JP2024007210A - 検査装置、検査方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】印刷物におけるエッジを含む所定の領域を高精度に検査する。【解決手段】印刷物の検査画像と基準画像とのうち何れか一方からエッジを含む所定の領域を抽出し、所定の領域が抽出された検査画像または基準画像における当該所定の領域を構成する画素の画素値を補正し、前記検査画像と前記基準画像との照合結果と、閾値とを用いて、前記印刷物の汚れを検出する。前記検出では、検査画像において所定の領域における画素の画素値が補正された場合、前記照合結果として、所定の領域における画素の画素値が補正された検査画像と基準画像との照合結果を用いて、印刷物の汚れを検出し、基準画像において所定の領域における画素の画素値が補正された場合、前記照合結果として、所定の領域における画素の画素値が補正された基準画像と検査画像との照合結果を用いて、印刷物の汚れを検出する。【選択図】図６

Description

本開示は、印刷装置から出力された印刷物に形成された画像の品質を検査する技術に関する。

印刷物をスキャンして得たスキャン画像（検査画像）と検査の基準となるリファレンス画像（基準画像）とで位置合わせした後に照合して得た照合結果と、閾値とを用いて、印刷物上に形成された画像の品質を検査する技術がある。

スキャン画像は、印刷時の印刷位置ずれやスキャン時のノイズの影響を受け、位置合わせ後にもリファレンス画像とスキャン画像との間に微小な位置ずれが残る場合がある。特に画像エッジ近傍の暗部に代表される急峻な輝度変化のある領域では、位置ずれによる輝度差分が大きくなりやすい。また、ガンマ補正による暗部の輝度の持ち上げにより読み取りノイズが強調され、輝度バラつきも大きくなりやすい。その結果、実際には画像不良が発生していないにもかかわらず、画像照合処理で生じた位置ずれによる輝度差分を画像不良として検出してしまう可能性がある。このような画像エッジ部分での誤検出を防ぐ技術が種々検討されている。

この点、特許文献１には、印刷物の基準画像のエッジ領域又はその近傍領域の画素及び着目画素の濃度と、当該画素と着目画素の距離に基づき閾値を補正し、補正後の閾値と、基準画像と印刷物の読取画像の差分画像に基づき印刷物を検査する手法が開示される。

特開２０１８－１５５７３６号公報

しかしながら、特許文献１の手法では、閾値を補正することで過検出を抑制することから、読取画像のエッジ領域近傍の暗部に本来検出したい画像不良があっても、当該画像不良を検出できず見落としてしまう可能性がある。

本開示は、印刷物におけるエッジを含む所定の領域を高精度に検査する技術を提供する。

本開示の一態様に係る検査装置は、印刷物を検査する検査装置であって、前記印刷物を読み取って得た検査画像と、前記検査における基準となる基準画像とのうち何れか一方からエッジを含む所定の領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって前記所定の領域が抽出された前記検査画像または前記基準画像における当該所定の領域を構成する画素の画素値を補正する第１の補正手段と、前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果と、前記印刷物の汚れを検出するための閾値とを用いて、前記印刷物の汚れを検出する検出手段とを有し、前記検出手段は、前記第１の補正手段により前記検査画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出し、前記第１の補正手段により前記基準画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記基準画像と前記検査画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出することを特徴とする。

本開示によれば、印刷物におけるエッジを含む所定の領域を高精度に検査することができる。

画像処理システムの構成例を示す図である。 画像形成装置の構成例を示す図である。 画像形成装置内のプリンタ部の機械構成を示す図である。 検品装置の機械構成を示す図である。 検品装置制御部の構成を示す図である。 リファレンス画像の生成処理の流れを示すフローチャートである。 画像エッジ付近暗部領域の抽出方法を説明する図である。 画像エッジを抽出するフィルタカーネル例を示す図である。 平滑化フィルタのフィルタカーネル例を示す図である。 検品処理の流れを示すフローチャートである。 照合判定処理（Ｓ１００３）の詳細な流れを示すフローチャートである。 近傍探索の模式図である。 リファレンス画像（補正なし）を用いた場合のスキャン画像との差分例を示す図である。 リファレンス画像（平滑化）を用いた場合のスキャン画像との差分例を示す図である。 リファレンス画像（ノイズ付与）を用いた場合のスキャン画像との差分例を示す図である。 リファレンス画像（平滑化＋ノイズ付与）を用いた場合のスキャン画像との差分例を示す図である。 キャリブレーションチャートの模式図である。 キャリブレーション処理の流れを示すフローチャートである。 キャリブレーションチャートの参照領域の画素値例を示すグラフである。 フィルタの周波数特性例を示す図である。

以下、添付図面を参照して本開示の技術の実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本開示の技術を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本開示の技術の解決手段に必須のものとは限らない。同一の構成要素には同一の参照番号を付して、説明を省略する。

［実施形態１］
図１は、本実施形態に係る検品装置を含む画像処理システムの構成例を示す図である。本実施形態に係る画像処理システムは、装置１１０と、クライアントＰＣ１２０，１２１と、プリントサーバ１３０と、ネットワーク（例えばＬｏｃａｌ ＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）１４０とを有する。装置１１０は、画像形成装置１０１と、検品装置１０２と、フィニッシャ部１０３とを有する。装置１１０は、画像形成、フィニッシングまでを一貫して行うインライン検品方式を採用する。

画像形成装置１０１は、各種の入力データを処理し、紙などの記録媒体に画像を形成した印刷物を出力する。検品装置１０２は、画像形成装置１０１から出力される印刷物を受け取って、記録媒体上の画像の品質（出力内容）が一定の基準を満たしているか否かを検査する。なお、検品装置１０２は、画像の品質を検査することから検査装置ともいえる。フィニッシャ部１０３は、検品装置１０２で検査された記録媒体（出力用紙）を受け取って外部に排出する。

装置１１０は、ネットワーク１４０を介してプリントサーバ１３０およびクライアントＰＣ１２０，１２１と接続されている。検品装置１０２は、通信ケーブル（不図示）を介して画像形成装置１０１と１対１で接続されている。またフィニッシャ部１０３も、検品装置１０２と画像形成装置１０１とを接続する上記通信ケーブルとは別の通信ケーブル（不図示）を介して画像形成装置１０１と１対１で接続されている。また、検品装置１０２とフィニッシャ部１０３についても、検品装置１０２およびフィニッシャ部１０３それぞれと画像形成装置１０１とを接続する上記通信ケーブルとは別の通信ケーブルを介して相互に接続されている。

＜画像形成装置の構成＞
図２は、画像形成装置１０１の構成例を示す図である。本実施形態の画像形成装置１０１は、コントローラ部２１と、プリンタ部２２と、ＵＩ部２３とを有する。

ネットワーク上のクライアントＰＣ又はプリントサーバ上の不図示のプリンタドライバ等のソフトウェアアプリケーションで作成された画像や文書は、ＰＤＬデータとしてネットワークを介して画像形成装置１０１に送信される。画像形成装置１０１では、コントローラ部２１が、送信されたＰＤＬデータを受け取る。

コントローラ部２１は、プリンタ部２２と接続される。コントローラ部２１は、クライアントＰＣ又はプリントサーバから送信されて受け取ったＰＤＬデータを、プリンタ部２２で処理可能な印刷データに変換し、変換後の印刷データをプリンタ部２２に出力する。

プリンタ部２２は、コントローラ部２１より出力された変換後の印刷データに基づいて、画像の印刷を行う。なお、本実施形態では、プリンタ部２２は、電子写真方式の印刷エンジンであるとする。ただし、印刷方式は、これに限定するものではなく、インクをノズルから記録媒体上に吐出することにより画像を形成するインクジェット方式（ＩＪ方式）でもよい。

ＵＩ部２３は、ユーザにより操作され、種々の機能を選択、操作指示を行うために使用される。ＵＩ部２３は、表面にタッチパネルが設けられた液晶ディスプレイと、スタートキーやストップキー、テンキー等の各種キー等を配置したキーボード等とを備える。すなわち、ＵＩ部２３は、操作のための各種スイッチやＬＥＤ表示器等を有する。

次に、コントローラ部２１の詳細について説明する。コントローラ部２１は、ネットワークＩ／Ｆ（インターフェース）部２１１、ＣＰＵ２１２、ＲＡＭ２１３、ＲＯＭ２１４、画像処理部２１５、エンジンＩ／Ｆ部２１６、内部バス２１７を有する。

ネットワークＩ／Ｆ部２１１は、クライアントＰＣ又はプリントサーバから送信されたＰＤＬデータをネットワーク経由で受け取るためのインターフェースである。

ＣＰＵ２１２は、ＲＡＭ２１３やＲＯＭ２１４に格納されているプログラムやデータを用いて画像形成装置１０１全体の制御を行うと共に、コントローラ部２１が行う後述の処理を実行する。ＲＡＭ２１３は、ＣＰＵ２１２が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを備えている。ＲＯＭ２１４は、後述の各種処理をＣＰＵ２１２に実行させるためのプログラムやデータ、また、コントローラ部２１の設定データなどを格納している。

画像処理部２１５は、ＣＰＵ２１２からの設定に応じて、ネットワークＩ／Ｆ部２１１が受け取ったＰＤＬデータに対してプリント用の画像処理を行い、プリンタ部２２で処理可能な印刷データを生成する。画像処理部２１５は特に、受け取ったＰＤＬデータに対してラスタライズを行うことで、１画素あたり複数の色成分を持つ画像データを生成する。すなわち、ＲＩＰ画像のデータ（ＲＩＰデータ）を生成する。複数の色成分は、ＲＧＢ（赤、緑、青）などの色空間において独立した色成分である。画像データは、画素毎に１つの色成分につき８ビット（２５６階調）の値を持つ。すなわち、画像データは多値の画素を含む、多値のビットマップデータである。また上述のラスタライズでは、画像データの他に、画像データの画素の属性を画素毎に示す属性データも生成される。属性データは、画素がどの種類のオブジェクトに属するかを示しており、例えば文字や線、グラフィック、イメージ、背景といったオブジェクトの種類を示す値である。画像処理部２１５は、生成された画像データおよび属性データを用いて、ＲＧＢ色空間からＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック）色空間への色変換やスクリーン処理などの画像処理を施すことで印刷データを生成する。

エンジンＩ／Ｆ部２１６は、画像処理部２１５によって生成された印刷データを、プリンタ部２２に送信するインターフェースである。内部バス２１７は、ネットワークＩ／Ｆ部２１１、ＣＰＵ２１２、ＲＡＭ２１３、ＲＯＭ２１４、画像処理部２１５、エンジンＩ／Ｆ部２１６、ＵＩ部２３の各部を、データを送受信可能に接続するシステムバスである。

図３は、画像形成装置１０１内のプリンタ部２２の機械構成を示す図である。画像形成装置１０１のプリンタ部２２は、スキャナ部３０１と、レーザ露光部３０２と、感光ドラム３０３と、作像部３０４と、定着部３０５と、給紙／搬送部３０６と、これらを制御するプリンタ制御部３０８とを有する。

スキャナ部３０１は、原稿台に置かれた原稿に対して、照明を当てて原稿画像を光学的に読み取り、その像を電気信号に変換して画像データ（スキャン画像のデータ）を作成する。レーザ露光部３０２は、作成された画像データに応じて変調されたレーザ光などの光線を等角速度で回転する回転多面鏡（ポリゴンミラー）３０７に入射させ、反射走査光として感光ドラム３０３に照射する。

作像部３０４は、感光ドラム３０３を回転駆動し、帯電器によって帯電させ、レーザ露光部３０２によって感光ドラム３０３上に形成された潜像をトナーによって現像する。そのトナー像を用紙に転写し、その際に転写されずに感光ドラム３０３上に残った微小トナーを回収するといった一連の電子写真プロセスの現像ユニット（現像ステーション）を４連持つことで実現している。シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の順に並べられた４連の現像ユニットは、シアンステーションの作像開始から所定時間経過後に、マゼンタ、イエロー、ブラックの作像動作を順次実行していく。このタイミング制御によって、用紙上に色ずれのない、フルカラートナー像が転写される。本実施形態はカラープリンタを想定しているが、これに限定されるものではなく、白黒プリンタの場合にはブラックの現像ユニットのみが搭載される。

定着部３０５は、ローラやベルトの組み合わせによって構成され、ハロゲンヒータなどの熱源を内蔵し、作像部３０４によってトナー像が転写された用紙上のトナーを、熱と圧力によって溶解、定着させる。なお、厚紙用紙を印字する際には、紙が厚く、熱の伝導性が悪いため、定着部３０５を通す速度を例えば通常の半分の速度にする必要がある。これに起因して、厚紙用紙の印字の際には定着部３０５以外の各部の用紙搬送速度も半分になるため、画像形成装置１０１の印刷速度自体が半分となる。

給紙／搬送部３０６は、用紙カセットやペーパーデッキに代表される用紙収納庫３０９を一つ以上持っており、プリンタ制御部３０８の指示に応じて用紙収納庫３０９に収納された複数の用紙の中から一枚分離し、作像部３０４、定着部３０５へ搬送する。用紙は搬送され、前述の現像ステーションによって、各色のトナー像が転写され、最終的にフルカラートナー像が用紙上に形成される。また、用紙の両面に画像を形成する場合は、定着部３０５を通過した用紙を再度作像部３０４へ搬送する両面搬送経路３１０を通るように制御する。

プリンタ制御部３０８は、画像形成装置１０１全体を制御するコントローラ部２１と通信して、その指示に応じてプリンタ部２２を制御する。また、プリンタ制御部３０８は、前述のスキャナ部３０１、レーザ露光部３０２、作像部３０４、定着部３０５、給紙／搬送部３０６の各部の状態を管理し、全体が調和を保って円滑に動作できるよう指示を行う。

＜検品装置の構成＞
図４は、検品装置の機械構成を示す図であり、図４（ａ）に検品装置１０２の内部構成の概略を示し、図４（ｂ）に搬送ベルト４０２の部分を上側から見た上面を示す。画像形成装置１０１から印刷出力された用紙（印刷物）４１０は、給紙ローラ４０１によって検品装置１０２に引き込まれる。その後、印刷出力された用紙（印刷出力用紙ともいう）４１０が搬送ベルト４０２上を搬送されて、搬送ベルト４０２の上方に設けられた検品センサ４０３により、用紙上の画像を読み取る。検品センサ４０３により読み取られた画像の画像データを基に、用紙上の画像の良否（品質）を判定する。この検品センサ４０３で読み取った画像（スキャン画像）を用いて、検品装置制御部４０５において検品処理を行う。また、検品装置制御部４０５は、検品装置１０２全体の制御も行っている。検品結果はフィニッシャ部１０３に送られる。検品が行われた後、印刷物４１０は排紙ローラ４０４によって検品装置１０２から出力される。なお、図４には図示しないが、検品センサ４０３は両面印刷物にも対応できるように搬送ベルト４０２の下側に設置し、下側に設置した検品センサで印刷物の裏面を読み取る構造であってもよい。

検品センサ４０３は、搬送されてきた印刷物４１０の全面の画像をライン毎に読み取るラインセンサである。

画像読み取り用光照射装置４１１は、検品センサ４０３で用紙上の画像を読み取る際に用紙（印刷物）４１０に光を照射する。斜行検知用光照射装置４１２は、用紙（印刷物）４１０が搬送ベルト４０２上を搬送される際に、印刷物４１０が搬送方向に対して斜行しているかどうかを検知する。搬送される印刷物４１０に対して斜め方向から光を照射することで、用紙の端部の影の画像を読み取り、斜行を検知する。本実施形態では、用紙端部の影画像の読み取りは検品センサ４０３で行う構成であるが、検品センサ４０３以外の別の読み取りセンサを使用する構成でもよい。

＜検品装置制御部の構成＞
図５は検品装置制御部の構成を示す図であって、図５（ａ）に検品装置制御部のハードウェア構成例を示し、図５（ｂ）に検品装置制御部の機能構成を示す。検品装置制御部４０５は、図５（ａ）に示すように、ネットワークＩ／Ｆ部５０１、ＣＰＵ５０２、ＲＡＭ５０３、ＲＯＭ５０４、バス５０５を有する。ネットワークＩ／Ｆ部５０１は、画像形成装置１０１などから送信された画像データをネットワーク経由で受け取るためのインターフェースである。

ＣＰＵ５０２は、ＲＡＭ５０３やＲＯＭ５０４に格納されているプログラムやデータを用いて検品装置１０２全体の制御を行う。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０２が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを備えている。ＲＯＭ５０４は、後述の各種処理をＣＰＵ５０２に実行させるためのプログラムやデータなどを格納している。

＜検品装置制御部の機能構成＞
検品装置制御部４０５は、図５（ｂ）に示すように、制御部５１１、画像入力部５１２、通信部５１３、メモリ部５１４、操作部／表示部５１５、検品処理部５１６を有する。制御部５１１は、検品装置制御部４０５内の各機能部を制御する。

画像入力部５１２は、検品センサ４０３で印刷物を読み取ったスキャン画像の入力を受け付ける。検品装置制御部４０５への入力を受け付けたスキャン画像は、メモリ部５１４に保存される。

通信部５１３は、画像形成装置１０１のコントローラ部２１との通信を行う。画像形成装置１０１との通信は、スキャン画像に対応し、印刷に利用した画像データ（リファレンス画像）の受信と、検品制御情報の送受信とを含む。すなわち、通信は、検査における基準となるリファレンス画像（基準画像）の受信を含む。受信したリファレンス画像と検品制御情報は、メモリ部５１４に保存される。画像形成装置１０１との間で送受信する検品制御情報のうちの１つは、印刷ジョブ情報・印刷部数情報・ページ順情報などスキャン画像とリファレンス画像との対応を取るための同期情報である。画像形成装置１０１との間で送受信する検品制御情報のうちのもう１つは、検品結果情報とそれに伴い画像形成装置１０１の動作を制御する制御情報である。同期情報は、両面印刷や複数部数印刷のために、スキャン画像と、それを印刷するのに利用されたリファレンス画像を検品装置１０２で受信する順番が異なる場合があるために必要とされる。また、１枚のリファレンス画像が複数のスキャン画像と対応している場合があるために必要となる。

また、通信部５１３は、フィニッシャ部１０３との通信を行う。フィニッシャ部１０３との通信は、検品制御情報への送信を含む。フィニッシャ部１０３へ送信する検品制御情報は、検品結果情報とそれに関連するフィニッシャ部１０３の動作を制御する制御情報である。

検品処理部５１６は、制御部５１１によって動作が制御される処理部である。検品処理部５１６は、前述した画像形成装置１０１との間で送受信する検品制御情報の１つである同期情報に基づき対応するスキャン画像とリファレンス画像のペアを、検品処理部５１６内の機能部を利用して、順次、検品判定処理を実行していく。検品処理部５１６内の機能部の詳細については、後述する。検品判定処理が終了した後、その判定結果が操作部／表示部５１５に表示される。画像障害であるとの判定結果が得られた場合、制御部５１１は、操作部／表示部５１５にてユーザによって予め指定された設定に従い、通信部５１３を通して、画像形成装置１０１およびフィニッシャ部１０３の制御を切り替える。例えば、制御部５１１は、画像形成装置１０１を停止し、フィニッシャ部１０３の排紙トレイをエスケープトレイに切り替える。

＜検品処理部の内部構成＞
検品処理部５１６の内部構成について説明をする。検品処理部５１６は、斜行検知部５２１、画質差調整部５２２、解像度変換部５２３、画像変形部５２４、位置合わせ部５２５、照合部５２６、判定部５２７、キャリブレーション部５２８を有する。

斜行検知部５２１は、スキャン画像の斜行角度を検知するモジュールである。スキャン画像は、用紙端部に影ができた状態にてスキャンされた画像である。これは、検品装置１０２内に引き込まれて搬送ベルト４０２上を搬送された用紙に対し、斜行検知用光照射装置４１２により光を照射し用紙端部に影ができた状態にて、検品センサ４０３がスキャンするためである。この影を用いて、用紙の斜行角度が検知される。検知した斜行角度は、後述する画像変形部５２４による補正処理で利用される。

画質差調整部５２２は、スキャン画像とリファレンス画像の間の画質差を調整するモジュールである。スキャン画像は、対応するリファレンス画像を利用して印刷した印刷物をスキャンすることで得た画像である。スキャン画像は、何れの画像障害がなくても、リファレンス画像との画像の差異が存在する。この差異は、印刷前の画像処理の影響・画像形成装置の特性の影響・スキャナ特性の影響などにより生じる。印刷前の画像処理は、色変換処理やガンマ処理やハーフトーン処理などである。画像形成装置の特性は、色再現性やドットゲインやガンマ特性などである。スキャナ特性は、色再現性やＳ／ＮやスキャナＭＴＦなどである。また、画像間のｂｉｔ数が異なる場合もある。これらの影響を除去し、画像障害がなければ、スキャン画像とリファレンス画像との間の差分がなくなるように、各種処理をスキャン画像とリファレンス画像の両方またはリファレンス画像のみに施す。各種処理は、例えば、色変換処理・ガンマ補正処理・フィルタ処理（デスクリーニングや画像エッジなまりを調整するため）・ｂｉｔ幅調整などである。

リファレンス画像のみに施す場合、シミュレーションによりリファレンス画像からスキャン画像と同等の画像を作ることになるため、画像障害が生じていない画像形成装置１０１および検品センサ４０３の特性をシミュレーションすることと等価となる。

解像度変換部５２３は、スキャン画像やリファレンス画像の解像度の変換を行うモジュールである。スキャン画像とリファレンス画像は、検品装置制御部４０５に入力された時点で解像度が異なっている場合がある。また、検品処理部５１６の各モジュールで利用される解像度と入力解像度が異なっている場合がある。そのような場合には、このモジュールで解像度変換を行う。例えば、スキャン画像が主走査６００ｄｐｉ／副走査３００ｄｐｉであり、リファレンス画像が主走査１２００ｄｐｉ／副走査１２００ｄｐｉであったとする。検品処理部５１６で必要とされる解像度が主走査・副走査ともに３００ｄｐｉであった場合には、それぞれの画像を縮小変倍して、両方の画像を主走査・副走査ともに３００ｄｐｉの画像とする。変倍の方法として、計算負荷と必要精度を勘案して、公知の方法を利用することが可能である。例えば、ＳＩＮＣ関数を利用した変倍を行うと、計算負荷は大きいが、高精度の変倍結果を得ることができる。最近傍法を利用した変倍を行うと、計算負荷は小さいが、低精度の変倍結果を得ることになる。

画像変形部５２４は、スキャン画像やリファレンス画像の画像変形を行うモジュールである。スキャン画像とリファレンス画像の間には、印刷時の用紙の伸縮や斜行、スキャン時の斜行により、幾何的な相違が存在する。画像変形部５２４は、斜行検知部５２１や後述する位置合わせ部５２５で得られた情報をもとに、画像変形を行うことにより、その幾何的な相違を補正する。例えば、幾何的な相違は、線形変換（回転、拡大縮小、剪断）と平行移動である。この幾何的な相違は、アフィン変換として表現可能であり、アフィン変換パラメータを斜行検知部５２１や位置合わせ部５２５から得ることにより補正を行うことが可能となる。なお、斜行検知部５２１から得られる情報は、回転に関するパラメータ（斜行角度情報）のみである。

＜位置合わせ部５２５＞
位置合わせ部５２５は、スキャン画像とリファレンス画像の間の位置合わせを行うモジュールである。ただし、位置合わせ部５２５へ入力されるスキャン画像の解像度とリファレンス画像の解像度とは、同じであることが前提となっている。なお、入力される画像の解像度が高いほど、位置合わせの精度が向上するが、計算負荷は大きくなる。位置合わせで得られたパラメータを基に、画像変形部５２４で補正を行うことにより、後述する照合部５２６で利用するスキャン画像とリファレンス画像を得ることが可能となる。位置合わせの手法としては、様々な手法が考えられるが、本実施形態では、計算負荷を減らすために、画像全面ではなく、画像の一部領域の情報を利用して、画像全面の位置合わせを行う手法を利用する。本実施形態の位置合わせは、位置合わせ用パッチの選択・パッチごとの位置合わせ・アフィン変換パラメータの推定の３つのステップからなる。それぞれのステップについて説明する。

まず、１つめのステップである、位置合わせ用パッチの選択について説明する。ここで、「パッチ」は、画像内の矩形領域を指すこととする。位置合わせ用パッチの選択では、リファレンス画像から、位置合わせに適した複数個のパッチの選択を行う。位置合わせに適したパッチとしては、パッチ内のコーナー特徴量が大きいパッチが考えられる。コーナー特徴とは、ある局所近傍で方向の異なる２つの際立った画像エッジが存在するような特徴（２つの画像エッジの交点）である。コーナー特徴量は、この画像エッジ特徴の強さを表す特徴量である。「画像エッジ特徴」のモデル化の違いに基づき、様々な手法が考案されている。コーナー特徴量を計算する方法の１つとしては、Ｈａｒｒｉｓのコーナー検出法と呼ばれる公知の方法がある。Ｈａｒｒｉｓのコーナー検出法は、水平方向の微分画像（水平方向の画像エッジ特徴量画像）と、垂直方向の微分画像（垂直方向の画像エッジ特徴量画像）とから、コーナー特徴量画像を計算する。このコーナー特徴量画像は、コーナー特徴を構成する２つの画像エッジのうち弱い方の画像エッジ量を表現した画像となっている。コーナー特徴は、２つの画像エッジのどちらも強い画像エッジであるはずなので、相対的に弱い方の画像エッジであっても強い画像エッジ量を持っているかどうかでコーナー特徴量の大きさを表現している。リファレンス画像からコーナー特徴量画像を計算し、大きなコーナー特徴量を持つ部分を位置合わせに適したパッチとして選択する。単純にコーナー特徴量が大きい領域を順番にパッチとして選択すると、偏った領域からのみパッチが選択される場合がある。このような場合には、周辺にパッチが存在しない領域が増え、その領域の画像変形情報を利用できないことになるので、画像全体の位置合わせをするのに適した状態ではない。そこで、パッチを選択する際には、単にコーナー特徴量の大きさではなく、パッチが画像内に分散して配置されることも考慮する。具体的には、あるパッチ候補領域のコーナー特徴量値が画像内全体の中での値が大きくなかったとしても、画像の局所的な領域内での値が大きければ、パッチとして選択するようにする。こうすることにより、リファレンス画像内にパッチを分散配置することが可能となる。パッチ選択の際のパラメータとしては、パッチの大きさ、パッチの個数（または密度）がある。パッチが大きくなり、パッチの個数が多くなると、位置合わせの精度が向上するが、計算負荷は大きくなる。

次に、２つめのステップである、パッチごとの位置合わせについて説明をする。パッチごとの位置合わせは、前段で選択したリファレンス画像内の位置合わせ用パッチと、それに対応するスキャン画像内のパッチとの間で位置合わせを行っていく。

位置合わせの結果として、得られる情報は２種類ある。１つ目の情報は、ｉ番目（ｉ＝１～Ｎ、Ｎはパッチ数）のリファレンス画像内の位置合わせ用パッチの中心座標（ｒｅｆｐＸ_ｉ，ｒｅｆｐＹ_ｉ）である。２つ目の情報は、その中心座標のスキャン画像内での位置（ｓｃａｎｐＸ_ｉ，ｓｃａｎｐＹ_ｉ）である。位置合わせ手法は、（ｒｅｆｐＸ_ｉ，ｒｅｆｐＹ_ｉ）と（ｓｃａｎｐＸ_ｉ，ｓｃａｎｐＹ_ｉ）の関係が得られるようなシフト量の推定方法であれば、どのような手法であってもよい。例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を用いて、位置合わせ用パッチと対応するパッチを周波数空間上に持っていき、そこでの相関をとり、シフト量を推定する方法などが考えられる。

最後に、３つめのステップである、アフィン変換パラメータの推定について説明をする。アフィン変換は、下記の（１）式で表現される座標変換方法である。

（１）

上記の式（１）で、アフィン変換パラメータは、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆの６種類が存在する。ここで、（ｘ，ｙ）は（ｒｅｆｐＸ_ｉ，ｒｅｆｐＹ_ｉ）に対応し、（ｘ’，ｙ’）は（ｓｃａｎｐＸ_ｉ，ｓｃａｎｐＹ_ｉ）に対応する。Ｎ個のパッチから得られる、この対応関係を用いて、アフィン変換パラメータを推定する。例えば、最小二乗法を用いて、アフィン変換パラメータを求めることが可能である。求められたアフィン変換パラメータを元に、画像変形部５２４でリファレンス画像またはスキャン画像を変形して位置合わせ補正後の画像を作成することで、照合部５２６にてリファレンス画像とスキャン画像のセットとして利用することが可能となる。

照合部５２６は、スキャン画像と、スキャン画像に対応し、検査における基準となるリファレンス画像とを照合する。判定部５２７は、照合部５２６による照合結果と、印刷物の汚れを検出するための閾値とを用いて、印刷物の汚れの有無を判定する。なお、判定部５２７は、印刷物の汚れありとの判定結果と、印刷物の汚れなしとの判定結果を得ることから、印刷物の汚れを検出するともいえる。

＜キャリブレーション部５２８＞
キャリブレーション部５２８は、ＲＩＰ画像（リファレンス画像）とスキャン画像（検査画像）の画像エッジ再現性およびノイズ再現性を合わせるため、画質差調整部５２２における補正処理で用いる補正パラメータを決定するモジュールである。後述するキャリブレーションチャートの印刷に用いたリファレンス画像と、画像入力部５１２で受け付けた、該キャリブレーションチャートを読み込んで生成したスキャン画像とに基づき、補正パラメータを決定する。キャリブレーション処理の詳細については後述する。

＜リファレンス画像の生成処理＞
本実施形態に係る画質差調整部５２２が実行するリファレンス画像の生成処理の流れについて、図を用いて説明する。図６は、リファレンス画像の生成処理の流れ示すフローチャートである。リファレンス画像の生成処理は、後述する検品処理の前処理の中で実行される。以下で説明する処理は、例えばＣＰＵ５０２がＲＯＭ５０４に格納されるプログラムをＲＡＭ５０３に読み出して実行することによって実現される。

予め生成されて記憶されている色変換テーブルを用いて、色変換処理を行う。色変換テーブルは、ＲＡＭ５０３またはＲＯＭ５０４に記憶されている。なお、一例として、ＲＩＰ画像はＣＭＹＫ色空間で各画素８ｂｉｔ、６００ｄｐｉであり、スキャン画像はＲＧＢ色空間で各画素８ｂｉｔ、１５０ｄｐｉであるものとする。フローチャートの説明における記号「Ｓ」は、ステップを表すものとする。この点、以下のフローチャートの説明においても同様とする。

Ｓ６０１では、画質差調整部５２２は、ＲＩＰ画像（リファレンス画像）の解像度を、スキャン画像と同一の解像度である１５０ｄｐｉに変換する。

Ｓ６０２では、画質差調整部５２２は、予め記憶されている色変換テーブルを用いて、ＲＩＰ画像の色空間を、ＣＭＹＫ色空間からＲＧＢ色空間に変換する。

Ｓ６０３では、画質差調整部５２２は、ＲＩＰ画像中の画像エッジ付近暗部領域（画像のエッジ部分のうち暗部領域）に対して解析処理を行い、過検知が発生しやすい領域の特定を行う。本実施形態では、画像エッジ抽出（画像のエッジ部分の抽出）と暗部抽出（暗部領域の抽出）をそれぞれ行い、これらの論理積を領域画像として算出することで画像エッジ付近暗部領域（画像のエッジ部分のうち暗部領域）を特定する方法を用いる。

＜画像エッジ付近暗部領域の抽出方法＞
図７は、リファレンス画像から画像エッジ付近暗部領域（エッジを含む所定の領域）の抽出方法を説明する図である。図７（ａ）には、リファレンス画像例であるＲＩＰ画像７０１を示している。図７（ｂ）には、ＲＩＰ画像７０１に対して画像エッジを抽出する処理を行った後の画像７０２を示している。図７（ｃ）には、ＲＩＰ画像７０１に対して暗部を抽出する処理を行った後の画像７０３を示している。図７（ｄ）には、画像エッジ抽出後の画像７０２と暗部抽出後の画像７０３との論理積の画像７０４を示している。

図７（ａ）に示すように、ＲＩＰ画像７０１は、背景が白無地であり、中央に文字「Ａ」を黒で表した画像である。

画像エッジ抽出後の画像７０２では、図７（ｂ）に示すように、白い部分が画像エッジとして抽出されている。画像エッジを抽出する方法として、例えばソーベルフィルタといった公知の方法を利用することができる。ソーベルフィルタについて図を用いて説明する。図８は、ソーベルフィルタのフィルタカーネル例を示す図である。図８（ａ）には、縦方向の画像エッジ抽出を行うソーベルフィルタのフィルタカーネル８０１を示している。図８（ｂ）には、横方向の画像エッジ抽出を行うソーベルフィルタのフィルタカーネル８０２を示している。ＲＩＰ画像を輝度値０から２５５の輝度画像に変換した後、これらのフィルタカーネル８０１および８０２をそれぞれ適用し、絶対値の論理和を算出する。その後、二値化処理を行うことで、ＲＩＰ画像の画像エッジを抽出することができる。画像エッジを抽出する際の二値化処理では、例えば二値化閾値を２００として二値化が行われる。この条件で二値化処理を行うことにより、論理和の算出結果が２００以上の領域を画像エッジとして抽出することになる。

暗部抽出後の画像７０３では、図７（ｃ）に示すように、白い部分が暗部として抽出されている。暗部を抽出する方法として、例えばＲＧＢ画像を輝度画像に変換し、輝度値を閾値による二値化処理を行う方法が挙げられる。この二値化処理で用いる閾値は、経験的に求めた固定値を用いてもよいし、後述のキャリブレーション処理でスキャン画像を用いて算出したものを用いてもよい。暗部を抽出する際の二値化処理では、例えば、輝度値０から２５５の輝度画像に対して二値化閾値を１００として二値化が行われる。この条件で二値化処理を行うことにより、輝度値が１００以下の領域を暗部として抽出することになる。

画像エッジ抽出後の画像７０２と暗部抽出後の画像７０３との論理積の画像７０４では、図７（ｄ）に示すように、白い部分がＲＩＰ画像７０１の画像エッジ部分のうち暗部領域に対応する領域として抽出されている。まず、画像エッジ抽出後の画像７０２と暗部抽出後の画像７０３それぞれに対して膨張処理を行う。この膨張処理によって、画像エッジ付近暗部領域における画像エッジからの距離を調整する。距離については、後述する平滑化処理のフィルタカーネルの大きさを考慮して経験的に求めた固定値を用いてもよいし、後述のキャリブレーション処理でスキャン画像を用いて算出したものを用いてもよい。例えば、画像エッジからの距離１０ｍｍを画像エッジ付近暗部領域とする場合、本実施形態の１５０ｄｐｉの処理では５９ピクセル膨張させる。最後に、画像エッジ抽出を行った画像に対して膨張処理を行った画像と、暗部抽出を行った画像との論理積を算出する。以上の処理により、画像エッジ付近暗部領域を特定することができる。

Ｓ６０４では、画質差調整部５２２は、ＲＩＰ画像中の画像エッジ付近暗部領域に対して過検知抑制のための補正処理を行う。本実施形態では、Ｓ６０３にて算出した領域画像を画像マスクとして用いて補正処理を行う方法を採用する。

まず、ＲＩＰ画像上の画像マスク領域に対して平滑化処理を行う。平滑化処理は、平滑化フィルタを適用することによって行うことができ、ガウシアンフィルタといった公知の方法が利用できる。ガウシアンフィルタについて図を用い説明する。図９は、平滑化フィルタのフィルタカーネル例を示す図である。フィルタ９０１を縦方向と横方向に適用することにより、平滑化処理を行うことができる。フィルタ係数は、経験的に求めた固定値を用いてもよいし、後述のキャリブレーション処理でスキャン画像を用いて算出したものを用いてもよい。例えば、検出したい欠陥の大きさに応じてフィルタ係数を変えてもよい。これにより、ＲＩＰ画像中の画像エッジ付近暗部領域のみに平滑化処理を行うことができる。

続いて、ＲＩＰ画像上の画像マスク領域に対してノイズ付与処理を行う。ＲＩＰ画像上の画像マスク領域の各画素に対しノイズ振幅量に応じた乱数を生成し、生成した乱数を画素値に対して加算および減算を行うことでノイズを付与することができる。

例えば、ＲＩＰ画像の画素値がリファレンス画像の画素値より明るい場合に加算すればよい。ＲＩＰ画像の画素値がリファレンス画像の画素値より暗い場合に減算すればよい。ノイズ振幅量は、経験的に求めた固定値を用いてもよいし、後述のキャリブレーション処理でスキャン画像を用いて算出したものを用いてもよい。コンタクトイメージセンサ（ＣＩＳ）やＣｈａｒｇｅ－Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）イメージセンサでＲＧＢ画像を取得すると暗部の感度が低く、ガンマ補正により暗部のＲＧＢ値の持ち上げを行うため、ノイズが強調される。例えば、ＲＧＢ値０から２５５の画像においてガンマ補正時の暗部の持ち上げによるノイズ量が０～５が見込まれる場合、ノイズ振幅量を５とし、各画素のＲＧＢ値に０～５の乱数を加算する。また、検出したい欠陥の大きさに応じてノイズ振幅量を変えてもよい。これにより、ＲＩＰ画像中の画像エッジ付近暗部領域のみにノイズを付与することができる。

なお、ＲＩＰ画像とスキャン画像との差異を無くすためにＲＩＰ画像全体に平滑化処理およびノイズ付与処理を行い、さらに過検出を抑制するために画像エッジ付近の暗部領域のみに追加の平滑化処理およびノイズ付与処理を行ってもよい。その場合、例えば、ＲＩＰ画像全体に第一のフィルタ係数で平滑化処理を行い、さらに画像エッジ付近暗部領域のみに第二のフィルタ係数で平滑化処理を行う方法が挙げられる。また、画像エッジ付近の暗部領域以外は第一のフィルタ係数で平滑化処理を行い、画像エッジ付近の暗部領域は第二のフィルタ係数で平滑化処理を行う方法が挙げられる。また、ノイズ付与処理についても同様である。また、本実施形態では、ＲＩＰ画像に対して平滑化処理を実行した後にノイズ付与処理を実行する態様について説明したが、これに限定されない。ノイズ付与処理を実行した後に平滑化処理を実行する態様としてもよいし、ノイズ付与処理または平滑化処理のどちらか一方のみを実行する態様としてもよい。

＜検品装置の制御フロー＞
検品処理の流れについて図を用いて説明する。図１０は、検品処理の流れを示すフローチャートである。検品処理は前述のキャリブレーション処理が行われた後に実行されるものとする。なお、全てのフローは、メモリ部５１４に保存され、制御部５１１によって、統合的に実行される。また、各処理部で処理された結果はメモリ部５１４で保持され、後続の処理で利用される。

Ｓ１００１では、制御部５１１は、検品処理の前処理を行う。具体的には、制御部５１１は、通信部５１３経由でメモリ部５１４に保存されている、画像形成装置１０１から受信した検品制御情報を用いて、処理対象であるスキャン画像とリファレンス画像との画像ペアを選択する。続いて、制御部５１１は、スキャン画像を斜行検知部５２１で処理し、スキャン画像の傾き情報を得る。そして、その傾き情報に基づいて、画像変形部５２４において、スキャン画像の補正処理を行う。これと並行して、前述のリファレンス画像の生成処理を行い、リファレンス画像を画質差調整部５２２で処理して検品処理に適した画像とする。すなわち、リファレンス画像の画像エッジ付近暗部領域に対して平滑化処理およびノイズ付与処理を行った画像とする。

Ｓ１００２では、制御部５１１は、Ｓ１００１で得られたスキャン画像とリファレンス画像を用いて位置合わせを行う。具体的には、まず、制御部５１１は、スキャン画像とリファレンス画像の解像度を解像度変換部５２３で所定の解像度（例えば、３００ｄｐｉ×３００ｄｐｉ）に変換する。そして、所定の解像度に変換した後のスキャン画像とリファレンス画像を位置合わせ部５２５で処理して、アフィン変換パラメータを得る。最後に、制御部５１１は、位置合わせ部５２５から得たアフィン変換パラメータを用いて、画像変形部５２４でリファレンス画像の補正処理を行い、座標系をスキャン画像と同じにし、照合に利用可能な画像とする。

Ｓ１００３では、制御部５１１は、Ｓ１００２にて得られたスキャン画像とリファレンス画像を用いて照合／判定処理を行う。具体的には、まず、制御部５１１は、スキャン画像とリファレンス画像を照合部５２６で照合処理を行う。照合処理により、スキャン画像とリファレンス画像とを照合した照合結果が得られる。そして、制御部５１１は、照合部５２６による照合結果と、印刷物の汚れを検出するための閾値とを用いて、判定部５２７で判定処理を行う。閾値としては、印刷物のスジを検出するための閾値、印刷物のポチを検出するための閾値が挙げられる。判定部５２７による判定処理は、操作部／表示部５１５を介して予め設定される所定の判断基準を、制御部５１１が判定部５２７に設定することにより行われる。

Ｓ１００４では、制御部５１１は、検品処理結果を操作部／表示部５１５に表示する。検品処理結果である最終判断結果画像を単に表示するだけでは、どのような画像障害であったかが把握しづらいので、スキャン画像に最終判断結果画像を合成して、操作部／表示部５１５に表示する。合成は、画像障害の場所が把握しやすい合成方法であれば、どのような合成方法でもよい。例えば、最終判断結果画像において“１”の部分を赤色でスキャン画像に表示させるようにする。

＜照合判定処理の詳細説明＞
次に照合判定処理（Ｓ１００３）の詳細について図を用いて説明する。図１１は、照合判定処理（Ｓ１００３）の詳細な流れを示すフローチャートである。

まず、Ｓ１１０１では、照合部５２６は、リファレンス画像と検査画像において近傍探索による高精度な位置合わせを行う。ここで、高精度な位置合わせを行うのは、画像変形部５２４にてリファレンス画像と検査画像の位置合わせを行っているが、高精度に欠陥検出を行うためには更に局所的な位置合わせを行う必要があるためである。本実施形態では、ブロックマッチングを用いた近傍探索による高精度な位置合わせを行う。

＜近傍探索＞
近傍探索の詳細について図を用いて説明する。図１２は、近傍探索を説明する図であり、図１２（ａ）に検査画像例を示し、図１２（ｂ）に基準画像例を示す。検査画像１２１０において、画素１２１１は検査対象画素であり、探索窓１２１２は画素１２１１に隣接する８つの近傍画素で構成される対象領域である。

この検査対象画素１２１１の座標（Ｘ，Ｙ）を基に、リファレンス画像（基準画像）１２２０における座標（Ｘ，Ｙ）を中心に探索領域１２１３を設定する。本実施形態では、探索領域１２１３を座標（Ｘ，Ｙ）それぞれプラスマイナス４画素とする。基準画像１２２０中の探索領域１２２１は、基準画像１２２０上の探索領域を示しており、検査画像１２１０上の探索領域１２１３と同じ座標である。

本来、画像変形部５２４にて行った位置合わせにより、検査画像１２１０上の画素１２１１に対応する基準画像１２２０の画素は同一の座標に存在するが、局所的な位置ずれが残っている場合は、対応する画素は、本来の座標の近傍にずれて存在する。そのため、プラスマイナス４画素の近傍画素領域を含めた探索領域１２２１に対して対応画素の探索を行う。探索窓１２２２は、検査画像１２１０上の探索窓１２１２との差分を算出するための基準画像１２２０上の探索窓を示している。この探索窓１２２２を探索領域１２２１内にて順次移動させながら、各座標において探索窓１２１２とｎ差を算出し、最も差が小さくなる座標を探索することで、局所的な位置合わせの結果となる画素を取得する。ここで求める差Δａｒｅａは、以下の（２）式に示す色差ΔＲＧＢの対象領域の合計値とする。

Ｓ１１０２では、照合部５２６は、Ｓ１１０１において再度位置合わせを行ったリファレンス画像とスキャン画像との差分画像を算出する。本実施形態では、ＲＧＢのＧにおける差であるΔＧを欠陥検出する色差とし、算出する。そして、判定部５２７は、照合結果として算出した色差（差分画像）と、閾値とを用いて、例えば、スジまたはポチなどの印刷物上の汚れを検出したか否かを判定する。

印刷物をスキャンしたスキャン画像は、印刷時の印刷位置ずれやスキャン時のノイズの影響を受け、上記局所的な位置合わせ後にもリファレンス画像とスキャン画像との間に微小な位置ずれが残る場合がある。特に画像エッジ近傍の暗部に代表される急峻な輝度変化のある領域では、位置ずれによる輝度差分が大きくなること、さらにはガンマ補正による暗部の輝度の持ち上げにより読み取りノイズが強調され、輝度バラつきも大きくなりやすい。その結果、画像照合処理において差分が検出されてしまうことがあり、実際には画像不良が発生していないにもかかわらず、画像不良として検出されてしまうことがある。そこで、Ｓ６０４における画像エッジ付近暗部領域に対してのみ平滑化処理を実行することで、位置ずれによる輝度の差分量を緩和し、過検出を抑制することができる。また、Ｓ６０４における画像エッジ付近暗部領域に対してのみノイズ付与処理を実行することで、強調された読み取りノイズをリファレンス画像上に再現し、過検出を抑制することができる。これらの処理は、画像エッジ付近暗部領域に対してのみ行われているため、輝度の変化が緩やかな領域の淡い欠陥の差分は抑制されずに検出することができる。

なお、本実施形態ではＲＧＢ値のＧにおける差であるΔＧを欠陥検出する色差としたが、ΔＲＧＢを欠陥検出する色差としてもよい。また、グレースケール画像であれば、欠陥検出する色差として、画素値の差の絶対値を用いてもよいし、ガンマ補正を考慮した差の絶対値を用いてもよい。

ここで、リファレンス画像（補正なしまたは補正あり（平滑化処理、ノイズ付与処理、または、平滑化処理およびノイズ付与処理））と、スキャン画像（理想、位置ずれ、ノイズ、位置ずれおよびノイズ）との差分について、図を用い説明する。ただし、説明を簡単にするため、Ｘ軸方向における座標であるＸ１１からＸ２０において輝度値が０－２５５であり、０が暗部であり、２５５が明部であるとする。Ｙ軸方向では、Ｘ軸方向と同様の処理を行うことにより補正後のリファレンス画像を得ることができることから、Ｙ軸方向の説明を省略する。座標Ｘ１１より前の座標では暗部領域であり、座標Ｘ２０より後の座標では明部領域であるとする。検査閾値を２画素連続で差分が１００以上であるとする。後述する図１３から図１６では、表に記載の輝度値に対応した画像の濃淡で表している。また、座標Ｘ１１～Ｘ２０の１行下の画像は、左側の表のリファレンス画像に対応した画像を示し、座標Ｘ１１～Ｘ２０の２行下の画像は、左側の表のスキャン画像に対応した画像を示す。また、画像の下方の「ｘ」は、リファレンス画像とスキャン画像の差分にて、１００以上である画素を示している。平滑化の欄には、平滑化フィルタ係数として、図９に示すフィルタを横方向（Ｘ軸方向）で用いた平滑化処理後のデータを示している。また、ノイズ付与の欄には、振幅幅０－１００の乱数のノイズを付与する処理を行った後のデータを示している。また、「平滑化→ノイズ付与」の欄には、平滑化の欄と同じ平滑化処理を行った後に、ノイズ付与の欄と同じノイズ付与処理を行った後のデータを示している。

まず、リファレンス画像（補正なし）を用いた場合のスキャン画像との差分について説明する。図１３は、リファレンス画像（補正なし）を用いた場合のスキャン画像との差分例を示す図である。図１３（ａ）にリファレンス画像（補正なし）とスキャン画像（理想）との差分を示している。図１３（ｂ）にリファレンス画像（補正なし）とスキャン画像（位置ずれ）との差分を示している。図１３（ｃ）にリファレンス画像（補正なし）とスキャン画像（ノイズ）との差分を示している。図１３（ｄ）にリファレンス画像（補正なし）とスキャン画像（位置ずれおよびノイズ）との差分を示している。

図１３（ａ）に示すように、理想的な状態のスキャン画像（理想）であれば、リファレンス画像（補正なし）との差分がないが、次に示すように、スキャン画像の状態によって印刷物の汚れとして誤検出する要素を含む差分となることがあった。例えば、図１３（ｂ）に示すように、位置ずれが生じたスキャン画像（位置ずれ）であると、リファレンス画像（補正なし）との差分にて、輝度値の差が１００以上となる画素が２画素連続してあった。図１３（ｃ）に示すように、ノイズが生じたスキャン画像（ノイズ）であると、リファレンス画像（補正なし）との差分にて、輝度値の差が１００以上となる画素が３画素連続してあった。図１３（ｄ）に示すように、位置ずれおよびノイズが生じたスキャン画像（位置ずれ＋ノイズ）であると、リファレンス画像（補正なし）との差分にて、輝度値の差が１００以上となる画素が３画素連続してあった。

そこで、上述したように、リファレンス画像において、エッジを含む所定の領域を構成する画素の画素値を補正すると、次に示すようになった。

リファレンス画像（補正あり（平滑化処理））を用いた場合のスキャン画像との差分について説明する。図１４は、リファレンス画像（補正あり（平滑化処理））を用いた場合のスキャン画像との差分例を示す図である。図１４（ａ）にリファレンス画像（補正あり（平滑化処理））とスキャン画像（位置ずれ）との差分を示している。図１４（ｂ）にリファレンス画像（補正あり（平滑化処理））とスキャン画像（ノイズ）との差分を示している。図１４（ｃ）にリファレンス画像（補正あり（平滑化処理））とスキャン画像（位置ずれおよびノイズ）との差分を示している。

図１４（ａ）に示すように、位置ずれが生じたスキャン画像（位置ずれ）であっても、平滑化処理を行ったリファレンス画像（平滑化）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素のみであった。図１４（ｂ）に示すように、ノイズが生じたスキャン画像（ノイズ）であっても、平滑化処理を行ったリファレンス画像（平滑化）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素のみであった。図１４（ｃ）に示すように、位置ずれおよびノイズが生じたスキャン画像（位置ずれ＋ノイズ）であっても、平滑化処理を行ったリファレンス画像（平滑化）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素のみであった。

このようにリファレンス画像に対して平滑化処理を行うことで、印刷物の汚れとして誤検出する要素を含まない差分となることが確認された。

続いて、リファレンス画像（補正あり（ノイズ付与処理））を用いた場合のスキャン画像との差分について説明する。図１５は、リファレンス画像（補正あり（ノイズ付与処理））を用いた場合のスキャン画像との差分例を示す図である。図１５（ａ）にリファレンス画像（補正あり（ノイズ付与処理））とスキャン画像（位置ずれ）との差分を示している。図１５（ｂ）にリファレンス画像（補正あり（ノイズ付与処理））とスキャン画像（ノイズ）との差分を示している。図１５（ｃ）にリファレンス画像（補正あり（ノイズ付与処理））とスキャン画像（位置ずれおよびノイズ）との差分を示している。

図１５（ａ）に示すように、位置ずれが生じたスキャン画像（位置ずれ）であっても、ノイズ付与処理を行ったリファレンス画像（ノイズ付与）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素のみであった。図１５（ｂ）に示すように、ノイズが生じたスキャン画像（ノイズ）であっても、ノイズ付与処理を行ったリファレンス画像（ノイズ付与）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素もなかった。図１５（ｃ）に示すように、位置ずれおよびノイズが生じたスキャン画像（位置ずれ＋ノイズ）であっても、ノイズ付与処理を行ったリファレンス画像（ノイズ付与）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素のみであった。

このようにリファレンス画像に対してノイズ付与処理を行うことで、印刷物の汚れとして誤検出する要素を含まない差分となることが確認された。

最後に、リファレンス画像（補正あり（平滑化処理およびノイズ付与処理））を用いた場合のスキャン画像との差分について説明する。図１６は、リファレンス画像（補正あり（平滑化処理およびノイズ付与処理））を用いた場合のスキャン画像との差分例を示す図である。図１６（ａ）にリファレンス画像（補正あり（平滑化処理およびノイズ付与処理））とスキャン画像（位置ずれ）との差分を示している。図１６（ｂ）にリファレンス画像（補正あり（平滑化処理およびノイズ付与処理））とスキャン画像（ノイズ）との差分を示している。図１６（ｃ）にリファレンス画像（補正あり（平滑化処理およびノイズ付与処理））とスキャン画像（位置ずれおよびノイズ）との差分を示している。

図１６（ａ）に示すように、位置ずれが生じたスキャン画像（位置ずれ）であっても、平滑化処理およびノイズ付与処理を行ったリファレンス画像（平滑化→ノイズ付与）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素のみであった。図１６（ｂ）に示すように、ノイズが生じたスキャン画像（ノイズ）であっても、平滑化処理およびノイズ付与処理を行ったリファレンス画像（平滑化→ノイズ付与）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素のみであった。図１６（ｃ）に示すように、位置ずれおよびノイズが生じたスキャン画像（位置ずれ＋ノイズ）であっても、次に示すようになった。すなわち、平滑化処理およびノイズ付与処理を行ったリファレンス画像（平滑化→ノイズ付与）との差分では、輝度値の差が１００以上となる画素が１画素もなかった。

このようにリファレンス画像の画像エッジ付近暗部領域（エッジを含む所定の領域）を構成する画素の画素値を平滑化処理およびノイズ付与処理により補正することで、印刷物の汚れとして誤検出する要素を含まない差分となることが確認された。

以上、説明したように、本実施形態によれば、リファレンス画像における画像エッジ付近暗部領域に対して平滑化処理およびノイズ付与処理を施しておくことで、スジやポチなどの過検出を抑制することができる。すなわち、リファレンス画像の画像エッジ近傍の暗部領域を構成する画素の画素値を補正し、位置ずれおよび読み取りノイズの影響を緩和することで、画像エッジ付近暗部領域でのスジおよびポチの過検出を抑制することができる。その結果、画像エッジ付近暗部領域についても、検査感度を下げることなく画像不良を検査することができる。

［実施形態２］
本実施形態に係る検品装置を含む画像処理システムについて、図を用いて説明する。本実施形態では、平滑化処理およびノイズ付与処理の補正量をキャリブレーションチャートのスキャン画像を基に決定する態様について説明する。なお、本実施形態では、実施形態１との差分を中心に説明する。

＜キャリブレーション部５２８＞
本実施形態に係るキャリブレーション部５２８は、ＲＩＰ画像（リファレンス画像）とスキャン画像（検査画像）の画像エッジ再現性およびノイズ再現性を合わせる。そのため、画質差調整部５２２における補正処理（画像エッジ補正処理）で用いる補正パラメータ（画像エッジ補正パラメータ）を決定するモジュールである。後述するキャリブレーションチャートの印刷に用いたリファレンス画像と、画像入力部５１２で受け付けた、該キャリブレーションチャートを読み込んで生成したスキャン画像に基づき、補正パラメータを決定する。キャリブレーション処理の詳細については後述する。

＜キャリブレーションチャート＞
キャリブレーションチャートについて図を用いて説明する。図１７は、キャリブレーションチャートを説明するための図であり、図１７（ａ）にキャリブレーションチャートを構成するパッチ例を示し、図１７（ｂ）にキャリブレーションチャート例を示す。キャリブレーションチャートは、ＲＩＰ画像（リファレンス画像）とスキャン画像（検査画像）の画像エッジ再現性とノイズ再現性を合わせるため、暗色のパッチで構成される。

キャリブレーションチャートを構成する暗色パッチ１７０１は、図１７（ａ）に示すように、所定の大きさの矩形である。暗色パッチ１７０１の画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、例えば、（０，０，０）である。暗色パッチ１７０１の大きさは、用紙サイズによってかえてもよい。また、キャリブレーションチャートのスキャン画像においてパッチの位置を特定するために、キャリブレーションチャートにマーカ１７０２を配置してもよい。また、暗色パッチ１７０１内の全ての領域を使うわけではなく、実際に使用する範囲は、図１７（ａ）に示すように、暗色パッチ１７０１の中央部分である、参照領域１７０３とする。具体的には、参照領域１７０３は、暗色パッチ１７０１に対応する領域と、下地（紙白）に対応する領域とを含む。

キャリブレーションチャートは、図１７（ｂ）に示すように、中央に配置された、図１７（ａ）に示す暗色パッチを有する。本実施形態では、キャリブレーションチャートの用紙サイズはＡ４とし、パッチの数は１個、パッチの左上座標は（Ｘ１、Ｙ１）とする。なお、パッチの数、及びパッチの配置場所は、図１７の例に限定されない。暗色パッチは、上述の画素値に限定されず、例えば、他の画素値で構成される複数種類の異なる暗色パッチをそれぞれ配置してもよい。また、図１７（ｂ）では、暗色パッチは、キャリブレーションチャートの中央に配置しているが、キャリブレーションチャートの端に配置してもよい。また、キャリブレーションチャートにおいて、暗色パッチが配置されていない余白スペースを利用して、色補正を行うためのカラーパッチを配置してもよい。

＜キャリブレーション処理＞
本実施形態に係るキャリブレーション処理について、図を用いて説明する。ただし、本実施形態に係るキャリブレーション処理は、検品処理を実行する前に実行されるものとする。なお、キャリブレーション処理は、検品処理前に毎回自動で実行してもよいし、ユーザからの指示があったときにユーザ指示に応じてその都度実行してもよい。また、キャリブレーション処理は、これに限定されない。例えば、画像形成装置１０１におけるＵＩ部２３を介したユーザ指示によって、検品以外の一般的な色味を調整するためのキャリブレーション処理において、本実施形態に係るキャリブレーション処理を実行するようにしてもよい。

図１８は、キャリブレーション処理の流れを示すフローチャートである。なお、キャリブレーション処理では、スキャン画像からパッチの濃度が取得される。全てのフローはメモリ部５１４に保存され、制御部５１１によって、統合的に実行される。また、各処理部で処理された結果はメモリ部５１４で保持され、後続の処理で利用される。

Ｓ１８０１では、画像入力部５１２は、画像形成装置１０１から出力されたキャリブレーションチャートを検品センサ４０３で読み取って得たキャリブレーションチャートのスキャン画像の入力を受け付ける。

Ｓ１８０２では、制御部５１１は、Ｓ１８０１にて読み込んだキャリブレーションチャートのスキャン画像から、上述の参照領域に対応するパッチ画像の取得を行う。パッチ画像の取得は、パッチが配置される位置座標（Ｘ１、Ｙ１）に基づいて行われる。

Ｓ１８０３では、制御部５１１は、Ｓ１８０２にて取得したパッチ画像から補正量の算出を行う。

図１９は、前述したＳ１８０２にて取得したパッチ画像の画素値とＸ座標との関係を示す図である。パッチ画像における第１参照領域１９０１は、図１７（ａ）に示す参照領域１７０３における暗色パッチに対応する領域である。パッチ画像における第２参照領域１９０２は、参照領域１７０３における暗色パッチ以外の部分である紙白に対応する領域である。第１参照領域１９０１の画素値は、最大値が１５であり、最小値が５であるとする。なお、第１参照領域１９０１および第２参照領域１９０２のＸ座標は、暗色パッチが配置される位置座標（Ｘ１、Ｙ１）に基づいて、決定される。

図２０は、メモリ部５１４に予め記憶されているフィルタの周波数特性を示す図である。第１のフィルタ２００１は、８０％に減衰するフィルタであり、第２のフィルタ２００２は、６０％に減衰するフィルタである。なお、メモリ部５１４に予め記憶されているフィルタの種類は、これに限定されない。例えば、ＭＴＦが２０％から１０％ごとに９０％までの８種類のフィルタであってもよいし、８種類より少ない種類のフィルタであってもよい。

ここで、平滑化フィルタの補正量の決定方法の一例について述べる。本実施形態では、第１参照領域１９０１の平均濃度と第２参照領域１９０２の平均濃度からＭＴＦを算出し、算出したＭＴＦに基づき平滑化フィルタの補正量を決定する。例えば、第１参照領域１９０１の平均濃度が９０％であり、第２参照領域１９０２の平均濃度が１０％であった場合、次に示す値となる。すなわち、ＭＴＦ（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）は、８０％（＝９０－１０）であるため、該条件では、図２０に示す８０％に減衰する第１のフィルタ２００１が選択される。また、第１参照領域１９０１の平均濃度が７０％であり、第２参照領域１９０２の平均濃度が１０％であった場合、ＭＴＦは、６０％（＝７０－１０）であるため、該条件では、図２０に示す６０％に減衰する第２のフィルタ２００２が選択される。ここで選択されたフィルタは、実施形態１で述べた画質差調整部５２２における平滑化処理にてＲＩＰ画像（リファレンス画像）に対して用いられるものとする。なお、該当するフィルタが無い場合には、ＭＴＦとして算出した数値に最も近いフィルタが選択される。

続いて、ノイズ付与処理のノイズ振幅量の決定方法の一例について述べる。本実施形態では、第１参照領域１９０１の画素値のバラつきから、ノイズ振幅量を決定する。例えば、第１参照領域１９０１において、画素値の最大値が１５であり、画素値の最小値が５であった場合、画素値の最大値と最小値との差である１０（＝１５－５）をノイズ振幅量として決定する。ここで決定されたノイズ振幅量は、実施形態１で述べた画質差調整部５２２におけるノイズ付与処理にてＲＩＰ画像（リファレンス画像）に対して用いられるものとする。補正量の決定方法は、これに限定されない。補正量として、例えば、第１参照領域１９０１の画素値の標準偏差を基に決定してもよいし、第１参照領域１９０１の画素値の分散値を基に決定してもよい。

以上、説明したように、本実施形態によれば、キャリブレーションのスキャン画像を基に平滑化処理およびノイズ付与処理で用いる補正量を決定する。すなわち、記録媒体の表明性や白色度に応じて補正量を決定する。これにより、次に示す作用効果を得ることができる。すなわち、印刷する記録媒体ごとに異なる平滑化処理およびノイズ付与処理の補正量を再現し、リファレンス画像とスキャン画像とをより近付けることで、過検出を抑制することができる。例えば、白色部分のノイズが多い場合には、全体の載せるノイズを増やし、過検知領域に追加で載せるノイズ量を減らすことができる。

なお、上記では、平滑化処理により輝度値を補正し、ノイズ付与処理により色成分を示す画素値を補正する場合について説明したがこれに限定されない。平滑化処理により色成分を示す画素値を補正してもよい。ノイズ付与処理により輝度値を補正してもよい。

上記では、リファレンス画像から画像エッジ付近暗部領域（エッジを含む所定の領域）を抽出し、抽出した画像エッジ付近暗部領域に対して平滑化処理およびノイズ付与処理を行う場合について説明したが、これに限定されない。スキャン画像から画像エッジ付近暗部領域（エッジを含む所定の領域）を抽出し、抽出した画像エッジ付近暗部領域に対して平滑化処理およびノイズ付与処理を行ってもよい。

本実施形態の開示は、以下の構成例、方法例およびプログラム例を含む。

（構成１）
印刷物を検査する検査装置であって、
前記印刷物を読み取って得た検査画像と、前記検査における基準となる基準画像とのうち何れか一方からエッジを含む所定の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって前記所定の領域が抽出された前記検査画像または前記基準画像における当該所定の領域を構成する画素の画素値を補正する第１の補正手段と、
前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果と、前記印刷物の汚れを検出するための閾値とを用いて、前記印刷物の汚れを検出する検出手段と、
を有し、
前記検出手段は、
前記第１の補正手段により前記検査画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出し、
前記第１の補正手段により前記基準画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記基準画像と前記検査画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出する
ことを特徴とする検査装置。

（構成２）
前記第１の補正手段は、フィルタを用いた平滑化処理と、ノイズを付与するノイズ付与処理とのうち少なくとも一方の処理を行うことにより、前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する、ことを特徴とする構成１に記載の検査装置。

（構成３）
前記第１の補正手段により前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正するときの補正量を決定する決定手段を有し、
前記決定手段は、前記印刷物の印刷を行う印刷装置により出力された、暗色パッチを含むチャートを読み込んで得たチャート画像を解析して前記補正量を決定し、
前記第１の補正手段は、決定された前記補正量を基に前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する、ことを特徴とする構成１または２に記載の検査装置。

（構成４）
前記決定手段は、前記チャート画像にて前記暗色パッチに対応する領域の画素値の平均値と、前記チャート画像にて前記暗色バッチ以外の部分に対応する領域の画素値の平均値とから前記補正量を決定し、
前記第１の補正手段は、決定された前記補正量に対応したフィルタを用いて平滑化処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
ことを特徴とする構成３に記載の検査装置。

（構成５）
前記決定手段は、前記チャートの基準画像の画素値と前記チャート画像の画素値とから前記補正量を決定し、
前記第１の補正手段は、決定された前記補正量に対応したノイズを付与するノイズ付与処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
ことを特徴とする構成３に記載の検査装置。

（構成６）
前記チャート画像の画素値が前記チャートの前記基準画像の画素値より高い場合、前記第１の補正手段は、決定された前記補正量に対応した前記ノイズを加算する前記ノイズ付与処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
ことを特徴とする構成５に記載の検査装置。

（構成７）
前記チャート画像の画素値が前記チャートの前記基準画像の画素値より低い場合、前記第１の補正手段は、決定された前記補正量に対応した前記ノイズを減算する前記ノイズ付与処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
ことを特徴とする構成５または６に記載の検査装置。

（構成８）
前記決定手段は、
前記チャート画像にて前記暗色パッチに対応する領域の画素の画素値の平均値と、前記チャート画像にて前記暗色バッチ以外の部分に対応する領域の画素の画素値の平均値とから第１の補正量を決定すると共に、
前記チャートの基準画像の画素値と前記チャート画像の画素値とから第２の補正量を決定し、
前記第１の補正手段は、
決定された前記第１の補正量に対応したフィルタを用いた平滑化処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正し、
決定された前記第２の補正量に対応したノイズを付与するノイズ付与処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
ことを特徴とする構成３に記載の検査装置。

（構成９）
前記抽出手段は、
前記基準画像および前記検査画像の解像度を所定の解像度を変換し、
変換後の前記基準画像および前記検査画像に対し色空間変換を行い、
色空間変換後の前記基準画像および前記検査画像のうち何れか一方から前記エッジを含む前記所定の領域を抽出し、
前記検出手段は、近傍探索手法を用いて前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果と、前記閾値とを用いて、前記印刷物の汚れを検出する
ことを特徴とする構成１から８の何れか一つに記載の検査装置。

（構成１０）
前記検査画像と前記基準画像とのうち何れか一方の全体または前記所定の領域以外の領域に対して、前記検査画像と前記基準画像とで画素値の差がなくなるように補正する第２の補正手段をさらに有する、
ことを特徴とする構成１から９の何れか一つに記載の検査装置。

（構成１１）
前記第２の補正手段による補正処理は、前記第１の補正手段による補正処理より前に行われる、ことを特徴とする構成１０に記載の検査装置。

（構成１２）
前記第２の補正手段は、フィルタを用いた平滑化処理と、ノイズを付与するノイズ付与処理とのうち少なくとも一方の補正処理を行う
ことを特徴とする構成１０または１１に記載の検査装置。

（構成１３）
前記検出手段は、前記印刷物のスジを検出するための前記閾値を用いて、前記印刷物のスジを検出する
ことを特徴とする構成１から１２の何れか一つに記載の検査装置。

（構成１４）
前記検出手段は、前記印刷物のポチを検出するための前記閾値を用いて、前記印刷物のポチを検出する
ことを特徴とする構成１から１２の何れか一つに記載の検査装置。

（方法１）
印刷物を検査する検査方法であって、
前記印刷物を読み取って得た検査画像と、前記検査における基準となる基準画像とのうち何れか一方からエッジを含む所定の領域を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程にて前記所定の領域が抽出された前記検査画像または前記基準画像における当該所定の領域を構成する画素の画素値を補正する第１の補正工程と、
前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果と、前記印刷物の汚れを検出するための閾値とを用いて、前記印刷物の汚れを検出する検出工程と、
を含み、
前記検出工程では、
前記第１の補正工程により前記検査画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出し、
前記第１の補正工程により前記基準画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記基準画像と前記検査画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出する
ことを特徴とする検査方法。

（プログラム）
コンピュータを、構成１から１４の何れか一つに記載の検査装置の各手段として機能させるためのプログラム。

［その他の実施形態］
本開示は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

Claims (16)

1. 印刷物を検査する検査装置であって、
   前記印刷物を読み取って得た検査画像と、前記検査における基準となる基準画像とのうち何れか一方からエッジを含む所定の領域を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって前記所定の領域が抽出された前記検査画像または前記基準画像における当該所定の領域を構成する画素の画素値を補正する第１の補正手段と、
   前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果と、前記印刷物の汚れを検出するための閾値とを用いて、前記印刷物の汚れを検出する検出手段と、
   を有し、
   前記検出手段は、
   前記第１の補正手段により前記検査画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出し、
   前記第１の補正手段により前記基準画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記基準画像と前記検査画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出する
   ことを特徴とする検査装置。
2. 前記第１の補正手段は、フィルタを用いた平滑化処理と、ノイズを付与するノイズ付与処理とのうち少なくとも一方の処理を行うことにより、前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する、ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記第１の補正手段により前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正するときの補正量を決定する決定手段を有し、
   前記決定手段は、前記印刷物の印刷を行う印刷装置により出力された、暗色パッチを含むチャートを読み込んで得たチャート画像を解析して前記補正量を決定し、
   前記第１の補正手段は、決定された前記補正量を基に前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する、ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
4. 前記決定手段は、前記チャート画像にて前記暗色パッチに対応する領域の画素値の平均値と、前記チャート画像にて前記暗色パッチ以外の部分に対応する領域の画素値の平均値とから前記補正量を決定し、
   前記第１の補正手段は、決定された前記補正量に対応したフィルタを用いた平滑化処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
   ことを特徴とする請求項３に記載の検査装置。
5. 前記決定手段は、前記チャートの基準画像の画素値と前記チャート画像の画素値とから前記補正量を決定し、
   前記第１の補正手段は、決定された前記補正量に対応したノイズを付与するノイズ付与処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
   ことを特徴とする請求項３に記載の検査装置。
6. 前記チャート画像の画素値が前記チャートの前記基準画像の画素値より高い場合、前記第１の補正手段は、決定された前記補正量に対応した前記ノイズを加算する前記ノイズ付与処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
   ことを特徴とする請求項５に記載の検査装置。
7. 前記チャート画像の画素値が前記チャートの前記基準画像の画素値より低い場合、前記第１の補正手段は、決定された前記補正量に対応した前記ノイズを減算する前記ノイズ付与処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
   ことを特徴とする請求項５に記載の検査装置。
8. 前記決定手段は、
   前記チャート画像にて前記暗色パッチに対応する領域の画素の画素値の平均値と、前記チャート画像にて前記暗色バッチ以外の部分に対応する領域の画素の画素値の平均値とから第１の補正量を決定すると共に、
   前記チャートの基準画像の画素値と前記チャート画像の画素値とから第２の補正量を決定し、
   前記第１の補正手段は、
   決定された前記第１の補正量に対応したフィルタを用いた平滑化処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正し、
   決定された前記第２の補正量に対応したノイズを付与するノイズ付与処理を行うことにより前記所定の領域における前記画素の前記画素値を補正する
   ことを特徴とする請求項３に記載の検査装置。
9. 前記抽出手段は、
   前記基準画像および前記検査画像の解像度を所定の解像度を変換し、
   変換後の前記基準画像および前記検査画像に対し色空間変換を行い、
   色空間変換後の前記基準画像および前記検査画像のうち何れか一方から前記エッジを含む前記所定の領域を抽出し、
   前記検出手段は、近傍探索手法を用いて前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果と、前記閾値とを用いて、前記印刷物の汚れを検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
10. 前記検査画像と前記基準画像とのうち何れか一方の全体または前記所定の領域以外の領域に対して、前記検査画像と前記基準画像とで画素値の差がなくなるように補正する第２の補正手段をさらに有する
    ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
11. 前記第２の補正手段による補正処理は、前記第１の補正手段による補正処理より前に行われる、ことを特徴とする請求項１０に記載の検査装置。
12. 前記第２の補正手段は、フィルタを用いた平滑化処理と、ノイズを付与するノイズ付与処理とのうち少なくとも一方の補正処理を行う
    ことを特徴とする請求項１０に記載の検査装置。
13. 前記検出手段は、前記印刷物のスジを検出するための前記閾値を用いて、前記印刷物のスジを検出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
14. 前記検出手段は、前記印刷物のポチを検出するための前記閾値を用いて、前記印刷物のポチを検出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
15. 印刷物を検査する検査方法であって、
    前記印刷物を読み取って得た検査画像と、前記検査における基準となる基準画像とのうち何れか一方からエッジを含む所定の領域を抽出する抽出工程と、
    前記抽出工程にて前記所定の領域が抽出された前記検査画像または前記基準画像における当該所定の領域を構成する画素の画素値を補正する第１の補正工程と、
    前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果と、前記印刷物の汚れを検出するための閾値とを用いて、前記印刷物の汚れを検出する検出工程と、
    を含み、
    前記検出工程では、
    前記第１の補正工程により前記検査画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記検査画像と前記基準画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出し、
    前記第１の補正工程により前記基準画像において前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された場合、前記照合結果として、前記所定の領域における前記画素の前記画素値が補正された前記基準画像と前記検査画像とを照合した照合結果を用いて、前記印刷物の汚れを検出する
    ことを特徴とする検査方法。
16. コンピュータを、請求項１に記載の検査装置の各手段として機能させるためのプログラム。

Images