JP2014526856A - 印刷欠陥の検出 - Google Patents

Abstract

【課題】スキャン画像と元のデジタル画像との間の色差に起因する印刷欠陥の検出ミスを低減すること。
【解決手段】印刷欠陥を検出する方法は、物理的コンピューティングシステム（100）を使用して、デジタル画像（300）から同等基準画像（500）を生成することを含み、同等基準画像（500）の種々の色は、デジタル画像（300）のスキャン画像（302）により厳密に一致する。本方法は、物理的コンピューティングシステム（100）を使用して、同等基準画像（500）及びスキャン画像（302）上の対応するポイント間における色差を判定すること、及び物理的コンピューティングシステム（100）を使用して、所定の閾値よりも大きい前記距離を有するポイントを潜在的欠陥として識別することをさらに含む。
【選択図】図９

Description

工業的印刷システムは、紙のような大量の基板上への画像の印刷に使用される。画像は、多くの場合デジタル画像として記憶され、印刷されるために印刷システムへ送信される。このようなシステムのオペレータにとっては、印刷処理における如何なる欠陥をも検出し、後続の欠陥のある画像が印刷される前に、問題を迅速に処置できるようにすることが、多くの場合重要である。欠陥は、印刷画像の任意の望ましくない変色、マーキング、又は特性である。

そのような欠陥を検査する一つの方法は、印刷画像をスキャンし、デジタルスキャン画像を元のデジタル画像と比較することである。ただし、予想される相違を考慮に入れるために、スキャン画像と元のデジタル画像との間におけるばらつきの許容範囲は、比較的大きくなければならない。こうした相違は、物理的インクをデジタルカラーに完全に一致させることが不可能であることや、スキャナーがスキャン画像の色を完璧に撮影することが不可能であることを含む種々の要因に起因する。他の相違としては、スキャニングプロセスにおいて用紙が用紙の経路を通って移動する際に発生する空間的位置ずれが挙げられる。許容範囲が比較的大きいことから、低コントラスト欠陥のような種々の欠陥は、多くの場合、見過ごされる。こうした低コントラスト欠陥は、標準的比較機能により検出することは困難であるが、人間の目には、かなり視認可能である場合がある。

添付の図面は、本明細書に記載される原理の種々の例を示し、明細書の一部である。図面は、単なる例であり、特許請求の範囲を制限しない。

種々の図面を通して、同一の参照符号は、類似するが、必ずしも同一である必要はない要素を示している。

本明細書に記載される原理の一例による、例示的な物理的コンピューティングシステムを示す図である。 本明細書に記載される原理の一例による、例示的な印刷システムを示す図である。 本明細書に記載される原理の一例による、例示的なデジタル画像を示す図である。 本明細書に記載される原理の一例による、例示的なスキャン画像を示す図である。 本明細書に記載される原理の一例による、同等基準画像を生成するための例示的なプロセスを示すフロー図である。 本明細書に記載される原理の一例による、例示的な同等基準画像を示す図である。 本明細書に記載される原理の一例による、同等基準画像とスキャン画像との間において、類似度を比較するための例示的プロセスを示す図である。 本明細書に記載される原理の一例による、例示的な類似度画像を示す図である。 本明細書に記載される原理の一例による、欠陥を検証するための例示的プロセスを示す図である。 本明細書に記載される原理の一例による、画像欠陥を検出するための例示的方法を示す図である。

上で述べたように、スキャンされたデジタル画像を元のデジタル画像と比較する機能は、予想される相違を考慮に入れるために、比較的大きな許容範囲を有するように設計される。ただし、許容範囲が比較的大きいため、低コントラスト欠陥のような種々の欠陥は、多くの場合、見過ごされる。こうした低コントラスト欠陥は、標準的比較機能により検出することは困難であるが、人間の目には、かなり視認可能である場合がある。

この問題及び他の問題に鑑みて、本明細書は、印刷画像中の欠陥を検出するための方法及びシステムを開示する。本明細書に開示される方法及びシステムは、低コントラスト欠陥の検出において特に有効である。

特定の例示的な例によれば、印刷された画像は、スキャンされ、デジタル形式にされる。このスキャニングプロセスは、画像が用紙上に印刷された後直ぐに、及びその用紙が用紙の経路に沿って動き続ける際に画像をスキャンするインラインスキャナーによって行ってもよい。スキャニングプロセスは、元のデジタル画像の正確な複製を生成しないため、その後、画像を印刷するために使用される元のデジタル画像に、色調節機能が適用される。この色調節機能により、同等基準画像が生成される。同等基準画像の色は、スキャン画像の色とより良好に一致するように調節される。そのような機能がどのような働きをするかの一例に関する詳細は、以下に記載される。

次に、同等基準画像は、スキャン画像と比較される。比較に使用される比較機能、この機能は、僅かな色のばらつき及び位置ずれ問題を処理できるほど十分頑強に設計される。位置ずれ問題とは、比較のためのスキャン画像と同等基準画像との間のアライメント問題を言う。スキャン画像と同等基準画像との間の大きな差異は、欠陥として識別されることがある。比較機能がどのような働きをするかに関する詳細は、以下に記載される。一部の例では、検証プロセスを使用して、差異が実際の欠陥の結果であり、比較機能におけるランダム誤差ではないことを確保する場合がある。

下記の説明では、本システム及び方法の完全な理解を提供するために、説明の目的で、多数の具体的詳細について説明する。しかしながら、当業者には明らかなように、本装置、システム及び方法は、それらの具体的詳細なしに実施される場合がある。本明細書における「一例」という記載又はそれに類する語は、その例に関係して記載された特定の機能、構造又は特性が、記載されたように含まれるが、例によっては含まれない場合もあることを意味する。

次に図面を参照すると、図１は、印刷システムを動作させるために使用することが可能な例示的な物理的コンピューティングシステム（１００）を示す図である。特定の例示的な例によれば、物理的コンピューティングシステム（１００）は、ソフトウェア（１０４）及びデータ（１０６）が記憶されたメモリ（１０２）を含む。物理的コンピューティングシステム（１００）は、プロセッサ（１０８）及びユーザインタフェース（１１０）をさらに含む。

使用可能な多数のタイプのメモリが存在する。半導体ドライブのような一部のタイプのメモリは、ストレージ用に設計されている。これらのタイプのメモリは通常、大きな記憶容量を有するが、比較的遅い処理速度を有する。ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）に使用されるもののような他のタイプのメモリは、速度を得るために最適化され、多くの場合、「ワーキングメモリ」と呼ばれる。種々の形のメモリが、情報をソフトウェア（１０４）及びデータ（１０６）の形で記憶することができる。

物理的コンピューティングシステム（１００）は、ソフトウェア（１０４）を実行し、メモリ（１０２）に記憶されたデータを使用し、又は更新するためのプロセッサ（１０８）をさらに含む。ソフトウェア（１０４）は、オペレーティングシステムを含む場合がある。オペレーティングシステムにより、他のアプリケーションは、物理的コンピューティングシステムのハードウェアと適切に情報をやりとりすることが可能となる。

ユーザインタフェース（１１０）は、ユーザ（１１２）が物理的コンピューティングシステム（１００）と対話するための手段を提供する場合がある。ユーザインタフェースは、人間のユーザ（１１２）と対話するための装置の任意の集合を含む場合がある。例えば、ユーザインタフェース（１１０）は、キーボード又はマウスのような入力装置、及びモニタのような出力装置を含む場合がある。

図２は、例示的な印刷システム（２００）を示す図である。特定の例示的な例によれば、工業的印刷システムは、印刷サブシステム（２０４）及びスキャニングサブシステム（２０６）を含む場合がある。印刷サブシステム（２０４）及びスキャニングサブシステム（２０６）は両方とも、コンピューティングシステム（２０２）によって制御される場合がある。

印刷サブシステム（２０４）は、印刷サブシステムに関連する１以上のプリントヘッドに関係して通過する基板（２０８）上に、種々の画像を印刷する。それらの画像が基板（２０８）上に印刷された後、スキャニングサブシステム（２０６）は、それらの印刷画像中の欠陥を検出するために、それらの印刷画像をスキャンすることができる。コンピューティングシステム（２０２）は、欠陥が存在する否かを判定するために、スキャン画像を、基板（２０８）上に印刷したデジタル画像と比較することができる。印刷画像を直ぐにスキャンすることによって、種々の欠陥を検出することができ、後続の欠陥のある画像が印刷される前に、欠陥を訂正することができる。

図３Ａは、例示的なデジタル画像を示す図である。印刷システムにより印刷される画像は、まず、デジタル画像として記憶される。通常、このデジタル画像は、独立したコンピューティングシステムにより生成され、印刷システムに転送される。デジタル画像中の種々の色は、多くの場合、赤緑青（ＲＧＢ）カラースキームを使用して表現される。一つのフォーマットとして、デジタル画像は、画像中の各ピクセルについて値を記憶することにより表される。各ピクセルは、赤、青及び緑について強度値を記憶する。それらの色間において強度を変えることによって、ＲＧＢカラースキームにより形成することが可能な種々の色が定義される。

デジタル画像が用紙のような基板に印刷されるとき、カラースキームは、シアン、マゼンタ、イエロー、及びブラック（ＣＭＹＫ）カラースキームに変換される。標準的プリンタは、基板上に適当な画像を生成するために、シアン、マゼンタ、イエロー、及びブラックのインクを用いたハーフトーン機能を使用する。ＲＧＢカラースキームとＣＭＹＫカラースキームとの間の比較的正確な変換を可能にするために特定の方法が使用される場合もあるが、スキャニングプロセスは、それらの色を一貫した方法で撮影するほどではない。

図３Ｂは、例示的なスキャン画像（３０２）を示す図である。印刷プロセス中に発生するばらつきの他に、スキャニングプロセスは、種々のばらつきをさらにもたらす。例えば、スキャニングプロセスは、不整合を生じさせる色不安定性、ノイズ、ドリフト、及び他の問題を生じさせることがある。スキャニングハードウェアは、基板上に印刷された色を検出し、スキャニングソフトウェアは、画像をデジタルスキャン画像に変換する。デジタル画像（３００）とスキャン画像（３０２）との間の比較によって、色の僅かなばらつきが明らかになる。

図４は、同等基準画像を生成するための例示的プロセスを示すフロー図である。上で述べたように、欠陥を検出する目的でスキャン画像を元のデジタル画像と比較するために、デジタル画像は、まず、スキャン画像の色とより良好に一致するように調節される。この調節されたデジタル画像は、同等基準画像と呼ばれる。

特定の例示的な例によれば、カラーマッチングプロセス（４００）は、各カラーチャネル上の色を考慮に入れる。各チャネルからある範囲の色値を含むカラークラスタが、定義される（ブロック４０２）。色値とは、特定ピクセルにおける特定の色の強度を表すために使用されるデジタル数値を言う。例えば、赤カラーチャネルについての色強度のばらつきは、８ビット値として表現される場合がある。従って、色値は、０〜２５５の範囲である場合がある。

一例として、カラーマッチングプロセスは、２０と３０の間の赤色値、５０と６０の間の緑色値、及び１２０と１３０の間の青色値を有するクラスタを定義する場合がある。次に、カラーマッチングプロセスは、このカラークラスタ中のピクセルの数が所定の閾値レベルを超えているか否かを判定する（判断４０４）。一例として、この所定の閾値は、５０ピクセルである場合がある。

もし、そのカラークラスタ中のピクセルの数が所定の閾値を超えていない場合（判断４０４、いいえ）、このカラークラスタは除外される（ブロック４１０）。その理由は、このカラークラスタ中の画像中には、スキャン画像と正確に一致するほど十分なピクセルが無いことがあるからである。従って、それらのピクセルを除外した方が有益である場合がある。

一方、そのカラークラスタ中のピクセルの数が所定の閾値を実際に超えている場合（判断４０４、はい）、そのクラスタ中のピクセルを照合することができる。これは、デジタル画像からのその範囲内の平均カラーと、スキャン画像からのその範囲内の平均カラーとの差を決定することによって行うことができる（ブロック４０６）。次に、この平均差は、そのカラークラスタ中の各ピクセルについての色値に加算され（ブロック４０８）、同等基準画像が形成される。次に、このプロセスは、カラーチャネルの各々の中における残りの色値範囲について実施される。

多くの場合、スキャニングシステムは、印刷画像上の同じ色を異なるものとして読み取る。これは、例えば基板とスキャナセンサとの間の距離のばらつきを含む種々の要因に起因する。距離のばらつきは、用紙がスキャナの下を移動する際の用紙の動きに起因する。こうしたばらつきは、スキャナ不安定性と呼ばれる。この不安定性は、暗い色の場合に比べて、明るい色の場合ほど大きくなる傾向にある。この不安定性を補償するために、各チャネルの各色値範囲について、安定性尺度が生成される。

安定性尺度は、色値範囲内におけるスキャン画像色とデジタル画像色との間の差の標準偏差として定義することができる。標準偏差は、平均値からのばらつきの尺度である。各カラーチャネルからの各色値範囲からの安定性尺度を結合することにより、安定度マップを形成することができる。安定度マップ及び同等基準画像を使用することにより、欠陥を検出するために、スキャン画像とのより正確な比較を行うことが可能となる。

図５は、例示的な同等基準画像（５００）を示す図である。特定の例示的な例によれば、同等基準画像は、除外領域（５０２）を含む。除外領域（５０２）は、その領域中のピクセルの色値がある範囲内の値であった領域であって、所定の閾値数未満のピクセルを有していた領域である。すなわち、それらのピクセルは、カラーマッチングプロセスにおいて除外された。ただし、画像の大半は、照合され、スキャン画像（例えば、３０２、図３０２）と類似した色に見える。

図６は、同等基準画像とスキャン画像との間において、類似度を比較するための例示的プロセスを示す図である。同等基準画像が生成された後、同等基準画像をスキャン画像と比較することができる。同等基準画像とスキャン画像との間の大きな差異は、印刷画像中の欠陥を示す場合がある。特定の例示的な例によれば、プロセスは、同等基準画像及びスキャン画像の対応する領域間において、平均色値を比較することを含む（ブロック６０２）。プロセスは、比較を使用して、似ていない領域に対するほど暗い領域を有する類似度画像を形成することを含む（ブロック６０４）。

類似度画像は、ゼロと１との間の値で表される場合がある。ゼロの値は、類似度が無いことを意味し、１の値は、絶対的類似度を意味する。この類似度画像は、暗くなるほどゼロに近い値を有し、明るくなるほど１に近い値を有するグレイスケール画像として描画される場合がある。

類似度を測定する態様は、同等基準画像とスキャン画像との間に依然として存在する場合があるばらつきに対して頑強に設計される。さらに、類似度測定は、同等基準画像とスキャン画像との間における空間的位置ずれに対しても頑強である。類似度測定は、同等基準画像及びスキャン画像からの２つの対応するパッチ間における輝度類似度を測定することにより開始される場合がある。輝度は、色、又は種々の色の領域の明るさの尺度である。パッチは、５×５正方形のピクセル又は９×９正方形のピクセルのような一群のピクセルであってよい。２つのパッチの比較は、パッチＡとパッチＢとの間の比較と呼ばれることがある。２つのパッチ間の輝度差は、次のように定義される。

ＬｕｍＤｉｆｆ（Ａ，Ｂ）＝２ｘｙ／（ｘ^２＋ｙ^２） （式１）。

ここで、ＬｕｍＤｉｆｆ（Ａ，Ｂ）は、２つのパッチ間の輝度差であり；
ｘ＝．５＋（μＡ−μＢ）／２であり；
ｙ＝．５−（μＡ−μＢ）／２であり；
μＡ＝パッチＡの平均色値であり；
μＢ＝パッチＢの平均色値である。

この式を使用すると、２つのパッチ間における輝度類似度は、次の式を使用して決定することができる。

ＳＰＬｕｍ（Ａ，Ｂ）＝ｍｉｎ（１，（ＬｕｍＤｉｆｆ（Ａ，Ｂ）／ｍｉｎ_ｋ（ＬｕｍＤｉｆｆ（Ａ，Ａ_ｋ）））） （式２）。

ここで、ＳＰＬｕｍ（Ａ，Ｂ）は、２つのパッチ間における輝度の類似度であり；
Ａ_ｋは、パッチＡを取り出した元の画像中におけるパッチＡの８つの隣接領域のうちの１つであり；
最小値関数は、セット中の最小値を見付ける。

スキャナー不安定性を補償するために、コンテキストを意識した輝度（ＣＡＬｕｍ）が、下記の式により定義される。

ＣＡＬｕｍ（Ａ，Ｂ，Ｃ）＝ｍｉｎ（１，ＳＰＬｕｍ（Ａ，Ｂ）／ｓｅｌｆＬｕｍ（Ｃ）） （式３）。

ここで、ＣＡＬｕｍ（Ａ，Ｂ，Ｃ）＝パッチＡ、Ｂ及びＣ間におけるコンテキストを意識した輝度であり；
ｓｅｌｆＬｕｍ（Ｃ）＝Ｌｕｍ（０．５＋Ｃ／２，０．５−Ｃ／２）であり；
Ｌｕｍ（ａ，ｂ）＝２μ_ａμ_ｂ／（μ_ａ ^２＋μ_ｂ ^２）である。

Ａが、スキャン画像からのパッチであり、Ｂが、同等基準画像からの対応するパッチであり、Ｃが、安定度マップからの対応するパッチである場合、これらの式を使用して、ＣＡＬｕｍ（Ａ，Ｂ，Ｃ）を決定することができる。この機能は、各カラーチャネルに適用することができ、また、各カラーチャネル間におけるピクセルに関する最小値を使用して、類似度画像を形成することができる。

図７は、例示的な類似度画像（７００）を示す図である。上で述べたように、類似度画像（７００）は、ゼロに近い値ほど暗いグレイの影によって表され、１に近い値ほど明るいグレイの影によって表される、グレイスケール画像で表される場合がある。もし画像中に何らかの欠陥がある場合、比較的暗い色が存在する種々の特異領域（７０２）が現れることになる。特異領域（７０２）のほかに、種々のノイズ領域（７０４）が存在する場合もある。こうしたノイズ領域（７０４）は、特異であってもよいが、必ずしも欠陥を表す必要はない。例えば、スキャンシステムにおける種々のばらつき、及び類似度測定機能における種々の特異性は、実際には欠陥に対応しない種々のノイズ領域（７０４）を生じさせる原因となる場合がある。特定の特異領域がノイズ又は欠陥に起因するものであるか否かを判定するために、検証プロセスが実施される場合がある。

図８は、欠陥を検証するための例示的プロセスを示す図である。特定の例示的な例によれば、欠陥検証プロセス（８００）は、類似度画像の特異領域に対応するスキャン画像上の領域の境界（８０６）内の色を分析することを含む場合がある。次に、領域境界（８０６）の内側領域（８０４）は、領域境界（８０６）のすぐ外側（８０２）の色と比較される。

もし、外側領域（８０２）と内側領域（８０４）の間で、色が類似していれば、特異領域は、欠陥ではない可能性がある。一方、もし、内側領域（８０４）と外側領域（８０２）とが幾分異なっている場合、類似度画像中の特異領域は、実際に欠陥に対応する可能性がある。２つの領域間において平均カラーを比較するといったように、内側領域と外側領域との間において、色を比較する種々の方法が、使用される場合がある。

図９は、画像欠陥を検出するための例示的方法（９００）を示すフロー図である。特定の例示的な例によれば、方法（９００）は、物理的コンピューティングシステムを使用して、デジタル画像から同等基準画像を生成することを含み（ブロック９０２）、同等基準画像の種々の色は、デジタル画像のスキャン画像により厳密に一致する。

この方法は、同等基準画像及びスキャン画像上の対応するポイント間における色差を決定すること（ブロック９０４）をさらに含む。この差の決定は、ゼロと１の間の値を用いて差を表す類似度画像を生成することによってなされる場合がある。ゼロに近い値ほど非類似を意味し、１に近い値ほど類似を意味する。

この方法は、物理的コンピューティングシステムを使用して、所定の閾値よりも大きい色距離を有するポイントを潜在的欠陥として識別すること（ブロック９０６）をさらに含む。所定の閾値よりも大きい色距離を有するこれらのポイントは、類似度画像において特異領域として現れる場合がある。特異領域は、あまり似ていないことを示す比較的暗い領域であってもよい。

要するに、本明細書に記載される原理を実現する方法及びシステムを使用することにより、印刷画像における欠陥を判定するための有効な方法が実現される。本明細書に記載される方法及びシステムは、低コントラスト欠陥を判定するときに特に有効である。本方法は、スキャン画像における種々の色ばらつき、並びに、スキャン画像と基準画像との間における空間的位置ずれを処理できるほど十分に頑強である。

先の説明は、記載した原理の種々の例を示し、及び説明するためにのみ提示された。この説明に、それらの原理を網羅的に記載する意図はなく、それらの原理を開示したいずれかの厳密な形態に制限する意図もない。上記の教示に鑑みて、多数の修正及び変更が可能である。

Claims (15)

1. 印刷欠陥を検出する方法であって、
   物理的コンピューティングシステム（100）を使用して、デジタル画像（300）から同等基準画像（500）を生成し、前記同等基準画像（500）の色が、前記デジタル画像（300）のスキャン画像（302）により厳密に一致し、
   前記物理的コンピューティングシステム（100）を使用して、前記同等基準画像（500）及び前記スキャン画像（302）上の対応するポイント間における色差を判定し、
   前記物理的コンピューティングシステム（100）を使用して、所定の閾値よりも大きい前記色距離を有するポイントを潜在的欠陥として識別すること
   を含む方法。
2. 前記同等基準画像（500）を形成することは、
   前記物理的コンピューティングシステム（100）を使用して、カラーチャネルのある範囲の色値について、前記範囲についての前記デジタル画像（300）及び前記スキャン画像（302）中の対応するピクセル間における平均色差を判定し、
   前記物理的コンピューティングシステム（100）を使用して、前記平均色差を前記範囲内の前記デジタル画像（302）の色値に加算し、前記同等基準画像（500）を形成すること
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記カラーチャネルについて前記色値の範囲内にあるピクセルの数が、所定の閾値よりも少ない場合、前記範囲内にあるピクセルは、前記同等基準画像（500）から除外される、請求項２に記載の方法。
4. 前記同等基準画像（500）と前記スキャン画像（302）との間の色差を判定することは、類似度画像（700）を形成することを含み、前記類似度画像（700）は、前記スキャン画像（302）と前記同等基準画像（500）との間における対応するポイント間の色差のグレイスケール表現を含む類似度画像（700）を形成することを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記色差の判定に使用される類似度尺度は、空間的位置ずれ及びスキャナカラー不安程度のうちの少なくとも一方を許容する機能を含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記類似度画像（700）の特異領域（702）に対応する前記スキャン画像（302）及び前記同等基準画像（500）上の領域の内側の色を前記領域の外側の色と比較することにより、前記類似度画像（700）の前記特異領域（702）が欠陥に対応するか否かを判定することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記物理的コンピューティングシステム（100）が、前記デジタル画像（300）の印刷に使用される印刷システムと一体化される、請求項１に記載の方法。
8. 前記印刷システムは、前記スキャン画像（302）を生成するためのスキャニングシステムを含む、請求項５に記載の方法。
9. コンピューティングシステム（100）であって、
   少なくとも１つのプロセッサ（108）と、
   前記少なくとも１つのプロセッサ（108）と通信するように結合されたメモリ（102）であって、コンピュータ実行可能コードを含むメモリ（102）と
   を含み、前記コンピュータ実行可能コードは、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
   デジタル画像（300）から同等基準画像（500）を生成させ、前記同等基準画像（500）の色が、前記デジタル画像（300）のスキャン画像（302）により厳密に一致し、
   前記同等基準画像（500）及び前記スキャン画像（302）上の対応するポイント間における色差を判定させ、
   所定の閾値よりも大きい前記色距離を有するポイントを潜在的欠陥として識別させる、コンピューティングシステム（100）。
10. 前記同等基準画像（500）を形成するために、前記コンピュータ実行可能コードは、前記プロセッサに、
    カラーチャネルのある範囲の色値について、前記範囲についての前記デジタル画像（300）及び前記スキャン画像（302）中の対応するピクセル間における平均色差をを判定させ、
    前記平均色差を前記範囲内の前記デジタル画像（300）の色値に加算し、前記同等基準画像（500）を形成させる、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
11. 前記カラーチャネルについて前記色値の範囲内にあるピクセルの数が、所定の閾値よりも少ない場合、前記範囲内にあるピクセルは、前記同等基準画像（500）から除外される、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
12. 前記同等基準画像（500）と前記スキャン画像（302）との間の前記色差を判定するために、前記コンピュータ実行可能コードは、前記プロセッサに、類似度画像（700）を形成させ、前記類似度画像（700）は、前記スキャン画像（302）と前記同等基準画像（500）との間における対応するポイント間の色差のグレイスケール表現を含む、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
13. 各カラーチャネルについて色差が計算され、前記類似度画像を形成するために結合される、請求項１２に記載のコンピューティングシステム。
14. 前記コンピュータ実行可能コードはさらに、前記プロセッサに、
    前記類似度画像（700）の特異領域（702）に対応する前記スキャン画像（302）及び前記同等基準画像（500）上の領域の内側の色を前記領域の外側の色と比較することにより、前記類似度画像（700）の前記特異領域（702）が欠陥に対応するか否かを判定させる、請求項１３に記載のコンピューティングシステム。
15. 画像欠陥を検出するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品が、コンピュータ読取可能コードを内部に具現したコンピュータ読取可能記憶媒体を含み、前記コンピュータ読取可能コードが、
    デジタル画像（300）から同等基準画像（500）を生成するように構成されたコンピュータ読取可能プログラムコードであって、前記同等基準画像（500）の色が、前記デジタル画像（300）のスキャン画像（302）により厳密に一致する、コンピュータ読取可能プログラムコードと、
    前記同等基準画像（500）及び前記スキャン画像（302）上の対応するポイント間における色差を判定するように構成されたコンピュータ読取可能プログラムコードと、
    所定の閾値よりも大きい前記色距離を有するポイントを潜在的欠陥として識別するように構成されたコンピュータ読取可能プログラムコードと
    を含む、コンピュータプログラム製品。

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