JP2008158586A

JP2008158586A - 画像処理装置及び画像処理プログラム

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Publication number: JP2008158586A
Application number: JP2006343502A
Authority: JP
Inventors: Tetsukazu Satonaga; 哲一里永; Koki Uetoko; 弘毅上床; Kiichi Yamada; 紀一山田; Eigo Nakagawa; 英悟中川; Kaoru Yasukawa; 薫安川; Koji Adachi; 康二足立
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2006-12-20
Filing date: 2006-12-20
Publication date: 2008-07-10
Anticipated expiration: 2026-12-20
Also published as: JP4840126B2

Abstract

【課題】画像欠陥の検出性能を向上することができる画像処理装置及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像出力部４０から出力された検査対象画像を画像読取部３０で読取って、読取った検査対象画像の画像データの投影波形を投影波形算出部２２で算出し、算出した投影波形のｎ次近似式をｎ次近似式算出部２４で算出し、算出したｎ次近似式により検査対象画像の背景ムラを背景ムラ補正部２６で補正し、背景ムラが補正された画像データに基づいて検査対象画像の欠陥領域を欠陥領域検出部２８で検出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。

一般に、画像形成装置や複写装置等から出力されたテストパターン画像をスキャナ等の画像読取装置で読取って、予め定められた基準画像や基準値と比較することにより、画像形成装置や複写装置等から出力される画像の画像欠陥を検出する画像処理装置が知られている。

この画像処理装置では、代表的な画像欠陥である色線、色点、白筋、白点等を検出するために、複数のテストパターン画像を用いている。例えば、色線、色点を検出するためには、白紙ベースのテストパターン画像を、白筋、白点を検出するためには、単色または複数色のベタで印刷したテストパターン画像を用いている。これらのテストパターン画像は、画像を出力する際に背景ムラ（濃度ムラ）を生じることがある。この背景ムラが生じることにより、微少な画像欠陥を正しく検出することができず、画像欠陥検出の精度が低下してしまうという問題がある。

そのため、テストパターン画像を補正することにより、背景ムラを取り除く技術として、画像の一定方向の平均濃度値の濃度勾配を画像両端の平均濃度を用いて、直線的に補正する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、画像データを平滑化フィルタ処理する技術が知られている（例えば、特許文献２及び特許文献３参照）。
特開平０４−３６４４５０号公報特開平０６−２９５３３０号公報特開平１１−２５７９３７号公報

しかしながら、上記従来の技術では、様々なサイズ、パターン等を持つ画像欠陥に対して背景ムラを精度良く補正することができないことがある。例えば、画像データを直線的に補正する処理では、画像データの値にばらつきが大きい場合や、ｎ次関数的な場合等は精度良く補正できない。また、平滑化フィルタ処理では、平滑化フィルタのサイズが固定的であるため、異なるサイズの背景ムラに対応することができない。従って、背景ムラを精度良く取り除くことができないため、画像欠陥の検出性能が低下する、という問題がある。

本発明は、画像欠陥の検出性能を向上することができる画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の画像処理装置は、検査対象画像を読取る画像読取手段と、前記画像読取手段で読取った検査対象画像の画像データから投影波形を算出する投影波形算出手段と、前記投影波形算出手段で算出した投影波形のｎ次近似式を算出するｎ次近似式算出手段と、前記ｎ次近似式算出手段で算出したｎ次近似式に基づいて前記画像データを補正する画像補正手段と、前記補正手段で補正した画像データに基づいて、前記画像読取手段で読取った検査対象画像の欠陥領域を検出する欠陥領域検出手段と、を備える。

請求項２に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記欠陥領域検出手段で検出した前記欠陥領域を表示する表示手段をさらに備えたものである。

請求項３に記載の画像処理装置は、検査対象画像を読取る画像読取手段と、前記画像読取手段で読取った検査対象画像の画像データに基づいて前記検査対象画像の欠陥領域を検出する第１の欠陥領域検出手段と、前記第１の欠陥領域検出手段の検出結果に基づいて、所定画像の投影波形のｎ次近似式を決定するｎ次近似式決定手段と、前記ｎ次近似式決定手段で決定したｎ次近似式に基づいて前記画像データを補正する画像補正手段と、前記画像補正手段で補正した画像データに基づいて、前記画像読取手段で読取った検査対象画像の欠陥領域を検出する第２の欠陥領域検出手段と、を備える。

請求項４に記載の画像処理装置は、請求項３に記載の画像処理装置において、前記第２の欠陥領域検出手段で検出した前記画像補正手段で補正した画像データに基づく画像の欠陥領域を表示する表示手段をさらに備えたものである。

請求項５に記載の画像処理装置は、請求項３または請求項４に記載の画像処理装置において、前記第１の欠陥領域検出手段は、前記検査対象画像の欠陥領域の数及び欠陥領域の大きさの少なくとも一方を検出するものである。

請求項６に記載の画像処理装置は、請求項３乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置において、前記検査対象画像の画像データから投影波形を算出し、算出した投影波形からｎ次近似式を算出するｎ次近似式算出手段と、ｎ次近似式及び投影波形の少なくとも一方を記憶する記憶手段と、をさらに備え、前記ｎ次近似式決定手段は、前記第１の欠陥領域検出手段の検出結果に基づいて、前記ｎ次近似式算出手段で算出したｎ次近似式、前記記憶手段に記憶された前記ｎ次近似式、及び前記記憶手段に記憶された前記投影波形から算出したｎ次近似式のいずれかを決定するものである。

請求項７に記載の画像処理装置は、請求項６に記載の画像処理装置において、前記記憶手段は、前記ｎ次近似式算出手段で算出した前記検査対象画像の画像データから算出した投影波形及び前記ｎ次近似式の少なくとも一方を記憶するものである。

請求項８に記載の画像処理装置は、請求項３乃至請求項７の何れか１項に記載の画像処理装置において、前記第１の欠陥領域検出手段で検出した欠陥領域を、欠陥非検出の正常領域に置換える欠陥領域置換手段をさらに備え、前記ｎ次近似式決定手段は、前記欠陥領域置換手段により置換された仮欠陥領域を含む検査対処画像のｎ次近似式を決定するものである。

請求項９に記載の画像処理プログラムは、検査対象画像を読取るステップと、読取った検査対象画像の画像データから投影波形を算出するステップと、算出した投影波形のｎ次近似式を算出するステップと、算出したｎ次近似式に基づいて前記画像データを補正するステップと、補正した画像データに基づいて、読取った検査対象画像の欠陥領域を検出するステップと、を含む処理をコンピュータで実行させる。

請求項１０に記載の画像処理プログラムは、検査対象画像を読取るステップと、読取った検査対象画像の画像データから前記検査対象画像の欠陥領域を検出するステップと、欠陥領域の検出結果に基づいて、所定画像の投影波形のｎ次近似式を決定するステップと、決定されたｎ次近似式に基づいて前記画像データを補正するステップと、補正した画像データに基づいて、読取った検査対象画像の欠陥領域を検出するステップと、を含む処理をコンピュータで実行させる。

以上説明したように、請求項１及び請求項２に記載の本発明によれば、画像欠陥の検出性能を向上することができる、という効果が得られる。

請求項３乃至請求項８に記載の本発明によれば、検査対象画像の画像欠陥の状態に合わせた補正ができるため、画像欠陥の検出性能を向上することができる、という効果が得られる。

請求項９及び請求項１０に記載の本発明によれば、検出性能が高い画像欠陥検出処理をコンピュータに実行させることができる、という効果が得られる。

［第１の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態の画像処理装置１０は、画像出力部４０で出力された画像の欠陥を検出するものである。

図１は、本実施の形態に係る画像処理装置１０の概略構成を示すブロック図である。本実施の形態の画像処理装置１０は、制御部２０及び画像読取部３０を備える。また、欠陥領域（詳細後述）を表示させる場合は、欠陥表示部３２を備えた構成としても良い。

制御部２０には、ＩＯＴコントローラ５０が接続されており、ＩＯＴコントローラ５０には、ユーザインターフェイス５２が接続され、ユーザの操作によって、画像欠陥検出に関する指示がなされると共に、検出した画像欠陥の情報をユーザへ報知する。

制御部２０は、投影波形算出部２２と、ｎ次近似式算出部２４と、背景ムラ補正部２６と、欠陥領域検出部２８とを含んでいる。制御部２０には画像出力部４０が接続されており、画像出力部４０は、制御部２０の指示により、図示しない画像形成部により検査対象画像（テストパターン画像、詳細後述）を形成し、出力する。なお、本実施の形態では、画像出力部４０は、電子写真方式プリンタであり、例えば、副走査方向に回転する感光体ドラムに対して記録ヘッドを主走査方向に走査してレーザ光を感光体ドラムの表面に照射することにより画像を形成するレーザプリンタ等である。

さらに、制御部２０には画像読取部３０が接続されており、画像読取部３０は、制御部２０の指示により、画像出力部４０により出力された検査対象画像を読取って、読取った画像データを投影波形算出部２２に出力する。なお、画像読取部３０は、記録媒体上に形成された画像（検査対象画像）を読取って、画像データを出力することができるものなら何でも良く、例えば、スキャナ等である。

次に、本実施の形態の画像処理装置１０において実行される、画像欠陥検出処理を図２〜図８を参照して説明する。

図２は、画像処理装置１０の制御部２０で実行される画像欠陥検出処理のフローチャートである。図２に示す画像欠陥検出処理は、例えば、画像処理装置１０の電源投入時や、ＩＯＴコントローラ５０から画像欠陥の検出を実行する指示が制御部２０に入力されたときに実行される。

ステップ１００では、画像出力部４０に検査対象画像（テストパターン画像）の出力を指示する。なお、検査対象画像は、画像出力部４０によって出力される画像の欠陥を検出するために予め定められたテストパターンの画像であり、本実施の形態では、単一色がベタに塗られたベタパターンを用いている。これにより、画像出力部４０は、検査対象画像を図示しない画像形成部等により形成し、出力する。

次のステップ１０２では、画像出力部４０により出力された検査対象画像の読取りを画像読取部３０に指示する。これにより、画像読取部３０は、検査対象画像を読取って、画像データを投影波形算出部２２に出力する。

次のステップ１０４では、画像読取部３０から入力された検査対象画像の画像データの投影波形を投影波形算出部２２で算出する。

ここで、検査対象画像の投影波形の例を図３及び図４に示す。図３は検査対象画像８０Ａの投影波形を示している。なお、投影波形は、検査対象画像８０Ａの階調値（濃度）の副走査方向１列分（主走査方向が同じ位置）の平均値を表したものである。また、図４は、背景ムラが生じている場合の検査対象画像８２Ａの投影波形を示している。一般に、電子写真方式のプリンタでは、レーザ光の光路長の差や感光体ドラムの特性等に起因する、図４に一例を示すような濃度ムラ（背景ムラ）が生じることがある。

次のステップ１０６では、投影波形のｎ次近似式をｎ次近似式算出部２４で算出する。図３に示した投影波形及び図４に示した投影波形から分かるように、投影波形は、ｎ次関数的な波形であるため、階調値平均をｙとし、主走査方向の座標をｘとすると、投影波形は（１）に示す近似式に近似することができる。

ｙ＝Ｃ_ｎｘ^ｎ＋Ｃ_ｎ−１ｘ^ｎ−１＋・・・Ｃ_１ｘ＋Ｃ_０（１）
なお、ｎ＝１（１次関数）の場合、上記（１）式は、直線となり、図３及び図４に例示した投影波形とは異なる形状になるため、好ましくない。一方、ｎが大きいほど欠陥検出精度は向上するが、処理が複雑になるため、ｎは、所望の検出精度や処理時間等の兼ね合い等により定めればよく、通常は、ｎ＝２（２次関数）でよい。この場合、具体的には、最小二乗法等により上記（１）式を求めればよい。

一例として、背景ムラ及び２本の白筋の画像欠陥が生じている場合の検査対象画像８２Ｂの投影波形のｎ次近似式を図５に示す。検査対象画像８２Ｂの投影波形は、白筋が生じている部分（画像欠陥部分）では、階調値平均が大きくなっている。図５に示したように投影波形のｎ次近似式は、白筋が生じている部分（階調値平均が大きい部分）が取り除かれた形状となる。

次のステップ１０８では、算出したｎ次近似式に基づいて検査対象画像８０Ｂを背景ムラ補正部２６で補正する。検査対象画像８２Ｂの補正は、ｎ次近似式に基づいて投影波形を平滑化する処理であり、具体的な一例としては、シェーディング補正等により補正すればよい。検査対象画像８２Ｂから背景ムラが取り除かれた補正後の検査対象画像８０Ｂを図６に示す。検査対象画像８０Ｂは、背景ムラが取り除かれているため、画像欠陥部分（白筋部分）が明瞭になっている。また、検査対象画像８０Ｂの投影波形は、補正により背景ムラが取り除かれたため、図５に示した検査対象画像８２Ｂの投影波形よりもフラットになる。

次のステップ１１０では、補正後の検査対象画像８０Ｂの欠陥領域を欠陥領域検出部２８で検出する処理を行った後、本処理を終了する。

ここで、欠陥領域検出処理の一例について図７を参照して説明する。まず、検査対象画像８０Ｂを複数の領域に分割する。次に、分割した各領域に対して、欠陥領域及び正常領域のいずれであるかを判定する。判定は、分割した各領域毎に予め定められた標準画像（正常画像）の対応する領域と比較して、正規化相関係数等、相関値により判定する方法や、標準画像の対応する領域との差分値のうち最大値を予め定められた閾値と比較することにより判定する方法等により行えばよい。判定した結果、欠陥領域及び正常領域を２値化して、ラベリング処理を行うことにより、欠陥領域を抽出することができる。検査対象画像８０Ｂから抽出した欠陥領域９０Ａ及び欠陥領域９０Ｂを図８に示す。この場合、検査対象画像８０Ｂでは、欠陥領域数は２つであり、欠陥領域サイズは、欠陥領域９０Ａは９（１×９）であり、欠陥領域９０Ｂは９（１×９）である。また、欠陥領域９０Ａ及び欠陥領域９０Ｂの位置は、主走査方向をｘ、副走査方向をｙとした座標軸等を用いて表せばよい。なお、本処理の結果である、欠陥領域検出結果を欠陥表示部３２に表示させる場合は、上記、欠陥領域数、サイズ、及び位置等を表示させるように欠陥表示部３２に指示すれば良い。

なお、制御部２０は、具体的には、図９に示すように、ＣＰＵ４１と、ＲＯＭ４３、ＲＡＭ４５、及びＨＤＤ４４を含むメモリ４２とにより構成し、本実施の形態の画像欠陥領域検出処理プログラム１２（図２）を記憶媒体としてのＲＯＭ４３に予め記憶した構成とすることができる。この場合、ＣＰＵ４１により画像欠陥領域検出処理プログラム１２がＲＯＭ４３から読み込まれて実行されるが、ＣＤ−ＲＯＭ４６や、ＤＶＤ−ＲＯＭ４７等の記録媒体に記録しておき、制御部２０のＨＤＤ４４やコンピュータ等にインストールすることにより本処理を実施するようにしても良い。なお、制御部２０のＨＤＤ４４にインストールした場合は、ＣＰＵ４１により画像欠陥領域検出処理プログラム１２’がＨＤＤ４４から読み込まれて実行される。

以上説明したように、本実施の形態では、検査対象画像の投影波形を算出し、算出した投影波形のｎ次近似式を算出し、算出したｎ次近似式に基づいて検査対象画像の背景ムラの補正を行うため、検査対象画像から精度よく背景ムラを取り除くことができ、画像出力部４０で発生する検査対象画像の画像欠陥を画像欠陥のサイズや種類にかかわらず検出することができる。従って、画像欠陥検出性能を向上させることができる。

［第２の実施の形態］
本実施の形態では、検査対象画像の仮欠陥領域を検出し、検出した仮欠陥領域の数及びサイズに基づいて検査対象画像の背景ムラを補正している。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態は第１の実施の形態と略同様の構成であるので、同一部分及び同一処理には、同一符号を付して詳細な説明は省略する。

図１０は、本実施の形態に係る画像処理装置１０’の概略構成を示すブロック図である。本実施の形態の画像処理装置１０’は、第１の実施の形態の画像処理装置１０の投影波形算出部２２及びｎ次近似式算出部２４に代わって、投影波形算出部６２及びｎ次近似式算出部６４を含むｎ次近似式決定部６１と、仮欠陥検出部６０とを備え、更に、記憶部６６を備える。仮欠陥検出部６０には、画像読取部３０が接続されており、画像読取部３０で読取った検査対象画像の画像データが入力される。また、仮欠陥検出部６０には、ｎ次近似式決定部６１が接続されている。ｎ次近似式決定部６１は、投影波形算出部６２及びｎ次近似式算出部６４により、仮欠陥検出部６０の検出結果に基づいて、ｎ次近似式を決定する。また、ｎ次近似式決定部６１には、標準投影波形（詳細後述）やｎ次近似式等を記憶する記憶部６６が接続されている。

次に、本実施の形態の画像処理装置１０’において実行される、画像欠陥検出処理を図１１〜図１６を参照して説明する。

図１１は、画像処理装置１０’の制御部２０で実行される画像欠陥検出処理のフローチャートである。図１１に示す画像欠陥検出処理は、例えば、画像処理装置１０’の電源投入時や、ＩＯＴコントローラ５０から画像欠陥の検出を実行する指示が制御部２０に入力されたときに実行される。

ステップ１００では、画像出力部４０に検査対象画像（テストパターン画像）８２Ｃ（図１３参照）の出力を指示する。なお、本実施の形態では、出力された検査対象画像８２Ｃは、白筋及び白点の画像欠陥が生じた画像としている。次のステップ１０２では、検査対象画像８２Ｃの読取りを画像読取部３０に指示する。

次のステップ２００では、検査対象画像８２Ｃの仮欠陥領域を仮欠陥検出部６０で検出する。本実施の形態の仮欠陥検出処理の一例を示す。まず、記憶部６６に予め記憶している標準投影波形のｎ次近似式により、検査対象画像８２Ｃの補正を行う。標準投影波形とは、白筋や白点等の画像欠陥が生じておらず、レーザ光の光路長の差や感光体ドラムの特性等に起因する背景ムラのみが生じている場合の投影波形であり、予め得ておけばよい。検査対象画像８２Ｃの投影波形及び標準投影波形を図１３に示す。なお、本実施の形態では、記憶部６６には、標準投影波形から算出したｎ次近似式を記憶させているが、標準波形を記憶させておき、随時、ｎ次近似式を算出するようにしてもよい。補正後の検査対象画像８４Ａ及び投影波形を図１４に示す。標準投影波形による補正処理の結果、背景ムラが取り除かれ、さらに、白点の画像欠陥がほとんど認識できない状態になっている。このように、微小な欠陥が取り除かれる。次に、補正後の検査対象画像８２Ｃに対して欠陥領域処理（第１の実施の形態の画像欠陥検出処理、図２のステップ１１０の処理）を行う。本処理により検出された仮欠陥領域９２Ａを図１５に示す。

次のステップ２０２では、ｎ次近似式決定処理を行う。ここで、ｎ次近似式決定処理について図１２のフローチャートを参照して詳細に説明する。ｎ次近似式決定処理のステップ３００では、上述のステップ２００で検出した仮欠陥領域の数及びサイズを検出する。仮欠陥領域の数及びサイズの検出は第１の実施の形態で説明したように、ラベリング処理を行うことにより検出すればよい。図１５（仮欠陥領域９２Ａ）の場合、仮欠陥領域数は１つ、サイズは９（１×９）である。

次のステップ３０２では、仮欠陥領域の数及びサイズが所定の条件に一致するか否かを判断する。所定の条件とは、画像欠陥が生じていない場合や、画像欠陥が生じているが、微小な画像欠陥であるため、投影波形に影響がほとんど出ないため、画像欠陥が生じていない場合とかわらないｎ次近似式を算出できる場合等の画像状態を示す条件であり、具体的には、仮欠陥領域数が少なく、かつ、仮欠陥領域のサイズが小さい（微小な筋の画像欠陥）場合、または、仮欠陥領域数は多いが、仮欠陥領域のサイズが小さい（微小な筋の画像欠陥）場合等であり、より具体的には、コンマ数ミリ程度の筋等である。所定の条件は、予め記憶部６６に記憶させておく。

所定の条件に一致する場合、即ち、画像欠陥が全く生じていない若しくは、ほとんど生じていない場合は肯定され、ステップ１０４へ進み、検査対象画像８２Ｃの投影波形を算出し、次のステップ１０６では、ｎ次近似式を算出し、ステップ２０２のｎ次近似式決定処理を終了する。

一方、ステップ３０２で否定判断された場合、即ち、仮欠陥領域の数は少ないがサイズが大きい場合や、仮欠陥領域の数が多く、かつ、サイズも大きい場合等は、ステップ３０４へ進む。なお、所定の条件に一致しない、即ち、画像欠陥が大きい場合とは、例えば、画像出力部４０の感光体ドラムに汚れが生じている場合や、画像出力部４０の電気系統の接続に問題が生じている場合等、装置的欠陥が生じている場合である。具体的には、画像全体の濃度が薄くなったり、画像全面にわたって複数の筋が生じたり、大きな白点が生じている場合である。

ステップ３０４では、記憶部６６に記憶されている標準投影波形のｎ次近似式を読出して、ステップ２０２のｎ次近似式決定処理を終了する。

次のステップ１０８では、ステップ２０２で決定したｎ次近似式により検査対象画像８２Ｃの補正を行い、次のステップ１１０では、補正後の検査対象画像８２Ｃの欠陥領域検出処理を行って本処理を終了する。検出された欠陥領域９４Ａ及び欠陥領域９４Ｂを図１６に示す。なお、本実施の形態の検査対象画像８２Ｃは、上記所定の条件に一致する場合であるが、所定の条件に一致しない、画像欠陥が大きい場合であっても、検査対象画像の投影波形ではなく、記憶部６６に記憶されているｎ次近似式（投影波形）を用いることにより、精度よく背景ムラを補正することができる。

なお、本実施の形態では、記憶部６６には、標準投影波形のｎ次近似式を予め記憶させているが、ステップ１０６で算出したｎ次近似式を記憶させるようにしてもよい。これにより、検査対象画像の背景ムラの傾向にあわせたより精度の高い補正ができる。

なお、制御部２０は、具体的には、図１７に示すように、ＣＰＵ４１と、ＲＯＭ４３、ＲＡＭ４５、及びＨＤＤ４４を含むメモリ４２とにより構成し、本実施の形態の画像欠陥領域検出処理プログラム１４（図１１及び図１２）を記憶媒体としてのＲＯＭ４３に予め記憶した構成とすることができる。この場合、ＣＰＵ４１により画像欠陥領域検出処理プログラム１４がＲＯＭ４３から読み込まれて実行されるが、ＣＤ−ＲＯＭ４６や、ＤＶＤ−ＲＯＭ４７等の記録媒体に記録しておき、制御部２０のＨＤＤ４４やコンピュータ等にインストールすることにより本処理を実施するようにしても良い。なお、制御部２０のＨＤＤ４４にインストールした場合は、ＣＰＵ４１により画像欠陥領域検出処理プログラム１４’がＨＤＤ４４にインストール４４から読み込まれて実行される。

以上説明したように、本実施の形態では、検査対象画像を標準投影波形を用いて補正し、仮欠陥領域を検出した結果に基づいて、画像欠陥が余り生じていない場合は、検査対象画像の投影波形を用いて補正を行い、画像欠陥が多く生じている場合は、記憶部６６に記憶されている投影波形（ｎ次近似式）を用いて補正するので、検査対象画像の画像欠陥の状態に合わせた補正ができるため、背景ムラを精度よく補正することができる。従って、微小な欠陥も検出できるため、画像欠陥の検出性能を向上させることができる。

［第３の実施の形態］
本実施の形態では、検査対象画像の仮欠陥領域を検出し、仮欠陥領域が大きい（画像欠陥多く生じている）場合は、記憶部に記憶している投影波形のうち、検査対象画像から算出した投影波形に最も近似した投影波形を用いて検査対象画像の背景ムラを補正している。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態は第１の実施の形態及び第２の実施の形態と略同様の構成であるので、同一部分には、同一符号を付して詳細な説明は省略する。また、本実施の形態に係る画像処理装置１０’の概略構成は、第２の実施の形態（図１０）と同様なため、ここでは詳細な説明を省略する。

本実施の形態の画像処理装置１０’において実行される、画像欠陥検出処理を図１８〜図２３を参照して説明する。本実施の形態の画像欠陥検出処理は、第２の実施の形態の画像欠陥検出処理（図１１）とステップ２０２のｎ次近似式決定処理のみ異なるため、ここでは、このｎ次近似式決定処理について詳細に説明する。なお、本実施の形態では、図１９に示すように、出力された検査対象画像８６Ａには、濃度ムラの画像欠陥（画像欠陥９６Ａ）が生じているものとする。標準投影波形による補正処理後の検査対象画像８６Ａを図２０に示す。背景ムラが低減されているため、画像欠陥９７Ａは画像欠陥９６Ａに比べて小さくなっており、画像欠陥（濃度ムラ）の一部が検出できない状態になっている。このときの仮欠陥領域を図２１に示す。仮欠陥領域９７Ｂは、実際の画像欠陥９６Ａに比して、小さくなってしまっている。

本実施の形態のｎ次近似式決定処理について詳細に説明する。図１８は、画像処理装置１０’において実行されるｎ次近似式決定処理のフローチャートである。

ステップ３００では、仮欠陥領域の数及びサイズを検出し、次のステップ３０２では、仮欠陥領域の数及びサイズが所定の条件に一致するか否かを判断する。肯定されるとステップ１０４に進み、検査対象画像８６Ａの投影波形を算出し、次のステップ４０８では、算出した投影波形を記憶部６６に記憶する。これにより、検査対象画像８６Ａから算出した投影波形のうち、正常（画像欠陥が生じていないもの）とみなせる投影波形を記憶部６６に記憶させておくことができる。

次のステップ１０６では、検査対象画像８６Ａのｎ次近似式を算出し、本処理を終了する。

一方、ステップ３０２で否定判断されると、ステップ４００に進む。ステップ４００では、記憶部６６から投影波形を読出す。本実施の形態では、記憶部６６には、以前に本処理を実施したときに、ステップ４０８で記憶した投影波形、標準投影波形等が複数、記憶されている。

次のステップ１０４では、検査対象画像８６Ａの投影波形を算出し、次のステップ４０２では、算出した投影波形と、記憶部６６から読出した投影波形とを比較し、次のステップ４０４では、使用する投影波形を決定する。図２２に算出した投影波形と、ステップ４０８で記憶した投影波形と、標準投影波形とを示す。本実施の形態では、より精度良く背景ムラを取り除くため、ステップ４０８で記憶した投影波形及び標準投影波形のうち、算出した投影波形に最も近似した投影波形により近いものに決定する。近いかどうかの判断は、相関係数を算出する等して判断すればよい。なお、図２２に示すように本実施の形態では、ステップ４０８で記憶した投影波形に決定する。

次のステップ４０６では、決定した投影波形のｎ次近似式を算出し、本処理を終了する。

ステップ４０８で記憶した投影波形から算出したｎ次近似式により補正した後、検出した欠陥領域を図２３に示す。幅広く欠陥領域を検出できるため、検出した欠陥領域９６Ｂは、欠陥領域９６Ａ（図１９）と一致している。このように、標準投影波形を用いた補正により検出した場合（仮欠陥領域９７Ｂ）と異なり、濃度ムラ全体を欠陥領域として検出できる。

なお、本実施の形態では、記憶部６６には、以前に本処理を実施したときのステップ４０８で記憶した投影波形を１つ示しているが、複数個記憶させておくことにより、より検査対象画像８６Ａに近い投影波形を選択することができ、精度の高い背景ムラの補正が行える。記憶させておく投影波形の個数は、例えば、最新のものから所定の個数や、画像出力部４０の感光体ドラムの交換後から所定の個数等がある。

以上説明したように、本実施の形態では、仮欠陥領域を検出した結果に基づいて、画像欠陥が余り生じていない場合は、検査対象画像の投影波形を用いて補正を行い、画像欠陥が多く生じている場合は、記憶部６６に記憶されている投影波形のうち、検査対象画像の投影波形に最も近似した投影波形を用いて補正するので、検査対象画像の画像欠陥が大きい（幅広い）場合でも画像欠陥の状態に合わせた補正ができるため、背景ムラを精度よく補正することができる。従って、画像欠陥の検出性能を向上させることができる。

［第４の実施の形態］
本実施の形態では、検査対象画像の仮欠陥領域を検出した結果、画像欠陥が生じているものの、生じている度合いが多くも少なくもない場合は、仮欠陥領域を正常領域と置換した画像の投影波形を用いて検査対象画像の背景ムラを補正している。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態は第１の実施の形態及び第２の実施の形態と略同様の構成であるので、同一部分には、同一符号を付して詳細な説明は省略する。また、本実施の形態に係る画像処理装置１０’の概略構成は、第２の実施の形態（図１０）と同様なため、ここでは詳細な説明を省略する。

本実施の形態の画像処理装置１０’において実行される、画像欠陥検出処理を図２４〜図２９を参照して説明する。本実施の形態の画像欠陥検出処理は、第２の実施の形態の画像欠陥検出処理（図１１）とステップ２０２のｎ次近似式決定処理のみ異なるため、ここでは、このｎ次近似式決定処理について詳細に説明する。なお、本実施の形態では、図２５に示すように、出力された検査対象画像８８Ａには、色筋（画像欠陥７０Ａ）及び白点（画像欠陥７０Ｂ）が生じているものとする。標準投影波形による補正処理後の検査対象画像８８Ａを図２６に示す。背景ムラが低減されているため、色筋（画像欠陥７０Ａ）のみが検出され、白点（画像欠陥７０Ｂ）はほとんど認識できない状態になっている。このときの仮欠陥領域を図２７に示す。色筋（画像欠陥７０Ａ）に対応する領域のみ仮欠陥領域７１Ａとして検出されている。

本実施の形態のｎ次近似式決定処理について詳細に説明する。図２４は、画像処理装置１０’において実行されるｎ次近似式決定処理のフローチャートである。

ステップ３００では、仮欠陥領域の数及びサイズを検出し、次のステップ５００では、仮欠陥領域の数及びサイズが第１の所定の条件に一致するか否かを判断する。なお、本実施の形態における第１の所定の条件とは、上記第２の実施の形態及び第３の実施の形態におけるステップ３０２の所定の条件と同一であるため、詳細な説明は省略する。一致する場合、肯定され、ステップ１０４に進み、検査対象画像８８Ａの投影波形を算出し、次のステップ１０６で検査対象画像のｎ次近似式を算出し、本処理を終了する。

一方、ステップ５００で一致しない場合は、否定され、ステップ５０２に進む。ステップ５０２では、仮欠陥領域の数及びサイズが第２の所定の条件に一致するか否かを判断する。なお、本実施の形態における第２の所定の条件とは、例えば、画像出力部４０自体の異常に起因しない中程度の画像欠陥を表す条件であり、具体的には、画像欠陥領域の数が第１の所定の条件ほど少なくはないが、検査対象画像全体から見た場合は、十分に少なく、画像欠陥領域のサイズも同様に、第１の所定の条件ほど小さくないが、検査対象画像全体から見た場合は、十分に小さい場合や、画像欠陥領域の数は多少多いが、画像欠陥領域のサイズが、第１の所定の条件ほど小さくないが、検査対象画像全体から見た場合は、十分に小さい場合等の画像状態を示す条件である。より具体的には、幅１ｃｍ程度の筋等である。なお、第１の所定の条件及び第２の所定の条件は、予め記憶部６６に記憶させておく。

第２の所定の条件に一致しない場合、否定され、ステップ５０４に進み、記憶部６６から標準投影波形のｎ次近似式を読出して本処理を終了する。

一方、第２の所定の条件に一致する場合、肯定され、ステップ５０６に進む。ステップ５０６では、上述したラベリング処理等により、仮欠陥領域の位置を検出し、隣接する領域のうち基準画像の対応する領域と比較した結果、正常とみなせる領域の値に検出した仮欠陥領域の値を置換する。図２８に仮欠陥領域を隣接する正常領域と置換した検査対象画像８８Ｂを示す。このように、正常領域と置換されているため、仮欠陥領域７２Ａは画像欠陥として認識できない。

次のステップ５０８では、置換後の検査対象画像８８Ｂの投影波形を算出する。これにより、色筋（画像欠陥７０Ａ）及び白点（画像欠陥７０Ｂ）に影響されない、擬似的に作り出した正常な画像から投影波形を算出することができる。

次のステップ５１０では算出した投影波形のｎ次近似式を算出し、本処理を終了する。

仮欠陥領域７１Ａを正常領域と置換後の投影波形から算出したｎ次近似式により補正した後、検出した欠陥領域を図２９に示す。このように、本実施の形態では、標準投影波形を用いて補正した仮欠陥領域７１Ａ（図２７）では、色筋のみしか検出できなかったが、色筋（欠陥領域７３Ａ）及び白点（欠陥領域７３Ｂ）の両方共に検出できる。

以上説明したように、本実施の形態では、仮欠陥領域を検出した結果に基づいて、画像欠陥が余り生じていない場合は、検査対象画像の投影波形を用いて補正を行い、画像欠陥が検査対象画像全体にわたる等、多く生じている場合は、記憶部６６に記憶されている標準投影波形を用いて補正し、画像欠陥が生じているものの、検査対象画像全体から見れば比較的小さな画像欠陥の場合は、仮欠陥領域を正常領域に置換して、置換後の検査対象画像の投影波形を用いて補正するので、検査対象画像の画像欠陥の状態により合わせた補正ができるため、背景ムラを精度よく補正することができる。従って、微小な欠陥も検出できるため、画像欠陥の検出性能を向上させることができる。

本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置の制御部で実行される手像欠陥検出処理のフローチャートである。本発明の第１の実施の形態に係る検査対象画像及び投影波形を説明するための説明図である。本発明の第１の実施の形態に係る背景ムラが生じている場合の検査対象画像及び投影波形を説明するための説明図である。本発明の第１の実施の形態に係る検査対象画像の投影波形のｎ次近似式を説明するための説明図である。本発明の第１の実施の形態に係る背景ムラ補正後の検査対象画像を説明するための説明図である。本発明の第１の実施の形態に係る欠陥領域検出処理を説明するための説明図である。本発明の第１の実施の形態に係る欠陥領域を説明するための説明図である。本発明の第１の実施の形態に係る画像欠陥領域検出処理プログラムを含む制御部の具体的構成を示すブロック図である。本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。本発明の第２の実施の形態に係る画像処理装置の制御部で実行される画像欠陥検出処理のフローチャートである。本発明の第２の実施の形態に係る画像欠陥検出処理で実行されるｎ次近似式決定処理のフローチャートである。本発明の第２の実施の形態に係る検査対象画像の投影波形及び標準投影波形を説明するための説明図である。本発明の第２の実施の形態に係る補正後の検査対象画像の投影波形を説明するための説明図である。本発明の第２の実施の形態に係る検査対象画像の仮欠陥領域を説明するための説明図である。本発明の第２の実施の形態に係る検査対象画像の欠陥領域を説明するための説明図である。本発明の第２の実施の形態に係る画像欠陥領域検出処理プログラムを含む制御部の具体的構成を示すブロック図である。本発明の第３の実施の形態に係る画像欠陥検出処理で実行されるｎ次近似式決定処理のフローチャートである。本発明の第３の実施の形態に係る検査対象画像を説明するための説明図である。本発明の第３の実施の形態に係る標準投影波形による補正処理後の検査対象画像を説明するための説明図である。本発明の第３実施の形態に係る検査対象画像の仮欠陥領域を説明するための説明図である。本発明の第３の実施の形態に係る検査対象画像の投影波形を説明するための説明図である。本発明の第３の実施の形態に係る検査対象画像の欠陥領域を説明するための説明図である。本発明の第４の実施の形態に係る画像欠陥検出処理で実行されるｎ次近似式決定処理のフローチャートである。本発明の第４の実施の形態に係る検査対象画像を説明するための説明図である。本発明の第４の実施の形態に係る標準投影波形による補正処理後の検査対象画像を説明するための説明図である。本発明の第４の実施の形態に係る検査対象画像の仮欠陥領域を説明するための説明図である。本発明の第４の実施の形態に係る仮欠陥領域を正常領域に置換えた検査対象画像を説明するための説明図である。本発明の第４の実施の形態に係る検査対象画像の欠陥領域を説明するための説明図である。

符号の説明

１０、１０’ 画像処理装置
１２、１２’、１４、１４’ 画像欠陥領域検出処理プログラム
２０制御部
２２、６２投影波形算出部
２４、６４ｎ次近似式算出部
２６背景ムラ補正部
２８欠陥領域検出部
３０画像読取部
３２欠陥表示部
４０画像出力部
６０仮欠陥検出部
６１ｎ次近似式決定部
６６記憶部

Claims

検査対象画像を読取る画像読取手段と、
前記画像読取手段で読取った検査対象画像の画像データから投影波形を算出する投影波形算出手段と、
前記投影波形算出手段で算出した投影波形のｎ次近似式を算出するｎ次近似式算出手段と、
前記ｎ次近似式算出手段で算出したｎ次近似式に基づいて前記画像データを補正する画像補正手段と、
前記補正手段で補正した画像データに基づいて、前記画像読取手段で読取った検査対象画像の欠陥領域を検出する欠陥領域検出手段と、
を備えた画像処理装置。
前記欠陥領域検出手段で検出した前記欠陥領域を表示する表示手段をさらに備えた請求項１に記載の画像処理装置。
検査対象画像を読取る画像読取手段と、
前記画像読取手段で読取った検査対象画像の画像データに基づいて前記検査対象画像の欠陥領域を検出する第１の欠陥領域検出手段と、
前記第１の欠陥領域検出手段の検出結果に基づいて、所定画像の投影波形のｎ次近似式を決定するｎ次近似式決定手段と、
前記ｎ次近似式決定手段で決定したｎ次近似式に基づいて前記画像データを補正する画像補正手段と、
前記画像補正手段で補正した画像データに基づいて、前記画像読取手段で読取った検査対象画像の欠陥領域を検出する第２の欠陥領域検出手段と、
を備えた画像処理装置。
前記第２の欠陥領域検出手段で検出した前記画像補正手段で補正した画像データに基づく画像の欠陥領域を表示する表示手段をさらに備えた請求項３に記載の画像処理装置。
前記第１の欠陥領域検出手段は、前記検査対象画像の欠陥領域の数及び欠陥領域の大きさの少なくとも一方を検出する請求項３または請求項４に記載の画像処理装置。
前記検査対象画像の画像データから投影波形を算出し、算出した投影波形からｎ次近似式を算出するｎ次近似式算出手段と、
ｎ次近似式及び投影波形の少なくとも一方を記憶する記憶手段と、
をさらに備え、
前記ｎ次近似式決定手段は、前記第１の欠陥領域検出手段の検出結果に基づいて、前記ｎ次近似式算出手段で算出したｎ次近似式、前記記憶手段に記憶された前記ｎ次近似式、及び前記記憶手段に記憶された前記投影波形から算出したｎ次近似式のいずれかを決定する請求項３乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
前記記憶手段は、前記ｎ次近似式算出手段で算出した前記検査対象画像の画像データから算出した投影波形及び前記ｎ次近似式の少なくとも一方を記憶する請求項６に記載の画像処理装置。
前記第１の欠陥領域検出手段で検出した欠陥領域を、欠陥非検出の正常領域に置換える欠陥領域置換手段をさらに備え、
前記ｎ次近似式決定手段は、前記欠陥領域置換手段により置換された仮欠陥領域を含む検査対処画像のｎ次近似式を決定する請求項３乃至請求項７の何れか１項に記載の画像処理装置。
検査対象画像を読取るステップと、
読取った検査対象画像の画像データから投影波形を算出するステップと、
算出した投影波形のｎ次近似式を算出するステップと、
算出したｎ次近似式に基づいて前記画像データを補正するステップと、
補正した画像データに基づいて、読取った検査対象画像の欠陥領域を検出するステップと、
を含む処理をコンピュータで実行させる画像処理プログラム。
検査対象画像を読取るステップと、
読取った検査対象画像の画像データから前記検査対象画像の欠陥領域を検出するステップと、
欠陥領域の検出結果に基づいて、所定画像の投影波形のｎ次近似式を決定するステップと、
決定されたｎ次近似式に基づいて前記画像データを補正するステップと、
補正した画像データに基づいて、読取った検査対象画像の欠陥領域を検出するステップと、
を含む処理をコンピュータで実行させる画像処理プログラム。