JP4844784B2

JP4844784B2 - Printing plate inspection device

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Publication number: JP4844784B2
Application number: JP2001296230A
Authority: JP
Inventors: 博佐藤
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 2001-09-27
Filing date: 2001-09-27
Publication date: 2011-12-28
Anticipated expiration: 2021-09-27
Also published as: JP2003094595A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、印刷版に形成されている画像が適正であるか否かを外観によって検査する技術分野に属する。特に、印刷版検査装置において、印刷版の画像における輪郭部分に発生する欠陥についても検出をすることができる、印刷版検査装置に関する。
【０００２】
【従来技術】
刷版工程において製作された印刷版には、汚れ、欠け、現像不良、等の欠陥を有するものがある。それらの欠陥を有する印刷版が印刷工程に進み印刷が開始されてから印刷物において欠陥が発見された場合には、印刷機における生産阻害となり極めて損失が大きくなる。したがって、刷版工程に在る間に印刷版の画像を目視によって最終確認する作業が行なわれている。このときに対比する基準としては、通常は、校正印刷物が用いられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、目視確認しなければならない欠陥の寸法は極めて微細である。また、校正印刷物は重ね刷りされた多色の印刷物であり、各色の印刷版の画像とは異なった画像である。各色の印刷版の画像は、分版された各色の印刷物に近いのであるが、各色の印刷物は存在しない。このため、欠陥を見つけることは極めて困難な作業となっている。
【０００４】
そこで、印刷版に形成された画像と刷版データとを比較することによって、欠陥を検出する装置の試みがある。しかしながら、検査対象とする画像である印刷版の撮像画像は、印刷版に欠陥が存在しない場合であっても、検査基準とする画像である刷版データとは素性の異なった画像であり同一画像ではない。両者の画像のフォーマットや階調特性を同一とする変換を行なったとしても、若干の誤差を含んでいるため、単に画素ごとを比較するだけでは、その誤差部分で誤検出することとなる。特に、画像における輪郭部分において誤差が発生し易いため、輪郭部分に不感帯を設定することが行なわれる。しかし、不感帯を設定したために、輪郭部分に発生する汚れや欠けについては検出感度が無くなるか、または極めて検出感度が低くなるという問題がある。
【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、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する欠陥は勿論のこと、画像における輪郭部分に発生する欠陥についても検出することができる印刷版検査装置を提供することにある。
【０００６】
【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に係る印刷版検査装置は、検査対象となる印刷版を撮像して得た検査対象画像と、前記印刷版に形成されている画像に対応する検査基準画像とを比較して前記印刷版の欠陥検出を行なう印刷版検査装置であって、前記検査基準画像から前記検査対象画像を減算処理した（基準−対象）差分画像および／または前記検査対象画像から前記検査基準画像を減算処理した（対象−基準）差分画像、前記検査基準画像におけるエッジを抽出する処理を行なって検査基準エッジ画像を生成したのち、前記検査基準エッジ画像におけるエッジを膨張する処理を行なって生成した検査基準エッジ膨張画像および／または前記検査対象画像におけるエッジを抽出する処理を行なって検査対象エッジ画像を生成したのち、前記検査対象エッジ画像におけるエッジを膨張する処理を行なって生成した検査対象エッジ膨張画像を生成し、前記（基準−対象）差分画像を前記検査対象エッジ膨張画像でマスク処理した（基準差分−対象膨張）マスク済み画像において顕在化する汚れ欠陥を検出する汚れ欠陥検出処理部および／または前記（対象−基準）差分画像を前記検査基準エッジ膨張画像でマスク処理した（対象差分−基準膨張）マスク済み画像において顕在化する抜け欠陥検出処理部、を具備するようにしたものである。本発明によれば、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する欠陥は勿論のこと、画像における輪郭部分に発生する欠陥についてもマスク済み画像において顕在化することができる。しかも、汚れ欠陥検出処理部においては、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汚れ欠陥が顕在化し、抜け欠陥検出処理部においては、本来は存在すべき画像が形成されていない欠陥である抜け欠陥が顕在化する。したがって、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する欠陥は勿論のこと、画像における輪郭部分に発生する欠陥について検出することができる印刷版検査装置が提供される。
【０００７】
また本発明の請求項２に係る印刷版検査装置は、請求項１に係る印刷版検査装置において、データフォーマット変換手段を具備し、前記検査基準画像は、そのデータフォーマット変換手段によって前記検査対象画像と同じデータフォーマットに合わせた検査基準画像であるようにしたものである。本発明によれば、データフォーマット変換手段により、検査基準画像は検査対象画像と同じデータフォーマットに合わせた検査基準画像とされる。したがって、データフォーマットに依存せず印刷版の欠陥検出が行なわれる。
【０００８】
また本発明の請求項３に係る印刷版検査装置は、請求項１または２に係る印刷版検査装置において、階調変換手段を具備し、前記検査対象画像は、その階調変換手段によって前記検査基準画像と同じ階調特性に合わせた検査対象画像であるようにしたものである。本発明によれば、階調変換手段により、検査対象画像は検査基準画像と同じ階調特性に合わせた検査対象画像とされる。したがって、階調特性に依存せず印刷版の欠陥検出が行なわれる。
【０００９】
また本発明の請求項４に係る印刷版検査装置は、請求項１〜３のいずれかに係る印刷版検査装置において、前記汚れ欠陥検出処理部と前記抜け欠陥検出処理部とは、前記検査基準画像におけるエッジを抽出する処理を行なって検査基準エッジ画像を生成する検査基準画像エッジ抽出手段と、前記検査基準エッジ画像におけるエッジを膨張する処理を行なって検査基準エッジ膨張画像を生成する検査基準画像エッジ膨張手段と、前記検査対象画像におけるエッジを抽出する処理を行なって検査対象エッジ画像を生成する検査対象画像エッジ抽出手段と、前記検査対象エッジ画像におけるエッジを膨張する処理を行なって検査対象エッジ膨張画像を生成する検査対象画像エッジ膨張手段と、を共有するようにしたものである。本発明によれば、共有する手段とそれによって生成された画像とを、汚れ欠陥検出処理部と抜け欠陥検出処理部が使用することで処理が効率される。
【００１０】
また本発明の請求項５に係る印刷版検査装置は、請求項４に係る印刷版検査装置において、前記汚れ欠陥検出処理部は、前記検査基準画像から前記検査対象画像を減算処理して（基準−対象）差分画像を生成する（基準−対象）差分手段と、前記（基準−対象）差分画像の前記検査対象エッジ膨張画像によるマスク処理によって（基準差分−対象膨張）マスク済み画像を生成する（基準差分−対象膨張）マスク手段と、前記（基準−対象）差分画像の前記検査基準エッジ膨張画像によるマスク処理によって（基準差分−基準膨張）マスク済み画像を生成する（基準差分−基準膨張）マスク手段と、前記（基準差分−対象膨張）マスク済み画像と前記（基準差分−基準膨張）マスク済み画像の合成処理によって汚れ欠陥画像を生成する汚れ欠陥合成手段と、前記汚れ欠陥画像を所定のしきい値により２値化処理して汚れ欠陥２値化画像を生成する汚れ欠陥２値化手段と、前記汚れ欠陥２値化画像をラベリング処理して汚れ欠陥の各々を特定する符号を付けた汚れ欠陥ラベリング画像を生成する汚れ欠陥ラベリング手段と、前記汚れ欠陥ラベリング画像における前記汚れ欠陥の各々の面積を算出し、その面積を所定の面積しきい値と比較して面積判定処理を行なう汚れ欠陥面積判定手段と、を有するようにしたものである。本発明によれば、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する汚れ欠陥については特に高い精度で検出され、また画像における輪郭部分に発生する汚れ欠陥についても検出される。
【００１１】
また本発明の請求項６に係る印刷版検査装置は、請求項４または５に係る印刷版検査装置において、前記汚れ検出処理部は、前記検査対象画像から前記検査基準画像を減算処理して（対象−基準）差分画像を生成する（対象−基準）差分手段と、前記（対象−基準）差分画像の前記検査対象エッジ膨張画像によるマスク処理によって（対象差分−対象膨張）マスク済み画像を生成する（対象差分−対象膨張）マスク手段と、前記（対象−基準）差分画像の前記検査基準エッジ膨張画像によるマスク処理によって（対象差分−基準膨張）マスク済み画像を生成する（対象差分−基準膨張）マスク手段と、前記（対象差分−対象膨張）マスク済み画像と前記（対象差分−基準膨張）マスク済み画像の合成処理によって抜け欠陥画像を生成する抜け欠陥合成手段と、前記抜け欠陥画像を所定のしきい値により２値化処理して抜け欠陥２値化画像を生成する抜け欠陥２値化手段と、前記抜け欠陥２値化画像をラベリング処理して抜け欠陥の各々を特定する符号を付けた抜け欠陥ラベリング画像を生成する抜け欠陥ラベリング手段と、前記抜け欠陥ラベリング画像における前記抜け欠陥の各々の面積を算出し、その面積を所定の面積しきい値と比較して面積判定処理を行なう抜け欠陥面積判定手段と、を有するようにしたものである。本発明によれば、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する抜け欠陥については特に高い精度で検出され、また画像における輪郭部分に発生する抜け欠陥についても検出される。
【００１２】
【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。刷版工程と本発明の印刷版検査装置における情報処理の過程を図１にブロック図として示す。図１において、１はカメラ、２は画像入力部、３は検査処理部、４は制御部、５はＨＤＤ（ハードディスク装置）、６は画像変換部、１１，１２はＣＭＹＫ・印刷版解像度ＴＩＦＦデータ、１３，１４はＣＭＹＫ・カメラ解像度ＴＩＦＦデータ、１０１は製版システム、１０２はＲＩＰ（ラスタイメージプロセッサ）、１０３はプレートセッタ、１０４は現像機、２０１はＰＳデータ、２０２はＲＩＰデータ、２０３はプレート（印刷版）である。
【００１３】
まず、刷版工程について説明しておく。前工程の製版工程において、製版システム１０１等を使用して、文字、絵柄、写真、マーク、等の編集が行なわれ、ＰＳ（PostScript）データが生成される。そして刷版工程において、ラスタイメージプロセッサ１０２は、ＰＳデータをラスターイメージのデータに変換する処理を行いＲＩＰデータ２０２を生成する。プレートセッタ１０３は、版材料の表面に形成された感光性被膜に対し、ＲＩＰデータ２０２によって変調されたレーザービームを走査し露光を行なう。現像機１０４は露光済みの版材料を現像する。さらに、後処理、等が行なわれた後に印刷版２０３が完成する。
【００１４】
次に、本発明の印刷版検査装置が用いる検査基準画像を生成する過程について図１を参照して説明する。ラスタイメージプロセッサ１０２は、また、ＰＳデータをＴＩＦＦ（tagged image file format）データに変換する処理を行い、ＣＭＹＫ・印刷版解像度ＴＩＦＦデータ１１を生成し、ハードディスク５に書込む。画像変換部６は、そのハードディスク５から読込んだＣＭＹＫ・印刷版解像度ＴＩＦＦデータ１２に対して、解像度を変換する処理を行ない、ＣＭＹＫ・カメラ解像度ＴＩＦＦデータ１３を生成し、ハードディスク５に書込む。そのハードディスク５から本発明の印刷版検査装置が読込んだＣＭＹＫ・カメラ解像度ＴＩＦＦデータ１４は、検査基準画像である。
なお、「ＣＭＹＫ」は、プロセスインキの各色であるシアン（Cyan）、マゼンタ（Magenta）、イエロー（Yellow）、ブラック（Black）の頭文字であり、「ＣＭＹＫ・・・データ」は、それらの分色データを示す。
【００１５】
次に、本発明の印刷版検査装置の構成について、図１を参照して説明する。
カメラ１は、印刷版の表面の画像をセンサに結像する結像光学系（レンズ）と、受光素子を１次元または２次元に配列したＣＣＤ（charge coupled device）やＭＯＳ（metal oxide semiconductor）等のセンサと、そのセンサの駆動回路、等から成るラインセンサカメラまたはエリアセンサカメラである。本発明の印刷版検査装置は、刷版工程におけるインラインの検査装置であり、カメラ１は、現像機１０４から排出される印刷版２０３の表面を撮像して撮像信号を出力する。
【００１６】
画像入力部２は、カメラ１とのインタフェース部、画像記憶部、等から成る。インタフェース部は、撮像信号をＡ／Ｄ（analog-to-digital）変換してディジタル画像データを生成する。そのディジタル画像データは、検査対象画像である。画像処理部はその検査対象画像を記憶する。画像入力部２は、現像機１０４における処理に同期して上記の処理を行なう。
【００１７】
検査処理部３は、パーソナルコンピュータ、画像処理装置、検査専用処理装置、等のデータ処理装置のハードウェアとソフトウェアから成る。検査処理部３は、汚れ欠陥検出処理部（図示せず）と抜け欠陥検出処理部（図示せず）とを有する。検査基準画像と検査対象画像に基づいて、汚れ欠陥検出処理部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汚れ欠陥を検出する処理を行なう。また、抜け欠陥検出処理部は、本来は存在すべき画像が形成されていない欠陥である抜け欠陥を検出する処理を行なう。
【００１８】
検査処理部３の汚れ欠陥検出処理部と抜け欠陥検出処理部が行なう処理は、さらに細分化した複数の処理によって構成される。それらの処理は、データフォーマット変換手段、階調変換手段、検査基準画像エッジ抽出手段、検査基準画像エッジ膨張手段、検査対象画像エッジ抽出手段、検査対象画像エッジ膨張手段、（基準−対象）差分手段、（基準差分−対象膨張）マスク手段、（基準差分−基準膨張）マスク手段、汚れ欠陥合成手段、汚れ欠陥２値化手段、汚れ欠陥ラベリング手段、汚れ欠陥面積判定手段、（対象−基準）差分手段、（対象差分−対象膨張）マスク手段、（対象差分−基準膨張）マスク手段、抜け欠陥合成手段、抜け欠陥２値化手段、抜け欠陥ラベリング手段、抜け欠陥面積判定手段、等によって行なわれる。それらの詳細は後述する。
【００１９】
制御部４は、刷版工程における印刷版の処理の過程と、本発明の刷版検査装置の検査処理部３における処理の過程との同期制御を行なう。また、検査結果を出力する処理を行なう。
【００２０】
上述の構成において、次に、本発明の印刷版検査装置における動作について、図１、図２、図３を参照して説明する。図２は、本発明の印刷版検査装置の動作の過程をフロー図として示す図である。図３は、検査基準画像と検査対象画像の一例を絵図として示す図である。
まず、図２のステップＳ１において、本発明の印刷版検査装置における検査処理部３は、ハードディスク５からＣＭＹＫ・カメラ解像度ＴＩＦＦデータ１４、すなわち検査基準画像を読込む。図３（Ａ）に検査基準画像の一例を絵図として示す。
【００２１】
次に、ステップＳ２において、カメラ１は印刷版２０３の版面を撮像し撮像信号を出力する。画像入力部２はその撮像信号を入力し、Ａ／Ｄ変換して撮像画像を記憶する。検査処理部３は、その撮像画像、すなわち検査対象画像を読込む。図３（Ｂ）に検査対象画像の一例を絵図として示す。
次に、ステップＳ３において、検査処理部３は、検査基準画像と検査対象画像の間に存在する位置ずれ補正を行なう。この補正は全体の画像に対して行なう。
【００２２】
次に、ステップＳ４において、検査処理部３は、汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理とを行なう。汚れ欠陥検出処理は、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汚れ欠陥を検出する処理である。また、抜け欠陥検出処理は、本来は存在すべき画像が形成されていない欠陥である抜け欠陥を検出する処理である。この処理によって、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する欠陥は勿論のこと、画像における輪郭部分に発生する欠陥について検出することができる。この処理の詳細については後述する。
【００２３】
次に、ステップＳ５において、検査処理部３は、欠陥の有無を判定する。「有」の場合にはステップＳ６に進み、「無」の場合にはステップＳ７に進む。
次に、ステップＳ６において、検査処理部３は、検査基準画像における欠陥が存在する位置をディスプレイ（図示せず）に表示する。
次に、ステップＳ７において、検査処理部３は、制御部４を介して検出した欠陥に基づく印刷版の良不良判定、等の検査結果の出力（表示、印刷）を行なう。
【００２４】
以上、本発明の印刷版検査装置における全体的な動作の過程を説明した。次に、本発明の印刷版検査装置における汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理の過程の詳細について図４〜図７を参照して説明する。図４は、汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理の過程をフロー図として示す図である。図５〜図７は、汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理の過程で生成される画像を模式化して示す絵図である。図５〜図７において、５１は検査基準画像、５２は検査対象画像、５３は（基準−対象）差分画像、５４は（対象−基準）差分画像、５５は検査基準エッジ画像、５６は検査対象エッジ画像、５７は検査基準エッジ膨張画像、５８は検査対象エッジ膨張画像、５９は（基準差分−対象膨張）マスク済み画像、６０は（対象差分−対象膨張）マスク済み画像、６１は（基準差分−基準膨張）マスク済み画像、６２は（対象差分−基準膨張）マスク済み画像である。
【００２５】
まず、図４のステップＳ１０１において、検査処理部３のデータフォーマット変換手段（図示せず）は、検査基準画像５１が検査対象画像５２と同じデータフォーマットでないときには、検査基準画像５１を検査対象画像５２に合わせて同じデータフォーマットの検査基準画像５１とする。
次に、ステップＳ１０２において、検査処理部３の階調変換手段（図示せず）は、検査対象画像５２が検査基準画像５１と同じ階調特性でないときには、検査対象画像５２を検査基準画像５１に合わせて同じ階調特性の検査対象画像５２とする。
【００２６】
階調変換手段は、たとえば、ＬＵＴ（look up table）を参照して階調変換前の画素値から階調変換後の画素値を得る方法で実現される。ＬＵＴは、網点面積率を徐々に変化させたパッチ（網点スケール）を印刷版に形成し、検査基準画像５１における画素値と、検査対象画像５２の対応する画素値とが一致するようなＬＵＴとして作成する。このとき、プレートセッター１０３の種類によって印刷版の画線部の色が異なるため、複数のプレートセッターにおいて本発明の装置を共有するときにはＬＵＴを切り替える必要性がある。また、印刷版の所定の位置にパッチを必ず形成するようにし、そのパッチを用いてＬＵＴを検査の度に更新して階調変換を行なうことができる。その方法では、撮像に用いる光源の経時変化やその他の変動要因に対応することができるため好ましい。
【００２７】
次に、ステップＳ１０３において、検査処理部３の検査基準画像エッジ抽出手段（図示せず）は、検査基準画像５１におけるエッジを抽出する処理を行なって検査基準エッジ画像５５を生成する。
次に、ステップＳ１０４において、検査処理部３の検査対象画像エッジ抽出手段（図示せず）は、検査対象画像５２におけるエッジを抽出する処理を行なって検査対象エッジ画像５６を生成する。
【００２８】
次に、ステップＳ１０５において、検査処理部３の検査基準画像エッジ膨張手段（図示せず）は、検査基準エッジ画像５５におけるエッジを膨張する処理を行なって検査基準エッジ膨張画像５７を生成する。
次に、ステップＳ１０６において、検査処理部３の検査対象画像エッジ膨張手段（図示せず）は、検査対象エッジ画像５６におけるエッジを膨張する処理を行なって検査対象エッジ膨張画像５８を生成する。
【００２９】
以上、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６は、汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理とにおいて共通する処理の過程である。汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理とでは、この後、別々の処理の過程に進む。汚れ欠陥検出処理は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６に続いて、ステップＳ１１１〜Ｓ１１７に示す処理の過程に進む。一方、抜け欠陥処理は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６に続いて、ステップＳ１２１〜Ｓ１２７に示す処理の過程に進む。
【００３０】
まず、汚れ欠陥検出処理について説明する。ステップＳ１１１において、検査処理部３の汚れ欠陥処理部の（基準−対象）差分手段（図示せず）は、検査基準画像５１から検査対象画像５２を減算処理して（基準−対象）差分画像５３を生成する。この（基準−対象）差分画像５３において、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汚れ欠陥と、図５では明示してないが、輪郭部分とが顕在化する。
【００３１】
ここで、上述の減算処理は、検査基準画像５１と検査対象画像５２と（基準−対象）差分画像５３の各々の画像における位置的に対応する画素の画素値についての演算処理であって、下記の数１によって定義される。
【数１】

ただし、ａ；検査基準画像５１の画素値
ｂ；検査対象画像５２の画素値
【００３２】
次に、ステップＳ１１２において、汚れ欠陥処理部の（基準差分−対象膨張）マスク手段（図示せず）は、（基準−対象）差分画像５３の検査対象エッジ膨張画像５８によるマスク処理によって（基準差分−対象膨張）マスク済み画像５９を生成する。この（基準差分−対象膨張）マスク済み画像５９において、（基準−対象）差分画像５３に存在していた輪郭部分は除かれる。一方、汚れ欠陥は、輪郭部分から外れた汚れ欠陥も輪郭部分に存在する汚れ欠陥も、面積が小さくなるものの顕在化したまま残る。
【００３３】
ここで、上述のマスク処理は、（基準−対象）差分画像５３と検査対象エッジ膨張画像５８と（基準差分−対象膨張）マスク済み画像５９の各々の画像における位置的に対応する画素の画素値についての演算処理であって、下記の数２によって定義される。
【数２】

ただし、ｃ；（基準−対象）差分画像５３の画素値
ｂｍ；検査対象エッジ膨張画像５８の画素値
【００３４】
次に、ステップＳ１１３において、汚れ欠陥処理部の（基準差分−基準膨張）マスク手段（図示せず）は、（基準−対象）差分画像５３の検査基準エッジ膨張画像５７によるマスク処理によって（基準差分−基準膨張）マスク済み画像６１を生成する。この（基準差分−基準膨張）マスク済み画像６１において、輪郭部分から外れた汚れ欠陥は、（基準−対象）差分画像５３で顕在化したときの面積に戻る。一方、輪郭部分に存在する汚れ欠陥は除かれる。
【００３５】
ここで、上述のマスク処理は、（基準−対象）差分画像５３と検査基準エッジ膨張画像５７と（基準差分−基準膨張）マスク済み画像６１の各々の画像における位置的に対応する画素の画素値についての演算処理であって、下記の数３によって定義される。
【数３】

ただし、ｃ；（基準−対象）差分画像５３の画素値
ａｍ；検査基準エッジ膨張画像５７の画素値
【００３６】
次に、ステップＳ１１４において、汚れ欠陥処理部の汚れ欠陥合成手段（図示せず）は、（基準差分−対象膨張）マスク済み画像５９と（基準差分−基準膨張）マスク済み画像６１の合成処理によって汚れ欠陥画像６３を生成する。この汚れ欠陥画像６３においては、（基準−対象）差分画像５３に存在していた輪郭部分は除かれる。一方、汚れ欠陥は、輪郭部分から外れた汚れ欠陥はそのままの面積で顕在化する。また、輪郭部分に存在する汚れ欠陥は面積が小さくなるものの顕在化する。
【００３７】
ここで、上述の合成処理は、（基準差分−対象膨張）マスク済み画像５９と（基準差分−基準膨張）マスク済み画像６１と汚れ欠陥画像６３の各々の画像における位置的に対応する画素の画素値についての演算処理であって、（基準差分−対象膨張）マスク済み画像５９の画素値と（基準差分−基準膨張）マスク済み画像６１の画素値において、大きい方の画素値を汚れ欠陥画像６３の画素値とする演算処理（ｍａｘ演算処理）である。
【００３８】
次に、ステップＳ１１５において、汚れ欠陥処理部の汚れ欠陥２値化手段（図示せず）は、汚れ欠陥画像６３を所定のしきい値により２値化処理して汚れ欠陥２値化画像（図示せず）を生成する。
次に、ステップＳ１１６において、汚れ欠陥処理部の汚れ欠陥ラベリング手段（図示せず）は、汚れ欠陥２値化画像をラベリング処理して汚れ欠陥の各々を特定する符号を付けた汚れ欠陥ラベリング画像（図示せず）を生成する。
【００３９】
次に、ステップＳ１１７において、汚れ欠陥処理部の汚れ欠陥面積判定手段（図示せず）は、汚れ欠陥ラベリング画像における汚れ欠陥の各々の面積を算出し、その面積を所定の面積しきい値と比較して面積判定処理を行なう。このステップＳ１１７において、所定の面積しきい値を超える面積の汚れ欠陥が存在するときには、その検査対象の印刷版２０３を不良であると判定する。一方、このステップＳ１１７において、所定の面積しきい値を超える面積の汚れ欠陥が存在しないときには、その検査対象の印刷版２０３を良品であると判定する。
【００４０】
以上、汚れ欠陥検出処理についての説明を終え、次に、抜け欠陥検出処理について説明する。ステップＳ１２１において、検査処理部３の抜け欠陥処理部の（対象−基準）差分手段（図示せず）は、検査対象画像５２から検査基準画像５１を減算処理して（対象−基準）差分画像５４を生成する。この（対象−基準）差分画像５４において、本来は存在すべき画像が形成されていない欠陥である抜け欠陥と、図５では明示してないが、輪郭部分とが顕在化する。
【００４１】
ここで、上述の減算処理は、検査基準画像５１と検査対象画像５２と（基準−対象）差分画像５４の各々の画像における位置的に対応する画素の画素値についての演算処理であって、下記の数４によって定義される。
【数４】

ただし、ａ；検査基準画像５１の画素値
ｂ；検査対象画像５２の画素値
【００４２】
次に、ステップＳ１２２において、抜け欠陥処理部の（対象差分−対象膨張）マスク手段（図示せず）は、（対象−基準）差分画像５４の検査対象エッジ膨張画像５８によるマスク処理によって（対象差分−対象膨張）マスク済み画像６０を生成する。この（対象差分−対象膨張）マスク済み画像６０において、（基準−対象）差分画像５４に存在していた輪郭部分は除かれる。一方、抜け欠陥は、輪郭部分から外れた汚れ欠陥も輪郭部分に存在する汚れ欠陥も、面積が小さくなるものの顕在化したまま残る。
【００４３】
ここで、上述のマスク処理は、（対象−基準）差分画像５４と検査対象エッジ膨張画像５８と（対象差分−対象膨張）マスク済み画像６０の各々の画像における位置的に対応する画素の画素値についての演算処理であって、下記の数５によって定義される。
【数５】

ただし、ｄ；（対象−基準）差分画像５４の画素値
ｂｍ；検査対象エッジ膨張画像５８の画素値
【００４４】
次に、ステップＳ１２３において、抜け欠陥処理部の（対象差分−基準膨張）マスク手段（図示せず）は、（対象−基準）差分画像５４の検査基準エッジ膨張画像５７によるマスク処理によって（対象差分−基準膨張）マスク済み画像６２を生成する。この（対象差分−基準膨張）マスク済み画像６２において、輪郭部分から外れた抜け欠陥は、（対象−基準）差分画像５４で顕在化したときの面積に戻る。一方、輪郭部分に存在する抜け欠陥は除かれる。
【００４５】
ここで、上述のマスク処理は、（基準−対象）差分画像５４と検査基準エッジ膨張画像５７と（基準差分−基準膨張）マスク済み画像６２の各々の画像における位置的に対応する画素の画素値についての演算処理であって、下記の数６によって定義される。
【数６】

ただし、ｄ；（基準−対象）差分画像５４の画素値
ａｍ；検査基準エッジ膨張画像５７の画素値
【００４６】
次に、ステップＳ１２４において、抜け欠陥処理部の抜け欠陥合成手段（図示せず）は、（対象差分−対象膨張）マスク済み画像６０と（対象差分−基準膨張）マスク済み画像６２の合成処理によって抜け欠陥画像６４を生成する。この抜け欠陥画像６４においては、（対象−基準）差分画像５４に存在していた輪郭部分は除かれる。一方、抜け欠陥は、輪郭部分から外れた抜け欠陥はそのままの面積で顕在化する。また、輪郭部分に存在する抜け欠陥は面積が小さくなるものの顕在化する。
【００４７】
ここで、上述の合成処理は、（対象差分−対象膨張）マスク済み画像６０と（対象差分−基準膨張）マスク済み画像６２と抜け欠陥画像６４の各々の画像における位置的に対応する画素の画素値についての演算処理であって、（対象差分−対象膨張）マスク済み画像６０の画素値と（対象差分−基準膨張）マスク済み画像６２の画素値において、大きい方の画素値を抜け欠陥画像６４の画素値とする演算処理（ｍａｘ演算処理）である。
【００４８】
次に、ステップＳ１２５において、抜け欠陥処理部の抜け欠陥２値化手段（図示せず）は、抜け欠陥画像６４を所定のしきい値により２値化処理して抜け欠陥２値化画像（図示せず）を生成する。
次に、ステップＳ１２６において、抜け欠陥処理部の抜け欠陥ラベリング手段（図示せず）は、抜け欠陥２値化画像をラベリング処理して抜け欠陥の各々を特定する符号を付けた抜け欠陥ラベリング画像（図示せず）を生成する。
【００４９】
次に、ステップＳ１２７において、抜け欠陥処理部の抜け欠陥面積判定手段（図示せず）は、抜け欠陥ラベリング画像における抜け欠陥の各々の面積を算出し、その面積を所定の面積しきい値と比較して面積判定処理を行なう。このステップＳ１２７において、所定の面積しきい値を超える面積の抜け欠陥が存在するときには、その検査対象の印刷版２０３を不良であると判定する。一方、このステップＳ１２７において、所定の面積しきい値を超える面積の抜け欠陥が存在しないときには、その検査対象の印刷版２０３を良品であると判定する。
【００５０】
制御部４は、上述の汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理における判定に基づいて、総合した判定として検査対象の印刷版２０３の良否判定結果を出力する。通常、いずれか一方の判定が不良であるときに、検査対象の印刷版２０３を不良とし、両方の判定が良品であるときに限って検査対象の印刷版２０３を良品とする。
【００５１】
【発明の効果】
以上のとおりであるから、本発明の請求項１に係る印刷版検査装置によれば、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する欠陥は勿論のこと、画像における輪郭部分に発生する欠陥について検出することができる印刷版検査装置が提供される。
また本発明の請求項２に係る印刷版検査装置によれば、データフォーマットに依存せず印刷版の欠陥検出を行なうことができる。
また本発明の請求項３に係る印刷版検査装置によれば、階調特性に依存せず印刷版の欠陥検出を行なうことができる。
また本発明の請求項４に係る印刷版検査装置によれば、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する汚れ欠陥については特に高い精度で検出することができ、また画像における輪郭部分に発生する汚れ欠陥についても検出することができる。
また本発明の請求項６に係る印刷版検査装置によれば、画像における輪郭部分から外れた部位に発生する抜け欠陥については特に高い精度で検出することができ、また画像における輪郭部分に発生する抜け欠陥についても検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】刷版工程と本発明の印刷版検査装置における情報処理の過程をブロック図として示す図である。
【図２】本発明の印刷版検査装置の動作の過程をフロー図として示す図である。
【図３】検査基準画像と検査対象画像の一例を絵図として示す図である。
【図４】汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理の過程をフロー図として示す図である。
【図５】汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理の過程で生成される画像を模式化して示す絵図（その１）である
【図６】汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理の過程で生成される画像を模式化して示す絵図（その２）である。
【図７】汚れ欠陥検出処理と抜け欠陥検出処理の過程で生成される画像を模式化して示す絵図（その３）である。
【符号の説明】
１カメラ
２画像入力部
３検査処理部
４制御部
５ＨＤＤ（ハードディスク装置）
６画像変換部
１１，１２ＣＭＹＫ・印刷版解像度ＴＩＦＦデータ
１３，１４ＣＭＹＫ・カメラ解像度ＴＩＦＦデータ
５１検査基準画像
５２検査対象画像
５３（基準−対象）差分画像
５４（対象−基準）差分画像
５５検査基準エッジ画像
５６検査対象エッジ画像
５７検査基準エッジ膨張画像
５８検査対象エッジ膨張画像
５９（基準差分−対象膨張）マスク済み画像
６０（対象差分−対象膨張）マスク済み画像
６１（基準差分−基準膨張）マスク済み画像
６２（対象差分−基準膨張）マスク済み画像
１０１製版システム
１０２ＲＩＰ（ラスタイメージプロセッサ）
１０３プレートセッタ
１０４現像機
２０１ＰＳデータ
２０２ＲＩＰデータ
２０３プレート（印刷版）[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention belongs to a technical field in which whether or not an image formed on a printing plate is appropriate is inspected by appearance. In particular, the present invention relates to a printing plate inspection apparatus capable of detecting defects occurring in a contour portion in an image of a printing plate in a printing plate inspection apparatus.
[0002]
[Prior art]
Some printing plates produced in the printing plate process have defects such as dirt, chipping, and poor development. When a defect is found in a printed matter after a printing plate having such defects has entered the printing process and printing has been started, production in the printing press is hindered and loss is extremely increased. Therefore, an operation of finally confirming the image of the printing plate by visual observation is performed while in the printing plate process. As a reference for comparison at this time, a proof print is usually used.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, the size of the defect that must be visually confirmed is very fine. Further, the proof print is a multi-colored print that is overprinted, and is an image different from the image of the printing plate of each color. The image of the printing plate of each color is close to the color-separated printed matter, but there is no printed matter of each color. This makes it extremely difficult to find defects.
[0004]
Therefore, there is an attempt of an apparatus for detecting a defect by comparing an image formed on a printing plate with plate data. However, the captured image of the printing plate, which is an image to be inspected, is an image having a different characteristic from the printing plate data, which is an image to be inspected, even when there is no defect in the printing plate. is not. Even if the conversion is performed so that the format and gradation characteristics of both images are the same, a slight error is included. Therefore, if the pixels are simply compared with each other, erroneous detection is performed at the error portion. In particular, since an error is likely to occur in the contour portion in the image, a dead zone is set in the contour portion. However, since the dead zone is set, there is a problem that the detection sensitivity is lost or very low in detection of dirt and chips generated in the contour portion.
[0005]
The present invention has been made to solve the above problems. An object of the present invention is to provide a printing plate inspection apparatus capable of detecting not only a defect occurring in a portion deviated from a contour portion in an image but also a defect occurring in a contour portion in an image.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
The above problems are solved by the present invention described below. That is, the printing plate inspection apparatus according to claim 1 of the present invention includes an inspection target image obtained by imaging a printing plate to be inspected, and an inspection reference image corresponding to the image formed on the printing plate. A printing plate inspection apparatus for detecting defects of the printing plate in comparison, The inspection target image is subtracted from the inspection reference image. (Reference-object) difference image and / or The inspection reference image is subtracted from the inspection target image. (Object-reference) difference image, After generating the inspection reference edge image by performing the process of extracting the edge in the inspection reference image, the process is performed by performing the process of expanding the edge in the inspection reference edge image. Inspection reference edge dilation image and / or After performing the process of extracting the edge in the inspection target image and generating the inspection target edge image, the processing is performed by expanding the edge in the inspection target edge image. Dirt defect detection for generating an inspection target edge dilatation image and detecting a smear defect that appears in a masked image obtained by masking the (reference-subject) differential image with the inspection target edge dilation image (reference difference-target dilation) A processing unit and / or an omission defect detection processing unit that is manifested in a masked image obtained by masking the (target-reference) difference image with the inspection reference edge dilated image (target difference-reference dilation). Is. According to the present invention, not only a defect that occurs in a portion outside the contour portion in the image, but also a defect that occurs in the contour portion in the image can be manifested in the masked image. In addition, in the stain defect detection processing unit, a stain defect, which is a defect in which an image that should not originally exist, becomes obvious, and in the missing defect detection processing unit, an image that should originally exist is not formed. Omission defects that are defects become obvious. Accordingly, there is provided a printing plate inspection apparatus capable of detecting defects occurring in the contour portion in the image as well as defects occurring in the portion deviated from the contour portion in the image.
[0007]
A printing plate inspection apparatus according to a second aspect of the present invention is the printing plate inspection apparatus according to the first aspect, further comprising a data format conversion unit, and the inspection reference image is generated by the data format conversion unit. The inspection reference image is adapted to the same data format. According to the present invention, the inspection reference image is made into the inspection reference image in the same data format as the inspection target image by the data format conversion means. Therefore, the defect detection of the printing plate is performed without depending on the data format.
[0008]
A printing plate inspection apparatus according to a third aspect of the present invention is the printing plate inspection apparatus according to the first or second aspect, further comprising gradation conversion means, and the inspection target image is inspected by the gradation conversion means. The inspection target image is adapted to the same gradation characteristics as the reference image. According to the present invention, the inspection target image is adjusted to the same gradation characteristic as the inspection reference image by the gradation converting means. Therefore, the defect detection of the printing plate is performed without depending on the gradation characteristics.
[0009]
A printing plate inspection apparatus according to claim 4 of the present invention is the printing plate inspection apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the stain defect detection processing unit and the missing defect detection processing unit are the inspection standards. Inspection reference image edge extraction means for generating an inspection reference edge image by performing processing for extracting an edge in the image, and inspection reference image for generating an inspection reference edge expansion image by performing processing for expanding the edge in the inspection reference edge image An edge expansion means, an inspection target image edge extraction means for generating an inspection target edge image by performing processing for extracting an edge in the inspection target image, and an inspection target edge by performing processing for expanding an edge in the inspection target edge image The inspection object image edge expansion means for generating the expansion image is shared. According to the present invention, the sharing means and the image generated thereby are used by the dirt defect detection processing unit and the missing defect detection processing unit, so that the processing is efficient.
[0010]
The printing plate inspection apparatus according to claim 5 of the present invention is the printing plate inspection apparatus according to claim 4, wherein the stain defect detection processing unit subtracts the inspection object image from the inspection reference image (reference). -Target) A masked image is generated by a (reference-target) difference means for generating a difference image and a mask process using the inspection target edge expansion image of the (reference-target) difference image (reference difference-target expansion) ( (Reference difference-reference dilation) mask means for generating a (reference difference-reference dilation) masked image by mask processing with the inspection reference edge dilation image of the (reference difference-target dilation) mask means and the (reference-target) difference image And a stain defect that generates a stain defect image by combining the (reference difference-target expansion) masked image and the (reference difference-reference expansion) masked image. And a stain defect binarizing unit that binarizes the stain defect image with a predetermined threshold value to generate a stain defect binary image, and performs a labeling process on the stain defect binarized image. A stain defect labeling means for generating a stain defect labeling image with a code for identifying each stain defect, and calculating an area of each stain defect in the stain defect labeling image, and setting the area to a predetermined area threshold value And a soil defect area determination means for performing an area determination process as compared with the above. According to the present invention, a stain defect that occurs in a portion deviated from the contour portion in the image is detected with particularly high accuracy, and a stain defect that occurs in the contour portion in the image is also detected.
[0011]
The printing plate inspection apparatus according to claim 6 of the present invention is the printing plate inspection apparatus according to claim 4 or 5, wherein the stain detection processing unit subtracts the inspection reference image from the inspection target image ( A (target-reference) difference means for generating a (target-reference) difference image and a masked image (target difference-target expansion) by the mask processing by the inspection target edge dilated image of the (target-reference) difference image is generated. A masked image is generated (target difference-reference dilation) by (mask difference-reference dilation) mask means and mask processing by the inspection reference edge dilation image of the (target-reference) difference image (target difference-standard dilation). Omitting to generate a missing defect image by combining the masking means and the (target difference-target dilation) masked image and the (target difference-reference dilation) masked image. A defect synthesizing unit; a missing defect binarizing unit that binarizes the missing defect image with a predetermined threshold value to generate a missing defect binarized image; and a labeling process for the missing defect binarized image. A missing defect labeling means for generating a missing defect labeling image with a code identifying each of the missing defects, calculating an area of each of the missing defects in the missing defect labeling image, and setting the area to a predetermined area threshold And omission defect area determination means for performing area determination processing in comparison with the value. According to the present invention, a missing defect that occurs in a portion deviated from the contour portion in the image is detected with particularly high accuracy, and a missing defect that occurs in the contour portion in the image is also detected.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described. FIG. 1 is a block diagram showing the process of information processing in the printing plate process and the printing plate inspection apparatus of the present invention. In FIG. 1, 1 is a camera, 2 is an image input unit, 3 is an inspection processing unit, 4 is a control unit, 5 is an HDD (hard disk device), 6 is an image conversion unit, and 11 and 12 are CMYK and printing plate resolution TIFF data. , 13 and 14 are CMYK / camera resolution TIFF data, 101 is a plate making system, 102 is a RIP (raster image processor), 103 is a plate setter, 104 is a developing machine, 201 is PS data, 202 is RIP data, and 203 is a plate ( Print version).
[0013]
First, the printing plate process will be described. In the plate making process of the previous process, characters, pictures, pictures, marks, etc. are edited using the plate making system 101 and the like, and PS (PostScript) data is generated. In the printing plate process, the raster image processor 102 converts the PS data into raster image data to generate RIP data 202. The plate setter 103 scans the photosensitive coating formed on the surface of the plate material with a laser beam modulated by the RIP data 202 and performs exposure. The developing machine 104 develops the exposed plate material. Furthermore, after post-processing and the like are performed, the printing plate 203 is completed.
[0014]
Next, a process of generating an inspection reference image used by the printing plate inspection apparatus of the present invention will be described with reference to FIG. The raster image processor 102 also performs processing for converting PS data into TIFF (tagged image file format) data, generates CMYK / printed plate resolution TIFF data 11, and writes the data to the hard disk 5. The image conversion unit 6 performs a resolution conversion process on the CMYK / printed-resolution TIFF data 12 read from the hard disk 5, generates CMYK / camera resolution TIFF data 13, and writes the data on the hard disk 5. The CMYK / camera resolution TIFF data 14 read from the hard disk 5 by the printing plate inspection apparatus of the present invention is an inspection reference image.
“CMYK” is an acronym for cyan, magenta, yellow, and black, which are the colors of process inks. “CMYK... Data” Indicates color data.
[0015]
Next, the configuration of the printing plate inspection apparatus of the present invention will be described with reference to FIG.
The camera 1 includes an imaging optical system (lens) that forms an image of the surface of the printing plate on a sensor, a CCD (charge coupled device) in which light receiving elements are arranged in one or two dimensions, a MOS (metal oxide semiconductor), and the like. A line sensor camera or an area sensor camera. The printing plate inspection apparatus of the present invention is an inline inspection device in the printing plate process, and the camera 1 images the surface of the printing plate 203 discharged from the developing machine 104 and outputs an image pickup signal.
[0016]
The image input unit 2 includes an interface unit with the camera 1, an image storage unit, and the like. The interface unit performs A / D (analog-to-digital) conversion of the imaging signal to generate digital image data. The digital image data is an image to be inspected. The image processing unit stores the inspection target image. The image input unit 2 performs the above processing in synchronization with the processing in the developing machine 104.
[0017]
The inspection processing unit 3 is composed of hardware and software of a data processing apparatus such as a personal computer, an image processing apparatus, and a dedicated inspection processing apparatus. The inspection processing unit 3 includes a dirt defect detection processing unit (not shown) and a missing defect detection processing unit (not shown). Based on the inspection reference image and the inspection target image, the stain defect detection processing unit performs a process of detecting a stain defect, which is a defect in which an image that should not originally exist. The missing defect detection processing unit performs a process of detecting a missing defect that is a defect in which an image that should originally exist is not formed.
[0018]
The processing performed by the dirt defect detection processing unit and the missing defect detection processing unit of the inspection processing unit 3 is configured by a plurality of subdivided processes. The processing includes data format conversion means, gradation conversion means, inspection reference image edge extraction means, inspection reference image edge expansion means, inspection target image edge extraction means, inspection target image edge expansion means, (reference-target) difference means , (Reference difference-target expansion) mask means, (reference difference-reference expansion) mask means, stain defect synthesis means, stain defect binarization means, stain defect labeling means, stain defect area determination means, (target-reference) difference Means, (target difference-target expansion) mask means, (target difference-reference expansion) mask means, missing defect synthesizing means, missing defect binarizing means, missing defect labeling means, missing defect area determining means, and the like. Details thereof will be described later.
[0019]
The control unit 4 performs synchronous control of the process of the printing plate in the printing plate process and the process of the inspection processing unit 3 of the plate inspection apparatus of the present invention. Also, a process for outputting the inspection result is performed.
[0020]
Next, the operation of the printing plate inspection apparatus according to the present invention in the above configuration will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart showing an operation process of the printing plate inspection apparatus according to the present invention. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the inspection reference image and the inspection target image as a pictorial diagram.
First, in step S 1 of FIG. 2, the inspection processing unit 3 in the printing plate inspection apparatus of the present invention reads CMYK / camera resolution TIFF data 14, that is, an inspection reference image from the hard disk 5. FIG. 3A shows an example of an inspection reference image as a pictorial diagram.
[0021]
Next, in step S2, the camera 1 images the printing plate 203 and outputs an image signal. The image input unit 2 inputs the image pickup signal, performs A / D conversion, and stores the picked-up image. The inspection processing unit 3 reads the captured image, that is, the inspection target image. FIG. 3B shows an example of an inspection target image as a pictorial diagram.
Next, in step S 3, the inspection processing unit 3 performs misalignment correction that exists between the inspection reference image and the inspection target image. This correction is performed on the entire image.
[0022]
Next, in step S4, the inspection processing unit 3 performs a stain defect detection process and a missing defect detection process. The stain defect detection process is a process for detecting a stain defect, which is a defect in which an image that should not originally exist is formed. The missing defect detection process is a process for detecting a missing defect that is a defect in which an image that should originally exist is not formed. By this processing, it is possible to detect defects occurring in the contour portion in the image as well as defects occurring in the portion deviated from the contour portion in the image. Details of this processing will be described later.
[0023]
Next, in step S5, the inspection processing unit 3 determines whether there is a defect. If “Yes”, the process proceeds to Step S6, and if “No”, the process proceeds to Step S7.
Next, in step S6, the inspection processing unit 3 displays a position where a defect exists in the inspection reference image on a display (not shown).
Next, in step S 7, the inspection processing unit 3 outputs (displays and prints) inspection results such as quality judgment of the printing plate based on the defects detected via the control unit 4.
[0024]
The overall operation process in the printing plate inspection apparatus of the present invention has been described above. Next, details of the process of the stain defect detection process and the missing defect detection process in the printing plate inspection apparatus of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 4 is a flowchart showing the process of the dirt defect detection process and the missing defect detection process. 5 to 7 are schematic diagrams showing images generated in the course of the stain defect detection process and the missing defect detection process. 5 to 7, 51 is an inspection reference image, 52 is an inspection target image, 53 is a (reference-target) difference image, 54 is a (target-reference) difference image, 55 is an inspection reference edge image, and 56 is an inspection target. Edge image, 57 is inspection reference edge expansion image, 58 is inspection target edge expansion image, 59 is (reference difference-target expansion) masked image, 60 is (target difference-target expansion) masked image, 61 is (reference difference) -Reference dilation) masked image, 62 is (target difference-reference dilation) masked image.
[0025]
First, in step S101 of FIG. 4, the data format conversion means (not shown) of the inspection processing unit 3 uses the inspection reference image 51 as the inspection target image 52 when the inspection reference image 51 is not in the same data format as the inspection target image 52. And the inspection reference image 51 having the same data format.
Next, in step S 102, the gradation converting means (not shown) of the inspection processing unit 3 converts the inspection target image 52 into the inspection reference image 51 when the inspection target image 52 does not have the same gradation characteristics as the inspection reference image 51. In addition, the inspection target image 52 having the same gradation characteristics is obtained.
[0026]
The gradation conversion means is realized by, for example, a method of obtaining a pixel value after gradation conversion from a pixel value before gradation conversion with reference to a look-up table (LUT). In the LUT, a patch (halftone scale) in which the halftone dot area ratio is gradually changed is formed on the printing plate so that the pixel value in the inspection reference image 51 matches the corresponding pixel value in the inspection target image 52. Create as LUT. At this time, since the color of the image line portion of the printing plate differs depending on the type of the plate setter 103, it is necessary to switch the LUT when sharing the apparatus of the present invention among a plurality of plate setters. Further, it is possible to perform gradation conversion by always forming a patch at a predetermined position of the printing plate and updating the LUT every time it is inspected using the patch. This method is preferable because it can cope with the temporal change of the light source used for imaging and other fluctuation factors.
[0027]
Next, in step S 103, an inspection reference image edge extraction unit (not shown) of the inspection processing unit 3 performs processing for extracting an edge in the inspection reference image 51 to generate an inspection reference edge image 55.
Next, in step S 104, the inspection target image edge extraction unit (not shown) of the inspection processing unit 3 performs processing for extracting an edge in the inspection target image 52 to generate the inspection target edge image 56.
[0028]
Next, in step S 105, the inspection reference image edge expansion means (not shown) of the inspection processing unit 3 performs processing to expand edges in the inspection reference edge image 55 to generate the inspection reference edge expansion image 57.
Next, in step S 106, the inspection target image edge expansion means (not shown) of the inspection processing unit 3 performs processing for expanding the edges in the inspection target edge image 56 to generate the inspection target edge expansion image 58.
[0029]
As described above, steps S101 to S106 are processes common to the stain defect detection process and the missing defect detection process. Thereafter, the stain defect detection process and the missing defect detection process proceed to separate processes. The stain defect detection process proceeds to the process shown in steps S111 to S117 following steps S101 to S106. On the other hand, the missing defect process proceeds to the process of steps S121 to S127 following steps S101 to S106.
[0030]
First, the dirt defect detection process will be described. In step S 111, the (reference-target) difference means (not shown) of the stain defect processing unit of the inspection processing unit 3 subtracts the inspection target image 52 from the inspection reference image 51 (reference-target) difference image 53. Is generated. In this (reference-target) difference image 53, a stain defect, which is a defect in which an image that should not originally exist, and a contour portion are not clearly shown in FIG.
[0031]
Here, the subtraction process described above is a calculation process for pixel values of pixels corresponding to each other in each of the inspection reference image 51, the inspection target image 52, and the (reference-target) difference image 53. Defined by the number 1.
[Expression 1]

Where a: pixel value of the inspection reference image 51
b: Pixel value of the inspection target image 52
[0032]
Next, in step S112, the (reference difference-target expansion) mask means (not shown) of the stain defect processing unit performs (reference difference) by mask processing using the inspection target edge expansion image 58 of the (reference-target) difference image 53. -Target expansion) Generate a masked image 59. In this (reference difference-target dilation) masked image 59, the contour portion existing in the (reference-target) difference image 53 is removed. On the other hand, the contamination defect remains uncovered although the area of the contamination defect deviated from the outline portion and the contamination defect existing in the outline portion is small.
[0033]
Here, the above-described mask processing is performed by performing pixel values of pixels corresponding in position in each of the (reference-target) difference image 53, the inspection target edge dilated image 58, and the (reference difference-target dilation) masked image 59. Is defined by the following equation 2.
[Expression 2]

Where c: (reference-target) pixel value of the difference image 53
bm: pixel value of the inspection target edge expansion image 58
[0034]
Next, in step S113, the (reference difference-reference dilation) mask means (not shown) of the stain defect processing unit performs (reference difference) by mask processing using the inspection reference edge dilation image 57 of the (reference-target) difference image 53. -Reference dilation) A masked image 61 is generated. In this (reference difference-reference dilation) masked image 61, the stain defect deviated from the contour portion returns to the area when it becomes apparent in the (reference-target) difference image 53. On the other hand, the dirt defect existing in the contour portion is excluded.
[0035]
Here, the above-described mask processing is performed by the pixel values of pixels corresponding in position in each of the (reference-target) difference image 53, the inspection reference edge dilation image 57, and the (reference difference-reference dilation) masked image 61. Is defined by the following equation (3).
[Equation 3]

Where c: (reference-target) pixel value of the difference image 53
am: Pixel value of the inspection reference edge expansion image 57
[0036]
Next, in step S 114, the stain defect synthesizing unit (not shown) of the stain defect processing unit performs a synthesis process of the (reference difference−target expansion) masked image 59 and the (reference difference−reference expansion) masked image 61. A dirt defect image 63 is generated. In this dirt defect image 63, the contour portion existing in the (reference-target) difference image 53 is removed. On the other hand, the contamination defect becomes apparent with the same area as the contamination defect deviated from the contour portion. Further, the contamination defect existing in the contour portion becomes obvious although the area is reduced.
[0037]
Here, the above-described synthesis processing is performed by performing pixel matching on the position of each of the (reference difference-target dilation) masked image 59, (reference difference-standard dilation) masked image 61, and dirt defect image 63. Computation processing for the value, and the pixel value of the (reference difference-target dilation) masked image 59 and the pixel value of the (reference difference-standard dilation) masked image 61 is set to the larger pixel value as the stain defect image 63. It is the calculation process (max calculation process) which makes it a pixel value.
[0038]
Next, in step S115, the stain defect binarizing means (not shown) of the stain defect processing unit binarizes the stain defect image 63 with a predetermined threshold value and performs a stain defect binarized image (FIG. (Not shown).
Next, in step S116, a stain defect labeling unit (not shown) of the stain defect processing unit performs a labeling process on the stain defect binarized image and adds a sign for identifying each stain defect (see FIG. (Not shown).
[0039]
Next, in step S117, a stain defect area determination unit (not shown) of the stain defect processing unit calculates the area of each stain defect in the stain defect labeling image and compares the area with a predetermined area threshold value. Then, the area determination process is performed. In step S117, when there is a stain defect having an area exceeding a predetermined area threshold value, the printing plate 203 to be inspected is determined to be defective. On the other hand, in step S117, when there is no stain defect having an area exceeding a predetermined area threshold, it is determined that the printing plate 203 to be inspected is a non-defective product.
[0040]
This is the end of the description of the stain defect detection process, and then the missing defect detection process. In step S121, the (target-reference) difference means (not shown) of the missing defect processing section of the inspection processing section 3 subtracts the inspection reference image 51 from the inspection target image 52 (target-reference) difference image 54. Is generated. In this (target-reference) difference image 54, a missing defect which is a defect in which an image that should originally exist is not formed, and a contour portion is not clearly shown in FIG.
[0041]
Here, the subtraction process described above is a calculation process for pixel values of pixels corresponding to each other in each of the inspection reference image 51, the inspection target image 52, and the (reference-target) difference image 54. Defined by equation (4).
[Expression 4]

Where a: pixel value of the inspection reference image 51
b: Pixel value of the inspection target image 52
[0042]
Next, in step S122, the (target difference-target expansion) mask means (not shown) of the missing defect processing unit performs (target difference) by mask processing using the inspection target edge expansion image 58 of the (target-reference) difference image 54. Object expansion) generating a masked image 60; In this (target difference-target dilation) masked image 60, the contour portion existing in the (reference-target) difference image 54 is removed. On the other hand, the missing defect remains uncovered although the area of the stain defect deviated from the contour portion and the stain defect existing in the contour portion are small.
[0043]
Here, the above-described mask processing is performed by performing pixel values of pixels corresponding to positions in each of the (target-reference) difference image 54, the inspection target edge dilated image 58, and the (target difference-target dilation) masked image 60. Is defined by the following equation (5).
[Equation 5]

Where d: (target-reference) pixel value of the difference image 54
bm: pixel value of the inspection target edge expansion image 58
[0044]
Next, in step S123, the (target difference-reference expansion) mask means (not shown) of the missing defect processing unit performs (target difference) by mask processing using the inspection reference edge expansion image 57 of the (target-reference) difference image 54. -Reference dilation) masked image 62 is generated. In this (target difference-reference dilation) masked image 62, the missing defect that deviates from the contour portion returns to the area when it becomes apparent in the (target-reference) difference image 54. On the other hand, omission defects existing in the contour portion are excluded.
[0045]
Here, the above-described mask processing is performed by the pixel values of the pixels corresponding in position in each of the (reference-target) difference image 54, the inspection reference edge dilation image 57, and the (reference difference-standard dilation) masked image 62. Is defined by the following equation (6).
[Formula 6]

Where d: (reference-target) pixel value of the difference image 54
am: Pixel value of the inspection reference edge expansion image 57
[0046]
Next, in step S124, the missing defect synthesizing unit (not shown) of the missing defect processing unit performs a synthesis process of the (target difference-target expansion) masked image 60 and the (target difference-reference expansion) masked image 62. A missing defect image 64 is generated. In the missing defect image 64, the contour portion existing in the (target-reference) difference image 54 is removed. On the other hand, a missing defect becomes apparent in the same area as a missing defect deviated from the contour portion. Further, the omission defect existing in the contour portion becomes obvious although the area is reduced.
[0047]
Here, the composition processing described above is performed by performing pixel matching on the position of each of the (target difference-target expansion) masked image 60, (target difference-reference expansion) masked image 62, and missing defect image 64. Computation processing for values, the pixel value of the masked image 60 (target difference-target expansion) and the pixel value of the masked image 62 of (target difference-reference expansion) are omitted, and the defect image 64 It is the calculation process (max calculation process) which makes it a pixel value.
[0048]
Next, in step S125, the missing defect binarizing means (not shown) of the missing defect processing unit binarizes the missing defect image 64 with a predetermined threshold value, thereby removing the missing defect binarized image (see FIG. (Not shown).
Next, in step S126, a missing defect labeling unit (not shown) of the missing defect processing unit performs a labeling process on the missing defect binarized image and adds a code for identifying each missing defect ( (Not shown).
[0049]
Next, in step S127, the missing defect area determination unit (not shown) of the missing defect processing unit calculates the area of each missing defect in the missing defect labeling image, and compares the area with a predetermined area threshold value. Then, the area determination process is performed. In this step S127, when there is a missing defect with an area exceeding a predetermined area threshold value, the printing plate 203 to be inspected is determined to be defective. On the other hand, in step S127, when there is no missing defect with an area exceeding the predetermined area threshold, it is determined that the printing plate 203 to be inspected is a non-defective product.
[0050]
The control unit 4 outputs a pass / fail determination result of the printing plate 203 to be inspected as a comprehensive determination based on the determination in the above-described stain defect detection process and missing defect detection process. Normally, when one of the determinations is defective, the printing plate 203 to be inspected is determined to be defective, and only when both determinations are good, the printing plate 203 to be inspected is determined to be good.
[0051]
【The invention's effect】
As described above, according to the printing plate inspection apparatus of the first aspect of the present invention, not only the defect occurring in the portion deviated from the contour portion in the image but also the defect occurring in the contour portion in the image is detected. A printing plate inspection apparatus is provided.
According to the printing plate inspection apparatus of the second aspect of the present invention, it is possible to detect a printing plate defect without depending on the data format.
According to the printing plate inspection apparatus of the third aspect of the present invention, printing plate defects can be detected without depending on the gradation characteristics.
According to the printing plate inspection apparatus of the fourth aspect of the present invention, it is possible to detect a stain defect occurring in a portion deviated from the contour portion in the image with particularly high accuracy, and to occur in the contour portion in the image. A stain defect can also be detected.
According to the printing plate inspection apparatus of the sixth aspect of the present invention, it is possible to detect an omission defect occurring in a portion deviated from the contour portion in the image with particularly high accuracy, and to occur in the contour portion in the image. Missing defects can also be detected.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a plate process and an information processing process in a printing plate inspection apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing an operation process of the printing plate inspection apparatus of the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an inspection reference image and an inspection target image as a pictorial diagram.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of dirt defect detection processing and missing defect detection processing.
FIG. 5 is a pictorial diagram (part 1) schematically showing an image generated in the process of a stain defect detection process and a missing defect detection process;
FIG. 6 is a pictorial diagram (part 2) schematically showing an image generated in the course of a stain defect detection process and a missing defect detection process.
FIG. 7 is a pictorial diagram (part 3) schematically showing an image generated in the process of a stain defect detection process and a missing defect detection process;
[Explanation of symbols]
1 Camera
2 Image input section
3 Inspection processing department
4 Control unit
5 HDD (Hard Disk Device)
6 Image converter
11,12 CMYK / printing plate resolution TIFF data
13, 14 CMYK camera resolution TIFF data
51 Inspection standard image
52 Image to be inspected
53 (reference-target) difference image
54 (Target-reference) difference image
55 Inspection reference edge image
56 Edge image for inspection
57 Inspection reference edge expansion image
58 Edge Expansion Image for Inspection
59 (Reference difference-target expansion) Masked image
60 (Target difference-Target expansion) Masked image
61 (Reference difference-Reference expansion) Masked image
62 (Target difference-reference dilation) Masked image
101 Plate making system
102 RIP (raster image processor)
103 Plate setter
104 Developer
201 PS data
202 RIP data
203 Plate (printing plate)

Claims

A printing plate inspection apparatus for detecting defects in the printing plate by comparing an inspection target image obtained by imaging a printing plate to be inspected with an inspection reference image corresponding to an image formed on the printing plate. A difference image obtained by subtracting the inspection target image from the inspection reference image (reference-target) and / or a difference image obtained by subtracting the inspection reference image from the inspection target image (target-reference), the inspection reference An inspection reference edge image is generated by performing processing for extracting an edge in the image, and then an inspection reference edge expansion image and / or an edge in the inspection target image generated by performing processing for expanding the edge in the inspection reference edge image is obtained. After performing extraction processing and generating an inspection target edge image, performing processing for expanding edges in the inspection target edge image Generating an inspection target edge expansion image form, wherein (reference - target) difference image was masked with the inspection target edge expansion image - stain for detecting contamination defects manifested in (reference difference target expansion) masked image A defect detection processing unit and / or a missing defect detection processing unit that detects a missing defect that appears in a masked image obtained by masking the (target-reference) difference image with the inspection reference edge dilated image (target difference-reference dilation) And a printing plate inspection apparatus.

2. The printing plate inspection apparatus according to claim 1, further comprising a data format conversion unit, wherein the inspection reference image is an inspection reference image adjusted to the same data format as the inspection target image by the data format conversion unit. Printing plate inspection device.

3. The printing plate inspection apparatus according to claim 1, further comprising a gradation converting unit, wherein the inspection target image is an inspection target image adjusted to the same gradation characteristics as the inspection reference image by the gradation converting unit. A printing plate inspection apparatus characterized by that.

4. The printing plate inspection apparatus according to claim 1, wherein the stain defect detection processing unit and the missing defect detection processing unit perform a process of extracting an edge in the inspection reference image to perform an inspection reference edge image. An inspection reference image edge extracting means for generating an inspection reference image edge expanding means for generating an inspection reference edge expanded image by performing processing for expanding an edge in the inspection reference edge image, and extracting an edge in the inspection target image Inspection object image edge extraction means for generating an inspection object edge image by performing processing, and inspection object image edge expansion means for generating an inspection object edge expansion image by performing processing to expand edges in the inspection object edge image; A printing plate inspection apparatus characterized by sharing.

5. The printing plate inspection apparatus according to claim 4, wherein the stain defect detection processing unit subtracts the inspection target image from the inspection reference image to generate a (reference-target) difference image (reference-target) difference unit. And (reference difference-target expansion) mask means for generating a (reference difference-target expansion) masked image by masking the inspection target edge expansion image of the (reference-target) difference image, and the (reference-target) A mask means for generating a (reference difference-reference dilation) masked image by masking the difference image with the inspection reference edge dilation image, and (reference difference-target dilation) masked image; A stain defect synthesizing unit for generating a stain defect image by combining the (reference difference-reference dilation) masked image, and the stain defect image as a predetermined threshold value. A stain defect binarizing means for generating a stain defect binarized image by binarization processing, and a stain defect labeling with a code for identifying each of the stain defects by labeling the stain defect binarized image. A stain defect labeling unit that generates an image, and a stain defect area determination unit that calculates an area of each of the stain defects in the stain defect labeling image and compares the area with a predetermined area threshold value to perform an area determination process. And a printing plate inspection apparatus.

6. The printing plate inspection apparatus according to claim 4, wherein the stain detection processing unit subtracts the inspection reference image from the inspection target image to generate a (target-reference) difference image (target-reference) difference. Means (target difference-target expansion) masking means for generating (target difference-target expansion) masking process using the inspection target edge expansion image of the (target-reference) difference image, and (target- (Target difference-reference dilation) mask means for generating a masked image (target difference-reference dilation) by masking with the inspection reference edge dilation image of the reference image, and the (target difference-target dilation) masked image And a missing defect synthesis means for generating a missing defect image by a synthesis process of the masked image (target difference-reference dilation), and the missing defect image with a predetermined threshold. Omission defect binarizing means for binarizing by value to generate an omission defect binarized image, and omission defect having a code for identifying each omission defect by labeling the omission defect binarized image Omission defect labeling means for generating a labeling image, and calculating the area of each of the omission defects in the omission defect labeling image, and comparing the area with a predetermined area threshold value to perform area determination processing. And a printing plate inspection apparatus.