JP6381289B2

JP6381289B2 - 画像形成装置、画像形成方法およびプログラム

Info

Publication number: JP6381289B2
Application number: JP2014106455A
Authority: JP
Inventors: 武史村瀬
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2014-05-22
Filing date: 2014-05-22
Publication date: 2018-08-29
Anticipated expiration: 2034-05-22
Also published as: JP2015221514A

Description

本発明は、印刷物に対する解析処理を行う画像形成装置、画像形成方法およびプログラムに関する。

近年、インクジェット記録技術の発達により写真などの商業印刷用途としてインクジェットプリンタが用いられることが多くなってきた。そのような中、商業印刷用途としてのインクジェットプリンタは高速・高画質という性能がますます要求されている。高速化への要求に対応し、ライン型記録ヘッドを搭載したインクジェットプリンタが一般的になってきた。

例えば、インクジェット記録方式のカラープリンタは、印刷時の記録紙に対する記録ヘッドの印刷動作の違いから、２種類に大別される。１つは、記録ヘッドが主走査方向に往復移動するとともに記録紙が副走査方向に搬送される種類であり、シリアル型プリンタと呼ばれている。さらに、１つは、記録紙の紙幅とほぼ同じ長さに亘るライン型記録ヘッドが装置に固定され、ライン型記録ヘッドに対して記録紙のみが副走査方向に沿って搬送される種類であり、ライン型プリンタと呼ばれている。

しかしながら、シリアル型プリンタと比較し、ライン型記録ヘッドのインクジェットプリンタは、記録ヘッド特性による画像の欠陥が視認されやすいという欠点がある。その理由として、記録紙が記録ヘッドに対して１度しか通過しないために、記録ヘッド特性がそのまま画像上に現れるからである。ここで、記録ヘッド特性による画像上の欠陥とは、例えば、ノズルからインク滴が吐出されずに白スジが発生してしまうという現象をいう。

そのような問題を解決するために、印刷された画像の欠陥検査を行う構成が知られている。特許文献１では、印刷物をスキャナなどの読取装置で読み取り、周波数解析を行うことにより、画像上に現れる周期的な欠陥を検出することが記載されている。また、特許文献２には、最初の印刷物をＣＣＤカメラなどの入力装置により読み取り、読み取った画像データと印刷を行った画像データとの比較を行うことが記載されている。そして、濃度差などの情報を基に、画像上のノズル不吐などによる白スジなどの紙面上の欠陥を検出することが記載されている。

特開２００５−０４３７６９号公報特開２００６−３３４８３５号公報

しかしながら、特許文献１に記載の構成では、印刷を行った全領域を読み取り、読み取られた全領域に対して周波数解析を行うので、解析処理負荷が大きい。また、プリンタの高速化に伴い、欠陥検査システムも同様に高速化の必要があるのだが、一般的に周波数解析処理は処理負荷が大きい処理であるので、高速化は容易でない。また、印刷を行った全領域に対して読取を行うので、読取画像を一時的に記憶しておくメモリ容量が大きくなってしまう。特許文献２においても、印刷画像の全領域を読み取り、その全領域に対して印刷画像データとの比較を行うので、その処理負荷は大きい。

本発明の目的は、このような従来の問題点を解決することにある。上記の点に鑑み、本発明は、印刷物を解析するためのシステムにおいて解析の効率を向上させる画像形成装置、画像形成方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る画像形成装置は、印刷物上の印刷結果に基づいて印刷欠陥を検出可能な画像形成装置であって、印刷対象のデータを解析し、当該印刷対象のデータの特徴量として画素値の変化の程度を表わす周波数成分の情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された周波数成分の情報に基づいて、前記印刷対象のデータ上で前記印刷欠陥の検出対象の領域を特定する特定手段と、前記印刷対象のデータに基づいて印刷物を印刷する印刷手段と、前記印刷手段により印刷された前記印刷物を読み取って読取データを生成する読取手段と、前記特定手段により特定された領域において、前記印刷対象のデータと、前記読取手段により読み取られた前記読取データとを比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果に基づいて、前記印刷手段により印刷された前記印刷物の印刷欠陥を検出する検出手段と、を備え、前記取得手段は、印刷用の色空間に変換される前のデータと当該印刷用の色空間に変換された後のデータのそれぞれを解析して周波数成分の情報を取得し、前記特定手段は、前記印刷用の色空間に変換される前のデータから前記取得手段により取得された周波数成分の情報に基づいて第１の領域を特定し、前記印刷用の色空間に変換された後のデータから前記取得手段により取得された周波数成分の情報に基づいて第２の領域を特定し、前記第１の領域と前記第２の領域とが重なる領域を、前記印刷欠陥の検出対象の領域として特定する、ことを特徴とする。

本発明によれば、印刷物を解析するためのシステムにおいて解析の効率を向上させることができる。

画像形成装置の構成を示すブロック図である。画像形成装置の機能ブロックを示す図である。印刷欠陥検査を行う処理の手順を示すフローチャートである。画像データに対して周波数解析を行った結果を示す模式図である。周波数領域と人間のコントラスト感度との対応を示す図である。印刷データの生成処理の手順を示すフローチャートである。記録ドット数と濃度及び周波数との関係を示す図である。印刷欠陥検査を行う他の処理の手順を示すフローチャートである。ＭａｃＡｄａｍ楕円を示す図である。印刷欠陥検査を行う他の処理の手順を示すフローチャートである。ＣＭＹＫとＬ＊ａ＊ｂ＊情報との対応関係を示す図である。

以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。なお、同一の構成要素には同一の参照番号を付して、説明を省略する。

図１は、本実施形態における画像形成装置の構成を示すブロック図である。図１に示す画像形成装置１００は、例えば、印刷機能、スキャン機能、ＦＡＸ機能等の複数の機能が一体化されたいわゆるＭＦＰ（ＭｕｌｔｉＦｕｎｃｔｉｏｎａｌＰｅｆｉｐｈｅｒａｌ）である。本実施形態において、画像形成装置１００は、印刷物上の印刷結果から、印刷欠陥を検出可能な画像形成装置である。印刷欠陥の検出については後述する。

画像形成装置１００の本体は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ビデオカード１０４、記憶装置１０５、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）１０６、インタフェース１０７を含む。それらは、システムバス１１５で相互に接続されている。ＣＰＵ１０１は、画像形成装置１００の各部を制御し、また、ＲＯＭ１０２や記憶装置１０５に記憶されているプログラムをＲＡＭ１０３に読み出して実行することにより、後述する本実施形態の動作を実現する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワーキングメモリとしても用いられる。ビデオカード１０４は、表示部であるモニタ１０８を画像形成装置１００の本体に接続する。モニタ１０８は、例えばタッチパネルである。記憶装置１０５は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やメモリカードである。

ＮＩＣ１０６は、ＬＡＮ等のネットワーク１０９に画像形成装置１００を接続し、ネットワーク１０９上の他の装置との相互通信を可能にする。インタフェース１０７は、各種デバイスを画像形成装置１００の本体に接続する。インタフェース１０７は、例えば、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４などのシリアルバス用のインタフェースである。図１では、インタフェース１０７を介して、プリンタ１１０（印刷部）、ＣＣＤカメラ１１１やスキャナ１１２（読取部）、キーボード１１３、ポインティングデバイス１１４が接続されている。画像形成装置１００は、図１に図示されていない他のブロックを含んでも良い。また、モニタ１０８、プリンタ１１０〜ポインティングデバイス１１４が画像形成装置１００の本体内に構成されていても良い。

図２は、画像形成装置１００の本実施形態に係る機能ブロックを示す図である。画像形成装置１００は、画像入力部２０１、入力画像解析部２０２、欠陥検査条件設定部２０３、印刷データ生成部２０４、印刷部２０５、印刷物読取部２０６、印刷物検査部２０７を含む。画像入力部２０１は、画像形成装置１００に欠陥検査対象の画像データを入力する。例えば、画像入力部２０１は、ディジタルカメラやディジタルビデオといった光学的に画像データを取得する機器から画像データを入力する。また、画像入力部２０１は、磁気ディスク、光ディスク、メモリカードといった可搬型メディアから画像データを入力する場合もある。なお、画像入力部２０１により入力される画像データは、画像ファイルの形式で入力されても良い。

入力画像解析部２０２は、画像入力部２０１により入力された画像データに対して、周波数解析を実行する。後述するが、本実施形態では、周波数解析の結果、入力された画像データ中で人間が画像欠陥として認識しやすいと特定された領域に対してのみ欠陥検査を行う。入力画像解析部２０２は、人間にとって視認が簡易な１ｍｍ程度の領域（即ち、複数画素群単位）ごとに、周波数成分の平均値を算出する。そして、入力画像解析部２０２は、算出された周波数成分の平均値を、周波数解析結果としてＲＡＭ１０３等の記憶領域に保存する。

欠陥検査条件設定部２０３は、入力画像解析部２０２により得られた周波数解析結果に基づき欠陥検査を行う検査対象領域を特定するための条件を設定する。ここで、設定される条件とは、検査対象領域を特定するための基準となる周波数成分に関する値（閾値）である。本実施形態では、入力画像解析部２０２により、画像データに対して周波数解析が行われるが、周波数解析により例えば、その画像データの画素値について主走査方向と副走査方向の変化の程度が解析される。画素値の変化とは、例えば色の変化を表わす。例えば、青空の写真画像は、ドット画像に比べると、色の変化の程度は小さい。本実施形態においては、入力画像解析部２０２により画像データが解析された結果、閾値以下の周波数成分（低周波成分）の画像領域が欠陥検査の検査対象領域として特定される。

本実施形態では、欠陥検査条件設定部２０３により特定された検査対象領域は、低周波成分を多く含む領域となる。ここで、低周波成分を多く含む領域を検査対象領域として特定する理由について説明する。一般的に、人間の視覚特性上、画像の周波数成分が低いほど色の違いなどが認識されやすく、一方、高周波であるほど認識され難い。本実施形態で想定している印刷物の欠陥とは、例えば、記録ヘッドのノズルからのインクの不吐出による白スジや、記録ヘッド内でノズル特性が異なることによる色ムラをいう。それらの印刷物の欠陥は、周囲との予期せぬ色差の発生を原因としており、低周波成分であるほど色差が、欠陥として視認されやすくなる。本実施形態では、人間が欠陥として認識しやすい領域を検査対象領域として特定することにより、欠陥検査処理の負荷を低減する。

印刷データ生成部２０４は、画像入力部２０１により入力された画像データに基づいて、印刷データを生成する。画像入力部２０１により入力される画像データのフォーマットは例えばｓＲＧＢであり、印刷データ生成部２０４は、その画像データのフォーマットを、プリンタ１１０で印刷処理可能なフォーマットに変換する。印刷部２０５は、印刷データ生成部２０４により生成された印刷データに基づいて、プリンタ１１０により印刷用紙等の記録媒体に印刷する。印刷物読取部２０５は、印刷部２０５により印刷された印刷物上の画像をスキャナ１１２により光学的に読み取る。ここで、読取を行う機器として、ＣＣＤカメラ１１１やスキャナ１１２が用いられるが、印刷物を光学的に読み取ることが可能な機器であれば他の機器が用いられても良い。

印刷物検査部２０７は、印刷物読取部２０６により読み取られた読取データの検査対象領域に対して、欠陥検査を行う。本実施形態では、主に、記録ヘッドのノズルからのインクの不吐出による白スジや、ノズル特性による色ムラなどの印刷欠陥について検査を行う構成について説明する。しかしながら、他の様々な種類の印刷欠陥についても、本実施形態により欠陥検査処理の負荷を低減することができる。

以下、画像形成装置１００が、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の４色のインクで印刷を行うインクジェット記録装置である場合について説明する。しかしながら、画像形成装置１００が、淡シアンや淡マゼンタ、レッドやグリーン等の他の色のインクを搭載していても良い。また、本実施形態では、画像入力部２０１により入力される画像データが、ｓＲＧＢ色空間で定義される画像データである場合について説明する。しかしながら、ＣＭＹＫや拡張色等、他の色空間で定義される画像データであっても良い。

図３は、本実施形態における印刷欠陥検査を行う処理の手順を示すフローチャートである。図３に示す各処理は、例えば、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２からプログラムをＲＡＭ１０３に読み出して実行することにより実現される。まず、Ｓ３０１において、ＣＰＵ１０１は、画像入力部２０１により、印刷対象の画像データを入力する。ＣＰＵ１０１は、例えばインタフェース１０７を介して画像データを入力して記憶装置１０５に保存する。本実施形態において入力された画像データは、例えば３００ｄｐｉの解像度を有するとする。

Ｓ３０２において、ＣＰＵ１０１は、欠陥検査条件設定部２０３により、周波数解析を行う際の条件を設定する。ここで、設定される条件とは、例えば、周波数解析を行う際の単位領域のサイズや、低周波数領域を特定するための閾値である。本実施形態においては、例えば、３００ｄｐｉの画像データに対して、約１ｃｍ四方のサイズとなる１００ｐｉｘｅｌ四方の単位領域を設定する。なお、設定条件については、固定値であっても良いし、画像データのサイズや解像度に応じた可変の値であっても良い。また、オペレータがポインティングデバイス１１４やキーボード１１３を介して設定した条件を受け付けるようにしても良い。

Ｓ３０３において、ＣＰＵ１０１は、入力画像解析部２０２により、Ｓ３０１で入力された画像データに対して、Ｓ３０２で設定された条件に基づいて周波数解析を行う。ここで、一般的な手法で定められた周波数解析手法が用いられて良い。ＣＰＵ１０１は、画像データの特徴量として、Ｓ３０２で設定された単位領域ごとに周波数成分の平均値を算出する。

図４は、入力された画像データに対して周波数解析を行った結果を示す模式図である。図４（ａ）は入力された画像データを示し、図４（ｂ）は図４（ａ）の画像データに対して周波数解析を行った結果を示している。オブジェクト４０１は植物を表わし、オブジェクト４０２は人物を表わし、オブジェクト４０３は建物を表わし、オブジェクト４０４は青空に浮かぶ雲を表している。また、図４（ｂ）中の領域４０５は、周波数解析の結果、Ｓ３０２で設定された閾値よりも低い周波成分の領域を表わしている。周波数解析の結果、青空など、画素ごとのＲＧＢ値（画素値の一例）の変化が小さな領域が低周波領域として特定される。このように、入力された画像データに対して周波数解析を行うことにより、建物や植物、人物などのオブジェクトを含む領域を高周波成分の領域として、青空などの同一色が分布する領域を低周波成分の領域として分離することができる。

図５は、周波数領域と人間のコントラスト感度との対応を示す図である。図５中の横軸は空間周波数を表わし、縦軸は人間のコントラスト感度を表している。図５に示す対応関係は、Dooley、Bartenに代表される視覚の空間周波数特性（ＭＴＦ）として知られている。コントラスト感度が高いほど、人間にとって明度（色）の違いが感知しやすい。つまり、図５に示すように、人間の視覚特性は、低周波から中間周波数領域においてはコントラスト感度が高くなり（色の違いが感知されやすい）、高周波領域になるほどコントラスト感度が低くなる（色の違いが感知されにくい）。

本実施形態では、低周波領域５０１と高周波領域５０２とを区分けする閾値を設定し、、人間のコントラスト感度が高い低周波領域５０１を印刷欠陥の検査対象領域として特定する。また、閾値を変更することにより、検査対象領域を調整するようにしても良い。

再び、図３を参照する。Ｓ３０４において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ３０３で解析された結果に基づいて検査対象領域を特定する。検査対象領域の特定においては、Ｓ３０３の解析結果から、閾値以下の低周波成分が多く含まれると特定された領域を選択する。選択された結果は、例えば、図４の領域４０５のようになる。なお、プリンタ１１０によっては、印刷用紙のサイズによって入力画像を拡大／縮小する変倍処理や、複数の画像を１枚の印刷用紙内に割り当てて印刷する割当処理を行う場合がある。そのような場合でも、変倍設定や割当設定に基づいて印刷データと画像データとを対応付けることにより、後述する読取データ上でも適切に検査対象領域を特定することができる。

Ｓ３０５において、ＣＰＵ１０１は、印刷データ生成部２０４により、画像データに基づいて印刷データを生成する。例えば、ｓＲＧＢ色空間で定義される画像データを色空間変換することにより、プリンタに応じた色空間で定義される印刷データが生成される。

図６は、Ｓ３０５における、印刷データの生成処理の手順を示すフローチャートである。Ｓ６０１において、ＣＰＵ１０１は、ディジタルカメラやスキャナなどの画像入力機器、あるいはコンピュータ処理などによって取得されたＲＧＢの原画像信号を、色処理ＡによりＲ’Ｇ’Ｂ’信号に変換する。ここで、色処理Ａは、原画像信号ＲＧＢをプリンタの色再現範囲に適応した画像信号Ｒ’Ｇ’Ｂ’に変換する処理である。Ｓ６０２において、ＣＰＵ１０１は、Ｒ’Ｇ’Ｂ’信号を、色処理部Ｂにより各色インクに対応する信号に変換する。例えば、画像形成装置１００で用いられるインク色は４色であるので、変換後の信号はシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックに対応する濃度信号Ｃ１、Ｍ１、Ｙ１、Ｋ１となる。なお、色処理Ｂでは、ＲＧＢ入力およびＣＭＹＫ出力の３次元ルックアップテーブル（３ＤＬＵＴ）が使用され、格子点外の入力値についてはその周囲の格子点の出力値から補間により出力値が算出される。

Ｓ６０３において、ＣＰＵ１０１は、補正テーブルを用いるガンマ補正により濃度信号Ｃ１、Ｍ１、Ｙ１、Ｋ１をガンマ補正して、Ｃ２、Ｍ２、Ｙ２、Ｋ２を取得する。Ｓ６０４において、ＣＰＵ１０１は、量子化によりガンマ補正後の濃度信号Ｃ２、Ｍ２、Ｙ２、Ｋ２を二値化し、さらに、記録ヘッドに転送する画像信号Ｃ３、Ｍ３、Ｙ３、Ｋ３に変換する。なお、量子化（二値化）手法には誤差拡散法やディザ法等が用いられる。例えばディザ法では、各画素の濃度信号に対する閾値が異なる所定のディザパターンが用いられて二値化が行われる。

図３を再び参照する。Ｓ３０６において、ＣＰＵ１０１は、印刷部２０５により、Ｓ３０５で生成された印刷データに基づいて印刷を行う。Ｓ３０６では、例えば、圧電素子や発泡エネルギーを利用したインクジェットプリンタの印刷方式が用いられる。Ｓ３０７において、ＣＰＵ１０１は、印刷物読取部２０６により、Ｓ３０６で印刷された印刷物を読み取り、読取データを生成する。読取データは、ＲＡＭ１０３に一時的に保存される。印刷物の読取の際、画像を光学的に読み取る機器として、例えば、スキャナ１１２やＣＣＤカメラ１１１が用いられる。

Ｓ３０８において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ３０７で生成された読取データの、Ｓ３０４で特定された検査対象領域に対して印刷欠陥検査を行う。ここで、印刷欠陥検査の一例を説明する。まず、ＣＰＵ１０１は、Ｓ３０５で生成された印刷データに基づいて、印刷物の読取結果を予想した予想画像データを生成する。スキャナ１１２等の読取装置には、光源やセンサなどの製造時の公差に因る固体特性が存在する。本実施形態では、読取装置の個体差を取得し、その個体差を反映させた予想画像データを生成する。次に、ＣＰＵ１０１は、Ｓ３０７で生成された読取データを予想画像データと比較し、その差分を算出する。ＣＰＵ１０１は、差分の算出結果から、印刷物に印刷欠陥が生じているか否かを判定する。

本実施形態においては、Ｓ３０４で特定された検査対象領域に対して、予想画像データを生成し、読取データとの比較を行う。なお、印刷欠陥が生じていると判定するための差分値の条件を変更することにより、欠陥検査の判定基準を調整可能としても良い。

Ｓ３０９において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ３０８で印刷欠陥が検出されたか否かを判定する。ここで、印刷欠陥が検出されなかったと判定された場合は図３の処理を終了し、印刷欠陥が検出されたと判定された場合はＳ３１０に進む。Ｓ３１０において、ＣＰＵ１０１は、印刷欠陥が検出されたと判定された読取データに対応する印刷データについて再印刷を行う。印刷欠陥検出時の再印刷について、例えば、Ｓ３０５で生成された印刷データをＲＡＭ１０３等の記憶領域に保存しておくようにして、印刷欠陥検出時に自動的に再印刷されるようにしても良い。若しくは、オペレータ（ユーザ）の再印刷の指示を受け付けてから再印刷を行うようにしても良い。また、印刷欠陥を検出された読取データをオペレータが確認可能なようにモニタ１０８に表示し、オペレータの再印刷の指示を受け付けてから再印刷を行うようにしても良い。

以上のように、本実施形態においては、入力された画像データの周波数解析結果に基づいて、印刷欠陥検査を行う検査対象領域を一部に特定して、検査処理の負荷を低減する。その結果、人間が印刷物を見た際に印刷欠陥と識別しやすい領域の検査を効率的に行うことができ、高速かつ精度を維持した印刷物の印刷欠陥検査を行うことができる。

以上においては、入力された画像データに対して周波数解析を行うことを説明したが、読取データに対して周波数解析を行うようにしても良い。また、印刷物の全領域を読み取って、検査対象領域を特定する動作について説明したが、読取時にその読取領域を、検査対象領域に制限するようにしても良い。そのような構成により、読取処理や、読取データの転送処理等の負荷を軽減することができ、また、一時的に読取データを保存しておく記憶領域のメモリを低減することができる。

本実施形態では、入力された画像データのフォーマットとして、静止画の圧縮符号化国際標準方式であるＪＰＥＧを用いている。しかしながら、ｂｍｐ、ｔｉｆｆなどの他のフォーマットが用いられても良い。また、ＪＰＥＧが用いられた場合には、ＪＰＥＧデータに記述されている周波数情報に基づいて、周波数解析を行うようにしても良い。

また、低周波領域のみに印刷欠陥検出を行う構成について説明したが、高周波領域に対して簡易的な印刷欠陥検出をさらに行うようにしても良い。例えば、アルゴリズムが異なる複数種類の印刷欠陥検出を行うように構成することによって、高周波領域に対して簡易的な印刷欠陥検出を別に行うようにしても良い。若しくは、解像度や閾値の条件を変更することにより高周波領域に対して簡易的な印刷欠陥検出を行う構成としても良い。

［第２の実施形態］
本実施形態においては、印刷データに対して周波数解析を行い、検査対象領域を特定する構成について説明する。第１の実施形態においては、入力された画像データに対して周波数解析を行い、印刷欠陥検出の処理負荷を低減することについて説明した。図５の周波数の変化に対する人間の視覚特性は、紙面上に印刷されるドット数についても同様に適用され得る。以下、記録ヘッドのノズルから吐出させるためのドットデータ（印刷データ）に対して周波数解析を行うことにより、検査対象領域を特定する構成について説明する。

インクジェット記録方式のプリンタでは、インク滴を記録ヘッドから吐出させることにより印刷を行う。その際に、低濃度のハイライト領域においては、少数の記録ドットにより色が表現され、高濃度の暗部領域においては、多数の記録ドットにより色が表現される。

図７（ａ）は、記録ドット数と濃度との関係を示した図であり、図７（ｂ）は、記録ドット数と周波数との関係を示した図である。図７（ａ）に示すように、記録ドット数が少ない場合は濃度の変化は急峻であるが、紙面上が記録ドットに埋め尽くされると濃度変化が小さくなり、緩やかな曲線となる。また、図７（ｂ）に示すように、記録ドット数が紙面上を埋め尽くすまでは記録ドット数の増加とともに周波数が増加していくが、紙面上が記録ドットに埋め尽くされると、逆に周波数が減少していく。つまり、紙面上が記録ドットに覆われることにより、紙面上が単一色で覆われる方向になり、周波数が下がって低周波領域となっていく。本実施形態では、そのような階調表現を行うインクジェット記録方式の記録ドットの周波数成分に着目し、検出対象領域を特定する。以下、第１の実施形態と異なる点について説明する。

図８は、画像データに対して低周波領域を特定した後、印刷データに対して周波数解析を行って検査対象領域をさらに特定する処理の手順を示すフローチャートである。Ｓ８０１は、図３のＳ３０１における説明と同じである。

Ｓ８０２において、ＣＰＵ１０１は、欠陥検査条件設定部２０３により、周波数解析を行う際の条件を設定する。ここで、設定される条件とは、例えば、周波数解析を行う際の単位領域のサイズや、画像データに対して低周波領域を特定するための第１の閾値や、印刷データに対して低周波領域を特定するための第２の閾値である。第１の閾値は、Ｓ３０２において説明した閾値に対応する。

印刷データは、印刷用紙のサイズによって、拡大／縮小といった変倍処理が行われる場合がある。ここで、記録ドット解像度が６００ｄｐｉで印刷されるとし、約１ｃｍ四方となる２００画素の単位領域ごとに解析を行う。なお、プリンタの記録ドット解像度とは、どの程度精度良く記録ドットを印刷用紙上に印刷可能であるかを示す指標であり、装置固有の特性である。単位領域のサイズなどの設定条件は、固定値であっても良いし、記録ドット解像度に応じた可変の値であっても良い。

Ｓ８０３〜８０５はそれぞれ、図３のＳ３０３〜Ｓ３０５における説明と同じである。ここで、Ｓ８０４で特定された検査対象領域を第１の検査対象領域とする。

Ｓ８０６において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ８０５で生成された印刷データに対して、Ｓ８０２で設定された条件に基づいて周波数解析を行う。ここでは、紙面上に吐出されるドットデータに対して、一般的な手法で定められた周波数解析が行われる。ＣＰＵ１０１は、印刷データの特徴量として、Ｓ８０２で設定された単位領域ごとに周波数成分の平均値を算出する。

Ｓ８０７において、ＣＰＵ１０１は、ＣＰＵ１０１は、Ｓ８０６で解析された結果に基づいて検査対象領域（第２の検査対象領域）を特定する。検査対象領域の特定においては、Ｓ８０６の解析結果から、第２の閾値以下の低周波成分が多く含まれると特定された領域を選択する。Ｓ８０８において、Ｓ８０４で特定された第１の検査対象領域と、Ｓ８０７で特定された第２の検査対象領域との両方に該当する領域を、本実施形態での印刷欠陥検査を行う検査対象領域（第３の検査対象領域）として特定する。Ｓ８０９〜Ｓ８１３はそれぞれ、図３のＳ３０６〜３１０における説明と同じである。

以上のように、本実施形態では、紙面上に吐出されるドットデータに対して周波数解析を行うことにより、印刷欠陥検査を行う検査対象領域をさらに特定し、印刷欠陥検査の処理負荷をより低減することができる。また、本実施形態においては、入力された画像データに対して周波数解析を行っているが、周波数解析の対象を印刷データのみとした構成でも良い。

［第３の実施形態］
本実施形態においては、印刷後の色や彩度の情報を用いて検査対象領域を特定する構成について説明する。第１の実施形態においては、入力された画像データに対して周波数解析を行っていた。また、第２の実施形態においては、紙面上のドットデータに対して周波数解析を行っていた。図５の周波数の変化に対する人間の視覚特性は、色や彩度についても同様に適用され得る。本実施形態においては、印刷された際の色情報に基づいて、検査対象領域を特定する構成について説明する。

ここで、色と人間の視覚特性について説明する。一般的に、色情報は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間、ＬＣＨ空間といった様々な色空間座標系で定義される。本実施形態では、色情報は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間で表現されるとする。

図９は、ＭａｃＡｄａｍ楕円を示す図である。図９において、横軸はａ＊成分を示し、縦軸はｂ＊成分を示す。図９のａ＊ｂ＊平面において、人間の色の違いの認識しやすさが表現される。複数の小さな楕円が図９に記載されているが、楕円内では人間は色の違いに対して鈍感であることを示す。人間は高彩度領域になるほど色の差分に気づきにくい、という特性があり、またその際の気づきにくさは色相によって異なる特性を有する。本実施形態は、色の差分に気づきやすい領域ほど印刷物の印刷欠陥に気づきやすい、という原理を利用し、色の彩度情報や色相情報を用いて検査対象領域を特定し、印刷欠陥の検査処理負荷の低減を図っている。以下、第１及び第２の実施形態と異なる点について説明する。

図１０は、色情報の予測を行い、その予測情報に基づいて、検査対象領域を特定する処理の手順を示すフローチャートである。Ｓ１００１は、図３のＳ３０１における説明と同じである。

Ｓ１００２において、ＣＰＵ１０１は、欠陥検査条件設定部２０３により、周波数解析を行う際の条件を設定する。ここで、設定される条件とは、例えば、周波数解析を行う際の単位領域のサイズや、画像データに対して低周波領域を特定するための閾値や、色予測のためのＬ＊ａ＊ｂ＊情報である。色予測のためのＬ＊ａ＊ｂ＊情報の設定とは、例えば、図９の楕円の領域に対応するＬ＊ａ＊ｂ＊情報の設定である。若しくは、肌色領域、例えば、人間の顔などの画像における印刷欠陥は目につきやすいので、オペレータによる指定操作により、肌色領域に対応するＬ＊ａ＊ｂ＊情報を受け付けても良い。その場合には、例えば、モニタ１０８に表示される設定画面上で、「Ｌ＊：１０〜８０、ａ＊：０〜５０、ｂ＊：０〜５０」というような設定を受け付ける。または、肌色や空色等のカラーパッチを予め用意しておき、ユーザが選択したカラーパッチの色に対応するＬ＊ａ＊ｂ＊情報を受け付けるようにしても良い。

Ｓ１００３〜Ｓ１００５はそれぞれ、図３のＳ３０３〜Ｓ３０５における説明と同じである。Ｓ１００６において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ１００５で生成された印刷データに基づいて、印刷時の色の予測を行う。本実施形態においては、印刷データとＬ＊ａ＊ｂ＊情報とが対応付けられたデータベースに基づいて、色予測を行う。

図１１は、ＣＭＹＫの印刷データとＬ＊ａ＊ｂ＊情報との対応関係を示したデータベースの一例を示す図である。図１１では、各ＣＭＹＫの信号値が１００の場合のＬ＊ａ＊ｂ＊値を示している。このようなデータベースにおいて、各ＣＭＹＫの信号値の刻みをより細かく設定したＬ＊ａ＊ｂ＊値を保持することにより、色予測をより高精度に行うことができる。

Ｓ１００７において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ１００６で予測された色情報と、Ｓ１００２で設定された条件とに基づいて、色の違いが認識されやすそうな領域を特定する。Ｓ１００８において、ＣＰＵ１０１は、Ｓ１００４で特定された検査対象領域と、Ｓ１００７で特定された色の違いが認識されやすそうな領域との両方に該当する領域を、本実施形態での印刷欠陥検査を行う検査対象領域として特定する。Ｓ１００９〜Ｓ１０１３はそれぞれ、図３のＳ３０６〜Ｓ３１０における説明と同じである。

以上のように、本実施形態では、入力された画像データに対して周波数解析を行うとともに、印刷される時の色の予測を行い、その色予測情報を考慮して、検査対象領域を特定する。その結果、印刷欠陥検査の処理負荷をより低減することができる。

なお、本実施形態においては、印刷データの全領域に対して色予測を行う構成について説明した。しかしながら、Ｓ１００４で画像データ上で低周波領域と判定された領域に対してのみ色予測を行うようにしても良い。そのような構成により、色予測処理の負荷を低減させることができ、装置における計算処理の負荷を低減することができる。

本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

１００画像形成装置、１０１ＣＰＵ、１０２ＲＯＭ、１０３ＲＡＭ

Claims

印刷物上の印刷結果に基づいて印刷欠陥を検出可能な画像形成装置であって、
印刷対象のデータを解析し、当該印刷対象のデータの特徴量として画素値の変化の程度を表わす周波数成分の情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された周波数成分の情報に基づいて、前記印刷対象のデータ上で前記印刷欠陥の検出対象の領域を特定する特定手段と、
前記印刷対象のデータに基づいて印刷物を印刷する印刷手段と、
前記印刷手段により印刷された前記印刷物を読み取って読取データを生成する読取手段と、
前記特定手段により特定された領域において、前記印刷対象のデータと、前記読取手段により読み取られた前記読取データとを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果に基づいて、前記印刷手段により印刷された前記印刷物の印刷欠陥を検出する検出手段と、を備え、
前記取得手段は、印刷用の色空間に変換される前のデータと当該印刷用の色空間に変換された後のデータのそれぞれを解析して周波数成分の情報を取得し、
前記特定手段は、前記印刷用の色空間に変換される前のデータから前記取得手段により取得された周波数成分の情報に基づいて第１の領域を特定し、前記印刷用の色空間に変換された後のデータから前記取得手段により取得された周波数成分の情報に基づいて第２の領域を特定し、前記第１の領域と前記第２の領域とが重なる領域を、前記印刷欠陥の検出対象の領域として特定する、
ことを特徴とする画像形成装置。
前記特定手段は、前記印刷対象のデータ上で閾値以下の周波数成分の領域を、前記印刷欠陥の検出対象の領域として特定することを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
前記印刷手段はインク滴を記録媒体に吐出して印刷を行い、前記印刷欠陥は吐出されたインク滴に因る色むらである、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像形成装置。
印刷物上の印刷結果に基づいて印刷欠陥を検出可能な画像形成装置であって、
印刷対象のデータを解析し、当該印刷対象のデータの特徴量として画素値の変化の程度を表わす周波数成分の情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された周波数成分の情報に基づいて、前記印刷対象のデータ上で前記印刷欠陥の検出対象の第１の領域を特定する第１の特定手段と、
前記印刷対象のデータを解析し、当該印刷対象のデータの特徴量として色情報を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得された色情報に基づいて、前記印刷対象のデータ上で前記印刷欠陥の検出対象の第２の領域を特定する第２の特定手段と、
前記印刷対象のデータに基づいて印刷物を印刷する印刷手段と、
前記印刷手段により印刷された前記印刷物を読み取って読取データを生成する読取手段と、
前記第１の特定手段により特定された前記第１の領域と前記第２の特定手段により特定された前記第２の領域とが重なる領域において、前記印刷対象のデータと、前記読取手段により読み取られた前記読取データとを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較の結果に基づいて、前記印刷手段により印刷された前記印刷物の印刷欠陥を検出する検出手段と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。
前記第１の特定手段は、前記印刷対象のデータ上で閾値以下の周波数成分の領域を、前記印刷欠陥の検出対象の領域として特定し、
前記第２の特定手段は、当該特定された閾値以下の周波数成分の領域において、前記第２の領域を特定することを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
印刷物上の印刷結果に基づいて印刷欠陥を検出可能な画像形成装置において実行される画像形成方法であって、
印刷対象のデータを解析し、当該印刷対象のデータの特徴量として画素値の変化の程度を表わす周波数成分の情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得された周波数成分の情報に基づいて、前記印刷対象のデータ上で前記印刷欠陥の検出対象の領域を特定する特定工程と、
前記印刷対象のデータに基づいて印刷物を印刷する印刷工程と、
前記印刷工程において印刷された前記印刷物を読み取って読取データを生成する読取工程と、
前記特定工程において特定された領域において、前記印刷対象のデータと、前記読取工程において読み取られた前記読取データとを比較する比較工程と、
前記比較工程における比較の結果に基づいて、前記印刷工程において印刷された前記印刷物の印刷欠陥を検出する検出工程と、を有し、
前記取得工程では、印刷用の色空間に変換される前のデータと当該印刷用の色空間に変換された後のデータのそれぞれを解析して周波数成分の情報を取得し、
前記特定工程では、前記印刷用の色空間に変換される前のデータから前記取得工程において取得された周波数成分の情報に基づいて第１の領域を特定し、前記印刷用の色空間に変換された後のデータから前記取得工程において取得された周波数成分の情報に基づいて第２の領域を特定し、前記第１の領域と前記第２の領域とが重なる領域を、前記印刷欠陥の検出対象の領域として特定する、
ことを特徴とする画像形成方法。
印刷物上の印刷結果に基づいて印刷欠陥を検出可能な画像形成装置において実行される画像形成方法であって、
印刷対象のデータを解析し、当該印刷対象のデータの特徴量として画素値の変化の程度を表わす周波数成分の情報を取得する第１の取得工程と、
前記第１の取得工程において取得された周波数成分の情報に基づいて、前記印刷対象のデータ上で前記印刷欠陥の検出対象の第１の領域を特定する第１の特定工程と、
前記印刷対象のデータを解析し、当該印刷対象のデータの特徴量として色情報を取得する第２の取得工程と、
前記第２の取得工程において取得された色情報に基づいて、前記印刷対象のデータ上で前記印刷欠陥の検出対象の第２の領域を特定する第２の特定工程と、
前記印刷対象のデータに基づいて印刷物を印刷する印刷工程と、
前記印刷工程において印刷された前記印刷物を読み取って読取データを生成する読取工程と、
前記第１の特定工程において特定された前記第１の領域と前記第２の特定工程において特定された前記第２の領域とが重なる領域において、前記印刷対象のデータと、前記読取工程において読み取られた前記読取データとを比較する比較工程と、
前記比較工程における比較の結果に基づいて、前記印刷工程において印刷された前記印刷物の印刷欠陥を検出する検出工程と、
を有することを特徴とする画像形成方法。
請求項６又は７に記載の画像形成方法の各工程を画像形成装置に実行させるためのプログラム。