JP5264537B2 - プリンタおよび物体の移動検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理によって物体の移動を検出する技術、および同技術を採用したプリンタの技術分野に関する。

プリント用紙等のメディアを搬送しながらプリントを行なう際、搬送精度が低いと、中間調画像の濃度ムラが生じたり、倍率誤差が生じたりして、得られるプリント画像の品質が劣化する。そのため、高精度な部品を採用し精密な搬送機構を搭載しているが、プリント品質に対する要求は厳しくさらなる精度向上が望まれている。一方ではコストに対する要求も厳しく、高精度化と低コスト化の両立が求められている。

これに対処するため、メディアの移動を高精度に検出して、フィードバック制御により安定した搬送を実現するために、メディアの表面を撮像して、搬送されるメディアの移動を画像処理によって検出する試みがなされている。

特許文献１は、このメディアの移動検出についての一手法を開示する。特許文献１は、移動するメディアの表面をイメージセンサにより時系列に複数回撮像し、得られた画像同士をパターンマッチング処理で比較して、メディアの移動量を検出するものである。

特開２００７−２１７１７６号公報

メディアの表面を撮像して画像処理によって移動を検出するためには、メディアの表面の微細な凹凸形状が光学的に十分に識別でき、固有の画像パターンが明瞭である必要がある。

しかし、使用するメディアの表面が極めて平滑な場合は、撮像で得た画像は低コントラストとなり、画像中の固有パターンの識別が困難となる場合がある。そうなると、パターンマッチング処理の精度が劣化する、あるいは処理が行なえなくなってしまう。この現象について以下に説明する。

図８は、二次元のイメージセンサにより、移動するメディア面の部分領域を異なるタイミングで撮像した画像の例である。画像１０１は最初に撮像した画像、画像１０２はメディアが所定距離、移動した後に撮像した画像である。いずれの画像も、メディア面の微細な凹凸形状（紙の繊維の凹凸など）が、高いコントラストを持った明暗パターンとして現れている。ここで画像１０１の中の破線で示す一部領域１０１ａと同じパターンが、画像１０２の中のどこに存在するかを、既知のパターンマッチング処理により画像の類似度から判定する。判定した結果、画像１０２の中の破線で示す領域１０２ａに存在することが判る。領域１０１ａ、１０２ａが搬送方向で何画素離れているかを見れば、メディアの移動量１０３を求めることができる。

図９は、メディア面の凹凸形状が図１のものよりも平滑なメディアを用いた場合の、画像２０１、２０２の例である。図８と比較して、メディア面の凹凸形状による固有の明暗パターンが少ない。画像２０１の例では、パターンマッチング処理に用いる領域２０１ａに固有の明暗パターンが含まれていない。このため領域２０１ａと類似する画像パターンを、画像２０２の中で探すと、複数の領域２０３が類似と判定されて、メディアの移動量の検出が正確に行なえない。

図１０は、メディア面の凹凸形状が図８のものよりも平滑なメディア用いた場合の、画像３０１、３０２の例である。図８と比較して、固有パターンは見られるものの、画像のコントラストが極端に低い。画像のコントラストが極端に低いと、例えば照明光量が僅かに変化しただけで、固有パターンの情報が大きく変化してしまう。領域３０１ａと移動後の領域３０２ａとは、本来は同じ固有パターンであるのに、移動前後の照明光量の変動で、実際には異なるパターンとして認識されてしまう可能性がある。すると、パターンマッチング処理で一致を見つけることができず、メディアの移動量の検出が正確に行なえない。

本発明は、上述の課題の認識に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、様々なメディアに対応可能で、メディアの移動量を高精度で且つ確実に検出して、良好な品質での画像形成を可能とするプリンタの提供である。本発明の別の目的は、様々な物体に対応可能で、物体の移動量を高精度で且つ確実に検出することが可能な方法の提供である。

上記課題を解決する本発明は、メディアを搬送してプリントを行なうプリンタであって、メディアの表面を撮像して画像データを取得する光学センサと、前記光学センサよりも搬送方向の上流側において、搬送されるメディアの表面に接触して、光学的に識別可能な固有の凹凸形状を付与する接触部材と、搬送されるメディアから前記光学センサを用いて取得した画像データに相関窓を設定し、前記相関窓を用いた前記メディアの搬送に伴って時系列に取得した複数の画像データ同士の相関演算によって、前記メディアの移動量を算出する演算部とを備え、前記演算部は、前記画像データの中で、前記固有の凹凸形状を反映した固有の明暗パターンをサーチして、前記固有の明暗パターンを含む領域を前記相関窓として設定することを特徴とするものである。

また、本発明の別の形態は、物体の移動検出方法であって、移動する物体の表面に接触して光学的に識別可能な固有の凹凸形状を付与するステップと、前記移動する物体の表面を光学センサで撮像して画像データを取得するステップと、前記画像データの中で、前記固有の凹凸形状を反映した明暗パターンをサーチして、前記明暗パターンを含む領域を相関窓として設定するステップと、前記物体の移動に伴って時系列に取得した複数の画像データ同士の、前記相関窓を用いた相関演算によって前記物体の移動情報を算出するステップとを有することを特徴とするものである。

本発明によれば、様々なメディアに対応可能で、メディアの移動量を高精度で且つ確実に検出して、良好な品質での画像形成を可能とするプリンタを提供することができる。また、様々な物体に対応可能で、物体の移動量を高い精度で且つ確実に検出することが可能となる。

インクジェット方式のプリンタのシステム構成を示す図 メディア移動量を検出する手順を示すフローチャート図 接触部材によるメディア上での凹凸形状の付与の様子と、この凹凸形状を反映した画像の明暗パターンを示す模式図 暗部及び明部を含む相関窓の設定方法を示す模式図 明部のサーチ範囲を示す模式図 第二実施形態に係る。固定テンプレートを用いたパターンマッチング処理の概念を示す模式図 第三実施形態に係る、オブジェクト認識による明暗パターンサーチの概念を示す模式図 異なるタイミングで撮像した画像の例を示す図 コントラスト発生部位が少ない場合の画像の例を示す図 コントラスト差が小さい場合の画像の例を示す図

以下に図面を参照して、本発明の好適な実施の形態を例示する。ただし、例示する実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する主旨のものではない。

本発明の適用範囲は、プリンタを始めとして、物体の移動を高精度に検出することが要求される移動検出の分野に広く渡る。例えば、プリンタ、スキャナ等の機器や、物体を搬送して検査、読取、加工、マーキング等の各種の処理を施す、工業分野、産業分野、物流分野などで使用する機器に適用可能である。また、本発明をプリンタに適用する場合は、インクジェット方式、電子写真方式、サーマル方式、ドットインパクト方式などの様々な方式のプリンタに適用可能である。なお、本明細書において、メディアとは、紙、プラスチックシート、フィルム、ガラス、セラミック、樹脂等のシート状あるいは板状の媒体をいう。

〔実施形態１〕
図１はインクジェット方式のプリンタのシステム構成を示すブロック図である。本実施例のプリンタは、プリントヘッドの往復移動（主走査）とメディアの所定量のステップ送り（副走査）とを交互に行なって二次元画像を形成する、いわゆるシリアルプリンタである。なお、本発明は、シリアルプリンタに限らず、プリント幅をカバーする長尺ライン型プリントヘッドを持ち、固定された長尺プリントヘッドに対してメディアが移動して二次元画像を形成する、いわゆるラインプリンタにも適用可能である。プリント手順は次のとおりである。

搬送ローラ１００６により、メディア１０００を搬送路に沿って、プリントヘッド１００２と対向するプリント位置まで搬送する。プリント位置では、プリントヘッド１００２を搭載するキャリッジ１００１が主走査方向（図１の紙面垂直方向）に往復移動しながら、メディア１０００のプリント面に向けてインクを吐出して１ラインのプリントを行なう。これと搬送ローラ１００６によるメディア１０００の副走査方向の１ライン分のステップ送りとを交互に行なって、プリントを行なう。プリントの済んだメディア１０００は排出ローラで排出する。プリンタ制御部１００７は、駆動制御部１００８にキャリッジ移動とメディア搬送の指令を送る。駆動制御部１００８はドライバ１０１０に駆動パルスを送り、ドライバ１０１０の駆動によって、キャリッジ１００１の移動と搬送ローラ１００６の回転によるメディア１０００の搬送が行なわれる。また、プリンタ制御部１００７は、ヘッドコントローラ１００９に吐出データを送り、ヘッドコントローラ１００９の駆動制御によって、プリントヘッド１００２のノズルからインクを吐出する。なお、ラインプリンタの場合は、移動するキャリッジ１００１は無く、プリントヘッド１００２は固定された長尺ライン型であり、メディアの搬送に同期してプリントヘッドの各ノズルから同時にインクを吐出してプリントを行なう。

プリント時のメディアの搬送路において、搬送ローラ１００６とプリント位置の間で且つメディア１０００のプリント面とは反対側には、回転自在な拍車形状の回転体である接触部材１００３が設けられている。接触部材１００３は、搬送されるメディアの表面に接触して、光学的に識別可能な固有の凹凸形状をメディアに付与するためのものである。なお、この接触部材１００３は、メディア排出に用いる排出ローラの近傍にある拍車とは異なるもので、積極的にメディアの表面に物理的な凹凸形状を付与するものである。接触部材１００３はメディア１０００に接触して、メディアの移動に従動して回転する従動回転体である。接触部材１００３の周囲は、鋭利な先端を有する複数の歯部を持った、裁縫で用いられるルーレットのような形状の回転歯を有している。回転歯の鋭利な歯部先端がメディア１０００の面に接触して、視認が困難な程度の微細な、連続したミシン目状の等間隔の所定ピッチの凹凸形状をメディア１０００の面に付与する。

プリント時のメディアの搬送路において、接触部材１００３とプリント位置の間で且つメディア１０００のプリント面とは反対側には、光学センサ１００４と光源１００５からなるセンサユニットが設けられている。センサユニットはメディアの表面を撮像して画像データを取得するためのものである。接触部材１００３は、光学センサ１００４による撮像位置よりもメディア搬送方向（移動物体の移動方向）の上流側に位置して、接触部材１００３でメディア１０００の面に凹凸形状を付与する。そして、凹凸形状を付与した後に光学センサ１００４が撮像する。

光学センサ１００４は、光源１００５で側方から照明されたメディアの表面を、所定のタイミングで時系列に複数回撮像して複数の画像データを取得する。所定のタイミングとは、例えば、メディアの１ライン分のステップ送りの搬送前と搬送後の２つのタイミングである。光学センサ１００４は、二次元撮像素子及びレンズを内蔵し、接触部材より形成されたメディア上の凹凸形状を光学的に認識するだけの解像度、撮像感度及び撮像範囲を有する。光学センサ１００４での撮像信号は、メディアの移動量を算出する演算部である信号処理部１０１１に送られる。信号処理部１０１１は、Ａ／Ｄ変換器を含む伝送部１０１２、メモリ１０１３、移動量検出部１０１４を有する。撮像信号は伝送部１０１２を通してメモリ１０１３内にデジタルの画像データとして記憶される。移動量検出部１０１４では、複数の異なるタイミングで時系列に取得してメモリ１０１３に記憶された複数の画像データを元に、相関演算処理を含む画像処理によってメディアの移動量を算出する。算出した移動量の情報は、フィードバック制御のために駆動制御部１００８に送られる。駆動制御部１００８では、プリンタ制御部１００７からの駆動指令信号に、前記移動量の情報を加味してドライバ１０１０に搬送ローラ１００６駆動のための駆動パルスを送り、フィードバック制御を行なう。なお、駆動制御部１００８に、搬送ローラ１００６の回転を検出するエンコーダの出力値を入力して、これも更に加味して搬送ローラ１００６の駆動を制御するようにしてもよい。

次に、移動量検出部１０１４の詳細について説明する。移動量検出部１０１４は、プロセッサを主体とした処理回路であり、演算処理に応じて、画像取得部１０２１、明暗パターンサーチ部１０２０、相関窓設定部１０２３、パターンマッチング部１０２２、移動量算出部１０１５の機能ブロックに分かれている。

画像取得部１０２１は、メモリ１０１３に記憶された複数の撮像画像データのうち、必要な画像データを取得する。画像取得部１０２１は、メディアの連続したステップ送りの各ステップにおいて、メディア移動前の第一画像データは明暗パターンサーチ部１０２０へ送り、１ステップのメディア移動後の第二画像データはパターンマッチング部１０２２へ送る。

明暗パターンサーチ部１０２０では、第一画像データの中で、接触部材１００３で付与した固有の凹凸形状を反映した明暗パターンをサーチする。

相関窓設定部１０２３は、第一画像データの中で、サーチした明暗パターンを含む領域に矩形の相関窓を設定する。設定した相関窓に対応した画像データをテンプレートと呼び、画像データの中での相関窓の位置をテンプレート位置と呼ぶ。

パターンマッチング部１０２２は、あるタイミング（メディア移動前）に取得した第一画像に設定した相関窓のテンプレートと、これとは異なるタイミング（メディア移動後）で時系列に取得した第二画像データとを用いて、相関演算処理によるパターンマッチング処理を行なう。このパターンマッチング処理によって、第二画像データの中において、第一画像データで設定したテンプレートのデータが一致するテンプレート位置を検出する。移動量算出部１０１５は、第一画像データおよび第二画像それぞれにおけるテンプレート位置を基に、メディア搬送方向におけるこれらの位置の差分から、この間のメディアの移動量を算出する。

パターンマッチング処理とは、画像データ同士の相関演算により、画像データの中から特定の画像パターンが存在する画像位置を検出する手法である。相関演算には既知のＡｒｅａ−Ｂａｓｅｄマッチング法（ウィンドウマッチング）の処理手法を用いる。具体的な処理手法として、ＳＡＤ法（差分絶対値和法）、ＳＳＤ法（差分自乗和法）、ＮＣＣ法（正規化相関法）、ＰＯＣ法（位相限定相関法）といったアルゴリズムが知られ、いずれかを採用する。また、算出した相関値からパラボラフィッティング法などの補間処理により、サブピクセル精度の位置を検出するようにしてもよい。

次に、図２のフローチャートを用いて、撮像によってメディア移動量を検出する手順を説明する。ステップＳ０１では、メディアの副走査方向の１ライン分のステップ送りでの移動前のタイミングで、光学センサ１００４でメディアの表面の一部を撮像して、第一画像データを取得して、メモリ１０１３に記憶する。第一画像データは、接触部材１００３で付与した固有の凹凸形状を反映した明暗パターンを含んでいる。画像取得部１０２１は、メモリ１０１３から第一画像データを取得してこれを明暗パターンサーチ部１０２０へ送る。

ステップＳ０２では、明暗パターンサーチ部１０２０において、第一画像データの中で、接触部材１００３で付与した固有の凹凸形状を反映した明暗パターンをサーチする。明暗パターンのサーチに仕方についての詳細は後述する。

ステップＳ０３では、上記サーチの結果に基づいて、相関窓設定部１０２３において、第一画像データの中で、サーチした明暗パターンを含む領域に相関窓を設定する。設定する相関窓は、サーチによって検出した明暗パターンの周囲に所定のマージン（例えば、上下左右にそれぞれ２画素）だけ余裕を持たせた大きさの矩形形状とする。なお、相関窓のサイズは必ずしも可変でなくても良い。接触部材１００３で付与した固有の凹凸形状は、その大きさがほぼ決まっているので、固有の凹凸形状を反映した明暗パターンのサイズにも大きなバラツキはない。そのため、相関窓のサイズを可変にせずに、予め経験的に求めた固定サイズにしてもよい。相関窓設定部１０２３は、以上のように第一画像データに対して相関窓を設定して、そのテンプレートと共にテンプレート位置をパターンマッチング部１０２２に送る。

ステップＳ０４では、以上の処理の次に、メディアを１ライン分に相当する所定量だけステップ送りを行なう。なお、ステップＳ０１、ステップＳ０３の処理の途中に、ステップＳ０４を実行させるようにしてもよい。

ステップＳ０５では、１ライン分のメディアのステップ送りの後（前記第一画像の取得タイミングとは異なるタイミング）、光学センサ１００４でメディアの表面の一部を撮像して、第二画像データを取得して、メモリ１０１３に記憶する。第二画像データも第一画像データと同様、接触部材１００３で付与した固有の凹凸形状を反映した明暗パターンを含んでいる。画像取得部１０２１は、メモリ１０１３から第二画像データを取得してこれをパターンマッチング部１０２２へ送る。

ステップＳ０６では、パターンマッチング部１０２２において、メディア移動前の第一画像に設定した相関窓のテンプレートと、メディア移動後の第二画像データとを用いて、上述したアルゴリズムの相関演算によるパターンマッチング処理を行なう。このパターンマッチング処理によって、第二画像データの中において、第一画像データで設定したテンプレートのデータが一致するテンプレート位置を検出する。

なお、第二画像データの中でテンプレートが一致するテンプレート位置を探す際に、第二画像データすべての領域に渡って探す必要はない。メディアの１ライン分の移動量は決まっており、第一画像データにおけるある位置は第２画像データ上では、上記移動量だけ下流側に位置する。従って、第二画像データでパターンマッチングを行なう範囲は、第一画像データにおけるテンプレート位置に、１ラインのメディアの移動量分だけ下流側にシフトした位置の近傍に限定すればよい。これにより処理時間の短縮化がはかられる。

ステップＳ０７では、移動量算出部１０１５で、第一画像データおよび第二画像それぞれにおけるテンプレート位置の、メディア搬送方向における差分（光学センサの二次元撮像素子の画素数の差分）を求める。差分画素数×１画素当たりのメディア上での距離を計算することで、１ライン分のステップ送りにおけるメディアの移動量を算出する。なお、この移動量をその間に要した時間で割り算すれば、移動速度を求めることもできる。

図３は、接触部材１００３によるメディア上での凹凸形状の付与の様子と、この凹凸形状を反映した画像の明暗パターンを示す模式図である。図３（ａ）において、接触部材１００３の回転歯９０１がメディアの移動に従動して図中反時計回りに回転しながら、歯部９００の鋭利な先端がメディア表面に刺さることで、複数の凹凸形状部９０２が移動方向に沿って所定ピッチ０９０で付与されていく。図３（ｂ）（ｃ）は、上記の複数の凹凸形状部９０２が付与されたメディア表面を光学センサ１００４で撮像して取得した画像の例を示す。図３（ｂ）は移動前の第一画像データ、図３（ｃ）は１ライン分の移動後の第二画像データである。明部００３と暗部００２からなる明暗パターンは、接触部材１００３によってメディアの表面に付与した固有の凹凸形状部９０２を反映した固有の画像パターンである。この固有の明暗パターンの一つを含む範囲に矩形の相関窓００４を設定して、その中の画像データであるテンプレートを取得する。

光学センサ１００４による撮像範囲は、メディアの搬送方向（副走査方向）において、凹凸形状のピッチ０９０に相関窓００４のサイズを加えた以上の長さが必要である。より好ましくは、ピッチ０９０の長さに、更に精度保証したい距離を足した長さが必要である。このような条件を満たせば、相関窓００４がどの位置に設定されようとも、精度保証したい距離を１つのセンサで検出することができる。なお、光学センサ１００４を構成するのは単一の二次元撮像素子に限らず、複数の二次元撮像素子を並べるようにしてもよい。例えば、次のような寸法とする。
・二次元撮像素子の１画素がメディアを読取るサイズ： １０μｍ角
・回転歯のメディア上での凹凸付与ピッチ： ５ｍｍ（５００画素分）
・１ラインのステップ送りにおけるメディア搬送量： ３ｍｍ（３００画素分）
・相関窓００４の搬送方向のサイズ： １０画素分（メディア上では１００μｍ）
この場合、二次元撮像素子の搬送方向における画素数は、５００＋３００＋１０＝８１０画素（メディア上では８．１ｍｍ）が必要である。

この例では、回転歯の凹凸付与ピッチが、ステップ送りにおけるメディア搬送量よりも長くなっており、それによる複数の固有の明暗パターンの間の距離も離れたものとなる。この場合、相関窓００４を設定すべき位置が、プリント毎に大きく変化する。そこで、撮像した画像データの中で固有の明暗パターンをサーチして、その位置に相関窓００４を設定する必要がある。

以下、明暗パターンサーチ部１０２０における、固有の明暗パターンのサーチ手法の例を説明する。最も簡単な手法としては、撮像で得た画像データの中で、周囲に対して相対的に暗い画素集合（暗部という）と、周囲に対して相対的に明るい画素集合（明部という）のペアをサーチするものである。一般に、凹凸部形状を撮像した固有の明暗パターンは、その周囲の平滑なメディア面のコントラストよりも高くなる。そのため、画像全体の中で、固有の明暗パターンを構成する画素に、明部と暗部が共に含まれる可能性が大きい。

具体的には、まず、予め設定した暗部のサーチ範囲内で、各画素の明るさを比較して、周囲の他の領域に較べて相対的に暗い（相対的に最も暗い画素の集合体）箇所、ここでは最も暗い最暗部を検出する。同程度の暗さの画素集合が複数箇所で検出されたら、それぞれの位置を暗部候補として記憶する。次に、検出した暗部の近傍に明部のサーチ範囲を設定する。暗部と明部の位置関係は概ね決まっているため、明部のサーチ範囲は暗部のサーチ範囲に較べて小さい範囲で済む。もし、複数の暗部候補がある場合は各位置において明部のサーチ範囲を設定する。そして、設定した明部のサーチ範囲において、各画素の明るさを比較して、周囲の他の領域に較べて相対的に明るい（相対的に最も明るい画素の集合体）箇所、ここでは最も明るい最明部を検出する。検出された明部候補が一つであれば、その箇所を固有の明暗パターンとして確定する。もし、複数箇所で暗部と明部のペアが検出された場合は、暗部と明部のコントラスト差が最も大きい箇所を、固有の明暗パターンとして確定する。そして、確定した固有の明暗パターンを囲む範囲に、上述した相関窓を設定してテンプレートを取得する。なお、上記の手順において、暗部と明部の検出順序は逆であってもよい。

図４は、暗部００２及び明部００３を含む相関窓００４の設定方法を示す模式図である。斜線で示す矩形のサーチ領域１２００で暗部をサーチする。サーチ領域１２００の中で最暗部００５（１画素）をサーチして、それを中心とした所定の予測サイズの暗部００２を設定する。次いで、最暗部００５を基準とした相対的にずれた限られた範囲において最明部００６（１画素）をサーチする。そして、最明部００６を中心とした所定の予測サイズの明部００３を設定する。最明部００６をサーチするための限られたサーチ範囲については後述する。この例では、暗部００２の予測サイズと明部００３の予測サイズは共に半径５画素の円形状である。そして、設定した暗部００２及び明部００３を囲む矩形領域を相関窓００４として設定する。この際、暗部・明部が予測よりも若干大きな画素集合となることもあるので、その分を見込んで、暗部００２と明部００３を合わせた範囲の上下左右に、所定マージンとしてそれぞれ５画素（上１２０１、下１２０２、左１２０３、右１２０４）を付加した矩形領域を相関窓００４として設定する。こうしてサーチした結果、最暗部００５と最明部００６の間の距離が、副走査方向１５画素、主走査方向３画素であったとする。すると、これら暗部と明部を含んで設定した相関窓００４（太線で囲んだ矩形）のサイズは３５×２３画素となる。

理想的には、搬送に際してメディアは副走査方向にしか移動しないが、現実には、搬送中に副走査方向と直交する主走査方向に僅かにズレてしまうことがある。これは斜行と呼ばれる現象である。上述の明部と暗部の距離が主走査方向で３画素のずれがあるのは、この斜行の影響によるものである。なお、本例における半径５画素、マージン５画素というのは一例であってこの限りではない。接触部材１００３の回転歯の鋭利な先端で形成される凹凸形状が、この範囲に収まるという数値を経験的に求めて、両者の値を設定すればよい。

ここで、暗部のサーチ領域１２００の意味について説明する。暗部の副走査方向におけるサーチ開始位置１２２０は、５画素分のマージンを考慮すると、画像データの端部（副走査方向における最上流側）から６画素目になる。また、そこから副走査方向の下流側にサーチする範囲１２０５は、接触部材１００３の回転歯のメディア上での凹凸付与ピッチ０９０（所定ピッチ）に応じたものとなる。具体的には、凹凸付与ピッチ０９０（５００画素分）と暗部の予測サイズ１２０６（１０画素分）との和（５１０画素分）をサーチ範囲とする。副走査方向のサーチ範囲をこの領域に限る理由は次のとおりである。もし、これよりも下流側まで暗部のサーチ範囲に含めると、その下流側で検出した固有の明暗パターンは、メディアの１ライン分の移動の後には、光学センサの二次元撮像素子の撮像領域を越えてしまって、第二画像データ上では検出できないためである。この矩形のサーチ領域１２００において、上述したように暗部のサーチを行なう。

図５は、暗部のサーチに続く明部のサーチ範囲を示す模式図である。明部の副走査方向におけるサーチ範囲は、検出した最暗部００５を基準にして副走査方向に相対的にずれた所定の範囲を設定する。最暗部が複数ある場合は、それぞれを基準にサーチ範囲を設定する。明部のサーチ範囲１２８０は、例えば、暗部と明部の間の予測距離１２９０（１５画素）に、バラツキを見込んだ所定画素数（例えば５画素）プラスした値とする。暗部と明部のペアの位置関係は概ね決まっているため、このように明部のサーチ範囲は暗部のサーチ範囲に較べて極めて小さい範囲で済み、処理時間の短縮につながる。

なお、以上の説明では、固有の明暗パターンの位置を検出するために、暗部と明部のペアをサーチするようにしたが、暗部と明部のどちらか一方のみをサーチして検出するように処理を簡略化してもよい。すなわち、暗部と明部の少なくとも一方を用いて固有の明暗パターンの位置を検出するようにすればよい。

以上の実施形態１によれば、メディアの表面に光学的に認識可能な凹凸形状を、新たに付与するものであり、撮像で得られる画像データは、各位置で固有のパターンを持ったコントラストが高いものとなる。加えて、固有の明暗パターンをサーチして相関窓を設定するので、確実に凹凸形状を捉えて利用することができる。その結果、平滑なメディアを用いた場合でも、高精度で且つ確実なパターンマッチング処理が可能となる。すなわち、様々なメディアに対応可能で、メディアの移動を高い精度で検出して、良好な品質での画像形成を可能とするプリンタを提供することができる。また、様々な物体に対応可能で、物体の移動量を高精度で且つ確実に検出することが可能な方法を提供することができる。

なお、メディアの移動量だけでなく、これ以外の移動情報を算出することもできる。例えば、単位時間当たりの移動量から速度を求めることもできるし、微分処理によって速度の変化を見ることで加速度を求めることもできる。さらに、さらに、第二画像データの中で相関窓がマッチングする位置を探す際に、下流側だけでなく上流側も検索範囲とすることで、メディアが上流側に移動した場合でも移動方向及び移動量を検出することができる。これは以下の別の実施形態においても同様である。

〔実施形態２〕
第２の実施形態について説明する。装置の全体構成は図１と同様であるため、重複の説明は省略する。また、処理手順については、図２のステップＳ０２での処理手法が異なる以外、は実施形態１と同一である。

接触部材１００３の歯部９００の鋭利な先端によって付与される、メディア上での凹凸形状は概ね決まった形となり、これを反映した明暗パターンも概ね決まった固有パターンとなる。そこで、実施形態２では、この固有パターンを予め経験的に求めて固定テンプレートとしてメモリに記憶しておく。そして、この固定テンプレートを用いたパターンマッチング処理の相関演算により、第一画像データ上で類似する位置を見つけて、そこに相関窓を設定する。その後の処理は実施形態１と同様である。すなわち、相関窓の位置を設定するために、実施形態１では暗部と明部のペアをサーチするのに対して、実施形態２では固定テンプレートを用いてサーチするものである。この処理は、明暗パターンサーチ部１０２０において行なう。

図６は、固定テンプレートを用いたパターンマッチング処理の概念を示す模式図である。図６（ａ）において、波形５０１は、二次元の固定テンプレート５１０に含まれるある一次元列のデータを、横軸：副走査方向の位置、縦軸：明るさ（データ値）として表したものである。図６（ｂ）は、第一画像データ５１２で固定テンプレート５１０を用いたパターンマッチングを行なう様子を示す。理解を容易にするため、ある一次元列についてだけ取り出して示しているが、実際には二次元的な処理を行なう。

固定テンプレート５１０は、メディアに形成した凹凸形状に基づく明暗パターンの画像パターンを、予め経験的に求めて記憶しておく。そして、固定テンプレート５１０と第一画像データ５１２との相関演算を行ない、類似性が高い位置を検出する。相関演算には、上述の実施形態１で説明したのと同様、Ａｒｅａ−Ｂａｓｅｄマッチング法（ウィンドウマッチング）の処理手法を用いる。概念的には、図６（ａ）に示す波形５０１に類似した波形を、図６（ｂ）の波形の中から検出する。例えば、波形５０２が類似したものと判断されたら、その波形５０２の位置に相関窓５２０を設定する。なお、相関窓５２０のサイズはテンプレートのサイズと同じであっても異なっていてもよい。第一画像データの中での副走査方向のサーチ幅は、接触部材の回転歯のメディア上での凹凸付与ピッチに、固定テンプレートの副走査方向のサイズを加算した範囲とする。また、サーチ開始位置は、副走査方向の最上流側とする。

このように明暗パターンサーチ部１０２０においてサーチを行ない、相関窓設定部１０２３において相関窓を設定したら、その後の処理は、先の図２のフローチャートにおけるステップＳ０３以降と同様である。

以上の実施形態２によれば、先の実施形態１での作用効果に加えて、接触部材により付与する凹凸形状以外に、メディア上に汚れや傷があったとしても、相関窓を設定する際の誤認識を起こす可能性をより低減することができる。

〔実施形態３〕
第３の実施形態について説明する。装置の全体構成は図１と同様であるため、重複の説明は省略する。また、処理手順については、図２のステップＳ０２での処理手法が異なる以外は実施形態１と同一である。

実施形態３では、明暗パターンサーチ部１０２０は、画像のオブジェクト認識の手法により、暗部と明部のペアをサーチする。図７は、オブジェクト認識による明暗パターンサーチの概念を示す模式図である。

図７（ａ）において、画像７０１は、第一画像データの中のサーチ範囲の一部である。ここでは、理解を容易にするため７×１１画素に限定した例を示すが、実際には、先の図４のサーチ領域１２００と同一の領域をサーチ範囲とする。

この画像７０１の中で、所定の暗閾値に基づいて暗部を認識する。暗閾値は、例えば、各画素の階調が２５６階調（０〜２５５）であるとき１０とする。画像７０１の各画素について、明るさが暗閾値１０以下の画素を画素を１（暗画素）、これ以外の画素を０として二値で表現する。例えば、Ｙ位置７３０上の一次元データ７４０を二値化すると、二値データ７４１のように変換される。図７（ｂ）は、こうして画像７０１を暗閾値を用いて二値化した二値化画像７０２を示す。

次いで、オブジェクト認識によって、二値化画像７０２の画素のうち、画素値１（暗画素）の集合体（オブジェクト）を識別する。二値化画像７０２の例では、オブジェクト７１０、７１１の二つが識別される。オブジェクト認識のアルゴリズムは、二値化画像をラベリングしていくことで、暗部の塊として認識するものである。ラベリングとは、同じ画素値を持つ画素のうち、連結している画素にラベル（番号）を付加することにより、各画素にグループ属性を付加することである。上記の例では、画素値１である画素が連結している画素集合体（オブジェクト）にグループ属性を付加する。

こうして検出した複数のオブジェクト７１０、７１１の中から、所定条件（本例では、オブジェクトを構成する画素数が３画素以上且つ５画素以下）を満たすオブジェクトを選択して、これを暗部とする。ここでは、オブジェクト７１０（４画素）が所定条件を満たすので、これを暗部として決定する。

次に、画像７０１において、認識した暗部（オブジェクト７１０）の近傍で、明部が位置する可能性が高い領域に、明部のサーチ範囲を設定する。図７（ａ）の例では、太線で囲んだサーチ範囲７０３においてサーチを行なう。暗部と明部のペアの位置関係は概ね決まっているため、明部については、予め位置関係を見込んで限定したサーチ範囲でよく、処理時間の短縮化をはかっている。

そして、設定した明部のサーチ範囲７０３の中で、所定の明閾値に基づいて明部を認識する。明閾値は、例えば、各画素の階調が２５６階調であるとき２００とする。サーチ範囲７０３を構成する各画素について、明るさが明閾値（２００）以上の画素を１（明画素）、それ以外の画素を０として二値で表現する。図７（ｃ）は、こうして二値化した生成した二値化画像７０４を示す。

次いで、上記と同様のオブジェクト認識によって、二値化画像７０４の画素のうち、画素値１（明画素）の集合体（オブジェクト）を識別する。この結果、オブジェクト７１２を識別する。この識別したオブジェクト７１２が、所定条件（本例では、オブジェクトを構成する画素数が３画素以上且つ５画素以下）を満たすかを判断して、満たす場合はこれを明部とする。ここでは、オブジェクト７１２（４画素）は所定条件を満たすので、これを明部として決定する。こうして、この暗部と明部のペアを固有の明暗パターンとして決定する。そして、決定した固有の明暗パターンを含むように相関窓を設定する。

上記の暗閾値及び明閾値は、画像データの明るさの平均値や最大値・最小値から予め適切な値を設定する。使用するメディアに応じて表面の色や反射率が異なるため、適切な閾値の値もメディアの種類に応じて異なる場合がある。そこで、使用するメディアに応じた異なる閾値をデータテーブルとして記憶しておき、使用時にテーブルから読み出して閾値を設定することが好ましい。また、第一画像データを取得したら、暗閾値、明閾値を１ずつ変えながら二値化画像の生成を繰返し、適切な数（１〜２個）のオブジェクトが識別できるような二値化画像が得られる閾値を模索して、これを暗閾値及び明閾値として設定するようにしてもよい。

なお、実施形態３では、固有の明暗パターンの位置を検出するために、オブジェクト認識で暗部と明部のペアをサーチするようにしたが、暗部と明部のどちらか一方のみで検出するように処理を簡略化してもよい。すなわち、暗部と明部の少なくとも一方を用いて固有の明暗パターンの位置を検出するようにすればよい。

このように明暗パターンサーチ部１０２０においてオブジェクト認識に手法を用いてサーチを行ない、相関窓設定部１０２３において相関窓を設定したら、その後の処理は、先の図２のフローチャートにおけるステップＳ０３以降と同様である。

１０００ メディア
１００２ ヘッド
１００３ 拍車
１００４ 光学センサ
１００５ 光源
１００６ 搬送ローラ
１００７ プリンタ制御部
１００８ 駆動制御部
１００９ ヘッドコントローラ
１０１０ ドライバ
１０１１ 信号処理部
１０１２ 伝送部
１０１３ メモリ
１０１４ 移動量検出部
１０１５ 移動量算出部
１０２０ 明暗パターンサーチ部
１０２１ 画像取得部
１０２２ パターンマッチング部
１０２３ 相関窓設定部

Claims (16)

1. メディアを搬送してプリントを行なうプリンタであって、
   メディアの表面を撮像して画像データを取得する光学センサと、
   前記光学センサによる撮像位置よりも搬送方向の上流側において、搬送されるメディアの表面に接触して、光学的に識別可能な固有の凹凸形状を付与する接触部材と、
   前記メディアの搬送に伴って前記光学センサで時系列に取得した複数の画像データ同士の、相関窓を用いた相関演算によって、前記メディアの移動量を算出する演算部と、を備え、
   前記演算部では、前記複数のうち一つの画像データの中で、前記固有の凹凸形状を反映した固有の明暗パターンをサーチして、前記固有の明暗パターンを含む領域を前記相関窓として設定することを特徴とするプリンタ。
2. 前記メディアの搬送を行なう搬送手段を有し、前記演算部で算出した前記メディアの移動量をフィードバックして、前記搬送手段でのメディアの搬送を制御する制御部を有することを特徴とする、請求項１記載のプリンタ。
3. 前記接触部材は周囲に複数の歯部が形成された回転歯を有し、前記メディアの搬送に伴って前記回転歯が回転して、前記歯部でメディアの表面に前記固有の凹凸形状を付与することを特徴とする、請求項１又は２記載のプリンタ。
4. 前記演算部では、前記固有の明暗パターンを形成する暗部と明部の少なくとも一方を検出して前記サーチを行なうことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか記載のプリンタ。
5. 前記接触部材は、メディアの表面に所定ピッチで前記固有の凹凸形状を付与するものであり、前記演算部では、前記固有の明暗パターンをサーチするサーチ範囲を、前記所定ピッチに応じて設定することを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか記載のプリンタ。
6. 前記固有の明暗パターンをサーチするサーチ範囲は、前記所定ピッチに前記明暗パターンの予測サイズを加えた範囲であることを、請求項５記載のプリンタ。
7. 前記演算部では、前記固有の明暗パターンの周囲にマージンを有するように、前記相関窓の位置とサイズを設定し、メディア搬送方向において前記光学センサで撮像して取得した画像データの端部から、前記画素数だけ離れた位置から前記サーチを開始することを特徴とする、請求項１乃至６のいずれか記載のプリンタ。
8. 前記演算部では、前記固有の明暗パターンを予め固定テンプレートとして記憶し、前記テンプレートを用いてサーチを行なうことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか記載のプリンタ。
9. 前記演算部では、オブジェクト認識によって前記固有の明暗パターンを形成する暗部と明部の少なくとも一方を検出して、前記サーチを行なうことを特徴とする、請求項４記載のプリンタ。
10. 前記オブジェクト認識は、閾値を用いて二値化画像を生成して、前記暗部及び明部を検出することを特徴とする、請求項９記載のプリンタ。
11. 前記閾値は、使用するメディアに応じて異なる値を設定することを特徴とする、請求項１０記載のプリンタ。
12. 前記演算部では、あるタイミングで前記光学センサで取得した第一画像に設定した相関窓のテンプレートと、前記タイミングとは異なるタイミングで前記光学センサで取得した第二画像データとを用いて、パターンマッチング処理を行なうことを特徴とする、請求項１乃至１１のいずれか記載のプリンタ。
13. 前記パターンマッチング処理は、Ａｒｅａ−Ｂａｓｅｄマッチング法であることを特徴とする、請求項１２記載のプリンタ。
14. 前記Ａｒｅａ−Ｂａｓｅｄマッチング法は、ＳＡＤ法、ＳＳＤ法、ＮＣＣ法、ＰＯＣ法のいずれかであることを特徴とする、請求項１３記載のプリンタ。
15. インクジェット方式により前記プリントを行なうことを特徴とする、請求項１乃至１４のいずれか記載のプリンタ。
16. 移動する物体の表面に接触して、光学的に識別可能な固有の凹凸形状を付与するステップと、
    前記移動する物体の表面を光学センサで撮像して画像データを取得するステップと、
    前記画像データの中で、前記固有の凹凸形状を反映した明暗パターンをサーチして、前記明暗パターンを含む領域を相関窓として設定するステップと、
    前記物体の移動に伴って時系列に取得した複数の画像データ同士の、前記相関窓を用いた相関演算によって前記物体の移動情報を算出するステップと、
    を有することを特徴とする物体の移動検出方法。