JP6323190B2 - Inspection apparatus, image forming apparatus, and image inspection method - Google Patents
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Description
本発明は、検査装置、画像形成装置及び画像の検査方法に関する。 The present invention relates to an inspection apparatus, an image forming apparatus, and an image inspection method.
従来、画像形成装置により用紙上に形成された画像を読み取り、読み取った画像を基準画像と照合することにより、画像を検査することが行われている。
単純に、読み取った画像と基準画像の位置が対応する画素の階調値を照合する方法では、用紙の搬送位置のずれ等により基準画像と比べてわずかに位置がずれただけでも、画像が不良と誤判定されてしまう。そこで、読み取った画像と基準画像の特徴量を算出して特徴量同士を照合することが行われている（例えば、特許文献１〜３）。特徴量を照合する方法によれば、画像の位置にかかわらず、画像の特徴が一致するか否かで画像の良否を判定できるため、画像の位置ずれによる誤判定を減らすことができる。
Conventionally, an image is inspected by reading an image formed on a sheet by an image forming apparatus and collating the read image with a reference image.
Simply by checking the gradation value of the pixel corresponding to the position of the scanned image and the reference image, even if the position is slightly shifted from the reference image due to a shift in the paper transport position, the image is defective. Will be misjudged. Therefore, the feature amounts of the read image and the reference image are calculated and the feature amounts are collated (for example, Patent Documents 1 to 3). According to the method for collating feature amounts, it is possible to determine the quality of an image based on whether or not the features of the image match regardless of the position of the image, so that it is possible to reduce erroneous determination due to image misalignment.
しかしながら、特徴量を照合する場合、位置にかかわらず特徴量が同じであれば同じ画像であると判定されるため、１枚の用紙のなかに同じ特徴量を持つ複数の画像があると、正確な判定が難しくなる。例えば、同じ文字が３文字並んでいる基準画像に対し、３文字のうちの１文字が消失した画像は不良と判定すべきだが、消失した文字の特徴量が他の２文字の特徴量と一致するため、画像は良と誤判定されてしまう。 However, when matching feature amounts, the same image is determined if the feature amount is the same regardless of the position. Therefore, if there are multiple images having the same feature amount on a single sheet, Difficult to judge. For example, with respect to a reference image in which three identical characters are arranged, an image in which one of the three characters has disappeared should be determined to be defective, but the feature amount of the lost character matches the feature amount of the other two characters Therefore, the image is erroneously determined as good.
本発明の課題は、画像の検査時の誤判定を減らすことである。 An object of the present invention is to reduce misjudgment during image inspection.
請求項１に記載の発明によれば、
複数の用紙上に形成された画像をそれぞれ読み取る画像読取部と、
前記画像読取部により読み取られた複数の画像のいずれかを基準画像、その他を被検査画像として、前記基準画像及び前記被検査画像の１又は複数の特徴点をそれぞれ検出し、各特徴点の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により検出された前記基準画像と前記被検査画像の各特徴点の特徴量を照合することにより、前記被検査画像の良否を判定する判定部と、を備え、
前記判定部は、前記特徴量を照合する前記基準画像と前記被検査画像の各特徴点を、前記被検査画像の各画素を中心とする探索領域ごとに探索し、前記探索領域のサイズを前記基準画像中の１又は複数のオブジェクトのサイズに応じて決定することを特徴とする検査装置が提供される。
According to the invention of claim 1,
An image reading unit that respectively reads images formed on a plurality of sheets;
One or a plurality of feature points of the reference image and the image to be inspected are detected by using one of the plurality of images read by the image reading unit as a reference image and the other as an image to be inspected. A feature amount calculation unit for calculating the amount;
A determination unit that determines the quality of the image to be inspected by comparing the feature amount of each feature point of the image to be inspected with the reference image detected by the feature amount calculation unit;
The determination unit searches each feature point of the reference image for comparing the feature amount and the image to be inspected for each search region centered on each pixel of the image to be inspected, and determines the size of the search region. An inspection apparatus is provided that is determined according to the size of one or a plurality of objects in a reference image.
請求項２に記載の発明によれば、
前記判定部は、前記基準画像中の１又は複数のオブジェクトのサイズ情報を取得し、当該オブジェクトのサイズ情報により特定された前記１又は複数のオブジェクトのいずれかのサイズを、前記探索領域のサイズとして決定することを特徴とする請求項１に記載の検査装置が提供される。
According to invention of Claim 2,
The determination unit acquires size information of one or more objects in the reference image, and uses any one of the one or more objects specified by the size information of the object as the size of the search area. An inspection apparatus according to claim 1 is provided.
請求項３に記載の発明によれば、
前記オブジェクトのサイズ情報により特定された前記１又は複数のオブジェクトのサイズを表示する表示部と、
ユーザーがオブジェクトのサイズを指定するための操作部と、を備え、
前記判定部は、前記操作部を介してユーザーにより指定されたオブジェクトのサイズを、前記探索領域のサイズとして決定することを特徴とする請求項２に記載の検査装置が提供される。
According to invention of Claim 3,
A display unit for displaying the size of the one or more objects specified by the size information of the object;
An operation unit for the user to specify the size of the object,
The inspection apparatus according to claim 2, wherein the determination unit determines a size of an object designated by a user via the operation unit as a size of the search area.
請求項４に記載の発明によれば、
前記オブジェクトのサイズ情報は、前記オブジェクトが文字である場合、文字のフォント及びフォントサイズを含み、当該文字に拡張書式が設定されている場合はさらに拡張書式を含み、
前記判定部は、前記フォント、フォントサイズ及び拡張書式の文字のサイズを探索領域のサイズとして決定することを特徴とする請求項２又は３に記載の検査装置が提供される。
According to invention of Claim 4,
The size information of the object includes a font and a font size of the character when the object is a character, and further includes an extended format when an extended format is set for the character,
4. The inspection apparatus according to claim 2, wherein the determination unit determines the font, the font size, and the character size of the extended format as a search area size.
請求項５に記載の発明によれば、
前記判定部は、前記フォント、フォントサイズ及び拡張書式に対応する前記探索領域のサイズが定められたテーブルを用いて、前記オブジェクトのサイズ情報に含まれるフォント、フォントサイズ及び拡張書式を前記探索領域のサイズに変換することにより、前記探索領域のサイズを決定することを特徴とする請求項４に記載の検査装置が提供される。
According to the invention of claim 5,
The determination unit uses a table in which the size of the search area corresponding to the font, font size, and extended format is determined, and determines the font, font size, and extended format included in the size information of the object. The inspection apparatus according to claim 4, wherein the size of the search area is determined by converting the size into a size.
請求項６に記載の発明によれば、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の検査装置を備えることを特徴とする画像形成装置が提供される。
According to the invention of claim 6,
An image forming apparatus comprising the inspection apparatus according to any one of claims 1 to 5 is provided.
請求項７に記載の発明によれば、
複数の用紙のそれぞれに形成された画像を読み取る画像読取ステップと、
前記画像読取ステップにおいて読み取られた複数の画像のいずれかを基準画像、その他を被検査画像として、前記基準画像及び前記被検査画像の１又は複数の特徴点をそれぞれ検出し、各特徴点において特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップにおいて検出された前記基準画像と前記被検査画像の各特徴点の特徴量を照合することにより、前記被検査画像の良否を判定する判定ステップと、を含み、
前記判定ステップでは、前記特徴量を照合する前記基準画像と前記被検査画像の各特徴点を、前記被検査画像の各画素を中心とする探索領域ごとに探索し、前記探索領域のサイズを前記基準画像中の１又は複数のオブジェクトのサイズに応じて決定することを特徴とする画像の検査方法が提供される。
According to the invention of claim 7,
An image reading step for reading an image formed on each of a plurality of sheets;
One or a plurality of feature points of the reference image and the image to be inspected are detected by using one of the plurality of images read in the image reading step as a reference image and the other as an image to be inspected. A feature amount calculating step for calculating the amount;
A determination step of determining pass / fail of the image to be inspected by comparing the feature amount of each feature point of the image to be inspected with the reference image detected in the feature amount calculating step,
In the determination step, each feature point of the reference image and the image to be inspected for collating the feature amount is searched for each search area centered on each pixel of the image to be inspected, and the size of the search area is determined as the size of the search area. There is provided an image inspection method characterized in that it is determined according to the size of one or more objects in a reference image.
本発明によれば、特徴量の照合によって被検査画像の良否を判定することができ、画像のわずかな位置ずれによる誤判定を減らすことができる。また、照合する基準画像と被検査画像の特徴点を探索領域内に位置する特徴点に限定することができ、探索領域のサイズをオブジェクトのサイズに応じて決定することができるため、特徴量が同じであるが、異なるオブジェクトの特徴点同士を照合することによる誤判定を減らすことができる。 According to the present invention, the quality of the image to be inspected can be determined by comparing the feature amounts, and erroneous determination due to a slight misalignment of the image can be reduced. Further, the feature points of the reference image to be collated and the image to be inspected can be limited to the feature points located in the search area, and the size of the search area can be determined according to the size of the object. Although it is the same, misjudgment by collating feature points of different objects can be reduced.
以下、本発明の検査装置、画像形成装置及び検査方法の実施の形態について、図面を参照して説明する。 Hereinafter, embodiments of an inspection apparatus, an image forming apparatus, and an inspection method of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本発明の実施の形態の画像形成装置Ｇの概略構成を示している。
画像形成装置Ｇは、図１に示すように本体ユニット１０と検査装置１００を備え、本体ユニット１０により用紙上に画像を形成し、検査装置１００により当該用紙の画像を読み取って当該画像の検査を実施することができる。
FIG. 1 shows a schematic configuration of an image forming apparatus G according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the image forming apparatus G includes a main unit 10 and an inspection device 100. The main unit 10 forms an image on a sheet, and the inspection device 100 reads the image on the sheet to inspect the image. Can be implemented.
図２は、本体ユニット１０と検査装置１００の構成を機能ごとに表すブロック図である。
本体ユニット１０は、図１及び図２に示すように、制御部１１、記憶部１２、操作部１３、表示部１４、通信部１５、画像生成部１６、画像読取部１７、画像メモリー１８、画像処理部１９及び画像形成部２０を備えている。
FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of the main unit 10 and the inspection apparatus 100 for each function.
As shown in FIGS. 1 and 2, the main unit 10 includes a control unit 11, a storage unit 12, an operation unit 13, a display unit 14, a communication unit 15, an image generation unit 16, an image reading unit 17, an image memory 18, and an image memory 18. A processing unit 19 and an image forming unit 20 are provided.
制御部１１は、記憶部１２に記憶されているプログラムを読み出し、当該プログラムを実行することにより画像形成装置Ｇの各部を制御する。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成することができる。
例えば、制御部１１は、画像生成部１６により生成された画像又は画像読取部１７により読み取られた画像の画像処理を、画像処理部１９により実施させて、画像処理後の画像の各画素の階調値に応じて、画像形成部２０により用紙上に画像を形成させる。
The control unit 11 reads out a program stored in the storage unit 12 and controls each unit of the image forming apparatus G by executing the program. The control unit 11 can be configured by a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), and the like.
For example, the control unit 11 causes the image processing unit 19 to perform image processing on the image generated by the image generation unit 16 or the image read by the image reading unit 17, so that each pixel level of the image after image processing is processed. In accordance with the tone value, the image forming unit 20 forms an image on the paper.
記憶部１２は、制御部１１により読み取り可能なプログラム、プログラムの実行時に用いられるデータ等を記憶している。
記憶部１２としては、ハードディスク等の大容量メモリーを用いることができる。
The storage unit 12 stores a program that can be read by the control unit 11, data used when the program is executed, and the like.
As the storage unit 12, a large-capacity memory such as a hard disk can be used.
操作部１３は、図１に示すようにユーザーインターフェイスとして本体ユニット１０に設けられ、ユーザーの操作に応じた操作信号を生成し、制御部１１に出力する。操作部１３としては、例えばキー、表示部１４と一体に構成されたタッチパネル等が挙げられる。 The operation unit 13 is provided in the main unit 10 as a user interface as shown in FIG. 1, generates an operation signal corresponding to a user operation, and outputs the operation signal to the control unit 11. Examples of the operation unit 13 include a key and a touch panel configured integrally with the display unit 14.
表示部１４は、図１に示すようにユーザーインターフェイスとして本体ユニット１０に設けられ、制御部１１の指示にしたがって操作画面等を表示する。表示部１４としては、ＬＣＤ（liquid Crystal Display）、ＯＥＬＤ（Organic Electro luminescence Display）等を用いることができる。 As shown in FIG. 1, the display unit 14 is provided in the main unit 10 as a user interface, and displays an operation screen and the like according to instructions from the control unit 11. As the display unit 14, a liquid crystal display (LCD), an organic electroluminescence display (OELD), or the like can be used.
通信部１５は、ネットワーク上のユーザー端末、サーバー、他の画像形成装置等と通信する。例えば、通信部１５は、ユーザー端末からネットワークを介してページ記述言語（ＰＤＬ：Page Description Language）で記述されたデータ（以下、ＰＤＬデータという）を受信する。 The communication unit 15 communicates with user terminals, servers, other image forming apparatuses, and the like on the network. For example, the communication unit 15 receives data (hereinafter referred to as PDL data) described in a page description language (PDL) via a network from a user terminal.
画像生成部１６は、通信部１５により受信したＰＤＬデータをラスタライズ処理し、画素ごとに階調値を有するビットマップ形式の画像を、Ｃ（シアン）、Ｍ（マジェンタ）、Ｙ（イエロー）及びＫ（黒）の色ごとに生成する。階調値は、画像の濃淡を０〜階調で表す８ｂｉｔのデータ値である。 The image generation unit 16 rasterizes the PDL data received by the communication unit 15, and converts the bitmap format image having a gradation value for each pixel into C (cyan), M (magenta), Y (yellow), and K Generated for each (black) color. The gradation value is an 8-bit data value that represents the shade of the image with 0 to gradation.
画像生成部１６は、ラスタライズ処理によって画像中に描画する１又は複数のオブジェクトのサイズ情報をＰＤＬデータから生成し、画像に付加（タグ）することができる。オブジェクトとは、前景となり得る画像のことをいい、例えばかな、アルファベット、数字等の文字（Text）、罫線、多角形、円等の図形（Graphics）、ＪＰＥＧファイル等の写真（Image）等に分類できる。オブジェクトのサイズ情報は、当該サイズ情報によりオブジェクトのサイズを特定できるのであれば、オブジェクトのサイズそのものを示す情報であってもよいし、オブジェクトのサイズを算出できる補助的な情報であってもよい。 The image generation unit 16 can generate size information of one or more objects to be drawn in an image by rasterization processing from PDL data and add (tag) the image to the image. An object is an image that can be a foreground. For example, Kana, letters such as alphabets and numbers (Text), ruled lines, polygons, graphics such as circles, and photographs such as JPEG files (Image) it can. The object size information may be information indicating the size of the object itself or auxiliary information capable of calculating the size of the object as long as the size of the object can be specified by the size information.
画像読取部１７は、図１に示すように本体ユニット１０の上部に設けられ、ユーザーによりセットされた原稿の画像を読み取って、ビットマップ形式の画像をＲ（赤）、Ｇ（緑）及びＢ（青）の色ごとに生成する。画像読取部１７は、例えばスキャナー、自動原稿送り機構等により構成することができる。画像読取部１７は、Ｒ、Ｇ及びＢの画像を色変換し、各色Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫの画像を生成するようにしてもよい。なお、画像読取部１７と画像メモリー１８の間に色変換部を配置して当該色変換部により色変換を実施するようにしてもよいし、画像処理部１９において実施するようにしてもよい。 As shown in FIG. 1, the image reading unit 17 is provided on the upper part of the main unit 10, reads an image of a document set by a user, and converts bitmap format images into R (red), G (green), and B Generate for each (blue) color. The image reading unit 17 can be configured by, for example, a scanner, an automatic document feeding mechanism, or the like. The image reading unit 17 may color-convert the R, G, and B images to generate images of the respective colors C, M, Y, and K. Note that a color conversion unit may be arranged between the image reading unit 17 and the image memory 18 and color conversion may be performed by the color conversion unit, or may be performed by the image processing unit 19.
画像メモリー１８は、画像生成部１６又は画像読取部１７により生成された画像を記憶する。画像にオブジェクトのサイズ情報が付加されている場合は、当該サイズ情報も記憶する。画像メモリー１８としては、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）等を用いることができる。 The image memory 18 stores the image generated by the image generation unit 16 or the image reading unit 17. When the object size information is added to the image, the size information is also stored. As the image memory 18, a DRAM (Dynamic RAM) or the like can be used.
画像処理部１９は、画像メモリー１８から画像形成部２０へ転送された画像に対し、階調補正処理、中間調処理等の画像処理を施す。
階調補正処理は、画像の各画素の階調値を、用紙上に形成された画像の濃度特性が目標の濃度特性と一致するように補正された階調値に変換する処理である。
中間調処理は、例えば誤差拡散処理、組織的ディザ法を用いたスクリーン処理等である。
The image processing unit 19 performs image processing such as gradation correction processing and halftone processing on the image transferred from the image memory 18 to the image forming unit 20.
The gradation correction process is a process of converting the gradation value of each pixel of the image into a gradation value corrected so that the density characteristic of the image formed on the paper matches the target density characteristic.
The halftone processing is, for example, error diffusion processing, screen processing using a systematic dither method, or the like.
画像形成部２０は、画像処理部１９により画像処理された画像の各画素の階調値に応じて、複数の色からなる画像を用紙上に形成する。
画像形成部２０は、図１に示すように、４つの書込みユニット２１、中間転写ベルト２２、２次転写ローラー２３、定着装置２４、給紙トレイ２５及び反転機構２６を備えている。各書込みユニット２１は、中間転写ベルト２２のベルト面に沿って直列に配置されている。中間転写ベルト２２は、複数のローラーにより巻き回されて回転する。複数のローラーの１つは２次転写ローラー２３を構成している。２次転写ローラー２３及び定着装置２４は、給紙トレイ２５から搬送される用紙の搬送経路上に配置されている。給紙トレイ２５は、用紙を収容している。
The image forming unit 20 forms an image composed of a plurality of colors on a sheet according to the gradation value of each pixel of the image processed by the image processing unit 19.
As shown in FIG. 1, the image forming unit 20 includes four writing units 21, an intermediate transfer belt 22, a secondary transfer roller 23, a fixing device 24, a paper feed tray 25, and a reversing mechanism 26. Each writing unit 21 is arranged in series along the belt surface of the intermediate transfer belt 22. The intermediate transfer belt 22 is wound and rotated by a plurality of rollers. One of the plurality of rollers constitutes a secondary transfer roller 23. The secondary transfer roller 23 and the fixing device 24 are arranged on the conveyance path of the paper conveyed from the paper feed tray 25. The paper feed tray 25 accommodates paper.
４つの書込みユニット２１は、それぞれＣ、Ｍ、Ｙ及びＫの色の画像を形成する。各書込みユニット２１の構成は同じであり、露光部２１１、感光体２１２、現像部２１３、帯電部２１４及びクリーニング部２１５を備えている。
各書込みユニット２１は、帯電部２１４により感光体２１２に電圧を印加して帯電させた後、各色Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫの画像の各画素の階調値に応じてレーザービームを照射し、感光体２１２を露光する。各書込みユニット２１は、現像部２１３によりトナー等の色材を供給して、感光体２１２上に形成された静電潜像を現像すると、各書込みユニット２１の感光体２１２上には各色の画像が形成される。
The four writing units 21 form images of C, M, Y, and K colors, respectively. Each writing unit 21 has the same configuration, and includes an exposure unit 211, a photoreceptor 212, a development unit 213, a charging unit 214, and a cleaning unit 215.
Each writing unit 21 applies a voltage to the photosensitive member 212 by the charging unit 214 and charges it, and then irradiates a laser beam according to the gradation value of each pixel of each color C, M, Y, and K image, The photoreceptor 212 is exposed. When each writing unit 21 supplies a color material such as toner from the developing unit 213 and develops the electrostatic latent image formed on the photoconductor 212, an image of each color is formed on the photoconductor 212 of each writing unit 21. Is formed.
各感光体２１２上の画像は中間転写ベルト２２上に順次重ねて転写され、中間転写ベルト２２上には複数の色からなる画像が形成される。各書込みユニット２１は、クリーニング部２１５により転写後に感光体２１２上に残留する色材を除去する。
給紙トレイ２５により用紙を給紙し、２次転写ローラー２３によって中間転写ベルト２２上の複数の色からなる画像を用紙上に転写すると、定着装置２４により当該用紙を加熱及び加圧して、画像を用紙に定着させる。用紙の両面に画像を形成する場合は、反転機構２６により用紙面を反転させて再度２次転写ローラー２３へ用紙を搬送する。
The images on the respective photoreceptors 212 are sequentially transferred onto the intermediate transfer belt 22 so as to form an image having a plurality of colors on the intermediate transfer belt 22. Each writing unit 21 removes the color material remaining on the photosensitive member 212 after the transfer by the cleaning unit 215.
When a sheet is fed by the sheet feeding tray 25 and an image having a plurality of colors on the intermediate transfer belt 22 is transferred onto the sheet by the secondary transfer roller 23, the sheet is heated and pressed by the fixing device 24, and the image Is fixed on the paper. When images are formed on both sides of the paper, the paper surface is reversed by the reversing mechanism 26 and the paper is conveyed to the secondary transfer roller 23 again.
検査装置１００は、図１及び図２に示すように、画像読取部１０１、特徴量算出部１０２、判定部１０３、制御部１０４、記憶部１０５、操作部１０６及び表示部１０７を備えている。 As shown in FIGS. 1 and 2, the inspection apparatus 100 includes an image reading unit 101, a feature amount calculation unit 102, a determination unit 103, a control unit 104, a storage unit 105, an operation unit 106, and a display unit 107.
画像読取部１０１は、画像形成部２０により画像が形成された後、検査装置１００に搬送された複数の用紙の画像をそれぞれ読み取って、ビットマップ形式の画像をＲ、Ｇ及びＢの色ごとに生成する。画像読取部１０１は、光源、カラーイメージセンサー等により構成することができる。 The image reading unit 101 reads images of a plurality of sheets conveyed to the inspection apparatus 100 after an image is formed by the image forming unit 20, and reads bitmap-format images for each of R, G, and B colors. Generate. The image reading unit 101 can be configured by a light source, a color image sensor, or the like.
特徴量算出部１０２は、画像読取部１０１により読み取られた複数の画像のいずれかを基準画像、その他を被検査画像として、基準画像及び被検査画像の１又は複数の特徴点をそれぞれ検出し、各特徴点の特徴量を算出する。 The feature amount calculation unit 102 detects one or a plurality of feature points of the reference image and the image to be inspected, using any one of the plurality of images read by the image reading unit 101 as a reference image and the other as the image to be inspected. The feature amount of each feature point is calculated.
判定部１０３は、特徴量算出部１０２により検出された基準画像と被検査画像の各特徴点の特徴量を照合することにより、被検査画像の良否を判定する。
判定部１０３は、特徴量を照合する基準画像と被検査画像の各特徴点を、被検査画像の各画素を中心とする探索領域ごとに探索し、各探索領域内で検出された基準画像と被検査画像の特徴点同士を照合する。判定部１０３は、この探索領域のサイズを、画像に含まれる１又は複数のオブジェクトのサイズに応じて決定する。
The determination unit 103 determines the quality of the image to be inspected by collating the feature amounts of the feature points of the reference image detected by the feature amount calculation unit 102 and the image to be inspected.
The determination unit 103 searches each feature point of the reference image for comparing feature amounts and the image to be inspected for each search region centered on each pixel of the image to be inspected, and the reference image detected in each search region The feature points of the image to be inspected are collated. The determination unit 103 determines the size of the search area according to the size of one or more objects included in the image.
制御部１０４は、検査装置１００の各部を制御する。例えば、制御部１０４は、表示部１０７にユーザーがオブジェクトのサイズを指定できる操作画面を表示させ、当該操作画面において操作部１０６を介してユーザーにより指定されたオブジェクトのサイズを判定部１０３へ通知する。 The control unit 104 controls each unit of the inspection apparatus 100. For example, the control unit 104 displays an operation screen on which the user can specify the object size on the display unit 107, and notifies the determination unit 103 of the size of the object specified by the user via the operation unit 106 on the operation screen. .
記憶部１０５は、画像読取部１０１により基準画像及び被検査画像として読み取られた複数の画像を記憶する。
また、記憶部１０５は、特徴量算出部１０２により検出された基準画像と被検査画像の各特徴点の特徴量を記憶する。
The storage unit 105 stores a plurality of images read by the image reading unit 101 as a reference image and an inspection image.
Further, the storage unit 105 stores the feature amount of each feature point of the reference image and the image to be inspected detected by the feature amount calculation unit 102.
操作部１０６及び表示部１０７は、図１に示すように検査装置１００に設けられたユーザーインターフェイスであり、上述した操作部１３及び表示部１４と同様の構成を有する。 The operation unit 106 and the display unit 107 are user interfaces provided in the inspection apparatus 100 as illustrated in FIG. 1, and have the same configuration as the operation unit 13 and the display unit 14 described above.
上記画像形成装置Ｇが、本体ユニット１０により形成した画像を、検査装置１００により検査する際の処理手順を説明する。 A processing procedure when the image forming apparatus G inspects an image formed by the main unit 10 by the inspection apparatus 100 will be described.
画像形成装置Ｇにおいて、通信部１５がユーザー端末からＰＤＬデータを受信すると、画像生成部１６がＰＤＬデータからビットマップ形式の画像を生成する。このビットマップ形式の画像が、用紙上に形成される基準画像と被検査画像の元画像である。
画像生成部１６は、ＰＤＬデータから元画像を生成する際、探索領域の決定のために、元画像中に描画した１又は複数のオブジェクトのサイズ情報を生成し、元画像に付加する。
例えば、オブジェクトが文字である場合、画像生成部１６は、ＰＤＬデータから文字のフォント及びフォントサイズを抽出してサイズ情報とする。文字にルビ、傍点等の拡張書式が設定されている場合、文字のサイズが指定されたフォントサイズから変化するため、画像生成部１６は、ＰＤＬデータからさらに拡張書式を抽出してフォント、フォントサイズ及び拡張書式をサイズ情報とする。また、オブジェクトが図形又は写真である場合、画像生成部１６は、図形又は写真の形状、長さ、幅、円の半径等をＰＤＬデータから抽出し、サイズ情報とする。
In the image forming apparatus G, when the communication unit 15 receives PDL data from a user terminal, the image generation unit 16 generates a bitmap format image from the PDL data. This bitmap image is the original image of the reference image and the image to be inspected formed on the paper.
When generating an original image from PDL data, the image generation unit 16 generates size information of one or more objects drawn in the original image and adds the size information to the original image in order to determine a search area.
For example, when the object is a character, the image generation unit 16 extracts the font and font size of the character from the PDL data and uses it as size information. When an extended format such as ruby or a side point is set for a character, the size of the character changes from the specified font size. Therefore, the image generation unit 16 further extracts the extended format from the PDL data to obtain the font and font size. The extended format is used as size information. When the object is a graphic or a photograph, the image generation unit 16 extracts the shape, length, width, circle radius, etc. of the graphic or the photograph from the PDL data and uses it as size information.
生成された元画像と元画像に付加されたオブジェクトのサイズ情報は、画像メモリー１８に保存される。画像メモリー１８に保存された画像は画像処理部１９により画像処理された後、画像形成部２０へ転送される。
画像形成部２０は、元画像が転送されると複数の用紙への画像の形成を開始し、検査装置１００は、各用紙に形成された画像を読み取り、読み取った複数の画像のいずれかを基準画像、その他を被検査画像として、被検査画像を基準画像と照合して被検査画像の良否を判定する。
The generated original image and the size information of the object added to the original image are stored in the image memory 18. The image stored in the image memory 18 is subjected to image processing by the image processing unit 19 and then transferred to the image forming unit 20.
When the original image is transferred, the image forming unit 20 starts forming images on a plurality of sheets, and the inspection apparatus 100 reads the images formed on each sheet and uses any of the plurality of read images as a reference. The image or the like is used as an image to be inspected, and the image to be inspected is checked against a reference image to determine whether the image to be inspected is good or bad.
複数の画像のいずれを基準画像とするかは特に限定されず、１枚目の用紙の画像を基準画像とし、２枚目以降の用紙の画像を被検査画像とすることもできる。基準画像の候補としていくつかの用紙に画像を形成して読み取った画像を表示し、そのなかからユーザーにより選択された画像を基準画像とし、それ以降に形成される画像を被検査画像とすることもできる。また、すべての用紙の画像を読み取った後に基準画像をユーザーに選択させ、その他を被検査画像として検査することもできる。
以下、１枚目の用紙の画像を基準画像とし、２枚目以降の用紙の画像を被検査画像とする場合の例を説明する。
Which of the plurality of images is set as the reference image is not particularly limited, and the image on the first sheet can be set as the reference image, and the images on the second and subsequent sheets can be set as the images to be inspected. Display images read by forming images on several papers as candidates for the reference image, and select the image selected by the user as the reference image, and the image formed thereafter as the image to be inspected You can also. It is also possible to have the user select the reference image after reading all the paper images and inspect the others as the images to be inspected.
Hereinafter, an example will be described in which the image on the first sheet is the reference image, and the images on the second and subsequent sheets are the images to be inspected.
図３は、基準画像を読み取る際の検査装置１００の処理手順を示している。
検査装置１００では、画像読取部１０１が画像形成部２０により画像が形成された後、検査装置１００に搬送された１枚目の用紙の画像を基準画像として読み取る(ステップＳ１)。読み取られた基準画像は記憶部１０５に保存される。読み取った画像を、ユーザーが検品できるように表示部１０７により表示してもよい。また、操作部１０６を介して、表示した画像がユーザーにより基準画像として指定されるまで、基準画像の形成を繰り返してもよい。
FIG. 3 shows a processing procedure of the inspection apparatus 100 when reading the reference image.
In the inspection apparatus 100, after the image reading unit 101 forms an image by the image forming unit 20, the image of the first sheet conveyed to the inspection apparatus 100 is read as a reference image (step S1). The read reference image is stored in the storage unit 105. The read image may be displayed on the display unit 107 so that the user can inspect. Further, the formation of the reference image may be repeated until the displayed image is designated as the reference image by the user via the operation unit 106.
次に、特徴量算出部１０２が、基準画像の１又は複数の特徴点を検出し、各特徴点の特徴量を算出する(ステップＳ２)。
図４は、特徴量算出部１０２が、特徴量を算出する際の処理手順を示している。
図４に示すように、特徴量算出部１０２は、画像の特徴をよく表す特徴量を算出するため、基準画像に前処理を施す（ステップＳ２１）。
例えば、特徴量算出部１０２は、前処理として、基準画像の各色Ｒ、Ｇ及びＢの階調値を、グレースケールの階調値に変換した後、階調補正処理を実施し、さらにガウシアンフィルター等を用いて鮮鋭化処理を実施する。
Next, the feature amount calculation unit 102 detects one or a plurality of feature points of the reference image, and calculates the feature amount of each feature point (step S2).
FIG. 4 shows a processing procedure when the feature quantity calculation unit 102 calculates a feature quantity.
As shown in FIG. 4, the feature amount calculation unit 102 performs preprocessing on the reference image in order to calculate a feature amount that well represents the feature of the image (step S21).
For example, as the preprocessing, the feature amount calculation unit 102 converts the tone values of the colors R, G, and B of the reference image into grayscale tone values, performs tone correction processing, and further performs Gaussian filtering. A sharpening process is performed using the above.
次に、特徴量算出部１０２は、基準画像のうちの１画素を注目画素として抽出し、注目画素と当該注目画素を中心とする半径ｒの円上に位置する周辺画素の階調値をそれぞれ取得する。特徴量算出部１０２は、周辺画素の階調値が注目画素の階調値よりも小さければ０の値に、同じであれば１の値に、大きければ２の値に、階調値を３値化する（ステップＳ２２）。 Next, the feature amount calculation unit 102 extracts one pixel of the reference image as a target pixel, and calculates the tone values of the target pixel and peripheral pixels located on a circle with a radius r centered on the target pixel. get. The feature amount calculation unit 102 sets the gradation value to 3 if the gradation value of the surrounding pixel is smaller than the gradation value of the target pixel, 1 if the gradation value is the same, 2 if the gradation value is the same. The value is converted (step S22).
図５は、３値化の具体例を示している。
図５は、基準画像Ｔ０と、基準画像Ｔ０中のＡの文字の頂点付近の領域Ｒを拡大して表している。領域Ｒは、Ａの文字の頂点に位置する画素Ｋを中心する１１画素×１１画素の領域であり、領域Ｒ内の円は各画素を表している。
領域Ｒの中心に位置する画素Ｋが注目画素であり、周辺画素を抽出する円の半径ｒが３画素である場合、図５に示すように、注目画素Ｋを中心とする半径３画素の円上に位置する１６の周辺画素の階調値が、０、１又は２のいずれかに３値化される。
FIG. 5 shows a specific example of ternarization.
FIG. 5 shows an enlarged view of the reference image T0 and the region R near the vertex of the letter A in the reference image T0. The area R is an area of 11 pixels × 11 pixels centering on the pixel K located at the vertex of the letter A, and the circle in the area R represents each pixel.
When the pixel K located in the center of the region R is the target pixel and the radius r of the circle from which the peripheral pixels are extracted is three pixels, as shown in FIG. The gradation values of the 16 surrounding pixels positioned above are ternarized to 0, 1, or 2.
特徴量算出部１０２は、３値化後の階調値が最小値０である周辺画素が連続する数か、最大値２である周辺画素が連続する数をカウントする。そして、カウントした数が閾値以上であれば（ステップＳ２３；Ｙ）、特徴量算出部１０２は注目画素を特徴点として検出する（ステップＳ２４）。一方、カウントした数が閾値未満であれば（ステップＳ２３；Ｎ）、注目画素は特徴点でないため、ステップＳ２７へ移行する。
例えば、閾値が９である場合、図５に示す領域Ｒにおいては最小値０の周辺画素が連続する数が９であるので、注目画素Ｋが特徴点として検出される。
The feature amount calculation unit 102 counts the number of consecutive neighboring pixels whose gradation value after the ternarization is the minimum value 0 or the number of consecutive neighboring pixels whose maximum value is 2. If the counted number is equal to or greater than the threshold (step S23; Y), the feature amount calculation unit 102 detects the target pixel as a feature point (step S24). On the other hand, if the counted number is less than the threshold value (step S23; N), since the target pixel is not a feature point, the process proceeds to step S27.
For example, when the threshold value is 9, since the number of consecutive peripheral pixels having the minimum value 0 is 9 in the region R shown in FIG. 5, the target pixel K is detected as a feature point.
特徴点を検出すると、当該特徴点の特徴量として、特徴量算出部１０２は注目画素を中心とする一定領域内の各画素における濃度勾配を表すベクトルを算出する（ステップＳ２５）。ベクトルは、３値化前の階調値により算出する。 When a feature point is detected, the feature amount calculation unit 102 calculates a vector representing a density gradient in each pixel within a certain area centered on the pixel of interest as a feature amount of the feature point (step S25). The vector is calculated from the gradation value before ternarization.
具体的には、特徴量算出部１０２は、濃度勾配を表すベクトルを、ベクトルを算出する画素とその隣接画素との階調値の差分から算出する。図６は、ベクトルを算出する画素の主走査方向及び副走査方向の位置座標を（ｘ，ｙ）と表したときの各隣接画素の位置座標を表している。位置座標（ｘ，ｙ）の画素における濃度勾配を表すベクトルをＭ（ｘ，ｙ）と表すと、主走査方向の１次微分の値ｄｘ、副走査方向の１次微分の値ｄｙから、ベクトルＭ（ｘ，ｙ）を下記式により求めることができる。
Ｍ（ｘ，ｙ）＝（ｄｘ，ｄｙ）
ｄｘ＝ｆ（ｘ＋１，ｙ）−ｆ（ｘ，ｙ）
ｄｙ＝ｆ（ｘ，ｙ−１）−ｆ（ｘ，ｙ）
なお、ｆ（ｘ，ｙ）は、位置座標（ｘ，ｙ）における階調値を表す関数である。
Specifically, the feature amount calculation unit 102 calculates a vector representing the density gradient from the difference in gradation value between the pixel for calculating the vector and its adjacent pixels. FIG. 6 shows the position coordinates of each adjacent pixel when the position coordinates of the pixel for calculating the vector in the main scanning direction and the sub-scanning direction are represented as (x, y). When a vector representing the density gradient in the pixel at the position coordinate (x, y) is represented as M (x, y), the vector is obtained from the primary differential value dx in the main scanning direction and the primary differential value dy in the sub-scanning direction. M (x, y) can be obtained by the following equation.
M (x, y) = (dx, dy)
dx = f (x + 1, y) -f (x, y)
dy = f (x, y-1) -f (x, y)
Note that f (x, y) is a function representing the gradation value at the position coordinates (x, y).
図７は、図５に示す領域Ｒのうち、注目画素Ｋを中心とする９画素×９画素の各画素において算出されたベクトルＭ（ｘ，ｙ）を矢印で表している。矢印の方向は濃度が低い方から高い方へ向かう濃度勾配の方向を表し、矢印の長さは濃度勾配の大きさを表している。 FIG. 7 shows a vector M (x, y) calculated for each pixel of 9 pixels × 9 pixels centered on the target pixel K in the region R shown in FIG. The direction of the arrow indicates the direction of the concentration gradient from the lower concentration to the higher concentration, and the length of the arrow indicates the size of the concentration gradient.
特徴量算出部１０２は、算出した各画素のベクトルを特徴量として、基準画像の主走査方向及び副走査方向における特徴点の位置に対応付けて記憶部１０５に保存する（ステップＳ２６）。
なお、画像の特徴を表すことができるのであれば、上述した濃度勾配を表すベクトルの特徴量に限らず、特徴量算出部１０２により他の特徴量を算出することもできる。他の特徴量としては、例えば曲率、濃度ヒストグラム等が挙げられる。
The feature amount calculation unit 102 stores the calculated vector of each pixel as a feature amount in the storage unit 105 in association with the position of the feature point in the main scanning direction and the sub scanning direction of the reference image (step S26).
As long as the feature of the image can be expressed, not only the feature value of the vector representing the density gradient described above but also another feature value can be calculated by the feature value calculation unit 102. Examples of other feature amounts include a curvature and a density histogram.
基準画像のすべての画素を対象として、上記特徴点の検出及び特徴量の算出を実施していないのであれば（ステップＳ２７；Ｎ）、ステップＳ２２に戻り、特徴量算出部１０２は、対象とされていない画素を注目画素として特徴点の検出及び特徴量の算出を繰り返す。そして、基準画像のすべての画素を対象として特徴点の検出及び特徴量の算出を実施し終えると（ステップＳ２７；Ｙ）、図３に示すステップＳ３へ移行する。 If detection of the feature point and calculation of the feature amount are not performed for all the pixels of the reference image (step S27; N), the process returns to step S22, and the feature amount calculation unit 102 is the target. The detection of feature points and the calculation of feature values are repeated using a pixel that is not a target pixel. When the detection of the feature points and the calculation of the feature amounts are completed for all the pixels of the reference image (step S27; Y), the process proceeds to step S3 shown in FIG.
特徴量の算出後、図３に示すように、判定部１０３が基準画像の元画像に付加されたオブジェクトのサイズ情報を画像メモリー１８から読み出して取得する(ステップＳ３)。
判定部１０３は、オブジェクトのサイズ情報により、基準画像中の１又は複数のオブジェクトのサイズを特定する。判定部１０３は、特定された各オブジェクトのサイズに応じて、探索領域のサイズを決定する（ステップＳ４）。
After the feature amount is calculated, as shown in FIG. 3, the determination unit 103 reads out and obtains the size information of the object added to the original image of the reference image from the image memory 18 (step S3).
The determination unit 103 identifies the size of one or more objects in the reference image based on the object size information. The determination unit 103 determines the size of the search area according to the specified size of each object (step S4).
具体的には、オブジェクトが文字である場合、判定部１０３は、オブジェクトのサイズ情報に含まれるフォント及びフォントサイズの１文字に外接する矩形のサイズを文字のサイズとして特定し、当該文字のサイズを探索領域のサイズとして決定する。例えば、フォントがゴシック体であり、フォントサイズが１２ｐｔである場合、１文字に外接する矩形のサイズは４．５ｍｍ×４．５ｍｍであるので、判定部１０３は、４．５ｍｍ×４．５ｍｍを探索領域のサイズとして決定する。 Specifically, when the object is a character, the determination unit 103 identifies the font included in the object size information and the size of the rectangle circumscribing one character of the font size as the character size, and determines the size of the character. This is determined as the size of the search area. For example, when the font is Gothic and the font size is 12 pt, the size of the rectangle circumscribing one character is 4.5 mm × 4.5 mm, and therefore the determination unit 103 sets 4.5 mm × 4.5 mm. This is determined as the size of the search area.
オブジェクトのサイズ情報に、ルビ等の拡張書式が含まれている場合は、判定部１０３は、さらに拡張書式に応じて探索領域のサイズを決定することができる。例えば、ルビ、傍点等の拡張書式が設定されていると、１文字のサイズが１ｐｔ小さくなる場合、判定部１０３は、１ｐｔ小さい１１ｐｔの１文字に外接する矩形のサイズを文字のサイズ、すなわち探索領域のサイズとして決定する。 If the object size information includes an extended format such as ruby, the determination unit 103 can further determine the size of the search area according to the extended format. For example, when an extended format such as ruby or a side point is set and the size of one character is reduced by 1 pt, the determination unit 103 determines the size of the rectangle circumscribing one character of 11 pt that is 1 pt smaller than the size of the character, that is, the search Determine as the size of the region.
探索領域のサイズの決定を簡易に行うため、フォント、フォントサイズ及び拡張書式に対応する探索領域のサイズがあらかじめ定められたテーブルを用いて、判定部１０３がオブジェクトのサイズ情報に含まれるフォント、フォントサイズ及び拡張書式を探索領域のサイズに変換することにより、探索領域のサイズを決定するようにしてもよい。
例えば、オブジェクトのサイズ情報にゴシック体、１２ｐｔ及びルビの拡張書式が含まれる場合、ゴシック体、１２ｐｔに対応する探索領域のサイズが４．５ｍｍ×４．５ｍｍ、ゴシック体、１２ｐｔ、ルビに対応する探索領域のサイズが４．２ｍｍ×４．２ｍｍと定められたテーブルにより、探索領域のサイズを４．２ｍｍ×４．２ｍｍと決定することができる。
In order to easily determine the size of the search area, the determination unit 103 uses a table in which the size of the search area corresponding to the font, font size, and extended format is determined in advance, and the determination unit 103 includes the font and font included in the object size information. The size of the search area may be determined by converting the size and the extended format into the size of the search area.
For example, when the object size information includes Gothic, 12 pt, and ruby extended formats, the search area size corresponding to Gothic, 12 pt corresponds to 4.5 mm × 4.5 mm, Gothic, 12 pt, ruby. The size of the search area can be determined to be 4.2 mm × 4.2 mm using a table in which the size of the search area is set to 4.2 mm × 4.2 mm.
オブジェクトが図形又は写真である場合も文字の場合と同様にして、探索領域のサイズを決定することができる。例えば、オブジェクトが円の図形であれば、オブジェクトのサイズ情報に円の半径が含まれているので、判定部１０３は当該半径の円に外接する矩形のサイズを円のサイズとして、すなわち探索領域のサイズとして決定する。また、オブジェクトが写真であれば、オブジェクトのサイズ情報に含まれる写真の幅と長さと同じ矩形のサイズを、探索領域のサイズとして決定する。 When the object is a graphic or a photograph, the size of the search area can be determined in the same manner as in the case of characters. For example, if the object is a circle figure, the size information of the object includes the radius of the circle, so the determination unit 103 sets the size of the rectangle circumscribing the circle of the radius as the size of the circle, that is, the search area. Determine as size. If the object is a photograph, the size of the rectangle that is the same as the width and length of the photograph included in the object size information is determined as the size of the search area.
複数のオブジェクトのサイズ情報によりそれぞれ異なるオブジェクトのサイズが特定された場合、判定部１０３は、特定された複数のオブジェクトのサイズのうちのいずれかを探索領域のサイズとして決定する。
例えば、図８に示すように、基準画像中にフォントサイズがそれぞれ１２、１０及び８ｐｔであるＡ、Ｂ及びＣの３文字がある場合、判定部１０３はいずれかの文字のサイズに応じて、探索領域を決定することができる。図８において、各矩形ｆ１、ｆ２及びｆ３のサイズが、Ａ、Ｂ及びＣの文字のサイズに該当する。
探索領域のサイズが大きいほど、画像の位置ずれを広く許容できるため、画像の位置ずれに起因する誤判定を減らす場合には、最大サイズのＡの文字に合わせて、矩形ｆ１のサイズを探索領域のサイズとして決定すればよい。また、探索領域のサイズが小さいほど、特徴量を照合する基準画像と被検査画像の特徴点を、位置が近い特徴点に絞り込むことができるため、特徴量を照合することに起因する誤判定を減らす場合には、最小サイズのＣの文字に合わせて、矩形ｆ３のサイズを探索領域のサイズとして決定すればよい。
When different object sizes are specified by the size information of the plurality of objects, the determination unit 103 determines one of the specified sizes of the plurality of objects as the size of the search area.
For example, as shown in FIG. 8, when there are three characters A, B, and C whose font sizes are 12, 10 and 8 pt, respectively, in the reference image, the determination unit 103 determines whether the character size is A search area can be determined. In FIG. 8, the sizes of the rectangles f1, f2, and f3 correspond to the sizes of the A, B, and C characters.
As the size of the search area is larger, image misregistration can be widely tolerated. Therefore, in order to reduce misjudgment caused by image misregistration, the size of the rectangle f1 is set to the search area in accordance with the maximum size A character. The size may be determined. Also, as the size of the search area is smaller, the feature points of the reference image and the image to be inspected for matching feature quantities can be narrowed down to feature points that are close in position. In the case of reduction, the size of the rectangle f3 may be determined as the size of the search area in accordance with the minimum size C character.
判定部１０３は、ユーザーにより指定されたオブジェクトのサイズを、探索領域のサイズとして決定することもできる。
図９は、ユーザーが探索領域のサイズを指定できる操作画面ｄ１０の一例を示している。この操作画面ｄ１０は、制御部１０４の表示制御によって表示することができる。
図９に示すように、操作画面ｄ１０上には基準画像ｄ１１と基準画像ｄ１１中の文字のサイズを表すスケールｄ１２とが表示されている。スケールｄ１２には、基準画像ｄ１１中のＡ、Ｂ及びＣの各文字が、サイズ情報により特定された各文字のサイズに応じた位置に表示されている。
The determination unit 103 can also determine the size of the object designated by the user as the size of the search area.
FIG. 9 shows an example of an operation screen d10 that allows the user to specify the size of the search area. The operation screen d10 can be displayed by display control of the control unit 104.
As shown in FIG. 9, a reference image d11 and a scale d12 representing the size of characters in the reference image d11 are displayed on the operation screen d10. On the scale d12, the characters A, B, and C in the reference image d11 are displayed at positions corresponding to the size of each character specified by the size information.
ユーザーは、操作部１３を介して、スケールｄ１２上に表示されたカーソルｄ１３を操作して所望のサイズの位置に移動させることにより、文字のサイズを指定することができる。この場合、判定部１０３は、スケールｄ１２上のカーソルｄ１３の位置に対応する文字のサイズを、探索領域のサイズとして決定する。
また、ユーザーは、入力領域ｄ１４に文字のフォントサイズを入力することもできる。この場合、判定部１０３は、入力されたフォントサイズから文字のサイズを特定し、探索領域のサイズとして決定することができる。
The user can specify the character size by operating the cursor d13 displayed on the scale d12 and moving it to a desired size position via the operation unit 13. In this case, the determination unit 103 determines the size of the character corresponding to the position of the cursor d13 on the scale d12 as the size of the search area.
The user can also input the font size of characters in the input area d14. In this case, the determination unit 103 can specify the size of the character from the input font size and determine it as the size of the search area.
図１０は、検査装置１００が被検査画像を読み取り、検査する際の処理手順を示している。
検査装置１００では、画像形成部２０により画像が形成された２枚目以降の用紙が搬送されると、図１０に示すように、画像読取部１０１が用紙の画像を被検査画像として読み取る（ステップＳ１１）。読み取られた被検査画像は記憶部１０５に保存される。
次に、特徴量算出部１０２が、被検査画像の１又は複数の特徴点を検出し、各特徴点の特徴量を算出する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２の特徴点の検出及び特徴量の算出の処理手順は、上述した基準画像の場合と同じ処理手順（図４に示す処理手順）であるので、詳細な説明を省略する。
FIG. 10 shows a processing procedure when the inspection apparatus 100 reads and inspects an image to be inspected.
In the inspection apparatus 100, when the second and subsequent sheets on which an image is formed by the image forming unit 20 are conveyed, the image reading unit 101 reads the image on the sheet as an image to be inspected as shown in FIG. S11). The read inspection image is stored in the storage unit 105.
Next, the feature amount calculation unit 102 detects one or a plurality of feature points of the image to be inspected, and calculates a feature amount of each feature point (step S12). Since the processing procedure of the feature point detection and feature amount calculation in step S12 is the same processing procedure (processing procedure shown in FIG. 4) as that of the above-described reference image, detailed description thereof is omitted.
次に、判定部１０３は、被検査画像のうちの１画素を中心とする探索領域を設定する（ステップＳ１３）。探索領域のサイズは、図３に示すステップＳ４において決定されたサイズである。判定部１０３は、記憶部１０５に保存されている特徴点のなかから、探索領域内に位置する基準画像及び被検査画像の特徴点を探索する（ステップＳ１４）。そして、判定部１０３は、探索領域内に位置する基準画像と被検査画像の各特徴点の特徴量が一致するか否かを判断する。判定部１０３は、特徴量が一致するか否かの判断を、入力された特徴量に対して一致するか否かの出力値を決定する判別分析により行うことができる。判別分析の手法としては、線形判別分析、決定木、サポートベクターマシン等を利用することができる。 Next, the determination unit 103 sets a search area centered on one pixel of the image to be inspected (step S13). The size of the search area is the size determined in step S4 shown in FIG. The determination unit 103 searches for the feature points of the reference image and the image to be inspected located in the search area from the feature points stored in the storage unit 105 (step S14). Then, the determination unit 103 determines whether or not the feature amounts of the feature points of the reference image located in the search area and the image to be inspected match. The determination unit 103 can determine whether or not the feature amounts match by discriminant analysis that determines an output value of whether or not the input feature amounts match. As a method of discriminant analysis, linear discriminant analysis, a decision tree, a support vector machine, or the like can be used.
このように、探索領域内に位置する基準画像と被検査画像の特徴量を照合することにより、探索領域の範囲内の位置ずれを許容して被検査画像の良否を判定することができる。
例えば、図１１ＡはＡの３文字を含む基準画像Ｔ０を示し、図１１Ｂは基準画像Ｔ０に対して位置ずれが生じた被検査画像Ｔ１を示している。図１１Ａ及び図１１Ｂにおいて、基準画像Ｔ０から検出された特徴点の位置を実線の円で表し、被検査画像Ｔ１から検出された特徴点の位置を破線の円で表している。なお、図１１Ｂは中央の文字において検出された特徴点のみを例示している。
単純に位置が対応する各画素の階調値を照合する判定方法の場合、基準画像Ｔ０に対し、被検査画像Ｔ１は位置ずれによって各画素の階調値が一致しないため、不良と誤判定されてしまう。用紙の搬送位置のずれ等による画像の位置ずれは継続的に生じることが多いため、誤判定が増える。
In this way, by comparing the reference image located in the search area with the feature quantity of the image to be inspected, it is possible to determine whether the image to be inspected is acceptable while allowing a positional deviation within the range of the search area.
For example, FIG. 11A shows a reference image T0 including three characters A, and FIG. 11B shows an inspection image T1 in which a positional shift has occurred with respect to the reference image T0. In FIGS. 11A and 11B, the position of the feature point detected from the reference image T0 is represented by a solid circle, and the position of the feature point detected from the inspected image T1 is represented by a broken circle. Note that FIG. 11B illustrates only the feature points detected in the center character.
In the case of the determination method in which the gradation value of each pixel corresponding to the position is simply collated, since the gradation value of each pixel does not match the reference image T0 due to the positional deviation, the inspection image T1 is erroneously determined to be defective. End up. Image misalignment due to misalignment of the paper transport position and the like often occurs continuously, so that erroneous determination increases.
しかしながら、特徴量の照合によって画像の良否を判定する場合、図１１Ｂに示すように基準画像Ｔ０の特徴点と被検査画像のＴ１の特徴点の位置がずれていても、探索領域ｆ内の特徴量が一致すれば被検査画像Ｔ１は良と判定される。そのため、位置ずれによる誤判定を減らすことができる。 However, when the quality of the image is determined by collating the feature amount, the feature in the search region f is detected even if the feature point of the reference image T0 and the feature point T1 of the image to be inspected are shifted as shown in FIG. 11B. If the amounts match, the inspected image T1 is determined to be good. Therefore, it is possible to reduce misjudgment due to displacement.
また、特徴量を照合する基準画像と被検査画像の特徴点を探索領域内に位置する特徴点に限定するため、同じオブジェクトの特徴点同士を照合することができる。
特徴点の位置に関係なく特徴量のみを照合する場合、特徴量が同じであれば異なるオブジェクトの特徴点であっても、特徴量が一致するために被検査画像が良と誤判定される場合がある。
例えば、図１１Ｃは、図１１Ａに示す基準画像Ｔ０に対し、中央のＡの文字の一部が消失している被検査画像Ｔ２を示している。図１１Ｃにおいて、基準画像Ｔ０から検出された特徴点の位置を実線の円で表し、被検査画像Ｔ１から検出された特徴点の位置を破線の円で表している。なお、図１１Ｃは、Ａの文字の頂点付近で検出された特徴点のみを例示している。
図１１Ａに示す基準画像Ｔ０では、同じＡの文字が３つあるため、各文字の同じ文字部分で同じ特徴量の特徴点が検出される。３つの文字のうち、被検査画像Ｔ２の中央の文字は頂点付近の文字分が消失しているため、特徴点が検出されていない。しかしながら、左右の文字において同じ特徴量の特徴点がそれぞれ検出されているため、基準画像Ｔ０の中央の文字の特徴点と特徴量が一致し、被検査画像Ｔ２が良と誤判定される。
In addition, since the feature points of the reference image for comparing feature amounts and the image to be inspected are limited to the feature points located in the search region, the feature points of the same object can be compared.
When matching only feature quantities regardless of the position of the feature points, if the feature quantities are the same, even if the feature points of different objects are the same, the feature quantity matches and the image to be inspected is judged as good There is.
For example, FIG. 11C shows an inspected image T2 in which a part of the letter “A” at the center disappears from the reference image T0 shown in FIG. 11A. In FIG. 11C, the position of the feature point detected from the reference image T0 is represented by a solid circle, and the position of the feature point detected from the inspected image T1 is represented by a broken circle. Note that FIG. 11C illustrates only feature points detected near the vertex of the letter A.
In the reference image T0 shown in FIG. 11A, since there are three characters of the same A, feature points having the same feature amount are detected in the same character portion of each character. Of the three characters, the character in the vicinity of the vertex of the character at the center of the image to be inspected T2 has disappeared, so no feature point has been detected. However, since feature points having the same feature amount are detected in the left and right characters, the feature point of the character in the center of the reference image T0 matches the feature amount, and the inspected image T2 is erroneously determined to be good.
これに対し、図１１Ｃに示すように探索領域ｆを設定し、照合する基準画像Ｔ０と被検査画像Ｔ１の特徴点を探索領域ｆ内に位置する特徴点に限定することにより、本来照合すべき中央の文字の特徴点同士の照合が可能となる。その結果、画像が消失し、特徴点が検出されていない被検査画像Ｔ２を不良と判定することが可能である。 On the other hand, as shown in FIG. 11C, the search region f is set, and the feature points of the reference image T0 and the inspected image T1 to be matched are limited to the feature points located in the search region f, so that the matching should be performed. The feature points of the center character can be collated. As a result, it is possible to determine that the inspected image T2 in which the image disappears and the feature point is not detected is defective.
探索領域内における基準画像と被検査画像の各特徴点の特徴量が一致しない場合(ステップＳ１５；Ｎ)、判定部１０３は被検査画像を不良と判定する(ステップＳ１６)。 When the feature amounts of the feature points of the reference image and the inspected image in the search area do not match (Step S15; N), the determination unit 103 determines that the inspected image is defective (Step S16).
図１２Ａ〜図１２Ｃは、図１１Ａに示す基準画像Ｔ０に対し、不良と判定される被検査画像Ｔ３〜Ｔ５の例をそれぞれ示している。
図１２Ａ〜図１２Ｃにおいて、基準画像Ｔ０から検出された特徴点の位置を実線の円で表し、各被検査画像Ｔ３〜Ｔ５から検出された特徴点の位置を破線の円で表している。
12A to 12C show examples of inspected images T3 to T5 that are determined to be defective with respect to the reference image T0 shown in FIG. 11A.
12A to 12C, the position of the feature point detected from the reference image T0 is represented by a solid circle, and the position of the feature point detected from each of the inspected images T3 to T5 is represented by a broken circle.
図１２Ａは、誤りがある被検査画像Ｔ３の例を示している。
図１１Ａに示すように、基準画像Ｔ０はＡの３文字を含むが、図１２Ａに示すように、被検査画像Ｔ３は中央の文字がＡではなく、Ｌの誤りの文字を含む。探索領域ｆ内には、基準画像Ｔ０と被検査画像Ｔ３の両方の特徴量があるが、それぞれの特徴量が一致しないため、被検査画像Ｔ３は不良と判定される。
FIG. 12A shows an example of the inspected image T3 having an error.
As shown in FIG. 11A, the reference image T0 includes three characters A. However, as shown in FIG. 12A, the image to be inspected T3 includes not the center character A but the L erroneous character. Within the search area f, there are feature quantities of both the reference image T0 and the inspected image T3. However, since the respective feature quantities do not match, the inspected image T3 is determined to be defective.
図１２Ｂは、汚れがある被検査画像Ｔ４の例を示している。
図１２Ｂに示すように、被検査画像Ｔ４には、基準画像Ｔ０にはない汚れがあり、汚れの部分でも特徴点が検出されている。探索領域ｆ内には被検査画像Ｔ４の特徴点はあるが、基準画像Ｔ０の特徴点がなく、被検査画像Ｔ４のすべての特徴点の特徴量が基準画像Ｔ０と一致しないため、被検査画像Ｔ４は不良と判定される。
FIG. 12B shows an example of an inspected image T4 with dirt.
As shown in FIG. 12B, the inspected image T4 has a stain that is not present in the reference image T0, and the feature point is detected even in the dirty portion. Although there are feature points of the image to be inspected T4 in the search area f, there are no feature points of the reference image T0, and the feature values of all the feature points of the image to be inspected T4 do not match the reference image T0. T4 is determined to be defective.
図１２Ｃは、画像の消失がある被検査画像Ｔ５の例を示している。
図１２Ｃに示すように、被検査画像Ｔ５は、基準画像Ｔ０のＡの３文字のうち、中央の文字が消失しており、消失した文字部分では特徴点が検出されない。探索領域ｆ内には基準画像Ｔ０の特徴点はあるが、被検査画像Ｔ５の特徴点がなく、被検査画像Ｔ４のすべての特徴点の特徴量が基準画像Ｔ０と一致しないため、被検査画像Ｔ５は不良と判定される。
FIG. 12C shows an example of the inspected image T5 in which an image disappears.
As shown in FIG. 12C, in the inspected image T5, among the three characters A in the reference image T0, the central character is lost, and no feature point is detected in the lost character portion. Although there are feature points of the reference image T0 in the search area f, there are no feature points of the image to be inspected T5, and feature amounts of all the feature points of the image to be inspected T4 do not match the reference image T0. T5 is determined to be defective.
判定部１０３は、被検査画像を不良と判定した時点でその判定結果を制御部１１に通知するようにしてもよい。通知を受けた制御部１１は、画像が不良と判定された用紙を良と判定された用紙とは異なるトレイに排紙するように用紙の搬送制御を行うことができる。
また、ユーザーが不良個所を確認できるように、不良と判定された被検査画像を基準画像とともに表示部１０７により表示するようにしてもよい。
The determination unit 103 may notify the control unit 11 of the determination result when it determines that the image to be inspected is defective. Upon receiving the notification, the control unit 11 can control the conveyance of the sheet so that the sheet whose image is determined to be defective is discharged to a tray different from the sheet determined to be good.
Further, the image to be inspected determined to be defective may be displayed together with the reference image on the display unit 107 so that the user can confirm the defective part.
一方、基準画像と被検査画像の各特徴点の特徴量が一致する場合(ステップＳ１５；Ｙ)、まだ探索領域を設定していない画素があれば(ステップＳ１７；Ｎ)、判定部１０３は探索領域の中心画素の位置を１画素隣へ移動する(ステップＳ１８)。その後、ステップＳ１４に移行し、判定部１０３は、移動後の探索領域内に位置する基準画像と被検査画像の各特徴量の照合を繰り返す。すべての画素に対して探索領域を設定し、探索領域ごとの特徴量を照合した結果、被検査画像のすべての特徴量が基準画像と一致する場合(ステップＳ１７；Ｙ)、判定部１０３は被検査画像を良と判定する(ステップＳ１９)。 On the other hand, if the feature values of the feature points of the reference image and the image to be inspected match (step S15; Y), if there is a pixel for which a search area has not yet been set (step S17; N), the determination unit 103 searches. The position of the center pixel of the region is moved to the next one pixel (step S18). Thereafter, the process proceeds to step S14, and the determination unit 103 repeatedly collates the feature amounts of the reference image and the image to be inspected that are located in the moved search area. When the search region is set for all the pixels and the feature values for each search region are collated, if all the feature values of the image to be inspected match the reference image (step S17; Y), the determining unit 103 The inspection image is determined to be good (step S19).
以上のように、本実施の形態の検査装置１００は、複数の用紙上に形成された画像をそれぞれ読み取る画像読取部１０１と、画像読取部１０１により読み取られた複数の画像のいずれかを基準画像、その他を被検査画像として、基準画像及び被検査画像の１又は複数の特徴点をそれぞれ検出し、各特徴点の特徴量を算出する特徴量算出部１０２と、特徴量算出部１０２により検出された基準画像と被検査画像の各特徴点の特徴量を照合することにより、被検査画像の良否を判定する判定部１０３と、を備えている。判定部１０３は、特徴量を照合する基準画像と被検査画像の各特徴点を、被検査画像の各画素を中心とする探索領域ごとに探索し、探索領域のサイズを前記基準画像中の１又は複数のオブジェクトのサイズに応じて決定する。 As described above, the inspection apparatus 100 according to the present embodiment uses either the image reading unit 101 that reads images formed on a plurality of sheets, or a plurality of images that are read by the image reading unit 101 as a reference image. The feature amount calculation unit 102 that detects one or a plurality of feature points of the reference image and the inspection image and calculates the feature amount of each feature point using the other as the inspection image, and the feature amount calculation unit 102 A determination unit 103 that determines the quality of the inspected image by collating the feature amounts of the feature points of the reference image and the inspected image. The determination unit 103 searches each feature point of the reference image for collating the feature amount and the image to be inspected for each search area centered on each pixel of the image to be inspected, and sets the size of the search area to 1 in the reference image. Or it determines according to the size of several objects.
本実施の形態によれば、特徴量の照合によって被検査画像の良否を判定することができ、画像のわずかな位置ずれによる誤判定を減らすことができる。また、照合する基準画像と被検査画像の特徴点を探索領域内に位置する特徴点に限定することができ、特徴量が同じであるが、異なるオブジェクトの特徴点同士を照合することによる誤判定を減らすことができる。 According to the present embodiment, the quality of the image to be inspected can be determined by comparing the feature amounts, and erroneous determination due to a slight misalignment of the image can be reduced. In addition, the feature points of the reference image to be collated and the image to be inspected can be limited to the feature points located in the search area, and the misjudgment by collating the feature points of different objects with the same feature amount Can be reduced.
上記実施の形態は本発明の好適な一例であり、これに限定されない。本発明の主旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
例えば、上記実施の形態において、検査装置１００を画像形成装置Ｇ内部の用紙の搬送経路上に設けていたが、検査装置１００を画像形成装置Ｇとは別体に設け、画像形成後、画像形成装置Ｇから排紙された用紙の画像を、ユーザーが検査装置１００により読み取らせることにより検査を実施する構成であってもよい。
The above embodiment is a preferred example of the present invention, and the present invention is not limited to this. Modifications can be made as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
For example, in the above-described embodiment, the inspection apparatus 100 is provided on the paper conveyance path inside the image forming apparatus G. However, the inspection apparatus 100 is provided separately from the image forming apparatus G, and image formation is performed after image formation. A configuration in which an inspection is performed by allowing the inspection apparatus 100 to read an image of a sheet discharged from the apparatus G may be used.
また、制御部１１又は１０４が、上記検査装置１００の特徴量算出部１０２及び判定部１０３の処理手順をコンピューターに実行させるためのプログラムを読み取り、実行することにより、当該処理手順をソフトウェアにより実現することもできる。プログラムのコンピューター読み取り可能な媒体としては、ＲＯＭ、フラッシュメモリー等の不揮発性メモリー、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、プログラムのデータを、通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も適用される。 Further, the control unit 11 or 104 reads and executes a program for causing a computer to execute the processing procedure of the feature amount calculation unit 102 and the determination unit 103 of the inspection apparatus 100, thereby realizing the processing procedure by software. You can also As a computer-readable medium for the program, a non-volatile memory such as a ROM and a flash memory, and a portable recording medium such as a CD-ROM can be applied. A carrier wave is also used as a medium for providing program data via a communication line.
Ｇ 画像形成装置
１１ 制御部
１３ 操作部
１４ 表示部
１６ 画像生成部
１８ 画像メモリー
２０ 画像形成部
１００ 検査装置
１０１ 画像読取部
１０２ 特徴量算出部
１０３ 判定部
１０４ 制御部
１０５ 記憶部
１０６ 操作部
１０７ 表示部
G Image forming apparatus 11 Control unit 13 Operation unit 14 Display unit 16 Image generation unit 18 Image memory 20 Image formation unit 100 Inspection device 101 Image reading unit 102 Feature amount calculation unit 103 Determination unit 104 Control unit 105 Storage unit 106 Operation unit 107 Display Part
Claims (7)
前記画像読取部により読み取られた複数の画像のいずれかを基準画像、その他を被検査画像として、前記基準画像及び前記被検査画像の１又は複数の特徴点をそれぞれ検出し、各特徴点の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部により検出された前記基準画像と前記被検査画像の各特徴点の特徴量を照合することにより、前記被検査画像の良否を判定する判定部と、を備え、
前記判定部は、前記特徴量を照合する前記基準画像と前記被検査画像の各特徴点を、前記被検査画像の各画素を中心とする探索領域ごとに探索し、前記探索領域のサイズを前記基準画像中の１又は複数のオブジェクトのサイズに応じて決定することを特徴とする検査装置。 An image reading unit that respectively reads images formed on a plurality of sheets;
One or a plurality of feature points of the reference image and the image to be inspected are detected by using one of the plurality of images read by the image reading unit as a reference image and the other as an image to be inspected. A feature amount calculation unit for calculating the amount;
A determination unit that determines the quality of the image to be inspected by comparing the feature amount of each feature point of the image to be inspected with the reference image detected by the feature amount calculation unit;
The determination unit searches each feature point of the reference image for comparing the feature amount and the image to be inspected for each search region centered on each pixel of the image to be inspected, and determines the size of the search region. An inspection apparatus that determines the size according to the size of one or more objects in a reference image.
ユーザーがオブジェクトのサイズを指定するための操作部と、を備え、
前記判定部は、前記操作部を介してユーザーにより指定されたオブジェクトのサイズを、前記探索領域のサイズとして決定することを特徴とする請求項２に記載の検査装置。 A display unit for displaying the size of the one or more objects specified by the size information of the object;
An operation unit for the user to specify the size of the object,
The inspection apparatus according to claim 2, wherein the determination unit determines a size of an object designated by a user via the operation unit as a size of the search area.
前記判定部は、前記フォント、フォントサイズ及び拡張書式の文字のサイズを探索領域のサイズとして決定することを特徴とする請求項２又は３に記載の検査装置。 The size information of the object includes a font and a font size of the character when the object is a character, and further includes an extended format when an extended format is set for the character,
The inspection apparatus according to claim 2, wherein the determination unit determines the font, the font size, and the size of the extended format character as a size of a search area.
前記画像読取ステップにおいて読み取られた複数の画像のいずれかを基準画像、その他を被検査画像として、前記基準画像及び前記被検査画像の１又は複数の特徴点をそれぞれ検出し、各特徴点において特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
前記特徴量算出ステップにおいて検出された前記基準画像と前記被検査画像の各特徴点の特徴量を照合することにより、前記被検査画像の良否を判定する判定ステップと、を含み、
前記判定ステップでは、前記特徴量を照合する前記基準画像と前記被検査画像の各特徴点を、前記被検査画像の各画素を中心とする探索領域ごとに探索し、前記探索領域のサイズを前記基準画像中の１又は複数のオブジェクトのサイズに応じて決定することを特徴とする画像の検査方法。 An image reading step for reading an image formed on each of a plurality of sheets;
One or a plurality of feature points of the reference image and the image to be inspected are detected by using one of the plurality of images read in the image reading step as a reference image and the other as an image to be inspected. A feature amount calculating step for calculating the amount;
A determination step of determining pass / fail of the image to be inspected by comparing the feature amount of each feature point of the image to be inspected with the reference image detected in the feature amount calculating step,
In the determination step, each feature point of the reference image and the image to be inspected for collating the feature amount is searched for each search area centered on each pixel of the image to be inspected, and the size of the search area is determined as the size of the search area. A method for inspecting an image, wherein the method is determined according to a size of one or a plurality of objects in a reference image.
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