JP6992457B2 - 検査装置、画像形成システム、検査方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、検査装置、画像形成システム、検査方法及びプログラムに関する。

従来より、画像形成装置から出力された印刷物の品質、具体的には、印刷物に形成された印刷画像の品質を評価するために、印刷物を光学的に読み取った検査画像に基づいて印刷物の汚れを検査する手法が知られている。ここで、印刷物の汚れとは、正規の印刷物とは相違する印刷物上の要素をいう。

例えば特許文献１には、シート状印刷物の欠陥検出方法が開示されている。この方法では、シート状印刷物をラインセンサで読み取ることで、被検査面の多階調エリア画像を作製する。そして、多階調エリア画像における各部の濃度レベルと、基準となるマスター画像における各部の濃度レベルとを比較し、濃度レベル差が許容値を超える部分を欠陥箇所と判断している。

また、例えば特許文献２には、紙面上に形成された画像を読み取った読取画像である検査対象画像を、マスター画像と照合することで検査を行う画像検査装置が開示されている。この画像検査装置においては、画像全体を複数のブロックに分割して、画像周辺部の複数の領域で第１の位置合わせを行う。この位置合わせの結果に基づいて検査対象画像の各ブロック位置ずれ量を算出し、そのずれ量に応じてずらした検査対象画像のブロックとマスター画像のブロック同士とをさらに微小にずらしながら位置合わせを行い、比較照合する。この場合、画像の中で所定のブロックを選択し、選択したブロックの位置ずれ量を再計算することにより第２の位置合わせを行い、その結果に基づいて検査対象画像の各ブロックの位置ずれ量を補正している。

特開平０６－２０１６１１号公報 特開２０１３－１８６５６２号公報

ところで、特許文献１に開示された手法においては、被検査面の多階調エリア画像及びマスター画像がそれぞれ印刷、読み取りを経て得られた画像となる。そのため、画像形成プロセス及び搬送プロセスにおいて何らかの影響を受けることで、被検査面の多階調エリア画像とマスター画像との間に位置ずれ（例えば、画像内の構造物の位置、角度が異なること）が発生する可能性がある。そこで、従来より、水平方向位置、回転角の補正を実施することが考えられている。例えば、特許文献２に開示された手法によれば、画像全体を複数のブロックに分割して位置合わせを行うことで、搬送に伴う印刷物の蛇行への対応も考慮されている。

しかしながら、画像内の構造物のうち文字等については、構造物を構成する要素が非常に細かいため、位置合わせを行うにも限界がある。また、印刷物の搬送速度、搬送時の傾き等に依存するため、ユーザーが手作業で補正をすることも困難である。このため、従来の位置合わせ手法では、２画像間に生じる位置ずれを完全に無くすことができず、位置ずれによる影響も汚れと判断されてしまう可能性がある。その結果、印刷物の汚れに対する検査精度が低下してしまう虞がある。

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像間に位置ずれが存在するような場合であっても印刷物の汚れに対する検査精度の低下を抑制することである。

かかる課題を解決するために、第１の発明は、印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて印刷物の汚れを検査する検査装置を提供する。この検査装置は、印刷画像の検査基準となる基準画像と検査画像との位置合わせを行う位置合わせ部と、位置合わせ後の基準画像と検査画像とから生成される差分画像に基づいて、印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する領域検出部と、領域検出部により検出された汚れ候補領域及び差分画像の差分データ特性に基づいて、汚れ候補領域が、基準画像と検査画像との位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する領域判断部と、偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、印刷物に印刷画像を形成した画像形成装置に対する修繕の要否を判断する異常判断部と、を有している。

ここで、第１の発明において、領域検出部は、領域判断部により判断された偽の汚れ候補領域を、検出した汚れ候補領域の中から削除することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、汚れ候補領域を基準に、構造物を構成する要素に跨がるように差分データのプロファイルを生成し、当該差分データのプロファイルに対称性がある場合に、汚れ候補領域について偽の汚れ候補領域であると判断することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、差分データのプロファイルにおいて、汚れ候補領域に対応するピークと、汚れ候補領域の周囲のプロファイルとを比較することにより、汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるか否かを判断し、偽の汚れ候補領域でないと判断された汚れ候補領域を対象として、差分データのプロファイルの対称性を判断することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、差分０値ラインを境界として差分データのプロファイルにより画定される閉領域同士の面積比較に基づいて、差分データのプロファイルの対称性を判断することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、汚れ候補領域のピーク高さと、構造物を構成する要素を介して隣り合う領域に存在するピーク高さとの比較に基づいて、差分データのプロファイルの対称性を判断することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、差分データのプロファイルと差分０値ラインとの交点を基点として、当該基点から汚れ候補領域のピークまでの距離と、基点から構造物を構成する要素を介して隣り合う領域に存在するピークまでの距離との比較に基づいて、差分データのプロファイルの対称性を判断することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、差分０値ラインを境界として差分データのプロファイルにより画定される閉領域同士の面積比較を用いた第１条件、汚れ候補領域のピーク高さと、構造物を構成する要素を介して隣り合う領域に存在するピーク高さとの比較を用いた第２条件、及び差分データのプロファイルと差分０値ラインとの交点を基点として、当該基点から汚れ候補領域のピークまでの距離と、基点から構造物を構成する要素を介して隣り合う領域に存在するピークまでの距離との比較を用いた第３条件のうち、少なくとも２つの条件が満たされた場合に、差分データのプロファイルに対称性があると判断することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、汚れ候補領域を基準に、構造物を構成する要素に跨がるように差分データのプロファイルを生成し、差分データのプロファイルにおいて、汚れ候補領域に対応するピークと、汚れ候補領域の周囲のプロファイルとを比較して、汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるか否かを判断することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、構造物である文字のサイズ又は構造物の線幅に基づいて、差分データのプロファイルの生成範囲を決定することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、印刷画像を形成するための画像情報に基づいて、文字のサイズ又は構造物の線幅を解析することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、汚れ候補領域の少なくとも一部と重複し、２以上の異なる方向に差分データのプロファイルを生成する。

また、第１の発明において、構造物は、線を要素として構成され、２以上の異なる方向は、線に対する法線方向及び接線方向を含むことが好ましい。

また、第１の発明において、２以上の異なる方向は、画像を定義するための二次元方向を含むことが好ましい。

また、第１の発明において、領域検出部は、印刷画像において線を要素とする構造物が存在する領域を処理領域として自動検出し、当該処理領域において汚れ候補領域を検出する、又は、ユーザーにより指定される処理領域において汚れ候補領域を検出することが好ましい。

また、第１の発明において、領域判断部は、印刷画像において線を要素とする構造物が存在する領域を処理領域として自動検出し、当該処理領域に含まれる汚れ候補領域について偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する、又は、ユーザーにより指定される処理領域に含まれる汚れ候補領域について偽の汚れ候補領域であるか否かを判断することが好ましい。

また、第１の発明において、異常判断部は、領域判断部の演算結果に基づいて位置ずれの周期性を演算し、当該周期性に基づいて修繕の要否を判断することが好ましい。

また、第１の発明において、異常判断部は、領域判断部の演算結果と、周期性とを関連づけた特徴データを保持することが好ましい。

また、第１の発明において、異常判断部は、特徴データを解析して画像形成装置が異常状態であるか否かを判断し、画像形成装置を停止して修繕を行うか否かを自動的に判断することが好ましい。

また、第１の発明において、異常判断部は、特徴データと、画像形成装置を構成する部品毎に異常に応じた特徴を記述した部品情報とに基づいて、部品についての修繕時期を予測することが好ましい。

また、第２の発明は、印刷物の汚れを検査する機能を備えた画像形成システムを提供する。この画像形成システムは、用紙に印刷画像を形成し、当該印刷画像が形成された印刷物を出力する印刷部と、印刷部から出力された印刷物を読み取って検査画像を生成する画像読取部と、印刷画像の検査基準となる基準画像と検査画像との位置合わせを行う位置合わせ部と、位置合わせ後の基準画像と検査画像とから生成される差分画像に基づいて、印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する領域検出部と、領域検出部により検出された汚れ候補領域及び差分画像の差分データ特性に基づいて、汚れ候補領域が、基準画像と検査画像との位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する領域判断部と、偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、印刷部に対する修繕の要否を判断する異常判断部と、を有している。

また、第３の発明は、印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて印刷物の汚れを検査する検査方法を提供する。この検査方法は、印刷画像の検査基準となる基準画像と検査画像との位置合わせを行うステップと、位置合わせ後の基準画像と検査画像とから生成される差分画像に基づいて、印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出するステップと、汚れ候補領域及び差分画像の差分データ特性に基づいて、当該汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるか否かを判断するステップと、偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、印刷物に印刷画像を形成した画像形成装置に対する修繕の要否を判断するステップと、を有している。

さらに、第４の発明は、印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて印刷物の汚れを検査する検査方法をコンピューターに実行させるプログラムを提供する。このプログラムは、コンピューターに、印刷画像の検査基準となる基準画像と検査画像との位置合わせを行うステップと、位置合わせ後の基準画像と検査画像とから生成される差分画像に基づいて、印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出するステップと、汚れ候補領域及び差分画像の差分データ特性に基づいて、当該汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるか否かを判断するステップと、偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、印刷物に印刷画像を形成した画像形成装置に対する修繕の要否を判断するステップと、を実行させる。

本発明によれば、印刷画像中の構造物の位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域を特定することができるので、位置ずれが存在するような場合であっても印刷物の汚れに対する検査精度の低下を抑制することができる。

第１の実施形態に係る画像形成システムの構成を模式的に示す説明図 第１の実施形態に係る画像形成システムの構成を示すブロック図 ＣＰＵの機能を説明する説明図 印刷物の検査方法の概念を説明する説明図 差分データと差分データを絶対値で表した絶対値データとを示す説明図 印刷物の検査方法の処理を示すフローチャート ステップ３の処理の詳細を示すフロートチャート プロファイルの生成方向を示す説明図 対称性の判断手法の一例を説明する図 対称性の判断手法の一例を説明する図 対称性の判断手法の一例を説明する図 画像データ及び差分データの各プロファイルの一例を説明する図 画像データ及び絶対値データの各プロファイルの一例を説明する図 ＣＰＵの構成を機能的に示す説明図

（第１の実施形態）
図１は、本実施形態に係る画像形成システム１の構成を模式的に示す説明図である。本実施形態に係る画像形成システム１は、画像形成装置２と、検査装置３とを主体に構成されている。画像形成装置２及び検査装置３は、画像形成装置２、検査装置３の順番で用紙（印刷物）の搬送方向ＦＤの上流側から下流側にかけて連続的に配置されている。

画像形成装置２は、用紙に印刷画像を形成し、印刷画像が形成された用紙を印刷物として出力する。この画像形成装置２は、原稿を光学的に読み取って、読み取った画像データに基づいて印刷物を出力するコピージョブ、外部装置（ハードディスク装置、サーバー、パーソナルコンピューター等）から出力された画像データに基づいて印刷物を出力するプリントジョブ等のジョブを実行する機能を備えている。

検査装置３は、画像形成装置２から出力された印刷物を受け取ると、この印刷物の読み取りを行う。検査装置３において読み取られた画像（以下「検査画像」という）に基づいて、印刷物の汚れが検査される。

図２は、本実施形態に係る画像形成システム１の構成を示すブロック図である。画像形成システム１は、画像形成装置２及び検査装置３を含む画像形成システム１の動作を統括的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１を有している。ＣＰＵ１１には、バスを通じて、メモリ１２、ハードディスク装置（ＨＤＤ（Hard Disk Drive））１３、データ入出力部１４、ＲＩＰ処理部１５、入力画像処理部１６、印刷部１７、操作表示部１８及び画像読取部１９が接続されている。ＣＰＵ１１、メモリ１２、ハードディスク装置１３、データ入出力部１４、ＲＩＰ処理部１５、入力画像処理部１６、印刷部１７及び操作表示部１８は画像形成装置２に搭載され、画像読取部１９は検査装置３に搭載されている。

ＣＰＵ１１は、ＯＳ（Operating System）をベースとし、その上で、各種のプログラム等を実行する。メモリ１２には、画像形成システム１を起動するためのプログラムが格納されており、ＣＰＵ１１はこのプログラムに従って画像形成システム１を起動する。その後、ＣＰＵ１１は、ハードディスク装置１３に格納されているプログラムをメモリ１２にロードし、そのロードされたプログラムに従って各種の処理を実行することで画像形成システム１が備える種々の機能を実現する（プロセッサ）。

メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される。ＲＡＭは、ＣＰＵ１１がプログラムに基づいて処理を実行する際に各種のデータを一時的に格納する作業用の記憶領域である。

ハードディスク装置１３は、大容量不揮発の記憶装置であり、ＯＳプログラム、各種のジョブ履歴等を記憶する。また、ハードディスク装置１３には、画像形成装置２及び検査装置３をその機能に従って動作させるためにＣＰＵ１１が実行するプログラムを記憶する。さらに、ハードディスク装置１３は、プログラムの実行や画像形成装置２の管理に必要となるデータを記憶する。

データ入出力部１４は、データの入出力を行うユニットであり、メモリ１２又はハードディスク装置１３へのデータの入出力を行う。

ＲＩＰ処理部１５は、外部装置で作成された言語形式画像データを翻訳して中間データを生成し、レンダリング処理を行ってページ毎にビットマップ形式の印刷用画像データを生成する（この一連の処理をＲＩＰ処理（ラスタライズ処理）と呼ぶ）。ＲＩＰ処理部１５において演算される情報は、印刷画像を形成するための画像情報に相当する。

入力画像処理部１６は、画像データ（印刷用画像データを含む）に対して画像形成に必要な各種の画像処理を施し、画像処理済の画像データを生成する。入力画像処理部１６は、データ入出力部１４を介してメモリ１２やハードディスク装置１３に画像データを格納する。

印刷部１７は、画像データに応じた画像（印刷画像）を用紙に形成し、印刷画像が形成された印刷物を出力する。本実施形態に係る印刷部１７は、例えば電子写真プロセスを用いる構成であり、搬送ローラーを含む搬送装置、感光体ドラム、帯電装置、露光装置、現像装置、転写分離装置、クリーニング装置、定着装置等を有している。もっとも、印刷部１７は、インクジェット方式をはじめ他の方式を用いる構成であってもよい。

操作表示部１８は、ユーザーの操作に応じた入力を受け付ける操作部であり、例えば、ディスプレイ及び当該ディスプレイ上に表示される情報に従い情報の入力を行うことが可能なタッチパネル、各種のスイッチやボタンを含む。操作表示部１８に対して行われた操作の情報は、ＣＰＵ１１に入力される。ユーザーは、操作表示部１８を操作することで、印刷ジョブを発行したり、種々の設定を行ったりすることができる。また、操作表示部１８は、ＣＰＵ１１に制御されることにより、ユーザーに種々の情報を表示する表示部としても機能する。

画像読取部１９は、搬送経路ＦＲを搬送される印刷物を光学的に読み取って検査画像を生成する（図１参照）。画像読取部１９は、印刷物を読み取るために、搬送経路ＦＲと向かい合うように配置されている。画像読取部１９は、生成された検査画像を、データ入出力部１４を介してメモリ１２やハードディスク装置１３に格納する。画像読取部１９は、例えば、原稿に光を照射する光源と、その反射光を受けて原稿を幅方向に１ライン分読み取るラインイメージセンサと、印刷物の反射光をラインイメージセンサに導いて結像させるレンズやミラー等からなる光学系と、ラインイメージセンサから出力されるアナログ画像信号をデジタル画像データに変換するＡＤ変換部とで構成される。

本実施形態に係る画像形成システム１において、ＣＰＵ１１は、これを機能的に捉えた場合、基準画像取得部２１、検査画像取得部２２、位置合わせ部２３、領域検出部２４及び領域判断部２５を有している。ここで、図３は、ＣＰＵ１１の機能を説明する説明図である。

基準画像取得部２１は、印刷物について検査基準となる基準画像を取得する。基準画像は、正規の印刷画像を反映した画像であり、例えば、基準画像取得部２１は、ＲＩＰ処理部１５において生成される印刷用画像データを基準画像として取得することができる。ただし、基準画像取得部２１は、外部装置から基準画像を取得するといったように、他の方法で基準画像を取得することもできる。

検査画像取得部２２は、画像読取部１９から検査画像を取得する。

位置合わせ部２３は、基準画像中の構造物（文字、線、図等）と、検査画像中の構造物とが一致するように、両画像の位置合わせを行う。

領域検出部２４は、位置合わせ後の基準画像と検査画像とから差分画像を生成し、生成した差分画像に基づいて、印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する。印刷物の汚れとは、正規の印刷画像とは相違する印刷物上の要素をいう。

領域判断部２５は、領域検出部２４により検出された汚れ候補領域及び差分画像の差分データ特性に基づいて、当該汚れ候補領域が、印刷画像中の構造物の位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるかどうかを判断する。上述したように、位置合わせ部２３において画像相互の位置合わせが行われるが、構造物の位置ずれは、印刷画像の局所的な歪み又は変形等によって発生する。

これらの機能は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行することで実現されるものであるが、回路等を含むハードウエアにより実現されてもよい。

以下、画像形成システム１において実行される印刷物の検査方法の説明に先立ち、当該検査方法の概念について説明する。ここで、図４は、印刷物の検査方法の概念を説明する説明図である。図４において、（ａ）は、構造物の位置ずれを説明する図であり、（ｂ）は、プロファイル線ＰＬに沿った画像データのプロファイルを示す説明図である。

基準画像中の構造物、特に、文字や表等は、線を要素として構成される（検査画像においても同様である（以下、この線のことを「要素線」という））。構造物同士が一致するように基準画像と検査画像との位置合わせを行ったとしても、要素線は非常に細かいことから、このような場所においては位置ずれが局所的に発生することがある。図４（ａ）に示す画像は、位置合わせ後の基準画像及び検査画像において、互いの位置が対応する所定の領域をそれぞれ抽出したものである。この所定領域には、文字（例えばアルファベット「ｅ」）を構成する要素線ＥＬの一部が含まれているが、この要素線ＥＬにずれが発生している。同図に示す例では、検査画像の要素線ＥＬは、基準画像の要素線ＥＬに対して１画素だけ左方向にずれている。

要素線ＥＬに跨がるような直線状のプロファイル線ＰＬ、図４（ａ）に示す例では、横方向に沿ったプロファイル線ＰＬを、各画像に設定する。このプロファイル線ＰＬに沿った画像データ（画素の信号値（輝度値））のプロファイルが図４（ｂ）となる。図４（ｂ）において、実線は、基準画像データのプロファイルに対応し、破線は、検査画像データのプロファイルに対応する。各画像データのプロファイルの波形は同じであるが、検査画像データのプロファイルが基準画像データのプロファイルよりも左方向にずれた波形となっている。

図５は、差分データと、この差分データを絶対値で表した絶対値データとを示す説明図である。つぎに、基準画像と検査画像との差分を示す差分画像を考える。差分画像は、基準画像と検査画像とを位置合わせした上で、互いに対応する位置（画素）で画像データの差分を演算したものである。本実施形態において、差分画像は、基準画像から検査画像を減算することにより生成される。

この差分画像において、上述のプロファイル線ＰＬに沿って差分データのプロファイルを生成すると、このプロファイルは図５（ａ）となる。このプロファイルから分かるように、位置ずれが発生している場合、要素線ＥＬの両端に対応する位置に、プラスのピーク及びマイナスのピークが現れる。また、差分データのプロファイルについて絶対値をとると（以下「絶対値データ」という）、絶対値データのプロファイルは、図５（ｂ）となる。このプロファイルは、差分０値ラインＬ０、すなわち差分データが「０」となるラインと差分データのプロファイルとの交点である座標位置（６．５）を基準に左右対称な波形となる（図５（ｂ））。

このように、位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域にあっては、差分データのプロファイルが、差分０値ラインＬ０を境にプラス側とマイナス側とにそれぞれピークを持ち、プロファイルと差分０値ラインＬ０との交点（座標６．５）を基準に点対称の波形となる（図５（ａ）参照）。換言すれば、位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域である場合には、要素線ＥＬを挟んで反対側に、対称性を備えて逆方向にピークを持つプロファイルが存在することとなる。

構造物の位置ずれ及び汚れがなければ、差分画像における差分データは平坦（ゼロ）となる。一方で、構造物の位置ずれ又は汚れがある場合、差分データのプロファイルにはピークが現れる。特に、構造物の位置ずれに起因する場合には、そのプロファイルには所定のデータ特性、すなわち対称性が現れる。そこで、汚れ候補領域を基準に差分データのプロファイルを生成し、そのプロファイルに対称性があるか否かを判断することで、偽の汚れ候補領域であるか否かを判断することができる。これにより、差分データから検出される汚れ候補領域について、位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域と、真の汚れ候補領域とを切り分けることができる。

なお、ピークの両方を汚れ候補領域とした場合には、候補数が倍に増加するため、本実施形態では、片方のピークのみ（例えば要素線ＥＬの左端のピークのみ）を汚れ候補領域として採用する。

以下、本実施形態に係る画像形成システム１の動作、すなわち、印刷物の検査方法について説明する。ここで、図６は、印刷物の検査方法の処理を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、例えば印刷物の出力を伴うプリントジョブの実行をトリガーとして、ＣＰＵ１１により実行される。以下に示す説明では、１枚の印刷物に対する検査方法を述べるが、プリントジョブが複数枚の印刷物を出力するものである場合には、印刷物が１枚出力される毎に、その印刷物に対して本検査方法が実行される。

まず、ステップ１（Ｓ１）において、位置合わせ部２３は、基準画像と検査画像との位置合わせを行う。基準画像取得部２１は、プリントジョブに伴いＲＩＰ処理部１５において生成された印刷用画像データ等を基準画像として取得している。また、検査画像取得部２２は、画像形成装置２から出力された検査対象の印刷物が検査装置３の画像読取部１９で読み取られることで生成された検査画像を取得している。位置合わせ部２３は、基準画像取得部２１により取得された基準画像と、検査画像取得部２２により取得された検査画像とを読み込む。そして、位置合わせ部２３は、周知の画像処理技術を利用して、基準画像中の構造物（文字、線、図等）と、検査画像中の構造物とが一致するように、両画像の位置合わせを行う。

ステップ２（Ｓ２）において、領域検出部２４は、位置合わせ後の基準画像と検査画像との差分を示す差分画像を生成し、この差分画像に基づいて印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する。具体的には、領域検出部２４は、所定の順序に従って差分画像の全域にかけて差分データを抽出すると、その差分データと汚れ判定値とを比較する。汚れ判定値は、汚れを判断するための差分データの閾値を定義したものであり、実験やシミュレーションを通じて設定されている。領域検出部２４は、データの比較を通じて、差分データが汚れ判定値以上となる領域を汚れ候補領域として検出する。

ステップ３（Ｓ３）において、領域判断部２５は、領域検出部２４により検出された汚れ候補領域及び差分画像の差分データ特性に基づいて、汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるかどうかを判断する。ステップ２において、汚れ候補領域が複数検出されている場合には、汚れ候補領域毎に、この判断が行われる。これにより、複数の汚れ候補領域の中から偽の汚れ候補領域が特定される。ここで、偽の汚れ候補領域とは、汚れ候補領域として検出されたものの、実際には印刷物の汚れではない領域をいう。このような偽の汚れ候補領域は、印刷画像中の構造物の局所的な位置ずれに起因して発生する。

図７は、ステップ３の処理の詳細を示すフロートチャートである。ステップ１０（Ｓ１０）において、領域判断部２５は、差分データのプロファイルを生成する。

まず、領域判断部２５は、汚れ候補領域の少なくとも一部と重複するように、異なる２つの方向を設定する。ここで、図８は、プロファイルの生成方向を示す説明図である。図８は、検査画像上の構造物である文字、具体的にはアルファベットの「ｅ」が例示されている。例えば、局所的な位置ずれが発生しているようなケースでは、「ｅ」を構成する要素線ＥＬの縁に、汚れ候補領域（図中「Ｒｃ」で示す）が検出される。

まず、第１の方法を図８（ａ）に示す。この方法では、汚れ候補領域Ｒｃの少なくとも一部と重複するように、文字「ｅ」を構成する要素線ＥＬ（要素線ＥＬの外縁）に対する法線方向Ｆ１１及び接線方向Ｆ１２が設定される。要素線ＥＬに対する法線方向Ｆ１１は、プロファイルと要素線ＥＬとが重複する距離が最小となる方向と対応する。同様に、要素線ＥＬに対する接線方向Ｆ１２は、プロファイルと要素線ＥＬとが重複する距離が最小となる方向に対して直交する方向と対応する。

第２の方法を図８（ｂ）に示す。この方法では、汚れ候補領域Ｒｃの少なくとも一部と重複するように、画像を定義する二次元方向に沿って２方向Ｆ２１，Ｆ２２が設定される（以下、便宜上、画像の長手方向Ｆ２１及び短手方向Ｆ２２という）。検査画像は、印刷物を搬送しながら読み取られるため、画像の長手方向Ｆ２１及び短手方向Ｆ２２は、搬送方向ＦＤ及びこれと直交する幅方向と対応する。ただし、搬送時の印刷物の向きは、印刷物のサイズによって様々であるため、搬送方向ＦＤ及び幅方向の一方が、画像の長手方向Ｆ２１及び短手方向Ｆ２２の一方と絶対的に一致するものではなく、両者の関係が入れ替わることもある。

領域判断部２５は、このように設定された２つの方向に従って差分データのプロファイルを生成する。この際、プロファイルの生成範囲は、印刷画像中の構造物である文字のサイズ、又は構造物の線幅に基づいて決定される。例えば、文字のサイズが大きい程、或いは、構造物の線幅が太い程、プロファイルの生成範囲を大きくするといった如くである。

なお、プロファイルの生成にあたっては、印刷画像中の構造物を認識する必要がある。そのため、領域判断部２５は、印刷画像を形成するための画像情報を利用する。画像情報は、例えばＲＩＰ処理部１５において生成されているので、これを利用することができる。ただし、画像情報の利用は、この手法に限られるのものではない。

再び図７を参照するに、ステップ１１（Ｓ１１）において、領域判断部２５は、差分データのプロファイルに対称性があるか否かを判断する。この判断は、２つの方向に設定された差分データのプロファイルのそれぞれについて判断される。プロファイルの対称性は、例えば以下に示す３つの手法のうち、いずれかの手法により判断される。

図９は、対称性の判断手法の一例を説明する図である。同図において、（ａ）は対称性が認められるプロファイルを例示したものであり、（ｂ）は対称性が認められないプロファイルを例示したものである。第１の手法は、面積の比較により対称性を判断するものである。上述したように、位置ずれが発生しているケースでは、差分データのプロファイルに対称性が現れる。そこで、領域判断部２５は、差分０値ラインＬ０と、汚れ候補領域に対応するピークＰＫ１を有するプロファイルとによって画定される第１閉領域の面積Ｓ１を演算する。同様に、領域判断部２５は、差分０値ラインＬ０と、要素線ＥＬを挟んで反対側において逆向きのピークＰＫ２を有するプロファイルとによって画定される第２閉領域の面積Ｓ２を演算する。プロファイルに対称性が認められる場合、２つの閉領域の面積Ｓ１，Ｓ２は一致する、又は予め定めた誤差の範囲内となる。そこで、領域判断部２５は、差分０値ラインＬ０を境界として差分データのプロファイルにより画定される閉領域同士の面積Ｓ１，Ｓ２の比較に基づいて、差分データのプロファイルの対称性を判断する。２つの閉領域の面積Ｓ１，Ｓ２の比較手法としては、各閉領域の面積比（Ｓ１／Ｓ２）を用いること等が挙げられる。

図１０は、対称性の判断手法の一例を説明する図である。同図において、（ａ）は対称性が認められるプロファイルを例示したものであり、（ｂ）は対称性が認められないプロファイルを例示したものである。第２の手法は、ピーク高さの比較により対称性を判断するものである。上述したように、位置ずれが発生しているケースでは、差分データのプロファイルに対称性が現れる。そこで、領域判断部２５は、汚れ候補領域に対応するピークＰＫ１のピーク高さＨ１を特定する。同様に、領域判断部２５は、要素線ＥＬを挟んで反対側にある逆向きのピークＰＫ２のピーク高さＨ２を特定する。プロファイルに対称性が認められる場合、２つのピークＰＫ１，ＰＫ２のピーク高さＨ１，Ｈ２は一致する、又は予め定めた誤差の範囲内となる。そこで、領域判断部２５は、２つのピークＰＫ１，ＰＫ２のピーク高さＨ１，Ｈ２を比較することで、プロファイルに対称性があるか否かを判断する。２つのピーク高さＨ１，Ｈ２の比較手法としては、ピーク高さ比（Ｈ１／Ｈ２）を用いること等が挙げられる。

図１１は、対称性の判断手法の一例を説明する図である。同図において、（ａ）は対称性が認められるプロファイルを例示したものであり、（ｂ）は対称性が認められないプロファイルを例示したものである。第３の手法は、ピークまでの距離により対称性を判断するものである。上述したように、位置ずれが発生しているケースでは、差分データのプロファイルに対称性が現れる。そこで、領域判断部２５は、差分データのプロファイルと差分０値ラインとの交点を基点として、汚れ候補領域に対応するピークまでの距離Ｄ１を特定する。同様に、領域判断部２５は、差分データのプロファイルと差分０値ラインとの交点を基点として、要素線ＥＬを挟んで反対側にある逆向きのピークまでの距離Ｄ２を特定する。プロファイルに対称性が認められる場合、２つの距離Ｄ１，Ｄ２は一致する、又は予め定めた誤差の範囲内となる。そこで、領域判断部２５は、２つのピークまでの距離Ｄ１，Ｄ２を比較することで、プロファイルに対称性があるか否かを判断する。２つのピーク位置までの距離Ｄ１，Ｄ２の比較手法としては、両ピークまでの距離比（Ｄ１／Ｄ２）を用いること等が挙げられる。

再び図７を参照するに、ステップ１１において肯定判定された場合、すなわち、少なくとも一つのプロファイルに対称性が認められた場合には、ステップ１２（Ｓ１２）に進む。一方、ステップ１１において否定判定された場合、すなわち、いずれのプロファイルにも対称性が認められない場合には、ステップ１３（Ｓ１３）に進む。

なお、ステップ１１における対称性の判断では、上述した３つの手法のうち、いずれかの手法を用いた。しかしながら、これとは別に、３つの手法の全てを判断条件として用い、少なくとも２つの条件が満たされた場合に、差分データのプロファイルに対称性があると判断してもよい。

ステップ１２において、領域判断部２５は、検出された汚れ候補領域について、偽の汚れ候補領域であると特定する。

一方、ステップ１３において、領域判断部２５は、検出された汚れ候補領域について、真の汚れ候補領域であると特定する。

再び図６を参照するに、ステップ４（Ｓ４）において、領域検出部２４は、検出した汚れ候補領域の中から、領域判断部２５により偽の汚れ候補領域であると判断された汚れ候補領域を削除する。

このように本実施形態によれば、印刷画像の局所的な歪み又は変形等によって構造物に局所的な位置ずれが生じる場合、この位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域には、差分画像（差分データ）に固有の特性が現れることから、差分データの特性である差分データ特性を利用することで、偽の汚れ候補領域を特定することができる。これにより、印刷画像中の構造物に位置ずれが生じるような場合であっても、偽の汚れ候補領域と、真の汚れ候補領域とを適切に切り分けることができる。その結果、印刷物の汚れに対する検査精度の低下を抑制することができる。

また、基準画像と検査画像との位置合わせの精度が低く、位置ずれが局所的に存在するような場合であっても、この位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域を適切に特定することができる。そのため、本実施形態に係る検査方法によれば、位置合わせを厳密に行うことなく、印刷物の汚れを検査することができる。位置合わせを厳密に行う場合、演算負荷が高くなるばかりか、演算時間も長期に及ぶ。しかしながら、本実施形態に示す手法は簡易な処理で実現することができるので、演算負荷の低減、演算時間の短縮を図ることができる。

また、本実施形態によれば、領域検出部２４が検出した汚れ候補領域の中から、領域判断部２５により判断された偽の汚れ候補領域が削除される。これにより、真の汚れ候補領域を利用して汚れの検査を行うことができるので、検査精度の向上を図ることができる。

また、本実施形態によれば、汚れ候補領域を基準に、要素線ＥＬ（構造物を構成する要素）に跨がるように差分データのプロファイルを生成している。この場合、汚れ候補領域が位置ずれに起因するものであれば、差分データのプロファイルには対称性が現れる。したがって、差分データのプロファイルに現れる対称性を条件に、偽の汚れ候補領域を適切に特定することができる。

また、本実施形態によれば、差分０値ラインＬ０を境界として差分データのプロファイルにより画定される閉領域同士の面積Ｓ１，Ｓ２の比較が行われる。汚れ候補領域が構造物の位置ずれに起因するものである場合には、差分データのプロファイルには対称性が現れるので、これらの閉領域同士の面積Ｓ１，Ｓ２が概ね一致する。そのため、これらの閉領域同士の面積Ｓ１，Ｓ２を比較することで、差分データのプロファイルの対称性を適切に判断することができる。

また、本実施形態によれば、汚れ候補領域のピーク高さＨ１と、要素線ＥＬを介して隣り合う領域に存在するピーク高さＨ２との比較が行われる。汚れ候補領域が構造物の位置ずれに起因するものである場合には、差分データのプロファイルには対称性が現れるので、これらのピーク高さＨ１，Ｈ２が概ね一致する。そのため、これらのピーク高さＨ１，Ｈ２を比較することで、差分データのプロファイルの対称性を適切に判断することができる。

また、本実施形態によれば、差分データのプロファイルと差分０値ラインＬ０との交点を基点として、当該基点から汚れ候補領域のピークまでの距離Ｄ１と、基点から要素線ＥＬを介して隣り合う領域に存在するピークまでの距離Ｄ２との比較が行われる。汚れ候補領域が構造物の位置ずれに起因するものである場合には、差分データのプロファイルには対称性が現れるので、これらの距離Ｄ１，Ｄ２が概ね一致する。そのため、これらの距離Ｄ１，Ｄ２を比較することで、差分データのプロファイルの対称性を適切に判断することができる。

なお、本実施形態では、これらの３つの条件のうち、いずれか１つを用いて対称性を判断している。しかしながら、領域判断部２５は、これらの３つの条件に則りそれぞれ対称性を判断し、少なくとも２つの条件が満たされた場合に、差分データのプロファイルに対称性があると判断してもよい。複数の条件が重畳的に満たされることをもって対称性を判断することで、その判断を信頼性よく行うことができる。

また、本実施形態では、差分データのプロファイルの生成範囲を、構造物である文字のサイズ又は構造物の線幅に基づいて決定しているので、適正な範囲でプロファイルを生成することができる。これにより、限定された範囲においてプロファイルを生成すればよいので演算負荷を低減することができる。一方、構造物の特性に応じた範囲でプロファイルが生成されるので、対称性の判断を行うには十分な範囲でプロファイルが生成されることとなり、対称性の判断を信頼性よく行うことができる。

また、本実施形態では、印刷画像を形成するための画像情報を利用することで、文字のサイズ又は線幅を精度よく解析することができる。

また、本実施形態では、汚れ候補領域の少なくとも一部と重複し、異なる２つの方向にプロファイルを生成している。これにより、２つの方向のいずれかに位置ずれの影響が必ず現れることとなる。その結果、偽の汚れ候補領域を適切に特定することができる。

２つの異なる方向は、例えば、要素線ＥＬに対する法線方向Ｆ１１及び接線方向Ｆ１２であることが好ましい。この構成によれば、２つの方向のいずれかに位置ずれの影響が必ず現れることとなるので、偽の汚れ候補領域を適切に特定することができる。

また、２つの異なる方向は、例えば、画像を定義するための二次元方向Ｆ２１，Ｆ２２であることが好ましい。この構成によれば、２つの方向のいずれかに位置ずれの影響が必ず現れることとなるので、偽の汚れ候補領域を適切に特定することができる。また、この方法によれば、画像を定義するための二次元方向Ｆ２１，Ｆ２２に沿ってプロファイルを生成すればよいので、方向を定義する複雑な演算を行う必要がない。これにより、演算負荷の低減を図ることができる。

なお、本実施形態では、２つの方向について例示したが、プロファイルの生成方向は、３以上の異なる方向であってもよい。

また、本実施形態では、画像の全域を処理領域として汚れ候補領域を検出している。しかしながら、領域検出部２４は、印刷画像において線を要素とする構造物が存在する領域を処理領域として自動検出し、当該処理領域に限定して汚れ候補領域を検出してもよい。これにより、位置ずれが生じ易い領域に限定して処理を行うことができる。その結果、演算負荷の低減、演算時間の短縮を図ることができる。また、別な手法として、領域検出部２４は、ユーザーにより指定される処理領域において汚れ候補領域を検出するものであってもよい。これにより、ユーザーの意思を反映した処理を行うことができる。

また、同様の観点により、領域判断部２５は、印刷画像において線を要素とする構造物が存在する領域を処理領域として自動検出し、当該処理領域に含まれる汚れ候補領域について偽の汚れ候補領域であるか否かを判断してもよい。これにより、位置ずれが生じ易い領域に限定して処理を行うことができる。その結果、演算負荷の低減、演算時間の短縮を図ることができる。また、別な手法として、領域判断部２５は、ユーザーにより指定される処理領域に含まれる汚れ候補領域について偽の汚れ候補領域であるか否かを判断するものであってもよい。これにより、ユーザーの意思を反映した処理を行うことができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態に係る画像形成システム１について説明する。この第２の実施形態に係る画像形成システム１が、第１の実施形態のそれと相違する点は、領域判断部２５による判断手法である。第１の実施形態と重複する構成の説明については省略し、以下、相違点を中心に説明を行う。ここで、図１２及び図１３は、画像データ及び差分データの各プロファイルの一例を説明する図である。図１２において、（ａ）は、真の汚れ候補領域に関するプロファイルを示し、（ｂ）は、偽の汚れ候補領域に関するプロファイルを示す。また、同図において、破線は検査画像の画像データのプロファイル、一点鎖線は基準画像の画像データのプロファイル、実線は差分データのプロファイルである。図１３において、（ａ）は、真の汚れ候補領域に関するプロファイルを示し、（ｂ）は、偽の汚れ候補領域に関するプロファイルを示す。また、同図において、破線は検査画像の画像データのプロファイルを示し、一点鎖線は基準画像の画像データのプロファイルを示し、実線は絶対値データのプロファイルを示す。

本実施形態において、領域判断部２５は、差分データのプロファイルにおいて、汚れ候補領域に対応するピークと、汚れ候補領域の周囲のプロファイルとを比較して、この汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるかどうか判断する。以下、具体的な判断手法を２つ例示する。

まず、差分データそのものに着目する手法を説明する。図１２（ａ），（ｂ）の比較から分かるように、偽の汚れ候補領域である場合、差分データのプロファイルには、汚れ候補領域に対応するプラス方向へのピークＰｃａとともに、その周囲にマイナス方向へのピークＰｃｂが存在する傾向がある。これは、偽の汚れ候補領域に対応するプロファイルは、差分０値ラインＬ０を境にプラス側とマイナス側とにそれぞれピークを持つからである。一方で、真の汚れ候補領域については、このようなマイナス側へのピークは確認されない。

そこで、領域判断部２５は、汚れ候補領域に対応するピークＰｃａに対応し、その周囲にマイナス側へのピークＰｃｂが確認されるか否かを判断する。そして、領域判断部２５は、マイナス側へのピークＰｃｂが確認された場合、その汚れ候補領域を偽の汚れ候補領域であると判断する。

つぎに、差分データの絶対値、すなわち、絶対値データに着目する手法を説明する。図１３（ａ），（ｂ）の比較から分かるように、偽の汚れ候補領域である場合、絶対値データのプロファイルには、汚れ候補領域に対応するピークＰｄａとともに、これと同程度のピークが周囲に存在する傾向がある。これは、偽の汚れ候補領域に対応するプロファイルは、左右対称な波形となるからである。一方で、真の汚れ候補領域については、このような傾向は確認されない。

そこで、領域判断部２５は、汚れ候補領域に対応するピークＰｄａと、周囲のピークとが対応するか否かを判断する。例えば、ピークＰｄａのピーク高さに対してプラス方向及びマイナス方向に一定のマージンを考慮した判定範囲を設定し、この判定範囲に周囲のピークが存在する場合には、両者が対応する、すなわち、同一又は同一と見なせる範囲であると判断するといった如くである。そして、領域判断部２５は、ピークＰｄａと、周囲のピークとが対応する場合、その汚れ候補領域を偽の汚れ候補領域であると判断する。

このように本実施形態によれば、汚れ候補領域の周囲のデータの特性を利用することで、偽の汚れ候補領域を簡素な処理で判断することができる。これにより、印刷画像中の構造物に位置ずれが生じるような場合であっても、偽の汚れ候補領域と、真の汚れ候補領域とを適切に切り分けることができる。その結果、印刷物の汚れに対する検査精度の低下を抑制することができる。

また、基準画像と検査画像との位置合わせの精度が低く、位置ずれが局所的に存在するような場合であっても、この位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域を適切に特定することができる。そのため、本実施形態に係る検査方法によれば、位置合わせを厳密に行うことなく、印刷物の汚れを検査することができる。位置合わせを厳密に行う場合、演算負荷が高くなるばかりか、演算時間も長期に及ぶ。しかしながら、本実施形態に示す手法は簡易な処理で実現することができるので、演算負荷の低減、演算時間の短縮を図ることができる。

また、本実施形態に示す手法と、第１の実施形態に示す手法とを組み合わせることも可能である。具体的には、まず、領域判断部２５は、上述した通り、差分データのプロファイルにおいて、汚れ候補領域に対応するピークと、汚れ候補領域の周囲のプロファイルとを比較して、汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるかどうか判断する。そして、領域判断部２５は、偽の汚れ候補領域でないと判断された汚れ候補領域を対象として、第１の実施形態に示す手法、すなわち、差分データのプロファイルについて対称性を判断する手法により、汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるかどうかを判断するといった如くである。

この構成によれば、周囲の差分データを利用する判断手法により、汚れ候補領域に対して１次的なフィルタをかけ、篩い分けを行うことができる。このため、対称性を判断する汚れ候補領域の数が減るので、演算負荷の軽減を図ることができる。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態に係る画像形成システム１について説明する。この第３の実施形態に係る画像形成システム１が、第１の実施形態又は第２の実施形態のそれと相違する点は、偽の汚れ候補領域の発生状況を利用して、印刷物を出力した画像形成装置２の異常を判断することである。第１の実施形態又は第２の実施形態と重複する構成の説明については省略し、以下、相違点を中心に説明を行う。

図１４は、ＣＰＵ１１の構成を機能的に示す説明図である。本実施形態に係る画像形成システム１において、ＣＰＵ１１は、第１の実施形態又は第２の実施形態に係るＣＰＵ１１の機能に加え、異常判断部２６をさらに有している。異常判断部２６は、印刷物に印刷画像を形成した画像形成装置２についての修繕の要否を判断する機能を担っている。

一般に、画像形成装置２が経年的に劣化して、画像形成プロセス及び搬送プロセスに何らかの影響を与えることにより、印刷画像中の構造物に位置ずれが発生することが知られている。すなわち、位置ずれが画像形成装置２の劣化を表すものであるならば、その位置ずれの発生状況から、画像形成装置２の異常（劣化）を逆算的に判断することができる。

例えば、画像形成装置２から連続的に出力される印刷物を連続的に検査する過程において、偽の汚れ候補領域が印刷物の同一位置（略同一位置を含む）に所定の判定回数以上発生している場合には、画像形成装置２に何らかの異常が発生していることが考えられる。あるいは、１枚の印刷物の中に、偽の汚れ候補領域が所定の判定個数以上発生している場合には、画像形成装置２に何らかの異常が発生していることが考えられる。そこで、異常判断部２６は、領域判断部２５において判断される偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、画像形成装置２についての修繕の要否を判断することとしている。ここで、汚れ候補領域の発生状況としては、発生回数、発生個数が挙げられるが、これ以外のものであってもよい。

また、異常判断部２６は、複数の印刷物を連続的に検査する過程において、印刷物１枚毎に、印刷物に発生する偽の汚れ候補領域の個数を計測し、この個数が急激に増加する、あるいは、緩やかながらも継続的に増加するという増加トレンドを判定した場合に、修繕が必要であると判断してもよい。

また、別な手法として、異常判断部２６は、複数の印刷物を連続的に検査する過程において、領域判断部２５の演算結果に基づいて、位置ずれの周期性を演算する。異常判断部２６は、この周期性に基づいて修繕の要否を判断してもよい。具体的には、偽の汚れ候補領域と判断されたものの中から、特定の文字に関するものを抽出する。抽出する文字は、その太さや形状を参酌し、位置ずれが顕在化し易いものを選択することが好ましい。

異常判断部２６は、各印刷物において同一位置にある特定の文字に着目し、その位置ずれの周期性を演算する。そして、異常判断部２６は、位置ずれ量が急激に増加する、あるいは、緩やかながらも継続的に増加するという増加トレンドを判定した場合に、修繕が必要であると判断する。また、異常判断部２６は、位置ずれ量が一定の間隔で増加減少を繰り返すような場合に、修繕が必要であると判断してもよい。

なお、異常判断部２６は、構造物の位置ずれ及びその周期性を演算するにあたり、領域判断部２５の演算結果を利用する。この演算結果は、基準画像の画像データのプロファイル及び検査画像の画像データのプロファイルに相当する。もっとも、演算結果として差分データのプロファイルを利用するものであってもよい。

また、異常判断部２６は、領域判断部２５の演算結果と、周期性と関連づけた特徴データを保持することが好ましい。これにより、画像形成装置２の修繕を行うにあたり、この特徴データを利用することができる。その結果、異常の発生状況を把握することができるので、修繕時の作業性の向上を図ることができる。さらに、この特徴データを用いることで、画像形成装置２の異常を解析することができる。

また、異常判断部２６は、特徴データを解析して画像形成装置２が異常状態であるか否かを判断し、画像形成装置２を停止して修繕を行うか否かを自動的に判断することができる。例えば、異常判断部２６は、特徴データを解析し、例えば位置ずれ量が急激に増加する、あるいは、緩やかながらも継続的に増加するという増加トレンドが認められる場合に、画像形成装置２が異常状態であると判断する。この際、異常判断部２６は、特徴データから、その異常状態のレベル（異常状態の程度）も判定する。画像形成装置２が異常状態であると判断すると、異常判断部２６は、ユーザーによって設定された停止条件を参照する。この停止条件は、画像形成装置２がどのレベルの異常状態に到達した場合に、画像形成装置２を停止するのかといったことを規定した条件であり、予めユーザーによって設定されている。異常判断部２６は、画像形成装置２の異常状態のレベルと停止条件とを比較し、異常状態のレベルが停止条件を満たす場合に、画像形成装置２を停止する、といった如くである。

画像形成装置２を停止することは生産性の低下に繋がるため、例え異常が発生しているといえども、安易に停止させることはユーザーの意思にそぐわないことがある。また、画像形成装置２の異常状態もその程度はまちまちであり、緊急性の高いものから低いものまで存在する。そこで、画像形成装置２が異常状態であることをもって画像形成装置２を停止させるのではなく、その異常状態を考慮して画像形成装置２を停止して修繕を行うかどうかを自動的に判断している。これにより、ユーザーにとって使い勝手のよいシステムを提供することができる。

さらに、異常判断部２６は、特徴データと、画像形成装置２を構成する部品毎に当該異常に応じた特徴を記述した部品情報とに基づいて、部品についての修繕時期を予測することができる。画像形成装置２を構成する部品に異常がある場合、特徴データには、その部品の異常に応じた特有の傾向が現れることがある。このような部品としては、搬送ローラー、露光装置、中間転写ベルト、感光体ドラム等が挙げられる。そこで、特徴データを解析し、部品の異常に応じた特注の傾向を判定することで、部品についての修繕時期を予測することが可能となる。これにより、早期の修繕が可能となり、画像形成装置２が唐突に停止してしまうといった不測の事態が発生することを抑制することができる。

このように本実施形態によれば、領域判断部２５による演算結果から、画像形成装置２についての修繕の要否を判断している。これにより、領域判断部２５の演算結果を別な形で有効活用しつつ、画像形成装置２についての修繕の要否も判断することができる。

以上、本発明の実施形態に係る画像形成システムについて説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されることなく、その発明の範囲内において種々の変形が可能である。また、画像形成システムのみならず、この画像形成システムが備える検査装置、上述した検査方法、この検査方向をコンピューターに実行させるプログラム、それ自体も本発明の一部として機能する。さらに、このプログラムを格納した、コンピューターに読み取り可能な記録媒体も、本発明の一部として機能する。

また、本実施形態では、画像形成システムの全体を統括するＣＰＵが、画像形成装置及び検査装置の双方を制御する構成であるが、検査装置がＣＰＵ等の構成を備え、それ単独で検査を行う構成であってもよい。

１ 画像形成システム
２ 画像形成装置
３ 検査装置
１１ ＣＰＵ
１２ メモリ
１３ ハードディスク装置
１４ データ入出力部
１５ ＲＩＰ処理部
１６ 入力画像処理部
１７ 印刷部
１８ 操作表示部
１９ 画像読取部
２１ 基準画像取得部
２２ 検査画像取得部
２３ 位置合わせ部
２４ 領域検出部
２５ 領域判断部
２６ 異常判断部
Ｓ１，Ｓ２ 面積
Ｈ１，Ｈ２ ピーク高さ
Ｄ１，Ｄ２ 距離
ＰＬ プロファイル線
ＥＬ 要素線

Claims (23)

1. 印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて前記印刷物の汚れを検査する検査装置において、
   前記印刷画像の検査基準となる基準画像と前記検査画像との位置合わせを行う位置合わせ部と、
   位置合わせ後の前記基準画像と前記検査画像とから生成される差分画像に基づいて、前記印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する領域検出部と、
   前記領域検出部により検出された前記汚れ候補領域及び前記差分画像の差分データ特性に基づいて、前記汚れ候補領域が、前記基準画像と前記検査画像との位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する領域判断部と、
   前記偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、前記印刷物に前記印刷画像を形成した画像形成装置に対する修繕の要否を判断する異常判断部と、
   を有する検査装置。
2. 前記領域検出部は、前記領域判断部により判断された前記偽の汚れ候補領域を、検出した前記汚れ候補領域の中から削除する
   請求項１記載の検査装置。
3. 印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて前記印刷物の汚れを検査する検査装置において、
   前記印刷画像の検査基準となる基準画像と前記検査画像との位置合わせを行う位置合わせ部と、
   位置合わせ後の前記基準画像と前記検査画像とから生成される差分画像に基づいて、前記印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する領域検出部と、
   前記領域検出部により検出された前記汚れ候補領域及び前記差分画像の差分データ特性に基づいて、前記汚れ候補領域が、前記基準画像と前記検査画像との位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する領域判断部と、
   を有し、
   前記領域判断部は、前記汚れ候補領域を基準に、前記汚れ候補領域が存在する構造物を構成する要素に跨がるように差分データのプロファイルを生成し、当該差分データのプロファイルに対称性がある場合に、前記汚れ候補領域について前記偽の汚れ候補領域であると判断する検査装置。
4. 前記領域判断部は、
   前記差分データのプロファイルにおいて、前記汚れ候補領域に対応するピークと、前記汚れ候補領域の周囲のプロファイルとを比較することにより、前記汚れ候補領域が前記偽の汚れ候補領域であるか否かを判断し、
   前記偽の汚れ候補領域でないと判断された前記汚れ候補領域を対象として、前記差分データのプロファイルの対称性を判断する
   請求項３記載の検査装置。
5. 前記領域判断部は、差分０値ラインを境界として前記差分データのプロファイルにより画定される閉領域同士の面積比較に基づいて、前記差分データのプロファイルの対称性を判断する
   請求項３又は４記載の検査装置。
6. 前記領域判断部は、前記汚れ候補領域のピーク高さと、前記構造物を構成する要素を介して隣り合う領域に存在するピーク高さとの比較に基づいて、前記差分データのプロファイルの対称性を判断する
   請求項３又は４記載の検査装置。
7. 前記領域判断部は、前記差分データのプロファイルと差分０値ラインとの交点を基点として、当該基点から前記汚れ候補領域のピークまでの距離と、前記基点から前記構造物を構成する要素を介して隣り合う領域に存在するピークまでの距離との比較に基づいて、前記差分データのプロファイルの対称性を判断する
   請求項３又は４記載の検査装置。
8. 前記領域判断部は、
   差分０値ラインを境界として前記差分データのプロファイルにより画定される閉領域同士の面積比較を用いた第１条件、
   前記汚れ候補領域のピーク高さと、前記構造物を構成する要素を介して隣り合う領域に存在するピーク高さとの比較を用いた第２条件、及び
   前記差分データのプロファイルと差分０値ラインとの交点を基点として、当該基点から前記汚れ候補領域のピークまでの距離と、前記基点から前記構造物を構成する要素を介して隣り合う領域に存在するピークまでの距離との比較を用いた第３条件のうち、
   少なくとも２つの条件が満たされた場合に、前記差分データのプロファイルに対称性があると判断する
   請求項３又は４記載の検査装置。
9. 印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて前記印刷物の汚れを検査する検査装置において、
   前記印刷画像の検査基準となる基準画像と前記検査画像との位置合わせを行う位置合わせ部と、
   位置合わせ後の前記基準画像と前記検査画像とから生成される差分画像に基づいて、前記印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する領域検出部と、
   前記領域検出部により検出された前記汚れ候補領域及び前記差分画像の差分データ特性に基づいて、前記汚れ候補領域が、前記基準画像と前記検査画像との位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する領域判断部と、
   を有し、
   前記領域判断部は、前記汚れ候補領域を基準に、前記汚れ候補領域が存在する構造物を構成する要素に跨がるように差分データのプロファイルを生成し、前記差分データのプロファイルにおいて、前記汚れ候補領域に対応するピークと、前記汚れ候補領域の周囲のプロファイルとを比較して、前記汚れ候補領域が前記偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する検査装置。
10. 前記領域判断部は、前記構造物である文字のサイズ又は前記構造物の線幅に基づいて、前記差分データのプロファイルの生成範囲を決定する
    請求項３から８のいずれか記載の検査装置。
11. 前記領域判断部は、前記印刷画像を形成するための画像情報に基づいて、前記文字のサイズ又は前記構造物の線幅を解析する
    請求項１０記載の検査装置。
12. 前記領域判断部は、前記汚れ候補領域の少なくとも一部と重複し、２以上の異なる方向に前記差分データのプロファイルを生成する
    請求項３から８のいずれか記載の検査装置。
13. 前記構造物は、線を要素として構成され、
    ２以上の異なる方向は、前記線に対する法線方向及び接線方向を含む
    請求項１２記載の検査装置。
14. ２以上の異なる方向は、画像を定義するための二次元方向を含む
    請求項１２記載の検査装置。
15. 印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて前記印刷物の汚れを検査する検査装置において、
    前記印刷画像の検査基準となる基準画像と前記検査画像との位置合わせを行う位置合わせ部と、
    位置合わせ後の前記基準画像と前記検査画像とから生成される差分画像に基づいて、前記印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する領域検出部と、
    前記領域検出部により検出された前記汚れ候補領域及び前記差分画像の差分データ特性に基づいて、前記汚れ候補領域が、前記基準画像と前記検査画像との位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する領域判断部と、
    を有し、
    前記領域検出部は、
    前記印刷画像において線を要素とする構造物が存在する領域を処理領域として自動検出し、当該処理領域において前記汚れ候補領域を検出する、又は、
    ユーザーにより指定される処理領域において前記汚れ候補領域を検出する検査装置。
16. 印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて前記印刷物の汚れを検査する検査装置において、
    前記印刷画像の検査基準となる基準画像と前記検査画像との位置合わせを行う位置合わせ部と、
    位置合わせ後の前記基準画像と前記検査画像とから生成される差分画像に基づいて、前記印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する領域検出部と、
    前記領域検出部により検出された前記汚れ候補領域及び前記差分画像の差分データ特性に基づいて、前記汚れ候補領域が、前記基準画像と前記検査画像との位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する領域判断部と、
    を有し、
    前記領域判断部は、
    前記印刷画像において線を要素とする構造物が存在する領域を処理領域として自動検出し、当該処理領域に含まれる前記汚れ候補領域について前記偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する、又は、
    ユーザーにより指定される処理領域に含まれる前記汚れ候補領域について前記偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する検査装置。
17. 前記異常判断部は、前記領域判断部の演算結果に基づいて前記位置ずれの周期性を演算し、当該周期性に基づいて修繕の要否を判断する
    請求項１記載の検査装置。
18. 前記異常判断部は、前記領域判断部の演算結果と、前記周期性とを関連づけた特徴データを保持する
    請求項１７記載の検査装置。
19. 前記異常判断部は、前記特徴データを解析して前記画像形成装置が異常状態であるか否かを判断し、前記画像形成装置を停止して修繕を行うか否かを自動的に判断する
    請求項１８記載の検査装置。
20. 前記異常判断部は、前記特徴データと、前記画像形成装置を構成する部品毎に異常に応じた特徴を記述した部品情報とに基づいて、前記部品についての修繕時期を予測する
    請求項１９記載の検査装置。
21. 印刷物の汚れを検査する機能を備えた画像形成システムにおいて、
    用紙に印刷画像を形成し、当該印刷画像が形成された印刷物を出力する印刷部と、
    前記印刷部から出力された前記印刷物を読み取って検査画像を生成する画像読取部と、
    前記印刷画像の検査基準となる基準画像と前記検査画像との位置合わせを行う位置合わせ部と、
    位置合わせ後の前記基準画像と前記検査画像とから生成される差分画像に基づいて、前記印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出する領域検出部と、
    前記領域検出部により検出された前記汚れ候補領域及び前記差分画像の差分データ特性に基づいて、前記汚れ候補領域が、前記基準画像と前記検査画像との位置ずれに起因する偽の汚れ候補領域であるか否かを判断する領域判断部と、
    前記偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、前記印刷部に対する修繕の要否を判断する異常判断部と、
    を有する画像形成システム。
22. 印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて印刷物の汚れを検査する検査方法において、
    前記印刷画像の検査基準となる基準画像と前記検査画像との位置合わせを行うステップと、
    位置合わせ後の前記基準画像と前記検査画像とから生成される差分画像に基づいて、前記印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出するステップと、
    前記汚れ候補領域及び前記差分画像の差分データ特性に基づいて、当該汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるか否かを判断するステップと、
    前記偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、前記印刷物に前記印刷画像を形成した画像形成装置に対する修繕の要否を判断するステップと、
    を有する検査方法。
23. 印刷画像が形成された印刷物を読み取った検査画像に基づいて印刷物の汚れを検査する検査方法をコンピューターに実行させるプログラムであって、
    前記コンピューターに、
    前記印刷画像の検査基準となる基準画像と前記検査画像との位置合わせを行うステップと、
    位置合わせ後の前記基準画像と前記検査画像とから生成される差分画像に基づいて、前記印刷物の汚れと推定される領域を汚れ候補領域として検出するステップと、
    前記汚れ候補領域及び前記差分画像の差分データ特性に基づいて、当該汚れ候補領域が偽の汚れ候補領域であるか否かを判断するステップと、
    前記偽の汚れ候補領域の発生状況に応じて、前記印刷物に前記印刷画像を形成した画像形成装置に対する修繕の要否を判断するステップと、
    を実行させるプログラム。

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