JP2016062575A - 画像欠陥検出装置及び方法並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】印刷元画像に応じた最適な画像欠陥の検出条件を設定し、適切に画像欠陥を検出できる画像欠陥検出装置及び方法並びにプログラムを提供する。
【解決手段】印刷元画像を取得する印刷元画像取得手段と、印刷元画像の画像特徴量を解析する画像特徴量解析手段と、画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースと、印刷元画像の画像特徴量をクエリとしてデータベースを検索することで印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得する検索手段と、取得した検出条件を用いて印刷元画像に基づいて印刷された印刷物から画像欠陥を検出する画像欠陥検出手段とを備えた画像欠陥検出装置によって上記課題を解決する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像欠陥検出装置及び方法並びにプログラムに関し、特に印刷物に応じた条件で画像欠陥検出処理を行う画像処理技術に関する。

印刷物の合格不合格の判定のためのスジ等の欠陥の検出処理は、事前に設定した検出条件に応じて行われる。したがって、不合格となって不足する枚数分を経験に基づいて事前に決定し、出荷に必要な枚数に上乗せして印刷していた。しかしながら、検出条件が厳しすぎると不合格枚数が増大して出荷必要数が不足したり、上乗せ分を更に増加したりする必要がある。一方、検出条件が緩すぎると余剰印刷となって生産性が低下するという問題がある。

このような課題に対して、特許文献１には、精度の高い印刷が求められる場合には、全領域に高レベルの良否基準を設定し、全領域に対して軽度の不良箇所も検出可能とする一方、菓子等の包装箱の場合には、商品名が印刷された面の良否基準のレベルを高くし、箱体にするときに糊付けして外方から視認困難な領域については良否基準のレベルを低くする技術が記載されている。

特開２００９−１３３７４１号公報

検出条件は、印刷会社やユーザの経験に基づいて決定している。したがって、最適な検出条件を見出すために多数の印刷テストが必要となり、検出条件の決定にコストと時間がかかっていた。

特許文献１に記載の技術についても、求められる印刷精度に応じて良否基準のレベルを設定することができるものの、印刷する画像毎に最適な検出条件を設定することはできないという問題点があった。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、印刷物の印刷元画像に応じた最適な画像欠陥の検出条件を設定し、適切に画像欠陥を検出できる画像欠陥検出装置及び方法並びに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画像欠陥検出装置の一の態様は、印刷元画像を取得する印刷元画像取得手段と、印刷元画像の画像特徴量を解析する画像特徴量解析手段と、画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けられて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースと、印刷元画像の画像特徴量をクエリとしてデータベースを検索することで印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得する検索手段と、取得した検出条件に基づいて印刷元画像が印刷された印刷物から画像欠陥を検出する画像欠陥検出手段とを備えた。

本態様によれば、印刷元画像の画像特徴量をクエリとして、画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けられて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースを検索することで印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得し、取得した検出条件に基づいて印刷元画像が印刷された印刷物から画像欠陥を検出するようにしたので、印刷元画像に応じた最適な画像欠陥の検出条件を設定することができ、印刷元画像に基づいて印刷された印刷物から適切に画像欠陥を検出することができる。

検出された画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かを判断する判断手段と、判断手段の判断結果に基づいて印刷物の良否判定をする判定手段とを備えることが好ましい。これにより、印刷物の良否を適切に判定することができる。

印刷物に存在する画像欠陥の強度、及び画像欠陥の位置における画像特徴量を取得する画像欠陥情報取得手段と、取得した画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び判断手段の判断結果を関連付けて、画像欠陥の検出条件としてデータベースに記録する更新手段とを備えることが好ましい。これにより、データベースの精度を向上させることができる。

印刷元画像の顧客情報を取得する顧客情報取得手段を備え、更新手段は、取得した顧客情報を、取得した画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び判定手段の判定結果と関連付けて、画像欠陥の検出条件としてデータベースに記録し、検索手段は、印刷元画像の顧客情報をクエリとしてデータベースを検索することが好ましい。これにより、顧客に応じた検出条件を設定することができる。

印刷元画像の印刷用途を取得する印刷用途取得手段を備え、更新手段は、取得した印刷用途を、取得した画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び判定手段の判定結果と関連付けて、画像欠陥の検出条件としてデータベースを更新し、検索手段は、印刷元画像の印刷用途をクエリとしてデータベースを検索することが好ましい。また、印刷用途は、カタログ、チラシ、及び写真集のうち少なくとも１つの印刷用途であることが好ましい。これにより、カタログ、チラシ、写真集等の印刷用途に応じた検出条件を設定することができる。

印刷元画像の印刷条件を取得する印刷条件取得手段を備え、更新手段は、取得した印刷条件を、取得した画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び判定手段の判定結果と関連付けて、画像欠陥の検出条件としてデータベースを更新し、検索手段は、印刷元画像の印刷条件をクエリとしてデータベースを検索することが好ましい。また、印刷条件は、用紙の種類及び厚さの情報のうち少なくとも一方を含むことが好ましい。これにより、用紙の種類や厚さ等の印刷条件に応じた検出条件を設定することができる。

画像特徴量は、色範囲、文字領域及び画像領域の比率、人物の顔の数及び大きさ、均一領域の面積比率、及び画像内の同一性のうち少なくとも１つを含むことが好ましい。これにより、適切に印刷元画像に応じた検出条件を設定することができる。

上記目的を達成するために画像欠陥検出方法の一の態様は、印刷元画像を取得する印刷元画像取得工程と、印刷元画像の画像特徴量を解析する画像特徴量解析工程と、印刷元画像の画像特徴量をクエリとして、画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースを検索することで印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得する検索工程と、取得した検出条件に基づいて印刷元画像が印刷された印刷物から画像欠陥を検出する画像欠陥検出工程とを備えた。

本態様によれば、印刷元画像の画像特徴量をクエリとして、画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けられて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースを検索することで印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得し、取得した検出条件に基づいて印刷元画像が印刷された印刷物から画像欠陥を検出するようにしたので、印刷元画像に応じた最適な画像欠陥の検出条件を設定することができ、印刷元画像に基づいて印刷された印刷物から適切に画像欠陥を検出することができる。

上記目的を達成するために画像欠陥検出方法をコンピュータに実行させるプログラムの一の態様は、印刷元画像を取得する印刷元画像取得工程と、印刷元画像の画像特徴量を解析する画像特徴量解析工程と、印刷元画像の画像特徴量をクエリとして、画像欠陥の強度、画像欠陥の位置における画像特徴量、及び画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースを検索することで印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得する検索工程と、取得した検出条件に基づいて印刷元画像が印刷された印刷物から画像欠陥を検出する画像欠陥検出工程とを備えた。

画像欠陥検出方法をコンピュータに実行させるプログラムも本態様に含まれる。これにより、印刷元画像に応じた最適な画像欠陥の検出条件を設定することができ、印刷元画像に基づいて印刷された印刷物から適切に画像欠陥を検出することができる。

本発明によれば、印刷元画像に応じた最適な画像欠陥の検出条件を設定することができる。これにより、印刷元画像に基づいて印刷された印刷物から適切に画像欠陥を検出することができる。

図１は、スジ検出装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、スジ検出部の概略構成を示すブロック図である。 図３は、印刷元画像と印刷元画像を領域毎に分割した一例を示す図である。 図４は、データベース設定部の概略構成を示すブロック図である。 図５は、データベース検索部の概略構成を示すブロック図である。 図６は、スジ設定データベースの構築方法を示すフローチャートである。 図７は、印刷物の印刷用途、印刷条件、及び画像特徴量の分類を示す図である。 図８は、印刷物のスジ検出方法を示すフローチャートである。 図９は、画像特徴量計算部が取得する画像特徴量の分類と、処理時間・期待値評価部が計算する処理時間と画像欠陥期待値の分類を示す図である。 図１０は、画像特徴量と処理時間と画像欠陥期待値とが関連付けられたテーブルを示す図である。 図１１は、スジ判定条件の設定方法を示すフローチャートである。 図１２は、画像比較部が取得する差分画像コントラストの分類と、処理時間・期待値評価部が計算する処理時間と画像欠陥期待値の分類を示す図である。 図１３は、差分画像コントラストと処理時間と画像欠陥期待値とが関連付けられたテーブルを示す図である。 図１４は、画像特徴量が近い領域をひとまとめにしたマップの一例を示している。 図１５は、スジ検出システムの概略構成を示すブロック図である。 図１６は、スジ検出システムの概略構成を示すブロック図である。

以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施形態について詳説する。

＜第１の実施形態＞
第１の実施形態に係るスジ検出装置１（画像欠陥検出装置の一例）は、スジ判定条件が記録されたデータベースを有している。スジ検出装置１は、印刷元画像の画像特徴量をクエリとしてデータベースを検索することで印刷元画像と画像特徴量が合致又は類似する画像のスジ判定条件を取得し、取得したスジ判定条件を用いて印刷元画像に基づいて印刷された印刷物（印刷元画像が印刷された印刷物）からスジを検出する。

〔スジ検出装置の全体構成〕
図１に示すように、スジ検出装置１は、スジ検出部１０、スジ設定データベース４０、データベース設定部５０、スジ検索部７０、及び制御部８０から構成される。

スジ検出部１０は、印刷元画像と印刷元画像に基づいて印刷された印刷物の読取画像とを比較することで、印刷物のスジを検出する。

スジ設定データベース４０は、ハードディスク等の大容量記憶媒体で構成され、スジ検出部１０におけるスジ検出処理で用いられるスジ判定条件（画像欠陥の検出条件の一例）が記録されている。

データベース設定部５０は、画像品質上、スジが問題となった印刷物を解析し、スジ設定データベース４０を構築、更新する。スジ検索部７０は、印刷元画像の画像特徴量をクエリとしてスジ設定データベース４０を検索し、スジ検出部１０でのスジ判定処理に用いるスジ判定条件を取得する。

制御部８０は、スジ検出部１０、データベース設定部５０、及びスジ検索部７０を統括制御する。

〔スジ検出部の構成〕
図２に示すように、スジ検出部１０は、印刷元画像取得部１２、ＲＩＰ（Raster Image Processor）処理部１４、画像読取部１６、比較色空間変換部１８、画像位置合わせ部２０、変動補正部２２、画像比較部２４、画像特徴量計算部２６、処理時間・期待値評価部２８、判定領域優先順序付与部３０、判定領域設定部３２、スジ判定部３４、スジ判定集積部３６、及び合否判定部３８を備えて構成される。

印刷元画像取得部１２（画像取得手段の一例、印刷元画像取得手段の一例）は、スジ検出処理の対象となる印刷ジョブの印刷元画像を取得する。ここで、印刷ジョブとは、印刷元画像に基づいて印刷すべき１まとまりの処理単位を指す。また、印刷元画像とは、印刷物に印刷した画像の元データである。図３（ａ）は、印刷元画像の一例を示している。

ＲＩＰ処理部１４は、取得した印刷元画像にＲＩＰ処理を施す。ＲＩＰ処理とは、ＰＤＬ（Page Description Language）等で記述された印刷元画像をラスター形式の画像データに変換する変換処理である。ＲＩＰ処理は、公知の手法を用いることができる。

画像読取部１６（印刷元画像取得手段の一例）は、ラインスキャナ１６−１及び画像メモリ１６−２を有しており、印刷元画像に基づいて印刷された複数の印刷物をラインスキャナ１６−１により読み取り、読み取り結果である読取画像をそれぞれ取得して画像メモリ１６−２に記憶する。なお、画像読取部１６は、装置外部のラインスキャナにより読み取られた画像データを読取画像として取得する入力手段であってもよい。

比較色空間変換部１８は、画像読取部１６により読み取られた読取画像と、ＲＩＰ処理部１４においてＲＩＰ処理が施された印刷元画像とを比較するために、両画像を同じ色空間に変換する。色空間変換処理は、公知の手法を用いることができる。

画像位置合わせ部２０は、比較色空間変換部１８において色変換された読取画像と印刷元画像とについて、印刷条件で決まる対応関係を初期値として位置合わせ処理を実施する。位置合わせ処理は、テンプレートマッチングや位相限定法などの公知の技術を用いることができる。

変動補正部２２は、画像位置合わせ部２０において位置合わせ処理された読取画像から、ラインスキャナ１６−１の読み取りに起因する低周波の画素信号の変動を除去する。

画像比較部２４（領域分割手段の一例、差分強度抽出手段の一例）は、読取画像と印刷元画像とを最小解析単位であるＲＯＩ（Region of Interest）に分割し（対応する領域に分割する一例）、読取画像と印刷元画像とをＲＯＩ毎に比較することで、それぞれ対応する画素間の画像信号の差分を計算し、差分信号の強度（差分の強度の一例、差分画像コントラスト）と対応する位置情報とを出力する。各ＲＯＩの面積は同一であり、ｎ個のＲＯＩが設定される。図３（ｂ）は、印刷元画像に設定されたＲＯＩの一例を示す図である。この例では、縦９列×横６行の計５４個のＲＯＩを設定している。

画像特徴量計算部２６（領域分割手段の一例、画像特徴量取得手段の一例）は、色空間変換された印刷元画像を画像比較部２４と同様のＲＯＩに分割し、ＲＯＩ毎の周波数特性、色等の画像特徴量を計算する。図３（ｃ）は、印刷元画像のＲＯＩ毎の画像特徴量の一例を示す図であり、同じハッチングで表されたＲＯＩは、画像特徴量が近いＲＯＩであることを示している。

処理時間・期待値評価部２８は（画像欠陥検出時間算出手段の一例）、画像比較部２４から入力される差分信号とその位置情報、及び画像特徴量計算部２６から入力される画像特徴量に基づいて、読取画像のＲＯＩ毎のスジを検出するために必要な時間を示す画像欠陥検出時間（処理時間）の見積もりを計算する。

また、処理時間・期待値評価部２８（画像欠陥期待値算出手段の一例）は、画像比較部２４から入力される差分信号とその位置情報、及び画像特徴量計算部２６から入力される画像特徴量に基づいて、読取画像のＲＯＩ毎のスジが存在する可能性を示す画像欠陥期待値を計算する。

判定領域優先順序付与部３０（画像欠陥検出順序決定手段の一例）は、各ＲＯＩの後述するスジ判定処理の優先順序を決定する。

判定領域設定部３２は、判定領域優先順序付与部３０において決定した優先順序に基づいて、スジ判定処理を行うＲＯＩを順に設定し、スジ判定部３４に出力する。判定領域設定部３２はタイマ３２−１を備えており、このタイマ３２−１により１つの印刷物のスジ判定処理を開始してからの時間を計測する。判定領域設定部３２は、スジ判定処理を開始してから予め定められた時間が経過した場合には、後述するスジ判定部３４におけるスジ判定処理を終了させる。

スジ判定部３４（画像欠陥検出手段の一例）は、読取画像の判定領域設定部３２において出力されたＲＯＩについてスジ判定処理を実施する。このスジ判定処理は、スジ検索部７０の後述するスジ設定部７８において設定されたスジ判定条件に基づいて行われる。なお、スジ判定処理とは、読取画像の差分信号に基づいて読取画像内に存在する画像欠陥候補を検出し、検出した画像欠陥候補をスジの特徴量と比較することで、スジの特徴量と類似する画像欠陥候補をスジと判定する処理である。また、スジとは、印刷時にドットの着弾が理想位置からずれることで生じる線状の画像欠陥であり、周囲よりも濃度が高い黒スジ、周囲よりも濃度が低い白スジを含んでいる。

また、スジ判定部３４には入力部３４−１を備えており、ユーザはこの入力部３４−１からスジ判定基準を入力することができる。スジ判定基準は、例えば、「厳しい」、「通常」、「甘い」の３段階で設定可能である。微小なスジでも判定する必要がある場合はスジ判定基準を「厳しい」、微小なスジは判定不要である場合はスジ判定基準を「甘い」に設定する。

スジ判定集積部３６（判断手段の一例）は、スジ判定部３４が判定したスジの画像内の位置を集約し、読取された印刷物のスジ評価及びスジ位置を決定する（画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かを判断する一例）。合否判定部３８（判定手段の一例）は、スジ判定集積部３６に集約されたスジ評価及びスジ位置（判断結果の一例）に基づいて、読取画像の印刷物が出荷する印刷物として適しているか否かの合否判定（良否判定）を行う。

〔データベース設定部の構成〕
図４に示すように、データベース設定部５０は、画像読取部５２、スジ評価部５４、画像特徴量計算部５６、スジ指示部５８、スジ設定部６０を備えている。

画像読取部５２は、スジを有する印刷物をラインスキャナ（不図示）により読み取り、読取画像を取得する。なお、画像読取部５２は、スジ検出部１０の画像読取部１６を共通に用いてもよい。

スジ評価部５４（画像欠陥情報取得手段の一例、画像欠陥情報取得手段の一例）は、読取画像からスジを検出し、検出したスジの位置（スジ位置）と強度（スジ強度）を計算する。スジの位置を入力部（不図示）からユーザに入力させ、入力された位置のスジの強度を計算してもよい。

画像特徴量計算部５６（画像特徴量解析手段の一例、画像欠陥情報取得手段の一例）は、読取画像の画像特徴量を計算し、読取画像全体の画像特徴量の分布と、スジ評価部５４が計算したスジの近傍の画像特徴量とを取得する。画像特徴量計算部５６は、スジ検出部１０の画像特徴量計算部２６を共通に用いてもよい。

スジ指示部５８（顧客情報取得手段の一例、印刷用途取得手段の一例、印刷条件取得手段の一例）は、スジ評価部５４が検出したスジに対する対応（合格又は不合格の情報（画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報の一例））や、印刷物の顧客情報、印刷用途、及び印刷条件をユーザに入力させるユーザインターフェースである。スジ指示部５８は、例えば画像内のスジ位置を表示するためのモニタ（不図示）と、表示されたスジ位置に対する対応やその他の情報を入力するためのキーボード（不図示）を備えている。

スジ設定部６０（更新手段の一例）は、スジ評価部５４が計算したスジ位置とスジ強度、画像特徴量計算部５６が取得した画像全体の画像特徴量の分布、スジ近傍の画像特徴量、及びスジ指示部５８から入力されたスジに対する対応、印刷物の顧客情報、印刷用途、及び印刷条件を関連付けて、スジ判定条件としてスジ設定データベース４０に記憶させ、スジ設定データベースを更新する。

〔データベース検索部の構成〕
図５に示すように、スジ検索部７０は、印刷元画像入力部７２、画像特徴量計算部７４、類似画像検索部７６、スジ設定部７８を備えている。

印刷元画像入力部７２は、対象となる印刷物の印刷元画像を取得するための入力手段である。ここでは、スジ検出部１０のＲＩＰ処理部１４から、ＲＩＰ処理が施された印刷元画像を取得する。また、印刷元画像入力部７２は、キーボードやマウス、タッチパネル（全て不図示）等の入力手段を備え、印刷元画像の顧客情報や印刷用途、印刷条件がユーザによって入力される。

画像特徴量計算部７４は、印刷元画像の各領域の画像特徴量を計算する。例えば、最小解析単位であるＲＯＩ（Region of Interest）に分割し、ＲＯＩ毎の画像特徴量を計算する。これにより、印刷元画像全体の画像特徴量の分布を知ることができる。画像特徴量計算部７４は、スジ検出部１０の画像特徴量計算部２６やデータベース設定部５０の画像特徴量計算部５６を共通に用いてもよい。

類似画像検索部７６（検索手段の一例）は、画像特徴量計算部７４が計算した印刷元画像の各領域の画像特徴量をクエリとしてスジ設定データベース４０を検索することで、画像全体の画像特徴量の分布が印刷元画像の画像特徴量の分布と合致又は類似する画像のスジ判定条件を取得する。

ここで、画像特徴量は、色情報、周波数情報など多次元の情報である。nを画像特徴量の次元、印刷元画像の特徴量をA = { a1, a2, a3, …, an }、比較画像の特徴量をB= {b1, b2, b3, …, bn }としたとき、各要素の差分C = A−B = { a1-b1, a2-b2, a3-b3, …, an -bn }の重み付き絶対値w1×｜a1 -b1｜ ＋ w2×｜a2 -b2｜ ＋w3×｜a3 -b3｜ ＋ … ＋wn×｜an -bn｜が予め定めた基準値 Sより小さい場合を類似とする。

なお、類似画像検索部７６は、取得したスジ判定条件をユーザが認識可能にモニタ等（不図示）に表示させてもよい。

スジ設定部７８は、類似画像検索部７６が取得したスジ判定条件をスジ検出部１０に対して設定する。スジ検出部１０は、この設定されたスジ判定条件に基づいて、スジ検出処理を行う。スジ設定部７８は、データベース設定部５０のスジ設定部６０を共通に用いてもよい。

〔データベース構築方法〕
スジ設定データベース４０の構築方法について、図６を用いて説明する。

最初に、画像読取部５２において、ユーザからクレームが発生した等の、画像品質上、スジが問題となったサンプル画像の読取画像を取得する（ステップＳ１）。

次に、スジ評価部５４は、サンプル画像の読取画像からスジを検出し、スジ位置とスジ強度を計算する（ステップＳ２）。

また、画像特徴量計算部５６は、サンプル画像の読取画像の画像特徴量を計算し、読取画像全体の画像特徴量の分布と、スジ評価部５４において検出したスジの近傍の画像特徴量とを取得する（ステップＳ３）。ここでは画像特徴量として、図７（ａ）に示すように、画像全体における、使用される色範囲、文字領域／画像領域の比率、人物の顔の数／大きさ、略均一領域の面積比率、及び画像内の同一性を用いる。なお、画像特徴量として、使用される色範囲、文字領域／画像領域の比率、人物の顔の数／大きさ、略均一領域の面積比率、及び画像内の同一性のうち少なくとも１つを用いる態様も可能である。

ここで、略均一領域の面積比率とは、画像内のベタ面積の比率である。また、画像内の同一性とは、同じような特徴を持った領域が、画像内に他にも存在する比率である。例えば、同じ画像を１つの画像内に複数個面付けするような場合には、この比率が高くなる。

続いて、ユーザが、スジ指示部５８からスジ評価部５４において検出したスジに対する合格又は不合格の対応を入力する（ステップＳ４）。

さらに、ユーザは、スジ指示部５８からサンプル画像の顧客情報、印刷用途、印刷条件を入力する（ステップＳ５、Ｓ６、Ｓ７）。

図７（ｂ）に示すように、本実施形態では、印刷用途の一例として、大分類として「カタログ」、「チラシ」、「写真集」の３種類に分類する。また、大分類のそれぞれについて、中分類として要求品質の高い順に「ＨＩ」、「ＭＩＤ」、「ＬＯＷ」の３種類に分類する。なお、印刷用途としては「カタログ」、「チラシ」、「写真集」のうちの少なくとも２種類に分類する態様も可能である。

また、図７（ｃ）に示すように、本実施形態では印刷条件の一例として用紙の種類と厚さで分類する。ここでは、用紙種類として「コート紙」、「マット紙」、「セミコート紙」の３種類に分類する。また、それぞれの用紙について、「厚手」、「普通」、「薄手」の３種類に分類する。なお、印刷条件としては、用紙の種類及び厚さのうち少なくとも一方を用いる態様も可能である。

最後に、スジ設定部６０は、スジ評価部５４が計算したスジ位置とスジ強度、画像特徴量計算部５６が取得した画像全体の画像特徴量の分布、スジ近傍の画像特徴量、及びスジ指示部５８から入力されたスジに対する対応、印刷物の顧客情報、印刷用途、及び印刷条件を関連付けて、スジ判定条件としてスジ設定データベース４０に記憶させる。

以上の処理を複数のサンプル画像について行うことで、スジ位置とスジ強度、画像特徴量、スジに対する対応、顧客情報、印刷用途、及び印刷条件が関連付けられて、スジ判定条件として記録されたスジ設定データベース４０を構築することができる。

〔スジ検出方法〕
次に、スジ検出装置１を用いた印刷物のスジ検出方法（画像欠陥検出方法の一例）について、図８を用いて説明する。

最初に、印刷元画像取得部１２において印刷元画像を取得する（ステップＳ１１、画像取得工程の一例）。続いて、ＲＩＰ処理部１４において、取得した印刷元画像にＲＩＰ処理を施す。このＲＩＰ処理後の印刷元画像を、比較色空間変換部１８ｂにおいて、読取画像と画像比較するための色空間（例えばＬ＊ａ＊ｂ＊空間）に変換する（ステップＳ１２）。

次に、画像特徴量計算部２６において、色空間変換された印刷元画像を最小解析単位であるＲＯＩに分割し、ＲＯＩ毎の画像特徴量を取得する（ステップＳ１３、領域分割工程の一例、画像特徴量取得工程の一例）。画像特徴量計算部２６は、ＲＯＩ毎の画像特徴量として、色について色相、彩度及び明度、周波数成分について方向、コントラスト、及び周波数を取得する。

画像特徴量計算部２６は、色の色相、彩度について、図９（ａ）に示すように、画像欠陥の視認率に応じて「低彩度」、「中高彩度、シアン」、「中高彩度、マゼンタ」、「中高彩度、イエロー」、「中高彩度、レッド」、「中高彩度、グリーン」、「中高彩度、ブルー」の７水準に分類する。また、色の明度について、図９（ｂ）に示すように、画像欠陥の視認率に応じて「０〜２０」、「２０〜４０」、「４０〜６０」、「６０以上」の４水準に分類する。

また、画像特徴量計算部２６は、周波数成分の方向について、図９（ｃ）に示すように、画像欠陥の視認率に応じて「−２２．５〜２２．５度」、「２２．５〜６７．５度」、「６７．５〜１１２．５度」、「無し」の４水準に分類する。この周波数成分の方向は、印刷物の画像や文字を通常視認する向きとしたときの水平方向を０度としたときの角度を示している。また、周波数成分の方向が１８０度回転している場合も、同様に分類する。

また、画像特徴量計算部２６は、コントラストについて、図９（ｄ）に示すように、画像欠陥の視認率に応じて「低」（最低０から最高１までの値で表すと０．１未満）、「中」（０．１〜０．２５）、「高」（０．２５以上）の３水準に分類する。さらに、周波数について、図９（ｅ）に示すように、画像欠陥の視認率に応じて「低（０．２５cycle/mm未満）」、「中（０．２５〜１cycle/mm）」、「高（１cycle/mm以上）」の３水準に分類する。

次に、処理時間・期待値評価部２８は、印刷元画像のＲＯＩ毎の、スジを検出するために必要な時間を示す画像欠陥検出時間（処理時間）Ｔ１_ｉとスジが存在する可能性を示す画像欠陥期待値Ｅ１_ｉとを計算する（ステップＳ１４）。ｉは、ｎ個のＲＯＩをそれぞれ識別するための識別番号ｉ（ｉ＝１〜Ｎ）である。処理時間Ｔ１_ｉは、各ＲＯＩの画像特徴量（画像欠陥の視認性）に応じたスジ計算複雑度に基づいて計算する。この画像特徴量とスジ計算複雑度との関係は、予めテーブルとして記憶しておく。画像欠陥期待値Ｅ１_ｉは、各ＲＯＩの画像特徴量（画像欠陥の視認性）に基づいて計算する。

処理時間・期待値評価部２８は、処理時間Ｔ１_ｉとして、図９（ｆ）に示すように、「Ａ：長い」、「Ｂ：やや長い」、「Ｃ：普通」、「Ｄ：やや短い」、「Ｅ：短い」の５水準に分類する。また、画像欠陥期待値Ｅ１_ｉとして、図９（ｇ）に示すように、「Ｉ：高い」、「ＩＩ：やや高い」、「ＩＩＩ：普通」、「ＩＶ：やや低い」、「Ｖ：低い」の５水準に分類する。

なお、ＲＯＩ毎の画像特徴量である７水準の色の色相、彩度、４水準の色の明度、４水準の周波数成分の方向、３水準の周波数成分のコントラスト、及び３水準の周波数成分の周波数の全ての組み合わせについて、処理時間Ｔ１_ｉと画像欠陥期待値Ｅ１_ｉとを関連付けたテーブルを記憶部（不図示）に備えておいてもよい。この場合、処理時間・期待値評価部２８は、各ＲＯＩの画像特徴量に応じてこのテーブルから処理時間Ｔ１_ｉと画像欠陥期待値Ｅ１_ｉとを読み出すことができる。

図１０はこのテーブルの一例を示している。例えば、色の色相、彩度が「低彩度」、色の明度が「０〜２０」、周波数成分の方向が「無し」、周波数成分のコントラストが「低（０．１未満）」、周波数成分の周波数が「低（０．２５cycle/mm未満）」の場合であれば、処理時間Ｔ１_ｉについて「Ｅ：短い」、画像欠陥期待値Ｅ１_ｉについて「Ｉ：高い」と分類することができる。すなわち、画像が黒ベタに近い場合、スジが非常に判定しやすく、かつスジの視認性が高い。

図１０に示すテーブルは、色の色相、彩度、色の明度、周波数成分の方向、周波数成分のコントラスト、及び周波数成分の周波数の各水準の組み合わせの画像を作成し、その画像内にスジ（画像欠陥）が発生した場合の視認性に基づいて画像欠陥期待値を決定する。また、スジ検出テストプログラムによる評価実験を実施して必要な検出精度に到達するまでの演算時間を測定して、処理時間を決定する。

次に、スジ検索部７０のスジ設定部７８において、スジ判定条件を設定する（ステップＳ１５）。このスジ設定部７８におけるスジ判定条件の設定方法について、図１１を用いて説明する。

最初に、印刷元画像入力部７２において、スジ検出部１０のＲＩＰ処理部１４からＲＩＰ処理が施された印刷元画像を取得する（ステップＳ３１、印刷元画像取得工程の一例）。

次に、印刷元画像入力部７２は、印刷物の顧客情報を取得する（ステップＳ３２）。この顧客情報は、入力手段（不図示）によりユーザに入力させることで取得する。

また、印刷元画像入力部７２は、取得した印刷元画像が印刷される印刷物の印刷用途を取得する（ステップＳ３３）。この印刷用途は、入力手段（不図示）によりユーザに入力させることで取得する。印刷用途は、スジ設定データベース４０における分類と同様に分類される。

さらに、印刷元画像入力部７２は、印刷物の印刷条件を取得する（ステップＳ３４）。この印刷条件についても、入力手段（不図示）によりユーザに入力させることで取得し、スジ設定データベース４０における分類と同様に分類される。

次に、画像特徴量計算部７４において、印刷元画像のＲＯＩ毎の画像特徴量を計算し、印刷元画像全体の画像特徴量の分布を算出する（ステップＳ３５、画像特徴量解析工程の一例）。画像特徴量は、スジ設定データベース４０における画像特徴量と同様の画像特徴量が用いられる。

続いて、類似画像検索部７６は、印刷元画像入力部７２において取得した顧客情報、印刷用途、印刷条件、及び画像特徴量計算部７４が計算した印刷元画像の領域毎の画像特徴量をクエリとしてスジ設定データベース４０を検索し、顧客情報、印刷用途、印刷条件、色範囲、文字領域／画像領域の比率、人物の顔の数／大きさ、略均一領域の面積比率、及び画像内の同一性の分布が印刷元画像と合致する画像のスジ判定条件を取得する（ステップＳ３６、検索工程の一例）。これらの条件と合致する画像がスジ設定データベース４０に存在しない場合は、条件が最も類似する画像のスジ判定条件を取得する。類似度を判定する際には、顧客情報、印刷用途、印刷条件、色範囲、文字領域／画像領域の比率、人物の顔の数／大きさ、略均一領域の面積比率、及び画像内の同一性の分布のうち、どの条件を優先するか重み付けをしてもよい。

最後に、ステップＳ３６において取得したスジ判定条件をスジ設定部７８に設定する（ステップＳ３７）。設定されたスジ判定条件は、スジ検出部１０のスジ判定部３４に入力される。

図８の説明に戻り、画像読取部１６は、スジ検出の対象となる印刷物を読み取り、読取画像を取得する（ステップＳ１６、画像取得工程の一例）。この読取画像を、比較色空間変換部１８ａにおいて、印刷元画像と画像比較するための色空間（例えばＬ＊ａ＊ｂ＊空間）に変換する（ステップＳ１７）。

さらに、画像位置合わせ部２０において、ステップＳ１２において色空間変換された印刷元画像とステップＳ１７において色空間変換された読取画像とについて、位置合わせ処理を実施し、変動補正部２２において、位置合わせ処理後の読取画像から読み取りに起因する低周波の画素信号の変動を除去する（ステップＳ１８）。

次に、画像比較部２４において、この位置合わせ後の印刷元画像と読取画像とをＲＯＩに分割し、ＲＯＩ毎の対応する画素間の差分信号の強度（差分画像コントラスト）を算出する（ステップＳ１９、領域分割工程の一例、差分強度抽出工程の一例）。画素間の差分信号は正負の符号を含むため、ここでは画素間の差の二乗和を差分信号の強度とする。

画像比較部２４は、差分画像コントラストについて、図１２（ａ）に示すように、差分画像コントラストが大きい順に「Ａ：大きい」、「Ｂ：やや大きい」、「Ｃ：普通」、「Ｄ：やや小さい」、「Ｅ：小さい」の５水準に分類する。

次に、処理時間・期待値評価部２８は、画像比較部２４が算出した差分信号の強度（差分画像コントラスト）に基づいて、読取画像のＲＯＩ毎の、スジを検出するために必要な時間を示す画像欠陥検出時間（処理時間）Ｔ２_ｉとスジが存在する可能性を示す画像欠陥期待値Ｅ２_ｉとを計算する（ステップＳ２０）。

処理時間・期待値評価部２８は、処理時間Ｔ２_ｉについて、図１２（ｂ）に示すように、処理時間が長い順に「Ａ：長い」、「Ｂ：やや長い」、「Ｃ：普通」、「Ｄ：やや短い」、「Ｅ：短い」の５水準に分類する。また、画像欠陥期待値Ｅ２_ｉについて、図１２（ｃ）に示すように、期待値が高い順に「Ｉ：高い」、「ＩＩ：やや高い」、「ＩＩＩ：普通」、「ＩＶ：やや低い」、「Ｖ：低い」の５水準に分類する。

処理時間・期待値評価部２８は、ＲＯＩ毎の５水準の差分画像コントラストについて、図１０に示すように、処理時間Ｔ２_ｉと画像欠陥期待値Ｅ２_ｉとを関連付けたテーブルを記憶部（不図示）に備えておいてもよい。

ここで、処理時間・期待値評価部２８は、予め入力されたスジ判定基準に応じて、各差分画像コントラストに対して割り当てる処理時間Ｔ２_ｉや画像欠陥期待値Ｅ２_ｉを調整する。

図１３（ａ）に示すように、スジ判定基準が「厳しい」の場合、すなわち微小なスジでも判定する必要がある場合は、差分画像コントラストがＤ水準（やや小さい）のＲＯＩがスジ判定の閾値となる。したがって、Ｄ水準のＲＯＩのスジ判定処理において精密な計算が必要となるため、Ｄ水準のＲＯＩは処理時間Ｔ２_ｉについてＡ水準（長い）が割り当てられ、画像欠陥期待値Ｅ２_ｉについてＩＩＩ水準（普通）が割り当てられる。また、差分画像コントラストがＥ水準（小さい）のＲＯＩについても精密な計算が必要となるため、処理時間Ｔ２_ｉについてＢ水準（やや長い）が割り当てられる。さらに、差分画像コントラストがＡ水準（大きい）〜Ｃ水準（普通）のＲＯＩについては、微小なスジが存在すると考えられるため、Ｉ水準（高い）やＩＩ水準（やや高い）の高い画像欠陥期待値Ｅ２_ｉが割り当てられる。

また、図１３（ｂ）に示すように、スジ判定基準が「甘い」の場合、すなわち微小なスジは判定不要である場合は、差分画像コントラストがＢ水準（やや大きい）のＲＯＩがスジ判定の閾値となる。したがって、Ｂ水準のＲＯＩのスジ判定処理において精密な計算が必要となるため、処理時間Ｔ２_ｉについてＡ水準（長い）が割り当てられ、画像欠陥期待値Ｅ２_ｉについてＩＩＩ水準（普通）が割り当てられる。また、差分画像コントラストがＣ水準（普通）〜Ｅ水準（小さい）のＲＯＩについては、微小なスジはそれほど存在しないと考えられるため、ＩＶ水準（やや低い）やＶ水準（低い）の低い画像欠陥期待値が割り当てられる。

また、図１３（ｃ）に示すように、スジ判定基準が「通常」の場合は、差分画像コントラストがＣ水準（普通）のＲＯＩがスジ判定の閾値となるため、Ｃ水準のＲＯＩの処理時間は精密な計算が必要となるためＡ水準（長い）が割り当てられ、画像欠陥期待値はＩＩＩ水準（普通）が割り当てられる。また、差分画像コントラストがＡ水準（大きい）、Ｂ水準（やや大きい）のＲＯＩについては、Ｉ水準（高い）、ＩＩ水準（やや高い）の高い画像欠陥期待値が割り当てられる。また、差分画像コントラストがＤ水準（やや小さい）、Ｅ水準（小さい）のＲＯＩについては、ＩＶ水準（やや低い）やＶ水準（低い）の低い画像欠陥期待値が割り当てられる。

続いて、処理時間・期待値評価部２８は、ステップＳ１４において計算した画像特徴量に基づいたＲＯＩ毎の処理時間Ｔ１_ｉと画像欠陥期待値Ｅ１_ｉ、及びステップＳ２０において計算した差分信号に基づいたＲＯＩ毎の処理時間Ｔ２_ｉと画像欠陥期待値Ｅ２_ｉから、最終的な（総合的な）処理時間Ｔ_ｉと画像欠陥期待値Ｅ_ｉとを計算する（ステップＳ２１、画像欠陥検出時間算出工程の一例、画像欠陥期待値算出工程の一例）。

例えば、あるＲＯＩの色の色相、彩度が「低彩度」、色の明度が「０〜２０」、周波数成分の方向が「無し」、周波数成分のコントラストが「低（０．１未満）」、周波数成分の周波数が「低（０．２５cycle/mm未満）」の場合であれば、図１０に示すように、処理時間Ｔ１_ｉについて「Ｅ：短い」、画像欠陥期待値Ｅ１_ｉについて「Ｉ：高い」と分類される。

また、このＲＯＩのスジ判定基準が「通常」であり、差分画像コントラストが「Ｃ：普通」の場合であれば、図１３（ｃ）に示すように、処理時間Ｔ２_ｉについて「Ａ：長い」、画像欠陥期待値Ｅ２_ｉについて「ＩＩＩ：普通」と分類される。

処理時間・期待値評価部２８は、このＲＯＩの総合的な処理時間Ｔ_ｉを、処理時間Ｔ１_ｉの「Ｅ：短い」と処理時間Ｔ２_ｉの「Ａ：長い」のうち長い方の値「Ａ：長い」とし、総合的な画像欠陥期待値Ｅ_ｉをＥ１_ｉとＥ２_ｉとの積「Ｉ×ＩＩＩ」とする。

同様に、全てのＲＯＩについて処理時間Ｔ_ｉと画像欠陥期待値Ｅ_ｉとを算出する。

次に、判定領域優先順序付与部３０は、読取画像の各ＲＯＩについてスジ判定処理を行う優先順序を付与する（ステップＳ２２、画像欠陥検出順序決定工程の一例）。本実施形態では、ステップＳ１１において計算したＲＯＩ毎の総合的な画像欠陥期待値Ｅ_ｉが大きいＲＯＩほど高い優先順序を付与する（画像欠陥期待値が大きい順序の一例）。

また、画像欠陥期待値Ｅ_ｉを処理時間Ｔ_ｉで除算した商、すなわち単位処理時間当たりの画像欠陥期待値である画像欠陥検出効率Ｖ_ｉ＝Ｅ_ｉ／Ｔ_ｉを計算し、この画像欠陥検出効率Ｖｉが大きいＲＯＩほど高い優先順序を付与してもよい。

判定領域設定部３２は、この優先順序に基づいて、読取画像の全ＲＯＩのうちスジ判定部３４がスジ判定を行うＲＯＩを設定する（ステップＳ２３）。

スジ判定部３４は、スジ検索部７０のスジ設定部７８において設定されたスジ判定条件に基づいて、判定領域設定部３２において設定されたＲＯＩについて順にスジ判定を行う（ステップＳ２４、画像欠陥検出工程の一例）。ここで、判定領域設定部３２は、スジ判定処理を開始してからの時間をタイマ３２−１により計測する。そして、スジ判定処理を開始してから検査時間が経過した場合には、スジ判定部３４におけるスジ判定処理を終了させる。この検査時間は、印刷ジョブが印刷物を印刷する周期等から予め決定される。したがって、スジ判定部３４においてスジ判定処理が行われるＲＯＩは、画像欠陥期待値Ｅ_ｉの総和ΣＥ_ｉが最大、かつ処理時間Ｔ_ｉの総和ΣＴ_ｉが検査時間以下となる。

スジ判定部３４におけるスジ判定結果は、スジ判定集積部３６に集約され、スジ判定集積部３６において読取画像の印刷物のスジ評価及びスジ位置を決定する。合否判定部３８は、集約されたスジ情報に基づいて、読取画像の印刷物の合否を判定する（ステップＳ２５）。本実施形態では、集約されたスジ情報に基づいて印刷物の合否を判定しているが、スジ判定部３４のスジ判定処理においてスジが検出された時点でその読取画像の印刷物を不合格品と判定する態様も可能である。

その後、合否判定部３８は、スジ判定処理を印刷ジョブの全ての印刷物について行ったか否かを判定する（ステップＳ２６）。スジ判定処理を行っていない印刷物が存在する場合は、ステップＳ１６に戻り、同様の処理を行う。全ての印刷物について終了した場合は、ステップＳ２７に移行する。

最後に、データベース設定部５０において、データベースを更新する。ここでは、スジ設定部６０において、ステップＳ３１で取得した印刷元画像、ステップＳ３２で取得した顧客情報、ステップＳ３３で取得した印刷用途、ステップＳ３４で取得した印刷条件、ステップＳ３５で取得した画像特徴量、ステップＳ２４で判定されたスジの強度、及びステップＳ２５での印刷物の合否判定を関連付けてスジ判定条件としてスジ設定データベース４０に記録し（ステップＳ２７）、処理を終了する。なお、少なくとも画像特徴量、スジの強度、及び印刷物の合否判定を関連付けて記録すればよい。

このように、本実施形態によれば、印刷元画像の画像特徴量をクエリとしてスジ設定データベースを検索してスジ判定条件を取得し、取得したスジ判定条件に基づいてスジ判定処理を行うので、印刷物（印刷元画像）に応じた最適な条件を設定することができる。また、スジ判定処理を行った読取画像の情報を関連付けてスジ設定データベースを更新することで、スジ設定データベースの精度をさらに向上させることができる。

なお、本実施形態では、印刷物の画像欠陥としてスジ検出を例に説明したが、スジ以外の画像欠陥を検出することができる。画像欠陥としては、インクが用紙上の正しい位置に正しい量で付与されていない状態や、インク以外のモノがメディア上に付着している状態が考えられる。

インクが用紙上の正しい位置に正しい量で付与されていない状態としては、以下のようなものがある。
・白スジ：インクが不足または、付与されていない、且つ形状が所定方向に長く、所定方向と垂直な方向の長さは画像解像度程度
・黒スジ：インクが過剰に付与されている、且つ形状が所定方向に長く、所定方向と垂直な方向の長さは画像解像度程度
・二次色スジ、多次色スジ：複数のインクのうち、少なくとも１つのインクが不足または過剰、且つ形状が所定方向に長く、所定方向と垂直な方向の長さは画像解像度程度
・文字欠け：文字を構成するインクのうち一部のインクが不足または付着していない
・文字の余分なインク付着：文字の領域に余分なインクが付着して文字の認識ができない
・インク垂れ： インクが本来無い場所にインクが付着、且つ形状は略円形
・バンディング： インクが不足または過剰な状態が連続している、不足または過剰なインク変化の周期が比較的低周波
・ムラ：インクが不足または過剰な状態が連続している、不足または過剰なインク変化の周期が比較的高周波
・色再現： 目標の色再現から許容できない量（色差）のズレがあること
一方、インク以外のモノがメディア上に付着している状態としては、以下のようなものがある。
・紙粉：粉状の紙が印刷物上に付着している
・異物・ゴミ：紙以外の異物が印刷物上に付着している
また、本実施形態では、処理時間Ｔ_ｉの総和ΣＴ_ｉが検査時間を超える分のＲＯＩについてはスジ判定処理を行っていないが、ΣＴ_ｉ＞検査時間となる場合に、スジ判定処理を演算量の少ない処理に代替することで、検査時間を超えずに全てのＲＯＩのスジ判定処理を終了するようにしてもよい。

また、本実施形態では、優先順序の高いＲＯＩの順にスジ判定処理を行ったが、優先順序の高いＲＯＩについて検査時間内にスジ判定処理を行うことができれば、スジ判定処理を行う順序は優先順序に限定されない。例えば、２番目に優先順序の高いＲＯＩのスジ判定処理を行った後に最も優先順序の高いＲＯＩのスジ判定処理を行う態様も可能である。すなわち、検査時間内にスジ判定処理を行うことができなかったＲＯＩが存在する場合に、そのＲＯＩの優先順序がスジ判定処理を行ったＲＯＩよりも低いものであればよい。

また、ＲＯＩ毎に優先順序を付与し、付与された優先順序でＲＯＩ毎にスジ判定処理を行ったが、画像特徴量が近い（画像特徴量が類似する）領域（画像特徴量毎の領域の一例）に分割し、この画像特徴量が近い領域をひとまとめにしたマップを作成し、画像特徴量が近い領域毎に優先順序を付与し、付与された優先順序で領域毎にスジ判定処理を行ってもよい。ここで、領域をひとまとめにするために使用する画像特徴量としては、図９に示した色の色相、彩度、色の明度、周波数成分の方向、周波数成分のコントラスト及び周波数成分の周波数のうち少なくとも１つを用いる態様も可能である。

図１４は、図３（ｃ）に示した印刷元画像のＲＯＩ毎の画像特徴量に基づいて、画像特徴量が近い領域をひとまとめにしたマップの一例を示している。ここでは、領域Ｒ_ａ、領域Ｒ_ｂ、領域Ｒ_ｃ、領域Ｒ_ｄ、領域Ｒ_ｅ、及び領域Ｒ_ｆの６つ領域に分割されている。このマップに基づいて、各領域Ｒ_ａ〜Ｒ_ｆについて、処理時間・期待値評価部２８において処理時間Ｔ_ｉと画像欠陥期待値Ｅ_ｉとを計算し、判定領域優先順序付与部３０において優先順序を付与すればよい。

このように画像特徴量が類似する領域毎に印刷元画像を分割した場合であっても、確度の高い画像欠陥検出を一定時間内に行うことが可能である。

以上説明したスジ検出方法及びスジ判定条件の設定方法は、コンピュータに各工程を実行させるプログラムとして構成し、当該プログラムを記憶した非一時的な記録媒体（例えばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory））を構成することも可能である。

＜第２の実施形態＞
スジ検出装置１の一部の機能をサーバに配置した場合であっても、印刷物に応じた最適な検出条件を設定してスジ検出を行うことが可能である。

図１５に示すスジ検出システム９０は、スジ検出装置９２とサーバ９４とから構成される。なお、図１に示すスジ検出装置１と共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

スジ検出装置９２は、スジ検出部１０、データベース設定部５０、スジ検索部７０、及び制御部８０を備えて構成される。また、サーバ９４は、スジ設定データベース４０を備えて構成される。

スジ検出装置９２とサーバ９４とは、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークを介して通信可能に接続されており、所定のプロトコルで情報の送受信を行うことで、スジ検出装置１と同様の処理を行うことができる。したがって、印刷物に応じた最適な検出条件を設定してスジ検出を行うことが可能である。

また、図１６に示すスジ検出システム９６は、スジ検出装置９２、サーバ９４、及びサーバ９８とから構成される。

スジ検出装置９２は、スジ検出部１０、データベース設定部５０、スジ設定部７８、及び制御部８０を備えて構成される。また、サーバ９４はスジ設定データベース４０を備えて構成され、サーバ９８は印刷元画像入力部７２、画像特徴量計算部７４、及び類似画像検索部７６を備えて構成される。このように構成した場合であっても、印刷物に応じた最適な検出条件を設定してスジ検出を行うことが可能である。

図１５、図１６では、１台のサーバ９４に対して１台のスジ検出装置９２を記載しているが、１台のサーバ９４に複数のスジ検出装置９２をアクセス可能に構成し、複数のスジ検出装置９２においてスジ設定データベース４０を共有することで、データベースの精度を向上させ、利用効率を上げることができる。

同様に、図１６では１台のサーバ９８に対して１台のスジ検出装置９２を記載しているが、１台のサーバ９８に複数のスジ検出装置９２をアクセス可能に構成し、複数のスジ検出装置９２において印刷元画像入力部７２、画像特徴量計算部７４、及び類似画像検索部７６を共有することで、スジ検出装置９２を小型化しつつ、印刷物に応じた最適な検出条件を設定してスジ検出を行うことができる。

スジ検出装置において、機能の一部をサーバに分担させる態様は、図１５、図１６に示す例に限定されず、どの機能をサーバに分担させるのかを適宜決めることができる。

また、スジ検出装置１やスジ検出システム９０、９６は、各種の印刷手段と組み合わせて印刷機を構成することも可能である。

本発明の技術的範囲は、上記実施形態に記載の範囲には限定されない。各実施形態における構成等は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、各実施形態間で適宜組み合せることができる。

１，９２，２９０…スジ検出装置、１０…スジ検出部、１２…印刷元画像取得部、１４…ＲＩＰ処理部、１６…画像読取部、１８…比較色空間変換部、２０…画像位置合わせ部、２２…変動補正部、２４…画像比較部、２６…画像特徴量計算部、２８…処理時間・期待値評価部、３０…判定領域優先順序付与部、３２…判定領域設定部、３４…スジ判定部、３６…スジ判定集積部、３８…合否判定部、４０…スジ判定データベース、５０…データベース設定部、５８…スジ指示部、６０，７８…スジ設定部、７０…スジ検索部、７６…類似画像検索部、８０…制御部、９０，９６…スジ検出システム、９４，９８…サーバ

Claims (11)

1. 印刷元画像を取得する印刷元画像取得手段と、
   前記印刷元画像の画像特徴量を解析する画像特徴量解析手段と、
   画像欠陥の強度、前記画像欠陥の位置における画像特徴量、及び前記画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けられて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースと、
   前記印刷元画像の画像特徴量をクエリとして前記データベースを検索することで前記印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得する検索手段と、
   前記取得した検出条件を用いて前記印刷元画像に基づいて印刷された印刷物から画像欠陥を検出する画像欠陥検出手段と、
   を備えた画像欠陥検出装置。
2. 前記検出された画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かを判断する判断手段と、
   前記判断手段の判断結果に基づいて前記印刷物の良否判定をする判定手段と、
   を備えた請求項１に記載の画像欠陥検出装置。
3. 前記印刷物に存在する画像欠陥の強度、及び前記画像欠陥の位置における画像特徴量を取得する画像欠陥情報取得手段と、
   前記取得した画像欠陥の強度、前記画像欠陥の位置における画像特徴量、及び前記判断手段の判断結果を関連付けて、画像欠陥の検出条件として前記データベースに記録する更新手段と、
   を備えた請求項２に記載の画像欠陥検出装置。
4. 前記印刷元画像の顧客情報を取得する顧客情報取得手段を備え、
   前記更新手段は、前記取得した顧客情報を、前記取得した画像欠陥の強度、前記画像欠陥の位置における画像特徴量、及び前記判定手段の判定結果と関連付けて、画像欠陥の検出条件として前記データベースに記録し、
   前記検索手段は、前記印刷元画像の顧客情報をクエリとして前記データベースを検索する請求項３に記載の画像欠陥検出装置。
5. 前記印刷元画像の印刷用途を取得する印刷用途取得手段を備え、
   前記更新手段は、前記取得した印刷用途を、前記取得した画像欠陥の強度、前記画像欠陥の位置における画像特徴量、及び前記判定手段の判定結果と関連付けて、画像欠陥の検出条件として前記データベースに記録し、
   前記検索手段は、前記印刷元画像の印刷用途をクエリとして前記データベースを検索する請求項３又は４に記載の画像欠陥検出装置。
6. 前記印刷用途は、カタログ、チラシ、及び写真集のうち少なくとも１つの印刷用途である請求項５に記載の画像欠陥検出装置。
7. 前記印刷元画像の印刷条件を取得する印刷条件取得手段を備え、
   前記更新手段は、前記取得した印刷条件を、前記取得した画像欠陥の強度、前記画像欠陥の位置における画像特徴量、及び前記判定手段の判定結果と関連付けて、画像欠陥の検出条件として前記データベースに記録し、
   前記検索手段は、前記印刷元画像の印刷条件をクエリとして前記データベースを検索する請求項３から６のいずれか１項に記載の画像欠陥検出装置。
8. 前記印刷条件は、用紙の種類及び厚さの情報のうち少なくとも一方を含む請求項７に記載の画像欠陥検出装置。
9. 前記画像特徴量は、色範囲、文字領域及び画像領域の比率、人物の顔の数及び大きさ、均一領域の面積比率、及び画像内の同一性のうち少なくとも１つを含む請求項１から６のいずれか１項に記載の画像欠陥検出装置。
10. 印刷元画像を取得する印刷元画像取得工程と、
    前記印刷元画像の画像特徴量を解析する画像特徴量解析工程と、
    前記印刷元画像の画像特徴量をクエリとして、画像欠陥の強度、前記画像欠陥の位置における画像特徴量、及び前記画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースを検索することで前記印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得する検索工程と、
    前記取得した検出条件を用いて前記印刷元画像に基づいて印刷された印刷物から画像欠陥を検出する画像欠陥検出工程と、
    を備えた画像欠陥検出方法。
11. 印刷元画像を取得する印刷元画像取得工程と、
    前記印刷元画像の画像特徴量を解析する画像特徴量解析工程と、
    前記印刷元画像の画像特徴量をクエリとして、画像欠陥の強度、前記画像欠陥の位置における画像特徴量、及び前記画像欠陥が許容できる欠陥であるか否かの情報が関連付けて画像欠陥の検出条件として記録されたデータベースを検索することで前記印刷元画像と画像特徴量が類似する画像欠陥の検出条件を取得する検索工程と、
    前記取得した検出条件を用いて前記印刷元画像に基づいて印刷された印刷物から画像欠陥を検出する画像欠陥検出工程と、
    を備えた画像欠陥検出方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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