JP7131415B2 - 傾き検出装置、読取装置、画像処理装置および傾き検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、傾き検出装置、読取装置、画像処理装置および傾き検出方法に関する。

従来、自動原稿送り装置（ＡＤＦ：Auto Document Feeder）の読取画像から検知したスキュー角度やレジスト位置に基づいて、ＡＤＦ読取時の原稿スキューおよび主副レジストずれを画像処理にて補正するエレキスキュー補正技術が知られている。

特許文献１には、エレキスキュー補正に際して、読取画像から傾き量を検出するために、読み取った画像の影エッジから主走査の複数位置でスキュー量を検出し、原稿傾き量の精度向上のために、複数位置の結果から最頻値・平均値を算出してスキュー量を決定する技術が開示されている。

しかしながら、特許文献１に開示の技術によれば、読取画像から傾き量を検出するために、影エッジを主走査の複数位置で検出し、その中の最頻値・平均値を算出してスキュー量を決定する構成であるが、原稿ダメージ（折れ、カール）による変動を受けやすい影エッジのみを使用しているため誤検出を抑制すことが難しいという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、エレキスキュー補正精度を高めることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、背景部材が背景となる撮像位置で撮像部によって撮像された検知対象物の画像である画像情報の前記検知対象物の輪郭のうち主走査方向と副走査方向のいずれかにおける複数の検出位置で前記背景部材と前記検知対象物の影との境界を検出する第１の境界検出部と、前記画像情報の前記検知対象物の輪郭のうち主走査方向と副走査方向のいずれかにおける複数の検出位置で前記検知対象物の影と前記検知対象物との境界を検出する第２の境界検出部と、前記複数の検出位置における前記第２の境界検出部の検出結果からなる境界群を検出する境界群検出部と、前記第１の境界検出部と前記第２の境界検出部と前記境界群検出部とでそれぞれ検出した検出結果から前記画像情報における前記検知対象物の傾きを検出する傾き検出部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、エレキスキュー補正精度を高めることができる、という効果を奏する。

図１は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置の概略構成を模式的に示す断面図である。 図２は、スキャナの概略構成を模式的に示す断面図である。 図３は、ＡＤＦの概略構成を模式的に示す断面図である。 図４は、原稿の読取位置近傍の構成を模式的に示す図である。 図５は、画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図６は、画像処理部の機能を示すブロック図である。 図７は、画像データの一例を示す図である。 図８は、影領域の幅について例示的に示す図である。 図９は、背景領域と影領域の境界（影エッジ）及び影領域と原稿領域の境界（原稿エッジ）の検出方法を示す図である。 図１０は、画像データからの傾き量検出の一例を示す図である。 図１１は、原稿エッジの変動が大きい場合を示す図である。 図１２は、傾き量群検出部における処理を示す図である。 図１３は、階級で区切られた度数分布の一例を示すグラフである。 図１４は、画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 図１５は、第２の実施の形態にかかる画像処理部の機能を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照して、傾き検出装置、読取装置、画像処理装置および傾き検出方法の実施の形態を詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置１００の概略構成を模式的に示す断面図である。画像処理装置１００は、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する複合機である。

図１に示すように、画像処理装置１００は、給紙部１０３、装置本体１０４、スキャナ１０１及び自動原稿送り装置（ＡＤＦ：Auto Document Feeder）１０２を備える。

画像処理装置１００は、装置本体１０４内に、画像形成部であるプロッタ１２０を備える。プロッタ１２０は、タンデム方式の作像部１０５と、作像部１０５に給紙部１０３から搬送路１０７を介して記録紙を供給するレジストローラ１０８と、光書き込み装置１０９と、定着部１１０と、両面トレイ１１１と、を備えている。

作像部１０５には、Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、Ｋ（キー・プレート（ブラック））の４色に対応して４本の感光体ドラム１１２が並設される。各感光体ドラム１１２の周りには、帯電器、現像器１０６、転写器、クリーナ及び除電器を含む作像要素が配置されている。

また、転写器と感光体ドラム１１２との間には、両者のニップに挟持された状態で駆動ローラと従動ローラとの間に張架された中間転写ベルト１１３が配置されている。

このように構成されたタンデム方式の画像処理装置１００は、ＡＤＦ１０２から送られた検知対象物である原稿をスキャナ１０１で読み取った原稿画像に基づき、ＹＭＣＫの色毎に各色に対応する感光体ドラム１１２に光書き込み装置１０９から光書き込みを行い、現像器１０６で各色のトナー毎に現像し、中間転写ベルト１１３上に例えばＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの順で１次転写する。そして、画像処理装置１００は、１次転写により４色重畳されたフルカラーの画像を給紙部１０３から供給された記録紙に２次転写した後、定着部１１０で定着して排紙することによりフルカラーの画像を記録紙上に形成する。

次に、スキャナ１０１について説明する。

図２は、スキャナ１０１の概略構成を模式的に示す断面図である。図２に示すように、スキャナ１０１は、第１キャリッジ２５と、第２キャリッジ２６と、結像レンズ２７と、撮像部２８とを備えており、これらの各構成部材はスキャナ１０１の本体フレーム１０１ａの内部にそれぞれ配置されている。

また、スキャナ１０１の本体フレーム１０１ａの内部には、図示しない第１レール及び第２レールが副走査方向（図２中、左右方向）に延在するよう設けられている。第１レールは、副走査方向と直交する主走査方向に所定の間隔をあけて配置された２本のレールからなる。第２レールについても、第１レールと同様の構成である。

第１キャリッジ２５は、第１レールに摺動自在に取り付けられ、図示しない駆動モータにより図示しない第１キャリッジ用駆動ワイヤを介して副走査方向に、図２中実線で示す位置と破線で示す位置との間で往復移動可能に構成されている。第１キャリッジ２５には、光源２４と、第１ミラー部材２５ａとが設けられている。

また、第２キャリッジ２６は、第２レールに摺動自在に取り付けられ、図示しない駆動モータにより図示しない第２キャリッジ用駆動ワイヤを介して副走査方向に、図２中実線で示す位置と破線で示す位置との間で往復移動可能に構成されている。第２キャリッジ２６には、第２ミラー部材２６ａと、第３ミラー部材２６ｂとが設けられている。

ここで、これら第１キャリッジ２５及び第２キャリッジ２６は、２：１の速度比で副走査方向に移動する。このような移動速度の関係により、第１キャリッジ２５及び第２キャリッジ２６の移動があっても、原稿面から結像レンズ２７までの光の光路長が変化しないようになっている。

結像レンズ２７は、各ミラー部材を介して入射された原稿からの反射光を撮像部２８に集光結像する。撮像部２８は、ＣＣＤ等の撮像素子で構成され、結像レンズ２７を介して結像された原稿の反射光像を光電変換して読取画像であるアナログ画像信号を出力する。

次に、スキャナ１０１上に搭載されるＡＤＦ１０２について説明する。

図３は、ＡＤＦ１０２の概略構成を模式的に示す断面図である。図３に示すように、ＡＤＦ１０２は、原稿を載置する原稿トレイ１１を備える。原稿トレイ１１は、基端部を支点として図中ａ，ｂ方向に回動する可動原稿テーブル４１と、原稿の給紙方向に対する左右方向を位置決めする一対のサイドガイド板４２とを有している。可動原稿テーブル４１の回動により、原稿の給送方向前端部が適切な高さに合わせられる。

また、原稿トレイ１１には、原稿の向きが縦と横の何れになっているかを検知する原稿長さ検知センサ８９，９０が給送方向に離隔して設けられている。なお、原稿長さ検知センサ８９，９０としては、光学的手段により未接触で検知する反射型センサ、又は接触式のアクチュエータタイプのセンサを用いてもよい。

一対のサイドガイド板４２は、片側が給紙方向に対する左右方向にスライド自在であり、異なるサイズの原稿が載置可能に構成されている。

一対のサイドガイド板４２の固定側には、原稿の載置により回動するセットフィラー４６が設けられている。また、セットフィラー４６の先端部の移動軌跡上の最下部には、原稿トレイ１１に原稿が載置されたことを検知する原稿セットセンサ８２が設けられている。つまり、原稿セットセンサ８２は、セットフィラー４６が回動して原稿セットセンサ８２から外れたか否かにより、ＡＤＦ１０２にセットされた原稿の有無を検知する。

ＡＤＦ１０２は、分離給送部５１と、プルアウト部５２と、ターン部５３と、第１読取搬送部５４と、第２読取搬送部５５と、排紙部５６とにより構成される搬送部５０を備えている。搬送部５０の各搬送ローラは、１つ以上の搬送モータにより回転駆動される。

分離給送部５１は、原稿を給紙する給紙口６０の近傍に配置されたピックアップローラ６１と、搬送経路を挟んで対向するように配置された給紙ベルト６２及びリバースローラ６３とを有している。

ピックアップローラ６１は、給紙ベルト６２に取り付けられた支持アーム部材６４により支持されており、図示しないカム機構を介して原稿束に接触する接触位置と原稿束から離れた離隔位置との間で図中ｃ，ｄ方向に上下動する。ピックアップローラ６１は、接触位置において原稿トレイ１１上に積載された原稿のうち、数枚（理想的には一枚）の原稿をピックアップする。

給紙ベルト６２は、給送方向に回転し、リバースローラ６３は、給送方向と逆方向に回転する。また、リバースローラ６３は、原稿が重送された場合に、給紙ベルト６２に対して逆方向に回転するが、リバースローラ６３が給紙ベルト６２に接している場合、又は原稿を一枚のみ搬送している場合には、図示しないトルクリミッタの働きにより、給紙ベルト６２に連れ回りする。これにより、原稿の重送が防止される。

プルアウト部５２は、搬送経路５２ａを挟むように配置された一対のローラからなるプルアウトローラ６５を有している。プルアウト部５２は、プルアウトローラ６５とピックアップローラ６１の駆動タイミングにより、送り出された原稿を一次突当整合（いわゆる、スキュー補正）し、整合後の原稿を引き出し搬送する。

ターン部５３は、上から下に向けて湾曲した搬送経路５３ａを挟むように配置された一対のローラからなる中間ローラ６６及び読取入口ローラ６７を有している。ターン部５３は、中間ローラ６６により引き出し搬送された原稿を、湾曲した搬送経路を搬送することによりターンさせて、読取入口ローラ６７により原稿の表面を下方に向けて原稿の読取位置（撮像位置）であるスリットガラス７の近傍まで搬送する。

ここで、プルアウト部５２からターン部５３への原稿の搬送速度は、第１読取搬送部５４における搬送速度よりも高速に設定されている。これにより、第１読取搬送部５４に搬送される原稿の搬送時間の短縮が図られている。

第１読取搬送部５４は、スリットガラス７に対向するよう配置された第１読取ローラ６８と、読取終了後の搬送経路５５ａに配置された第１読取出口ローラ６９とを有している。第１読取搬送部５４は、スリットガラス７の近傍まで搬送された原稿の表面を第１読取ローラ６８によりスリットガラス７に接触させながら搬送する。この際、原稿は、スリットガラス７を介して、スキャナ１０１にて読み取られる。このとき、スキャナ１０１の第１キャリッジ２５および第２キャリッジ２６は、ホームポジションの位置で停止した状態である。第１読取搬送部５４は、読取終了後の原稿を第１読取出口ローラ６９によりさらに搬送する。

ここで、図４は原稿の読取位置近傍の構成を模式的に示す図である。なお、図４においては、原稿は、左から右に搬送される。

図４に示すように、ＡＤＦ１０２は、スリットガラス７に対向する位置に、撮像背景となる背景部材９２を備えている。背景部材９２は、例えば白色であり、シェーディング補正に用いられる。原稿は、スリットガラス７と背景部材９２との間を搬送される。スキャナ１０１は、図４に示す読取ラインの位置で、画像読み取りを行う。

第２読取搬送部５５は、原稿の裏面を読み取る第２読取部９１と、搬送経路５５ａを挟んで第２読取部９１に対向するよう配置された第２読取ローラ７０と、第２読取部９１の搬送方向下流に配置された第２読取出口ローラ７１とを有している。

第２読取搬送部５５では、表面読取後の原稿の裏面が第２読取部９１により読み取られる。裏面が読み取られた原稿は、第２読取出口ローラ７１により排紙口に向けて搬送される。第２読取ローラ７０は、第２読取部９１における原稿の浮きを抑えると同時に、第２読取部９１におけるシェーディングデータを取得するための基準白部を兼ねるものである。両面読み取りを行わない場合には、原稿は第２読取部９１を素通りするようになっている。

排紙部５６は、排紙口の近傍に一対の排紙ローラ７２が設けられ、第２読取出口ローラ７１により搬送された原稿を排紙トレイ１２に排紙する。

また、ＡＤＦ１０２には、搬送経路に沿って、突き当てセンサ８４、レジストセンサ８１、排紙センサ８３などの各種センサが設けられており、原稿の搬送距離や搬送速度等の搬送制御に用いられる。

さらに、プルアウトローラ６５と中間ローラ６６との間には、原稿幅センサ８５が設けられている。なお、原稿の搬送方向の長さは、突き当てセンサ８４やレジストセンサ８１での原稿の先端及び後端を読み取りによりモータパルスから検知される。

次に、画像処理装置１００のハードウェア構成について説明する。

ここで、図５は画像処理装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。図５に示すように、画像処理装置１００にはスキャナ１０１で読み取った原稿画像に所定の処理を施し、画像データとしてプロッタ１２０に出力する画像処理部２００が設けられている。スキャナ１０１とＡＤＦ１０２と画像処理部２００は、傾き検出装置および読取装置を構成する。

画像処理部２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、メインメモリ２０５、チップセット２０６、画像処理ＡＳＩＣ２０７、コントローラＡＳＩＣ２０８、メインメモリ２０９、Ｉ／Ｏ ＡＳＩＣ２１０を備える。なお、ＡＳＩＣは、Application Specific Integrated Circuit（特定用途向け集積回路）の略称である。

ＣＰＵ２０１は、画像処理装置１００を制御するためのものである。メインメモリ２０５は、ＣＰＵ２０１が画像処理装置１００を制御するためのプログラムが展開されるワーク領域として使用されたり、扱う画像データなどを一時保管したりするもの（画像メモリ）である。チップセット２０６は、ＣＰＵ２０１と共に用いられコントローラＡＳＩＣ２０８、Ｉ／Ｏ ＡＳＩＣ２１０がメインメモリ２０５へアクセスすることを制御する。

本実施の形態の画像処理装置１００で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、本実施の形態の画像処理装置１００で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施の形態の画像処理装置１００で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

スキャナ１０１は、コピー処理する画像データや外部インターフェイスへ出力するための画像データを読み取る機能を有している。プロッタ１２０は、コントローラＡＳＩＣ２０８で画像処理された画像データを印刷するための機能を有している。

画像処理ＡＳＩＣ２０７は、スキャナ１０１より読み取られた画像データに対して画像処理を行いコントローラＡＳＩＣ２０８へ画像データを出力する。また、画像処理ＡＳＩＣ２０７は、コントローラＡＳＩＣ２０８からの画像データをプロッタ１２０にて印刷できるように画像処理したり、プロッタ１２０の印刷タイミングにあわせて画像データを送ったりするものである。

コントローラＡＳＩＣ２０８は、チップセット２０６越しのメインメモリ２０５を使って画像処理装置１００で扱う画像データの回転、および編集などを行い、ＨＤＤ２１１に蓄積し画像処理ＡＳＩＣ２０７と画像データを送受信する。メインメモリ２０９は、コントローラＡＳＩＣ２０８が画像処理を行う画像メモリとして使用される。ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２１１は、画像処理した画像データを一時保管するため使用される。

Ｉ／Ｏ ＡＳＩＣ２１０は、画像処理装置１００に付加機能を与えるための外部インターフェイスである。例えば、Ｉ／Ｏ ＡＳＩＣ２１０は、ネットワークインターフェイス、ＵＳＢ、ＳＤカード、操作部、ＳＰＩ、Ｉ２Ｃ、原稿幅センサ８５などのインターフェイスや画像処理を高速化するためのハードウェアアクセラレータ、暗号化処理回路などが具備されている。

次に、画像処理部２００により発揮される機能について説明する。

ここで、図６は画像処理部２００の機能を示すブロック図である。なお、ここでは、画像処理部２００が発揮する機能のうち、本実施の形態における特徴的な機能について説明する。

図６に示すように、画像処理部２００は、画像生成部３００と、第１の境界検出部として機能する第１傾き量検出部３１０と、第２の境界検出部として機能する第２傾き量検出部３２０と、処理決定部３３０と、傾き検出部として機能する傾き補正部３４０と、境界群検出部として機能する第１傾き量群検出部４００と、を有する。本実施の形態においては、画像処理ＡＳＩＣ２０７が画像生成部３００を有し、コントローラＡＳＩＣ２０８が第１傾き量検出部３１０、第２傾き量検出部３２０、処理決定部３３０、傾き補正部３４０および第１傾き量群検出部４００を有する。なお、これに限るものではなく、ＣＰＵ２０１がプログラムを実行することにより、第１傾き量検出部３１０と、第２傾き量検出部３２０と、処理決定部３３０と、傾き補正部３４０と、第１傾き量群検出部４００と、を実現するものであってもよい。

画像生成部３００は、原稿の読取位置（撮像位置）であるスリットガラス７を通過する原稿に照射した光の反射光を撮像部２８で読み取ったアナログ画像信号に基づき、画像情報であるデジタル画像データ（以下、画像データという）を生成する。

ここで、図７は画像データの一例を示す図である。

図７に示すように、画像データには、背景領域と原稿領域との境に影領域が発生する。背景部材９２が白色である場合、影は必ず出現するものである。なお、図７では上辺のみに影領域を示しているが、原稿の輪郭には全て影領域が発生する。

ところで、主走査方向において原稿と背景部材９２との距離が一定であれば、影領域の幅は主走査方向に於いて均一となる。しかしながら、画像データにおける影領域の幅は、原稿と背景部材９２との間の距離によって変化する。図７の影領域は、原稿の先端にカールや折れ等が発生して原稿先端に変動が発生することで、影幅が均一にならない例を示している。例えば、原稿が上方、すなわち背景部材９２側にある場合、影領域の幅は細くなる。一方、原稿が下方、すなわちスリットガラス７側にある場合、影領域の幅は太くなる。

ここで、図８は影領域の幅について例示的に示す図である。図８（ａ）に示すように、Ａ点からＣ点にかけて原稿がカールしており主走査方向における原稿と背景部材９２との間の距離が一定とならない。そのため、図８（ｂ）に示す影領域の例では、Ａ点からＣ点にかけて影幅が均一となっていない。

第１傾き量検出部３１０は、背景領域を含む画像データ内の原稿の主走査方向の輪郭の一部又は全てから所定ライン数の範囲で、後述する図９に記載の境界検出方法を用いて境界画素を抽出し、背景領域と影領域の境界（原稿の影エッジ）の検出結果から原稿の傾き量（スキュー量）を検出する。

本実施の形態においては、第１傾き量検出部３１０は、上辺における背景部材９２と原稿影との境界を検出し、当該境界の検出結果から原稿の傾き量（スキュー量）を検出する。

上述したように、主走査方向に於いて影幅が均一であれば、第１傾き量検出部３１０の検出結果によりで正確な傾き量を検出することが可能である。しかし、原稿の先端にカールや折れ等が発生している場合、主走査の影幅が均一とならず、第１傾き量検出部３１０の傾き量検出結果には、影幅変動の影響による誤差が発生する。すなわち、影領域の傾き量のみを使用する補正の場合、原稿にダメージがあると誤補正が発生してしまう。

そこで、第２傾き量検出部３２０が、背景領域を含む画像データ内の原稿の主走査方向の輪郭の一部又は全てから所定ライン数の範囲で、後述する図９に記載の境界検出方法を用いて境界画素を抽出し、影領域と原稿領域の境界（原稿エッジ）を検出し、当該境界の検出結果から原稿の傾き量を検出する。

本実施の形態においては、第２傾き量検出部３２０が、画像データ内の上辺における原稿影と原稿との境界の検出結果から原稿の傾き量を検出する。

例えば、スキャナ１０１の装置構成により、主走査方向の輪郭、副走査方向の輪郭の安定性が異なる。主走査方向の輪郭の安定性が高い場合は、主走査方向の輪郭のみから傾き量を検出することで検出精度を向上させることができる。

ここで、図９は背景領域と影領域の境界（影エッジ）及び影領域と原稿領域の境界（原稿エッジ）の検出方法を示す図である。図９（ａ）は、図７に示した画像データにおける副走査方向の階調変化であり、背景部材９２を白色、原稿の下地色を明色とした場合の例を示している。

画素値（階調値）は明度または輝度であって、明るい画素では大きく暗い画素では小さい。画素値は、白色を有する背景領域から影領域に移ると、２３０［digit］から２０［digit］まで小さくなる。続いて、影領域から原稿領域に移ると、画素値は、２１０［digit］まで大きくなる。

図９（ｂ）は、図９（ａ）で得られた画素値の変化量を示すグラフである。図９（ｂ）に示すグラフは、変化量を微分演算によって算出し、副走査方向の位置に対して演算後の画素値をプロットしている。なお、変化量は符号を持つが、ここでは簡単のため絶対値を扱う。

演算後の画素値は画素間の変化量が大きいほど大きくなるため、背景領域と影領域の境界（影エッジ）及び影領域と原稿領域の境界（原稿エッジ）においてピークが検出される。なお、このときノイズ成分を除去するために、所定の閾値との比較を行って境界画素を判定している。例えば、閾値ｔｈが２５［digit］の場合には、図９（ｂ）に示すグラフ上の斜線部で示す副走査方向の位置が境界画素となる。

なお、境界検出方法は、本実施形態に記載の内容に限定されるものではない。例えば、微分演算ではなく、ハフ変換等の画像処理を用いても良い。

ここで、図１０は画像データからの傾き量検出の一例を示す図である。図１０は、影領域の幅が変動した場合における、背景領域と影領域の境界検出結果から算出された第１傾き量検出部３１０の傾き量検出結果（１）と、影領域と原稿領域の境界検出結果から算出された第２傾き量検出部３２０の傾き量検出結果（２）とを示すものである。これらは、図９に記載に示した境界検出方法を用いて境界画素を抽出し、その絶対座標を基に傾き量として算出される。

図１０（ａ）は、背景領域と影領域の境界（影エッジ）に変動が生じている画像データを示している。図１０（ａ）に示す例は、原稿に、折れおよびカールが発生しており、原稿と背景部材９２との距離が主走査方向に於いて均一でない例である。そのため、第１傾き量検出部３１０の傾き量検出結果（１）は、原稿と背景部材９２との距離が原稿の主走査方向においてばらついているため、原稿の主走査方向において影が均一とならず、影幅に変動が発生している。

ここで、傾き角度は、図１０（ｂ）に示すように、原稿主走査方向１０２４［pixel］に対する副走査方向の傾き量ｇａｐ（ｇａｐ∈自然数，０＜ｇａｐ≦１０２４）として扱う。以降においては、傾き角度をｇａｐで記載するが、値の管理方法はこれに限定されるものではない。

一般に、境界画素から傾き量を算出する方法として、簡単には、原稿の一部または全部から境界画素の絶対座標を取得し、各座標から最小二乗法等を用いて近似直線を求め、その傾きを傾き量として決定する方法がある。しかし、この方法によれば、影エッジに変動がある場合、実際の原稿傾き量との誤差が大きくなるという問題がある。

影エッジが安定しない理由の１つに、影エッジは原稿と背景部材９２との間の距離及びスキャナ１０１の構成によって決まる係数（光源強度、光源角度等）との乗算値で伸縮するため、原稿端部の微小な折れやカールの影響を大きく受けてしまうことが挙げられる。

ただし、このような場合でも、影領域と原稿領域の境界（原稿エッジ）から算出された第２傾き量検出部３２０の傾き量検出結果（２）は、誤差は含むものの、これらの影響は小さく原稿の輪郭に近い傾き量となっている。

そこで、例えば傾き量検出結果（２）を基準として、傾き量検出結果（１）の変動を算出し、その結果から原稿先端におけるカール、折れ等の変動の有無を検出することで、誤補正を行うことのない傾き量補正機能を提供することが可能となる。一例の演算式としては、例えば傾き量（１）－傾き量（２）の絶対値をとるものである。

ここで、図１１は原稿エッジの変動が大きい場合を示す図である。図１１は、背景領域と影領域の境界（影エッジ）及び影領域と原稿領域の境界（原稿エッジ）に変動があり、また原稿端部の一部に欠けがある画像データを示す。

図１０を参照して説明したように、原稿に折れやカール等があっても原稿輪郭の変動は小さいという前提の下で、原稿輪郭を影の変動量を検出する基準として用いると説明した。しかしながら、図１１に示すように、傾き量検出領域（境界検出領域）に物理的な欠けや変動の大きな領域がある場合には、原稿端部の信頼性が担保されず基準とならない。

例えば、図１１に示す画像データでは、基準となる傾き量検出結果（２）と傾き量検出結果（１）との差が小さくなるため、原稿端部に折れやカールは無いものと判定されるがこれは誤りである。当該傾き量検出領域で検出される傾き量は、実際の原稿傾き量から大きく外れた値をとることになる。

そこで、第２傾き量検出部３２０の出力は、さらに第１傾き量群検出部４００に入力される。以下において、第１傾き量群検出部４００における処理について詳述する。図１２は、第１傾き量群検出部４００における処理を示す図である。

図１１で説明した問題点を鑑みて、第１傾き量群検出部４００は、先ず原稿輪郭の変動が少ない傾き量検出領域を決定する。続いて、処理決定部３３０は、決定した傾き量検出領域に対して傾き量検出結果（１）を基準としたときの傾き量検出結果（２）の変動を算出し、原稿先端におけるカールや折れ等の変動の有無を検出して処理を決定する。

これにより、原稿端部に物理的な欠けや変動の大きな領域がある場合でも適切な基準を生成することが可能となる。そして、従来技術と比較して、スキューやレジスト補正精度を高めることが可能で、原稿エッジが検出できない可能性のある濃度の高い原稿でも誤検出を抑制することが可能となる。

より詳細には、図１２（ａ）に示すように、第１傾き量群検出部４００は、画像データの主走査方向に対して所定の幅・所定の間隔で傾き量検出領域を複数設定し、各傾き量検出領域に対して原稿輪郭から境界（境界群）を検出し、当該境界（境界群）の検出結果から原稿の傾き量を取得する。

第１傾き量群検出部４００は、図１２（ａ）から得られた各傾き量検出領域の傾き量を傾き量群とする。この傾き量群における各傾き量を度数分布（ヒストグラム）として表したグラフが、図１２（ｂ）である。

第１傾き量群検出部４００は、傾き量検出領域の決定方法として、傾き量群の度数分布から最頻値を求め、最頻値が得られた領域を傾き量検出領域として決定する。最頻値は、異常値（外れ値）の影響を受けない統計量であるため精度が期待できる。

図１２（ｂ）に示されるように、原稿に折れやカールがある場合でも原稿エッジは受ける影響が小さいため、ｇａｐ＝４付近にピークを持つ正規分布が確認される。ただし、図１２（ｂ）に示されるように、傾き量検出領域１（図１２（ａ）参照）に代表される原稿端部の一部に欠けがあるようなダメージの大きい箇所が存在するため、ｇａｐ＝４０付近にも小さなピークが確認される。

原稿エッジは比較的変動が少ないため、度数を大きくとるｇａｐ（≒４）が正確な原稿端部の傾き量で、度数を小さくとるｇａｐ（≒４０）が異常値（外れ値）である。すなわち、傾き量検出領域１（図１２（ａ）参照）で検出される傾き量は、実際の原稿傾き量から大きく外れた値をとるため影変動検出の基準とならない。

そこで、第１傾き量群検出部４００は、処理決定部３３０において使用する傾き量検出領域を決定する。

これにより、原稿にカールや折れ等がある場合でも、誤補正を最小にしながら、傾き補正が可能となる。

ただし、処理系の分解能や検出領域の個数（サンプル数）によっては度数分布が平坦となり（ピークが検出されなくなり）、適切な最頻値が得られないことがある。例えば、本実施形態では、傾き量を１０ｂｉｔ分解能で扱っているが（原稿主走査方向１０２４［pixel］に対する副走査方向の傾き量）、これが１２ｂｉｔ分解能やそれ以上と大きくなる場合、最頻値として値を取り出すことが難しくなる。

そこで、第１傾き量群検出部４００は、傾き量検出領域の決定方法として、傾き量群の度数分布から傾き量検出領域の個数（サンプル数）に応じた階級幅を決定し、最も度数の大きな階級値を持つ領域を傾き量検出領域として決定するようにしてもよい。階級で区切られた度数分布の最頻値は、異常値（外れ値）に影響されにくい統計量であるため精度が期待できる。このように処理系の分解能を大きくすることにより、最頻値が得られない場合においても最頻値を取り出すことが可能となる。階級幅、階級数を傾き量群から決定する方法として、簡単にはスタージェス（Sturges）の公式「The problem with Sturges' rule for constructing histograms」（Rob J Hyndman 1995）を用いる方法がある。この方法は、サンプルサイズをｎ、階級数をｋとしたとき、ｋ＝log２Ｎ＋１から階級数を求め、データ幅（ｍｉｎ値～ｍａｘ値）を階級数ｋで割り階級数を求める方法である。

これにより、原稿にカールやれ等がある場合でも誤補正を最小にしながら、傾き補正が可能となる。また、処理系の分解能が大きく度数分布が平坦（ピークが検出されなくなり）となり、最頻値が得られない場合においても階級幅で区切ることで最頻値を取り出すことが可能となる。

図１３は、階級で区切られた度数分布の一例を示すグラフである。図１３の例では、階級値（３－６）の度数が最も大きくなるため、この傾き量を持つ領域を検出領域として決定する。ただし、検出領域の個数（サンプル数）が少ない場合には最頻値として値を取り出すことが難しくなる。

そこで、第１傾き量群検出部４００は、傾き量検出領域の決定方法として、傾き量群の度数分布から中央値を求め、中央値が得られた領域を検出領域として決定するようにしてもよい。中央値は異常値（外れ値）に影響されにくい統計量であるため、精度が期待できる。

中央値とは、データを小さい順に並べたとき中央に位置する値として定義される統計量である。これにより、検出領域の個数（サンプル数）が少ない場合においても、若干の異常値（外れ値）の影響は受けるものの、度数の大きな傾き量を検出することが可能となる。また、度数分布から検出領域の個数（サンプル数）に応じた階級幅を決定するといった計算コストも掛からない。

これにより、原稿にカールや折れ等がある場合でも誤補正を最小にしながら、傾き補正が可能となる。また、検出領域の個数（サンプル数）が少ない場合においても、中央値を用いることで若干の異常値（外れ値）の影響は受けるものの、度数の大きな傾き量を検出することが可能となる。

また、第１傾き量群検出部４００は、検出領域決定処理の前処理として、傾き量群の度数分布に対して異常値（外れ値）除去を実施するようにしてもよい。

これにより、統計処理の精度向上が期待できる。異常値（外れ値）を検出する方法として、簡単にはスミルノフ・グラブス（Smirnov－Grubbs）検定の繰り返し処理が知られている。ただし、これを含めて多くの異常値（外れ値）検出方法は度数分布が正規分布している仮定の下で機能するため、異常値（外れ値）検出方法は本実施形態に限定されるものではなく、例えば最大値、最小値を除去するだけでも良い。

処理決定部３３０には、第１傾き量検出部３１０、第２傾き量検出部３２０、及び第１傾き量群検出部４００からの出力が入力される。処理決定部３３０は、第１傾き量検出部３１０、第２傾き量検出部３２０及び第１傾き量群検出部４００から入力された検出値を所定のアルゴリズムで演算した傾き量から画像データへの処理を決定する。

処理決定部３３０は、決定した傾き量検出領域に対して傾き量検出結果（１）を基準としたときの傾き量検出結果（２）の変動を算出し、原稿先端におけるカールや折れ等の変動の有無を検出して処理を決定する。

原稿先端におけるカールや折れ等の変動の有無の検出方法は、例えば傾き量（１）－傾き量（２）の絶対値をとる演算式を用いるものである。第１傾き量群検出部４００は、演算結果が最も小さくなる検出領域の傾き量検出結果（２）を原稿傾き量として決定する。

傾き補正部３４０は、処理決定部３３０で決定した画像処理を実施して画像データにおける原稿の傾きを検出するとともに検出した傾きを補正し、補正後画像データとして後段に出力する。

ここで、処理決定部３３０による画像データへの処理の決定例について、例示的に説明する。

例えば、処理決定部３３０は、（１）－（２）の絶対値があらかじめ決められた所定値以上である場合、傾き補正部３４０に対して補正を行わない命令を通知する。この場合、傾き補正部３４０は、傾き量の補正を行わない。これにより、原稿にカール、折れ等がある場合、誤った補正を行わないことが可能となる。

一方、処理決定部３３０は、（１）－（２）の絶対値があらかじめ決められた所定値以下である場合、傾き補正部３４０に対して、第２傾き量検出部３２０の傾き量検出結果（２）での補正命令を通知する。この場合、傾き補正部３４０は、傾き量（２）での補正を行う。

上記により、全ての原稿に対して、誤補正を行うことのない傾き量補正機能を提供することが可能となる。

次に、本実施の形態の画像処理装置１００における画像読取処理について説明する。

ここで、図１４は画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図１４に示すように、ＡＤＦ１０２により原稿搬送が開始されると、画像処理部２００は、ＡＤＦ１０２により読取位置であるスリットガラス７に搬送された原稿をスキャナ１０１が読み取った画像データを取得する（ステップＳ１）。

次いで、画像処理部２００（第１傾き量検出部３１０および第２傾き量検出部３２０）は、傾き量（１）および傾き量（２）を検出する（ステップＳ２）。

次いで、画像処理部２００（第１傾き量群検出部４００）は、原稿輪郭の変動が少ない傾き量検出領域を決定する（ステップＳ３）。

次いで、画像処理部２００（処理決定部３３０）は、決定した傾き量検出領域における第１傾き量検出部３１０および第２傾き量検出部３２０で算出した傾き量（１）および傾き量（２）から画像データへの処理を決定する（ステップＳ４）。

次いで、画像処理部２００（傾き補正部３４０）は、ステップＳ４において決定した画像処理を実施して画像データにおける原稿の傾きを補正し、補正後画像データとして後段に出力する（ステップＳ５）。

このように本実施の形態によれば、原稿輪郭を検出するために、背景領域と影領域の境界（原稿の影エッジ）、影領域と原稿領域の境界（原稿エッジ）の２種類のエッジ検出結果から原稿スキュー・レジスト量を検出する構成に於いて、検出領域を複数領域に分割し、各々の領域に対して検出した原稿エッジの統計量をもとに原稿ダメージの小さい領域を１つ以上決定し、当該領域で検出した影エッジ・原稿エッジの２つの検出結果の差から、補正処理を決定する。これにより、スキュー、レジスト補正精度を高めることが可能で、原稿エッジが検出できない可能性のある濃度の高い原稿でも誤検出を抑制することができ、エレキスキュー補正精度を高めることができる。

なお、本実施の形態においては、画像データ内の上辺を使って傾き量を検出するようにしたが、これに限るものではなく、画像データ内の下辺を使って傾き量を検出するようにしてもよい。

また、本実施の形態においては、原稿エッジのうち主走査方向に対しての傾き量の検出について説明したが、当該処理は副走査方向に対しての傾き量の検出であってもよい。

（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。

第２の実施の形態は、上辺または下辺を使って主走査方向に対しての傾き量を検出するとともに、縦辺を使って副走査方向に対しての傾き量を検出する点が、第１の実施の形態と異なる。以下、第２の実施の形態の説明では、第１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態と異なる箇所について説明する。

図１５は、第２の実施の形態にかかる画像処理部２００の機能を示すブロック図である。図１５に示すように、画像処理部２００は、画像生成部３００と、第１傾き量検出部３１０と、第２傾き量検出部３２０と、処理決定部３３０と、傾き補正部３４０と、第１傾き量群検出部４００とに加え、第１の境界検出部として機能する第３傾き量検出部３５０と、第２の境界検出部として機能する第４傾き量検出部３６０と、境界群検出部として機能する第２傾き量群検出部４１０と、を有する。コントローラＡＳＩＣ２０８が、第３傾き量検出部３５０、第４傾き量検出部３６０および第２傾き量群検出部４１０を有する。なお、これに限るものではなく、ＣＰＵ２０１がプログラムを実行することにより、第３傾き量検出部３５０と、第４傾き量検出部３６０と、第２傾き量群検出部４１０と、を実現するものであってもよい。

第１傾き量検出部３１０は、背景領域を含む画像データ内の上辺から所定ライン数の範囲で、図９に記載の境界検出方法を用いて境界画素を抽出し、背景領域と影領域の境界を検出し、当該境界の検出結果から原稿の傾き量を検出する。

第２傾き量検出部３２０は、背景領域を含む画像データ内の上辺から所定ライン数の範囲で、図９に記載の境界検出方法を用いて境界画素を抽出し、影領域と原稿領域の境界を検出し、当該境界の検出結果から原稿の傾き量を検出する。第２傾き量検出部３２０の出力は、さらに第１傾き量群検出部４００に入力される。

第１傾き量群検出部４００は、複数の検出位置における第２傾き量検出部３２０での検出結果からなる傾き量群から処理決定部３３０において使用する傾き量検出領域を決定する。

第３傾き量検出部３５０は、背景領域を含む画像データ内の左の縦辺から所定ライン数の範囲で、図９に記載の境界検出方法を用いて境界画素を抽出し、背景領域と影領域の境界を検出し、当該境界の検出結果から原稿の傾き量を検出する。

第４傾き量検出部３６０は、画像データ内の左の縦辺から所定ライン数の範囲で、図９に記載の境界検出方法を用いて境界画素を抽出し、影領域と原稿領域の境界を検出し、当該境界の検出結果から原稿の傾き量を検出する。第４傾き量検出部３６０の出力は、さらに第２傾き量群検出部４１０に入力される。

第２傾き量群検出部４１０は、複数の検出位置における第４傾き量検出部３６０での検出結果としての境界群に基づく傾き量群から処理決定部３３０において使用する傾き量検出領域を決定する。

処理決定部３３０には、第１傾き量検出部３１０、第２傾き量検出部３２０、及び第１傾き量群検出部４００からの出力が入力される。また、処理決定部３３０には、第３傾き量検出部３５０、第４傾き量検出部３６０、及び第２傾き量群検出部４１０からの出力が入力される。処理決定部３３０は、第１傾き量検出部３１０、第２傾き量検出部３２０及び第１傾き量群検出部４００から入力された検出値、および第３傾き量検出部３５０、第４傾き量検出部３６０及び第２傾き量群検出部４１０から入力された検出値を所定のアルゴリズムで演算した傾き量から画像データへの処理を決定する。

傾き補正部３４０は、処理決定部３３０で決定した画像処理を実施して画像データにおける原稿の傾きを補正し、補正後画像データとして後段に出力する。

このように本実施の形態によれば、スキャナ１０１の装置構成により、主走査、副走査方向両方の輪郭の安定性が高い場合は、両方の輪郭から傾き量を検出することで検出精度を向上させることができる。また、副走査方向の輪郭を検出することで、主走査のレジストを高精度で補正することができる。

なお、上記各実施の形態においては、スキャナ１０１とＡＤＦ１０２と画像処理部２００を傾き検出装置とし、検査対象物（原稿）の搬送時の傾き検知について説明したが、これに限るものではない。例えば、各実施の形態の傾き検出装置は、ＦＡ（Factory Automation）検査装置の検査対象物の傾き検知にも適用可能である。

また、上記各実施の形態においては、検知対象物（原稿）を搬送して固定の撮像部２８で画像取得を行っているが、逆に止まっている検知対象物（原稿）を撮像部２８が移動して検知対象物（原稿）の傾きを検知する方法でも良い。

なお、上記各実施の形態では、本発明の画像処理装置を、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する複合機に適用した例を挙げて説明するが、複写機、プリンタ、スキャナ装置、ファクシミリ装置等の画像処理装置であればいずれにも適用することができる。

以上、この発明の各実施の形態について説明したが、それらの各部の具体的な構成、処理の内容、データの形式等は、実施形態で説明したものに限るものではない。また、以上説明してきた実施形態の構成は、相互に矛盾しない限り任意に組み合わせて実施可能であることは勿論である。

２８ 撮像部
１００ 画像処理装置
１０１、１０２ 傾き検出装置、読取装置
１２０ 画像形成部
３１０、３５０ 第１の境界検出部
３２０、３６０ 第２の境界検出部
３３０ 処理決定部
３４０ 傾き検出部
４００、４１０ 境界群検出部

特開２０１７－１１２４１２号公報

Claims (10)

1. 背景部材が背景となる撮像位置で撮像部によって撮像された検知対象物の画像である画像情報の前記検知対象物の輪郭のうち主走査方向と副走査方向のいずれかにおける複数の検出位置で前記背景部材と前記検知対象物の影との境界を検出する第１の境界検出部と、
   前記画像情報の前記検知対象物の輪郭のうち主走査方向と副走査方向のいずれかにおける複数の検出位置で前記検知対象物の影と前記検知対象物との境界を検出する第２の境界検出部と、
   前記複数の検出位置における前記第２の境界検出部の検出結果からなる境界群を検出する境界群検出部と、
   前記第１の境界検出部と前記第２の境界検出部と前記境界群検出部とでそれぞれ検出した検出結果から前記画像情報における前記検知対象物の傾きを検出する傾き検出部と、
   を備えることを特徴とする傾き検出装置。
2. 背景部材が背景となる撮像位置で検知対象物を撮像する撮像部と、
   前記撮像部によって撮像された前記検知対象物の画像である画像情報の前記検知対象物の輪郭のうち主走査方向と副走査方向のいずれかにおける複数の検出位置で前記背景部材と前記検知対象物の影との境界を検出する第１の境界検出部と、
   前記画像情報の前記検知対象物の輪郭のうち主走査方向と副走査方向のいずれかにおける複数の検出位置で前記検知対象物の影と前記検知対象物との境界を検出する第２の境界検出部と、
   前記複数の検出位置における前記第２の境界検出部の検出結果からなる境界群を検出する境界群検出部と、
   前記第１の境界検出部と前記第２の境界検出部と前記境界群検出部とでそれぞれ検出した検出結果から前記画像情報における前記検知対象物の傾きを検出する傾き検出部と、
   を備えることを特徴とする読取装置。
3. 前記第１の境界検出部および前記第２の境界検出部は、前記検知対象物の主走査方向の輪郭から前記境界を検出し、当該境界の検出結果から前記検知対象物の傾き量を検出し、かつ、前記検知対象物の副走査方向の輪郭から前記境界を検出し、当該境界の検出結果から前記検知対象物の傾き量を検出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の読取装置。
4. 前記境界群検出部は、前記境界群に基づく傾き量群から成る度数分布において最頻値が得られた領域を、前記第１の境界検出部および前記第２の境界検出部における境界検出領域とする、
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の読取装置。
5. 前記境界群検出部は、前記境界群に基づく傾き量群から成る度数分布から境界検出領域の個数に応じた階級幅を決定し、最も度数の大きな階級値を持つ領域を前記第１の境界検出部および前記第２の境界検出部における境界検出領域とする、
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の読取装置。
6. 前記境界群検出部は、前記境界群に基づく傾き量群から成る度数分布から中央値を求め、当該中央値が得られた領域を境界検出領域として決定する、
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の読取装置。
7. 前記境界群検出部は、前記境界群に基づく傾き量群から成る度数分布に対して異常値除去を実施する、
   ことを特徴とする請求項４ないし６の何れか一項に記載の読取装置。
8. 前記第１の境界検出部と前記第２の境界検出部とでそれぞれ検出した傾き量から前記画像情報への処理を決定する処理決定部を更に備える、
   ことを特徴とする請求項３に記載の読取装置。
9. 請求項２ないし８の何れか一項に記載の読取装置と、
   前記読取装置で読み取った画像情報に基づき画像を形成する画像形成部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
10. 背景部材が背景となる撮像位置で撮像部によって撮像された検知対象物の画像である画像情報の前記検知対象物の輪郭のうち主走査方向と副走査方向のいずれかにおける複数の検出位置で前記背景部材と前記検知対象物の影との境界を検出する第１の境界検出工程と、
    前記画像情報の前記検知対象物の輪郭のうち主走査方向と副走査方向のいずれかにおける複数の検出位置で前記検知対象物の影と前記検知対象物との境界を検出する第２の境界検出工程と、
    前記複数の検出位置における前記第２の境界検出工程の検出結果からなる境界群を検出する境界群検出工程と、
    前記第１の境界検出工程と前記第２の境界検出工程と前記境界群検出工程とでそれぞれ検出した検出結果から前記画像情報における前記検知対象物の傾きを検出する傾き検出工程と、
    を含むことを特徴とする傾き検出方法。

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