JP2021140468A - 画像検査装置、画像形成システム、および制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像の異常検出を適切に行う。【解決手段】画像検査装置２０の画像解析部２１０は、読取画像データに対して、元画像データおよび／または読取画像データから算出した画素閾値を用いて、該画素閾値を超える画素を抽出するとともに、抽出した画素同士が隣接し、連続する複数の画素で構成される領域を異常候補領域に設定する処理と、それぞれの異常候補領域を構成する画素の数である合計画素数、および異常候補領域を構成する各画素の画素閾値との差分の合計である積算画素値を算出する処理と、元画像データ、または読取画像データの特徴に応じた誤判定除外基準を設定する処理と、それぞれの異常候補領域の合計画素数、および積算画素値が誤判定除外基準を満たすか否かを判定し、満たす場合には該異常候補領域を正常と判定し、満たさない場合には、異常と判定する処理と、を行う。【選択図】図４

Description

本発明は、画像検査装置、画像形成システム、および制御プログラムに関する。

従来、検査対象面の撮影画像から、検査対象面の異常を検出する画像検査装置が知られている。

特許文献１に開示された欠陥検出方法では、ＴＶカメラ等の撮影により得られた原画像の各画素の濃度を閾値により２値化して欠陥を検出している。具体的には、検査対象物の輪郭線の内側に欠陥部の判定対象となる欠陥候補の輪郭線を囲む閉じた領域内を欠陥候補領域として設定し、欠陥候補領域の近傍外側で検査対象物の輪郭線よりも内側の濃度に基づいて基準濃度を設定し、欠陥候補領域内の各画素の濃度を上記基準濃度に基づいて設定された閾値との大小関係によって２値化することにより、欠陥候補内の画素と他の画素とを分離している。また、閾値との大小関係に基づいて分離された欠陥候補内の画素が占める面積、および各画素の濃度と上記閾値との濃度差の総和である体積を求め、この面積と体積とに基づいて欠陥候補の良否を判定している。

特開平０３−１７５３４３号公報

しかしながら、特許文献１の欠陥検出方法では、面積、体積を一律の閾値と比較することで、欠陥候補の良否を判定しており、十分な精度で欠陥を検出できない虞がある。例えば、閾値が緩いと不良な欠陥を正しく判定できない。一方で、閾値を厳しくしすぎると良品を欠陥と判定する誤判定が生じる。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、十分な精度で画像の異常を判定できる画像検査装置を提供することを目的とする。

本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。

（１）元画像データに基づいて画像形成装置で画像形成された記録材上の画像を読み取って生成された読取画像データを取得する取得部と、
前記読取画像データに対して異常を判定する解析を行い、解析結果を生成する画像解析部と、
を備え、
前記画像解析部は、前記読取画像データに対して、前記元画像データおよび／または前記読取画像データから算出した画素閾値を用いて、該画素閾値を超える画素を抽出するとともに、抽出した画素同士が隣接し、連続する複数の画素で構成される領域を異常候補領域に設定する処理と、
それぞれの前記異常候補領域を構成する画素の数である合計画素数、および前記異常候補領域を構成する各画素の前記画素閾値との差分の合計である積算画素値を算出する処理と、
前記元画像データ、または前記読取画像データの特徴に応じた誤判定除外基準を設定する処理と、
それぞれの前記異常候補領域の前記合計画素数、および前記積算画素値が前記誤判定除外基準を満たすか否かを判定し、満たす場合には該異常候補領域を正常と判定し、満たさない場合には、異常と判定する処理と、を行う、
画像検査装置。

（２）前記元画像データの特徴は、前記元画像データの背景濃度である、上記（１）に記載の画像検査装置。

（３）前記画像解析部は、前記異常候補領域に設定する処理として、
前記読取画像データと前記元画像データの対応する画素同士の画素値の差分を取ることにより差分画像データを生成し、
前記差分画像データを構成するそれぞれの画素を順次、注目画素とし、該注目画素の周辺画素から前記画素閾値を算出するとともに、
前記注目画素を、該注目画素の周辺画素から算出した前記画素閾値と比較し、該画素閾値を超える画素から、前記異常候補領域を設定する、上記（２）に記載の画像検査装置。

（４）前記誤判定除外基準は、前記背景濃度から設定した第１閾値、および第２閾値であり、
前記画像解析部は、前記合計画素数が、前記第１閾値未満で、かつ前記積算画素値が前記第２閾値未満の場合に、前記誤判定除外基準を満たすと判定する、上記（２）、または上記（３）に記載の画像検査装置。

（５）前記第１閾値、または前記第２閾値は、前記元画像データの背景濃度を入力とした１つの１次関数、または複数の１次関数を組み合わせた関数を用いて算出される、上記（４）に記載の画像検査装置。

（６）前記第１閾値、または前記第２閾値は、前記元画像データの背景濃度を入力としたルックアップテーブルを参照して設定される、上記（４）に記載の画像検査装置。

（７）前記合計画素数、および前記積算画素値が前記誤判定除外基準を満たすか否かの判定は、前記合計画素数と前記第１閾値の比較、および前記積算画素値と前記第２閾値の比較のいずれか一方を先に実施し、他方を後に実施する、上記（４）から上記（６）のいずれかに記載の画像検査装置。

（８）前記誤判定除外基準を満たすか否かの判定は、前記合計画素数、および前記積算画素値が前記誤判定除外基準を満たすか否かの判定は、前記合計画素数と前記第１閾値の比較、および前記積算画素値と前記第２閾値の比較を同時に実施する、上記（４）から上記（６）のいずれかに記載の画像検査装置。

（９）前記誤判定除外基準は、前記合計画素数および前記積算画素値の一方をＸ軸、他方をＹ軸としたＸＹ座標系において、予め定義した境界線であって、前記背景濃度に応じて設定した境界線あり、
前記画像解析部は、前記ＸＹ座標系において前記合計画素数および前記積算画素値が示す座標が、予め定義した境界線を超えない場合に、前記誤判定除外基準を満たすと判定する、上記（２）、または上記（３）に記載の画像検査装置。

（１０）元画像データに基づいて記録材上に画像を形成する画像形成装置と、
記録材上の画像を読み取って読取画像データを生成する読取部と、
上記（１）から上記（９）のいずれかに記載の画像検査装置と、
を備える、画像形成システム。

（１１）元画像データに基づいて画像形成装置で画像形成された記録材上の画像を読み取って生成された読取画像データを取得する取得部を備える画像検査装置で実行される制御プログラムであって、
前記読取画像データに対して異常を判定する解析を行い、解析結果を生成するステップ（ａ）を有する処理であって、
前記ステップ（ａ）は、
前記読取画像データに対して、前記元画像データおよび／または前記読取画像データから算出した画素閾値を用いて、該画素閾値を超える画素を抽出するとともに、抽出した画素同士が隣接し、連続する複数の画素で構成される領域を異常候補領域に設定するステップと、
それぞれの前記異常候補領域を構成する画素の数である合計画素数、および前記異常候補領域を構成する各画素の前記画素閾値との差分の合計である積算画素値を算出するステップと、
前記元画像データ、または前記読取画像データの特徴に応じた誤判定除外基準を設定するステップと、
それぞれの前記異常候補領域の前記合計画素数、および前記積算画素値が前記誤判定除外基準を満たすか否かを判定し、満たす場合には該異常候補領域を正常と判定し、満たさない場合には、異常と判定するステップと、
を含む処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。

本発明によれば、画像検査装置の画像解析部は、読取画像データに対して、元画像データおよび／または読取画像データから算出した画素閾値を用いて、該画素閾値を超える画素を抽出するとともに、抽出した画素同士が隣接し、連続する複数の画素で構成される領域を異常候補領域に設定する処理と、それぞれの異常候補領域を構成する画素の数である合計画素数、および異常候補領域を構成する各画素の画素閾値との差分の合計である積算画素値を算出する処理と、元画像データ、または読取画像データの特徴に応じた誤判定除外基準を設定する処理と、それぞれの異常候補領域の合計画素数、および積算画素値が誤判定除外基準を満たすか否かを判定し、満たす場合には該異常候補領域を正常と判定し、満たさない場合には、異常と判定する処理と、を行う。このようにすることで、画像データの特徴に応じて設定した条件に応じて設定した閾値により、画像の異常検出の適切に行える。

本発明の一実施形態に係る画像形成システムの概略構成を示す断面図である。 画像形成システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 画像形成システムが実行する印刷処理を示すフローチャートである。 画像検査装置が実行する異常判定処理を示すフローチャートである。 異常候補領域の設定処理を示すステップＳ１２０のサブルーチンフローチャートである。 変形例に係る異常候補領域の設定処理を示すステップＳ１２０のサブルーチンフローチャートである。 画素閾値の第１の算出方法で用いる、読取画像データの画素の処理手順、および注目画素を説明するための模式図である。 画素閾値の第２の算出方法を説明するためのグラフである。 誤判定除外処理の対象区分を説明する模式図である。 誤判定除外処理を説明するための模式図である。 体積閾値の設定に用いる１次関数を説明するための模式図である。 誤判定除外基準と異常画像との対応関係を説明するための図である。 誤判定除外基準の適用例を説明するための模式図である。 面積閾値、体積閾値を用いた場合の異常判定領域と正常判定領域とを説明する模式図である。 比較例に係る除外判定処理を説明するための模式図である。 誤判定除外基準の設定に用いるＬＵＴを示す図である。 ＸＹ座標系に設定した誤判定除外基準を説明する図である。

以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

図１は、本発明の一実施形態に係る画像検査装置を含む画像形成システムの概略構成を示す図である。図２は、画像形成システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

図１、図２に示すように、画像形成システム１は、画像形成装置１０、画像検査装置２０、および後処理装置３０を備える。画像形成装置１０は元画像データ（印刷データともいう）に基づいて用紙９０（記録材）上に画像を形成する。画像検査装置２０は読取部２３を備え、画像形成装置１０で印刷された用紙９０上の画像の読み取りを行い、読取画像データを生成する。また、画像検査装置２０は、生成した読取画像データにより、画像濃度、色、画像形成位置の検査を行い、異常を検出したり、濃度調整、色調整、位置ずれ調整等の各種の画像調整を行ったりする。後処理装置３０は、画像形成装置１０で印刷された用紙に対して、各種の後処理を行う。なお、以下の実施形態においては、この図１に示すように、画像検査装置２０は、画像形成装置１０に連結された別体の構成として説明するが、画像形成装置１０と筐体を共用し、一体として構成されていてもよい。また、以下においては、画像検査装置２０は、用紙９０の搬送方向において、画像形成装置１０の下流側に位置し、画像形成装置１０で画像形成された用紙９０の検査をリアルタイムで行うものとして説明する。しかしながら、画像検査装置２０を画像形成装置１０とは別体で、ネットワークで通信接続した構成とし、オフラインで、読取画像データとこれに対応する元画像データを取得することで、画像の検査を行うようにしてもよい。この場合、読取部だけを（後述の読取部２３）は、画像形成装置１０の内部を搬送する用紙９０を読み取るように搬送経路内に配置されてもよい。

（画像形成装置１０）
図２に示すように、画像形成装置１０は、制御部１１、記憶部１２、画像形成部１３、給紙搬送部１４、操作表示部１５、および通信部１９を備え、これらは信号をやり取りするためのバスを介して相互に接続される。

（制御部１１、記憶部１２）
制御部１１は、ＣＰＵであり、プログラムにしたがって装置各部の制御や各種の演算処理を行う。記憶部１２は、予め各種プログラムや各種データを格納しておくＲＯＭ、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ、各種プログラムや各種データを格納するハードディスク等からなる。

（画像形成部１３）
画像形成部１３は、例えば電子写真方式により画像を形成し、基本色（ＹＭＣＫ）のそれぞれに対応した書込部１３１、および作像部を備える。各作像部は、感光体ドラム１３２、帯電極（図示せず）、トナー、およびキャリアからなる２成分現像剤を収容する現像部１３３、クリーニング部（図示せず）を含む。各色の作像部で形成されたトナー画像は、中間転写ベルト１３４上で重ね合わせされ、２次転写部１３５において搬送された用紙９０に転写される。用紙９０上の（フルカラーの）トナー画像は下流側の定着部１３６で加熱、加圧されることで用紙９０上に定着される。

（給紙搬送部１４）
給紙搬送部１４は、複数の給紙トレイ１４１、搬送路１４２、１４３、ならびに、これらの搬送路１４２、１４３に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）を備える。給紙トレイ１４１から給紙された用紙９０は、搬送路１４２を搬送され、画像形成部１３で画像形成された後、下流側の画像検査装置２０に送られる。

また印刷ジョブの印刷設定が、両面印刷の設定であれば、片面（第１面）に画像形成された用紙９０を画像形成装置１０の下部にあるＡＤＵ搬送路１４３に搬送する。このＡＤＵ搬送路１４３に搬送された用紙９０は、スイッチバック経路で表裏を反転された後、搬送路１４２に合流し、再び画像形成部１３で用紙９０のもう一方の面（第２面）に画像形成される。

（操作表示部１５）
操作表示部１５はタッチパネル、テンキー、スタートボタン、ストップボタン等を備え、画像形成システム１の状態を表示し、ユーザーによる各種設定、および指示の入力に使用される。また、ユーザーによる、後述の色調整、画像位置調整の実行指示を受け付ける。また、画像検査装置２０により検査で異常が判定された場合には、解析結果を表示する。

（通信部１９）
通信部１９は、画像形成装置１０が、画像検査装置２０、後処理装置３０、およびＰＣ等の外部機器との間で通信するためのインターフェースである。通信部１９は、画像検査装置２０との間で、各種設定値や動作タイミング制御に必要な各種情報等の送受信を行う。通信部１９には、ＳＡＴＡ、ＰＣＩ、ＵＳＢ、イーサネット（登録商標）、ＩＥＥＥ１３９４などの規格によるネットワークインターフェースや、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１などの無線通信インターフェースなどの各種ローカル接続インターフェースなどが用いられる。

（画像検査装置２０）
図１、図２に示すように、画像検査装置２０は、制御部２１、記憶部２２、読取部２３、搬送部２４および通信部２９を備える。これらは信号をやり取りするためのバス等の信号線を介して相互に接続される。

制御部２１、記憶部２２は、上述の制御部１１、記憶部１２と同様の構成を備える。この制御部２１は、画像形成装置１０の制御部１１と協働することで、画像形成システム１の画像調整、画像検査、等を行う。搬送部２４は、搬送路２４１、およびこの搬送路２４１に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）を備える。搬送路２４１は、上流側の搬送路１４２と連結し、画像形成装置１０で画像形成された用紙９０を受け入れ、下流側の後処理装置３０に送る。

（制御部２１、記憶部２２）
制御部２１は、読取部２３で用紙９０上の画像を読み取って得られた画像データ（以下、「読取画像データ」という）を用いて、色調整や画像位置調整を行う。また、制御部２１は、画像解析部２１０として機能し、読取画像データから「色判定」、「画像位置判定」、「異常判定」等の画像解析を行う。

画像解析部２１０は、読取画像データに対して閾値を用いて異常を判定する解析を行い、解析結果を生成する。

記憶部２２は、各種評価用の複数色のカラーパッチを配置したカラーチャートや、位置ずれ検出用の格子画像やトンボ画像を複数配置した検査チャートの画像データを記憶する。

画像解析部２１０は、「色判定」として、画像形成装置１０によりカラーチャートの画像を形成した用紙９０の読み取って得られた読取画像データにより、各カラーパッチの色データを解析し、結果データを画像形成装置１０に送る。画像形成装置１０は、結果データから、色変換（印刷データから書込部１３１のＣＭＹＫ信号への変換）のＬＵＴ（ルックアップテーブル）の調整、ガンマ補正、スクリーン補正、および濃度バランスの調整、または、画像形成部１３の画像形成条件を調整する。

画像解析部２１０は、「画像位置判定」として、画像形成装置１０により検査チャートの画像を形成した用紙９０の読み取って得られた読取画像データにより、各トンボ画像の位置を解析し、結果データを画像形成装置１０に送る。画像形成装置１０は、結果データから、スキューやシフト等の２次元位置補正のパラメータを調整する。

画像解析部２１０は、「異常判定」として、画像形成装置１０により通常の元画像データ（印刷データ）の画像を形成した用紙９０の読み取って得られた読取画像データにより、異常判定を行う。異常判定は、例えば、元画像データおよび／または読取画像データから算出した画素閾値を用いて、画素閾値を超える画素を抽出する。例えば、この画素閾値の算出方法としては後述するように注目画素を取り囲む複数の周辺画素から求めた統計情報（平均値、標準偏差）から画素毎に算出する第１の算出方法（図５Ａ）、および背景画素から算出する第２の算出方法（図５Ｂ）がある。第１、第２の算出方法については後述する。

（読取部２３）
読取部２３は、搬送路２４１上に配置され、画像形成装置１０で画像形成され、搬送された用紙９０上の画像の読み取りを行う。なお、両面の同時（１パス）読み取りが行えるように、搬送路２４１の下側にも同じ読取部を配置してもよい。あるいは、画像形成装置１０のＡＤＵ搬送路１４３と同様の搬送路を設け、１個の読取部２３で両面読み取りを行うようにしたりしてもよい。

読取部２３は、センサーアレイ、レンズ光学系、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）光源およびこれらを収納する筐体等を備える。センサーアレイは、複数の光学素子（例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ））を主走査方向に沿ってライン状に配置したカラーラインセンサーであり、幅方向における読取領域は用紙９０の全幅に対応している。光学系は、複数のミラーとレンズから構成される。ＬＥＤ光源からの光は、原稿ガラスを透過し、搬送路２４１上の読取位置を通過する用紙９０の表面を照射する。この読取位置の表面反射光による像は、光学系により導かれ、センサーアレイ上に結像する。読取部２３の解像度は、１００〜数百ｄｐｉである。

（後処理装置３０）
後処理装置３０は、図１に示すように、後処理部３１、および搬送部３４を備える。搬送部３４は、搬送路３４１、３４３、この搬送路３４１、３４３に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）、ならびに排紙トレイ３４２、３４４を備える。なお、図示は省略するが、後処理装置３０も図２に示した他の装置と同様に、制御部、記憶部、および通信部を備え、他の装置と協働することで、用紙９０への処理を行う。

搬送路３４１は、上流側の搬送路２４１と連結し、画像検査装置２０から搬送された用紙９０を受け入れ、印刷設定に応じて後処理を施した後、排紙トレイ３４２に排出する。そして、印刷設定に応じて、搬送された用紙９０を、搬送路３４３を経由して排紙トレイ３４４に排出する。また、後述する検査で正常判定の用紙９０を通常の排紙トレイ３４２に、異常判定された用紙９０を別の排紙トレイ３４４に排出するようにしてもよい。

後処理部３１は、ステイプル処理、パンチ処理、冊子形成処理、等の各種の後処理を行う。例えば後処理部３１は、用紙をスタックするスタック部とステイプル部を有し、複数枚の用紙９０をこのスタック部で重ねた後、ステイプル部でステイプルを用いた平綴じ処理を行う。

（印刷処理）
図３は、画像形成システム１が実行する印刷処理を示すフローチャートである。図３に示す処理は、主に画像形成装置１０の制御部１１が主体となり、画像検査装置２０の制御部２１（画像解析部２１０）と協働で行われる。

（ステップＳ１）
画像形成装置１０の制御部１１は、画像形成部１３、給紙搬送部１４を制御することで、元画像データに基づいて用紙９０上に画像を形成する。用紙９０は、下流側の画像検査装置２０に搬送される。

（ステップＳ２）
制御部１１は、画像検査装置２０から、所定時間内に搬送した用紙９０に対する異常の判定結果を受信しなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ３をスキップし、処理を終了する。一方で、異常の判定結果を受信した場合、処理をステップＳ３に進める。ここでの画像検査装置２０の異常の判定処理については、後述の図４等で説明する。

（ステップＳ３）
異常の判定を受けることに応じて、制御部１１は、異常の結果を操作表示部１５に表示するとともに、後処理装置３０に、異常となった用紙９０を通常の排紙トレイとは別の排出トレイ（例えば排紙トレイ３４４）に搬送するように指示をする。後処理装置３０では、この指示に応じて、搬送経路を切り替え、異常と判定された用紙９０を排紙トレイ３４３に搬送する。

（画像検査装置２０の異常判定処理）
図４は、画像検査装置２０で行う異常判定処理を示すフローチャートである。この処理は、図１に示すような画像形成システム１に組み込まれた画像検査装置２０においては、画像形成装置１０で画像形成された用紙９０が搬送される毎に行う。

以下に説明する実施形態においては、ホタル（白抜け、ホワイトスポットともいう）による異常を検出対象とした場合を例にして説明する。ここでいう「ホタル」とは、現像部１３３のキャリアが感光体ドラム１３２を経由して中間転写ベルト１３４に付着し、２次転写時にそのキャリアが異物となり、用紙９０と中間転写ベルト１３４の密着性がキャリア周辺で不十分となるために、転写後の画像が円形状に白く抜ける（濃度が薄くなる）現象である。均一な中間濃度のいわゆるハーフトーン画像においてホタルが目立ちやすい。

（ステップＳ１１０）
読取部２３は、搬送された用紙９０の読み取りを行い、読取画像データを生成する。制御部２１は、読取部２３で生成されたこの読取画像データを取得する。また、画像検査装置２０は、この搬送された用紙９０への画像形成に用いた元画像データ（印刷データ）を取得する。これらは一対の画像データとして紐付けられる。

（ステップＳ１２０）
制御部２１の画像解析部２１０は、は、ステップＳ１１０で得られた元画像データ、および／または読取画像データから画素閾値を算出する。画素閾値は、後述するように第１の算出方法では元画像データおよび読取画像データから、画素閾値が画素毎に算出される。第２の算出方法では元画像データから画素閾値が、画素毎、または所定サイズのブロック毎に算出される。そして、読取画像データの各画素、または差分画像データの各画素を画素閾値と比較し、画素閾値を超える画素を抽出し、抽出した画素の塊を異常候補領域として設定する。ここで差分画像データとは、一対の画像データにおいて対応する画素毎に、読取画像データの画素値から元画像データの画素値を減じて得られたものである。

なお、本実施形態においては、上述のようにホタル（白抜け）による異常を検出対象としているため、画素閾値を超える場合を抽出する。ここで画素閾値を超えるとは、濃度が薄い側、すなわち対象となる画素の画素値が、画素閾値よりも大きい場合を意味する。ここで画素値、および画素閾値は、輝度値のことを意味し、数値が大きい程、明るい（濃度が薄い）。例えば８ビットで２５５が最も輝度が高く、０が最も輝度が低い。しかしながら、異常の検出対象はホタルに限定されるものではなく、スジや汚れを対象としてもよい。また、その場合、正常の場合よりも薄くなる現象だけではなく、濃くなる現象もあり、両方を対象とする場合には、画素閾値を超えるとは、上限閾値を上回る場合（輝度値が高い）と、下限閾値を下回る場合（輝度値が低い）の両方が含まれる。

（異常候補領域の設定処理）
図５Ａ、図５Ｂは、異常候補領域の設定処理を示すステップＳ１２０のサブルーチンフローチャートである。図５Ａ、図５Ｂでは、それぞれ第１の算出方法（統計情報）、第２の算出方法（背景濃度）により算出した画素閾値を用いて抽出した画素により異常候補領域を設定する。最初に図５Ａを参照して、異常候補領域の設定処理について説明し、図５Ｂの変形例については、その後に説明する。

（第１の算出方法）
（ステップＳ２０１）
図５Ａに示すように画像解析部２１０は、ステップＳ２０１からステップＳ２０４までの処理を、読取画像データの各画素を順次、注目画素に設定して１枚の画像データの全画素への処理が終了するまで繰り返し行う。

このステップＳ２０１では、画像解析部２１０は、一対の画像データの画素毎の差分を計算する。例えば、対応する画素同士で、読取画像データの画素値から元画像データの画素値を減じた画素で構成される差分画像データを生成する。この差分の計算は、１枚の画像データの全画素に対してまとめて処理し、差分画像データを生成するようにしてもよく、逐次行うようにしてもよい。

（ステップＳ２０２）
画像解析部２１０は、以下の手順により、ステップＳ２０１で生成した差分画像データにおいて、注目画素の周辺画素から平均、標準偏差等の統計情報を算出する。図６は、読取画像データの画素の処理順序、および注目画素を説明するための模式図である。図６（ａ）に示すように１枚の読取画像データは、Ｘ方向（主走査方向）にｘ個の画素が、Ｙ方向（副走査方向）にｙ個の画素が並んでいる。全画素数は、ｘ×ｙ個で１枚の用紙９０のサイズに対応しており、例えばＡ３サイズで１００ｄｐｉであれば総画素数は約２Ｍ画素になり、４００ｄｐｉであれば総画素数は約３０Ｍ画素になる。例えば、副走査方向は、搬送路２４１における用紙９０の搬送方向に対応し、これに直交する主走査方向は用紙９０の幅方向に対応する。ステップＳ２０１からステップＳ２０４での処理では、注目画素（ｉ，ｊ）を、原点（１，１）から順に、１画素ずつシフトさせながら最終の左下座標（ｘ，ｙ）まで順に判定する。

画像解析部２１０は、注目画素周辺の各ブロック領域から、統計情報を算出する。図６（ｂ）は、図６（ａ）のうち、注目画素（ｉ，ｊ）周辺の判定領域を拡大した図である。注目画素（ｉ，ｊ）の周辺に、注目画素を囲むドーナツ状の判定領域を設定し、これを１６個に区分けしてブロック領域Ａ〜Ｐを設定する。各ブロック領域は同じサイズであり、Ｍ×Ｍ（Ｍは２以上の整数）の正方形である。Ｍの大きさは例えば、８ｄｏｔである。注目画素（ｉ，ｊ）に隣接した領域にはブロック領域を設けず、所定距離離れて環状に配置している。図６（ｂ）の例では、注目画素（ｉ，ｊ）を中心とした５Ｍ×５Ｍサイズの領域の内側にブロック領域Ａ〜Ｐを配置している。また、５Ｍ×５Ｍサイズの領域のうち、注目画素（ｉ，ｊ）を中心とした３Ｍ×３Ｍサイズの領域には、ブロック領域を配置しない空白領域である。図６に示す例は、異常の検出対象をホタルとした場合の例であり、空白領域の形状、サイズは、このホタル異常に対応させたものである。したがって、検出対象の種類に応じて、ブロック領域、および空白領域の形状、サイズは適宜設定できる。

画像解析部２１０は、注目画素を周辺の判定領域（すなわちブロック領域Ａ〜Ｐ）を構成する画素（以下、これら「周辺画素」ともいう）の画素値から求めた統計情報から第１の閾値を算出する。例えば、１０９２個（６４×１６ブロック）の周辺画素の画素値から平均、および標準偏差（σ）を算出する。なお、判定領域にエッジ（元画像データの解析により判定した線、文字等のエッジ）や白地領域が含まれる場合にはその画素を除外して統計情報を求めてもよい。この場合、除外する画素は、１画素単位で判定してもよく、ブロック領域単位で判定し、統計情報の算出データから除外するようにしてもよい。

（ステップＳ２０３）
画像解析部２１０は、平均、標準偏差から画素閾値を算出する。具体的には、「平均値＋３σ」を画素閾値とする。なお、ホタル（白抜け）による異常以外を検出対象とする場合には、検出対象に応じて、「平均値＋３σ」および／または「平均値−３σ」が画素閾値となる。なお、画素閾値の別の算出方法としては、平均値に一定の係数（例えば、０．８倍と１．２倍）を乗じて得られた値を画素閾値としてもよい。

（ステップＳ２０４）
画像解析部２１０は、各画素に対して画素閾値を超えるか否か（画素の輝度値＞画素閾値）を判定し、該当する画素を抽出する（以下、抽出画素という）。

（ステップＳ２０５）
画像解析部２１０は、グループ化処理を行う。この処理は、例えば、１枚の画像データの全画素に対して、ステップＳ２０４までの処理をした後に行う。抽出画素同士が隣接し、連続する場合には、これらを１つの塊としてグループ化する（クラスタリング）。具体的には、抽出画素がＸ方向（主走査方向）、またはＹ方向（副走査方向）で他の抽出画素と隣接する場合には、これらの抽出画素はグループ化される。

（ステップＳ２０６）
画像解析部２１０は、ステップＳ２０５でグループ化処理した抽出画素の塊を、異常候補領域に設定する。このとき、塊を構成する画素数が一定値以上の場合（≧Ｓ_１０）にのみ異常候補領域に設定するようにしてもよい。以上の処理により図５Ａのサブルーチン処理を終了し、図４のメインの処理に戻る。なお、ステップＳ２０１〜Ｓ２０６の処理で得られた、画素閾値は、元画像データおよび読取画像データから求めたものである。具体的には、両画像データから差分画像データを生成し、この差分画像データを構成するそれぞれの画素を順次、注目画素とし、該注目画素を除いた注目画素を囲んだ周辺画素から算出した統計情報から画素閾値を算出したものである。

（第２の算出方法）
（ステップＳ２５１）
図５Ｂに示すように、画像解析部２１０は、一対の画像データの画素毎の差分を計算する。この処理は、ステップＳ２０１と同様の処理である。

（ステップＳ２５２）
画像解析部２１０は、元画像データから背景濃度を計算する。例えば元画像データを所定のサイズの領域に分割し、各々の領域の濃度を平均化して背景濃度を求める。例えば、４００ｄｐｉの４×４画素から１００ｄｐｉの１×１画素への解像度変換を行い、各々の画素（この場合は０．２５４ｍｍ□の画素）の濃度を取得して背景濃度を求める。また、このときの濃度値への換算は、元画像データのＲＧＢの画素値（輝度値）から濃度値に換算することにより行う。なお、別の例として、元画像データに対して所定サイズ（数画素から数百画素で構成）の平均化フィルタを用いて平均化処理して、平均化処理後の注目画素の画素値を取得し、これを濃度値へ変換したものを背景濃度として用いてもよい。例えば平均化フィルタとしては、２４×２４ｄｏｔサイズの２次元フィルタを適用できる。

（ステップＳ２５３）
画像解析部２１０は、ステップＳ２５２で得られた背景濃度から画素閾値を算出する。図７は、背景濃度と画素閾値との関係を示す図である。図７に示す関係式１、２は予め記憶部２２に記憶されている。交点は例えば濃度１．０程度であり、背景濃度が交点よりも低ければ関係式１（１次関数）を適用し、交点以上であれば関係式２（係数０の１次関数）を適用する。

（ステップＳ２５４〜２５６）
画像解析部２１０は、ステップＳ２５３で得られた画素毎の画素閾値を用いて、異常候補領域の設定を行う。この処理は、図５ＡのステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理と同様であり説明を省略する。以上の処理により図５Ｂのサブルーチン処理を終了し、図４のメインの処理に戻る。

ここで、ステップＳ２５１〜Ｓ２５６の処理で得られた、画素閾値は、元画像データおよび読取画像データから求めたものである。具体的には、両画像データから差分画像データを生成し、この差分画像データを構成するそれぞれの画素を順次、注目画素とし、該注目画素を含む周辺画素を平均化フィルタによる平均化処理することにより、画素閾値を算出したものである。なお、図５Ａと図５Ｂの処理は併用してもよい。例えば、図５Ａの処理において、注目画素周辺の周辺画素にエッジ（元画像データの解析により判定した線、文字等のエッジ）や白地領域が含まれる場合にはその画素を除外する。そして、除外後の標本数（画素数）が十分でなく統計情報の信頼度が低くなるような場合に、図５Ａの処理に替えて図５Ｂの処理を適用する。

（ステップＳ１３０）
再び図４を参照する。画像解析部２１０は、図５Ａ、および／または図５Ｂで設定したそれぞれの異常候補領域に含まれる画素の合計である合計画素数（以下、「面積」ともいう）、およびこの異常候補領域を構成する各画素の画素値を積算した積算画素値（以下、「体積」ともいう）を算出する。ここで、異常候補領域に含まれる画素は、上述のように差分画像データの画素値で構成される。ここでの画素値は、画素閾値との差分値である（後述の図１２参照）。

（ステップＳ１４０）
画像解析部２１０は、ステップＳ１３０で算出した面積≧Ｓ_２０、または体積≧Ｖ_２０であるかを判定する。なお、この閾値Ｓ_２０、Ｖ_２０は、予め記憶部２２に記憶された固定の閾値である。いずれか一方を満たせば（ＹＥＳ）、処理をステップＳ１５０に進める。一方で、両方を満たさない場合には、処理ステップＳ１６０に進める。

（ステップＳ１５０）
画像解析部２１０は、対象の異常候補領域を「異常」と判定する（確定する）。図８は、誤判定除外処理の対象区分を説明する模式図である。面積Ｓが十分に大きい場合、例えば面積Ｓ_２０以上の場合には、異常判定は容易であり、誤判定が生じる可能性は低い。また、体積Ｖが十分に大きい場合、例えば体積Ｖ_２０以上の場合には異常判定は容易であり、誤判定が生じる可能性は低い。すなわち、図８で示す「判定容易区分」に該当する場合には、一律の閾値と比較しても、誤判定が生じる可能性は低い。このようなことから、単にステップ１４０（ＹＥＳ）を経由してステップＳ１５０に至った場合には、画像解析部２１０は、異常候補領域を「異常」と判定する。一方で「誤判定発生区分」の場合には、後述するステップＳ１６０の誤判定除外処理をさらに行い、誤判定、すなわち正常とされなかった場合にだけ（ステップＳ１６２（ＮＯ）、ステップＳ１６３（ＮＯ）を経由）、異常候補領域を「異常」と判定する。

（ステップＳ１７０）
ステップＳ１６０の誤判定除外処理については後述する。このステップＳ１７０では、全ての異常候補領域の判定が終了すれば（ＹＥＳ）、処理をステップＳ１８０に進め、終了していなければ（ＮＯ）、処理をステップＳ１３０に戻す。

（ステップＳ１８０）
画像検査装置２０は、判定結果を出力する。例えば、判定結果を画像形成装置１０に送り、これを受けた画像形成装置１０は、図３のステップＳ２以下の処理を実行する。正常に分類されずに異常と判定された異常候補領域は、異常領域となる。出力される判定結果には、異常領域の位置情報（中心位置、サイズ等）、および異常の種類の情報が含まれる。以上で図４の処理を終了する（エンド）。

（ステップＳ１６０：誤判定除外処理）
ここで、ステップＳ１６０の説明に戻る。図８で左下の領域（誤判定発生区分）のような面積、体積がともに小さな微弱な異常（ホタル）の場合には、単なる画像背景の濃度ムラとの区別が難しく、誤判定が発生し易い。そのため、一律の閾値による異常判定では、精度よく判定できない。そこで、本ステップＳ１６０（ステップＳ１６１〜Ｓ１６４）の誤判定除外処理では、画像データの特徴（元画像データまたは読取画像データの特徴（以下、同じ））に応じて設定した誤判定除外基準を用いることで、異常判定を精度よく行う。図９は、誤判定除外処理を説明するための模式図である。図９（ａ）に示すように図８の左下の誤判定発生区分に対応する異常候補領域がある場合に、以下に説明する誤判定除外処理を行うことにより、視認できない異常、すなわち異常でない領域を正常と判定する。

図９（ｂ）は、異常候補領域の特徴と、除外因子との関係を説明するための模式図である。本実施形態では、図８の判定容易区分、および誤判定発生区分において、図９（ｂ）に示すように山型の異常候補領域、すなわち比較的、面積が大きく体積が小さい場合には、面積閾値で誤判定を検出し、煙突側の異常候補領域、すなわち比較的、面積が小さく体積が大きい場合には、体積閾値で誤判定を検出する。そして、特に本実施形態においては、誤判定が発生しやすい誤判定発生区分においては、さらに、誤判定の発生を抑制するために、後述の誤判定除外処理により、濃度（画像データの特徴）に応じて、面積閾値、および／または体積閾値を異なる値に設定する。

（誤判定除外処理の画像データの特徴に応じた誤判定除外基準）
以下、図１０〜図１３を参照し、誤判定除外基準について説明する。以下に説明する例では、画像データの特徴として背景濃度を用い、背景濃度に応じて誤判定除外基準を設定する。図１０は、誤判定除外基準の設定に用いる関数式を説明するための図である。図１１は、誤判定除外基準と異常画像との対応関係を説明するための図である。

本実施形態においては、図１０に示す関数式を用いて、元画像データの背景濃度から体積閾値Ｖ（第２閾値）を算出する。この背景濃度の算出方法は、上述のステップＳ２５２の処理と同様であり、例えば異常候補領域の周辺画素を平均化処理することにより算出する。図１０に示す関数式は、低濃度、中濃度、高濃度の３領域に分けて、それぞれの領域で、傾きと切片を設定した１次関数を決定し、これを組み合わせたものである。各１次関数は、実験の評価データを近似することにより設定した。中濃度は、例えば、濃度範囲０．３以上０．７未満であり、低濃度、高濃度はその前後の濃度範囲である。同図では、３領域の１次関数を連続的に連結している例を示しているが、不連続な関数であってもよい。この背景濃度と誤判定除外基準の閾値（第１、第２閾値）との関係を示す関数は、記憶部２２に予め記憶されている。また、背景濃度と閾値との関係は、１次関数の組み合わせではなく、人間の視感度に合わせたＬｏｇカーブで記述されていてもよい。また、関数ではなく、これらの対応関係を示すＬＵＴとして記憶部２２に記憶してもよい（後述の図１５）。

図１１は、誤判定除外基準と異常画像との対応関係を説明するための図である。この図１１により図１０の１次関数をどのように設定したのかを説明する。

図１１の各散布図グラフでは、横軸は面積（合計画素数）、縦軸は体積（積算画素値）で、低濃度、中濃度、高濃度それぞれにおけるある背景濃度の画像を出力したテスト結果により検出された異常候補領域をプロットしている。また、図１１中においては、目視判定により、誤検知（正常と判定して除外すべきもの）と異常の仮判定を維持すべきものとを区別してプロットしている。このようなテスト結果から、誤検知のプロットを除外できるように、面積閾値Ｓ（第１閾値）は、一律のＳ_１１を用い、体積閾値Ｖ（第２閾値）は、低濃度のある濃度では体積閾値Ｖ_１３、中濃度のある濃度では体積閾値Ｖ_１２、低濃度のある濃度では体積閾値Ｖ_１１を用いる（なおＶ_１３＞Ｖ_１２＞Ｖ_１１である）。このように、面積Ｓが小さいホタル候補（異常候補領域）に対しては、一律の体積閾値Ｖを適用したとしても誤検知を排除できない。そのため、低濃度側は体積閾値Ｖを高くして緩めの閾値とし、高濃度側では体積閾値Ｖを低くして厳しめの閾値に設定する。

図１２は、誤判定除外基準の適用例を説明するための模式図である。横軸は面積ｓ、縦軸は画素値（画素閾値との差分）、図中のグレーの領域は体積ｖに対応する。人間の視感度は濃度にリニアであり、読取部２３（ＣＣＤ）の感度は明度にリニアな特性があることからホタルの見えやすさは、読取部２３の検出しやすさとの対比において下記の特徴がある。
高濃度：人間の感度が高いため体積が小さくても目視できる（視認可）、
低濃度：人間の感度が低いため体積が小さいと目視できない（視認不可）。

図１２の例では、ホタルａ〜ｃそれぞれの体積ｖａ＞体積ｖｂ＝体積ｖｃである。また、同図では人間の目視可能な輝度変化を縦の矢印で表している。ホタルｂ、ｃのように体積が同等なホタルでも背景濃度によって目視可否が異なる。低濃度の背景では体積閾値Ｖを大きく設定することで、ホタルａを異常と判定し、ホタルｂを除外判定することで正常に分類する。また高濃度の背景では、体積閾値Ｖを小さくすることでホタルｃを異常に判定できる。図１３は、面積閾値Ｓ、体積閾値Ｖを適用した場合の異常判定領域と正常判定領域とを説明する模式図である。図１３は、図８の左下の「誤判定発生区分」に対応する。このように低濃度の体積閾値Ｖ_１３よりも高濃度の体積閾値Ｖ_１１の方が小さいので、高濃度の方が、異常領域が広く、より異常の仮判定が維持され易くなる。

なお、以上の説明においては、異常候補領域の周辺の画像データの特徴、または１枚の画像データ全体の特徴として、背景濃度を用いたがこれに限られない。背景濃度以外には、色、スクリーン線数を適用してもよい。例えば、グレー色、マゼンタ色、シアン色に比較してイエロー色では異常（ホタル）を認識しづらい。またスクリーン線数は、粗い程、異常を認識しづらい。認識しづらい場合には、誤判定除外基準を大きくし、より正常と判定し易くする。

（ステップＳ１６１）
再び、図４を参照する。画像解析部２１０は、元画像データの特徴から誤判定除外基準を設定する。例えば上述の図１３（ｂ）のように高濃度の範囲内のある濃度であれば第１、第２閾値をそれぞれ面積閾値Ｓ_１１、体積閾値Ｖ_１１に設定する。

（ステップＳ１６２、Ｓ１６３）
画像解析部２１０は、異常候補領域の面積＜除外基準（面積閾値Ｓ_１１）または、体積＜除外基準（体積閾値Ｖ_１１）の一方を満たなければ処理をステップＳ１５０に進める（すなわち異常との仮判定は覆らずに確定する）。ステップＳ１６２、Ｓ１６３の両方の判定条件を満たせば、処理をステップＳ１６４に進める。

（ステップＳ１６４）
ここでは判定対象の異常候補領域を除外する。すなわち正常に分類し、以降の異常処理を行わない。

このように、本実施形態に係る画像検査装置では、読取画像データに対して、画素閾値を超える画素を抽出し、これらの画素が隣接し、または連続した複数の画素で構成される領域を異常候補領域に設定するとともに、異常候補領域の面積（合計画素数）、および体積（積算画素値）が、画像データの特徴に応じて設定した誤判定除外基準を満たすか否かを判定し、満たす場合には正常に判定し直す。このようにすることで誤検知を適切に防止でき、ひいては適切に画像の異常検出を行える。

（本実施形態の効果）
次に図１４を参照し、本願の誤判定除外処理について説明する。図１４は、比較例に係る除外判定処理（一律の閾値）を説明するための模式図である。図１４において低濃度背景で輝度値の大きなホタルにおいては、ホタルＡが目視可能で、ホタルＢが目視不可能である場合には、画素閾値を変動（設定）させるだけでは、異常検知を正しく行えない。具体的には、例えば閾値以上を異常と判定する場合に閾値を画素閾値ｚ１に設定した場合には、正常と判定したいホタルＢのみを異常と検知することになり、誤検知が発生する。また画素閾値ｚ２に設定した場合には、ホタルＡを異常と意図通りに判定することはできるが、ホタルＢを誤検知してしまう。このように一律の閾値を適用しても、正しく異常候補領域をフィルタリングできない。そこで上述した本実施形態においては、画素閾値以上の画素の塊を異常候補領域として設定するとともに、その後に、面積、体積閾値により正常な領域を取り除く誤判定除外処理を行うことで、正しくフィルタリングし、誤検知を適切に防止でき、ひいては適切に画像の異常検出を行える。

また、図１４の右側のように、高濃度背景での誤検知が問題となるホタルＣ、Ｄの体積は、低濃度背景の場合のホタルと比較して小さくなる（体積ｖＣ≦体積ｖＢ）。これは、図１１、１２で説明したように、背景濃度が高くなる程、目視可能な体積閾値が小さくなるためである。

誤判定除外基準としての体積閾値を、背景濃度に応じて設定しない場合、例えば、ホタルＡの体積ｖＡ程度を閾値とした場合、本来は異常と判定したいホタルＣが、「正常」と判定されてしまう。そこで本実施形態においては、低濃度側では体積閾値ｖＡ、高濃度側では体積閾値ｖＣ（ｖＡ＞ｖＣ）といったように、画像データの特徴に応じた誤判定基準を設定することにより、目視判定に対応した適切な判定基準により適切に異常検出を行える。

（変形例１）
図１５は、誤判定除外基準の設定に用いるＬＵＴを示す図である。このＬＵＴは、記憶部２２に予め記憶される。上述の実施形態では、図７で示したように複数の１次関数を組み合わせた関数を用いて、背景濃度から体積閾値Ｖ（第２閾値）を算出する例を示したが、図１５に示すようなＬＵＴを参照することで背景濃度から面積閾値Ｓ、体積閾値Ｖを設定するようにしてもよい。

（変形例２）
図１６は、ＸＹ座標系に設定した誤判定除外基準を説明する例であり、図１３に対応する図である。同図に示す誤判定除外基準は、境界線であり、異常候補領域の面積ｓ、体積ｖでプロットされる座標が、境界線を超える場合（境界線よりも右上）の場合には、異常判定を維持する（図４のステップＳ１６２、Ｓ１６３のＮＯに相当）。一方で、境界を超えない場合（境界線上、または左下）には、除外判定基準を満たすとし、正常に分類する。なお、図１６では面積、体積それぞれをＸ、Ｙ軸に割り当ているが逆でもよい。

この境界線は、画像データの特徴に応じて設定されるものであり、高濃度よりも低濃度の方が、異常領域が狭くなるように設定される。図１６では、参考として低濃度背景での境界線を破線で示す。なお、画像データの特徴に応じた境界線の数は２つ（２段）に限られずこれよりも多くの数の境界線を設定してもよい。さらに、この境界線は、図１６の例では直線で示しているがこれに限られず曲線や、複数の直線を組み合わせた関数で定義されてもよい。

以上に説明した、画像検査装置２０、およびこれを備える画像形成システム１の構成は、上述の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上述の構成に限られず、特許請求の範囲内において、種種改変できる。また、画像検査装置２０、画像形成システム１が備える構成を排除するものではない。

図４に示す実施形態においては、面積（合計画素数）と面積閾値（第１閾値）の比較を先に行い、その後に体積（積算画素値）と体積閾値（第２閾値）の比較を行う例を示したが、判定の順序は逆でもよく、同時に行うようにしてもよい。ここで同時に行うとは、例えば、図１３に示すように、面積と体積から含まれる領域に含まれるか否かを判定する場合である。

その他として、上述の実施形態においては、画像検査装置２０、およびその読取部２３は、画像形成システム１に組み込まれた構成（インライン）の例を示したが、独立した構成としてもよい。具体的には、画像検査装置２０を、独立したスキャナー（読取部）とＰＣ（パーソナルコンピューター）により構成してもよい。また、さらに、読取部を含まずに、ＰＣ等の演算処理部のみで構成してもよい。この場合、通信部２９（「取得部」として機能）によって、ネットワーク経由で外部のスキャナーから読取画像データを取得し、解析する。これらの場合、用紙９０に対して画像形成装置１０により画像形成し、その用紙９０上の画像を、ユーザーがハンドキャリーにより移動させて、独立したスキャナーにより得られた読取画像データにより、上述の異常検出処理を行う。また、その際には、画像形成装置１０で用いた印刷データと、読取画像データとの対応付けを、ユーザーが手動により行うようにしてもよく、用紙９０上にバーコード等のマークや数字を読み取ることで自動的に行うようにしてもよい。

上述した実施形態に係る画像形成システム１、および画像検査装置２０における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＵＳＢメモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、装置の一機能としてその装置のソフトウエアに組み込まれてもよい。

１ 画像形成システム
１０ 画像形成装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 画像形成部
１４ 給紙搬送部
１５ 操作表示部
１９ 通信部
２０ 画像検査装置
２１ 制御部
２１０ 画像解析部
２２ 記憶部
２３ 読取部
２４ 搬送部
２９ 通信部
３０ 後処理装置
３１ 後処理部

Claims (11)

1. 元画像データに基づいて画像形成装置で画像形成された記録材上の画像を読み取って生成された読取画像データを取得する取得部と、
   前記読取画像データに対して異常を判定する解析を行い、解析結果を生成する画像解析部と、
   を備え、
   前記画像解析部は、前記読取画像データに対して、前記元画像データおよび／または前記読取画像データから算出した画素閾値を用いて、該画素閾値を超える画素を抽出するとともに、抽出した画素同士が隣接し、連続する複数の画素で構成される領域を異常候補領域に設定する処理と、
   それぞれの前記異常候補領域を構成する画素の数である合計画素数、および前記異常候補領域を構成する各画素の前記画素閾値との差分の合計である積算画素値を算出する処理と、
   前記元画像データ、または前記読取画像データの特徴に応じた誤判定除外基準を設定する処理と、
   それぞれの前記異常候補領域の前記合計画素数、および前記積算画素値が前記誤判定除外基準を満たすか否かを判定し、満たす場合には該異常候補領域を正常と判定し、満たさない場合には、異常と判定する処理と、を行う、
   画像検査装置。
2. 前記元画像データの特徴は、前記元画像データの背景濃度である、請求項１に記載の画像検査装置。
3. 前記画像解析部は、前記異常候補領域に設定する処理として、
   前記読取画像データと前記元画像データの対応する画素同士の画素値の差分を取ることにより差分画像データを生成し、
   前記差分画像データを構成するそれぞれの画素を順次、注目画素とし、該注目画素の周辺画素から前記画素閾値を算出するとともに、
   前記注目画素を、該注目画素の周辺画素から算出した前記画素閾値と比較し、該画素閾値を超える画素から、前記異常候補領域を設定する、請求項２に記載の画像検査装置。
4. 前記誤判定除外基準は、前記背景濃度から設定した第１閾値、および第２閾値であり、
   前記画像解析部は、前記合計画素数が、前記第１閾値未満で、かつ前記積算画素値が前記第２閾値未満の場合に、前記誤判定除外基準を満たすと判定する、請求項２、または請求項３に記載の画像検査装置。
5. 前記第１閾値、または前記第２閾値は、前記元画像データの背景濃度を入力とした１つの１次関数、または複数の１次関数を組み合わせた関数を用いて算出される、請求項４に記載の画像検査装置。
6. 前記第１閾値、または前記第２閾値は、前記元画像データの背景濃度を入力としたルックアップテーブルを参照して設定される、請求項４に記載の画像検査装置。
7. 前記合計画素数、および前記積算画素値が前記誤判定除外基準を満たすか否かの判定は、前記合計画素数と前記第１閾値の比較、および前記積算画素値と前記第２閾値の比較のいずれか一方を先に実施し、他方を後に実施する、請求項４から請求項６のいずれかに記載の画像検査装置。
8. 前記誤判定除外基準を満たすか否かの判定は、前記合計画素数、および前記積算画素値が前記誤判定除外基準を満たすか否かの判定は、前記合計画素数と前記第１閾値の比較、および前記積算画素値と前記第２閾値の比較を同時に実施する、請求項４から請求項６のいずれかに記載の画像検査装置。
9. 前記誤判定除外基準は、前記合計画素数および前記積算画素値の一方をＸ軸、他方をＹ軸としたＸＹ座標系において、予め定義した境界線であって、前記背景濃度に応じて設定した境界線あり、
   前記画像解析部は、前記ＸＹ座標系において前記合計画素数および前記積算画素値が示す座標が、予め定義した境界線を超えない場合に、前記誤判定除外基準を満たすと判定する、請求項２、または請求項３に記載の画像検査装置。
10. 元画像データに基づいて記録材上に画像を形成する画像形成装置と、
    記録材上の画像を読み取って読取画像データを生成する読取部と、
    請求項１から請求項９のいずれかに記載の画像検査装置と、
    を備える、画像形成システム。
11. 元画像データに基づいて画像形成装置で画像形成された記録材上の画像を読み取って生成された読取画像データを取得する取得部を備える画像検査装置で実行される制御プログラムであって、
    前記読取画像データに対して異常を判定する解析を行い、解析結果を生成するステップ（ａ）を有する処理であって、
    前記ステップ（ａ）は、
    前記読取画像データに対して、前記元画像データおよび／または前記読取画像データから算出した画素閾値を用いて、該画素閾値を超える画素を抽出するとともに、抽出した画素同士が隣接し、連続する複数の画素で構成される領域を異常候補領域に設定するステップと、
    それぞれの前記異常候補領域を構成する画素の数である合計画素数、および前記異常候補領域を構成する各画素の前記画素閾値との差分の合計である積算画素値を算出するステップと、
    前記元画像データ、または前記読取画像データの特徴に応じた誤判定除外基準を設定するステップと、
    それぞれの前記異常候補領域の前記合計画素数、および前記積算画素値が前記誤判定除外基準を満たすか否かを判定し、満たす場合には該異常候補領域を正常と判定し、満たさない場合には、異常と判定するステップと、
    を含む処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。

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