特開 2024-171753 コンピュータプログラム、および、画像処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024171753

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】コンピュータプログラム、および、画像処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/187 20170101AFI20241205BHJP

   G01N 21/88 20060101ALN20241205BHJP

【ＦＩ】

G06T7/187

G01N21/88 J

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023088948

(22)【出願日】2023-05-30

(71)【出願人】

【識別番号】000005267

【氏名又は名称】ブラザー工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001058

【氏名又は名称】鳳国際弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】黒川 拓海

【テーマコード（参考）】

2G051

5L096

【Ｆターム（参考）】

2G051AB01

2G051CA04

2G051EA08

2G051EA12

2G051EA16

2G051EA17

2G051EC02

2G051ED07

2G051ED14

5L096AA06

5L096BA03

5L096DA02

5L096EA02

5L096FA14

5L096FA32

5L096FA33

5L096GA08

5L096GA17

(57)【要約】

【課題】 一様でない画像であっても、画像内に含まれる特定物を検出する。
【解決手段】
コンピュータプログラムは、処理対象の被写体を示す対象画像を取得する取得機能であって、対象画像は３階調以上の階調を有する複数個の画素値を含む多階調画像である、取得機能と、対象画像に対して特定物を示す領域を膨張させる膨張処理を実行して膨張画像を生成する膨張処理機能であって、膨張画像は多階調画像である、膨張処理機能と、膨張画像と対象画像とを比較することによって、対象画像内の特定物を検出する検出機能と、をコンピュータに実現させる。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータプログラムであって、
処理対象の被写体を示す対象画像を取得する取得機能であって、前記対象画像は３階調以上の階調を有する複数個の画素値を含む多階調画像である、前記取得機能と、
前記対象画像に対して特定物を示す領域を膨張させる膨張処理を実行して膨張画像を生成する膨張処理機能であって、前記膨張画像は前記多階調画像である、前記膨張処理機能と、
前記膨張画像と前記対象画像とを比較することによって、前記対象画像内の特定物を検出する検出機能と、
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。

【請求項2】

請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記検出機能は、
前記膨張画像と前記対象画像との差分を示す差分画像を生成し、
前記差分画像を用いて、前記対象画像内の特定物を検出する、コンピュータプログラム。

【請求項3】

請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記対象画像は、複数個の画素の輝度を示す輝度画像である、コンピュータプログラム。

【請求項4】

請求項３に記載のコンピュータプログラムであって、さらに、
前記対象画像に対して、前記複数個の画素の輝度の大小関係を維持しつつ、前記複数個の画素の輝度の分散を小さくする前処理を実行する前処理機能をコンピュータに実現させ、
前記膨張処理機能は、前記前処理済みの前記対象画像に対して前記膨張処理を実行する、コンピュータプログラム。

【請求項5】

請求項４に記載のコンピュータプログラムであって、
前記前処理は、前記対象画像の前記複数個の画素の輝度が取り得る輝度範囲を、第１範囲から第２範囲に変更する処理であり、
前記第２範囲は、前記第１範囲よりも狭い範囲であり、かつ、前記第１範囲の最小値と最大値との平均値を含む範囲である、コンピュータプログラム。

【請求項6】

請求項３に記載のコンピュータプログラムであって、さらに、
前記対象画像が特定条件を満たすか否かを判断する条件判断機能であって、前記特定条件は、前記対象画像内の前記複数個の画素の輝度の代表値が基準以上であることと、前記複数個の画素の輝度の分散が基準以上であることと、の少なくとも一方を含む、前記条件判断機能をコンピュータに実現させ、
前記膨張処理機能は、
前記特定条件が満たされる場合に、前記膨張処理を実行し、
前記特定条件が満たされない場合に、前記膨張処理を実行せず、
前記検出機能は、
前記特定条件が満たされる場合に、前記膨張画像と前記対象画像とを比較することによって前記対象画像内の前記特定物を検出し、
前記特定条件が満たされない場合に、前記対象画像を用いて、前記膨張画像を用いずに、前記対象画像内の前記特定物を検出する、コンピュータプログラム。

【請求項7】

請求項３に記載のコンピュータプログラムであって、
前記膨張処理は、注目画素の周囲の特定範囲内の複数個の画素の最大輝度を前記注目画素の輝度に加算する第１処理と、前記特定範囲内の複数個の画素の最小輝度を前記注目画素の輝度から減算する第２処理と、うちの一方を、前記対象画像の複数個の画素のそれぞれを前記注目画素として実行することによって、前記膨張画像を生成する処理である、コンピュータプログラム。

【請求項8】

請求項３に記載のコンピュータプログラムであって、
前記膨張処理は、注目画素の周囲の複数個の画素の最大輝度または最小輝度を用いて前記注目画素の輝度を修正する処理を、前記対象画像の複数個の画素のそれぞれを前記注目画素として実行することによって、前記膨張画像を生成する処理であり、
前記注目画素の周囲の複数個の画素は、前記注目画素を中心とする３行３列の９個の画素のうちの前記注目画素を除いた８個の画素と、前記注目画素の上下左右に隣接する４個の画素と、いずれかである、コンピュータプログラム。

【請求項9】

請求項２に記載のコンピュータプログラムであって、
前記検出機能は、
前記差分画像に対して、前記差分画像の複数個の画素の値の大小関係を維持しつつ、前記複数個の画素の値の分散を小さくする調整処理を実行し、
前記調整処理済みの前記差分画像を用いて、前記対象画像内の特定物を検出する、コンピュータプログラム。

【請求項10】

請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記検出機能は、
前記膨張画像と前記対象画像とを比較することによって、前記膨張画像と前記対象画像との間で差異がある特定画素を検出し、
連続する複数個の前記特定画素によって構成される領域に外接する外接矩形を特定し、
前記外接矩形を前記特定物の検出結果として出力する、コンピュータプログラム。

【請求項11】

請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
前記処理対象の被写体は、印刷に用いられるインクであり、
前記特定物は、前記インクに混入した異物である、コンピュータプログラム。

【請求項12】

検出装置であって、
処理対象の被写体を示す対象画像を取得する取得部であって、前記対象画像は３階調以上の階調を有する複数個の画素値を含む多階調画像である、前記取得部と
対象画像に対して特定物を示す領域を膨張させる膨張処理を実行して膨張画像を生成する膨張処理部であって、前記膨張画像は前記多階調画像である、前記膨張処理部と、
前記膨張画像と前記対象画像とを比較することによって、前記対象画像内の特定物を検出する検出部と、
を備える検出装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書は、被写体を示す対象画像を処理する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、カメラの光学系に混入したゴミの影響を補正するために、グラデーションなどを含み得る基準画像を用いて、混入したゴミを検出する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００４－２２２２３１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

このように、グラデーションのような一様でない画像内に含まれる特定物を検出する技術が求められている。

【0005】

本明細書は、一様でない画像であっても、画像内に含まれる特定物を検出できる技術を開示する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本明細書に開示された技術は、以下の適用例として実現することが可能である。

【0007】

［適用例１］コンピュータプログラムであって、処理対象の被写体を示す対象画像を取得する取得機能であって、前記対象画像は３階調以上の階調を有する複数個の画素値を含む多階調画像である、前記取得機能と、
前記対象画像に対して特定物を示す領域を膨張させる膨張処理を実行して膨張画像を生成する膨張処理機能であって、前記膨張画像は前記多階調画像である、前記膨張処理機能と、
前記膨張画像と前記対象画像とを比較することによって、前記対象画像内の特定物を検出する検出機能と、
をコンピュータに実現させるコンピュータプログラム。

【0008】

上記構成によれば、膨張後の特定物と膨張前の特定物とは大きさが異なるので、膨張画像と対象画像とを比較することによって特定物を検出できる。また、被写体がグラデーションなどの一様でない部分を含む場合であっても、該一様でない部分は、膨張画像と対象画像との差異として現れにくいので、該一様でない部分に起因して特定物の検出精度が低下することを抑制できる。

【0009】

なお、本明細書に開示された技術は、種々の形態で実現可能であり、例えば、特定物を検出する検出装置、検出方法、これらの装置、方法を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、等の形態で実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】一実施例としてのデータ処理装置を示す説明図。

【図2】第１実施例の異物検出処理のフローチャート。

【図3】第１実施例の異物検出処理の説明図。

【図4】正規化処理の説明図。

【図5】膨張処理の説明図。

【図6】異物検出処理の説明図。

【図7】第２実施例の異物検出処理のフローチャート。

【図8】単純二値化による異物検出処理の説明図。

【発明を実施するための形態】

【0011】

Ａ．第１実施例：
Ａ１．装置構成：
図１は、一実施例としてのデータ処理装置を示す説明図である。データ処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータである。本実施例では、データ処理装置１００は、インクジェットプリンタのための印刷材として用いられるインク、例えば、シアン、マゼンタ、イエロ、ブラックのインクの品質検査のために、インクに含まれる異物を検出する異常検出装置として用いられる。

【0012】

データ処理装置１００は、プロセッサ１１０と、記憶装置１１５と、表示部１４０と、操作部１５０と、通信インタフェース１７０と、を備えている。これらの要素は、バスを介して互いに接続されている。記憶装置１１５は、揮発性記憶装置１２０と、不揮発性記憶装置１３０と、を含んでいる。

【0013】

プロセッサ１１０は、データを処理するように構成された装置である。プロセッサ１１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、または、ＳｏＣ（System on a chip）であってよい。揮発性記憶装置１２０は、例えば、ＤＲＡＭであり、不揮発性記憶装置１３０は、例えば、フラッシュメモリやハードディスクである。不揮発性記憶装置１３０は、コンピュータプログラムＰＧを格納している。

【0014】

表示部１４０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどの、画像を表示するように構成された装置である。操作部１５０は、ボタン、レバー、表示部１４０上に重ねて配置されたタッチパネルなどの、ユーザによる操作を受け取るように構成された装置である。ユーザは、操作部１５０を操作することによって、種々の指示をデータ処理装置１００に入力可能である。通信インタフェース１７０は、他の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１７０は、例えば、ＵＳＢインタフェース、有線ＬＡＮインタフェース、IEEE802.11の無線インタフェース、産業用カメラのインタフェース（例えば、CameraLink、CoaXPressなど）、のうちの１種以上を含む。通信インタフェース１７０には、デジタル顕微鏡４００が接続されている。

【0015】

デジタル顕微鏡４００は、図示しない光学顕微鏡とデジタルカメラとを含む。光学顕微鏡は、例えば、観察対象物に光を照射する光源と、対物レンズと接眼レンズとを含むレンズ群と、を含み、観察対象物を拡大した拡大像を提供する。デジタルカメラは、二次元イメージセンサを用いて観察対象物の拡大像を撮影することによって、該拡大像を表す二次元の撮影画像のデータを生成する。撮影画像のデータは、複数個の画素を含む画像を表すビットマップデータである。本実施例では、撮影画像のデータは、赤Ｒと緑Ｇと青Ｂとの３色成分の階調値によって画素ごとの色を表すＲＧＢ画像データである。Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値は、例えば、ゼロから２５５までの２５６階調で表される。このように、撮影画像は、３階調以上の階調を有する多階調画像である。

【0016】

Ａ２．異物検出処理
図２は、第１実施例の異物検出処理のフローチャートである。データ処理装置１００（図１）のプロセッサ１１０は、コンピュータプログラムＰＧを実行することによって、異物検出処理を実行する。観察対象物であるインクを配置したプレパラートがデジタル顕微鏡４００の観察台に載置され、インクの拡大像がデジタル顕微鏡４００のデジタルカメラに入射されている状態で、異物検出処理の開始指示が、データ処理装置１００に入力される。本実施例では、作業者は、操作部１５０を操作することによって、開始指示を入力する。プロセッサ１１０は、開始指示に応じて、異物検出処理を開始する。

【0017】

Ｓ１００では、プロセッサ１１０は、インクの拡大像を示す撮影画像ＰＩのデータを取得する。本実施例では、プロセッサ１１０は、撮影指示をデジタル顕微鏡４００に供給する。デジタル顕微鏡４００は、撮影指示に応じて、インクの拡大像を撮影し、撮影画像ＰＩのデータを生成する。プロセッサ１１０は、デジタル顕微鏡４００から、撮影画像ＰＩのデータを取得する。

【0018】

図３は、異物検出処理の説明図である。図６（Ａ）には、撮影画像ＰＩの一例が示されている。図６（Ａ）の撮影画像ＰＩは、第１方向Ｄｘに平行な２辺と第２方向Ｄｙに平行な２辺とを有する矩形状の画像である。撮影画像ＰＩは、第１方向Ｄｘと第２方向Ｄｙとに沿ってマトリクス状に並ぶ複数の画素のそれぞれの色値（本実施例では、Ｒ、Ｇ、Ｂの階調値）によって、表されている。

【0019】

図６（Ａ）の撮影画像ＰＩは、インクＩｋを示しており、インクＩｋは、異物ＳＰを含んでいる。インクＩｋは、一様な画像ではなく、ムラを含んでいる。図６（Ａ）の撮影画像ＰＩ内のインクＩｋは、第１方向Ｄｘの上流側から下流側に向かって色が暗くなっている。図６（Ａ）の撮影画像ＰＩ内のインクＩｋは、第１方向Ｄｘの上流側から下流側に向かって連続的に明るさが変化するグラデーションを含んでいる。このようなグラデーションは、例えば、観察対象のインクのうち、デジタル顕微鏡４００の光学顕微鏡の光源に近い部分が明るくなり、光源から離れた部分が暗くなることに起因した生じる。

【0020】

異物ＳＰは、例えば、製造工程においてインクＩｋに混入したゴミや、インクＩｋの原料に混入していたゴミである。本実施例では、撮影画像ＰＩにおいて、検出対象の異物ＳＰの色は、異物ＳＰの周囲の色よりも明るい色を有する。

【0021】

Ｓ１１０では、プロセッサ１１０は、撮影画像ＰＩの各画素のＲＧＢ値を輝度Ｙに変換することによって、輝度画像ＧＩを生成する。図２（Ａ）は、輝度画像ＧＩを示す図とも言うことができる。輝度Ｙには、例えば、ＣＩＥＬＡＢ色空間のＬ＊値が用いられる。ＲＧＢ値から輝度Ｙへの変換式には、例えば、ｓＲＧＢ色空間のＲＧＢ値を、ＣＩＥＬＡＢ色空間のＬ＊値に変換する公知の式が用いられる。輝度Ｙは、ゼロから２５５までの２５６階調で表されるので、輝度画像ＧＩは、３階調以上の階調を有する多階調画像である。

【0022】

Ｓ１２０では、プロセッサ１１０は、輝度画像ＧＩに対して第１正規化処理を実行する。図４は、正規化処理の説明図である。図４（Ａ）には、正規化前の輝度画像ＧＩの輝度ヒストグラムが示され、図４（Ｂ）には、正規化後の輝度画像ＧＩの輝度ヒストグラムが示されている。

【0023】

本実施例の正規化処理は、輝度画像ＧＩの輝度Ｙが分布する範囲を予め定められた輝度範囲Ｒｙになるように、輝度画像ＧＩの各画素の値（輝度Ｙ）を変換する処理である。図４（Ｂ）に示すように、正規化後の輝度画像ＧＩの最小輝度をＱｍｉｎとし、最大輝度をＱｍａｘとすると、輝度範囲Ｒｙは、Ｑｍｉｎ≦Ｙ≦Ｑｍａｘを満たす範囲である。

【0024】

本実施例は、線形変換によって正規化を行う。図４（Ｃ）には、線形変換による正規化の式（１）～（３）が示されている。式（１）のＰは、正規化前の輝度Ｙを示し、Ｑは、正規化後の輝度Ｙを示す。式（２）、（３）のＱｍｉｎ、Ｑｍａｘは、上述のように、正規化後の輝度画像ＧＩの最小輝度Ｑｍｉｎと、最大輝度Ｑｍａｘである。式（２）、（３）のＰｍｉｎ、Ｐｍａｘは、図４（Ａ）に示すように、正規化前の輝度画像ＧＩの最小輝度Ｐｍｉｎと、最大輝度Ｐｍａｘである。

【0025】

本実施例では、正規化後の輝度範囲Ｒｙは、正規化前の輝度画像ＧＩの輝度が取り得る範囲（０～２５５の範囲）より狭く設定されている（（Ｐｍａｘ－Ｐｍｉｎ）＞（Ｑｍａｘ－ＱＰｍｉｎ））。このために、正規化後の輝度画像ＧＩの複数個の画素の輝度の分散は、正規化前の輝度画像ＧＩの複数個の画素の輝度の分散よりも小さくなる。例えば、本実施例では、Ｑｍｉｎは、８５であり、Ｑｍａｘは、１７０である。正規化後の輝度範囲Ｒｙは、正規化前の輝度画像ＧＩの輝度が取り得る最小値（本実施例では０）と最大値（本実施例では２５５）との平均値（本実施例では１２７．５）を含むように設定される。

【0026】

また、本実施例の正規化処理は、線形変換であるので、正規化前と正規化後とで、輝度画像ＧＩの複数個の画素の輝度Ｙの大小関係は変わらない。すなわち、正規化前の輝度画像ＧＩの第１の画素の輝度Ｐ１と第２の画素の輝度Ｐ２との間にＰ１＜Ｐ２が成立する場合には、正規化後の輝度画像ＧＩの第１の画素の輝度Ｑ１と第２の画素の輝度Ｑ２との間にもＱ１＜Ｑ２が成立する。

【0027】

以上の説明から解るように、本実施例の正規化処理は、輝度画像ＧＩ内の複数個の画素の輝度Ｙの大小関係を維持しつつ、複数個の画素の輝度Ｙの分散を小さくする処理である、と言うことができる。

【0028】

Ｓ１３０では、プロセッサ１１０は、正規化後の輝度画像ＧＩに対して膨張処理を実行して、膨張画像ＷＩを生成する。膨張処理は、処理対象の画像（本実施例では正規化後の輝度画像ＧＩ）内の明るい部分を膨張させる処理である。本実施例では、検出すべき異物ＳＰは、周囲よりも明るい部分であるので、膨張処理は、検出すべき異物ＳＰを膨張させる処理とも言うことができる。図５は、膨張処理の説明図である。図５（Ａ）には、膨張処理のフローチャートが示されている。

【0029】

Ｓ２００では、プロセッサ１１０は、膨張画像ＷＩの初期画像をメモリ（具体的には、揮発性記憶装置１２０のバッファ領域）に準備する。初期画像は、輝度画像ＧＩと同じサイズの画像、すなわち、同じ画素数の画像である。初期画像の各画素の値は、所定の初期値（例えば、０）である。

【0030】

Ｓ２０５では、プロセッサ１１０は、正規化後の輝度画像ＧＩ内の複数個の画素から１個の注目画素を選択する。

【0031】

Ｓ２１０では、プロセッサ１１０は、注目画素の複数個の周囲画素の最大輝度Ｙｍａｘを特定する。具体的には、正規化後の輝度画像ＧＩの注目画素に、図５（Ｂ）のフィルタＦＬの中心位置ＣＣが重なるように、フィルタＦＬが配置される。フィルタＦＬの範囲は、縦３画素×横３画素（３行３列）の９個の画素の範囲である。プロセッサ１１０は、フィルタＦＬの範囲内の９個の画素のうち、注目画素を除く８個の画素を周囲画素として特定する。このように、周囲画像は、注目画素の周囲に位置する特定範囲（本実施例ではフィルタＦＬの範囲）内の画素である。プロセッサ１１０は、８個の周囲画素の輝度Ｙのうち、最も大きな値を最大輝度Ｙｍａｘとして特定する。図５（Ｂ）のフィルタＦＬの各画素内には、輝度Ｙの一例が数字で記載されている。図５（Ｂ）の例では、画素ＭＣの輝度「２００」が、周囲画素の最大輝度Ｙｍａｘとして特定される。

【0032】

Ｓ２２０では、プロセッサ１１０は、注目画素の輝度Ｙに、Ｓ２１０にて特定された周囲画素の最大輝度Ｙｍａｘを加算する。

【0033】

Ｓ２３０では、プロセッサ１１０は、Ｓ２２０にて算出された値を、輝度画像ＧＩの注目画素に対応する膨張画像ＷＩの対応画素の輝度として記録する。すなわち、揮発性記憶装置１２０において膨張画像ＷＩの対応画素の値が、初期値から算出値に書き換えられる。輝度画像ＧＩにおける注目画素の座標と、膨張画像ＷＩにおける対応画素の座標は、同じである。

【0034】

Ｓ２４０では、プロセッサ１１０は、正規化後の輝度画像ＧＩ内の全ての画素を注目画素として処理したか否かを判断する。未処理の画素がある場合には（Ｓ２４０：ＮＯ）、プロセッサ１１０は、Ｓ２０５に戻って、未処理の画素を注目画素として選択する。全ての画素が処理された場合には（Ｓ２４０：ＹＥＳ）、プロセッサ１１０は、膨張処理を終了する。この時点で膨張画像ＷＩがメモリ上に生成されている。膨張画像ＷＩの画素の値（輝度）は、輝度画像ＧＩと同様にゼロから２５５までの２５６階調で表されるので、膨張画像ＷＩは、輝度画像ＧＩと同様に、３階調以上の階調を有する多階調画像である。

【0035】

図３（Ｂ）には、図３（Ａ）の輝度画像ＧＩに対して膨張処理を実行して得られる膨張画像ＷＩが示されている。膨張処理は、周囲よりも明るい部分を膨張させるので、膨張画像ＷＩは、図３（Ａ）の輝度画像ＧＩの異物ＳＰを膨張して得られる膨張異物ＳＰｗを含んでいる。膨張処理は、明るさの大きな変化が無い部分には大きな影響を与えないので、膨張画像ＷＩにおいて膨張異物ＳＰｗとは異なる部分（グラデーションを含むインクＩｋｗの部分）は、輝度画像ＧＩの異物ＳＰとは異なる部分と大きな差異はない。

【0036】

膨張処理後の図２のＳ１４０では、プロセッサ１１０は、正規化後の輝度画像ＧＩと膨張画像ＷＩとの差分を示す差分画像ＤＩを生成する。例えば、プロセッサ１１０は、正規化後の輝度画像ＧＩの画素の輝度Ｙ１と、膨張画像ＷＩの対応する画素の輝度Ｙ２と、の差分値ΔＹ（ΔＹ＝Ｙ１－Ｙ２）を算出する。プロセッサ１１０は、画素ごとに、当該差分値ΔＹを算出することで、該差分値ΔＹを画素の値とする差分画像ＤＩを生成する。

【0037】

図３（Ｃ）には、図３（Ａ）の輝度画像ＧＩと図３（Ｂ）の膨張画像ＷＩとの差分を示す差分画像ＤＩが示されている。図３（Ａ）の輝度画像ＧＩと図３（Ｂ）の膨張画像ＷＩとの間では、膨張異物ＳＰｗが異物ＳＰより大きいことが大きな差異であり、それ以外に大きな差異はない。このために、差分画像ＤＩには、膨張異物ＳＰｗと異物ＳＰとの間の大きさの差を示す環状部ＳＰｄが現れる。差分画像ＤＩには、環状部ＳＰｄ以外に大きな特徴は現れない。

【0038】

Ｓ１５０では、プロセッサ１１０は、差分画像ＤＩに対して第２正規化処理を実行する。第２正規化処理は、Ｓ１２０の第１正規化処理と同一の処理であり、図４を参照して説明した処理である。

【0039】

Ｓ１６０では、プロセッサ１１０は、正規化後の差分画像ＤＩを二値化して、二値画像ＢＩを生成する。具体的には、プロセッサ１１０は、所定の閾値ＴＨｂよりも大きな輝度Ｙを有する画素をオブジェクト画素に分類し、閾値ＴＨｂ以下の輝度Ｙを有する画素を背景画素に分類することによって、二値画像ＢＩを生成する。例えば、図３（Ｃ）の差分画像ＤＩを二値化して得られる二値画像ＢＩでは、環状部ＳＰｄを構成する画素がオブジェクト画素に分類され、環状部ＳＰｄを構成しない画素が背景画素に分類される。このために、図３（Ｃ）は、二値画像ＢＩを示す図とも言うことができる。閾値ＴＨｂは、例えば、実験的に環状部ＳＰｄを精度良く検出可能な値に設定され、本実施例では、１２８である。オブジェクト画素は、輝度画像ＧＩと膨張画像ＷＩとを比較した場合に、基準以上の差異が生じている画素である、と言うことができる。

【0040】

Ｓ１７０では、プロセッサ１１０は、二値画像ＢＩに対してラベリングを行うことによって環状部ＳＰｄを特定する。具体的には、プロセッサ１１０は、１以上のオブジェクト画素が連続する領域を、１個のオブジェクト領域として特定する。これによって、環状部ＳＰｄを示す環状の領域がオブジェクト領域として特定される。

【0041】

Ｓ１８０では、プロセッサ１１０は、環状部ＳＰｄごとに、環状部ＳＰｄに外接する外接矩形ＳＦを特定する（図３（Ｃ））。Ｓ１９０では、プロセッサ１１０は、特定された外接矩形ＳＦが付加された撮影画像ＰＩ（図３（Ａ））を表示部１４０に表示して異物検出処理を終了する。図３（Ａ）に示すように、外接矩形ＳＦは、撮影画像ＰＩにおいて異物ＳＰを囲む位置に付加される。

【0042】

以上説明した第１実施例によれば、プロセッサ１１０は、処理対象の被写体としてのインクの拡大像を示す輝度画像ＧＩを取得し（図２のＳ１００－Ｓ１２０）。輝度画像ＧＩに対して異物ＳＰを示す領域を膨張させる膨張処理を実行して膨張画像ＷＩを生成する（図２のＳ１３０）。プロセッサ１１０は、輝度画像ＧＩと膨張画像ＷＩとを比較することによって輝度画像ＧＩ内の異物ＳＰを検出する（図２のＳ１４０－Ｓ１８０）。

【0043】

膨張画像ＷＩにおける膨張異物ＳＰｗと輝度画像ＧＩにおける膨張前の異物ＳＰとは大きさが異なるので、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとを比較することによって異物ＳＰを検出できる（図３（Ａ）－（Ｃ））。また、インクＩｋがグラデーションなどの一様でない部分を含む場合であっても、該一様でない部分は、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとの差異として現れにくいので、該一様でない部分に起因して異物ＳＰの検出精度が低下することを抑制できる。

【0044】

図６を参照してさらに説明する。図６は、比較例の説明図である。図３（Ａ）の撮影画像ＰＩにおいて、インクＩｋは、グラデーションによって右側が暗く、左側が明るくなっている。このために、右側の異物ＳＰ１は、グラデーションの暗い部分に位置し、左側の異物ＳＰ２は、グラデーションの明るい部分に位置する。異物ＳＰの明るさは、該異物が位置するインクＩｋの明るさの影響を受ける。このために、右側の異物ＳＰ１は異物ＳＰ１の周囲よりも明るいが、左側の異物ＳＰ２の周囲よりも暗い場合がある。このような場合に、例えば、輝度画像ＧＩを単純に二値化する方法では、輝度画像ＧＩ内の全ての異物ＳＰを検出できない可能性があった。

【0045】

図６には、図３（Ａ）の撮影画像ＰＩにおいて右側の異物ＳＰ１が異物ＳＰ１の周囲よりも明るいが、左側の異物ＳＰ２の周囲よりも暗い場合に、単純な二値化によって生成される単純二値画像ＢＩｘ１、ＢＩｘ２が比較例として示されている。

【0046】

図６（Ａ）の単純二値画像ＢＩｘ１は、右側の異物ＳＰ１の周囲よりも明るく、かつ、左側の異物ＳＰ２の周囲よりも暗い輝度を閾値ＴＨｘ１として用いた場合に生成される二値画像を示している。この場合には、右側の異物ＳＰ１は検出できるが、左側の異物ＳＰ２は周囲と区別されないので検出されない。

【0047】

図６（Ｂ）の単純二値画像ＢＩｘ２は、左側の異物ＳＰ２の周囲よりも明るく、かつ、左側の異物ＳＰ２よりも暗い輝度を閾値ＴＨｘ２として用いた場合に生成される二値画像を示している。この場合には、左側の異物ＳＰ２は検出できるが、右側の異物ＳＰ１は周囲と区別されないので検出されない。

【0048】

これに対して本実施例によれば、周囲よりも明るい異物ＳＰを膨張して得られる膨張異物ＳＰｗを含む膨張画像ＷＩと、膨張前の異物ＳＰを含む輝度画像ＧＩと、を比較することで、異物ＳＰを検出している。この結果、インクＩｋがグラデーションを含むにも拘わらず、輝度画像ＧＩ内の３つの異物ＳＰについて、異物ＳＰを囲む環状部ＳＰｄを特定できる（図３（Ｃ））ので、輝度画像ＧＩ内の３つの異物ＳＰ、ひいては、撮影画像ＰＩ内の３つの異物ＳＰを検出できる。

【0049】

また、異物ＳＰを検出するために撮影画像ＰＩや輝度画像ＧＩに対して公知のエッジ検出処理（例えば、Ｃａｎｙ法）を行う方法が考えられる。しかしながら、公知のエッジ検出処理では、撮影画像ＰＩは輝度画像ＧＩ上の細かな画素の値（輝度Ｙや色値）の変動（ノイズ）がある部分に、エッジが検出されるので、異物ＳＰを精度良く検出できない場合がある。本実施例によれば、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとを比較することで、背景（例えば、グラデーションやノイズなどを含むインクＩｋ）の影響を抑制して、異物ＳＰを検出できる。

【0050】

より具体的には、プロセッサ１１０は、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとを差分を示す差分画像ＤＩを生成し（図２のＳ１４０）、該差分画像ＤＩを用いて、輝度画像ＧＩ内の異物ＳＰを検出する（図２のＳ１５０～Ｓ１８０）。差分画像ＤＩには、図３（Ｃ）に示すように、異物ＳＰの外縁を示すように異物ＳＰを囲む環状部ＳＰｄが現れやすい。また、輝度画像ＧＩがグラデーションなどの一様でない部分を含む場合であっても、差分画像ＤＩには、該一様でない部分は現れにくい。この結果、輝度画像ＧＩ内の異物ＳＰの検出精度を向上し得る。

【0051】

さらに、本実施例によれば、撮影画像ＰＩを輝度画像ＧＩに変換し（図２のＳ１１０）、輝度画像ＧＩに対して膨張処理を実行して得られる膨張画像ＷＩと、輝度画像ＧＩと、を比較して、異物ＳＰを検出する。この結果、撮影画像ＰＩの被写体（本実施例ではインクＩｋ）の他の領域とは明るさが異なる特定物を検出できる。例えば、本実施例では、インクＩｋに混入した異物ＳＰは、インクＩｋの他の領域よりも明るいので、輝度画像ＧＩを用いることで、インクＩｋに混入した異物ＳＰを検出できる。

【0052】

さらに、本実施例によれば、プロセッサ１１０は、輝度画像ＧＩに対して、前処理として第１正規化処理を実行し（図２のＳ１２０）、前処理済みの輝度画像ＧＩ（すなわち、正規化後の輝度画像ＧＩ）に対して膨張処理を実行する（図２のＳ１３０）。この結果、前処理によって、輝度画像ＧＩの輝度Ｙのバラツキを小さくすることができる。この結果、微少な輝度Ｙの差に基づいて、ノイズなどを異物ＳＰと間違えて検出する誤検出を抑制することができる。

【0053】

さらに、本実施例では、前処理（第１正規化処理）は、輝度画像ＧＩの輝度Ｙが取り得る輝度範囲を０～２５５の範囲から、０～２５５の範囲より狭い輝度範囲Ｒｙ（本実施例では、８５～１７０の範囲）に変更する処理である。正規化後の輝度範囲Ｒｙは、正規化前の輝度画像ＧＩの輝度Ｙが取り得る範囲の最小値（本実施例では０）と最大値（本実施例では２５５）との平均値（本実施例では１２７．５）を含む範囲である。このように、正規化処理によって、輝度画像ＧＩの輝度の分布を０～２５５の範囲の中心付近に寄せることで、膨張処理による輝度の変化量が過度に大きくなることを抑制できる。例えば、仮に正規化処理によって輝度画像ＧＩの輝度の分布を２５５側（明るい側）に寄せると、異物ＳＰとは異なる部分の輝度が膨張処理によって大きくされる量が過度に大きくなり得る。この場合には、異物ＳＰとは異なる部分も膨張して誤検出が発生する可能性が高くなり得る。本実施例によれば、このような不都合を避けるように正規化処理を実行できる。

【0054】

さらに、本実施例の膨張処理（図５）は、注目画素の周囲の複数個の周囲画素の最大輝度Ｙｍａｘを注目画素の輝度Ｙに加算する処理（図５のＳ２１０、Ｓ２２０）を、輝度画像ＧＩの複数個の画素のそれぞれを注目画素として実行することによって、膨張画像ＷＩを生成する処理である。この膨張処理によれば、グラデーションなどの一様でない部分を含む輝度画像ＧＩにおいて、周囲よりも明るい異物ＳＰを膨張させることができる。さらに、注目画素の輝度Ｙを周囲画素の最大輝度Ｙｍａｘに置換するのでなく、周囲画素の最大輝度Ｙｍａｘを注目画素の輝度Ｙに加算するので、注目画素の元々の輝度Ｙも加味された輝度が、膨張画像ＷＩの各画素の輝度として採用される。この結果、例えば、膨張画像ＷＩにおいて、グラデーションの明るい部分に位置する異物ＳＰは、グラデーションの暗い部分に位置する異物ＳＰはよりも明るくなるので、より異物と周囲との差異がはっきりとするので検出が向上しやすい。

【0055】

さらに、本実施例の膨張処理において、１つの注目画素について考慮される周囲画素は、注目画素を中心とする３行３列の９個の画素のうちの注目画素を除いた８個の画素である（図５（Ｂ）等）。仮に過度に多数の周囲画素を用いると、注目画素から過度に離れた画素を考慮することになるので、周囲と明るさの差がある異物ＳＰだけを選択的に膨張させることができない場合がある。本実施例によれば、ごく近い８個の画素を考慮するので、周囲と明るさの差がある異物ＳＰだけを選択的に膨張させることができる。

【0056】

さらに、本実施例では、差分画像ＤＩに対して第２正規化処理を実行し（図２のＳ１５０）、正規化後の差分画像ＤＩを用いて、輝度画像ＧＩ内の異物ＳＰを検出する（図２のＳ１６０～Ｓ１８０）。差分画像ＤＩに対して、第２正規化処理を実行することで、差分画像ＤＩの画素の値の変動を緩やかにすることができる。この結果、差分画像ＤＩにおける細かい画素の値の変動（ノイズ）を異物ＳＰとして誤検出することを抑制できる。

【0057】

さらに、本実施例によれば、プロセッサ１１０は、差分画像ＤＩを用いて膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとを比較することによって膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとの間で差異があるオブジェクト画素を検出する（図２のＳ１４０－Ｓ１６０）。そして、プロセッサ１１０は、連続する複数個のオブジェクト画素によって構成される領域（環状部ＳＰｄ（図３（Ｃ）））に外接する外接矩形ＳＦを特定し（図２のＳ１８０）、外接矩形ＳＦを異物ＳＰの検出結果として出力する（図２のＳ１９０）。この結果、外接矩形ＳＦを用いて、撮影画像ＰＩ上の異物ＳＰの検出結果を適切に出力することができる。

【0058】

さらに、本実施例によれば、第１正規化処理や第２正規化処理として、線形変換による正規化（図４）が採用されている。正規化処理には、例えば、ヒストグラム平坦化（通常のヒストグラム平坦化や、適応的ヒストグラム平坦化）と呼ばれる手法がある。仮にヒストグラム平坦化を採用すると、例えば、グラデーション部分のコントラストが強調されることによって、異物ＳＰとは異なる部分で局所的な輝度の変化が大きくなり、誤検出を引き起こす可能性がある。本実施例では、第１正規化処理や第２正規化処理として、線形変換による正規化を採用することで、局所的な輝度の変化が発生することを抑制できるので、ヒストグラム平坦化などの他の手法と比較して、誤検出を抑制できる。

【0059】

以上説明したように、本実施例の輝度画像ＧＩは、対象画像の例であり、第１正規化処理は、前処理の例であり、第２正規化処理は、調整処理の例であり、異物ＳＰは、特定物の例である。

【0060】

Ｂ．第２実施例
第２実施例では、異物検出処理の内容が第１実施例とは異なる。図７は、第２実施例の異物検出処理のフローチャートである。

【0061】

Ｓ３００では、図２のＳ１００と同様に、プロセッサ１１０は、インクの拡大像を示す撮影画像ＰＩのデータを取得する。

【0062】

Ｓ３１０では、図２のＳ１１０と同様に、プロセッサ１１０は、撮影画像ＰＩの各画素のＲＧＢ値を輝度Ｙに変換することによって、輝度画像ＧＩを生成する。

【0063】

Ｓ３２０では、プロセッサ１１０は、輝度画像ＧＩの複数個の画素の輝度Ｙの平均輝度Ｙａｖｅと、該複数個の画素の輝度Ｙの分散σと、を算出する。

【0064】

Ｓ１２０では、プロセッサ１１０は、算出された平均輝度Ｙａｖｅが、輝度の閾値Ｙｔｈ以上であり、かつ、算出された分散σが、分散の閾値σｔｈ以上であるか否かを判断する。

【0065】

平均輝度Ｙａｖｅが輝度の閾値Ｙｔｈ未満である場合には、輝度画像ＧＩが全体として暗い、換言すれば、異物ＳＰを除いたインクＩｋの部分が暗いと考えられる。この場合には、明るい異物ＳＰと、暗いインクＩｋと、の差がはっきりとしているので、第１実施例にて比較例として説明した単純二値化の手法で、十分に異物ＳＰを検出可能であると考えられる。

【0066】

分散σが閾値σｔｈ未満である場合には、輝度画像ＧＩが概ね均一な画像であり、例えば、位置によって明るさが大きく変動するグラデーションなどを含んでいないと考えられる。この場合には、１つの閾値でインクＩｋと異物ＳＰとを区別できるので、第１実施例にて比較例として説明した単純二値化の手法で、十分に異物ＳＰを検出可能であると考えられる。

【0067】

このために、平均輝度Ｙａｖｅが輝度の閾値Ｙｔｈ未満である場合、もしくは、分散σが閾値σｔｈ未満である場合には（Ｓ３３０：ＮＯ）、プロセッサ１１０は、Ｓ３５０～Ｓ３８０にて、単純二値化の手法で異物ＳＰを検出し、検出結果を表示する。図８は、単純二値化による異物検出処理の説明図である。図８（ａ）の輝度画像ＧＩｂは、分散σが閾値σｔｈ未満である輝度画像ＧＩの例である。図８（ａ）の輝度画像ＧＩｂ内のインクＩｋは、概ね均一な色を有しており、グラデーションを含んでいない。

【0068】

具体的には、Ｓ３５０にて、プロセッサ１１０は、輝度画像ＧＩを二値化して、二値画像（図示省略）を生成する。具体的には、プロセッサ１１０は、所定の閾値ＴＨｘ（例えば、１２８）よりも大きな輝度Ｙを有する画素をオブジェクト画素に分類し、該閾値ＴＨｘ以下の輝度Ｙを有する画素を背景画素に分類することによって、二値画像を生成する。例えば、図８（Ｂ）には、図８（Ａ）の輝度画像ＧＩｂを二値化して得られる二値画像ＢＩｂが示されている。この二値画像ＢＩｂでは、輝度画像ＧＩｂの異物ＳＰが位置する異物領域ＳＰｂの画素がオブジェクト画素に分類される。

【0069】

Ｓ３６０では、プロセッサ１１０は、二値画像ＢＩｂに対してラベリングを行うことによって異物領域ＳＰｂを特定する。具体的には、プロセッサ１１０は、１以上のオブジェクト画素が連続する領域を、１個の異物領域として特定する。

【0070】

Ｓ３７０では、プロセッサ１１０は、異物領域ＳＰｂごとに、異物領域ＳＰｂに外接する外接矩形ＳＦｂを特定する（図８（Ｂ））。Ｓ３８０では、プロセッサ１１０は、特定された外接矩形ＳＦｂが付加された撮影画像（図示省略）を表示部１４０に表示して異物検出処理を終了する。

【0071】

輝度画像ＧＩの平均輝度Ｙａｖｅが閾値Ｙｔｈ以上であることは、輝度画像ＧＩが全体として明るいことを意味している。輝度画像ＧＩの分散σが閾値σｔｈ以上であることは、輝度画像ＧＩが均一な画像でないことを意味しており、例えば、グラデーションなどの一様でない部分を含んでいることを意味している。このために、輝度画像ＧＩの平均輝度Ｙａｖｅが閾値Ｙｔｈ以上であり、かつ、輝度画像ＧＩの分散σが閾値σｔｈ以上である場合には（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、図６を参照して比較例にて説明したように、単純二値化による異物検出処理では、異物を精度良く検出できない可能性が高い。このために、この場合には、プロセッサ１１０は、Ｓ３４０にて、第１実施例の異物検出処理（図２のＳ１２０－Ｓ１９０）を実行する。この結果、輝度画像ＧＩ内の異物を精度良く検出することができる。

【0072】

以上説明した第２実施例によれば、プロセッサ１１０は、特定条件を満たすか否かを判断する（図７のＳ３２０）。特定条件は、輝度画像ＧＩの平均輝度Ｙａｖｅが閾値Ｙｔｈ以上であり、かつ、輝度画像ＧＩの分散σが閾値σｔｈ以上であることである。プロセッサ１１０は、特定条件が満たされる場合に（Ｓ３２０にてＹＥＳ）、第１実施例と同様の異物検出処理を実行する（Ｓ３４０）。すなわち、プロセッサ１１０は、膨張処理を実行し、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとを比較することによって輝度画像ＧＩ内の異物ＳＰを検出する（図２、図３）プロセッサ１１０は、特定条件が満たされない場合に（Ｓ３２０にてＮＯ）、単純二値化による異常検出処理を実行する（Ｓ３５０－Ｓ３８０）。すなわち、プロセッサ１１０は、膨張処理を実行せず、輝度画像ＧＩを用いて、膨張画像を用いずに、輝度画像ＧＩ内の異物ＳＰを検出する。

【0073】

特定条件が満たされる場合には、輝度画像ＧＩのみを用いて異物ＳＰを検出すると、例えば、輝度画像ＧＩを単純に二値化することによって異物ＳＰを検出すると、誤検出が発生しやすい。本実施例では、特定条件が満たされる場合に、第１実施例のように、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとを比較することによる異物ＳＰを検出するので、特定条件を満たすような輝度画像ＧＩにおいて異物ＳＰを精度良く検出できる。また、特定条件が満たされない場合には、輝度画像ＧＩを単純に二値化する方法によって十分に異物ＳＰを検出できる。本実施例では、特定条件が満たされない場合には、輝度画像ＧＩを単純に二値化する方法によって異物ＳＰを検出するので、シンプルな処理によって異物検出のための処理時間を低減できる。このように、第２実施例によれば、輝度画像ＧＩに応じた適切な異物検出処理を実行できるので、検出精度を低下させることなく、効率良く異物の検出を行うことができる。

【0074】

Ｃ．変形例
（１）上記実施例では、撮影画像ＰＩの被写体は、印刷に用いられるインクであり、検出すべき特定物は、インクに混入した異物である。これに限らず、撮影画像ＰＩの被写体は、例えば、他の液体、気体、固体のいずれであっても良く、検出すべき特定物は、該液体、気体内に含まれる他の物質、生物や、該固体の表面に付着した他の物質や生物であっても良い。例えば、液体中の細菌や微生物を検出するために、本実施例の検出処理が用いられても良いし、レンズに付着したゴミを検出するために、本実施例の検出処理が用いられても良い。

【0075】

（２）上記実施例では、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとの差分画像ＤＩを生成することによって、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとの比較を行っている。これに代えて、プロセッサ１１０は、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとの各画素の輝度Ｙの比率を画素ごとに算出し、該比率を画素値とする比較画像を生成し、該比較画像を用いて異物ＳＰを検出しても良い。この場合には、比較画像において「１」に近い値（輝度比）を有する画素を背景画素に分類し、「１」から離れた値を有する画素をオブジェクト画素に分類することで、異物が特定されても良い。

【0076】

（３）上記実施例では、インクＩｋに混入した明るい異物ＳＰが検出されている。これに代えて、インクＩｋに混入した暗い異物が検出されても良い。この場合には、輝度画像ＧＩにおいて、周囲よりも暗い（輝度Ｙが低い）領域を異物として検出する必要がある。このために、この場合には、膨張処理として、注目画素の複数個の周囲画素（例えば、８個の周囲画素（図５（Ｂ）））のうちの最小輝度を注目画素の輝度から減算する処理を、輝度画像ＧＩのそれぞれを注目画素として実行することによって、膨張画像を生成する処理が採用される。この膨張処理によれば、輝度画像ＧＩにおいて周囲よりも暗い（輝度Ｙが低い）領域を膨張することができるので、周囲よりも暗い異物を膨張して得られる膨張異物を含む膨張画像を生成することができる。

【0077】

（４）上記実施例では、膨張処理として、注目画素の複数個の周囲画素（例えば、８個の周囲画素（図５（Ｂ）））のうちの最大輝度を注目画素の輝度に加算する処理が行われ（図５のＳ２１０、Ｓ２２０）、注目画素の輝度と周囲画素の最大輝度との和が、膨張画像ＷＩの対応画素の値とされている。これに代えて、注目画素の複数個の周囲画素のうちの最大輝度を、膨張画像ＷＩの対応画素の値とする膨張処理が採用されても良い。この膨張処理では、インクＩｋのうちの異物とは異なる部分の輝度が膨張処理によって変化することを抑制できるので、差分画像ＤＩにインクＩｋのうちの異物とは異なる部分の影響が現れることを、より効果的に抑制できる。したがって、差分画像ＤＩに異物以外の要素がオブジェクトとして現れることを抑制して、異物の検出精度を向上し得る。

【0078】

（５）上記実施例の膨張処理では、図５（Ｂ）のフィルタＦＬが用いられるが、これに代えて、図５（Ｃ）のフィルタＦＬｂが用いられても良い。フィルタＦＬｂの範囲は、注目画素と、注目画素の上下左右に隣接する４個の画素と、の範囲である。このために、フィルタＦＬｂが用いられる場合には、注目画素についての処理で考慮される複数個の周囲画素は、注目画素の上下左右に隣接する４個の画素である。このように、４個の周囲画素を考慮して注目画素に対応する膨張画像ＷＩの対応画素の輝度を決定しても良い。この場合であっても、輝度画像ＧＩにおける異物ＳＰを適切に膨張することができる。

【0079】

（６）上記第２実施例のＳ３３０にて判断される特定条件は、輝度画像ＧＩの平均輝度Ｙａｖｅが閾値Ｙｔｈ以上であり、かつ、輝度画像ＧＩの分散σが閾値σｔｈ以上であることである。これに限らず、判断される特定条件は、輝度画像ＧＩの平均輝度Ｙａｖｅが閾値Ｙｔｈ以上であることと、輝度画像ＧＩの分散σが閾値σｔｈ以上であることと、のいずれか一方だけであっても良い。特定条件は、輝度画像ＧＩの平均輝度Ｙａｖｅが閾値Ｙｔｈ以上であることと、輝度画像ＧＩの分散σが閾値σｔｈ以上であることと、のいずれか一方を少なくとも満たすことであっても良い。また、特定条件の判断に用いられる輝度画像ＧＩの輝度Ｙの代表値として、平均輝度Ｙａｖｅとは異なる統計量、例えば、複数個の画素の輝度Ｙの中央値（メディアン）や最頻値（モード）が用いられても良い。

【0080】

また、検出すべき異物ＳＰが周囲よりも暗い異物である場合には、特定条件は、輝度画像ＧＩの平均輝度Ｙａｖｅが閾値Ｙｔｈ以上であることに代えて、輝度画像ＧＩの平均輝度Ｙａｖｅが所定の閾値以下であることを含むことが好ましい。検出すべき異物ＳＰが周囲よりも暗い異物であり、輝度画像ＧＩの全体が明るい場合には、単純二値化の手法で異物ＳＰを十分検出可能であり、輝度画像ＧＩの全体が暗い場合に、膨張画像ＷＩと輝度画像ＧＩとを比較する手法が有効であるためである。

【0081】

（７）上記実施例の異物検出処理（図２、図７）は、適宜に変更可能である。例えば、図２の異物検出処理では、撮影画像ＰＩを輝度画像ＧＩに変換して（図２のＳ１１０）、輝度画像ＧＩを用いて膨張処理（図２のＳ１３０）を含むＳ１２０－Ｓ１８０の処理が実行される。これに代えて、例えば、検出すべき異物やインクの種類によっては、撮影画像ＰＩのＲＧＢレイヤーのうちの一つを用いて、膨張処理（図２のＳ１３０）を含むＳ１２０－Ｓ１８０の処理が実行されても良い。

【0082】

また、図２のＳ１２０の第１正規化処理やＳ１５０の第２正規化処理の一方または両方は、省略されても良い。また、異物ＳＰの検出結果の表示方法は、外接矩形を用いる方法（図２のＳ１９０）に限らず、他の方法であっても良い。例えば、差分画像ＤＩにて検出された環状部ＳＰｄに対応する撮影画像ＰＩの複数個の画素の色をハイライトすることによって、異物ＳＰの検出結果が表示されても良い。

【0083】

（８）上記実施例の異常検出処理は、データ処理装置１００とは異なる装置、例えば、デジタル顕微鏡４００に搭載されたコンピュータによって実行されても良いし、ネットワークを介して互いに通信可能な複数個の計算機（例えば、いわゆるクラウドサーバ）によって実行されても良い。

【0084】

（９）上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

【0085】

また、本発明の機能の一部または全部がコンピュータプログラムで実現される場合には、そのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）に格納された形で提供することができる。プログラムは、提供時と同一または異なる記録媒体（コンピュータ読み取り可能な記録媒体）に格納された状態で、使用され得る。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、メモリーカードやＣＤ－ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種ＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスクドライブ等のコンピュータに接続されている外部記憶装置も含み得る。

【0086】

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

【符号の説明】

【0087】

１００…データ処理装置,１１０…プロセッサ,１１５…記憶装置,１２０…揮発性記憶装置,１３０…不揮発性記憶装置,１４０…表示部,１５０…操作部,１７０…通信インタフェース,４００…デジタル顕微鏡,ＤＩ…差分画像,ＧＩ…輝度画像,Ｉｋ…インク,ＰＧ…コンピュータプログラム,ＳＰ…異物

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】