

また、制御部１５は、複写画像を異常画像と判別した場合に、画像形成部８０の動作をチェックする。例えば、中間転写ベルト６の表面状態を図示しない画像濃度センサや、レジストセンサ等を利用して「白抜け」等を検出する。白抜けが検出された場合は、トナー強制消費モードを実行するようになされる。   Further, the control unit 15 checks the operation of the image forming unit 80 when it determines that the copy image is an abnormal image. For example, a “white spot” or the like is detected by using an image density sensor (not shown), a registration sensor, or the like for the surface state of the intermediate transfer belt 6. When white spots are detected, the forced toner consumption mode is executed.

ステップＢ６で当該画像形成物３０が良好と判別された場合は、ステップＢ８に移行して制御部１５は、設定枚数に到達したか否かの判別をする。このとき、図示しない用紙カウンタは、排紙トレイ２５に排紙される画像形成物３０の排紙枚数を計測する。設定枚数に到達していない場合は、ステップＢ３に移行して給紙制御及びステップＢ４に移行して画像形成制御及び画像形成物３０のカウント処理を継続するようになされる。設定枚数に到達した場合は、画像形成処理を終了する。   If it is determined in step B6 that the image formed product 30 is good, the process proceeds to step B8, and the control unit 15 determines whether or not the set number of sheets has been reached. At this time, a paper counter (not shown) measures the number of ejected sheets of the image formation 30 that are ejected to the paper ejection tray 25. If the set number of sheets has not been reached, the process proceeds to step B3 and the sheet feed control and the process to step B4 are performed to continue the image forming control and the counting process of the image forming object 30. When the set number is reached, the image forming process is terminated.

このように、第２の実施例としてのカラー画像形成装置２００によれば、第１の実施例で説明した画像評価装置１００が応用される。画像評価制御部１００’では、操作部１４を使用して、予め原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定するようになされる。これを前提にして、画像評価制御部１００’は、画像形成部８０から出力される画像形成物を読み取って得た複写画像を評価する。このとき、制御部１５は、操作部１４によって予め指定された画像パラメータを複写画像の画像情報Ｄ１２から抽出すると共に、複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離Ｄj 2を演算し、当該マハラノビスの距離Ｄj 2に基づいて原画像に対する複写画像の類似度を判別するようになる。 Thus, according to the color image forming apparatus 200 as the second embodiment, the image evaluation apparatus 100 described in the first embodiment is applied. The image evaluation control unit 100 ′ uses the operation unit 14 to specify image parameters for evaluating the similarity between the original image and the copy image in advance. On the premise of this, the image evaluation control unit 100 ′ evaluates a copy image obtained by reading the image formation output from the image forming unit 80. At this time, the control unit 15 extracts the image parameter specified in advance by the operation unit 14 from the image information D12 of the copy image, calculates the Mahalanobis distance D j 2 using the image parameter of the copy image, and calculates the Mahalanobis. Based on the distance D j 2 , the similarity of the copied image to the original image is determined.

従って、複数の画像パラメータの中から予め２つ以上を指定して、マハラノビスの距離を演算することができ、複数の画像パラメータ（評価項目）に対する総合評価を自動的、定量的かつ高精度に実行できるようになる。これにより、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになる。   Therefore, it is possible to calculate the Mahalanobis distance by specifying two or more of multiple image parameters in advance, and to perform comprehensive evaluation of multiple image parameters (evaluation items) automatically, quantitatively and with high accuracy. become able to. As a result, when a large number of copy images are formed and output based on the original image, it is possible to perform an automatic evaluation in real time, which is difficult to visually evaluate during image formation.

また、上述したステップＢ７の異常対応処理で、ＮＧとなった画像形成物３０の出力結果をその場ですぐもう一度出力する機能に加えて、画像形成部８０を構成する各色用の画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋの動作を停止するようにしてもよい。   Further, in addition to the function of immediately outputting the output result of the image forming object 30 that has become NG in the abnormality handling process in Step B7 described above immediately on the spot, the image forming unit 10Y for each color constituting the image forming unit 80 You may make it stop operation | movement of 10M, 10C, and 10K.

このようにすると、原画像に基づいて大量に複写画像を形成出力する場合に、画像形成途中での目視評価は困難な自動評価をリアルタイムに実施できるようになる。ある瞬間より定常的な傷が発生してしまって、ＮＧとなる画像形成物３０の出力が連続するような場合に、その傷を検出した時点で画像形成部８０の動作を停止させることができる。従って、それ以降の無駄な複写画像の形成出力を防止できるようになる。   In this way, when a large number of copy images are formed and output based on the original image, it is possible to perform an automatic evaluation in real time, which is difficult to perform visual evaluation during image formation. When a regular scratch occurs from a certain moment and the output of the image forming object 30 that becomes NG continues, the operation of the image forming unit 80 can be stopped when the scratch is detected. . Accordingly, it is possible to prevent the formation output of useless copy images thereafter.

また、ステップＢ７の異常対応処理で、排紙トレイ２９に、異常画像（不良）と判別された画像形成物３０を排紙するとき、当該画像形成物３０を反転又は裏返して排紙するようにしてもよい。更に、ＮＧとなった画像形成物３０の出力結果を分かり易くするために、パンチ機構を使用して、異常画像と判別された当該画像形成物３０に穴を開けるようにしてもよい。   Further, when the image forming product 30 determined to be an abnormal image (defective) is discharged to the paper discharge tray 29 in the abnormality handling process in step B7, the image forming product 30 is reversed or turned over and discharged. May be. Further, in order to make it easy to understand the output result of the image forming product 30 that has become NG, a punch mechanism may be used to make a hole in the image forming product 30 that has been determined to be an abnormal image.

これらの処理で、良品と不良の画像形成物３０を仕分けることができる。なお、当該画像評価制御機能が正常に動作しているか否かのチェック機能として、不定期に（たまに）原稿ｄと全く異なる画像を出力してエラーを検知できるかを確認するようにしてもよい。   With these processes, the non-defective product and the defective image formed product 30 can be sorted. It should be noted that as a check function as to whether or not the image evaluation control function is operating normally, it may be possible to check whether an error can be detected by outputting an image completely different from the document d irregularly (sometimes). .

この発明は、複写機能、ファクシミリ機能及びプリンタ機能を備えた白黒及びカラー用のディジタル複合機や複写機等に適用して極めて好適である。   The present invention is extremely suitable when applied to a black-and-white and color digital multi-function peripheral or copier having a copying function, a facsimile function and a printer function.

本発明の第１の実施例としての画像評価装置１００の構成例を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration example of an image evaluation apparatus 100 as a first embodiment of the present invention. 画像評価装置１００による画質評価結果例（その１）を示すグラフ図である。It is a graph which shows the image quality evaluation result example (the 1) by the image evaluation apparatus. 画像評価装置１００による画質評価結果例（その２）を示すグラフ図である。It is a graph which shows the image quality evaluation result example (the 2) by the image evaluation apparatus. 画像評価装置１００を使用した画像評価例を示すフローチャートである。5 is a flowchart illustrating an image evaluation example using the image evaluation apparatus 100. 本発明に係る第２の実施例としてのカラー画像形成装置の構成例を示す断面の概念図である。It is a conceptual diagram of a cross section showing a configuration example of a color image forming apparatus as a second embodiment according to the present invention. カラー画像形成装置２００の制御系の構成例を示すブロック図である。3 is a block diagram illustrating a configuration example of a control system of the color image forming apparatus 200. FIG. カラー画像形成装置２００における画像評価制御例を示すフローチャートである。5 is a flowchart illustrating an example of image evaluation control in the color image forming apparatus 200.

符号の説明Explanation of symbols

１Ｙ，１Ｍ，１Ｃ，１Ｋ 感光体ドラム
２Ｙ，２Ｍ，２Ｃ，２Ｋ 帯電器
３Ｙ，３Ｍ，３Ｃ，３Ｋ 画像書込みユニット
４Ｙ，４Ｍ，４Ｃ，４Ｋ 現像器
１０Ｙ，１０Ｍ，１０Ｃ，１０Ｋ 画像形成ユニット（画像形成手段）
１４ 操作部（指定手段）
１５ 制御部（制御手段）
３３ 画像メモリ
７０ 画像処理装置
８０ 画像形成部（画像形成手段）
９０ 複写画像読取部
１００ 画像評価装置
１００’ 画像評価制御部（画像評価手段）
２００ カラー画像形成装置（画像形成装置）
1Y, 1M, 1C, 1K Photosensitive drum 2Y, 2M, 2C, 2K Charger 3Y, 3M, 3C, 3K Image writing unit 4Y, 4M, 4C, 4K Developer 10Y, 10M, 10C, 10K Image forming unit (image Forming means)
14 Operation part (designating means)
15 Control unit (control means)
33 Image Memory 70 Image Processing Device 80 Image Forming Unit (Image Forming Unit)
90 Copy Image Reading Unit 100 Image Evaluation Device 100 ′ Image Evaluation Control Unit (Image Evaluation Unit)
200 color image forming apparatus (image forming apparatus)

Claims (12)

原画像を読み取って得た画像情報又は当該原画像を形成するための画像情報と、前記原画像に基づいて形成された複写画像を読み取って得た画像情報とを比較して当該原画像と複写画像との類似度を評価する画像評価装置において、
前記類似度を評価するための画像パラメータを指定する指定手段と、
前記指定手段によって指定された画像パラメータを前記複写画像の画像情報から抽出すると共に、前記複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて前記原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御手段とを備えることを特徴とする画像評価装置。 Image information obtained by reading an original image or image information for forming the original image is compared with image information obtained by reading a copy image formed based on the original image, and the original image is copied. In an image evaluation apparatus that evaluates the degree of similarity with an image,
Designating means for designating image parameters for evaluating the similarity;
The image parameter specified by the specifying means is extracted from the image information of the copy image, and the Mahalanobis distance is calculated using the image parameter of the copy image, and the copy image for the original image is calculated based on the Mahalanobis distance. An image evaluation apparatus comprising: control means for discriminating the degree of similarity. 前記画像パラメータには輝度及び色差もしくは濃度及び色差が使用されることを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。   The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein brightness and color difference or density and color difference are used as the image parameter. 前記制御手段は、
前記原画像及び前記複写画像を予め定められた基準空間に展開し、
前記基準空間で画像領域を複数に分割し、
複数に分割された前記画像領域においてマハラノビスの距離を演算することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。 The control means includes
The original image and the copied image are developed in a predetermined reference space,
Dividing the image region into a plurality of regions in the reference space;
The image evaluation apparatus according to claim 1, wherein a Mahalanobis distance is calculated in the divided image area. 原画像の画像情報に基づいて画像を形成して画像形成物を出力する画像形成手段と、
前記画像形成手段から出力される画像形成物を読み取って得た複写画像を評価する画像評価手段とを備え、
前記画像評価手段は、
前記原画像と複写画像との類似度を評価するための画像パラメータを指定する指定手段と、
前記指定手段によって指定された画像パラメータを前記複写画像の画像情報から抽出すると共に、前記複写画像の画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該マハラノビスの距離に基づいて前記原画像に対する複写画像の類似度を判別する制御手段とを有することを特徴とする画像形成装置。 Image forming means for forming an image based on image information of the original image and outputting an image formed product;
Image evaluation means for evaluating a copy image obtained by reading an image formation output from the image forming means,
The image evaluation means includes
Designating means for designating image parameters for evaluating the similarity between the original image and the copied image;
The image parameter specified by the specifying means is extracted from the image information of the copy image, and the Mahalanobis distance is calculated using the image parameter of the copy image, and the copy image for the original image is calculated based on the Mahalanobis distance. And an image forming apparatus comprising: a control unit that determines the degree of similarity between the image forming apparatus and the image forming apparatus. 前記制御手段は、
予め定められた評価基準値と、前記複写画像の画像パラメータを用いて演算したマハラノビスの距離とを比較し、
前記複写画像のマハラノビスの距離が評価基準値を越える場合は、当該複写画像が異常であると判別し、
前記複写画像の形成に使用した画像情報に基づいて同じ画像を再出力するように前記画像形成手段を制御することを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。 The control means includes
Comparing a predetermined evaluation reference value with the Mahalanobis distance calculated using the image parameters of the copied image,
If the Mahalanobis distance of the copied image exceeds the evaluation standard value, it is determined that the copied image is abnormal,
5. The image forming apparatus according to claim 4, wherein the image forming unit is controlled to re-output the same image based on image information used for forming the copy image. 前記制御手段は、
前記複写画像を異常画像と判別した場合に、前記画像形成手段の動作を検査することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。 The control means includes
6. The image forming apparatus according to claim 5, wherein when the copy image is determined to be an abnormal image, the operation of the image forming unit is inspected. 前記制御手段は、
前記複写画像を異常画像と判別した場合に、前記画像形成手段の動作を停止することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。 The control means includes
6. The image forming apparatus according to claim 5, wherein when the copy image is determined as an abnormal image, the operation of the image forming unit is stopped. 前記制御手段によって異常画像と判別された当該画像形成物に穴を開けるパンチ機構を備えることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。   The image forming apparatus according to claim 5, further comprising a punch mechanism that opens a hole in the image formed product that is determined to be an abnormal image by the control unit. 前記制御手段によって異常画像と判別された当該画像形成物を排紙する排紙トレイを備えることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。   The image forming apparatus according to claim 5, further comprising a paper discharge tray that discharges the image formed product determined to be an abnormal image by the control unit. 前記制御手段によって異常画像と判別された当該画像形成物を反転又は裏返して排紙する用紙搬送機構を備えることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。   The image forming apparatus according to claim 5, further comprising a paper transport mechanism configured to reverse or turn over the image formed product that has been determined to be an abnormal image by the control unit. 前記原画像を読み取って得た画像パラメータを用いてマハラノビスの距離を演算し、当該演算によって得られるマハラノビスの距離を判定基準に使用することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。   6. The image forming apparatus according to claim 5, wherein a Mahalanobis distance is calculated using an image parameter obtained by reading the original image, and the Mahalanobis distance obtained by the calculation is used as a criterion. 前記複写画像を評価する判定基準を前記画像形成手段の種類に応じて調整することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
6. The image forming apparatus according to claim 5, wherein a criterion for evaluating the copied image is adjusted according to a type of the image forming unit.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US9041987B2 (en) 2012-03-16 2015-05-26 Fuji Xerox Co., Ltd. Image evaluation apparatus and method, image forming system, and non-transitory computer readable medium
JP2017146487A (en) * 2016-02-18 2017-08-24 キヤノン株式会社 Image forming apparatus and abnormality determination method
CN110147843A (en) * 2019-05-22 2019-08-20 哈尔滨工程大学 Voice Time Series Similar measure based on metric learning

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