JP4449480B2 - 印刷画像の検査方法および検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、原稿画像データに基づき印刷された印刷画像が、原稿画像と同等に形成されたかを検査する方法、および検査する装置に関する。

原稿画像に基づき印刷された印刷画像を読取って、印刷画像が原稿画像どおりに形成されたか検査する装置が知られている。印刷画像を読取った画像は、多値の画像データとして取得されており、原稿画像が二値画像であれば、これと比較する場合には、取得した多値画像を二値化する必要がある。二値化のための閾値は、適切に定められないと、例えば線が太くなったり細くなったりする。このように画像が細ったり、太められたりした画像と元の原稿画像を比較すると、白抜けや黒汚れが多いと判断され、実際の印刷された画像に問題がないにもかかわらず、印刷不良の判定がなされてしまう。したがって、二値化処理の際の閾値を適切に定める必要があった。

下記特許文献１には、測定対象箇所の黒画素または白画素の数、すなわち黒部分または白部分の面積を求め、この面積が基準に一致するようにしきい値を決定する技術が記載されている。

特開平１０−１４３６５５号公報

前記特許文献１の装置は、黒または白の面積に基づき閾値を決定しているが、面積が基準に一致していれば、白抜け、黒汚れが少ない状態に維持されているとは限らない。例えば、ある部分では、黒汚れが発生し、他の部分では黒汚れと同程度の面積の白抜けが発生した場合、黒、白の部分の面積の変化は生じない。したがって、黒または白の部分の面積に基づき二値化の閾値を監視していたのでは、必ずしも適正な値に維持されるとは限らない。

本発明は、黒抜けおよび白抜けを最適とするように二値化の閾値を決定することを目的とする。

本発明の印刷画像の検査装置は、原稿画像データに基づき印刷された画像を読み取って多値の検査画像データを得て、これを所定の閾値で二値化し、これと元画像である原稿画像データと比較し、黒汚れと白抜けの成績を求め、これらに基づき閾値を決定し、それ以後、この閾値をもって検査を行う。黒汚れ、白抜けの成績がほぼ同等となる閾値とすることが好ましい。より具体的には、いくつかの閾値に基づき二値化を行い、それぞれの閾値に対する黒汚れ、白抜けの発生数を計数し、この発生数が一致する閾値を、検査のための閾値に決定する。

閾値を決定するために、あらかじめ定められている原稿画像データを用いることもでき、印刷ジョブの対象の原稿画像データを用いてもよい。

また、一連の類似するページを複数印刷するジョブの場合など、そのジョブの一部のページの原稿画像データを用いて閾値を決定し、この閾値をもって、そのジョブの他のページの検査を行うようにできる。

また、ページを分割し、分割された領域ごとに異なる閾値の設定を行うこともできる。

以下、本発明の実施形態を、図面に従って説明する。図１には、プリンタ１０と、このプリンタ１０で印刷された画像の検査を行う検査装置１２の概略構成を示すブロック図が記載されている。プリントコントローラ１４から送られた印刷ジョブは、原稿画像データ抽出部１６で解釈され、ここで印刷に必要な原稿画像データが生成される。原稿画像データはプリンタ１０に送られ、プリンタ１０により印刷が行われる。また、原稿画像データは、印刷された画像を検査する際に基準として用いられ、このため、検査装置１２の原稿画像データ保存部１８に送られて、ここに保存される。プリンタ１０で印刷された画像は、読取部２０で光学的に読み取られる。この読み取られたデータは、この段階では多値の画像データである。原稿画像データが二値の画像データである場合には、これと照合して印刷良否の判定を行うために、多値の原稿画像データを二値化する必要がある。このため、読取部２０で取得された原稿画像データを、二値化部２２で二値化して検査画像データ保存部２４に送り、ここに保存する。二値化は、設定されている閾値に基づき行われるが、この閾値の設定については後述する。原稿画像データと、これに基づき印刷された画像の検査画像データは、照合部２６にて照合され、両者の一致の程度に基づき印刷画像の良否が判断される。プリンタ１０では、前記の良否判定に基づき所定の処理を行う。例えば、不良が判定された用紙は、正常な印刷が行われた用紙と分けて回収し、また、不良となった印刷を再度実行するようにする。

次に、二値化部２２における二値化処理、特に二値化の際の閾値の設定について説明する。前述のように、読取部２０で読み取られた画像は、各画素の輝度値が多値、例えば０〜２５５の多階調で表されている。二値化においては、所定の閾値を定め、それ以上であれば黒（０）それ以下であれば白（２５５）とする。例え、原稿画像が二値の画像であったとしても、読み取られた画像は、中間階調の画素を有する。例えば、黒と白の境界においては、中間階調として読み取られる。これらの中間階調の画素を黒と扱うか、白と扱うかで、例えば黒い線が太くなったり、細くなったりする。

図２，３，４には、二値化の際の閾値を異ならせたときに、画像がどのように変化するかを示している。図２は、二値化の閾値を２５６階調において、１００で行ったときの画像の例である。黒い部分が読み取られた画像を二値化したとき黒で表される画素、白抜きとなっている部分が原稿にはあったが、印刷された画像を二値化した際に白となった画素である。よって、二値化された画像において図中の白抜きの部分は現れず、像が細くなって認識される。

また、図３は閾値を１２８、図４は１５０としたときの画像の例である。これらの図において白抜きで表された部分は、原稿では白の画素が、読み取られて二値化された際には黒の画素となった部分を示している。したがって、二値化された画像においては、図に示す黒の部分と白抜きの部分が黒と表現され、像が太くなったと認識される。

このように、閾値を変えると像が変化するため、適切な閾値を定めないと、原稿画像データとの比較が意味をなさなくなる。検査装置１２においては、黒汚れ、すなわち原稿画像データでは白の部分に黒の画素が現れたものと、白抜け、すなわち原稿画像データでは黒であった画素が白となったものとの出現数が均衡する閾値を選定する。そのために、二値化部２２は、閾値記憶部２８に記憶されている複数の閾値を読み出し、それぞれの閾値により、読取部２０で読み取られた画像に対し二値化処理を行う。この二値化されたデータは黒汚れ検査部３０と白抜け検査部３２に送られる。また、これらの検査部３０，３２には、原稿画像データも送られる。

黒汚れ検査部３０では、複数の閾値によってそれぞれ生成された二値化検査画像データと原稿画像データとを比較して、それぞれのデータに対して黒汚れと認められる画素数を計数する。白抜け検査部３２においても同様に複数の二値化検査画像データと原稿画像データとを比較して白抜けと認められる画素数を計数する。図５には、黒抜け検査と白抜け検査の成績の一例が示されている。この検査は、閾値が１２３，１２８，１３３，１３８の４つの値でそれぞれ二値化した際の成績が示されている。この図から、閾値が１３２または１３３で、黒汚れ、白抜けの画素数が一致する。この閾値であれば、黒汚れ、白抜けの双方の画素数が共に小さく、バランスが取れた二値化処理ができると考えられる。閾値決定部３４は、このように、黒汚れ、白抜けの画素数が実質的に同じになる閾値を設定し、これを二値化部２２に送り返す。二値化部２２は、改めて設定された閾値に基づき二値化処理を実行し、これを検査画像データ保存部２４に送出する。

二値化の閾値を決定するための画像は、あらかじめ閾値設定用の画像をプリントコントローラ１４等に記憶しておき、これを印刷して、閾値を決定するようにすることができる。閾値設定用の画像は、代表的なものを複数用意し、これらについて検査を行い平均値を取って決定するようにもできる。また、印刷ジョブの一部のページを用いて閾値の決定を行っても良い。類似のページを多数印刷するようなジョブの場合、各ページに適切な閾値はほぼ一致すると考えられるので、このようなジョブの先頭のページまたは先頭の数ページを用いて二値化の閾値を設定することにより、印刷内容に応じた閾値を設定することができる。また、一つのジョブの間に定期的に閾値の設定を繰り返すこともできる。このとき、閾値の設定値がずれる傾向が見られれば、これを操作者に報知する。

黒汚れ、白抜け検査部３０，３２では、検査の結果、所定の画素数より多くの画素数で、黒汚れ、白抜けが発生したような場合、プリンタ１０などに何らかの異常が発生したと判断し、これを報知する。また、このときの成績に基づく閾値の設定は行わない。例えば、用紙が傾いた状態で印刷されると、用紙上の画像自体の形成は正常に行われているが、用紙に対しては傾いた状態に印刷されてしまう。このような場合、黒汚れ、白抜けとも、発生数が増加し、また本来の意味での黒汚れ、白抜けでもない。したがって、閾値の設定を行うことをせず、また印刷過程で何らかの異常があったとしてこれを報知する。

また、１ページ中をいくつかの領域に分けて、その領域ごとに閾値を設定することができる。例えば、１ページ中にテキストを印刷する部分と、写真などの多値画像を印刷する部分がある場合などは、テキストの領域については、上述のように閾値を設定し、写真画像については別途検査を行うようにすることができる。また、印刷がされない白い部分や広い範囲に黒が印刷される黒ベタ部分などを分割し、白い部分についてはテキスト印刷部分に比べて黒汚れを厳しく監視し、黒ベタ部分は白抜けを厳しく監視するようにできる。

プリンタと本実施形態の検査装置を含む印刷システムの概略構成を示す図である。 二値化の閾値とその閾値で二値化した画像の例である。 二値化の閾値とその閾値で二値化した画像の例である。 二値化の閾値とその閾値で二値化した画像の例である。 黒汚れ検査と白汚れ検査の成績の例である。

符号の説明

１０ プリンタ、１２ 検査装置、２０ 読取部、２２ 二値化部、２８ 閾値記憶部、３０ 黒汚れ検査部、３２ 白抜け検査部、３４ 閾値決定部。

Claims (7)

1. 原稿画像データに基づき印刷された印刷画像を読み取って検査画像データを取得し、前記原稿画像データと前記検査画像データを照合して印刷画像の検査を行う検査方法であって、
   二値の原稿画像データを取得する工程と、
   前記二値の原稿画像データに基づき印刷された印刷画像を読み取って多値の検査画像データとして取得する工程と、
   前記多値の検査画像データを複数の所定の閾値を用いて、その閾値ごとに二値化し、これらの二値の検査画像データを前記二値の原稿画像データとそれぞれ照合し、その閾値ごとに白抜けした画素数を計数する白抜け検査を行う工程と、
   前記多値の検査画像データを複数の所定の閾値を用いて、その閾値ごとに二値化し、これらの二値の検査画像データを前記二値の原稿画像データとそれぞれ照合し、その閾値ごとに黒汚れした画素数を計数する黒汚れ検査を行う工程と、
   前記白抜け検査における白抜けした画素数と前記黒汚れ検査における黒汚れした画素数が一致する閾値を、多値の検査画像データを二値化する閾値として決定する工程と、
   前記決定された閾値に基づき改めて前記多値の検査画像データを二値化し、これと前記原稿画像データとを照合して印刷画像の検査を行う工程と、
   を有する印刷画像の検査方法。
2. 請求項１に記載の印刷画像の検査方法において、前記原稿画像データは、あらかじめ用意された閾値決定用のデータである、印刷画像の検査方法。
3. 請求項１に記載の印刷画像の検査方法において、前記原稿画像データは、印刷ジョブの対象となるデータである、印刷画像の検査方法。
4. 請求項１に記載の印刷画像の検査方法において、前記原稿画像データは、類似のページを複数印刷するジョブの内の一部のページのデータであり、この一部のデータより決定された閾値を用いて当該ジョブの他のページについて検査を行う、印刷画像の検査方法。
5. 請求項４に記載の印刷画像の検査方法において、前記閾値の決定は、当該ジョブの実行中に複数回行われる、印刷画像の検査方法。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の印刷画像の検査方法であって、原稿画像データを複数の領域に分割し、分割された領域ごとに前記閾値を決定する、印刷画像の検査方法。
7. 原稿画像データに基づき印刷された印刷画像を撮影して検査画像データを取得し、前記原稿画像データを照合して検査を行う印刷画像の検査装置であって、
   二値の原稿画像データを取得する原稿画像データ取得部と、
   前記二値の原稿画像データに基づき印刷された印刷画像を撮影して、多値の検査画像データを取得する多値検査画像データ取得部と、
   前記多値の検査画像データを複数の所定の閾値を用いて、その閾値ごとに二値化して、二値の検査画像データを取得する二値化処理部と、
   前記閾値ごとの二値の検査画像データを、前記二値の原稿画像データとそれぞれ照合し、その閾値ごとに白抜けした画素数を計数して白抜け検査を行う白抜け検査部と、
   前記閾値ごとの二値の検査画像データを、前記二値の原稿画像データとそれぞれ照合し、その閾値ごとに黒汚れした画素数を計数して黒汚れ検査を行う黒汚れ検査部と、
   前記白抜け検査における白抜けした画素数と前記黒汚れ検査における黒汚れした画素数が一致する閾値を、二値化の閾値として決定する閾値決定部と、
   を有し、
   前記多値の検査画像データを前記決定された閾値に基づき改めて二値化し、これを原稿画像データと照合して検査を行う、印刷画像の検査装置。
   

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