JP4170613B2 - Printed matter inspection method and apparatus - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は印刷物の外観における欠陥を検出する技術分野に属する。特に、検査の基準とする印刷物を画像入力して得る検査基準画像を必要とせず、検査の対象となる印刷物を画像入力して得る検査対象画像だけを用いてその印刷物における欠陥を検出する印刷物検査装置に関する。
【０００２】
【従来技術】
従来の印刷物検査装置においては、検査の基準とする印刷物を画像入力して得る検査基準画像と、検査の対象となる印刷物を画像入力して得る検査対象画像とを比較し、両者の画像における差異からその印刷物における欠陥を検出することが行なわれている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この従来の印刷物検査装置においては、印刷物の検査を開始する前に、検査基準画像を印刷物検査装置に入力し保存しておくことが必要である。そのため、印刷物検査装置のオペレータは、検査の基準とする印刷物を選定し、その印刷物が印刷物検査装置に入力され保存されるように作業を行なうことが必要である。たとえば、印刷機上のインラインの印刷物検査装置であれば、印刷条件の調整を終えて良品印刷物が印刷されるようになってから、オペレータは、印刷物検査装置に対し検査基準画像の入力を司令する。
【０００４】
しかし、このとき検査基準画像として入力された画像が、本当に良品印刷物の画像であるという保証は全くない。たまたま不良印刷物の画像を検査基準画像として入力してしまうことを排除することができない。不良印刷物ほど不適正でなくても、許容される良品印刷物の範囲における中央値としての適正な検査基準画像を入力することは、目視によって印刷物を選定するオペレータにとって至難の作業である。
【０００５】
本発明は上記の問題を解決するためになされたものである。その目的は、検査の基準とする印刷物を画像入力して得る検査基準画像を必要とせず、検査の対象となる印刷物を画像入力して得る検査対象画像だけを用いてその印刷物における欠陥を検出する印刷物検査方法および装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題は下記の本発明によって解決される。すなわち、本発明の請求項１に係る印刷物検査装置は、 同一の絵柄や同一のページを多面付けした検査対象の印刷物を画像入力して得た検査対象画像における所定小領域画像と、前記所定小領域画像との相関係数が極大である前記検査対象画像における類似小領域画像との差異から、前記印刷物における欠陥を検出する印刷物検査装置であって、領域分割手段と、相関係数演算手段と、類似小領域画像抽出手段と、差分絶対値演算手段と、２値化手段と、ラベリング登録手段と、欠陥部位判定手段とを具備し、 前記領域分割手段は、前記検査対象画像を領域分割し複数の所定小領域画像を生成し、 前記相関係数演算手段は、前記所定小領域画像の各々について前記検査対象画像との相関係数を、前記検査対象画像の全範囲において位置を変えて演算し、 前記類似小領域画像抽出手段は、前記所定小領域画像の各々における最大値の相関係数を与える、それ自身の位置を除く位置の画像である類似小領域画像を抽出し、 前記差分絶対値演算手段は、前記所定小領域画像の各々とそれに対応して抽出した前記類似小領域画像との差の絶対値を演算し差分絶対値小領域画像を生成し、 前記２値化手段は、前記所定小領域画像の各々における前記差分絶対値小領域画像を所定のしきい値で２値化し２値化画像を生成し、 前記ラベリング登録手段は、前記所定小領域画像の各々における前記２値化画像において”１”の画素が隣接して存在するときには一つの欠陥候補部位としてラベルを付与しその隣接画素数とともに登録し、 前記欠陥部位判定手段は、前記所定小領域画像の各々における前記欠陥候補部位の前記隣接画素数が所定の画素数を超えているとき、前記候補部位を欠陥部位と判定するようにしたものである。
【０００９】
本発明によれば、 同一の絵柄や同一のページを多面付けした検査対象の印刷物を画像入力して得た検査対象画像における所定小領域画像と、前記所定小領域画像との相関係数が極大である前記検査対象画像における類似小領域画像との差異から、前記印刷物における欠陥を検出する印刷物検査装置であって、領域分割手段と、相関係数演算手段と、類似小領域画像抽出手段と、差分絶対値演算手段と、２値化手段と、ラベリング登録手段と、欠陥部位判定手段とを具備し、領域分割手段により検査対象画像が領域分割され複数の所定小領域画像が生成され、相関係数演算手段により所定小領域画像の各々について検査対象画像との相関係数が、検査対象画像の全範囲において位置を変えて演算され、類似小領域画像抽出手段により、所定小領域画像の各々における最大値の相関係数を与える、それ自身の位置を除く位置の画像である類似小領域画像が抽出され、差分絶対値演算手段により所定小領域画像の各々とそれに対応して抽出した類似小領域画像との差の絶対値が演算され差分絶対値小領域画像が生成され、２値化手段により所定小領域画像の各々における差分絶対値小領域画像が所定のしきい値で２値化され２値化画像が生成され、ラベリング登録手段により所定小領域画像の各々における２値化画像において”１”の画素が隣接して存在するときには一つの欠陥候補部位としてラベルが付与されその隣接画素数とともに登録され、欠陥部位判定手段により所定小領域画像の各々における欠陥候補部位の隣接画素数が所定の画素数を超えているとき、候補部位を欠陥部位と判定される。
すなわち、所定小領域画像を検査対象画像とし、その所定小領域画像との相関係数が最大である類似小領域画像を検査基準画像とし、それらの差異である欠陥候補部位の大きさ（面積）によって欠陥部位の有無を判定して検査が行なわれる。したがって、検査の基準とする印刷物を画像入力して得る検査基準画像を必要とせず、検査の対象となる印刷物を画像入力して得る検査対象画像だけを用い、しかも大きさ（面積）を考慮した欠陥判定を行なってその印刷物における欠陥を検出する印刷物検査装置が提供される。
【００１０】
また本発明の請求項２に係る印刷物検査装置は、請求項１に係る印刷物検査装置において、前記欠陥または前記欠陥部位を前記検査対象画像と合成して表示する表示手段を具備するようにしたものである。本発明によれば、表示手段により欠陥または欠陥部位が検査対象画像と合成されて表示される。
【００１１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明について実施の形態を説明する。本発明の印刷版検査装置の構成の一例を図１に示す。図１において、コンピュータ１は、検査対象画像を入力して欠陥の有無を判定する印刷版検査装置における主要なデータ処理部分である。本発明の印刷版検査装置は、領域分割手段と、相関係数演算手段と、類似小領域画像抽出手段と、差分絶対値演算手段と、２値化手段と、ラベリング登録手段と、欠陥部位判定手段とを具備する（詳細は後述する）。それらの手段によってデータ処理が行なわれるが、それらの手段は、そのコンピュータ１のハードウェアとソフトウェアとによって実現される。
【００１２】
スキャナ２は、印刷物１００を走査して検査対象画像を生成する印刷版検査装置における画像入力部分である。図１に一例を示す構成の印刷物検査装置は、オフライン型印刷物検査装置である。印刷機上に設けられるインライン型印刷物検査装置では、一般的に、処理速度が重要視される。一方、オフライン型印刷物検査装置では、一般的に、微少な欠陥（０．１ｍｍφ以下の汚れや、２ｍｍ角程度の小文字の一部欠け）の検出精度が重要視される。そのため、オフライン型印刷物検査装置では、画像入力において数μｍから数十μｍの分解能とする必要性がある。１０００ｍｍ幅程度の印刷物を検査対象とするときには、スキャナ２が内蔵するＣＣＤセンサは数千画素〜数万画素のものが使用される。
【００１３】
走査開始ボタンスイッチ３は、スキャナ２による走査開始の司令入力をオペレータが行なうためのスイッチである。
モニタ４は、印刷版検査装置におけるデータ処理の途中経過、検査結果、等をオペレータが監視（モニタ）するための表示装置である。
【００１４】
この図１に示す構成において、本発明の印刷物検査装置の動作を図２を参照して説明する。図２は本発明の印刷物検査装置における一連の動作の過程を示すフロー図である。
まず、図２のステップＳ１において、検査対象の印刷物１００をスキャナ２にセットする。
次に、ステップＳ２において、オペレータは走査開始ボタンスイッチ３を押し、スキャナ２による走査開始の司令入力を行なう。
【００１５】
次に、ステップＳ３において、その走査開始の司令入力を受けてスキャナ２は走査（画像入力）を開始し、検査対象画像を出力する。
次に、ステップＳ４において、コンピュータ１は、その検査対象画像を入力する。
次に、ステップＳ５において、コンピュータ１は、入力した検査対象画像に対して欠陥検出処理を行なう。この欠陥検出処理については、詳細を後述する。
次に、ステップＳ６において、コンピュータ１は、モニタ４に欠陥検出処理の結果を表示する。
【００１６】
以上、本発明の印刷物検査装置における一連の動作の過程について説明した。次に、その過程におけるステップＳ５の欠陥検出処理について図３を参照して説明する。図３は、本発明の印刷物検査装置における欠陥検出処理の過程について示すフロー図である。この欠陥検出処理は、印刷物検査装置のコンピュータ１において、前述した領域分割手段、相関係数演算手段、類似小領域画像抽出手段、差分絶対値演算手段、２値化手段、ラベリング登録手段、欠陥部位判定手段によって行なわれる。
【００１７】
まず、図３のステップＳ２１において、領域分割手段は、検査対象画像を領域分割し複数の所定小領域画像を生成する。図４に検査対象画像の一例を絵図として示す。図４において、検査対象の印刷物１００を画像入力して得た検査対象画像１１０には、汚れ欠陥１１１と文字欠け欠陥１１２が存在する。汚れ欠陥１１１は、本来は存在すべきでない画像が形成されている欠陥である（丸形状の汚れが存在する）。また、文字欠け欠陥１１２は、本来は存在すべき画像が形成されていない欠陥である（文字「Ｄ」の一部が欠けている）。図４においては、検査対象画像１１０は、破線によって領域分割されていることが示されている。この破線によって領域分割された各々の画像が、複数の所定小領域画像を示している。図４においては、縦に９分割、横に６分割で合計９×６＝５４の所定小領域画像が検査対象画像１１０から生成されている。
【００１８】
次に、ステップＳ２２において、相関係数演算手段は、それら所定小領域画像の各々について検査対象画像１１０との相関係数を演算する。その相関係数は、検査対象画像１１０の全範囲において１画素づつ相対的な位置を変えて演算したものである。したがって、１つの所定小領域画像に対して、複数の相関係数から成る相関係数の組が演算され、その相関係数の組が、所定小領域の数だけ演算されることとなる。
【００１９】
さらに、類似小領域画像抽出手段は、それら所定小領域画像の各々の相関係数の組において最大値の相関係数を与える位置の画像を、それら所定小領域画像の各々の類似小領域画像として抽出する。ただし、それら所定小領域画像の各々とそれ自身とは、当然、最大の相関係数を与えるから、それ自身の位置を除く位置の画像である類似小領域画像を抽出する。
【００２０】
図５に所定小領域画像と類似小領域画像についての説明図を示す。図５において、領域（ａ）は、所定小領域画像の１つである。この領域（ａ）に対して検査対象画像１１０における相関係数が最大値となる位置である領域（ａ’）を抽出する。この領域（ａ’）は、領域（ａ）の所定小領域画像に対する類似小領域である。
【００２１】
次に、ステップＳ２３において、差分絶対値演算手段は、所定小領域画像の各々とそれに対応して抽出した類似小領域画像との差の絶対値を演算する。この演算は、両画像の対応するすべての位置の画素どおしにおける画素値の差の絶対値の演算である。この演算により、差分絶対値演算手段は、所定小領域画像の各々に対応する差分絶対値小領域画像を生成する。
【００２２】
図６に所定小領域画像と類似小領域画像と差分絶対値小領域画像とについての説明図を示す。図６において、領域（ａ）は、所定小領域画像の１つ。領域（ａ’）は、それに対応して抽出した類似小領域画像である。図６に示すように、差分絶対値小領域画像は、領域（ａ）の画素と、領域（ａ’）の対応する位置の画素との差の絶対値を演算して得た画像である。図６に示す差分絶対値小領域画像においては、黒い矩形の部分が、この演算によって顕在化する部分、すなわち、欠陥候補部位である。
【００２３】
次に、ステップＳ２４において、２値化手段は、上述のようにして演算された所定小領域画像の各々における差分絶対値小領域画像を、所定のしきい値で２値化し２値化画像を生成する。一般に、所定小領域画像、類似小領域画像、差分絶対値小領域画像は、多値（濃淡）画像である。この２値化処理によって２値（白黒）画像が得られる。
【００２４】
次に、ステップＳ２５において、ラベリング登録手段は、所定小領域画像の各々における２値化画像において”１”の画素が、すなわち前述のしきい値を超えている差分絶対値小領域画像の画素が、隣接して存在するときには一つの欠陥候補部位としてラベルを付与しその隣接画素数とともに登録する。
【００２５】
次に、ステップＳ２６において、欠陥部位判定手段は、所定小領域画像の各々における欠陥候補部位の隣接画素数が所定の画素数を超えているとき、その候補部位を欠陥部位と判定する
【００２６】
以上、本発明の印刷物検査装置における欠陥検出処理の過程について説明した。上述のようにして検出した欠陥に基づいて、次に、表示手段は、オペレータが欠陥を判別し易いような表示画像を生成しモニタ４に表示する。図７は、その画像の生成についての一例を示す説明図である。図７において、画像ａは、検査対象の印刷物を画像入力して得た検査対象画像１１０に対して、表示手段が表示する画像の寸法に合わせて画素を間引く縮小処理を行い、さらに表示手段が印刷物の絵柄に対して欠陥が強調されるように階調変換処理（印刷物の絵柄のコントラストを低くする処理）を行なった画像である。
【００２７】
また、画像ｂは、前述の欠陥検出処理の過程で判定が行なわれた欠陥部位の画像であり、この画像も、画像ａと同様、表示手段が表示する画像の寸法に合わせて画素を間引く縮小処理を行い、さらに表示手段が印刷物の絵柄に対して欠陥が強調されるように階調変換処理（欠陥部位のコントラストを高くする処理）を行なった画像である。表示手段は、これらの画像を合成することにより、モニタ４に表示する画像を生成する。
【００２８】
以上、本発明について、実施の形態においてオフライン型印刷物検査装置を一例として説明したが、本発明はそれに限定されない。実施の形態において説明した構成以外の印刷物検査装置、たとえばインライン型印刷物検査装置等に対し、上述した本発明の技術思想を適用することができ、それらも本発明に含まれることは言うまでもないことである。
【００２９】
【発明の効果】
以上のとおりであるから、本発明の請求項１に係る印刷物検査装置によれば、検査の基準とする印刷物を画像入力して得る検査基準画像を必要とせず、検査の対象となる印刷物を画像入力して得る検査対象画像だけを用い、しかも大きさ（面積）を考慮した欠陥判定を行なってその印刷物における欠陥を検出する印刷物検査装置が提供される。また本発明の請求項２に係る印刷物検査装置によれば、表示手段により欠陥または欠陥部位が検査対象画像と合成されて表示される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の印刷版検査装置の構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の印刷物検査装置における一連の動作の過程を示すフロー図である。
【図３】本発明の印刷物検査装置における欠陥検出処理の過程について示すフロー図である。
【図４】検査対象画像の一例を示す絵図である。
【図５】所定小領域画像と類似小領域画像についての説明図である。
【図６】所定小領域画像と類似小領域画像と差分絶対値小領域画像とについての説明図である。
【図７】オペレータが欠陥を判別し易いような表示画像の生成についての一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１ コンピュータ
２ スキャナ
３ 走査開始ボタン
４ モニタ
１００ 印刷物
１１０ 検査対象画像
１１１ 汚れ欠陥
１１２ 文字欠け欠陥[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention belongs to the technical field of detecting defects in the appearance of printed matter. In particular, it does not require an inspection reference image obtained by inputting an image of a printed matter to be inspected as an inspection standard, and uses only an inspection target image obtained by inputting an image of a printed matter to be inspected to detect a defect in the printed matter. Relates to the device.
[0002]
[Prior art]
In a conventional printed matter inspection device, an inspection reference image obtained by inputting an image of a printed matter used as an inspection reference is compared with an inspection target image obtained by inputting an image of a printed matter to be inspected, and the difference between the two images Therefore, it is performed to detect defects in the printed matter.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
In this conventional printed matter inspection apparatus, it is necessary to input and store an inspection reference image in the printed matter inspection apparatus before starting the inspection of the printed matter. For this reason, the operator of the printed matter inspection apparatus needs to select a printed matter as a reference for the inspection and perform an operation so that the printed matter is input and stored in the printed matter inspection apparatus. For example, in the case of an inline printed matter inspection apparatus on a printing press, after the adjustment of printing conditions is completed and a good quality printed matter is printed, the operator instructs the printed matter inspection apparatus to input an inspection reference image. .
[0004]
However, there is no guarantee that the image input as the inspection reference image at this time is an image of a non-defective printed matter. It cannot be excluded that an image of a defective printed matter is input as an inspection reference image. Even if it is not as inappropriate as a defective printed matter, inputting an appropriate inspection reference image as a median value in the range of acceptable non-defective printed matter is a difficult task for an operator who selects a printed matter by visual observation.
[0005]
The present invention has been made to solve the above problems. The purpose is not to require an inspection reference image obtained by inputting an image of a printed matter to be inspected, but to detect defects in the printed matter using only the inspection target image obtained by inputting an image of the printed matter to be inspected. It is to provide a printed matter inspection method and apparatus.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The above problems are solved by the present invention described below. That is, the printed matter inspection apparatus according to claim 1 of the present invention includes a predetermined small region image in an inspection target image obtained by inputting an image of a printed matter to be inspected with the same pattern or the same page on multiple faces, and the predetermined small size image. A printed matter inspection apparatus for detecting a defect in the printed matter from a difference from a similar small region image in the inspection target image having a maximum correlation coefficient with the region image, the region dividing means, a correlation coefficient calculating means, A similar small region image extracting unit, a difference absolute value calculating unit, a binarizing unit, a labeling registering unit, and a defective part determining unit, and the region dividing unit divides the inspection object image into regions. A plurality of predetermined small area images; and the correlation coefficient calculating means changes a position of a correlation coefficient of each of the predetermined small area images with the inspection target image in the entire range of the inspection target image. The similar small region image extracting means extracts a similar small region image that is an image of a position excluding its own position, which gives a maximum correlation coefficient in each of the predetermined small region images, The difference absolute value calculation means calculates an absolute value of a difference between each of the predetermined small area images and the similar small area image extracted correspondingly, and generates a difference absolute value small area image, and the binarization means Binarizes the difference absolute value small area image in each of the predetermined small area images with a predetermined threshold value to generate a binarized image, and the labeling registration means includes the labeling registration means in the predetermined small area image When a pixel of “1” exists adjacently in a binarized image, a label is assigned as one defect candidate site and registered together with the number of adjacent pixels, and the defect site determination means is provided for each of the predetermined small region images. Oke When the number of adjacent pixels of the defective candidate portion exceeds a predetermined number of pixels, the candidate portion is determined as a defective portion.
[0009]
According to the present invention, the correlation coefficient between the predetermined small region image in the inspection target image obtained by inputting an image of the inspection target printed matter on which the same pattern or the same page is multifaceted and the predetermined small region image is maximized. A printed matter inspection apparatus for detecting a defect in the printed matter from a difference from a similar small region image in the inspection target image, wherein the region dividing unit, a correlation coefficient calculating unit, a similar small region image extracting unit, A difference absolute value calculation means, a binarization means, a labeling registration means, and a defective part determination means are provided, and the image to be inspected is divided into areas by the area dividing means, and a plurality of predetermined small area images are generated. The correlation coefficient between each predetermined small area image and the inspection target image is calculated by the number calculation means while changing the position in the entire range of the inspection target image, and the similar small area image extraction means calculates the predetermined small area image. Similar small region images, which are images of positions excluding their own positions, giving the correlation coefficient of the maximum value in each of the images are extracted, and each of the predetermined small region images and correspondingly extracted by the difference absolute value calculation means The absolute value of the difference with the similar small region image is calculated to generate a difference absolute value small region image, and the binarizing means sets the difference absolute value small region image in each of the predetermined small region images to a predetermined threshold value of 2. A binarized image is generated and a labeling registration unit assigns a label as one defect candidate portion when a pixel of “1” exists adjacent to each other in the binarized image in each of the predetermined small area images. When the number of adjacent pixels of the defect candidate part in each of the predetermined small region images exceeds the predetermined number of pixels, the candidate part is regarded as a defective part. It is constant.
That is, a predetermined small region image is set as an inspection target image, a similar small region image having a maximum correlation coefficient with the predetermined small region image is set as an inspection reference image, and the size (area) of a defect candidate portion which is a difference between them. The inspection is carried out by determining the presence or absence of a defective part. Therefore, an inspection standard image obtained by inputting an image of a printed matter as an inspection reference is not required, only an inspection object image obtained by inputting an image of a printed matter to be inspected is used, and the size (area) is considered. There is provided a printed matter inspection apparatus that performs defect determination and detects defects in the printed matter.
[0010]
A printed matter inspection apparatus according to claim 2 of the present invention is the printed matter inspection apparatus according to claim 1 , further comprising display means for combining and displaying the defect or the defective portion with the inspection object image. It is. According to the present invention, the defect or defective portion is combined with the inspection target image and displayed by the display means.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described. An example of the configuration of the printing plate inspection apparatus of the present invention is shown in FIG. In FIG. 1, a computer 1 is a main data processing part in a printing plate inspection apparatus that inputs an inspection object image and determines the presence or absence of defects. The printing plate inspection apparatus according to the present invention includes a region dividing unit, a correlation coefficient calculating unit, a similar small region image extracting unit, a difference absolute value calculating unit, a binarizing unit, a labeling registration unit, and a defect site determination. Means (details will be described later). Data processing is performed by these means, and these means are realized by hardware and software of the computer 1.
[0012]
The scanner 2 is an image input part in a printing plate inspection apparatus that scans the printed matter 100 and generates an inspection target image. The printed matter inspection apparatus having an example shown in FIG. 1 is an off-line type printed matter inspection apparatus. In an inline type printed matter inspection apparatus provided on a printing machine, processing speed is generally regarded as important. On the other hand, in the off-line type printed matter inspection apparatus, in general, the detection accuracy of minute defects (stains of 0.1 mmφ or less and partial missing of a small letter of about 2 mm square) is regarded as important. Therefore, in the offline type printed matter inspection apparatus, it is necessary to have a resolution of several μm to several tens of μm in image input. When a printed matter having a width of about 1000 mm is to be inspected, the CCD sensor incorporated in the scanner 2 has a number of thousands to tens of thousands of pixels.
[0013]
The scan start button switch 3 is a switch for an operator to input a command to start scanning by the scanner 2.
The monitor 4 is a display device for the operator to monitor (monitor) the progress of data processing in the printing plate inspection apparatus, inspection results, and the like.
[0014]
In the configuration shown in FIG. 1, the operation of the printed matter inspection apparatus of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing a series of operations in the printed matter inspection apparatus of the present invention.
First, in step S <b> 1 of FIG. 2, the printed material 100 to be inspected is set in the scanner 2.
Next, in step S <b> 2, the operator presses the scan start button switch 3 and inputs a command to start scanning by the scanner 2.
[0015]
Next, in step S3, upon receiving a command input for starting scanning, the scanner 2 starts scanning (image input) and outputs an inspection target image.
Next, in step S4, the computer 1 inputs the inspection target image.
Next, in step S5, the computer 1 performs defect detection processing on the input inspection target image. Details of this defect detection processing will be described later.
Next, in step S <b> 6, the computer 1 displays the result of the defect detection process on the monitor 4.
[0016]
In the above, the series of operation | movement process in the printed matter inspection apparatus of this invention was demonstrated. Next, the defect detection process in step S5 in the process will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart showing the process of defect detection processing in the printed matter inspection apparatus of the present invention. This defect detection processing is performed in the computer 1 of the printed matter inspection apparatus by the above-described area dividing means, correlation coefficient calculating means, similar small area image extracting means, difference absolute value calculating means, binarizing means, labeling registration means, defect site. This is done by the judging means.
[0017]
First, in step S21 of FIG. 3, the area dividing unit divides the inspection target image into areas and generates a plurality of predetermined small area images. FIG. 4 shows an example of the inspection target image as a pictorial diagram. In FIG. 4, the
[0018]
Next, in step S22, the correlation coefficient calculation means calculates a correlation coefficient with the
[0019]
Further, the similar small area image extracting means uses the image at the position that gives the maximum correlation coefficient in the set of correlation coefficients of each of the predetermined small area images as the similar small area image of each of the predetermined small area images. Extract. However, each of these predetermined small area images and itself naturally gives the maximum correlation coefficient, so that a similar small area image that is an image at a position other than its own position is extracted.
[0020]
FIG. 5 is an explanatory diagram of the predetermined small area image and the similar small area image. In FIG. 5, area (a) is one of the predetermined small area images. A region (a ′) that is a position where the correlation coefficient in the
[0021]
Next, in step S23, the difference absolute value calculation means calculates the absolute value of the difference between each of the predetermined small area images and the similar small area image extracted correspondingly. This calculation is the calculation of the absolute value of the difference between the pixel values of the pixels at all corresponding positions in both images. By this calculation, the difference absolute value calculation means generates a difference absolute value small area image corresponding to each of the predetermined small area images.
[0022]
FIG. 6 is an explanatory diagram of the predetermined small region image, the similar small region image, and the difference absolute value small region image. In FIG. 6, area (a) is one of the predetermined small area images. The region (a ′) is a similar small region image extracted correspondingly. As shown in FIG. 6, the difference absolute value small region image is an image obtained by calculating the absolute value of the difference between the pixel in the region (a) and the pixel at the corresponding position in the region (a ′). In the difference absolute value small region image shown in FIG. 6, the black rectangular portion is a portion that becomes obvious by this calculation, that is, a defect candidate portion.
[0023]
Next, in step S24, the binarizing means binarizes the difference absolute value small area image in each of the predetermined small area images calculated as described above with a predetermined threshold value, and outputs the binarized image. Generate. In general, the predetermined small region image, the similar small region image, and the difference absolute value small region image are multi-value (light / dark) images. By this binarization processing, a binary (monochrome) image is obtained.
[0024]
Next, in step S25, the labeling registration unit determines that the pixel of “1” in the binarized image in each of the predetermined small region images, that is, the pixel of the difference absolute value small region image that exceeds the above-described threshold value. When adjacent to each other, a label is assigned as one defect candidate portion and registered together with the number of adjacent pixels.
[0025]
Next, in step S26, when the number of adjacent pixels of the defect candidate part in each of the predetermined small region images exceeds the predetermined number of pixels, the defective part determination unit determines that the candidate part is a defective part.
The process of defect detection processing in the printed matter inspection apparatus according to the present invention has been described above. Next, based on the defect detected as described above, the display means generates a display image so that the operator can easily determine the defect, and displays it on the monitor 4. FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of generation of the image. In FIG. 7, an image a is subjected to a reduction process for thinning out pixels in accordance with the size of the image displayed by the display unit on the
[0027]
Further, the image b is an image of the defective part determined in the process of the defect detection process described above, and this image is also reduced so as to thin out the pixels in accordance with the size of the image displayed by the display unit, similarly to the image a. This is an image that has been processed and further subjected to gradation conversion processing (processing for increasing the contrast of the defective portion) so that the display means emphasizes the defect with respect to the pattern of the printed matter. The display means combines these images to generate an image to be displayed on the monitor 4.
[0028]
As described above, the present invention has been described by taking the offline type printed matter inspection apparatus as an example in the embodiment, but the present invention is not limited thereto. Needless to say, the technical idea of the present invention described above can be applied to a printed matter inspection apparatus other than the configuration described in the embodiment, for example, an inline type printed matter inspection apparatus, and the like, and these are also included in the present invention. is there.
[0029]
【The invention's effect】
As described above, according to the printed matter inspection apparatus according to claim 1 of the present invention, an inspection reference image obtained by inputting an image of a printed matter as an inspection reference is not required, and the printed matter to be inspected is imaged. There is provided a printed matter inspection apparatus that uses only an inspection target image obtained by input and performs defect determination in consideration of size (area) to detect a defect in the printed matter. According to the printed matter inspection apparatus of the second aspect of the present invention, the defect or defective portion is combined with the inspection target image and displayed by the display means.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a printing plate inspection apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a series of operations in the printed matter inspection apparatus of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart showing the process of defect detection processing in the printed matter inspection apparatus of the present invention.
FIG. 4 is a pictorial diagram illustrating an example of an inspection target image.
FIG. 5 is an explanatory diagram of a predetermined small area image and a similar small area image.
FIG. 6 is an explanatory diagram of a predetermined small region image, a similar small region image, and a difference absolute value small region image.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of generation of a display image so that an operator can easily determine a defect.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Computer 2 Scanner 3 Scan start button 4 Monitor 100 Printed
Claims (2)
前記領域分割手段は、前記検査対象画像を領域分割し複数の所定小領域画像を生成し、
前記相関係数演算手段は、前記所定小領域画像の各々について前記検査対象画像との相関係数を、前記検査対象画像の全範囲において位置を変えて演算し、
前記類似小領域画像抽出手段は、前記所定小領域画像の各々における最大値の相関係数を与える、それ自身の位置を除く位置の画像である類似小領域画像を抽出し、
前記差分絶対値演算手段は、前記所定小領域画像の各々とそれに対応して抽出した前記類似小領域画像との差の絶対値を演算し差分絶対値小領域画像を生成し、
前記２値化手段は、前記所定小領域画像の各々における前記差分絶対値小領域画像を所定のしきい値で２値化し２値化画像を生成し、
前記ラベリング登録手段は、前記所定小領域画像の各々における前記２値化画像において”１”の画素が隣接して存在するときには一つの欠陥候補部位としてラベルを付与しその隣接画素数とともに登録し、
前記欠陥部位判定手段は、前記所定小領域画像の各々における前記欠陥候補部位の前記隣接画素数が所定の画素数を超えているとき、前記候補部位を欠陥部位と判定する、ことを特徴とする印刷物検査装置。 The inspection object image having a maximum correlation coefficient between a predetermined small area image in the inspection object image obtained by inputting an image of a printed matter to be inspected with the same pattern or the same page on multiple faces, and the predetermined small area image A printed matter inspection apparatus for detecting defects in the printed matter based on a difference from the similar small region image in the region, the region dividing unit, the correlation coefficient calculating unit, the similar small region image extracting unit, and the difference absolute value calculating unit, A binarization unit, a labeling registration unit, and a defect site determination unit;
The region dividing unit divides the inspection target image into regions to generate a plurality of predetermined small region images,
The correlation coefficient calculating means calculates a correlation coefficient with the inspection target image for each of the predetermined small region images while changing the position in the entire range of the inspection target image,
The similar small area image extracting means extracts a similar small area image that is an image of a position excluding its own position, which gives a correlation coefficient of a maximum value in each of the predetermined small area images,
The difference absolute value calculating means calculates an absolute value of a difference between each of the predetermined small area images and the similar small area image extracted correspondingly, and generates a difference absolute value small area image,
The binarization means binarizes the difference absolute value small area image in each of the predetermined small area images with a predetermined threshold value, and generates a binary image.
The labeling registration unit assigns a label as one defect candidate site when the pixel of “1” is adjacent to each other in the binarized image in each of the predetermined small area images, and registers the number together with the number of adjacent pixels.
The defective part determination means determines the candidate part as a defective part when the number of adjacent pixels of the defect candidate part in each of the predetermined small region images exceeds a predetermined number of pixels. Print inspection device.
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