WO2020012826A1 - 印刷装置、検査装置、検査方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

画像上に点在する検知対象オブジェクトを高速に検知して検査画像を検査する印刷装置、検査装置、検査方法及びプログラムを提供する。処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、検知画素の画素情報を格子領域毎に計上し、各格子領域の計上結果を連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断し、判断結果に基づいて各格子領域の計上結果を統合し、検知対象オブジェクトの情報を算出し、算出された検知対象オブジェクトの情報と閾値とを用いて検査画像を選別する。

Description

印刷装置、検査装置、検査方法及びプログラム

　本発明は印刷装置、検査装置、検査方法及びプログラムに係り、特に画像から検知対象オブジェクトを検知する技術に関する。

　印刷物は、印刷の際にインク抜け、インク垂れ、キズ、スジ等の欠陥が発生する場合がある。このため、印刷物の欠陥を検知対象オブジェクトとして検出する自動検査が行われている。この自動検査では、検査を行う検査画像と検査の基準となる基準画像とを比較して検知対象オブジェクトを検出する技術が知られている。

　特許文献１には、集積回路を検査するために、基準となる設計データと検査する対象の読み取り画像における直線形状と曲線形状のパターンを抽出し、比較することで検査単位毎に欠陥を検査する技術が開示されている。特許文献１に記載の技術では、検査単位毎に検査を実施して欠陥部を検出し、膨張処理を行った後にラベリング処理を実施することで、検査単位における欠陥部の外接長方形を求め、欠陥の情報を求めている。また、検査領域内で外接長方形が重複している場合には、重複している外接長方形を内包する外接長方形を求めるという処理を実施している。

特開２００７－１４９０５５号公報

　特許文献１において実施しているラベリング処理は、対象とする画像を走査的に読み込む必要があり、処理時間が遅いという問題が存在している。リアルタイムに検査する場合は早い処理時間が要求されるため、特許文献１に記載の処理では所要時間内に検査が終了しないという問題点があった。

　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、画像上に点在する検知対象オブジェクトを高速に検知して検査画像を検査する印刷装置、検査装置、検査方法及びプログラムを提供することを目的とする。

　上記目的を達成するために検査装置の一の態様は、検査を行う検査画像と検査の基準となる基準画像とを比較して、検査画像の検知対象オブジェクトが存在する検知画素と、検知画素以外の非検知画素とをそれぞれ異なる値とした少なくとも２値の値を有する処理対象画像であって、第１の方向及び第１の方向とは異なる第２の方向にそれぞれ沿った格子領域に分割された処理対象画像を生成する処理対象画像生成部と、格子領域毎に対応して設けられた計上結果格納記憶部と、処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、演算処理の対象の注目画素が検知画素である場合に、検知画素である注目画素の画素情報を注目画素が属する格子領域に対応する計上結果格納記憶部に計上し、かつ検知画素である注目画素が格子領域の第１の方向の一方の端部の画素及び第２の方向の一方の端部の画素の少なくとも一方であるか否かの格子領域間連結情報を取得する並列演算部と、格子領域間連結情報に基づいて、第１の方向の一方の端部及び第２の方向の一方の端部の少なくとも一方に検知画素を有する第１の格子領域を含む最大で２行２列の隣接する４格子領域からなる連結格子領域群であって、第１の格子領域の第１の方向の一方の端部に隣接する第２の格子領域及び第１の格子領域の第２の方向の一方の端部に隣接する第３の格子領域を含む連結格子領域群の各格子領域の計上結果を、連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断する統合判断部と、統合判断部の判断結果に基づいて各格子領域の計上結果を統合し、検知対象オブジェクトの情報を算出する情報算出部と、算出された検知対象オブジェクトの情報と閾値とを用いて検査画像を選別する選別部と、を備える検査装置である。

　本態様によれば、処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、検知画素の画素情報を格子領域毎に計上し、各格子領域の計上結果を連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断し、判断結果に基づいて各格子領域の計上結果を統合し、検知対象オブジェクトの情報を算出し、算出された検知対象オブジェクトの情報と閾値とを用いて検査画像を選別するようにしたので、画像上に点在する検知対象オブジェクトを高速に検知して検査画像を検査することができる。

　統合判断部は、第１の格子領域の第１の方向の一方の端部の画素が検知画素である場合に、第２の格子領域の計上結果を第１の格子領域の計上結果に統合すると判断することが好ましい。これにより、格子領域の計上結果を適切に統合することができる。

　統合判断部は、第１の格子領域の第２の方向の一方の端部の画素が検知画素である場合に、第３の格子領域の計上結果を第１の格子領域の計上結果に統合すると判断することが好ましい。これにより、格子領域の計上結果を適切に統合することができる。

　統合判断部は、第１の格子領域の第１の方向の一方の端部の画素及び第２の方向の一方の端部の画素が検知画素である場合に、連結格子領域群の４格子領域の計上結果を第１の格子領域の計上結果に統合すると判断することが好ましい。これにより、格子領域の計上結果を適切に統合することができる。

　情報算出部は、検知対象オブジェクトのサイズ情報を算出し、閾値はサイズ閾値であることが好ましい。これにより、検知対象オブジェクトのサイズに応じて検査画像を選別することができる。

　サイズ閾値は、４格子領域からなる連結格子領域群のサイズ以下の値であることが好ましい。これにより、適切なサイズ閾値とすることができ、検査画像を適切に選別することができる。

　格子領域のサイズは、検知対象オブジェクトの最大サイズを内包することが好ましい。これにより、最大サイズの検知対象オブジェクトを検知することができ、検査画像を適切に選別することができる。

　閾値を使用者が設定する閾値設定部を備えることが好ましい。これにより、適切な閾値を設定することができ、検査画像を適切に選別することができる。

　注目画素の画素情報は注目画素の位置情報を含むことが好ましい。これにより、検知対象オブジェクトの情報に検知対象オブジェクトの位置情報を含めることができ、検査画像を適切に選別することができる。

　処理対象画像は、３値以上の値を有することが好ましい。これにより、対象オブジェクトの種類に応じた検査画像の選別を同時に実施することができる。

　並列演算部は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）であることが好ましい。これにより、並列演算を適切に行うことができる。

　印刷デジタルデータを元に印刷された検査対象の印刷物が撮像された撮像画像を検査画像として取得する検査画像取得部と、印刷デジタルデータ、又は印刷デジタルデータを元に印刷された基準となる印刷物が撮像された撮像画像を基準画像として取得する基準画像取得部と、を備え、検査対象の印刷物の欠陥を検知対象オブジェクトとすることが好ましい。これにより、検査対象の印刷物の欠陥を検知対象オブジェクトとして検査することができる。

　上記目的を達成するために印刷装置の一の態様は、上記の検査装置と、印刷デジタルデータを元に印刷を行い、印刷物を生成する印刷部と、印刷物を撮像するスキャナと、選別部の選別結果を出力する出力部と、を備えた印刷装置である。

　本態様によれば、画像上に点在する検知対象オブジェクトを高速に検知して印刷物の検査画像を検査することができる。

　上記目的を達成するために検査方法の一の態様は、検査を行う検査画像と検査の基準となる基準画像とを比較して、検査画像の検知対象オブジェクトが存在する検知画素と、検知画素以外の非検知画素とをそれぞれ異なる値とした少なくとも２値の値を有する処理対象画像であって、第１の方向及び第１の方向とは異なる第２の方向にそれぞれ沿った格子領域に分割された処理対象画像を生成する処理対象画像生成工程と、並列演算部により処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、演算処理の対象の注目画素が検知画素である場合に、検知画素である注目画素の画素情報を格子領域毎に対応して設けられた計上結果格納記憶部のうち注目画素が属する格子領域に対応する計上結果格納記憶部に計上し、かつ検知画素である注目画素が格子領域の第１の方向の一方の端部の画素及び第２の方向の一方の端部の画素の少なくとも一方であるか否かの格子領域間連結情報を取得する並列演算工程と、格子領域間連結情報に基づいて、第１の方向の一方の端部及び第２の方向の一方の端部の少なくとも一方に検知画素を有する第１の格子領域を含む最大で２行２列の隣接する４格子領域からなる連結格子領域群であって、第１の格子領域の第１の方向の一方の端部に隣接する第２の格子領域及び第１の格子領域の第２の方向の一方の端部に隣接する第３の格子領域を含む連結格子領域群の各格子領域の計上結果を、連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断する統合判断工程と、統合判断工程の判断結果に基づいて各格子領域の計上結果を統合し、検知対象オブジェクトの情報を算出する情報算出工程と、算出された検知対象オブジェクトの情報と閾値とを用いて検査画像を選別する選別工程と、を備える検査方法である。

　本態様によれば、処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、検知画素の画素情報を格子領域毎に計上し、各格子領域の計上結果を連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断し、判断結果に基づいて各格子領域の計上結果を統合し、検知対象オブジェクトの情報を算出し、算出された検知対象オブジェクトの情報と閾値とを用いて検査画像を選別するようにしたので、画像上に点在する検知対象オブジェクトを高速に検知して検査画像を検査することができる。

　上記目的を達成するためにコンピュータに実行させるためのプログラムの一の態様は、上記の検査方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

　本態様によれば、処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、検知画素の画素情報を格子領域毎に計上し、各格子領域の計上結果を連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断し、判断結果に基づいて各格子領域の計上結果を統合し、検知対象オブジェクトの情報を算出し、算出された検知対象オブジェクトの情報と閾値とを用いて検査画像を選別するようにしたので、画像上に点在する検知対象オブジェクトを高速に検知して検査画像を検査することができる。

　本発明によれば、画像上に点在する検知対象オブジェクトを高速に検知することができる。

図１は、欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。 図２は、欠陥検査方法の一例を示すフローチャートである。 図３は、格子領域に分割された処理対象画像の一例を示す図である。 図４は、処理対象画像の一部拡大図である。 図５は、格子領域の拡大図である。 図６は、統合判断工程の一例を示すフローチャートである。 図７は、連結格子領域群を説明するための図である。 図８は、連結格子領域群を説明するための図である。 図９は、欠陥検査方法による処理を模式的に示す図である。 図１０は、欠陥の種類別に検査を行う例を説明するための図である。 図１１は、インクジェット印刷装置の全体の概略構成を示す全体構成図である。 図１２は、インクジェット印刷装置の内部構成を示すブロック図である。

　以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施形態について詳説する。

　＜第１の実施形態＞
　第１の実施形態に係る欠陥検査装置は、検査画像から検知対象オブジェクト情報を算出し、算出した検知対象オブジェクト情報に対して閾値を用いて選別する装置である。本実施形態では、検査画像の欠陥を検知対象オブジェクトとして検知する。

　〔欠陥検査装置の構成〕
　図１は、欠陥検査装置の構成を示すブロック図である。欠陥検査装置１０は、画像取得部１２と、処理対象画像生成部１４と、画像分割部１６と、分割サイズ情報記憶部１８と、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）２０と、格子領域内計上結果格納用メモリ２４と、格子領域間連結情報格納用メモリ２６と、統合判断部２８と、情報算出部３０と、選別部３２と、検出サイズ情報記憶部３４と、閾値設定部３６と、出力部３８と、統括制御部４０と、を備えている。

　画像取得部１２は、欠陥検査を行う検査画像と、欠陥検査の基準となる基準画像とを外部の装置から取得する入力インターフェースである。検査画像及び基準画像は、欠陥検査装置１０に設けられた不図示の記憶部に記憶されていてもよい。

　処理対象画像生成部１４は、検査画像と基準画像とを比較して、検査画像の欠陥が存在する欠陥画素（検知画素の一例）と、欠陥が存在しない非欠陥画素（検知画素以外の非検知画素の一例）とをそれぞれ異なる値とした２値画像である処理対象画像を生成する画像処理部である。

　画像分割部１６は、処理対象画像をＸ方向（水平方向、第１の方向の一例）及びＸ方向に直交するＹ方向（垂直方向、第１の方向とは異なる第２の方向の一例）にそれぞれ沿った格子領域に分割する画像処理部である。各格子領域のＸ方向及びＹ方向のサイズは、分割サイズ情報Ｄ１に基づいて決定される。分割サイズ情報記憶部１８は、格子領域の分割サイズ情報Ｄ１を記憶する記憶部である。

　ＧＰＵ２０は、ｍ個のコア２２（２２－１、２２－２、２３－３、…、２２－ｍ）を有している。ＧＰＵ２０は、ｍ個のコア２２によって並列に画像処理を行う並列演算装置（並列演算部の一例）である。ＧＰＵ２０は、処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、欠陥画素の画素情報を格子領域毎に計上し、かつ欠陥画素の格子領域間連結情報を取得する。

　格子領域内計上結果格納用メモリ２４は、格子領域毎に設けられた記憶部（計上結果格納記憶部の一例）である。また、格子領域間連結情報格納用メモリ２６は、格子領域毎に設けられた記憶部（格子領域間連結情報格納記憶部の一例）である。格子領域内計上結果格納用メモリ２４及び格子領域間連結情報格納用メモリ２６の詳細については後述する。

　統合判断部２８は、最大で２行２列の隣接する４格子領域からなる連結格子領域群について、各格子領域の計上結果を連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断する演算部である。

　情報算出部３０は、統合判断部２８の判断結果に基づいて各格子領域の計上結果を統合し、欠陥の情報を算出する演算部である。

　選別部３２は、情報算出部３０において算出された欠陥の情報に対して、検査画像の良否判定の基準となる閾値を用いて検査画像の良否を選別する演算部である。

　検出サイズ情報記憶部３４は、欠陥の検出サイズ情報を記憶する記憶部である。選別部３２は、欠陥の検出サイズ情報に基づいた閾値を用いて選別する。閾値設定部３６は、欠陥検査装置１０の使用者が閾値を設定するための入力インターフェースである。

　出力部３８は、選別部３２の選別結果を出力する出力インターフェースである。また、統括制御部４０は、欠陥検査装置１０の各部を統括制御する演算制御部である。

　〔欠陥検査方法の処理〕
　図２は、欠陥検査方法の一例を示すフローチャートである。欠陥検査方法は、画像取得工程（ステップＳ１）と、処理対象画像生成工程（ステップＳ２）と、画像分割工程（ステップＳ３）と、メモリ確保工程（ステップＳ４）と、欠陥判定工程（ステップＳ５）と、計上工程（ステップＳ６）と、連結判定工程（ステップＳ７）と、格子領域間連結情報取得工程（ステップＳ８）と、統合判断工程（ステップＳ９）と、情報算出工程（ステップＳ１０）と、選別工程（ステップＳ１１）と、出力工程（ステップＳ１２）と、を備える。

　〈画像取得工程（ステップＳ１）〉
　ステップＳ１では、画像取得部１２は、欠陥検査を行う検査画像と、欠陥検査の基準となる基準画像とを取得する。ここでは、検査画像は検査対象の印刷物をカメラ等の撮像装置で撮像した画像である。また、基準画像は、検査画像と同じデジタルデータに基づいて印刷され、かつ欠陥のない印刷物をカメラ等の撮像装置で撮像した画像である。基準画像は、デジタルデータそのものであってもよい。

　〈処理対象画像生成工程（ステップＳ２）〉
　ステップＳ２では、処理対象画像生成部１４は、検査画像と基準画像との差分画像を生成する。さらに、処理対象画像生成部１４は、差分画像を２値化し、欠陥画素を１の値、非欠陥画素を０の値とした２値画像を処理対象画像として生成する。

　〈画像分割工程（ステップＳ３）〉
　ステップＳ３では、画像分割部１６は、分割サイズ情報記憶部１８から分割サイズ情報を読み出し、処理対象画像を読み出した分割サイズ情報Ｄ１に基づくサイズの格子領域に分割する。

　図３は、格子領域に分割された処理対象画像Ｇの一例を示す図である。図３に示す例では、処理対象画像Ｇは、Ｘ方向に３２個、Ｙ方向に２４個、計３２×２４＝７６８個の格子領域に分割されている。

　本実施形態では、検査画像と基準画像との差分画像から処理対象画像を生成し、処理対象画像を格子領域に分割したが、検査画像と基準画像とをそれぞれ格子領域に分割し、格子領域毎の検査画像と格子領域毎の基準画像から格子領域毎の差分画像を求め、格子領域毎の差分画像から格子領域に分割された処理対象画像を生成してもよい。また、検査画像と基準画像との差分画像を格子領域に分割して格子領域毎の差分画像を求め、格子領域毎の差分画像から格子領域に分割された処理対象画像を生成してもよい。

　〈メモリ確保工程（ステップＳ４）〉
　ステップＳ４では、統括制御部４０は、格子領域内計上結果格納用メモリ２４に、処理対象画像の格子領域毎の記憶領域を確保する。ここでは、統括制御部４０は、欠陥画素のＸ座標の和を記憶させるＸ座標情報格納用メモリ２４ａ（２４ａ－１、２４ａ－２、…２４ａ－ｎ）、欠陥画素のＹ座標の和を記憶させるＹ座標情報格納用メモリ２４ｂ（２４ｂ－１、２４ｂ－２、…２４ｂ－ｎ）、及び欠陥画素の数の和を記憶させるサイズ情報格納用メモリ２４ｃ（２４ｃ－１、２４ｃ－２、…２４ｃ－ｎ）を確保する。図３に示す処理対象画像Ｇの場合は、ｎ＝７６８である。統括制御部４０は、格子領域内計上結果格納用メモリ２４の内部を全てゼロに初期化しておく。

　同様に、統括制御部４０は、格子領域間連結情報格納用メモリ２６に、処理対象画像の格子領域毎の記憶領域を確保する。ここでは、統括制御部４０は、格子領域の右端画素に欠陥が存在することを記憶させる右端連結情報格納用メモリ２６ａ（２６ａ－１、２６ａ－２、…２６ａ－ｎ）、及び格子領域の下端画素に欠陥が存在することを記憶させる下端連結情報格納用メモリ２６ｂ（２６ｂ－１、２６ｂ－２、…２６ｂ－ｎ）を確保する。図３に示す処理対象画像Ｇの場合は、ｎ＝７６８である。統括制御部４０は、格子領域間連結情報格納用メモリ２６の内部を全て「欠陥が存在しない」状態に初期化しておく。

　続いて、ＧＰＵ２０は、ステップＳ５～Ｓ８の処理を、処理対象画像の全画素について並列に行う（並列演算工程の一例）。以下、ＧＰＵ２０の各コア２２において演算処理を行う画素を注目画素と表記する。

　〈欠陥判定工程（ステップＳ５）〉
　ステップＳ５では、注目画素の値が１であるか否か、即ち注目画素が欠陥画素であるか否かを判定する。注目画素が非欠陥画素である場合は、この画素についての処理を終了する。注目画素が欠陥画素である場合は、ステップＳ６に移行する。

　〈計上工程（ステップＳ６）〉
　ステップＳ６では、ＧＰＵ２０は、欠陥画素である注目画素における画素情報を格子領域内計上結果格納用メモリ２４に次のように計上する。即ち、注目画素のＸ座標値を対応するＸ座標情報格納用メモリ２４ａに、注目画素のＹ座標値を対応するＹ座標情報格納用メモリ２４ｂに、それぞれ加算する。また、対応するサイズ情報格納用メモリ２４ｃに１を加算する。このように、画素情報は位置情報及びサイズ情報を含む。

　なお、注目画素のＸ座標値及びＹ座標値は、処理対象画像のいずれかの画素を基準とした座標系で表される。ここでは、図３に示す処理対象画像Ｇの左上の画素を原点（０，０）とし、図３において右方向がＸ方向の正方向、下方向がＹ方向の正方向の座標系と定義する。

　〈連結判定工程（ステップＳ７）〉
　ステップＳ７では、コア２２（連結判定部の一例）は、欠陥画素である注目画素が格子領域の右端画素（第１の方向の一方の端部の画素の一例）、及び下端画素（第２の方向の一方の端部の画素の一例）の少なくとも一方であるか否かを判定する。

　図４は、処理対象画像Ｇの一部拡大図である。ここでは、Ｘ方向に左からｉ番目、Ｙ方向に上からｊ番目の格子領域である領域Ｒ（ｉ，ｊ）と、その周囲の格子領域を示している。また、図５は、領域Ｒ（ｉ，ｊ）の拡大図である。図５では、領域Ｒ（ｉ，ｊ）に含まれる画素を示している。図５に示すように、領域Ｒ（ｉ，ｊ）において、右端画素ＰＲＴは領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）と接している画素である。また、下端画素ＰＵＤは領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）と接している画素である。

　注目画素が格子領域の右端画素及び下端画素のいずれでもない場合は、この画素についての処理を終了する。注目画素が格子領域の右端画素及び下端画素の少なくとも一方である場合は、ステップＳ８に移行する。

　〔格子領域間連結情報取得工程（ステップＳ８）〕
　ステップＳ８では、ＧＰＵ２０（格子領域間連結情報取得部の一例）は、注目画素が格子領域の右端画素である場合は、対応する格子領域の右端連結情報格納用メモリ２６ａを「欠陥が存在する」という状態に更新する。また、注目画素が格子領域の下端画素である場合は、対応する格子領域の下端連結情報格納用メモリ２６ｂを「欠陥が存在する」という状態に更新する。

　ＧＰＵ２０による処理対象画像の全画素に対する並列処理が終了すると、各格子領域に対応するサイズ情報格納用メモリ２４ｃの値がその格子領域に存在する欠陥のサイズとなり、各格子領域に対応するＸ座標情報格納用メモリ２４ａの値及びＹ座標情報格納用メモリ２４ｂの値を欠陥のサイズでそれぞれ除算した値がその格子領域に存在する欠陥の重心位置のＸ座標値及びＹ座標値となる。

　このように、ＧＰＵ２０のコア２２の数（ここではｍ個）だけ注目画素について並列演算することができ、画素情報を高速に計上することができる。本実施形態では並列演算装置としてＧＰＵ２０を用いているが、複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）を実装した基盤、又はマルチコアプロセッサ等、並列演算装置全般を使用することができる。また、ここでは、対象画素の全画素について並列に処理を実施したが、格子領域毎に並列に処理を実施してもよい。

　ＧＰＵ２０による処理対象画像の全画素に対する並列処理が終了したら、ステップＳ９に移行する。

　〔統合判断工程（ステップＳ９）〕
　ステップＳ９では、統合判断部２８は、各格子領域に対応する右端連結情報格納用メモリ２６ａ及び下端連結情報格納用メモリ２６ｂの記憶内容に基づいて、最大でＸ方向に隣接する２列の格子領域、及びＹ方向に隣接する２行の格子領域からなる２×２の連結格子領域群の各格子領域の計上結果を、連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断する。

　図６は、統合判断工程の一例を示すフローチャートである。統合判断工程は、格子領域間連結情報読出工程（ステップＳ９１）と、連結格子領域群判断工程（ステップＳ９２）と、連結格子領域群サイズ比較工程（ステップＳ９３）と、を備える。

　〈格子領域間連結情報読出工程（ステップＳ９１）〉
　ステップＳ９１では、統合判断部２８は、各格子領域について順に注目し、注目格子領域に対応する右端連結情報格納用メモリ２６ａ及び下端連結情報格納用メモリ２６ｂの情報を読み出す。

　〈連結格子領域群判断工程（ステップＳ９２）〉
　ステップＳ９２では、統合判断部２８は、注目格子領域を左上の領域とした場合に、注目格子領域の欠陥がいくつのＸ方向及びＹ方向に隣接する格子領域に跨っているかを判定し、注目格子領域が構成する連結格子領域群を判断する。

　図７及び図８は、連結格子領域群を説明するための図である。連結格子領域群とは、最大で、注目格子領域である第１の格子領域、第１の格子領域のＸ方向（第１の方向の一例）の右側の端部（一方の端部の一例）に隣接する第２の格子領域、第１の格子領域のＹ方向（第２の方向の一例）の下側の端部（一方の端部の一例）に隣接する第３の格子領域、第３の格子領域のＸ方向の右側の端部に隣接する第４の格子領域、の４つの格子領域の集合である。

　ステップＳ９１で読み出した右端連結情報格納用メモリ２６ａ及び下端連結情報格納用メモリ２６ｂの情報が、いずれも「欠陥が存在しない」という状態である場合は、統合判断部２８は、注目格子領域が１×１のサイズの連結格子領域群を構成すると判断する。

　即ち、図７の２００に示すように、注目領域である領域Ｒ（ｉ，ｊ）の欠陥Ｄ１が、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に隣接する右端画素、及び領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）に隣接する下端画素を含んでいない場合は、領域Ｒ（ｉ，ｊ）は、１×１のサイズの連結格子領域群を構成する。

　また、右端連結情報格納用メモリ２６ａの情報が「欠陥が存在する」という状態であり、下端連結情報格納用メモリ２６ｂの情報が「欠陥が存在しない」という状態である場合は、統合判断部２８は、注目格子領域が２×１のサイズの連結格子領域群を構成すると判断する。

　即ち、図７の２０２に示すように、注目領域である領域Ｒ（ｉ，ｊ）の欠陥Ｄ２が、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に隣接する右端画素を含んでおり、かつ領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）に隣接する下端画素を含んでいない場合は、領域Ｒ（ｉ，ｊ）は、２×１のサイズの連結格子領域群を構成する。

　逆に、右端連結情報格納用メモリ２６ａの情報が「欠陥が存在しない」という状態であり、下端連結情報格納用メモリ２６ｂの情報が「欠陥が存在する」という状態である場合は、統合判断部２８は、注目格子領域が２×１のサイズの連結格子領域群を構成すると判断する。

　即ち、図７の２０４に示すように、注目領域である領域Ｒ（ｉ，ｊ）の欠陥Ｄ３が、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に隣接する右端画素を含んでおらず、かつ領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）に隣接する下端画素を含んでいる場合は、領域Ｒ（ｉ，ｊ）は、１×２のサイズの連結格子領域群を構成する。

　さらに、右端連結情報格納用メモリ２６ａ及び下端連結情報格納用メモリ２６ｂの情報が、いずれも「欠陥が存在する」という状態である場合は、統合判断部２８は、注目格子領域が２×２のサイズの連結格子領域群を構成すると判断する。

　即ち、図７の２０６に示すように、注目領域である領域Ｒ（ｉ，ｊ）の欠陥Ｄ４が、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に隣接する右端画素を含んでおり、かつ領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）に隣接する下端画素を含んでいる場合は、領域Ｒ（ｉ，ｊ）は、２×２のサイズの連結格子領域群を構成する。

　図８に示す２０８は、図７の２０６に示す場合の、領域Ｒ（ｉ，ｊ）、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）がそれぞれ構成する連結格子領域群のサイズを表している。

　即ち、図７の２０６において、注目領域を領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）とすると、欠陥Ｄ４は領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）に隣接する下端画素を含んでいるため、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）は１×２のサイズの連結格子領域群を構成する。

　また、注目領域を領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）とすると、欠陥Ｄ４は領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）に隣接する右端画素を含んでいるため、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）は２×１のサイズの連結格子領域群を構成する。

　さらに、注目領域を領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）とすると、領域Ｒ（ｉ＋２，ｊ＋１）（不図示）に隣接する右端画素、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋２）（不図示）に隣接する下端画素を含む欠陥が存在しないため、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）は、１×１のサイズの連結格子領域群を構成する。

　〈連結格子領域群サイズ比較工程（ステップＳ９３）〉
　ステップＳ９３では、統合判断部２８は、注目格子領域が構成する連結格子領域群のサイズを、注目格子領域のＸ方向左側に隣接する格子領域（左側格子領域）が構成する連結格子領域群のサイズ、及び注目格子領域のＹ方向上側に隣接する格子領域（上側格子領域）が構成する連結格子領域群のサイズと比較する。この結果から、統合判断部２８は、注目格子領域が、左側格子領域が構成する連結格子領域群、及び上側格子領域が構成する連結格子領域群に含まれているか否かを判断する。

　注目格子領域が、左側格子領域が構成する連結格子領域群、及び上側格子領域が構成する連結格子領域群のいずれにも含まれていない場合は、統合判断部２８は、注目格子領域が構成する連結格子領域群を「独立連結格子領域群」であると判断する。また、注目格子領域が、左側格子領域が構成する連結格子領域群、及び上側格子領域が構成する連結格子領域群の少なくとも一方に含まれている場合は、統合判断部２８は、注目格子領域が構成する連結格子領域群を「従属連結格子領域群」であると判断する。

　図８に示す２１０は、図８の２０８に示す連結格子領域群のサイズの場合の、領域Ｒ（ｉ，ｊ）、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）についての統合判断部２８の判断結果を表している。図８の２１０に示すように、領域Ｒ（ｉ，ｊ）が独立連結格子領域群であり、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）が従属連結格子領域群である。

　以上により、統合判断工程が終了する。

　本実施形態では、連結格子領域群のサイズを最大で２×２としているが、連結格子領域群の最大サイズは２×２に限定されない。ただし、連結格子領域群のサイズが大きいと、結果を統合する際に結果を読み込む回数が多くなり、処理時間が長くなる。

　また、本実施形態では、Ｘ方向の右側の端部に隣接する格子領域とＹ方向の下側の端部に隣接する格子領域について、欠陥が跨っているか否かの判定を行っているが、右側と下側に限定されない。右側と下側、右側と上側、左側と下側、及び左側と上側、のいずれの組み合わせを用いてもよい。

　さらに、本実施形態では、４種類の連結格子領域群に分類しているが、さらに複雑化してもよい。

　〔情報算出工程（ステップＳ１０）〕
　ステップＳ１０では、情報算出部３０は、統合判断部２８の判断結果に基づいて各格子領域の計上結果を統合し、欠陥の重心位置とサイズを計算する。

　最初に、情報算出部３０は、連結格子領域群の各格子領域の計上結果を統合する。ここで、情報算出部３０は、注目格子領域が構成する連結格子領域群が独立連結格子領域群の場合は、注目格子領域が構成する連結格子領域群の各格子領域の計上結果を統合する。一方、注目格子領域が構成する連結格子領域群が従属連結格子領域群の場合は、注目格子領域の計上結果を使用しない。このようにすることで、２重に計上結果が演算に使用されることを防止することができる。

　図８に示す２１２は、図８の２１０に示す連結格子領域群の場合の、領域Ｒ（ｉ，ｊ）、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）の計上結果の統合を模式的に表している。図８の２１２に示すように、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）の計上結果は、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）の計上結果に統合される。

　具体的には、情報算出部３０は、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）にそれぞれ対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４から、それぞれ計上された画素情報であるＸ座標値、Ｙ座標値、及び画素数を読み出し、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４のＸ座標値、Ｙ座標値、及び画素数の値に加算する。これにより、連結格子領域群の計上結果を統合することができる。

　次に、情報算出部３０は、独立連結格子領域群の計上結果から、欠陥の重心位置とサイズを計算する。

　図８の２１２に示す場合であれば、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４に計上されたＸ座標値及びＹ座標値が、独立連結格子領域群の欠陥Ｄ４の重心位置の座標である。また、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４に計上された画素数が、独立連結格子領域群の欠陥Ｄ４のサイズである。

　格子領域毎に欠陥情報を算出する場合、格子領域の境界部に欠陥が存在すると欠陥情報の結果を複数に分割してしまい、本来閾値を超える大きさの欠陥が閾値より小さいと判断される可能性が発生し、未検出の原因となる。本実施形態のように、境界部に欠陥が存在した場合に隣接する格子領域の結果を統合することで、格子領域の境界部に欠陥が存在する場合であっても、欠陥を適切に検出することができる。

　本実施形態では、算出するオブジェクト情報として欠陥の重心位置とサイズを算出したが、これに限定されない。例えば、対応する座標における輝度値を計数し、画素数で除算することで平均輝度値を求めてもよい。

　〔選別工程（ステップＳ１１）〕
　ステップＳ１１では、選別部３２は、検出サイズ情報記憶部３４に記憶された検出サイズ閾値Ｄ２を用いて、各独立連結格子領域群の欠陥のサイズに対して閾値処理を行い、各独立連結格子領域群の選別を行う。検出サイズ情報記憶部３４に複数の閾値を記憶させておき、閾値設定部３６において設定された閾値を検出サイズ閾値Ｄ２として用いてもよい。

　検出サイズ閾値Ｄ２よりも２×２の連結格子領域群の合計サイズが小さいと、欠陥が必ず未検出となる。このため、検出サイズ閾値Ｄ２よりも、２×２の連結格子領域群の合計サイズを大きくすることが好ましい。即ち、検出サイズ閾値Ｄ２は、２×２の連結格子領域群の合計サイズ以下の値である。２×２の連結格子領域群の合計サイズとは、２×２の連結格子領域群のＸ方向長さ、又は２×２の連結格子領域群のＹ方向長さであり、例えば画素数で表すことができる。

　また、２×２の連結格子領域群の欠陥の出現位置によっては、２×２の連結格子領域群内に欠陥が収まらず、更に外側の格子領域に跨る場合がある。この場合には、検出サイズ閾値Ｄ２よりも２×２の連結格子領域群の合計サイズを大きくした場合であっても、欠陥が未検出となる可能性がある。したがって、欠陥が２×２の連結格子領域群より大きな格子群に跨ることがないように、格子領域のサイズを欠陥の想定最大サイズを内包するサイズとすることが好ましく、欠陥の想定最大サイズと同等のサイズとすることがより好ましい。格子領域のサイズとは、格子領域のＸ方向長さ、又は格子領域のＹ方向長さである。

　〔出力工程（ステップＳ１２）〕
　ステップＳ１２では、出力部３８は、選別部３２による検知結果を出力する。

　例えば、出力部３８は、検出サイズ閾値Ｄ２よりも大きいサイズの欠陥が存在する場合は不良品、存在しない場合は良品である旨を出力する。

　図９は、欠陥検査方法による処理を模式的に示す図である。図９に示す２２０は、処理対象画像の格子領域の一部である領域Ｒ（ｉ，ｊ）、Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及びＲ（ｉ＋１，ｊ＋１）を拡大して表している。ここでは、領域Ｒ（ｉ，ｊ）に欠陥Ｄ１１が、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）に欠陥Ｄ１２が、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）に欠陥Ｄ１３が存在しているものとする。なお、欠陥Ｄ１２及び欠陥Ｄ１３は、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）に跨って存在する１つの欠陥である。

　図９に示す２２２は、領域Ｒ（ｉ，ｊ）、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）にそれぞれ対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４及び格子領域間連結情報格納用メモリ２６の計上結果を模式的に表している。

　図９に示す２２４は、格子領域内計上結果格納用メモリ２４及び格子領域間連結情報格納用メモリ２６の計上結果から求めた欠陥Ｄ１１、欠陥Ｄ１２、及び欠陥Ｄ１３の重心位置を表している。欠陥Ｄ１１、欠陥Ｄ１２、及び欠陥Ｄ１３の重心位置の座標は、それぞれ（ＧＸ１、ＧＹ１）、（ＧＸ２、ＧＹ２）、及び（ＧＸ３、ＧＹ３）である。

　このように、１つの欠陥とみなすべき欠陥であっても、隣接する格子領域に跨って存在すると、それぞれの格子領域に存在する異なる欠陥としてみなしてしまう。

　図９に示す２２６は、連結格子領域群の各格子領域の画素情報を統合した場合を表している。欠陥Ｄ１２及び欠陥Ｄ１３を、１つの欠陥Ｄ１４として結合している。欠陥Ｄ１４の重心位置の座標は、（ＧＸ４、ＧＹ４）である。

　なお、ステップＳ１２において、ステップＳ１０で算出した欠陥の重心位置に基づいて、出力部３８にて使用者に欠陥の位置を提示してもよい。

　以上のように、本実施形態は、画像上に点在する検知対象オブジェクトの情報を検知する処理において、従来のラベリング処理に代わる並列演算に適した処理である。本実施形態は、検知対象オブジェクトの形状が単純かつサイズが類似している場合において、画像全体を格子領域に分割し、従来のラベリング処理を用いることなく、分割した格子領域内での位置及びサイズのオブジェクト情報を計算する。

　更には、隣接する２行２列の４格子のオブジェクト情報をまとめる処理を別途導入している。これにより、情報の正確性を向上させ、オブジェクト検知の精度向上を行っている。

　本実施形態では、格子領域よりも欠陥が小さいこと、及び１つの格子領域内に複数の欠陥が存在しないこと、という条件を満たす必要がある。

　２つの異なる欠陥（検知対象オブジェクト）が１つの分割領域内に存在した場合、結果が１つにまとまってしまう。なお、検知対象オブジェクトが密集している場合に適していないが、結果がまとまってしまっても問題がない場合は利用可能である。例えば、欠陥検知の場合は、欠陥が存在すると検査対象を破棄する必要があるため、欠陥の個数情報は必要ない。

　このように、欠陥の個数および位置に関する正確性を犠牲にしてもよい場合は、上記の条件を完全に満たす必要はない。

　本実施形態は、検査装置のように、対象の形状が単純かつ大きさがある程度固定の場合に関して効果を発揮する。

　従来のオブジェクト情報の抽出処理では、ラベリング処理を行った後に個々のオブジェクト情報を抽出するのに対し、本実施形態は、ラベリング処理を用いることなく情報を抽出する手法である。しかしながら、検出した結果に対し、番号を付与することでラベリングと同様の処理を行うことも可能である。

　＜第２の実施形態＞
　第１の実施形態に係る欠陥検査装置は、従来のラベリング手法と同様に処理対象画像として２値画像を使用したが、処理対象画像は３値以上の値を有する画像であってもよい。例えば、欠陥の種類別に検査を行う場合、欠陥の種類毎に２値画像を生成し、複数の２値画像をそれぞれ別の値として統合し、処理対象画像を複数の値を持つ多値画像とする。

　この多値画像に対して、メモリ確保工程において、格子領域内計上結果格納用メモリ２４及び格子領域間連結情報格納用メモリ２６に値に応じた記憶領域を確保し、計上工程及び格子領域間連結情報取得工程において、値に応じて格納先を変更することで、それぞれ別の結果として算出することが可能となる。

　多値画像は、欠陥の種類に応じて異なる値を割り振った２次元画像のことであり、例えば、欠陥が２種類の場合は非欠陥画素を０、欠陥種Ａ画素を１、欠陥種Ｂ画素を２としてもよいし、非欠陥画素を－１００、欠陥種Ａ画素を１００、欠陥種Ｂ画素を２５５としてもよい。

　また、差分画像を入力として、輝度値毎、又は輝度値をある値域で分割をした分類毎に結果を集計し、欠陥強度毎の結果を算出してもよい。

　ここでは、欠陥の種類別に検査を行う例について説明する。図１０は、欠陥の種類別に検査を行う例を説明するための図である。

　図１０に示す２２８は、欠陥検査を行う検査画像の一部を拡大した例を表している。この例では、白抜けの欠陥Ｄ２１、マゼンタのポツ状（点状、斑点状、ドット状ともいう）の欠陥Ｄ２２、シアンのポツ状の欠陥Ｄ２３、及び白抜けの欠陥Ｄ２４が存在している。

　この検査画像に対して、欠陥の種類毎に２値画像を生成し、格子領域に分割する。そして、複数の２値画像をそれぞれ別の値として統合し、処理対象画像を多値画像とする。

　図１０に示す２３０は、多値画像の各格子領域である領域Ｒ（ｉ，ｊ）、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）にそれぞれ対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４の白抜け欠陥用の格納先の計上結果を模式的に表している。この例では、領域Ｒ（ｉ，ｊ）に欠陥Ｄ２１が、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）に欠陥Ｄ２４が存在している。したがって、欠陥Ｄ２１に対応するＸ座標、Ｙ座標、画素数が領域Ｒ（ｉ，ｊ）に対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４の白抜け欠陥用の格納先に計上される。また、欠陥Ｄ２４に対応するＸ座標、Ｙ座標、画素数が領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）に対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４の白抜け欠陥用の格納先に計上される。

　図１０に示す２３２は、多値画像の各格子領域である領域Ｒ（ｉ，ｊ）、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）にそれぞれ対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４のマゼンタのポツ状欠陥用の格納先の計上結果を模式的に表している。この例では、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に欠陥Ｄ２２が存在している。したがって、欠陥Ｄ２２に対応するＸ座標、Ｙ座標、画素数が領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）に対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４のマゼンタのポツ状欠陥用の格納先に計上される。

　図１０に示す２３４は、多値画像の各格子領域である領域Ｒ（ｉ，ｊ）、領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ）、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）、及び領域Ｒ（ｉ＋１，ｊ＋１）にそれぞれ対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４のシアンのポツ状欠陥用の格納先の計上結果を模式的に表している。この例では、領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）に欠陥Ｄ２３が存在している。したがって、欠陥Ｄ２３に対応するＸ座標、Ｙ座標、画素数が領域Ｒ（ｉ，ｊ＋１）に対応する格子領域内計上結果格納用メモリ２４のシアンのポツ状欠陥用の格納先に計上される。

　図１０に示す２３６は、格子領域内計上結果格納用メモリ２４の欠陥種類毎の格納先の計上結果から算出された欠陥Ｄ２１、Ｄ２２、Ｄ２３、及びＤ２４の重心位置の座標を表している。

　このように、処理対象画像を３値以上の値を有する画像とすることで、対象オブジェクトの種類に応じた検査を同時に処理することが可能になる。

　＜第３の実施形態＞
　欠陥検査装置を適用した印刷装置について説明する。

　〔インクジェット印刷装置の構成〕
　欠陥検査装置１０を適用したインクジェット印刷装置について説明する。欠陥検査装置１０は、検査対象の印刷物の欠陥を検知対象オブジェクトとして検知する。図１１は、インクジェット印刷装置１００の全体の概略構成を示す全体構成図である。図１１に示すように、インクジェット印刷装置１００は、印刷媒体である枚葉の用紙Ｐにシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、及びブラック（Ｋ）の４色のインクを吐出してカラー画像を印刷する印刷機である。

　用紙Ｐには汎用の印刷用紙が使用される。汎用の印刷用紙とは、いわゆるインクジェット専用紙ではなく、一般のオフセット印刷等に用いられる塗工紙等のセルロースを主体とした用紙をいう。また、インクには水性インクが使用される。水性インクとは、水及び水に可溶な溶媒に染料、顔料等の色材を溶解又は分散させたインクをいう。

　図１１に示すように、インクジェット印刷装置１００は、搬送部１１０、印刷部１２０、撮像部１３０、乾燥部１４０、選別部１５０、及び排紙部１６０を備えて構成される。

　〔搬送部〕
　搬送部１１０は、不図示の給紙部から給紙された用紙Ｐを搬送方向（Ｙ方向）に搬送する。搬送部１１０は、上流側プーリ１１２、下流側プーリ１１４、及び搬送ベルト１１６を備えている。

　上流側プーリ１１２は、水平方向に延びる不図示の回転軸を有し、回転軸が回転自在に軸支されている。下流側プーリ１１４は、上流側プーリ１１２の回転軸と平行な不図示の回転軸を有し、回転軸が回転自在に軸支されている。

　搬送ベルト１１６は、ステンレス製の無端状のベルトである。搬送ベルト１１６は、上流側プーリ１１２及び下流側プーリ１１４に架け渡されている。ステンレス製の搬送ベルト１１６を使用することで、用紙Ｐの平坦性を良好に保つことができる。

　下流側プーリ１１４は、駆動手段として不図示のモータを有している。モータが駆動すると、下流側プーリ１１４が図１１において左回りに回転する。上流側プーリ１１２は、下流側プーリ１１４の回転に従動して図１１において左回りに回転する。上流側プーリ１１２及び下流側プーリ１１４の回転により、搬送ベルト１１６は上流側プーリ１１２及び下流側プーリ１１４の間を走行経路に沿って走行する。

　搬送ベルト１１６の搬送面には、不図示の給紙部から供給された用紙Ｐが載置される。搬送部１１０は、搬送ベルト１１６に載置された用紙Ｐを上流側プーリ１１２から下流側プーリ１１４に向かう搬送経路に沿って搬送し、排紙部１６０に受け渡す。この搬送経路の、印刷部１２０、撮像部１３０、乾燥部１４０、及び選別部１５０に対向する位置において、用紙Ｐは印刷面を水平に保持されて搬送される。

　搬送ベルト１１６に不図示の複数の吸着孔を設け、不図示のポンプにより搬送ベルト１１６の吸着孔を吸引することで、搬送ベルト１１６の搬送面に載置された用紙Ｐを搬送面に吸着保持してもよい。

　〔印刷部〕
　印刷部１２０は、印刷デジタルデータに基づいて用紙Ｐに画像を形成（印刷）する。印刷部１２０は、インクジェットヘッド１２２Ｃ、１２２Ｍ、１２２Ｙ、及び１２２Ｋを備えている。インクジェットヘッド１２２Ｃは、シアンのインク滴をインクジェット方式で吐出する。同様に、インクジェットヘッド１２２Ｍ、１２２Ｙ、及び１２２Ｋは、それぞれマゼンタ、イエロー、及びブラックのインク滴をインクジェット方式で吐出する。

　インクジェットヘッド１２２Ｃ、１２２Ｍ、１２２Ｙ及び１２２Ｋは、搬送ベルト１１６による用紙Ｐの搬送経路に沿って一定の間隔をもって配置される。インクジェットヘッド１２２Ｃ、１２２Ｍ、１２２Ｙ及び１２２Ｋは、それぞれラインヘッドで構成され、最大の用紙幅に対応する長さで形成される。インクジェットヘッド１２２Ｃ、１２２Ｍ、１２２Ｙ及び１２２Ｋは、ノズル面（ノズルが配列される面）が搬送ベルト１１６に対向するように配置される。

　インクジェットヘッド１２２Ｃ、１２２Ｍ、１２２Ｙ及び１２２Ｋは、ノズル面に形成されたノズルから、搬送ベルト１１６によって搬送される用紙Ｐに向けてインク滴を吐出することにより、用紙Ｐの印刷面に画像を形成する。

　このように、印刷部１２０は、搬送ベルト１１６によって搬送される用紙Ｐに対して１回の走査によって、いわゆるシングルパス方式によって印刷物を生成する。

　〔撮像部〕
　撮像部１３０は、用紙Ｐの印刷面の画像を取得する。撮像部１３０は、用紙Ｐの搬送方向に対して印刷部１２０の下流側に配置される。撮像部１３０は、スキャナ１３２を備えている。

　スキャナ１３２は、インクジェットヘッド１２２Ｃ、１２２Ｍ、１２２Ｙ及び１２２Ｋを用いて用紙Ｐに形成された画像を光学的に読み取り、その読取画像（撮像画像の一例）を示す画像データを生成する装置である。スキャナ１３２は、用紙Ｐ上に印刷された画像を撮像して電気信号に変換する撮像デバイスを含む。撮像デバイスとしてカラーＣＣＤ（charge coupled device）リニアイメージセンサを用いることができる。尚、カラーＣＣＤリニアイメージセンサに代えて、カラーＣＭＯＳ（complementary metal oxide semiconductor）リニアイメージセンサを用いることもできる。

　スキャナ１３２は、撮像デバイスの他、読み取り対象を照明する照明光学系及び撮像デバイスから得られる信号を処理してデジタル画像データを生成する信号処理回路を含んでもよい。

　〔乾燥部〕
　乾燥部１４０は、用紙Ｐのインクを乾燥させる。乾燥部１４０は、用紙Ｐの搬送方向に対して撮像部１３０の下流側に配置される。

　乾燥部１４０は、ヒータ１４２を備えている。ヒータ１４２としては、例えば、ハロゲンヒータ及び赤外線ヒータのうち少なくとも一方が使用される。ヒータ１４２は、用紙Ｐの印刷面を加熱して、用紙Ｐのインクを乾燥させる。乾燥部１４０は、ファン又はブロア等の送風手段を含んでいてもよい。

　〔選別部〕
　選別部１５０は、搬送ベルト１１６によって搬送される用紙Ｐに関する良否判定に応じて、印刷物を選別する。選別部１５０は、用紙Ｐの搬送方向に対して乾燥部１４０の下流側に配置される。選別部１５０は、スタンパ１５２を備えている。

　スタンパ１５２は、搬送ベルト１１６によって搬送される用紙Ｐに関する良否判定に応じて、不良品印刷物と判定された用紙Ｐの先端エッジにインクを付着させるスタンプ処理を行う。

　〔排紙部〕
　排紙部１６０は、画像が形成され、乾燥された用紙Ｐ（印刷物）を回収する。排紙部１６０は、用紙Ｐの搬送方向に対して選別部１５０の下流側であって、搬送部１１０の搬送経路の終点に配置される。排紙部１６０は、排紙台１６２を備えている。

　排紙台１６２は、搬送ベルト１１６によって搬送された用紙Ｐを積み重ねて回収する。排紙台１６２には、不図示の前用紙当て、後用紙当て、横用紙当てが備えられており、用紙Ｐを整然と積み重ねる。

　また、排紙台１６２は、不図示の昇降装置によって昇降可能に設けられる。昇降装置は、排紙台１６２に積み重ねられる用紙Ｐの増減に連動して駆動が制御される。これにより、排紙台１６２に積み重ねられた用紙Ｐのうち最上位に位置する用紙Ｐが常に一定の高さとなる。

　〔インクジェット印刷装置の制御系〕
　図１２は、インクジェット印刷装置１００の内部構成を示すブロック図である。インクジェット印刷装置１００は、前述の欠陥検査装置１０、搬送部１１０、印刷部１２０、撮像部１３０、乾燥部１４０、選別部１５０、及び排紙部１６０の他、ユーザインターフェース１７０、記憶部１７２、統括制御部１７４、搬送制御部１７６、印刷制御部１７８、撮像制御部１８０、乾燥制御部１８２、選別制御部１８４、及び排紙制御部１８６を備えている。

　ユーザインターフェース１７０は、使用者がインクジェット印刷装置１００を操作するための不図示の入力部及び不図示の表示部を備えている。入力部は、例えば使用者からの入力を受け付ける操作パネルである。入力部は、欠陥検査装置１０の閾値設定部３６を兼ねてもよい。表示部は、例えば画像データ及び各種の情報を表示するディスプレイである。表示部は、欠陥検査装置１０の出力部３８を兼ねてもよい。使用者は、ユーザインターフェース１７０を操作することで、インクジェット印刷装置１００に所望の画像を印刷させることができる。

　記憶部１７２は、インクジェット印刷装置１００を制御するためのプログラム及びプログラムの実行に必要な情報を記憶する。記憶部１７２は、不図示のハードディスク、又は各種半導体メモリ等の非一時的記録媒体により構成される。記憶部１７２は、欠陥検査装置１０の分割サイズ情報記憶部１８、格子領域内計上結果格納用メモリ２４、格子領域間連結情報格納用メモリ２６、検出サイズ情報記憶部３４を兼ねてもよい。

　統括制御部１７４は、記憶部１７２に記憶されたプログラムに従って各種の処理を行い、インクジェット印刷装置１００の全体の動作を統括制御する。欠陥検査装置１０についても、統括制御部１７４により統括制御される。

　搬送制御部１７６は、搬送部１１０の不図示のモータを制御することで、搬送部１１０によって用紙Ｐを搬送方向に搬送させる。これにより、不図示の給紙部から供給された用紙Ｐは、印刷部１２０、撮像部１３０、乾燥部１４０、及び選別部１５０と対向する位置を通過し、最後に排紙部１６０に排紙される。

　印刷制御部１７８は、印刷デジタルデータに基づいて、インクジェットヘッド１２２Ｃ、１２２Ｍ、１２２Ｙ、及び１２２Ｋによるインクの吐出を制御する。印刷制御部１７８は、インクジェットヘッド１２２Ｃ、１２２Ｍ、１２２Ｙ、及び１２２Ｋによって、それぞれのノズル面と対向する位置を用紙Ｐが通過するタイミングにおいて、シアン、マゼンタ、イエロー、及びブラックのインク滴を用紙Ｐに向けて吐出させる。これにより、用紙Ｐの印刷面にカラー画像が形成され、用紙Ｐは「印刷物」となる。

　撮像制御部１８０は、スキャナ１３２による撮像を制御することで、撮像部１３０によって用紙Ｐ（印刷物）の画像を読み取らせる。撮像制御部１８０は、スキャナ１３２によって、スキャナ１３２と対向する位置を用紙Ｐが通過するタイミングにおいて、用紙Ｐに形成された画像を読み取らせる。

　欠陥検査装置１０の画像取得部１２（検査画像取得部の一例）は、スキャナ１３２が読み取った画像を検査画像として取得する。また、欠陥検査装置１０の画像取得部１２（基準画像取得部の一例）は、印刷デジタルデータを元に印刷された基準となる印刷物が撮像された撮像画像を基準画像として取得する。欠陥検査装置１０の画像取得部１２は、印刷デジタルデータを基準画像として取得してもよい。

　乾燥制御部１８２は、ヒータ１４２による加熱を制御することで、乾燥部１４０によって用紙Ｐを乾燥させる。乾燥制御部１８２は、ヒータ１４２によって、ヒータ１４２と対向する位置を用紙Ｐが通過する際に用紙Ｐを加熱させる。

　選別制御部１８４は、スタンパ１５２によるスタンプ処理を制御することで、選別部１５０によって用紙Ｐを選別させる。選別制御部１８４は、欠陥検査装置１０の出力部３８から出力された選別結果に応じて印刷物を良品印刷物と不良品印刷物とに分類する。選別制御部１８４は、スタンパ１５２と対向する位置を通過する用紙Ｐが不良品印刷物と判定された用紙Ｐである場合は、スタンパ１５２によってスタンプ処理を行う。

　排紙制御部１８６は、排紙台１６２による用紙Ｐの積載を制御する。用紙Ｐは、排紙台１６２に排紙され、積み重ねられる。不良品印刷物の用紙Ｐには先端エッジにインクが付着している。このため、使用者は、排紙台１６２に積載された用紙Ｐの中から不良品印刷物を特定することができる。

　本実施形態では、印刷装置に欠陥検査装置を適用し、印刷物を検査する例について説明したが、欠陥検査装置は、フイルムの表面検査等、計測対象に関する条件が類似した装置全般に導入することが可能である。

　＜その他＞
　上記の検査方法は、各工程をコンピュータに実現させるためのプログラムとして構成し、このプログラムを記憶したＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）等の非一時的な記録媒体を構成することも可能である。

　ここまで説明した実施形態において、例えば、欠陥検査装置１０の各種の処理を実行する処理部（processing unit）のハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、画像処理に特化したプロセッサであるＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

　１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、或いはＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＧＰＵの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、サーバ及びクライアント等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip：ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

　さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。

　本発明の技術的範囲は、上記の実施形態に記載の範囲には限定されない。各実施形態における構成等は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、各実施形態間で適宜組み合わせることができる。

１０…欠陥検査装置
１２…画像取得部
１４…処理対象画像生成部
１６…画像分割部
１８…分割サイズ情報記憶部
２０…ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）
２２…コア
２４…格子領域内計上結果格納用メモリ
２４ａ…Ｘ座標情報格納用メモリ
２４ｂ…Ｙ座標情報格納用メモリ
２４ｃ…サイズ情報格納用メモリ
２６…格子領域間連結情報格納用メモリ
２６ａ…右端連結情報格納用メモリ
２６ｂ…下端連結情報格納用メモリ
２８…統合判断部
３０…情報算出部
３２…選別部
３４…検出サイズ情報記憶部
３６…閾値設定部
３８…出力部
４０…統括制御部
１００…インクジェット印刷装置
１１０…搬送部
１１２…上流側プーリ
１１４…下流側プーリ
１１６…搬送ベルト
１２０…印刷部
１２２Ｃ…インクジェットヘッド
１２２Ｋ…インクジェットヘッド
１２２Ｍ…インクジェットヘッド
１２２Ｙ…インクジェットヘッド
１３０…撮像部
１３２…スキャナ
１４０…乾燥部
１４２…ヒータ
１５０…選別部
１５２…スタンパ
１６０…排紙部
１６２…排紙台
１７０…ユーザインターフェース
１７２…記憶部
１７４…統括制御部
１７６…搬送制御部
１７８…印刷制御部
１８０…撮像制御部
１８２…乾燥制御部
１８４…選別制御部
１８６…排紙制御部

Claims (16)

1. 　検査を行う検査画像と検査の基準となる基準画像とを比較して、前記検査画像の検知対象オブジェクトが存在する検知画素と、前記検知画素以外の非検知画素とをそれぞれ異なる値とした少なくとも２値の値を有する処理対象画像であって、第１の方向及び前記第１の方向とは異なる第２の方向にそれぞれ沿った格子領域に分割された処理対象画像を生成する処理対象画像生成部と、
   　前記格子領域毎に対応して設けられた計上結果格納記憶部と、
   　前記処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、前記演算処理の対象の注目画素が前記検知画素である場合に、前記検知画素である前記注目画素の画素情報を前記注目画素が属する格子領域に対応する計上結果格納記憶部に計上し、かつ前記検知画素である前記注目画素が格子領域の前記第１の方向の一方の端部の画素及び前記第２の方向の一方の端部の画素の少なくとも一方であるか否かの格子領域間連結情報を取得する並列演算部と、
   　前記格子領域間連結情報に基づいて、前記第１の方向の一方の端部及び前記第２の方向の一方の端部の少なくとも一方に前記検知画素を有する第１の格子領域を含む最大で２行２列の隣接する４格子領域からなる連結格子領域群であって、前記第１の格子領域の前記第１の方向の前記一方の端部に隣接する第２の格子領域及び前記第１の格子領域の前記第２の方向の前記一方の端部に隣接する第３の格子領域を含む連結格子領域群の各格子領域の計上結果を、前記連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断する統合判断部と、
   　前記統合判断部の判断結果に基づいて前記各格子領域の計上結果を統合し、前記検知対象オブジェクトの情報を算出する情報算出部と、
   　前記算出された前記検知対象オブジェクトの情報と閾値とを用いて前記検査画像を選別する選別部と、
   　を備える検査装置。
2. 　前記統合判断部は、前記第１の格子領域の前記第１の方向の前記一方の端部の画素が前記検知画素である場合に、前記第２の格子領域の計上結果を前記第１の格子領域の計上結果に統合すると判断する請求項１に記載の検査装置。
3. 　前記統合判断部は、前記第１の格子領域の前記第２の方向の前記一方の端部の画素が前記検知画素である場合に、前記第３の格子領域の計上結果を前記第１の格子領域の計上結果に統合すると判断する請求項１又は２に記載の検査装置。
4. 　前記統合判断部は、前記第１の格子領域の前記第１の方向の前記一方の端部の画素及び前記第２の方向の前記一方の端部の画素が前記検知画素である場合に、前記連結格子領域群の４格子領域の計上結果を前記第１の格子領域の計上結果に統合すると判断する請求項１から３のいずれか１項に記載の検査装置。
5. 　前記情報算出部は、前記検知対象オブジェクトのサイズ情報を算出し、
   　前記閾値はサイズ閾値である請求項１から４のいずれか１項に記載の検査装置。
6. 　前記サイズ閾値は、前記４格子領域からなる連結格子領域群のサイズ以下の値である請求項５に記載の検査装置。
7. 　前記格子領域のサイズは、前記検知対象オブジェクトの最大サイズを内包する請求項５又は６に記載の検査装置。
8. 　前記閾値を使用者が設定する閾値設定部を備えた請求項１から７のいずれか１項に記載の検査装置。
9. 　前記注目画素の画素情報は前記注目画素の位置情報を含む請求項１から８のいずれか１項に記載の検査装置。
10. 　前記処理対象画像は、３値以上の値を有する請求項１から９のいずれか１項に記載の検査装置。
11. 　前記並列演算部は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）である請求項１から１０のいずれか１項に記載の検査装置。
12. 　印刷デジタルデータを元に印刷された検査対象の印刷物が撮像された撮像画像を前記検査画像として取得する検査画像取得部と、
    　前記印刷デジタルデータ、又は前記印刷デジタルデータを元に印刷された基準となる印刷物が撮像された撮像画像を前記基準画像として取得する基準画像取得部と、
    　を備え、
    　前記検査対象の印刷物の欠陥を前記検知対象オブジェクトとする請求項１から１１のいずれか１項に記載の検査装置。
13. 　請求項１２に記載の検査装置と、
    　前記印刷デジタルデータを元に印刷を行い、印刷物を生成する印刷部と、
    　前記印刷物を撮像するスキャナと、
    　前記選別部の選別結果を出力する出力部と、
    　を備えた印刷装置。
14. 　検査を行う検査画像と検査の基準となる基準画像とを比較して、前記検査画像の検知対象オブジェクトが存在する検知画素と、前記検知画素以外の非検知画素とをそれぞれ異なる値とした少なくとも２値の値を有する処理対象画像であって、第１の方向及び前記第１の方向とは異なる第２の方向にそれぞれ沿った格子領域に分割された処理対象画像を生成する処理対象画像生成工程と、
    　並列演算部により前記処理対象画像の各画素について並列に演算処理を行い、前記演算処理の対象の注目画素が前記検知画素である場合に、前記検知画素である前記注目画素の画素情報を前記格子領域毎に対応して設けられた計上結果格納記憶部のうち前記注目画素が属する格子領域に対応する計上結果格納記憶部に計上し、かつ前記検知画素である前記注目画素が格子領域の前記第１の方向の一方の端部の画素及び前記第２の方向の一方の端部の画素の少なくとも一方であるか否かの格子領域間連結情報を取得する並列演算工程と、
    　前記格子領域間連結情報に基づいて、前記第１の方向の一方の端部及び前記第２の方向の一方の端部の少なくとも一方に前記検知画素を有する第１の格子領域を含む最大で２行２列の隣接する４格子領域からなる連結格子領域群であって、前記第１の格子領域の前記第１の方向の前記一方の端部に隣接する第２の格子領域及び前記第１の格子領域の前記第２の方向の前記一方の端部に隣接する第３の格子領域を含む連結格子領域群の各格子領域の計上結果を、前記連結格子領域群のいずれの格子領域の計上結果に統合するかを判断する統合判断工程と、
    　前記統合判断工程の判断結果に基づいて前記各格子領域の計上結果を統合し、前記検知対象オブジェクトの情報を算出する情報算出工程と、
    　前記算出された前記検知対象オブジェクトの情報と閾値とを用いて前記検査画像を選別する選別工程と、
    　を備える検査方法。
15. 　請求項１４に記載の検査方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
16. 　非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記記録媒体に格納された指令がコンピュータによって読み取られた場合に請求項１５に記載のプログラムをコンピュータに実行させる記録媒体。

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