JP7491427B1 - 印刷物検査装置、印刷物検査方法、プログラム - Google Patents
印刷物検査装置、印刷物検査方法、プログラム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】印刷物の欠陥の種類の判定精度の向上を図ることができないこと。【解決手段】本開示の印刷物検査装置１００は、複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得する取得部１２１と、各検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する算出部１２２と、スコアに基づいて欠陥の種類を判定する判定部１２３と、を備える。【選択図】図７
Description
本開示は、印刷物検査装置、印刷物検査方法、プログラムに関する。
特許文献１に記載のように、印刷物の欠陥の有無を検査する印刷物検査装置が知られている。特許文献１では、印刷物の面を読み取った画像上の色特徴や形状特徴などの特徴を検出して、かかる特徴を用いて欠陥の種類を判定している。
しかしながら、近年では、多層刷りなど複雑な印刷物が増加しており、上述した特許文献１に記載の技術による画像上の特徴のみから欠陥の種類を判定する方法では、判定精度の向上を図ることができない。
このため、本開示の目的は、上述した課題である、印刷物の欠陥の種類の判定精度の向上を図ることができない、ことを解決することができる印刷物検査装置を提供することにある。
本開示の一形態である印刷物検査装置は、
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得する取得部と、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する算出部と、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する判定部と、
を備えた、
という構成をとる。
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得する取得部と、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する算出部と、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する判定部と、
を備えた、
という構成をとる。
また、本開示の一形態である印刷物検査方法は、
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
という構成をとる。
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
という構成をとる。
また、本開示の一形態であるプログラムは、
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
処理を実行させる、
という構成をとる。
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
処理を実行させる、
という構成をとる。
本開示は、以上のように構成されることにより、印刷物から検出した欠陥の種類の判定精度の向上を図ることができる。
＜実施形態１＞
本開示の第１の実施形態を、図１乃至図５を参照して説明する。図１は、情報処理システムの構成を説明するための図であり、図２乃至図５は、情報処理システムの処理動作を説明するための図である。
本開示の第１の実施形態を、図１乃至図５を参照して説明する。図１は、情報処理システムの構成を説明するための図であり、図２乃至図５は、情報処理システムの処理動作を説明するための図である。
［構成］
本実施形態における情報処理システムは、印刷物の欠陥を検出し、欠陥の種類を判定する印刷物検査システムである。特に、本実施形態では、印刷物を撮影した画像を処理することで、印刷物上の欠陥を検出し、さらにその欠陥の種類を判定することを行う。このとき、欠陥を検出する対象となる印刷物は、例えば紙幣であるが、いかなる印刷物を対象としてもよい。また、検出する欠陥は、例えば、傷、しみ、などがあり、予め複数の種類が設定されていることとする。
本実施形態における情報処理システムは、印刷物の欠陥を検出し、欠陥の種類を判定する印刷物検査システムである。特に、本実施形態では、印刷物を撮影した画像を処理することで、印刷物上の欠陥を検出し、さらにその欠陥の種類を判定することを行う。このとき、欠陥を検出する対象となる印刷物は、例えば紙幣であるが、いかなる印刷物を対象としてもよい。また、検出する欠陥は、例えば、傷、しみ、などがあり、予め複数の種類が設定されていることとする。
図１に示すように、情報処理システムは、画像入力装置１０と、欠陥検出装置２０と、欠陥分類装置３０と、を備えて構成されている。以下、各装置について詳述する。
画像入力装置１０は、カメラといった撮像装置が接続され、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。そして、画像入力装置１０は、図１に示すように、撮像部１１、画像出力部１２、を備える。撮像部１１、画像出力部１２の各機能は、演算装置が記憶装置に格納された各機能を実現するためのプログラムを実行することにより実現することができる。
撮像部１１は、接続されている撮像装置にて、欠陥を検出する対象となる印刷物の面を撮像し、印刷物画像データを取得する。画像出力部１２は、撮像した印刷物画像データを欠陥検出装置２０に出力する。
欠陥検出装置２０は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。そして、欠陥検出装置２０は、図１に示すように、欠陥検出部２１と、検出結果出力部２２と、を備える。欠陥検出部２１、検出結果出力部２２の各機能は、演算装置が記憶装置に格納された各機能を実現するためのプログラムを実行することにより実現することができる。
欠陥検出部２１（欠陥検出器）は、印刷物画像データに対して画像処理を行い、印刷物上の欠陥を検出する。特に、欠陥検出部２１は、複数備えられており、それぞれが異なる欠陥検出処理方法にて欠陥の検出を行う。例えば、本実施形態における欠陥検出装置２０は、３つの欠陥検出部２１を備えており、それぞれが異なる欠陥検出処理方法である欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃにて欠陥の検出処理を行うこととする。これに伴い、以下では、各欠陥検出部２１を、それぞれ欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃとも呼ぶこととする。なお、各欠陥検出アルゴリズムは、その欠陥検出処理方法が異なることで、同一の印刷物に対する欠陥の検出結果が異なりうる。
具体的に、各欠陥検出部２１である欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃは、印刷物画像データの画像処理を行うことで、印刷物Ｐ上の欠陥箇所の検出を行う。例えば、図２（２－１）に示すように、印刷物Ｐ上に円形状の欠陥Ｆ１と楕円形状の欠陥Ｆ２といった２つの欠陥Ｆ１，Ｆ２が存在しているとする。このとき、欠陥検出部２１は、欠陥検出アルゴリズムの特性により、必ずしも全ての欠陥を検出できるわけではなく、１つのみを検出したり、あるいは、いずれも検出できないということも生じうる。ここでは、図３に示すように、欠陥検出アルゴリズムＡと欠陥検出アルゴリズムＢが円形状の欠陥Ｆ１を検出し、欠陥検出アルゴリズムＣが楕円形状の欠陥Ｆ２を検出した場合を考えることとする。このとき、各欠陥検出部２１は、欠陥箇所の形状とその位置を表す中心座標（位置情報）の検出を行う。例えば、図２に示すように、欠陥Ｆ１については、円形状の欠陥箇所の形状とその中心座標（Ｘ１，Ｙ１）とを検出し、楕円の欠陥Ｆ２については、楕円形状の欠陥箇所の形状とその中心座標（Ｘ２，Ｙ２）を検出する。なお、中心座標は、欠陥箇所の形状の厳密な中心位置であることに限定されず、かかる形状内の座標であればよい。また、欠陥箇所の形状は、その形状の大きさを含んでいてもよい。但し、各欠陥検出部２１は、必ずしも欠陥箇所の形状を検出することに限らず、欠陥箇所の中心位置のみを検出してもよい。
また、各欠陥検出部２１は、検出した欠陥について、欠陥である確からしさ、つまり、欠陥である可能性の度合い、を表す確信度を、検出スコアとして算出する。このとき、各欠陥検出部２１は、各欠陥検出アルゴリズムに予め検出スコアを算出する機能が組み込まれており、かかる機能を利用することで、検出した欠陥の確信度である検出スコアを算出する。なお、検出スコアは、数値が高いほど検出した欠陥が欠陥である可能性が高いことを表していることとする。
検出結果出力部２２は、欠陥の検出結果を欠陥分類装置３０に出力する。具体的に、検出結果出力部２２は、欠陥検出部２１つまり欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃ毎に、それぞれ検出した欠陥箇所の形状及びその中心座標と、かかる欠陥の検出スコアと、を関連付けて、欠陥分類装置３０に出力する。上記の例では、検出結果出力部２２は、図３に示すように、欠陥検出アルゴリズムＡについては、符号Ｆ１に示す円形状の欠陥箇所の形状及びその中心座標（Ｘ１，Ｙ１）と検出スコア「５０」とを検出結果として出力し、欠陥検出アルゴリズムＢについては、符号Ｆ１に示す円形状の欠陥箇所の形状及びその中心座標（Ｘ１，Ｙ１）と検出スコア「２０」とを検出結果として出力し、欠陥検出アルゴリズムＣについては、符号Ｆ２に示す楕円形状の欠陥箇所の形状及びその中心座標（Ｘ２，Ｙ２）と検出スコア「３０」とを検出結果として出力する。また、検出結果出力部２２は、欠陥の検出対象となった印刷物Ｐの印刷物画像データも併せて欠陥分類装置３０に出力する。但し、検出結果出力部２２は、欠陥の検出結果として、欠陥の形状を出力しなくてもよい。
欠陥分類装置３０は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。欠陥分類装置３０は、上述したように検出された印刷物の欠陥の種類を判定する印刷物検査装置として機能する。そして、欠陥分類装置３０は、図１に示すように、取得部３１と、算出部３２と、判定部３３と、を備える。取得部３１と、算出部３２と、判定部３３の各機能は、演算装置が記憶装置に格納された各機能を実現するためのプログラムを実行することにより実現することができる。
取得部３１は、上述したように欠陥検出装置２０から出力された、各欠陥検出部２１つまり各欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃによる印刷物Ｐからの欠陥の検出結果を取得する。具体的に、取得部３１は、図３に示すように、欠陥検出アルゴリズムＡについては、符号Ｆ１に示す円形状の欠陥箇所の形状及びその中心座標（Ｘ１，Ｙ１）と検出スコア「５０」とを検出結果として取得し、欠陥検出アルゴリズムＢについては、符号Ｆ１に示す円形状の欠陥箇所の形状及びその中心座標（Ｘ１，Ｙ１）と検出スコア「２０」とを検出結果として取得し、欠陥検出アルゴリズムＣについては、符号Ｆ２に示す楕円形状の欠陥箇所の形状及びその中心座標（Ｘ２，Ｙ２）と検出スコア「３０」とを検出結果として取得する。また、取得部３１は、欠陥の検出対象となった印刷物Ｐの印刷物画像データも併せて取得する。但し、取得部３１は、欠陥の検出結果として、欠陥の形状を取得しなくてもよい。
算出部３２は、取得した欠陥の検出結果を用いて、欠陥検出部２１毎つまり欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃ毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する。つまり、算出部３２は、各欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃが検出した欠陥Ｆ１，Ｆ２が、予め設定された各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚに該当する確率を算出する。このとき、スコアを算出する欠陥種類は、欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚの３種類であることとする。また、算出部３２は、以下に説明するように、第一～第四の４種類のスコアを算出することとする。
第一スコアは、検出結果に含まれる確信度である検出スコアと、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃ毎に設定されている欠陥種類毎の発生割合を表すアルゴリズム別発生割合と、に基づいて算出される、欠陥が各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚに該当する確率を表すスコアである。ここで、アルゴリズム別発生割合とは、欠陥検出アルゴリズムによって検出される欠陥種類毎の発生割合であり、例えば、欠陥検出アルゴリズムＡについて「欠陥種類Ｘ：５０％、欠陥種類Ｙ：０％、欠陥種類Ｚ：０％」と設定されている。このように、アルゴリズム別発生割合は、各欠陥検出アルゴリズムによる欠陥検出処理の特性に応じて、欠陥種類毎に検出する割合（発生割合）が異なって設定されている。なお、アルゴリズム別発生割合は、予め各欠陥検出アルゴリズムによって行われた欠陥検出結果やシミュレーションなどにより設定されており、設定情報記憶部３４に記憶されている。これにより、算出部３２は、図３に示すように、例えば欠陥検出アルゴリズムＡについては、検出スコア「５０」に、欠陥検出アルゴリズムＡに設定されているアルゴリズム別発生割合「欠陥種類Ｘ：５０％、欠陥種類Ｙ：０％、欠陥種類Ｚ：０％」を乗算することで、第一スコアとして「欠陥種類Ｘ：２５％、欠陥種類Ｙ：０％、欠陥種類Ｚ：０％」を算出する。
第二スコアは、検出結果に含まれる欠陥箇所の形状に基づく、欠陥種類毎の確信度を表すスコアである。このため、算出部３２は、まず、印刷物Ｐの印刷物画像データと、検出結果に含まれる欠陥箇所の形状及びその中心座標とから、欠陥箇所を囲う矩形の欠陥領域を抽出する。例えば、図２に示すように、円形状の欠陥Ｆ１については、かかる欠陥Ｆ１の中心座標を中心とし、欠陥Ｆ１の形状の周囲を囲う略正方形の欠陥領域Ｒ１を抽出する。また、図２に示すように、楕円形状の欠陥Ｆ２については、かかる欠陥Ｆ２の中心座標を中心とし、欠陥Ｆ２の形状を囲う長方形の欠陥領域Ｒ２を抽出する。そして、算出部３２は、抽出した各欠陥領域Ｒ１，Ｒ２を、予め用意された欠陥分類モデルに入力することで、その出力である欠陥種類毎の確信度を表す第二スコアを算出する。なお、欠陥分類モデルは、例えば、欠陥箇所の形状に対する欠陥の各種類の確信度を学習しており、欠陥箇所の形状を含む欠陥領域の画像を入力することで、欠陥種類毎の確信度を出力するよう構成されたものであり、設定情報記憶部３４に記憶されている。これにより、算出部３２は、図３に示すように、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃ毎に、検出した欠陥が各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚである確信度を算出する。
第三スコアは、検出結果に含まれる欠陥の位置に基づいて算出されるスコアである。具体的に、第三スコアは、印刷物Ｐ上における欠陥領域と、印刷物Ｐに設定された領域毎における欠陥の種類毎の発生割合を表す領域別発生割合と、に基づいて算出される、各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚに該当する確率を表すスコアである。ここで、印刷物Ｐ上における欠陥領域は、上述したように欠陥Ｆ１，Ｆ２の中心座標から抽出された欠陥Ｆ１，Ｆ２の形状を囲う欠陥領域Ｒ１，Ｒ２であり、その中心座標に基づいて欠陥の印刷物Ｐ上における位置情報が付与されてる。なお、欠陥領域Ｒ１，Ｒ２は、各欠陥Ｆ１，Ｆ２の中心座標と印刷物画像データとから、各欠陥Ｆ１，Ｆ２の形状を検出して生成してもよい。また、領域別発生割合は、印刷物Ｐ上の領域毎において検出される欠陥種類毎の発生割合であり、例えば、図４（４－１）に示すように、印刷物Ｐ上に設定された領域Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４毎に、各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚが発生する割合が設定されている。一例として、図４（４－１）の例では、印刷物Ｐ上の各領域Ａ１，Ａ２，Ａ３について、それぞれ以下のように各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚが発生する割合が設定されている。
領域Ａ１「欠陥種類Ｘ：５０％、欠陥種類Ｙ：０％、欠陥種類Ｚ：１０％」
領域Ａ２「欠陥種類Ｘ：１％、欠陥種類Ｙ：９０％、欠陥種類Ｚ：２０％」
領域Ａ３「欠陥種類Ｘ：４９％、欠陥種類Ｙ：１０％、欠陥種類Ｚ：７０％」
このように、印刷物Ｐ上の領域によって印刷方法や印刷内容が異なることから、領域別発生割合は、各領域において欠陥種類毎に検出する割合（発生割合）が異なって設定されている。なお、領域別発生割合は、予め行われた欠陥検出結果やシミュレーションなどにより設定されており、設定情報記憶部３４に記憶されている。
領域Ａ１「欠陥種類Ｘ：５０％、欠陥種類Ｙ：０％、欠陥種類Ｚ：１０％」
領域Ａ２「欠陥種類Ｘ：１％、欠陥種類Ｙ：９０％、欠陥種類Ｚ：２０％」
領域Ａ３「欠陥種類Ｘ：４９％、欠陥種類Ｙ：１０％、欠陥種類Ｚ：７０％」
このように、印刷物Ｐ上の領域によって印刷方法や印刷内容が異なることから、領域別発生割合は、各領域において欠陥種類毎に検出する割合（発生割合）が異なって設定されている。なお、領域別発生割合は、予め行われた欠陥検出結果やシミュレーションなどにより設定されており、設定情報記憶部３４に記憶されている。
これにより、算出部３２は、上述したように欠陥領域Ｒ１，Ｒ２を抽出し、かかる欠陥領域Ｒ１，Ｒ２の印刷物Ｐ上に位置に応じて、領域別発生割合に設定されている各欠陥種類の割合をスコアとして算出する。例えば、図２（２－２）に示す欠陥Ｆ１が、図４（４－１）に示す領域Ａ１に位置する場合には、かかる欠陥Ｆ１については、領域Ａ１に設定された割合「欠陥種類Ｘ：５０％、欠陥種類Ｙ：０％、欠陥種類Ｚ：１０％」がそのままスコアとして算出される。
なお、算出部３２は、欠陥領域が領域別発生領域に設定されている複数の領域にまたがっている場合には、欠陥領域が領域別発生割合に設定された各領域に位置する割合に応じてスコアを算出する。一例として、図４（４－１）に示す領域別発生割合が設定されており、図４（４－２）に示す印刷物Ｐのほぼ中央に欠陥Ｆ及び欠陥領域Ｒが位置している場合を説明する。この場合、図４（４－３）に示すように、欠陥領域Ｒが領域別発生割合に設定されている３つの領域Ａ１，Ａ２，Ａ３にまたがっており、欠陥領域Ｒが各領域Ａ１，Ａ２，Ａ３に位置する割合は、それぞれ領域Ａ１：５０％、領域Ａ２：２５％、領域Ａ３：２５％である。このため、欠陥領域Ｒが各領域Ａ１，Ａ２，Ａ３に位置する割合を、各領域Ａ１，Ａ２，Ａ３について設定されている各欠陥種類の発生割合に乗算し、欠陥種類毎に総和を取ることで、各欠陥種類の発生割合を算出することができる。例えば、図４（４－４）に示すように、欠陥領域毎の各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚの発生割合を算出することができる。
第四スコアは、欠陥の色と、色ごとに設定されている欠陥種類毎の発生割合を表す色別発生割合と、に基づいて算出される、各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚに該当する確率を表すスコアである。ここで、欠陥の色は、例えば、算出部３２により、検出結果に含まれる欠陥箇所の形状や中心座標を元に、印刷物Ｐの印刷物画像データ上における欠陥箇所から抽出される。また、色別発生割合は、印刷物Ｐ上における色によって検出される欠陥種類毎の発生割合であり、例えば、「青色」について「欠陥種類Ｘ：４０％、欠陥種類Ｙ：４０％、欠陥種類Ｚ：２０％」と設定されている。なお、色別発生割合は、予め行われた欠陥検出結果やシミュレーションなどにより設定されており、設定情報記憶部３４に記憶されている。これにより、算出部３２は、図３に示すように、例えば、欠陥検出アルゴリズムＡにおいて検出した欠陥Ｆ１の色が青色であった場合には、かかる青色について設定された色別発生割合がそのまま第四スコアとして算出されることとなる。
そして、算出部３２は、上述した第一～第四スコアを、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃ毎に統合して、アルゴリズム別スコアとして算出する。このとき、算出部３２は、１つの欠陥検出アルゴリズムについて算出した第一～第四スコアを、欠陥種類毎に１つの値に統合する。例えば、図３に示すように、欠陥検出アルゴリズムＡについては、欠陥種類毎の第一～第四スコアを平均した平均値を算出して、アルゴリズム別スコアとして算出する。なお、アルゴリズム別スコアの算出方法は、例えば、１つの欠陥検出アルゴリズムにおける欠陥種類毎の第一～第四スコアの最大値を取るといった方法であってもよく、第一～第四スコアに基づいて算出する方法であればいかなる算出方法であってよい。
さらに、算出部３２は、各欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃが検出した欠陥毎に、上述したスコアを統合して欠陥別スコアとして算出する。このとき、算出部３２は、欠陥の検出結果に含まれる中心座標から、各欠陥検出アルゴリズムが検出した欠陥同士が同一であるか否かを判断する。例えば、図３の例では、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂは、いずれも同一の中心座標（Ｘ１，Ｙ１）の欠陥Ｆ１を検出しているため、これら欠陥Ｆ１は同一であると判断する。このため、算出部３２は、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂそれぞれから検出された欠陥Ｆ１について算出したスコアを１つに統合する。例えば、算出部３２は、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂのアルゴリズム別スコアから欠陥種類毎の最大値や平均値を算出することで、欠陥Ｆ１についての欠陥別スコアを算出する。なお、各欠陥検出アルゴリズムで検出した各欠陥が同一か否かは、必ずしも中心座標が一致するか否かによって判断されることに限定されない。例えば、各欠陥の中心座標が所定の距離の範囲内に位置している場合や、各欠陥の形状が所定の割合で重なっている場合などにおいても、欠陥同士が同一であると判断してもよく、各欠陥の位置に基づいていかなる方法で欠陥同士が同一であることを判断してもよい。また、図３の例では、欠陥検出アルゴリズムＣが検出した欠陥Ｆ２は、その中心座標から１つしか検出されていないと判断できるため、アルゴリズム別スコアを欠陥別スコアとする。
判定部３３は、上述したように算出した各スコアに基づいて、欠陥の種類を判定する。例えば、判定部３３は、各欠陥について、上述したように算出した欠陥別スコアでもっとも高い確率の欠陥種類を、検出した欠陥の種類として判定する。図３の例では、欠陥Ｆ１については欠陥種類Ｘと判定し、欠陥Ｆ２については欠陥種類Ｚと判定する。
なお、上述した算出部３２は、第一～第四スコアすべてを統合したスコアを算出しているが、第一～第四スコアのうちいくつかのみを統合してもよく、また、第一～第四スコアのうちいずれか１つのスコアのみを算出してもよい。これに伴い、判定部３３は、第一～第四スコアのうちいくつかのみを統合したスコアから欠陥種類を判定してもよく、第一～第四スコアのうちいずれか１つのスコアのみから欠陥種類を判定してもよい。
［動作］
次に、上述した情報処理システムの動作を説明する。ここでは、特に、欠陥分類装置３０の動作を、図５のフローチャートを参照して説明する。
次に、上述した情報処理システムの動作を説明する。ここでは、特に、欠陥分類装置３０の動作を、図５のフローチャートを参照して説明する。
まず、上述した画像入力装置１０により、欠陥を検出する対象となる印刷物Ｐの印刷物画像データが撮影され、上述した欠陥検出装置２０に搭載された複数の欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃにてそれぞれ印刷物画像データから印刷物Ｐ上の欠陥が検出されていることとする。かかる状況において、欠陥分類装置３０は、欠陥検出装置２０から、印刷物Ｐの欠陥の検出結果を取得する（ステップＳ１）。例えば、欠陥分類装置３０は、図３に示すような、各欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃにてそれぞれ検出した欠陥箇所の形状及びその中心座標と検出スコアとを検出結果として取得し、また、欠陥の検出対象となった印刷物Ｐの印刷物画像データも併せて取得する。
続いて、欠陥分類装置３０は、取得した欠陥の検出結果を用いて、欠陥検出部２１毎つまり欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃ毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する（ステップＳ２～Ｓ５）。具体的に、欠陥分類装置３０は、まず１つ目（ｉ＝０）の欠陥検出アルゴリズムＡについて（ステップＳ２）、図３に示すように、第一～第四スコアを算出し（ステップＳ３）、さらにこれら第一～第四スコアを統合して欠陥検出アルゴリズムＡにおけるスコアを算出する（ステップＳ４）。そして、上述したスコアの算出処理を、全ての欠陥検出アルゴリズムについて完了するまで行う（ステップＳ５）。
なお、上述した第一スコアは、検出結果に含まれる確信度である検出スコアと、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃ毎に設定されている欠陥種類毎の発生割合を表すアルゴリズム別発生割合と、に基づいて算出される、各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚに該当する確率を表すスコアである。また、第二スコアは、検出結果に含まれる欠陥箇所の形状に基づく欠陥種類毎の確信度を表すスコアである。また、第三スコアは、検出結果に含まれる欠陥の位置に基づいて算出されるスコアであり、特に、印刷物Ｐ上における欠陥領域と、印刷物Ｐに設定された領域毎における欠陥の種類毎の発生割合を表す領域別発生割合と、に基づいて算出される、各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚに該当する確率を表すスコアである。また、第四スコアは、欠陥の色と、色ごとに設定されている欠陥種類毎の発生割合を表す色別発生割合と、に基づいて算出される、各欠陥種類Ｘ，Ｙ，Ｚに該当する確率を表すスコアである。
続いて、欠陥分類装置３０は、各欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂ，Ｃが検出した欠陥毎に（ステップＳ６）、上述したアルゴリズム別スコアを統合して欠陥別スコアを算出する（ステップＳ７）。具体的に、欠陥分類装置３０は、図３に示すように、まず、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂがそれぞれ検出した欠陥Ｆ１について、欠陥検出アルゴリズムＡ，Ｂそれぞれのアルゴリズム別スコアを統合して、欠陥Ｆ１についての欠陥別スコアを算出する。そして、欠陥分類装置３０は、欠陥別スコアに基づいて、欠陥の種類を判定する（ステップＳ８）。例えば、欠陥分類装置３０は、欠陥別スコアでもっとも高い確率の欠陥種類を、検出した欠陥の種類として判定する。そして、欠陥分類装置３０は、全ての欠陥に対して上述した種類の判定を行う（ステップＳ９）。このようにして、欠陥分類装置３０は、図３の例では、欠陥Ｆ１については欠陥種類Ｘと判定し、欠陥Ｆ２については欠陥種類Ｚと判定する。
以上のように、本実施形態では、欠陥検出アルゴリズムの特性や、印刷物Ｐ上における欠陥の位置の特性、欠陥の色の特性などを考慮して、欠陥の種類毎に該当する可能性を表すスコアを算出して、かかるスコアに基づいて欠陥の種類を判定している。このため、印刷物自体や印刷方法、検査方法など、種々の特性を考慮して欠陥の種類を判定することができ、判定精度の向上を図ることができる。
＜実施形態２＞
次に、本開示の第２の実施形態を、図６乃至図７を参照して説明する。図６乃至図７は、実施形態２における印刷物検査装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、上述した実施形態で説明した印刷物検査装置の構成の概略を示している。
次に、本開示の第２の実施形態を、図６乃至図７を参照して説明する。図６乃至図７は、実施形態２における印刷物検査装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、上述した実施形態で説明した印刷物検査装置の構成の概略を示している。
まず、図６を参照して、本実施形態における印刷物検査装置１００のハードウェア構成を説明する。印刷物検査装置１００は、一般的な情報処理装置にて構成されており、一例として、以下のようなハードウェア構成を装備している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ１０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群１０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３（記憶装置）
・ＲＡＭ１０３にロードされるプログラム群１０４
・プログラム群１０４を格納する記憶装置１０５
・情報処理装置外部の記憶媒体１１０の読み書きを行うドライブ装置１０６
・情報処理装置外部の通信ネットワーク１１１と接続する通信インタフェース１０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース１０８
・各構成要素を接続するバス１０９
なお、図６は、印刷物検査装置１００である情報処理装置のハードウェア構成の一例を示しており、情報処理装置のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、情報処理装置は、ドライブ装置１０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。また、情報処理装置は、上述したＣＰＵの代わりに、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＵ（Ｆｌｏａｔｉｎｇ ｐｏｉｎｔ ｎｕｍｂｅｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＰＰＵ（Ｐｈｙｓｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＴＰＵ（ＴｅｎｓｏｒＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、量子プロセッサ、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。
そして、印刷物検査装置１００は、プログラム群１０４をＣＰＵ１０１が取得して当該ＣＰＵ１０１が実行することで、図７に示す取得部１２１と算出部１２２と判定部１２３とを構築して装備することができる。なお、プログラム群１０４は、例えば、予め記憶装置１０５やＲＯＭ１０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ１０１がＲＡＭ１０３にロードして実行する。また、プログラム群１０４は、通信ネットワーク１１１を介してＣＰＵ１０１に供給されてもよいし、予め記憶媒体１１０に格納されており、ドライブ装置１０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ１０１に供給してもよい。但し、上述した取得部１２１と算出部１２２と判定部１２３とは、かかる手段を実現させるための専用の電子回路で構築されるものであってもよい。
上記取得部１２１は、複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得する。
上記算出部１２２は、各検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する。
上記判定部１２３は、スコアに基づいて欠陥の種類を判定する。
本開示は、以上のように構成されることにより、欠陥検出器の特性を考慮して、欠陥の種類毎に該当する可能性を表すスコアを算出して、かかるスコアに基づいて欠陥の種類を判定している。このため、検査方法の特性を考慮して欠陥の種類を判定することができ、判定精度の向上を図ることができる。
なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
以上、上記実施形態等を参照して本開示を説明したが、本開示は、上述した実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、上述した取得部１２１と算出部１２２と判定部１２３との機能のうちの少なくとも一以上の機能は、ネットワーク上のいかなる場所に設置され接続された情報処理装置で実行されてもよく、つまり、いわゆるクラウドコンピューティングで実行されてもよい。
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本開示における印刷物検査装置、印刷物検査方法、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本開示は、以下の構成に限定されない。
（付記１）
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得する取得部と、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する算出部と、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する判定部と、
を備えた印刷物検査装置。
（付記２）
付記１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、各前記検出結果に含まれる欠陥の位置を表す位置情報に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記３）
付記２に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、欠陥の前記位置情報と、前記印刷物に設定された領域毎における欠陥の種類毎の発生割合を表す領域別発生割合と、に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記４）
付記３に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、欠陥の前記位置情報に基づいて欠陥領域を抽出し、前記欠陥領域と前記領域別発生割合とに基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記５）
付記４に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、前記欠陥領域内における前記領域別発生割合が設定された領域の割合に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記６）
付記１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、欠陥の色と、色毎に設定された欠陥の種類毎の発生割合を表す色別発生割合と、に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記７）
付記１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、各前記検出結果に含まれる欠陥の位置情報に基づいて、検出された欠陥毎に前記スコアを統合する、
印刷物検査装置。
（付記８）
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
印刷物検査方法。
（付記９）
付記８に記載の印刷物検査方法であって、
各前記検出結果に含まれる欠陥の位置を表す位置情報に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査方法。
（付記１０）
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
処理を実行させるためのプログラム。
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本開示における印刷物検査装置、印刷物検査方法、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本開示は、以下の構成に限定されない。
（付記１）
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得する取得部と、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する算出部と、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する判定部と、
を備えた印刷物検査装置。
（付記２）
付記１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、各前記検出結果に含まれる欠陥の位置を表す位置情報に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記３）
付記２に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、欠陥の前記位置情報と、前記印刷物に設定された領域毎における欠陥の種類毎の発生割合を表す領域別発生割合と、に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記４）
付記３に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、欠陥の前記位置情報に基づいて欠陥領域を抽出し、前記欠陥領域と前記領域別発生割合とに基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記５）
付記４に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、前記欠陥領域内における前記領域別発生割合が設定された領域の割合に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記６）
付記１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、欠陥の色と、色毎に設定された欠陥の種類毎の発生割合を表す色別発生割合と、に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。
（付記７）
付記１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、各前記検出結果に含まれる欠陥の位置情報に基づいて、検出された欠陥毎に前記スコアを統合する、
印刷物検査装置。
（付記８）
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
印刷物検査方法。
（付記９）
付記８に記載の印刷物検査方法であって、
各前記検出結果に含まれる欠陥の位置を表す位置情報に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査方法。
（付記１０）
複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
処理を実行させるためのプログラム。
１０ 画像入力装置
１１ 撮像部
１２ 画像出力部
２０ 欠陥検出装置
２１ 欠陥検出部
２２ 検出結果出力部
３０ 欠陥分類装置
３１ 取得部
３２ 算出部
３３ 判定部
３４ 設定情報記憶部
Ｐ 印刷物
Ｆ，Ｆ１，Ｆ２ 欠陥
Ｒ，Ｒ１，Ｒ２ 欠陥領域
１００ 印刷物検査装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ プログラム群
１０５ 記憶装置
１０６ ドライブ装置
１０７ 通信インタフェース
１０８ 入出力インタフェース
１０９ バス
１１０ 記憶媒体
１１１ 通信ネットワーク
１２１ 取得部
１２２ 算出部
１２３ 判定部
１１ 撮像部
１２ 画像出力部
２０ 欠陥検出装置
２１ 欠陥検出部
２２ 検出結果出力部
３０ 欠陥分類装置
３１ 取得部
３２ 算出部
３３ 判定部
３４ 設定情報記憶部
Ｐ 印刷物
Ｆ，Ｆ１，Ｆ２ 欠陥
Ｒ，Ｒ１，Ｒ２ 欠陥領域
１００ 印刷物検査装置
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ プログラム群
１０５ 記憶装置
１０６ ドライブ装置
１０７ 通信インタフェース
１０８ 入出力インタフェース
１０９ バス
１１０ 記憶媒体
１１１ 通信ネットワーク
１２１ 取得部
１２２ 算出部
１２３ 判定部
Claims (10)
- 複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得する取得部と、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する算出部と、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する判定部と、
を備え、
前記算出部は、各前記検出結果に含まれる欠陥の位置を表す位置情報に基づいて欠陥領域を抽出し、当該欠陥領域と、前記印刷物に設定された領域毎における欠陥の種類毎の発生割合を表す領域別発生割合と、に基づいて、前記スコアを算出する際に、前記欠陥領域が前記領域別発生割合が設定された複数の領域にまたがっている場合に、前記欠陥領域内における前記領域別発生割合が設定された領域の割合に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。 - 請求項１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、前記欠陥領域が前記領域別発生割合が設定された領域に位置する割合を、当該領域に設定されている前記領域別発生割合に乗算した結果に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。 - 請求項２に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、前記欠陥領域が前記領域別発生割合が設定された領域に位置する割合を、当該領域に設定されている前記領域別発生割合に乗算した値の欠陥の種類毎の総和を取ることで、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。 - 請求項１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、欠陥の色と、色毎に設定された欠陥の種類毎の発生割合を表す色別発生割合と、に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査装置。 - 請求項１に記載の印刷物検査装置であって、
前記算出部は、各前記検出結果に含まれる欠陥の位置情報に基づいて、検出された欠陥毎に前記スコアを統合する、
印刷物検査装置。 - 複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する際に、各前記検出結果に含まれる欠陥の位置を表す位置情報に基づいて欠陥領域を抽出し、当該欠陥領域と、前記印刷物に設定された領域毎における欠陥の種類毎の発生割合を表す領域別発生割合と、に基づいて、前記スコアを算出し、さらに、前記欠陥領域が前記領域別発生割合が設定された複数の領域にまたがっている場合に、前記欠陥領域内における前記領域別発生割合が設定された領域の割合に基づいて、前記スコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
印刷物検査方法。 - 請求項６に記載の印刷物検査方法であって、
前記欠陥領域が前記領域別発生割合が設定された領域に位置する割合を、当該領域に設定されている前記領域別発生割合に乗算した結果に基づいて、前記スコアを算出する、
印刷物検査方法。 - 請求項７に記載の印刷物検査方法であって、
前記欠陥領域が前記領域別発生割合が設定された領域に位置する割合を、当該領域に設定されている前記領域別発生割合に乗算した値の欠陥の種類毎の総和を取ることで、前記スコアを算出する、
印刷物検査方法。 - 複数の欠陥検出器を用いて印刷物の画像からそれぞれ欠陥を検出した各検出結果を取得し、
各前記検出結果に含まれる欠陥を検出した確信度と、前記欠陥検出器毎に設定されている欠陥の種類毎の発生割合と、に基づいて、前記欠陥検出器毎における検出した欠陥の種類毎のスコアを算出する際に、各前記検出結果に含まれる欠陥の位置を表す位置情報に基づいて欠陥領域を抽出し、当該欠陥領域と、前記印刷物に設定された領域毎における欠陥の種類毎の発生割合を表す領域別発生割合と、に基づいて、前記スコアを算出し、さらに、前記欠陥領域が前記領域別発生割合が設定された複数の領域にまたがっている場合に、前記欠陥領域内における前記領域別発生割合が設定された領域の割合に基づいて、前記スコアを算出し、
前記スコアに基づいて欠陥の種類を判定する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 請求項９に記載のプログラムであって、
前記欠陥領域が前記領域別発生割合が設定された領域に位置する割合を、当該領域に設定されている前記領域別発生割合に乗算した結果に基づいて、前記スコアを算出する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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|---|---|---|---|---|
| JP2005301823A (ja) | 2004-04-14 | 2005-10-27 | Olympus Corp | 分類装置及び分類方法 |
| JP2015141029A (ja) | 2014-01-27 | 2015-08-03 | 独立行政法人 国立印刷局 | 印刷機の排紙装置 |
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005301823A (ja) | 2004-04-14 | 2005-10-27 | Olympus Corp | 分類装置及び分類方法 |
| JP2015141029A (ja) | 2014-01-27 | 2015-08-03 | 独立行政法人 国立印刷局 | 印刷機の排紙装置 |
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