JPH1148457A - 筋状欠陥検査方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 カラー入力された検査画像をＲ、Ｇ、Ｂの各
モノクロ画像として処理する際、低感度の筋状欠陥をも
高精度に検出できるようにする。 【解決手段】 印刷物をカラーで画像入力した検査画像
から、印刷物上に発生している筋状欠陥を検出する筋状
欠陥検査装置であって、検査画像を入力すると共に、
Ｒ、Ｇ、Ｂの各モノクロ画像に分離する画像入力部１０
と、各モノクロ画像に対して、検査画像から絵柄部分を
除外する絵柄除外部１２と、絵柄除外後の画像に存在す
る筋部分を強調処理する筋強調部１４と、強調処理後の
各モノクロ画像を合成して合成画像を作成するＲＧＢ合
成部２０と、該合成画像に基づいて筋状欠陥の有無を判
定する判定部１６とを備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、筋状欠陥検査方法
及び装置、特に、印刷物に発生している微細な筋状の欠
陥を検出する際に適用して好適な、筋状欠陥検査方法及
び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、グラビア輪転印刷機では、回転
する版胴と、これを押え付けるニップロールとの間に原
反を通過させながら、該版胴に付着されたインキをその
原反に転写することにより、連続的な印刷が行われてい
る。

【０００３】このような連続的な印刷を可能とするため
に、回転する版胴の表面にインキを供給するとともに、
その過剰分をドクターブレードによって掻き落すことが
行われている。

【０００４】ところが、何等かの理由でドクターブレー
ドに微少な欠けが生じたりすると、その欠け部分が接触
している版胴には、極めて僅かであるが常時インキが残
ることになるため、原反の印刷面には、いわゆるドクタ
ー筋と呼ばれる、微細ではあるが連続した筋状の印刷欠
陥が発生することになる。

【０００５】従来、印刷物の検査には、ＣＣＤカメラ等
の撮像手段で印刷絵柄を画像入力し、その入力画像を画
像処理することにより印刷欠陥を検出することが行われ
ている。

【０００６】このような印刷欠陥の検出に用いられる画
像処理としては、例えば、入力画像から線分を検出する
ための各種微分オペレータの適用や、ハフ転換、パター
ン認識等の技術が知られている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記の
ような従来の画像処理による線分検出方法では、入力さ
れた絵柄を含む画像から絵柄のエッジと筋状欠陥を識別
して検出することが困難である。その上、ドクター筋等
の同一方向に延びる筋状欠陥は、欠陥部とその周辺との
コントラストが低い場合が多いために線分として検出し
にくく、画像中に雑音がある場合には尚更検出しにくい
という問題があった。

【０００８】本出願人は、前記従来の問題点を解決する
べく、絵柄を含んでいる検査画像から、コントラストが
低く、しかも、微細な筋状欠陥をも確実に検出すること
ができる技術として、特開平８−３１９２３０により、
印刷物を画像入力した検査画像から、印刷物上に発生し
ている筋状欠陥を検出する筋状欠陥検査装置であって、
検査画像から絵柄部分を除外処理する絵柄除外手段と、
該除外処理後の画像に存在する筋部分を強調処理する筋
強調手段と、該強調処理後の画像に基づいて筋状欠陥を
判定する判定手段と、を備えたものを、既に提案してい
る。

【０００９】以下、この筋状欠陥検査装置の具体例を、
図面を参照して詳細に説明する。図１、図２は、上記筋
状欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図である。

【００１０】この検査装置は、印刷物を画像入力した検
査画像から、印刷物上に発生している筋状欠陥を検出す
るもので、印刷物からＣＣＤカメラ等により検査画像を
光学的に入力する画像入力部１０と、入力された検査画
像から絵柄部分を除外処理する絵柄除外部１２と、絵柄
部分が除外された除外処理後の画像に存在する筋部分を
強調処理する筋強調処理部１４と、筋部分が強調された
強調処理後の画像に基づいて筋状欠陥を判定する判定部
１６と、判定された筋状欠陥をモニタ上に表示する欠陥
表示部１８とを備えている。

【００１１】ここでは、図２に詳細を示すように、前記
絵柄除外部１２は、マスク画像作成部１２Ａ、エッジ画
像作成部１２Ｂ、マスク済みエッジ画像合成部１２Ｃを
含み、前記筋強調処理部１４は縦加算部１４Ａを、又、
前記判定部１６は、二値化部１６Ａ、線認識部１６Ｂを
それぞれ含んで構成されている。

【００１２】以下、上記検査装置を構成する各機能部に
ついて詳述する。なお、この実施形態では、特に断らな
い限り、画像は、それを構成する各画素が０〜２５５の
２５６階調の画素値で表示されるモノクロ画像とする。
従って、カラー画像の場合は、Ｒ、Ｇ、Ｂの３フレーム
のモノクロ画像として同様に取り扱うことができる。

【００１３】前記マスク画像作成部１２Ａは、検査画像
から抽出される絵柄部分のエッジをマスクするためのマ
スク画像を作成する機能を有している。

【００１４】即ち、このマスク画像作成部１２Ａは、画
像入力部１０により入力された検査画像に含まれる筋状
欠陥以外の線分や絵柄のエッジ部を検出処理の対象から
外すためのマスク画像を作成する機能を有する。具体的
には、例えば、図３に画素の配置を概念的に示したよう
に、隣接する画素との画素値の差分を計算し、これを閾
値処理することにより、明確な線や絵柄のエッジのみに
相当する二値のマスク画像を作成する。これを、便宜
上、画素を表わす記号と同一の記号で画素値を記述する
と、次の（１）、（２）式で表わすことができる。

【００１５】（Ｐ_n,m が絵柄のエッジである場合） ｜Ｐ_i,j −Ｐ_n,m ｜≧Ｔ1 …（１） （Ｐ_n,m が絵柄のエッジでない場合） ｜Ｐ_i,j −Ｐ_n,m ｜＜Ｔ1 …（２） 但し、ｉ＝ｎ−１，ｎ，ｎ＋１、ｊ＝ｍ−１，ｍ，ｍ＋
１、 Ｐ_i,j ≠Ｐ_n,m Ｔ1 ：閾値

【００１６】上記但し書きでＰ_i,j ≠Ｐ_n,m とあるの
は、同一画素間では計算しないことを意味する。又、閾
値Ｔ1 は固定した値でなく、筋状欠陥のエッジが抽出さ
れない値として実験的に求め、別途設定しておく。

【００１７】上記（１）、（２）式による計算処理の結
果、閾値Ｔ1 以上の濃度差をもった、即ち明確な線や絵
柄のエッジのみが抽出された二値画像が作成される。こ
の二値画像を、検査画像が絵柄Ｐと筋状欠陥（ドクター
筋）Ｄとを模式的に示した図４である場合を例に示す
と、図５のようになる。即ち、濃淡がはっきりしている
絵柄Ｐのみのエッジが抽出され、ドクター筋Ｄ等のコン
トラストの低い線状（筋状）部分のエッジは抽出されな
い二値化画像が得られる。そして、この図５の画像のエ
ッジに基づいて、該エッジをマスクするに十分な幅の、
図６に示すようなマスク部分Ｍが生成されたマスク画像
が作成できる。

【００１８】なお、その際、実際の検査画像では、ノイ
ズ等に起因して連続した明瞭なエッジが抽出されないこ
ともあるので、エッジの膨張処理を行うことにより、エ
ッジの明瞭化を図るようにしてもよい。又、上記
（１）、（２）式を用いる抽出処理によっては任意の方
向のエッジを検出できるが、必ずしも全方向の計算をす
る必要はなく、例えば水平方向のみであってもよい。

【００１９】前記エッジ画像作成部１２Ｂは、同一の検
査画像から抽出される任意のエッジを含むエッジ画像を
作成する機能を有している。即ち、このエッジ画像作成
部１２Ｂでは、前記検査画像から、縦方法の筋状欠陥を
検出するために水平方向のエッジを全て抽出する。

【００２０】具体的には、縦方向の筋状欠陥を検出した
い場合、水平方向で画素間の画素値の差分を計算するこ
とにより全てのエッジを求める。その際、例えば、図７
に模式的に示した水平方向の画素の配列に対応する、次
の（３）式で記述される微分オペレータを各画素に適用
することにより、コントラストが低い線部分を含む全て
のエッジを抽出することができるため、濃度差に応じた
任意のエッジを含むエッジ画像が作成される。なお、こ
の（３）式でＤは、別途設定しおく１以上の定数（Ｄ≧
１）であり、因にこの実施形態ではＤ＝２としている。

【００２１】 Ｐ_n,m ＝（２Ｐ_n −Ｐ_n+D −Ｐ_n-D ） …（３）

【００２２】又、このエッジ画像作成部１２Ｂでは、上
記（３）式のオペレータによる演算結果について正規化
を行うようになっている。この正規化は、対象画像の画
素値が０〜２５５階調であることから、上記（３）式の
単純な計算値は、完全な平坦部の場合を０として、マイ
ナスとプラスの値（最小値−５１０、最大値＋５１０）
を持つことになり、このままでは０〜２５５階調で表示
ができないことになるので、この表示ができるようにす
るための処理である。

【００２３】正規化の具体的処理は、上記（３）式を次
の（４）式のように第１項と第２項に分けて、“正規化
前の減算”を行った後、その結果について“正規化後の
加算”を行い、結果として次の（５）式による計算を行
うことに当る。但し、式中Ｍは正規化後の原点に当る階
調値であり、ここでは１２８（＝２５６÷２）としてい
る。

【００２４】 Ｐ_n,m ＝（Ｐ_n −Ｐ_n+D ）＋（Ｐ_n −Ｐ_n-D ） …（４） Ｐ_n,m ＝（２Ｐ_n −Ｐ_n+D −Ｐ_n-D ＋４Ｍ）／４ …（５）

【００２５】即ち、この（５）式により上記（３）式の
計算結果を正規化することは、該（３）式の計算結果
が、例えば−５１０、０、＋５１０であれば、これらを
それぞれを４で割った後、全体的に１２８分シフトさせ
た値である１、１２８、２５５の画素値に変換すること
を意味する。従って、この正規化により、（３）式の計
算結果を、階調値１２８を原点（中間値）として、＋−
それぞれの方向に変化する画素値として表示することが
可能となる。

【００２６】ここで行われる正規化は、一般的な画像処
理装置で行われる、いわゆるフレーム間演算の加算や減
算の結果に対して、その画素値がマイナスになる場合
に、０〜２５５階調の表示ができるようにするものと実
質的に同一の処理である。具体例を挙げると、いずれも
０〜２５５階調表示の画像Ａ、Ｂについて、（画像Ａ−
画像Ｂ）の減算結果を画像Ｃとする場合、この画像Ｃは
−２５５〜＋２５５となり、０〜２５５内に収まらない
ので、Ｍ＝１２８とし、画像Ｃ＝（画像Ａ−画像Ｂ）／
２＋Ｍにより正規化し、１〜２５５にする。

【００２７】図８は、上記微分オペレータを前記図４の
検査画像に適用して得られたエッジ画像を模式的に示し
たものであり、前記絵柄Ｐに基づく強いエッジＰＥとド
クター筋Ｄに基づく弱いエッジＤＥとが、抽出されてい
る。尚、このエッジ画像の作成には、上記微分オペレー
タに限らず、その他のエッジ抽出処理の方法を適用して
もよいことは言うまでもない。

【００２８】前記マスク済みエッジ画像合成部１２Ｃ
は、作成されたエッジ画像とマスク画像を合成する機能
を有している。即ち、マスク済みエッジ画像合成部１２
Ｃは、前述した画像処理により作成したエッジ画像とマ
スク画像を合成して、検査対象外の画素を決定し、これ
以降の処理からその画素を除外する働きをする。

【００２９】具体的には、作成したエッジ画像とマスク
画像を図９に概念的に示したように、エッジ画像上の画
素Ｐ_n と、これに対応するマスク画像上の画素Ｍ_n とを
比較し、画素Ｍ_n がエッジ部（マスク部分）でない場合
は、画素Ｐ_n はそのままにし、逆に、画素Ｍ_n がエッジ
部である場合は、画素Ｐ_n をマスクする（検査対象外と
する）。即ち、この合成処理は、画素Ｍ_n がエッジ部で
ない場合は、合成画像の対応する画素に対して画素Ｐ_n
の画素値をそのまま設定し、逆にエッジ部である場合
は、正規化後の原点に対応する階調値１２８を設定し、
エッジ画像中の強いエッジＰＥをマスクする処理を行っ
ていることに当る。

【００３０】従って、ここで行うマスク処理とは、マス
ク画像のエッジ部に当る合成画像の画素に、前記（５）
式で正規化の原点の画素値として設定した階調値１２８
を設定することであり、これにより、合成して得られる
マスク済画像についても１２８に正規化すると同時に、
上記エッジＰＥをマスクして検査対象外とした上で、前
記（３）式によるマイナスの計算結果をも０〜１２７の
階調値により画像表示できるようにしている。

【００３１】図１０は、前記図６のマスク画像と、前記
図８のエッジ画像とについて、上述した合成処理を行う
ことにより作成したマスク済み画像を模式的に示したも
のであり、この画像には、上記のように強いエッジＰＥ
が除外され、ドクター筋Ｄに基づく弱いエッジＤＥが残
存していることが示されている。

【００３２】前記筋強調処理部１４に含まれる縦加算部
１４Ａは、絵柄部分が除外された除外処理後の画像、即
ち上記図１０に示したようなマスク済み画像について、
注目画素の画素値を、該注目画素を含み、且つ、同一方
向に並ぶ所定数の画素の各画素値を加算した値に置き換
える機能を有している。これを、マスク済みエッジ画像
の画素値を縦方向に加算することにより、縦の筋を強調
し、ノイズ成分を抑制する場合について以下に説明す
る。

【００３３】前記画像合成部１２Ｃで作成したマスク済
みエッジ画像は、階調値１２８を原点（基準値）とし
て、上下両方向にそれぞれエッジの強さに応じて変化す
る階調値の画素で構成されているが、その変化量は小さ
いため、画素値の差（濃度差）に閾値を設定して抽出す
る方法を採用することはできない。

【００３４】ところが、上記マスク済みエッジ画像は、
階調値１２８を原点（＝０）とした場合に、平坦部分で
は±両方向にほぼ均等に画素値が分布しているのに対
し、筋状欠陥部分の画素値は＋又は−のいずれかの方向
に偏った画素値の分布をしている。

【００３５】従って、上記画像に対して縦方向に所定範
囲にある画素の画素値を、階調値１２８を原点として加
算することにより、平坦部分では相殺されるために大き
な変化はないが、筋状部分では＋又は−のいずれかの方
向に画素値が増大するため、画素値を強調することが可
能となる。

【００３６】図１１は、この強調計算の原理を模式的に
示したもので、（Ｂ）のマスク済みエッジ画像で、画素
Ｐ_n,m から垂直方向にＲ画素まで各画素値を加算し、そ
の加算後の画素値を（Ａ）に示した加算画像の画素Ｐ
_n,m の画素値に設定する。即ち、加算画像の画素値を次
の（６）式で計算する。但し、この加算処理を行う際の
各画素値は、前記（５）式により正規化した値を、上述
した如く、原点に当る階調値１２８を実際に０にし、こ
の１２８を超えている画素値を＋、１２８未満の画素値
を−とした値を使用する。なお、Ｒは実験的に決定する
定数である。

【００３７】 Ｐ_n,m ＝Ｐ_n,m+1 ＋Ｐ_n,m+2 ＋．．．＋Ｐ_n,m+R …（６）

【００３８】同様の加算処理を、Ｐ_n,m+1 、
Ｐ_n,m+2 ．．．について順次実行することにより、前述
した如く、平坦部分の画素では、＋−の値が相殺される
ため階調値０から大きく変化することはないが、筋状欠
陥部分の画素は＋又は−のいずれか一方に画素値が強調
された加算画像が作成される。即ち、前記図１０の筋状
欠陥に基づく弱いエッジＤＥが強調され、＋又は−の明
確な画素値を有する画像が得られる。

【００３９】なお、筋強調処理のための加算方法は、上
記（６）式のように、先頭の画素についてそれより下の
画素の画素値を加算する方法に限らず、同方向に所定画
素分の画素値を加算する方法であれば任意であるが、例
えば、つぎの（６′）式のように、中間の画素値につい
て計算してもよい。

【００４０】 Ｐ_n,m ＝Ｐ_n,m-R/2 ＋．．．＋Ｐ_n,m ＋．．．＋Ｐ_n,m+R/2 …（６′）

【００４１】前記判定部１６に含まれる二値化部１６Ａ
は、前記縦加算部１４Ａにより作成された縦の筋部分が
強調された加算画像に対して、閾値を設定して二値化処
理することにより、二値化画像を作成する機能を有して
いる。

【００４２】具体的には、前記のように縦の筋部分の画
素値を加算して＋又は−の方向に強調した画素値を有す
る前記強調処理後の画像について、筋状の点（画素）と
それ以外の部分に分別するために、例えば、閾値Ｔ2
（実験的に決定する）を設定し、各画素値の絶対値が該
閾値Ｔ2 以上の値をもつ画素は筋の一部である可能性が
高いので、｜Ｐ_n,m ｜≧Ｔ2 なら、その画素を筋状の点
の候補とするためにＯｎにし、逆に｜Ｐ_n,m ｜＜Ｔ2 の
場合は、筋状の点ではないとしてＯｆｆにする。なお、
ここで実行する二値化処理は、上記方法に限られず、例
えば、移動平均法や判別分析法等を利用してもよい。

【００４３】前記判定部１６に含まれる線認識部１６Ｂ
は、強調処理した後に二値化して作成した上記二値化画
像に対して、Ｏｎの画素が縦方向（実質的に同一方向）
に所定数以上存在するか否かにより、その画素が縦方向
の線（筋）状の欠陥を構成しているか否かを判定する機
能を有している。

【００４４】具体的には、例えば、以下のように判定す
る。検出すべき筋状欠陥が非常に薄く且つ細い場合、二
値化画像上では１本の線として繋がっていない可能性が
あるため、該二値化画像に対して、図１２に概念的に示
すように、画素を単位とする縦方向１ライン中にＯｎの
画素が閾値Ｔ3 個以上あれば検出すべき筋状欠陥と判定
とする。この閾値Ｔ3 は実験的に予め決定しておく。

【００４５】なお、上記判定は必ずしも１ライン中の画
素に対して行うものに限らない。画像入力された筋状欠
陥が隣接する２ライン以上に渡っている可能性もあるの
で、２ライン以上でＯｎの画素の数を計算するようにし
てもよい。又、必要に応じて、判定の前に、Ｏｎ分の画
素を縦方向に複数画素分縮小させ、次いで同画素数分膨
張させる処理を行うことにより、予め孤立点を除去する
処理等を行ってもよい。

【００４６】以上詳述した如く、前記出願により提案し
ている筋状欠陥検査装置においては、検査画像を入力
し、その検査画像からマスク画像を作成するとともに、
エッジ画像を作成し、次いでこれら両画像を合成するこ
とにより、マスク済みエッジ画像を作成し、該画像に対
して、画素値を強調するために縦加算画像を作成し、そ
の強調画像から二値化画像を作成し、更に、その二値化
画像ついて線認識を行う。

【００４７】即ち、検査画像が絵柄を含む場合であって
も、コントラストの高いエッジ部を処理対象から除外す
るためのマスク処理を行い、更に縦方向に加算処理を行
うことでコントラストの低い筋状欠陥を強調して検出す
る。

【００４８】従って、前記検査装置によれば、検査画像
が絵柄を含んでいる場合でも、絵柄のエッジ部を検出す
ることなく、該画像中からコントラストの低い筋状欠陥
の検出が可能となる。その結果、従来の印刷物の検査で
は、目視による検査でしか検出不可能であった、コント
ラストが低く且つ微細な、いわゆるドクター筋と呼ばれ
る筋状欠陥をも自動的に検出することが可能となる。

【００４９】本発明者等は、以上詳述した筋状欠陥検査
技術について更に詳細に検討した結果、前記図１又は２
に示した検査装置をカラー画像に適用する場合、即ち検
査画像として画像入力部１０からカラー画像を入力する
際、図１３に示したように、Ｒ、Ｇ、Ｂの３フレームを
モノクロ画像として、それぞれ個別に設置された絵柄除
外部１２、筋強調処理部１４、判定部１６により、前述
した各処理を行う場合には、以下の新たな問題があるこ
とが明らかになった。

【００５０】図１４（Ａ）〜（Ｃ）は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各
モノクロ画像を、前記図１１に示した方法により、それ
ぞれ個別に筋強調処理して得られた縦加算画像を概念的
に示したものである。これらＲ、Ｇ、Ｂの各縦加算画像
において、筋部分の各輝度値（階調値）がそれぞれ背景
に対して少ししか変化していない筋状欠陥については、
感度が低下して検出できない。

【００５１】即ち、上記図１４（Ａ）〜（Ｃ）の各画像
において、同一のスキャンラインＬ上で、検出された輝
度値の分布プロファイルを、同図（Ｄ）〜（Ｆ）にそれ
ぞれ示したように、いずれのモノクロ画像でも、２値化
処理のために設定してある閾値Ｔ2 を越えないため、Ｏ
Ｋ（筋状欠陥がない）の判定が下され、印刷物上では筋
状欠陥が発生しているにも拘らず、最終的にＯＫと判定
されることが起こり得る。

【００５２】本発明は、新たに見出された上記問題点を
解決するべくなされたもので、カラー画像として入力さ
れる検査画像を、Ｒ、Ｇ、Ｂの各フレームのモノクロ画
像として処理する際、各モノクロ画像では検出感度の低
い筋状欠陥をも高精度に検出することができる筋状欠陥
検査方法及び装置を提供することを課題とする。

【００５３】

【課題を解決するための手段】本発明は、印刷物をカラ
ーで画像入力した検査画像から、印刷物上に発生してい
る筋状欠陥を検出する筋状欠陥検査方法であって、入力
した検査画像を、Ｒ、Ｇ、Ｂの各フレームのモノクロ画
像に分離するステップと、各モノクロ画像に対して、そ
れぞれ所定の画像処理を行うステップと、画像処理後の
各モノクロ画像を合成して合成画像を作成するステップ
と、該合成画像に基づいて筋状欠陥の有無を判定するス
テップとを有することにより、前記課題を解決したもの
である。

【００５４】本発明は又、印刷物をカラーで画像入力し
た検査画像から、印刷物上に発生している筋状欠陥を検
出する筋状欠陥検査装置であって、入力した検査画像
を、Ｒ、Ｇ、Ｂの各フレームのモノクロ画像に分離する
手段と、各モノクロ画像に対して、それぞれ所定の画像
処理を行う手段と、画像処理後の各モノクロ画像を合成
して合成画像を作成する手段と、該合成画像に基づいて
筋状欠陥の有無を判定する手段と、を備えたことによ
り、同様に前記課題を解決したものである。

【００５５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の形態について詳細に説明する。

【００５６】図１５は、本発明に係る一実施形態の筋状
欠陥検出装置の要部構成を示すブロック図である。

【００５７】本実施形態の筋状欠陥検査装置は、前記図
１又は２に示したものと同様の画像入力部１０により検
査画像がカラー画像として入力されると、該検査画像は
Ｒ、Ｇ、Ｂの各フレームのモノクロ画像に分離された
後、それぞれに対応して設置された絵柄除外部１２及び
筋強調処理部１４に順次入力され、前述したと同様の処
理が各モノクロ画像に実行されるようにすると共に、判
定部１６の前段に設置したＲＧＢ合成部２０により、上
記、筋強調処理部１４で処理された各モノクロ画像の縦
加算画像を合成できるようにし、且つ該合成部２０に対
して合成時に使用する重み係数等がパラメータ記憶部２
２から入力されるようにした以外は、各構成部の機能を
含めて前記図１又は２に示した筋状欠陥検査装置と実質
上同一である。

【００５８】本実施形態においては、前記ＲＧＢ合成部
２０において、Ｒ、Ｇ、Ｂの各縦加算画像を合成する
際、それぞれを図１６（Ａ）〜（Ｃ）に概念的に示した
ように、各画像の同一座標位置（ｎ，ｍ）の画素の階調
値（輝度値）Ｒ（ｎ，ｍ）、Ｇ（ｎ，ｍ）、Ｂ（ｎ，
ｍ）を、次の（１）式によりそれぞれ加算することによ
り、合成画像の階調値ＲＧＢ（ｎ，ｍ）が算出される。

【００５９】 ＲＧＢ（ｎ，ｍ）＝Ａｒ×Ｒ（ｎ，ｍ）＋Ａｇ×Ｇ（ｎ，ｍ） ＋Ａｂ×Ｂ（ｎ．ｍ） …（７） 但し、Ａｒ：Ｒの重み係数 Ａｇ：Ｇの重み係数 Ａｂ：Ｂの重み係数

【００６０】上記重み係数としては、通常は全て同一の
係数、例えば１．０とすればよい。しかし、印刷物で、
例えば白紙上の黄色の筋の場合であれば、Ａｒ＝１．
０、Ａｇ＝１．０、Ａｂ＝０．１とすることにより、該
筋を検出しないようにできる。このように、（７）式を
用いて画像を合成する際、Ｒ、Ｇ、Ｂの各画素値に対す
る係数を変えることにより、特定の色に対して感度を調
整することができる。

【００６１】上述した本実施形態を、前記図１４（Ａ）
〜（Ｃ）に示したものとほぼ同一の、図１７（Ａ）〜
（Ｃ）に示した、Ｒ、Ｇ、Ｂの各モノクロ画像の縦加算
画像に適用する場合について説明する。

【００６２】図１７（Ｄ）〜（Ｆ）に示したように、各
モノクロ画像について輝度値のピークを閾値Ｔ2 と単純
に比較する方法では、前記図１４（Ｄ）〜（Ｆ）の場合
と同様にいずれも筋状欠陥は検出されないが、本実施形
態によれば、このような検出画像に対しても、ＲＧＢの
合成画像を用いて判定を行うので、同図（Ｇ）に示した
ように、合成画像ではピーク値が閾値Ｔ2 を越えている
ことから筋状欠陥があるというＮＧの判定を行うことが
できる。因みに、この図１７のＲＧＢ合成では、上記
（１）式の重み係数を、Ａｒ＝Ａｇ＝Ａｂ＝１として計
算した。

【００６３】以上詳述した本実施形態によれば、カラー
画像を検査する場合、Ｒ、Ｇ、Ｂの各縦加算画像におけ
る輝度値が、それぞれ背景に対して少ししか変化してい
ない筋状欠陥でも、確実に検出することができる。又、
その際、必要に応じてＲ、Ｇ、Ｂの重み係数を調整する
ことにより、前述した如く特定の色に対する感度を調整
することもできるため、対象に合わせてより高精度の検
査を行うこともできる。

【００６４】以上、本発明について具体的に説明した
が、本発明は、前記実施形態に示したものに限られるも
のでなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能で
ある。

【００６５】例えば、前記実施形態では、合成するモノ
クロ画像が、強調処理した縦加算画像である場合を示し
たが、これに限定されず、実質的に同一の筋部分がある
画像であればよい。

【００６６】

【発明の効果】以上説明したとおり、本発明によれば、
カラー画像として入力される検査画像をＲ、Ｇ、Ｂの各
フレームのモノクロ画像として処理する際、各モノクロ
画像では検出感度の低い筋状欠陥をも高精度に検出する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】提案済の筋状欠陥検査装置の概略構成を示すブ
ロック図

【図２】上記の検査装置の詳細を示すブロック図

【図３】マスク画像作成時のエッジ抽出を示す説明図

【図４】検査画像を模式的に示す説明図

【図５】上記検査画像より絵柄のエッジのみを抽出した
画像を示す説明図

【図６】上記検査画像を基に作成したマスク画像を示す
説明図

【図７】エッジ抽出に用いる微分オペレータを概念的に
示す説明図

【図８】微分オペーレータを適用して作成したエッジ画
像を示す説明図

【図９】マスク画像とエッジ画像の合成原理を概念的に
示す説明図

【図１０】合成後のマスク済みエッジ画像を示す説明図

【図１１】縦方向の画素値を強調する加算方法を示す説
明図

【図１２】筋状欠陥の判定処理を概念的に示す説明図

【図１３】検査画像をＲ、Ｇ、Ｂのモノクロ画像とする
検査装置の構成を示すブロック図

【図１４】上記モノクロ画像を用いる場合の問題点を示
す線図

【図１５】本発明に係る一実施形態の筋状欠陥検査装置
の概略構成を示すブロック図

【図１６】Ｒ、Ｇ、Ｂのモノクロ画像の合成方法を示す
線図

【図１７】実施形態の効果を示す線図

【符号の説明】

１０…画像入力部 １２…絵柄除外部 １２Ａ…マスク画像作成部 １２Ｂ…エッジ画像作成部 １２Ｃ…マスク済みエッジ画像合成部 １４…筋強調処理部 １４Ａ…縦加算部 １６…判定部 １６Ａ…二値化部 １６Ｂ…線認識部 １８…欠陥表示部

【手続補正書】

【提出日】平成９年１１月７日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００８

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００８】本出願人は、前記従来の問題点を解決する
べく、絵柄を含んでいる検査画像から、コントラストが
低く、しかも、微細な筋状欠陥をも確実に検出すること
ができる技術として、特願平８−３１９２３０により、
印刷物を画像入力した検査画像から、印刷物上に発生し
ている筋状欠陥を検出する筋状欠陥検査装置であって、
検査画像から絵柄部分を除外処理する絵柄除外手段と、
該除外処理後の画像に存在する筋部分を強調処理する筋
強調手段と、該強調処理後の画像に基づいて筋状欠陥を
判定する判定手段と、を備えたものを、既に提案してい
る。

【手続補正２】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図２

【補正方法】変更

【補正内容】

【図２】

【手続補正３】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図１５

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１５】

フロントページの続き (72)発明者 林 謙太 東京都新宿区市谷加賀町一丁目１番１号 大日本印刷株式会社内

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】印刷物をカラーで画像入力した検査画像か
   ら、印刷物上に発生している筋状欠陥を検出する筋状欠
   陥検査方法であって、 入力した検査画像を、Ｒ、Ｇ、Ｂの各フレームのモノク
   ロ画像に分離するステップと、 各モノクロ画像に対して、それぞれ所定の画像処理を行
   うステップと、 画像処理後の各モノクロ画像を合成して合成画像を作成
   するステップと、 該合成画像に基づいて筋状欠陥の有無を判定するステッ
   プと、を有することを特徴とする筋状欠陥検査方法。
2. 【請求項２】請求項１において、 前記所定の画像処理を行うステップが、 検査画像から絵柄部分を除外処理する絵柄除外ステップ
   と、 該除外処理後の画像に存在する筋部分を強調処理する筋
   強調ステップと、を含むことを特徴とする筋状欠陥検査
   方法。
3. 【請求項３】請求項２において、 前記絵柄除外ステップが、 検査画像から抽出される絵柄部分のエッジをマスクする
   ためのマスク部分を有するマスク画像を作成するステッ
   プと、 検査画像から抽出される任意のエッジを含むエッジ画像
   を作成するステップと、 作成されたエッジ画像とマスク画像を合成するステップ
   と、を含むことを特徴とする筋状欠陥検査方法。
4. 【請求項４】請求項１において、 前記合成画像を作成するステップで各モノクロ画像を合
   成する際、Ｒ、Ｇ、Ｂの各画像における同一座標位置
   （ｎ，ｍ）の画素の階調値を、Ｒ（ｎ，ｍ）、Ｇ（ｎ，
   ｍ）、Ｂ（ｎ，ｍ）とした場合、合成画像の階調値ＲＧ
   Ｂ（ｎ，ｍ）を、 ＲＧＢ（ｎ，ｍ）＝Ａｒ×Ｒ（ｎ，ｍ）＋Ａｇ×Ｇ
   （ｎ，ｍ）＋Ａｂ×Ｂ（ｎ，ｍ） （Ａｒ：Ｒの重み係数、Ａｇ：Ｇの重み係数、Ａｂ：Ｂ
   の重み係数）により算出することを特徴とする筋状欠陥
   検査方法。
5. 【請求項５】印刷物をカラーで画像入力した検査画像か
   ら、印刷物上に発生している筋状欠陥を検出する筋状欠
   陥検査装置であって、 入力した検査画像を、Ｒ、Ｇ、Ｂの各フレームのモノク
   ロ画像に分離する手段と、 各モノクロ画像に対して、それぞれ所定の画像処理を行
   う手段と、 画像処理後の各モノクロ画像を合成して合成画像を作成
   する手段と、 該合成画像に基づいて筋状欠陥の有無を判定する手段
   と、を備えていることを特徴とする筋状欠陥検査装置。
6. 【請求項６】請求項５において、 前記所定の画像処理を行う手段が、 検査画像から絵柄部分を除外処理する絵柄除外手段と、 該除外処理後の画像に存在する筋部分を強調処理する筋
   強調手段と、を含むことを特徴とする筋状欠陥検査装
   置。
7. 【請求項７】請求項６において、 前記絵柄除外手段が、 検査画像から抽出される絵柄部分のエッジをマスクする
   ためのマスク部分を有するマスク画像を作成する手段
   と、 検査画像から抽出される任意のエッジを含むエッジ画像
   を作成する手段と、 作成されたエッジ画像とマスク画像を合成する手段と、
   を含むことを特徴とする筋状欠陥検査装置。
8. 【請求項８】請求項５において、 前記合成画像を作成する手段により各モノクロ画像を合
   成する際、Ｒ、Ｇ、Ｂの各画像における同一座標位置
   （ｎ，ｍ）の画素の階調値を、Ｒ（ｎ，ｍ）、Ｇ（ｎ，
   ｍ）、Ｂ（ｎ，ｍ）とした場合、合成画像の階調値ＲＧ
   Ｂ（ｎ，ｍ）を、 ＲＧＢ（ｎ，ｍ）＝Ａｒ×Ｒ（ｎ，ｍ）＋Ａｇ×Ｇ
   （ｎ，ｍ）＋Ａｂ×Ｂ（ｎ，ｍ） （Ａｒ：Ｒの重み係数、Ａｇ：Ｇの重み係数、Ａｂ：Ｂ
   の重み係数）により算出することを特徴とする筋状欠陥
   検査装置。