JP3061899B2 - 印刷物の検査装置 - Google Patents
印刷物の検査装置Info
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Description
［発明の目的］
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、たとえば紙幣のよう
な２つ以上の同じ文字列を含むカラー印刷物の、印刷の
状態を検査する印刷物の検査装置に関する。
な２つ以上の同じ文字列を含むカラー印刷物の、印刷の
状態を検査する印刷物の検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、模様の上に文字が印刷されている
印刷物における文字の印刷状態を検査する装置に関して
は、たとえば特開平２−５６６８８号公報に示される方
法がある。しかし、この方法では、文字と模様の反射明
度が近い場合、文字を十分に抽出することができないと
いう問題があった。また、たとえば特願昭６１−１２４
２０１号（特開昭６２−２８０９９３号公報）には、文
字を読み取ることによって文字の印刷を確認し、印刷物
の有効性を検査する方法が示されている。
印刷物における文字の印刷状態を検査する装置に関して
は、たとえば特開平２−５６６８８号公報に示される方
法がある。しかし、この方法では、文字と模様の反射明
度が近い場合、文字を十分に抽出することができないと
いう問題があった。また、たとえば特願昭６１−１２４
２０１号（特開昭６２−２８０９９３号公報）には、文
字を読み取ることによって文字の印刷を確認し、印刷物
の有効性を検査する方法が示されている。
【０００３】しかしながら、この検査では、標準パター
ン（辞書パターン）を必要とする。このため、文字の形
状が読み取り処理の際に必要な辞書パターンと異なる場
合、精度の高い検査を実現するためには新しい辞書パタ
ーンを作成しなければならないものであった。
ン（辞書パターン）を必要とする。このため、文字の形
状が読み取り処理の際に必要な辞書パターンと異なる場
合、精度の高い検査を実現するためには新しい辞書パタ
ーンを作成しなければならないものであった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記したように、従来
においては、文字の形状が読み取り処理の際に必要な辞
書パターンと異なる場合には、精度の高い検査を実現す
るために新しい辞書パターンを作成しなければならない
ため、多種類の印刷物を対象に高い精度で検査を行うこ
とが困難であるという欠点があった。
においては、文字の形状が読み取り処理の際に必要な辞
書パターンと異なる場合には、精度の高い検査を実現す
るために新しい辞書パターンを作成しなければならない
ため、多種類の印刷物を対象に高い精度で検査を行うこ
とが困難であるという欠点があった。
【０００５】そこで、この発明は、標準パターンを用い
ることなしに、多種類の印刷物を対象に高い精度で検査
を行うことが可能な印刷物の検査装置を提供することを
目的としている。 ［発明の構成］
ることなしに、多種類の印刷物を対象に高い精度で検査
を行うことが可能な印刷物の検査装置を提供することを
目的としている。 ［発明の構成］
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、この発明の印刷物の検査装置にあっては、２つ以上
の同じカラー文字画像を有する印刷物のカラー画像デー
タを入力する画像入力手段と、この画像入力手段によっ
て入力されたカラー画像データを複数の色成分ごとの濃
度値に基づいて、文字の画像と背景の画像との色距離が
最大となるように変換する変換手段と、この変換手段に
より変換されたカラー画像データより前記２つ以上の文
字列を抽出する画像データ処理手段と、この画像データ
処理手段で抽出された前記２つ以上の文字列を比較する
比較手段と、この比較手段の比較結果により前記２つの
文字列が一致している場合に前記印刷物が有効であると
判定する判定手段とから構成されている。
に、この発明の印刷物の検査装置にあっては、２つ以上
の同じカラー文字画像を有する印刷物のカラー画像デー
タを入力する画像入力手段と、この画像入力手段によっ
て入力されたカラー画像データを複数の色成分ごとの濃
度値に基づいて、文字の画像と背景の画像との色距離が
最大となるように変換する変換手段と、この変換手段に
より変換されたカラー画像データより前記２つ以上の文
字列を抽出する画像データ処理手段と、この画像データ
処理手段で抽出された前記２つ以上の文字列を比較する
比較手段と、この比較手段の比較結果により前記２つの
文字列が一致している場合に前記印刷物が有効であると
判定する判定手段とから構成されている。
【０００７】この発明は、上記した手段により、２つ以
上の同じカラー文字画像を有する印刷物のカラー画像デ
ータを複数の色成分ごとの濃度値に基づいて、文字の画
像と背景の画像との色距離が最大となるように変換し、
この変換したカラー画像データより２つ以上の文字列を
抽出し、この２つ以上の文字列を比較することで印刷物
の有効性を判定するものである。
上の同じカラー文字画像を有する印刷物のカラー画像デ
ータを複数の色成分ごとの濃度値に基づいて、文字の画
像と背景の画像との色距離が最大となるように変換し、
この変換したカラー画像データより２つ以上の文字列を
抽出し、この２つ以上の文字列を比較することで印刷物
の有効性を判定するものである。
【０００８】
【実施例】以下、この発明の一実施例について図面を参
照して説明する。図１は、この発明にかかるカラー印刷
物の検査装置の概略構成を示すものである。
照して説明する。図１は、この発明にかかるカラー印刷
物の検査装置の概略構成を示すものである。
【０００９】図１において、１１は本装置の全体を制御
するＣＰＵであり、このＣＰＵ１１には、カラー印刷物
より赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）成分のカラー画像デ
ータを収集するカラーイメージスキャナ１２、ディスク
装置１３、ディスプレイ１４、動作の指示などを入力す
るキーボード１５、画像メモリ１６，１７，１８，１
９，２０，２１，２２、および動作に必要な初期値や基
準値などを記憶するためのメモリ２３が接続されてい
る。画像メモリ１６〜２２のうち、画像メモリ１６は、
上記カラーイメージスキャナ１２により収集される赤成
分のカラー画像データを格納するものである。画像メモ
リ１７は、同じく、緑成分のカラー画像データを格納す
るものである。画像メモリ１８は、同じく、青成分のカ
ラー画像データを格納するものである。
するＣＰＵであり、このＣＰＵ１１には、カラー印刷物
より赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）成分のカラー画像デ
ータを収集するカラーイメージスキャナ１２、ディスク
装置１３、ディスプレイ１４、動作の指示などを入力す
るキーボード１５、画像メモリ１６，１７，１８，１
９，２０，２１，２２、および動作に必要な初期値や基
準値などを記憶するためのメモリ２３が接続されてい
る。画像メモリ１６〜２２のうち、画像メモリ１６は、
上記カラーイメージスキャナ１２により収集される赤成
分のカラー画像データを格納するものである。画像メモ
リ１７は、同じく、緑成分のカラー画像データを格納す
るものである。画像メモリ１８は、同じく、青成分のカ
ラー画像データを格納するものである。
【００１０】画像メモリ１９は、カラー印刷物の文字部
の色と背景部の色との明度に応じて色変換された後のデ
ータ、つまり線形変換による濃淡画像データを格納する
ものである。
の色と背景部の色との明度に応じて色変換された後のデ
ータ、つまり線形変換による濃淡画像データを格納する
ものである。
【００１１】画像メモリ２０は、画像入力系の高周波ノ
イズの抑制やエッジのコントラストを強調するためのフ
ィルタリング処理が施された後のデータを格納するもの
である。画像メモリ２１は、画素ごとに求められるしき
い値画像（詳細については後述する）を格納するもので
ある。画像メモリ２２は、上記しきい値画像をもとに二
値化処理された二値画像を格納するものである。図２
は、この検査装置における、検査対象としてのカラー印
刷物を示すものである。
イズの抑制やエッジのコントラストを強調するためのフ
ィルタリング処理が施された後のデータを格納するもの
である。画像メモリ２１は、画素ごとに求められるしき
い値画像（詳細については後述する）を格納するもので
ある。画像メモリ２２は、上記しきい値画像をもとに二
値化処理された二値画像を格納するものである。図２
は、この検査装置における、検査対象としてのカラー印
刷物を示すものである。
【００１２】このカラー印刷物３１には、少なくとも２
か所に対して同一の文字列が印刷されている。この場
合、たとえば文字列としての「Ｔ４５７」が、その左上
部３１ａおよび右下部３１ｂにそれぞれ印刷されてい
る。以下、このカラー印刷物３１を例に、本発明の検査
方法について説明する。図３は、カラー印刷物３１の検
査にかかる処理の手順を示すものである。
か所に対して同一の文字列が印刷されている。この場
合、たとえば文字列としての「Ｔ４５７」が、その左上
部３１ａおよび右下部３１ｂにそれぞれ印刷されてい
る。以下、このカラー印刷物３１を例に、本発明の検査
方法について説明する。図３は、カラー印刷物３１の検
査にかかる処理の手順を示すものである。
【００１３】まず、カラーイメージスキャナ１２によっ
てカラー印刷物３１が読み取られ、赤，緑，青成分のカ
ラー画像データが収集される（ステップＳＴ１）。そし
て、収集されたカラー画像データのうち、赤成分は画像
メモリ１６に、緑成分は画像メモリ１７に、青成分は画
像メモリ１８にそれぞれ格納される。
てカラー印刷物３１が読み取られ、赤，緑，青成分のカ
ラー画像データが収集される（ステップＳＴ１）。そし
て、収集されたカラー画像データのうち、赤成分は画像
メモリ１６に、緑成分は画像メモリ１７に、青成分は画
像メモリ１８にそれぞれ格納される。
【００１４】画像の入力が終了すると、まず、カラー印
刷物３１の左上部３１ａの文字列「Ｔ４５７」につい
て、後述する方法により文字列の抽出が行われる（ステ
ップＳＴ２）。
刷物３１の左上部３１ａの文字列「Ｔ４５７」につい
て、後述する方法により文字列の抽出が行われる（ステ
ップＳＴ２）。
【００１５】この抽出された文字列は、類似度をチェッ
クすることによって認識され、その認識の結果がメモリ
２３に格納される（ステップＳＴ３）。本実施例では、
たとえば標準パターン（辞書パターン）を用いて上記の
認識処理を行うことにより、後段における照合処理の高
精度化が図られている。
クすることによって認識され、その認識の結果がメモリ
２３に格納される（ステップＳＴ３）。本実施例では、
たとえば標準パターン（辞書パターン）を用いて上記の
認識処理を行うことにより、後段における照合処理の高
精度化が図られている。
【００１６】同様に、右下部３１ｂの文字列「Ｔ４５
７」についても、上記したステップＳＴ２，ＳＴ３が繰
り返されることによって文字列の抽出と認識とが行わ
れ、その結果がメモリ２３に格納される（ステップＳＴ
４）。
７」についても、上記したステップＳＴ２，ＳＴ３が繰
り返されることによって文字列の抽出と認識とが行わ
れ、その結果がメモリ２３に格納される（ステップＳＴ
４）。
【００１７】このようにして、カラー印刷物３１より画
像入力された文字列を含む複数の領域に対し、検査に使
用する文字列の数（２つ以上）だけ文字列の抽出処理と
認識処理とが繰り返される。
像入力された文字列を含む複数の領域に対し、検査に使
用する文字列の数（２つ以上）だけ文字列の抽出処理と
認識処理とが繰り返される。
【００１８】こうして、２つの文字列（２つの文字列を
使って検査する場合）に対する認識の結果が求められる
と、この２つの認識結果が互いに照合される（ステップ
ＳＴ５）。
使って検査する場合）に対する認識の結果が求められる
と、この２つの認識結果が互いに照合される（ステップ
ＳＴ５）。
【００１９】そして、この照合の結果をもとに、カラー
印刷物３１の有効性の判定が行われる（ステップＳＴ
６）。ここでは、２つの認識結果が一致したときにの
み、上記カラー印刷物３１は有効であると判定される。
次に、上記した文字列の抽出処理について説明する。図
４は、文字列の抽出を行う際の処理の手順を概略的に示
すものである。たとえば今、抽出しようとする文字列を
含む大まかな領域（たとえば、ｉ×ｊ画素）が、キーボ
ード１５より指定されたとする（ステップＳＴ１１）。
印刷物３１の有効性の判定が行われる（ステップＳＴ
６）。ここでは、２つの認識結果が一致したときにの
み、上記カラー印刷物３１は有効であると判定される。
次に、上記した文字列の抽出処理について説明する。図
４は、文字列の抽出を行う際の処理の手順を概略的に示
すものである。たとえば今、抽出しようとする文字列を
含む大まかな領域（たとえば、ｉ×ｊ画素）が、キーボ
ード１５より指定されたとする（ステップＳＴ１１）。
【００２０】すると、上記カラー画像データより濃淡画
像データを得るための色変換が行われる（ステップＳＴ
１２）。この色変換は、カラー印刷物３１の文字部の色
と背景部の色との明度の関係に対応して行われる。
像データを得るための色変換が行われる（ステップＳＴ
１２）。この色変換は、カラー印刷物３１の文字部の色
と背景部の色との明度の関係に対応して行われる。
【００２１】ここでは、たとえば図５に示すように、カ
ラー印刷物３１上に文字３２と模様３３，３４とが印刷
されており、特に模様３４と文字３２との明度が近い場
合に、模様３４の領域について、赤，緑，青成分の濃度
情報を用いた線形変換による色変換が行われる。
ラー印刷物３１上に文字３２と模様３３，３４とが印刷
されており、特に模様３４と文字３２との明度が近い場
合に、模様３４の領域について、赤，緑，青成分の濃度
情報を用いた線形変換による色変換が行われる。
【００２２】すなわち、模様３４の領域での文字部と背
景部とに関して、まず、オペレータがキーボード１５を
操作することにより、赤，緑，青成分のそれぞれの中心
的な濃度値が求められる。この領域における各成分の分
布は、赤，緑，青成分の濃度値を３軸とする空間上にお
いて、たとえば図６に示すような２つの領域として３次
元空間中に配置される。
景部とに関して、まず、オペレータがキーボード１５を
操作することにより、赤，緑，青成分のそれぞれの中心
的な濃度値が求められる。この領域における各成分の分
布は、赤，緑，青成分の濃度値を３軸とする空間上にお
いて、たとえば図６に示すような２つの領域として３次
元空間中に配置される。
【００２３】そして、文字３２と模様３４との距離が最
大になるような文字部と背景部との中心を結んだ直線が
決定され、この直線への空間の投影が行われる。この場
合、この直線の単位ベクトルをＳ→（以下、本文では同
様にしてベクトルを定義する）＝ＳR ，ＳG ，ＳB とす
ると、任意の色ベクトルＣ→（ＣR ，ＣG ，ＣB ）のこ
の直線への投影値ｆ（ＣR ，ＣG ，ＣB ）は、下記に示
す数１のように表現できる。
大になるような文字部と背景部との中心を結んだ直線が
決定され、この直線への空間の投影が行われる。この場
合、この直線の単位ベクトルをＳ→（以下、本文では同
様にしてベクトルを定義する）＝ＳR ，ＳG ，ＳB とす
ると、任意の色ベクトルＣ→（ＣR ，ＣG ，ＣB ）のこ
の直線への投影値ｆ（ＣR ，ＣG ，ＣB ）は、下記に示
す数１のように表現できる。
【００２４】
【数１】
【００２５】これを利用して、上記色ベクトルＣ→（Ｃ
R ，ＣG，ＣB ）がベクトルＣ´→（ＣR ´，ＣG ´，
ＣB ´）に変換されたとすると、このＣR ´の値が上記
した直線への投影となる。
R ，ＣG，ＣB ）がベクトルＣ´→（ＣR ´，ＣG ´，
ＣB ´）に変換されたとすると、このＣR ´の値が上記
した直線への投影となる。
【００２６】この色変換は、模様３４の領域に相当す
る、画像メモリ１６，１７，１８内の各成分のカラー画
像データをＣＰＵ１１で演算し、この変換後のデータ
と、色変換しない上記模様３４の領域以外に相当する、
画像メモリ１６，１７，１８内の各成分のカラー画像デ
ータとを画像メモリ１９に格納することで行われる。
る、画像メモリ１６，１７，１８内の各成分のカラー画
像データをＣＰＵ１１で演算し、この変換後のデータ
と、色変換しない上記模様３４の領域以外に相当する、
画像メモリ１６，１７，１８内の各成分のカラー画像デ
ータとを画像メモリ１９に格納することで行われる。
【００２７】色変換の後、フィルタリング処理が行われ
る（ステップＳＴ１３）。ここでのフィルタリング処理
は、画像入力系の高周波ノイズの抑制やエッジのコント
ラストを強調するためのものである。したがって、図７
に示すように、背景部に斜め線などの繰り返しパターン
Ｐが含まれる場合には、このパターンＰを除去するた
め、たとえば３×３のマスク（空間フィルタ）を用いた
平滑化が行われる。
る（ステップＳＴ１３）。ここでのフィルタリング処理
は、画像入力系の高周波ノイズの抑制やエッジのコント
ラストを強調するためのものである。したがって、図７
に示すように、背景部に斜め線などの繰り返しパターン
Ｐが含まれる場合には、このパターンＰを除去するた
め、たとえば３×３のマスク（空間フィルタ）を用いた
平滑化が行われる。
【００２８】このフィルタリング処理は、画像メモリ１
９に格納されている色変換後の画像データをＣＰＵ１１
で演算し、その結果を画像メモリ２０に格納することで
行われる。
９に格納されている色変換後の画像データをＣＰＵ１１
で演算し、その結果を画像メモリ２０に格納することで
行われる。
【００２９】フィルタリング処理が終了されると、文字
領域の検出が行われる（ステップＳＴ１４）。ここで
は、フィルタリング処理後のデータ（ｆij）の濃度ヒス
トグラムを求め、これにもとづいて決定されるしきい値
により文字領域の検出が行われる。
領域の検出が行われる（ステップＳＴ１４）。ここで
は、フィルタリング処理後のデータ（ｆij）の濃度ヒス
トグラムを求め、これにもとづいて決定されるしきい値
により文字領域の検出が行われる。
【００３０】すなわち、まず、濃度ヒストグラムをもと
に、たとえばＰ−タイル法によりしきい値が決定され
る。そして、このしきい値にもとづいて上記した処理後
のデータが二値化された後、文字列の並びと平行および
垂直方向への走査により、たとえば図８に示すような周
辺分布が求められる。平行方向に走査したときの濃度分
布では、周辺分布の「０」の部分が機械的に文字の切れ
目とされ、垂直方向に走査したときの濃度分布では、横
（文字の高さ）方向の両端から見たときの「非０」の画
素が文字領域の範囲とされる。この結果、図９に示すよ
うな文字領域３５が検出される。
に、たとえばＰ−タイル法によりしきい値が決定され
る。そして、このしきい値にもとづいて上記した処理後
のデータが二値化された後、文字列の並びと平行および
垂直方向への走査により、たとえば図８に示すような周
辺分布が求められる。平行方向に走査したときの濃度分
布では、周辺分布の「０」の部分が機械的に文字の切れ
目とされ、垂直方向に走査したときの濃度分布では、横
（文字の高さ）方向の両端から見たときの「非０」の画
素が文字領域の範囲とされる。この結果、図９に示すよ
うな文字領域３５が検出される。
【００３１】文字領域３５が検出されると、続いて、領
域の分割が行われる（ステップＳＴ１５）。この場合、
領域の分割は、背景部の平均濃度の違いに対応して行わ
れる。したがって、たとえば前記の図５に示した画像デ
ータにおける処理の場合には、図１０に破線で示すよう
に、文字領域３５が８つのブロック（小領域）に分割さ
れる。
域の分割が行われる（ステップＳＴ１５）。この場合、
領域の分割は、背景部の平均濃度の違いに対応して行わ
れる。したがって、たとえば前記の図５に示した画像デ
ータにおける処理の場合には、図１０に破線で示すよう
に、文字領域３５が８つのブロック（小領域）に分割さ
れる。
【００３２】この後、分割ブロックごとに処理後のデー
タの濃度ヒストグラムが作成され、各ヒストグラムよ
り、たとえば判別分析法によってしきい値θｍｎ（ｍ×
ｎは分割ブロック数）が求められる（ステップＳＴ１
６）。
タの濃度ヒストグラムが作成され、各ヒストグラムよ
り、たとえば判別分析法によってしきい値θｍｎ（ｍ×
ｎは分割ブロック数）が求められる（ステップＳＴ１
６）。
【００３３】今度は、各分割ブロックのしきい値をもと
に、ノイズなどの影響を除去するための、画素ごとのし
きい値が決定される（ステップＳＴ１７）。ここでは、
処理後のデータでの５×５の最近傍の最大値ｆｍａｘお
よび最小値ｆｍｉｎから、次のようにして、文字領域３
５内の各しきい値ｔi,j が決定される。 （１）ｆｍａｘ−ｆｍｉｎ＞１６のとき、 （ａ）ｆｍｉｎ＜θｍｎの場合 ｔi,j ＝ｆｍｉｎ＋（ｆｍａｘ−ｆｍｉｎ）／２ （ｂ）ｆｍｉｎ≧θｍｎの場合 ｔi,j ＝ｆｍｉｎ （２）ｆｍａｘ−ｆｍｉｎ≦１６のとき、 （ａ）ｆｍｉｎ＜θｍｎの場合 ｔi,j ＝θｍｎ （ｂ）ｆｍｉｎ≧θｍｎの場合 ｔi,j ＝ｆｍｉｎ
に、ノイズなどの影響を除去するための、画素ごとのし
きい値が決定される（ステップＳＴ１７）。ここでは、
処理後のデータでの５×５の最近傍の最大値ｆｍａｘお
よび最小値ｆｍｉｎから、次のようにして、文字領域３
５内の各しきい値ｔi,j が決定される。 （１）ｆｍａｘ−ｆｍｉｎ＞１６のとき、 （ａ）ｆｍｉｎ＜θｍｎの場合 ｔi,j ＝ｆｍｉｎ＋（ｆｍａｘ−ｆｍｉｎ）／２ （ｂ）ｆｍｉｎ≧θｍｎの場合 ｔi,j ＝ｆｍｉｎ （２）ｆｍａｘ−ｆｍｉｎ≦１６のとき、 （ａ）ｆｍｉｎ＜θｍｎの場合 ｔi,j ＝θｍｎ （ｂ）ｆｍｉｎ≧θｍｎの場合 ｔi,j ＝ｆｍｉｎ
【００３４】こうして求められた各画素ごとのしきい値
は、しきい値画像として画像メモリ２１に格納される。
また、上記画像メモリ２１に格納されたしきい値画像
は、ノイズによる変動を防ぐため、たとえば３×３のマ
スクを用いて平滑化される（ステップＳＴ１８）。
は、しきい値画像として画像メモリ２１に格納される。
また、上記画像メモリ２１に格納されたしきい値画像
は、ノイズによる変動を防ぐため、たとえば３×３のマ
スクを用いて平滑化される（ステップＳＴ１８）。
【００３５】このしきい値画像に対する平滑化が終了さ
れると、上記したフィルタリング処理後のデータｆijと
しきい値画像とによって二値化処理（二値判定処理）が
行われる（ステップＳＴ１９）。この処理の結果は、二
値画像として画像メモリ２２に格納される。最後に、上
記により得られた二値画像にしたがって、上記画像デー
タより文字部の切り出し（抽出処理）が行われる（ステ
ップＳＴ２０）。
れると、上記したフィルタリング処理後のデータｆijと
しきい値画像とによって二値化処理（二値判定処理）が
行われる（ステップＳＴ１９）。この処理の結果は、二
値画像として画像メモリ２２に格納される。最後に、上
記により得られた二値画像にしたがって、上記画像デー
タより文字部の切り出し（抽出処理）が行われる（ステ
ップＳＴ２０）。
【００３６】図１１は、上記パターンの除去または二値
化しきい値の変動を防ぐための平滑化に用いられる、３
×３のマスクパターン（空間フィルタ）の一例を示すも
のである。上記したように、標準パターンなしで印刷物
の有効性を判定できるようにしている。
化しきい値の変動を防ぐための平滑化に用いられる、３
×３のマスクパターン（空間フィルタ）の一例を示すも
のである。上記したように、標準パターンなしで印刷物
の有効性を判定できるようにしている。
【００３７】すなわち、同一の文字列をいくつか検出
し、これら文字列の照合結果から印刷物の検査を行うよ
うにしている。これにより、読み取り処理の際に必要な
標準パターンを不要とすることができるため、検査の対
象を拡大し得る。したがって、多種類の印刷物を対象
に、高い精度にて検査できるものである。
し、これら文字列の照合結果から印刷物の検査を行うよ
うにしている。これにより、読み取り処理の際に必要な
標準パターンを不要とすることができるため、検査の対
象を拡大し得る。したがって、多種類の印刷物を対象
に、高い精度にて検査できるものである。
【００３８】また、赤，緑，青成分として得た３つのカ
ラー画像データを、文字部と背景部との色距離が最大に
なるように線形変換を行い、この色成分を使って画素ご
とに二値化のレベルを変えて背景部から文字部を分離し
た二値画像を生成することにより、明度情報により明確
な分別が不可能な対象物からも、色彩情報を用いること
によって文字をより良く分別して抽出するようにしてい
る。このため、文字と模様の反射明度が近い印刷物に対
する有効性をも容易に判定することが可能である。
ラー画像データを、文字部と背景部との色距離が最大に
なるように線形変換を行い、この色成分を使って画素ご
とに二値化のレベルを変えて背景部から文字部を分離し
た二値画像を生成することにより、明度情報により明確
な分別が不可能な対象物からも、色彩情報を用いること
によって文字をより良く分別して抽出するようにしてい
る。このため、文字と模様の反射明度が近い印刷物に対
する有効性をも容易に判定することが可能である。
【００３９】なお、上記実施例においては、カラー画像
データとして赤，緑，青の３色の信号を用いた場合につ
いて説明したが、これに限らず、たとえば色を構成する
他の電気信号Ｘ，Ｙ，Ｚなどを用いることもできる。そ
の他、この発明の要旨を変えない範囲において、種々変
形実施可能なことは勿論である。
データとして赤，緑，青の３色の信号を用いた場合につ
いて説明したが、これに限らず、たとえば色を構成する
他の電気信号Ｘ，Ｙ，Ｚなどを用いることもできる。そ
の他、この発明の要旨を変えない範囲において、種々変
形実施可能なことは勿論である。
【００４０】
【発明の効果】以上、詳述したようにこの発明によれ
ば、標準パターンを用いることなしに、多種類の印刷物
を対象に高い精度で検査を行うことが可能であり、さら
に、明度情報により明確な文字の分別が不可能な対象物
からも文字をより良く分別して抽出でき、文字と背景の
反射明度が近い印刷物に対する有効性をも容易に判定す
ることが可能な印刷物の検査装置を提供できる。
ば、標準パターンを用いることなしに、多種類の印刷物
を対象に高い精度で検査を行うことが可能であり、さら
に、明度情報により明確な文字の分別が不可能な対象物
からも文字をより良く分別して抽出でき、文字と背景の
反射明度が近い印刷物に対する有効性をも容易に判定す
ることが可能な印刷物の検査装置を提供できる。
【図１】この発明の一実施例にかかるカラー印刷物の検
査装置の概略構成を示すブロック図。
査装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】同じく、検査対象としてのカラー印刷物の例を
示す図。
示す図。
【図３】同じく、カラー印刷物の検査にかかる処理の手
順を説明するために示すフローチャート。
順を説明するために示すフローチャート。
【図４】同じく、文字列の抽出にかかる処理の手順を説
明するために示すフローチャート。
明するために示すフローチャート。
【図５】同じく、文字列の印刷例を示す図。
【図６】同じく、色空間における軸変換を説明するため
に示す概念図。
に示す概念図。
【図７】同じく、処理の対象となり得る印刷の他の例を
示す図。
示す図。
【図８】同じく、文字領域の検出方法について説明する
ために示す図。
ために示す図。
【図９】同じく、検出された文字領域の一例を示す図
【図１０】同じく、領域の分割例を示す図。
【図１１】同じく、平滑化に用いられるマスクの一例を
示す図。
示す図。
１１…ＣＰＵ、１２…カラーイメージスキャナ、１５…
キーボード、１６，〜，２２…画像メモリ、３１…カラ
ー印刷物、３２…文字、３３，３４…模様、３５…文字
領域。
キーボード、１６，〜，２２…画像メモリ、３１…カラ
ー印刷物、３２…文字、３３，３４…模様、３５…文字
領域。
Claims (1)
- 【請求項１】 ２つ以上の同じカラー文字画像を有する
印刷物のカラー画像データを入力する画像入力手段と、 この画像入力手段によって入力されたカラー画像データ
を複数の色成分ごとの濃度値に基づいて、文字の画像と
背景の画像との色距離が最大となるように変換する変換
手段と、 この変換手段により変換されたカラー画像データより 前
記２つ以上の文字列を抽出する画像データ処理手段と、 この画像データ処理手段で抽出された前記２つ以上の文
字列を比較する比較手段と、 この比較手段の比較結果により前記２つの文字列が一致
している場合に前記印刷物が有効であると判定する判定
手段と、 を具備したことを特徴とする印刷物の検査装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3191873A JP3061899B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 印刷物の検査装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3191873A JP3061899B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 印刷物の検査装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0535851A JPH0535851A (ja) | 1993-02-12 |
| JP3061899B2 true JP3061899B2 (ja) | 2000-07-10 |
Family
ID=16281898
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3191873A Expired - Fee Related JP3061899B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 印刷物の検査装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3061899B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6180889B2 (ja) * | 2013-11-08 | 2017-08-16 | 株式会社日立産機システム | 印字検査装置 |
-
1991
- 1991-07-31 JP JP3191873A patent/JP3061899B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0535851A (ja) | 1993-02-12 |
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