JP2022094555A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】文字領域の近傍に発生した欠陥を正確に検出可能な技術を提供する。【解決手段】本発明の一実施形態は、検査対象の第１画像と、基準とする第２画像とを比較し、該第１画像に欠陥があるか否かを判定する画像処理装置であって、前記第１画像における注目画素から第１サイズの範囲内の画素から成る第１部分画像に含まれる画素の画素値の合計と、該第１部分画像に対応する前記第２画像における第２部分画像に含まれる画素値の合計との間の差分を算出する第１算出手段と、前記差分を用いて、前記注目画素が前記欠陥か判定する第１判定手段と、を有し、前記第２画像において、前記注目画素と同一座標の画素から、前記第１サイズより大きい第２サイズの範囲の領域を設定し、該設定した領域の範囲内で前記第２部分画像を探索する探索手段を更に有する、ことを特徴とする画像処理装置である。【選択図】図３

Description

本発明は、印刷装置にて出力された印刷物に、欠陥が発生しているか否かを検査するための画像検査の技術に関する。

印刷装置にて出力される印刷物において、インクやトナー等の色材が、意図しない箇所に付着する汚れが発生する場合がある。また、画像を形成するための色材が付着すべき箇所に、十分な色材が付着せず、本来よりも色が薄くなってしまう色抜けが発生する場合がある。こうした、汚れや色抜けといった、いわゆる、印刷欠陥は、印刷物の品質を低下させる。そこで、印刷物に欠陥が発生していないかを検査し、印刷物の品質を保証する必要がある。

特に、テキスト原稿の印刷では、意図しない汚れや色抜けが原因で、そのデータで本来表現したい文字とは異なる文字に誤読される可能性がある。

そこで、テキスト原稿の印刷物の検査を行う技術として、特許文献１には、文字が形成されている領域では欠損（色抜け）を検出し、文字が形成されていない領域では汚損を検出する技術が公開されている。特許文献１によれば、検査対象画像の画素値を、正解画像の画素値と比較することなく、紙白との濃度差のみを用いて欠陥か否かを判定するため、処理時間の低減が期待される。

特開２０１８－１７９６９９号公報

しかしながら、特許文献１によれば、文字領域の近傍に発生した欠陥を、正確に検出できない可能性がある。そこで、本発明の一実施形態は、上記の課題に鑑み、文字領域の近傍に発生した欠陥を正確に検出可能な技術を提供することを目的とする。

本発明の一実施形態は、検査対象の第１画像と、基準とする第２画像とを比較し、該第１画像に欠陥があるか否かを判定する画像処理装置であって、前記第１画像における注目画素から第１サイズの範囲内の画素から成る第１部分画像に含まれる画素の画素値の合計と、該第１部分画像に対応する前記第２画像における第２部分画像に含まれる画素値の合計との間の差分を算出する第１算出手段と、前記差分を用いて、前記注目画素が前記欠陥か判定する第１判定手段と、を有し、前記第２画像において、前記注目画素と同一座標の画素から、前記第１サイズより大きい第２サイズの範囲の領域を設定し、該設定した領域の範囲内で前記第２部分画像を探索する探索手段を更に有する、ことを特徴とする画像処理装置である。

本発明の一実施形態によれば、文字領域の近傍に発生した欠陥を正確に検出することが可能になる。

第１実施形態における画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図 第１実施形態における画像処理装置のソフトウェア構成を示すブロック図 第１実施形態における欠陥検出処理のフローチャート 第１実施形態における差分算出方法を示す図 第２実施形態における画像処理装置のソフトウェア構成を示すブロック図 第２実施形態における欠陥検出処理のフローチャート 第２実施形態におけるエッジ強度と切り出し領域サイズとの関係を示すグラフ

［第１実施形態］
本実施形態では、プリンタで出力した印刷物に欠陥が存在するか否かを検査する方法について説明する。この検査は、欠陥の無い正常な印刷物をスキャンすることで取得され基準とする画像データ（リファレンス画像、第２画像と呼ぶ）と、検査対象の印刷物をスキャンすることで取得される画像データ（検査対象画像、第１画像と呼ぶ）とを比較することで実行される。

＜画像処理装置のハードウェア構成＞
以下、本実施形態における検査を実行する画像処理装置のハードウェア構成について、図１を用いて説明する。本実施形態の画像処理装置としてＰＣ等の情報処理装置を想定しており、図１は、該画像処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、ネットワークＩ／Ｆ１０４と、キーボードコントローラ１０５と、ディスプレイコントローラ１０６と、ディスクコントローラ１０７と、を有する。

ＣＰＵ１０１は、ディスクコントローラ１０７を介して外部メモリ１１１から制御プログラム、システムプログラム、アプリケーションプログラム等の各種プログラムを読み出し、該読み出した各種プログラムをＲＡＭ１０３に展開する。ＣＰＵ１０１は、ＲＡＭ１０３に展開した各種プログラムを実行することで、以下で説明するモジュールとして機能したり（図２参照）、各処理を行ったりする（図３参照）。尚、ＣＰＵ１０１は、外部メモリ１１１ではなくＲＯＭ１０２から制御プログラム等を読み出してもよいし、ＣＰＵ１０１に代えて、ＡＳＩＣなどの専用回路を用いてもよい。ＣＰＵ１０１や専用回路は、ハードウェア回路やハードウェアプロセッサの一例である。

ＲＡＭ１０３は、図示していないオプションＲＡＭ等によりその容量を拡張できるように構成されており、主としてＣＰＵ１０１のワークエリアとして利用される。

キーボードコントローラ１０５は、キーボード１０９や、図示していないポインティングデバイスからのキー入力を制御する。ディスプレイコントローラ１０６は、ディスプレイ１１０の表示を制御する。ディスクコントローラ１０７は、ＨＤ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＤＢ、ＭＯ等の外部メモリ１１１とのアクセスを制御する。また、ＣＰＵ１０１は、ネットワークＩ／Ｆ１０４を介して、外部ネットワーク１１２に接続された外部装置（不図示）との通信処理が可能である。

尚、本実施形態では、特に断らない限り、ＣＰＵ１０１がメインバス１０８を介して、メインバス１０８に接続されている各部を制御する。以上が、本実施形態における画像処理装置のハードウェア構成に関する内容である。

＜画像処理装置のソフトウェア構成＞
以下、本実施形態における画像処理装置のソフトウェア構成（機能構成）について、図２を用いて説明する。図２は、画像処理装置１００のソフトウェア構成の一例を示す機能ブロック図である。

画像処理装置１００は、画像処理装置１００の外部装置である画像出力装置２１０、画像入力装置２２０と接続されている。画像出力装置２１０は、検査対象の印刷物を出力するための装置であり、画像出力装置２１０として例えば、電子写真プリンタやインクジェットプリンタ等のプリンタ、コピー機、複合機等が挙げられる。画像入力装置２２０は、画像出力装置２１０によって出力された印刷物等をスキャンすることで画像データ（スキャン画像と呼ぶ）を作成するための装置であり、画像入力装置２２０として例えば、スキャナ等が挙げられる。画像入力装置２２０によって作成されたスキャン画像は、画像処理装置１００に入力される。

画像出力部２０１は、画像出力装置２１０にて印刷出力するための画像データを、画像出力装置２１０に送信する。画像入力部２０２には、画像入力装置２２０におけるスキャンによって取得された画像データが入力される。画像入力部２０２に入力される画像データは、リファレンス画像と、検査対象画像とを含む。

画像記憶部２０３には、画像入力部２０２に入力された画像データが、必要に応じて一時的に記憶される。画像比較部２０４は、リファレンス画像と、検査対象画像とを比較し、これらの画像の差分を算出する。尚、画像比較部２０４による差分算出の詳細は、後述する（図４参照）。欠陥判定部２０５は、画像比較部２０４にて算出した差分に基づき、処理対象の画素が欠陥か否かを判定する。欠陥判定部２０５による判定結果は、ディスプレイ１１０に表示され、ユーザに提示される。

ＣＰＵ１０１は、画像出力部２０１、画像入力部２０２、画像比較部２０４、または欠陥判定部２０５として機能し、ＲＯＭ１０２またはＲＡＭ１０３は、画像記憶部２０３として機能する。以上が、本実施形態における画像処理装置のソフトウェア構成に関する内容である。

＜欠陥検出処理＞
以下、本実施形態における欠陥検出処理について、図３を用いて説明する。図３は、本実施形態における欠陥検出処理のフローチャートである。

まず、画像出力装置２２０は、欠陥の無い印刷物をスキャンすることでリファレンス画像を取得し、該取得したリファレンス画像を画像処理装置１００に送信する。その後、ステップＳ３０１において、画像入力部２０２は、画像出力装置２２０によって送信されたリファレンス画像を取得する。本ステップで取得されたリファレンス画像は、画像記憶部２０３に記憶される。尚、以降では「ステップＳ～」を「Ｓ～」と略記する。

次に、画像出力装置２２０が、検査対象の印刷物をスキャンすることで検査対象画像を取得し、該取得した検査対象画像を画像処理装置１００に送信した場合、Ｓ３０２において、画像入力部２０２は、該送信された検査対象画像を取得する。本ステップで取得された検査対象画像は、画像記憶部２０３に記憶される。

Ｓ３０３において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ３０２で取得された検査対象画像に含まれる画素のうちで検査処理の対象とする１つの画素（処理対象画素、注目画素と呼ぶ）を、初期値に設定する。例えば、ＣＰＵ１０１は、処理対象画素を、検査対象画像の左上の画素に設定してよい。

Ｓ３０４において、ＣＰＵ１０１は、検査対象画像から、処理対象画素を含む処理対象画素の近傍領域の画像を切り出す。切り出しによって得られる画像を「切り出し画像」、「第１部分画像」等と呼ぶ。切り出し画像は、処理対象画素から所定サイズの範囲内の、１または複数の画素から成る矩形画像である（例えば、図４（ａ））。

Ｓ３０５において、画像比較部２０４は、Ｓ３０４で取得された切り出し画像と、リファレンス画像における該切り出し画像に対応する領域の部分画像（第２部分画像とする）との間の差分を算出する。この差分とは、詳しくは、切り出し画像（第１部分画像）に含まれる全画素の画素値の合計と、第２部分画像に含まれる全画素の画素値の合計との間の差を指す。尚、本ステップにおける差分算出については、図４を用いて後述する。

Ｓ３０６において、画像比較部２０４は、Ｓ３０５で算出された差分と、予め設定されている所定の閾値とを用いて、該差分が該所定の閾値より大きいか判定する。本ステップの判定結果が真の場合、Ｓ３０７に進む。一方、本ステップの判定結果が偽の場合、Ｓ３０８に進む。

Ｓ３０７において、欠陥判定部２０５は、処理対象画素が欠陥であると判定する。具体的には、欠陥判定部２０５は、処理対象画素に対応するフラグ値（欠陥検出フラグ値とする）を、欠陥を示す値（１とする）に設定する。尚、本ステップで設定される欠陥検出フラグ値は、対象画素が欠陥か否かを示すフラグ値であり、各画素に対応する欠陥検出フラグ値の初期値は、欠陥でないことを示す値（０とする）に設定されているものとする。

Ｓ３０８において、ＣＰＵ１０１は、検査対象画像の全ての画素に対して、欠陥か否かを判定するためのＳ３０４～Ｓ３０７の処理が終了したか判定する。本ステップの判定結果が真の場合、Ｓ３１０に進む。一方、本ステップの判定結果が偽の場合、Ｓ３０９に進む。

Ｓ３０９において、ＣＰＵ１０１は、処理対象画素を更新、つまり処理対象画素を未処理の画素に設定し、Ｓ３０４に戻る。

Ｓ３１０において、ＣＰＵ１０１は、欠陥検出の結果に関する情報として、Ｓ３０７で欠陥と判定された画素（つまり、欠陥検出フラグ値が１の画素）を示す情報をディスプレイ１１１に表示すること等によって、該結果をユーザに提示する。以上が、本実施形態における欠陥検出処理に関する内容である。

＜差分算出方法＞
以下、前述の差分算出（図３のＳ３０５）の具体的な方法について、図４を用いて説明する。

図４は、検査対象画像とリファレンス画像との関係を示す図である。図４（ａ）は、処理対象画素４０１を中心とする、検査対象画像における所定サイズの（７画素×７画素の）切り出し画像（第１部分画像）を表す。また、図４（ａ）は、この切り出し画像に対応するリファレンス画像における部分画像、つまり、該切り出し画像と画像内座標が同一、かつ該切り出し画像と同一サイズ（７画素×７画素）の部分画像４０２を表す。

図４（ａ）、図４（ｂ）に示すケースでは、スキャン時の位置ずれ等が原因で、リファレンス画像に対して、検査対象画像が１画素分下にずれているものとする。このようなケースでは、検査対象画像における切り出し画像と、該切り出し画像に対応するリファレンス画像における部分画像との間の差分を算出した場合、欠陥が無いにも関わらず、その差分は大きなものとなって誤検出を引き起こしてしまう。そこで、ＣＰＵ１０１は、切り出し画像（第１部分画像）に対応する第２部分画像を探索するための領域（探索用領域とする）として、図４（ｂ）に示すような探索用領域４０３を設定する。そして、ＣＰＵ１０１は、第２部分画像として、探索用領域４０３の範囲内で位置をずらしながら、切り出し画像との差分が最小となる部分画像を探索する。これにより、微小な位置ずれを補正することが可能である。尚、探索用領域は、処理対象画素に対応する画素（対応する画素とは、リファレンス画像における処理対象画素と同一座標の画素を指す）を含む、所定サイズの範囲の領域である。また、探索用領域のサイズは、切り出し画像のサイズより大きい。

参考のため、本実施形態のように所定サイズの画像の範囲内の画素値の合計を算出するのではなく、画素単位で差分を算出して欠陥を検出する場合を検討する。「画素単位の算出」とは、処理対象画素の画素値と、リファレンス画像において該処理対象画素に対応する画素の画素値との間の差分算出を指す。ここで、図４（ｃ）に示す切り出し画像の中心に、欠陥４０４があり、欠陥４０４の画素値は、周辺の純白画素の画素値より高い一方、周辺のエッジ部を構成する画素の画素値とは略同一と仮定する。前述の通り、図４（ｄ）に示すリファレンス画像に対して、位置ずれを考慮した近傍探索を画素単位で行った場合、欠陥４０４と略同一の画素値の画素が、欠陥４０４の位置の近傍に存在するため、欠陥４０４が欠陥として検出されない場合があり、問題が生じる。

本実施形態では、処理対象画素を含む該処理対象画素の近傍領域を検査対象画像から切り出すことで、切り出し画像（第１部分画像）を取得する。そして、リファレンス画像において切り出し画像と同一座標の周辺から、リファレンス画像の部分画像の位置をずらしながら、該切り出し画像と該部分画像との間の差分を算出し、該算出した差分が最小となる部分画像を、第２部分画像として求める。そして、切り出し画像（第１部分画像）と第２部分画像とを用いて、欠陥判定を行う。このような構成により、従来技術より高精度に欠陥の有無を判定することができる。以上が、本実施形態における差分算出方法に関する内容である。

＜本実施形態の効果＞
以上説明したように、本実施形態では、印刷物の検査処理において、注目画素の近傍範囲まで含めた切り出し画像（第１部分画像）と、リファレンス画像における該切り出し画像に対応する第２部分画像とを比較する。これにより、従来技術より高精度の検査結果を得ることが可能となる。

［第２実施形態］
第１実施形態では、処理対象画素が欠陥か判定する際、検査対象画像のうち処理対象画素を含む所定サイズの範囲内の画像と、これに対応するリファレンス画像の部分画像とを比較しており、常に、一定サイズの２つの部分画像を比較していた。

これに対し、本実施形態では、リファレンス画像の各画素についてエッジの度合いを示す強度（いわゆるエッジ強度）を算出し、該算出したエッジ強度を用いて、処理対象画素ごとに、比較する画像のサイズを調整する。

尚、以降では、前述の実施形態と同様の内容については適宜省略し、主に、前述の実施形態と相違する内容を説明する。

＜画像処理装置のソフトウェア構成について＞
以下、本実施形態における画像処理装置のソフトウェア構成（機能構成）について、図５を用いて説明する。図５は、本実施形態における画像処理装置１００のソフトウェア構成を示す機能ブロック図である。

図５に示すように、本実施形態の画像処理装置１００は、エッジ強度算出部５０１と、範囲設定部５０２とを更に有する点で、第１実施形態と異なる（図２参照）。エッジ強度算出部５０１は、リファレンス画像の各画素についてエッジ強度を算出する。範囲設定部５０２は、検査対象画像のうち処理対象画素を含む所定サイズの部分画像と、これに対応するリファレンス画像における部分画像とを比較するにあたり、エッジ強度算出部５０１で算出されたエッジ強度を用いて、これら部分画像のサイズを設定する。

＜欠陥検出処理＞
以下、本実施形態における欠陥検出処理について、図６を用いて説明する。図６は、本実施形態における欠陥検出処理のフローチャートである。

まず、画像出力装置２２０は、欠陥の無い印刷物をスキャンすることでリファレンス画像を取得し、該取得したリファレンス画像を画像処理装置１００に送信する。その後、Ｓ６０１において、画像入力部２０２は、画像出力装置２２０によって送信されたリファレンス画像を取得する。本ステップで取得されたリファレンス画像は、画像記憶部２０３に記憶される。

Ｓ６０２において、エッジ強度算出部５０１は、Ｓ６０１で取得されたリファレンス画像の各画素におけるエッジ強度を算出する。本ステップにおけるエッジ強度の算出では、Ｓｏｂｅｌオペレータを有するＳｏｂｅｌフィルタを用いるなど等、一般的なエッジ強度の算出手法を用いてよい。

Ｓ６０２の後、画像出力装置２２０が、検査対象の印刷物をスキャンすることで検査対象画像を取得し、該取得した検査対象画像を画像処理装置１００に送信した場合、Ｓ６０３において、画像入力部２０２は、該送信された検査対象画像を取得する。本ステップで取得された検査対象画像は、画像記憶部２０３に記憶される。

Ｓ６０４において、ＣＰＵ１０１は、処理対象画素を初期値（例えば、検査対象画像の左上の画素）に設定する。

Ｓ６０５において、範囲設定部５０２は、処理対象画素に対応するリファレンス画像における画素のエッジ強度が、予め設定されている所定の閾値より大きいか判定する。処理対象画素に対応するリファレンス画像における画素とは、画像内座標が処理対象画素と同一の画素を指す。本ステップの判定結果が真の場合、Ｓ６０６に進む。一方、本ステップの判定結果が偽の場合、Ｓ６０８に進む。

Ｓ６０６において、ＣＰＵ１０１は、検査対象画像から処理対象画素の近傍領域の画像を切り出すことで、切り出し画像（第1部分画像）を取得する。

Ｓ６０７において、画像比較部２０４は、Ｓ６０６で取得された切り出し画像（第１部分画像）と、リファレンス画像における該切り出し画像に対応する領域の部分画像（第２部分画像）との間の差分を算出する。本ステップは、第1実施形態のＳ３０５と同様である（図３参照）。

Ｓ６０８において、画像比較部２０４は、処理対象画素の画素値と、リファレンス画像において該処理対象画素に対応する画素の画素値との間の差分を算出する。

Ｓ６０９において、画像比較部２０４は、Ｓ６０７またはＳ６０８で算出された差分と、予め設定されている所定の閾値とを用いて、該差分が該所定の閾値より大きいか判定する。本ステップの判定結果が真の場合、Ｓ６１０に進む。一方、本ステップの判定結果が偽の場合、Ｓ６１１に進む。

Ｓ６１０において、欠陥判定部２０５は、処理対象画素が欠陥であると判定する。具体的には、欠陥判定部２０５は、処理対象画素に対応する欠陥検出フラグ値を、欠陥を示す値（＝１）に設定する。

Ｓ６１１において、ＣＰＵ１０１は、検査対象画像の全ての画素に対して、欠陥か否かを判定するためのＳ６０５～Ｓ６１０の処理が終了したか判定する。本ステップの判定結果が真の場合、Ｓ６１３に進む。一方、本ステップの判定結果が偽の場合、Ｓ６１２に進む。

Ｓ６１２において、ＣＰＵ１０１は、処理対象画素を更新、つまり処理対象画素を未処理の画素に設定し、Ｓ６０５に戻る。

Ｓ６１３において、ＣＰＵ１０１は、欠陥検出の結果に関する情報として、Ｓ６１０で欠陥と判定された画素（つまり、欠陥検出フラグ値が１の画素）を示す情報をディスプレイ１１１に表示すること等によって、該結果をユーザに提示する。以上が、本実施形態における欠陥検出処理に関する内容である。

＜エッジ強度と、切り出し領域サイズとの関係＞
尚、エッジ強度と、切り出し領域サイズとの関係は、前述のものに限定されない。例えば、図７に示すような線形な対応関係に従って、エッジ強度が大きくなるにつれて、切り出し領域サイズが大きくなるように決定してもよい。また、用いる対応関係は、図７に示すような線形の関係に限定されるものではなく、非線形な対応関係であっても構わない。

＜本実施形態の効果＞
以上説明したように、本実施形態では、検査対象画像において比較対象を近傍範囲まで広げる必要のない処理対象画素に関して、該処理対象画素が含まれる部分画像を構成する複数画素の画素値の合計値を算出しない。このような処理対象画素に関しては、複数画素の画素値の合計を算出せず、処理対象画素の画素値と、リファレンス画像において該処理対象画素に対応する画素の画素値との差分を算出し、該算出した差分に基づいて、処理対象画素が欠陥か判定する。これにより、従来技術より高精度の検査結果を、第１実施形態より短時間で取得することが可能になる。

［その他の実施形態］
尚、本発明は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インターフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても良いし、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用しても良い。

また、本発明は、前述された実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードが記憶された記憶媒体により実現する方法でも良い。つまり、本発明の目的は、プログラムコードをシステムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（具体的にはＣＰＵまたはＭＰＵ）が記憶媒体に記憶されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成される。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述された実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードが記憶された記憶媒体は、本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

また、コンピュータが読み出されたプログラムコードを実行することにより、前述された実施形態の機能が実現される場合に限定されるものではない。即ち、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部を行い、その処理によって前述された実施形態の機能が実現される場合も、本発明に含まれる。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる形式でも良い。そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述された実施形態の機能が実現される場合も、本発明に含まれる。

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

Claims (12)

1. 検査対象の第１画像と、基準とする第２画像とを比較し、該第１画像に欠陥があるか否かを判定する画像処理装置であって、
   前記第１画像における注目画素から第１サイズの範囲内の画素から成る第１部分画像に含まれる画素の画素値の合計と、該第１部分画像に対応する前記第２画像における第２部分画像に含まれる画素値の合計との間の差分を算出する第１算出手段と、
   前記差分を用いて、前記注目画素が前記欠陥か判定する第１判定手段と、
   を有し、
   前記第２画像において、前記注目画素と同一座標の画素から、前記第１サイズより大きい第２サイズの範囲の領域を設定し、該設定した領域の範囲内で前記第２部分画像を探索する探索手段を更に有する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第２部分画像のサイズは、前記第１部分画像のサイズと等しい、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１判定手段は、前記差分が所定の閾値より大きい場合に前記注目画素が前記欠陥と判定する、
   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. 前記第２画像の画素ごとにエッジ強度を算出する第２算出手段を更に有する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記注目画素のエッジ強度が所定の閾値より大きいか判定する第２判定手段を更に有する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記第２判定手段の判定結果が真の場合、
   前記第１部分画像には、前記注目画素を含む複数の画素が含まれ、
   前記第２部分画像には、該注目画素と同一座標の画素を含む複数の画素が含まれる、
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記第２判定手段の判定結果が偽の場合、
   前記第１部分画像には、前記注目画素のみが含まれ、
   前記第２部分画像には、該注目画素と同一座標の画素のみが含まれる、
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
8. 前記第１部分画像のサイズは、前記エッジ強度の大きさに応じて決定される、
   ことを特徴とする請求項４乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記エッジ強度の大きさが大きいほど、前記第１部分画像のサイズは大きい、
   ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記第１画像を取得する第１取得手段と、
    前記第２画像を取得する第２取得手段と、
    を更に有することを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の画像処理装置。
11. 検査対象の第１画像と、基準とする第２画像とを比較し、該第１画像に欠陥があるか否かを判定する画像処理方法であって、
    前記第１画像における注目画素から第１サイズの範囲内の画素から成る第１部分画像に含まれる画素の画素値の合計と、該第１部分画像に対応する前記第２画像における第２部分画像に含まれる画素値の合計との間の差分を算出するステップと、
    前記差分を用いて、前記注目画素が前記欠陥か判定するステップと、
    を有し、
    前記第２画像において、前記注目画素と同一座標の画素から、前記第１サイズより大きい第２サイズの範囲の領域を設定し、該設定した領域の範囲内で前記第２部分画像を探索するステップを更に有する、
    ことを特徴とする画像処理方法。
12. コンピュータに請求項１１に記載の方法を実行させるためのプログラム。

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