JPS63116853A - 枚葉印刷機の評価方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は枚葉印刷機の性能評価に適用さｎる評価方法に
関する。

〔従来の技術〕

枚葉印刷機の印刷障害は徨々有り、要因が複雑で機械的
、資材的なものが絡み合って発生する。

このうち印刷紙上にローラと平行に現わｎるインキの濃
淡ムラは一般に縞目と呼ばｎ１印刷品質を損なう大きな
要因である。こｎは人間の眼には比較的認識さｎやすい
が、濃度計による濃度差は分解能ギリギリであり、網点
面積の差も有為差が見らｎない。

縞目の検知は、印刷に従事する人々の目視に頼っている
現状であり、その評価は、こ扛らの人々の経験に基づい
比定性的評価である。

従って、印刷品質の向上を計るうえで客観的な定量評価
法が強く要望さｎていた。

このようなことから、本出願人は先に枚葉印刷機の評価
装置（％願昭６１−１３７４８８号、以下先願発明と称
す）を出願し九。第１図に基づいて概要を説明する。以
下、この概要について第６図を参照して説明する。照明
光源８で印刷物１を均一に照明し、フィルタ３を装着し
たテレビ（’ｆｆ）カメラ２を、カメラコントローラ４
により駆動して印刷物１を撮影する。

上記ＴＶ左カメラで撮影した画像信号を平均化処理装置
５でＡＤ変換後、複数両面分のデータを平均化処理して
評価用の画像データとする。この画像データを空間フィ
ルタリング処理装置９にょシ空間フィルタ処理を行い、
これを演算装置６で、縞目方向に圧縮（加算平均）し、
１ライン（１次元）の輝度データとし、さらに、この輝
度データの平均値を求め、この平均値を出力装置７に出
力し、この平均値よりも輝度が低い地点を縞目と評価す
る装置である。

〔発明が解決しようとする問題点〕

先願発明の枚葉印刷機の評価装置は、印刷物ｌを均一に
照明することを前提としているため、これを実現するこ
とは難しく、これを実現できるとしても高価な照明光源
を必要とする。また、印刷物１を不均一に照明すると、
先願発明の装置では、照明ムラの九め、平均輝度よりも
明るい地点に縞目があると、そｎを見落す可能性があっ
次。こｎは、先願発明の装置が平均の輝度よりも暗い地
点を機械的に縞目と判断している九めである。

以上のように、先願発明の装置では、印刷物１を均一に
照明する必要がある。縞目の評価法として画像データ（
２次元）を縞目方向に圧縮平均して、水平方向の１次元
のデータとし、平均の輝度よシも低い地点を縞目と評価
しているため、この方法では他のサンプルとの相対的な
評価が難しいという問題がある。

そこで、本発明は照明ムラの影響を除去することができ
、ま次他のサンプルとの相対的な評価が容易となり、実
用性の高い枚葉印刷機の評価方法を提供することを目的
とする。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は上記目的を達成するため、第１番目の発明は照
明した印刷物をカメラで撮影して輝度の平均化処理をし
た第１の画像データを作シ、次いで上記印刷物を平面上
で回転させ、これをカメラで撮影して輝度の平均化処理
をした第２の画像データを作り、然る後上記第１．第２
の画像データの輝度差を演算し、照明ムラを除去した評
価用の印刷物の画像データを合成することを特徴とする
枚葉印刷機の評価方法であり、第２番の発明は照明し几
印刷物をカメラで撮影して輝度の平均化処理をした第１
の画像データを作シ、次いで上記印刷物を平面上で回転
させ、これをカメラで撮影して輝度の平均化処理をした
第２の画像データを作り、然る後上記第１．第２の画像
データの輝度差を演算し、照明ムラを除去した評価用の
印刷物の画像データを合成し、この合成画像データの分
散あるいは合成画像データの空間周波数スペクトラムを
求め、この空間周波数スペクトラムの低減の振幅の総和
を演算し、このいずｎかによシ印刷物の縞目を評価する
ことを特徴とする枚葉印刷機の評価方法でおる。

〔作用〕

上記のようにすることにより、照明ムラの影響を除くこ
とができ、ま几縞目の相対評価ができる。

〔実施例〕

以下、本発明による枚葉印刷機の評価方法について説明
するが、はじめに本発明の概要について述べる。

（１）照明ムラはミ適用する照明光源特有のものである
から、あらかじめ、照明ムラのノぐターンを画像データ
として記憶し、評価用の印刷紙のデータと差を演算すｎ
ば基本的には照明ムラの影響は除去できる。しかし、厳
密には印刷紙の紙質やインクの種類等によって光の反射
状態が微妙に変化するので、照明ムラを正確に除去する
ことは難しい。

縞目は、印刷紙上にローラ（ゴム胴、圧胴等）と平行に
発生するわずかな輝度（階調）差の濃淡縞として現わｎ
る。そこで、固定さｎた照明光源において印刷紙を９０
’回転させて縞目方向が互いに垂直な２通りの画像デー
タを取得する。この両画像データの差を演算すｎば、紙
質インク色が同じなので厳密に照明ムラの影響を除去す
ることが可能でちる。

（２）複数の印刷紙を相対評価するには、個々の印刷紙
を重みのある数値で評価する必要があるが、ここでは、
０画像データの分散値あるいは０画像データの低次の空
間周波数のピーク値の総和によりそｎ（″れ１個の重み
のある数値で評価することが可能でおる。

以下、このことを第１図〜第６図を参照して説明する。

第１図は本発明方法を実施する装置のブロック図、第２
図（＆）　、　（ｂ）は第１図の平均化処理後の画像デ
ータ、第２図（Ｃ）は第２図（ａ）　、　（ｂ）の差を
演算した後の画像データでおる。

（１）照明ムラの除去対策 補色フィルタ３を装着したＴＶ左カメラをカメラコント
ローラ４で駆動して、評価用の枚葉印刷物１を撮影する
。この撮影した画像を平均化処理装置５で平均化すると
、第２図（＆）に示すように、照明光源８に起因する照
明ムラ（第２図斜線部）を含んだ画像データが得らｎる
。この画像データを演算装置６内の画像メモリに記録す
る。次に、印刷物１を９０°回転させ、同様にＴＶ左カ
メラで撮影し、平均化処理すると、第２図（ｂ）に示す
ようになシ、こｎと第２図（＆）と比較すると、縞目の
方向は９０’回転するが、照明ムラの位置は同じである
画像データが得らｎる。この画像データも演算装置６内
の画像メモリに記録する。

そして演算装置６内において、第２図（、）と第２図伽
）の画像データの差を演算すｎば、第２図（ｅ）に示す
ように照明ムラを除去した画像データが得らｎる。

この方法の特徴として以下のことがある。■同一の印刷
物１上に生じる照明ムラを比較する次め、紙質やインク
色の違いによる散乱光（反射光）の相違がなく、照明ム
ラを完全に除去できる。■印刷物１を９０°回転させて
比較すると、合成さｔｌ−た画像データ（第２図（Ｃ）
）は縞目を格子状に含む九め、どちらか一方向（水平方
向あるいは垂直方向）に画像データを圧縮平均して１次
元の輝度データにしても必ず縞目の情報は保存さｎる。

■水平方向及び垂直方向の２方向より縞目を確認できる
。

■別の評価方法として縞目の格子点を検出して縞目の位
置や幅等を評価することも可能でおる。

（１１）縞目の相対評価（客観的評価）演算装置６は上
記の方法によって照明ムラを除去した評価用の画像デー
タ〔例えば第２図（Ｃ）〕に対して画像データ（２次元
）を、縞目方向に圧縮し、１ラインの１次元の輝度デー
タに変換する。

第３図は５種類の印刷物サンプルに対して、上記処理を
実施した結果を示すもので、（＆）は縞目がないデータ
で、Ｃｂ）〜（＠）は矢印の地点が縞目に相当する。印
刷紙の縞目を検査する熟練者によると、（−）→（ｂ）
→（Ｃ）→（ｄ）→（６）の順に印刷物１上の縞目の程
度が悪くなる。演算装置６は各サンプルの１次元の輝度
データに対して分散を計算する。

第４図は、人間（熟練者）が評価した縞目の程度と分散
の関係を示す図であり、こｎにより熟練者の評価と、分
散値の間に相関があることを確認できる。よって、分散
の値で印刷物の縞目の程度を評価できる。そして出力装
置７より第３図に示す１次元化した輝度データと分散値
を出力する。

また同様に演算装置１６は、照明ムラを除去した評価用
の画像データ〔例えば、第２図（Ｃ）〕を、縞目方向に
圧縮平均し、１次元の輝度データに変換する。次に、こ
の１次元の輝度データをフーリエ変換（ＦＦＴ　）処理
゛して空間周波数スペクトラムを計算する。第５図はこ
の結果を示すもので、５種類のサンプルとの空間周波数
スペクトラムを示している。そして、演算装置６は、空
間周波数の低周波域（例えば空間周波数の１０次の項ま
で）の振幅（ピーク値）の総和を計算する。第６図はこ
の結果を示すもので、人間（熟練者）が評価し念縞目の
程度と空間周波数（低域）の振幅の総和とサンプルの関
係を示しており、この図から熟練者の評価と相関関係が
あることを確認できる。よって、低域の空間周波数の振
幅の総和で印刷物１の縞目を評価できる。出力装置７よ
り第３図に示す１次元化した輝度データと低域の空間周
波数の振幅の総和を出力する。

以上のように、印刷物１の縞目の評価を分散あるいは低
域の空間周波数の振幅の総和の値によって実現できる九
め、複数の印刷物１の相対的な評価が可能となる。

なお第１図（本発明に用いる装置）では、第７図の先瓢
発明で構成要素としてい次空間フィルタリング装置９を
必要としないのは、縞目の輪郭を強調しなくても十分に
縞目が検出できるからである。すなわち、空間フィルタ
リング装置９は、印刷物の縞目の輪郭を強調するため、
輪郭強調が飽和して相対的な評価が困難になる可能性が
あるからである。

以上述ぺ几実施例によｎば、次のような効果が得らｎる
。

（１）　　照明ムラの除去 印刷物１を９０’回転させて、２通ｐの画像データを取
得し、両者の差を演算することにより照明ムラを完全に
除去できる。この手法によると、あらかじめ照明ムラ除
去用の基準の画像データの準備が不要であり、さらに同
一の印刷物１の反射光を比較するため、紙質やインク色
の反射光（散乱光）等の影響が全くない。ま几照明ムラ
を除去した画像データは縞目情報を格子状に含むため、
水平方向及び垂直方向の２方向より縞目の存在を確認で
きるという特徴がある。さらに、格子点の検出による縞
目の評価も可能となる。

（ｎ）　　縞目の相対評価 縞目の評価法として、画像データの分散値おるいは空間
周波数の低周波域の振幅の総和を採用することにより、
複数の印刷物間の相対的な評価が可能である。

〔発明の効果〕

以上述べた本発明によｎば、照明ムラの影響を除去する
ことができ、また他のサンプルとの相対的な評価が容易
となシ、実用性の高い枚葉印刷機の評価方法を提供でき
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方法を実施する次めの装置のブロック図
、第２図〜第６図はいずｆ′Ｌも第１図の動作を説明す
る友めの図、第７図は先願発明装置のブロック図である
。 １・・・印刷物、２・・・ＴＶカメラ、３・・・フィル
タ、４・・・カメラフ／トローラ、５・・・平均化処理
装置、６・・・演算装置、７・・・出力装置、８・・・
照明光源。 出願人復代理人　　弁理士　鈴　江　武　彦第７図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）照明した印刷物をカメラで撮影して輝度の平均処
   理をした第１の画像データを作り、次いで上記印刷物を
   平面上で回転させ、これをカメラで撮影して輝度の平均
   化処理をした第２の画像データを作り、然る後上記第１
   、第２の画像データの輝度差を演算し、照明ムラを除去
   した評価用の印刷物の画像データを合成することを特徴
   とする枚葉印刷機の評価方法。
2. （２）照明した印刷物をカメラで撮影して輝度の平均化
   処理をした第１の画像データを作り、次いで上記印刷物
   を平面上で回転させ、これをカメラで撮影して輝度の平
   均化処理をした第２の画像データを作り、然る後上記第
   １、第２の画像データの輝度差を演算し、照明ムラを除
   去した評価用の印刷物の画像データを合成し、この合成
   画像データの分散あるいは合成画像データの空間周波数
   スペクトラムを求め、この空間周波数スペクトラムの低
   減の振幅の総和を演算し、このいずれかにより印刷物の
   縞目を評価することを特徴とする枚葉印刷機の評価方法
   。