(57)【要約】【課題】オブジェクトの配置の異なる画像を示す画像データを適切に分類する。【解決手段】画像分類装置（１００）は、分類部（１１２）と、特定部（１１４）と、抽出部（１１６）と、検出部（１１８）とを備える。分類部（１１２）は、画像データを分類する。特定部（１１４）は、画像データによって示される画像の特徴領域を特定する。抽出部（１１６）は、特徴領域からオブジェクトを抽出する。検出部（１１８）は、別の画像データによって示される画像から、抽出部（１１６）において抽出されたオブジェクトを検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを分類する分類部と、
前記画像データによって示される画像の特徴領域を特定する特定部と、
前記特徴領域からオブジェクトを抽出する抽出部と、
別の画像データによって示される画像から、前記抽出部において抽出されたオブジェクトを検出する検出部と
を備える、画像分類装置。
【請求項２】
前記分類部は、畳み込みニューラルネットワークを用いる、請求項１に記載の画像分類装置。
【請求項３】
前記分類部は、前記画像データによって示される画像の全体に基づいて前記画像データを分類する、請求項１または２に記載の画像分類装置。
【請求項４】
前記検出部は、前記画像のうちの前記オブジェクトの座標位置を取得し、
前記分類部は、前記オブジェクトおよび前記座標位置に基づいて前記画像データを分類する、請求項１から３のいずれかに記載の画像分類装置。
【請求項５】
前記特定部は、グラッドキャムのヒートマップを用いる、請求項１から４のいずれかに記載の画像分類装置。
【請求項６】
前記検出部は、前記画像の領域ごとに前記オブジェクトがあるか否かを検出する、請求項１から５のいずれかに記載の画像分類装置。
【請求項７】
画像データを分類するステップと、
前記画像データによって示される画像の特徴領域を特定するステップと、
前記特徴領域からオブジェクトを抽出するステップと、
別の画像データによって示される画像から前記オブジェクトを検出するステップと
を包含する、画像分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像分類装置および画像分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の画像を示す画像データを同種の画像毎に機械的に分類することが検討されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の画像分類装置では、概念の異なる区分に属する画像データを用いて構築された機械学習機能を備える画像判定部をツリー状に配置して対象画像の区分を判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１６８０５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、画像内の特徴的なオブジェクトが変わらないまま、オブジェクトの配置が異なるように画像のフォーマットが変更されることがある。例えば、画像内のロゴおよび／またはタイトルは変更されないまま、画像内のロゴおよび／またはタイトルの配置が移動するように画像のフォーマットが変更されることがある。この場合、オブジェクトの配置が変更された画像では、オブジェクトの配置の変更前の画像データと同じように分類されることが好ましい。しかしながら、特許文献１の情報処理装置では、オブジェクトの配置が異なる場合、再度学習しなければ、画像データを適切に分類できないおそれがあった。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、オブジェクトの配置の異なる画像を示す画像データを適切に分類可能な画像分類装置および画像分類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】
本発明による画像分類装置は、分類部と、特定部と、抽出部と、検出部とを備える。前記分類部は、画像データを分類する。前記特定部は、前記画像データによって示される画像の特徴領域を特定する。前記抽出部は、前記特徴領域からオブジェクトを抽出する。前記検出部は、別の画像データによって示される画像から、前記抽出部において抽出されたオブジェクトを検出する。
【０００７】
本発明による画像分類方法は、画像データを分類するステップと、前記画像データによって示される画像の特徴領域を特定するステップと、前記特徴領域からオブジェクトを抽出するステップと、別の画像データによって示される画像から前記オブジェクトを検出するステップとを包含する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、オブジェクトの配置の異なる画像を示す画像データを適切に分類できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態の画像分類装置の模式図である。
【図２】本実施形態の画像分類装置の学習処理のフロー図である。
【図３】（ａ）および（ｂ）は、本実施形態の画像分類装置の学習処理のフローを説明するための模式図である。
【図４】（ａ）〜（ｃ）は、本実施形態の画像分類装置の学習処理のフローを説明するための模式図である。
【図５】本実施形態の画像分類装置の模式図である。
【図６】本実施形態の画像分類装置における学習処理を説明するためのフロー図である。
【図７】本実施形態の画像分類装置における判定処理を説明するためのフロー図である。
【図８】本実施形態の画像分類装置を備えた画像読取装置の模式図である。
【図９】本実施形態の画像分類装置を備えた画像形成装置の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、図中、同一または相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。
【００１１】
まず、図１を参照して、本実施形態の画像分類装置１００の構成を説明する。図１は、画像分類装置１００の模式的なブロック図である。
【００１２】
画像分類装置１００は、画像データの分類を判定するために画像データの分類を学習する。また、画像分類装置１００は、学習結果に基づいて、分類対象の画像データの分類を判定する。画像分類装置１００は、複数の画像を示す画像データを画像の種類ごとに分類する。
【００１３】
画像分類装置１００は、処理部１１０と、記憶部１２０とを備える。処理部１１０は、演算素子を含む。演算素子は、プロセッサーを含む。一例では、プロセッサーは、中央処理演算機（ＣＰＵ）を含む。プロセッサーは、特定用途集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）を含んでもよい。
【００１４】
処理部１１０は、学習処理の対象となる画像データに基づいて学習する。例えば、処理部１１０は、学習処理の対象となる画像データを教師データとして用いる。処理部１１０は、学習処理の対象となる画像データを適切に分類できるように学習する。また、処理部１１０は、判定処理において、学習結果に基づいて新規の画像データの分類を判定する。
【００１５】
記憶部１２０は、種々のデータを記憶する。例えば、記憶部１２０は、処理プログラムを記憶する。詳細には、処理部１１０のプロセッサーは、記憶部１２０の記憶素子の記憶しているコンピュータープログラムを実行して、画像分類装置１００の各構成を制御する。
【００１６】
例えば、コンピュータープログラムは、非一時的コンピューター読取可能記憶媒体に記憶される。非一時的コンピューター読取可能記憶媒体は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、磁気ディスクまたは光データ記憶装置を含む。
【００１７】
記憶部１２０は、学習処理の対象となる画像データを記憶する。例えば、外部機器から受信した画像データが記憶部１２０に記憶されてもよい。例えば、画像分類装置１００を実装する機器が、画像を読み取ることによって画像データを生成してもよい。
【００１８】
また、記憶部１２０は、画像データの学習結果を記憶してもよい。例えば、学習結果は、画像データとともに記憶部１２０に記憶されてもよい。あるいは、学習結果は、画像データとは別に記憶部１２０に記憶されてもよい。
【００１９】
また、記憶部１２０は、画像データの判定結果を記憶してもよい。例えば、判定結果は、画像データとともに記憶部１２０に記憶されてもよい。あるいは、判定結果は、画像データとは別に記憶部１２０に記憶されてもよい。
【００２０】
さらに、記憶部１２０は、オブジェクトおよび座標位置を記憶する。例えば、記憶部１２０は、分類対象の画像データごとに、オブジェクトおよびオブジェクトの座標位置を記憶する。オブジェクトは、テキストであってよく、画像であってもよい。オブジェクトの座標位置は、画像データによって示される画像内においてオブジェクトの配置される位置を示す。
【００２１】
例えば、複数の分類種のうちの１つの分類種に対して、１種類のオブジェクトおよび１種類の座標位置が設定されてもよい。あるいは、１つの分類種に対して、２種類のオブジェクトおよび２種類の座標位置が設定されてもよい。
【００２２】
処理部１１０は、分類部１１２と、特定部１１４と、抽出部１１６と、検出部１１８とを含む。例えば、分類部１１２、特定部１１４、抽出部１１６および検出部１１８は、プロセッサーがコンピュータープログラムを実行することによって具現化される。
【００２３】
分類部１１２は、画像データによって示される画像の種類毎に画像データを分類する。分類部１１２は、画像データによって示される画像全体に基づいて、オブジェクトおよび座標位置にしたがって画像データを分類する。
【００２４】
分類部１１２には、学習対象の画像データが教師データとして入力される。画像データによって示される画像はテキストを含む。例えば、テキストは、日本語で示されてもよく、英語で示されてもよい。あるいは、テキストは、別の言語で示されてもよい。
【００２５】
分類部１１２は、入力された画像データを分類する。例えば、分類部１１２は、画像データによって示される画像内の特徴的なオブジェクトの形状および／またはテキストとともにオブジェクトの座標位置に基づいて、画像データを分類する。画像内のオブジェクトは、ロゴまたはタイトルを含んでもよい。
【００２６】
分類部１１２において分類される画像データによって示される画像は、ドキュメントを示してもよい。ドキュメントは、文書または書類を含む。ドキュメントには、タイトルを含む文書、ロゴおよび／または記号が記載されている。典型的には、ドキュメントを示す画像は、静止画像である。ただし、ドキュメントは、動画像を含んでもよい。
【００２７】
例えば、分類部１１２は、画像データを分類するためのアルゴリズムを利用してもよい。一例として、分類部１１２は、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）を用いて画像データを分類する。分類部１１２は、画像データの分類を学習する際に、ＣＮＮの各ノードの重みづけを調整する。
【００２８】
特定部１１４は、分類部１１２における分類処理の際に得られた特徴領域を特定する。例えば、特定部１１４は、グラッドキャム（Ｇｒａｄｉｅｎｔ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｃｌａｓｓ  Ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  Ｍａｐｐｉｎｇ：Ｇｒａｄ−ＣＡＭ）のヒートマップ（Ｈｅａｔｍａｐ）を用いる。ヒートマップでは、画像内の特徴領域に色が付される。
【００２９】
ヒートマップの結果を表示する場合、対象となった画像データによって示される画像とヒートマップの結果を重ねて表示することが好ましい。典型的には、特徴領域には色が付される。例えば、最も特徴的な領域には赤色が付され、次に特徴的な領域にはオレンジ色が付され、次に特徴的な領域には黄色が付され、次に特徴的な領域には黄緑色が付され、次に特徴的な領域には水色が付される。
【００３０】
抽出部１１６は、特定部１１４において特定された特徴領域からオブジェクトを抽出する。典型的には、抽出されたオブジェクトは、記憶部１２０に記憶される。なお、抽出されたオブジェクトとともにオブジェクトの座標位置も記憶部１２０に記憶されることが好ましい。一例では、抽出部１１６は、ヒートマップに示された値が閾値を超えるすべての画素を抽出してもよい。閾値を変更することにより、抽出部１１６において抽出されるオブジェクトを変更できる。
【００３１】
例えば、抽出部１１６は、ヒートマップにおいて特徴領域のテキストをオブジェクトとして抽出する。あるいは、抽出部１１６は、ヒートマップにおいて特徴領域として色の付された領域に対して、光学文字認識処理を行ってテキスト化し、生成されたテキストをオブジェクトとして抽出してもよい。あるいは、抽出部１１６は、ヒートマップにおいて特徴領域として色の付された領域の画像をオブジェクトとして抽出してもよい。
【００３２】
検出部１１８は、別の画像データによって示される画像から、抽出部１１６において抽出されたオブジェクトを検出する。検出部１１８は、フォーマットが異なる場合でも、抽出されたオブジェクトが共通していれば、同じ種類の画像データとして分類できる。
【００３３】
検出されたオブジェクトは、記憶部１２０に記憶される。なお、検出されたオブジェクトとともにオブジェクトの座標位置も記憶部１２０に記憶されることが好ましい。なお、新たに記憶されたオブジェクトとともにオブジェクトの座標位置は、さらに別の画像データに対して、分類部１１２において利用されることが好ましい。
【００３４】
検出部１１８は、画像内の領域ごとにオブジェクトを検出する。例えば、検出部１１８は、画像データによって示される画像内の物体を検出するためのアルゴリズムを利用してもよい。一例では、検出部１１８は、Ｆａｓｔ  Ｒ−ＣＮＮ（Ｆａｓｔ  Ｒｅｇｉｏｎ−ｂａｓｅｄ  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＳＤ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｓｈｏｔ  ＭｕｌｔｉＢｏｘ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）およびＹＯＬＯ（Ｙｏｕ  Ｏｎｌｙ  Ｌｉｖｅ  Ｏｎｃｅ）のいずれかを用いてもよい。
【００３５】
本実施形態の画像分類装置１００によれば、画像データを分類する際に得られた特徴的なオブジェクトを抽出した結果を利用して、別の画像データによって示された画像のオブジェクトを検出する。このため、画像内においてオブジェクトの配置が異なる新規な画像データであっても、画像データを適切に分類できる。
【００３６】
本実施形態の画像分類装置１００によれば、画像内のオブジェクトを検出する際に、画像全体から画像データを分類するためのアルゴリズムを利用して抽出されたオブジェクトを利用する。このため、オブジェクト検出時の対象となるオブジェクトを容易に設定できる。したがって、画像データが画像内においてオブジェクトの配置が異なる新規な画像データであっても、画像データを適切に分類できる。
【００３７】
さらに、本実施形態の画像分類装置１００によれば、画像全体から画像データを分類する際に、オブジェクト検出時に検出されたオブジェクトの座標位置を利用する。このため、画像内においてオブジェクトの配置が異なる新規な画像データであっても、画像データを適切に分類できる。
【００３８】
次に、図１および図２を参照して、画像分類装置１００による学習処理のフローを説明する。図２は、本実施形態の画像分類装置１００による学習処理のフロー図である。
【００３９】
ステップＳ１０２に示すように、画像の種類毎に画像を示す画像データを分類する。例えば、画像データは、ＣＮＮを用いて分類される。
【００４０】
ステップＳ１０４に示すように、ステップＳ１０２において画像データの分類の決定に寄与した特徴領域を特定する。例えば、特徴領域は、ＣＮＮを用いて画像データを分類する際に分類の決定に大きく寄与した領域である。一例では、グラッドキャムのヒートマップを用いる場合、特徴領域は、赤、オレンジおよび黄色のいずれかの色が付された領域として特定できる。
【００４１】
ステップＳ１０６に示すように、ステップＳ１０４において特定された特徴領域内のオブジェクトを抽出する。抽出されたオブジェクトは、例えば、テキストである。抽出されたオブジェクトは、ロゴまたはタイトルであってもよい。あるいは、抽出されたオブジェクトは、画像であってもよい。
【００４２】
オブジェクトを抽出する際に、オブジェクトは、矩形状に抽出されることが好ましい。ただし、オブジェクトの抽出される形状は矩形状に限定されない。オブジェクトの抽出される形状は、円形状であってもよく、楕円形状であってもよい。
【００４３】
また、オブジェクトを抽出する際に、記憶部１２０は、画像内のオブジェクトの座標位置を記憶することが好ましい。この場合、記憶部１２０は、オブジェクトに関連して座標位置を記憶することが好ましい。
【００４４】
ステップＳ１０８に示すように、別の画像データによって示される画像内に、ステップＳ１０６おいて抽出されたオブジェクトがあることを検出する。画像データによって示される画像内にオブジェクトが検出されると、検出対象の画像データをオブジェクトに応じて分類する。なお、ステップＳ１０８において、検出部１１８がオブジェクトを検出する際に、検出部１１８は、画像内のオブジェクトの座標位置を取得し、記憶部１２０は、オブジェクトに関連して座標位置を記憶することが好ましい。
【００４５】
このようにして、画像データの分類を学習できる。本実施形態によれば、抽出されたオブジェクトに基づいて別の画像データによって示される画像に抽出されたオブジェクトがあるか否かを検出する。このため、画像データのバージョンが変更されて画像内でオブジェクトの位置が変更された場合でも、画像データを適切に分類できる。
【００４６】
本実施形態の画像分類装置１００によれば、画像内のオブジェクトを検出する際に、画像全体から画像データを分類するためのアルゴリズムを利用して抽出されたオブジェクトを利用する。このため、オブジェクト検出時の対象となるオブジェクトを容易に設定できる。したがって、画像内においてオブジェクトの配置が異なる新規な画像データであっても、画像データを適切に分類できる。
【００４７】
また、本実施形態の画像分類装置１００によれば、画像全体から画像データを分類する際に、オブジェクト検出時に検出されたオブジェクトの座標位置を利用する。このため、画像データが画像内においてオブジェクトの配置が異なる新規な画像データであっても、画像データを適切に分類できる。
【００４８】
次に、図１〜図４を参照して、画像分類装置１００の学習処理のフローを説明する。図３および図４は、本実施形態の画像分類装置１００による学習処理のフローを説明するための模式図である。
【００４９】
図３（ａ）に示すように、教師データとして、複数の画像データＭＤを用意する。複数の画像データＭＤは、複数の画像を示す。典型的には、画像データＭＤは、画像データＭＤの数よりも少ない数の種類に分類される。典型的には、複数の画像データＭＤによって示される複数の画像はすべて異なる。画像データＭＤは、分類される種類にかかわらず、ランダムに配列されている。
【００５０】
例えば、複数の画像データＭＤのそれぞれを４種類のいずれかに分類する。ここでは、第１種類の画像データＤ１は、「〇×株式会社」の「納品書」の画像を示す。第１種類の画像データＤ１を示す画像において、「〇×株式会社」は画像の右上方に位置し、「納品書」は、「〇×株式会社」よりも下方であって、画像の中央上方に位置する。
【００５１】
第２種類の画像データＤ２は、「□△株式会社」の「納品書」の画像を示す。第２種類の画像データＤ２を示す画像において、「□△株式会社」は、画像の右下方に位置し、「納品書」は画像の中央上方に位置する。
【００５２】
第３種類の画像データＤ３は、「〇×株式会社」の「請求書」の画像を示す。第３種類の画像データＤ３を示す画像において、「〇×株式会社」は画像の右上方に位置し、「請求書」は、「〇×株式会社」よりも下方であって、画像の中央上方に位置する。
【００５３】
第４種類の画像データＤ４は、「株式会社▽×」の「見積書」の画像を示す。第４種類の画像データＤ４を示す画像において、「株式会社▽×」は画像の右上方に位置し、「見積書」は、「株式会社▽×」よりも上方であって、画像の左上方に位置する。
【００５４】
分類部１１２は、複数の画像データを教師データとして用いて４種類の画像データＭＤを分類できるように学習する。ＣＮＮの各ノードの重みづけを決定する係数は、教師データに基づいて調整される。
【００５５】
例えば、分類部１１２は、画像データによって示される画像のうち「〇×株式会社」、「□△株式会社」および「株式会社▽×」の有無とそれらの座標位置、ならびに、画像データによって示される画像のうちの「納品書」、「請求書」および「見積書」の有無とそれらの座標位置に基づいて画像データを分類する。
【００５６】
図３（ｂ）に示すように、記憶部１２０は、分類種（クラス）と、オブジェクト１と、オブジェクト１の座標位置と、オブジェクト２と、オブジェクト２の座標位置とを記憶する。記憶部１２０は、上記要素をテーブルとして記憶する。詳細には、分類種として、分類種１〜分類種４が記憶される。各分類種には、２つのオブジェクト（オブジェクト１とオブジェクト２）と、それらの座標位置が設定されている。
【００５７】
例えば、分類種１のオブジェクト１は「〇×株式会社」であり、その座標位置は「右上方」である。なお、ここでは、説明が過度に複雑になることを避けるために、座標位置として、画面内のオブジェクトのおおよその位置を示しているが、座標位置は、オブジェクトの位置として、画像内のＸＹ座標の範囲として示されてもよい。また、分類種１のオブジェクト２は「納品書」であり、その座標位置は「中央上方」である。
【００５８】
また、分類種２のオブジェクト１は「□△株式会社」であり、その座標位置は「右下方」である。分類種２のオブジェクト２は「納品書」であり、その座標位置は「中央上方」である。
【００５９】
また、分類種３のオブジェクト１は「〇×株式会社」であり、その座標位置は「右上方」である。分類種３のオブジェクト２は「請求書」であり、その座標位置は「中央上方」である。
【００６０】
また、分類種４のオブジェクト１は「株式会社▽×」であり、その座標位置は「右上方」である。分類種４のオブジェクト２は「見積書」であり、その座標位置は「左上方」である。
【００６１】
分類部１１２は、画像データを記憶部１２０に記憶された分類種のいずれかに分類する。例えば、分類部１１２は、図３（ａ）の画像データＤ１を分類種１に分類し、画像データＤ２を分類種２に分類する。また、分類部１１２は、図３（ａ）の画像データＤ３を分類種３に分類し、画像データＤ４を分類種４に分類する。このように、分類部１１２は、学習処理において、画像データＤ１〜Ｄ４を分類種１〜４にそれぞれ分類するように学習する。
【００６２】
特定部１１４は、分類部１１２における分類処理後に、分類処理された画像データによって示される画像の特徴領域を特定する。例えば、特定部１１４は、分類部１１２において分類した際に、グラッドキャムのヒートマップにより、画像データのそれぞれによって示される画像の特徴領域を特定する。ここでは、第１種類の画像データＤ１に着目する。
【００６３】
図４（ａ）に示すように、画像データＤ１によって示される画像のうちの右上方に位置する「〇×株式会社」の部分および画像の中央上方に位置する「納品書」の部分が特徴領域となる。特徴領域は、画像データが第１種類の画像データであると分類される際に、分類の判断に大きく寄与した領域であることを示す。特定部１１４は、グラッドキャムのヒートマップを用いることにより、第１種類の画像データのうちの特徴領域を表示できる。
【００６４】
図４（ｂ）に示すように、画像の特徴領域からオブジェクトを抽出する。ここでは、抽出部１１６は、オブジェクトとして２つのオブジェクトを抽出する。１つめのオブジェクトは「〇×株式会社」であり、２つめのオブジェクトは「納品書」である。
【００６５】
オブジェクトの配置が変更されることがある。例えば、以前のバージョンでは、図３（ａ）に示すように、第１種類の画像データＤ１では、「〇×株式会社」は画像の右上方に位置していたが、オブジェクトの配置の変更により、第１種類の画像データにおいて、「〇×株式会社」のロゴが画像の左下方に位置することがある。
【００６６】
図４（ｃ）に示すように、複数の画像データＭＤａを用意する。複数の画像データＭＤａは、複数の画像を示す。複数の画像データＭＤａは、図３（ａ）の画像データＭＤと同様に、４種類のいずれかに分類できる。画像データＭＤａにおける第２〜第４種類の画像データＤ２〜Ｄ４は、画像データＭＤにおける第２〜第４種類の画像データＤ２〜Ｄ４と同様である。ただし、画像データＭＤａは、画像データＤ１ではなく、画像データＤ１ａを含む。画像データＤ１ａは、画像データＤ１とは異なり、画像データＤ１ａを示す画像において、「〇×株式会社」は画像の左下方に位置し、「納品書」は、「〇×株式会社」よりも上方であって、画像の中央上方に位置する。
【００６７】
図４（ｃ）に示すように、別の画像データによって示される画像から、抽出部１１６において抽出されたオブジェクトを検出する。このとき、検出部１１８は、抽出部１１６において抽出されたオブジェクトとして「〇×株式会社」および「納品書」を利用する。検出部１１８は、抽出されたオブジェクトを利用して、画像データＤ１ａに示された画像からオブジェクトを検出でき、画像データＤ１ａを分類種１に分類できる。
【００６８】
なお、検出部１１８が「〇×株式会社」および「納品書」を検出する際に、検出部１１８は、画像内の「〇×株式会社」および「納品書」の座標位置を取得することが好ましい。この場合、記憶部１２０は、第１種類の別の画像データとして、「〇×株式会社」に関連して座標位置を「左下方」と記憶し、「納品書」に関連して座標位置を「中央上方」と記憶することが好ましい。
【００６９】
以上のようにして、画像データの分類を学習できる。本実施形態によれば、抽出したオブジェクトに基づいて、別の画像データによって示される画像に抽出されたオブジェクトがあるか否かを検出する。このため、画像データのバージョンが変更されて、画像内でオブジェクトの位置が変更された場合でも、画像データを適切に分類できる。
【００７０】
なお、図３および図４を参照した上述の説明では、画像データを４種類に分類するように学習したが、本実施形態はこれに限定されない。画像データを３種類に分類するように学習してもよい。あるいは、画像データを２種類または４種類以上に分類するように学習してもよい。
【００７１】
例えば、図３（ａ）に示した第１種類の画像データＤ１から第４種類の画像データＤ４を含む画像データＭＤから画像データを３種類に分類するように学習する場合、オブジェクトとしてタイトルのみを設定し、画像データは、タイトル（「納品書」、「請求書」および「見積書」）に応じて、３種類に分類されてもよい。この場合、記憶部１２０は、オブジェクトとして、タイトル「納品書」、「請求書」および「見積書」を記憶するとともにこれらの座標位置を記憶する。
【００７２】
あるいは、図３（ａ）の画像データＭＤを３種類に分類するように学習する場合、オブジェクトとして会社名のみを設定し、画像データは、会社名（「〇×株式会社」、「□△株式会社」および「株式会社▽×」）に応じて、３種類に分類されてもよい。この場合、記憶部１２０は、オブジェクトとして、会社名「〇×株式会社」、「□△株式会社」および「株式会社▽×」を記憶するとともにこれらの座標位置を記憶する。
【００７３】
なお、画像分類装置１００は、データまたは情報を外部機器と通信してもよい。例えば、画像分類装置１００は、教師データとして画像データを外部機器から受信し、画像データの分類の学習結果を外部機器に送信してもよい。あるいは、画像分類装置１００は、判定用の画像データを外部機器から受信し、画像データの判定結果を外部機器に送信してもよい。
【００７４】
また、画像分類装置１００は、画像データによって示される画像を表示してもよい。あるいは、画像分類装置１００は、学習処理の結果および／または分類処理の結果を示す画像を表示してもよい。
【００７５】
次に、図５を参照して、本実施形態の画像分類装置１００の構成を説明する。図５は、画像分類装置１００の模式的なブロック図である。図５の画像分類装置１００は、通信部１３０および表示部１４０をさらに備える点を除いて、図１の画像分類装置１００と同様の構成を有しており、冗長を避けるために重複する記載を省略する。
【００７６】
画像分類装置１００は、処理部１１０および記憶部１２０に加えて、通信部１３０をさらに備える。通信部１３０は、外部の通信機器と通信可能である。通信部１３０は、外部機器にデータまたは情報を送信し、外部機器からのデータまたは情報を受信する。外部機器は、例えば、サーバーである。あるいは、外部機器は、ユーザー、画像分類装置１００の管理者または保守者の情報処理端末である。
【００７７】
通信部１３０は、画像データを外部機器から受信する。通信部１３０は、学習処理のための画像データを外部機器から受信する。また、通信部１３０は、学習結果を外部の通信機器に送信してもよい。この場合、画像分類装置１００において生成されたデータは、別の装置の学習データとして利用されてもよい。
【００７８】
さらに、通信部１３０は、判定処理のための画像データを外部機器から受信する。また、通信部１３０は、処理部１１０における判定処理の結果を外部機器に送信してもよい。
【００７９】
画像分類装置１００は、表示部１４０をさらに備える。表示部１４０は、種々の画像を表示可能である。表示部１４０は、液晶ディスプレーを含んでもよい。
【００８０】
表示部１４０は、学習処理の対象となった画像データによって示される画像を表示してもよい。例えば、表示部１４０は、画像データによって示される画像の特徴領域を表示してもよい。一例では、表示部１４０は、グラッドキャムの結果を表示してもよい。または、表示部１４０は、学習処理の結果を表示してもよい。
【００８１】
あるいは、表示部１４０は、分類処理の結果を表示してもよい。また、画像分類装置１００が、複数の画像データを用いて画像データの分類を学習する場合、表示部１４０は、分類処理の学習の進捗状況を表示してもよい。
【００８２】
次に、図１〜図６を参照して、画像分類装置１００による学習処理のフローを説明する。図６は、本実施形態の画像分類装置１００による学習処理のフロー図である。
【００８３】
ステップＳ２０２において、画像データを取得する。例えば、画像分類装置１００は、通信部１３０（図５）を介して外部機器から画像データを受信する。
【００８４】
ステップＳ２０４において、画像データを分類できるか判定する。分類部１１２は、画像データによって示される画像内に特徴的なオブジェクトが所定の座標位置に存在するか否かに基づいて画像データを分類可能か否か判定する。
【００８５】
記憶部１２０は、オブジェクトおよびその座標位置が記憶されている。典型的には、記憶部１２０は、分類種毎のオブジェクトおよび座標位置が記憶されている。分類部１１２は、記憶部１２０からオブジェクトおよび座標位置を読み出して、画像データによって示される画像内の座標位置にオブジェクトがあるか否かを判定する。
【００８６】
画像データによって示される画像内の特定の座標位置にオブジェクトが存在する場合、分類部１１２は、画像データを特定の分類種に分類できる。画像データを分類できると判定された場合（ステップＳ２０４においてＹｅｓ）、ステップＳ２０６に進む。
【００８７】
一方、画像データによって示される画像内の特定の座標位置にオブジェクトが存在しない場合、分類部１１２は、画像データを特定の分類種として分類できない。画像データを分類できないと判定する場合（ステップＳ２０４においてＮｏ）、ステップＳ２１２に進む。
【００８８】
ステップＳ２０６において、画像データを分類する。分類部１１２は、オブジェクトおよび座標位置に従って画像データを分類する。
【００８９】
ステップＳ２０８において、分類処理において画像データによって示される画像の特徴領域を特定する。
【００９０】
ステップＳ２１０において、特徴領域に含まれるオブジェクトを抽出する。抽出部１１６は、画像データによって示される画像の特徴領域に含まれるオブジェクトを抽出する。抽出されたオブジェクトは、座標位置とともに記憶部１２０に記憶される。あるいは、抽出されたオブジェクトのみを記憶部１２０に記憶してもよい。抽出部１１６がオブジェクトを抽出した後、ステップＳ２２０に進む。
【００９１】
ステップＳ２１２において、オブジェクトを読み出す。検出部１１８は、記憶部１２０からオブジェクトを読み出す。ステップＳ２０２の画像データ取得時には記憶部１２０がオブジェクトを記憶していなくても、ステップＳ２１０においてオブジェクトが抽出された場合、記憶部１２０は抽出されたオブジェクトを記憶している。ステップＳ２１２において、検出部１１８は、記憶部１２０からオブジェクトを読み出す。
【００９２】
ステップＳ２１４において、画像データによって示される画像内に読み出したオブジェクトを検出できるか否かを判定する。画像データのいずれかの領域にオブジェクトが存在する場合、検出部１１８は、オブジェクトを検出できると判定する。オブジェクトを検出できると検出部１１８が判定する場合（ステップＳ２１４においてＹｅｓ）、ステップＳ２１６に進む。
【００９３】
一方、画像データのいずれの領域にもオブジェクトが存在しない場合、検出部１１８は、オブジェクトを検出できないと判定する。オブジェクトを検出できないと検出部１１８が判定する場合（ステップＳ２１８においてＮｏ）、ステップＳ２２０に進む。
【００９４】
ステップＳ２１６において、検出部１１８は、検出されたオブジェクトの座標位置を取得する。また、オブジェクトの座標位置は、オブジェクトとともに記憶部１２０に記憶される。
【００９５】
ステップＳ２１８において、画像データを分類する。例えば、検出部１１８は、オブジェクトに基づいて画像データを分類する。この場合、オブジェクトが同じである画像データは、同じ分類種に分類される。
【００９６】
ステップＳ２２０において、取得した画像データのすべての学習が完了したか否かを判定する。取得した画像データのすべての学習が完了していない場合、処理部１１０は、取得した画像データのすべての学習が完了していないと判定し（ステップＳ２２０においてＮｏ）、ステップＳ２０４に戻る。
【００９７】
ステップＳ２０４において、画像データを分類できるか再び判定する。分類部１１２は、画像データによって示される画像内に特徴的なオブジェクトが所定の座標位置に存在するか否かに基づいて画像データを分類可能か否か判定する。なお、ステップＳ２１６において、特定のオブジェクトにおいて新たな座標位置を記憶した場合、繰り返しのステップＳ２０４における判定結果は、前のステップＳ２０４における判定結果と同じとは限らない。例えば、新たな学習対象の画像データによって示される画像が、直前のステップＳ２１６において記憶された座標位置に特定のオブジェクトを有する場合、直前のステップＳ２０４の判定では画像データを分類できないと判定されるかもしれない（ステップＳ２０４においてＮｏ）が、今回のステップＳ２０４の判定では画像データを分類できる判定される（ステップＳ２０４においてＹｅｓ）。
【００９８】
なお、ステップＳ２２０において、取得した画像データのすべての学習が完了した場合、処理部１１０は、取得した画像データのすべての学習が完了したと判定し（ステップＳ２２０においてＹｅｓ）、学習処理は終了する。以上のようにして、画像分類装置１００は、画像データの分類を学習できる。
【００９９】
なお、画像分類装置１００は、学習結果を利用して新たな画像データの分類を判定することが好ましい。
【０１００】
次に、図１〜図７を参照して、画像分類装置１００による画像データの分類の判定を説明する。図７は、本実施形態の画像分類装置１００による判定処理のフロー図である。
【０１０１】
ステップＳ３０２において、画像データを取得する。例えば、画像分類装置１００は、通信部１３０（図５）を介して外部機器から画像データを受信する。
【０１０２】
ステップＳ３０４において、画像データを分類できるか判定する。分類部１１２は、画像データによって示される画像内に特徴的なオブジェクトが所定の座標位置に存在するか否かに基づいて画像データを分類可能か否か判定する。
【０１０３】
記憶部１２０には、複数の種類のオブジェクトおよび座標位置が記憶されている。分類部１１２は、記憶部１２０からオブジェクトおよび座標位置を読み出して、画像データによって示される画像内の座標位置に特徴的なオブジェクトがあるか否かを判定する。
【０１０４】
画像データによって示される画像内の座標位置に特徴的なオブジェクトがある場合、分類部１１２は、画像データを特定の分類種に分類できる。画像データを分類できると判定する場合（ステップＳ３０４においてＹｅｓ）、ステップＳ３０６に進む。
【０１０５】
ステップＳ３０６において、画像データを分類する。分類部１１２は、オブジェクトおよび座標位置に従って画像データを分類する。
【０１０６】
一方、画像データによって示される画像内の特定の座標位置に特徴的なオブジェクトがない場合、分類部１１２は、画像データを特定の分類種に分類できない。画像データを分類できないと判定する場合（ステップＳ３０４においてＮｏ）、ステップＳ３１２に進む。
【０１０７】
ステップＳ３１２において、オブジェクトを読み出す。ステップＳ３１２において、検出部１１８は、記憶部１２０からオブジェクトを読み出す。
【０１０８】
ステップＳ３１４において、画像データによって示される画像内に読み出したオブジェクトを検出できるか否かを判定する。画像データのいずれかの領域にオブジェクトが存在する場合、検出部１１８は、オブジェクトを検出できると判定する。オブジェクトを検出できると検出部１１８が判定する場合（ステップＳ３１４においてＹｅｓ）、ステップＳ３１６に進む。
【０１０９】
一方、画像データのいずれの領域にもオブジェクトが存在しない場合、検出部１１８は、オブジェクトを検出できないと判定する。オブジェクトを検出できないと検出部１１８が判定する場合（ステップＳ３１８においてＮｏ）、ステップＳ３２０に進む。
【０１１０】
ステップＳ３１６において、検出部１１８は、検出されたオブジェクトの座標位置を取得する。また、オブジェクトの座標位置は、オブジェクトとともに記憶部１２０に記憶される。
【０１１１】
ステップＳ３１８において、画像データを分類する。例えば、オブジェクトに基づいて画像データを分類する。この場合、オブジェクトが同じである画像データは、同じ分類種に分類される。
【０１１２】
例えば、分類対象の画像データによって示される画像が「〇×株式会社」および「納品書」を含む場合、画像内の「〇×株式会社」および「納品書」の位置が図３（ａ）および図４（ａ）の画像の位置とは異なる場合でも、図３（ａ）および図４（ａ）と同様に、「〇×株式会社」および「納品書」と同じ分類種１に分類する。
【０１１３】
ステップＳ３２０において、取得した画像データのすべての判定が完了したか否かを判定する。取得した画像データのすべての判定が完了していない場合、処理部１１０は、判定処理が完了していないと判定する。判定処理が完了していないと処理部１１０が判定する場合（ステップＳ３２０においてＮｏ）、ステップＳ３０４に戻る。
【０１１４】
ステップＳ３０４において、画像データを分類できるか再び判定する。分類部１１２は、画像データによって示される画像内に特徴的なオブジェクトが所定の座標位置に存在するか否かに基づいて画像データを分類可能か否か判定する。なお、ステップＳ３１６において、特定のオブジェクトにおいて新たな座標位置を記憶した場合、繰り返しのステップＳ３０４における判定結果は、前のステップＳ３０４における判定結果と同じとは限らない。
【０１１５】
例えば、新たな判定対象の画像データによって示される画像が、直前のステップＳ３１６において記憶された座標位置に特定のオブジェクトを有する場合、直前のステップＳ３０４の判定では画像データを分類できないと判定されないかもしれない（ステップＳ３０４においてＮｏ）が、今回のステップＳ３０４の判定では画像データを分類できる判定される（ステップＳ３０４においてＹｅｓ）。
【０１１６】
なお、ステップＳ３２０において、取得した画像データのすべての判定が完了した場合、処理部１１０は、判定処理が完了したと判定し（ステップＳ３２０においてＹｅｓ）、判定処理は終了する。
【０１１７】
以上のようにして、画像分類装置１００は、画像データの分類を判定する。なお、図７を参照した上述の説明では、過去の画像データの学習結果に基づいて、分類対象となる画像データの分類を判定したが、本実施形態はこれに限定されない。画像データの分類を判定する際に、今後の画像データの分類のために、学習してもよい。
【０１１８】
なお、画像分類装置１００は、別の装置に実装されてもよい。例えば、画像分類装置１００は、画像読取装置の一部として好適に用いられる。画像分類装置１００は、画像読取装置において原稿を読み取ることで生成された画像データを適切に分類できる。
【０１１９】
次に、図８を参照して、本実施形態の画像分類装置１００を備えた画像読取装置２００を説明する。図８は、本実施形態の画像分類装置１００を備えた画像読取装置２００の模式図である。
【０１２０】
画像読取装置２００は、原稿Ｒを読み取り、画像データを生成する。また、画像読取装置２００は、原稿Ｒを読み取った画像データを加工してもよい。例えば、原稿Ｒは、普通紙、再生紙、薄紙、厚紙、コート紙またはＯＨＰ（Ｏｖｅｒｈｅａｄ  Ｐｒｏｊｅｃｔｏｒ）シートである。また、原稿Ｒは、本などの比較的厚いものであってもよい。
【０１２１】
画像読取装置２００は、原稿台２１０と、カバー２２０と、読取部２３０とを備える。原稿台２１０は、薄型の直方体形状の筐体を含む。
【０１２２】
画像読取装置２００が原稿Ｒを読み取る場合、原稿Ｒの少なくとも一部は、原稿台２１０とカバー２２０との間に位置する。例えば、原稿Ｒは、原稿台２１０に載置される。原稿Ｒは、典型的には矩形状の薄いシートである。
【０１２３】
カバー２２０は、原稿台２１０をカバーするように構成される。カバー２２０は、原稿台２１０に対して開閉可能である。
【０１２４】
読取部２３０は、原稿Ｒを読み取る。読取部２３０は、原稿台２１０の筐体内に収容される。読取部２３０は、原稿台２１０を撮像して画像データを生成する。読取部２３０は、原稿Ｒの少なくとも一部が原稿台２１０とカバー２２０との間に位置する際に、原稿台２１０の原稿Ｒを撮像して画像データを生成する。
【０１２５】
読取部２３０は、主走査方向（前後方向）に延びる。読取部２３０の少なくとも一部は、副走査方向（左右方向）に沿って移動可能である。読取部２３０は、原稿Ｒに対して相対的に移動して原稿Ｒを読み取る。
【０１２６】
読取部２３０は、走査ユニット２３２と、光学素子２３４と、集光レンズ２３６と、撮像装置２３８とを有する。走査ユニット２３２は、筐体２３２ａと、光源２３２ｂと、ミラー２３２ｃとを有する。筐体２３２ａは、上側および左側の開口した中空形状である。筐体２３２ａ内には、光源２３２ｂおよびミラー２３２ｃが配置される。
【０１２７】
光源２３２ｂは、発光素子を有する。発光素子は、発光ダイオード（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ：ＬＥＤ）を含む。典型的には、筐体２３２ａには、複数の発光素子が取り付けられる。例えば、複数の発光素子は、主走査方向（前後方向）に沿って配列される。
【０１２８】
ミラー２３２ｃは、光源２３２ｂの左側に配置される。ミラー２３２ｃは、光源２３２ｂから出射されて原稿Ｒによって反射された光を左側に向けて反射する。
【０１２９】
光学素子２３４は、ミラー２３４ａと、ミラー２３４ｂとを有する。ミラー２３４ａは、ミラー２３２ｃによって反射された光をミラー２３４ｂに向けて反射する。ミラー２３４ｂは、ミラー２３４ａによって反射された光を集光レンズ２３６に向けて反射する。集光レンズ２３６は、ミラー２３４ｂによって反射された光を撮像装置２３８に向けて集光する。
【０１３０】
撮像装置２３８は、撮像素子を含む。撮像素子は、例えば、電荷結合素子（Ｃｈａｒｇｅｄ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ：ＣＣＤ）である。あるいは、撮像素子は、コンタクトイメージセンサー（Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｉｍａｇｅ  ｓｅｎｓｏｒ：ＣＩＳ）であってもよい。
【０１３１】
画像読取装置２００は、搬送装置２４０をさらに備える。搬送装置２４０は、搬送装置２４０に載置された原稿Ｒを原稿台２１０に搬送する。ここでは、搬送装置２４０は、カバー２２０と一体的に構成される。
【０１３２】
搬送装置２４０が原稿Ｒを搬送する場合、原稿Ｒは、原稿台２１０とカバー２２０との間を通過する。読取部２３０は、搬送装置２４０によって搬送される原稿Ｒを読み取る。なお、搬送装置２４０には、比較的薄い原稿Ｒがセットされる。
【０１３３】
搬送装置２４０は、セットされた原稿Ｒを搬送する。搬送装置２４０による搬送過程において、原稿Ｒは、カバー２２０と接触して原稿台２１０と対向する領域を通過する。
【０１３４】
搬送装置２４０は、給紙トレイ２４２と、搬送ローラー２４４と、排紙トレイ２４６とを備える。給紙トレイ２４２には、原稿Ｒが載置される。典型的には、給紙トレイ２４２には、複数枚の原稿Ｒが載置可能である。
【０１３５】
搬送装置２４０は、搬送ローラー２４４を複数含む。搬送装置２４０において、複数の搬送ローラー２４４によって原稿Ｒの搬送路が形成される。搬送ローラー２４４は、給紙トレイ２４２に載置された原稿Ｒを搬送する。搬送ローラー２４４は、原稿Ｒを、１枚ずつ排紙トレイ２４６まで搬送する。搬送ローラー２４４は、回転ローラーを含む。回転ローラーは、回転軸を中心に回転する。
【０１３６】
読取部２３０が原稿台２１０に載置された原稿Ｒを読み取る場合、光源２３２ｂは、原稿台２１０上の原稿Ｒに光を出射する。原稿Ｒによって反射された光は、ミラー２３２ｃ、ミラー２３４ａ、ミラー２３４ｂおよび集光レンズ２３６を介して撮像装置２３８に入射する。
【０１３７】
また、読取部２３０が搬送装置２４０によって搬送される原稿Ｒを読み取る場合、光源２３２ｂは、搬送中の原稿Ｒに光を出射する。原稿Ｒによって反射された光は、ミラー２３２ｃ、ミラー２３４ａ、ミラー２３４ｂおよび集光レンズ２３６を介して撮像装置２３８に入射する。
【０１３８】
撮像装置２３８は、入射した光の受光量に応じた電気信号を制御部２５０に出力する。制御部２５０は、撮像装置２３８の出力に基づいて、画像データを生成する。撮像装置２３８から出力される電気信号は、画像データを構成する各画素の濃度値または輝度値に対応する。
【０１３９】
画像読取装置２００は、制御部２５０をさらに備える。制御部２５０は、読取部２３０および搬送装置２４０を制御する。制御部２５０は、演算素子を含む。演算素子は、プロセッサーを含む。一例では、プロセッサーは、中央処理演算機（ＣＰＵ）を含む。プロセッサーは、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）を含んでもよい。
【０１４０】
なお、制御部２５０は、画像分類装置１００を含んでもよい。画像分類装置１００は、読取部２３０において生成された画像データを分類する。
【０１４１】
図８を参照して説明したように、画像分類装置１００は、画像読取装置２００に実装されたが、本実施形態はこれに限定されない。本実施形態の画像分類装置１００は、画像形成装置に実装されてもよい。画像分類装置１００は、画像読取装置において原稿を読み取ることによって生成された画像データを適切に分類し、画像形成装置は、分類された画像データに基づいて画像データに対応する画像を形成する。
【０１４２】
次に、図９を参照して、本実施形態の画像分類装置１００を備えた画像形成装置３００を説明する。図９は、本実施形態の画像分類装置１００を備えた画像形成装置３００の模式図である。
【０１４３】
画像形成装置３００は、例えば、プリンター、コピー機または複合機である。画像形成装置３００は、ファクシミリ機能を有してもよい。ここでは、画像形成装置３００は電子写真方式である。
【０１４４】
画像形成装置３００は、画像読取装置２００に加えて、給送部３１０と、搬送部３２０と、画像形成部３３０と、装置制御部３４０とを備える。給送部３１０は、シートＳを収容し、シートＳを給送する。搬送部３２０は、シートＳを搬送する。画像形成部３３０は、搬送部３２０によって搬送されるシートＳに画像を形成する。装置制御部３４０は、給送部３１０および画像形成部３３０を制御する。
【０１４５】
給送部３１０は、カセット３１２と、給送ローラー３１４とを備える。カセット３１２は、複数枚のシートＳを収容する。給送ローラー３１４は、カセット３１２に収容されたシートＳを給送する。給送ローラー３１４は、カセット３１２に収容された複数枚のシートＳのうち最上面に位置するシートＳを１枚ずつ給送する。ここでは、給送部３１０は、複数のカセット３１２を備え、複数のカセット３１２ごとに給送ローラー３１４が設置されている。
【０１４６】
搬送部３２０は、画像形成部３３０にシートＳを搬送する。詳細には、搬送部３２０は、給送部３１０によって給送されたシートＳを１枚ずつ画像形成部３３０に供給する。
【０１４７】
搬送部３２０は、画像形成部３３０を経由して、給送部３１０から排出部までシートＳを搬送する。シートＳは、給送部３１０から、画像読取装置２００を介して画像形成部３３０を経由して排出される。
【０１４８】
トナーコンテナＣａ〜Ｃｄは、画像形成装置３００に装着される。トナーコンテナＣａ〜Ｃｄの各々は画像形成装置３００に対して着脱自在である。トナーコンテナＣａ〜Ｃｄのそれぞれには異なる色のトナーが収容される。トナーコンテナＣａ〜Ｃｄのトナーは画像形成部３３０に供給される。画像形成部３３０は、トナーコンテナＣａ〜Ｃｄから供給されたトナーを用いて画像を形成する。
【０１４９】
例えば、トナーコンテナＣａは、イエロー色のトナーを収容し、画像形成部３３０にイエロー色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｂは、マゼンタ色のトナーを収容し、画像形成部３３０にマゼンタ色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｃは、シアン色のトナーを収容し、画像形成部３３０にシアン色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｄは、ブラック色のトナーを収容し、画像形成部３３０にブラック色のトナーを供給する。
【０１５０】
画像形成部３３０は、トナーコンテナＣａ〜Ｃｄに収容されたトナーを用いて、画像データに基づく画像をシートＳに形成する。ここでは、画像形成部３３０は、露光部３３１、感光体ドラム３３２ａ、帯電部３３２ｂ、現像部３３２ｃ、１次転写ローラー３３２ｄ、クリーニング部３３２ｅ、中間転写ベルト３３３、２次転写ローラー３３４、および、定着部３３５を含む。
【０１５１】
感光体ドラム３３２ａ、帯電部３３２ｂ、現像部３３２ｃ、１次転写ローラー３３２ｄおよびクリーニング部３３２ｅは、トナーコンテナＣａ〜Ｃｄのそれぞれに対応して設けられる。複数の感光体ドラム３３２ａは、中間転写ベルト３３３の外表面に当接し、中間転写ベルト３３３の回転方向に沿って配置される。複数の１次転写ローラー３３２ｄは、複数の感光体ドラム３３２ａに対応して設けられる。複数の１次転写ローラー３３２ｄは、中間転写ベルト３３３を介して、複数の感光体ドラム３３２ａと対向する。
【０１５２】
帯電部３３２ｂは感光体ドラム３３２ａの周面を帯電する。露光部３３１は、画像データに基づく光を感光体ドラム３３２ａの各々に照射し、感光体ドラム３３２ａの周面には静電潜像が形成される。現像部３３２ｃは、静電潜像にトナーを付着させて静電潜像を現像し、感光体ドラム３３２ａの周面にトナー像を形成する。したがって、感光体ドラム３３２ａはトナー像を担持する。１次転写ローラー３３２ｄは、感光体ドラム３３２ａに形成されたトナー像を中間転写ベルト３３３の外表面に転写する。クリーニング部３３２ｅは、感光体ドラム３３２ａの周面に残留しているトナーを除去する。
【０１５３】
トナーコンテナＣａに対応する感光体ドラム３３２ａは、静電潜像に基づきイエロー色のトナー像を形成し、トナーコンテナＣｂに対応する感光体ドラム３３２ａは、静電潜像に基づきマゼンタ色のトナー像を形成する。トナーコンテナＣｃに対応する感光体ドラム３３２ａは、静電潜像に基づきシアン色のトナー像を形成し、トナーコンテナＣｄに対応する感光体ドラム３３２ａは、静電潜像に基づきブラック色のトナー像を形成する。
【０１５４】
中間転写ベルト３３３の外表面には、感光体ドラム３３２ａから複数色のトナー像が重畳して転写され、画像が形成される。このため、中間転写ベルト３３３は、画像を担持する。２次転写ローラー３３４は、中間転写ベルト３３３の外表面に形成された画像をシートＳに転写する。
【０１５５】
定着部３３５は、トナー像が転写されたシートＳを加熱および加圧することによって、トナー像をシートＳに定着させる。定着部３３５は、加熱ローラー３３５ａおよび加圧ローラー３３５ｂを備える。加熱ローラー３３５ａおよび加圧ローラー３３５ｂは互いに対向して配置され、定着ニップを形成する。中間転写ベルト３３３と２次転写ローラー３３４との間を通過したシートＳは、定着ニップを通過することにより所定の定着温度で加熱されながら、加圧される。この結果、トナー像がシートＳに定着する。搬送部３２０は、画像形成部３３０によって画像の形成されたシートＳを画像形成装置３００の外部に排出する。
【０１５６】
装置制御部３４０は、画像形成装置３００の動作を制御する。詳細には、装置制御部３４０は、画像読取装置２００と、給送部３１０と、搬送部３２０と、画像形成部３３０とを制御する。装置制御部３４０は、演算素子を含む。演算素子は、プロセッサーを含む。一例では、プロセッサーは、中央処理演算機（ＣＰＵ）を含む。プロセッサーは、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）を含んでもよい。装置制御部３４０は、画像読取装置２００によって処理された画像データに基づいて画像を形成するように、給送部３１０、搬送部３２０および画像形成部３３０を制御する。
【０１５７】
装置制御部３４０は、画像分類装置１００を含んでもよい。画像分類装置１００は、画像読取装置２００において生成された画像データを分類する。画像形成部３３０は、分類された画像データに基づいてシートＳに画像を形成してもよい。
【０１５８】
なお、図９を参照して上述した説明では、画像読取装置２００は、電子写真方式の画像形成装置３００の一部として用いられたが、本実施形態はこれに限定されない。画像読取装置２００は、他の方式の画像形成装置３００の一部として用いられてもよい。例えば、画像読取装置２００は、インクジェット方式の画像形成装置３００の一部として用いられてもよい。
【０１５９】
以上、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。また、上記の実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚さ、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の材質、形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１６０】
本発明は、画像形成装置および画像形成方法に関するものであり、産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【０１６１】
１００  画像分類装置
１１０  処理部
１１２  分類部
１１４  抽出部
１１６  検出部
１１８  記憶部
１２０  記憶部
２００  画像読取装置
３００  画像形成装置
【図１】
2020181319.tif 000003
【図２】
2020181319.tif 000004
【図３】
2020181319.tif 000005
【図４】
2020181319.tif 000006
【図５】
2020181319.tif 000007
【図６】
2020181319.tif 000008
【図７】
2020181319.tif 000009
【図８】
2020181319.tif 000010
【図９】
2020181319.tif 000011