WO2023157238A1 - 検査装置、検査方法、および記録媒体 - Google Patents

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和義 中村
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日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined

Definitions

  • the present invention relates to an inspection device, an inspection method, and a recording medium, and for example, an inspection device, an inspection method, and a recording medium for inspecting the color of printed matter.
  • Various related techniques are used to ensure the color quality of printed matter.
  • An example of a related technique inspects the color density of a printed matter based on the pixel values (grayscale values for monochrome, RGB values for color) of images of the printed matter obtained by photographing with a camera.
  • a color bar on printed matter is imaged by a camera, and RGB values of color patches are obtained in the image data. Further, in the related technology described in Patent Document 2, the RGB values of a color patch are converted into color density values, and it is determined whether or not the color density values are within an allowable range.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and its purpose is to inspect the color density of printed matter with higher accuracy.
  • An inspection apparatus includes acquisition means for acquiring an inspection target image obtained by capturing an image of an inspection target; and a second sample image obtained by photographing a second sample in which the density of the specific color is lighter than normal, a pixel of a certain pixel in the first sample image
  • acquisition means for acquiring an inspection target image obtained by capturing an image of an inspection target
  • a second sample image obtained by photographing a second sample in which the density of the specific color is lighter than normal, a pixel of a certain pixel in the first sample image
  • a calculation for calculating one axis with a large variation between the plotted pixel value data a pixel value of a normal pixel in a standard sample image obtained by photographing a standard sample having a normal density of the specific color on the axis; and a pixel value of a corresponding pixel in the inspection target image. and when the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the inspection target image is equal to or greater than a threshold, the inspection
  • An inspection method obtains an inspection target image obtained by photographing an inspection target, and obtains a first sample having a density of a specific color that is darker than normal. and a second sample image obtained by photographing a second sample in which the density of the specific color is lighter than normal, pixel value data of a pixel in the first sample image and the pixel value data of the corresponding pixels of the second sample image are plotted in a color space, one axis having a large variation between the plotted pixel value data is calculated, and in comparing the pixel value of a normal pixel in the standard sample image obtained by photographing the standard sample in which the density of the specific color is normal with the pixel value of the corresponding pixel in the inspection target image; If a difference between a pixel value of a normal pixel and a pixel value of a pixel of the image to be inspected is equal to or greater than a threshold value, it is determined that the density of the specific color is abnormal in the inspection object.
  • a recording medium is obtained by acquiring an inspection target image obtained by photographing an inspection target, and by photographing a first sample having a specific color density higher than normal. Using a first sample image and a second sample image obtained by photographing a second sample in which the density of the specific color is lighter than normal, a pixel value of a pixel in the first sample image and the pixel value data of the corresponding pixels of the second sample image are plotted in a color space, calculating one axis with a large variation between the plotted pixel value data; , the pixel values of the normal pixels in the standard sample image obtained by photographing the standard sample in which the density of the specific color is normal, and the pixel values of the corresponding pixels in the inspection target image, on the axis.
  • the inspection object When the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is equal to or greater than a threshold value, the inspection object is determined to be abnormal with respect to the density of the specific color. It stores a program for causing a computer to execute determination.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an inspection apparatus according to Embodiment 1;
  • FIG. 4 is a flow chart showing the operation of the inspection apparatus according to Embodiment 1;
  • FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of an inspection system according to Embodiment 2;
  • 9 is a flow chart showing the operation of an inspection device included in the inspection system according to Embodiment 2;
  • FIG. 10 is a diagram schematically showing an example of a sample image acquired by an inspection device included in the inspection system according to Embodiment 2;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a plot of pixel values (RGB values) of pixels of interest in a sample image acquired by an inspection device included in the inspection system according to the second embodiment; 1 is a diagram showing an example of a hardware configuration of an inspection apparatus according to any one of Embodiments 1 and 2; FIG.
  • Embodiment 1 Embodiment 1 will be described with reference to FIGS. 1 and 2.
  • FIG. 1 An illustration of an exemplary computing system
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an inspection apparatus 10. As shown in FIG. As shown in the figure, the inspection apparatus 10 includes an acquisition unit 11, a calculation unit 12, a comparison unit 13, and a determination unit .
  • the acquisition unit 11 acquires an inspection target image obtained by photographing the inspection target.
  • Acquisition unit 11 is an example of acquisition means.
  • the objects to be inspected are, for example, banknotes (banknotes), securities, book covers, or printed matter such as advertising leaflets.
  • the acquisition unit 11 acquires data of an inspection target image from the imaging device 100 (FIG. 3) that has captured the inspection target.
  • the data of the image to be inspected includes information indicating pixel values (for example, RGB values) for each pixel.
  • the acquisition unit 11 outputs the data of the image to be inspected to the comparison unit 13 .
  • the calculation unit 12 captures a first sample image obtained by capturing a first sample in which the specific color density is higher than normal, and a second sample image in which the specific color density is lower than normal. Calculate the first principal component axis (one axis) in the color space using the second sample image obtained in .
  • the calculator 12 is an example of a calculator.
  • a specific color is a single color recognized by humans, such as blue, red, and yellow.
  • the first principal component axis is the axis on which the variance of the pixel values (RGB values) plotted on the color space is maximized.
  • the calculation unit 12 acquires a first sample image and a second sample image from the image capturing device 100 (FIG. 3) that captured the first sample and the second sample.
  • the calculator 12 may acquire the first sample image and the second sample image from a recording medium (not shown).
  • the calculation unit 12 identifies a pixel of interest with a large difference in density of a specific color between sample images.
  • Information specifying a pixel of interest eg, pixel position
  • the calculation unit 12 Based on the input from the user, the calculation unit 12 identifies a pixel of interest having a large difference in density of a specific color between the sample images.
  • the calculation unit 12 calculates the density difference of the specific color between the sample images. Then, the calculation unit 12 specifies a pixel of interest having a large difference in density of the specific color between the sample images, based on the magnitude of the difference in density for each pixel.
  • the calculation unit 12 outputs information indicating the first principal component axis to the comparison unit 13 . Further, the calculation unit 12 stores information indicating the first principal component axis in the storage device 200 (FIG. 3).
  • the comparison unit 13 compares the pixel values of the normal pixels in the standard sample image obtained by photographing the standard sample having the normal density of the specific color and the corresponding pixels in the inspection target image on the first principal component axis. , and the pixel values of .
  • the comparison unit 13 is an example of comparison means.
  • the comparison unit 13 receives data of an image to be inspected from the acquisition unit 11 .
  • the comparison unit 13 also receives information indicating the first principal component axis from the calculation unit 12 .
  • the comparison unit 13 calculates the difference between the pixel value of the normal pixel in the standard sample image and the pixel value of the pixel in the inspection target image.
  • the comparison unit 13 outputs the calculated difference data to the determination unit 14 .
  • the comparison unit 13 may calculate the difference between pixel values by the following method.
  • the comparison unit 13 calculates average pixel values in image regions each including a plurality of pixels for the standard sample image and the inspection target image, and compares the calculated averages. For example, the comparison unit 13 calculates the average of 5 ⁇ 5 pixels and compares the difference between the averages.
  • the comparison unit 13 normalizes the difference between the pixel value of the pixel of the standard sample image and the pixel value of the corresponding pixel of the image to be inspected. For example, the comparison unit 13 captures and performs color space conversion on 100 standard samples prepared in advance, and calculates the variation (standard deviation) of the pixel values of the 100 standard samples for each pixel. The comparison unit 13 normalizes the difference by dividing the difference between the pixel values of the normal pixels of the standard sample and the pixels of the image to be inspected by the standard deviation of each pixel. Then, the comparison unit 13 compares the normalized difference with the threshold.
  • the comparison unit 13 calculates the average pixel value for each image region containing a plurality of pixels, and calculates the average pixel value among the 100 standard sample images. Calculate the variation (standard deviation). Then, for each image area, the comparison unit 13 calculates, for each pixel, the difference between the average pixel value in the image area of the standard sample image and the average pixel value in the corresponding image area of the inspection target image. Normalize by dividing by standard deviation. Then, the comparison unit 13 compares the normalized value with the threshold.
  • the determination unit 14 determines that the density of the specific color is abnormal in the inspection target.
  • the determination unit 14 is an example of determination means.
  • the determination unit 14 receives from the comparison unit 13 the difference data between the pixel values of the normal pixels in the standard sample image and the pixel values of the pixels in the inspection target image. Then, the determination unit 14 determines whether the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is equal to or greater than a threshold.
  • the determination unit 14 determines that the density of the specific color is abnormal in the inspection object. After that, the determination unit 14 outputs to an external device (not shown) the result of determination that the inspection target is abnormal with respect to the density of the specific color.
  • the determination unit 14 determines that the density of the specific color is normal (or not abnormal). not) is output to an external device (not shown).
  • FIG. 2 is a flow chart showing the flow of processing executed by each unit of the inspection apparatus 10. As shown in FIG.
  • the acquisition unit 11 acquires an inspection target image obtained by photographing the inspection target (S1).
  • the acquisition unit 11 outputs the data of the image to be inspected to the comparison unit 13 .
  • the calculation unit 12 captures a first sample image obtained by capturing a first sample in which the specific color density is higher than normal, and a second sample image in which the specific color density is lower than normal. A first principal component axis in the color space is calculated using the second sample image obtained in (S2).
  • the calculation unit 12 outputs information indicating the first principal component axis to the comparison unit 13 .
  • the comparison unit 13 receives the data of the image to be inspected from the acquisition unit 11 .
  • the comparison unit 13 also receives information indicating the first principal component axis from the calculation unit 12 .
  • the comparison unit 13 compares the pixel values of the normal pixels in the standard sample image obtained by photographing the standard sample having the normal density of the specific color and the corresponding pixels in the inspection target image on the first principal component axis. is compared with the pixel value of (S3).
  • the comparison unit 13 outputs to the determination unit 14 the difference data between the pixel values of the normal pixels in the standard sample image and the pixel values of the pixels in the inspection target image.
  • the determination unit 14 receives from the comparison unit 13 the difference data between the pixel values of the normal pixels in the standard sample image and the pixel values of the pixels in the inspection target image.
  • the determination unit 14 determines whether the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is equal to or greater than a threshold (S4).
  • the determination unit 14 determines that the density of the specific color is normal. It is determined that there is (or is not abnormal).
  • the determination unit 14 determines that the density of the specific color is abnormal. (S5).
  • the inspection device 10 inspects the inspection target for each color included in the printed matter according to the above procedure.
  • the specific color mentioned above is any color included in the printed matter.
  • the acquisition unit 11 acquires an inspection target image obtained by photographing the inspection target.
  • the calculation unit 12 captures a first sample image obtained by capturing a first sample in which the specific color density is higher than normal, and a second sample image in which the specific color density is lower than normal.
  • the comparison unit 13 compares the pixel values of the normal pixels in the standard sample image obtained by photographing the standard sample with the normal density of the specific color and the pixel values of the corresponding pixels in the inspection target image on the axis. compare. When the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is equal to or greater than a threshold value, the determination unit 14 determines that the density of the specific color is abnormal in the inspection object.
  • the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is large, it is estimated that the pixel value of the image to be inspected is abnormal. If the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is equal to or greater than a threshold value, it is determined that the density of the specific color of the inspection object is abnormal. As a result, it is possible to inspect the color density of the printed matter with higher accuracy.
  • Embodiment 2 will be described with reference to FIGS. 3 to 6.
  • FIG. 2 an example of an inspection system including the inspection apparatus 10 described in the first embodiment will be described.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the inspection system 1.
  • the inspection system 1 includes an inspection device 20, an imaging device 100, and a storage device 200.
  • the inspection system 1 includes an inspection device 20, an imaging device 100, and a storage device 200.
  • the configuration of the inspection device 20 provided in the inspection system 1 is the same as the inspection device 10 described in the first embodiment.
  • the description of the configuration of the inspection apparatus 20 is omitted in the second embodiment.
  • the imaging device 100 images the inspection object and the sample.
  • the object to be inspected here is a printed matter such as a bill.
  • a sample is a specimen preliminarily extracted from an object to be inspected for inspection.
  • the samples include a standard sample with a normal specific color density, a first sample with a specific color density higher than normal, and a second sample with a specific color density lighter than normal.
  • the imaging device 100 is, for example, a color camera.
  • the imaging device 100 is communicably connected to the inspection device 10 through a wireless or wired network.
  • the storage device 200 stores information indicating the first principal component axis ( FIG. 6 ) calculated by the calculation unit 12 of the inspection device 20 .
  • the storage device 200 may be installed inside the inspection device 20 or may be installed outside the inspection device 20 .
  • FIG. 4 is a flow chart showing the flow of processing executed by each unit of the inspection apparatus 20. As shown in FIG.
  • the calculation unit 12 acquires the sample image (FIG. 5) from the acquisition unit 11 (S101).
  • the sample images here include the above-described first sample image and second sample image.
  • Density is an index representing the depth of color.
  • the dark color of a printed matter such as banknotes corresponds to the fact that the ink particles are densely packed or that the ink particles are multi-layered.
  • the calculation unit 12 identifies a pixel of interest with a large difference in density of a specific color between sample images (S103).
  • the calculation unit 12 calculates the density difference of a specific color between each pixel of the first sample image and each corresponding pixel of the second sample image, thereby obtaining is specified as a target pixel.
  • the calculation unit 12 plots the pixel values (RGB values) of the pixel of interest on the color space (S104).
  • the calculation unit 12 calculates the first principal component axis (FIG. 6) on the color space (S105).
  • the calculation unit 12 saves information indicating the first principal component axis (S106).
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a sample image acquired by the calculation unit 12. As shown in FIG. The sample image shown in FIG. 5 was obtained by photographing the sample with the photographing device 100 .
  • the pixel of interest is shown on the sample image.
  • the pixel of interest may be the pixel with the largest density difference of the specific color between the first sample image and the second sample image.
  • banknotes an example of an object to be inspected usually have colored patterns drawn thereon.
  • the pixel of interest corresponds to such a colored pattern area.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a plot of pixel values in color space. The graph shown in FIG. 6 was obtained by plotting the pixel values (RGB values) of the target pixel on the color space by the calculation unit 12 .
  • the first principal component axis is the axis on which the variance of the pixel values (RGB values) plotted on the color space is maximized.
  • the color space includes one axis parallel to the first principal component axis.
  • the color space shown in FIG. 6 has its coordinate system transformed so as to include the Z1 axis parallel to the first principal component axis.
  • pixel values vary greatly in the direction of the first principal component axis, that is, in the direction of the Z1 axis. Variation in pixel values strongly reflects the density of a specific color. Therefore, by comparing the pixel values of the normal pixels in the standard sample image with the pixel values of the corresponding pixels in the inspection target image on the first principal component axis, it is possible to determine whether the inspection target is abnormal with respect to the density of the specific color. It is possible to determine with high accuracy whether or not there is
  • the acquisition unit 11 acquires an inspection target image obtained by photographing the inspection target.
  • the calculation unit 12 captures a first sample image obtained by capturing a first sample in which the specific color density is higher than normal, and a second sample image in which the specific color density is lower than normal.
  • the comparison unit 13 compares the pixel values of the normal pixels in the standard sample image obtained by photographing the standard sample with the normal density of the specific color and the pixel values of the corresponding pixels in the inspection target image on the axis. compare. When the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is equal to or greater than a threshold value, the determination unit 14 determines that the density of the specific color is abnormal in the inspection object.
  • the inspection system 1 also includes an inspection apparatus 20, an imaging apparatus 100 for imaging the standard sample, the first sample, and the second sample, and a storage for storing information indicating the first principal component axis calculated by the calculation unit 12. a device 200;
  • the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is large, it is estimated that the pixel value of the image to be inspected is abnormal. If the difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the image to be inspected is equal to or greater than a threshold value, it is determined that the density of the specific color of the inspection object is abnormal. As a result, it is possible to inspect the color density of the printed matter with higher accuracy.
  • FIG. 7 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device 900. As shown in FIG. 7
  • the information processing device 900 includes the following configuration as an example.
  • a program 904 that implements the function of each component is stored in advance in, for example, the storage device 905 or the ROM 902, and is loaded into the RAM 903 and executed by the CPU 901 as necessary.
  • the program 904 may be supplied to the CPU 901 via the communication network 909 or may be stored in the recording medium 906 in advance, and the drive device 907 may read the program and supply it to the CPU 901 .
  • the inspection apparatuses 10 and 20 described in the first and second embodiments are implemented as hardware. Therefore, the same effects as those described in any one of the first and second embodiments can be obtained.
  • computing means for computing one axis of high variability between plotted pixel value data; Compare the pixel value of a normal pixel in the standard sample image obtained by photographing the standard sample having the normal density of the specific color on the axis with the pixel value of the corresponding pixel in the inspection target image. a comparison means to determining means for determining that the inspection target is abnormal with respect to density of the specific color when a difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the inspection target image is equal to or greater than a threshold; inspection equipment.
  • Appendix 6 The inspection apparatus according to any one of appendices 1 to 5, wherein the inspection object, the first sample, and the second sample are all multicolor printed matter.
  • (Appendix 7) Acquiring an inspection target image obtained by photographing the inspection target, A first sample image obtained by photographing a first sample in which the density of a specific color is darker than normal, and a second sample image obtained by photographing a second sample in which the density of the specific color is lighter than normal.
  • the pixel value data of a certain pixel in the first sample image and the pixel value data of the corresponding pixel in the second sample image are plotted in a color space using the second sample image, calculating one axis with high variability between plotted pixel value data; Compare the pixel value of a normal pixel in the standard sample image obtained by photographing the standard sample having the normal density of the specific color on the axis with the pixel value of the corresponding pixel in the inspection target image. death, determining that the inspection target is abnormal with respect to density of the specific color when a difference between a pixel value of the normal pixel and a pixel value of the pixel of the inspection target image is equal to or greater than a threshold.
  • a non-transitory recording medium that stores a program to be executed by a computer.
  • computing means for computing one axis of high variability between plotted pixel value data Compare the pixel value of a normal pixel in the standard sample image obtained by photographing the standard sample having the normal density of the specific color on the axis with the pixel value of the corresponding pixel in the inspection target image.
  • a comparison means to determining means for determining that the inspection target is abnormal with respect to density of the specific color when a difference between the pixel value of the normal pixel and the pixel value of the pixel of the inspection target image is equal to or greater than a threshold; an inspection device comprising a photographing device for photographing the standard sample, the first sample and the second sample; and a storage device for storing information indicating the axis calculated by the calculation means.
  • the present invention can be used, for example, to inspect the color of printed matter such as banknotes (banknotes), securities, book covers, or advertising flyers.

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Abstract

印刷物の色の濃淡をより高精度に検査する。取得部（１１）は、検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する。計算部（１２）は、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算する。比較部（１３）は、軸上において、特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する。判定部（１４）は、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、特定色の濃度について、検査対象は異常であると判定する。

Description

検査装置、検査方法、および記録媒体
　本発明は、検査装置、検査方法、および記録媒体に関し、例えば、印刷物の色を検査する検査装置、検査方法、および記録媒体に関する。
　例えば、銀行券（紙幣）、有価証券、書籍の表紙、または広告チラシなどの印刷物が製造されたとき、印刷物の色の濃淡が検査される。印刷物の色の品質を担保するために、様々な関連する技術が利用される。関連する技術の一例では、カメラで撮影して得られた印刷物の画像の画素値（モノクロであればグレースケール値、カラーであればＲＧＢ値）に基づいて、印刷物の色の濃淡を検査する。
　特許文献１に記載の関連する技術では、印刷物を撮影して得られた画像データを分析することにより、変色した印刷物を検出する。
　特許文献２に記載の関連する技術では、印刷物上のカラーバーをカメラで撮像し、画像データにおいて、カラーパッチのＲＧＢ値を求める。また、特許文献２に記載の関連する技術では、カラーパッチのＲＧＢ値を色の濃度値に変換し、色の濃度値が許容範囲内にあるか否かを判定する。
国際公開２０１９／１１６５４２号 特開２０１３－７５５１９号公報
　一定の品質であることを要求される紙幣の検査は、高精度を要求される。カラーバーを撮影して得られた画像データのＲＧＢ値が低い（つまり色が薄い）場合、特許文献２に記載の関連する技術では、印刷物の色の濃淡を高精度に検査することが難しい。
　本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、印刷物の色の濃淡をより高精度に検査することにある。
　　本発明の一態様に係る検査装置は、検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する取得手段と、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算する計算手段と、前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する比較手段と、前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定する判定手段とを備えている。
　本発明の一態様に係る検査方法は、検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得し、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算し、前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較し、前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定する。
　本発明の一態様に係る記録媒体は、検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得することと、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算することと、前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較することと、前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定することとをコンピュータに実行させるためのプログラムを格納している。
　本発明の一態様によれば、印刷物の色の濃淡をより高精度に検査することができる。
実施形態１に係る検査装置の構成を示すブロック図である。 実施形態１に係る検査装置の動作を示すフローチャートである。 実施形態２に係る検査システムの構成を示すブロック図である。 実施形態２に係る検査システムが備えた検査装置の動作を示すフローチャートである。 実施形態２に係る検査システムが備えた検査装置が取得するサンプル画像の一例を模式的に示す図である。 実施形態２に係る検査システムが備えた検査装置が取得したサンプル画像における注目画素の画素値（ＲＧＢ値）のプロットの一例を示す図である。 実施形態１～２のいずれかに係る検査装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
　本発明のいくつかの実施形態について、図面を参照しながら、以下で説明する。
　〔実施形態１〕
　図１～図２を参照して、実施形態１について説明する。
　（検査装置１０）
　図１を参照して、本実施形態１に係る検査装置１０の構成を説明する。図１は、検査装置１０の構成を示すブロック図である。図に示すように、検査装置１０は、取得部１１、計算部１２、比較部１３、および判定部１４を備えている。
　取得部１１は、検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する。取得部１１は、取得手段の一例である。検査対象は、例えば、銀行券（紙幣）、有価証券、書籍の表紙、または広告チラシなどの印刷物である。
　一例では、取得部１１は、検査対象を撮影した撮影装置１００（図３）から、検査対象画像のデータを取得する。検査対象画像のデータは、画素ごとの画素値（例えばＲＧＢ値）を示す情報を含む。
　取得部１１は、検査対象画像のデータを、比較部１３へ出力する。
　計算部１２は、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、色空間における第１主成分軸（１つの軸）を計算する。計算部１２は、計算手段の一例である。特定色とは、青、赤、黄色など、人間が認識する単一の色である。第１主成分軸とは、色空間上にプロットされた画素値（ＲＧＢ値）の分散が最大となる軸である。
　一例では、計算部１２は、第１のサンプルおよび第２のサンプルを撮影した撮影装置１００（図３）から、第１のサンプル画像、および第２のサンプル画像を取得する。あるいは、計算部１２は、第１のサンプル画像、および第２のサンプル画像を、図示しない記録媒体から取得してもよい。
　計算部１２は、サンプル画像間での特定色の濃淡差が大きい注目画素を特定する。注目画素を特定する情報（例えば画素位置）は、検査システム１（図３）のユーザによって入力および設定されてもよい。計算部１２は、ユーザからの入力に基づいて、サンプル画像間での特定色の濃淡差が大きい注目画素を特定する。
　あるいは、計算部１２は、サンプル画像間での特定色の濃淡差を計算する。そして、計算部１２は、画素ごとの濃淡差の大きさに基づいて、サンプル画像間での特定色の濃淡差が大きい注目画素を特定する。
　計算部１２は、第１主成分軸を示す情報を、比較部１３へ出力する。また、計算部１２は、第１主成分軸を示す情報を、記憶装置２００（図３）に保存する。
　比較部１３は、第１主成分軸上において、特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する。比較部１３は、比較手段の一例である。
　一例では、比較部１３は、取得部１１から、検査対象画像のデータを受信する。また、比較部１３は、計算部１２から、第１主成分軸を示す情報を受信する。
　比較部１３は、標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分を計算する。比較部１３は、計算した差分のデータを、判定部１４へ出力する。あるいは、比較部１３は、以下の手法により、画素値の間の差分を計算してもよい。
　一例では、比較部１３は、標準サンプル画像および検査対象画像について、それぞれ、複数の画素を含む画像領域における画素値の平均を算出し、算出した平均同士を比較する。例えば、比較部１３は、５×５画素の平均を算出して、それらの平均の間の差を比較する。
　他の一例では、比較部１３は、標準サンプル画像の画素の画素値と検査対象画像の対応する画素の画素値との間の差分を正規化する。例えば、比較部１３は、予め準備した１００枚の標準サンプルを、それぞれ撮像および色空間変換し、１００枚の標準サンプルの画素値のばらつき（標準偏差）を画素毎に算出する。比較部１３は、標準サンプルの正常な画素と検査対象画像の画素の画素値の差分を、画素毎の標準偏差で割り算することによって、差分を正規化する。そして、比較部１３は、正規化した差分をしきい値と比較する。
　もしくは、比較部１３は、１００枚の標準サンプル画像の各々について、複数の画素を含む画像領域ごとに、画素値の平均を算出して、１００枚の標準サンプル画像の間における画素値の平均のばらつき（標準偏差）を算出する。そして、比較部１３は、画像領域ごとに、標準サンプル画像の画像領域における画素値の平均と、検査対象画像の対応する画像領域における画素値の平均との間での差分を、画素ごとに算出した標準偏差で割り算して正規化する。そして、比較部１３は、正規化した値をしきい値と比較する。
　判定部１４は、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、特定色の濃度について、検査対象は異常であると判定する。判定部１４は、判定手段の一例である。
　一例では、判定部１４は、比較部１３から、標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分のデータを受信する。そして、判定部１４は、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上かどうかを判定する。
　正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、判定部１４は、特定色の濃度について、検査対象は異常であると判定する。その後、判定部１４は、特定色の濃度について、検査対象は異常であるという判定の結果を、外部機器（図示せず）へ出力する。
　一方、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上でない場合、判定部１４は、特定色の濃度について、検査対象は正常である（あるいは異常ではない）という判定の結果を、外部機器（図示せず）へ出力する。
　（検査装置１０の動作）
　図２を参照して、本実施形態１に係る検査装置１０の動作を説明する。図２は、検査装置１０の各部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
　図２に示すように、取得部１１は、検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する（Ｓ１）。
　取得部１１は、検査対象画像のデータを、比較部１３へ出力する。
　計算部１２は、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、色空間における第１主成分軸を計算する（Ｓ２）。
　計算部１２は、第１主成分軸を示す情報を、比較部１３へ出力する。
　比較部１３は、取得部１１から、検査対象画像のデータを受信する。また、比較部１３は、計算部１２から、第１主成分軸を示す情報を受信する。
　比較部１３は、第１主成分軸上において、特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する（Ｓ３）。
　比較部１３は、標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分のデータを、判定部１４へ出力する。
　判定部１４は、比較部１３から、標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分のデータを受信する。
　判定部１４は、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上かどうかを判定する（Ｓ４）。
　一方、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値を下回る場合（Ｓ４でＮｏ）、判定部１４は、特定色の濃度について、検査対象は正常である（あるいは異常ではない）と判定する。
　一方、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合（Ｓ４でＹｅｓ）、判定部１４は、特定色の濃度について、検査対象は異常であると判定する（Ｓ５）。
　以上で、本実施形態１に係る検査装置１０の動作は終了する。
　なお、検査対象が複数色からなる印刷物である場合、検査装置１０は、印刷物に含まれる色ごとに、上記の手順で、検査対象を検査する。この場合、上述の特定色とは、印刷物に含まれるいずれかの色である。
　（本実施形態の効果）
　本実施形態の構成によれば、取得部１１は、検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する。計算部１２は、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算する。比較部１３は、軸上において、特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する。判定部１４は、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、特定色の濃度について、検査対象は異常であると判定する。
　正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が大きい場合、検査対象画像の画素値が異常であると推定される。正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、特定色の濃度について、検査対象は異常であると判定される。これにより、印刷物の色の濃淡をより高精度に検査することができる。
　〔実施形態２〕
　図３～図６を参照して、実施形態２を説明する。本実施形態２では、前記実施形態１で説明した検査装置１０を備えた検査システムの一例を説明する。
　（検査システム１）
　図３を参照して、本実施形態２に係る検査システム１の構成を説明する。図３は、検査システム１の構成を示すブロック図である。図３に示すように、検査システム１は、検査装置２０、撮影装置１００、および記憶装置２００を備えている。
　検査システム１が備えた検査装置２０の構成は、前記実施形態１で説明した検査装置１０と同一である。前記実施形態１における検査装置１０の構成についての説明を引用して、本実施形態２では、検査装置２０の構成に関する説明を省略する。
　撮影装置１００は、検査対象およびサンプルを撮影する。ここでの検査対象は、紙幣などの印刷物である。サンプルは、検査のために、検査対象の中から予め抽出された標本である。サンプルは、特定色の濃度が正常である標準サンプルと、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルと、特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルとを含む。撮影装置１００は、例えば、カラーカメラである。撮影装置１００は、無線または有線のネットワークを通じて、検査装置１０と通信可能に接続されている。
　記憶装置２００は、検査装置２０の計算部１２が計算した第１主成分軸（図６）を示す情報を記憶する。記憶装置２００は、検査装置２０の内部に設置されていてもよいし、検査装置２０の外部に設置されていてもよい。
　（検査装置２０の動作）
　図４を参照して、本実施形態２に係る検査装置２０の動作を説明する。図４は、検査装置２０の各部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
　図４に示すように、計算部１２は、取得部１１から、サンプル画像（図５）を取得する（Ｓ１０１）。ここでのサンプル画像には、上述の第１のサンプル画像および第２のサンプル画像が含まれる。
　次に、計算部１２は、サンプル画像における特定色の濃度を抽出する（Ｓ１０２）。濃度とは、色の濃さを表す指標である。紙幣などの印刷物の色が濃いことは、インクの粒子が密集していること、あるいは、インクの粒子が多重に積層していることと対応する。
　計算部１２は、サンプル画像間での特定色の濃淡差が大きい注目画素を特定する（Ｓ１０３）。
　例えば、計算部１２は、第１のサンプル画像の各画素と、第２のサンプル画像の対応する各画素との間で、特定色の濃度の差分を計算することにより、これらのサンプル画像間での特定色の濃淡差が最大である画素を、注目画素として特定する。
　計算部１２は、注目画素の画素値（ＲＧＢ値）を色空間上にプロットする（Ｓ１０４）。
　そして、計算部１２は、色空間上における第１主成分軸（図６）を計算する（Ｓ１０５）。
　最後に、計算部１２は、第１主成分軸を示す情報を保存する（Ｓ１０６）。
　以上で、本実施形態２に係る検査装置２０の動作は終了する。
　（サンプル画像の一例）
　図５は、計算部１２が取得するサンプル画像の一例を示す図である。図５に示すサンプル画像は、撮影装置１００がサンプルを撮影することによって得られた。
　図５では、サンプル画像上に、注目画素を示す。上述したように、注目画素は、第１のサンプル画像と第２のサンプル画像との間での特定色の濃淡差が最大である画素であってよい。例えば、紙幣（検査対象の一例）には、通常、色柄の模様が描かれている。注目画素は、このような色柄の模様の領域と対応する。
　（色空間における画素値のプロットの一例）
　図６は、色空間における画素値のプロットの一例を示す図である。図６に示すグラフは、計算部１２が注目画素の画素値（ＲＧＢ値）を色空間上にプロットすることによって得られた。
　図６に示すように、第１主成分軸は、色空間上にプロットされた画素値（ＲＧＢ値）の分散が最大となる軸である。なお、図６では、色空間は、第１主成分軸と平行な１つの軸を含む。言い換えれば、図６に示す色空間は、第１主成分軸と平行なＺ１軸を含むように、座標系を変換されている。
　図６に示す色空間では、第１主成分軸の方向、つまりＺ１軸の方向に、画素値のばらつきが大きい。画素値のばらつきは、特定色の濃度を強く反映する。したがって、第１主成分軸上において、標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較することで、特定色の濃度に関して、検査対象は異常であるかどうかを高精度に判定することができる。
　（本実施形態の効果）
　本実施形態の構成によれば、取得部１１は、検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する。計算部１２は、特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算する。比較部１３は、軸上において、特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する。判定部１４は、正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、特定色の濃度について、検査対象は異常であると判定する。
　また、検査システム１は、検査装置２０と、標準サンプル、第１のサンプルおよび第２のサンプルを撮影する撮影装置１００と、計算部１２が計算した第１主成分軸を示す情報を記憶する記憶装置２００とを備えている。
　正常な画素の画素値と、検査対象画像の画素の画素値との間の差分が大きい場合、検査対象画像の画素値が異常であると推定される。正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、特定色の濃度について、検査対象は異常であると判定される。これにより、印刷物の色の濃淡をより高精度に検査することができる。
　（ハードウェア構成について）
　前記実施形態１～２で説明した検査装置１０、２０の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図７に示すような情報処理装置９００により実現される。図７は、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　図７に示すように、情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。
　・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）９０１
　　・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
　　・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
　　・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
　　・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
　　・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
　　・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
　　・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
　　・各構成要素を接続するバス９１１
　前記実施形態１～２で説明した検査装置１０、２０の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行される。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
　上記の構成によれば、前記実施形態１～２において説明した検査装置１０、２０が、ハードウェアとして実現される。したがって、前記実施形態１～２のいずれかにおいて説明した効果と同様の効果を奏することができる。
　〔付記〕
　本発明の一態様は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されない。
　（付記１）
　検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する取得手段と、
　特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算する計算手段と、
　前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する比較手段と、
　前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定する判定手段とを備えた
　検査装置。
　（付記２）
　前記計算手段は、前記第１のサンプル画像における特定の画素の画素値と、前記第２のサンプル画像における対応する画素の画素値とに基づいて、前記軸を計算する
　ことを特徴とする付記１に記載の検査装置。
　（付記３）
　前記計算手段は、主成分分析を用いて、前記色空間における前記軸を計算する
　ことを特徴とする付記２に記載の検査装置。
　（付記４）
　前記計算手段は、多項式近似を用いて、前記色空間における前記軸を計算する
　ことを特徴とする付記２に記載の検査装置。
　（付記５）
　前記正常な画素の画素値は、複数のサンプル画像の対応する画素の画素値を平均することで得られた
　ことを特徴とする付記１から４のいずれか１項に記載の検査装置。
　（付記６）
　前記検査対象、前記第１のサンプル、および、前記第２のサンプルは、いずれも多色刷りの印刷物である
　ことを特徴とする付記１から５のいずれか１項に記載の検査装置。
　（付記７）
　検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得し、
　特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算し、
　前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較し、
　前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定する
　検査方法。
　（付記８）
　前記第１のサンプル画像における特定の画素の画素値と、前記第２のサンプル画像における対応する画素の画素値とに基づいて、前記軸を計算する
　ことを特徴とする付記７に記載の検査方法。
　（付記９）
　主成分分析を用いて、前記色空間における前記軸を計算する
　ことを特徴とする付記８に記載の検査方法。
　（付記１０）
　検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得することと、
　特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算することと、
　前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較することと、
　前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定することと
　をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した、一時的でない記録媒体。
　（付記１１）
　前記プログラムは、
　前記第１のサンプル画像における特定の画素の画素値と、前記第２のサンプル画像における対応する画素の画素値とに基づいて、前記軸を計算すること
をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする付記１０に記載の記録媒体。
　（付記１２）
　前記プログラムは、
　主成分分析を用いて、前記色空間における前記軸を計算すること
をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする付記１１に記載の記録媒体。
　（付記１３）
　　検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する取得手段と、
　　特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算する計算手段と、
　　前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する比較手段と、
　　前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定する判定手段とを備えた
　検査装置と、
　前記標準サンプル、前記第１のサンプルおよび前記第２のサンプルを撮影する撮影装置と、
　前記計算手段が計算した前記軸を示す情報を記憶する記憶装置と
を備えた検査システム。
　以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。上記実施形態（及び実施例）の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　本発明は、例えば、銀行券（紙幣）、有価証券、書籍の表紙、または広告チラシなどの印刷物の色を検査するために利用することができる。
　　　１　検査システム
　　１０　検査装置
　　１１　取得部
　　１２　計算部
　　１３　比較部
　　１４　判定部
　　２０　検査装置
　１００　撮影装置
　２００　記憶装置

Claims (12)

  1. 　検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得する取得手段と、
    　特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい一つの軸を計算する計算手段と、
    　前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較する比較手段と、
    　前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定する判定手段とを備えた
    　検査装置。
  2. 　前記計算手段は、前記第１のサンプル画像における特定の画素の画素値と、前記第２のサンプル画像における対応する画素の画素値とに基づいて、前記軸を計算する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
  3. 　前記計算手段は、主成分分析を用いて、前記色空間における前記軸を計算する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の検査装置。
  4. 　前記計算手段は、多項式近似を用いて、前記色空間における前記軸を計算する
    　ことを特徴とする請求項２に記載の検査装置。
  5. 　前記正常な画素の画素値は、複数のサンプル画像の対応する画素の画素値を平均することで得られた
    　ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の検査装置。
  6. 　前記検査対象、前記第１のサンプル、および、前記第２のサンプルは、いずれも多色刷りの印刷物である
    　ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の検査装置。
  7. 　検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得し、
    　特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算し、
    　前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較し、
    　前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定する
    　検査方法。
  8. 　前記第１のサンプル画像における特定の画素の画素値と、前記第２のサンプル画像における対応する画素の画素値とに基づいて、前記軸を計算する
    　ことを特徴とする請求項７に記載の検査方法。
  9. 　主成分分析を用いて、前記色空間における前記軸を計算する
    　ことを特徴とする請求項８に記載の検査方法。
  10. 　検査対象を撮影して得られた検査対象画像を取得することと、
    　特定色の濃度が正常よりも濃い第１のサンプルを撮影することで得られた第１のサンプル画像、および前記特定色の濃度が正常よりも淡い第２のサンプルを撮影することで得られた第２のサンプル画像を用いて、前記第１のサンプル画像のある画素の画素値のデータと、前記第２のサンプル画像の対応する画素の画素値のデータとを色空間にプロットしたときに、プロットされた画素値のデータの間におけるばらつきが大きい１つの軸を計算することと、
    　前記軸上において、前記特定色の濃度が正常である標準サンプルを撮影することで得られた標準サンプル画像における正常な画素の画素値と、前記検査対象画像における対応する画素の画素値とを比較することと、
    　前記正常な画素の画素値と、前記検査対象画像の画素の画素値との間の差分が閾値以上である場合、前記特定色の濃度について、前記検査対象は異常であると判定することと
    　をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した、一時的でない記録媒体。
  11. 　前記プログラムは、
    　前記第１のサンプル画像における特定の画素の画素値と、前記第２のサンプル画像における対応する画素の画素値とに基づいて、前記軸を計算すること
    をコンピュータに実行させる
    ことを特徴とする請求項１０に記載の記録媒体。
  12. 　前記プログラムは、
    　主成分分析を用いて、前記色空間における前記軸を計算すること
    をコンピュータに実行させる
    ことを特徴とする請求項１１に記載の記録媒体。
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