JP6011406B2

JP6011406B2 - 検査装置、画像形成装置及びプログラム

Info

Publication number: JP6011406B2
Application number: JP2013059761A
Authority: JP
Inventors: 長尾　景則; 景則長尾; 河野　功幸; 功幸河野; 河野　裕之; 裕之河野; なつみ宮澤
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2013-03-22
Filing date: 2013-03-22
Publication date: 2016-10-19
Anticipated expiration: 2033-03-22
Also published as: JP2014186442A

Description

本発明は、検査装置、画像形成装置及びプログラムに関する。

特許文献１に記載された部品実装基板検査装置は、最初の部品実装基板を撮影した画像データを仮基準値として設定し、仮基準値と２枚目以降の各部品実装基板の画像データとを比較し、その差が許容値以内であれば検査結果を記憶し、その差が許容値を超えると、最初の部品実装基板と許容値を超えた部品実装基板の画像を表示し、許容値を超えた部品実装基板の検査結果を平均化処理に採用するか否かを作業者が目視により判定する。採用と判定された場合には、部品実装基板検査装置がその検査結果を記憶し、記憶された全ての検査結果を平均して部品実装基板の検査の基準値を求める。
特許文献２に記載された印刷検査装置は、印刷され得る全ての文字のコード、フォント及びフォントサイズを含む文字情報と、文字を印刷した場合の文字の特徴量と、文字の画像とを対応付けた辞書を作成する。印刷検査装置は、検査対象となる文字の特徴量を辞書に記録された特徴量と比較してその文字が正しく印刷されたか否かを判断し、正しく印刷されなかったと判断した文字の画像を表示し、オペレータが目視により検査する。正しく印刷されたとオペレータが判断した場合には、印刷検査装置が検査対象の文字の特徴量を辞書に追加する。

特開２００５−１６４４９７号公報特開２００７−１７２０２９号公報

本発明は、印刷された画像の画質不良の判定漏れを減らすことを目的とする。

請求項１に係る発明は、入力データに基づいて印刷された印刷画像を読み取って生成された印刷画像データを取得する第１取得手段と、前記入力データを取得する第２取得手段と、前記第１取得手段によって取得された印刷画像データに基づいて前記印刷画像の特徴量を算出する第１算出手段と、前記第２取得手段によって取得された入力データに基づいて参照画像の特徴量を算出する第２算出手段と、前記印刷画像の特徴量と前記参照画像の特徴量と定められたパラメータとを用いた演算によって前記印刷画像の画質の良否を判定する判定手段と、前記印刷画像に固有の識別子と、前記印刷画像の特徴量と、前記参照画像の特徴量と、前記判定手段による判定結果とを対応付けて記憶する記憶手段と、目視による前記印刷画像の画質の良否の判定結果を受け付ける受付手段と、前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が良と判定され、且つ、目視によって画質が不良と判定された印刷画像の識別子を前記記憶手段から抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が不良と判定されやすくなるように前記パラメータを修正する第１修正手段と、前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が不良と判定され、且つ、目視によって画質が良と判定された印刷画像の識別子を抽出する第２抽出手段と、前記第２抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が良と判定されやすくなるように、前記第１修正手段よりも小さい修正量で前記パラメータを修正する第２修正手段とを有する検査装置である。

請求項２に係る発明は、請求項１に記載の検査装置において、前記第１修正手段は、前記パラメータの修正回数が増えるにつれて、新規の修正における修正量を減少させる。
請求項３に係る発明は、請求項２に記載の検査装置において、前記第２修正手段は、前記パラメータの修正回数が増えるにつれて、前記第１修正手段よりも大きい減少率で、新規の修正における修正量を減少させる。

請求項４に係る発明は、入力データに基づいて印刷画像を印刷する印刷手段と、前記印刷手段によって印刷された印刷画像を読み取って印刷画像データを生成する読取手段と、前記読取手段によって生成された印刷画像データに基づいて前記印刷画像の特徴量を算出する第１算出手段と、前記入力データに基づいて参照画像の特徴量を算出する第２算出手段と、前記印刷画像の特徴量と前記参照画像の特徴量と定められたパラメータとを用いた演算によって前記印刷画像の画質の良否を判定する判定手段と、前記印刷画像に固有の識別子と、前記印刷画像の特徴量と、前記参照画像の特徴量と、前記判定手段による判定結果とを対応付けて記憶する記憶手段と、目視による前記印刷画像の画質の良否の判定結果を受け付ける受付手段と、前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が良と判定され、且つ、目視によって画質が不良と判定された印刷画像の識別子を前記記憶手段から抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が不良と判定されやすくなるように前記パラメータを修正する第１修正手段と、前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が不良と判定され、且つ、目視によって画質が良と判定された印刷画像の識別子を抽出する第２抽出手段と、前記第２抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が良と判定されやすくなるように、前記第１修正手段よりも小さい修正量で前記パラメータを修正する第２修正手段とを有する画像形成装置である。

請求項５に係る発明は、コンピュータを、入力データに基づいて印刷された印刷画像を読み取って生成された印刷画像データを取得する第１取得手段と、前記入力データを取得する第２取得手段と、前記第１取得手段によって取得された印刷画像データに基づいて前記印刷画像の特徴量を算出する第１算出手段と、前記第２取得手段によって取得された入力データに基づいて参照画像の特徴量を算出する第２算出手段と、前記印刷画像の特徴量と前記参照画像の特徴量と定められたパラメータとを用いた演算によって前記印刷画像の画質の良否を判定する判定手段と、前記印刷画像に固有の識別子と、前記印刷画像の特徴量と、前記参照画像の特徴量と、前記判定手段による判定結果とを対応付けて記憶する記憶手段と、目視による前記印刷画像の画質の良否の判定結果を受け付ける受付手段と、前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が良と判定され、且つ、目視によって画質が不良と判定された印刷画像の識別子を前記記憶手段から抽出する第１抽出手段と、前記第１抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が不良と判定されやすくなるように前記パラメータを修正する第１修正手段と、前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が不良と判定され、且つ、目視によって画質が良と判定された印刷画像の識別子を抽出する第２抽出手段と、前記第２抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が良と判定されやすくなるように、前記第１修正手段よりも小さい修正量で前記パラメータを修正する第２修正手段として機能させるためのプログラムである。

請求項１、４、５に係る発明によれば、第１修正手段よりも小さい修正量でパラメータを修正する構成を有しない場合と比べて、画質不良の判定漏れを減らす作用が打ち消されにくくすることができる。
請求項２に係る発明によれば、修正量を減少させない場合と比べて、パラメータの修正が繰り返されることによる判定のゆらぎを抑えることができる。
請求項３に係る発明によれば、第１修正手段よりも大きい減少率で修正量を減少させない場合と比べて、画質不良の判定漏れを減らすことができる。

実施形態の構成の全体を示す図。検査装置１００のハードウェア構成を示す図。検査装置１００の機能構成を示す図。判定結果ＤＢ（database）１５０を示す図。検査装置１００の動作を示す流れ図。

＜ハードウェア構成＞
図１は、実施形態の構成の全体を示す図である。
印刷装置５００は、例えば電子写真方式によって記録媒体に画像を印刷する装置である。制御装置６００は、印刷装置５００を制御する装置である。検査装置１００は、印刷物から読み取った画像を検査する装置である。印刷装置５００と検査装置１００はそれぞれ制御装置６００と通信線で接続されている。

図２は、検査装置１００のハードウェア構成を示す図である。
操作部１は、キーボード、マウスなどの入力装置である。
表示部２は、液晶などを用いた表示装置である。
読取部３は、原稿を光学的に読み取って画像データを生成する読取装置である。具体的には、読取部３は、光源、光学系、撮像素子、アナログデジタル変換回路、プラテンガラスを備え（いずれも図示省略）、プラテンガラス上に載せられた原稿に対して光源が光を照射し、原稿で反射された反射光が光学系を介してＲ（Red）色、Ｇ（Green）色、Ｂ（Blue）色に分解されて撮像素子に入射する。撮像素子は、入射した光を電気信号に変換し、アナログデジタル変換回路は、この電気信号をアナログデジタル変換してラスタ形式の画像データを生成する。なお、読取部３が、原稿を載せる原稿台と、原稿台に載せられた原稿を１枚ずつプラテンガラス上に搬送する原稿搬送機構とを備えていてもよい。

制御部４は、演算装置であるＣＰＵ（Central Processing Unit）と、記憶装置であるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を有する（いずれも図示省略）。ＲＯＭには、ハードウェアやＯＳ（Operating System）の起動の手順を記述したファームウェアが記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵが演算を実行する際のデータの記憶に用いられる。
記憶部５は、例えばハードディスク記憶装置であり、ＯＳやアプリケーションプログラムなどが記憶されており、制御部４がこのＯＳやアプリケーションプログラムを実行することによって検査装置１００の各部を制御する。
通信部６は、通信Ｉ／Ｆ（Interface）であり、検査装置１００と制御装置６００との通信を仲介する。

＜機能構成＞
図３は、検査装置１００の機能構成を示す図である。これらの機能は、制御部４がＯＳやアプリケーションプログラムに従って検査装置１００のハードウェアを動作させることによって実現される。
最初に、第１取得手段１０１について説明する。第１取得手段１０１は、入力データに基づいて印刷された印刷画像を読み取って生成された印刷画像データを取得する。具体的には、次のとおりである。
入力データとは、制御装置６００から印刷装置５００に入力されるデータであり、印刷装置５００は、この入力データに基づく画像を紙等の記録媒体に印刷する。入力データは、ページ記述言語で記述されたベクタデータでもよいし、ラスタデータでもよい。以下、印刷装置５００によって画像が印刷された記録媒体を印刷物という。また、記録媒体に印刷された画像を印刷画像という。ユーザは、印刷物を検査装置１００の読取部３の原稿台に載せる。読取部３は、印刷物から印刷画像を読み取って印刷画像を表すラスタデータである印刷画像データを生成し、生成した印刷画像データを記憶部５に記憶させる。

次に、第２取得手段１０２について説明する。第２取得手段１０２は、入力データを取得する。具体的には、検査装置１００の制御部４が、通信部６を介して、制御装置６００から入力データを受信し、受信した入力データを記憶部５に記憶させる。

次に、第１算出手段１０３について説明する。第１算出手段１０３は、第１取得手段１０１によって取得された印刷画像データに基づいて印刷画像の特徴量を算出する。具体的には、制御部４が、印刷画像データに基づいて複数種類の特徴量を算出し、これらの特徴量を成分とする特徴量ベクトルを生成する。複数種類の特徴量は、例えば、フーリエスペクトル、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）係数、ウェーブレット変換係数など、いかなるものでもよい。

印刷画像の特徴量ベクトルｆⁱは、次式で表される。このベクトルは、ｄ種類（ｄは２以上の整数）の特徴量を成分とするｄ次元ベクトルであり、各成分の下付きの添え字が特徴量の種類を表す。Ｔは、転置を表す。

次に、第２算出手段１０４について説明する。第２算出手段１０４は、第２取得手段１０２によって取得された入力データに基づいて参照画像の特徴量を算出する。具体的には、制御部４が、入力データに基づいて、第１算出手段１０３と同じ複数種類の特徴量を算出し、これらの特徴量を成分とする特徴量ベクトルを生成する。ここで、入力データがページ記述言語などで記述されたベクタデータである場合には、制御部４がベクタデータをラスタデータに変換し、このラスタデータに基づいて特徴量を算出する。
参照画像の特徴量ベクトルｆ^rは、次式で表される。

ｆⁱとｆ^rの成分で下付きの添え字が同じものは、同じ種類の特徴量である。

次に、判定手段１０５について説明する。判定手段１０５は、印刷画像の特徴量と参照画像の特徴量と定められたパラメータとを用いた演算によって印刷画像の画質の良否を判定する。具体的には、次のとおりである。
本実施形態では、線形識別関数を用いた判定処理の例を示す（詳しくは、石井健一郎他、「わかりやすいパターン認識」、オーム社）。制御部４は、参照画像の特徴量ベクトルと印刷画像の特徴量ベクトルの成分毎の差の絶対値と定数１とを成分とするｄ＋１次元のベクトルｆを求める。

次に、制御部４は、印刷画像の評価値ｇを次式により求める。

ここで、ｗは、ｄ＋１次元の重みベクトルであり、印刷画像の画質の良否を判定するためのパラメータである。重みベクトルは、予め初期値が設定されている。この初期値は、評価値ｇによる判定結果が理想的な判定結果に近づくように予め学習済みであることが望ましい。

制御部４は、評価値ｇが０以上である場合に、印刷画像の画質が良であると判定し、評価値ｇが０未満である場合に、画質が不良であると判定する。

次に、記憶手段１０６について説明する。記憶手段１０６は、印刷画像に固有の識別子と、印刷画像の特徴量と、参照画像の特徴量と、判定手段１０５による判定結果とを対応付けて記憶する。具体的には、次のとおりである。
図４は、判定結果ＤＢ（database）１５０を示す図である。判定結果ＤＢ１５０は、記憶部５に記憶される。印刷画像ＩＤ（identifier）のフィールドには、印刷画像に固有の識別子が書き込まれる。この識別子は、読取部３が１ページ分の印刷画像を読み取る度に制御部４が当該印刷画像に割り当てる固有の識別子であり、例えば、１から始まるページ番号などである。印刷画像の特徴量のフィールドには、第１算出手段１０３で算出された印刷画像の特徴量ベクトルｆⁱが書き込まれる。参照画像の特徴量のフィールドには、第２算出手段１０４で算出された参照画像の特徴量ベクトルｆ^rが書き込まれる。判定手段の判定結果のフィールドには、判定手段１０５による判定結果（良又は不良）が書き込まれる。目視の判定結果のフィールドには、後述する受付手段１０７で受け付けられたユーザの目視による判定結果（良又は不良）が書き込まれる。

次に、受付手段１０７について説明する。受付手段１０７は、目視による印刷画像の画質の良否の判定結果を受け付ける。具体的には、印刷物をユーザが目視観察し、画質の良否を判定し、画質が不良であると判定したページのページ番号を操作部１を用いて入力する。制御部４は、入力されたページ番号に対応するページの再印刷を制御装置６００に要求する。制御装置６００は、要求されたページに対応する入力データを印刷装置５００に送信し、印刷装置５００は、当該ページの画像を印刷する。また、制御部４は、判定結果ＤＢ１５０の当該ページ番号（印刷画像ＩＤ）に対応する目視の判定結果のフィールドに「不良」を書き込む。

次に、第１抽出手段１０８について説明する。第１抽出手段１０８は、記憶手段１０６に記憶された判定結果と受付手段１０７で受け付けられた判定結果とに基づいて、判定手段１０５によって画質が良と判定され、且つ、目視によって画質が不良と判定された印刷画像の識別子を記憶手段１０６から抽出する。具体的には、制御部４は、判定結果ＤＢ１５０において良の判定結果に対応する印刷画像ＩＤのうち、ユーザが入力したページ番号、すなわち、ユーザが目視により画質が不良であると判定したページに対応する印刷画像ＩＤを抽出する。言い換えれば、制御部４は、画質不良と判定すべきであるのに検査装置１００が画質不良と判定しなかった印刷画像を抽出する（False Negative（ＦＮ）の抽出）。

次に、第２抽出手段１０９について説明する。第２抽出手段１０９は、記憶手段１０６に記憶された判定結果と受付手段１０７で受け付けられた判定結果とに基づいて、判定手段１０５によって画質が不良と判定され、且つ、目視によって画質が良と判定された印刷画像の識別子を抽出する。具体的には、制御部４は、判定結果ＤＢ１５０において不良の判定結果に対応する印刷画像ＩＤのうち、ユーザが入力しなかったページ番号、すなわち、ユーザが目視により画質が良であると判定したページに対応する印刷画像ＩＤを抽出する。言い換えれば、制御部４は、画質不良と判定すべきでないのに検査装置１００が画質不良と判定した印刷画像を抽出する（False Positive（ＦＰ）の抽出）。

次に、第１修正手段１１０と第２修正手段１１１について説明する。
第１修正手段１１０は、第１抽出手段１０８によって抽出された識別子に対応する印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する参照画像の特徴量とを用いて、判定手段１０５によって画質が不良と判定されやすくなるようにパラメータを修正する。
第２修正手段１１１は、第２抽出手段１０９によって抽出された識別子に対応する印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する参照画像の特徴量とを用いて、判定手段１０５によって画質が良と判定されやすくなるように、第１修正手段１１０よりも小さい修正量でパラメータを修正する。具体的には、次のとおりである。

本実施形態では、最小二乗学習を用いた修正処理の例を示す（詳しくは、石井健一郎他、「わかりやすいパターン認識」、オーム社）。修正するパラメータは、前述の重みベクトルである。制御部４は、次式によって重みベクトルを修正する。ｗ_mは、修正後の重みベクトル、ρは刻み幅、ｔは教師信号である。

教師信号ｔは、目視による判定結果に応じて次の値を設定する。

刻み幅ρは、１よりも非常に小さい値とする。また、ＦＮが抽出された場合とＦＰが抽出された場合とで刻み幅ρを異ならせ、ＦＰが抽出された場合よりもＦＮが抽出された場合の方が大きくなるように刻み幅ρを設定する。

＜動作＞
次に、検査装置１００の動作について説明する。
検査に先立って、ユーザは、制御装置６００に対して画像の印刷を指示する。すると、制御装置６００から印刷装置５００に入力データが入力され、この入力データに基づいて印刷装置５００が画像を印刷する。制御装置６００は、この入力データを記憶している。ユーザが読取部３の原稿台に印刷物を載せ、操作部１を用いて検査の開始を指示すると、制御部４が以下の手順で処理を実行する。

図５は、検査装置１００の動作を示す流れ図である。
ステップＳ００１においては、第１取得手段１０１としての読取部３が、印刷物から印刷画像を読み取って印刷画像データを生成する。
ステップＳ００２においては、第２取得手段１０２としての制御部４が、制御装置６００に入力データを要求し、制御装置６００から送信された入力データを受信する。
ステップＳ００３においては、制御部４が、印刷画像及び参照画像のページカウンタｐに１を設定する。

ステップＳ００４においては、第１算出手段１０３としての制御部４が、第ｐページの印刷画像の特徴量ベクトルを算出する。
ステップＳ００５においては、第２算出手段１０４としての制御部４が、第ｐページの参照画像の特徴量ベクトルを算出する。
ステップＳ００６においては、判定手段１０５としての制御部４が、第ｐページの印刷画像の画質の良否を判定する。

ステップＳ００７においては、記憶手段１０６としての制御部４が、第ｐページの印刷画像ＩＤと印刷画像の特徴量ベクトルと参照画像の特徴量ベクトルと判定手段１０５による判定結果とを対応付けて判定結果ＤＢ１５０に書き込む。
ステップＳ００８においては、制御部４が、印刷画像及び参照画像の全ページに対してステップＳ００４からＳ００７の処理が完了したか否かを判定する。完了していない場合（ステップＳ００８：ＮＯ）には、ステップＳ００９に進み、完了した場合（ステップＳ００８：ＹＥＳ）には、ステップＳ０１０に進む。
ステップＳ００９においては、制御部４が、ページカウンタｐに１を加算し、ステップＳ００４に戻る。

ステップＳ０１０においては、受付手段１０７としての制御部４が、目視による判定結果を受け付け、判定結果ＤＢに書き込む。
ステップＳ０１１においては、制御部４が、ページカウンタｐに１を設定する。
ステップＳ０１２においては、第１抽出手段１０８としての制御部４が、判定結果ＤＢ１５０の第ｐページに対応するレコードを参照し、当該レコードがＦＮに該当するか否かを判定する。ＦＮに該当する場合（ステップＳ０１２：ＹＥＳ）には、ステップＳ０１３に進み、ＦＮに該当しない場合（ステップＳ０１２：ＮＯ）には、ステップＳ０１４に進む。
ステップＳ０１３においては、第１修正手段１１０としての制御部４が、パラメータを修正する。

ステップＳ０１４においては、第２抽出手段１０９としての制御部４が、判定結果ＤＢ１５０の第ｐページに対応するレコードを参照し、当該レコードがＦＰに該当するか否かを判定する。ＦＰに該当する場合（ステップＳ０１４：ＹＥＳ）には、ステップＳ０１５に進み、ＦＰに該当しない場合（ステップＳ０１４：ＮＯ）には、ステップＳ０１６に進む。
ステップＳ０１５においては、第２修正手段１１１としての制御部４が、パラメータを修正する。

ステップＳ０１６においては、制御部４が、ページカウンタｐに１を加算し、ステップＳ０１２に戻る。
ステップＳ０１７においては、制御部４が、判定結果ＤＢ１５０の全レコードに対してステップＳ０１２又はＳ０１４の処理が完了したか否かを判定する。完了していない場合（ステップＳ０１７：ＮＯ）には、ステップＳ０１６に進み、完了した場合（ステップＳ０１７：ＹＥＳ）には、処理を終了する。
このようにして修正されたパラメータは、次回の検査において、印刷画像の評価値ｇの算出に用いられる。

本実施形態によれば、判定手段によって画質が良と判定され、且つ、目視によって画質が不良と判定された場合（ＦＮ）に、判定手段によって画質が不良と判定されやすくなるようにパラメータが修正される。従って、この構成を有しない場合と比べて、画質不良の判定漏れが減少する。
また、本実施形態によれば、判定手段によって画質が不良と判定され、且つ、目視によって画質が良と判定された場合（ＦＰ）に、判定手段によって画質が良と判定されやすくなるようにパラメータが修正される。
ＦＮの場合とＦＰの場合とでは、パラメータの修正の方向が逆であるため、ＦＮの場合の修正とＦＰの場合の修正は、互いの修正を打ち消すように作用する。しかし、本実施形態では、ＦＰの場合の修正量がＦＮの場合の修正量よりも小さいため、この構成を有しない場合と比べて、画質不良の判定漏れを減少させる作用が打ち消されにくくなる。

また、従来は、検査装置の判定結果と目視の判定結果が相違した場合、ユーザがパラメータの修正を行っていたが、パラメータと人間の直感との相関関係は単純なものではなく、また、複数の特徴量に基づくパラメータの修正は、ユーザが直感的に判断するのが困難である。本実施形態では、検査装置が複数の特徴量に基づいてパラメータの修正を行うので、ユーザが修正作業を行う必要がなくなる。

＜変形例＞
上記の実施形態を以下に示す変形例のように変形してもよい。また、実施形態と変形例を組み合わせてもよい。また、複数の変形例を組み合わせてもよい。
＜変形例１＞
実施形態では、線形識別関数を用いた判定処理の例を示したが、線形基底関数モデルを用いてもよい（詳しくは、Ｃ．Ｍ．ビショップ、「パターン認識と機械学習」、シュプリンガージャパン）。この場合、次式で示すように、非線形な基底関数φを用いて評価値ｇを算出する。

この場合、重みベクトルの修正式は、次式で表される。

＜変形例２＞
パラメータの修正回数が増えるにつれてパラメータが収束するように、次式により刻み幅ρを減衰させるようにしてもよい。ρ_mは修正後の刻み幅、αは時定数、ｋは修正回数である。

また、ＦＮの場合にＦＰの場合よりも刻み幅ρが減衰しにくくなるように、ＦＮの場合の時定数をＦＰの場合の時定数よりも小さい値に設定してもよい。

＜変形例３＞
実施形態では、複数種類の特徴量を成分とする特徴量ベクトルを用いて画質の良否を判定する例を示したが、１種類の特徴量を用いて画質の良否を判定するようにしてもよい。
実施形態では、ＦＮが抽出された場合とＦＰが抽出された場合とでそれぞれパラメータを修正する例を示したが、ＦＮが抽出された場合にだけパラメータを修正するようにしてもよい。

＜変形例４＞
印刷画像を複数の領域に分割し、領域毎に画質の良否の判定を行うようにしてもよい。その場合、１ページ分の印刷画像に含まれる領域のうち不良と判定された領域の数が閾値に達した場合にそのページを不良と判定するようにしてもよい。また、印刷画像に分割の境界線を重ねて表示部２に表示し、目視で不良と判定した領域をユーザがマウス等で指定し、指定された領域に対応する印刷画像の特徴量と参照画像の特徴量とを用いてパラメータを修正するようにしてもよい。

＜変形例５＞
実施形態では、ユーザが目視により不良と判定したページのページ番号を入力する例を示したが、目視により良と判定したページのページ番号を入力するようにしてもよい。要するに、目視の判定結果が不良であるか否かを制御部４に認識させるように構成されていればよい。

＜変形例６＞
実施形態では、検査装置１００が読取部３を備える例を示したが、読取部３を検査装置１００と分離した構成とし、両者を通信線で接続するようにしてもよい。
また、読取部３が検査装置１００ではなく印刷装置５００に備えられていてもよい。この場合、印刷装置５００の読取部に印刷画像を読み取らせ、これによって生成された印刷画像データを検査装置１００に入力する。
また、実施形態で例示した検査装置１００が印刷装置５００又は制御装置６００と一体化されていてもよい。また、検査装置１００と印刷装置５００と制御装置６００が一体化されていてもよい。

実施形態では、印刷装置５００が電子写真方式である例を示したが、印刷装置５００は、インクジェット方式などいかなる方式でもよい。
また、実施形態では、制御部４がプログラムを実行することによって検査装置１００を動作させる例を示したが、このプログラムを、光記録媒体、半導体メモリ等、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供し、この記録媒体からプログラムを読み取って記憶部５に記憶させるようにしてもよい。また、このプログラムを電気通信回線経由で提供してもよい。また、実施形態と同様の機能をハードウェアで実装してもよい。

１００…検査装置、１…操作部、２…表示部、３…読取部、４…制御部、５…記憶部、６…通信部、１０１…第１取得手段、１０２…第２取得手段、１０３…第１算出手段、１０４…第２算出手段、１０５…判定手段、１０６…記憶手段、１０７…受付手段、１０８…第１抽出手段、１０９…第２抽出手段、１１０…第１修正手段、１１１…第２修正手段、１５０…判定結果ＤＢ、５００…印刷装置、６００…制御装置

Claims

入力データに基づいて印刷された印刷画像を読み取って生成された印刷画像データを取得する第１取得手段と、
前記入力データを取得する第２取得手段と、
前記第１取得手段によって取得された印刷画像データに基づいて前記印刷画像の特徴量を算出する第１算出手段と、
前記第２取得手段によって取得された入力データに基づいて参照画像の特徴量を算出する第２算出手段と、
前記印刷画像の特徴量と前記参照画像の特徴量と定められたパラメータとを用いた演算によって前記印刷画像の画質の良否を判定する判定手段と、
前記印刷画像に固有の識別子と、前記印刷画像の特徴量と、前記参照画像の特徴量と、前記判定手段による判定結果とを対応付けて記憶する記憶手段と、
目視による前記印刷画像の画質の良否の判定結果を受け付ける受付手段と、
前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が良と判定され、且つ、目視によって画質が不良と判定された印刷画像の識別子を前記記憶手段から抽出する第１抽出手段と、
前記第１抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が不良と判定されやすくなるように前記パラメータを修正する第１修正手段と、
前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が不良と判定され、且つ、目視によって画質が良と判定された印刷画像の識別子を抽出する第２抽出手段と、
前記第２抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が良と判定されやすくなるように、前記第１修正手段よりも小さい修正量で前記パラメータを修正する第２修正手段と
を有する検査装置。
前記第１修正手段は、前記パラメータの修正回数が増えるにつれて、新規の修正における修正量を減少させる
請求項１に記載の検査装置。
前記第２修正手段は、前記パラメータの修正回数が増えるにつれて、前記第１修正手段よりも大きい減少率で、新規の修正における修正量を減少させる
請求項２に記載の検査装置。
入力データに基づいて印刷画像を印刷する印刷手段と、
前記印刷手段によって印刷された印刷画像を読み取って印刷画像データを生成する読取手段と、
前記読取手段によって生成された印刷画像データに基づいて前記印刷画像の特徴量を算出する第１算出手段と、
前記入力データに基づいて参照画像の特徴量を算出する第２算出手段と、
前記印刷画像の特徴量と前記参照画像の特徴量と定められたパラメータとを用いた演算によって前記印刷画像の画質の良否を判定する判定手段と、
前記印刷画像に固有の識別子と、前記印刷画像の特徴量と、前記参照画像の特徴量と、前記判定手段による判定結果とを対応付けて記憶する記憶手段と、
目視による前記印刷画像の画質の良否の判定結果を受け付ける受付手段と、
前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が良と判定され、且つ、目視によって画質が不良と判定された印刷画像の識別子を前記記憶手段から抽出する第１抽出手段と、
前記第１抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が不良と判定されやすくなるように前記パラメータを修正する第１修正手段と、
前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が不良と判定され、且つ、目視によって画質が良と判定された印刷画像の識別子を抽出する第２抽出手段と、
前記第２抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が良と判定されやすくなるように、前記第１修正手段よりも小さい修正量で前記パラメータを修正する第２修正手段と
を有する画像形成装置。
コンピュータを、
入力データに基づいて印刷された印刷画像を読み取って生成された印刷画像データを取得する第１取得手段と、
前記入力データを取得する第２取得手段と、
前記第１取得手段によって取得された印刷画像データに基づいて前記印刷画像の特徴量を算出する第１算出手段と、
前記第２取得手段によって取得された入力データに基づいて参照画像の特徴量を算出する第２算出手段と、
前記印刷画像の特徴量と前記参照画像の特徴量と定められたパラメータとを用いた演算によって前記印刷画像の画質の良否を判定する判定手段と、
前記印刷画像に固有の識別子と、前記印刷画像の特徴量と、前記参照画像の特徴量と、前記判定手段による判定結果とを対応付けて記憶する記憶手段と、
目視による前記印刷画像の画質の良否の判定結果を受け付ける受付手段と、
前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が良と判定され、且つ、目視によって画質が不良と判定された印刷画像の識別子を前記記憶手段から抽出する第１抽出手段と、
前記第１抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が不良と判定されやすくなるように前記パラメータを修正する第１修正手段と、
前記記憶手段に記憶された判定結果と前記受付手段で受け付けられた判定結果とに基づいて、前記判定手段によって画質が不良と判定され、且つ、目視によって画質が良と判定された印刷画像の識別子を抽出する第２抽出手段と、
前記第２抽出手段によって抽出された識別子に対応する前記印刷画像の特徴量と当該識別子に対応する前記参照画像の特徴量とを用いて、前記判定手段によって画質が良と判定されやすくなるように、前記第１修正手段よりも小さい修正量で前記パラメータを修正する第２修正手段
として機能させるためのプログラム。