JP4640713B2 - Representative image extraction method and job analysis program - Google Patents

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Description

本発明は、代表画像抽出方法及びジョブ解析プログラムに関し、特に、ラスタライズ後のジョブから代表画像を抽出する代表画像抽出方法及び代表画像を抽出するためのジョブ解析プログラムに関する。   The present invention relates to a representative image extraction method and a job analysis program, and more particularly to a representative image extraction method for extracting a representative image from a rasterized job and a job analysis program for extracting the representative image.

プリンタやデジタル複合機などの印刷装置(以下、画像形成装置と呼ぶ。)が普及している。この画像形成装置で印刷する場合、まず、ネットワークに接続されているクライアントのコンピュータ端末にインストールされているアプリケーションを用いて文書データを作成し、画像形成装置を制御するためのソフトウェア(プリンタドライバ)を用いて文書データをページ記述言語(PDL:Page Description Language)形式のジョブに変換して画像形成装置に送信する。画像形成装置では、ジョブを解析し、ラスタ形式のデータ(以下、ラスタデータと呼ぶ。)を生成した後、そのラスタデータに基づいて印刷を実行する。   Printing apparatuses (hereinafter referred to as image forming apparatuses) such as printers and digital multifunction peripherals have become widespread. When printing using this image forming apparatus, first, document data is created using an application installed in a client computer terminal connected to a network, and software (printer driver) for controlling the image forming apparatus is installed. The document data is converted into a job in a page description language (PDL) format and transmitted to the image forming apparatus. The image forming apparatus analyzes the job, generates raster format data (hereinafter referred to as raster data), and then executes printing based on the raster data.

また、ラスタデータを生成する処理(この処理をラスタライズと呼ぶ。)を行うRIP(Raster Image Processor)コントローラがネットワークに接続される場合もある。その場合、RIPコントローラは、クライアントのコンピュータ端末からページ記述言語形式のジョブを受信し、ジョブを解析し、ラスタデータを生成して画像形成装置に送信し、画像形成装置では、ラスタデータに基づいて印刷を実行する。   In some cases, a RIP (Raster Image Processor) controller that performs processing for generating raster data (this processing is referred to as rasterization) is connected to a network. In this case, the RIP controller receives a page description language format job from the client computer terminal, analyzes the job, generates raster data, and transmits the raster data to the image forming apparatus. Execute printing.

このような印刷フローにおいて、ラスタライズには時間がかかるため、ラスタデータを画像形成装置やRIPコントローラ等の処理装置の記憶部に保存しておき、クライアントからジョブ番号が指示されたら、記憶部からそのジョブ番号に対応するラスタデータを読み出して印刷を行う手法が用いられる。   In such a print flow, since rasterization takes time, raster data is stored in a storage unit of a processing device such as an image forming apparatus or a RIP controller, and when a job number is instructed from a client, the storage unit stores the raster number. A technique is used in which raster data corresponding to a job number is read and printed.

その際、ジョブ番号でジョブの内容が把握できる場合はジョブ番号で印刷を指示すればよいが、ジョブ番号ではジョブの内容が把握できない場合は、処理装置の記憶部に記憶されたラスタデータを1つ1つ確認してジョブの内容を把握しなければならない。   At that time, if the job number can be used to grasp the job content, the job number may be used to indicate printing. However, if the job number cannot be grasped, the raster data stored in the storage unit of the processing apparatus is 1 You must check each one to understand the contents of the job.

ここで、1つのジョブにおいて、ページ単位で用紙のサイズや種類、カラーモード、仕上げの有無などを設定することが可能であり、また、複数のジョブを結合することも可能である。その場合、ジョブの構成が複雑化し、1つのジョブのページ数やデータ量は膨大になるため、ジョブの内容を把握するためには、膨大な数のラスタデータを1つ1つ確認しなければならない。   Here, in one job, it is possible to set the paper size and type, the color mode, the presence / absence of finishing, and the like for each page, and it is also possible to combine a plurality of jobs. In this case, the job configuration becomes complicated, and the number of pages and the amount of data for one job become enormous. Therefore, in order to grasp the contents of a job, it is necessary to check a huge number of raster data one by one. Don't be.

このような問題に対して、ジョブの中の所定のページのラスタデータを表示させて、ジョブの内容を確認する方法が有効であり、ページのプレビューに関して、例えば、下記特許文献1では、ジョブ内にある特定ページに対して選択可能なオプションを示し、その変更に伴ってプレビューを変える技術を開示している。   For such a problem, a method of displaying raster data of a predetermined page in a job and confirming the contents of the job is effective. Regarding page preview, for example, in Patent Document 1 below, Shows a selectable option for a specific page, and discloses a technique for changing a preview in accordance with the change.

特開2001−195393号公報JP 2001-195393 A

上記特許文献1の方法は、ジョブ内にある特定ページに対してプレビューを変えるものであるが、その特定ページがジョブ全体の中の特徴的なページであるとは限らず、特徴的なページでなければ、プレビュー画面を見てもジョブの全体像を視覚的、直感的に把握することはできない。   The method of Patent Document 1 changes the preview for a specific page in a job, but the specific page is not necessarily a characteristic page in the entire job, and is a characteristic page. Otherwise, even if the user sees the preview screen, the whole image of the job cannot be grasped visually and intuitively.

このように、ジョブの構成が複雑化し、1つのジョブのページ数やデータ量が膨大になっている状況では、ジョブの特徴を表すページをいかに抽出するかが重要な課題になっている。   As described above, in a situation where the job configuration is complicated and the number of pages and the data amount of one job are enormous, how to extract pages representing the features of the job is an important issue.

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、その主たる目的は、ジョブの特定及びジョブの構成/内容の検証を効率的に行うことができる代表画像抽出方法及びジョブ解析プログラムを提供することにある。   The present invention has been made in view of the above problems, and its main purpose is to provide a representative image extraction method and a job analysis program capable of efficiently performing job identification and job configuration / content verification. It is to provide.

上記目的を達成するため、本発明の代表画像抽出方法は、ジョブを指定する第1ステップと、前記指定されたジョブに対応するラスタライズ後のジョブを記憶部から読み出す第2ステップと、読み出したジョブに含まれる各ページの属性の変化を示す情報を取得する第3ステップと、前記属性の変化を示す情報に基づいて、ページ毎に、評価値を算出する第4ステップと、前記評価値の大きいページを少なくとも一つ抽出し、当該少なくとも一つのページの画像を前記ジョブの代表画像として特定する第5ステップと、前記代表画像を、表示部に表示させる第6ステップと、を少なくとも有するものである。   To achieve the above object, the representative image extraction method of the present invention includes a first step of designating a job, a second step of reading out a rasterized job corresponding to the designated job from the storage unit, and the read job A third step of acquiring information indicating a change in attribute of each page included in the page, a fourth step of calculating an evaluation value for each page based on the information indicating the change in attribute, and a large evaluation value It has at least a fifth step of extracting at least one page and specifying the image of the at least one page as a representative image of the job, and a sixth step of displaying the representative image on a display unit. .

本発明においては、前記第1ステップでは、代表画像の数量を指定し、前記第5ステップでは、前記評価値の大きい順に前記数量分のページを抽出する構成とすることができる。   In the present invention, the number of representative images may be specified in the first step, and pages corresponding to the number may be extracted in descending order of the evaluation value in the fifth step.

また、本発明においては、前記第4ステップでは、予め記憶したテーブルを参照して、前記属性の変化を示す情報を重み付けして前記評価値を算出する構成とすることができる。   In the present invention, in the fourth step, the evaluation value may be calculated by weighting information indicating a change in the attribute with reference to a previously stored table.

また、本発明においては、前記属性の変化を示す情報は、対象ページが、当該対象ページの前のページに対して、用紙サイズ、用紙の種類、カラーモード、及び、仕上げ処理のいずれかが変化したことを示す情報を含む構成とすることができる。   Further, in the present invention, the information indicating the change in the attribute is that the target page is changed in any one of a paper size, a paper type, a color mode, and a finishing process with respect to a page before the target page. It can be set as the structure containing the information which shows having performed.

また、本発明は、ジョブを処理する装置で動作するジョブ解析プログラムであって、コンピュータに、指定されたラスタライズ後のジョブを記憶部から読み出す処理、読み出したジョブに含まれる各ページの属性の変化を示す情報を取得する処理、前記属性の変化を示す情報に基づいて、ページ毎に、評価値を算出する処理、前記評価値の大きいページを少なくとも一つ抽出し、当該少なくとも一つのページの画像を前記ジョブの代表画像として特定する処理、を実行させるものである。   In addition, the present invention is a job analysis program that operates on an apparatus that processes a job. The computer reads a specified rasterized job from a storage unit, and changes the attributes of each page included in the read job. A process for obtaining information indicating the change in the attribute, a process for calculating an evaluation value for each page based on the information indicating the change in the attribute, extracting at least one page with a large evaluation value, and an image of the at least one page Is specified as a representative image of the job.

本発明の代表画像抽出方法及びジョブ解析プログラムによれば、数百、数千ページもあるような複雑なジョブであっても、簡単に、ジョブの全体を視覚的、直感的に把握することができる。   According to the representative image extraction method and the job analysis program of the present invention, it is possible to easily grasp the entire job visually and intuitively even for a complicated job having hundreds or thousands of pages. it can.

その理由は、指定したジョブ番号に対応するラスタライズ済みのジョブを記憶部から読み出し、印刷指示情報やTAGビットなどの属性データを利用して、各ページの属性を示す情報(先頭ページや章を分けるページであるかを示す情報、画像比率など)や属性の変化を示す情報(ページ間で、用紙サイズや用紙種類、カラーモード、仕上げ処理が変化したことを示す情報など)を取得し、予め定めたテーブルを参照して、ページ毎の評価値(ジョブの特徴を表す度合いを示す値)を算出し、評価値の大きいページ(1又は指定数量分のページ)を特徴的なページとして抽出し、そのページの画像を代表画像として特定し、表示部に表示させるからである。   The reason is that the rasterized job corresponding to the designated job number is read from the storage unit, and attribute information such as print instruction information and TAG bits is used to indicate information indicating the attributes of each page (the first page and chapter are separated). Information indicating whether it is a page, image ratio, etc.) and information indicating changes in attributes (information indicating that the paper size, paper type, color mode, finishing process has changed between pages, etc.) By referring to the table, an evaluation value for each page (a value indicating the degree representing the characteristics of the job) is calculated, and a page with a large evaluation value (1 or pages for a specified quantity) is extracted as a characteristic page. This is because the image of the page is specified as the representative image and displayed on the display unit.

これにより、ページを送って確認しなければジョブの全体が見えてこないといった問題や、ジョブの全てのページをプレビュー表示するような装置においてメモリ使用量が大きくなるといった問題、1つのジョブの全体を把握するまでに時間を要するといった問題を解決することができる。   As a result, the problem is that the entire job cannot be seen unless the page is sent and confirmed, and the problem that the memory usage becomes large in a device that displays a preview of all pages of the job. It is possible to solve the problem that it takes time to grasp.

背景技術で示したように、ラスタライズ後のジョブを画像形成装置やRIPコントローラなどの処理装置に保存し、ジョブ番号が指定されたら、そのジョブ番号に対応するラスタライズ後のジョブを読み出して印刷を行う方法がある。この場合、ジョブ番号ではジョブの内容が把握できない場合があることから、特定のページをプレビュー表示させてジョブを確認している。   As shown in the background art, a rasterized job is stored in a processing apparatus such as an image forming apparatus or a RIP controller, and when a job number is designated, the rasterized job corresponding to the job number is read and printed. There is a way. In this case, since the job contents may not be grasped by the job number, a specific page is displayed as a preview to confirm the job.

しかしながら、その特定ページがジョブの特徴的なページであるとは限らず、特徴的なページでなければプレビュー表示を行ってもジョブの全体を把握することができない。そのため、各ページの画像を1つ1つ確認してジョブの内容を把握しなければならず、ページ数やデータ量が膨大なジョブでは内容の把握に手間と時間を要する。   However, the specific page is not necessarily a characteristic page of the job, and if it is not a characteristic page, the entire job cannot be grasped even if preview display is performed. For this reason, it is necessary to check the image of each page one by one to grasp the contents of the job, and it takes time and effort to grasp the contents of a job with a large number of pages and a large amount of data.

ここで、ジョブを構成するページは様々であり、ジョブの先頭ページや章を分けるページはジョブの中で内容が変化する部分であると考えられる。また、1つのジョブにおいて、ページ単位で、用紙サイズ、用紙種類、カラーモード、仕上げ処理などの設定が可能であり、これらの設定が変化するページは、ジョブの中で内容が変化する部分であると考えられる。また、ページの画像比率が変化するページも、ジョブの中で内容が変化する部分であると考えられる。   Here, there are various pages that make up the job, and the first page of the job and the pages that divide chapters are considered to be portions where the contents change in the job. In one job, settings such as paper size, paper type, color mode, and finishing process can be made for each page. A page on which these settings change is a part in which the content changes in the job. it is conceivable that. Also, a page whose page image ratio changes is considered to be a part where the content changes in the job.

そこで、本実施形態では、ラスタライズ前のジョブから取得可能な印刷指示情報やラスタライズ後のジョブから取得可能なTAGビットなどの属性データを用いて、各ページの属性やその属性の変化を取得し、予め定めたテーブルを参照して、属性やその属性の変化を重み付けして、ジョブの特徴を表す度合いを示す評価値を算出し、評価値の大きいページをジョブの特徴を表すページとして抽出し、そのページの画像を代表画像として特定して表示させる。これにより、ページ数やデータ量が膨大なジョブであっても、この代表画像を確認するだけで、ジョブの全体を視覚的、直感的に把握することが可能になる。   Therefore, in the present embodiment, the attribute of each page and the change of the attribute are acquired using the print instruction information that can be acquired from the job before rasterization and the attribute data such as the TAG bit that can be acquired from the job after rasterization. By referring to a predetermined table, weighting the attribute and the change of the attribute, calculating an evaluation value indicating the degree representing the job characteristics, extracting a page having a large evaluation value as a page representing the job characteristics, The image of the page is specified and displayed as a representative image. As a result, even for a job with a large number of pages and a large amount of data, it is possible to visually and intuitively grasp the entire job simply by confirming the representative image.

上記した本発明の実施の形態についてさらに詳細に説明すべく、本発明の一実施例に係る代表画像抽出方法及びジョブ解析プログラムについて、図1乃至図6を参照して説明する。図1は、本実施例の処理システムの構成を示すブロック図である。また、図2は、本実施例の代表画像抽出方法を模式的に示す図であり、図3は、本実施例の代表画像抽出方法の詳細手順を示すフローチャート図である。また、図4は、ジョブの構成例を示す図であり、図5は、代表画像抽出の際に参照される各ページの設定項目及び比重を示すテーブルである。また、図6は、表示部に表示される画面の構成例を示す図である。   In order to describe the above-described embodiment of the present invention in more detail, a representative image extraction method and a job analysis program according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the processing system of this embodiment. FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a representative image extraction method according to the present embodiment. FIG. 3 is a flowchart illustrating a detailed procedure of the representative image extraction method according to the present embodiment. FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a job, and FIG. 5 is a table showing setting items and specific gravity of each page referred to when representative images are extracted. FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration example of a screen displayed on the display unit.

図1に示すように、本実施例の処理システムは、ジョブの解析を依頼するユーティリティ11と、ジョブを解析するRIPコントローラや画像形成装置などの処理装置10とで構成され、これらは、LAN(Local Area Network)やWAN(Wide Area Network)などの通信ネットワークを介して接続される。   As shown in FIG. 1, the processing system of this embodiment includes a utility 11 for requesting job analysis, and a processing device 10 such as a RIP controller or an image forming apparatus for analyzing the job. They are connected via a communication network such as a local area network (WAN) or a wide area network (WAN).

ユーティリティ11は、処理装置10にジョブの解析を指示し、処理装置10から解析結果(ジョブ解析データ)を受信する装置であり、例えば、クライアントのコンピュータ端末等で動作する専用ユーティリティやプリンタドライバである。なお、図示しないが、クライアントのコンピュータ端末には、少なくとも、ジョブの解析を指示する操作部と、ジョブ解析データの代表画像を表示する表示部と、処理装置10とデータのやりとりを行う通信I/F部と、データやプログラムを記憶する記憶部と、これらを制御する制御部などを備える。   The utility 11 is an apparatus that instructs the processing apparatus 10 to analyze a job and receives an analysis result (job analysis data) from the processing apparatus 10, and is, for example, a dedicated utility or printer driver that operates on a client computer terminal or the like. . Although not shown, the client computer terminal includes at least an operation unit for instructing job analysis, a display unit for displaying a representative image of job analysis data, and a communication I / O for exchanging data with the processing apparatus 10. An F unit, a storage unit that stores data and programs, a control unit that controls these, and the like are provided.

処理装置10は、CPU(Central Processing Unit)100と、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)などのメモリ101と、HDD(Hard Disk Drive)102と、通信I/F部103などで構成され、これらはバスを介して接続されている。   The processing apparatus 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 100, a memory 101 such as a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory), an HDD (Hard Disk Drive) 102, a communication I / F unit 103, and the like. These are configured and are connected via a bus.

メモリ101は、ジョブ解析部として機能するジョブ解析プログラムなどを格納するプログラム格納部104と、ジョブ解析データなどを格納するデータ格納部105とを備える。そして、CPU100は、ROM、RAMと協働して処理装置10全体の動作を制御する制御部として機能する。本実施例では、特に、CPU100は、プログラム格納部104からジョブ解析プログラムをロードして実行し、ジョブ解析プログラムで処理したジョブ解析データを通信I/F部103を介してユーティリティ11に転送する制御を行う。   The memory 101 includes a program storage unit 104 that stores a job analysis program that functions as a job analysis unit, and a data storage unit 105 that stores job analysis data. And CPU100 functions as a control part which controls operation | movement of the whole processing apparatus 10 in cooperation with ROM and RAM. In this embodiment, in particular, the CPU 100 loads and executes a job analysis program from the program storage unit 104, and transfers job analysis data processed by the job analysis program to the utility 11 via the communication I / F unit 103. I do.

HDD102は、CPU100が制御するためのプログラムや、ラスタライズ後のジョブ(ページ毎のラスタデータ、及び、ラスタライズ前に取得した印刷指示情報やラスタライズ後に取得したTAGビットなどの属性データ)を格納し、CPU100により必要に応じて読み出される。   The HDD 102 stores a program to be controlled by the CPU 100 and a job after rasterization (raster data for each page and print instruction information acquired before rasterization and attribute data such as TAG bits acquired after rasterization). Is read as necessary.

ジョブ解析部は、HDD102から読み出したラスタライズ後のジョブを解析して、各ページの属性や属性の変化を示す情報を取得し、HDD102やRAMに記憶されたテーブルを参照して、属性や属性の変化を示す情報に重み付けを行って、ジョブの特徴を表す指標となる値(評価値と呼ぶ。)を算出し、その評価値の大きいページをジョブの特徴を表すページとして抽出し、抽出したページのラスタデータ(代表画像データ)をジョブ解析データとしてメモリ101に格納する。   The job analysis unit analyzes the rasterized job read from the HDD 102, acquires information indicating the attribute and attribute change of each page, and refers to a table stored in the HDD 102 or the RAM to change the attribute or attribute. The information indicating the change is weighted to calculate a value (referred to as an evaluation value) that serves as an index representing the characteristics of the job, and a page with a large evaluation value is extracted as a page representing the characteristics of the job. Raster data (representative image data) is stored in the memory 101 as job analysis data.

通信I/F部103は、NIC(Network Interface Card)やモデムなどで構成され、ユーティリティ11などとの接続を確立し、データの送受信を実行する。   The communication I / F unit 103 includes a NIC (Network Interface Card), a modem, and the like, establishes a connection with the utility 11 and the like, and transmits and receives data.

なお、図1では、ジョブ解析部をソフトウェア(ジョブ解析プログラム)として構成としたが、ジョブ解析部は処理装置10にハードウェアとして構成してもよい。   In FIG. 1, the job analysis unit is configured as software (job analysis program), but the job analysis unit may be configured as hardware in the processing apparatus 10.

また、図1では、HDD102に保存されたラスタライズ後のジョブを利用して代表画像の抽出を行う構成としているが、ラスタライズ後のジョブをネットワークに接続される他の装置(例えば、サーバなど)に保存し、ラスタライズ後のジョブをそこから読み出して代表画像の抽出を行う構成としてもよい。   In FIG. 1, the representative image is extracted by using the rasterized job stored in the HDD 102. However, the rasterized job is transferred to another apparatus (for example, a server) connected to the network. A configuration may be adopted in which a representative image is extracted by reading the rasterized job from there.

また、図1では、ユーティリティ11からの指示に従って処理装置10で代表画像を抽出してユーティリティ11に送信する構成としているが、処理装置10に操作部及び表示部を設け、処理装置10の操作部の指示に従って代表画像を抽出し、抽出した代表画像を処理装置10の表示部に表示させる構成とすることもできる。   In FIG. 1, the processing device 10 extracts a representative image and transmits the representative image to the utility 11 in accordance with an instruction from the utility 11. However, the processing device 10 includes an operation unit and a display unit. It is also possible to extract the representative image in accordance with the instruction and display the extracted representative image on the display unit of the processing device 10.

また、図1は本実施例の処理システムの一例であり、処理装置10の構成は適宜変更可能である。例えば、画像形成装置を処理装置10とする場合は、処理装置10に印刷部などを追加すればよい。   Moreover, FIG. 1 is an example of the processing system of a present Example, The structure of the processing apparatus 10 can be changed suitably. For example, when the image forming apparatus is the processing apparatus 10, a printing unit or the like may be added to the processing apparatus 10.

次に、上記構成の処理装置10の動作について、図2の概念図及び図3のフローチャート図を参照して説明する。   Next, the operation of the processing apparatus 10 configured as described above will be described with reference to the conceptual diagram of FIG. 2 and the flowchart of FIG.

ユーティリティ11は、ネットワークを経由して処理装置10にジョブ番号及び必要に応じて代表画像の数量などを送信し、処理装置10にジョブの解析を指示する(図2の(1))。   The utility 11 transmits the job number and the number of representative images as necessary to the processing apparatus 10 via the network, and instructs the processing apparatus 10 to analyze the job ((1) in FIG. 2).

処理装置10の制御部は、通信I/F部103を介して、ジョブ番号及び必要に応じて代表画像の数量などを取得し(図3のステップS101)、ジョブ解析部(ジョブ解析プログラム)に、取得したジョブ番号及び代表画像の数量等を渡す(図2の(2))。   The control unit of the processing apparatus 10 acquires the job number and the number of representative images as necessary via the communication I / F unit 103 (step S101 in FIG. 3), and sends it to the job analysis unit (job analysis program). Then, the acquired job number, the number of representative images, etc. are passed ((2) in FIG. 2).

ジョブ解析部は、渡されたジョブ番号を用いて、HDD102内にあるラスタライズ済みのジョブを検索し(ステップS102)、ジョブ番号に対応するラスタライズ済みのジョブがあるかを判断する(ステップS103)。そして、対応するラスタライズ済みのジョブがなければ、エラーとして処理し(ステップS104)、対応するラスタライズ済みのジョブがあれば、そのジョブのデータ(ページ毎のラスタデータと属性データ)を読み込む(図2の(3)、ステップS105)。   The job analysis unit searches for a rasterized job in the HDD 102 using the passed job number (step S102), and determines whether there is a rasterized job corresponding to the job number (step S103). If there is no corresponding rasterized job, it is processed as an error (step S104), and if there is a corresponding rasterized job, the job data (raster data and attribute data for each page) is read (FIG. 2). (3), step S105).

次に、ジョブ解析部は、読み込んだラスタライズ済みのジョブの解析を行う(図2の(4))。   Next, the job analysis unit analyzes the read rasterized job ((4) in FIG. 2).

具体的には、ラスタライズ済みのジョブの各ページを順に読み込み、属性データを参照して読み込んだページが先頭ページであるかを判断する(ステップS106)。そして、先頭ページであれば、予め記憶した比重テーブルを参照して、そのページに対する評価値を設定する。ここでは評価値を最大値に設定する。   Specifically, each page of the rasterized job is sequentially read, and it is determined whether the read page is the first page by referring to the attribute data (step S106). If it is the first page, an evaluation value for the page is set with reference to a pre-stored specific gravity table. Here, the evaluation value is set to the maximum value.

一方、先頭ページでなければ、属性データを参照して、そのページの属性を示す情報を取得する(ステップS108)。なお、属性を示す情報とは、例えば、章分け、用紙サイズ、用紙種類、両面/片面などの印刷形態、カラー/モノクロなどのカラーモード、仕上げ処理(ステープルパンチや、折り、Nin1、回転、白紙挿入など)、画像比率、文字サイズなどを示す情報であり、これらの中から選択される1以上の情報を利用することができる。また、章分け、用紙サイズ、用紙種類、両面/片面、カラー/モノクロ、仕上げ処理、文字サイズなどは、ラスタライズ前のジョブに記述された印刷指示情報から取得することができ、画像比率などは、ラスタライズ後のジョブに含まれるTAGビットから取得することができる。   On the other hand, if it is not the first page, the attribute data is referred to obtain information indicating the attribute of the page (step S108). The information indicating the attribute includes, for example, chapter division, paper size, paper type, printing mode such as double-sided / single-sided, color mode such as color / monochrome, finishing processing (staple punch, folding, Nin1, rotation, blank paper) Insertion), image ratio, character size, etc., and one or more information selected from these can be used. In addition, chapter division, paper size, paper type, duplex / single side, color / monochrome, finishing processing, character size, etc. can be obtained from the print instruction information described in the job before rasterization. It can be acquired from the TAG bit included in the job after rasterization.

次に、現在のページとその前のページの属性情報を比較する(ステップS109)。そして、予め記憶した比重テーブルを参照して、現在のページの属性情報(章分けページであるかを示す情報や画像比率、文字サイズ)と、ページ間の属性の変化を示す情報(用紙サイズ、用紙の種類、両面/片面、カラー/モノクロ、仕上げ処理は変化したかを示す情報)と、それらに対応する比重とを用いて、予め定めたルールに従って上記評価値を算出する(ステップS110)。   Next, the attribute information of the current page and the previous page is compared (step S109). Then, by referring to the specific gravity table stored in advance, the attribute information of the current page (information indicating whether the page is a chaptered page, the image ratio, the character size), and the information indicating the change in the attribute between pages (paper size, The evaluation value is calculated according to a predetermined rule using the paper type, double-sided / single-sided, color / monochrome, information indicating whether the finishing process has changed) and the specific gravity corresponding thereto (step S110).

次に、現在のページの評価値をジョブ解析データ格納部に登録し(図2の(5)、ステップS111)、現在のページの属性を示す情報をメモリ101に一時保存する(ステップS112)。   Next, the evaluation value of the current page is registered in the job analysis data storage unit ((5) in FIG. 2, step S111), and information indicating the attribute of the current page is temporarily stored in the memory 101 (step S112).

次に、現在のページが最終ページであるかを判断し(ステップS113)、最終ページでなければステップS106に戻って次のページに対して同様の処理を繰り返す。   Next, it is determined whether the current page is the last page (step S113), and if it is not the last page, the process returns to step S106 and the same processing is repeated for the next page.

一方、最終ページであれば、ジョブ解析データ格納部に記憶した全てのページの評価値を比較し、評価値が上位のページを代表画像の数量分抽出し、抽出したページのラスタデータを取得し、(ステップS114)、通信I/F部103を介してユーティリティ11に転送する(図2の(6)、ステップS115)。   On the other hand, if it is the last page, the evaluation values of all pages stored in the job analysis data storage unit are compared, the pages with the highest evaluation value are extracted for the number of representative images, and the raster data of the extracted pages is acquired. (Step S114), the data is transferred to the utility 11 via the communication I / F unit 103 ((6) in FIG. 2, step S115).

その後、ユーティリティ11は、特定したページのラスタデータを受信し、そのページの画像をジョブの代表画像として表示する(図2の(7))。   Thereafter, the utility 11 receives the raster data of the specified page, and displays the image of the page as a representative image of the job ((7) in FIG. 2).

以上が代表画像を抽出する方法のフローであるが、以下、具体的なジョブを例にして説明する。   The above is a flow of a method for extracting a representative image. Hereinafter, a specific job will be described as an example.

代表画像を抽出する対象となるジョブは、図4のような構成であると仮定する。例えば、p1のページは用紙サイズがA4であるとする。また、p2〜p10のページは用紙サイズがA4であり、画像比率が30%であるとする。また、p11のページは用紙サイズがA4、画像比率が30%であり、かつ、章分けページ(章の先頭ページ)であるとする。また、p12のページは用紙サイズがA3であり、画像比率が70%であるとする。また、p13〜p20のページは用紙サイズがA4、画像比率が0%であり、かつ、ステープルが設定されているとする。   It is assumed that the job from which the representative image is extracted has a configuration as shown in FIG. For example, it is assumed that the page size of the page p1 is A4. Further, it is assumed that the pages p2 to p10 have a paper size of A4 and an image ratio of 30%. The page p11 has a paper size of A4, an image ratio of 30%, and is a chapter division page (first page of a chapter). Further, it is assumed that the page size of the page p12 is A3 and the image ratio is 70%. In addition, it is assumed that pages p13 to p20 have a paper size of A4, an image ratio of 0%, and staples are set.

また、各ページの属性に対応する比重は、図5のように設定されているものとする。例えば、先頭ページは一般的にそのジョブの大きな特徴を示すと考えられることから、先頭ページに対応する比重は最大値(ここでは100)に設定される。また、章の変わり目もそのジョブの比較的大きな特徴を示すと考えられることから、章分けページに対応する比重は大きめの値(ここでは20)に設定される。また、用紙のサイズや用紙の種類、カラー設定、仕上げ処理が変化するページもそのジョブの特徴を示すと考えられることから、これらに対応する比重も所定の値に設定される。   Further, it is assumed that the specific gravity corresponding to the attribute of each page is set as shown in FIG. For example, since the first page is generally considered to show a large feature of the job, the specific gravity corresponding to the first page is set to the maximum value (100 in this case). Further, since the change of chapter is considered to show a relatively large characteristic of the job, the specific gravity corresponding to the chapter division page is set to a larger value (here, 20). Further, since the page whose paper size, paper type, color setting, and finishing process change is also considered to show the characteristics of the job, the specific gravity corresponding to these is also set to a predetermined value.

このような構成のジョブに対して、ジョブ解析部は、先頭ページ(p1)を読み込み、そのページの属性情報を取得し、図5より、先頭ページに対応する比重は100であることから、図4に示すように、評価値を100に設定する。   For a job having such a configuration, the job analysis unit reads the first page (p1), acquires attribute information of the page, and the specific gravity corresponding to the first page is 100 from FIG. As shown in FIG. 4, the evaluation value is set to 100.

次に、ジョブ解析部は、p2〜p10ページを順に読み込み、各々のページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、p2〜p10ページは先頭ページや章分けページではなく、用紙サイズやカラー設定はp1ページと同じで変化しておらず、仕上げも設定されていないため、画像比率(30%)とそれに対応する比重(1)とを掛け合わせて算出した0.3を評価値とする。   Next, the job analysis unit reads pages p2 to p10 in order, acquires attribute information of each page, and determines a difference in attribute information from the previous page. In this case, pages p2 to p10 are not the first page or chapter division page, and the paper size and color settings are the same as p1 page and have not changed, and no finishing has been set. The evaluation value is 0.3 calculated by multiplying the corresponding specific gravity (1).

次に、ジョブ解析部は、p11ページを読み込み、そのページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、p11ページは章分けページであるため、章分けページに対応する比重(20)に、画像比率(40%)とそれに対応する比重(1)とを掛け合わせた値を加算した20.4を評価値とする。   Next, the job analysis unit reads the p11 page, acquires attribute information of the page, and determines a difference in attribute information from the previous page. Here, since the page p11 is a chapter division page, a value obtained by multiplying the specific gravity (20) corresponding to the chapter division page by the image ratio (40%) and the specific gravity (1) corresponding thereto is added. 4 is the evaluation value.

次に、ジョブ解析部は、p12ページを読み込み、そのページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、用紙サイズはA4からA3に変更されているため、用紙サイズに対応する比重(10)に、画像比率(70%)とそれに対応する比重(1)とを掛け合わせた値を加算した10.7を評価値とする。   Next, the job analysis unit reads the p12 page, acquires attribute information of the page, and determines a difference in attribute information from the previous page. Here, since the paper size is changed from A4 to A3, a value obtained by multiplying the specific gravity (10) corresponding to the paper size by the image ratio (70%) and the corresponding specific gravity (1) is added. Let 10.7 be the evaluation value.

次に、ジョブ解析部は、p13ページを読み込み、そのページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、仕上げ(ステープル)が設定されているため、仕上げ(ステープル)に対応する比重(6)に、画像比率(0%)とそれに対応する比重(1)とを掛け合わせた値を加算した6.0を評価値とする。   Next, the job analysis unit reads page p13, acquires attribute information of the page, and determines a difference in attribute information from the previous page. Here, since finishing (staple) is set, the value obtained by multiplying the specific gravity (6) corresponding to the finishing (staple) by the image ratio (0%) and the specific gravity (1) corresponding thereto is added. The evaluation value is 6.0.

次に、ジョブ解析部は、p14〜p20ページを順に読み込み、各々のページの属性情報を取得し、前のページとの属性情報の差を判別する。ここでは、仕上げ(ステープル)が設定されているが、前のページと同じ設定であるため、仕上げ(ステープル)に対応する比重(6)は加算せず、画像比率(0%)とその比重(1)とを掛け合わせた0を評価値とする。   Next, the job analysis unit sequentially reads pages p14 to p20, acquires attribute information of each page, and determines a difference in attribute information from the previous page. Here, finishing (staple) is set, but since it is the same setting as the previous page, the specific gravity (6) corresponding to finishing (staple) is not added, and the image ratio (0%) and its specific gravity ( The evaluation value is 0 obtained by multiplying 1).

上記手法で全てのページに対して算出した評価値をまとめたものが図4の右上図であり、これらを評価値の大きい順に並び替えたものが図4の右下図である。そして、ジョブ解析部は、上位から順に代表画像の指定数量分のページを抽出する。例えば、代表画像の指定数量が1の場合はp1を抽出し、指定数量が2の場合は、p1及びp11を抽出する。   A summary of the evaluation values calculated for all pages by the above method is the upper right view of FIG. 4, and a rearrangement of the evaluation values in descending order of the evaluation values is the lower right view of FIG. Then, the job analysis unit extracts pages for the designated number of representative images in order from the top. For example, when the designated quantity of the representative image is 1, p1 is extracted, and when the designated quantity is 2, p1 and p11 are extracted.

そして、抽出したページのラスタデータをHDD102から読み出し、そのページのラスタデータを代表画像のデータとしてユーティリティ11に転送する。   Then, the extracted raster data of the page is read from the HDD 102, and the raster data of the page is transferred to the utility 11 as representative image data.

ユーティリティ11は、受信した代表画像のデータを画面に表示する。図6は、解析結果表示画面の一例であり、例えば、ジョブのジョブ番号を指定する欄と、指定したジョブ番号に対する代表画像の指定数量を設定する欄と、処理装置10から受信した代表画像のデータを表示する欄などで構成される。そして、ユーザは表示された代表画像を確認し、所望のジョブであるかを判断する。所望のジョブの場合、印刷ボタンを押すと、処理装置10に印刷が指示され、処理装置10は、HDD102からそのジョブ番号に対応するラスタライズ済みのジョブを読み出し、印刷を実行する。   The utility 11 displays the received representative image data on the screen. FIG. 6 is an example of the analysis result display screen. For example, a column for specifying the job number of the job, a column for setting the designated quantity of the representative image for the specified job number, and the representative image received from the processing apparatus 10 are displayed. It consists of fields for displaying data. Then, the user confirms the displayed representative image and determines whether the job is a desired job. In the case of a desired job, when the print button is pressed, printing is instructed to the processing device 10, and the processing device 10 reads a rasterized job corresponding to the job number from the HDD 102 and executes printing.

このように、ユーティリティ11からジョブ番号と必要に応じて代表画像の数量とを送信すると、処理装置10のジョブ解析部は、各ページの属性や属性の変化を示す情報に基づいて評価値を算出し、その評価値に基づいてジョブの特徴を表すと考えられるページを抽出し、そのページのラスタデータをユーティリティ11に転送し、ユーティリティ11は受信したページのラスタデータを表示する制御を行う。これにより、ページ数やデータサイズが膨大なジョブであっても、簡単にジョブの全体を視覚的、直感的に把握することができる。   As described above, when the job number and the number of representative images are transmitted from the utility 11 as necessary, the job analysis unit of the processing apparatus 10 calculates an evaluation value based on information indicating an attribute of each page and a change in the attribute. Then, a page that is considered to represent the job characteristics is extracted based on the evaluation value, and the raster data of the page is transferred to the utility 11, and the utility 11 performs control to display the received raster data of the page. Thereby, even if the job has a huge number of pages and data size, the entire job can be easily grasped visually and intuitively.

なお、上記実施例では、ページの属性を示す情報として、先頭ページや章分けページであるかを示す情報、画像比率、文字サイズを列挙し、ページの属性の変化を示す情報として、用紙サイズ、用紙種類、印刷形態、カラーモード、仕上げ処理が変化したかを示す情報を列挙したが、属性や属性の変化を示す情報は上記に限らず、ジョブの特徴を示す指標となる任意の1又は複数の情報を利用することができる。   In the above embodiment, the information indicating whether the page is the first page or chaptered page, the image ratio, and the character size are listed as information indicating the page attribute, and the paper size, The information indicating whether the paper type, printing mode, color mode, and finishing process have been listed is listed. However, the information indicating the attribute and the change in the attribute is not limited to the above, and any one or a plurality serving as an index indicating the characteristics of the job Can be used.

また、上記実施例では、処理装置10として画像形成装置又はRIPコントローラを用いる構成としたが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、ラスタライズ済みのジョブを利用可能な任意の装置に対して、同様に適用することができる。   In the above-described embodiment, the image forming apparatus or the RIP controller is used as the processing apparatus 10. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and any apparatus that can use a rasterized job is used. On the other hand, the same can be applied.

本発明は、ラスタライズ済みのジョブの保存、処理を行う画像形成装置やRIPコントローラなどの処理装置、及び、その処理装置で動作するジョブ解析プログラムに利用可能である。   The present invention can be used for a processing apparatus such as an image forming apparatus or a RIP controller that stores and processes rasterized jobs, and a job analysis program that operates on the processing apparatus.

本発明の一実施例に係る処理システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the processing system which concerns on one Example of this invention. 本発明の一実施例に係る処理装置における代表画像抽出方法を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the representative image extraction method in the processing apparatus which concerns on one Example of this invention. 本発明の一実施例に係る処理装置における代表画像抽出手順を示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the representative image extraction procedure in the processing apparatus which concerns on one Example of this invention. 本発明の一実施例に係るジョブの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the job which concerns on one Example of this invention. 本発明の一実施例に係る代表画像抽出の際に参照される各ページの属性及び比重を示すテーブルである。It is a table which shows the attribute and specific gravity of each page referred in the case of representative image extraction which concerns on one Example of this invention. 本発明の一実施例に係るユーティリティに表示される画面(解析結果表示画面)の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the screen (analysis result display screen) displayed on the utility which concerns on one Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

10 処理装置
11 ユーティリティ
100 CPU
101 メモリ
102 HDD
103 通信I/F部
104 JOB解析部
105 JOB解析データ格納部
10 processor 11 utility 100 CPU
101 Memory 102 HDD
103 Communication I / F unit 104 JOB analysis unit 105 JOB analysis data storage unit

Claims (8)

ジョブを指定する第1ステップと、
前記指定されたジョブに対応するラスタライズ後のジョブを記憶部から読み出す第2ステップと、
読み出したジョブに含まれる各ページの属性の変化を示す情報を取得する第3ステップと、
前記属性の変化を示す情報に基づいて、ページ毎に、評価値を算出する第4ステップと、
前記評価値の大きいページを少なくとも一つ抽出し、当該少なくとも一つのページの画像を前記ジョブの代表画像として特定する第5ステップと、
前記代表画像を、表示部に表示させる第6ステップと、を少なくとも有する、
ことを特徴とする代表画像抽出方法。
A first step of specifying a job;
A second step of reading a rasterized job corresponding to the designated job from the storage unit;
A third step of acquiring information indicating a change in attribute of each page included in the read job;
A fourth step of calculating an evaluation value for each page based on the information indicating the change in the attribute;
A fifth step of extracting at least one page having a large evaluation value and specifying an image of the at least one page as a representative image of the job;
A sixth step of displaying the representative image on a display unit,
A representative image extraction method.
前記第1ステップでは、代表画像の数量を指定し、
前記第5ステップでは、前記評価値の大きい順に前記数量分のページを抽出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の代表画像抽出方法。
In the first step, the number of representative images is specified,
In the fifth step, pages for the quantity are extracted in descending order of the evaluation value.
The representative image extraction method according to claim 1, wherein:
前記第4ステップでは、予め記憶したテーブルを参照して、前記属性の変化を示す情報を重み付けして前記評価値を算出する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の代表画像抽出方法。
In the fourth step, the evaluation value is calculated by weighting information indicating the change in the attribute with reference to a table stored in advance.
The representative image extraction method according to claim 1, wherein the method is a representative image extraction method.
前記属性の変化を示す情報は、対象ページが、当該対象ページの前のページに対して、用紙サイズ、用紙の種類、カラーモード、及び、仕上げ処理のいずれかが変化したことを示す情報を含む、
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一に記載の代表画像抽出方法。
The information indicating the change in attribute includes information indicating that the target page has changed any of the paper size, the paper type, the color mode, and the finishing process with respect to the previous page of the target page. ,
The representative image extraction method according to claim 1, wherein
ジョブを処理する装置で動作するジョブ解析プログラムであって、
コンピュータに、
指定されたラスタライズ後のジョブを記憶部から読み出す処理、
読み出したジョブに含まれる各ページの属性の変化を示す情報を取得する処理、
前記属性の変化を示す情報に基づいて、ページ毎に、評価値を算出する処理、
前記評価値の大きいページを少なくとも一つ抽出し、当該少なくとも一つのページの画像を前記ジョブの代表画像として特定する処理、を実行させる、
ことを特徴とするジョブ解析プログラム。
A job analysis program that runs on a device that processes jobs,
On the computer,
Processing to read out the specified rasterized job from the storage unit,
Processing to acquire information indicating changes in attributes of each page included in the read job;
Processing for calculating an evaluation value for each page based on the information indicating the change in the attribute;
Extracting at least one page having a large evaluation value, and performing processing for specifying an image of the at least one page as a representative image of the job,
A job analysis program characterized by that.
前記代表画像の数量が指定された場合に、前記評価値の大きい順に前記数量分のページを抽出する、
ことを特徴とする請求項5に記載のジョブ解析プログラム。
When the quantity of the representative image is designated, pages for the quantity are extracted in descending order of the evaluation value.
The job analysis program according to claim 5.
前記評価値の算出に際して、予め記憶したテーブルを参照して、前記属性の変化を示す情報を重み付けする、
ことを特徴とする請求項5又は6に記載のジョブ解析プログラム。
When calculating the evaluation value, the information indicating the change in the attribute is weighted with reference to a previously stored table.
The job analysis program according to claim 5 or 6, characterized by the above.
前記属性の変化を示す情報は、対象ページが、当該対象ページの前のページに対して、用紙サイズ、用紙の種類、カラーモード、及び、仕上げ処理のいずれかが変化したことを示す情報を含む、
ことを特徴とする請求項5乃至7のいずれか一に記載のジョブ解析プログラム。
The information indicating the change in attribute includes information indicating that the target page has changed any of the paper size, the paper type, the color mode, and the finishing process with respect to the previous page of the target page. ,
The job analysis program according to any one of claims 5 to 7,
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