JP2022184715A - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 欠陥が近接している場合であっても印刷物の検査を高精度に行うことを目的とする。【解決手段】 本発明に係る情報処理装置は、目標の印刷結果である基準画像を表す第１画像データと、検査対象である対象画像を表す第２画像データとを取得する取得手段と、前記対象画像中で前記基準画像と異なる第１部分領域に並ぶ第２部分領域について、前記第１画像データと前記第２画像データとを用いて、前記基準画像と前記対象画像との差分を表す差分画像よりも強調する補正を行い、前記対象画像を検査する処理手段と、を有することを特徴とする。【選択図】 図２

Description

本発明は、印刷物を検査するための画像処理技術に関する。

印刷装置により出力される印刷物において、汚れや色抜けといった欠陥の有無を検査することによって、印刷物の品質を保証することが求められる場合がある。印刷物における欠陥の有無を目視で検査する目視検査は、多くのコストを必要とするため、自動で検査を行う検査システムが開発されている。このような検査システムでは、事前に登録した印刷物の検査基準となる基準画像と、検査対象となる印刷物をスキャンして得られる検査対象画像との差分を表す差分画像に基づき欠陥の有無を判定する。特許文献１は、前述の差分画像における画素値の変動の大きさに基づいて印刷物における欠陥の有無を判定することを開示している。

特開２０１９－１５８７５７号公報

しかしながら、特許文献１で開示された技術によれば、所定間隔の画素値の差分等を用いることで差分画像における画素値の変動の大きさを取得するため、欠陥が所定間隔で近接する場合に判定精度が低下することがあった。

そこで本発明は、欠陥が近接している場合であっても印刷物の検査を高精度に行うことを目的とする。

本発明に係る情報処理装置は、目標の印刷結果である基準画像を表す第１画像データと、検査対象である対象画像を表す第２画像データとを取得する取得手段と、前記対象画像中で前記基準画像と異なる第１部分領域に並ぶ第２部分領域について、前記第１画像データと前記第２画像データとを用いて、前記基準画像と前記対象画像との差分を表す差分画像よりも強調する補正を行い、前記対象画像を検査する処理手段と、を有することを特徴とする。

欠陥が近接している場合であっても印刷物の検査を高精度に行うことができる。

画像処理装置を含む印刷システムの構成を示す図。 画像処理装置の構成を示すブロック図。 画像処理装置が実行する処理を示すフローチャート。 基準画像と検査対象画像との例を示す図。 検出感度の例を示す図。 差分画像の例を示す図。 欠陥強調画像の例を示す図。 欠陥マップの例を示す図。 差分画像を強調する処理を示すフローチャート。 強調フィルタの例を示す図。 検査感度の例を示す図。 欠陥強調画像の例を示す図。 欠陥マップの例を示す図。 差分画像を強調する処理を示すフローチャート。 差分画像を強調する処理を示すフローチャート。 欠陥強調画像の例を示す図。

以下、本実施形態について、図面を参照して説明する。尚、以下の実施形態は本発明を必ずしも限定するものではない。また、本実施形態において説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

［第１実施形態］
本実施形態においては、目標の印刷結果である基準画像と検査対象である対象画像との差分画像よりも、対象画像中の欠陥（基準画像とは異なる、或は基準画像には無かった領域）に対応する所定の部分領域を、強調する。そのため、該部分領域が強調されるように差分画像に補正処理を施した欠陥強調画像を生成する。この強調画像に基づいて欠陥領域を抽出し、対象画像に対応する印刷物を検査する。強調処理では、単独欠陥に対応する部分領域（第１部分領域）を強調する画像処理を行う強調フィルタ、および、対象画像中で第１部分領域に並んで位置している部分領域（第２部分領域）である近接欠陥に対応する強調フィルタを用いる。これらフィルタを用いて欠陥に対応する差分が強調されるように差分画像を強調する。尚、本実施形態における検査は、基準画像と対象画像との差分の絶対値に基づいて行われる。また、上記近接欠陥は、第１部分領域に接して並んでいる場合もあれば、所定の幅分、例えば第１部分領域の幅分ほどの間を空けて並んでいてもよい。

［印刷システムの構成］
図１は、画像処理装置１００を含む、印刷物の出力と検査とを行う印刷システム全体の構成例を示す図である。本実施形態における印刷システムは、画像処理装置１００と、印刷用サーバ１８０と、印刷装置１９０と、を有する。印刷用サーバ１８０は、印刷する原稿の印刷ジョブを生成し、印刷装置１９０へ印刷ジョブを投入する。印刷装置１９０は、印刷用サーバ１８０から投入された印刷ジョブに基づき、記録媒体（印刷用紙）上に画像を形成する。印刷装置１９０は給紙部１９１を有しており、ユーザは予め印刷用紙を給紙部１９１にセットしておく。印刷装置１９０は印刷ジョブが投入されると、給紙部１９１にセットされた印刷用紙を搬送路１９２に沿って搬送しながら、その表面（片面又は両面）に画像を形成し、画像処理装置１００へと送る。本実施形態における印刷装置１９０は、電子写真方式の印刷装置であるが、オフセット印刷方式やインクジェット方式の印刷装置であってもよい。

画像処理装置１００は、印刷が行われた検査対象の印刷物に対して欠陥の検査を行う。印刷装置１９０が印刷用紙上に画像を形成することにより得られる検査対象の印刷物は、搬送路１９２に沿って搬送され、画像処理装置１００により検査される。画像処理装置１００は検査処理装置として機能する。画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３を有する。また、画像処理装置１００は、記憶装置１０４、画像読取装置１０５、印刷インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０６、汎用インターフェース（Ｉ／Ｆ）１０７、ユーザインターフェース（ＵＩ）パネル１０８、メインバス１０９を有する。さらに、画像処理装置１００は、印刷装置１９０の搬送路１９２と接続された印刷物の搬送路１１０、検査において合格した印刷成果物の出力トレー１１１、欠陥が発見され検査不合格となった印刷物の出力トレー１１２を有する。尚、印刷物の分類は合格と不合格との２種類だけでなく、さらに細かく分類する構成であってもよい。また、印刷システムにおいて、記憶装置１０４、画像読取装置１０５、ＵＩパネル１０８、搬送路１１０、出力トレー１１１、出力トレー１１２は、画像処理装置１００の外部に設けられていてもよい。

ＣＰＵ１０１は、画像処理装置１００の各部を統括的に制御するプロセッサである。ＲＡＭ１０２は、ＣＰＵ１０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＲＯＭ１０３は、ＣＰＵ１０１によって実行されるプログラム群を格納している。記憶装置１０４は、ＣＰＵ１０１によって実行されるアプリケーションや、画像処理に用いられるデータ等を記憶する。画像読取装置１０５は、スキャナであり、印刷装置１９０から送られてきた印刷物の片面又は両面を、搬送路１１０上で読み取り、画像データとして取得する。

印刷Ｉ／Ｆ１０６は、印刷装置１９０と接続されており、画像処理装置１００と印刷装置１９０とにおける印刷物の処理タイミングの同期や、互いの稼働状況の通知を行うためのインターフェースである。汎用Ｉ／Ｆ１０７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等のシリアルバスインターフェースであり、ユーザがログ等のデータを持ち運ぶことを可能にする。ＵＩパネル１０８は、液晶ディスプレイ等の表示装置であり、現在の画像処理装置１００の状況や設定をユーザに伝えるためのユーザインターフェースとして機能する。また、ＵＩパネル１０８は、タッチパネル又はボタン等の入力装置を備えていてもよく、検査等に関してユーザからの指示を受け付けることができる。尚、入力装置は、マウスやキーボードのようにＵＩパネル１０８とは別に設けられていてもよい。メインバス１０９は、画像処理装置１００の各モジュールを接続する伝送路である。

画像処理装置１００は、印刷装置１９０から送られてきた印刷物を搬送路１１０で搬送しつつ、画像読取装置１０５において読み取った印刷物の画像データに基づき、以下に説明する検査処理を行う。印刷物は、検査合格であれば合格の出力トレー１１１に搬送され、検査不合格であれば不合格の出力トレー１１２に搬送される。これにより、品質の基準を満たすことが確認された印刷物だけを納品用の印刷物として出力トレー１１１に集めることができる。

［画像処理装置の機能構成］
画像処理装置１００の機能構成を図２に示す。画像処理装置１００は、基準画像設定部２０１、検出感度設定部２０２、画像取得部２０３、差分画像生成部２０４、差分画像強調部２０５、検査処理部２０６を有する。

基準画像設定部２０１は、ＲＡＭ１０２あるいは記憶装置１０４に記録された画像データが表す画像を基準画像として設定する。検出感度設定部２０２は、ＵＩパネル１０８を介して取得したユーザからの指示に基づいて、欠陥種別に対して検出感度を設定する。画像取得部２０３は、搬送路１１０上の印刷物を画像読取装置１０５が読み取って得られる、検査対象画像を表す検査対象画像データを取得する。取得された検査対象画像データはＲＡＭ１０２あるいは記憶装置１０４に保持される。差分画像生成部２０４は、基準画像と検査対象画像とに基づいて差分画像を生成する。差分画像強調部２０５は、検出感度に応じて設定した単独欠陥に対応する強調フィルタおよび近接欠陥に対応する強調フィルタを用いて差分画像を強調することによって、欠陥強調画像を生成する。検査処理部２０６は、欠陥強調画像に基づいて検査対象画像に検査処理を行い、検査結果を出力する。

［画像処理装置が実行する処理］
図３は画像処理装置１００が実行する処理を示すフローチャートである。以下、各ステップ（工程）は符号の前にＳを付けて表す。

Ｓ３０１において、基準画像設定部２０１は、基準画像を設定する。基準画像の例を図４（ａ）に示す。基準画像を表す基準画像データ（第１画像データ）は、印刷装置１９０が出力した画像、或は印刷装置１９０が印刷した印刷物を読み取って得られるスキャン画像を基に予め作成され、ＲＡＭ１０２あるいは記憶装置１０４に記録されているものとする。

Ｓ３０２において、検出感度設定部２０２は、ＵＩパネル１０８を介して取得したユーザからの指示に基づいて、欠陥種別毎に検出感度を設定する。なお、本実施形態における欠陥種別は、縦の線状の欠陥（以下、縦線状欠陥とも呼ぶ）のみとする。本実施形態における検出感度設定部２０３は、縦線状欠陥についての検出感度をＨｉｇｈ、Ｌｏｗの２段階で設定し、検出感度が高いほど幅が細い縦線状欠陥を検出対象とする。検出感度に応じた検出対象とする欠陥の例を図５（ａ）に示す。本実施形態では、検出感度をＨｉｇｈに設定した場合（図５（ｂ））は幅０．３ｍｍ以上の縦線状欠陥を検出対象とし、検出感度をＬｏｗに設定した場合（図５（ｃ））は幅０．５ｍｍ以上の縦線状欠陥を検出対象とする。

Ｓ３０３において、画像取得部２０３は、検査対象画像を表す検査対象画像データ（第２画像データ）を取得する。本実施形態における検査対象画像の例を図４（ｂ）に示す。図４（ｂ）に示す検査対象画像には縦線状、すなわち縦すじ状の欠陥が含まれているものとする。

Ｓ３０４において、差分画像生成部２０４は、基準画像と検査対象画像とに基づいて、基準画像と検査対象画像との対応する画素間で輝度値の差分の絶対値を算出し、各画素に輝度値の差分の絶対値を有する差分画像を生成する。本実施形態における差分画像の例を図６（ａ）に示す。図６では、差分、つまり検査対象画像が基準画像と異なる部分領域（第１部分領域）をグレー色で示し、差分が無い部分領域は黒色で示している。

Ｓ３０５において、差分画像強調部２０５は、検出感度に基づいて設定した単独欠陥に対応する強調フィルタおよび近接欠陥に対応する強調フィルタを用いて差分画像を強調し、欠陥強調画像を生成する。強調処理によって、検出対象の欠陥に対応する差分領域が強調される。本実施形態における欠陥強調画像の例を図７に示す。なお、差分画像では差分が大きい領域をより白く、差分が小さい領域をより黒く表している。検出感度がＬｏｗの場合、図７（ａ）のように幅の細い縦線状の差分は強調されず幅の太い縦線状の差分のみ強調される。検出感度がＨｉｇｈの場合、図７（ｂ）のように幅の細い縦線状の差分と幅の太い縦線状の差分とが共に強調される。また、本実施形態においては、近接していない単独の縦線状の差分と比較して、近接している少なくとも２本の縦線状の差分の方が、同程度またはそれ以上に強調されている。差分画像強調処理の詳細は後述する。

Ｓ３０６において、検査処理部２０６は、欠陥強調画像に基づいて検査処理を行い、検査対象画像の検査結果を出力する。具体的には、欠陥強調画像において画素値が予め設定した閾値以上となる画素を欠陥領域として抽出し欠陥マップを生成する。本実施形態における欠陥マップの例を図８に示す。検出感度がＬｏｗの場合、図８（ａ）のように幅の太い縦線状の差分が欠陥領域として抽出される（図８において、白色で表される領域）。検出感度がＨｉｇｈの場合、図８（ｂ）のように幅の細い縦線状の差分と幅の太い縦線状の差分とが共に欠陥領域として抽出される。検査対象画像の検査結果は、欠陥領域が無い場合を合格とし、欠陥領域が有る場合を不合格とする。

Ｓ３０７において、検査処理部２０６は、印刷装置１９０からの印刷情報や、ＵＩパネル１０８を介して取得したユーザからの指示などに基づいて、処理を終了するか否かを判定する。例えば、印刷した枚数分やユーザの指示枚数分の検査が終了したら終了とする。処理を終了しないと判定された場合は、Ｓ３０３に進む。

［差分画像強調処理］
図９は、差分画像を強調する処理を示すフローチャートである。本処理では、検出感度に基づいて設定した、単独欠陥に対応する強調フィルタおよび近接欠陥に対応する強調フィルタを用いて差分画像を強調処理する補正を行うことで、欠陥強調画像を生成する。強調フィルタとしては、一次微分フィルタや二次微分フィルタなどが使用可能である。本実施形態では、二次微分フィルタの一種であるＬｏＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを使用する。以下、差分画像を強調する処理の詳細について説明する。

Ｓ９０１において、差分画像強調処理部２０５は、単独欠陥に対応する強調フィルタｆ（ｘ、σ１）を設定する。まず、Ｓ３０２で設定した検出感度で検出対象となる線状欠陥について、その幅がａである場合、この幅ａに基づき、パラメータσ１を設定する。本実施形態でσ１は、式（１）に示されるように、検出対象とする線状欠陥の幅の半値である。

そして、式（２）に従い、単独欠陥に対応する強調フィルタｆ（ｘ、σ１）を算出する。

以上のように算出した強調フィルタｆ（ｘ、σ１）を用いて差分画像にフィルタ処理を適用することにより、幅ａの線状欠陥に対応する差分を強調することができる。

しかしながら、幅ａの線状欠陥が近接する場合、ｆ（ｘ、σ１）では欠陥に対応する差分を十分強調できないことがある。そこで、近接する幅ａの線状欠陥に対応する差分を強調するための強調フィルタを次ステップで設定する。

Ｓ９０２において、差分画像強調処理部２０５は、近接欠陥に対応する強調フィルタｆ′（ｘ、σ２）を設定する。まず、単独欠陥に対応する強調フィルタのパラメータσ１に基づき、式（３）に従いパラメータσ２を設定する。

ここでαは１より大きな値とする。例えばα＝４などが好ましい。そして、式（２）に従い強調フィルタｆ（ｘ、σ２）を算出する。その後、式（４）に従い、強調フィルタｆ′（ｘ、σ２）を算出する。

ここでｆ′（ｘ、σ２）は、係数の和が、ｆ（ｘ、σ１）の係数が正の範囲Ωにおいてｆ（ｘ、σ１）の係数の和と等しくなるようにｆ（ｘ、σ２）を補正することで算出している。このように算出した強調フィルタｆ′（ｘ、σ２）を用いて差分画像にフィルタ処理を適用することにより、幅ａの近接欠陥に対応する差分を強調することができる。また、本実施形態の例では、ｆ′（ｘ、σ２）の係数が正の範囲に、ｆ（ｘ、σ１）の係数が負の範囲が含まれるようにαを設定することで、ｆ（ｘ、σ１）で十分強調できない近接欠陥をｆ′（ｘ、σ２）で強調できるようになる。

なお、ｆ（ｘ、σ１）の係数は必ずしも負の範囲である必要はなく、０の値でも良い。更には、ｆ′（ｘ、σ２）の係数が正の範囲が、ｆ（ｘ、σ１）の係数が正の範囲より広ければ、近接欠陥を強調できる。

本実施形態において、検出感度をＨｉｇｈに設定した場合の強調フィルタの例を図１０（ａ）に、検出感度をＬｏｗに設定した場合の強調フィルタの例を図１０（ｂ）に示す。検出感度が高いほど、検出対象となる線状欠陥の幅が小さくなるため、強調フィルタのサイズも小さくなる。

Ｓ９０３において、差分画像強調処理部２０５は、単独欠陥に対応する強調フィルタおよび近接欠陥に対応する強調フィルタにより差分画像を強調し、欠陥強調画像を生成する。本実施形態では式（５）に従い、欠陥強調画像Ｄ′を算出する。

Ｄ′１は差分画像Ｄを単独欠陥に対応する強調フィルタｆ（ｘ、σ１）によって強調した結果であり、単独欠陥に対応する差分が強調される。Ｄ′２は差分画像Ｄを近接欠陥に対応する強調フィルタｆ′（ｘ、σ２）によって強調した結果であり、近接欠陥に対応する差分が強調される。欠陥強調画像Ｄ′は、画素毎にＤ′１とＤ′２との最大値を採用したものであり、単独欠陥と近接欠陥に対応する差分が強調される。

［第１実施形態の効果］
以上説明したように、本実施形態における画像処理装置は、目標の印刷結果である基準画像を設定する。欠陥についての検出感度を設定する。検査対象の画像を表す画像データを取得する。基準画像と検査対象の画像との差分を表す差分画像を生成する。検査感度に基づいて設定した単独欠陥に対応する強調フィルタと近接欠陥に対応する強調フィルタを用いて差分画像を強調し、欠陥強調画像を生成する。検出感度と欠陥強調画像とに基づいて、検査対象の画像を検査する。これにより、近接欠陥を単独欠陥と同等以上に強調することができる。よって、欠陥が近接している場合であっても印刷物の検査を高精度に行うことができる。

［変形例］
本実施形態における検出感度設定部２０２は、検出感度を２段階で設定しているが、検出感度の設定方法はこれに限られない。例えば、検出感度を３段階以上で設定してもよい。また、縦線状欠陥についての検出感度を固定してもよい。また、検出対象とする縦線状欠陥の幅は、本実施形態で示した例に限らず、検査感度が高いほど細くなっていればよい。

また、本実施形態における差分画像強調処理部２０５は、Ｓ９０１およびＳ９０２において検出対象とする線状欠陥の幅が大きいほどサイズの大きな強調フィルタを設定する。しかしながら、強調フィルタが大きくなり過ぎないように所定のサイズより小さく補正しても構わない。検出感度がＬｏｗの場合の強調フィルタを所定のサイズより大きくならないように補正した例を図１０（ｃ）に示す。この場合、所定のサイズ内に含まれる負の係数に対して、負の係数の和が正の係数の和と等しくなるように閾値などで制限を掛けて補正する。このように補正を制限することで、単独欠陥および近接欠陥を強調しつつ、フィルタサイズを小さくでき、計算コストを低減することができる。

また、本実施形における差分画像強調処理部２０５は、Ｓ９０１およびＳ９０２において強調フィルタを算出し設定しているが、検査感度に対応する強調フィルタを予め算出して記録しておき、Ｓ９０１およびＳ９０２で読み出して設定しても構わない。

また、本実施形における差分画像強調処理部２０５は、Ｓ９０１およびＳ９０２において２つの強調フィルタを算出し設定しているが、３以上の強調フィルタを用いても構わない。例えば３つの強調フィルタを用いる場合、σ３をσ２よりも大きな値として設定し、式（２）に従い強調フィルタｆ（ｘ、σ３）を算出した後、式（４）に従い、強調フィルタｆ′（ｘ、σ３）を算出すればよい。

また、本実施形における差分画像強調処理部２０５は、Ｓ９０１およびＳ９０２において横方向の２次微分フィルタを用いた強調フィルタを設定しているが、縦方向の平滑化フィルタを強調フィルタとして併用しても構わない。すなわち、強調フィルタに直交する平滑化フィルタを用いる。平滑化フィルタとしては、平均値フィルタ、ガウシアンフィルタなどが使用可能である。この場合、Ｓ９０３において式（６）に従い欠陥強調画像Ｄ′を算出する。

ここで、ｇ（ｙ）は平滑化フィルタを表す。

また、本実施形態における差分画像強調処理部２０５は、Ｓ９０３において欠陥強調画像Ｄ′として画素毎にＤ′１とＤ′２の最大値を採用したが、欠陥強調画像の生成方法はこれに限らない。例えば、式（７）に従い画素毎にＤ′１とＤ′２の和を取ることにより欠陥強調画像Ｄ′としても構わない。

また、本実施形態における差分画像強調処理部２０５は、フィルタ処理によって近接欠陥を単独欠陥と同等以上に強調しているが、フィルタ処理ではない方法で近接欠陥を単独欠陥と同等以上に強調しても構わない。例えば、検出対象とする欠陥をテンプレートとして、着目画素ごとにパターンマッチングを行い、着目画素の近傍領域に検出対象とする欠陥と類似した差分が多いほど着目画素の差分を強調するようにしても構わない。あるいは、着目画素の近傍領域に検出対象とする欠陥と類似した差分が少ないほど着目画素の差分を抑制するように補正しても構わない。

また、本実施形態における検査処理部２０６は、欠陥強調画像において予め設定した閾値を用いて欠陥領域を抽出しているが、検査感度に応じて閾値を設定しても構わない。また、抽出した欠陥領域のうち面積の小さな領域を除外しても構わない。

また、本実施形態における検査処理部２０６は、上述した強調処理された部分領域を含み、欠陥領域として抽出され領域をＵＩパネル１０８に表示させてユーザに報知、または外部装置である印刷用サーバ１８０に送信してもよい。その際、抽出され領域を上述した差分画像や欠陥マップとして表示してもよい。更に、表示する際には、近接領域を差分画像または欠陥マップの画像よりも強調して表示してもよい。あるいは、抽出され領域を対象画像中に枠などで囲って表示してもよい。

［第２実施形態］
第１実施形態においては、欠陥種別は縦線状欠陥のみとした。本実施形態における欠陥種別は、点状の欠陥（以下、点状欠陥と呼ぶ）と、縦線状欠陥と、横の線状の欠陥（以下、横線状欠陥と呼ぶ）と、の３種類である。尚、本実施形態における印刷システムの構成及び画像処理装置１００の機能構成は第１実施形態のものと同等であるため、説明を省略する。以下において、本実施形態と第１実施形態とで異なる処理である、Ｓ３０２、Ｓ３０５及びＳ３０６の処理を主に説明する。尚、第１実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明する。

Ｓ３０２において、検出感度設定部２０２は、例えばＵＩパネル１０８を介して取得したユーザからの指示に基づいて、欠陥種別毎に検出感度を設定する。なお、本実施形態における欠陥種別は、点状欠陥、縦線状欠陥、横線状欠陥の３種類とする。本実施形態における検出感度設定部２０３は、欠陥種別についての検出感度をＨｉｇｈ、Ｌｏｗの２段階で設定し、検出感度が高いほどサイズの小さな点状欠陥あるいは幅が細い縦線状欠陥を検出対象とする。検出感度に応じた検出対象とする欠陥の例を図１１（ａ）に示す。本実施形態では、検出感度をＨｉｇｈに設定した場合はサイズ０．３ｍｍ以上の点状欠陥あるいは幅０．３ｍｍ以上の線状欠陥を検出対象とする。また、検出感度をＬｏｗに設定した場合はサイズ０．５ｍｍ以上の点状欠陥あるいは幅０．５ｍｍ以上の線状欠陥を検出対象とする。検出感度の設定例を図１１（ｂ）に示す。

Ｓ３０５において、差分画像強調部２０５は、欠陥種別毎に検出感度に基づいて設定した単独欠陥に対応する強調フィルタおよび近接欠陥に対応する強調フィルタを用いて差分画像を強調し、欠陥強調画像を生成する。強調処理によって、欠陥種別毎に検出対象の欠陥に対応する差分領域が強調される。本実施形態における基準画像の例を図４（ａ）、検査対象画像の例を図４（ｃ）、差分画像の例を図６（ｂ）に示す。本実施形態における検査対象画像には、点状の欠陥、縦線状の欠陥、横線状の欠陥を含み、差分画像には各欠陥に対応する差分が存在するものとする。本実施形態における点状欠陥に対応する欠陥強調画像の例を図１２（ａ）に示す。単独あるいは近接する点状の差分のみ強調される。本実施形態における縦線状欠陥に対応する欠陥強調画像の例を図１２（ｂ）に示す。単独あるいは近接する縦線状の差分のみ強調される。本実施形態における横線状欠陥に対応する欠陥強調画像の例を図１２（ｃ）に示す。単独あるいは近接する横線状の差分のみ強調される。差分画像強調処理の詳細は後述する。

Ｓ３０６において、検査処理部２０６は、各欠陥種別に対応する欠陥強調画像に基づいて検査処理を行い、検査対象画像の検査結果を出力する。具体的には、各欠陥種別に対応する欠陥強調画像において、画素値が予め設定した閾値以上となる画素を欠陥領域として抽出し、欠陥マップを生成する。本実施形態における点状欠陥に対応する欠陥マップの例を図１３（ａ）に示す。単独あるいは近接する点状の欠陥が欠陥領域として抽出される。本実施形態における縦線状欠陥に対応する欠陥マップの例を図１３（ｂ）に示す。単独あるいは近接する縦線状の欠陥が欠陥領域として抽出される。本実施形態における横線状欠陥に対応する欠陥マップの例を図１３（ｃ）に示す。単独あるいは近接する横線状の欠陥が欠陥領域として抽出される。検査対象画像の検査結果は、全欠陥種別に対応する欠陥マップに欠陥領域が無い場合を合格とし、いずれかの欠陥種別に対応する欠陥マップに欠陥領域が有る場合を不合格とする。

［差分画像強調処理］
図１４は、本実施形態における差分画像を強調する処理を示すフローチャートである。本処理では、欠陥種別毎に検出感度に基づいて設定した、単独欠陥に対応する強調フィルタおよび近接欠陥に対応する強調フィルタを用いる。これらフィルタにより差分画像を強調処理することで、欠陥強調画像を生成する。本実施形態における欠陥種別は、点状欠陥、縦線状欠陥、横線状欠陥の３種類である。欠陥種別が縦線状欠陥の場合、Ｓ１４０１からＳ１４０３まで第１実施形態におけるＳ９０１からＳ９０３と同じ処理となるため説明を省略する。欠陥種別が横線状欠陥の場合、Ｓ１４０１とＳ１４０２において、第１実施形態で説明した縦線状欠陥に対応する強調フィルタを９０°回転させることで横線状欠陥に対応する強調フィルタを設定する。そしてＳ１４０３において横線状欠陥に対応する強調フィルタに基づいて欠陥強調画像を生成する。これにより、横線状の欠陥に対応する差分を強調することができる。欠陥種別が点状欠陥の場合、二次元の一次微分フィルタや二次微分フィルタなどを強調フィルタとして使用することで対応可能である。本実施形態では、ＬｏＧフィルタを使用する。以下、欠陥種別が点状欠陥の場合について各処理を説明する。

Ｓ１４０１において、差分画像強調処理部２０５は、単独欠陥に対応する強調フィルタｆ（ｘ、ｙ、σ１）を設定する。まず、点状欠陥のサイズａに基づき式（１）に従いパラメータσ１を設定する。そして、式（８）に示されるように、単独欠陥に対応する強調フィルタｆ（ｘ、ｙ、σ１）を算出する。

以上のように算出した強調フィルタｆ（ｘ、ｙ、σ１）を用いて差分画像にフィルタ処理を適用することにより、サイズａの点状欠陥に対応する差分を強調することができる。

しかしながら、サイズａの点状欠陥が近接する場合、ｆ（ｘ、ｙ、σ１）では欠陥に対応する差分を十分強調できないことがある。そこで、近接するサイズａの点状欠陥に対応する差分を強調するための強調フィルタを次ステップで設定する。

Ｓ１４０２において、差分画像強調処理部２０５は、近接欠陥に対応する強調フィルタｆ′（ｘ、ｙ、σ２）を設定する。まず、単独欠陥に対応する強調フィルタのパラメータσ１に基づき、式（３）に従いパラメータσ２を設定する。そして、式（８）に従い強調フィルタｆ（ｘ、ｙ、σ２）を算出する。その後、式（９）に従い、強調フィルタｆ′（ｘ、ｙ、σ２）を算出する。

ここでｆ′（ｘ、ｙ、σ２）は、係数の和が、ｆ（ｘ、ｙ、σ１）の係数が正の範囲Ωにおいてｆ（ｘ、ｙ、σ１）の係数の和と等しくなるようにｆ（ｘ、ｙ、σ２）を補正することで算出している。このように算出した強調フィルタｆ′（ｘ、ｙ、σ２）を用いて差分画像にフィルタ処理を適用することにより、サイズａの近接する点状欠陥に対応する差分を強調することができる。また、本実施形態の例では、ｆ′（ｘ、ｙ、σ２）の係数が正の範囲に、ｆ（ｘ、ｙ、σ１）の係数が負の範囲が含まれるようにαを設定することで、ｆ（ｘ、ｙ、σ１）で十分強調できない近接欠陥をｆ′（ｘ、ｙ、σ２）で強調できるようになる。

なお、ｆ（ｘ、ｙ、σ１）の係数は必ずしも負の範囲である必要はなく、０の値でも良い。更には、ｆ′（ｘ、ｙ、σ２）の係数が正の範囲が、ｆ（ｘ、ｙ、σ１）の係数が正の範囲より広ければ、近接欠陥を強調できる。

Ｓ１４０３において、差分画像強調処理部２０５は、単独欠陥に対応する強調フィルタおよび近接欠陥に対応する強調フィルタにより、差分画像を強調し欠陥強調画像を生成する。本実施形態では式（１０）に従い、欠陥強調画像Ｄ′を算出する。

Ｄ′１は差分画像Ｄを単独欠陥に対応する強調フィルタｆ（ｘ、ｙ、σ１）によって強調した結果であり、単独欠陥に対応する差分が強調される。Ｄ′２は差分画像Ｄを近接欠陥に対応する強調フィルタｆ′（ｘ、ｙ、σ２）によって強調した結果であり、近接欠陥に対応する差分が強調される。欠陥強調画像Ｄ′は画素毎にＤ′１とＤ′２の最大値を採用したものであり、単独欠陥と近接欠陥に対応する差分が強調される。以上の処理により、点状欠陥を検出対象とする場合であっても、近接欠陥を単独欠陥と同等以上に強調することができる。よって、欠陥が近接している場合であっても印刷物の検査を高精度に行うことができる。

Ｓ１４０４において、差分画像強調処理部２０５は未処理の欠陥種別があるか判定する。未処理の欠陥種別がある場合はＳ１４０１に進み、全ての欠陥種別が処理済みの場合は処理を終了する。

［第２実施形態の効果］
以上説明したように、欠陥種別毎に検査感度に基づいて設定した単独欠陥に対応する強調フィルタと近接欠陥に対応する強調フィルタとを用いて差分画像を強調し、欠陥強調画像を生成する。これにより、異なる欠陥種別それぞれについて、近接欠陥を単独欠陥と同等以上に強調することができる。よって、異なる欠陥種別それぞれについて、欠陥が近接している場合であっても印刷物の検査を高精度に行うことができる。

なお、本実施形態における欠陥種別は、点状欠陥、縦線状欠陥、横線状欠陥の３種類としたが、欠陥種別はこれらのいずれか１種類以上でも構わないし、これら以外の欠陥種別を加えても構わない。例えば、縦方向から所定の角度だけ傾いた線状の欠陥として斜線状欠陥などを加えてもよい。この場合、縦線状欠陥に対応する強調フィルタを所定の角度だけ傾けて適用することで斜線状欠陥を強調することができる。

また、対象とする欠陥種別を検査しないようにする検査感度を設けても構わない。これにより、検査感度によって検査する検査種別を選択することができるようになる。

また、本実施形態では、点状欠陥に対応する強調フィルタとして式（８）で示す２次元フィルタを使用したが、これを１次元フィルタの組み合わせで近似しても構わない。すなわち、単独欠陥に対応する強調フィルタと近接欠陥に対応する強調フィルタの少なくとも一方は、例えば、式（８）に従い、ＬｏＧフィルタに基づく強調フィルタを複数の１次元ガウシアンフィルタを用いて近似することができる。

ここでσ―は、σよりも若干小さな値、σ＋はσよりも若干大きな値を表す。上記のように近似することにより、処理コストを低減することができる。

［第３実施形態］
第１実施形態においては、単独欠陥に対応する強調フィルタに加えて近接欠陥に対応する強調フィルタを用いて差分画像を強調していた。このため、単独欠陥に対応する強調フィルタのみを用いて差分画像を強調する場合と比較して、欠陥の近傍や、微小な位置ずれなどの正常な印刷ばらつきを含む領域など、欠陥を含まない領域の差分を過剰に強調し、過検出の原因となる可能性があった。本実施形態においては、欠陥種別に応じて平滑化した差分画像に基づき、単独欠陥に対応する強調フィルタと近接欠陥に対応する強調フィルタとを用いて強調した差分画像を補正する。これにより、差分の過剰な強調を抑制する。尚、本実施形態における印刷システムの構成及び画像処理装置１００の構成は第１実施形態のものと同等であるため、説明を省略する。以下において、本実施形態と第１実施形態とで異なる処理である、Ｓ３０５の処理を主に説明する。尚、第１実施形態と同一の構成については、同一の符号を付して説明する。

図１５は、本実施形態における差分画像を強調する処理を示すフローチャートである。本処理では、欠陥種別に応じて平滑化処理した差分画像に基づき、単独欠陥に対応する強調フィルタと近接欠陥に対応する強調フィルタとを用いて強調した差分画像を補正する。Ｓ１５０１からＳ１５０３まで第１実施形態におけるＳ９０１からＳ９０３と同じ処理となるため説明を省略する。

Ｓ１５０４において、欠陥種別に対応する平滑化フィルタを設定する。なお、本実施形態における欠陥種別は縦線状欠陥のみとする。ここでは、縦線状欠陥に対応する平滑化フィルタとして、縦方向の平滑化フィルタを設定する。平滑化フィルタとしては、平均値フィルタ、ガウシアンフィルタなどが使用可能である。欠陥種別の形状に近い平滑化フィルタを使用することで、ノイズによる影響を抑制することができる。

Ｓ１５０５において、平滑化フィルタにより差分画像を平滑化する。式（９）に従い、差分画像Ｄに平滑化フィルタｇ（ｙ）を適用し、平滑化した差分画像Ｄｓを算出する。

Ｓ１５０６において、平滑化した差分画像に基づき強調した差分画像を補正する。式（１０）に従い、欠陥強調画像Ｄ′と平滑化した差分画像Ｄｓに基づき、補正した欠陥強調画像Ｄ′′を算出する。

ここで、ｋは補正した欠陥強調画像Ｄ′′の画素値を調整するための定数である。例えば、平滑化した差分画像Ｄｓが取りうる最大の画素値などをｋとすることで、補正した欠陥強調画像Ｄ′′の画素値を、欠陥強調画像Ｄ′の画素値よりも小さくすることができる。本実施形態における差分画像Ｄの例を図６（ａ）、欠陥強調画像Ｄ′の例を図１６（ａ）、平滑化した差分画像Ｄｓの例を図１６（ｂ）、補正した欠陥強調画像Ｄ′′の例を図１６（ｃ）に示す。これらは、平滑化した差分画像により、欠陥近傍の差分が過剰に強調された欠陥強調画像を補正することで、欠陥近傍の差分を補正した欠陥画像を取得する場合の例である。この他にも、微小な位置ずれによりエッジ近傍で発生する差分、印刷物の色のばらつきなどに起因する差分、スキャン時のノイズによる差分など、正常な印刷物に発生する差分の過剰な強調を抑制することができる。

［第３実施形態の効果］
以上説明したように、欠陥種別に応じて平滑化した差分画像に基づき、単独欠陥に対応する強調フィルタと近接欠陥に対応する強調フィルタとを用いて強調した差分画像を補正する。これにより、欠陥を含まない領域の差分の過剰な強調を抑制することができる。よって、過検出を抑制し印刷物の検査を高精度に行うことができる。

なお、本実施形態における欠陥種別は縦線状欠陥のみとしたが、点状欠陥、横線状欠陥など、他の欠陥種別でも構わない。この場合、Ｓ１５０４において、欠陥種別に似た形状の平滑フィルタを、欠陥種別に対応する平滑化フィルタとして設定することが好ましい。例えば、点状欠陥の場合は円形の平滑化フィルタ、横線状欠陥の場合は横長の平滑化フィルタが好ましい。第二実施形態と同様に欠陥種別を複数にしても構わない。

また、本実施形態では補正した欠陥強調画像Ｄ′′に基づき検査処理を行うが、欠陥強調画像Ｄ′と平滑化した差分画像Ｄｓに基づいて検査処理を行っても構わない。この場合、Ｓ１５０６は行わず、欠陥強調画像Ｄ′と平滑化した差分画像Ｄｓに基づき、Ｓ３０６において検査処理を行う。検査処理では、欠陥強調画像Ｄ′において予め設定した閾値ｔｈ０以上かつ、平滑化した差分画像Ｄｓにおいて予め設定した閾値ｔｈ１以上となる画素を欠陥領域として抽出し欠陥マップを生成する。以上の処理により、欠陥を含まない領域の過検出を抑制することができる。

［その他の実施形態］
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。

２０１ 基準画像設定部
２０２ 検出感度設定部
２０３ 画像取得部
２０４ 差分画像生成部
２０５ 差分画像強調部
２０６ 検査処理部

Claims (16)

1. 目標の印刷結果である基準画像を表す第１画像データと、検査対象である対象画像を表す第２画像データとを取得する取得手段と、
   前記対象画像中で前記基準画像と異なる第１部分領域に並ぶ第２部分領域について、前記第１画像データと前記第２画像データとを用いて、前記基準画像と前記対象画像との差分を表す差分画像よりも強調する補正を行い、前記対象画像を検査する処理手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第２部分領域は、前記第１部分領域に接して並んでいる、または、所定の幅分の間を空けて並んでいることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記基準画像を設定する第１設定手段と、
   前記第１部分領域および前記第２部分領域の種別を設定する第２設定手段と
   を有し、
   前記処理手段は、前記種別に応じて前記差分画像を強調する補正を行う
   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設定手段は、前記部分領域を検出する感度を前記種別毎に設定し、
   前記処理手段は、前記感度が高く設定された前記種別ほど小さい前記部分領域について前記補正を行う
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記処理手段は、前記第１部分領域と前記第２部分領域とが、少なくとも２本の縦線状の部分領域である場合に、単独の縦線状の部分領域である単独欠陥の場合と比較して、前記少なくとも２本の縦線状の部分領域である近接欠陥を、同程度またはそれ以上に強調する補正を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記処理手段は、前記単独欠陥に対応する第１の強調フィルタと、前記第１の強調フィルタによる強調が前記単独欠陥よりも小さくなる前記近接欠陥に対応する第２の強調フィルタとを用いて前記補正を行う
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記処理手段は、前記第１の強調フィルタを前記差分画像に適用した結果と前記第２の強調フィルタを前記差分画像に適用した結果との最大値を用いて前記補正を行う
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記処理手段は、前記第１の強調フィルタを前記差分画像に適用した結果と前記第２の強調フィルタを前記差分画像に適用した結果との和を用いて前記補正を行う
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
9. 前記処理手段は、前記第１の強調フィルタおよび前記第２の強調フィルタのサイズが所定の値よりも小さくなるよう補正する補正手段を有する
   ことを特徴とする請求項６乃至請求項８の何れか一項に記載の画像処理装置。
10. 前記処理手段は、前記第１の強調フィルタおよび前記第２の強調フィルタの少なくとも一方は、１次元フィルタである
    ことを特徴とする請求項６乃至請求項８の何れか一項に記載の画像処理装置。
11. 前記処理手段は、前記補正を行った領域を表示手段に表示させることで検査することを特徴とする請求項１乃至請求項１０の何れか一項に記載の画像処理装置。
12. 前記処理手段は、前記補正を行った領域をユーザに報知することで検査することを特徴とする請求項１乃至請求項１０の何れか一項に記載の画像処理装置。
13. 前記処理手段は、前記種別に応じて前記差分画像を平滑化した平滑化差分画像に基づき、前記基準画像と前記対象画像との差分を表す差分画像よりも強調した強調差分画像を補正し、前記対象画像を検査する
    ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
14. 前記処理手段は、前記種別に応じて前記差分画像を平滑化した平滑化差分画像と、前記基準画像と前記対象画像との差分を表す差分画像よりも強調した強調差分画像に基づき、前記対象画像を検査する
    ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
15. コンピュータを、請求項１乃至請求項１２の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
16. 目標の印刷結果である基準画像を表す第１画像データと、検査対象である対象画像を表す第２画像データとを取得する取得工程と、
    前記対象画像中で前記基準画像と異なる第１部分領域に並ぶ第２部分領域について、前記第１画像データと前記第２画像データとを用いて、前記基準画像と前記対象画像との差分を表す差分画像よりも強調する補正を行い、前記対象画像を検査する処理工程と、
    を有することを特徴とする画像処理方法。

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