JP2019080274A - Image processing system, processing device, image reading device, and program - Google Patents

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Abstract

To reduce a load on an image reading device as compared with a configuration in which the image reading device generates a plurality of image data when image data generated under an image reading condition input by an operator is processed.SOLUTION: In an image processing system 1, an image reading device 100 includes an image reading unit 140 that generates second image data by reading an image under a second condition different from a first condition that is an image reading condition input by an operator and a data transmission unit 104 that outputs the first condition and the second image data to a processing device. A management server 200 includes an image data management unit 204 that generates first image data in which the first condition is applied to the image on the basis of the first condition and the second image data acquired from the image reading device 100 via a network and a job processing unit 206 that processes the second image data in the case of a specific process and processes the first image data in the case of another specific process in the processing on the first image data and the second image data.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、画像処理システム、処理装置、画像読取装置及びプログラムに関する。   The present invention relates to an image processing system, a processing device, an image reading device, and a program.

例えば、特許文献１には、画像データを取り込むための画像取込装置を制御する情報処理装置であって、画像データに対して実行する少なくとも１つの処理を定めた複数のワークフローの中から、１つのワークフローの選択を受け付ける選択受付部と、ユーザによる画像取込装置の設定値の入力を受け付ける設定値受付部と、選択されたワークフローに予め定められた処理の実行が定められている場合、画像取込装置の推奨設定値を取得する推奨値取得部と、ユーザにより入力された設定値で取り込んだ第１画像データを画像取込装置から取得する第１画像取得部と、選択されたワークフローに予め定められた処理の実行が定められている場合、推奨設定値で取り込んだ第２画像データを画像取込装置から取得する第２画像取得部と、を備える情報処理装置が開示されている。   For example, Patent Document 1 describes an information processing apparatus for controlling an image capturing apparatus for capturing image data, which is one of a plurality of workflows that define at least one process to be performed on image data. A selection receiving unit for receiving selection of one workflow, a setting value receiving unit for receiving an input of setting values of the image capturing apparatus by the user, and an image when execution of a process predetermined for the selected workflow is determined A recommended value acquiring unit that acquires a recommended setting value of the capturing device; a first image acquiring unit that acquires, from the image capturing device, the first image data captured by the setting value input by the user; A second image acquisition unit configured to acquire, from the image capturing device, the second image data captured at the recommended setting value when execution of a predetermined process is determined; The information processing apparatus is disclosed.

特開２０１４−２３２９４６号公報JP, 2014-232946, A

操作者が入力した画像読取条件の下で画像を読み取ることにより生成された画像データを処理する場合、例えば画像データの画質が悪いと、処理がエラーになったり、正常な処理結果が得られなかったりする場合がある。一方で、操作者が入力した画像読取条件の下で画像を読み取って画像データを生成するとともに、他の画像読取条件の下で画像を読み取って画像データを生成すると、画像を読み取る画像読取装置の負荷が高くなってしまう。
本発明は、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することを目的とする。 When processing image data generated by reading an image under an image reading condition input by the operator, for example, if the image quality of the image data is poor, the processing may cause an error or a normal processing result can not be obtained. May be On the other hand, when an image is read to generate image data under an image reading condition input by an operator, and an image is read to generate image data under another image reading condition, an image reading apparatus that reads an image The load will be high.
The present invention reduces the load on the image reading device as compared with the configuration in which the image reading device generates a plurality of image data when processing the image data generated under the image reading conditions input by the operator. The purpose is to

請求項１に記載の発明は、画像を読み取る画像読取装置と、前記画像読取装置とネットワークを介して接続される処理装置とを備え、前記画像読取装置は、操作者に入力された画像読取条件である第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取ることにより第２画像データを生成する画像読取手段と、前記第１条件と前記第２画像データとを前記処理装置に出力する出力手段とを備え、前記処理装置は、前記ネットワークを介して前記画像読取装置から取得した前記第１条件と前記２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する生成手段と、前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する処理手段とを備えることを特徴とする画像処理システムである。
請求項２に記載の発明は、前記特定の処理は、画像データに基づく画像から情報を取得する処理であり、画像データの加工を含む処理と画像データの加工を含まない処理とが存在することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システムである。
請求項３に記載の発明は、前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれる場合、前記第２画像データに加えて前記第１画像データを処理することを特徴とする請求項２に記載の画像処理システムである。
請求項４に記載の発明は、前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれる場合、前記第２画像データに対して当該特定の処理の一部の処理を実行して取得した情報を用いて、前記第１画像データに当該加工を施すことを特徴とする請求項３に記載の画像処理システムである。
請求項５に記載の発明は、前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれない場合、前記第２画像データに対して当該特定の処理を実行して当該第２画像データに基づく画像から情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の画像処理システムである。
請求項６に記載の発明は、前記第２条件は、操作者が前記第１条件を入力する前に予め定められた画像読取条件であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システムである。
請求項７に記載の発明は、前記第２条件は、操作者が入力可能な第１条件よりも高精度な条件として予め定められた画像読取条件であることを特徴とする請求項６に記載の画像処理システムである。
請求項８に記載の発明は、前記画像読取手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第１条件の下で前記画像を読み取ることにより画像データを生成し、前記出力手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第１条件と前記第２画像データとの代わりに、前記画像データを出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システムである。
請求項９に記載の発明は、前記画像読取手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第２画像データを生成しないことを特徴とする請求項８に記載の画像処理システムである。
請求項１０に記載の発明は、ネットワークを介して接続された画像読取装置から、操作者に入力された画像読取条件である第１条件と、当該第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取ることにより生成された第２画像データとを取得する取得手段と、前記第１条件と前記２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する生成手段と、前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する処理手段とを備える処理装置である。
請求項１１に記載の発明は、操作者に入力された画像読取条件である第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取ることにより第２画像データを生成する画像読取手段と、ネットワークを介して自装置と接続された他の装置に対して、前記第１条件と前記第２画像データとを出力する出力手段とを備える画像読取装置である。
請求項１２に記載の発明は、コンピュータに、ネットワークを介して接続された画像読取装置から、操作者に入力された画像読取条件である第１条件と、当該第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取ることにより生成された第２画像データとを取得する機能と、前記第１条件と前記２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する機能と、前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する機能とを実現させるためのプログラムである。 The invention according to claim 1 includes an image reading apparatus for reading an image, and a processing apparatus connected to the image reading apparatus via a network, the image reading apparatus being an image reading condition input by an operator. Image reading means for generating second image data by reading an image under a second condition different from the first condition, and an output for outputting the first condition and the second image data to the processing device And the processing device is configured to execute the first image data to which the first condition is applied to the image by the first condition and the two image data acquired from the image reading device via the network. In the processing for the first image data and the second image data, the second image data is processed in the case of a specific process, and the second image data is processed in the case of another specific process. An image processing system characterized in that it comprises processing means for processing the image data.
The invention according to claim 2 is that the specific processing is processing for acquiring information from an image based on image data, and processing including processing of image data and processing not including processing of image data exist. The image processing system according to claim 1, characterized in that
The invention according to claim 3 is characterized in that the processing means processes the first image data in addition to the second image data, when the processing of the image data is included in the specific processing. It is an image processing system according to Item 2.
In the invention according to claim 4, when the processing of the image data is included in the specific processing, the processing means executes a part of the processing of the specific processing on the second image data to obtain the second image data. The image processing system according to claim 3, wherein the processing is performed on the first image data using the acquired information.
In the invention according to claim 5, when the processing means does not include processing of image data in the specific processing, the processing means executes the specific processing on the second image data to carry out the second image data. The image processing system according to claim 2, characterized in that information is acquired from an image based on.
The image processing system according to claim 6, wherein the second condition is an image reading condition defined in advance before the operator inputs the first condition. It is.
The invention according to claim 7 is characterized in that the second condition is an image reading condition predetermined as a condition with higher precision than the first condition that can be inputted by the operator. Image processing system.
In the invention according to claim 8, when the specific processing is not included in the processing of the processing means, the image reading means generates the image data by reading the image under the first condition. The output unit outputs the image data instead of the first condition and the second image data when the processing of the processing unit does not include the specific processing. The image processing system according to claim 1.
The invention according to claim 9 is characterized in that the image reading unit does not generate the second image data when the processing of the processing unit does not include the specific processing. It is an image processing system of statement.
The invention according to claim 10 is characterized in that a first condition which is an image reading condition input to the operator from an image reading apparatus connected via a network and a second condition different from the first condition. An acquisition unit for acquiring second image data generated by reading an image, and the first condition and the two image data generate first image data in which the first condition is applied to the image. Generating means for processing the first image data and the second image data, processing the second image data in the case of a specific process, and processing the first image data in the case of another specific process; And processing means for processing.
The invention according to claim 11 is an image reading means for generating second image data by reading an image under a second condition different from the first condition which is an image reading condition input by an operator, and a network And an output unit configured to output the first condition and the second image data to another apparatus connected to the own apparatus via the control unit.
The invention according to claim 12 is a computer according to a first condition which is an image reading condition input to an operator from an image reading apparatus connected via a network, and a second condition different from the first condition. The first image data to which the first condition is applied to the image is obtained by the function of acquiring the second image data generated by reading the image under the second condition and the first condition and the second image data. In the function to generate and processing for the first image data and the second image data, the second image data is processed in the case of a specific process, and the first image data in the case of another specific process. Is a program for realizing the function of processing the

請求項１記載の発明によれば、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することができる。
請求項２記載の発明によれば、特定の処理を行うことにより画像データに基づく画像から情報を取得する場合に、特定の処理に画像データの加工が含まれるか否かによらず、第２画像データに対して特定の処理を行うことができる。
請求項３記載の発明によれば、特定の処理に画像データの加工が含まれる場合に、操作者が入力した画像読取条件が適用された第１画像データに対する処理結果を得ることができる。
請求項４記載の発明によれば、特定の処理に画像データの加工が含まれる場合に、より確実に、操作者が入力した画像読取条件が適用された第１画像データに対する処理結果を得ることができる。
請求項５記載の発明によれば、特定の処理に画像データの加工が含まれない場合に、より確実に、第２画像データに基づく画像から情報を取得することができる。
請求項６記載の発明によれば、操作者が第１条件とともに第２条件を入力する構成と比較して、操作者による操作が軽減される。
請求項７記載の発明によれば、第２条件が第１条件よりも精度が低い構成と比較して、特定の処理による処理結果が得られる可能性が高まる。
請求項８記載の発明によれば、処理手段の処理に特定の処理が含まれない場合に、操作者が入力した画像読取条件の下で画像読取装置が画像データを生成することができる。
請求項９記載の発明によれば、処理手段の処理に特定の処理が含まれない場合であっても、操作者が入力した画像読取条件である第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取って第２画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することができる。
請求項１０記載の発明によれば、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することができる。
請求項１１記載の発明によれば、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減することができる。
請求項１２記載の発明によれば、操作者が入力した画像読取条件の下で生成された画像データを処理する場合に、画像読取装置が複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置の負荷を軽減する機能を、コンピュータにより実現できる。 According to the first aspect of the present invention, when processing the image data generated under the image reading conditions input by the operator, the image reading apparatus generates an image as compared with the configuration in which a plurality of image data are generated. The load on the reader can be reduced.
According to the second aspect of the present invention, when information is obtained from an image based on image data by performing a specific process, the second process is performed regardless of whether or not the process of the image data is included in the specific process. Specific processing can be performed on image data.
According to the third aspect of the invention, when the processing of the image data is included in the specific processing, it is possible to obtain the processing result for the first image data to which the image reading condition input by the operator is applied.
According to the fourth aspect of the present invention, when processing of image data is included in the specific processing, it is possible to more reliably obtain the processing result on the first image data to which the image reading condition input by the operator is applied. Can.
According to the fifth aspect of the present invention, when the processing of the image data is not included in the specific processing, the information can be acquired more reliably from the image based on the second image data.
According to the sixth aspect of the present invention, the operation by the operator is reduced as compared with the configuration in which the operator inputs the second condition together with the first condition.
According to the seventh aspect of the present invention, the possibility of obtaining the processing result of the specific processing is increased, as compared with the configuration in which the second condition is lower in accuracy than the first condition.
According to the eighth aspect of the present invention, when the processing of the processing means does not include the specific processing, the image reading apparatus can generate the image data under the image reading condition inputted by the operator.
According to the invention of claim 9, even when the processing of the processing means does not include the specific processing, under the second condition different from the first condition which is the image reading condition input by the operator. The load on the image reading apparatus can be reduced as compared with the configuration in which the image is read to generate the second image data.
According to the invention as set forth in claim 10, when processing the image data generated under the image reading condition inputted by the operator, the image reading apparatus generates an image as compared with the configuration where a plurality of image data are generated. The load on the reader can be reduced.
According to the invention as set forth in claim 11, when processing the image data generated under the image reading condition inputted by the operator, the image reading apparatus generates an image as compared with a configuration in which a plurality of image data are generated. The load on the reader can be reduced.
According to the invention as set forth in claim 12, when processing the image data generated under the image reading conditions inputted by the operator, the image reading apparatus generates an image as compared with the configuration for generating a plurality of image data. The function of reducing the load on the reader can be realized by a computer.

本実施の形態に係る画像処理システムの全体構成例を示した図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of an image processing system according to an embodiment of the present invention. 本実施の形態に係る画像読取装置のハードウェア構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the image reading apparatus according to the present embodiment. 本実施の形態に係る管理サーバのハードウェア構成例を示した図である。It is a figure showing an example of hardware constitutions of a management server concerning this embodiment. 本実施の形態に係る画像処理システムの機能構成例を示したブロック図である。It is a block diagram showing an example of functional composition of an image processing system concerning this embodiment. フロー定義に規定された処理の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the process prescribed | regulated to the flow definition. 画像読取装置による処理手順の一例を示したフローチャートである。5 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure by the image reading apparatus. 管理サーバによる処理手順の一例を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed an example of the process sequence by a management server. 管理サーバによる処理手順の一例を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed an example of the process sequence by a management server.

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

［実施の形態１］
＜画像処理システムの全体構成＞
まず、本実施の形態に係る画像処理システム１の全体構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る画像処理システム１の全体構成例を示した図である。図示するように、本実施の形態に係る画像処理システム１は、画像読取装置１００と、画像読取装置１００とネットワーク３００を介して接続される管理サーバ２００とを備える。 First Embodiment
<Overall Configuration of Image Processing System>
First, the overall configuration of the image processing system 1 according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of an image processing system 1 according to the present embodiment. As illustrated, an image processing system 1 according to the present embodiment includes an image reading apparatus 100 and a management server 200 connected to the image reading apparatus 100 via a network 300.

画像読取装置１００は、画像読み取り機能（スキャン機能）を有し、用紙等の記録材上に形成されている画像を読み取り、読み取った画像を示す画像データを生成する。また、画像読取装置１００は、生成した画像データを、ネットワーク３００を介して管理サーバ２００へ送信する。なお、画像読取装置１００は、スキャン機能に加えて、例えば、印刷機能（プリント機能）、複写機能（コピー機能）及びファクシミリ機能等の他の画像処理機能を備えてもよい。   The image reading apparatus 100 has an image reading function (scanning function), reads an image formed on a recording material such as a sheet, and generates image data indicating the read image. Further, the image reading apparatus 100 transmits the generated image data to the management server 200 via the network 300. The image reading apparatus 100 may have other image processing functions such as a print function (print function), a copy function (copy function), and a facsimile function, in addition to the scan function.

管理サーバ２００は、ネットワーク３００を介して画像読取装置１００から送られてくる画像データを受信し、受信した画像データに対する処理を行うコンピュータ装置である。管理サーバ２００としては、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、ワークステーション等のコンピュータ機器が例示される。本実施の形態において、管理サーバ２００は、処理装置の一例として用いられる。また、管理サーバ２００は、自装置と接続された他の装置の一例として用いられる。   The management server 200 is a computer device that receives image data sent from the image reading apparatus 100 via the network 300 and performs processing on the received image data. Examples of the management server 200 include computer devices such as a PC (Personal Computer) and a workstation. In the present embodiment, the management server 200 is used as an example of a processing device. Also, the management server 200 is used as an example of another device connected to the own device.

ネットワーク３００は、画像読取装置１００と管理サーバ２００との間の情報通信に用いられる通信手段であり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワークが例示される。   The network 300 is a communication unit used for information communication between the image reading apparatus 100 and the management server 200, and may be, for example, a network such as a LAN (Local Area Network) or the Internet.

このように構成された画像処理システム１において、管理サーバ２００は、画像データに対して実行される処理の内容と処理の順序とを規定したフロー定義を記憶している。そして、画像読取装置１００によってスキャン処理（画像読み取り）が実行される場合には、管理サーバ２００から送信されたフロー定義の一覧が画像読取装置１００に表示される。操作者が、表示されたフロー定義の一覧の中から何れかのフロー定義を選択すると、画像読取装置１００にてスキャン処理が実行され、スキャン処理により生成された画像データが画像読取装置１００から管理サーバ２００へ送信される。管理サーバ２００は、画像読取装置１００から画像データを取得すると、画像読取装置１００から取得した画像データ等に対して、操作者が選択したフロー定義に規定された処理を実行する。   In the image processing system 1 configured as described above, the management server 200 stores a flow definition that defines the content of processing to be performed on image data and the order of processing. Then, when scan processing (image reading) is executed by the image reading apparatus 100, a list of flow definitions transmitted from the management server 200 is displayed on the image reading apparatus 100. When the operator selects any flow definition from the displayed list of flow definitions, scan processing is executed in the image reading apparatus 100, and image data generated by the scan processing is managed from the image reading apparatus 100. It is sent to the server 200. When the management server 200 acquires image data from the image reading apparatus 100, the management server 200 executes processing specified in the flow definition selected by the operator on the image data acquired from the image reading apparatus 100.

なお、図１には、１台の画像読取装置１００を示したが、本実施の形態に係る画像処理システム１は、複数の画像読取装置１００を備えてもよい。   Although one image reading apparatus 100 is shown in FIG. 1, the image processing system 1 according to the present embodiment may include a plurality of image reading apparatuses 100.

＜画像読取装置のハードウェア構成＞
次に、画像読取装置１００のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施の形態に係る画像読取装置１００のハードウェア構成例を示す図である。図示するように、本実施の形態に係る画像読取装置１００は、制御部１１０と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１２０と、操作パネル１３０と、画像読取部１４０と、画像形成部１５０と、通信インタフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）１６０とを備える。 <Hardware Configuration of Image Reading Device>
Next, the hardware configuration of the image reading apparatus 100 will be described. FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the image reading apparatus 100 according to the present embodiment. As illustrated, the image reading apparatus 100 according to the present embodiment includes a control unit 110, an HDD (Hard Disk Drive) 120, an operation panel 130, an image reading unit 140, an image forming unit 150, and a communication interface. (Hereinafter, referred to as "communication I / F") 160.

制御部１１０は、画像読取装置１００の各部の動作を制御する。この制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１０ｃにより構成される。
ＣＰＵ１１０ａは、ＲＯＭ１１０ｃ等に記憶された各種プログラムをＲＡＭ１１０ｂにロードして実行することにより、画像読取装置１００における各機能を実現する。ＲＡＭ１１０ｂは、ＣＰＵ１１０ａの作業用メモリ等として用いられるメモリ（記憶部）である。ＲＯＭ１１０ｃは、ＣＰＵ１１０ａが実行する各種プログラム等を記憶するメモリ（記憶部）である。 The control unit 110 controls the operation of each unit of the image reading apparatus 100. The control unit 110 includes a central processing unit (CPU) 110 a, a random access memory (RAM) 110 b, and a read only memory (ROM) 110 c.
The CPU 110 a implements various functions in the image reading apparatus 100 by loading various programs stored in the ROM 110 c or the like into the RAM 110 b and executing the programs. The RAM 110 b is a memory (storage unit) used as a working memory or the like of the CPU 110 a. The ROM 110 c is a memory (storage unit) that stores various programs and the like executed by the CPU 110 a.

ＨＤＤ１２０は、各種データを記憶する記憶部である。ＨＤＤ１２０には、例えば、画像読取部１４０のスキャン処理によって生成された画像データや、通信Ｉ／Ｆ１６０によって外部から受信した画像データ等が記憶される。   The HDD 120 is a storage unit that stores various data. The HDD 120 stores, for example, image data generated by scan processing of the image reading unit 140, image data received from the outside by the communication I / F 160, and the like.

操作パネル１３０は、各種の情報を表示するとともに、ユーザからの操作を受け付ける。この操作パネル１３０は、液晶ディスプレイ等で構成された表示パネル、表示パネルの上に配置され、ユーザによりタッチされた位置を検出するタッチパネル、ユーザにより押下される物理キー等から構成される。そして、操作パネル１３０は、例えば、画像読取装置１００の操作画面等の各種画面を表示パネルに表示したり、タッチパネル及び物理キーによりユーザからの操作を受け付けたりする。   The operation panel 130 displays various types of information and receives an operation from the user. The operation panel 130 includes a display panel configured of a liquid crystal display or the like, a touch panel that is disposed on the display panel, detects a position touched by the user, and physical keys pressed by the user. Then, the operation panel 130 displays, for example, various screens such as an operation screen of the image reading apparatus 100 on the display panel, and accepts an operation from the user using the touch panel and the physical key.

画像読取手段の一例としての画像読取部１４０は、原稿台にセットされた用紙等の記録材（原稿）に形成されている画像を読み取って（スキャンして）、読み取った画像を示す画像データを生成する。ここで、画像読取部１４０は、例えばスキャナーであり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ（Charge Coupled Devices）で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ（Contact Image Sensor）で受光するＣＩＳ方式のものを用いるとよい。   An image reading unit 140 as an example of an image reading unit reads (scans) an image formed on a recording material (original) such as a sheet set on an original table, and image data representing the read image is read. Generate Here, the image reading unit 140 is, for example, a scanner, and a CCD method that reduces reflected light to light emitted to the document from the light source with a lens and receives the light with a CCD (Charge Coupled Devices) It is preferable to use a CIS system in which the reflected light to the received light is received by a CIS (Contact Image Sensor).

画像形成部１５０は、用紙等の記録材に画像を形成する印刷機構である。ここで、画像形成部１５０は、例えばプリンターであり、感光体に付着させたトナーを記録材に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録材上に吐出して像を形成するインクジェット方式のものを用いるとよい。   The image forming unit 150 is a printing mechanism that forms an image on a recording material such as a sheet. Here, the image forming unit 150 is, for example, a printer, and an electrophotographic method in which a toner attached to a photosensitive member is transferred to a recording material to form an image, or an ink is discharged onto the recording material to form an image. It is preferable to use an inkjet method.

通信Ｉ／Ｆ１６０は、ネットワーク３００を介して管理サーバ２００等の他装置との間で各種データの送受信を行う通信インタフェースである。   The communication I / F 160 is a communication interface that transmits and receives various data to and from other devices such as the management server 200 via the network 300.

＜管理サーバのハードウェア構成＞
次に、本実施の形態に係る管理サーバ２００のハードウェア構成について説明する。図３は、本実施の形態に係る管理サーバ２００のハードウェア構成例を示した図である。 <Hardware Configuration of Management Server>
Next, the hardware configuration of the management server 200 according to the present embodiment will be described. FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the management server 200 according to the present embodiment.

図示するように、管理サーバ２００は、演算手段であるＣＰＵ２１０と、記憶手段であるメインメモリ２２０及び磁気ディスク装置（ＨＤＤ）２３０とを備える。ＣＰＵ２１０は、ＯＳやアプリケーション等の各種プログラムを実行する。メインメモリ２２０は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域である。また、磁気ディスク装置２３０は、各種プログラムや、各種プログラムに対する入力データ、各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。そして、ＣＰＵ２１０は、磁気ディスク装置２３０等に記憶された各種プログラムをメインメモリ２２０にロードして実行することにより、管理サーバ２００における各機能を実現する。   As illustrated, the management server 200 includes a CPU 210, which is a computing unit, and a main memory 220 and a magnetic disk drive (HDD) 230, which are storage units. The CPU 210 executes various programs such as an OS and an application. The main memory 220 is a storage area for storing various programs, data used for the execution thereof, and the like. The magnetic disk drive 230 is a storage area for storing various programs, input data for the various programs, output data from the various programs, and the like. Then, the CPU 210 implements various functions in the management server 200 by loading various programs stored in the magnetic disk device 230 or the like into the main memory 220 and executing them.

さらに、管理サーバ２００は、外部との通信を行うための通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）２４０と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構２５０と、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力デバイス２６０とを備える。   Furthermore, the management server 200 includes a communication interface (communication I / F) 240 for communicating with the outside, a display mechanism 250 including a video memory and a display, and an input device 260 such as a keyboard, a mouse, and a touch panel. Prepare.

＜画像処理システムの機能構成図＞
次に、本実施の形態に係る画像処理システム１の機能構成について説明する。図４は、本実施の形態に係る画像処理システム１の機能構成例を示したブロック図である。 <Functional Configuration of Image Processing System>
Next, the functional configuration of the image processing system 1 according to the present embodiment will be described. FIG. 4 is a block diagram showing an example of a functional configuration of the image processing system 1 according to the present embodiment.

画像処理システム１において、画像読取装置１００は、フロー定義取得部１０１、操作受付部１０２、画像データ取得部１０３、データ送信部１０４を備える。また、管理サーバ２００は、フロー定義生成部２０１、フロー定義管理部２０２、データ受信部２０３、画像データ管理部２０４、ジョブ管理部２０５、ジョブ処理部２０６を備える。   In the image processing system 1, the image reading apparatus 100 includes a flow definition acquisition unit 101, an operation reception unit 102, an image data acquisition unit 103, and a data transmission unit 104. The management server 200 further includes a flow definition generation unit 201, a flow definition management unit 202, a data reception unit 203, an image data management unit 204, a job management unit 205, and a job processing unit 206.

まず、画像読取装置１００の機能構成について説明する。   First, the functional configuration of the image reading apparatus 100 will be described.

フロー定義取得部１０１は、管理サーバ２００からフロー定義を取得する。ここで、フロー定義取得部１０１は、例えば、操作者が予め定められた操作を行ったことを契機として、管理サーバ２００に対してフロー定義を要求し、管理サーバ２００からフロー定義を取得する。より具体的には、フロー定義取得部１０１は、例えば、操作者が画面上でスキャン機能を選択したことを契機として、管理サーバ２００からフロー定義を取得する。そして、フロー定義取得部１０１は、管理サーバ２００から取得したフロー定義の一覧を操作パネル１３０の画面に表示する。操作者は、画面に表示されたフロー定義の一覧から、画像データに対して実行したい処理が規定されたフロー定義を選択すればよい。   The flow definition acquisition unit 101 acquires a flow definition from the management server 200. Here, the flow definition acquisition unit 101 requests a flow definition from the management server 200, for example, in response to the operator performing a predetermined operation, and acquires the flow definition from the management server 200. More specifically, the flow definition acquisition unit 101 acquires a flow definition from the management server 200, for example, when the operator selects the scan function on the screen. Then, the flow definition acquisition unit 101 displays a list of flow definitions acquired from the management server 200 on the screen of the operation panel 130. The operator may select a flow definition in which a process to be performed on image data is defined from the list of flow definitions displayed on the screen.

ただし、フロー定義取得部１０１は、操作者の予め定められた操作を契機として、フロー定義を取得する構成に限られない。フロー定義取得部１０１は、例えば定期的に（例えば１日毎に）管理サーバ２００からフロー定義を取得し、取得したフロー定義を保存しておいてもよい。
なお、フロー定義には、フロー定義を一意に識別するための識別子が付与されている。以下では、この識別子を「フロー定義ＩＤ」と称する場合がある。 However, the flow definition acquisition unit 101 is not limited to the configuration in which the flow definition is acquired in response to a predetermined operation of the operator. For example, the flow definition acquisition unit 101 may acquire the flow definition from the management server 200 periodically (for example, every day), and may store the acquired flow definition.
An identifier for uniquely identifying a flow definition is added to the flow definition. Hereinafter, this identifier may be referred to as "flow definition ID".

操作受付部１０２は、マウスやタッチパネル等により行われる操作者の各種操作を受け付ける。より具体的には、操作受付部１０２は、例えば、スキャン機能を選択する操作を受け付けたり、フロー定義の一覧から何れかのフロー定義を選択する操作を受け付けたりする。また、操作受付部１０２は、スキャン処理に用いられるパラメータ（以下、「スキャンパラメータ」と称する）を入力する操作を受け付ける。   The operation receiving unit 102 receives various operations of the operator performed by a mouse, a touch panel, or the like. More specifically, the operation receiving unit 102 receives, for example, an operation for selecting a scan function, or receives an operation for selecting any flow definition from a list of flow definitions. In addition, the operation accepting unit 102 accepts an operation of inputting a parameter (hereinafter, referred to as “scan parameter”) used for the scan process.

ここで、スキャンパラメータとは、画像読取部１４０がスキャン処理を実行する際の条件（画像読取条件）を示すものである。より具体的には、スキャンパラメータとしては、例えば、解像度や濃度、白黒・カラー設定、拡大率（又は縮小率）などが例示される。また、スキャンパラメータとして、文書、図表、写真などの原稿の種類を用いてもよい。以下では、操作者が入力したスキャンパラメータを「入力スキャンパラメータ」と称する場合がある。また、本実施の形態では、第１条件の一例として、入力スキャンパラメータが用いられる。   Here, the scan parameter indicates a condition (image reading condition) when the image reading unit 140 executes the scan process. More specifically, as the scan parameters, for example, resolution, density, black and white, color setting, enlargement ratio (or reduction ratio) and the like are exemplified. Further, as a scan parameter, the type of a document such as a document, a diagram, or a photo may be used. Below, the scan parameter which the operator input may be called an "input scan parameter." Further, in the present embodiment, an input scan parameter is used as an example of the first condition.

画像データ取得部１０３は、予め定義されたスキャンパラメータで画像読取部１４０にスキャン処理を実行させて、画像読取部１４０により生成された画像データを取得する。ここで用いられる予め定義されたスキャンパラメータ（以下、「推奨スキャンパラメータ」と称する）は、画像読取装置１００のスキャン処理において推奨されるスキャンパラメータであり、高画質な画像データを生成するために画像処理システム１の管理者等によって予め定義されたものである。詳しくは後述するが、この推奨スキャンパラメータにより生成された画像データ（以下、「推奨画像データ」と称する）は、フロー定義に規定された処理のうち、画質が比較的に高い画像データを使用した方が望ましい処理、より具体的には、画像解析を伴う処理に用いられる。   The image data acquisition unit 103 causes the image reading unit 140 to execute scan processing with a scan parameter defined in advance, and acquires the image data generated by the image reading unit 140. The predefined scan parameters (hereinafter referred to as "recommended scan parameters") used here are scan parameters recommended in the scan process of the image reading apparatus 100, and are used to generate high-quality image data. It has been previously defined by the administrator of the processing system 1 or the like. Although described later in detail, as the image data (hereinafter referred to as “recommended image data”) generated by this recommended scan parameter, image data having a relatively high image quality is used among the processes defined in the flow definition. It is used for processing that is more desirable, more specifically, processing involving image analysis.

付言すると、推奨スキャンパラメータは、一定以上の画質の画像データを生成するためのスキャンパラメータであり、言い換えると、画像解析を伴う処理をエラーなく完了させることができる程の精度を有するスキャンパラメータである。さらに説明すると、推奨スキャンパラメータとしては、例えば、画像読取装置１００で生成し得る、できる限り高画質な画像データを生成するためのスキャンパラメータが用いられる。また、推奨スキャンパラメータは、操作者が入力可能なスキャンパラメータよりも高精度なスキャンパラメータ（又は、操作者が入力可能なスキャンパラメータの中で最も高精度なスキャンパラメータ）として捉えることもできる。
本実施の形態では、第１条件とは異なる第２条件の一例として、推奨スキャンパラメータが用いられる。また、第２画像データの一例として、推奨画像データが用いられる。 In addition, the recommended scan parameter is a scan parameter for generating image data of a predetermined image quality or more. In other words, it is a scan parameter having an accuracy enough to complete the process involving the image analysis without error. . Further, as the recommended scan parameter, for example, a scan parameter that can be generated by the image reading apparatus 100 for generating image data with as high quality as possible is used. In addition, the recommended scan parameters can also be regarded as scan parameters with higher accuracy than the scan parameters that can be input by the operator (or the highest accuracy scan parameters among scan parameters that can be input by the operator).
In the present embodiment, a recommended scan parameter is used as an example of a second condition different from the first condition. Further, recommended image data is used as an example of the second image data.

出力手段の一例としてのデータ送信部１０４は、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを管理サーバ２００に送信する。   The data transmission unit 104 as an example of the output unit transmits the input scan parameter, the recommended image data, and the flow definition ID of the flow definition selected by the operator to the management server 200.

次に、管理サーバ２００の機能構成について説明する。   Next, the functional configuration of the management server 200 will be described.

フロー定義生成部２０１は、画像処理システム１の管理者等によるフロー定義生成の操作を基に、フロー定義を生成する。   The flow definition generation unit 201 generates a flow definition based on an operation of flow definition generation by a manager or the like of the image processing system 1.

フロー定義管理部２０２は、フロー定義生成部２０１によって生成されたフロー定義を管理する。ここで、フロー定義管理部２０２は、フロー定義生成部２０１によって生成されたフロー定義のそれぞれに対してフロー定義ＩＤを付与して管理する。また、フロー定義管理部２０２は、画像読取装置１００のフロー定義取得部１０１からの要求に応じて、管理しているフロー定義の一覧を画像読取装置１００に送信する。   The flow definition management unit 202 manages the flow definition generated by the flow definition generation unit 201. Here, the flow definition management unit 202 assigns a flow definition ID to each of the flow definitions generated by the flow definition generation unit 201 and manages them. Further, the flow definition management unit 202 transmits a list of managed flow definitions to the image reading apparatus 100 in response to a request from the flow definition acquisition unit 101 of the image reading apparatus 100.

取得手段の一例としてのデータ受信部２０３は、画像読取装置１００から、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを取得する。そして、データ受信部２０３は、取得した入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びフロー定義ＩＤを１つのジョブとして、ジョブを一意に識別するためのジョブＩＤを生成する。また、データ受信部２０３は、ジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを画像データ管理部２０４に出力する。さらに、データ受信部２０３は、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤをジョブ管理部２０５に出力する。   A data reception unit 203 as an example of an acquisition unit acquires, from the image reading apparatus 100, input scan parameters, recommended image data, and a flow definition ID of a flow definition selected by the operator. Then, the data receiving unit 203 generates a job ID for uniquely identifying the job, with the acquired input scan parameter, recommended image data, and flow definition ID as one job. Also, the data receiving unit 203 outputs the job ID, the input scan parameter, and the recommended image data to the image data management unit 204. Further, the data reception unit 203 outputs the job ID and the flow definition ID to the job management unit 205.

生成手段の一例としての画像データ管理部２０４は、データ受信部２０３から、ジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを取得し、取得した入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基に画像データを生成する。ここで生成される画像データは、画像読取部１４０による読み取り対象の画像に対して入力スキャンパラメータが適用された画像データである。言い換えると、推奨画像データにおいて、推奨スキャンパラメータに代えて入力スキャンパラメータを反映させた画像データである。即ち、画像読取装置１００の画像読取部１４０が入力スキャンパラメータの条件下でスキャン処理を実行することにより生成される画像データに相当するものである。以下では、ここで生成される画像データを「ジョブ処理用画像データ」と称する場合がある。付言すると、推奨画像データは、ジョブ処理用画像データよりも高画質であることから、推奨画像データの画質を落とすことによりジョブ処理用画像データを生成することができる。   The image data management unit 204 as an example of a generation unit acquires a job ID, input scan parameters, and recommended image data from the data reception unit 203, and generates image data based on the acquired input scan parameters and the recommended image data. Generate The image data generated here is image data in which an input scan parameter is applied to an image to be read by the image reading unit 140. In other words, in the recommended image data, it is image data in which input scan parameters are reflected instead of the recommended scan parameters. That is, it corresponds to image data generated by the image reading unit 140 of the image reading apparatus 100 executing the scan process under the condition of the input scan parameter. Hereinafter, the image data generated here may be referred to as “image data for job processing”. In addition, since the recommended image data has a higher image quality than the job processing image data, the job processing image data can be generated by reducing the image quality of the recommended image data.

また、画像データ管理部２０４は、ジョブＩＤと、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びジョブ処理用画像データとを対応付けて管理する。そして、画像データ管理部２０４は、ジョブ処理部２０６の要求に応じて、ジョブＩＤに対応付けられた推奨画像データ及びジョブ処理用画像データをジョブ処理部２０６に出力する。また、画像データ管理部２０４は、ジョブ処理部２０６による処理後のジョブ処理用画像データを受け取ると、処理前のジョブ処理用画像データを削除し、処理後のジョブ処理用画像データを新たに管理する。   Further, the image data management unit 204 manages the job ID in association with the input scan parameter, the recommended image data, and the image data for job processing. Then, in response to a request from the job processing unit 206, the image data management unit 204 outputs, to the job processing unit 206, the recommended image data and the job processing image data associated with the job ID. Further, when receiving the job processing image data processed by the job processing unit 206, the image data management unit 204 deletes the job processing image data before processing, and newly manages the job processing image data after processing. Do.

ジョブ管理部２０５は、データ受信部２０３から、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを取得し、取得したジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを基にジョブ情報を生成する。このジョブ情報には、ジョブＩＤ、フロー定義ＩＤが含まれるとともに、ジョブ処理部２０６による処理に伴ってジョブ属性が追加される。ジョブ属性とは、フロー定義に規定された処理に関する情報であり、例えば、画像解析を伴う処理における画像解析の結果である。ジョブ管理部２０５は、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを基にジョブ情報を生成すると、ジョブ処理部２０６に対してジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを出力して、フロー定義に規定された処理を開始するように依頼する。   The job management unit 205 acquires the job ID and the flow definition ID from the data reception unit 203, and generates job information based on the acquired job ID and the flow definition ID. The job information includes a job ID and a flow definition ID, and a job attribute is added along with processing by the job processing unit 206. The job attribute is information related to the process defined in the flow definition, and is, for example, the result of image analysis in the process involving image analysis. When the job management unit 205 generates job information based on the job ID and the flow definition ID, the job management unit 205 outputs the job ID and the flow definition ID to the job processing unit 206 to start the process defined in the flow definition. Ask to

処理手段の一例としてのジョブ処理部２０６は、ジョブ管理部２０５からの依頼に基づいて、フロー定義に規定された処理を実行する。より具体的には、ジョブ処理部２０６は、ジョブ管理部２０５から取得したフロー定義ＩＤについて、フロー定義管理部２０２に対して問い合わせを行い、フロー定義ＩＤに対応するフロー定義の処理内容を把握する。そして、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された処理を、ジョブ管理部２０５から渡されたジョブＩＤに対応するジョブ処理用画像データ及び推奨画像データに対して実行する。ここで、フロー定義に規定された処理が、画像解析を伴う処理であるか否かによって、処理の手順が異なる。   The job processing unit 206 as an example of the processing means executes the process defined in the flow definition based on the request from the job management unit 205. More specifically, the job processing unit 206 inquires the flow definition management unit 202 about the flow definition ID acquired from the job management unit 205, and grasps the processing content of the flow definition corresponding to the flow definition ID. . Then, the job processing unit 206 executes the process defined in the flow definition on the job processing image data and the recommended image data corresponding to the job ID passed from the job management unit 205. Here, the procedure of processing differs depending on whether the processing defined in the flow definition is processing involving image analysis.

まず、フロー定義に規定された処理が画像解析を伴う処理である場合について説明する。
フロー定義に規定された処理が画像解析を伴う処理である場合、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤに対応する推奨画像データを画像データ管理部２０４から取得し、取得した推奨画像データに対して画像解析を行う。ここで、さらに、画像解析を伴う処理において、画像データを加工する処理が発生するか否か（画像データの加工を含むか否か）によって、処理の手順が異なる。 First, the case where the process defined in the flow definition is a process involving image analysis will be described.
When the processing defined in the flow definition is processing involving image analysis, the job processing unit 206 acquires recommended image data corresponding to the job ID from the image data management unit 204, and generates an image for the acquired recommended image data. Perform analysis. Here, further, in the process involving image analysis, the procedure of the process differs depending on whether the process of processing the image data occurs (whether the process of the image data is included or not).

画像解析を伴う処理において、画像データを加工する処理が発生する場合、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データに対して実行された画像解析の処理結果を、ジョブ処理用画像データに反映する。言い換えると、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データに対して画像解析を実行して取得した情報を用いて、ジョブ処理用画像データに加工を施す。そして、ジョブ処理部２０６は、処理後のジョブ処理用画像データを画像データ管理部２０４に出力する。画像データ管理部２０４では、処理前のジョブ処理用画像データに代えて、処理後のジョブ処理用画像データが新たに管理される。また、ジョブ処理部２０６の処理においてジョブ属性として新たに管理するように定められている情報があれば、ジョブ処理部２０６はその情報をジョブ管理部２０５に出力する。ジョブ管理部２０５は、ジョブ処理部２０６から取得した情報をジョブＩＤと対応付けて、ジョブ属性として管理する。   In a process involving image analysis, when a process of processing image data occurs, the job processing unit 206 reflects the result of the image analysis process performed on the recommended image data in the job processing image data. In other words, the job processing unit 206 processes the image processing data for job processing using the information acquired by executing the image analysis on the recommended image data. Then, the job processing unit 206 outputs the job processing image data after processing to the image data management unit 204. The image data management unit 204 newly manages job processing image data after processing, instead of the job processing image data before processing. Also, if there is information that is determined to be newly managed as a job attribute in the processing of the job processing unit 206, the job processing unit 206 outputs the information to the job management unit 205. The job management unit 205 manages information acquired from the job processing unit 206 as a job attribute in association with a job ID.

一方、画像解析を伴う処理において、画像データを加工する処理が発生しない場合、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データに対して画像解析の処理を実行して、画像解析の処理結果（即ち、推奨画像データに基づく画像から取得される情報）をジョブ管理部２０５に出力する。ジョブ管理部２０５は、ジョブ処理部２０６から取得した処理結果をジョブＩＤと対応付けて、ジョブ属性として管理する。   On the other hand, if no processing for processing image data occurs in processing involving image analysis, the job processing unit 206 executes the processing for image analysis on the recommended image data, and the processing result of the image analysis (ie, recommendation It outputs the information acquired from the image based on the image data to the job management unit 205. The job management unit 205 manages the processing result acquired from the job processing unit 206 as a job attribute in association with the job ID.

次に、フロー定義に規定された処理が画像解析を伴わない処理である場合について説明する。
フロー定義に規定された処理が画像解析を伴わない処理である場合、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤに対応するジョブ処理用画像データを画像データ管理部２０４から取得し、取得したジョブ処理用画像データに対して処理を行う。ここで、さらに、画像解析を伴わない処理において、画像データを加工する処理が発生するか否か（画像データの加工を含むか否か）によって、処理の手順が異なる。 Next, the case where the process defined in the flow definition is a process not involving image analysis will be described.
When the process defined in the flow definition is a process not involving image analysis, the job processing unit 206 acquires job processing image data corresponding to the job ID from the image data management unit 204, and the acquired job processing image Process the data. Here, in the processing not accompanied by image analysis, the procedure of processing differs depending on whether processing of processing image data occurs (whether processing of image data is included or not).

画像解析を伴わない処理において、画像データを加工する処理が発生する場合、ジョブ処理部２０６は、ジョブ処理用画像データに対して処理を実行して、処理後のジョブ処理用画像データを画像データ管理部２０４に出力する。画像データ管理部２０４では、処理前のジョブ処理用画像データに代えて、処理後のジョブ処理用画像データが新たに管理される。また、ジョブ処理部２０６の処理においてジョブ属性として新たに管理するように定められている情報があれば、ジョブ処理部２０６はその情報をジョブ管理部２０５に出力する。ジョブ管理部２０５は、ジョブ処理部２０６から取得した情報をジョブＩＤと対応付けて、ジョブ属性として管理する。   When processing that processes image data occurs in processing that does not involve image analysis, the job processing unit 206 executes processing on image processing data for job processing, and the image processing data for job processing is processed into image data It is output to the management unit 204. The image data management unit 204 newly manages job processing image data after processing, instead of the job processing image data before processing. Also, if there is information that is determined to be newly managed as a job attribute in the processing of the job processing unit 206, the job processing unit 206 outputs the information to the job management unit 205. The job management unit 205 manages information acquired from the job processing unit 206 as a job attribute in association with a job ID.

一方、画像解析を伴わない処理において、画像データを加工する処理が発生しない場合、ジョブ処理部２０６は、処理結果をジョブ管理部２０５に出力する。ジョブ管理部２０５は、ジョブ処理部２０６から取得した処理結果をジョブＩＤと対応付けて、ジョブ属性として管理する。   On the other hand, if no processing for processing image data occurs in processing that does not involve image analysis, the job processing unit 206 outputs the processing result to the job management unit 205. The job management unit 205 manages the processing result acquired from the job processing unit 206 as a job attribute in association with the job ID.

ここで、画像解析を伴う処理、画像データを加工する処理について、さらに説明する。
画像解析を伴う処理は、画像データに基づく画像の内容（画像の中身）を確認する処理である。即ち、画像データに基づく画像から情報を取得する処理であり、言い換えると、画像データに基づく画像に含まれる情報を認識する処理である。また、画像解析を伴う処理は、処理の成否が画像データの画質に影響される処理として捉えることもできる。本実施の形態では、特定の処理の一例として、画像解析を伴う処理が用いられる。また、他の特定の処理の一例として、画像解析を伴わない処理が用いられる。 Here, the process involving image analysis and the process of processing image data will be further described.
The process involving image analysis is a process of confirming the content of the image (content of the image) based on the image data. That is, it is a process of acquiring information from an image based on image data, in other words, a process of recognizing information included in an image based on image data. Further, the process involving image analysis can also be regarded as a process in which the success or failure of the process is affected by the image quality of the image data. In the present embodiment, a process involving image analysis is used as an example of the specific process. Moreover, the process which does not accompany image analysis is used as an example of another specific process.

また、画像データを加工する処理とは、画像データに対して何らかの処理を加えるものであり、言い換えると、画像データに対して処理を加えることによって、処理前の画像データとは異なる処理後の画像データを取得するものである。例えば、画像データから情報を取得するだけの場合、画像データを加工する処理には該当しない。   Further, processing of processing image data is to add some processing to image data, in other words, an image after processing which is different from the image data before processing by adding processing to the image data. It is for acquiring data. For example, in the case of only acquiring information from image data, it does not correspond to the process of processing the image data.

そして、図４に示す画像読取装置１００を構成する各機能部及び管理サーバ２００を構成する各機能部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。具体的には、画像読取装置１００を図２に示したハードウェア構成にて実現した場合、例えば、ＲＯＭ１１０ｃに格納されているＯＳのプログラムやアプリケーション・プログラムが、ＲＡＭ１１０ｂに読み込まれてＣＰＵ１１０ａに実行されることにより、フロー定義取得部１０１、操作受付部１０２、画像データ取得部１０３、データ送信部１０４等の各機能部が実現される。同様に、管理サーバ２００を図３に示したハードウェア構成にて実現した場合、例えば、磁気ディスク装置２３０に格納されているＯＳのプログラムやアプリケーション・プログラムが、メインメモリ２２０に読み込まれてＣＰＵ２１０に実行されることにより、フロー定義生成部２０１、フロー定義管理部２０２、データ受信部２０３、画像データ管理部２０４、ジョブ管理部２０５、ジョブ処理部２０６等の各機能部が実現される。また、フロー定義管理部２０２、画像データ管理部２０４、ジョブ管理部２０５等が管理する情報は、例えば、磁気ディスク装置２３０に格納される。   The functional units constituting the image reading apparatus 100 shown in FIG. 4 and the functional units constituting the management server 200 are realized by cooperation of software and hardware resources. Specifically, when the image reading apparatus 100 is realized by the hardware configuration shown in FIG. 2, for example, the OS program and application program stored in the ROM 110c are read into the RAM 110b and executed by the CPU 110a. Thus, functional units such as the flow definition acquisition unit 101, the operation reception unit 102, the image data acquisition unit 103, and the data transmission unit 104 are realized. Similarly, when the management server 200 is realized by the hardware configuration shown in FIG. 3, for example, the OS program and application program stored in the magnetic disk drive 230 are read into the main memory 220 and are stored in the CPU 210. By being executed, functional units such as the flow definition generation unit 201, the flow definition management unit 202, the data reception unit 203, the image data management unit 204, the job management unit 205, and the job processing unit 206 are realized. Further, information managed by the flow definition management unit 202, the image data management unit 204, the job management unit 205, and the like is stored, for example, in the magnetic disk drive 230.

＜フロー定義に規定された処理の例＞
次に、フロー定義に規定された処理について、具体例を挙げて説明する。図５は、フロー定義に規定された処理の一例を示す図である。上述したように、フロー定義に規定された処理は、画像解析を伴うか否か、画像データを加工する処理が発生するか否かによって分類される。 <Example of processing specified in flow definition>
Next, the process defined in the flow definition will be described using a specific example. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of processing defined in the flow definition. As described above, the processing defined in the flow definition is classified according to whether or not image analysis is involved and whether processing for processing image data occurs.

画像解析を伴う処理であって、画像データを加工する処理が発生するものとしては、例えば、白紙除去、自動正立の処理が存在する。白紙除去とは、画像データにおいて、白紙の画像（例えば、白紙のページ画像）が含まれているか否かを判定し、白紙の画像を除去する処理である。また、自動正立とは、画像データに基づく画像の正立方向を判定し、画像の向きが正立方向になるように画像を回転する処理である。なお、正立方向とは、その画像中の文字等が正しく読める方向である。   Examples of processing that involves image analysis and in which processing for processing image data occurs include blank sheet removal and automatic erecting processing. Blank sheet removal is processing for determining whether or not a blank sheet image (for example, a blank page image) is included in the image data, and removing the blank sheet image. The auto erecting is a process of determining the erecting direction of the image based on the image data, and rotating the image so that the orientation of the image becomes the erecting direction. The erecting direction is a direction in which characters and the like in the image can be read correctly.

画像解析を伴う処理であって、画像データを加工する処理が発生しないものとしては、例えば、ＯＣＲ、ＱＲコード（登録商標）解析、バーコード解析の処理が存在する。ＯＣＲとは、画像データ上にある文字を認識して、コンピュータで扱われる文字データに変換する処理である。また、ＱＲコード解析、バーコード解析は、ＱＲコードやバーコード等のコード画像を検出してコード画像に含まれるコード情報を取得する処理である。   Examples of processing that involves image analysis and in which processing for processing image data does not occur include processing for OCR, QR code (registered trademark) analysis, and bar code analysis. The OCR is a process of recognizing characters present on image data and converting the characters into character data handled by a computer. Further, QR code analysis and bar code analysis are processes for detecting a code image such as a QR code or a bar code and acquiring code information included in the code image.

画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生するものとしては、例えば、画像の回転、フォーマット（ファイル形式）変換の処理が存在する。画像の回転は、画像データに基づく画像を、指定された角度に回転する処理である。また、フォーマット変換は、画像データのフォーマットを変換する処理であり、例えば、画像データのフォーマットをＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）からＰＤＦ（Portable Document Format）に変換するものが例示される。   Examples of processing that does not involve image analysis and in which processing for processing image data occurs include processing for image rotation and format (file format) conversion. Image rotation is a process of rotating an image based on image data to a specified angle. The format conversion is a process of converting the format of image data, and for example, the format of image data is converted from Tagged Image File Format (TIFF) to Portable Document Format (PDF).

画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生しないものとしては、例えば、画像データのファイル名の変更、画像データに対する属性付与の処理が存在する。画像データのファイル名の変更では、例えば、画像読取装置１００等によってデフォルトで付けられたファイル名から、フロー定義にて指定されたファイル名に変更される。また、画像データに対する属性付与は、ジョブ属性を追加する処理であり、例えば、処理実行中の時刻や、処理を実行した管理サーバ２００のＩＰアドレス等の情報が、ジョブ属性として追加される。付言すると、画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生しない場合には、画像データに対して処理は行われず、ファイル名の変更や属性付与など、画像データに付随する情報についての処理が行われる。   Examples of processing that does not involve image analysis and in which processing for processing image data does not occur include processing for changing the file name of image data and assigning attributes to image data. In changing the file name of the image data, for example, the file name assigned by default by the image reading apparatus 100 or the like is changed to the file name specified in the flow definition. Also, attribute assignment to image data is a process of adding a job attribute, and, for example, information such as the time during process execution or the IP address of the management server 200 that has executed the process is added as a job attribute. In addition, if the process does not involve image analysis and the process for processing the image data does not occur, the process is not performed on the image data and attached to the image data, such as changing the file name or giving an attribute Processing of information is performed.

このように、フロー定義に規定された処理は、画像解析を伴うか否か、画像データを加工する処理が発生するか否かによって、４つに分類される。   As described above, the processes defined in the flow definition are classified into four depending on whether or not image analysis is involved and whether or not processing for processing image data occurs.

＜画像処理システムにおける一連の処理手順の説明＞
次に、本実施の形態に係る画像処理システム１で行われる一連の処理の手順について説明する。ここでは、画像読取装置１００による処理と管理サーバ２００による処理とに分けて説明する。 <Description of a series of processing procedures in the image processing system>
Next, a procedure of a series of processes performed by the image processing system 1 according to the present embodiment will be described. Here, processing by the image reading apparatus 100 and processing by the management server 200 will be separately described.

まず、画像読取装置１００による処理について説明する。図６は、画像読取装置１００による処理手順の一例を示したフローチャートである。   First, processing by the image reading apparatus 100 will be described. FIG. 6 is a flowchart showing an example of the processing procedure of the image reading apparatus 100.

例えば、操作者が画面上でスキャン機能を選択したことを契機として、フロー定義取得部１０１が、管理サーバ２００からフロー定義を取得し、取得したフロー定義の一覧を画面に表示する（ステップ１０１）。次に、操作受付部１０２が、操作者によるフロー定義の選択を受け付ける（ステップ１０２）。操作者によるフロー定義の選択を受け付けると、画像読取装置１００にて入力可能なスキャンパラメータが画面に表示される。そして、操作受付部１０２が、操作者の操作により、スキャンパラメータ（即ち、入力スキャンパラメータ）の入力及びスキャン処理の実行を受け付ける（ステップ１０３）。   For example, when the operator selects the scan function on the screen, the flow definition acquisition unit 101 acquires a flow definition from the management server 200, and displays a list of the acquired flow definitions on the screen (step 101). . Next, the operation receiving unit 102 receives the selection of the flow definition by the operator (step 102). When the operator selects the flow definition, scan parameters that can be input by the image reading apparatus 100 are displayed on the screen. Then, the operation receiving unit 102 receives the input of the scan parameter (that is, the input scan parameter) and the execution of the scan processing by the operation of the operator (step 103).

次に、画像データ取得部１０３は、予め定義された推奨スキャンパラメータで画像読取部１４０にスキャン処理を実行させて、画像読取部１４０により生成された推奨画像データを取得する（ステップ１０４）。次に、データ送信部１０４が、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを、管理サーバ２００に送信する（ステップ１０５）。そして、本処理フローは終了する。   Next, the image data acquisition unit 103 causes the image reading unit 140 to execute scan processing with the recommended scan parameters defined in advance, and acquires the recommended image data generated by the image reading unit 140 (step 104). Next, the data transmission unit 104 transmits the input scan parameter, the recommended image data, and the flow definition ID of the flow definition selected by the operator to the management server 200 (step 105). Then, the process flow ends.

次に、管理サーバ２００による処理について説明する。図７−１及び図７−２は、管理サーバ２００による処理手順の一例を示したフローチャートである。   Next, processing by the management server 200 will be described. FIGS. 7-1 and 7-2 are flowcharts illustrating an example of the processing procedure by the management server 200.

まず、データ受信部２０３が、画像読取装置１００のデータ送信部１０４から、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びフロー定義ＩＤを取得し、ジョブＩＤを生成する（ステップ２０１）。ここで、データ受信部２０３は、画像データ管理部２０４に対して、ジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを出力する。また、データ受信部２０３は、ジョブ管理部２０５に対して、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを出力する。   First, the data reception unit 203 acquires input scan parameters, recommended image data, and flow definition ID from the data transmission unit 104 of the image reading apparatus 100, and generates a job ID (step 201). Here, the data reception unit 203 outputs the job ID, the input scan parameter, and the recommended image data to the image data management unit 204. Further, the data receiving unit 203 outputs the job ID and the flow definition ID to the job managing unit 205.

次に、画像データ管理部２０４が、入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基にジョブ処理用画像データを生成する（ステップ２０２）。そして、画像データ管理部２０４は、ジョブＩＤと、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びジョブ処理用画像データとを対応付けて管理する。次に、ジョブ管理部２０５が、ジョブＩＤ及びフロー定義ＩＤを基にジョブ情報を生成する（ステップ２０３）。   Next, the image data management unit 204 generates job processing image data based on the input scan parameters and the recommended image data (step 202). Then, the image data management unit 204 manages the job ID in association with the input scan parameter, the recommended image data, and the job processing image data. Next, the job management unit 205 generates job information based on the job ID and the flow definition ID (step 203).

次に、ジョブ処理部２０６が、ジョブ管理部２０５からの依頼に基づいて、フロー定義に規定された処理を開始する（ステップ２０４）。次に、ジョブ処理部２０６が、フロー定義に規定された処理のうち、最初に実行される処理を選択する（ステップ２０５）。次に、ジョブ処理部２０６は、選択した処理が画像解析を伴う処理であるか否かを判定する（ステップ２０６）。ステップ２０６で肯定の判断（ＹＥＳ）がされた場合、ジョブ処理部２０６は、選択した処理において画像データを加工する処理が発生するか否かを判定する（ステップ２０７）。また、ステップ２０６で否定の判断（ＮＯ）がされた場合も、ジョブ処理部２０６は、選択した処理において画像データを加工する処理が発生するか否かを判定する（ステップ２０８）。   Next, the job processing unit 206 starts the process defined in the flow definition based on the request from the job management unit 205 (step 204). Next, the job processing unit 206 selects the process to be executed first among the processes defined in the flow definition (step 205). Next, the job processing unit 206 determines whether the selected processing is processing involving image analysis (step 206). If an affirmative determination (YES) is made in step 206, the job processing unit 206 determines whether or not processing for processing image data occurs in the selected processing (step 207). In addition, also when a negative determination is made in step 206 (NO), the job processing unit 206 determines whether or not processing for processing image data occurs in the selected processing (step 208).

ステップ２０７で肯定の判断（ＹＥＳ）がされた場合、ジョブ処理部２０６が、ジョブＩＤに対応する推奨画像データに対して画像解析を実行する（ステップ２０９）。次に、ジョブ処理部２０６が、画像解析の処理結果をジョブ処理用画像データに反映する（ステップ２１０）。次に、画像データ管理部２０４は、処理前のジョブ処理用画像データに代えて、処理後のジョブ処理用画像データを管理する（ステップ２１１）。ここで、ジョブ属性として新たに管理される情報があれば、ジョブ処理部２０６がその情報をジョブ管理部２０５に出力し、ジョブ管理部２０５がジョブ属性として管理する。そして、後述するステップ２１８に移行する。   If an affirmative determination (YES) is made in step 207, the job processing unit 206 executes image analysis on the recommended image data corresponding to the job ID (step 209). Next, the job processing unit 206 reflects the processing result of the image analysis on the job processing image data (step 210). Next, the image data management unit 204 manages the image data for job processing after processing in place of the image data for job processing before processing (step 211). Here, if there is information to be newly managed as a job attribute, the job processing unit 206 outputs the information to the job management unit 205, and the job management unit 205 manages it as a job attribute. Then, the process proceeds to step 218 described later.

また、ステップ２０７で否定の判断（ＮＯ）がされた場合、ジョブ処理部２０６が、ジョブＩＤに対応する推奨画像データに対して画像解析を実行する（ステップ２１２）。次に、ジョブ管理部２０５が、画像解析の処理結果をジョブ属性として管理する（ステップ２１３）。そして、後述するステップ２１８に移行する。   If a negative determination is made at step 207 (NO), the job processing unit 206 executes image analysis on the recommended image data corresponding to the job ID (step 212). Next, the job management unit 205 manages the processing result of the image analysis as a job attribute (step 213). Then, the process proceeds to step 218 described later.

一方、ステップ２０８で肯定の判断（ＹＥＳ）がされた場合、ジョブ処理部２０６が、ジョブＩＤに対応するジョブ処理用画像データに対して処理を実行する（ステップ２１４）。次に、画像データ管理部２０４が、処理前のジョブ処理用画像データに代えて、処理後のジョブ処理用画像データを管理する（ステップ２１５）。ここで、ジョブ属性として新たに管理される情報があれば、ジョブ処理部２０６がその情報をジョブ管理部２０５に出力し、ジョブ管理部２０５がジョブ属性として管理する。そして、後述するステップ２１８に移行する。   On the other hand, if an affirmative determination (YES) is made in step 208, the job processing unit 206 executes a process on job processing image data corresponding to the job ID (step 214). Next, the image data management unit 204 manages the image data for job processing after processing in place of the image data for job processing before processing (step 215). Here, if there is information to be newly managed as a job attribute, the job processing unit 206 outputs the information to the job management unit 205, and the job management unit 205 manages it as a job attribute. Then, the process proceeds to step 218 described later.

また、ステップ２０８で否定の判断（ＮＯ）がされた場合、ジョブ処理部２０６が、ジョブ処理用画像データ又は推奨画像データに付随する情報についての処理を実行する（ステップ２１６）。次に、ジョブ管理部２０５が、処理結果をジョブ属性として管理する（ステップ２１７）。そして、後述するステップ２１８に移行する。   If a negative determination is made at step 208 (NO), the job processing unit 206 executes processing for information associated with the job processing image data or the recommended image data (step 216). Next, the job management unit 205 manages the processing result as a job attribute (step 217). Then, the process proceeds to step 218 described later.

ステップ２１１、ステップ２１３、ステップ２１５、ステップ２１７の後、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された処理が全て終了したか否かを判定する（ステップ２１８）。ステップ２１８で肯定の判断（ＹＥＳ）がされた場合、本処理フローは終了する。一方、ステップ２１８で否定の判断（ＮＯ）がされた場合、ステップ２０５に移行して、引き続き、フロー定義に規定された残りの処理が実行される。   After steps 211, 213, 215, and 217, the job processing unit 206 determines whether all the processes defined in the flow definition have been completed (step 218). If an affirmative determination (YES) is made in step 218, the processing flow ends. On the other hand, if a negative determination (NO) is made in step 218, the process proceeds to step 205 and the remaining processing defined in the flow definition is subsequently performed.

＜画像処理システムにおける一連の処理の例＞
次に、本実施の形態に係る画像処理システム１で行われる一連の処理について、具体例を挙げて説明する。この例では、操作者が、「ファイル名変更」、「白紙除去」、「ＯＣＲ」、「フォーマット変換」という４つの処理をこの順番で実行することが規定されたフロー定義（フロー定義ＩＤ＝１０）を選択するものとして説明する。また、以下に示すステップは、図６、図７−１及び図７−２の各ステップに対応する。 <Example of a series of processing in an image processing system>
Next, a series of processes performed by the image processing system 1 according to the present embodiment will be described by giving a specific example. In this example, a flow definition (flow definition ID = 10) in which the operator is required to execute four processes of “change file name”, “blank sheet removal”, “OCR”, and “format conversion” in this order Description will be made assuming that) is selected. Moreover, the steps shown below correspond to the respective steps of FIG. 6, FIG. 7-1 and FIG. 7-2.

まず、操作者が画像読取装置１００の画面上でスキャン機能を選択すると、画像読取装置１００の画面にフロー定義の一覧が表示される（ステップ１０１）。次に、操作者がフロー定義ＩＤ＝１０のフロー定義を選択すると、操作受付部１０２が、このフロー定義の選択を受け付ける（ステップ１０２）。次に、操作者がスキャンパラメータを入力し、スキャン処理を実行する操作を行うと、操作受付部１０２が、スキャンパラメータ（入力スキャンパラメータ）の入力及びスキャン処理の実行を受け付ける（ステップ１０３）。   First, when the operator selects the scan function on the screen of the image reading apparatus 100, a list of flow definitions is displayed on the screen of the image reading apparatus 100 (step 101). Next, when the operator selects a flow definition of flow definition ID = 10, the operation reception unit 102 receives the selection of the flow definition (step 102). Next, when the operator inputs a scan parameter and performs an operation to execute a scan process, the operation reception unit 102 receives an input of a scan parameter (input scan parameter) and execution of the scan process (step 103).

次に、画像データ取得部１０３が、推奨画像データを取得し（ステップ１０４）、データ送信部１０４が、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びフロー定義ＩＤ（＝１０）を、管理サーバ２００に送信する（ステップ１０５）。   Next, the image data acquisition unit 103 acquires recommended image data (step 104), and the data transmission unit 104 transmits the input scan parameter, the recommended image data, and the flow definition ID (= 10) to the management server 200. (Step 105).

次に、管理サーバ２００のデータ受信部２０３は、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びフロー定義ＩＤ（＝１０）を画像読取装置１００から取得すると、ジョブＩＤを生成する（ステップ２０１）。この例では、データ受信部２０３は、ジョブＩＤ＝１を生成する。次に、画像データ管理部２０４は、入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基にジョブ処理用画像データを生成する（ステップ２０２）。そして、ジョブＩＤ（＝１）と、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びジョブ処理用画像データとが対応付けて管理される。次に、ジョブ管理部２０５は、ジョブＩＤ（＝１）及びフロー定義ＩＤ（＝１０）を基にジョブ情報を生成する（ステップ２０３）。   Next, when the data receiving unit 203 of the management server 200 acquires the input scan parameter, the recommended image data, and the flow definition ID (= 10) from the image reading apparatus 100, it generates a job ID (step 201). In this example, the data reception unit 203 generates job ID = 1. Next, the image data management unit 204 generates job processing image data based on the input scan parameters and the recommended image data (step 202). Then, the job ID (= 1) is managed in association with the input scan parameter, the recommended image data, and the image data for job processing. Next, the job management unit 205 generates job information based on the job ID (= 1) and the flow definition ID (= 10) (step 203).

次に、ジョブ処理部２０６は、ジョブ管理部２０５からの依頼に基づいて、フロー定義に規定された処理を開始する（ステップ２０４）。次に、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された処理のうち、最初に実行される処理として、「ファイル名変更」を選択する（ステップ２０５）。   Next, the job processing unit 206 starts the process defined in the flow definition based on the request from the job management unit 205 (step 204). Next, the job processing unit 206 selects “change file name” as the process to be executed first among the processes defined in the flow definition (step 205).

ここで、「ファイル名変更」は、画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生しないものである（図５参照）。よって、ステップ２０６で否定の判断（ＮＯ）、ステップ２０８で否定の判断（ＮＯ）がされる。そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）のジョブ処理用画像データ（又は推奨画像データ）のファイル名を変更する処理を行う（ステップ２１６）。また、ジョブ管理部２０５は、変更後のファイル名をジョブ属性として管理する（ステップ２１７）。   Here, “change file name” is a process that does not involve image analysis, and a process for processing image data does not occur (see FIG. 5). Therefore, a negative determination (NO) is made in step 206, and a negative determination (NO) is made in step 208. Then, the job processing unit 206 performs a process of changing the file name of the job processing image data (or recommended image data) of the job ID (= 1) (step 216). The job management unit 205 also manages the changed file name as a job attribute (step 217).

次に、フロー定義に規定された処理は全て終了していないため（ステップ２１８でＮＯ）、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された残りの処理のうち、最初に実行される処理として、「白紙除去」を選択する（ステップ２０５）。ここで、「白紙除去」は、画像解析を伴う処理であって、画像データを加工する処理が発生するものである（図５参照）。よって、ステップ２０６で肯定の判断（ＹＥＳ）、ステップ２０７で肯定の判断（ＹＥＳ）がされる。   Next, since all the processes defined in the flow definition have not been completed (NO in step 218), the job processing unit 206 sets the first process to be executed among the remaining processes defined in the flow definition. "Blank removal" is selected (step 205). Here, “blank sheet removal” is processing involving image analysis, and processing for processing image data occurs (see FIG. 5). Therefore, an affirmative determination (YES) is made in step 206, and an affirmative determination (YES) is made in step 207.

そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）の推奨画像データにおいて、白紙の画像が含まれているか否かを判定する（ステップ２０９）。また、ジョブ処理部２０６は、白紙判定の結果をジョブ処理用画像データに反映する（ステップ２１０）。より具体的には例えば、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）の推奨画像データにおいて、画像の各ページが白紙であるか否かを判定する。そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブ処理用画像データの各ページの画像のうち、推奨画像データにて白紙と判定されたページに対応する画像を除去する。例えば、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データにおいて５ページ目が白紙であると判定した場合、ジョブ処理用画像データの５ページ目の画像を除去する。   Then, the job processing unit 206 determines whether a blank image is included in the recommended image data of the job ID (= 1) (step 209). Also, the job processing unit 206 reflects the result of the blank sheet determination on the job processing image data (step 210). More specifically, for example, the job processing unit 206 determines whether or not each page of the image is blank in the recommended image data of the job ID (= 1). Then, the job processing unit 206 removes an image corresponding to the page determined to be blank in the recommended image data from among the images of each page of the job processing image data. For example, if the job processing unit 206 determines that the fifth page is blank in the recommended image data, the job processing unit 206 removes the image of the fifth page of the job processing image data.

次に、画像データ管理部２０４は、白紙除去が行われる前のジョブ処理用画像データに代えて、白紙除去が行われた後のジョブ処理用画像データを管理する（ステップ２１１）。ここで、ジョブ属性として新たに管理される情報があれば、ジョブ管理部２０５はその情報をジョブ属性として管理する。ジョブ属性として管理される情報は、例えば、白紙として除去されたページのページ番号や、白紙として除去されたページ数など、画像解析に関する情報が例示される。   Next, the image data management unit 204 manages the job processing image data after the blank sheet removal is performed, instead of the job processing image data before the blank sheet removal is performed (step 211). Here, if there is information to be newly managed as a job attribute, the job management unit 205 manages the information as a job attribute. The information managed as a job attribute is exemplified by information related to image analysis, such as the page number of a page removed as a blank sheet, and the number of pages removed as a blank sheet.

次に、フロー定義に規定された処理は全て終了していないため（ステップ２１８でＮＯ）、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された残りの処理のうち、最初に実行される処理として、「ＯＣＲ」を選択する（ステップ２０５）。ここで、「ＯＣＲ」は、画像解析を伴う処理であって、画像データを加工する処理が発生しないものである（図５参照）。よって、ステップ２０６で肯定の判断（ＹＥＳ）、ステップ２０７で否定の判断（ＮＯ）がされる。   Next, since all the processes defined in the flow definition have not been completed (NO in step 218), the job processing unit 206 sets the first process to be executed among the remaining processes defined in the flow definition. "OCR" is selected (step 205). Here, the “OCR” is a process that involves image analysis and does not generate a process for processing image data (see FIG. 5). Therefore, an affirmative determination (YES) is made in step 206, and a negative determination (NO) is made in step 207.

そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）の推奨画像データに対してＯＣＲの処理を実行する（ステップ２１２）。ここで、ジョブ処理部２０６は、推奨画像データに基づく画像に含まれる文字を認識する。また、ジョブ管理部２０５は、ＯＣＲによる文字認識の結果をジョブ属性として管理する（ステップ２１３）。   Then, the job processing unit 206 executes an OCR process on the recommended image data of the job ID (= 1) (step 212). Here, the job processing unit 206 recognizes characters included in the image based on the recommended image data. The job management unit 205 also manages the result of character recognition by OCR as a job attribute (step 213).

次に、フロー定義に規定された処理は全て終了していないため（ステップ２１８でＮＯ）、ジョブ処理部２０６は、フロー定義に規定された残りの処理のうち、最初に実行される処理として、「フォーマット変換」を選択する（ステップ２０５）。ここで、「フォーマット変換」は、画像解析を伴わない処理であって、画像データを加工する処理が発生するものである（図５参照）。よって、ステップ２０６で否定の判断（ＮＯ）、ステップ２０８で肯定の判断（ＹＥＳ）がされる。   Next, since all the processes defined in the flow definition have not been completed (NO in step 218), the job processing unit 206 sets the first process to be executed among the remaining processes defined in the flow definition. "Format conversion" is selected (step 205). Here, “format conversion” is a process that does not involve image analysis, and a process of processing image data occurs (see FIG. 5). Therefore, a negative determination (NO) is made at step 206 and a positive determination (YES) is made at step 208.

そして、ジョブ処理部２０６は、ジョブＩＤ（＝１）のジョブ処理用画像データに対してフォーマット変換の処理を行う（ステップ２１４）。ここで、ジョブ処理部２０６は、白紙除去が行われた後のジョブ処理用画像データに対して、フォーマット変換の処理を行う。そして、画像データ管理部２０４は、フォーマット変換前のジョブ処理用画像データ（即ち、白紙除去が行われた後のジョブ処理用画像データ）に代えて、フォーマット変換後のジョブ処理用画像データを管理する（ステップ２１５）。ここで、ジョブ属性として新たに管理される情報があれば、ジョブ管理部２０５はその情報をジョブ属性として管理する。ジョブ属性として管理される情報としては、例えば、フォーマット変換前のフォーマットなど、画像データの加工に関する情報が例示される。フォーマット変換の処理が行われると、フロー定義に規定された処理が全て終了する（ステップ２１８でＹＥＳ）。   Then, the job processing unit 206 performs format conversion processing on the job processing image data of the job ID (= 1) (step 214). Here, the job processing unit 206 performs format conversion processing on the job processing image data after the blank sheet removal is performed. Then, the image data management unit 204 manages the job processing image data after format conversion, instead of the job processing image data before format conversion (that is, the job processing image data after blank sheet removal is performed). (Step 215). Here, if there is information to be newly managed as a job attribute, the job management unit 205 manages the information as a job attribute. As information managed as a job attribute, for example, information on processing of image data, such as a format before format conversion, is exemplified. When the format conversion process is performed, all the processes defined in the flow definition are completed (YES in step 218).

このように、「白紙判定」、「ＯＣＲ」といった画像解析を伴う処理には、推奨画像データが使用される。また、「白紙判定」は、画像データを加工する処理が発生するため、画像解析の処理結果がジョブ処理用画像データに反映される。一方、「フォーマット変換」、「ファイル名変更」といった画像解析を伴わない処理には、推奨画像データは使用されない。このうち、「フォーマット変換」は、画像データを加工する処理が発生するため、ジョブ処理用画像データに対して実行される。また、「ファイル名変更」は、画像データを加工する処理が発生しないため、画像データに付随する情報についての処理が行われる。フロー定義に規定された処理の処理結果は、画像データ管理部２０４においてジョブ処理用画像データとして管理されるとともに、ジョブ管理部２０５においてジョブ属性として管理される。   As described above, recommended image data is used for processing involving image analysis such as “blank sheet determination” and “OCR”. Further, in the “blank sheet determination”, since processing for processing image data occurs, the processing result of the image analysis is reflected on the image processing data for job processing. On the other hand, the recommended image data is not used for processing that does not involve image analysis such as “format conversion” and “change file name”. Among these, “format conversion” is performed on image data for job processing because processing for processing image data occurs. Further, in the "file name change", since processing for processing image data does not occur, processing is performed for information associated with the image data. The process result of the process defined in the flow definition is managed by the image data management unit 204 as image data for job processing, and is managed by the job management unit 205 as a job attribute.

以上説明したように、本実施の形態において、画像読取装置１００は、予め定義された推奨スキャンパラメータを用いて推奨画像データを生成し、生成した推奨画像データと操作者が入力したスキャンパラメータとを管理サーバ２００に送信する。そして、管理サーバ２００は、推奨画像データと入力スキャンパラメータとを基にジョブ処理用画像データを生成し、フロー定義に規定された処理に応じて、推奨画像データやジョブ処理用画像データに対して処理を行う。   As described above, in the present embodiment, the image reading apparatus 100 generates recommended image data using the recommended scan parameters defined in advance, and generates the recommended image data generated and the scan parameters input by the operator. It is transmitted to the management server 200. Then, the management server 200 generates job processing image data based on the recommended image data and the input scan parameter, and applies to the recommended image data and the job processing image data according to the process defined in the flow definition. Do the processing.

ここで、管理サーバ２００は、推奨画像データに対して画像解析を行うことにより、例えば、ジョブ処理用画像データに対して画像解析を行う構成と比較して、画像劣化による画像解析エラーが発生したり正常な処理結果が得られなかったりすることが抑制される。また、画像読取装置１００が推奨画像データを生成し、管理サーバ２００がジョブ処理用画像データを生成するため、例えば、画像読取装置１００が推奨画像データ及びジョブ処理用画像データといった複数の画像データを生成する構成と比較して、画像読取装置１００の負荷が軽減される。また、ネットワーク３００におけるデータ送信量が減り、ネットワーク３００の負荷が軽減される。   Here, by performing image analysis on the recommended image data, the management server 200 generates an image analysis error due to image degradation, for example, as compared with a configuration in which image analysis is performed on job processing image data. It is suppressed that normal processing results can not be obtained. Further, the image reading apparatus 100 generates recommended image data, and the management server 200 generates job processing image data. For example, the image reading apparatus 100 generates a plurality of image data such as recommended image data and job processing image data. The load on the image reading apparatus 100 is reduced as compared to the configuration to be generated. In addition, the amount of data transmission in the network 300 is reduced, and the load on the network 300 is reduced.

また、上述した例では、推奨スキャンパラメータは、操作者がスキャンパラメータを入力する前に予め定義されるものとしたが、このような構成に限られない。例えば、画像読取装置１００の機種（種別）に応じて推奨スキャンパラメータをテンプレート化して保持しておき、スキャン処理の実行時にテンプレートの中から自装置（画像読取装置１００）の機種に応じた推奨スキャンパラメータを選択してもよい。また、例えば、画像読取装置１００の機能を実現するプログラムをインストールする際に、画像読取装置１００の機種や性能に応じて推奨スキャンパラメータを生成して保持しておいてもよい。なお、推奨スキャンパラメータは、画像読取装置１００の機種や性能に応じて変えてもよいし、画像読取装置１００の全てに共通なものとしてもよい。また、例えば、操作者が、スキャン処理の際に、入力スキャンパラメータとは別に推奨スキャンパラメータを指定してもよい。   Further, in the above-described example, the recommended scan parameters are defined in advance before the operator inputs the scan parameters, but the present invention is not limited to such a configuration. For example, a recommended scan parameter is templated and held according to the model (type) of the image reading apparatus 100, and a recommended scan according to the model of the own apparatus (image reading apparatus 100) from among the templates at the time of scan processing. Parameters may be selected. For example, when installing a program for realizing the function of the image reading apparatus 100, a recommended scan parameter may be generated and held according to the model and performance of the image reading apparatus 100. The recommended scan parameters may be changed according to the model and performance of the image reading apparatus 100, or may be common to all the image reading apparatus 100. Also, for example, the operator may designate recommended scan parameters separately from the input scan parameters at the time of scan processing.

さらに、フロー定義毎に推奨スキャンパラメータを予め定めたり、フロー定義に応じて画像読取装置１００が推奨スキャンパラメータを選択したりしてもよい。この場合、例えば、操作者が選択したフロー定義に、高画質な画像データが必要とされる画像解析の処理が含まれる場合には、高精度なスキャンパラメータが用いられる。一方、例えば、低画質な画像データでも許容される画像解析の処理が含まれる場合には、比較的精度の低いスキャンパラメータが用いられる。   Furthermore, recommended scan parameters may be determined in advance for each flow definition, or the image reading apparatus 100 may select recommended scan parameters according to the flow definition. In this case, for example, when the flow definition selected by the operator includes the process of image analysis that requires high-quality image data, high-accuracy scan parameters are used. On the other hand, for example, in the case where the low-quality image data also includes an acceptable image analysis process, scan parameters with relatively low accuracy are used.

［実施の形態２］
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態１において、画像読取装置１００の画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれているか否かにかかわらず、画像読取部１４０に推奨画像データを生成させた。一方、実施の形態２において、画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれている場合には、画像読取部１４０に推奨画像データを生成させ、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれていない場合には、画像読取部１４０に推奨画像データを生成させない。なお、本実施の形態において、実施の形態１と同様のものについては同じ符号を付してその詳細な説明を省略する。 Second Embodiment
Next, the second embodiment will be described. In the first embodiment, the image data acquisition unit 103 of the image reading apparatus 100 sends the recommended image data to the image reading unit 140 regardless of whether the flow definition selected by the operator includes a process involving image analysis. Was generated. On the other hand, in the second embodiment, when the flow definition selected by the operator includes processing involving image analysis, the image data acquisition unit 103 causes the image reading unit 140 to generate recommended image data, and the operation is performed. If the flow definition selected by the user does not include the process involving image analysis, the image reading unit 140 does not generate recommended image data. In the present embodiment, the same components as those in Embodiment 1 are assigned the same reference numerals and detailed explanations thereof will be omitted.

まず、画像読取装置１００の機能構成について説明する。   First, the functional configuration of the image reading apparatus 100 will be described.

画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれているか否かを判定する。ここでは、例えば、図５に示すように、フロー定義の各処理が画像解析を伴う処理であるか否かを定めたテーブルが用意されており、画像データ取得部１０３は、このテーブルを参照して判定を行う。そして、画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれていると判定した場合、画像読取部１４０に対して推奨画像データを生成させる。   The image data acquisition unit 103 determines whether the flow definition selected by the operator includes a process involving image analysis. Here, for example, as shown in FIG. 5, a table defining whether each process of flow definition is a process involving image analysis is prepared, and the image data acquisition unit 103 refers to this table. Make a decision. Then, when it is determined that the flow definition selected by the operator includes a process involving image analysis, the image data acquisition unit 103 causes the image reading unit 140 to generate recommended image data.

一方、画像データ取得部１０３は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれていないと判定した場合、入力スキャンパラメータを用いて画像読取部１４０にスキャン処理を実行させて、画像読取部１４０により生成された画像データを取得する。ここで生成される画像データは、実施の形態１に係る画像データ管理部２０４が入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基に生成する画像データ、即ち、ジョブ処理用画像データに相当するものである。   On the other hand, when the image data acquisition unit 103 determines that the flow definition selected by the operator does not include processing involving image analysis, the image data acquisition unit 103 causes the image reading unit 140 to execute scan processing using input scan parameters, The image data generated by the image reading unit 140 is acquired. The image data generated here corresponds to image data generated by the image data management unit 204 according to the first embodiment based on the input scan parameters and the recommended image data, that is, image data for job processing. .

なお、画像データ取得部１０３の判定において、上述したテーブルを用意するのではなく、例えば、フロー定義において、フロー定義毎又はフロー定義の各処理毎に、推奨画像データの送信を要求するか、若しくは推奨画像データの送信を要求しない（ジョブ処理用画像データの送信を要求する）かを予め定めておいてもよい。   In the determination of the image data acquisition unit 103, instead of preparing the above-mentioned table, for example, in the flow definition, transmission of recommended image data is requested for each flow definition or each process of the flow definition, or It may be determined in advance whether the transmission of the recommended image data is not requested (the transmission of the job processing image data is requested).

データ送信部１０４は、画像読取部１４０により推奨画像データが生成された場合には、推奨画像データ、入力スキャンパラメータ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを管理サーバ２００に送信する。一方、データ送信部１０４は、画像読取部１４０によりジョブ処理用画像データが生成された場合には、ジョブ処理用画像データ、及び操作者によって選択されたフロー定義のフロー定義ＩＤを管理サーバ２００に送信する。   When the recommended image data is generated by the image reading unit 140, the data transmission unit 104 transmits the recommended image data, the input scan parameter, and the flow definition ID of the flow definition selected by the operator to the management server 200. . On the other hand, when the image processing unit 140 generates image data for job processing, the data transmission unit 104 sends the image processing data for job processing and the flow definition ID of the flow definition selected by the operator to the management server 200. Send.

次に、管理サーバ２００の機能構成について説明する。   Next, the functional configuration of the management server 200 will be described.

データ受信部２０３は、画像読取装置１００から、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、フロー定義ＩＤ、ジョブ処理用画像データ等を取得し、ジョブＩＤを生成する。ここで、データ受信部２０３は、画像読取装置１００からジョブ処理用画像データを取得した場合には、画像データ管理部２０４に対して、ジョブＩＤ、ジョブ処理用画像データを出力する。一方、データ受信部２０３は、画像読取装置１００から、入力スキャンパラメータ、推奨画像データを取得した場合には、画像データ管理部２０４に対して、ジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを出力する。   The data receiving unit 203 acquires input scan parameters, recommended image data, flow definition IDs, image data for job processing, and the like from the image reading apparatus 100, and generates job IDs. Here, when acquiring the job processing image data from the image reading apparatus 100, the data receiving unit 203 outputs the job ID and the job processing image data to the image data management unit 204. On the other hand, when the data reception unit 203 acquires input scan parameters and recommended image data from the image reading apparatus 100, the data reception unit 203 outputs a job ID, input scan parameters, and recommended image data to the image data management unit 204. Do.

画像データ管理部２０４は、データ受信部２０３からジョブＩＤ及びジョブ処理用画像データを受け取った場合には、ジョブＩＤとジョブ処理用画像データとを対応付けて管理する。一方、画像データ管理部２０４は、データ受信部２０３からジョブＩＤ、入力スキャンパラメータ、及び推奨画像データを受け取った場合には、入力スキャンパラメータと推奨画像データとを基にジョブ処理用画像データを生成する。そして、画像データ管理部２０４は、ジョブＩＤと、入力スキャンパラメータ、推奨画像データ、及びジョブ処理用画像データとを対応付けて管理する。   When receiving the job ID and the job processing image data from the data receiving unit 203, the image data management unit 204 manages the job ID and the job processing image data in association with each other. On the other hand, when the image data management unit 204 receives the job ID, the input scan parameter, and the recommended image data from the data reception unit 203, it generates image data for job processing based on the input scan parameter and the recommended image data. Do. Then, the image data management unit 204 manages the job ID in association with the input scan parameter, the recommended image data, and the job processing image data.

ジョブ処理部２０６は、ジョブ管理部２０５からの依頼に基づいて、フロー定義に規定された処理を実行する。ここで、フロー定義に画像解析を伴う処理が含まれている場合、ジョブ処理部２０６は、実施の形態１と同様に、推奨画像データ及びジョブ処理用画像データを使用して処理を行う。一方、フロー定義に画像解析を伴う処理が含まれていない場合、ジョブ処理部２０６は、ジョブ処理用画像データを使用して処理を行う。   The job processing unit 206 executes the process defined in the flow definition based on the request from the job management unit 205. Here, when the flow definition includes processing involving image analysis, the job processing unit 206 performs processing using the recommended image data and the image data for job processing as in the first embodiment. On the other hand, if the flow definition does not include processing involving image analysis, the job processing unit 206 performs processing using the job processing image data.

このように、本実施の形態では、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれているか否かによって、画像読取部１４０が推奨画像データ又はジョブ処理用画像データの何れかを生成する。より具体的には、画像読取装置１００は、操作者が選択したフロー定義に画像解析を伴う処理が含まれている場合には、推奨画像データではなくジョブ処理用画像データを生成・送信する。ジョブ処理用画像データは、推奨画像データよりも画質が低いため、ジョブ処理用画像データを生成・送信する場合は、推奨画像データを生成・送信する場合と比較して、画像読取装置１００の負荷が軽減される。また、ネットワーク３００におけるデータ送信量が減り、ネットワーク３００の負荷が軽減される。   As described above, in the present embodiment, the image reading unit 140 selects either the recommended image data or the image data for job processing depending on whether the flow definition selected by the operator includes the process involving the image analysis. Generate More specifically, when the flow definition selected by the operator includes a process involving image analysis, the image reading apparatus 100 generates and transmits not the recommended image data but the image data for job processing. Since the image data for job processing has a lower image quality than the recommended image data, when generating / transmitting image data for job processing, the load of the image reading apparatus 100 is higher than when generating / transmitting the recommended image data. Is reduced. In addition, the amount of data transmission in the network 300 is reduced, and the load on the network 300 is reduced.

また、実施の形態１及び実施の形態２において、管理サーバ２００は、操作者がフロー定義に規定された処理の状況や処理結果を確認したり、フロー定義に規定された処理を再度実行することを指示したりするためのユーザインタフェースを備えてもよい。操作者は、このユーザインタフェースを介して、例えば、フロー定義に規定された処理にエラーが発生していないかどうか、処理後のジョブ処理用画像データやジョブ属性について正常な結果が得られているか等を確認すればよい。また、エラーが発生した場合や正常な結果が得られていない場合、操作者は、ユーザインタフェースを介して、エラーが発生した処理や正常な結果が得られていない処理について再度実行することを指示すればよい。なお、このユーザインタフェースは、例えば、表示機構２５０、入力デバイス２６０等により実現される。   Further, in Embodiment 1 and Embodiment 2, the management server 200 confirms the status of the process and the process result defined by the operator in the flow definition, and re-executes the process defined in the flow definition. May be provided with a user interface for instructing the user. Whether the operator has received an error in the process defined in the flow definition, for example, through this user interface, has a normal result obtained for the job processing image data or job attribute after the process? You should check the etc. In addition, when an error occurs or a normal result is not obtained, the operator instructs to re-execute, through the user interface, the process in which the error occurred or the process in which a normal result is not obtained. do it. Note that this user interface is realized by, for example, the display mechanism 250, the input device 260, and the like.

また、本発明の実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。   Further, the program for realizing the embodiment of the present invention can be provided by communication means as well as provided by being stored in a recording medium such as a CD-ROM.

なお、上記では種々の実施形態および変形例を説明したが、これらの実施形態や変形例どうしを組み合わせて構成してももちろんよい。
また、本開示は上記の実施形態に何ら限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲で種々の形態で実施することができる。 Although various embodiments and modifications have been described above, it is needless to say that these embodiments and modifications may be combined with each other.
In addition, the present disclosure is not limited to the above embodiment, and can be implemented in various forms without departing from the scope of the present disclosure.

１…画像処理システム、１００…画像読取装置、１０１…フロー定義取得部、１０２…操作受付部、１０３…画像データ取得部、１０４…データ送信部、１４０…画像読取部、２００…管理サーバ、２０１…フロー定義生成部、２０２…フロー定義管理部、２０３…データ受信部、２０４…画像データ管理部、２０５…ジョブ管理部、２０６…ジョブ処理部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... image processing system, 100 ... image reading device, 101 ... flow definition acquisition part, 102 ... operation reception part, 103 ... image data acquisition part, 104 ... data transmission part, 140 ... image reading part, 200 ... management server, 201 ... flow definition generation unit, 202 ... flow definition management unit, 203 ... data reception unit, 204 ... image data management unit, 205 ... job management unit, 206 ... job processing unit

Claims (12)

画像を読み取る画像読取装置と、
前記画像読取装置とネットワークを介して接続される処理装置とを備え、
前記画像読取装置は、
操作者に入力された画像読取条件である第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取ることにより第２画像データを生成する画像読取手段と、
前記第１条件と前記第２画像データとを前記処理装置に出力する出力手段とを備え、
前記処理装置は、
前記ネットワークを介して前記画像読取装置から取得した前記第１条件と前記２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する生成手段と、
前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する処理手段とを備えること
を特徴とする画像処理システム。 An image reading device for reading an image;
A processing device connected to the image reading device via a network;
The image reading apparatus
Image reading means for generating second image data by reading an image under a second condition different from the first condition which is an image reading condition input by the operator;
Outputting means for outputting the first condition and the second image data to the processing device;
The processing unit
Generation means for generating first image data in which the first condition is applied to the image by the first condition and the two image data acquired from the image reading apparatus via the network;
Processing means for processing the second image data in the case of a specific process, and processing the first image data in the case of another specific process, in the process for the first image data and the second image data And an image processing system comprising: 前記特定の処理は、画像データに基づく画像から情報を取得する処理であり、画像データの加工を含む処理と画像データの加工を含まない処理とが存在すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。 The specific process is a process of acquiring information from an image based on image data, and a process including processing of image data and a process not including processing of image data exist. Image processing system. 前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれる場合、前記第２画像データに加えて前記第１画像データを処理すること
を特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。 3. The image processing system according to claim 2, wherein the processing means processes the first image data in addition to the second image data when the processing of the image data is included in the specific processing. 前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれる場合、前記第２画像データに対して当該特定の処理の一部の処理を実行して取得した情報を用いて、前記第１画像データに当該加工を施すこと
を特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。 When the processing of the image data is included in the specific processing, the processing means performs the first processing using information acquired by executing a part of processing of the specific processing on the second image data. The image processing system according to claim 3, wherein the image data is subjected to the processing. 前記処理手段は、前記特定の処理に画像データの加工が含まれない場合、前記第２画像データに対して当該特定の処理を実行して当該第２画像データに基づく画像から情報を取得すること
を特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。 The processing means executes the specific process on the second image data to acquire information from an image based on the second image data, when the specific process does not include processing of the image data. The image processing system according to claim 2, characterized in that 前記第２条件は、操作者が前記第１条件を入力する前に予め定められた画像読取条件であること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。 The image processing system according to claim 1, wherein the second condition is an image reading condition determined in advance before the operator inputs the first condition. 前記第２条件は、操作者が入力可能な第１条件よりも高精度な条件として予め定められた画像読取条件であること
を特徴とする請求項６に記載の画像処理システム。 7. The image processing system according to claim 6, wherein the second condition is an image reading condition predetermined as a condition with higher accuracy than the first condition that can be input by the operator. 前記画像読取手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第１条件の下で前記画像を読み取ることにより画像データを生成し、
前記出力手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第１条件と前記第２画像データとの代わりに、前記画像データを出力すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。 When the processing of the processing unit does not include the specific processing, the image reading unit generates image data by reading the image under the first condition.
The output means outputs the image data instead of the first condition and the second image data when the specific process is not included in the process of the processing means. The image processing system according to Item 1. 前記画像読取手段は、前記処理手段の処理に前記特定の処理が含まれない場合には、前記第２画像データを生成しないこと
を特徴とする請求項８に記載の画像処理システム。 9. The image processing system according to claim 8, wherein the image reading unit does not generate the second image data when the processing of the processing unit does not include the specific processing. ネットワークを介して接続された画像読取装置から、操作者に入力された画像読取条件である第１条件と、当該第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取ることにより生成された第２画像データとを取得する取得手段と、
前記第１条件と前記２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する生成手段と、
前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する処理手段と
を備える処理装置。 A first condition generated as an image reading condition input by the operator from an image reading apparatus connected via a network, and a second condition generated by reading an image under a second condition different from the first condition Acquisition means for acquiring two image data;
Generation means for generating, based on the first condition and the two image data, first image data in which the first condition is applied to the image;
Processing means for processing the second image data in the case of a specific process, and processing the first image data in the case of another specific process, in the process for the first image data and the second image data And a processor. 操作者に入力された画像読取条件である第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取ることにより第２画像データを生成する画像読取手段と、
ネットワークを介して自装置と接続された他の装置に対して、前記第１条件と前記第２画像データとを出力する出力手段と
を備える画像読取装置。 Image reading means for generating second image data by reading an image under a second condition different from the first condition which is an image reading condition input by the operator;
An image reading apparatus comprising: output means for outputting the first condition and the second image data to another apparatus connected to the apparatus via a network. コンピュータに、
ネットワークを介して接続された画像読取装置から、操作者に入力された画像読取条件である第１条件と、当該第１条件とは異なる第２条件の下で画像を読み取ることにより生成された第２画像データとを取得する機能と、
前記第１条件と前記２画像データとにより、前記画像に当該第１条件が適用された第１画像データを生成する機能と、
前記第１画像データ及び前記第２画像データに対する処理において、特定の処理の場合には当該第２画像データを処理し、他の特定の処理の場合には当該第１画像データを処理する機能と
を実現させるためのプログラム。 On the computer
A first condition generated as an image reading condition input by the operator from an image reading apparatus connected via a network, and a second condition generated by reading an image under a second condition different from the first condition (2) The function of acquiring image data and
A function of generating, based on the first condition and the two image data, first image data in which the first condition is applied to the image;
A function of processing the second image data in the case of a specific process, and processing the first image data in the case of another specific process in the process on the first image data and the second image data; Program for realizing
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