特許 6605222 画像検査システムのエラー識別パラメータをコンピュータにより自動的に設定する方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6605222

(24)【登録日】2019年10月25日

(45)【発行日】2019年11月13日

(54)【発明の名称】画像検査システムのエラー識別パラメータをコンピュータにより自動的に設定する方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 1/00 20060101AFI20191031BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20191031BHJP

【ＦＩ】

   G06T1/00 310A

   G06T7/00 Q

   G06T7/00 610Z

【請求項の数】8

【全頁数】9

(21)【出願番号】特願2015-71772(P2015-71772)

(22)【出願日】2015年3月31日

(65)【公開番号】特開2015-197929(P2015-197929A)

(43)【公開日】2015年11月9日

【審査請求日】2017年12月7日

(31)【優先権主張番号】10 2014 004 555.2

(32)【優先日】2014年3月31日

(33)【優先権主張国】DE

(73)【特許権者】

【識別番号】390009232

【氏名又は名称】ハイデルベルガー ドルツクマシーネン アクチエンゲゼルシヤフト

【氏名又は名称原語表記】Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇｅｒ Ｄｒｕｃｋｍａｓｃｈｉｎｅｎ ＡＧ

(74)【代理人】

【識別番号】100114890

【弁理士】

【氏名又は名称】アインゼル・フェリックス＝ラインハルト

(74)【代理人】

【識別番号】100099483

【弁理士】

【氏名又は名称】久野 琢也

(72)【発明者】

【氏名】ヴェアナー フーバー

(72)【発明者】

【氏名】トーマス ロース

【審査官】 新井 則和

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０００−１７２８４４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−２２３００６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１４８０２７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０００−１２３１７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−０５５８５２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ １／００

Ｇ０６Ｔ ７／００−７／９０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像検査システムのエラー識別パラメータをコンピュータにより自動的に設定する方法において、以下のステップを含む、即ち、
・参照画像（１）をディジタル化して目標値（１０）を求めるステップと、
・前記参照画像（１）を、エッジをほとんど含まない均質な画像領域と、構造が目立つ画像個所及び多数のエッジを含む非均質な画像領域とに区分けするステップと、
・統計的画像分析により、ディジタル化された前記参照画像（１）の均質な画像領域のために低い許容範囲値（３）を求め、非均質な画像領域のためにいっそう高い許容範囲値（４）を求めるステップと、
・求められた前記許容範囲値（３，４）を、前記均質な画像領域内又は前記非均質な画像領域内の目標値（１０）のポジションに従い、個々の目標値（１０）に割り当てるステップと、
・前記目標値（１０）と、前記目標値（１０）の個々の許容範囲値（３，４）とから、検査感度を計算するステップと、
・前記検査感度に基づき画像検査システムのパラメータをセットするステップと、
・前記パラメータを用いて画像検査のコンフィギュレーションを設定するステップと
を含み、
前記許容範囲値（３，４）を、シート送り特性（８）により損なわれた前記参照画像（１）のエッジ領域において補償調整のために高める、
ことを特徴とする、
画像検査システムのエラー識別パラメータをコンピュータにより自動的に設定する方法。

【請求項2】

前記許容範囲値（３，４）を、前記参照画像（１）の画像撮影時の照明（７）の輝度と関連させてセットする、
請求項１記載の方法。

【請求項3】

前記許容範囲値（３，４）を求めるために、紙の品質（６）を前記統計的画像分析に関与させる、
請求項１又は２記載の方法。

【請求項4】

ユーザ（１３）は種々の感度レベルを設定可能であり、該感度レベルは、選択されたレベルに応じて、すべての画像領域又は特定の画像領域に対し、許容範囲の大きさを変化させる、
請求項１から３のいずれか１項記載の方法。

【請求項5】

ユーザ（１３）は、自動パラメータ設定をオンオフ切り替え可能であり、該切り替えにより前記パラメータの手動入力が可能となる、
請求項４記載の方法。

【請求項6】

ユーザ（１３）は、自動的に求められた前記パラメータを手動で補正可能である、
請求項５記載の方法。

【請求項7】

自動的に求められた前記パラメータを、コンピュータからアクセス可能な記憶媒体に格納する、
請求項１から６のいずれか１項記載の方法。

【請求項8】

請求項１記載の方法によりコンフィギュレーションが設定される画像検査システムにおいて、
印刷機により印刷された画像を検査するために使用されることを特徴とする、
画像検査システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像検査システムのエラー識別パラメータをコンピュータにより自動的に設定する方法及び画像検査システムに関する。

【0002】

本発明の技術分野はテストの自動化である。

【背景技術】

【0003】

パラメータ設定すべき画像検査方法はこれまで、印刷ジョブの実行という枠組みにおいて、作成された印刷製品をエラーの発生について検査する目的で用いられてきた。この場合、印刷された画像は、ディジタルカメラによってスキャンされてサーバに送られ、サーバにおいて前段階ないしは準備段階のデータから生成された参照画像と比較される。比較アルゴリズムのパラメータ設定に応じて、ディジタル化しなおされた印刷画像と参照画像との偏差が、エラーとして識別されて表示される。

【0004】

このようなパラメータの設定に関して、従来技術によればいくつかの手法があった。最も多く利用されてきた手法は、ユーザが手動でパラメータを設定することである。この場合、ユーザは、印刷ジョブの準備段階データに基づき生成された参照画像を分析し、分析結果及びユーザの個人的な経験に基づき、画像検査方法のコンフィギュレーションないしは構成内容を設定する。このような方法の拡張として知られている手法は例えば、設定パラメータをそれぞれ異なる感度レベルとして抽象化することである。この手法の利点は、ユーザはもはや個々のパラメータにはじかにアクセスしないことから、未熟なユーザでも検査方法のパラメータ設定を行うことができる点にある。逆に欠点となるのは、完全に任意に手動で設定することに比べて、フレキシビリティに欠けることである。また、公知の手動の方法すべてに共通する欠点は、人間であるユーザに左右されることであり、ユーザの分析ひいては画像検査方法の設定に誤りがあるかもしれないことである。ユーザの経験が足りなければ足りないほど、及び設定パラメータの選定が複雑になればなるほど、誤りの発生する率が高くなる。しかも一般に、時間的な理由から、ひいてはコスト上の理由から、新たな印刷ジョブが実施されるたびにパラメータの整合が行われるわけではない。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

したがって本発明の課題は、検査対象画像の画像内容に基づき検査パラメータを選定し定量化するようにした、画像検査プロセスの検査パラメータを自動的に設定する方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明によればこの課題は、請求項１の特徴を備えた方法により解決される。画像検査システムのエラー識別パラメータをコンピュータにより自動的に設定する方法は、以下のステップを含んでいる。即ち、
１．参照画像をディジタル化して目標値を求めるステップ。
２．参照画像を、エッジをほとんど含まない均質な画像領域と、構造が著しく目立つ画像個所及び多数のエッジを含む非均質な画像領域とに区分けするステップ。
３．統計的画像分析により、ディジタル化された参照画像の均質な画像領域のために低い許容範囲値を求め、非均質な画像領域のためにいっそう高い許容範囲値を求めるステップ。
４．求められた許容範囲値を、均質な画像領域内又は非均質な画像領域内の目標値のポジションに従い、個々の目標値に割り当てるステップ。
５．目標値及びそれらの個々の許容範囲から検査感度を計算するステップ。
６．検査感度に基づき画像検査システムのパラメータをセットするステップ。
７．これらのパラメータを用いて画像検査のコンフィギュレーションを設定するステップ。

【0007】

本発明による方法の本質を成す着想は、参照画像を均質な画像領域と非均質な画像領域とに区分けすることである。均質な画像領域の特徴は、構造、色の変化及びエッジが僅かにしか発生しないことである。これに対し非均質な画像領域には、構造が著しく目立つ多数の画像個所、色変化、及び多数のエッジが含まれている。これら両方の領域に対し、それぞれ異なる許容範囲が選定される。均質な画像領域では、非均質なエッジ領域よりも小さい許容範囲値を選定することができ、即ち均質な画像領域では非均質なエッジ領域よりも厳密に検査を行うことができる。その後、それぞれ異なる許容範囲値がそれらの個々の目標値に対応づけられる。目標値が均質な画像領域にポジショニングされているのか非均質な画像領域にポジショニングされているのかに従い、この目標値に対しそれに応じていっそう低い許容範囲値又はいっそう高い許容範囲値が割り当てられる。この場合、目標値と許容範囲値とから成るデータペアを利用して、検査感度を計算することができ、画像検査の枠組みで検査すべき印刷画像を、この検査感度に基づきチェックすることになる。その際、この検査感度からさらにパラメータが導出され、導出されたパラメータによって、画像検査のコンフィギュレーションが自動的に設定される。本発明による方法によって得られる利点とは、新たな印刷ジョブのたびにパラメータ設定が自動的に実行されることであり、つまりは熟練ユーザの存在がもはや不要となることである。さらに別の利点は、画像検査方法が個々の画像内容に合わせてじかに整合されることである。このようにすれば、それぞれ検査すべき画像に合わせて、検査パラメータを個々に精密に整合することができる。

【0008】

従属請求項、以下の説明ならびに添付の図面には、本発明による方法に関して有利でありそれゆえ好ましい実施形態が示されている。

【0009】

１つの有利な実施形態によれば、参照画像の画像撮影時の照明の輝度と関連させて、許容範囲値がセットされる。このことは、印刷された画像をディジタルカメラで撮影する際に、照明の輝度が光源の老朽化により時間の経過につれて減少することから、必要となる可能性がある。照明の輝度は、撮影された画像について測定された色値に直接、影響を及ぼすので、許容範囲閾値の整合が必要とされる。

【0010】

本発明による方法の１つの有利な実施形態によれば、シート送り特性により損なわれた画像領域において許容範囲閾値が高められる。シート送り特性によって、シートの後縁が捲れ上がって、画像ジオメトリに予測不可能な歪みが引き起こされる。これも自動的に識別することができ、パラメータを自動的に整合することによって考慮することができる。

【0011】

本発明による方法の別の有利な実施形態によれば、許容範囲値を求めるために、紙の品質が統計的画像分析に算入される。本発明による方法に関して本質的なことではないけれども、紙の品質は考慮すべき影響量である。例えば混入物の頻度により作用が及ぼされる紙の品質は、画像の統計的分析に影響を与える可能性がある。この影響を、既知のいっそう良質な紙と比較することにより計算することができ、統計的画像分析に基づき行われる許容範囲計算に関与させることができる。

【0012】

本発明による方法の１つの有利な実施形態によれば、ユーザは種々の感度レベルを設定することができる。この感度レベルは、選択されたレベルに応じて、すべての画像領域又は特定の画像領域に対し、許容範囲の大きさを変化させるものである。ユーザは画像検査に対し種々の感度レベルを設定可能である、という公知の従来技術を前提として、自動パラメータ設定の場合にも、この手法は目的に適うものである。ただし相違点として本発明によれば、相違のない固定的なパラメータセットが選定されるのではなく、本発明による方法によって求められた許容範囲値は、感度レベルの選択に従い、それに応じたオフセット値を用いて変更される。

【0013】

本発明による方法の１つの有利な実施形態によれば、ユーザは自動パラメータ設定をオンオフ切り替え可能であり、このように切り替え可能であることにより、パラメータを手動で入力できるようになる。本発明による方法によれば、自動パラメータ設定は有利な動作モードであるけれども、これまでのようにユーザがパラメータを手動で入力できるようにしておきたいし、もしくは自動的な方法によって求められたパラメータを、事後に補正できるようにしておきたい。

【0014】

本発明による方法の１つの有利な実施形態によれば、自動的に求められたパラメータをユーザがあとから手動で補正することができる。このような事後補正が必要となる可能性があるのは、自動的な方法によっても特定の検査基準が正しく識別もしくは分類されない場合であり、或いは印刷機の動作中に環境パラメータが変動する場合である。

【0015】

本発明による方法の１つの有利な実施形態によれば、自動的に求められたパラメータが、コンピュータからアクセス可能な記憶装置に格納される。これは必ずしもコンピュータ内部の記憶装置でなくてもよい。外部のネットワーク上の記憶装置も考えられる。求められたパラメータを格納しておくことによって、手動の補正が簡単になるし、誤ったパラメータ設定が発生した場合に、事後のエラー分析を容易に行うことができる。

【0016】

次に、添付の図面を参照しながら少なくとも１つの有利な実施例に基づき、本発明による方法について、並びに本発明による方法の機能的に有利な実施例について、詳しく説明する。図中、互いに対応する部材には、それぞれ同じ参照符号が付されている。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本発明による方法の適用事例について示す図

【図2】本発明による方法の流れについて示す図

【図3】パラメータの自動的な計算及び補正について示す図

【0018】

有利な実施例によれば、ユーザ１３は印刷ジョブ実施という状況において、画像検査のパラメータ設定をスタートさせることができる。この画像検査は、図１に示されているようにコンピュータ上で実行されるプログラムにより実施される。このプログラムはグラフィックユーザインタフェースを含み、ユーザ１３はこのインタフェースを、コンピュータと接続されたディスプレイ１２を介して操作することができる。ユーザ１３は、このディスプレイ１２及び適切な入出力機器を介して、パラメータ設定をユーザ自身が手動で実施するのか、又は自動的な方法を利用するのか、或いは既に実行中の方法のパラメータをあとから補正したいのか、をセットすることができる。

【0019】

図２には、自動的なパラメータ設定の流れが描かれている。ユーザ１３がパラメータ設定を選択もしくはスタートさせると、参照印刷画像１から画像検査の目標値１０が取得される。画像検査の基礎を成す測定原理は、ある程度の許容範囲を含む参照画像１の目標値１０と、検査対象画像において測定された実際値との比較に基づくものである。個々の目標値１０に対する許容範囲を求める目的で、参照画像１が均質な画像領域と非均質な画像領域とに区分けされる。非均質な画像領域の特徴は、多くの色の変化とエッジ領域とにより著しく目立って構造化された画像個所を含むことである。したがって、均質な画像領域はこれには該当しない。このため、均質な画像領域では小さい許容範囲を選定することができ、つまり均質な画像領域は、画像検査方法によっていっそう厳密に検査される。ただし、均質な画像領域におけるこの許容範囲（以下ではTHOM 3と称する）の大きさは少なくとも、均質な平面におけるある画素の強度が偶然大きく変化しても許容範囲値３を超えず、誤って実際のエラーとされない程度にはしておきたい。このようなエラーメッセージが生じてしまうとしたならば、問題のない画像個所、即ちユーザ１３の視覚的な評価からすれば良好である画像個所が、誤ったものであると判定されてしまう。均質な領域に対する許容範囲値３は、個々の画像個所のノイズ特性を統計的に分析することによって自動的に求められる。この場合、結果として生じる許容範囲THOM 3は、誤って実際のエラーメッセージを生じさせてしまう偶発的な強度変化の発生する確率が、統計的による確率よりも小さくなるような大きさでなければならない。

【0020】

例えば統計分析により色値の正規分布及び標準偏差stdabwが求められる場合、stdabw = ２グレー階調のときTHOM = 6*stdabw とすれば、疑似エラーの確率は１０億分の１のオーダに動かされる。つまり、統計的に依存しない１０億の事象が発生したときに、即ち同種のピクセルを１０億回測定したときに、疑似エラーが発生する公算となる。同様の手法で、多数のエッジを含む非均質な領域に対する許容範囲値４が計算される。この許容範囲値（以下ではTEDGE 4と称する）４も、同様の手法で計算される。重要であるのは、統計的な画像分析によって許容範囲値３，４が求められることである。

【0021】

目標値１０即ち参照画像中の画素に対し、許容範囲タイプTHOM 3を割り当てるのか、或いはTEDGE 4を割り当てるのか、つまり目標値１０を均質画像領域に割り当てるのか、或いは非均質画像領域へ割り当てるのか、という判断は、エッジフィルタリング及びそれに続く閾値演算に基づき下すことができる。この手法は従来技術に開示されている。ついで検査感度のレベルを設定を行うことができ、その際、最高感度レベルが算定すべきリミットに設定され、これは上述の例では6*stdabwであり、最低感度レベルは、安全な側に向かうオーダに設定される。そして求められた検査感度即ち目標値１０及びそれらの目標値の個々の許容範囲３，４によって、画像検査のためのパラメータをセットすることができる。

【0022】

ただし、許容範囲３，４のレベルに影響を与えるが画像内容には依存しない他の影響量９も存在する。そのような影響量のうちの１つは、照明の輝度７である。これは、印刷されディジタルカメラにより撮影される画像を照射する光源が、時間が経つにつれて老朽化していき、つまりは光源の輝度が低下することにより生じる。その結果、撮影された画像の実際値に偏差が生じ、このために許容閾値を高める必要がある。このことは、光源の目下の輝度７を求め、測定された光源の輝度値７に応じて許容範囲値３，４を高めることによって行われる。

【0023】

他の外的要因として考慮されるのは、いわゆるシート送り特性８である。この場合、シートの後縁が捲れ上がることによって、画像ジオメトリの予測不可能な歪みが引き起こされる。その理由は、シートがシリンダから浮き上がり、それによって特にカメラ１１の視野境界のところで、対象物のサイズが短くなることから、画像の幅が見かけ上変化してしまうからである。これはディジタル画像の適切な分析によって自動的に識別可能であり、該当するシートもしくは画像領域の許容範囲値３，４を高めることによって、補償調整することができる。これに該当するのはTEDGE 4のタイプの許容範囲値であり、なぜならばこれはエッジ領域に係わるものだからである。

【0024】

さらに影響量として、紙の品質６も考慮すべきである。紙の品質６は、例えば混入物が含まれる頻度によって変動する可能性がある。この場合、既知の良質な紙との比較に基づき統計分析を通して、紙の品質６の影響を計算することができる。別の選択肢としてユーザは、紙の欠陥を検査して許容範囲値３，４の計算に関与させるべきか、或いは無視すべきかの設定とともに、紙の種類も事前に設定することができる。これらの外的要因９を考慮し、その結果として、求められた許容範囲値３，４が整合されるようにすべきである。

【0025】

これまで述べてきた方法によれば、上述の影響量９を考慮するために必要とされる許容範囲値３，４の偏差を求めることができ、画像内容に基づく許容範囲値３，４の計算に続き、図３に示されているようにして事後に補正することができる。求められた目標値１０と、それらの許容範囲値３、４と、それらから得られた検査感度とに基づき、検査パラメータを設定することができる。さらにここで有用であるのは、求められたパラメータの値に必要に応じて再びアクセスできるようにする目的で、もしくはそれらの値を動作中に後から補正できるようにする目的で、求められたパラメータを一時的に又は最終的に記憶させておくことである。

【符号の説明】

【0026】

１ 参照印刷画像
２ 結果として生じた画像データ
３ 画像のTHOM値
４ 画像のTEDGE値
５ THOM値及びTEDGE値のためのバッファ
６ 紙の品質
７ 照明
８ シート送り特性
９ 他の影響量
１０ 最終目標値
１１ 印刷画像をディジタル化するためのカメラ
１２ ディスプレイ
１３ 印刷オペレータ（人）
１４ 中間目標値

【図1】

【図2】

【図3】