特許 7412185 印刷画像におけるＭＮ（ミッシングノズル）検出

(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】

(24)【登録日】2023-12-28

(45)【発行日】2024-01-12

(54)【発明の名称】印刷画像におけるＭＮ（ミッシングノズル）検出

(51)【国際特許分類】

   B41J 2/01 20060101AFI20240104BHJP

【ＦＩ】

B41J2/01 207

B41J2/01 205

【請求項の数】 14

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2020002847

(22)【出願日】2020-01-10

(65)【公開番号】P2020111049

(43)【公開日】2020-07-27

【審査請求日】2022-10-14

(31)【優先権主張番号】19151348

(32)【優先日】2019-01-11

(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP

(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

【住所又は居所原語表記】Ｋｕｒｆｕｅｒｓｔｅｎ－Ａｎｌａｇｅ ５２－６０， Ｄ－６９１１５ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ， Ｇｅｒｍａｎｙ

(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】100098501

【弁理士】

【氏名又は名称】森田 拓

(74)【代理人】

【識別番号】100116403

【弁理士】

【氏名又は名称】前川 純一

(74)【代理人】

【識別番号】100135633

【弁理士】

【氏名又は名称】二宮 浩康

(74)【代理人】

【識別番号】100162880

【弁理士】

【氏名又は名称】上島 類

(72)【発明者】

【氏名】ヤン クリーガー

(72)【発明者】

【氏名】フランク シューマン

【審査官】亀田 宏之

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１２－０８６５６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－２２８２２６（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１２／００５６９２８（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ４１Ｊ ２／０１－２／２１５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

印刷タスクを処理するインクジェット印刷機（７）において実施される、計算機（９）によって、印刷プロセスにおける印刷エラーを特定する方法であって、
前記印刷プロセスの間に生成された印刷製品（２）が、カメラシステム（１０）によって検出され、デジタル化され、このようにして生成されたカメラ画像（１３）が、前記計算機（９）上の検出アルゴリズムに供給され、印刷エラー（１４）が識別されると、機器制御部（６）に通知が送信され、前記機器制御部（６）はここで、前記印刷製品（２）を刷り損じゲートを介して排出する方法において、
前記検出アルゴリズムが、前記印刷エラー（１４）が検出された、前記カメラ画像（１３）の色分解版を選り分け、個々の前記色分解版の画像を１つの候補画像（２１）に結合し、前記候補画像（２１）をフィルタリングし、最後に、残っている、検出された前記印刷エラー（１４）をリストに記入し、前記リストを前記印刷機（７）の前記機器制御部（６）に送信し、
前記印刷エラー（１４）は、前記インクジェット印刷機（７）の、欠陥を有する印刷ノズルによって生じたホワイトラインエラーまたはダークラインエラー（１４）である、
方法。

【請求項2】

前記計算機（９）は、別のステップにおいて、前記印刷機（７）の前記機器制御部（６）への送信の前に、特有のテスト方法を適用することによって、ホワイトラインエラーまたはダークラインエラー（１４）の前記リストから疑似ホワイトラインエラーまたは疑似ダークラインエラー（１４ｂ）をフィルタリングする、
請求項１記載の方法。

【請求項3】

前記計算機（９）は、検出されたホワイトラインエラーまたはダークラインエラー（１４）の前記リストから、原因となる、欠陥を有する前記印刷ノズルを求め、これに関連して、各適切な補償方法を介して、前記ホワイトラインエラーまたはダークラインエラー（１４）を補償する、
請求項１または２記載の方法。

【請求項4】

前記計算機（９）は、特有のテスト方法に対して、前記印刷タスクの前段階データから基準画像を作成し、前記基準画像に前記検出アルゴリズムを適用し、ここから、疑似ホワイトラインエラーまたは疑似ダークラインエラー（１４ｂ）に対する得られた候補に関する知識を得て、前記候補を前記ホワイトラインエラーまたはダークラインエラー（１４）の前記リストから除去する、または、ここから、疑わしい疑似ホワイトラインエラーまたは疑わしい疑似ダークラインエラー（１４ｂ）を有する、前記カメラ画像（１３）内の領域に関する知識を得て、前記検出アルゴリズムを前記カメラ画像における前記領域に適用しない、
請求項３記載の方法。

【請求項5】

前記計算機（９）は、前記基準画像を複数の大きさおよび／または解像度で作成し、前記検出アルゴリズムを相応に複数回、種々の前記基準画像に適用し、ここから得られた知識を統合し、適用する、
請求項４記載の方法。

【請求項6】

前記基準画像内の、制限された、局部的な周辺におけるグレースケール値の高い変動を特徴とする領域には前記検出アルゴリズムを適用しないまたは前記領域からの結果は排除する、
請求項５記載の方法。

【請求項7】

ホワイトラインエラーまたはダークラインエラー（１４）の前記リストの作成は、前記候補画像（２１）内の求められた各列合計に境界値を適用することによって、フィルタリングされた前記候補画像（２１）における列合計を介して前記計算機（９）によって行われる、
請求項１から６までのいずれか１項記載の方法。

【請求項8】

個々の前記色分解版の前記候補画像（２１）が前記計算機（９）によって、数学的なＯＲ演算を用いて結合される、
請求項１から７までのいずれか１項記載の方法。

【請求項9】

前記計算機（９）による前記候補画像（２１）の前記フィルタリングは、モルフォロジー演算を用いて実行される、
請求項１から８までのいずれか１項記載の方法。

【請求項10】

前記検出アルゴリズムは前記計算機（９）によって複数回、生成された前記カメラ画像（１３）に適用され、異なった特徴を有するダークラインエラーまたはホワイトラインエラー（１４）を検出するために前記方法はそれぞれ異なってパラメーター化され、前記方法のすべての適用のすべての色分解版の結果が論理的に相互に結合される、
請求項１から９までのいずれか１項記載の方法。

【請求項11】

前記方法の、異なってパラメーター化された適用の各々に対して、生成された前記カメラ画像（１３）は各ピクセルにおいて事前に、最大のグレースケール値に制限される、
請求項１０記載の方法。

【請求項12】

カラーチャネルの前記候補画像（２１）の生成は、生成された前記カメラ画像（１３）を複数の水平のストリップ（１５）に分割することによって行われ、ここでは各ストリップ（１５）は、各自身の列の適切な平均化によって画像信号（１８）に還元され、前記画像信号において、ホワイトラインまたはダークライン（１４）が特有の捜索方法によって捜され、評価された各行が前記候補画像（２１）の行を生じさせる、
請求項１から１１までのいずれか１項記載の方法。

【請求項13】

前記ホワイトラインもしくはダークライン捜索方法は、前記画像信号（１８）における、考慮されたピクセルの周辺の制限された近隣を考慮することによってダークラインまたはホワイトライン（１４）の位置を識別する、
請求項１２記載の方法。

【請求項14】

前記捜索方法はまず、前記画像信号（１８）を異なるフィルターコアで畳み込み、異なり得る各境界値と比較することによって結果を論理的な信号に変換し、前記信号は次に論理的な結合を用いて、ホワイトライン候補画像信号またはダークライン候補画像信号に変換される、
請求項１３記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、カメラと計算機を用いてインクジェット印刷機の印刷の質を検査する方法に関する。

【0002】

本発明は、デジタル印刷の技術領域に属する。

【背景技術】

【0003】

インクジェット印刷機の動作時に、このようなタイプの印刷機に特有の印刷エラーが生じる。最も一般的なのは、いわゆるホワイトラインエラーであり、これは使用されているインクジェット印刷ヘッドの個々の印刷ノズルが、自身の所望の標準的な動作から偏差することによって生じる。このような偏差が特定の境界を超えると、印刷画像を妨害してしまうので、該当する印刷ノズルは通常、動作しない状態にされる。しかし、このような、動作しない状態にされている印刷ノズルはこのような場合には、相応するホワイトラインエラーを生じさせてしまう。このようなエラーは、単色印刷された面の場合に、通常は白色である下地の印刷基材が現れ、最も目立ってしまうので、このような名称がつけられている。これに対して、明るい印刷色（例えば乳白色）が暗く見える下地の上に印刷される場合、このエラーは、いわゆるダークラインエラーとして現れる。しかし、異なる印刷ヘッドの複数の印刷ノズルが個々の色分解版を重ねて印刷する多色画像領域においても、関与している印刷ノズルの故障もしくは非動作化は、生成されるべき印刷画像における相応の色の歪みを生じさせてしまう。印刷ノズルは印刷方向において線状にインクを吐出するので、生成される印刷エラーも線状になる。ここから用語「ホワイトライン印刷エラー／ダークライン印刷エラー」が生じている。

【0004】

印刷ノズルの動作時のこのような偏差の発生の原因は多岐にわたるだろう。ここで、主要な問題は、相応する印刷ヘッドが過度に長い時間使用されず、適切に休止状態に置かれていなかった場合のインクの乾燥である。このような場合、乾燥したインクは、ノズル吐出口を詰まらせ、これによって該当する印刷ノズルの偏差した印刷点、もしくは極端な場合には完全な故障を生じさせてしまう。いずれの場合においても、印刷ノズルは、元来の印刷点が位置すべき箇所にもはや正確に印刷せず、印刷強度も元来の所望されている標準的な値から偏差してしまう。乾燥したインクの他に、粉塵粒子の侵入および同様の汚れも、ホワイトラインエラーを生じさせてしまうことがある。

【0005】

このようなホワイトラインエラーを見つけ出すために、従来技術から、複数のアプローチが既知である。確かに、テストパターンを印刷し、このようなテストパターンの自動化された検出および評価を介してホワイトラインを検出することが最も一般的であるが、このようなアプローチは、テストパターンの印刷が、印刷基材上の位置および大きさによっては、刷り損じの原因となってしまうという欠点を有している。したがって、生成された印刷画像自体を調べ、次にこの印刷画像から、発生しているホワイトラインエラーを検出する方法が存在している。これはさらに、目下生成されるべき印刷画像に実際に妨害を与えるホワイトラインもしくはこのようなホワイトラインの原因となる印刷ノズルだけが検出されるという利点を有している。

【0006】

独国特許出願公開第２０１７２２０３６１号明細書は、計算機によって、インクジェット印刷機内の故障している印刷ノズルを検出および補償する方法を開示している。ここでこれは、方法のステップとして、目下の印刷画像の印刷、画像センサによる、印刷された印刷画像の記録、計算機による、記録された印刷画像のデジタル化、列プロファイルを得るための、印刷画像の高さ全体にわたった、各列の、記録された印刷画像のデジタル化された色値の加算およびピクセルの数による、合算された色値の除算、差分列プロファイルを得るための、元来の列プロファイルからの、故障した印刷ノズルを有していない、最適化された列プロファイルの減算、それを超えると印刷ノズルの故障が定義される最大値に対する閾値の設定、それによって、各最大値の、結果として生じる列プロファイルにおいて、故障した印刷ノズルがマークされる、差分列プロファイルへの最大値に対するこのような閾値の適用および後続の印刷プロセスにおけるマークされた印刷ノズルの補償を含んでいる。

【0007】

しかしこのような方法の欠点は、実際には、この方法が安定して実施されないということである。この方法は、基準画像とカメラ画像との間に極めて僅かな相違しか存在していないということに基づいている。しかし正確には、実際には、常にこれが当てはまるわけではない。その原因は例えば、誤って較正されたカメラ、最適ではないまたは古くなったホワイトバランス、種々の紙の種類または印刷機構における最適ではないインクである。さらに、印刷画像におけるできるだけ単色で覆われた領域がホワイトラインの検出に用いられ、したがってこのような面を有していない印刷画像の場合には、この方法の使用は制限されてしまう。

【0008】

米国特許第９９４４１０４号明細書から、ホワイトライン検査システムが公知である。ここでは、ホワイトラインを検出するために、単純な境界値比較が提案されており、これは、検査されるべきモチーフがその箇所で均一であるということを前提としている。このような条件が当てはまらない画像の場合には、局部的に配向された、前段階印刷データから生成された基準画像を写し取ることによって信号を生成することが提案されている。しかし引き続き、差分画像計算が必要である。

【0009】

欧州特許出願公開第３３００９０７号明細書は、これに対して、印刷状況に応じて、種々の方法を使用することによって、ホワイトライン検出システムがどのように高い性能を得ることができるのかを示している。これによって、特に、弱く、ひいてはクリチカルではないホワイトラインが検出されてしまうこと、または補償が良好に行われてはいないが、人間の眼には見えないホワイトラインが欠陥として識別されてしまうことを回避することができる。しかし、米国特許第９９４４１０４号明細書の場合のように、ここでも、ホワイトラインを見つけ出す基準データを生成するために、省くことが望まれているであろう基準画像生成ステップが必要となる。

【0010】

米国特許出願公開第２０１２／０９２４０９号明細書はさらに、インクジェット画像生成システムにおいて、欠陥を有するインク放射を識別するシステムおよび方法を開示している。このシステムおよび方法は、インクジェット画像生成システムにおける、欠陥を有するインク放射を検出する。このシステムはここで、テストパターンデータを含んでいない印刷されたドキュメントのデジタル画像を生成する。デジタル画像は、光のストリップを検出するために処理され、光のストリップの位置が、印刷ヘッドにおけるインク放射位置と関連付けされる。次に、関連付けされたインク放射位置に関連するインクの色の識別が、色分けされた画像および／または色収差の分析によって得られる。したがって本発明の課題は、従来技術から既知の方法と比べてより効率的であり、かつ印刷エラー、特にホワイトラインエラーをより良好にかつより確実に求める、インクジェット印刷機の印刷プロセスにおける印刷エラーを特定する方法を見出すことである。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0011】

この課題は、印刷タスクを処理するインクジェット印刷機において実施される、計算機によって、印刷プロセスにおける印刷エラーを特定する方法によって解決される。この方法では、印刷プロセスの間に生成された印刷製品がカメラシステムによって検出され、デジタル化される。このようにして生成されたカメラ画像が、計算機上の検出アルゴリズムに供給され、印刷エラーが識別されると、機器制御部に通知が送信される。機器制御部はここで場合によっては、この印刷製品を刷り損じゲートを介して排出する。この方法は、検出アルゴリズムが、印刷エラーが検出された、カメラ画像の色分解版を選り分け、個々の色分解版の画像を１つの候補画像に結合し、この候補画像をフィルタリングし、最後に、残っている、検出された印刷エラーをリストに記入し、このリストを印刷機に送信することを特徴とする。すなわち、本発明の方法の核心部分は、印刷エラーを直接的に、検出およびデジタル化された印刷製品の生成されたカメラ画像から求めることである。印刷エラーはここで、直接的に、選り分けられた色分解版において検出される。なぜなら、ここでは印刷エラーは、合成されたカメラ画像の場合よりも容易に検出されるからである。しかしここでは、生成されたカメラ画像において印刷エラーが完全に識別されることが重要である。例えば、生成されたカメラ画像の解像度が過度に低い場合、相応する印刷エラーに関する情報が失われ、検出アルゴリズム全体の作用がなくなる。カメラが通常、ＲＧＢ画像を供給し、したがって、生成されたカメラ画像の個々の色分解版の選り分けが当然、個々のＲＧＢ色分解版を供給し、使用されているインクジェット印刷機の色空間に相当するＣＭＹＫ色分解版を供給するのではないということに留意することも重要である。しかし、本発明の方法にとっては、これは問題ではない。なぜなら、特に、相応する印刷エラーの正確な位置が重要だからである、もしくは完全に印刷の質を妨害する印刷エラーが確実に検出されるということが重要だからである。機器色空間におけるどの色分解版、すなわちどのインク、ひいてはどの印刷ヘッドがノズル故障に関連しているのかは、計算機によって、相応する色空間変換によって確認される。検出アルゴリズムを改良するために、さらに、色分解版内での検出に続いて、個々の色分解版の画像が再び結合され、共通の候補画像になり、次にこの画像がさらにフィルタリングされる。これによって、実際においても、刷り損じにつながる印刷エラーだけが相応に検出されることが保証される。印刷エラーの原因となる印刷ノズルの後の検出を可能にするために、検出された印刷エラーを含んでいる、候補画像内のすべての列に印がつけられる。

【0012】

この方法の有利な発展形態は、属する従属請求項ならびに属する図面を用いた説明から明らかになる。

【0013】

本発明の方法の有利な発展形態では、印刷エラーは、インクジェット印刷機の、欠陥を有する印刷ノズルによって生じたホワイトラインエラーまたはダークラインエラーである。すなわち、アルゴリズムは主に、上述のホワイトラインエラーの識別のためのものである。なぜなら特に、このような印刷エラーが、印刷プロセスの印刷の質を、刷り損じが発生してしまうほど、低下させるからである。

【0014】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、計算機は、別のステップにおいて、印刷機への送信の前に、特有のテスト方法を適用することによって、ホワイトラインエラーまたはダークラインエラーのリストから疑似ホワイトラインエラーまたは疑似ダークラインエラーをフィルタリングする。ここで重要なのは、フォールスポジティブエラーが検出アルゴリズムから出されない、ということである。特に、生成されるべき印刷画像における細く、明るい線、例えばバーコードは、極めて、疑似ホワイトラインとして印がつけられやすい。したがって、検出アルゴリズムは別のステップにおいて、特有のテストによって、検出されたホワイトラインが実際においても、本当のホワイトラインであるのか否かを検査すべきであり、これによって、意図した印刷画像構成部分が誤ってホワイトラインエラーとして検出されてしまい、ひいては意図せずに付加的な刷り損じが生じてしまうということが排除される。

【0015】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、計算機は、残っている、検出されたホワイトラインエラーまたはダークラインエラーのリストから、原因となる、欠陥を有する印刷ノズルを求め、これに関連して、各適切な補償方法を介して、ホワイトラインエラーまたはダークラインエラーを補償する。本発明の方法の元来の目的が、生成された印刷枚葉紙から刷り損じの枚葉紙を生じさせる、質を低下させるこの種のホワイトラインエラーを有する、印刷枚葉紙の形態の印刷製品を目的通りに識別することであるにもかかわらず、検出アルゴリズムによって求められた、ホワイトラインエラーに関する情報は当然、原因となる、欠陥を有する印刷ノズルを求め、これによって適切な補償方法によってこれを補償するためにも使用可能である。欠陥を有する印刷ノズルの補償によって最終的に、印刷ヘッドを交換することなく、該当するインクジェット印刷機を、継続中の印刷タスクの処理に使用し続けることが可能になる。

【0016】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、計算機は、特有のテスト方法に対して、印刷タスクの前段階データから基準画像を作成し、この基準画像に検出アルゴリズムを適用し、ここから、疑似ホワイトラインエラーまたは疑似ダークラインエラーの得られた候補に関する知識を得て、この候補をホワイトラインエラーまたはダークラインエラーのリストから除去する、または、疑わしい疑似ホワイトラインエラーまたは疑わしい疑似ダークラインエラーを有する、カメラ画像内の領域に関する知識を得て、これに検出アルゴリズムを適用しない。有効なデータ、例えば前段階データから基準画像を作成し、次に、このような基準画像においても同様に、ホワイトラインとして検出された、見出された構造が存在するかを検査することによって、極めて容易に疑似ホワイトラインが検出される。上記の場合には、論理的に、これは疑似ホワイトラインである。このようなホワイトラインを見つけ出したという知識を、ここで二通りに扱うことができる。見つけ出された疑似ホワイトラインエラーを極めて単純にリストから除去することができ、これは確実に、最も簡単な手法である。しかし、継続して行われる本発明の方法において同じ疑似ホワイトラインエラーが再び検出アルゴリズムによって見つけ出されてしまうことを回避したい場合には、このような疑似ホワイトラインエラーが生じている、カメラ画像内の領域を本発明の検出から排除することが最良である。

【0017】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、計算機は、基準画像を複数の大きさおよび／または解像度で作成し、検出アルゴリズムを相応に複数回、種々の基準画像に適用し、ここから得られた知識を統合し、適用する。このような手法は、ホワイトラインの特有の印づけに対する検出アルゴリズムの確実性も、疑似ホワイトラインエラーの特定に対する検出アルゴリズムの確実性も高める。

【0018】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、アルゴリズムは、基準画像内の、制限された、局部的な周辺におけるグレースケール値の高い変動を特徴とする領域には適用されないまたはこのような領域からの結果は排除される。このような領域、例えばバーコードは特に、疑似ホワイトラインエラーまたは疑似ダークラインエラーの検出につながりやすく、したがって、アルゴリズムの検査から排除されなければならない。

【0019】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、ホワイトラインエラーまたはダークラインエラーのリストの作成は、候補画像内の求められた各列合計（Ｓｐａｌｔｅｎｓｕｍｍｅ）に境界値を適用することによって、フィルタリングされた候補画像における列合計を介して行われる。妨害する、本当のホワイトラインエラー／ダークラインエラーは通常、検出されたカメラ画像の比較的大きい領域にわたって延在する。場合によっては全く妨害せず、またはそれどころか、疑似ホワイトラインエラー／疑似ダークラインエラーである（これは、極めて短いホワイトラインエラーの場合には非常に確率が高い）のにもかかわらず、個々の印刷ノズルの単なる極めて小さい、短い中断も、印刷エラーの検出につながってしまう、ということを阻止するために、求められた印刷エラーが特定の境界値を上回る、印刷画像内の印刷列にのみ印がつけられる。

【0020】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、個々の色分解版の候補画像が計算機によって、数学的なＯＲ演算を用いて結合される。個々の色分解版の、候補画像へのこの種の合成が、計算技術的に最も適していることが判明している。

【0021】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、計算機による候補画像のフィルタリングが、モルフォロジー演算を用いて実行される。これは特に、極めて短い印刷エラーもしくはホワイトラインのフィルタリングを可能にする。このような極めて短い印刷エラーもしくはホワイトラインは多くの場合にはいずれにせよ疑似ホワイトラインである、または、刷り損じの判断がされなければならないほど強く、生成された印刷製品もしくは印刷枚葉紙の印刷の質に影響を与えるものではない。

【0022】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、検出アルゴリズムは計算機によって複数回、生成されたカメラ画像に適用され、ここで、異なった特徴を有するダークラインエラーまたはホワイトラインエラーを検出するために、この方法はそれぞれ異なってパラメーター化され、この方法のすべての適用のすべての色分解版の結果が論理的に相互に結合される。本発明の方法の自由選択的なステップである、複数の基準画像に対する、検出アルゴリズムの複数回の適用に対して付加的に、検出アルゴリズムを複数回、生成されたカメラ画像に適用することも可能である。これによって特に、疑似ホワイトラインエラーまたは疑似ダークラインエラーのフィルタリング時の検出アルゴリズムの精度が高まる。またこれは、本当のホワイトラインエラーまたはダークラインエラーを見つけ出す際の的中精度に対しても有利である。

【0023】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、この方法の、異なってパラメーター化された適用の各々に対して、カメラ画像は各ピクセルにおいて事前に、最大のグレースケール値に制限される。これは、平均値を誤ったものにし得る、紙白領域における明るい異常値がフィルタリングされるという利点を有している。

【0024】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、カラーチャネルの候補画像の生成が、この画像を複数の水平のストリップに分割することによって行われる。ここで各ストリップは、各自身の列の適切な平均化によって行信号（Ｚｅｉｌｅｎｓｉｇｎａｌ）に還元（ｒｅｄｕｚｉｅｒｔ）される。この行信号において、ホワイトラインまたはダークラインが特有の捜索方法によって捜され、評価された各行がホワイトライン候補画像の行を生じさせる。これは、本発明の方法の重要な特徴である。なぜなら、このようなストリップにおける、検出アルゴリズムを用いたホワイトライン検出／ダークライン検出は、アルゴリズムが画像全体で作業しなければいけない場合と比べて、より効率的だからである。

【0025】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、計算機は、ホワイトライン捜索方法もしくはダークライン捜索方法を用いて、行信号における、考慮されたピクセルの周辺の制限された近隣を評価することによってダークラインまたはホワイトラインの位置を識別する。見つけ出されたエラーが実際に、本当のホワイトラインエラーまたはダークラインエラーであるか否かの分類は、直接的に隣接するピクセルの評価を用いて行われる。これによってはじめて、疑似ホワイトラインエラーまたは疑似ダークラインエラーを排除することができる。

【0026】

本発明の方法の別の有利な発展形態では、この捜索方法はまず、行信号を異なるフィルターコアで畳み込み、異なり得る各境界値と比較することによって結果を論理的な信号に変換する。この信号は次に論理的な結合を用いて、ホワイトライン候補行信号またはダークライン候補行信号に変換される。

【0027】

本発明自体ならびに構造的かつ／または機能的に有利な、本発明の発展形態を以降で、属する図面を参照して、少なくとも１つの有利な実施例に基づいて詳細に記載する。図面では、相応する要素にはそれぞれ同じ参照符号がつけられている。

【図面の簡単な説明】

【0028】

【図1】枚葉インクジェット印刷機の構造の例

【図2】印刷物検査に使用される画像検出システムの例

【図3】検出されたカメラ画像の例

【図4】検出されたカメラ画像のストリップ

【図5】マークされたホワイトラインを有する、検出されたカメラ画像のストリップ

【図6】検出されたカメラ画像のストリップからの、マークされたホワイトラインを有する、拡大された部分

【図7】マークされたホワイトライン候補を有する、画像ストリップから合成された画像

【図8】カメラ画像におけるマークされたホワイトライン領域

【図9】明るい紙白領域または個々の明るいピクセルによる列平均値の妨害

【図10】本発明の方法の概略的なフロー

【発明を実施するための形態】

【0029】

図１に示されている有利な実施形態の適用領域は、インクジェット印刷機７である。このような印刷機７の基本的な構造の例は、印刷基材２、通常は印刷枚葉紙２を印刷機構４に供給するフィーダ１から、デリバリ３までである。印刷機構では印刷ヘッド５によって印刷が施される。ここでこれは、制御計算機６によってコントロールされる枚葉インクジェット印刷機７である。このような印刷機７の動作時には、上述したように、印刷機構４内の印刷ヘッド５内で、個々の印刷ノズルが故障することがある。この結果、ホワイトライン／ダークラインもしくは多色印刷の場合には、歪んだ色値が生じる。図３に、検出されたカメラ画像１３におけるこのようなホワイトライン／ダークライン１４の例が示されている。

【0030】

従来技術から既知の方法に対して、本発明の方法では、印刷プロセスの全体的なフローへの、ホワイトライン／ダークライン１４に対する検出方法の埋め込みが異なっており、印刷工８の相互作用ももはや不要である。図１０に、この方法の全体的なフローが、第１の、有利な実施形態において概略的に示されている。

【0031】

１． 印刷後に、印刷が施された枚葉紙が、インライン画像検出システム１２の一部であり得るカメラシステム１０によってデジタル化される。図２は、本発明の方法を使用するこのような画像検出システム１２の例を示している。これは、インクジェット印刷機７内に組み込まれている、通常はカメラ１０である少なくとも１つの画像センサ１０から成る。少なくとも１つのカメラ１０は、印刷機７によって生成された印刷画像１３を記録し、評価のためにこのデータを計算機６、９に送信する。このような計算機６，９は、固有の別個の計算機９、例えば１つまたは複数の、特化された画像処理計算機９であっても、印刷機７の制御計算機６と同一であってもよい。少なくとも、印刷機７の制御計算機６はディスプレイ１１を有しており、このディスプレイ上で、画像検査の結果がユーザー８に示される。有利には、以降に記載される方法に対して、画像処理計算機９が使用され、ここでは、本発明の方法を実施する画像処理アルゴリズムが動作する。このようにして生成されたカメラ画像１３はここで、印刷物よりも低い解像度を有している。通常は、カメラの解像度は６７０ｄｐｉであり、印刷物の解像度は１２００ｄｐｉである。解像度および光学系は、ホワイトライン／ダークライン１４が、１～２個のカメラピクセル幅の、鉛直な、明るいストリップとして現れるように選択されなければならない。解像度が過度に高い場合には、画像１３は始めに、画像処理の既知の方法によって、適切な解像度まで下げられてよい。特にピラミッド形の画像再現がここでは有用であることが判明している。

【0032】

２． カメラ画像１３は、以降でより詳細に記載されるホワイトライン検出アルゴリズム／ダークライン検出アルゴリズムに供給される。付加的に、カメラ画像は並行して、さらに別の評価に供給可能である。

【0033】

３． ホワイトライン／ダークライン１４が検出アルゴリズムによって識別されると、このことが画像処理計算機９によって、印刷機７の制御計算機６に通知される。これは次に、印刷機７の別のデータとともに、刷り損じを判断し、印刷が施された枚葉紙２が場合によっては刷り損じゲートを介して排出される。

【0034】

４． 自由選択的に、見つけ出されたホワイトライン／ダークライン１４は、より正確に評価され、これによって、欠陥を有するノズルが識別され、この情報が、欠陥を有するノズルを補償するために利用される。

【0035】

このようなフローから、カメラ画像の１３の調和した処理がシステム全体１２の機能に対して本質的であるということが明らかである。

【0036】

ホワイトライン検出／ダークライン検出のための上述したアルゴリズムは、ここで、従来技術とは異なり、カメラ画像１３にのみ適用される。図３は、検出されたカメラ画像１３を伴う、印刷枚葉紙２の例を示しており、ここで、これらのカメラ画像のうちの１つは、ホワイトラインエラー／ダークラインエラー１４を有している。自由選択的に、別の実施形態では、基準画像を用いた付加的な、下流のフィルタリングも行われてよい。これは、以降の明細書において、さらに詳細に説明される。

【0037】

本明細書で提示される検出アルゴリズムの基本は、検出されたカメラ画像１３を水平のストリップ１５、１５ａ、１５ｂに分割することである。このアルゴリズムはここで以下のステップを含んでいる。

【0038】

１． ＲＧＢ色分解版を選り分け、各色分解版Ｃに対して別個に、
１．１ 約１～１０ｍｍの高さのストリップ１５にカメラ画像１３を分ける（図４を参照）。
１．２ 各ストリップ１５が、枚葉紙２の走行方向、すなわちｙ方向において、平均化される。ｓ個目のストリップ１５に対して、信号Ｉ_ｓ（ｘ）が生じる。
１．３ 各ｘ位置に対して真理値が計算されることによって、各ストリップ１５において、ホワイトライン／ダークライン１４が別個に検出される。
１．３．１ 自由選択的なステップとして、Ｇ_ｍａｘを上回るグレースケール値ＩＣ，_ｓ（ｘ）を有するピクセルは考慮されない。なぜなら、ホワイトライン／ダークライン１４は明るい画像領域においては可視でないからである。
１．３．２ ＷＬＣ（ｘ，ｓ）＝（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ－１）＞Ｌ）ａｎｄ（（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ＋１）＞Ｌ）ｏｒ（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ，ｓ（ｘ＋２）＞Ｌ））ｏｒ（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ－２）＞Ｌ）ａｎｄ（（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ＋１）＞Ｌ））
このような表現は、Ｌグレースケール以上明るくされた、１または２ピクセル幅のホワイトライン／ダークライン１４が生じているか否かを検査し、画像内のエッジを効率的に除外する。図５および図６はそれぞれ、識別されたホワイトライン／ダークライン１４を有する画像ストリップ１５を示している。これらは相応するマーキング１６を伴う。図６は、マーキング１６およびホワイトライン／ダークライン１４を有するストリップ１５の拡大された部分１７を示している。
１．４ したがって、白黒画像ＷＬＣＣ（ｘ，ｙ）が生じ、ここではすべてのホワイトライン候補／ダークライン候補１４がマークされている。

【0039】

２． 個々の色分解版の画像ＷＬＣｃ（ｘ，ｙ）がＯＲ結合され、次に唯一の候補画像ＷＬＣ（ｘ，ｙ）２１が得られる。この候補画像は例示的に図７に示されている。これは、マークされたホワイトライン／ダークライン候補１４を有する、複数の画像ストリップ１５から合成された画像２１を示している。

【0040】

３． 画像ＷＬＣ（ｘ，ｙ）２１は、ここで、さらに、モルフォロジー演算によってフィルタリングされる。このようにして、以下のフォルム
０１０
０１０
の構造要素ＳＥによる収縮が、極めて短いホワイトライン／ダークライン１４をフィルタリングすることが可能になる。ＳＥの高さは可変に調整可能であり、したがって、検出されるべきホワイトライン／ダークライン１４の最小の長さを事前に調整することが可能になる。

【0041】

４． ステップ１～３において記載されたのと同じ評価が、別の実施例においては、並行して、場合によって存在している基準画像に適用される。この基準画像は、ＲＧＢ画像として、直接的にＲＩＰによって生成される。ここから生じるホワイトライン／ダークライン候補ＷＬＣ_ＲＥＦ（ｘ，ｙ）１４は、顧客のモチーフによるフォールスポジティブホワイトライン検出／フォールスポジティブダークライン検出の可能性が高い、印刷画像の領域をマークしている。このような領域はカメラ画像１３からのＷＬＣ（ｘ，ｙ）２１から除去されるべきである。このために、まずは、ＷＬＣ_ＲＥＦ（ｘ，ｙ）における領域が、モルフォロジー膨張によって拡張される。これは、ＷＬＣ_ＲＥＦ（ｘ，ｙ）の平滑化に相応する。その後、ＷＬＣ（ｘ，ｙ）２１がＷＬＣ_ＲＥＦ（ｘ，ｙ）によってフィルタリングされる。
ＷＬＣ（ｘ，ｙ）←ＷＬＣ（ｘ，ｙ）ａｎｄ（ｎｏｔ ＷＬＣ_ＲＥＦ（ｘ，ｙ））

【0042】

５． 最後に、ＷＬＣ（ｘ，ｙ）２１内の、ホワイトライン／ダークライン１４を含んでいるすべての列Ｃ_ＷＬが検出される。これは、列合計での境界値ｍｉｎＷＬＰｅｒＣｏｌｕｍｎを介して行うことが可能であり、詳細には、符号化として行うことが可能である。つまり、ＷＬＣ（ｘ，ｙ）２１において、ホワイトライン／ダークラインがない＝０、ホワイトライン／ダークラインがある＝１、すなわち、ＷＬＣ（ｘ，ｙ）２１におけるホワイトライン／ダークライン１４としてマークされたエントリーのカウントである。
ＣＷＬ＝｛ｘ｜Σ_ｙＷＬＣ（ｘ，ｙ）＞ｍｉｎＷＬＰｅｒＣｏｌｕｍｎ｝

【0043】

本発明の方法はさらに、別の有利な実施形態において整合可能である。すなわち、
・下流のフィルターを変えることができる。
・ホワイトライン／ダークライン１４として通知されるためには、ホワイトライン候補／ダークライン候補１４の数が、列ごとの最小数に達しなければならない。
・ピクセルの明度値に対して最大値が定められ、これによって極めて明るいピクセルが平均値を誤ったものにすることがなくなる。なぜなら、ホワイトライン／ダークライン１４は極めて明るいピクセルを６７０ｄｐｉのカメラ画像１３において有していないからである。すなわち、５０を上回る、画像におけるすべてのグレースケール値が５０に制限される。
・基準画像内の関連箇所で強い構造が存在しているか否かが検査される。このような強い構造は、既に基準画像において、ホワイトライン／ダークラインに類似した構造を生じさせているので、カメラ画像１３においてフェイドアウトされなければならない。このために、基準画像は、完全な解像度で存在している必要はない。なぜなら、基準画像の部分領域が構造化されているか否かまたは均一であるか否かの大まかな評価が必要なだけだからである（ステップ４を参照）。
・上述の方法は、グラフィックカード（ＧＰＵ）への、調和した適用のために、計算アクセラレータとして実装され得る。
・記載された検出アルゴリズムは、画像検査を実行する画像検出システム１２の部分コンポーネントとして実装可能である。次にＷＬＣ（ｘ，ｙ）画像２１からさらに、操作者８もしくは顧客への報告のためにデータが導出され得る。これは、画像１３内の連続した面（ブロブ（Ｂｌｏｂｓ））が識別され、概観図において、後の評価部の操作者８のためにマークされることによって行われる。図８は、このような報告の一部としての、マークされたホワイトライン領域／ダークライン領域２０を有するカメラ画像１３の例を示している。

【0044】

しかし、このような別の有利な実施形態では、多くの場合、基準画像が必要であり、上述した欠点の他に、これによって処理速度が害される。しかし基準画像の使用は、フォールスポジティブ検出されたホワイトライン／ダークライン１４の回避によって、この方法の質をさらに良くする。

【0045】

したがって本発明の方法は、従来技術に対して、多くの利点を有している。例えば、目標画像とカメラ画像１３との間の色の偏差が大きい場合に、例えばカメラ１０、ホワイトバランス、紙の種類に関してワークフローが誤って較正されると、短いホワイトライン／ダークライン１４はしばしば、画像ノイズ／信号ノイズの中に消えてしまう。本発明の方法によって、このような欠点は取り除かれる。従来技術から既知の方法でも、完全な解像度で、例えば６７０ｄｐｉで、基準画像が計算機９に搬送されなければならない。これは、現時点で存在する技術的な手段によっては、高いコストを用いてのみ可能である。本明細書において提示されたアルゴリズムは、基準画像を用いなくてもよい、もしくは少なくとも高解像度の基準画像を用いなくてもよいので、このようなコストを省くことができる。最後に、検出には基本的に基準画像は不要である。このことは、顧客モチーフ内に含まれている構造によるフォールスポジティブホワイトライン検出／フォールスポジティブダークライン検出を回避するために、これが使用され得る場合にも当てはまる。特にホワイトライン候補／ダークライン候補１４の検出のために、基準画像とカメラ画像１３との直接的な比較が行われる必要はない。

【0046】

本発明の方法に対して、さらに、別の、特に有利な実施例が存在しており、これはこの方法をさらに改良する。このために、以降の、先行する実施形態に基づく２段階のアルゴリズムが提案される。

【0047】

段階１では、所期のように、ホワイトライン候補／ダークライン候補１４が捜される。
このために、先行する実施例において提示されたアルゴリズムが複数回、異なるパラメーターを伴って呼び出される。次に、アルゴリズムのこの実行の結果が論理的に結合される。さらに、アルゴリズムは自身のフローにおいてさらに改良される。これは以降のように行われる。
アルゴリズムが複数回、枚葉紙２のカメラ画像１３に適用される。異なる適用の際に、パラメーターは次のように整合される。

【0048】

１． カメラ画像１３は、自身のグレースケール値／カラーチャネル値において圧縮される。閾値Ｓ_ｍａｘを上回る明度値が閾値Ｓ_ｍａｘに制限されるように圧縮が行われる。これは、効果的に、画像１３における、Ｓ_ｍａｘより明るいすべての構造を抑圧する。これによってこのステップにおいて、ホワイトライン／ダークライン１４が暗い面において、均一な領域および不均一な領域において極めて良好に見つけ出される。この圧縮は、先行する実施例の第１のステップの前に実行される。

【0049】

２． ここでもカメラ画像１３は自身のグレースケール値もしくはカラーチャネル値において圧縮される。しかしこの圧縮はここでは、閾値を上回る明度値Ｋ_ｍａｘ（Ｋ_ｍａｘ＞Ｓ_ｍａｘ）が閾値Ｋ_ｍａｘに制限されるように行われる。この圧縮は、先行する実施例の第３のステップの前に実行される。付加的に、画像１３の局部的な均一性が計算される。これは、先行する実施例の第２のステップにおける、平均値のための平均化の際に、さらに列セグメントの標準的な偏差が計算されることによって行われる。相対的に均一な面における、すなわちσ_ｍａｘを下回る標準的な偏差の場合のホワイトライン／ダークライン１４のみが、候補リストに入れられる。このようなフィルタリングは、先行する実施例の第３のステップにおいて行われる。このようなアプローチでは、ホワイトライン／ダークライン１４が明るい、均一な面において、極めて良好に見つけ出される。明るい不均一な領域におけるホワイトライン／ダークライン１４は、人間の眼には、いずれにせよ見えづらく、したがって考慮されない。

【0050】

２つの結果は、論理的なＯＲ結合によって、ホワイトライン候補リスト／ダークライン候補リストにまとめられる。別の情報とのより複雑な結合も、自由選択的に可能である。

【0051】

先行する実施例の第２のステップでは、単なる平均値形成の他に、有利な特性を有している種々の平均化方法が、生成された画像信号に適用され得る。これらは、例えば、
・平均値に代わる中央値であり、ここでの利点は、この方法が極めて安定的に異常値に反応するということである。
・最大明度値Ｇ_{ｍａｘ，ｍｅａｎ}を上回らないピクセルだけにわたる平均値であり、ここでの利点は、平均値を誤ったものにし得る明るい異常値または紙白領域がフィルタリングされることである。これは例示的に、図９に示されている。ここでは、明るい紙白領域または個々の明るいピクセルによる列平均値の妨害が、図９の上方部分および下方部分において良好に見て取れる。しかしここでの問題は、疑似ホワイトライン／疑似ダークライン１４ｂの発生ならびに検出された印刷画像１３のコントラスト不足である。ここで中央部分において、カメラ１０によって検出された、ホワイトラインエラー／ダークラインエラー１４を有する印刷画像１３が写し取られている。このような印刷画像１３から、それぞれテキストを有するストリップ１５ａと画像縁部におけるストリップ１５ｂとが切り取られ、ここから次に、それぞれ画像信号１８、１８ａ、１８ｂが生成される。テキストを有するストリップ１５ａの画像信号１８では、信号１８における相応するピーク１４ａの形態の、信号におけるホワイトラインエラー／ダークラインエラー１４の上述の作用が良好に見て取れる。さらに、テキスト表示から生じる疑似ホワイトラインエラー／ダークラインエラーのピーク１４ｂが示されている。ホワイトラインエラー／ダークラインエラーの本当のピーク１４ａと、疑似ホワイトラインエラー／疑似ダークラインエラー１４ｂのピーク１４ｂと、の間の画像信号１８における相違を区別するのが困難であるということが良好に見て取れる。なぜなら、２つのピーク１４ａ、１４ｂの最低検出レベル１９を超えているからである。下方部分では、２つの画像信号１８ａ、１８ｂが、画像縁部に対する、生成された信号の場合に対して示されている。ここでは、改良されたコントラストを有する信号１８ａにおいてのみ最低検出レベル１９を上回っており、ホワイトライン／ダークライン１４が確実に識別される。低いコントラストを有する第２の信号１８ｂにおいては最低検出レベル１９を上回っておらず、ホワイトライン／ダークライン１４は相応に識別されない。

【0052】

先行する実施例の第３のステップでは、閾値Ｌを上回るホワイトライン／ダークライン１４が検出される。このような閾値に対して、この別の実施例ではさらに２つの別の改良が見出される。

【0053】

１． １ピクセル幅のホワイトライン／ダークライン１４が検出されるべきか、２ピクセル幅のホワイトライン／ダークライン１４が検出されるべきかに応じて、２つの閾値が使用される。さらに、カメラの解像度に応じて、３ピクセル幅のホワイトライン／ダークライン１４、４ピクセル幅のホワイトライン／ダークライン１４、Ｎピクセル幅のホワイトライン／ダークライン１４が見つけ出されるのも合理的であり得る。このような場合には相応に複数の閾値が適用されなければならない。この場合、２つの閾値Ｌ１およびＬ２を伴う、第３のステップからの検出表現は以下のようになる。
ＷＬＣ（ｘ，ｓ）＝（（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ－１）＞Ｌ１）ａｎｄ（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ＋１）＞Ｌ１））ｏｒ（（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ－１）＞Ｌ２）ａｎｄ（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ＋２）＞Ｌ２））ｏｒ（（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ－２）＞Ｌ２）ａｎｄ（ＩＣ_，ｓ（ｘ）－ＩＣ_，ｓ（ｘ＋１）＞Ｌ２））

【0054】

２． この閾値は、各ピクセルｘの局部的な周辺に依存するようにされていてよく、したがって、明るい画像領域におけるホワイトライン／ダークライン１４に対しては、低い明度を有する画像領域の場合よりも高い閾値が適用される。局部的な明度に対する尺度として、位置ｘの周りの狭い周辺におけるグレースケール値が、場合によっては存在するホワイトライン／ダークライン１４を排除して、平均化され得る。択一的に、平滑化する中央値フィルターがＩＣ_，ｓ（ｘ）に適用可能である。

【0055】

先行する実施例の別の有利な改良として、アルゴリズムが、ＲＧＢ画像１３に適用可能ではなく、ＲＧＢ画像１３が事前に、適切な方法で、ホワイトライン／ダークライン１４に対して、できるだけ良好なコントラストを有しているグレースケール画像に再計算される。これに対する適切な変換演算を以下に挙げる。
・Ｌａｂ色空間からの輝度チャネルの計算
・ＨＳＢ色空間からの明度値または彩度値の計算
・人間の眼に合わせられた、適切に重み付けされたＲＧＢカラーチャネルの平均化

【0056】

段階２では、疑似ホワイトライン／疑似ダークライン１４ｂが、１つまたは複数のフィルターを適用することによって、段階１において求められたホワイトライン候補／ダークライン候補１４からフィルタリングされる。これに対して、先行する実施例に対する以降の改良が存在する。
列フィルターをホワイトライン候補リスト／ダークライン候補リストに適用することによって、少なくとも、同一の画像列において、別のホワイトライン候補／ダークライン候補１４を数Ｎ_{ｃｏｌ，ｍｉｎ}有していないすべてのホワイトライン候補／ダークライン候補１４が、ホワイトライン候補リスト／ダークライン候補リストから除去される。このようなフィルターの背後にある考えは、極めて短いまたは散発的に生じているエラー検出を排除することである。なぜなら、ホワイトライン／ダークライン１４は、多くの実際の印刷モチーフにおいて、列の複数の領域に作用するからである。これに対してエラー検出は局部的に、散発的にしか発生しない。

【0057】

先行する実施例において、ステップ４において記載された、基準画像を用いたフィルターは、ここでも、すべての上述した変更を伴って実行される。ここでは、改良として、基準画像が事前に、自身の大きさにおいて整合される。同様に、基準画像を異なる解像度において複数回処理し、このような段階の結果をフィルタリングの前にまとめることが合理的であり得る。これは、「完全な」基準画像上での質の損失をカメラシステム１０によってシミュレートし、このようにして効果的に、カメラ画像１３におけるホワイトライン状の構造／ダークライン状の構造につながり得る種々の構造を検出することが可能になる。

【0058】

別の、特に有利な実施例は、先行する実施例に対して特に、ホワイトライン／ダークライン１４のより高い識別能力を有しており、これと同時に疑似ホワイトライン／疑似ダークライン１４ｂの数がより少ない、という付加的な利点を有している。しかしこのためには、基準画像の評価が必要であり、その付加的な処理ステップは、使用されている計算機６、９の比較的長い計算時間を生じさせ得る。すなわち、どの有利な実施例を使用するかの判断は、特有の適用ケースの要求に基づいて行われるべきである。ホワイトライン検出／ダークライン検出が時間的にもしくは性能的にクリチカルである印刷タスクは、むしろ、第１の提示された実施例を使用するべきであり、これに対して、その印刷画像にとって、ホワイトライン／ダークライン１４の徹底的な検出が特に重要である、かつ／または疑似ホワイトライン／疑似ダークライン１４ｂが発生する確率が高い印刷タスクは、むしろ第２の提示された実施例を用いるべきである。

【符号の説明】

【0059】

１ フィーダ
２ 印刷基材
３ デリバリ
４ インクジェット印刷機構
５ インクジェット印刷ヘッド
６ インクジェット印刷機の制御計算機
７ インクジェット印刷機
８ ユーザー
９ 画像処理計算機
１０ 画像センサ／カメラ
１１ ディスプレイ
１２ 画像検出システム
１３ 検出された印刷画像
１４ ホワイトライン印刷エラー／ダークライン印刷エラー
１４ａ 生成された画像信号におけるホワイトライン／ダークラインのピーク
１４ｂ 生成された画像信号における疑似ホワイトライン／疑似ダークラインのピーク
１５ 検出された印刷画像のストリップ
１５ａ テキストコンテンツを含んでいる、検出された印刷画像のストリップ
１５ｂ 画像縁部における、検出された印刷画像のストリップ
１６ 識別され、マークされたホワイトライン／ダークライン
１７ 検出された印刷画像のストリップからの拡大された部分
１８ テキストコンテンツを含んでいる、検出された印刷画像のストリップから生成された画像信号
１８ａ 画像縁部における、検出された印刷画像のストリップから生成された画像信号
１８ｂ 画像縁部における、検出された印刷画像のストリップから生成された画像信号
１９ 生成された画像信号におけるホワイトライン／ダークラインの最低検出レベル
２０ マークされたホワイトライン領域／ダークライン領域
２１ 複数のストリップから合成された候補画像

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】