特許 7463903 画像検査装置、画像検査方法、および画像検査プログラム

(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】2024-04-01

(45)【発行日】2024-04-09

(54)【発明の名称】画像検査装置、画像検査方法、および画像検査プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/892 20060101AFI20240402BHJP

   G03G 21/00 20060101ALI20240402BHJP

【ＦＩ】

G01N21/892 A

G03G21/00 510

【請求項の数】 21

(21)【出願番号】P 2020136779

(22)【出願日】2020-08-13

(65)【公開番号】P2022032704

(43)【公開日】2022-02-25

【審査請求日】2023-05-17

(73)【特許権者】

【識別番号】000001270

【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000671

【氏名又は名称】ＩＢＣ一番町弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】浅井 慎一

【審査官】吉田 将志

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－０７９７０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－１８３７３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－０５１２２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－０４５９１９（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許第０５０９１９６３（ＵＳ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｎ ２１／８４ － Ｇ０１Ｎ ２１／９５８

Ｇ０３Ｇ ２１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像データに対して範囲の異なる平滑化フィルターにより平滑化処理して得られた各画像データの差分データを計算する計算部と、
前記差分データに基づき異常候補を抽出する抽出部と、
抽出された複数の異常候補をまとめた範囲を対象領域として、前記対象領域に含まれる複数の異常候補の中から前記差分データに基づき、１つの異常候補を異常として検出する検出部と、
を有する、画像検査装置。

【請求項2】

前記画像データは、印刷ジョブに含まれる元画像データ、および、前記元画像データにより記録材に形成された画像を読み取って得られた読取画像データであり、
前記抽出部は、前記元画像データの平滑化処理によって得られた差分データと、前記読取画像データの平滑化処理によって得られた差分データに基づき、異常候補を抽出する、請求項１に記載の画像検査装置。

【請求項3】

前記平滑化フィルターは、第１領域の範囲を平滑化する第１平滑化フィルター、および、第１領域より広い第２領域の範囲を平滑化する第２平滑化フィルターであり、
前記計算部は、前記第１平滑化フィルターによって平滑化処理された画像データと、前記第２平滑化フィルターによって平滑化処理された画像データとの差分データを計算する、請求項１または２に記載の画像検査装置。

【請求項4】

前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１～３のいずれか一つに記載の画像検査装置。

【請求項5】

前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値の符号に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１～４のいずれか一つに記載の画像検査装置。

【請求項6】

前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中の画素の個数に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１～５のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【請求項7】

前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中の各画素の階調値と画素の個数との積算値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１～６のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【請求項8】

前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の位置に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１～７のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【請求項9】

前記検出部は、注目画素に対する円形フィルターの処理により、複数の異常候補をまとめて、前記対象領域とする、請求項１～８のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【請求項10】

前記異常は、色画像の中に、当該色画像の階調値よりも白色に近い階調値となっている画素である、請求項１～９のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【請求項11】

画像データに対して範囲の異なる平滑化フィルターにより平滑化処理して得られた各画像データの差分データを計算する段階（ａ）と、
前記差分データに基づき異常候補を抽出する段階（ｂ）と、
抽出された複数の異常候補をまとめた範囲を対象領域として、前記対象領域に含まれる複数の異常候補の中から前記差分データに基づき、１つの異常候補を異常として検出する段階（ｃ）と、
を有する、画像検査方法。

【請求項12】

前記画像データは、印刷ジョブに含まれる元画像データ、および、前記元画像データにより記録材に形成された画像を読み取って得られた読取画像データであり、
前記段階（ｂ）は、前記元画像データの平滑化処理によって得られた差分データと、前記読取画像データの平滑化処理によって得られた差分データに基づき、異常候補を抽出する、請求項１１に記載の画像検査方法。

【請求項13】

前記平滑化フィルターは、第１領域の範囲を平滑化する第１平滑化フィルター、および、第１領域より広い第２領域の範囲を平滑化する第２平滑化フィルターであり、
前記段階（ａ）は、前記第１平滑化フィルターによって平滑化処理された画像データと、前記第２平滑化フィルターによって平滑化処理された画像データとの差分データを計算する請求項１１または１２に記載の画像検査方法。

【請求項14】

前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１１～１３のいずれか一つに記載の画像検査方法。

【請求項15】

前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値の符号に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１１～１４のいずれか一つに記載の画像検査方法。

【請求項16】

前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中の画素の個数に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１１～１５のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【請求項17】

前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中の各画素の階調値と画素の個数との積算値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１１～１６のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【請求項18】

前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の位置に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、請求項１１～１７のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【請求項19】

前記段階（ｃ）は、注目画素に対する円形フィルターの処理により、複数の異常候補をまとめて、前記対象領域とする、請求項１１～１８のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【請求項20】

前記異常は、色画像の中に、当該色画像の階調値よりも白色に近い階調値となっている画素である、請求項１１～１９のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【請求項21】

請求項１１～２０のいずれか１つに記載の画像検査方法をコンピューターに実行させるための画像検査プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像検査装置、画像検査方法、および画像検査プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

電子写真方式により画像形成された印刷物には、画像異常が発生する場合がある。印刷物の画像異常の例としては、スポット（点）状の異常がある。

【0003】

一方、電子写真方式による画像形成時には、元画像データにはないスポット状の異常が発生することがある。このスポット状の異常は、ホタルと称されている。ホタルは、画像形成物において、淡い起伏となって現れる。ホタルは、特にハーフトーン画像の印刷物においては、人の目で検知されやすく、印刷物の品質低下となる。

【0004】

従来、印刷物における画像の異常を検出するための技術としては、たとえば、特許文献１の技術がある。特許文献１では、正常な画像を最小値フィルターおよび／または最大値フィルターによりフィルター処理を施して基準画像を作り、これと検査画像と比較して差分値を求め、この差分値と許容値（閾値）とを比較して画像の異常を検出する（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開平７－１８６３７５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

従来の技術では、フィルター処理後の画素の階調値と検査画像の画素の階調値を比較している。このため、従来の技術では、大きな異常があると、その異常画素に近接して、逆符号の差分値が現れることがある。このような逆符号の差分値が現れると、従来の技術では、その画素を、異常ではない場合でも、異常として誤検出してしまうことがあった。

【0007】

そこで、本発明の目的は、画像の検査精度を向上させることのできる画像検査装置、画像検査方法、および画像検査プログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。

【0009】

（１）画像データに対して範囲の異なる平滑化フィルターにより平滑化処理して得られた各画像データの差分データを計算する計算部と、
前記差分データに基づき異常候補を抽出する抽出部と、
抽出された複数の異常候補をまとめた範囲を対象領域として、前記対象領域に含まれる複数の異常候補の中から前記差分データに基づき、１つの異常候補を異常として検出する検出部と、
を有する、画像検査装置。

【0010】

（２）前記画像データは、印刷ジョブに含まれる元画像データ、および、前記元画像データにより記録材に形成された画像を読み取って得られた読取画像データであり、
前記抽出部は、前記元画像データの平滑化処理によって得られた差分データと、前記読取画像データの平滑化処理によって得られた差分データに基づき、異常候補を抽出する、上記（１）に記載の画像検査装置。

【0011】

（３）前記平滑化フィルターは、第１領域の範囲を平滑化する第１平滑化フィルター、および、第１領域より広い第２領域の範囲を平滑化する第２平滑化フィルターであり、
前記計算部は、前記第１平滑化フィルターによって平滑化処理された画像データと、前記第２平滑化フィルターによって平滑化処理された画像データとの差分データを計算する、上記（１）または（２）に記載の画像検査装置。

【0012】

（４）前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１）～（３）のいずれか一つに記載の画像検査装置。

【0013】

（５）前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値の符号に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１）～（４）のいずれか一つに記載の画像検査装置。

【0014】

（６）前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中の画素の個数に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１）～（５）のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【0015】

（７）前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中の各画素の階調値と画素の個数との積算値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１）～（６）のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【0016】

（８）前記検出部は、前記対象領域に含まれる各異常候補の位置に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１）～（７）のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【0017】

（９）前記検出部は、注目画素に対する円形フィルターの処理により、複数の異常候補をまとめて、前記対象領域とする、上記（１）～（８）のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【0018】

（１０）前記異常は、色画像の中に、当該色画像の階調値よりも白色に近い階調値となっている画素である、上記（１）～（９）のいずれか１つに記載の画像検査装置。

【0019】

（１１）画像データに対して範囲の異なる平滑化フィルターにより平滑化処理して得られた各画像データの差分データを計算する段階（ａ）と、
前記差分データに基づき異常候補を抽出する段階（ｂ）と、
抽出された複数の異常候補をまとめた範囲を対象領域として、前記対象領域に含まれる複数の異常候補の中から前記差分データに基づき、１つの異常候補を異常として検出する段階（ｃ）と、
を有する、画像検査方法。

【0020】

（１２）前記画像データは、印刷ジョブに含まれる元画像データ、および、前記元画像データにより記録材に形成された画像を読み取って得られた読取画像データであり、
前記段階（ｂ）は、前記元画像データの平滑化処理によって得られた差分データと、前記読取画像データの平滑化処理によって得られた差分データに基づき、異常候補を抽出する、上記（１１）に記載の画像検査方法。

【0021】

（１３）前記平滑化フィルターは、第１領域の範囲を平滑化する第１平滑化フィルター、および、第１領域より広い第２領域の範囲を平滑化する第２平滑化フィルターであり、
前記段階（ａ）は、前記第１平滑化フィルターによって平滑化処理された画像データと、前記第２平滑化フィルターによって平滑化処理された画像データとの差分データを計算する上記（１１）または（１２）に記載の画像検査方法。

【0022】

（１４）前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１１）～（１３）のいずれか一つに記載の画像検査方法。

【0023】

（１５）前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値の符号に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１１）～（１４）のいずれか一つに記載の画像検査方法。

【0024】

（１６）前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中の画素の個数に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１１）～（１５）のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【0025】

（１７）前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の中の各画素の階調値と画素の個数との積算値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１１）～（１６）のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【0026】

（１８）前記段階（ｃ）は、前記対象領域に含まれる各異常候補の位置に基づき、１つの異常候補を異常として検出する、上記（１１）～（１７）のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【0027】

（１９）前記段階（ｃ）は、注目画素に対する円形フィルターの処理により、複数の異常候補をまとめて、前記対象領域とする、上記（１１）～（１８）のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【0028】

（２０）前記異常は、色画像の中に、当該色画像の階調値よりも白色に近い階調値となっている画素である、上記（１１）～（１９）のいずれか１つに記載の画像検査方法。

【0029】

（２１）上記（１１）～（２０）のいずれか１つに記載の画像検査方法をコンピューターに実行させるための画像検査プログラム。

【発明の効果】

【0030】

本発明では、画像データに対して範囲の異なる平滑化フィルターにより平滑化処理して得られた各画像データの差分データを計算し、差分データに基づき異常候補を抽出して、複数の異常候補をまとめた範囲を対象領域とする。そして、本発明は、対象領域に含まれる複数の異常候補の中から差分データに基づき、１つの異常候補を異常として検出することとした。これにより、本発明では、範囲の異なる平滑化フィルターによる処理後の差分データに発生する逆符号の差分値の画素を異常として誤検出してしまうことを抑え、画像の検査精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0031】

【図1】一実施形態に係る画像検査装置を含む画像形成システムの概略構成を示す図である。

【図2】画像形成システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】第１平滑化フィルターを説明するための平面図である。

【図4】第２平滑化フィルターを説明するための平面図である。

【図5】２種類の平滑化フィルターによる処理後の階調値を示すグラフである。

【図6】ホタルがある読取画像データに対する第１平滑化フィルターと第２平滑化フィルターによる平滑化処理後の差分データを示すグラフである。

【図7】ホタルのある画素とその周辺画素を説明するための平面図である。

【図8】各画素の階調値を絶対値化したグラフである。

【図9】検査装置による画像検査処理の手順を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0032】

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

【0033】

図１は、本発明の一実施形態に係る画像検査装置を含む画像形成システムの概略構成を示す図である。図２は、画像形成システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

【0034】

図１、図２に示すように、画像形成システム１は、画像形成装置１０、画像検査装置２０、および後処理装置３０を備える。

【0035】

画像形成装置１０は元画像データ（印刷データともいう）に基づいて用紙９０（記録材）上に画像を形成する。

【0036】

画像検査装置２０は、読取部２３を備え、画像形成装置１０で印刷された用紙９０上の画像を読み取り、読取画像データを生成する。また、画像検査装置２０は、生成した読取画像データにより、画像濃度、色、画像形成位置の検査を行い、異常を検出したり、濃度調整、色調整、位置ずれ調整等の各種の画像調整を行ったりする。

【0037】

後処理装置３０は、画像形成装置１０で印刷された用紙に対して、各種の後処理を行う。

【0038】

なお、以下の実施形態においては、図１に示すように、画像検査装置２０は、画像形成装置１０に連結された別体の構成として説明するが、画像形成装置１０と筐体を共用し、一体として構成されていてもよい。また、以下においては、画像検査装置２０は、用紙９０の搬送方向において、画像形成装置１０の下流側に位置し、画像形成装置１０で画像形成された用紙９０の検査をリアルタイムで行うものとして説明する。しかしながら、画像検査装置２０を画像形成装置１０とは別体で、ネットワークで通信接続した構成とし、オフラインで、読取画像データとこれに対応する元画像データを取得することで、画像の検査を行うようにしてもよい。この場合、読取部（後述の読取部２３）は、画像形成装置１０の内部を搬送する用紙９０を読み取るように搬送経路内に配置されてもよい。

【0039】

（画像形成装置１０）
図２に示すように、画像形成装置１０は、制御部１１、記憶部１２、画像形成部１３、給紙搬送部１４、操作表示部１５、および通信部１９を備え、これらは信号をやり取りするためのバスを介して相互に接続される。

【0040】

（制御部１１、記憶部１２）
制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、プログラムにしたがって装置各部の制御や各種の演算処理を行う。記憶部１２は、予め各種プログラムや各種データを格納しておくＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、各種プログラムや各種データを格納するハードディスク等からなる。このような、制御部１１および記憶部１２などの構成は、コンピューターと同様である。

【0041】

（画像形成部１３）
画像形成部１３は、たとえば電子写真方式により画像を形成し、基本色（ＹＭＣＫ）のそれぞれに対応した書込部１３１、および作像部を備える。各作像部は、感光体ドラム１３２、帯電極（図示せず）、トナー、およびキャリアからなる２成分現像剤を収容する現像部１３３、クリーニング部（図示せず）を含む。各色の作像部で形成されたトナー画像は、中間転写ベルト１３４上で重ね合わせされ、２次転写部１３５において搬送された用紙９０に転写される。用紙９０上の（フルカラーの）トナー画像は下流側の定着部１３６で加熱、加圧されることで用紙９０上に定着される。

【0042】

（給紙搬送部１４）
給紙搬送部１４は、複数の給紙トレイ１４１、搬送路１４２、１４３、ならびに、これらの搬送路１４２、１４３に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）を備える。給紙トレイ１４１から給紙された用紙９０は、搬送路１４２を搬送され、画像形成部１３で画像形成された後、下流側の画像検査装置２０に送られる。

【0043】

また印刷ジョブの印刷設定が、両面印刷の設定であれば、給紙搬送部１４は、片面（第１面）に画像形成された用紙９０を、画像形成装置１０の下部にあるＡＤＵ搬送路１４３に搬送する。このＡＤＵ搬送路１４３に搬送された用紙９０は、スイッチバック経路で表裏を反転された後、搬送路１４２に合流し、再び画像形成部１３で用紙９０のもう一方の面（第２面）に画像形成される。

【0044】

（操作表示部１５）
操作表示部１５はタッチパネル、テンキー、スタートボタン、ストップボタン等を備え、画像形成システム１の状態を表示し、ユーザーによる各種設定、および指示の入力に使用される。また、ユーザーによる、後述の色調整、画像位置調整の実行指示を受け付ける。また、画像検査装置２０により検査で異常が判定された場合には、解析結果を表示する。

【0045】

（通信部１９）
通信部１９は、画像形成装置１０が、画像検査装置２０、後処理装置３０、およびＰＣ等の外部機器との間で通信するためのインターフェースである。通信部１９は、画像検査装置２０との間で、各種設定値や動作タイミング制御に必要な各種情報等の送受信を行う。そして、通信部１９は、外部機器から印刷ジョブを受信する。

【0046】

通信部１９には、ＳＡＴＡ（Ｓｅｒｉａｌ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ） Ｅｘｐｒｅｓｓ、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、イーサネット（登録商標）、ＩＥＥＥ１３９４などの規格によるネットワークインターフェース、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１などの無線通信インターフェースなどが用いられる。

【0047】

（画像検査装置２０）
図１、図２に示すように、画像検査装置２０は、制御部２１、記憶部２２、読取部２３、搬送部２４、および通信部２９を備える。これらは信号をやり取りするためのバス等の信号線を介して相互に接続される。

【0048】

制御部２１、記憶部２２は、上述の制御部１１、記憶部１２と同様の構成を備える。この制御部２１は、画像形成装置１０の制御部１１と協働することで、画像形成システム１の画像調整、画像検査、等を行う。

【0049】

（制御部２１、記憶部２２）
制御部２１は、画像解析部２１０として機能する。制御部２１は、ＣＰＵであり、装置各部の制御や各種の演算処理を行う。特に、制御部２１は、画像検査プログラムを実行することで画像解析部の機能を実行する。記憶部２２は、予め画像検査プログラムや各種データを格納しておくＲＯＭ、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ、各種プログラムや各種データを格納するハードディスク等からなる。特に、記憶部２２は、元画像データ、読取画像データなどを記憶する。このような、制御部２１および記憶部２２などの構成は、コンピューターと同様である。

【0050】

（読取部２３）
読取部２３は、搬送路２４１上に配置され、画像形成装置１０で画像形成され、搬送された用紙９０上の画像の読み取りを行う。なお、両面の同時（１パス）読み取りが行えるように、搬送路２４１の下側にも同じ読取部を配置してもよい。あるいは、画像形成装置１０のＡＤＵ搬送路１４３と同様の搬送路を設け、１個の読取部２３で両面読み取りを行うようにしてもよい。

【0051】

読取部２３は、センサーアレイ、レンズ光学系、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）光源およびこれらを収納する筐体等を備える。センサーアレイは、複数の光学素子を主走査方向に沿ってライン状に配置したカラーラインセンサー（たとえばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサー、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサーなど）であり、幅方向における読取領域は用紙９０の全幅に対応している。光学系は、複数のミラーとレンズから構成される。ＬＥＤ光源からの光は、原稿ガラスを透過し、搬送路２４１上の読取位置を通過する用紙９０の表面を照射する。この読取位置の表面反射光による像は、光学系により導かれ、センサーアレイ上に結像する。読取部２３の解像度は、１００～数百ｄｐｉである。

【0052】

（搬送部２４）
搬送部２４は、搬送路２４１、ならびに、この搬送路２４１に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）を備える。搬送路２４１は、上流側の搬送路１４２と連結し、画像形成装置１０で画像形成された用紙９０を受け入れ、下流側の後処理装置３０に送る。

【0053】

（通信部２９）
通信部２９は、元画像データ入出力部２９０として機能する。通信部２９は、画像形成装置１０の通信部１９との間で、各種設定値や動作タイミング制御に必要な各種情報等の送受信を行う。そして、通信部２９は、制御部２１の制御によって、画像形成装置１０の通信部１９から印刷ジョブに含まれている元画像データを受信する。通信部２９は、受信した元画像データを記憶部２２に記憶する。通信部２９は、通信部１９と通信するために必要なローカル接続インターフェースを備えている。

【0054】

（後処理装置３０）
後処理装置３０は、図１に示すように、後処理部３１、および搬送部３４を備える。搬送部３４は、搬送路３４１、３４３、ならびに、この搬送路３４１、３４３に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）を備える。また、後処理装置３０は、排紙トレイ３４２、３４４を備える。なお、図示は省略するが、後処理装置３０も図２に示した他の装置と同様に、制御部、記憶部、および通信部を備え、他の装置と協働することで、用紙９０への処理を行う。

【0055】

搬送路３４１は、上流側の搬送路２４１と連結し、画像検査装置２０から搬送された用紙９０を受け入れ、印刷設定に応じて後処理を施した後、排紙トレイ３４２に排出する。そして、印刷設定に応じて、搬送された用紙９０を、搬送路３４３を経由して排紙トレイ３４４に排出する。また、後述する検査で正常判定の用紙９０を通常の排紙トレイ３４２に、異常判定された用紙９０を別の排紙トレイ３４４に排出するようにしてもよい。

【0056】

後処理部３１は、ステイプル処理、パンチ処理、冊子形成処理、等の各種の後処理を行う。たとえば後処理部３１は、用紙をスタックするスタック部とステイプル部を有し、複数枚の用紙９０をこのスタック部で重ねた後、ステイプル部でステイプルを用いた平綴じ処理を行う。

【0057】

（画像検査）
画像検査処理は、画像形成装置１０によって用紙９０に印刷された画像の異常を検出する処理である。画像検査処理は、画像検査装置２０の制御部２１が、画像解析部２１０の機能として実行する。

【0058】

画像解析部２１０は、画像データに対して範囲の異なる平滑化フィルターにより平滑化処理した各画像データの差分データを計算する計算部として機能する。また、画像解析部２１０は、差分データに基づき異常候補を抽出する抽出部として機能する。また、画像解析部２１０は、抽出された複数の異常候補をまとめた範囲を対象領域として、対象領域に含まれる複数の異常候補の中から差分データに基づき、１つの異常候補を異常として検出する検出部として機能する。

【0059】

画像検査処理では、まず、画像形成装置１０の制御部１１が主体となり用紙への画像の印刷および印刷後用紙の画像検査装置２０への搬送が行われる。そして、画像検査装置２０の制御部２１が、読取部２３に搬送された印刷後用紙から画像を読み取らせる。

【0060】

本実施形態においては、画像検査処理として、画像内における異常の１つであるホタル（白抜け、ホワイトスポットともいう）を検出対象とした場合を例にして説明する。ここでいう「ホタル」とは、たとえば、現像部１３３のキャリアが感光体ドラム１３２を経由して中間転写ベルト１３４に付着し、２次転写時にそのキャリアが異物となり、用紙９０と中間転写ベルト１３４の密着性がキャリア周辺で不十分となるために、転写後の画像が円形状に白く抜ける（濃度が薄くなる）現象である。このためホタルは、色画像の中に白抜けした画素として現れることが多い。色画像とは、たとえば、用紙の地色以外の色のついた画像であり、黒一色の画像を含む。特に、ホタルは、均一な中間濃度の、いわゆるハーフトーン画像において目立ちやすい。

【0061】

処理手順については後述するが、画像検査処理では、まず、印刷ジョブの中から印刷に使用する元画像データが取得されるとともに、印刷後の用紙９０を読み取らせて読取画像データが生成される。

【0062】

続いて、画像検査処理では、元画像データおよび読取画像データのそれぞれに対して、処理範囲の異なる平滑化フィルターによって平滑化処理が行われる。平滑化フィルターは、第１平滑化フィルターと第２平滑化フィルターである。

【0063】

図３は、第１平滑化フィルターを説明するための平面図である。図４は、第２平滑化フィルターを説明するための平面図である。

【0064】

第１平滑化フィルター２０１の平滑化処理する範囲は、第１領域である。第２平滑化フィルター２０２の平滑化処理する範囲は、第１領域より広い第２領域である。図３に示した第１平滑化フィルター２０１は、５×５画素の矩形範囲（第１領域）を平滑化処理する。一方、図４に示した第２平滑化フィルター２０２は、２１×２１画素の矩形範囲（第２領域）を平滑化処理する。

【0065】

第１平滑化フィルター２０１は、高周波成分（ノイズ）除去のための小面積平滑化フィルターである。第２平滑化フィルター２０２は、背景の平均階調計算のための大面積平滑化フィルターである。

【0066】

図５は、２種類の平滑化フィルターによる処理後の階調値を示すグラフである。図５のグラフは、図３および４で説明した各平滑化フィルターのＡ－Ａ線方向の画素を横軸とし、階調値を縦軸としている。階調値は、白色ほど高い値となるようにしている。また、このグラフは、読取画像データにおいて、各平滑化フィルターのほぼ中央にホタル（異常）のある例を示している。

【0067】

図５に示すように、ホタルがある場合、第１平滑化フィルター２０１および第２平滑化フィルター２０２のグラフは、ともに山形となる。そして、第１平滑化フィルター２０１のグラフは、第２平滑化フィルター２０２のグラフよりもピーク値の高い形状となっている。

【0068】

続いて、画像検査処理では、２種類の平滑化フィルターによる平滑化処理後の画素データから差分データを計算する。差分データは、第１平滑化フィルター２０１による平滑化処理後の各画素の階調値から第２平滑化フィルター２０２による平滑化処理後の各画素の階調値を減算した値である。差分データは、読取画像データおよび元画像データの両方について、それぞれ求める。

【0069】

そして、画像検査処理では、読取画像データに対する平滑化処理後の差分データと、元画像データに対する平滑化処理後の差分データとを比較することで、異常候補を抽出する。

【0070】

図６は、ホタルがある読取画像データに対する第１平滑化フィルター２０１と第２平滑化フィルター２０２による平滑化処理後の差分データを示すグラフである。図６において、横軸は、図５の横軸に対応した画素であり、縦軸は、階調値である。以下では、読取画像データに対する平滑化処理後の差分データは、読取画像データの差分データと称し、元画像データに対する平滑化処理後の差分データは、元画像データの差分データと称する。

【0071】

図６に示すように、読取画像データの差分データのグラフでは、ホタルのあるほぼ中央で山部分が認められる。また、読取画像データの差分データのグラフでは、グラフの山のすそ野の部分に、谷部分も認められる。谷部分は、差分値０よりも低い値である。この谷部分は、偽ホタルと称する。

【0072】

一方、元画像データには、ホタルのような異常は存在しない。図示しないが、このため、元画像データの差分データのグラフは山形にはならない。したがって、元画像データの差分データと、図６に示したような読取画像データの差分データとを比較することで、元画像データの差分データには存在しないグラフ形状が、読取画像データの差分データに存在すれば、その部分の複数の画素が異常候補として抽出される。

【0073】

本実施形態を適用しない画像評価方法では、元画像データの差分データにおける各画素の階調値と、読取画像データの差分データにおける各画素の階調値とを比較して、異なる階調値の画素を異常ありと判定する方法がある。このような本実施形態を適用しない画像評価方法では、図６におけるホタルの部分は、異常ありと判定される。そして、本実施形態を適用しない画像評価方法では、図６における偽ホタルの部分も、異常ありと判定される。このような偽ホタルを異常と判定するのは、誤検出である。このような誤検出は、ホタル自体の階調値が低い場合、偽ホタルも小さいため、閾値を入れることで回避できる可能性はある。しかし、ホタル自体の階調値が高い場合は、偽ホタルの階調値も高くなる。このため、閾値によって階調値の低い値を誤検出しないようにしても、偽ホタルそのものの階調値が高くなると、誤検出を防止できない。

【0074】

そこで、本実施形態は、偽ホタルの誤検出を抑制または防止するために、偽ホタル除去処理を行っている。

【0075】

図７は、ホタルのある画素とその周辺画素を説明するための平面図であり、図７（ａ）は平滑化フィルター処理後の差分値の状態を示し、図７（ｂ）は拡張処理後の状態を示し、図７（ｃ）は拡張フィルターの一例を示し、図７（ｄ）は偽ホタル除去後の状態を示している。

【0076】

図７（ａ）には、上述した大小２種類の平滑化フィルターによる処理後の差分値として階調値が０以外の画素を示している。図７（ａ）では、階調値が０以外の画素が連続し、かつ、符号が同じ範囲を一塊の異常候補Ｎｏ．１～Ｎｏ．４として抽出する。異常候補Ｎｏ．１の符号は、正であり、図６のホタルの位置に相当する。異常候補Ｎｏ．２～Ｎｏ．４の符号は負であり、図６の偽ホタルの位置に相当する。

【0077】

続いて、偽ホタル除去処理では、複数の異常候補を含む領域を拡張する。拡張処理は、各異常候補内の画素ごとに、拡張フィルター２０３を当てて、拡張フィルター２０３に含まれる画素の範囲に拡張する。拡張フィルター２０３は、図７（ｃ）に示すように、複数の画素を範囲とする円形フィルターである。拡張後の領域は、異常を検出するための対象領域となる。拡張フィルター２０３の適用は、拡張フィルター２０３の中央画素（図７（ｃ）の黒画素部分）を異常候補Ｎｏ．１～Ｎｏ．４の中の各画素（注目画素）に配置して、拡張フィルター２０３に含まれる範囲を対象領域（図７（ｂ）参照）とする。

【0078】

そして、偽ホタル除去処理では、対象領域内において最も高い階調値の画素を持つ異常候補を、１つだけ選択してホタルあり（異常あり）と判定する。

【0079】

図８は、各画素の階調値を絶対値化したグラフである。図８に示すように、各画素の階調値を絶対値化することで比較が容易になる。また、本実施形態では、異常判定のための検出閾値を設けている。検出閾値は、階調値のあまりにも小さな変化を異常として検出しないためである。検出閾値は、たとえば、これまでの経験上、または、目視によりホタル（偽ホタルではない）などの異常として検出できない階調値などを設定するとよい。

【0080】

図８においては、異常候補Ｎｏ．１に、最も高い階調値を有している画素がある。したがって、異常候補Ｎｏ．１の一塊がホタルの異常部位として検出される。図７（ｄ）は、異常候補Ｎｏ．１のみがホタルとして検出された状態を示している。

【0081】

次に、画像検査装置２０による画像検査処理の手順を説明する。

【0082】

図９は、検査装置による画像検査処理の手順を示すフローチャートである。

【0083】

制御部２１は、通信部２９を介して元画像データを取得するとともに、読取部２３に用紙９０を読み取らせて読取画像データを生成する（Ｓ１０１）。元画像データと読取画像データは一対の画像データとして紐付けられ、記憶部２２に記憶される。

【0084】

続いて、制御部２１は、元画像データおよび読取画像データのそれぞれに対して、第１平滑化フィルター２０１および第２平滑化フィルター２０２によって平滑化処理を行う（Ｓ１０２）。

【0085】

続いて、制御部２１は、平滑化後の元画像データおよび読取画像データのそれぞれの差分データを計算する（Ｓ１０３）。

【0086】

続いて、制御部２１は、差分データ（差分値）を絶対値化する（Ｓ１０４）。なお、絶対値化の処理は、この後の最大階調値検索（Ｓ１０８）の前であれば、処理内容に合わせてどの段階で行ってもよい。

【0087】

続いて、制御部２１は、差分データの各画素の階調値を取得する（Ｓ１０５）。

【0088】

続いて、制御部２１は、読取画像データの差分データと元画像データの差分データとを比較して、閾値以上に階調値が異なる画素を同じ符号ごとに一塊の異常候補として抽出する（Ｓ１０６）。

【0089】

続いて、制御部２１は、拡張フィルター２０３により異常候補を含む範囲を拡張して対象領域を設定する（Ｓ１０７）。

【0090】

続いて、制御部２１は、対象領域の中から、最大階調値の画素を検索する（Ｓ１０８）。

【0091】

続いて、制御部２１は、最大階調値の画素を含む異常候補１つをホタルとして検出する（Ｓ１０９）。以上により画像検査処理は終了する。

【0092】

以上説明したように、本実施形態では、真にホタルのある異常候補と偽ホタルのある異常候補とを含めた対象領域の中から、最も階調値の高い画素を含む異常候補１つをホタルありとしたことで、偽ホタルを異常として検出してしまうことを防止できる。したがって、本実施形態によれば、画像異常の検出精度を向上させることができる。

【0093】

（変形例）
上述した本実施形態では、対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値に基づき、１つの異常候補を異常（ホタル）として検出した。しかし、対象領域に含まれる複数の異常候補の中から、偽ホタルを除去して１つの異常候補を異常（ホタル）として検出するための方法はこれに限定されない。以下、１つの異常候補を異常（ホタル）として検出するための他の方法を変形例として説明する。なお、他の方法においても、対象領域の設定までは、上述した実施形態における画像検査処理と同じである。

【0094】

（変形例１）
変形例１は、対象領域に含まれる各異常候補の中のそれぞれの画素の階調値の符号に基づき、１つの異常候補を異常として検出する。すでに説明した図７からわかるように、偽ホタル（Ｎｏ．２～４）は、差分データにおいて負の値となる。そこで、変形例１では、対象領域内にある異常候補ごとに、その中の画素の符号が正となっている異常候補１つをホタルとして検出する。変形例１は、異常候補の符号を検査するだけであるので、画像異常の検出を簡単に行うことができる。しかも、変形例１においても、偽ホタルを除外し、異常検出の精度を上げることができる。

【0095】

（変形例２）
変形例２は、対象領域に含まれる各異常候補の中の画素の個数に基づき、１つの異常候補を異常として検出する。すでに説明した図７からわかるように、偽ホタル（Ｎｏ．２～４）は、真のホタル（Ｎｏ．１）と比較して、一塊となっている異常候補の中の画素数が少ない。そこで、変形例２では、対象領域内にある各異常候補の中から、最も画素数の多い異常候補１つをホタルとして検出する。変形例２は、異常候補の画素の個数をカウントするだけであるので、画像異常の検出を簡単に行うことができる。しかも、変形例２においても、偽ホタルを除外し、異常検出の精度を上げることができる。

【0096】

（変形例３）
変形例３は、対象領域に含まれる各異常候補の中の各画素の階調値と画素の個数との積算値に基づき、１つの異常候補を異常として検出する。偽ホタル（Ｎｏ．２～４）は、すでに説明した図６および７からわかるように、真のホタル（Ｎｏ．１）と比較して、階調値および一塊となっている異常候補の中の画素数が異なる。そこで、変形例３では、対象領域内にある異常候補ごとに、各画素の階調値と画素数を積算して、積算値が最も高い異常候補１つをホタルとして検出する。変形例３は、異常候補の画素の階調値と個数を使用するので、画像異常の検出精度をより高めることができる。もちろん、変形例３においても、偽ホタルを除外し、異常検出の精度を上げることができる。

【0097】

（変形例４）
変形例４は、前記対象領域に含まれる各異常候補の位置に基づき、１つの異常候補を異常として検出する。偽ホタル（Ｎｏ．２～４）は、すでに説明した図６および７からわかるように、真のホタル（Ｎｏ．１）の周囲に発生する。そこで、変形例４では、対象領域内にある異常候補ごとに、他の異常候補と位置関係を比較して、他の異常候補と異常候補との間にある異常候補１つをホタルとして検出する。変形例４は、異常候補の画素の位置を使用することで、偽ホタルを除外し、異常検出の精度を上げることができる。

【0098】

さらに、画像検査処理としては、上述した実施形態および変形例を適宜組み合わせてもよい。

【0099】

以上、本発明の実施形態を説明したが、様々な変形が可能である。上述した実施形態および変形例においては、検出する異常としてホタルを例に説明したが、本発明により検出できる異常はホタルに限定されない。本発明により検出できる異常は、たとえば、周辺画素に対して階調値の高い線となって表れる筋傷なども検出可能である。筋傷は、ホタル同様に、２種類の平滑化フィルターによる差分データを取ると、真の筋傷の周囲に偽筋が現れることがある。本発明を適用することで、このような偽筋を除去し、筋傷の検出精度を上げることができる。

【0100】

また、本発明の実施形態および変形例としては、元画像データには存在しない、周辺画素より高濃度となっているスポット状の異常や筋傷などの検出精度も向上させることができる。周辺画素より高濃度となっているスポット状の異常や筋傷などは、周辺画素より階調値が低くなる。このような異常の場合、読取画像データ内では、異常部分で階調値が下がる。したがって、このような異常の場合、実施形態および変形例と同様に、周辺画素（背景）を０とするグラフでは、異常部分で、階調値の符号が－（マイナス）の方向に突出した形状（谷形）となる。そして、このような異常においても、平滑化処理後の差分データのグラフでは、真の異常である大きな谷形の近傍に偽異常となる小さな山形（符号が＋）が現れる。このようなグラフ形状は、異常および偽異常の部分の符号が、実施形態で説明した白抜け異常と逆転しているだけである。このため、周辺画素より階調値が低い異常についても、上述した実施形態および変形例と同様の処理により、真の異常のみを検出することができる。しかも、実施形態では、処理の途中で差分データの値を絶対値化しているので、異常部分における符号の違いは考慮せずに、処理することが可能である。

【0101】

そのほか、実施形態の説明の中で使用した条件や数値などはあくまでも説明のためのものであり、本発明がこれら条件や数値に限定されるものではない。

【0102】

また、本発明は、特許請求の範囲に記載された構成に基づき様々な改変が可能であり、それらについても本発明の範疇である。

【符号の説明】

【0103】

１ 画像形成システム、
１０ 画像形成装置、
１１ 制御部、
１２ 記憶部、
１３ 画像形成部、
１４ 給紙搬送部、
１５ 操作表示部、
１９ 通信部、
２０ 画像検査装置、
２１ 制御部、
２１０ 画像解析部、
２２ 記憶部、
２３ 読取部、
２４ 搬送部、
２９ 通信部、
３０ 後処理装置、
３１ 後処理部、
２０１ 第１平滑化フィルター、
２０２ 第２平滑化フィルター、
２０３ 拡張フィルター。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】