JP2017013380A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】抽出すべき特異部の特徴に適切なパラメータを設定することにより、記録された画像における特異部分を効果的に検出することが可能な画像処理装置および画像処理方法を提供する。【解決手段】画像における特異部の幅がＮ画素（Ｎ≧２）の読み取り画素に相応するように設定された読み取り解像度で画像を読み取る。更に、得られた画像データに対し、Ｎ画素よりも大きな幅を持つ分割サイズで分割して得られる分割領域のそれぞれについて所定の画像処理を施す。【選択図】図５

Description

本発明は検査対象物における欠陥（特異部）を抽出するための画像処理装置および画像処理方法に関する。

特許文献１や非特許文献１には、検査対象物の欠陥を人の視覚メカニズムに準じて検出するためのアルゴリズムが開示されている。具体的には、検査対象物を撮像した後、得られた画像を所定サイズの分割領域に分割して個々の分割領域で平均化および量子化する。そして、このような処理を分割領域のサイズや位相を異ならせた複数の場合について行い、それらの量子化値を加算した結果から欠陥の有無やその位置を判断している。このような方法を採用することにより、検査対象物の欠陥を、人間の注視を伴うことなく効率的に抽出したり顕在化したりすることが可能となる。

特開２０１３−１８５８６２号公報

「周辺視と固視微動に学ぶ「傷の気付き」アルゴリズム」 精密工学会誌 Vol.79, No.11.2013 p.1045-1049

特許文献１や非特許文献１のアルゴリズムを採用する場合、欠陥部分を効果的に検出するためには、検査対象物を撮像する際の解像度や画像処理における分割サイズなど、様々なパラメータが適正化されることが好ましい。例えば、インクジェット記録装置特有のスジやムラを検出するために、上記アルゴリズムを用いて記録装置が記録した画像を検査する場合、好適に検出するための読み取り解像度や分割サイズの範囲は、スジやムラの特徴によって変化する。そして、このようなパラメータが適正に調整されていないと、欠陥部分が抽出できなかったり、抽出処理のための負荷や時間を無駄に大きくしてしまったりするおそれが生じる。しかしながら、特許文献１や非特許文献１においては、抽出すべき欠陥の特徴とこれに適切なパラメータの対応関係についてはなんら言及されていなかった。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたものである。よってその目的とするところは、抽出すべき欠陥の特徴に適切なパラメータを設定することにより、記録された画像における欠陥部分を効果的に検出することが可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することである。

そのために本発明は、記録された画像の検査を実施するための画像処理装置であって、前記画像を所定の読み取り解像度で読み取ることによって前記所定の読み取り解像度を有する画像データを取得する取得手段と、前記画像データに対し、所定の分割サイズで分割して得られる分割領域のそれぞれについての平均化処理を含む所定の処理を施す処理手段と、前記所定の処理が行われた後の画像データから特異部を抽出する抽出手段と、前記所定の読み取り解像度と前記所定の分割サイズを設定する設定手段と、を備え、前記設定手段は、前記画像における特異部の幅がＮ画素（Ｎ≧２）の読み取り画素に相応するように前記所定の読み取り解像度を設定し、且つ、前記分割サイズをＮ画素よりも大きな幅を持つように設定することを特徴とする。

本発明によれば、然程問題とならないノイズの抽出を回避しながらも、抽出すべき特異部を効率的に抽出することが可能となる。

（ａ）〜（ｄ）は、本発明に使用可能な画像処理装置１の形態例を示す図である。 画像処理システムにおける制御の構成を説明するためのブロック図である。 本発明で使用可能な複合機としてインクジェット記録装置の概略構成図である。 記録素子の配列構成と読み取り素子の配列構成とを示す図である。 第１実施形態における特異部検出の基本工程を示すフローチャートである。 第１実施形態における特異部検出アルゴリズムを示すフローチャートである。 （ａ）および（ｂ）は、画像データの分割状態を説明するための図である。 ２×２画素の分割サイズにおいて、加算処理の過程を模式的に示した図である。 ３×３画素の分割サイズにおいて、加算処理の過程を模式的に示した図である。 （ａ）および（ｂ）は、検査画像の特異部と読取解像度の関係を示す図である。 対象物を読み取る際の状態を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、量子化処理および加算処理の結果を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、量子化処理および加算処理の結果を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は、量子化処理および加算処理の結果を示す図である。 （ａ）および（ｂ）は、ガウスフィルタの一例を示す図である。 第２実施形態における特異部検出の基本工程を示すフローチャートである。 第２実施形態における特異部検出アルゴリズムを示すフローチャートである。 シリアル型のインクジェット記録装置の概略構成図である。

図１（ａ）〜（ｄ）は、本発明に使用可能な画像処理装置１の形態例を示す図である。本発明の画像処理装置は、記録された画像の特異部をユーザが認識しやすくするためのポップアップ処理や装置自体が判別するための処理を、撮像された画像データに対し施すものであり、システムとしては様々な形態を取ることができる。

図１（ａ）は、画像処理装置１が読み取り部２を備えている形態を示す。例えば、インクジェット記録装置によって所定の画像が記録されたシートが、画像処理装置１内の読み取り部２の読取台に設置されて光学センサなどによって撮像され、その画像データを画像処理部３が処理する場合がこれに相当する。画像処理部３は、ＣＰＵやこれよりも高速な処理が可能な画像処理アクセラレータを備え、読み取り部２による読み取り動作を制御したり、受け取った画像データに対し所定の検査処理を実行したりする。

図１（ｂ）は、読み取り部２を備えた読み取り装置２Ａに画像処理装置１が外部接続された形態を示している。例えば、スキャナにＰＣが接続されているようなシステムがこれに相当する。接続形式としては、ＵＳＢやＧｉｇＥ、ＣａｍｅｒａＬｉｎｋといった汎用的な接続方式で良い。読み取り部２が読み取った画像データはインターフェース４を介して画像処理部３に提供され、画像処理部３は受け取った画像データに対し所定の検査処理を実行する。なお、この形態の場合、画像処理装置１は、記録部５を備えた記録装置５Ａに更に外部接続されていても良い。

図１（ｃ）は、画像処理装置１が読み取り部２および記録部５を備えている形態を示している。例えばスキャナ機能、プリンタ機能、および画像処理機能を兼ね備えた複合機がこれに相当する。画像処理部３は、記録部５における記録動作、読み取り部２における読み取り動作、および読み取り部２が読み取った画像に対する検査処理などの全てを制御する。

図１（ｄ）は、読み取り部２と記録部５とを備えた複合機６に画像処理装置１が外部接続された形態を示している。例えば、スキャナ機能とプリンタ機能とを兼ね備えた複合機にＰＣが接続されているようなシステムがこれに相当する。

本発明の画像処理装置１は図１（ａ）〜（ｄ）のいずれの形態も採ることができる。以下、図１（ｄ）の形態を採用した場合を例に、本発明の実施形態を詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図２は、図１（ｄ）の形態における制御の構成を説明するためのブロック図である。画像処理装置１はホストＰＣなどからなり、ＣＰＵ３０１は、ＨＤＤ３０３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３０２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。例えばＣＰＵ３０１は、キーボード・マウスＩ／Ｆ ３０５を介してユーザより受信したコマンドやＨＤＤ３０３に保持されるプログラムに従って複合機６が記録可能な画像データを生成し、これを複合機６に転送する。また、データ転送Ｉ／Ｆ ３０４を介して複合機６から受信した画像データに対し、ＨＤＤに記憶されているプログラムに従って所定の処理を行い、その結果や様々な情報をディスプレイＩ／Ｆ ３０６を介して不図示のディスプレイに表示する。

一方、複合機６において、ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３１２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。更に、複合機６は、高速な画像処理を行うための画像処理アクセラレータ３０９、読み取り部２を制御するためのスキャナコントローラ３０７、記録部５を制御するための記録ヘッドコントローラ３１４、検査部３０８を備えている。

画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１よりも高速に画像処理を実行可能なハードウェアである。画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１が画像処理に必要なパラメータとデータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、上記パラメータとデータを読み込んだ後、上記データに対し所定の画像処理を実行する。但し、画像処理アクセラレータ３０９は必須な要素ではなく、同等の処理はＣＰＵ３１１で実行することができる。

ヘッドコントローラ３１４は、記録部５に備えられた記録ヘッド１００に記録データを供給するとともに、記録ヘッド１００の記録動作を制御する。ヘッドコントローラ３１４は、ＣＰＵ３１１が、記録ヘッド１００が記録可能な記録データと制御パラメータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、当該記録データに従って吐出動作を実行する。

スキャナコントローラ３０４は、読み取り部２に配列する個々の読み取り素子を制御しつつ、これらから得られるＲＧＢの輝度データをＣＰＵ３１１に出力する。ＣＰＵ３１１は、得られたＲＧＢの輝度データをデータ転送Ｉ／Ｆ３１０を介して画像処理装置１に転送する。画像処理装置１のデータ転送Ｉ／Ｆ ３０４および複合機６のデータ転送Ｉ／Ｆ ３１０における接続方式としては、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＬＡＮ等を用いることができる。

図３は、本実施形態の複合機６として使用可能なインクジェット記録装置（以下、単に記録装置とも言う）の概略構成図である。本実施形態の記録装置はフルラインタイプの記録装置であり、記録媒体や検査対象物となりうるシートＰの幅と同等の幅を有する記録ヘッド１００と読み取りヘッド１０７が並列配置されている。記録ヘッド１００は、ブラック（Ｋ）、シアン（ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のインクをそれぞれ吐出する４列の記録素子列１０１〜１０４を備え、これら記録素子列１０１〜１０４はシートＰの搬送方向（Ｙ方向）に並列配置されている。記録素子列１０１〜１０４の更に下流には、読み取りヘッド１０７が配備されている。読み取りヘッド１０７には、記録された画像を読み取るための読み取り素子がＸ方向に複数配列されている。

記録処理や読み取り処理を行う際、シートＰは搬送ローラ１０５の回転に伴って図のＹ方向に所定の速度で搬送され、この搬送の最中、記録ヘッド１００による記録処理や読み取りヘッド１０７による読み取り処理が行われる。記録ヘッド１００による記録処理や読み取りヘッド１０７による読み取り処理が行われる位置のシートＰは、平板からなるプラテン１０６によって下方から支えされ、記録ヘッド１００や読み取りヘッド１０７からの距離と平滑性が維持されている。

図４は、記録ヘッド１００における記録素子の配列構成と読み取りヘッド１０７における読み取り素子の配列構成とを示す図である。記録ヘッド１００において、各インク色に対応する記録素子列１０１〜１０４の夫々は、複数の記録素子１０８が一定のピッチで配列される記録素子基板２０１の複数が、オーバーラップ領域Ｄを設けながらＸ方向に連続するようにＹ方向に交互に配置されている。一定の速度でＹ方向に搬送されるシートＰに対し、個々の記録素子１０８が記録データに従って一定の周波数でインクを吐出することにより、シートＰには記録素子１０８の配列ピッチに相応する解像度の画像が記録される。

一方、読み取りヘッド１０７には、複数の読み取りセンサ１０９がＸ方向に所定のピッチで配列されている。さらに、図では示していないが、個々の読み取りセンサ１０９は、読み取り画素の最小単位となり得る読み取り素子がＸ方向に複数配列して構成されている。一定の速度でＹ方向に搬送されるシートＰ上の画像を、個々の読み取りセンサ１０９の読み取り素子が所定の周波数で撮像することにより、シートＰに記録された画像全体を読み取り素子の配列ピッチで読み取ることが出来る。

以下、本実施形態における特異部検出アルゴリズムについて具体的に説明する。本実施形態の特異部検出アルゴリズムは、既に記録された画像を撮像し、得られた画像データに対して欠陥のような特異部を抽出するために所定の画像処理を行うためのアルゴリズムである。画像を記録するのは、複合機６としてのインクジェット記録装置でなくても構わないが、以下では複合機６の記録ヘッド１００が記録した画像を読み取りヘッド１０７で読み取る場合について説明する。

図５は、本実施形態の画像処理装置１が実行する特異部検出の基本工程を説明するためのフローチャートである。本処理が開始されると、画像処理装置１は、ステップＳ１において読み取り解像度の設定を行う。具体的な設定方法については後に詳しく説明する。

続くステップＳ２では、ステップＳ１で設定された読み取り解像度に従って、検査対象となる画像の読み取り動作を実行する。すなわち、スキャナコントローラ３０７を駆動させ、読み取りセンサ１０９に配列する複数の読み取り素子の出力信号を得、これらに基づいてステップＳ１で設定された読み取り解像度に相当する画像データを生成する。本実施形態において、画像データはＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）およびＢ（ブルー）の輝度信号とする。

ステップＳ３においてＣＰＵ３０１は、続くステップＳ４で実行する特異部抽出処理のために用いる分割サイズと位相を設定する。分割サイズと位相の定義については後に詳しく説明するが、ステップＳ３において、分割サイズと位相のそれぞれは少なくとも１種類以上が設定される。ステップＳ４では、ステップＳ３で設定した分割サイズと位相に基づいて、ステップＳ２で生成した画像データに対し特異部検出アルゴリズムを実行する。

図６は、ＣＰＵ３０１がステップＳ４で実行する特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、まずステップＳ１１において、ステップＳ３で設定された複数の分割サイズの中から、１つの分割サイズを設定する。更に、ステップＳ１２では、ステップＳ３で設定された複数の位相の中から、１つの位相を設定する。そして、ステップＳ１３では、ステップＳ１１で設定された分割サイズとステップＳ１２で設定された位相に基づいて、ステップＳ２で取得した画像データを分割して平均化処理を行う。

図７（ａ）および（ｂ）は、分割サイズと位相に基づく画像データの分割状態を説明するための図である。図７（ａ）は分割サイズを２×２画素とした場合、同図（ｂ）は分割サイズを３×２画素とした場合を夫々示している。図７（ａ）のように分割サイズ１０００を２×２画素とした場合、画像データ領域１００１は２×２画素の単位で分割されるが、その分け方は１００２〜１００５の４通りが可能である。このように、位相とは指定された分割サイズの起点Ｏを示すものと考えることが出来る。図７（ｂ）のように分割サイズ１００５を３×２画素とした場合、画像データ領域１００１の分け方は１００６〜１０１１の６通りが可能であり、６種類の位相が存在することになる。

分割サイズが大きいほど設定可能な位相の数も増えるが、１つの分割サイズに対して全ての位相を必ずしも設定する必要はない。図５のステップＳ３では設定可能な位相のうち少なくとも一部の位相が設定されれば良く、図６のステップＳ１２では、ステップＳ３で設定された幾つかの位相のうちの１つが設定されれば良い。

図６に戻る。ステップＳ１３では、ステップＳ１２で分割した分割領域の夫々について平均化処理を行う。具体的には、分割領域に含まれる複数の画素について、個々の画素が有する輝度データの平均値を求める。この際、個々の画素に対応する輝度データとしては、個々の画素が有するＲＧＢの輝度データをそのまま平均したものであっても良いし、ＲＧＢデータの夫々に所定の重み付け係数を掛けた後に加算した値であっても良い。更に、ＲＧＢのうちいずれか１色の輝度データをそのまま画素の輝度データとしても良い。

ステップＳ１４では、ステップＳ１３で算出した平均値を画素ごとに量子化する。量子化は２値化であっても良いし数レベルへの多値量子化であっても良い。これにより、各画素の量子化値が分割領域ごとに揃っている状態の量子化データが得られる。

ステップＳ１５では、ステップＳ１４で得られた量子化値を加算画像データに加算する。加算画像データとは、分割サイズと位相を様々に異ならせた場合の夫々で得られる量子化データを加算した結果を示す画像データである。ステップＳ１４で得られた量子化データが最初の分割サイズの最初の位相である場合、ステップＳ１５で得られる加算画像データはステップＳ１４で得られる量子化データと等しくなる。

続くステップＳ１６において、画像処理装置１は現在設定されている分割サイズに対する全ての位相についての処理が完了したか否かを判断する。未だ処理すべき位相が残っていると判断した場合、ステップＳ１２に戻り次の位相を設定する。一方、全ての位相について処理が完了したと判断した場合はステップＳ１７に進む。

図８および図９は、所定の分割サイズにおいて、ステップＳ１５の加算処理を全ての位相について順番に行う過程を模式的に示した図である。分割サイズを２×２画素にした場合、位相は４種類存在する。図８では、これら４種類の位相を順番に変えていく過程において、注目画素Ｐｘの加算処理のために周辺画素の輝度データが利用される回数を画素ごとに示している。一方、分割サイズを３×３画素にした場合、位相は９種類存在する。図９では、これら９種類の位相を順番に変えていく過程において、注目画素Ｐｘの加算処理のために周辺画素の輝度データが利用される回数を画素ごとに示している。

どちらの図においても、注目画素Ｐｘについては、自身が分割領域内に含まれる全ての位相について利用されるので加算回数は最も多く、加算結果への寄与も最も大きい。注目画素Ｐｘから離れる画素ほど加算回数は少なくなり、加算結果への寄与も少なくなる。すなわち、最終的には注目画素を中心にフィルタ処理が行われたような結果が得られる。

図６のフローチャートに戻る。ステップＳ１７において、画像処理装置１はステップＳ３で設定された全ての分割サイズについての処理が完了したか否かを判断する。未だ、処理すべき分割サイズが残っていると判断した場合、ステップＳ１１に戻り次の分割サイズを設定する。一方、全ての分割サイズについて処理が完了したと判断した場合はステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８では、現在得られている加算画像データに基づいて、欠陥箇所（特異部）の抽出処理を行う。抽出処理の方法は特に限定されるものではないが、周辺の輝度データと比較して信号値の変動が大きい箇所を特異部として抽出するなど、公知の判別処理を利用することが出来る。以上で本処理を終了する。

以上説明したアルゴリズムに従って抽出された欠陥箇所（特異部）の情報は、その後様々な用途に用いることが出来る。例えば、画像の欠陥検査において検査員が欠陥部を判別し易くするために、特異部をポップアップ表示することが出来る。この場合、検査員はポップアップされた画像に基づいて欠陥部を確認し、欠陥部を補修したり不良品として排除したりすることが出来る。また、特異部の情報を別のシステムで利用するために記憶することも出来る。

更に、欠陥を正常な状態に補正する機能を自身で有するデバイスの場合は、特異部の情報を補正処理で利用出来るように設定することが出来る。例えば、周囲に比べて輝度が高く現れたり低く現れたりする領域が抽出された場合には、当該領域に対して補正用の画像処理パラメータを用意することが出来る。また、インクジェット記録装置における吐出不良の有無を検出して、該当する位置の記録素子のために記録ヘッドに対してメンテナンス処理を実行することも出来る。

いずれにせよ、上述した特異部検出アルゴリズムを採用すれば、分割サイズや位相を様々に異ならせた量子化データの加算に基づいて特異部を抽出しているので、個々の読み取り画素が有するノイズを適量に抑えながら、実質的な欠陥を顕在化することが可能となる。

ところで、本発明者らは鋭意検討の結果、検出対象とする欠陥の特徴が明確である場合には、上述した特異部検出アルゴリズムにおいて、検査画像を読み取る際の読み取り解像度や分割サイズを、その特徴に合わせて調整することが有効と判断した。逆に言えば、読み取り解像度や分割サイズが適切な範囲に設定されていない状況であると、特異部を効果的に検出することが出来なかったり、抽出処理のための負荷や時間を無駄に大きくしてしまったりするおそれがあった。そのため、本実施形態では、検出対象とする特異部の特徴を鑑み、図５のフローチャートのステップＳ１およびステップＳ３において、当該特徴に応じた読み取り解像度と分割サイズを設定する。以下、本実施形態が検出対象とする欠陥の特徴と、これに適応するための読み取り解像度と分割サイズの関係を具体的に説明する。

（特徴事項）
図１０（ａ）および（ｂ）は、本実施形態が検出対象とする検査画像の特異部と読み取り解像度の関係を示す図である。ここでは、図４で説明したインクジェット記録装置の記録ヘッド１００に不吐出の記録素子が存在する場合の白スジを検出対象とする。図１０（ａ）は、シートＰの全体に記録された一様な画像中に不吐出に伴う白スジ２００が発生した状態を示している。本実施形態のインクジェット記録装置は、図３で示したようなフルラインタイプの記録装置であるので、複数の記録素子の中に不吐出の記録素子が存在すると、当該記録素子が記録すべき位置のドットが欠落し、図のようにＹ方向に延びる白スジ２００が発生する。

一方、図１０（ｂ）は、白スジ２００近傍の拡大図である。ここでは、白スジ２００の幅ｗ（ｍｍ）が約２画素分の読み取り画素に相当している場合について、読み取り画素と白スジの位置関係を異ならせた３種類の読み取り結果２０１〜２０３を示している。白で示した画素は読み取りデータの輝度値が高い画素、黒で示した画素は読み取りデータの輝度値が低い画素を示している。白スジ２００の位置が２つの読み取り画素の位置にほぼ一致すると、読み取り結果２０１に示すように、白スジの位置に含まれる２画素の輝度値が高く、他の画素の輝度値は低くなる。白スジの位置が２つの読み取り画素の位置からずれていると、読み取り結果２０２や２０３に示すように、白スジの位置に完全に含まれる１画素の輝度値が最も高く、白スジの位置に一部分が含まれる１画素の輝度値が次に高く、他の画素の輝度値は低くなる。

本実施形態において、読み取りヘッド１０７における読み取り素子の配列解像度は、記録ヘッド１００における記録素子の配列解像度より大きければ特に限定されるものではない。また、読み取り素子の配列解像度と処理上の読み取り解像度は必ずしも一致していなくて良い。所定数おきの読み取り素子の出力信号を個々の読み取り画素に対応する輝度データとしても良いし、複数の読み取り素子の出力信号から１つの読み取り画素に対応する輝度データを生成しても良い。読み取り解像度を読み取り素子の配列解像度よりも低くすることにより、上記特異部検出処理の対象となる総画素数を抑え、処理速度を速めることが出来る。

但し、あまり読み取り解像度を低くして読み取り画素の幅が上記白スジの幅よりも大きくなってしまうと、白スジの位置であっても特別高い輝度を有する読み取り画素を発生させることが出来ず、特異部を特異部として抽出することが困難になる。そのため、本実施形態では、特異部すなわち白スジ部に確実に１画素以上の読み取り画素が含まれるように、特異部の幅がＮ個（ｎ≧２）の読み取り画素に相当するように読み取り解像度を設定する。つまり、本実施形態では、処理速度や処理負荷をなるべく抑えながらも白スジ部に確実に１画素以上の読み取り画素が含まれるようにするため、白スジ部の幅が２画素以上の読み取り画素に相当するように、図６のステップＳ１にて読み取り解像度を設定する。

図１１は、図４で説明した読み取りセンサ１０９の１つが対象物を読み取る際の状態を示す図である。不図示の光源から照射された光は、検査対象物３００の表面で反射され、レンズ３０２で集光された後、読取センサ１０９に配列する複数の読み取り素子の夫々で検出される。ここで、読み取りセンサ１０９のＸ方向のサイズをＳ（ｍｍ）、センサ視野をＬ（ｍｍ）、ワークディスタンスをｄ（ｍｍ）、センサ内の像距離をａ（ｍｍ）とすると、この系における倍率Ｍは下式で表される。
Ｍ＝ａ／ｄ ＝ Ｓ／Ｌ
よって、シート上における白スジの幅をｗ（ｍｍ）とすると、当該白スジが読み取りセンサ１０９で結像される大きさＷは、
Ｗ＝ｗ×Ｍ＝ｗ×Ｓ／Ｌ
となる。ここで、読み取りセンサ１０９に配列する読み取り素子の数をｓとすると、白スジ幅ｗに該当する領域を検出する読み取り素子の数Ｋは、
Ｋ＝Ｗ×ｓ／Ｓ＝ｗ×Ｓ／Ｌ×ｓ／Ｓ＝ｗ×ｓ／Ｌ
となる。

すなわち、本実施形態では、読み取り素子Ｋが、２画素以上になるよう、読み取り解像度、この場合、センサのサイズＳが固定されているとすると、読み取り素子の数ｓの設定を考慮することになる。Ｋの値を大きくする場合は、読み取り素子の数ｓを大きく、つまり、読取り解像度を上げることになる。逆に、処理負荷軽減のために、読み取り素子の数ｓを小さくしたり、読み取った輝度データの平均値を１つの読み取り画素に対応する輝度データとしたりして、解像度を下げることも可能である。いずれにしても、白スジ領域の幅に２以上の読み取り画素を対応づけられるような解像度設定が行われれば良い。

ところで、以上では、読み取り画素の適切な解像度について説明したが、本実施形態では分割サイズについても適切な値に設定することを特徴としている。以下、適切な分割サイズについて説明する。

図１２（ａ）〜（ｃ）は、分割サイズおよび位相を様々に異ならせた場合の量子化処理および加算処理の結果を示す図である。ここでは説明を簡単にするため、Ｙ方向の幅は１画素に固定しておき、Ｘ方向についてのみ２画素、４画素、６画素、８画素、１０画素および１２画素とした分割サイズで、読み取り画素のほぼ８画素分の白スジを検査した場合を示している。図１２（ａ）は、白スジ領域を含む画像領域を読み取った結果を示している。インクが付与されている領域の信号値は低い（０）が、白スジの領域の信号値は高く（２５５）なっている。

図１２（ｂ）は、それぞれの分割サイズにおいて位相を異ならせた場合の量子化処理の結果を示している。ここでの結果は、図６のフローチャートにおけるステップＳ１４の結果に相当する。量子化処理としては、閾値を９５として２値化した場合を示している。分割サイズが２×１画素の場合、２種類の位相が存在している。分割サイズが４×１画素の場合は４種類、分割サイズが６×１画素の場合は６種類、分割サイズが８×１画素の場合は８種類の位相がそれぞれ存在している。

図１２（ｃ）は、図１２（ｂ）で示す量子化値をさらに加算した結果を示している。ここでの結果は、図６のフローチャートにおけるステップＳ１５の結果に相当する。図１２（ｃ）の結果より領域４０１近傍に白スジ（特異部）が存在することが想定でき、例えば当該領域をポップアップして検査員に告知することが出来る。

一方、図１３（ａ）〜（ｃ）は、図１２（ａ）〜（ｃ）と同等の白スジの両側に白ノイズが存在する場合を示している。図において、左側のノイズは読み取り解像度に対し４画素程度の幅を有し、右側のノイズは３画素程度の幅を有するものとする。このようなノイズを上記様々な分割サイズで検出処理した場合、２×１画素のように小さい分割サイズでは、分割サイズ内の多くの読取画素がノイズ領域に含まれ、量子化値が「１」（白）となる頻度が高くなる。これに対し、１０×１画素や１２×１画素のように大きい分割サイズでは、分割サイズ内の多くの読み取り画素はノイズ領域に含まれないので、量子化値が「１」（白）となり難い。

このような結果の全てを加算すると図１３（ｃ）のようになり、領域５０１近傍の特異部に加えて、実際には然程問題としていない白ノイズ５０２および５０３も抽出されてしまう。結果、当該領域をポップアップして検査員に告知すると、検査員は実際には不必要な領域も確認することになる。このような弊害を回避するため、本実施形態では、白スジは確実に抽出しながらも、これよりも小さいノイズはなるべく抽出しないように、設定する分割サイズに制限を設ける。具体的には、図５で説明したフローチャートのステップＳ３において、抽出対象とすべき特異部の大きさよりも大きな分割サイズのみを設定する。

図１４（ａ）〜（ｃ）は、図１３（ａ）〜（ｃ）で検出した画像に対し、分割サイズを１０×１画素と１２×１画素に限定した場合を示している。ノイズ領域の近傍でも量子化値が「１」（白）となる画素は存在せず、白ノイズは抽出されない。

以上説明したように本実施形態によれば、図５のステップＳ１にて、抽出すべき特異部の幅が２画素以上の読み取り画素（Ｎ画素）に相当するように読み取り解像度を設定し、ステップＳ３では当該読み取り画素Ｎより大きな分割サイズを設定する。これにより、然程問題とならないノイズの抽出を回避しながらも、抽出すべき特異部を効率的に抽出することが可能となる。

なお、図１２〜１４では、説明を簡単にするために分割サイズのＹ方向の幅を１画素に固定したが、無論２画素以上の大きさを持っていても構わない。上記例では抽出の対象とする特異部をＹ方向に延在する白スジとしているので、分割サイズのＹ方向の大きさは殆ど検出の結果に影響を与えることは無い。但し、本実施形態は、Ｙ方向の大きさが有限である特異部を検出する場合にも有効に機能させることが出来る。この場合は、Ｙ方向における特異部の幅が２画素以上の読み取り画素Ｎに相当するようにＹ方向における読み取り解像度を設定し、当該読み取り画素ＮよりもＹ方向について大きな分割サイズを設定すれば良い。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、図６に示したフローチャートで説明したように、分割サイズの複数の位相について平均値の加算結果を求める処理を行った。ところで、このような処理は、図８を用いて説明したように、最終的に注目画素を中心にフィルタ処理を施したような結果が得られている。本実施形態ではこのような点を鑑み、等しい分割サイズについての複数の位相の加算処理を、ガウスフィルタを用いた重み付け係数の加算処理で置き換えるものとする。

図１５（ａ）および（ｂ）は、ガウスフィルタの一例を示す図である。図１４（ａ）は等方的なガウスフィルタであり、式（１）で表すことが出来る。

ここで、σは標準偏差を示す。

このような等方的なガウスフィルタは、第１の実施形態において２×２や３×３のように正方形の分割サイズを用いる場合に相当する。一方、図１５（ｂ）は異方正を持たせたガウスフィルタであり、第１の実施形態において２×３のように長方形の分割サイズを用いる場合に相当する。このような異方性を持たせたガウスフィルタは、式（１）に対しｘｙの比率を偏らせることによって生成可能である。例えば、図１５（ｂ）は、式（１）のｘを ｘ´＝ｘ／２で置き換えたものに相当する。本実施形態では、いずれのガウスフィルタを用いることも出来るが、以下では図１５（ａ）に示す等方的なガウスフィルタを例に説明を続ける。

図１５（ａ）のガウスフィルタは、注目画素を原点とし、−１５≦Ｘ≦１５および−１５≦Ｙ≦１５の範囲に位置する個々の画素の係数が示されている。このように−１５≦Ｘ≦１５および−１５≦Ｙ≦１５の範囲について係数を設定する形態は、第１の実施形態では分割サイズを８×８として図８や図９のような加算処理を行った状態に類似する。すなわち、ガウスフィルタのサイズ（直径）をＦ、第１実施形態における分割サイズをＶ×Ｖとすると、
Ｆ≒２Ｖ−１
と表すことが出来る。そして、このガウスフィルタサイズＦとともに標準偏差σを調整することにより、様々なサイズのガウスフィルタを用意することが出来る。本実施形態では、このように１つのガウスフィルタを用いて注目画素の輝度データにフィルタ処理を行い、更に量子化して得られた結果を、サイズの異なる複数のガウスフィルタについて求め、これらを加算する。これにより、第１の実施形態における加算結果と同等の加算結果に基づいて特異部抽出処理を行うことが可能となる。

本実施形態においても、画像処理装置１は図１で説明したような様々な形態を取ることができる。図１６は、本実施形態の画像処理装置１が実行する特異部検出アルゴリズムの基本的なフローチャートである。本処理が開始されると、画像処理装置１は、ステップＳ１５１において読み取り解像度の設定を行い、続くステップＳ１５２にて検査対象の読み取り動作を実行する。上記ステップＳ１５１およびステップＳ１５２は、図５のステップＳ１およびステップＳ２と同等である。

ステップＳ１５３においてＣＰＵ３０１は、続くステップＳ１５４で実行する特異部抽出処理のために用いるガウスフィルタのファイルパラメータを複数種類設定する。ファイルパラメータとは、図１５（ａ）や（ｂ）で説明したようなガウス関数の方向性や、異なるフィルタサイズＦを指定するためのパラメータである。そして、ステップＳ１５４では、ステップＳ１５３で設定したファイルパラメータに基づいて、ステップＳ１５２で生成した画像データに対し、所定の特異部検出アルゴリズムを実行する。

図１７は、ＣＰＵ３０１がステップＳ１５４で実行する特異部検出アルゴリズムの工程を説明するためのフローチャートである。ここで示す処理は、ステップＳ１５２で取得された画像の１つ１つの画素に対して行われる。

本処理が開始されると、ＣＰＵ３０１は、まずステップＳ１６１において、ステップＳ１５３で設定された複数のファイルパラメータの中から、１つのファイルパラメータを設定する。更に、ステップＳ１６２では、ステップＳ１６１で設定したファイルパラメータに対応するパラメータσを設定する。パラメータσは、ガウス関数の標準偏差に相当するものであり、ファイルパラメータやフィルタサイズに対応づけて予めメモリに格納されているものとする。ステップＳ１６１およびＳ１６２によるファイルパラメータおよびパラメータσの設定により、ガウスフィルタの形状が決まる。

続くステップＳ１６３では、ステップＳ１６１およびＳ１６２で設定されたガウスフィルタを用いて、ステップＳ１５２で取得した画像データに対しフィルタ処理をかける。具体的には、注目画素とフィルタサイズＦに含まれる周辺画素が有する輝度データそれぞれに、ガウスフィルタが定める係数を乗算し更にこれらを合計した結果を、注目画素のフィルタ処理値として算出する。

ステップＳ１６４ではステップＳ１６３で得られたフィルタ処理値に対して量子化処理を行い、更にステップＳ１６５では、ステップＳ１６４で得られた量子化値を加算画像データに加算する。加算画像データとは、ファイルパラメータすなわちガウスフフィルタの種類を様々に異ならせた場合の夫々で得られる量子化データを加算した結果を得るための画像データである。ステップＳ１６４で得られた量子化データが最初のガウスフィルタの結果である場合、加算画像データはステップＳ１６４で得られる量子化データと等しくなる。

続くステップＳ１６６において、画像処理装置１はステップＳ１５３で設定した全てのファイルパラメータについての処理が完了したか否かを判断する。未だ、処理すべきファイルパラメータが残っていると判断した場合、ステップＳ１６１に戻り次のファイルパラメータを設定する。一方、全てのファイルパラメータについて処理が終了したと判断した場合はステップＳ１６７に進む。

ステップＳ１６７では、現在得られている加算画像データに基づいて、特異部の抽出処理を行う。抽出方法は第１の実施形態と同様、特に限定されるものではない。以上で本処理を終了する。

本実施形態においても、第１の実施形態と同様、白スジは確実に抽出しながらも、これよりも小さいノイズは抽出しないようにする。このため、ステップＳ１５３では設定するファイルパラメータに制限を設ける。第１の実施形態と同様の効果を得ようとする場合、フィルタサイズＦ（＝２Ｖ−１）は、抽出対象とすべき特異部の２倍以上の大きさであることが好ましいと言える。一方で、フィルタサイズをあまり大きくしてしまうと、注目画素が白スジの中にであってもフィルタ処理後の輝度値が十分高い値を示さず、特異部を特異部として抽出することが出来なくなってしまう。このため、本実施形態では、フィルタサイズＦに上限値Ｆｍａｘと下限値Ｆｍｉｎを設け、ステップＳ１５３では、ＦｍａｘとＦｍｉｎの間のフィルタサイズのみが設定されるようにする。

以上説明したように本実施形態によれば、図１６のステップＳ１５１にて、抽出すべき特異部の幅が２画素以上の読み取り画素Ｎに相当するように読み取り解像度を設定する。そして、ステップＳ１５３では当該読み取り画素Ｎに対し（２Ｎ−１）画素以上のフィルタサイズとなるようなファイルパラメータを設定する。これにより、然程問題とならないノイズの抽出を回避しながらも、抽出すべき特異部を効率的に抽出することが可能となる。

（その他の実施形態）
以上の実施形態では、複合機６で記録した画像を同じ複合機で読み取り処理する形態の一例として、図３で示したフルライン型のインクジェット記録装置を用いた。しかし、複合機６としては、図１８に示すようなシリアル型のインクジェット記録装置を採用することも出来る。

図１８において、記録ヘッド１７０は、キャリッジ１７１に搭載された状態で図のＸ方向に往復移動し、この移動の最中に４列の記録素子列１７２〜１７５から、ブラック（Ｋ）、シアン（ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のインクそれぞれを吐出する。そして、１回分の記録走査が終了すると、シートＰは記録ヘッド１７０の記録幅に相当する距離だけＹ方向に搬送される。このような記録走査と搬送動作とを交互に繰り返すことによりシート上に画像が形成される。一方、読み取りヘッド１０７は、図３と同様、Ｘ方向に配列する複数の読み取り素子で構成されている。

図１８のようなシリアル型のインクジェット記録装置で不吐出の記録素子が発生した場合、白スジはＸ方向に延在する。そして、このような白スジを読み取りヘッド１０７で読み取ろうとした場合、白スジの幅方向（Ｙ方向）は読み取り素子の配列方向（Ｘ方向）とは交差する。よって、図５のステップＳ１では、Ｙ方向における読み取り解像度を設定することになるが、この場合には個々の読み取り素子における読み取り周期を変化させることによって読み取り解像度を調整することが出来る。

また、別の形態として、読み取り素子がＹ方位に配列して構成される短尺の読み取りヘッドを、記録ヘッド１７０と並列にキャリッジ１７１の側部に備えた構成とすることもできる。この場合の読み取り動作は記録動作と同様、シートに対して複数回のスキャンを繰り返すことによって行われ、不吐出の幅方向は読み取り素子の配列方向と等しくなる。つまり、上記実施形態で説明した方法で読み取り解像度を調整することが出来る。

このように本発明においては、読み取り素子の配列方向と等しい方向に所定幅を有する特異部を検出する場合でも、読み取り素子の配列す方向と交差する方向に所定幅を有する特異部を検出する場合でも、読み取り画素の解像度は適量に調整することが出来る。

さらに、図１（ａ）や（ｂ）のように、記録装置によって記録された画像をこれとは別の読み取り装置によって読み取る場合は、読み取り解像度を更に様々な方法で調整することが出来る。例えば、シートが平板からなる読取台に設置され画像全体をエリアセンサによって一括撮像する構成の場合は、光学系の倍率Ｍを変動させることによって読み取り解像度を調整することが出来る。この場合、実質的に読み取り素子の配列方向や読み取り方向の概念が無くなることになる。

更に本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１ 画像処理装置
２ 読み取り部
３ 画像処理部
２００ 白スジ（特異）部
１０００ 分割領域
Ｐ シート

Claims (18)

1. 記録された画像の検査を実施するための画像処理装置であって、
   前記画像を所定の読み取り解像度で読み取ることによって前記所定の読み取り解像度を有する画像データを取得する取得手段と、
   前記画像データに対し、所定の分割サイズで分割して得られる分割領域のそれぞれについての平均化処理を含む所定の処理を施す処理手段と、
   前記所定の処理が行われた後の画像データから特異部を抽出する抽出手段と、
   前記所定の読み取り解像度と前記所定の分割サイズを設定する設定手段と、
   を備え、
   前記設定手段は、前記画像における特異部の幅がＮ画素（Ｎ≧２）の読み取り画素に相応するように前記所定の読み取り解像度を設定し、且つ、前記分割サイズをＮ画素よりも大きな幅を持つように設定することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記所定の処理は、前記画像データを前記所定の分割サイズで分割した後、前記平均化処理によって得られる値を、量子化する処理を更に含んでいることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記所定の処理は、前記量子化する処理によって得られる値を、前記画像データを前記所定の分割サイズで互いに位相が異なる関係で分割した場合のそれぞれについて加算する処理を更に含んでいることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記設定手段は、複数種類の前記分割サイズを設定し、
   前記所定の処理は、前記加算の結果を、前記複数種類の分割サイズのそれぞれについて更に加算する処理を含んでいることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 記録された画像の検査を実施するための画像処理装置であって、
   前記画像を所定の読み取り解像度で読み取ることによって前記所定の読み取り解像度を有する画像データを取得する取得手段と、
   前記画像データに対し、所定のフィルタサイズによるフィルタ処理を含む所定の処理を施す処理手段と、
   前記所定の処理が行われた後の画像データから特異部を抽出する抽出手段と、
   前記所定の読み取り解像度と前記所定のフィルタサイズを設定する設定手段と、
   を備え、
   前記設定手段は、前記画像における特異部の幅が読み取り画素のＮ画素（Ｎ≧２）に相応するように前記所定の読み取り解像度を設定し、且つ、前記フィルタサイズを（２Ｎ−１）画素以上にするように設定することを特徴とする画像処理装置。
6. 前記所定の処理は、前記画像データを前記所定のフィルタサイズによるフィルタ処理によって得られる値を、量子化する処理を更に含んでいることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記設定手段は、複数種類の前記フィルタサイズを設定し、
   前記所定の処理は、前記量子化の結果を、前記複数種類のフィルタサイズのそれぞれについて更に加算する処理を含んでいることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記画像はインクジェット記録装置で記録した画像であり、
   前記特異部は、記録ヘッドにおける不吐出の記録素子が記録すべき画像の欠落であることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記読み取り解像度は、前記画像を読み取る際の光学系の倍率によって調整されることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記読み取り解像度は、複数の読み取り素子が配列して構成される読み取りヘッドの、個々の前記読み取り素子における読み取り周期によって調整されることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記読み取り解像度は、複数の読み取り素子が配列して構成される読み取りヘッドにおける、１つの読み取り画素の画像データに対応づけられる読み取り素子の数によって調整されることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記抽出手段は、前記特異部の箇所を顕在化するためのポップアップ処理を行うことを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記抽出手段によって抽出された特異部の箇所を記憶し、前記特異部を補正するための画像処理パラメータを生成する手段を更に備えることを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 前記画像を記録する記録手段と、
    前記抽出手段によって抽出された特異部の有無に応じて、前記記録手段に対するメンテナンス処理を実行する手段と、
    を更に備えることを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
15. 前記抽出手段が抽出した情報に基づいて、特異部の存在を判断する判断手段を更に備えることを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
16. 記録された画像の検査を実施するための画像処理方法であって、
    前記画像を所定の読み取り解像度で読み取ることによって前記所定の読み取り解像度を有する画像データを取得する取得工程と、
    前記画像データに対し、所定の分割サイズで分割して得られる分割領域のそれぞれについての平均化処理を含む所定の処理を施す処理工程と、
    前記所定の処理が行われた後の画像データから特異部を抽出する抽出工程と、
    前記所定の読み取り解像度と前記所定の分割サイズを設定する設定工程と、
    を有し、
    前記設定工程は、前記画像における特異部の幅がＮ画素（Ｎ≧２）の読み取り画素に相応するように前記所定の読み取り解像度を設定し、且つ、前記分割サイズをＮ画素よりも大きな幅を持つように設定することを特徴とする画像処理方法。
17. 記録された画像の検査を実施するための画像処理方法であって、
    前記画像を所定の読み取り解像度で読み取ることによって前記所定の読み取り解像度を有する画像データを取得する取得工程と、
    前記画像データに対し、所定のフィルタサイズによるフィルタ処理を含む所定の処理を施す処理工程と、
    前記所定の処理が行われた後の画像データから特異部を抽出する抽出工程と、
    前記所定の読み取り解像度と前記所定のフィルタサイズを設定する設定工程と、
    を有し、
    前記設定工程は、前記画像における特異部の幅が読み取り画素のＮ画素（Ｎ≧２）に相応するように前記所定の読み取り解像度を設定し、且つ、前記フィルタサイズを（２Ｎ−１）画素以上にするように設定することを特徴とする画像処理方法。
18. 請求項１６または１７に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。