JP2018155567A - 検査装置、検査システム、検査方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】周波数解析でピークが現れない周期的な欠陥であっても検出することができる検査装置、検査システム、検査方法及びプログラムを提供する。【解決手段】印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得部２５１と、印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得部２５５と、基準画像と読取画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成部２５７と、検査画像として、差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する折り畳み部２６１と、検査画像に基づいて、印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する検査部２６３と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、検査装置、検査システム、検査方法及びプログラムに関する。

プロダクションプリンティングなど高品質が要求される印刷では、印刷物に対する品質検査が要求されている。例えば、印刷物の検査基準となる基準画像と、印刷物を電気的に読み取ることで生成した読取画像とを比較することで、印刷物上の欠陥の有無を検査する検査装置が知られている。

例えば特許文献１には、周期性を有する欠陥を検出するため、基準画像及び読取画像それぞれに対して周波数解析を行い、これらの解析結果の差分のピークに基づいて周期性を有する欠陥を検出する技術が開示されている。

しかしながら、上述したような従来技術では、周期性を有する欠陥のうち、周波数解析でピークが現れる種類の欠陥（三角関数との相関が高い種類の欠陥）については、検出が可能であるが、周期長の整数倍の箇所毎に発生する筋状欠陥や点状欠陥のような、周期性を有するが、周波数解析でピークが現れない種類の欠陥（三角関数との相関が低い種類の欠陥）については、検出が困難であった。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、周波数解析でピークが現れない周期的な欠陥であっても検出することができる検査装置、検査システム、検査方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる検査装置は、印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得部と、前記印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得部と、前記基準画像と前記読取画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成部と、検査画像として、前記差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する折り畳み部と、前記検査画像に基づいて、前記印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する検査部と、を備える。

本発明によれば、周波数解析でピークが現れない周期的な欠陥であっても検出することができるという効果を奏する。

図１は、第１実施形態の印刷物検査システムの一例を示す模式図である。 図２は、第１実施形態の印刷装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、第１実施形態の印刷物検査装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４は、第１実施形態の印刷装置及び印刷物検査装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図５は、第１実施形態の記憶部に記憶されているパラメータの一例を示す図である。 図６は、第１実施形態の差分画像の一例を示す図である。 図７は、第１実施形態の差分画像を折り畳んだ画像の一例を示す図である。 図８は、第１実施形態の実際の差分画像の一例を示す図である。 図９は、第１実施形態の差分画像を実際に折り畳んだ画像の一例を示す図である。 図１０は、第１実施形態の検査画像の一例を示す図である。 図１１は、第１実施形態の印刷物検査装置で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。 図１２は、第２実施形態の印刷装置及び印刷物検査装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図１３は、第２実施形態の記憶部に記憶されているパラメータの一例を示す図である。 図１４は、第２実施形態の差分画像の一例を示す図である。 図１５は、第２実施形態の欠陥マスク画像の一例を示す図である。 図１６は、第２実施形態の欠陥マスク画像を折り畳んだ画像から周期的な欠陥部位のマスクを解除した画像の一例を示す図である。 図１７は、第２実施形態の非周期欠陥マスク画像の一例を示す図である。 図１８は、第２実施形態のクリッピング画像の一例を示す図である。 図１９は、第２実施形態の印刷物検査装置で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。 図２０は、第２実施形態の印刷物検査装置で行われる非周期欠陥マスク画像生成処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。 図２１は、第２実施形態の印刷物検査装置で行われるクリッピング画像生成処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。 図２２は、変形例の記憶部に記憶されているパラメータの一例を示す図である。 図２３は、変形例の印刷物検査装置で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかる検査装置、検査システム、検査方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態の印刷物検査システム１の一例を示す模式図である。図１に示すように、印刷物検査システム１は、印刷装置１００と、印刷物検査装置２００（検査装置の一例）と、スタッカ３００とを、備える。

印刷装置１００は、オペレーションパネル１０１と、感光体ドラム１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、１０３Ｋと、転写ベルト１０５と、二次転写ローラ１０７と、給紙部１０９と、搬送ローラ対１１１と、定着ローラ１１３と、反転パス１１５とを備える。

オペレーションパネル１０１は、印刷装置１００に対して各種操作入力を行ったり、各種画面を表示したりする操作表示部である。

感光体ドラム１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、１０３Ｋは、それぞれ、作像プロセス（帯電工程、露光工程、現像工程、転写工程、及びクリーニング工程）が行われることによりトナー像が形成され、形成されたトナー像を転写ベルト１０５に転写する。第１実施形態では、感光体ドラム１０３Ｙ上にイエロートナー像が形成され、感光体ドラム１０３Ｍ上にマゼンタトナー像が形成され、感光体ドラム１０３Ｃ上にシアントナー像が形成され、感光体ドラム１０３Ｋ上にブラックトナー像が形成されるものとするが、これに限定されるものではない。

転写ベルト１０５は、感光体ドラム１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、及び１０３Ｋから重畳して転写されたトナー像（フルカラーのトナー画像）を二次転写ローラ１０７の二次転写位置に搬送する。第１実施形態では、転写ベルト１０５には、まず、イエロートナー像が転写され、続いて、マゼンタトナー像、シアントナー像、ブラックトナー像が順次重畳して転写されるものとするが、これに限定されるものではない。

給紙部１０９は、複数の記録媒体が重ね合わせて収容されており、記録媒体を給紙する。記録媒体としては、例えば、記録紙が挙げられるが、これに限定されず、例えば、コート紙、厚紙、ＯＨＰ（Overhead Projector）シート、プラスチックフィルム、プリプレグ、及び銅箔など画像を記録可能な媒体であればどのようなものであってもよい。

搬送ローラ対１１１は、給紙部１０９により給紙された記録媒体を搬送路ａ上で矢印ｓ方向に搬送する。

二次転写ローラ１０７は、転写ベルト１０５により搬送されたフルカラーのトナー画像を、搬送ローラ対１１１により搬送された記録媒体上に二次転写位置で一括転写する。

定着ローラ１１３は、フルカラーのトナー画像が転写された記録媒体を加熱及び加圧することにより、フルカラーのトナー画像を記録媒体に定着する。

印刷装置１００は、片面印刷の場合、フルカラーのトナー画像が定着された記録媒体である印刷物を印刷物検査装置２００へ排紙する。一方、印刷装置１００は、両面印刷の場合、フルカラーのトナー画像が定着された記録媒体を反転パス１１５へ送る。

反転パス１１５は、送られた記録媒体をスイッチバックすることにより記録媒体の表面・裏面を反転して矢印ｔ方向に搬送する。反転パス１１５により搬送された記録媒体は、搬送ローラ対１１１により再搬送され、二次転写ローラ１０７により前回と逆側の面にフルカラーのトナー画像が転写され、定着ローラ１１３により定着され、印刷物として、印刷物検査装置２００へ排紙される。

印刷物検査装置２００は、読取部２０１と、オペレーションパネル２０３と、を備える。

オペレーションパネル２０３は、印刷物検査装置２００に対して各種操作入力を行ったり、各種画面を表示したりする操作表示部である。なお、オペレーションパネル２０３を省略してもよい。この場合、オペレーションパネル１０１がオペレーションパネル２０３を兼ねるようにしてもよいし、外部接続されたＰＣ（Personal Computer）がオペレーションパネル２０３を兼ねるようにしてもよい。

読取部２０１は、印刷装置１００から排紙された印刷物の一方の面を電気的に読み取る。読取部２０１は、例えば、ラインスキャナ等により実現できる。なお、印刷物検査装置２００は、印刷物の他方の面を電気的に読み取る読取部を更に備えるようにしてもよい。この場合、印刷物の他方の面を電気的に読み取る読取部は、読取部２０１と同様の構成とすればよい。そして印刷物検査装置２００は、読み取りが完了した印刷物をスタッカ３００へ排紙する。

スタッカ３００は、トレイ３１１を備える。スタッカ３００は、印刷物検査装置２００により排紙された印刷物をトレイ３１１にスタックする。

図２は、第１実施形態の印刷装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、印刷装置１００は、コントローラ８１０とエンジン部（Engine）８６０とをＰＣＩバスで接続した構成となる。コントローラ８１０は、印刷装置１００の全体の制御、描画、通信、及び操作表示部８２０からの入力を制御するコントローラである。エンジン部８６０は、ＰＣＩバスに接続可能なエンジンであり、例えば、プロッタ等のプリントエンジンなどである。エンジン部８６０には、エンジン部分に加えて、誤差拡散やガンマ変換などの画像処理部分も含まれる。

コントローラ８１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８１１と、ノースブリッジ（ＮＢ）８１３と、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）８１２と、サウスブリッジ（ＳＢ）８１４と、ローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）８１７と、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）８１６と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）８１８とを有し、ノースブリッジ（ＮＢ）８１３とＡＳＩＣ８１６との間をＡＧＰ（Accelerated Graphics Port）バス８１５で接続した構成となる。また、ＭＥＭ−Ｐ８１２は、ＲＯＭ８１２ａと、ＲＡＭ８１２ｂとをさらに有する。

ＣＰＵ８１１は、印刷装置１００の全体制御を行うものであり、ＮＢ８１３、ＭＥＭ−Ｐ８１２およびＳＢ８１４からなるチップセットを有し、このチップセットを介して他の機器と接続される。

ＮＢ８１３は、ＣＰＵ８１１とＭＥＭ−Ｐ８１２、ＳＢ８１４、ＡＧＰバス８１５とを接続するためのブリッジであり、ＭＥＭ−Ｐ８１２に対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩマスタおよびＡＧＰターゲットとを有する。

ＭＥＭ−Ｐ８１２は、プログラムやデータの格納用メモリ、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いるシステムメモリであり、ＲＯＭ８１２ａとＲＡＭ８１２ｂとからなる。ＲＯＭ８１２ａは、プログラムやデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭ８１２ｂは、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。

ＳＢ８１４は、ＮＢ８１３とＰＣＩデバイス、周辺デバイスとを接続するためのブリッジである。このＳＢ８１４は、ＰＣＩバスを介してＮＢ８１３と接続されており、このＰＣＩバスには、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）部なども接続される。

ＡＳＩＣ８１６は、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣ（Integrated Circuit）であり、ＡＧＰバス８１５、ＰＣＩバス、ＨＤＤ８１８およびＭＥＭ−Ｃ８１７をそれぞれ接続するブリッジの役割を有する。このＡＳＩＣ８１６は、ＰＣＩターゲットおよびＡＧＰマスタと、ＡＳＩＣ８１６の中核をなすアービタ（ＡＲＢ）と、ＭＥＭ−Ｃ８１７を制御するメモリコントローラと、ハードウェアロジックなどにより画像データの回転などをおこなう複数のＤＭＡＣ（Direct Memory Access Controller）と、エンジン部８６０との間でＰＣＩバスを介したデータ転送をおこなうＰＣＩユニットとからなる。このＡＳＩＣ８１６には、ＰＣＩバスを介してＵＳＢ８４０、ＩＥＥＥ１３９４（the Institute of Electrical and Electronics Engineers 1394）インタフェース（Ｉ／Ｆ）８５０が接続される。操作表示部８２０はＡＳＩＣ８１６に直接接続されている。

ＭＥＭ−Ｃ８１７は、コピー用画像バッファ、符号バッファとして用いるローカルメモリであり、ＨＤＤ８１８は、画像データの蓄積、プログラムの蓄積、フォントデータの蓄積、フォームの蓄積を行うためのストレージである。

ＡＧＰバス８１５は、グラフィック処理を高速化するために提案されたグラフィックスアクセラレーターカード用のバスインターフェースであり、ＭＥＭ−Ｐ８１２に高スループットで直接アクセスすることにより、グラフィックスアクセラレーターカードを高速にするものである。

図３は、第１実施形態の印刷物検査装置２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、印刷物検査装置２００は、コントローラ９１０とエンジン部（Engine）９６０とをＰＣＩバスで接続した構成となる。コントローラ９１０は、印刷物検査装置２００の全体の制御、描画、通信、及び操作表示部９２０からの入力を制御するコントローラである。エンジン部９６０は、ＰＣＩバスに接続可能なエンジンであり、例えば、スキャナ等のスキャナエンジンなどである。エンジン部９６０には、エンジン部分に加えて、誤差拡散やガンマ変換などの画像処理部分も含まれる。

コントローラ９１０は、ＣＰＵ９１１と、ノースブリッジ（ＮＢ）９１３と、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）９１２と、サウスブリッジ（ＳＢ）９１４と、ローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）９１７と、ＡＳＩＣ９１６と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）９１８とを有し、ノースブリッジ（ＮＢ）９１３とＡＳＩＣ９１６との間をＡＧＰバス９１５で接続した構成となる。また、ＭＥＭ−Ｐ９１２は、ＲＯＭ９１２ａと、ＲＡＭ９１２ｂとをさらに有する。

ＣＰＵ９１１は、印刷物検査装置２００の全体制御を行うものであり、ＮＢ９１３、ＭＥＭ−Ｐ９１２およびＳＢ９１４からなるチップセットを有し、このチップセットを介して他の機器と接続される。

ＮＢ９１３は、ＣＰＵ９１１とＭＥＭ−Ｐ９１２、ＳＢ９１４、ＡＧＰバス９１５とを接続するためのブリッジであり、ＭＥＭ−Ｐ９１２に対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩマスタおよびＡＧＰターゲットとを有する。

ＭＥＭ−Ｐ９１２は、プログラムやデータの格納用メモリ、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いるシステムメモリであり、ＲＯＭ９１２ａとＲＡＭ９１２ｂとからなる。ＲＯＭ９１２ａは、プログラムやデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭ９１２ｂは、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。

ＳＢ９１４は、ＮＢ９１３とＰＣＩデバイス、周辺デバイスとを接続するためのブリッジである。このＳＢ９１４は、ＰＣＩバスを介してＮＢ９１３と接続されており、このＰＣＩバスには、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）部なども接続される。

ＡＳＩＣ９１６は、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣであり、ＡＧＰバス９１５、ＰＣＩバス、ＨＤＤ９１８およびＭＥＭ−Ｃ９１７をそれぞれ接続するブリッジの役割を有する。このＡＳＩＣ９１６は、ＰＣＩターゲットおよびＡＧＰマスタと、ＡＳＩＣ９１６の中核をなすアービタ（ＡＲＢ）と、ＭＥＭ−Ｃ９１７を制御するメモリコントローラと、ハードウェアロジックなどにより画像データの回転などをおこなう複数のＤＭＡＣと、エンジン部９６０との間でＰＣＩバスを介したデータ転送をおこなうＰＣＩユニットとからなる。このＡＳＩＣ９１６には、ＰＣＩバスを介してＵＳＢ９４０、ＩＥＥＥ１３９４インタフェース（Ｉ／Ｆ）９５０が接続される。操作表示部９２０はＡＳＩＣ９１６に直接接続されている。

ＭＥＭ−Ｃ９１７は、コピー用画像バッファ、符号バッファとして用いるローカルメモリであり、ＨＤＤ９１８は、画像データの蓄積、プログラムの蓄積、フォントデータの蓄積、フォームの蓄積を行うためのストレージである。

ＡＧＰバス９１５は、グラフィック処理を高速化するために提案されたグラフィックスアクセラレーターカード用のバスインターフェースであり、ＭＥＭ−Ｐ９１２に高スループットで直接アクセスすることにより、グラフィックスアクセラレーターカードを高速にするものである。

第１実施形態では、印刷物検査装置２００が印刷物検査専用の装置である場合のハードウェア構成を例に取り説明したが、これに限定されるものではない。例えば、印刷物検査装置２００をＰＣ（Personal Computer）などの汎用のコンピュータで実現する場合には、汎用のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。

図４は、第１実施形態の印刷装置１００及び印刷物検査装置２００の機能構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、印刷装置１００は、ＲＩＰ（Raster Image Processor）部１２１と、印刷制御部１２３と、印刷部１２５とを備える。印刷物検査装置２００は、基準画像取得部２５１と、読取部２５３と、読取画像取得部２５５と、差分画像生成部２５７と、記憶部２５９と、折り畳み部２６１と、検査部２６３とを、備える。

なお第１実施形態では、印刷装置１００が、ＲＩＰ部１２１を備える場合を例に取り説明するが、これに限定されず、ＤＦＥ（Digital Front End）など印刷装置１００とは異なる装置がＲＩＰ部１２１を備えるようにしてもよい。

また第１実施形態では、印刷装置１００と印刷物検査装置２００とは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＰＣＩｅ（Peripheral Component Interconnect Express）等のローカルなインタフェースによって接続されていることを想定しているが、印刷装置１００と印刷物検査装置２００との接続形態は、これに限定されるものではない。

ＲＩＰ部１２１及び印刷制御部１２３は、例えば、ＣＰＵ８１１及びシステムメモリ８１２などにより実現できる。印刷部１２５は、例えば、感光体ドラム１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、１０３Ｋ、転写ベルト１０５、二次転写ローラ１０７、及び定着ローラ１１３などにより実現されるが、これに限定されるものではない。このように第１実施形態では、電子写真方式で画像を印刷するが、これに限定されず、インクジェット方式で画像を印刷するようにしてもよい。

基準画像取得部２５１、読取画像取得部２５５、差分画像生成部２５７、折り畳み部２６１、及び検査部２６３は、例えば、ＣＰＵ９１１及びシステムメモリ９１２などにより実現してもよいし、ＡＳＩＣ９１６などにより実現してもよいし、これらを併用して実現してもよい。読取部２５３は、読取部２０１で構成され、例えば、エンジン部９６０などにより実現できる。記憶部２５９は、例えば、ＨＤＤ９１８などにより実現できる。

ＲＩＰ部１２１は、ホスト装置などの外部装置から印刷データを受け取り、受け取った印刷データから、印刷物の生成元となる（印刷の基礎となる）元画像を生成する。具体的には、ＲＩＰ部１２１は、印刷データをＲＩＰ処理し、元画像としてＲＩＰ画像（ビットマップ画像）を生成する。

第１実施形態では、印刷データは、PostScript（登録商標）などのページ記述言語（ＰＤＬ：Page Description Language）で記述されたデータやＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）形式の画像データなどを含んで構成されるが、これに限定されるものではない。また第１実施形態では、元画像は、ＣＭＹＫのＲＩＰ画像データであるものとするが、これに限定されるものではない。

印刷制御部１２３は、ＲＩＰ部１２１により生成された元画像を印刷物検査装置２００へ送信するとともに、印刷部１２５へ送信する。また印刷制御部１２３は、印刷物検査装置２００から送信される（フィードバックされる）検査結果情報を用いて、例えば、印刷部１２５に対して差し替え印刷を指示したり、スタッカ３００に対して品質検査に合格しなかった印刷物の排紙先の指定や品質検査に合格しなかった印刷物へのマーキングを行ったりする。

印刷部１２５は、作像プロセスなどの印刷処理プロセスを実行し、元画像に基づく印刷画像を記録紙に印刷することで、印刷物を生成する。

基準画像取得部２５１は、印刷物の検査基準となる基準画像を取得する。第１実施形態では、基準画像取得部２５１は、印刷装置１００から元画像を取得し、取得した元画像に基づいて基準画像（マスター画像）を生成することで、基準画像を取得する。具体的には、基準画像取得部２５１は、印刷装置１００（印刷制御部１２３）から、Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＫそれぞれのＲＩＰ画像を取得し、取得したＣ、Ｍ、Ｙ、ＫそれぞれのＲＩＰ画像に対し、多値変換処理、平滑化処理、解像度変換処理、及び色変換処理などの各種画像処理を施し、基準画像を生成する。第１実施形態では、基準画像は、ＲＧＢの画像データであるものとするが、これに限定されるものではない。なお、基準画像取得部２５１は、印刷装置１００から送信される元画像を基準画像として取得するようにしてもよい。

読取部２５３は、印刷部１２５により生成された印刷物を読み取って、読取画像を生成する。具体的には、読取部２５３は、元画像に基づく印刷画像が印刷された印刷物から、当該印刷画像を電子的に読み取って読取画像を生成する。第１実施形態では、読取画像は、ＲＧＢの画像データであるものとするが、これに限定されるものではない。

読取画像取得部２５５は、印刷物を読み取った読取画像を取得する。具体的には、読取画像取得部２５５は、読取部２５３により生成された読取画像を取得する。

差分画像生成部２５７は、基準画像取得部２５１により取得された基準画像と読取画像取得部２５５により取得された読取画像との差分を示す差分画像を生成する。具体的には、差分画像生成部２５７は、取得した基準画像と読取画像との位置合わせを行い、位置合わせ後の読取画像と基準画像とを画素単位で比較し、ＲＧＢ各色の画素値の差分値を画素毎に算出し、画素毎の画素値の差分値で構成される差分画像を生成する。

記憶部２５９は、折り畳み部２６１及び検査部２６３で使用されるパラメータを記憶する。図５は、第１実施形態の記憶部２５９に記憶されているパラメータの一例を示す図である。図５に示す例では、折り畳み部２６１で使用されるパラメータとして、例えば、折り畳みの周期を示す周期長が挙げられ、検査部２６３で使用されるパラメータとして、例えば、欠陥判定に用いられる濃度閾値が挙げられているが、パラメータはこれらに限定されるものではない。

折り畳み部２６１は、検査画像として、差分画像生成部２５７により生成された差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する。具体的には、折り畳み部２６１は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像を、記憶部２５９に記憶されている周期長の整数倍の座標で切り出し、切り出した画像を重ね合せて画素値の平均をとることで、当該差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する。なお、折り畳み部２６１は、差分画像を周期長の整数倍の座標で切り出す際に余った画像については、利用しなくてもよいし、部分的に重ね合せるようにしてもよい。

例えば、折り畳み部２６１は、図６に示すように、副走査方向に周期長５０３の周期で発生する周期的な欠陥部位５０５、５０６を有する差分画像５０１を、副走査方向において周期長５０３毎に切り出す（周期長５０３の整数倍の座標で切り出す）。そして折り畳み部２６１は、周期長５０３で切り出した画像を重ね合せて画素値の平均をとることで、図７に示すように、差分画像５０１を周期長５０３で折り畳んだ画像５１１を生成する。

これにより、画像５１１上では、差分画像５０１において周期長５０３で発生する欠陥部位５０５や５０６の成分は、欠陥部位５１５としてそのまま残るが、差分画像５０１において周期長５０３で発生しない成分は平滑化されるため、差分画像５０１に比べ、画像５１１のＳ／Ｎ比を向上できる。

例えば、差分画像５０１の信号の大きさＳ_１を周期的な欠陥の差分値、ノイズの大きさＮ_１を差分画像５０１の標準偏差とすると、差分画像５０１のＳ／Ｎ比は、Ｓ_１／Ｎ_１となる。一方、画像５１１の折り畳み回数をＭとすると、画像５１１の信号の大きさＳ_Ｍは、周期的な欠陥の差分値は差分画像５０１と変わらないため、Ｓ_１となる。しかし、画像５１１のノイズの大きさＮ_Ｍは、画像上での揺らぎが画像上のどの領域でも同様で独立であると仮定すると、分散や標準偏差の一般的な性質より、Ｎ_１×（Ｍ＾−０．５）となる。以上のように、差分画像５０１を折り畳むことでノイズが平滑化されるので、画像５１１のＳ／Ｎ比は、差分画像５０１のＳ／Ｎ比の（Ｍ＾−０．５）倍向上することが分かる。

図８は、第１実施形態の実際の差分画像４０１の一例を示す図であり、図９は、第１実施形態の差分画像４０１を実際に折り畳んだ画像４２１の一例を示す図である。なお、差分画像４０１は、副走査方向に周期長４０５の周期で発生する周期的な欠陥部位４１１、４１２を有し、画像４２１は、差分画像４０１を周期長４０５で折り畳んだ画像である。また、画像４２１では、差分画像４０１において周期長４０５で発生する欠陥部位４１１や４１２の成分は、欠陥部位４２５として残っている。差分画像４０１と画像４２１とを比較すると、差分画像４０１のノイズに比べ画像４２１のノイズが平滑化されており、画像４２１のＳ／Ｎ比は、差分画像４０１のＳ／Ｎ比よりも向上していることが分かる。

検査部２６３は、折り畳み部２６１により生成された検査画像に基づいて、印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する。具体的には、検査部２６３は、折り畳み部２６１により生成された検査画像の各画素の画素値を、記憶部２５９に記憶されている濃度閾値と比較して２値化し、画素値が欠陥部位を表す隣接した画素同士をグループ化（ラべリング）する。これにより、検査部２６３は、２値化した画像上で、印刷物上に発生している周期的な欠陥を検出し、検査結果をＨＤＤ９１８に保存したり、印刷装置１００に送信（フィードバック）したりする。

例えば、検査部２６３は、図１０に示すように、検査画像である図７に示す画像５１１を、濃度閾値を超える画素の画素値を１、濃度閾値以下の画素の画素値を０に２値化することで、２値化画像５２１を生成する。そして検査部２６３は、２値化画像５２１において、画素値が１の隣接する画素同士（欠陥部位５１５を構成する画素同士）をグループ化（ラべリング）して周期的な欠陥部位５２５とすることで、２値化画像５２１上で、印刷物上に発生している周期的な欠陥を検出する。

図１１は、第１実施形態の印刷物検査装置２００で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、基準画像取得部２５１は、印刷装置１００から元画像を取得し、取得した元画像に基づいて基準画像（マスター画像）を生成することで、基準画像を取得する（ステップＳ１０１）。

続いて、読取画像取得部２５５は、読取部２５３により生成された読取画像を取得する（ステップＳ１０３）。

続いて、差分画像生成部２５７は、基準画像取得部２５１により取得された基準画像と読取画像取得部２５５により取得された読取画像との差分を示す差分画像を生成する（ステップＳ１０５）。

続いて、折り畳み部２６１は、検査画像として、差分画像生成部２５７により生成された差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する（ステップＳ１０７）。

続いて、検査部２６３は、折り畳み部２６１により生成された検査画像に基づいて、印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する（ステップＳ１０９）。

以上のように第１実施形態では、差分画像生成部２５７により生成された差分画像を周期長で折り畳むため、この折り畳まれた画像では、当該周期長で発生する成分はそのまま残るが、当該周期長で発生しない成分は平滑化される。そして第１実施形態では、この折り畳まれた画像を検査画像として、印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査するため、周波数解析でピークが現れない周期的な欠陥であっても検出することができる。特に第１実施形態によれば、この折り畳まれた画像を検査画像として、印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査するため、微弱な周期的な欠陥であっても検出することができる。

例えば、従来技術で説明したようなフーリエ解析により特定周波数のピークを検出する手法では、様々な周波数の無限に続く三角関数との相関を見ることになる。このため、例えば、ロールの歪みによる振動で印刷物上に三角関数で近似できるような揺らぎ（周期的な欠陥）が発生している場合、上述したフーリエ解析により特定周波数のピークを検出する手法でも、この周期的な欠陥を検出できる。但し、ロールに傷が付いていることなどが原因で一定周期毎に矩形波状（周期的な欠陥）が発生している場合、上述したフーリエ解析により特定周波数のピークを検出する手法では、周波数空間で信号が分散してしまいピークが現われないため、この周期的な欠陥を検出できない。

これに対し、第１実施形態の手法では、一定周期で矩形状に変化する信号（周期的な欠陥）との相関を見ているため、ロールに傷が付いていることなどが原因で一定周期毎に矩形波状（周期的な欠陥）が発生している場合であっても、この周期的な欠陥を検出できる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、非周期的な強い欠陥を周期的な欠陥として誤検出してしまうことを防止する例について説明する。以下では、第１実施形態との相違点の説明を主に行い、第１実施形態と同様の機能を有する構成要素については、第１実施形態と同様の名称・符号を付し、その説明を省略する。

図１２は、第２実施形態の印刷装置１００及び印刷物検査装置１２００の機能構成の一例を示すブロック図である。図１２に示すように、印刷物検査装置１２００は、記憶部１２５９及び折り畳み部１２６１が、第１実施形態と相違する。

記憶部１２５９は、折り畳み部１２６１で使用されるパラメータを記憶する。図１３は、第２実施形態の記憶部１２５９に記憶されているパラメータの一例を示す図である。図１３に示す例では、図５で説明したパラメータ（周期長）に加え、閾値の算出に用いられるパラメータとして、定数（閾値係数）や領域分割座標ｘ、領域分割座標ｙが追加されている。

折り畳み部１２６１は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像上の非周期的な欠陥部位の画素値を所定の画素値に置き換えたクリッピング画像を生成し、検査画像として、当該クリッピング画像を周期長で折り畳んだ画像を生成するものである。折り畳み部１２６１は、マスク画像生成部１２６５と、閾値算出部１２６７と、クリッピング画像生成部１２６９と、検査画像生成部１２７１と、を含む。

マスク画像生成部１２６５は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像から、非周期的な欠陥部位をマスクとした非周期欠陥マスク画像を生成する。具体的には、マスク画像生成部１２６５は、差分画像の標準偏差に基づいて求められる第１の閾値を用いて、当該差分画像上の欠陥部位をマスクとした欠陥マスク画像を生成し、当該欠陥マスク画像を周期長で折り畳んだ画像から周期的な欠陥部位のマスクを解除して折り戻すことにより、非周期欠陥マスク画像を生成する。

以下、非周期欠陥マスク画像の生成手法を具体的に説明する。

まず、マスク画像生成部１２６５は、閾値算出部１２６７に第１の閾値の算出を依頼する。閾値算出部１２６７は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像の標準偏差σを算出し、算出した標準偏差σのＮ倍の値を第１の閾値として、マスク画像生成部１２６５に出力する。なお、Ｎは、記憶部１２５９に記憶されている定数（閾値係数）であり、例えば、４〜８程度の値とすることができる。

なお、閾値算出部１２６７は、差分画像を構成する領域毎に第１の閾値を算出するようにしてもよい。この場合、閾値算出部１２６７は、記憶部１２５９に記憶されている領域分割座標ｘ、領域分割座標ｙを用いて、差分画像を格子状の複数の領域に分割し、分割した領域毎に、標準偏差σを算出し、算出した標準偏差σのＮ倍の値を第１の閾値とすればよい。このようにすれば、差分画像上の揺らぎが一様でないような場合であっても、差分画像の領域毎に適切な値を第１の閾値とすることができる。なお、領域毎に第１の閾値を算出する場合、Ｎ（記憶部１２５９に記憶されている定数（閾値係数））は、領域毎に用意しておいてもよい。また第２実施形態では、差分画像の領域を格子状に分割する場合を例にとり説明したが、領域の分割手法はこれに限定されず、任意の形状に分割できる。

次に、マスク画像生成部１２６５は、閾値算出部１２６７により算出された第１の閾値を用いて、差分画像上の欠陥部位をマスクとした欠陥マスク画像を生成する。具体的には、マスク画像生成部１２６５は、差分画像の各画素の画素値を第１の閾値と比較して２値化することで、差分画像上の欠陥部位をマスクとした欠陥マスク画像を生成する。

例えば、マスク画像生成部１２６５は、図１４に示すように、非周期的な欠陥部位１４０５と、副走査方向に周期的な欠陥部位１４０６、１４０７と、を有する差分画像１４０１を、第１の閾値で２値化することで、図１５に示すように、欠陥部位１４０５、１４０６、１４０７を、それぞれ、マスク１４１５、１４１６、１４１７とした欠陥マスク画像１４１１を生成する。

次に、マスク画像生成部１２６５は、生成した欠陥マスク画像を周期長で折り畳んだ画像を生成し、当該折り畳んだ画像から、周期的な欠陥部位のマスクを解除する。具体的には、マスク画像生成部１２６５は、欠陥マスク画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する際に、マスク部分の重なり回数をカウントし、所定回数以上重なった場合、周期的な欠陥部位のマスクと判定し、２値化された値のうちのマスクではない方の値に変換することで、周期的な欠陥部位のマスクを解除する。なお、所定回数については、記憶部１２５９にパラメータとして記憶しておけばよい。また、所定回数の値を欠陥マスク画像の折り畳み回数に応じて異ならせてもよい。また、折り畳み手法は、第１実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。

例えば、マスク画像生成部１２６５は、図１５に示す欠陥マスク画像１４１１を周期長で折り畳んだ画像を生成し、周期的な欠陥部位のマスクを解除することで、図１６に示すような画像１４２１を生成する。マスク１４１５は非周期的な欠陥部位のマスクであるため、画像１４２１では、マスク１４１５の成分としてマスク１４２５が残っている。一方、マスク１４１６、１４１７は周期的な欠陥部位のマスクであるため、画像１４２１では、マスク１４１６、１４１７の成分としてマスク１４２６が残っておらず、解除されている。

次に、マスク画像生成部１２６５は、周期的な欠陥部位のマスクを解除した折り畳んだ画像を折り戻し、欠陥マスク画像との論理積をとることで、非周期欠陥マスク画像を生成する。

例えば、マスク画像生成部１２６５は、図１６に示す画像１４２１を折り戻し（折り畳んだ回数分、画像１４２１を副走査方向に連結して、欠陥マスク画像１４１１と同様のサイズの画像とし）、欠陥マスク画像１４１１との論理積をとることで、図１７に示すような非周期欠陥マスク画像１４３１を生成する。非周期欠陥マスク画像１４３１では、非周期的な欠陥部位のマスクであるマスク１４１５に相当するマスク１４３５がマスクとして残っており、周期的な欠陥部位のマスクであるマスク１４１６や１４１７に相当するマスクは残っていない。

クリッピング画像生成部１２６９は、マスク画像生成部１２６５により生成された非周期欠陥マスク画像上のマスクに対応する差分画像上の領域の画素値を所定の画素値に置き換えることにより、クリッピング画像を生成する。具体的には、クリッピング画像生成部１２６９は、非周期欠陥マスク画像上のマスクに対応する差分画像上の領域の画素値を、差分画像を周期長で折り畳んだ画像の標準偏差に基づいて求められる第２の閾値に置き換えることにより、クリッピング画像を生成する。

以下、クリッピング画像の生成手法を具体的に説明する。

まず、クリッピング画像生成部１２６９は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する。なお、折り畳み手法は、第１実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。

次に、クリッピング画像生成部１２６９は、閾値算出部１２６７に第２の閾値の算出を依頼する。なお、閾値算出部１２６７の第２の閾値の算出手法は、差分画像が、差分画像を周期長で折り畳んだ画像である点を除き、第１の閾値の算出手法と同様であるため、詳細な説明は省略する。

次に、クリッピング画像生成部１２６９は、マスク画像生成部１２６５により生成された非周期欠陥マスク画像上のマスクに対応する差分画像上の領域の画素値を、第２の閾値に置き換えることにより、クリッピング画像を生成する。

例えば、クリッピング画像生成部１２６９は、図１７に示す非周期欠陥マスク画像１４３１のマスク１４３５に対応する図１４に示す差分画像１４０１上の非周期的な欠陥部位１４０５の画素値を、第２の閾値に置き換えることにより、図１８に示すように、欠陥部位１４０５の画素値を第２の閾値に置き換えたクリッピング画像１４５１を生成する。

検査画像生成部１２７１は、検査画像として、クリッピング画像生成部１２６９により生成されたクリッピング画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する。なお、折り畳み手法は、第１実施形態と同様であるため、詳細な説明は省略する。

検査部２６３の検査手法は、濃度閾値の代わりに第２の閾値を用いる点を除き、第１の閾値の検査手法と同様であるため、詳細な説明は省略する。

図１９は、第２実施形態の印刷物検査装置１２００で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ２０１〜Ｓ２０５の処理は、図１１に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０５の処理と同様である。

続いて、マスク画像生成部１２６５は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像から、非周期的な欠陥部位をマスクとした非周期欠陥マスク画像を生成する（ステップＳ２０７）。なお、非周期欠陥マスク画像生成処理の詳細は後述する。

続いて、クリッピング画像生成部１２６９は、マスク画像生成部１２６５により生成された非周期欠陥マスク画像上のマスクに対応する差分画像上の領域の画素値を所定の画素値に置き換えることにより、クリッピング画像を生成する（ステップＳ２０９）。なお、クリッピング画像生成処理の詳細は後述する。

続いて、検査画像生成部１２７１は、検査画像として、クリッピング画像生成部１２６９により生成されたクリッピング画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する（ステップＳ２１１）。

続いて、検査部２６３は、検査画像生成部１２７１により生成された検査画像に基づいて、印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する（ステップＳ２１３）。

図２０は、第２実施形態の印刷物検査装置１２００で行われる非周期欠陥マスク画像生成処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、閾値算出部１２６７は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像の標準偏差σを算出し、算出した標準偏差σをＮ倍することで第１の閾値を算出する（ステップＳ３０１）。

続いて、マスク画像生成部１２６５は、閾値算出部１２６７により算出された第１の閾値を用いて、差分画像上の欠陥部位をマスクとした欠陥マスク画像を生成する（ステップＳ３０３）。

続いて、マスク画像生成部１２６５は、生成した欠陥マスク画像を周期長で折り畳んだ画像を生成し、周期的な欠陥部位のマスクを解除する（ステップＳ３０５）。

続いて、マスク画像生成部１２６５は、周期的な欠陥部位のマスクを解除した折り畳んだ画像を折り戻し（ステップＳ３０７）、欠陥マスク画像との論理積をとることで、非周期欠陥マスク画像を生成する（ステップＳ３０９）。

図２１は、第２実施形態の印刷物検査装置１２００で行われるクリッピング画像生成処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、クリッピング画像生成部１２６９は、差分画像生成部２５７により生成された差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する（ステップＳ４０１）。

続いて、閾値算出部１２６７は、差分画像を周期長で折り畳んだ画像の標準偏差σを算出し、算出した標準偏差σをＮ倍することで第２の閾値を算出する（ステップＳ４０３）。

続いて、クリッピング画像生成部１２６９は、マスク画像生成部１２６５により生成された非周期欠陥マスク画像上のマスクに対応する差分画像上の領域の画素値を、第２の閾値に置き換えることにより、クリッピング画像を生成する（ステップＳ４０５）。

以上のように第２実施形態では、差分画像ではなく、差分画像上の非周期的な欠陥部位の画素値を第２の閾値に置き換えたクリッピング画像を周期長で折り畳んで検査画像を生成し、生成した検査画像を用いて、印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する。このため、非周期的な欠陥がとても強い欠陥であり、差分画像を折り畳んでも非周期的な欠陥部位の成分を平滑化できない場合であっても、非周期的な強い欠陥を周期的な欠陥として誤検出してしまうことを防止できる。

なお第２実施形態では、差分画像上の非周期的な欠陥部位の画素値を０ではなく第２の閾値にクリッピングしているが、これは、印刷物上での周期的な欠陥のうち一部が強い欠陥だった場合に、周期欠陥の検査を阻害しないようにするためである。例えば周期的な欠陥が２つあり、片方がマスク画像生成部の第１の閾値で反応するほどの強い欠陥で、もう片方がそうではない場合に、マスク部分の差分値を０にしてしまうと折り畳んで画素値を平均する際に平均値が不当に低くなり、周期欠陥として検出できなくなることがある。マスク部分の差分値を第２の閾値にクリッピングすれば、もう片方の欠陥の差分値が第２の閾値を越えてさえいれば周期欠陥として検出することができる。

（変形例）
上記各実施形態において、記憶部２５９に記憶されている、折り畳み部２６１や検査部２６３で使用されるパラメータを図２２に示すように変形してもよい。変形例では、第１実施形態からの変形例を説明するが、これに限定されず、第２実施形態においても同様の変形を行うことができる。図２２に示す例では、周期長や濃度閾値のセット（組）が複数用意されている。また、周期ずれ範囲や周期ずれ間隔なども用意されている。

図２２に示すように、周期長や濃度閾値のセットを複数用意することで、周期長が異なる周期的な欠陥を同時に検査することができる。この場合、折り畳み部２６１は、差分画像に対し、周期長毎に、折り畳みを行って検査画像を生成し、検査部２６３は、検査画像毎に、印刷物上での周期欠陥の有無を検査すればよい。なお、検査部２６３は、検査の際には、検査画像の生成に用いられた周期長に対応する濃度閾値を用いる。つまり、検査部２６３は、図２２に示す周期１の周期長で生成された検査画像の検査には、図２２に示す周期１用の濃度閾値である閾値１を用い、図２２に示す周期２の周期長で生成された検査画像の検査には、図２２に示す周期２用の濃度閾値である閾値２を用いる。

図２３は、変形例の印刷物検査装置２００で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ５０１〜Ｓ５０５の処理は、図１１に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０５の処理と同様である。

続いて、折り畳み部２６１は、未使用の周期長があれば（ステップＳ５０７でＹｅｓ）、検査画像として、差分画像生成部２５７により生成された差分画像を当該未使用の周期長で折り畳んだ画像を生成し（ステップＳ５０９）、ステップＳ５０７へ戻る。

一方、未使用の周期長がなければ（ステップＳ５０７でＮｏ）、検査部２６３は、折り畳み部２６１により生成された検査画像毎に、印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する（ステップＳ５１１）。

なお、第２実施形態に本変形例を適用する場合、定数（閾値係数）については、周期長毎に用意してもよい。

また、差分画像を折り畳む周期長と周期的な欠陥の周期とのずれに対応するため、図２２に示す周期ずれ範囲や周期ずれ間隔などのパラメータを使用するようにしてもよい。周期的な欠陥の周期は、ローラ径の公差や読取スキューなど様々な要因により、差分画像を折り畳む周期長とずれてしまうことがある。このずれが無視できないほど大きい場合、差分画像を折り畳む毎に周期的な欠陥がずれてしまうので、上述したＳ／Ｎ比の改善効果が期待できなくなる。

このため、折り畳み部２６１は、所定の間隔で所定の範囲まで周期長をずらして、差分画像を折り畳んだ画像を検査画像として生成してもよい。具体的には、折り畳み部２６１は、図２２に示す周期ずれ間隔で図２２に示す周期ずれ範囲まで周期長をずらして、差分画像を折り畳んだ画像を検査画像として生成する。そして検査部２６３は、各検査画像を用いて行った検査結果の論理積を最終的な検査結果とする。

また、周期長は、ミリメートル単位で表された長さであるが、実際に画像を折り畳む際には、画素ピッチ単位で表された長さに変換される。但し、この変換した画素ピッチ単位で表された長さとミリメートル単位で表された元の長さとが、完全に一致することはまれである。このため、周期長（ミリメートル単位で表された長さ）と差分画像を実際に折り畳む長さである折り畳み長（画素ピッチ単位で表された長さ）との間にずれ（折り畳みずれ）が生じるが、折り畳み部２６１は、この折り畳みずれを最大で１画素に収めるために、折り畳みずれが１画素を超えた場合、１画素ずらして折り畳む。これにより、折り畳みずれは、最大でも１画素以内に抑えられる。

また折り畳み部２６１は、差分画像の揺らぎが一様ではなく領域によって大きく異なる場合、折り畳んだときの平滑化効果に鑑みて、差分画像から切り出した画像を重ね合せるかを判断するようにしてもよい。

また上記各実施形態では、いずれの閾値についても正負を区別しなかったが、閾値の正負を区別するようにしてもよい。この場合、正負の閾値を予め用意したり、算出したりしてもよいし、上記各実施形態のように一方の閾値（例えば、正の閾値）を予め用意したり、算出したりし、この一方の閾値から他方の閾値（例えば、負の閾値）を求めるようにしてもよい。

また上記各実施形態において、検査部２６３は、検査画像から周期的な欠陥を検出しやすくするため、検査画像に対し、平滑化処理や尖鋭化処理などの欠陥を目立たせるための画像処理を施すようにしてもよいし、ＣＳＦ関数のような、特定の周波数成分に強く反応するという人間の視覚特性に対応する空間周波数を得るフィルタとして機能する関数を利用した処理を施すようにしてもよい。

また上記各実施形態では、印刷装置と印刷物検査装置とが一体型となったオンライン型の印刷物検査システムを例に取り説明したが、印刷装置と印刷物検査装置とが別体となったオフライン型の印刷物検査システムであってもよい。

また上記各実施形態では、印刷物検査装置が印刷物検査専用の装置である場合を例に取り説明したが、スキャナなどの画像読取装置が外部接続されたＰＣ（Personal Computer）などの汎用コンピュータとしてもよい。

また上記各実施形態では、検査対象が印刷物である場合を例に取り説明したが、検査対象の読取画像及び基準画像を取得可能であれば、検査対象は印刷物に限定されるものではない。

また上記各実施形態では、読取画像としてＲＧＢの画像を想定しているが、例えば、特定波長帯域の光をそれぞれ透過させるフィルタとモノクロカメラを組み合わせて、各波長帯域の光から目的の表色系に変換して検査しても良い。

（プログラム）
上記各実施形態及び各変形例の印刷物検査装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。

また、上記各実施形態及び各変形例の印刷物検査装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例の印刷物検査装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上記各実施形態及び各変形例の印刷物検査装置で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。

上記各実施形態及び各変形例の印刷物検査装置で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵがＲＯＭからプログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより、上記各機能部がコンピュータ上で実現されるようになっている。

なお、上記各実施形態及び各変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施の形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１、１００１ 印刷物検査システム
１００ 印刷装置
１０１ オペレーションパネル
１０３Ｙ、１０３Ｍ、１０３Ｃ、１０３Ｋ 感光体ドラム
１０５ 転写ベルト
１０７ 二次転写ローラ
１０９ 給紙部
１１１ 搬送ローラ対
１１３ 定着ローラ
１１５ 反転パス
１２１ ＲＩＰ部
１２３ 印刷制御部
１２５ 印刷部
２００、１２００ 印刷物検査装置
２０１ 読取部
２０３ オペレーションパネル
２５１ 基準画像取得部
２５３ 読取部
２５５ 読取画像取得部
２５７ 差分画像生成部
２５９、１２５９ 記憶部
２６１、１２６１ 折り畳み部
２６３ 検査部
３００ スタッカ
３１１ トレイ
１２６５ マスク画像生成部
１２６７ 閾値算出部
１２６９ クリッピング画像生成部
１２７１ 検査画像生成部

特開２００５−０４３７６９号公報

Claims (13)

1. 印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得部と、
   前記印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得部と、
   前記基準画像と前記読取画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成部と、
   検査画像として、前記差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する折り畳み部と、
   前記検査画像に基づいて、前記印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する検査部と、
   を備える検査装置。
2. 前記折り畳み部は、
   前記差分画像上の非周期的な欠陥部位の画素値を所定の画素値に置き換えたクリッピング画像を生成するクリッピング画像生成部と、
   前記検査画像として、当該クリッピング画像を前記周期長で折り畳んだ画像を生成する検査画像生成部と、
   を備える請求項１に記載の検査装置。
3. 前記折り畳み部は、
   前記差分画像から非周期的な欠陥部位をマスクとした非周期欠陥マスク画像を生成するマスク画像生成部を更に備え、
   前記クリッピング画像生成部は、前記非周期欠陥マスク画像上の前記マスクに対応する前記差分画像上の領域の画素値を前記所定の画素値に置き換えることにより、前記クリッピング画像を生成する請求項２に記載の検査装置。
4. 前記マスク画像生成部は、前記差分画像の標準偏差に基づいて求められる第１の閾値を用いて、前記差分画像上の欠陥部位をマスクとした欠陥マスク画像を生成し、当該欠陥マスク画像を前記周期長で折り畳んだ画像から周期的な欠陥部位のマスクを解除して折り戻すことにより、前記非周期欠陥マスク画像を生成する請求項３に記載の検査装置。
5. 前記第１の閾値は、前記差分画像の領域毎に求められる請求項４に記載の検査装置。
6. 前記クリッピング画像生成部は、前記非周期欠陥マスク画像上の前記マスクに対応する前記差分画像上の領域の画素値を、前記差分画像を周期長で折り畳んだ画像の標準偏差に基づいて求められる第２の閾値に置き換えることにより、前記クリッピング画像を生成する請求項３〜５のいずれか１つに記載の検査装置。
7. 前記第２の閾値は、前記差分画像を周期長で折り畳んだ画像の領域毎に求められる請求項６に記載の検査装置。
8. 前記折り畳み部は、周期長毎に、折り畳みを行って前記検査画像を生成し、
   前記検査部は、前記検査画像毎に、前記印刷物上での周期欠陥の有無を検査する請求項１〜７のいずれか１つに記載の検査装置。
9. 前記折り畳み部は、所定の間隔で所定の範囲まで前記周期長をずらして、前記差分画像を折り畳んだ画像を生成する請求項１〜８のいずれか１つに記載の検査装置。
10. 前記折り畳み部は、前記周期長と、前記差分画像を実際に折り畳む長さである折り畳み長と、のずれによる折り畳みずれが１画素を超えた場合、１画素ずらして折り畳む請求項１〜８のいずれか１つに記載の検査装置。
11. 印刷物を生成する画像形成装置と、当該印刷物を検査する検査装置と、を備える検査システムであって、
    前記検査装置は、
    前記印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得部と、
    前記印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得部と、
    前記基準画像と前記読取画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成部と、
    検査画像として、前記差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する折り畳み部と、
    前記検査画像に基づいて、前記印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する検査部と、
    を備える検査システム。
12. 印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得ステップと、
    前記印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得ステップと、
    前記基準画像と前記読取画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
    検査画像として、前記差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する折り畳みステップと、
    前記検査画像に基づいて、前記印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する検査ステップと、
    を含む検査方法。
13. 印刷物の検査基準となる基準画像を取得する基準画像取得ステップと、
    前記印刷物を読み取った読取画像を取得する読取画像取得ステップと、
    前記基準画像と前記読取画像との差分を示す差分画像を生成する差分画像生成ステップと、
    検査画像として、前記差分画像を周期長で折り畳んだ画像を生成する折り畳みステップと、
    前記検査画像に基づいて、前記印刷物上での周期的な欠陥の有無を検査する検査ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。