JPH1035074A - 印刷工程を評価する方法および装置 - Google Patents
印刷工程を評価する方法および装置Info
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- JPH1035074A JPH1035074A JP9079286A JP7928697A JPH1035074A JP H1035074 A JPH1035074 A JP H1035074A JP 9079286 A JP9079286 A JP 9079286A JP 7928697 A JP7928697 A JP 7928697A JP H1035074 A JPH1035074 A JP H1035074A
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B41—PRINTING; LINING MACHINES; TYPEWRITERS; STAMPS
- B41F—PRINTING MACHINES OR PRESSES
- B41F33/00—Indicating, counting, warning, control or safety devices
- B41F33/0036—Devices for scanning or checking the printed matter for quality control
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Accessory Devices And Overall Control Thereof (AREA)
- Printing Methods (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 印刷工程の調節のために行われるべき測定を
決定するために用いることのできる印刷工程評価方法お
よび装置を提供する。 【解決手段】 本方法は（ａ）参照画像の多元データ表
現を計算し、（ｂ）この多元データ表現を少なくとも１
つの多元クラスタ化アルゴリズムによって少なくとも１
つのデータクラスタにクラスタ化することからなり、こ
の少なくとも１つのデータクラスタは各々参照画像の少
なくとも１つの測定特性を決定するためのものである。
本装置（１０）はこれらの工程を行うための計算手段
（１２）およびクラスタ化手段（１４）を備えており、
前記少なくとも１つの測定特性は、印刷された画像に対
して色に基づいた印刷工程の調節を行うために、印刷さ
れた画像上で行われるべき少なくとも１つの型の物理的
測定を選択するためのものである。
決定するために用いることのできる印刷工程評価方法お
よび装置を提供する。 【解決手段】 本方法は（ａ）参照画像の多元データ表
現を計算し、（ｂ）この多元データ表現を少なくとも１
つの多元クラスタ化アルゴリズムによって少なくとも１
つのデータクラスタにクラスタ化することからなり、こ
の少なくとも１つのデータクラスタは各々参照画像の少
なくとも１つの測定特性を決定するためのものである。
本装置（１０）はこれらの工程を行うための計算手段
（１２）およびクラスタ化手段（１４）を備えており、
前記少なくとも１つの測定特性は、印刷された画像に対
して色に基づいた印刷工程の調節を行うために、印刷さ
れた画像上で行われるべき少なくとも１つの型の物理的
測定を選択するためのものである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は一般に印刷工程を評
価するための方法および装置に関する。より詳細には、
本発明は印刷工程において色調節のために行われるべき
測定を決定するための方法および装置に関する。
価するための方法および装置に関する。より詳細には、
本発明は印刷工程において色調節のために行われるべき
測定を決定するための方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】フレキソ、グラビア、オフセット、デジ
タルプリンタ、レーザプリンタ等の印刷システムにおい
て印刷物の色質を監視するための共通の技術は、所定の
色の試験パッチもしくはストライプすなわちカラーマー
クを印刷物の余白もしくは連続した印刷物の間に人工的
に形成するものである。試験パッチにおいて印刷工程中
に得られた実際の色はついで比色計、分光光度計等の色
検出用の好適な光学機器を用いて監視することができ
る。色濃度（値、強度）のみを監視する単純な場合は濃
度計を用いることもできる。
タルプリンタ、レーザプリンタ等の印刷システムにおい
て印刷物の色質を監視するための共通の技術は、所定の
色の試験パッチもしくはストライプすなわちカラーマー
クを印刷物の余白もしくは連続した印刷物の間に人工的
に形成するものである。試験パッチにおいて印刷工程中
に得られた実際の色はついで比色計、分光光度計等の色
検出用の好適な光学機器を用いて監視することができ
る。色濃度（値、強度）のみを監視する単純な場合は濃
度計を用いることもできる。
【０００３】このような印刷工程の色調節のための試み
は通常オフラインで行われ、印刷物の余白に印刷された
大きなカラーマークが中度ないし低度の光学ヘッド位置
決め精度を有する光学機器を用いて監視される。このよ
うな試みは例えばキップハン等（Ｋｉｐｐｈａｎ ｅｔ
ａｌ）の米国特許第５，１４１，３２３号および第
５，１８２，７２１号ならびにオット（Ｏｔｔ）の米国
特許第４，６７１，６６１号に記載されている。
は通常オフラインで行われ、印刷物の余白に印刷された
大きなカラーマークが中度ないし低度の光学ヘッド位置
決め精度を有する光学機器を用いて監視される。このよ
うな試みは例えばキップハン等（Ｋｉｐｐｈａｎ ｅｔ
ａｌ）の米国特許第５，１４１，３２３号および第
５，１８２，７２１号ならびにオット（Ｏｔｔ）の米国
特許第４，６７１，６６１号に記載されている。
【０００４】このような試みは印刷材料の浪費による制
限を受け、カラーマークが印刷物の色内容を表さないた
めに不正確であり、オフラインで作動することに関連す
る制限を受ける。
限を受け、カラーマークが印刷物の色内容を表さないた
めに不正確であり、オフラインで作動することに関連す
る制限を受ける。
【０００５】オンラインでの色監視を可能にするため、
高精度の光学ヘッド位置決め能力を有する色検出用機器
が開発され、カラーマークのオンライン監視に用いられ
た。また、本来の印刷色成分を監視することができ、高
精度なオンライン色監視を目的とする機器も開発され
た。このような機器の１例であるアドバンストビジョン
テクノロジー社（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｖｉｓｉｏｎ Ｔ
ｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （ＡＶＴ） Ｌｔｄ．，１６ Ｇ
ａｌｇａｌｅｙ Ｈａｐｌａｄａ Ｓｔ．， Ｈｅｒｚ
ｌｉａ， Ｉｓｒａｅｌ）製のＰＶ９０００はその光学
ヘッドを特定の印刷成分上に固定し、その印刷成分と特
定の参照物とを比較して印刷工程中にオンライン色監視
をすることができる。
高精度の光学ヘッド位置決め能力を有する色検出用機器
が開発され、カラーマークのオンライン監視に用いられ
た。また、本来の印刷色成分を監視することができ、高
精度なオンライン色監視を目的とする機器も開発され
た。このような機器の１例であるアドバンストビジョン
テクノロジー社（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｖｉｓｉｏｎ Ｔ
ｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （ＡＶＴ） Ｌｔｄ．，１６ Ｇ
ａｌｇａｌｅｙ Ｈａｐｌａｄａ Ｓｔ．， Ｈｅｒｚ
ｌｉａ， Ｉｓｒａｅｌ）製のＰＶ９０００はその光学
ヘッドを特定の印刷成分上に固定し、その印刷成分と特
定の参照物とを比較して印刷工程中にオンライン色監視
をすることができる。
【０００６】ヘンダーソン（Ｈｅｎｄｅｒｓｏｎ）の米
国特許第５，４５０，１６５号は既存の画像データ中の
領域を印刷品質測定用の試験パッチとして同定するため
のシステムを開示している。このシステムは所定の濃度
条件を有する可視画像中の領域に一致する印刷データを
選別し、ついで予め選択された濃度条件を有する領域に
おける可視画像濃度を測定するために用いられる。実際
の画像濃度測定は印刷機に設置された濃度計によって行
われ、かなり大きな矩形のパッチに制限される。
国特許第５，４５０，１６５号は既存の画像データ中の
領域を印刷品質測定用の試験パッチとして同定するため
のシステムを開示している。このシステムは所定の濃度
条件を有する可視画像中の領域に一致する印刷データを
選別し、ついで予め選択された濃度条件を有する領域に
おける可視画像濃度を測定するために用いられる。実際
の画像濃度測定は印刷機に設置された濃度計によって行
われ、かなり大きな矩形のパッチに制限される。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】本発明は印刷工程の色
に基づいた制御のために、印刷された画像上で行われる
べき物理的測定を選択するための測定特性を決定する新
規な試みに関する。
に基づいた制御のために、印刷された画像上で行われる
べき物理的測定を選択するための測定特性を決定する新
規な試みに関する。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、印刷工程の調
節のために行われるべき測定を決定するために用いるこ
とのできる印刷工程評価方法および装置を提供するもの
である。
節のために行われるべき測定を決定するために用いるこ
とのできる印刷工程評価方法および装置を提供するもの
である。
【０００９】後述する本発明の好適な実施例の特徴によ
れば、その方法は（ａ）参照画像の多元データ表現を計
算し、（ｂ）この多元データ表現を少なくとも１つの多
元クラスタ化アルゴリズムによって少なくとも１つのデ
ータクラスタにクラスタ化することからなり、この少な
くとも１つのデータクラスタは各々参照画像の少なくと
も１つの測定特性を決定するためのものであり、この少
なくとも１つの測定特性は印刷された画像上で行われる
べき少なくとも１つの型の物理的測定を選択するための
ものであり、この少なくとも１つの型の物理的測定は印
刷された画像に対して色に基づいた印刷工程の調節を行
うためのものである。
れば、その方法は（ａ）参照画像の多元データ表現を計
算し、（ｂ）この多元データ表現を少なくとも１つの多
元クラスタ化アルゴリズムによって少なくとも１つのデ
ータクラスタにクラスタ化することからなり、この少な
くとも１つのデータクラスタは各々参照画像の少なくと
も１つの測定特性を決定するためのものであり、この少
なくとも１つの測定特性は印刷された画像上で行われる
べき少なくとも１つの型の物理的測定を選択するための
ものであり、この少なくとも１つの型の物理的測定は印
刷された画像に対して色に基づいた印刷工程の調節を行
うためのものである。
【００１０】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本方法はさらに（ｃ）印刷された画像の少な
くとも１つの物理的測定値を得るための少なくとも１つ
の型の物理的測定を行い、（ｄ）この少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲内にあるか否かを決定する工
程を備える。
によれば、本方法はさらに（ｃ）印刷された画像の少な
くとも１つの物理的測定値を得るための少なくとも１つ
の型の物理的測定を行い、（ｄ）この少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲内にあるか否かを決定する工
程を備える。
【００１１】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本方法はさらに（ｅ）その少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲外にある場合に印刷工程を調
節する工程を備える。
によれば、本方法はさらに（ｅ）その少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲外にある場合に印刷工程を調
節する工程を備える。
【００１２】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本方法はさらに（ｅ）その少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲外にある場合に警報信号を作
動させる工程を備える。
によれば、本方法はさらに（ｅ）その少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲外にある場合に警報信号を作
動させる工程を備える。
【００１３】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本方法はさらに（ｅ）レポートを作成するた
めに物理的測定値を記録する工程を備える。
によれば、本方法はさらに（ｅ）レポートを作成するた
めに物理的測定値を記録する工程を備える。
【００１４】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本方法はさらに（ｅ）測定特性を遠方の印刷
位置に伝達する工程を備える。
によれば、本方法はさらに（ｅ）測定特性を遠方の印刷
位置に伝達する工程を備える。
【００１５】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本方法を実施するための装置が提供される。
この装置は（ａ）参照画像の多元データ表現を計算する
ための計算手段と、（ｂ）この多元データ表現を少なく
とも１つの多元クラスタ化アルゴリズムによって少なく
とも１つのデータクラスタにクラスタ化するためのクラ
スタ化手段とからなり、この少なくとも１つのデータク
ラスタは各々参照画像の少なくとも１つの測定特性を決
定するためのものであり、この少なくとも１つの測定特
性は印刷された画像上で行われるべき少なくとも１つの
型の物理的測定を選択するためのものであり、この少な
くとも１つの型の物理的測定は印刷された画像に対して
色に基づいた印刷工程の調節を行うためのものである。
によれば、本方法を実施するための装置が提供される。
この装置は（ａ）参照画像の多元データ表現を計算する
ための計算手段と、（ｂ）この多元データ表現を少なく
とも１つの多元クラスタ化アルゴリズムによって少なく
とも１つのデータクラスタにクラスタ化するためのクラ
スタ化手段とからなり、この少なくとも１つのデータク
ラスタは各々参照画像の少なくとも１つの測定特性を決
定するためのものであり、この少なくとも１つの測定特
性は印刷された画像上で行われるべき少なくとも１つの
型の物理的測定を選択するためのものであり、この少な
くとも１つの型の物理的測定は印刷された画像に対して
色に基づいた印刷工程の調節を行うためのものである。
【００１６】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本装置はさらに（ｃ）印刷された画像の少な
くとも１つの物理的測定値を得るための少なくとも１つ
の型の物理的測定を行い、この少なくとも１つの物理的
測定値が所定の範囲内にあるか否かを決定するための測
定装置を備える。
によれば、本装置はさらに（ｃ）印刷された画像の少な
くとも１つの物理的測定値を得るための少なくとも１つ
の型の物理的測定を行い、この少なくとも１つの物理的
測定値が所定の範囲内にあるか否かを決定するための測
定装置を備える。
【００１７】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本装置はさらに（ｄ）その少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲外にある場合に印刷工程を調
節するためのフィードバックシステムを備える。
によれば、本装置はさらに（ｄ）その少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲外にある場合に印刷工程を調
節するためのフィードバックシステムを備える。
【００１８】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本装置はさらに（ｄ）その少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲外にある場合に警報信号を作
動させる警報システムを備える。
によれば、本装置はさらに（ｄ）その少なくとも１つの
物理的測定値が所定の範囲外にある場合に警報信号を作
動させる警報システムを備える。
【００１９】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本装置はさらに（ｄ）レポートを作成するた
めに物理的測定値を記録する記録システムを備える。
によれば、本装置はさらに（ｄ）レポートを作成するた
めに物理的測定値を記録する記録システムを備える。
【００２０】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、本装置はさらに（ｄ）測定特性を遠方の印刷
位置に伝達するための通信手段を備える。
によれば、本装置はさらに（ｄ）測定特性を遠方の印刷
位置に伝達するための通信手段を備える。
【００２１】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、参照画像と印刷された画像とは単一の画像で
ある。
によれば、参照画像と印刷された画像とは単一の画像で
ある。
【００２２】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、参照画像はプリプレスデジタル画像および獲
得した画像からなる群より選択される。
によれば、参照画像はプリプレスデジタル画像および獲
得した画像からなる群より選択される。
【００２３】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、多元データ表現は多元ヒストグラムである。
によれば、多元データ表現は多元ヒストグラムである。
【００２４】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、多元データ表現の計算は少なくとも２次元に
基づき、その少なくとも１つは空間座標であり、少なく
とも１つは色空間の色次元である。
によれば、多元データ表現の計算は少なくとも２次元に
基づき、その少なくとも１つは空間座標であり、少なく
とも１つは色空間の色次元である。
【００２５】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、多元データ表現の計算はさらに時間次元に基
づく。
によれば、多元データ表現の計算はさらに時間次元に基
づく。
【００２６】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、多元データ表現の計算は、第１の空間座標、
第２の空間座標、角度、赤色次元、緑色次元、青色次
元、シアン色次元、マゼンタ色次元、黄色次元、黒色次
元、Ｌ*色次元、ａ*色次元、ｂ*色次元、ａｂ*色次元、
Ｘ色次元、Ｙ色次元、Ｚ色次元、Ｌ色次元、Ｕ色次元、
Ｖ色次元、および時間次元からなる群より選ばれた少な
くとも２つの次元に基づく。
によれば、多元データ表現の計算は、第１の空間座標、
第２の空間座標、角度、赤色次元、緑色次元、青色次
元、シアン色次元、マゼンタ色次元、黄色次元、黒色次
元、Ｌ*色次元、ａ*色次元、ｂ*色次元、ａｂ*色次元、
Ｘ色次元、Ｙ色次元、Ｚ色次元、Ｌ色次元、Ｕ色次元、
Ｖ色次元、および時間次元からなる群より選ばれた少な
くとも２つの次元に基づく。
【００２７】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、この少なくとも２つの次元は、第１および第
２の空間座標から選ばれた少なくとも１つの空間座標次
元と、色次元から選ばれた少なくとも１つの次元とを含
む。
によれば、この少なくとも２つの次元は、第１および第
２の空間座標から選ばれた少なくとも１つの空間座標次
元と、色次元から選ばれた少なくとも１つの次元とを含
む。
【００２８】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、少なくとも１つのデータクラスタのクラスタ
化は少なくとも１つの多元クラスタ化重み付け関数によ
って行われ、この少なくとも１つの多元クラスタ化重み
付け関数はそれぞれ各次元において所定の範囲を有して
おり、クラスタ化は少なくとも１つの法則に基づく。
によれば、少なくとも１つのデータクラスタのクラスタ
化は少なくとも１つの多元クラスタ化重み付け関数によ
って行われ、この少なくとも１つの多元クラスタ化重み
付け関数はそれぞれ各次元において所定の範囲を有して
おり、クラスタ化は少なくとも１つの法則に基づく。
【００２９】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、少なくとも１つの多元クラスタ化アルゴリズ
ムは、単純クラスタ探索アルゴリズム、最大距離アルゴ
リズム、Ｋ平均アルゴリズム、および等データアルゴリ
ズムからなる群より選ばれる。
によれば、少なくとも１つの多元クラスタ化アルゴリズ
ムは、単純クラスタ探索アルゴリズム、最大距離アルゴ
リズム、Ｋ平均アルゴリズム、および等データアルゴリ
ズムからなる群より選ばれる。
【００３０】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、少なくとも１つの測定特性は、参照画像中の
少なくとも１つの任意の位置における少なくとも１つの
色の存在および値を決定するための測定と参照画像中に
おける少なくとも１つの任意の色の少なくとも１つの位
置を決定するための測定とからなる群より選ばれる。
によれば、少なくとも１つの測定特性は、参照画像中の
少なくとも１つの任意の位置における少なくとも１つの
色の存在および値を決定するための測定と参照画像中に
おける少なくとも１つの任意の色の少なくとも１つの位
置を決定するための測定とからなる群より選ばれる。
【００３１】記載された好適な実施例における他の特徴
によれば、少なくとも１つの型の物理特性は、印刷され
た画像中の少なくとも１つの任意の位置における少なく
とも１つの色の存在および値を決定するための測定と印
刷された画像中における少なくとも１つの任意の色の少
なくとも１つの位置を決定するための測定とからなる群
より選ばれる。
によれば、少なくとも１つの型の物理特性は、印刷され
た画像中の少なくとも１つの任意の位置における少なく
とも１つの色の存在および値を決定するための測定と印
刷された画像中における少なくとも１つの任意の色の少
なくとも１つの位置を決定するための測定とからなる群
より選ばれる。
【００３２】本発明は、印刷工程の調節のために行われ
るべき測定を決定するための方法および装置を提供する
ことにより、従来の構成における欠点を解消するもので
ある。本方法および装置はこれまで提案されたことのな
い新規な形態で測定特性を決定するものであり、この形
態は融通性が高く、印刷された画像を定義する複数の次
元を使用し、したがって、様々な用途に適用可能であ
る。
るべき測定を決定するための方法および装置を提供する
ことにより、従来の構成における欠点を解消するもので
ある。本方法および装置はこれまで提案されたことのな
い新規な形態で測定特性を決定するものであり、この形
態は融通性が高く、印刷された画像を定義する複数の次
元を使用し、したがって、様々な用途に適用可能であ
る。
【００３３】
【発明の実施の形態】本発明は印刷工程の調節用に行わ
れるべき測定を決定するために使用することのできる印
刷工程評価方法および装置に関する。特に、本発明は、
印刷された画像上で印刷工程中もしくはその後に印刷工
程の色調節のために行われる物理的測定を決定するため
に使用することができる。この測定は画像内で行われ、
任意の寸法および／もしくは形状を有する所定のパッチ
に制限されず、したがって、調節はこのようなパッチの
ない場合にも行うことができる。
れるべき測定を決定するために使用することのできる印
刷工程評価方法および装置に関する。特に、本発明は、
印刷された画像上で印刷工程中もしくはその後に印刷工
程の色調節のために行われる物理的測定を決定するため
に使用することができる。この測定は画像内で行われ、
任意の寸法および／もしくは形状を有する所定のパッチ
に制限されず、したがって、調節はこのようなパッチの
ない場合にも行うことができる。
【００３４】本発明の方法および装置の原理および動作
は図面および付随する記載を参照することにより、より
良く理解されるであろう。
は図面および付随する記載を参照することにより、より
良く理解されるであろう。
【００３５】本発明の方法および装置は画像の物理的測
定を指示（すなわち決定）する画像に関する測定特性を
提供することを目的とし、この測定特性自体が画像の印
刷に使用される印刷工程の色に基づく調節に用いられ
る。
定を指示（すなわち決定）する画像に関する測定特性を
提供することを目的とし、この測定特性自体が画像の印
刷に使用される印刷工程の色に基づく調節に用いられ
る。
【００３６】図１に示すように、本発明による測定特性
の提供は、（ａ）画像の多元データ表現を計算し、
（ｂ）画像の多元データ表現を多元クラスタ化アルゴリ
ズムによって少なくとも１つのデータクラスタにクラス
タ化することによって行われ、データクラスタは画像の
測定特性を決定するためのものである。決定された測定
特性はその後、画像上で行われるべき物理的測定の選択
や画像印刷に使用される印刷工程の色に基づく調節に用
いることができる。
の提供は、（ａ）画像の多元データ表現を計算し、
（ｂ）画像の多元データ表現を多元クラスタ化アルゴリ
ズムによって少なくとも１つのデータクラスタにクラス
タ化することによって行われ、データクラスタは画像の
測定特性を決定するためのものである。決定された測定
特性はその後、画像上で行われるべき物理的測定の選択
や画像印刷に使用される印刷工程の色に基づく調節に用
いることができる。
【００３７】ここで用いる「多元データ表現」という語
は、印刷に関連する次元の組合せを表現する１組のデー
タを意味する。
は、印刷に関連する次元の組合せを表現する１組のデー
タを意味する。
【００３８】したがって、画像は一般に空間次元を有し
ているため、例えば、これらに限定されるものではない
が、デカルト座標系のＸおよびＹ次元もしくは極座標系
のＲおよびθ等を次元として用いることができる。
ているため、例えば、これらに限定されるものではない
が、デカルト座標系のＸおよびＹ次元もしくは極座標系
のＲおよびθ等を次元として用いることができる。
【００３９】カラー画像は色を含んでいるため、各色を
追加の次元として用いることができる。例えば、ＲＧＢ
画像は赤、緑、および青の３色を含んでおり、各色は単
一の色次元として使用することができる。印刷された画
像に用いられる色の他の例としては、一般に黒と組み合
わされる（ＣＭＹＫ）こともあるＣＭＹ（シアン、マゼ
ンタ、および黄）、Ｌ*ａ*ｂ*、ＬＵＶ、およびＸＹＺ
が挙げられる。これらの色系のより詳細な記載は印刷技
術に関する教本に見出すことができる。その１例はプレ
ンティスホール社（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ， Ｅ
ｎｇｌｅｗｏｏｄ Ｃｌｉｆｆｓ， ＮＪ０６７３２）
刊、Ａ．Ｋ．ジェイン（Ｊａｉｎ）著、「デジタル画像
処理の基礎（Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ｏｆ Ｄｉｇ
ｉｔａｌＩｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」（１９
８９）であり、ここにこの文献を引用し、その詳細な説
明に代える。
追加の次元として用いることができる。例えば、ＲＧＢ
画像は赤、緑、および青の３色を含んでおり、各色は単
一の色次元として使用することができる。印刷された画
像に用いられる色の他の例としては、一般に黒と組み合
わされる（ＣＭＹＫ）こともあるＣＭＹ（シアン、マゼ
ンタ、および黄）、Ｌ*ａ*ｂ*、ＬＵＶ、およびＸＹＺ
が挙げられる。これらの色系のより詳細な記載は印刷技
術に関する教本に見出すことができる。その１例はプレ
ンティスホール社（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ， Ｅ
ｎｇｌｅｗｏｏｄ Ｃｌｉｆｆｓ， ＮＪ０６７３２）
刊、Ａ．Ｋ．ジェイン（Ｊａｉｎ）著、「デジタル画像
処理の基礎（Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ｏｆ Ｄｉｇ
ｉｔａｌＩｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」（１９
８９）であり、ここにこの文献を引用し、その詳細な説
明に代える。
【００４０】上述の色もしくは印刷工程において用いら
れる他のいずれかの分光的特徴に起因する色は各々、当
然ながら特定の印刷用途に応じて、多元データ表示用に
用いることができる。
れる他のいずれかの分光的特徴に起因する色は各々、当
然ながら特定の印刷用途に応じて、多元データ表示用に
用いることができる。
【００４１】また、例えばホログラムのような、ある種
の印刷された画像は、ホログラムが観察される角度のよ
うな追加の情報を含んでおり、このような場合、空間次
元（例えばＸおよびＹ）は測定を示すには充分でないこ
とがあり、多元データ表現のために追加の次元が使用さ
れることになる。この追加の次元は画像（例えばホログ
ラム）が観察される角度を示す角度次元である。
の印刷された画像は、ホログラムが観察される角度のよ
うな追加の情報を含んでおり、このような場合、空間次
元（例えばＸおよびＹ）は測定を示すには充分でないこ
とがあり、多元データ表現のために追加の次元が使用さ
れることになる。この追加の次元は画像（例えばホログ
ラム）が観察される角度を示す角度次元である。
【００４２】印刷工程の多くは事実上反復的であり、し
たがって、多元データ表現のために時間次元も使用する
ことができ、これによって、印刷工程を時系列に調節す
ることが可能となる。
たがって、多元データ表現のために時間次元も使用する
ことができ、これによって、印刷工程を時系列に調節す
ることが可能となる。
【００４３】単純化するため、後述の実施例はＸおよび
Ｙ空間次元ならびにＲＧＢ色系の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、
および（Ｂ）の色次元から選ばれた様々な次元の組合せ
からなるものとする。
Ｙ空間次元ならびにＲＧＢ色系の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、
および（Ｂ）の色次元から選ばれた様々な次元の組合せ
からなるものとする。
【００４４】好ましい実施例において、多元データ表示
は多元ヒストグラムを作成することによって行われる。
ここでは、１例としてＲＧＢ画像の場合を考える。この
ような画像は、２つの空間次元および３つの色次元すな
わちＸおよびＹとＲ、Ｇ、およびＢとを有する５元（５
Ｄ）ヒストグラムとして表すことができる。他の用途で
は、色もしくは空間次元のいくつかは無視することがで
き、４Ｄ、３Ｄ、あるいは２Ｄヒストグラムさえも選択
可能である。
は多元ヒストグラムを作成することによって行われる。
ここでは、１例としてＲＧＢ画像の場合を考える。この
ような画像は、２つの空間次元および３つの色次元すな
わちＸおよびＹとＲ、Ｇ、およびＢとを有する５元（５
Ｄ）ヒストグラムとして表すことができる。他の用途で
は、色もしくは空間次元のいくつかは無視することがで
き、４Ｄ、３Ｄ、あるいは２Ｄヒストグラムさえも選択
可能である。
【００４５】典型的な画像サイズである５１２×７６８
画素の場合、各画素には一般に強度が０から２５５の間
で変化する単一のＲＧＢ色値が与えられ、ヒストグラム
には（各セルに０および１から選ばれた値が与えられ
る）２値ヒストグラムを形成する５１２×７６８×（２
５６3）＝６．６ｅ12の独立したセルが必要とされる。
したがって、好ましくはヒストグラムの全てもしくはい
くつかの次元で量子化を行い、非２値化ヒストグラムを
得、データ記憶に要するコンピュータのメモリ量を低減
し、コンピュータ処理に要する時間量を低減する。
画素の場合、各画素には一般に強度が０から２５５の間
で変化する単一のＲＧＢ色値が与えられ、ヒストグラム
には（各セルに０および１から選ばれた値が与えられ
る）２値ヒストグラムを形成する５１２×７６８×（２
５６3）＝６．６ｅ12の独立したセルが必要とされる。
したがって、好ましくはヒストグラムの全てもしくはい
くつかの次元で量子化を行い、非２値化ヒストグラムを
得、データ記憶に要するコンピュータのメモリ量を低減
し、コンピュータ処理に要する時間量を低減する。
【００４６】量子化の１例は、１０画素解像度の群ごと
にＸおよび／もしくはＹ次元を与え、かつ／もしくはＲ
ＧＢ色次元の少なくとも１つを１０段階の階調とするこ
とからなる。
にＸおよび／もしくはＹ次元を与え、かつ／もしくはＲ
ＧＢ色次元の少なくとも１つを１０段階の階調とするこ
とからなる。
【００４７】さらに、全画像を使用する代わりに画像の
小部分を用いてヒストグラムを作成してもよい。全ての
場合において、ヒストグラムはヒストグラム内の各セル
に原画像内の画素数を割り当てることによって計算さ
れ、量子化後にはセルのＸＹＲＧＢ座標内に入る。
小部分を用いてヒストグラムを作成してもよい。全ての
場合において、ヒストグラムはヒストグラム内の各セル
に原画像内の画素数を割り当てることによって計算さ
れ、量子化後にはセルのＸＹＲＧＢ座標内に入る。
【００４８】同様に、４Ｄヒストグラムは、例えばＸＲ
ＧＢ次元のみを用いることによって作成することができ
る。この場合、ヒストグラムはＸ空間次元のみに依存
し、したがって、ヒストグラム値はＹ空間次元に沿った
ストライプに対応する。よって、この場合、Ｘ次元を量
子化して様々なプレスに用いられるインキング調節手段
（例えばオフセットプレスに用いられるインクキー）の
作動領域に一致させることができ、これにより、各イン
キング調節手段をその対応する印刷領域内で制御するこ
とができる。
ＧＢ次元のみを用いることによって作成することができ
る。この場合、ヒストグラムはＸ空間次元のみに依存
し、したがって、ヒストグラム値はＹ空間次元に沿った
ストライプに対応する。よって、この場合、Ｘ次元を量
子化して様々なプレスに用いられるインキング調節手段
（例えばオフセットプレスに用いられるインクキー）の
作動領域に一致させることができ、これにより、各イン
キング調節手段をその対応する印刷領域内で制御するこ
とができる。
【００４９】当業者は少なくとも２つの次元の他のあら
ゆる組合せも上述したものと同様にヒストグラムのため
に使用できることを理解するであろう。
ゆる組合せも上述したものと同様にヒストグラムのため
に使用できることを理解するであろう。
【００５０】空間および／もしくは色解像度が上述のも
のよりも低い場合、多元データ表示は２値ヒストグラム
を得るためのｆ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）等の多元２値関
数として選択することができる。この場合、上述の量子
化は不要である。
のよりも低い場合、多元データ表示は２値ヒストグラム
を得るためのｆ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）等の多元２値関
数として選択することができる。この場合、上述の量子
化は不要である。
【００５１】好ましい実施例においては、多元データ表
示のデータクラスタへのクラスタ化すなわち多元ヒスト
グラムの作成は例えば使用される各次元において所定の
範囲を有する窓クラスタ化関数のような多元クラスタ化
重み付け関数によって行われ、クラスタ化は少なくとも
１つの法則に従って行われる。
示のデータクラスタへのクラスタ化すなわち多元ヒスト
グラムの作成は例えば使用される各次元において所定の
範囲を有する窓クラスタ化関数のような多元クラスタ化
重み付け関数によって行われ、クラスタ化は少なくとも
１つの法則に従って行われる。
【００５２】各次元における所定の範囲としては色値お
よび／もしくは空間値の所望の公称測定値からの公差
（すなわち偏差）を選択することができる。いずれの空
間および／もしくは色次元についても公差は最大もしく
は最小とすることができる。
よび／もしくは空間値の所望の公称測定値からの公差
（すなわち偏差）を選択することができる。いずれの空
間および／もしくは色次元についても公差は最大もしく
は最小とすることができる。
【００５３】次元に関する限り、相関係数、スペクトル
対応成分間の差の平方和、あるいは他のいずれかの公知
の距離関数等、２つのスペクトル関数の間で使用者が定
義するどのような距離もいずれかの色次元における所定
の範囲を決定するために用いることができる。
対応成分間の差の平方和、あるいは他のいずれかの公知
の距離関数等、２つのスペクトル関数の間で使用者が定
義するどのような距離もいずれかの色次元における所定
の範囲を決定するために用いることができる。
【００５４】図２は本発明による好適なクラスタ化アル
ゴリズムを示すフローチャートである。好適なクラスタ
化段階は四角で囲んである。図２に示すように、好適な
クラスタ化アルゴリズムへの入力は多元ヒストグラムで
あり、その１例は５Ｄ−（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）−ヒス
トグラム（式（１））である。
ゴリズムを示すフローチャートである。好適なクラスタ
化段階は四角で囲んである。図２に示すように、好適な
クラスタ化アルゴリズムへの入力は多元ヒストグラムで
あり、その１例は５Ｄ−（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）−ヒス
トグラム（式（１））である。
【００５５】
【数１】Ｈ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（１）
【００５６】クラスタ化に使用される窓関数は、例え
ば、これらに制限されるものではないが、球、楕円面、
円筒、超立方体、多元指数関数的減衰窓等、いずれかの
形状とすることができ、次の式（２）で定義される。
ば、これらに制限されるものではないが、球、楕円面、
円筒、超立方体、多元指数関数的減衰窓等、いずれかの
形状とすることができ、次の式（２）で定義される。
【００５７】
【数２】Ｗ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（２）
【００５８】５Ｄ窓の好適な例は式３で与えられる。
【００５９】
【数３】
【００６０】ここでＣは定数であり、ＴX，ＴY，ＴR，
ＴB，およびＴBはクラスタ成分のクラスタの中心値から
の許容偏差を決定する。
ＴB，およびＴBはクラスタ成分のクラスタの中心値から
の許容偏差を決定する。
【００６１】好適な窓関数を選択した後、式４に従って
窓関数との比較が行われる。
窓関数との比較が行われる。
【００６２】
【数４】
【００６３】ここで、ｒ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）は相関
であり、Ｘ’，Ｙ’，Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’は全てヒストグ
ラムのセルの次元座標となり得るものである。
であり、Ｘ’，Ｙ’，Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’は全てヒストグ
ラムのセルの次元座標となり得るものである。
【００６４】上述の相関が達成された後、クラスタ候補
を決定する。前段の式４で計算されたｒ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，
Ｇ，Ｂ）に基づき、ｒ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）において
最大値を決定し、各最大値は所定の閾値よりも大きなも
のとする。
を決定する。前段の式４で計算されたｒ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，
Ｇ，Ｂ）に基づき、ｒ（Ｘ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）において
最大値を決定し、各最大値は所定の閾値よりも大きなも
のとする。
【００６５】最大値はクラスタ中心として機能する。ク
ラスタ中心を中心とする多元超立体、楕円面、もしくは
他のいずれかの多元体積内に含まれる画素の選択もしく
はいずれかの連結法則に従ったクラスタ中心から隣接画
素への伝搬工程によって画素はクラスタ中の構成要素と
して選択することができる。
ラスタ中心を中心とする多元超立体、楕円面、もしくは
他のいずれかの多元体積内に含まれる画素の選択もしく
はいずれかの連結法則に従ったクラスタ中心から隣接画
素への伝搬工程によって画素はクラスタ中の構成要素と
して選択することができる。
【００６６】したがって、例えば、空間次元ＸおよびＹ
において許容偏差が大きく（すなわちＴXおよびＴYの有
する選択値が高く）、色次元Ｒ，Ｇ，およびＢの許容偏
差が小さい（すなわちＴ0，ＴG，およびＴBの有する選
択値が低い）場合、クラスタは厳密に定義されたＲＧＢ
色値と精度の低い空間形状を有する。
において許容偏差が大きく（すなわちＴXおよびＴYの有
する選択値が高く）、色次元Ｒ，Ｇ，およびＢの許容偏
差が小さい（すなわちＴ0，ＴG，およびＴBの有する選
択値が低い）場合、クラスタは厳密に定義されたＲＧＢ
色値と精度の低い空間形状を有する。
【００６７】第１の空間次元Ｙの許容偏差が大きく（す
なわちＴYの有する選択値が高く）、第２の空間次元Ｘ
の許容偏差が小さく（すなわちＴXの有する選択値が低
く）、色次元Ｒ，Ｇ，およびＢの許容偏差が小さい（す
なわちＴ0，ＴG，およびＴBの有する選択値が低い）場
合、クラスタは厳密に定義されたＲＧＢ色値を有し、Ｙ
軸に沿ったストライプに対応する。ストライプの幅はＴ
Xの寸法によって制御され、異なったインキング調節手
段の領域に対応するストリップと一致する。
なわちＴYの有する選択値が高く）、第２の空間次元Ｘ
の許容偏差が小さく（すなわちＴXの有する選択値が低
く）、色次元Ｒ，Ｇ，およびＢの許容偏差が小さい（す
なわちＴ0，ＴG，およびＴBの有する選択値が低い）場
合、クラスタは厳密に定義されたＲＧＢ色値を有し、Ｙ
軸に沿ったストライプに対応する。ストライプの幅はＴ
Xの寸法によって制御され、異なったインキング調節手
段の領域に対応するストリップと一致する。
【００６８】空間次元ＸおよびＹならびに色次元Ｒおよ
びＧにおける許容偏差が大きく、第３の色次元Ｂにおけ
る許容偏差が小さい場合、精度の低い形状と厳密に定義
された青成分とを有するクラスタが得られる。これらの
クラスタは青色表面を検査するために使用することがで
きる。
びＧにおける許容偏差が大きく、第３の色次元Ｂにおけ
る許容偏差が小さい場合、精度の低い形状と厳密に定義
された青成分とを有するクラスタが得られる。これらの
クラスタは青色表面を検査するために使用することがで
きる。
【００６９】空間次元ＸおよびＹならびに色次元Ｒにお
ける許容偏差が大きく、色次元ＧおよびＢにおける許容
偏差が小さい場合、精度の低い形状と厳密に定義された
緑および青成分とを有するクラスタが得られる。これら
のクラスタは印刷中にシアン（青＋緑）成分を制御する
ために使用することができる。
ける許容偏差が大きく、色次元ＧおよびＢにおける許容
偏差が小さい場合、精度の低い形状と厳密に定義された
緑および青成分とを有するクラスタが得られる。これら
のクラスタは印刷中にシアン（青＋緑）成分を制御する
ために使用することができる。
【００７０】当業者は空間および色次元の双方における
大小許容偏差の他の組合せを様々な他の用途に使用でき
ることを理解するであろう。
大小許容偏差の他の組合せを様々な他の用途に使用でき
ることを理解するであろう。
【００７１】上述のようにクラスタ候補を決定した後、
特定のクラスタを以下のように選択する。例えば、これ
らに限定されるものではないが、（ｉ）クラスタ総数、
（ii）クラスタ中の画素数、（iii）クラスタの好まし
い色、（iv）例えば画像の中心に位置するクラスタ、イ
ンキング調節手段のストリップに対応する位置のクラス
タ等、クラスタの好ましい位置、（ｖ）多元空間中に拡
散したクラスタ等、いずれかの望ましい法則に従ってク
ラスタ候補群からクラスタを選択する。
特定のクラスタを以下のように選択する。例えば、これ
らに限定されるものではないが、（ｉ）クラスタ総数、
（ii）クラスタ中の画素数、（iii）クラスタの好まし
い色、（iv）例えば画像の中心に位置するクラスタ、イ
ンキング調節手段のストリップに対応する位置のクラス
タ等、クラスタの好ましい位置、（ｖ）多元空間中に拡
散したクラスタ等、いずれかの望ましい法則に従ってク
ラスタ候補群からクラスタを選択する。
【００７２】好適な実施例において、クラスタの拡散は
式５および６に従って決定される。
式５および６に従って決定される。
【００７３】
【数５】
【００７４】
【数６】
【００７５】ここで、Ｓはクラスタの拡散、ＫX，ＫY，
ＫR，ＫG，およびＫBは使用者によって選択され、それ
ぞれＸ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，およびＢ次元の各々におけるクラ
スタ間の望ましい距離を定義し、Ｘ＾，Ｙ＾，Ｒ＾，Ｇ
＾，およびＢ＾はそれぞれＸ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，およびＢ次
元の各々におけるクラスタのクラスタ中心もしくはクラ
スタの平均値であり、Ｄは２つのクラスタＣiおよびＣj
の間の距離である。
ＫR，ＫG，およびＫBは使用者によって選択され、それ
ぞれＸ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，およびＢ次元の各々におけるクラ
スタ間の望ましい距離を定義し、Ｘ＾，Ｙ＾，Ｒ＾，Ｇ
＾，およびＢ＾はそれぞれＸ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，およびＢ次
元の各々におけるクラスタのクラスタ中心もしくはクラ
スタの平均値であり、Ｄは２つのクラスタＣiおよびＣj
の間の距離である。
【００７６】後者（すなわち上記ｖ）の場合、ＫR，
ＫG，およびＫBはクラスタ拡散要求を制御するために使
用され、ＫR，ＫG，およびＫBの有する選択値を高くし
かつＫXおよびＫYの有する選択値を低くするとクラスタ
は空間的に互いから離れるようになり、ＫR，ＫG，およ
びＫBの有する選択値を低くしかつＫXおよびＫYの有す
る選択値を高くするとクラスタはＲＧＢ次元において互
いから離れ、したがって、特定の色ではなくＲＧＢ色空
間の大部分をカバーするようになる。
ＫG，およびＫBはクラスタ拡散要求を制御するために使
用され、ＫR，ＫG，およびＫBの有する選択値を高くし
かつＫXおよびＫYの有する選択値を低くするとクラスタ
は空間的に互いから離れるようになり、ＫR，ＫG，およ
びＫBの有する選択値を低くしかつＫXおよびＫYの有す
る選択値を高くするとクラスタはＲＧＢ次元において互
いから離れ、したがって、特定の色ではなくＲＧＢ色空
間の大部分をカバーするようになる。
【００７７】上述のように特定のクラスタを選択した
後、選択されたクラスタを多くの方法の１つによって以
下のように変更する。例えば、クラスタ変更は、（ｉ）
連結制約を満たす画素を選択（すなわち隔離画素を除
去）し、（ii）例えば異なる色変化領域から離れた画素
における色均質性検査を可能にする５Ｄクラスタの表面
から少なくとも最小距離だけ離れた画素を選択し、（ii
i）これら画素を、色変化位置において検出がより容易
な、レジストレーション制御を可能にする５Ｄクラスタ
表面近傍のクラスタ中において選択することからなるも
のとすることができる。実際には他のいずれかの形態
的、論理的、算術的な計算もしくはアルゴリズムを用い
てもクラスタを変更することができる。
後、選択されたクラスタを多くの方法の１つによって以
下のように変更する。例えば、クラスタ変更は、（ｉ）
連結制約を満たす画素を選択（すなわち隔離画素を除
去）し、（ii）例えば異なる色変化領域から離れた画素
における色均質性検査を可能にする５Ｄクラスタの表面
から少なくとも最小距離だけ離れた画素を選択し、（ii
i）これら画素を、色変化位置において検出がより容易
な、レジストレーション制御を可能にする５Ｄクラスタ
表面近傍のクラスタ中において選択することからなるも
のとすることができる。実際には他のいずれかの形態
的、論理的、算術的な計算もしくはアルゴリズムを用い
てもクラスタを変更することができる。
【００７８】当業者には容易に理解されるように、クラ
スタ化には他のアルゴリズムを用いることができる。こ
れらの例としては、制限されるものではないが、ここに
引用して詳細な記載に代えるＪ．Ｔ．トウ（Ｔｏｕ）お
よびＲ．Ｃ．ゴンザレス（Ｇｏｎｚａｌｅｓ）著、アジ
ソン−ウエズリー出版社（Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅ
ｙ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ， Ｒｅａ
ｄｉｎｇ ＭＡ）刊、「パターン認識の原理（Ｐａｔｔ
ｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ
ｓ）」（１９７４）、７５〜１０８ページに全て記載さ
れた単純クラスタ探索アルゴリズム、最大距離アルゴリ
ズム、Ｋ平均アルゴリズム、および等データアルゴリズ
ム、ならびにここに引用して詳細な記載に代えるＴ．
Ｙ．ヤング（Ｙｏｕｎｇ）およびＫ．Ｓ．フー（Ｆｕ）
著、アカデミックプレス社（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅ
ｓｓ Ｉｎｃ．， Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ ＣＡ）刊「パ
ターン認識および画像処理ハンドブック（Ｈａｎｄｂｏ
ｏｋ ｏｆ ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」（１９
８６）、３３〜５７ページに記載されたクラスタ化アル
ゴリズムがある。
スタ化には他のアルゴリズムを用いることができる。こ
れらの例としては、制限されるものではないが、ここに
引用して詳細な記載に代えるＪ．Ｔ．トウ（Ｔｏｕ）お
よびＲ．Ｃ．ゴンザレス（Ｇｏｎｚａｌｅｓ）著、アジ
ソン−ウエズリー出版社（Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅ
ｙ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ， Ｒｅａ
ｄｉｎｇ ＭＡ）刊、「パターン認識の原理（Ｐａｔｔ
ｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ
ｓ）」（１９７４）、７５〜１０８ページに全て記載さ
れた単純クラスタ探索アルゴリズム、最大距離アルゴリ
ズム、Ｋ平均アルゴリズム、および等データアルゴリズ
ム、ならびにここに引用して詳細な記載に代えるＴ．
Ｙ．ヤング（Ｙｏｕｎｇ）およびＫ．Ｓ．フー（Ｆｕ）
著、アカデミックプレス社（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅ
ｓｓ Ｉｎｃ．， Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ ＣＡ）刊「パ
ターン認識および画像処理ハンドブック（Ｈａｎｄｂｏ
ｏｋ ｏｆ ＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」（１９
８６）、３３〜５７ページに記載されたクラスタ化アル
ゴリズムがある。
【００７９】上述のように、本発明による方法は画像印
刷に用いられる印刷工程の色に基づく調節のための画像
に関する測定特性を提供しようとするものであり、画像
の多元データ表現を計算し（例えばヒストグラム化
し）、多元クラスタ化アルゴリズムに従って画像の多元
データ表現を少なくとも１つのデータクラスタにクラス
タ化し、データクラスタを用いて画像測定特性を決定す
ることによって測定特性を提供する。
刷に用いられる印刷工程の色に基づく調節のための画像
に関する測定特性を提供しようとするものであり、画像
の多元データ表現を計算し（例えばヒストグラム化
し）、多元クラスタ化アルゴリズムに従って画像の多元
データ表現を少なくとも１つのデータクラスタにクラス
タ化し、データクラスタを用いて画像測定特性を決定す
ることによって測定特性を提供する。
【００８０】本明細書および特に請求の範囲で用いられ
る「測定特性」という語は画像そのものもしくは画像上
で行われる実際の測定（すなわち物理的測定）のうちの
いずれかの型のものを意味する。色調節のため、画像上
では基本的に２つの型の測定を行うことができる。これ
らには（ｉ）画像中の少なくとも１つの任意の位置にお
いて少なくとも１つの色の存在および値を決定するため
の測定、および（ii）画像中の少なくとも１つの任意の
色の少なくとも１つの位置を決定するための測定が含ま
れる。前者によれば、位置が与えられ、色が測定され
る。後者によれば、色が定まっており、位置が測定され
る。当業者には明白なように、色調節には前者がより重
要である。
る「測定特性」という語は画像そのものもしくは画像上
で行われる実際の測定（すなわち物理的測定）のうちの
いずれかの型のものを意味する。色調節のため、画像上
では基本的に２つの型の測定を行うことができる。これ
らには（ｉ）画像中の少なくとも１つの任意の位置にお
いて少なくとも１つの色の存在および値を決定するため
の測定、および（ii）画像中の少なくとも１つの任意の
色の少なくとも１つの位置を決定するための測定が含ま
れる。前者によれば、位置が与えられ、色が測定され
る。後者によれば、色が定まっており、位置が測定され
る。当業者には明白なように、色調節には前者がより重
要である。
【００８１】本発明による測定特性は制限されるもので
はないが、例えば、（ｉ）色および／もしくは色公差の
所望の測定、（ii）位置および／もしくは位置公差の測
定、（iii）位置および／もしくは色の任意の順序の測
定、（iv）ランダムな順序の位置測定である。
はないが、例えば、（ｉ）色および／もしくは色公差の
所望の測定、（ii）位置および／もしくは位置公差の測
定、（iii）位置および／もしくは色の任意の順序の測
定、（iv）ランダムな順序の位置測定である。
【００８２】単一５Ｄ（ＸＹＲＧＢ）クラスタを用いた
測定特性の提供の１例は（ｉ）クラスタ内のセルの平均
色値として所望の公称色値を採り、（ii）クラスタ内の
セルの所望の公称色値からの標準偏差として所望の公称
色値の公差を採り、（iii）クラスタ内のヒストグラム
セルの空間（すなわちＸ，Ｙ）座標として位置の測定値
を繰り返し採る工程を含み、セルはクラスタ内のヒスト
グラムセル群からランダムに選択する。
測定特性の提供の１例は（ｉ）クラスタ内のセルの平均
色値として所望の公称色値を採り、（ii）クラスタ内の
セルの所望の公称色値からの標準偏差として所望の公称
色値の公差を採り、（iii）クラスタ内のヒストグラム
セルの空間（すなわちＸ，Ｙ）座標として位置の測定値
を繰り返し採る工程を含み、セルはクラスタ内のヒスト
グラムセル群からランダムに選択する。
【００８３】クラスタ群に対して同様の工程を適用する
ことができる。例えば、各クラスタが異なった色値に対
応する場合、ランダムな位置において対象となる異なっ
た色を検査するためにクラスタを連続的に用いることが
できる。
ことができる。例えば、各クラスタが異なった色値に対
応する場合、ランダムな位置において対象となる異なっ
た色を検査するためにクラスタを連続的に用いることが
できる。
【００８４】物理的測定値は、分光計によって測定され
る反射照明スペクトル、濃度計で測定される濃度、比色
計で測定される色、もしくはカメラ（例えばアレイＣＣ
Ｄ、ラインＣＣＤ等）を用いて画像を得ることによって
測定される空間位置に関する色および濃度とすることが
できる。
る反射照明スペクトル、濃度計で測定される濃度、比色
計で測定される色、もしくはカメラ（例えばアレイＣＣ
Ｄ、ラインＣＣＤ等）を用いて画像を得ることによって
測定される空間位置に関する色および濃度とすることが
できる。
【００８５】本発明による方法は画像印刷に用いられる
印刷工程の色に基づく調節のための画像に関する測定特
性を提供しようとするものである。決定された測定特性
は後に、画像上で行われるべき物理的測定を選択した
り、画像印刷に用いられる印刷工程の色に基づく調節の
ために使用することができる。
印刷工程の色に基づく調節のための画像に関する測定特
性を提供しようとするものである。決定された測定特性
は後に、画像上で行われるべき物理的測定を選択した
り、画像印刷に用いられる印刷工程の色に基づく調節の
ために使用することができる。
【００８６】したがって、さらに本発明の方法によれ
ば、画像の物理的測定値を得るための物理的測定が行わ
れ、この測定された物理的測定値が所定の範囲内にある
か否かが決定される。この決定は、例えば、（ｉ）物理
的測定値が所定の範囲外である場合に印刷工程を調節し
たり、（ii）物理的測定値が所定の範囲外である場合に
警報信号を作動させたり、（iii）印刷品質レポートを
作成するために物理的測定値を記録すること等、様々な
用途に用いることができる。
ば、画像の物理的測定値を得るための物理的測定が行わ
れ、この測定された物理的測定値が所定の範囲内にある
か否かが決定される。この決定は、例えば、（ｉ）物理
的測定値が所定の範囲外である場合に印刷工程を調節し
たり、（ii）物理的測定値が所定の範囲外である場合に
警報信号を作動させたり、（iii）印刷品質レポートを
作成するために物理的測定値を記録すること等、様々な
用途に用いることができる。
【００８７】好ましい実施例において、本発明による方
法は（ａ）参照画像の多元データ表現を計算し、（ｂ）
多元データ表現を少なくとも１つの多元クラスタ化アル
ゴリズムに従って少なくとも１つのデータクラスタにク
ラスタ化する工程を含む。少なくとも１つのデータクラ
スタのそれぞれは印刷された画像の色に基づく印刷工程
のために印刷された画像上で行われるべき少なくとも１
つの型の物理的測定を選択するための参照画像の少なく
とも１つの測定特性を決定するためのものである。
法は（ａ）参照画像の多元データ表現を計算し、（ｂ）
多元データ表現を少なくとも１つの多元クラスタ化アル
ゴリズムに従って少なくとも１つのデータクラスタにク
ラスタ化する工程を含む。少なくとも１つのデータクラ
スタのそれぞれは印刷された画像の色に基づく印刷工程
のために印刷された画像上で行われるべき少なくとも１
つの型の物理的測定を選択するための参照画像の少なく
とも１つの測定特性を決定するためのものである。
【００８８】参照画像および／もしくは印刷された画像
はプリント基板に対応するデジタル画像とすることがで
きる。参照画像源はプリプレス画像、プレス始動中に得
た画像、プレス中のいずれかの時点で得た画像、ネット
ワークもしくはディスク経由で供給されたデジタル画
像、アレイＣＣＤカメラやリニアＣＣＤカメラを用いて
作成された画像、あるいは例えば、限定されるものでは
ないが、インテルペンティアムプロＣＰＵのようなＣＰ
Ｕを有するＩＢＭ製電子計算機もしくはその互換機のよ
うなコンピュータ等の演算手段を用いて作成された画像
等である。他の実施例において、参照画像と印刷された
画像とは単一の画像である。
はプリント基板に対応するデジタル画像とすることがで
きる。参照画像源はプリプレス画像、プレス始動中に得
た画像、プレス中のいずれかの時点で得た画像、ネット
ワークもしくはディスク経由で供給されたデジタル画
像、アレイＣＣＤカメラやリニアＣＣＤカメラを用いて
作成された画像、あるいは例えば、限定されるものでは
ないが、インテルペンティアムプロＣＰＵのようなＣＰ
Ｕを有するＩＢＭ製電子計算機もしくはその互換機のよ
うなコンピュータ等の演算手段を用いて作成された画像
等である。他の実施例において、参照画像と印刷された
画像とは単一の画像である。
【００８９】好ましい実施例において、測定特性は、例
えば、制限されるものではないが、電子メール（Ｅメー
ル）のようないずれかのデータ通信手段によって、遠方
の印刷位置に伝達することができる。これは例えば新聞
業界を支援するものである。なぜならば、この業界では
多くの場合、印刷が遠方の国で行われるからである。
えば、制限されるものではないが、電子メール（Ｅメー
ル）のようないずれかのデータ通信手段によって、遠方
の印刷位置に伝達することができる。これは例えば新聞
業界を支援するものである。なぜならば、この業界では
多くの場合、印刷が遠方の国で行われるからである。
【００９０】図３は上述の方法の様々な実施例を実行す
るための本発明による装置を示すものである。この装置
１０は印刷工程を評価するためのものであり、（ａ）参
照画像の多元データ表現を計算するための計算手段１２
と、（ｂ）この多元データ表現を少なくとも１つの多元
クラスタ化アルゴリズムによって少なくとも１つのデー
タクラスタにクラスタ化するためのクラスタ化手段１４
とからなり、この少なくとも１つのデータクラスタは各
々参照画像の少なくとも１つの測定特性を決定するため
のものであり、この少なくとも１つの測定特性は印刷さ
れた画像上で行われるべき少なくとも１つの型の物理的
測定を選択するためのものであり、この少なくとも１つ
のタイプの物理的測定は印刷された画像に対して色に基
づいた印刷工程の調節を行うためのものである。
るための本発明による装置を示すものである。この装置
１０は印刷工程を評価するためのものであり、（ａ）参
照画像の多元データ表現を計算するための計算手段１２
と、（ｂ）この多元データ表現を少なくとも１つの多元
クラスタ化アルゴリズムによって少なくとも１つのデー
タクラスタにクラスタ化するためのクラスタ化手段１４
とからなり、この少なくとも１つのデータクラスタは各
々参照画像の少なくとも１つの測定特性を決定するため
のものであり、この少なくとも１つの測定特性は印刷さ
れた画像上で行われるべき少なくとも１つの型の物理的
測定を選択するためのものであり、この少なくとも１つ
のタイプの物理的測定は印刷された画像に対して色に基
づいた印刷工程の調節を行うためのものである。
【００９１】好適な実施例によれば、装置１０はさら
に、印刷された画像の少なくとも１つの物理的測定値を
得るための少なくとも１つの型の物理的測定を行い、こ
の少なくとも１つの物理的測定値が所定の範囲内にある
か否かを決定するための測定装置１６を備える。測定装
置１６は全て上述のように用いられる分光光度計、濃度
計、比色計、およびカメラを含むいずれかの好適な型の
ものとすることができる。
に、印刷された画像の少なくとも１つの物理的測定値を
得るための少なくとも１つの型の物理的測定を行い、こ
の少なくとも１つの物理的測定値が所定の範囲内にある
か否かを決定するための測定装置１６を備える。測定装
置１６は全て上述のように用いられる分光光度計、濃度
計、比色計、およびカメラを含むいずれかの好適な型の
ものとすることができる。
【００９２】他の好適な実施例によれば、装置１０はさ
らに、少なくとも１つの物理的測定値が所定の範囲外に
ある場合に印刷工程を調節するための、図３において矢
印１８で示されるようなフィードバックシステムを備え
る。
らに、少なくとも１つの物理的測定値が所定の範囲外に
ある場合に印刷工程を調節するための、図３において矢
印１８で示されるようなフィードバックシステムを備え
る。
【００９３】もう１つの好適な実施例によれば、装置１
０はさらに、少なくとも１つの物理的測定値が所定の範
囲外にある場合に警報信号（例えば音声および／もしく
は光警告信号）を作動させる警報システム２０を備え
る。
０はさらに、少なくとも１つの物理的測定値が所定の範
囲外にある場合に警報信号（例えば音声および／もしく
は光警告信号）を作動させる警報システム２０を備え
る。
【００９４】もう１つの好適な実施例によれば、装置１
０はさらに、レポートを作成するために物理的測定値を
記録する記録システム２２を備える。
０はさらに、レポートを作成するために物理的測定値を
記録する記録システム２２を備える。
【００９５】もう１つの好適な実施例によれば、装置１
０はさらに、測定特性を遠方の印刷位置に伝達するため
の通信手段２４を備える。
０はさらに、測定特性を遠方の印刷位置に伝達するため
の通信手段２４を備える。
【００９６】限られた数の実施例に関して本発明を記載
したが、本発明には様々な変形、変更、および他の応用
が可能であることが理解されよう。
したが、本発明には様々な変形、変更、および他の応用
が可能であることが理解されよう。
【００９７】ついで、以下の実施例を参照するが、これ
らは上記の記載とともに本発明を例示するものである。
らは上記の記載とともに本発明を例示するものである。
【００９８】
【実施例１】図４を参照する。ここに図示されるのは、
画成された大領域（すなわちパッチ）中に配置された白
（すなわちＲＧＢ＝白）画素および黒（すなわちＲＧＢ
＝黒）画素を含む画像の一部である。波線円内の白画素
は上述のように計算されたクラスタに帰属する。図４に
示された白画素のクラスタは測定特性の１例を提供する
ためのものである。したがって、例えば、測定特性は分
光光度計による光測定のためのクラスタ内から所定の数
（例えばａ〜ｅの５個）の白画素を選択することを含む
ことができる。また、測定特性は画素が測定される順番
に関する情報を含むことができる。あるいは、測定はラ
ンダムとしたり、さらに／またはクラスタ内からのラン
ダムな数の白画素を含むものとすることもできる。さら
に、測定特性は色の値（すなわち強度）およびこの値か
らの許容される公差（すなわち偏差）量に関する情報を
も含むものとすることができる。色および公差の値は、
参照としてクラスタ内の様々な位置（例えば画素ａ〜
ｅ）で測定を行い、平均値および標準偏差を決定するこ
とによって計算することができる。
画成された大領域（すなわちパッチ）中に配置された白
（すなわちＲＧＢ＝白）画素および黒（すなわちＲＧＢ
＝黒）画素を含む画像の一部である。波線円内の白画素
は上述のように計算されたクラスタに帰属する。図４に
示された白画素のクラスタは測定特性の１例を提供する
ためのものである。したがって、例えば、測定特性は分
光光度計による光測定のためのクラスタ内から所定の数
（例えばａ〜ｅの５個）の白画素を選択することを含む
ことができる。また、測定特性は画素が測定される順番
に関する情報を含むことができる。あるいは、測定はラ
ンダムとしたり、さらに／またはクラスタ内からのラン
ダムな数の白画素を含むものとすることもできる。さら
に、測定特性は色の値（すなわち強度）およびこの値か
らの許容される公差（すなわち偏差）量に関する情報を
も含むものとすることができる。色および公差の値は、
参照としてクラスタ内の様々な位置（例えば画素ａ〜
ｅ）で測定を行い、平均値および標準偏差を決定するこ
とによって計算することができる。
【００９９】
【実施例２】図５を参照する。ここに図示されるのは、
画成された大きなパッチがないことによって特徴づけら
れたランダムパターンに配置された白（すなわちＲＧＢ
＝白）画素、灰（すなわちＲＧＢ＝灰）画素、および黒
（すなわちＲＧＢ＝黒）画素を含む画像の一部である。
この場合、垂直バンド内の黒画素は上述のように計算さ
れたクラスタに帰属し、第１の空間次元Ｙの許容偏差が
大きく（すなわちＴYの有する選択値が高く）、第２の
空間次元Ｘの許容偏差が小さく（すなわちＴXの有する
選択値が低く）、色次元Ｒ，Ｇ，およびＢの許容偏差が
小さく（すなわち，ＴR，ＴG，ＴBの有する選択値が低
く）される。クラスタの画像について平均色値および標
準偏差が計算される。ここで、測定特性は（ｉ）ＣＣＤ
カメラで撮像を行ってＲＧＢ捕捉画像を得、（ii）クラ
スタによって画成されるバンド内でクラスタに帰属する
全ての原画素を検出し、これらは上述のように計算され
た平均値から標準偏差の３倍を超えない範囲内にあるも
のとし、（iii）このように同定された画素の平均色値
を計算し、例えばこの平均値がクラスタ画素のために計
算された標準偏差の半分を超えないようにする。より大
きな偏差が生じた場合には警報信号が作動されるように
する。
画成された大きなパッチがないことによって特徴づけら
れたランダムパターンに配置された白（すなわちＲＧＢ
＝白）画素、灰（すなわちＲＧＢ＝灰）画素、および黒
（すなわちＲＧＢ＝黒）画素を含む画像の一部である。
この場合、垂直バンド内の黒画素は上述のように計算さ
れたクラスタに帰属し、第１の空間次元Ｙの許容偏差が
大きく（すなわちＴYの有する選択値が高く）、第２の
空間次元Ｘの許容偏差が小さく（すなわちＴXの有する
選択値が低く）、色次元Ｒ，Ｇ，およびＢの許容偏差が
小さく（すなわち，ＴR，ＴG，ＴBの有する選択値が低
く）される。クラスタの画像について平均色値および標
準偏差が計算される。ここで、測定特性は（ｉ）ＣＣＤ
カメラで撮像を行ってＲＧＢ捕捉画像を得、（ii）クラ
スタによって画成されるバンド内でクラスタに帰属する
全ての原画素を検出し、これらは上述のように計算され
た平均値から標準偏差の３倍を超えない範囲内にあるも
のとし、（iii）このように同定された画素の平均色値
を計算し、例えばこの平均値がクラスタ画素のために計
算された標準偏差の半分を超えないようにする。より大
きな偏差が生じた場合には警報信号が作動されるように
する。
【０１００】上記実施例１および２から明らかなよう
に、本発明による測定特性は後に行われるべき１組の物
理的測定および計算の決定である。換言すれば、測定特
性は画像の実際の測定に関する１組の命令である。
に、本発明による測定特性は後に行われるべき１組の物
理的測定および計算の決定である。換言すれば、測定特
性は画像の実際の測定に関する１組の命令である。
【図１】本発明による測定特性を決定するためのフロー
チャートである。
チャートである。
【図２】本発明による好ましいクラスタ化アルゴリズム
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図３】本発明による装置を示す概略図である。
【図４】画成された大領域（すなわちパッチ）中に配置
された白画素および黒画素を含み、波線円内の白画素は
クラスタに帰属する画像の一部を示す図である。
された白画素および黒画素を含み、波線円内の白画素は
クラスタに帰属する画像の一部を示す図である。
【図５】画成された大きなパッチがないことによって特
徴づけられたランダムパターンに配置された白画素、灰
画素、および黒画素を含み、垂直バンド内の黒画素はク
ラスタに帰属する画像の一部を示す図である。
徴づけられたランダムパターンに配置された白画素、灰
画素、および黒画素を含み、垂直バンド内の黒画素はク
ラスタに帰属する画像の一部を示す図である。
１０ 印刷工程評価装置 １２ 計算手段 １４ クラスタ化手段 １６ 測定装置 １８ フィードバックシステム ２０ 警報システム ２２ 記録システム ２４ 通信手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ミカエル ディ ゴールドシュタイン イスラエル国、ヘルツリア 46683、クラ ウスナー ４
Claims (34)
- 【請求項１】 印刷工程を評価する方法であって、 （ａ）参照画像の多元データ表現を計算し、 （ｂ）前記多元データ表現を少なくとも１つの多元クラ
スタ化アルゴリズムによって少なくとも１つのデータク
ラスタにクラスタ化することからなり、前記少なくとも
１つのデータクラスタは各々前記参照画像の少なくとも
１つの測定特性を決定するためのものであり、前記少な
くとも１つの測定特性は印刷された画像上で行われるべ
き少なくとも１つの型の物理的測定を選択するためのも
のであり、前記少なくとも１つの型の物理的測定は前記
印刷された画像に対して色に基づいた印刷工程の調節を
行うためのものであることを特徴とする印刷工程を評価
する方法。 - 【請求項２】（ｃ）印刷された画像の少なくとも１つの
物理的測定値を得るための前記少なくとも１つの型の物
理的測定を行い、 （ｄ）前記少なくとも１つの物理的測定値が所定の範囲
内にあるか否かを決定する工程を備えることを特徴とす
る請求項１記載の方法。 - 【請求項３】（ｅ）前記少なくとも１つの物理的測定値
が前記所定の範囲外にある場合に印刷工程を調節する工
程を備えることを特徴とする請求項２記載の方法。 - 【請求項４】（ｅ）前記少なくとも１つの物理的測定値
が前記所定の範囲外にある場合に警報信号を作動させる
工程を備えることを特徴とする請求項２記載の方法。 - 【請求項５】（ｅ）レポートを作成するために前記物理
的測定値を記録する工程を備えることを特徴とする請求
項２記載の方法。 - 【請求項６】前記参照画像と前記印刷された画像とが単
一の画像であることを特徴とする請求項１記載の方法 - 【請求項７】（ｅ）前記測定特性を遠方の印刷位置に伝
達する工程を備えることを特徴とする請求項１記載の方
法。 - 【請求項８】前記参照画像がプリプレスデジタル画像お
よび獲得された画像からなる群より選ばれることを特徴
とする請求項１記載の方法。 - 【請求項９】前記多元データ表現が多元ヒストグラムで
あることを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１０】前記多元データ表現の計算が少なくとも
２次元に基づき、その少なくとも１つは空間座標であ
り、少なくとも１つは色空間の色次元であることを特徴
とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１１】前記多元データ表現の計算がさらに時間
次元に基づくことを特徴とする請求項１０記載の方法。 - 【請求項１２】前記多元データ表現の計算が、第１の空
間座標、第２の空間座標、角度、赤色次元、緑色次元、
青色次元、シアン色次元、マゼンタ色次元、黄色次元、
黒色次元、Ｌ*色次元、ａ*色次元、ｂ*色次元、ａｂ*色
次元、Ｘ色次元、Ｙ色次元、Ｚ色次元、Ｌ色次元、Ｕ色
次元、Ｖ色次元、および時間次元からなる群より選ばれ
た少なくとも２つの次元に基づくことを特徴とする請求
項１０記載の方法。 - 【請求項１３】前記少なくとも２つの次元が、前記第１
および第２の空間座標から選ばれた少なくとも１つの空
間座標次元と、前記色次元から選ばれた少なくとも１つ
の次元とを含むことを特徴とする請求項１２記載の方
法。 - 【請求項１４】前記少なくとも１つのデータクラスタの
クラスタ化が少なくとも１つの多元クラスタ化重み付け
関数によって行われ、前記少なくとも１つの多元クラス
タ化重み付け関数はそれぞれ各次元において所定の範囲
を有しており、前記クラスタ化は少なくとも１つの法則
に基づくことを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１５】前記少なくとも１つの多元クラスタ化ア
ルゴリズムが、単純クラスタ探索アルゴリズム、最大距
離アルゴリズム、Ｋ平均アルゴリズム、および等データ
アルゴリズムからなる群より選ばれることを特徴とする
請求項１記載の方法。 - 【請求項１６】前記少なくとも１つの測定特性が、前記
参照画像中の少なくとも１つの任意の位置における少な
くとも１つの色の存在および値を決定するための測定と
前記参照画像中における少なくとも１つの任意の色の少
なくとも１つの位置を決定するための測定とからなる群
より選ばれることを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１７】前記少なくとも１つの型の物理的測定
が、前記印刷された画像中の少なくとも１つの任意の位
置における少なくとも１つの色の存在および値を決定す
るための測定と前記印刷された画像中における少なくと
も１つの任意の色の少なくとも１つの位置を決定するた
めの測定とからなる群より選ばれることを特徴とする請
求項２記載の方法。 - 【請求項１８】 印刷工程を評価するための装置であっ
て、 （ａ）参照画像の多元データ表現を計算するための計算
手段と、 （ｂ）前記多元データ表現を少なくとも１つの多元クラ
スタ化アルゴリズムによって少なくとも１つのデータク
ラスタにクラスタ化するためのクラスタ化手段とからな
り、前記少なくとも１つのデータクラスタは各々前記参
照画像の少なくとも１つの測定特性を決定するためのも
のであり、前記少なくとも１つの測定特性は印刷された
画像上で行われるべき少なくとも１つの型の物理的測定
を選択するためのものであり、前記少なくとも１つの型
の物理的測定は前記印刷された画像に対して色に基づい
た印刷工程の調節を行うためのものであることを特徴と
する装置。 - 【請求項１９】（ｃ）前記印刷された画像の少なくとも
１つの物理的測定値を得るための少なくとも１つの型の
物理的測定を行い、前記少なくとも１つの物理的測定値
が所定の範囲内にあるか否かを決定するための測定装置
を備えることを特徴とする請求項１８記載の装置。 - 【請求項２０】（ｄ）前記少なくとも１つの物理的測定
値が所定の範囲外にある場合に印刷工程を調節するため
のフィードバックシステムを備えることを特徴とする請
求項１９記載の装置。 - 【請求項２１】（ｄ）前記少なくとも１つの物理的測定
値が所定の範囲外にある場合に警報信号を作動させる警
報システムを備えることを特徴とする請求項１９記載の
装置。 - 【請求項２２】（ｄ）レポートを作成するために前記物
理的測定値を記録する記録システムを備えることを特徴
とする請求項１９記載の装置。 - 【請求項２３】前記参照画像と前記印刷された画像とが
単一の画像であることを特徴とする請求項１８記載の装
置。 - 【請求項２４】（ｄ）前記測定特性を遠方の印刷位置に
伝達するための通信手段を備えることを特徴とする請求
項１８記載の装置。 - 【請求項２５】前記参照画像がプリプレスデジタル画像
および獲得された画像からなる群より選ばれることを特
徴とする請求項１８記載の装置。 - 【請求項２６】前記多元データ表現が多元ヒストグラム
であることを特徴とする請求項１８記載の装置。 - 【請求項２７】前記多元データ表現の計算が少なくとも
２次元に基づき、その少なくとも１つは空間座標であ
り、少なくとも１つは色空間の色次元であることを特徴
とする請求項１８記載の装置。 - 【請求項２８】前記多元データ表現の計算がさらに時間
次元に基づくことを特徴とする請求項２７記載の装置。 - 【請求項２９】前記多元データ表現の計算が、第１の空
間座標、第２の空間座標、角度、赤色次元、緑色次元、
青色次元、シアン色次元、マゼンタ色次元、黄色次元、
黒色次元、Ｌ*色次元、ａ*色次元、ｂ*色次元、ａｂ*色
次元、Ｘ色次元、Ｙ色次元、Ｚ色次元、Ｌ色次元、Ｕ色
次元、Ｖ色次元、および時間次元からなる群より選ばれ
た少なくとも２つの次元に基づくことを特徴とする請求
項１８記載の装置。 - 【請求項３０】前記少なくとも２つの次元が、前記第１
および第２の空間座標から選ばれた少なくとも１つの空
間座標次元と、前記色次元から選ばれた少なくとも１つ
の次元とを含むことを特徴とする請求項２９記載の装
置。 - 【請求項３１】前記少なくとも１つのデータクラスタの
クラスタ化が少なくとも１つの多元クラスタ化重み付け
関数によって行われ、前記少なくとも１つの多元クラス
タ化重み付け関数はそれぞれ各次元において所定の範囲
を有しており、前記クラスタ化は少なくとも１つの法則
に基づくことを特徴とする請求項１８記載の装置。 - 【請求項３２】前記少なくとも１つの多元クラスタ化ア
ルゴリズムが、単純クラスタ探索アルゴリズム、最大距
離アルゴリズム、Ｋ平均アルゴリズム、および等データ
アルゴリズムからなる群より選ばれることを特徴とする
請求項１８記載の装置。 - 【請求項３３】前記少なくとも１つの測定特性が、前記
参照画像中の少なくとも１つの任意の位置における少な
くとも１つの色の存在および値を決定するための測定と
前記参照画像中における少なくとも１つの任意の色の少
なくとも１つの位置を決定するための測定とからなる群
より選ばれることを特徴とする請求項１８記載の装置。 - 【請求項３４】前記少なくとも１つの型の物理的測定
が、前記印刷された画像中の少なくとも１つの任意の位
置における少なくとも１つの色の存在および値を決定す
るための測定と前記印刷された画像中における少なくと
も１つの任意の色の少なくとも１つの位置を決定するた
めの測定とからなる群より選ばれることを特徴とする請
求項１９記載の装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/635,186 US5731989A (en) | 1996-04-25 | 1996-04-25 | Method and device for determining a measurement for color control in a printing process |
| US08/635186 | 1996-04-25 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1035074A true JPH1035074A (ja) | 1998-02-10 |
Family
ID=24546806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9079286A Pending JPH1035074A (ja) | 1996-04-25 | 1997-03-31 | 印刷工程を評価する方法および装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5731989A (ja) |
| EP (1) | EP0803356A3 (ja) |
| JP (1) | JPH1035074A (ja) |
Cited By (1)
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| KR101461879B1 (ko) * | 2012-12-17 | 2014-11-13 | 현대자동차 주식회사 | 용접검사 장치 및 방법 |
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1996
- 1996-04-25 US US08/635,186 patent/US5731989A/en not_active Expired - Lifetime
-
1997
- 1997-03-31 JP JP9079286A patent/JPH1035074A/ja active Pending
- 1997-04-16 EP EP97106278A patent/EP0803356A3/en not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004050609A (ja) * | 2002-07-19 | 2004-02-19 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 印刷物測定方法および印刷物測定装置 |
| US7800798B2 (en) | 2002-07-19 | 2010-09-21 | Dainnippon Screen Mfg. Co., Ltd. | Print quality measuring method and print quality measuring apparatus |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5731989A (en) | 1998-03-24 |
| EP0803356A2 (en) | 1997-10-29 |
| EP0803356A3 (en) | 1998-03-18 |
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