JP2022071661A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】印刷物の検品精度を向上させること。【解決手段】印刷物を読み取り走査した走査画像データから生成されたマスタ画像データを用いて、印刷物である検品対象物の検品を行う検品処理に用いられる画像処理装置は、印刷物に用いられている印刷媒体の画素を示す印刷媒体画素データを取得する取得手段と、走査画像データを、マスク領域と、マスク外領域と、に分割し、マスク領域については走査画像データを用いることで、マスク外領域については印刷媒体画素データを配置することで、マスタ画像データを生成する生成手段と、を有する。【選択図】図７

Description

本開示は印刷における検品の品質を向上するための画像処理技術に関する。

従来、印刷物である検品対象物との比較に用いられるマスタ画像のマスタ画像データを、予め印刷した印刷物を読み取り走査したデータから生成し、生成したマスタ画像データを用いて検品をする自動検品技術が知られている。

特許文献１では、上記のマスタ画像データに相当する参照画像データを、印刷物を読み取った画像データからではなく印刷するためのいわゆる入力画像データから生成している。そして、マスタ画像データが表す画像の無地の範囲に関しては、その範囲の画素情報の替わりに、無地の範囲を特定するための情報を生成することでデータを圧縮している。

特開２０１３－１６４５５７号公報

しかしながら、特許文献１の技術を用いると、マスタ画像の無地の範囲の画素は印刷媒体の画素を読み取った画像とは異なるので、検品処理において画素の差分解析の精度が低下するという課題があった。
そこで本開示では、印刷物の検品精度を向上させることを目的とする。

本開示の一態様に係る画像処理装置は、印刷物を読み取り走査した走査画像データから生成されたマスタ画像データを用いて、印刷物である検品対象物の検品を行う検品処理に用いられる画像処理装置であって、前記印刷物に用いられている印刷媒体の画素を示す印刷媒体画素データを取得する取得手段と、前記走査画像データを、マスク領域と、マスク外領域と、に分割し、前記マスク領域については前記走査画像データを用いることで、前記マスク外領域については前記印刷媒体画素データを配置することで、前記マスタ画像データを生成する生成手段と、を有することを特徴とする。

本開示によれば、印刷物の検品精度を向上させることができる。

画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 画像処理装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 画像処理装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 マスタ画像データの一例を示す図である。 検品条件及び検品判定画素サイズを格納するメモリ構成を示す図である。 画像処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。 画像処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。 画像処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。 画像処理装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。 良品判定条件を格納するメモリ構成を示す図である。 プリンタの印刷特性データを格納するメモリ構成を示す図である。 マスタ画像データの一例を示す図である。 画像処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本開示の実施形態について、図面を参照して説明する。尚、以下の実施形態は本開示を限定するものではなく、また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本開示の解決手段に必須のものとは限らない。尚、同一の構成については、同じ符号を付して説明する。

＜実施形態１＞
本実施形態では、印刷検品処理に用いられるマスタ画像データの生成を説明する。本実施形態で生成されるマスタ画像データには、マスク領域とマスク外領域とが含まれる。マスク領域とは、描画オブジェクトに対応する領域である。詳細には、マスク領域は、ある印刷物を走査して得られた走査画像データの描画オブジェクト部分の画素範囲の領域のことである。本実施形態では、読み取り走査により得られた走査画像データに、マスク領域とマスク外領域とで別々の処理を行い、それぞれからマスタ画像データ生成に必要な画像データを生成した後に、合成することでマスタ画像データを生成する。その際、本実施形態では、描画オブジェクトが印刷されていない部分を検品するための画像データ（即ち、マスク外領域のデータ）を、印刷媒体の画素データを用いて生成する。以下、本実施形態におけるハードウェアの構成から説明する。

図１は、本実施形態における、画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図１に示す画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、メインメモリ１０２、記憶部１０３、表示部１０４、及び外部Ｉ／Ｆ１０５を備え、バス１０８を介して相互に接続されている。ＣＰＵ１０１は、画像処理装置１００を統括的に制御する演算処理装置であり、記憶部１０３等に格納された各種プログラムを実行して様々な処理を行う。メインメモリ１０２は、各種処理で用いるデータまたはパラメータ等を一時的に格納するほか、ＣＰＵ１０１に作業領域を提供する。記憶部１０３は、各種プログラムまたはＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インターフェイス）表示に必要な各種データを記憶する大容量記憶装置であり、例えばハードディスクまたはシリコンディスク等の不揮発性メモリが用いられる。表示部１０４は、液晶パネル等で構成され、ユーザ操作または警告のためのＧＵＩ表示等を行う。尚、表示部１０４は、画像処理装置１００の外部にあってもよい。外部Ｉ／Ｆ部１０５は、キーボード、マウス、電子ペン、タッチパネル等の入力部１０６、または印刷装置等の出力部１０７をバス１０８に接続し、画像データもしくは制御信号データの送受信を行う。

図２は、印刷から検品までの処理におけるソフトウェア構成を示すブロック図である。本実施形態の処理は、検品に用いるマスタ画像データを生成する処理と、そのマスタ画像データを用いて検品を行う処理とに分けられる。図２では、両者の処理を包含する例を示しているが、一部の処理を別の装置で行ってもよい。例えば、上記のマスタ画像データを生成する第１装置と、その第１装置で生成したマスタ画像データを用いて検品を行う第２装置とで図２に示す構成が実現されてもよい。

画像処理装置１００は、入力データ格納部２０１、印刷媒体データ格納部２０２、印刷部２０３、走査部２０４、マスタ画像生成部２０５、検品部２０６、検品条件格納部２０７、及び印刷物格納制御部２０８を有する。印刷部２０３、走査部２０４、マスタ画像生成部２０５、検品部２０６、及び印刷物格納制御部２０８は、ＣＰＵが記憶部に格納されたプログラムをメインメモリに読み出して実行することで、ＣＰＵによって実現される。入力データ格納部２０１、印刷媒体データ格納部２０２、及び検品条件格納部２０７は、メインメモリによって実現される。

上記のように、第１装置及び第２装置によって図２の構成を実現する場合、第１装置は、入力データ格納部２０１、印刷媒体データ格納部２０２、印刷部２０３、走査部２０４、マスタ画像生成部２０５、及び検品条件格納部２０７を有していればよい。第２装置は、入力データ格納部２０１、印刷媒体データ格納部２０２、印刷部２０３、走査部２０４、検品部２０６、検品条件格納部２０７、及び印刷物格納制御部２０８を有していればよい。

入力データ格納部２０１は、外部から取得した印刷データを格納している。印刷媒体データ格納部２０２は、印刷データの用紙種類または各種用紙の色情報等の特性プロファイルデータ等を格納している。印刷部２０３は、入力データ格納部２０１に格納された印刷データを、印刷媒体データ格納部２０２に格納されている用紙情報または色情報に従った設定で印刷する。走査部２０４は、印刷部２０３から出力された印刷物を走査しデジタル信号に変換することで、印刷物の画像データを取得する。

検品条件格納部２０７は、マスタ画像データを格納しており、格納されているマスタ画像データは検品の基準となる画像である。また、検品条件格納部２０７は各種検品時の判定対象（以下、良品判定対象という）項目（例えば、色差、サイズ、ライン幅、ボケ、飛び散り等）における良品判定条件を格納している。良品判定条件とは、検品対象物とマスタ画像データとの各種検品対象項目の比較において、検品対象物が良品かどうかを決定するために用いられる検品条件のことである。マスタ画像生成部２０５は、走査部２０４における走査により、良品画像データを取得し、取得した良品画像データを用いてマスタ画像データを生成する。良品画像データとは、マスタ画像データ生成に適していると決定された良品印刷物を、走査することで得られた走査画像データのことである。良品印刷物か否かの決定は画像処理装置が行ってもよいし、ユーザにて行われてもよい。本実施形態では、マスタ画像生成部２０５は、複数の良品画像データを取得し、取得した良品画像データを合成することでマスタ画像データを生成する。以上がマスタ画像データの生成に関連する処理部の説明である。次に、検品に関連する処理部の説明をする。尚、マスタ画像データの生成処理と検品処理とは、一連の処理として行われてもよいし、別々のタイミングで別途実施されてもよい。

検品部２０６は、走査部２０４において検品対象物である印刷物を走査して取得した画像データと、検品条件格納部２０７に格納しているマスタ画像データとの差分を決定する。決定した差分に対して、検品条件格納部２０７に格納している良品判定条件を用いて判定することにより、検品対象物である印刷物が良品であるかどうかを決定する。印刷物格納制御部２０８は、印刷部２０３で出力された印刷物を検品部２０６の選別結果に従って、良品と不良品とに仕分けて格納する。

図３は、マスタ画像生成部２０５の詳細なソフトウェア構成を示すブロック図である。マスタ画像生成部２０５は、走査画像データ格納部３０１、マスク領域設定部３０２、マスク領域画像合成部３０３、及びマスク外領域画像合成部３０４を有する。走査画像データ格納部３０１は、マスタ画像データを生成するために走査部２０４において走査した複数の良品画像データを格納している。良品画像データの中にもプリンタの特性により色ズレ、インク飛び散り等は存在しており、良品画像データ毎に特性による色ズレまたは飛び散り等の範囲がそれぞれ異なる。そのため単体の良品画像データからではなく、複数の良品画像データからマスタ画像データを生成することで、プリンタ特性による色ズレまたはインク飛び散り等を平均化している。

マスク領域設定部３０２は，走査部２０４において取得した走査画像データに含まれている各種の描画オブジェクトを含む画素範囲をマスク領域として決定する。マスク領域の決定方法の一例としては、モザイク処理またはぼかし処理を用いる方法がある。これは、取得した走査画像データの描画オブジェクト画素範囲の周辺にぼかした画素を生じさせ、ぼかした画素を含めた画素範囲を抽出することで、描画オブジェクトの周辺画素を含む画素範囲をマスク領域として決定する方法である。描画オブジェクト画素範囲だけではなく、その周辺の画素も含めた領域をマスク領域とする理由は、インク飛び散り等により、本来の描画オブジェクトの周辺にも描画オブジェクトの影響が及ぶことがあるからである。

尚、描画オブジェクト画素範囲をぼかす処理に関しては上記の画像処理を用いる方法でもよいし、走査画像データ上の描画オブジェクト種類を分析し、ぼかし強度を描画オブジェクト毎に設定する方法を用いてもよい。更には、不図示のＵＩによって、走査画像データ上の任意画素範囲に対して任意のぼかし強度を設定した値を使用してもよい。

マスク領域画像合成部３０３は、走査画像データ格納部３０１に格納されている複数の良品画像データから、マスク領域に対応する画素範囲の画素を重畳する演算によって、印刷された各描画オブジェクトのマスタ画像を生成する。重畳する演算としては、複数の良品画像データの対応する画素同士を平均する演算をしてもよい。また、中央値などの各種の統計的な手法の演算を用いて画素値を求めてもよい。

マスク外領域画像合成部３０４は、マスタ画像におけるマスク外領域の範囲に、印刷媒体データ格納部２０２に格納されている印刷媒体画素データを付与し、画像データを生成する。これは、マスタ画像のマスク外領域について、印刷媒体の信号値を配置させることで、検品対象物とマスタ画像との信号値の差分を小さくし、誤判定を減少させている処理に相当する。ここで印刷媒体画素データの一例として、印刷媒体を走査して取得された画像から生成された任意のサイズの画像（例えばタイルパターン状の画像）の画像データ、または、印刷媒体の色度情報から変換した画素値等が挙げられる。尚、印刷媒体の色度情報は、予め画像処理装置に格納されている情報である。また、印刷媒体の色度情報は、印刷媒体を走査して取得された画像から求められてもよい。検品処理において印刷物を走査した印刷媒体の画素と比較するための画素データであればこれに限定されるものではない。そして、マスタ画像生成部２０５は、マスク領域画像合成部３０３によって生成された画像データと、マスク外領域画像合成部３０４によって生成された画像データとを合成することでマスタ画像を生成する。生成したマスタ画像は、検品条件格納部２０７におけるマスタ画像格納部３０５に格納される。

図４は本実施形態によって生成されるマスタ画像データの一例である。本実施形態で生成したマスタ画像データと、そのマスタ画像データを用いた検品処理における良品判定対象について、図４を用いて説明する。マスタ画像データ４０１は、描画オブジェクト４０２にぼかし処理を施して周辺を太らせた画素範囲に対して設定されたマスク領域４０３と、網点で示されるマスク外領域４０４を含む画像データである。

マスタ画像データにおけるマスク領域は、プリンタの印刷した描画オブジェクトを含む画素範囲であるため、プリンタの印刷色の色味の変動量である色ズレの色差値、ある線幅のラインを印刷したときの線幅の変化量等が検品処理における良品判定対象である。また、その他、文字のエッジ部分のボケ、トナーまたはインクの飛び散る範囲、またはある範囲の面積を塗りつぶした際に生じる面内の色ムラの変化量等も、検品処理における良品判定対象となる。

一方、マスク外領域は、印刷のされてない印刷媒体上における汚れまたは想定外のインク飛びちり等が、検品処理における良品判定対象となる。以上の良品判定対象に対して、前者は比較的小さい変化量であっても不良品となりやすく、後者はある程度目立つような大きさや色でないと不良品として判定されにくい傾向がある。そのため、マスク領域別に特化して良品判定条件を適用することが、検品処理における良品判定の精度向上につながる。

図５（ａ）に検品条件格納部２０７の判定条件格納部３０６に格納している判定条件格納メモリの一例を示す。また、図５（ｂ）に検品条件格納部２０７の判定条件格納部３０６に格納している検品判定画素サイズ格納メモリ５０２の一例を示す。判定条件格納メモリ５０１において、マスク領域内の良品判定条件を格納するメモリ５０３には、マスタ画像データにおけるマスクについて、良品判定対象別に良品判定条件が格納されている。マスク外領域における良品判定条件を格納するメモリ５０４も同様に、マスタ画像データにおけるマスク外領域について、良品判定対象別に良品判定条件が格納されている。これにより、検品対象物の走査画像データに対して、マスク領域及びマスク外領域毎に必要な検品対象項目のみを対象とすることで、検品の効率を上げることができる。更に、上記の良品判定条件は印刷媒体種類に応じて適宜設定されて、検品処理に使用される構成であってもよい。

図５（ｂ）に示す検品判定画素サイズ格納メモリ５０２は、マスク領域内の良品判定対象別に比較対象画範囲サイズを格納するメモリ５０５と、マスク外領域における良品判定対象別に比較対象画素範囲サイズを格納するメモリ５０６とによって構成されている。これにより、マスタ画像データと走査画像データの画素を比較する処理において、比較対象画素範囲のサイズを良品判定対象別に最適なサイズで比較することが可能となる。すなわち、必要以上のサイズで画素を比較することがなくなることにより、より効率的に検品処理を行うことが可能となる。以上、本実施形態におけるマスタ画像データを用いることにより、検品処理の高精度化を達成できる。

図６は本実施形態におけるマスタ画像生成処理のフローチャートである。すなわち、ＣＰＵ１０１が、記憶部に記憶されているプログラムコードをＲＡＭに展開し実行することにより行われる。本実施形態におけるマスタ画像生成方法に関して、図６を用いて説明する。本フローの各処理の説明における記号「Ｓ」は、当該フローチャートにおけるステップであることを意味する。

まず、Ｓ６０１では、ＣＰＵ１０１は、印刷媒体データ格納部２０２から取得した印刷媒体データに基づき、生成するマスタ画像データの印刷媒体の種類を設定する。Ｓ６０２において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ６０１で設定した印刷媒体の種類に従って、入力データ格納部２０１に格納している印刷データを印刷部２０３にて印刷し、印刷物の中からマスタ画像データを生成するための良品印刷物を、印刷ページ毎に複数決定する。良品印刷物の決定方法は、上述した通り、画像処理装置が行ってもよいし、ユーザが行ってもよい。Ｓ６０３において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ６０２で決定した複数の良品印刷物を走査部２０４で走査することで複数の良品画像データを取得する。Ｓ６０４において、ＣＰＵ１０１は、マスタ画像生成部２０５でマスタ画像を生成する。本ステップの詳細は後述するフローチャートにて説明する。Ｓ６０５において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ６０２において取得した良品印刷物の全ページによるマスタ画像生成処理が完了したかを判定する。完了していなければ、Ｓ６０３に戻り、処理を繰り返す。完了した場合は、Ｓ６０６において、ＣＰＵ１０１は、生成したマスタ画像データをマスタ画像格納部３０５に格納する。以上で、本フローチャートの処理を終了する。

図７は本実施形態のマスタ画像生成部２０５におけるマスタ画像生成処理のフローチャートである。まず、Ｓ７０１において、マスタ画像生成部２０５は、Ｓ６０３において走査された複数の良品印刷物のうちの一つを走査した第一の走査画像データを取得する。Ｓ７０２において、マスタ画像生成部２０５、第一の走査画像データにぼかし処理を施し、走査画像データの描画オブジェクトの周辺にぼかされた画素を生成する。Ｓ７０３において、マスタ画像生成部２０５は、第一の走査画像データにおけるぼかされた画素を抽出することで、描画オブジェクトの周辺画素を含む画素範囲をマスク領域として決定する。

Ｓ７０４において、マスタ画像生成部２０５は、Ｓ６０２において取得した複数の良品印刷物のうち、第二の走査画像データを取得する。Ｓ７０５において、マスタ画像生成部２０５は、第二の走査画像データに対してマスク領域の画素範囲を取得する。尚、第二の走査画像データにマスク領域を設定するにあたって、第一の走査画像データと第二の走査画像データ間でマスク領域の位置合わせ処理を実施する必要があるが、位置合わせ処理は公知の技術を適用すればよいため、ここではその詳細は省略する。また、第二の走査画像データは、第一の走査画像データと同じであってもよいし、異なっていてもよい。

Ｓ７０６において、マスタ画像生成部２０５は、すでに取得している他の走査画像データのマスク領域の画素とＳ７０５で取得した第二の走査画像データのマスク領域の画素を合成し、マスク領域の画像データを生成する。ここで、合成処理には加算平均化処理等の任意の手法を用いて構わない。Ｓ７０７において、マスタ画像生成部２０５は、複数の良品印刷物の全数によるマスク領域の画素合成処理が完了したかを判定する。完了していなければ、Ｓ７０４に戻り、次の走査画像データを取得し、処理を繰り返す。完了した場合は、Ｓ７０８において、マスタ画像生成部２０５は、Ｓ６０１で設定された印刷媒体の種類から印刷媒体画素データを取得する。

Ｓ７０９において、マスタ画像生成部２０５は、マスク外領域に、Ｓ７０８おいて取得した印刷媒体画素データを付与し、マスク外領域画像データを生成する。Ｓ７１０において、マスタ画像生成部２０５は、Ｓ７０６において生成したマスク領域の画像データと、Ｓ７０９で生成したマスク外領域の画像データとを合成し、マスタ画像データを生成する。以上で、本フローチャートの処理を終了する。

図８は本実施形態で生成したマスタ画像データを用いた検品部２０６における検品処理のフローを説明するフローチャートである。本実施形態における検品処理に関して、図８を用いて説明する。尚、Ｓ８０２～Ｓ８０４のフローは前述したマスタ画像生成のフローと同様のステップであるため詳しい説明は省略する。

まず、Ｓ８０１において、ＣＰＵ１０１は、判定条件格納部３０６に格納している良品判定条件を設定する。Ｓ８０２において、ＣＰＵ１０１は、印刷データを用いて印刷する。Ｓ８０３において、ＣＰＵ１０１は、検品対象物である印刷物を走査し走査画像データを取得する。Ｓ８０４において、ＣＰＵ１０１は、印刷物に対応するマスタ画像データを取得する。Ｓ８０５において、検品部２０６は、Ｓ８０３で取得した走査画像データとＳ８０４で取得したマスタ画像データとの位置合わせ後に、走査画像データの注目画素を設定する。Ｓ８０６において、検品部２０６は、注目画素がマスタ画像データのマスク領域またはマスク外領域のいずれかに含まれるかに応じて、図５（ｂ）に示すメモリを参照して、比較対象画素範囲サイズを設定する。Ｓ８０７において、検品部２０６は、比較対象画素範囲サイズ内におけるマスタ画像データと走査画像データとの画素を比較し差分を決定する。

Ｓ８０８において、検品部２０６は、Ｓ８０７で決定した画素毎の差分データから、差分値の大きさ、分布形状、または面積等を解析する。Ｓ８０９において、検品部２０６は、Ｓ８０８での解析結果と図５（ａ）の良品判定条件とを比較して良品かの判定を行う。Ｓ８１０において、検品部２０６は、走査画像データの全画素について判定処理が完了したかを判定し、完了していなければ、Ｓ８０５からの処理を繰り返す。完了していれば、Ｓ８１１において、検品部２０６は、Ｓ８０９における良品判定結果を参照して、印刷物が良品か不良品であるかを決定する。例えば、全ての良品判定結果が、良品判定条件を満たす場合に、その印刷物を良品と決定してよい。あるいは、所定の閾値を設け、良品判定条件を満たす注目画素の数が所定の閾値以上の場合に、その印刷物を良品と決定してもよい。

Ｓ８１２において、ＣＰＵ１０１は、印刷物を良品または不良品別に印刷物格納制御部２０８に格納する。Ｓ８１３において、ＣＰＵ１０１は、良品が納品数を達成したかを判定し、達成していなければＳ８０２の処理を繰り返す。達成していれば、本フローチャートの処理を終了する。以上で、本フローチャートの処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、印刷物の検品精度を向上させることができる。より具体的には、本実施形態では、走査画像データを、マスク領域とマスク外領域とに分割し、それぞれからマスタ画像データの生成に必要な画像データを生成した後に合成することで、マスタ画像データを生成する。そして、生成したマスタ画像データのマスク外領域に関しては、検品対象物の印刷媒体の画素データを付与する。これにより、描画オブジェクト以外の部分の検品精度を向上させることができる。

また、マスク領域に関して、ぼかし処理を用いてマスタ画像データを生成することにより、描画オブジェクト部分によるインクの飛び散り、またはライン幅のふくらみ等が描画オブジェクトの周辺に影響を及ぼすことも加味されたマスタ画像の生成が可能となる。これにより検品精度の向上につながる。

＜実施形態２＞
実施形態１では、マスタ画像データの生成において、ぼかし処理を用いたマスク領域生成について説明した。本実施形態においては、検品処理を実現するマスタ画像データにおけるマスク領域を、評価範囲を用いることで生成する方法について説明する。評価範囲とは、マスタ画像データにおけるマスク領域の範囲を決定するために用いられる画素範囲のことである。即ち、描画オブジェクトの周辺の画素を任意の拡張率で拡張した画素範囲のことであり、本実施形態では、描画オブジェクトの画素範囲に評価範囲を追加して拡張した領域をマスク領域とする。

図９は本実施形態におけるマスタ画像生成部２０５のブロック図である。尚、マスタ画像生成部２０５のマスク領域設定後の処理は実施形態１と同一であるため説明を省略し、実施形態１と異なる点を中心に簡潔に説明する。印刷データ格納部９０１は印刷物の印刷データを格納している。印刷データは、文字のフォントデータ、ライン、ブロック図等のベクタデータ、またはビットマップ画像データ等の描画データで構成されており、描画データ毎に描画オブジェクト情報を備えている。印刷データ解析部９０２は、印刷データを解析することで、印刷データに含まれる描画オブジェクト種類の判別、マスタ画像データ上における各描画オブジェクトの位置情報、及び描画オブジェクトを含む画素範囲、を決定する。
マスク領域設定部３０２は、描画オブジェクトを含む画素範囲について、予め格納されている描画オブジェクト毎の評価範囲またはプリンタの印刷特性に基づいた評価範囲を用いてマスク領域を決定する。

図１０は、検品条件格納部２０７に格納している検品判定条件格納メモリの一例である。以下では、予め格納されている描画オブジェクト毎の評価範囲を用いてマスク領域を決定する一例について図１０を用いて説明する。検品判定条件格納メモリ１００１はマスク領域の良品判定条件を格納するメモリ５０３、各良品判定対象における描画オブジェクトの評価範囲を格納する評価範囲メモリ１００２、及びマスク外領域の良品判定条件を格納するメモリ５０４によって構成されている。

マスク領域設定においては、印刷データ解析部９０２によって印刷データを解析して取得した描画オブジェクト種類に関連する良品判定対象を設定し評価範囲メモリ１００２に格納されている描画オブジェクト毎の評価範囲を取得する。取得した評価範囲を、印刷による劣化のない印刷データの描画オブジェクトの画素範囲の周辺に追加して、描画オブジェクトの画素領域の周辺を拡張した画素範囲をマスク領域として決定する。ここで、１つの描画オブジェクトに対して複数の評価範囲が取得される場合は、最も範囲の大きい評価範囲が決定される。すなわち、図１０で例えると「サイズ」の評価範囲が他に取得された項目（ライン幅、ボケ、及び飛び散り）の評価範囲と比べて最も大きい場合は、「サイズ」の評価範囲「Ｗｓ１」がオブジェクトに対する評価範囲として決定される。ここで、各検品項目における描画オブジェクトに対する評価範囲は、プリンタ機種情報または印刷媒体毎に決定される値として格納され、印刷部２０３における印刷条件によって選択される構成であってもよい。

図１１は、デバイス特性格納メモリの一例である。以下、プリンタの印刷特性に基づいた評価範囲を決定する一例について説明する。デバイス特性データ格納部９０３は、印刷部２０３のプリンタ機種の印刷特性を格納している。デバイス特性格納メモリ１１０１は、複数のプリンタ機種の印刷特性を格納したメモリ１１０２及び１１０３によって構成される。各メモリには、プリンタの印刷色の色ズレの色差値、ある線幅のラインを印刷したときの線幅の変化量、エッジ部分のボケ、インク等の飛び散る範囲、またはある範囲の面積を塗りつぶした際に生じる面内の色ムラの変化量等がプリンタ機種毎に格納されている。プリンタによる印刷物においては、これらのプリンタの印刷特性以上には良品な印刷結果とはなりえないため、これらのプリンタ印刷特性が検品処理における良品レベルの上限値となる。したがって、走査画像データ上の描画オブジェクトに対する評価範囲（拡張範囲）には、印刷による劣化のない印刷データの描画オブジェクトデータに、上記のプリンタ特性の評価範囲より広く画素範囲を設定することが必要となる。

そこで、本実施形態では、マスク領域生成において、上記のプリンタ特性による変化量（図１１のデバイス特性）に加え、任意で設定される拡張率を用いることで描画オブジェクトの画素範囲を追加で拡張する。これにより、描画オブジェクトの画素範囲の周辺に対し、プリンタ特性による評価範囲も含めて拡張した画素範囲を、マスク領域として決定することができる。ここで、プリンタの印刷特性に基づいた評価範囲は、印刷媒体毎に決定される値として格納され、印刷部２０３における印刷条件によって選択される構成であってもよい。

図１２は本実施形態で生成されるマスタ画像データの一例を示す図である。マスタ画像データ１２０１は、描画オブジェクト４０２の図形データと文字データ１２０２とに対して各々最適化されたマスク領域１２０３及び１２０４と、網点で示されるマスク外領域４０４とを含む画像データである。本実施形態では描画オブジェクト毎に必要最低限の最適な評価範囲が決定されるため、マスタ画像データを生成する際の良品印刷物の走査画像データにおけるマスク領域の画素合成処理を最低限の画素による合成で生成することが可能となる。

図１３は本実施形態のマスタ画像生成部２０５におけるマスタ画像生成処理のフローチャートである。尚、Ｓ７０５からＳ７１０までの処理は、実施形態１と同一であるため説明を省略し、実施形態１と異なる点を中心に簡潔に説明する。まず、Ｓ１３０１において、マスタ画像生成部２０５は、入力データ格納部２０１より印刷データを取得する。Ｓ１３０２において、マスタ画像生成部２０５は、Ｓ１３０１で取得した印刷データに含まれる描画オブジェクト種類を解析する。Ｓ１３０３において、マスタ画像生成部２０５は、各描画オブジェクトのマスタ画像データ上の位置情報を決定する。Ｓ１３０４において、マスタ画像生成部２０５は、マスタ画像データ上における各描画オブジェクトを含む画素範囲を決定する。

Ｓ１３０５において、マスタ画像生成部２０５は、解析した描画オブジェクト種類に対応する評価範囲を取得する。Ｓ１３０６において、マスタ画像生成部２０５は、マスタ画像データ上の描画オブジェクトの画素範囲に対して、描画オブジェクトに対応する評価範囲を用いて画素範囲を拡張しマスク領域を設定する。Ｓ１３０７において、マスタ画像生成部２０５は、図６のマスタ画像データ生成のステップＳ１０１及びＳ１０２の方法により取得した複数の良品印刷物を走査することで、走査画像データを取得する。その後のＳ７０５～Ｓ７１０のステップに関しては図７のＳ７０５～Ｓ７１０と同様に進行し、Ｓ７１０にて、マスタ画像生成部２０５は、マスク領域とマスク外領域との画像データを合成することにより、本実施形態におけるマスタ画像データが生成される。その後、本フローチャートの処理は終了する。

以上、マスタ画像データ生成において、プリンタ機種情報または印刷媒体毎に決定される評価範囲を用いることで、マスク領域を必要最低限の最適な画素範囲で決定することができるため、マスタ画像生成の効率を上げつつ、検品精度も向上させることができる。

＜その他の実施形態＞
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

２０２印刷媒体データ格納部
２０５マスタ画像生成部
２０８印刷物格納制御部
３０１走査画像データ格納部
３０２マスク領域設定部
３０３マスク領域画像合成部
３０４マスク外領域画像合成部
３０５マスタ画像格納部

Claims (15)

1. 印刷物を読み取り走査した走査画像データから生成されたマスタ画像データを用いて、印刷物である検品対象物の検品を行う検品処理に用いられる画像処理装置であって、
   前記印刷物に用いられている印刷媒体の画素を示す印刷媒体画素データを取得する取得手段と、
   前記走査画像データを、マスク領域と、マスク外領域と、に分割し、前記マスク領域については前記走査画像データを用いることで、前記マスク外領域については前記印刷媒体画素データを配置することで、前記マスタ画像データを生成する生成手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記生成手段は、複数の前記走査画像データを用いて前記マスク領域のデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記生成手段は、
   前記マスク領域と、
   前記印刷媒体画素データを配置した前記マスク外領域と、
   を合成することによって前記マスタ画像データを生成することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記印刷媒体画素データは、前記印刷媒体を走査して取得された画素に基づいて決定された任意のサイズの画像の画像データ、または、前記印刷媒体の色度情報から変換した画素値であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記マスク領域または前記マスク外領域のそれぞれに対応する良品判定条件を用いて前記検品対象物を検品する検品手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記良品判定条件は、前記マスク領域と前記マスク外領域とに対して、比較対象の範囲の設定を含み、
   前記検品手段は、画素毎に、前記比較対象の範囲での差分を用いて検品を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記比較対象の範囲は、描画オブジェクトの種類に応じて画素サイズが設定されていることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記マスク領域は、前記走査画像データにおける描画オブジェクトの周辺画素を画像処理して拡張した画素範囲の領域であることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
9. 前記マスク領域は、前記描画オブジェクトの種類に応じた拡張率で画素範囲を拡張することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記マスク領域は、モザイク処理、または、ぼかし処理によって前記画素範囲を拡張することを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
11. 前記マスク領域は、前記検品対象物に用いられる印刷データを解析して得られた描画オブジェクトの周辺画素を拡張した画素範囲の領域であることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
12. 前記生成手段は、前記画像処理装置の機種情報を取得し、取得した前記機種情報に含まれる印刷装置の印刷特性に応じた拡張率で前記マスク領域の前記画素範囲を拡張することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 前記生成手段は、印刷媒体種類に応じた拡張率で前記マスク領域の前記画素範囲を拡張することを特徴とする請求項１１または１２に記載の画像処理装置。
14. 印刷物を読み取り走査した走査画像データから生成されたマスタ画像データを用いて、印刷物である検品対象物の検品を行う検品処理に用いられる画像処理装置の制御方法であって、
    前記印刷物に用いられている印刷媒体の画素を示す印刷媒体画素データを取得する取得ステップと、
    前記走査画像データを、マスク領域と、マスク外領域と、に分割し、前記マスク領域については前記走査画像データを用いることで、前記マスク外領域については前記印刷媒体画素データを配置することで、前記マスタ画像データを生成する生成ステップと、
    を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
15. コンピュータを請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。

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