(57)【要約】【課題】真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができるようにし、真贋判定の精度を向上させる。【解決手段】光源によって光が照射された被写体からの光を撮像素子で受光して読み取る読取装置において、前記被写体を不可視画像で読み取る第２読取動作を制御する制御手段と、前記不可視画像に対して補正を行う補正手段と、少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知手段と、を備える。【選択図】図３
2020028102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光源によって光が照射された被写体からの光を撮像素子で受光して読み取る読取装置において、
前記被写体を不可視画像で読み取る第２読取動作を制御する制御手段と、
前記不可視画像に対して補正を行う補正手段と、
少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知手段と、
を備えることを特徴とする読取装置。
【請求項２】
光源によって光が照射された被写体からの光を撮像素子で受光して読み取る読取装置において、
前記被写体を可視画像で読み取る第１読取動作と、前記被写体を不可視画像で読み取る第２読取動作と、を制御する制御手段と、
前記可視画像または前記不可視画像に対して補正を行う補正手段と、
少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知手段と、
を備えることを特徴とする読取装置。
【請求項３】
前記通知手段の通知条件を制御する通知制御手段と、
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の読取装置。
【請求項４】
前記通知手段は、少なくとも前記不可視画像を記憶する記憶手段を有し、
前記通知制御手段は、任意のタイミングで前記記憶手段に記憶された画像を外部に通知するよう制御する、
ことを特徴とする請求項３に記載の読取装置。
【請求項５】
前記補正手段は、前記被写体の全面の画像を前記通知手段に出力する、
ことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項６】
前記補正手段は、前記被写体の全面の一部を拡大した画像を前記通知手段に出力する、
ことを特徴とする請求項１ないし５の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項７】
前記通知手段は、前記不可視画像を印刷画像で外部に通知する、
ことを特徴とする請求項１ないし６の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項８】
前記第２読取動作は、赤外領域での読取動作である、
ことを特徴とする請求項１ないし７の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項９】
前記補正手段は、前記不可視画像をモノクロ化する、
ことを特徴とする請求項１ないし８の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項１０】
前記第２読取動作は、前記被写体の前記不可視画像の連続読取が可能である、
ことを特徴とする請求項１ないし９の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項１１】
前記通知手段は、補正後の前記可視画像と前記不可視画像とを入力し、前記可視画像と前記不可視画像とを一体的に通知する、
ことを特徴とする請求項１ないし１０の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項１２】
前記通知手段は、前記可視画像と前記不可視画像をそれぞれ印刷画像の第一面と第二面に印刷して通知する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の読取装置。
【請求項１３】
前記制御手段は、前記第１読取動作および前記第２読取動作を同時に行う、
ことを特徴とする請求項２に記載の読取装置。
【請求項１４】
前記第１読取動作は、前記被写体の第一面を読み取る動作であり、
前記第２読取動作は、前記被写体の第二面を読み取る動作である、
ことを特徴とする請求項１３に記載の読取装置。
【請求項１５】
前記通知手段は、前記第１読取動作で読み取った前記可視画像と、前記第２読取動作で読み取った前記不可視画像とを同一面にレイアウトする画像合成を行う合成手段を備える、
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の読取装置。
【請求項１６】
前記合成手段は、前記可視画像と前記不可視画像とを同一面の別領域にレイアウトする、
ことを特徴とする請求項１５に記載の読取装置。
【請求項１７】
前記合成手段は、前記可視画像に対して前記不可視画像の色を異ならせる、
ことを特徴とする請求項１５または１６に記載の読取装置。
【請求項１８】
前記補正手段は、前記不可視画像に対してコントラスト強調処理を行う、
ことを特徴とする請求項１ないし１７の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項１９】
前記コントラスト強調処理は、二値化処理である、
ことを特徴とする請求項１８に記載の読取装置。
【請求項２０】
前記補正手段は、前記可視画像のコントラストを抑えるコントラスト抑制処理を行う、
ことを特徴とする請求項１ないし１９の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項２１】
前記コントラスト抑制処理は、積分フィルタ処理である、
ことを特徴とする請求項２０に記載の読取装置。
【請求項２２】
前記補正手段は、前記不可視画像のドットを繋げる線画化処理を行う、
ことを特徴とする請求項１ないし２１の何れか一項に記載の読取装置。
【請求項２３】
請求項１ないし２２の何れか一項に記載の読取装置と、
前記読取装置に画像を読み取らせる原稿を、当該読取装置の読取位置に位置づける原稿支持部と、
画像形成部と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項２４】
請求項１ないし２２の何れか一項に記載の読取装置と、
前記不可視画像を用いて前記被写体が真であるか否かを判定する真贋判定手段と、
を備え、
前記真贋判定手段で判定された真贋判定結果は、前記通知手段にて外部に通知される、
ことを特徴とする真贋判定システム。
【請求項２５】
前記通知手段は、前記不可視画像または前記可視画像と前記真贋判定結果を同一面にレイアウトする画像合成を行う情報合成手段を備え、
前記通知手段は、前記不可視画像と前記真贋判定結果とを通知する、
ことを特徴とする請求項２４に記載の真贋判定システム。
【請求項２６】
前記情報合成手段は、前記不可視画像と前記真贋判定結果とを画像合成し、前記不可視画像と前記真贋判定結果とは同一面の別領域にレイアウトする、
ことを特徴とする請求項２５に記載の真贋判定システム。
【請求項２７】
前記情報合成手段は、前記不可視画像に対して前記真贋判定結果の色を異ならせる、
ことを特徴とする請求項２５または２６に記載の真贋判定システム。
【請求項２８】
前記情報合成手段は、前記可視画像に対して前記真贋判定結果の色を異ならせる、
ことを特徴とする請求項２７に記載の真贋判定システム。
【請求項２９】
前記可視画像または前記不可視画像をネットワーク上に記憶するストレージ手段を有し、
前記真贋判定手段は、前記ストレージ手段へのアクセス情報が生成され、
前記通知手段は、前記アクセス情報を通知することで前記可視画像または前記不可視画像を外部に通知する、
ことを特徴とする請求項２４ないし２８の何れか一項に記載の真贋判定システム。
【請求項３０】
前記通知手段では、前記真贋判定結果と前記アクセス情報と個体識別情報とを一体的に通知する、
ことを特徴とする請求項２９に記載の真贋判定システム。
【請求項３１】
前記通知手段では、前記真贋判定結果と前記アクセス情報と前記不可視画像またはその一部とを一体的に通知する、
ことを特徴とする請求項２９に記載の真贋判定システム。
【請求項３２】
前記通知手段は、前記真贋判定結果と前記アクセス情報とを一体的に通知する、
ことを特徴とする請求項２９に記載の真贋判定システム。
【請求項３３】
前記通知手段は、前記可視画像および前記不可視画像の両方を前記ストレージ手段に保管する、
ことを特徴とする請求項２９ないし３２の何れか一項に記載の真贋判定システム。
【請求項３４】
前記アクセス情報は、暗号化されている、
ことを特徴とする請求項２９ないし３３の何れか一項に記載の真贋判定システム。
【請求項３５】
前記アクセス情報は、コードシンボルである、
ことを特徴とする請求項３４に記載の真贋判定システム。
【請求項３６】
光源によって光が照射された被写体からの光を撮像素子で受光して読み取る読取装置における読取方法であって、
前記被写体を不可視画像で読み取る第２読取動作を制御する制御工程と、
前記不可視画像に対して補正を行う補正工程と、
少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知工程と、
を含むことを特徴とする読取方法。
【請求項３７】
光源によって光が照射された被写体からの光を撮像素子で受光して読み取る読取装置における読取方法であって、
前記被写体を可視画像で読み取る第１読取動作と、前記被写体を不可視画像で読み取る第２読取動作と、を制御する制御工程と、
前記可視画像または前記不可視画像に対して補正を行う補正工程と、
少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知工程と、
を含むことを特徴とする読取方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、読取装置、画像形成装置、真贋判定システムおよび読取方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、文書の原本性の担保や真贋判定といった文書のセキュリティ意識の高まりで、目に見えない不可視情報を文書に埋め込み、不可視情報を赤外光などの不可視光で読み取ることで原本性の担保や真贋判定、偽造防止を行う不可視読取技術が知られている。
【０００３】
特許文献１には、複写機などのスキャナ（読取装置）で不可視読取を行って、その結果を表示／印刷する技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の読取装置は不可視画像（ＮＩＲ（近赤外）画像）を読み取ることは可能であるものの、ユーザに加工した結果のみを開示する構成であるため、真贋判定においては、ユーザは判定結果を信じるしかなく、判定結果の妥当性を判断する手段がないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができるようにし、真贋判定の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、光源によって光が照射された被写体からの光を撮像素子で受光して読み取る読取装置において、前記被写体を不可視画像で読み取る第２読取動作を制御する制御手段と、前記不可視画像に対して補正を行う補正手段と、少なくとも補正後の前記不可視画像を外部に通知する通知手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、最終判定結果ではなく、中間情報である不可視画像そのもの（生データ）をオペレータ側に通知する構成とすることで、真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができ、真贋判定の精度を向上させることができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１の実施の形態にかかる画像形成装置の一例の構成を示す図である。
【図２】図２は、画像読取部の構造を例示的に示す断面図である。
【図３】図３は、画像読取部を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図４】図４は、画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図５】図５は、画像読取部における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。
【図６】図６は、第２の実施の形態にかかる画像読取部の画像通知部の構成を示すブロック図である。
【図７】図７は、画像通知処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図８】図８は、第３の実施の形態にかかる画像読取部の画像補正部の構成を示すブロック図である。
【図９】図９は、領域抽出処理と変倍処理がある場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、画像読取部における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。
【図１１】図１１は、第４の実施の形態にかかる画像形成装置を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、印刷画像で真贋判定を行う際の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、第５の実施の形態にかかる画像読取部の画像補正部の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、第６の実施の形態にかかる画像読取部およびＡＤＦの構成を概略的に示す図である。
【図１５】図１５は、ＡＤＦを用いた構成での画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、第７の実施の形態にかかる画像読取部において可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を一体的に通知する構成について説明する図である。
【図１７】図１７は、可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を一体的に通知する場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、第８の実施の形態にかかる画像形成装置を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図１９】図１９は、可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を同時に読み取る場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、第９の実施の形態にかかる画像読取部およびＡＤＦの構成を概略的に示す図である。
【図２１】図２１は、画像形成装置を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図２２】図２２は、表裏の可視画像、又は、表面の不可視（ＮＩＲ）画像と裏面の可視画像を同時に読み取る場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図２３】図２３は、第１０の実施の形態にかかる画像読取部の画像補正部の構成を示すブロック図である。
【図２４】図２４は、可視画像とＮＩＲ画像を合成して一つの画像とする場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図２５】図２５は、画像読取部における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。
【図２６】図２６は、第１１の実施の形態にかかる画像読取部の画像補正部の構成を示すブロック図である。
【図２７】図２７は、コントラスト調整部における不可視画像のコントラスト調整処理の作用と効果について説明する図である。
【図２８】図２８は、コントラスト調整部における可視画像のコントラスト調整処理の作用と効果について説明する図である。
【図２９】図２９は、第１２の実施の形態にかかる画像読取部の画像補正部の構成を示すブロック図である。
【図３０】図３０は、不可視画像に対する線画化処理の作用と効果について説明する図である。
【図３１】図３１は、コントラスト調整処理または線画化処理を含む画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図３２】図３２は、第１３の実施の形態にかかる真贋判定システムを構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図３３】図３３は、第１４の実施の形態にかかる画像読取部の画像通知部の構成を示す図である。
【図３４】図３４は、不可視／可視画像と真贋判定結果を一体的に通知した場合の作用と効果について説明する図である。
【図３５】図３５は、第１５の実施の形態にかかる真贋判定システムを構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図３６】図３６は、画像情報を外部ストレージ（クラウド）に保管する場合の作用と効果について説明する図である。
【図３７】図３７は、可視画像と不可視画像の双方を外部ストレージ（クラウド）に保管する場合の作用と効果について説明する図である。
【図３８】図３８は、第１６の実施の形態にかかる真贋判定システムにおける画像情報へのアクセスキーを暗号化する場合の作用と効果について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、読取装置、画像形成装置、真贋判定システムおよび読取方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１０】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態にかかる画像形成装置１００の一例の構成を示す図である。図１において、画像形成装置１００は、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する一般に複合機と称されるものである。
【００１１】
画像形成装置１００は、読取装置である画像読取部１０１およびＡＤＦ（Automatic  Document  Feeder）１０２を有し、その下部に画像形成部１０３を有する。画像形成部１０３については、内部の構成を説明するために、外部カバーを外して内部の構成を示している。
【００１２】
ＡＤＦ１０２は、画像を読み取らせる原稿を読取位置に位置づける原稿支持部である。ＡＤＦ１０２は、載置台に載置した原稿を読取位置に自動搬送する。画像読取部１０１は、ＡＤＦ１０２により搬送された原稿を所定の読取位置で読み取る。また、画像読取部１０１は、原稿を載置する原稿支持部であるコンタクトガラスを上面に有し、読取位置であるコンタクトガラス上の原稿を読み取る。具体的に画像読取部１０１は、内部に光源や、光学系や、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）等のイメージセンサを有するスキャナであり、光源で照明した原稿の反射光を光学系を通じてイメージセンサで読み取る。
【００１３】
画像形成部１０３は、画像読取部１０１で読み取った原稿画像を印刷する。画像形成部１０３は、記録紙を手差しする手差ローラ１０４や、記録紙を供給する記録紙供給ユニット１０７を有する。記録紙供給ユニット１０７は、多段の記録紙給紙カセット１０７ａから記録紙を繰り出す機構を有する。供給された記録紙は、レジストローラ１０８を介して二次転写ベルト１１２に送られる。
【００１４】
二次転写ベルト１１２上を搬送する記録紙は、転写部１１４において中間転写ベルト１１３上のトナー画像が転写される。
【００１５】
また、画像形成部１０３は、光書込装置１０９や、タンデム方式の作像ユニット（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）１０５や、中間転写ベルト１１３や、上記二次転写ベルト１１２などを有する。作像ユニット１０５による作像プロセスにより、光書込装置１０９が書き込んだ画像を中間転写ベルト１１３上にトナー画像として形成する。
【００１６】
具体的に、作像ユニット（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）１０５は、４つの感光体ドラム（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）を回転可能に有し、各感光体ドラムの周囲に、帯電ローラ、現像器、一次転写ローラ、クリーナーユニット、及び除電器を含む作像要素１０６をそれぞれ備える。各感光体ドラムにおいて作像要素１０６が機能し、感光体ドラム上の画像が各一次転写ローラにより中間転写ベルト１１３上に転写される。
【００１７】
中間転写ベルト１１３は、各感光体ドラムと各一次転写ローラとの間のニップに、駆動ローラと従動ローラとにより張架して配置されている。中間転写ベルト１１３に一次転写されたトナー画像は、中間転写ベルト１１３の走行により、二次転写装置で二次転写ベルト１１２上の記録紙に二次転写される。その記録紙は、二次転写ベルト１１２の走行により、定着装置１１０に搬送され、記録紙上にトナー画像がカラー画像として定着する。その後、記録紙は、機外の排紙トレイへと排出される。なお、両面印刷の場合は、反転機構１１１により記録紙の表裏が反転されて、反転された記録紙が二次転写ベルト１１２上へと送られる。
【００１８】
なお、画像形成部１０３は、上述したような電子写真方式によって画像を形成するものに限るものではなく、インクジェット方式によって画像を形成するものであってもよい。
【００１９】
次に、画像読取部１０１について説明する。
【００２０】
図２は、画像読取部１０１の構造を例示的に示す断面図である。図２に示すように、画像読取部１０１は、本体１１内に、撮像素子であるイメージセンサ９を備えたセンサ基板１０、レンズユニット８、第１キャリッジ６及び第２キャリッジ７を有する。イメージセンサ９は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳイメージセンサなどである。第１キャリッジ６は、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）である光源２及びミラー３を有する。第２キャリッジ７は、ミラー４,５を有する。また、画像読取部１０１は、上面にコンタクトガラス１及び基準白板１３を設けている。
【００２１】
画像読取部１０１は、読取動作において、第１キャリッジ６及び第２キャリッジ７を待機位置（ホームポジション）から副走査方向（Ａ方向）に移動させながら光源２から光を上方に向けて照射する。そして、第１キャリッジ６及び第２キャリッジ７は、原稿１２からの反射光を、レンズユニット８を介してイメージセンサ９上に結像させる。
【００２２】
また、画像読取部１０１は、電源ＯＮ時などには、基準白板１３からの反射光を読取って基準を設定する。即ち、画像読取部１０１は、第１キャリッジ６を基準白板１３の直下に移動させ、光源２を点灯させて基準白板１３からの反射光をイメージセンサ９の上に結像させることによりゲイン調整を行う。
【００２３】
図３は、画像読取部１０１を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図３に示すように、画像読取部１０１は、上述したイメージセンサ９、光源２に加え、信号処理部２１、補正手段として機能する画像補正部２２、制御手段として機能する制御部２３、光源駆動部２４、通知手段として機能する画像通知部２５、通知制御手段として機能する画像通知制御部２６を備えている。
【００２４】
光源２は、可視用／近赤外（ＮＩＲ）用で構成される。光源駆動部２４は、光源２を駆動する。
【００２５】
イメージセンサ９は、被写体からの反射光を読み取り、可視画像の読取りの場合はＲＧＢ信号を、不可視画像の読取りの場合はＮＩＲ信号を出力する。一般のイメージセンサのカラーフィルタはＮＩＲ光透過する特性を持っているため、不可視画像の読取りの場合にはＮＩＲ信号がＲＧＢ各出力に現れることになる。本実施の形態においては、説明上、Ｒ出力のＮＩＲ信号を用いることとする。
【００２６】
信号処理部２１は、ゲイン制御部（増幅器）、オフセット制御部、Ａ／Ｄ変換部（ＡＤコンバータ）を有している。信号処理部２１は、イメージセンサ９から出力された画像信号（ＲＧＢ）に対して、ゲイン制御、オフセット制御、Ａ／Ｄ変換を実行してデジタルデータに変換し、後段の画像補正部２２に出力する。
【００２７】
画像補正部２２は、シェーディング補正を始めとした各種補正を実施し、補正後のデータを画像通知部２５に出力する。
【００２８】
画像通知部２５は、オペレータが画像を確認し易いように、画像をディスプレイなどに出力する。
【００２９】
画像通知制御部２６は、外部から指定される通知条件などに応じて、画像通知部２５に対する画像通知条件を制御する。
【００３０】
制御部２３は、可視画像モードか不可視（ＮＩＲ）画像モードかを選択的に制御し、光源駆動部２４、イメージセンサ９、信号処理部２１、画像補正部２２、画像通知制御部２６の各部の設定を制御する。制御部２３は、可視画像モード（第１読取動作）か不可視（ＮＩＲ）画像モード（第２読取動作）かを選択的に制御し、モードに応じた各部の設定を制御する。
【００３１】
次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。制御部２３の制御による画像読取動作は、可視画像モードかＮＩＲ画像モードであるかによって各種設定を切り替えるよう制御するものである。切り替えられる制御は、イメージセンサモード（可視用／ＮＩＲ用）、信号処理モード（可視用／ＮＩＲ用）、光源モード（可視光／ＮＩＲ光）、画像補正（可視用／ＮＩＲ用）である。
【００３２】
図４は、画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図４に示すように、制御部２３は、まず、可視画像モードが指定されているかを判断する（ステップＳ１）。
【００３３】
制御部２３は、可視画像モードが指定されている場合（ステップＳ１のＹｅｓ）、ステップＳ２に進む。ステップＳ２では、制御部２３は、イメージセンサ９のモード切替を実行して「可視モード」にする。
【００３４】
次いで、制御部２３は、信号処理部２１のモード切替を実行して「可視モード」にし（ステップＳ３）、光源２のモード切替を実行して「可視モード」にし（ステップＳ４）、画像補正部２２のモード切替を実行して「可視モード」にする（ステップＳ５）。
【００３５】
その後、ステップＳ６では、制御部２３は、画像の読取を実行する。
【００３６】
続くステップＳ７では、制御部２３は、読み取った画像を画像通知部２５にてディスプレイに表示する。
【００３７】
一方、制御部２３は、ＮＩＲ画像モードが指定されている場合（ステップＳ１のＮｏ）、ステップＳ８に進む。ステップＳ８では、制御部２３は、イメージセンサ９のモード切替を実行して「ＮＩＲモード」にする。
【００３８】
次いで、制御部２３は、信号処理部２１のモード切替を実行して「ＮＩＲモード」にし（ステップＳ９）、光源２のモード切替を実行して「ＮＩＲモード」にし（ステップＳ１０）、画像補正部２２のモード切替を実行して「ＮＩＲモード」にする（ステップＳ１１）。
【００３９】
その後、ステップＳ６では、制御部２３は、画像の読み取りを実行する。
【００４０】
続くステップＳ７では、制御部２３は、読み取った画像を画像通知部２５にてディスプレイに表示する。
【００４１】
すなわち、本実施の形態の画像読取処理では、各モード設定後に対象とする文書の読取を開始し、可視画像モードとＮＩＲ画像モードとのいずれのモードで読み取った画像についてもディスプレイに表示する。
【００４２】
例えば、可視画像モードの場合は、文書の記載内容（情報）を確認する際に用いる。一方、ＮＩＲ画像モードの場合は、文書の真贋判定を行う際に用いる。
【００４３】
以上により、光源の発光を可視読取りとＮＩＲ読取りで切り替えることにより、可視画像と不可視画像を選択的に読み取ることができ、不可視画像読取による真贋判定が可能となる。
【００４４】
次に、画像読取部１０１における画像読取処理の作用と効果について説明する。
【００４５】
近年では、不可視情報の埋込（潜像）技術により、身分証明書以外にも、印鑑登録書、住民票、納税証明書といった各種文書に対しても不可視情報が埋め込まれるようになっており、これにより文書のセキュリティを高めている。この不可視情報の埋め込みでは、例えば複写機で文書を複写すると、埋め込み情報は消失するように作られている。
【００４６】
ここで、図５は画像読取部１０１における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。図５（ａ）は、不可視（ＮＩＲ）情報が埋め込まれた文書として証明書（原本）の例を示している。証明書の正味の情報（証明内容、識別番号、発行日、発行元など）は可視情報として印刷されている。一方、証明書の右下部には不可視情報で○に囲まれた“正”の文字が埋め込まれており、目視では認識できないようになっている。この不可視情報は真贋判定マークとして機能し、このマークの有無で真贋を判定する。
【００４７】
図５（ｂ）は、図５（ａ）の証明書を可視画像モードで読み取った画像を示している。可視画像モードでは、証明書の可視情報が読み取られ、オペレータは証明書に記載されている正味の情報を確認できる。但し、不可視情報である“正”の文字は不可視情報として印刷されているため、画像上は読み取られずに情報は消失する。
【００４８】
一方、図５（ｃ）は、図５（ａ）の証明書をＮＩＲ画像モードで読み取った画像を示している。ＮＩＲ画像モードでは、可視画像モードとは反対に、証明書の正味の情報である可視情報は読み取られず、不可視情報である“正”の文字のみが読み取られ、オペレータは証明書に記載されている真贋判定マークを確認することができる。このとき、証明書が本物又は原本の場合、真贋判定マークが読み取られるため真（本物）と判断されるが、証明書が偽物（偽造）や複製（複写）である場合、真贋判定マークが読み取られないため贋（偽物）と判断される。
【００４９】
以上のように、本実施の形態によれば、最終判定結果ではなく、中間情報であるＮＩＲ画像そのもの（生データ）をオペレータ側に通知する構成とすることで、真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができる。
【００５０】
なお、不可視埋め込み技術は、可視色材（ＣＭＹＫ）を用いたものでも、不可視インク（可視域で透明、ＮＩＲ域で吸収）を用いたものでも良く、目視で認識ができずＮＩＲで読取可能であればいかなる方式であっても良い。
【００５１】
また、本実施の形態では、不可視読取としてＮＩＲ（近赤外）領域での画像読取を例に説明しているが、一般に顔料系のカラーフィルタがＮＩＲ（８００〜１０００ｎｍ）領域で高透過率を示し、Ｓｉ製のイメージセンサ９自体も量子感度を持っていることが知られている。したがって、この波長域を用いることで高感度な状態で使用することができ、効率良く不可視読取を行うことができる。
【００５２】
従来の読取装置では、オペレータ側に読み取ったＮＩＲ画像を解析した最終結果しか通知しないことが真贋判定の精度向上を困難としている。本実施の形態によれば、最終結果ではなく、中間情報であるＮＩR画像そのもの（生データ）をオペレータ側に通知する構成とすることで、真贋判定の判定結果の妥当性をユーザが判断することができる。
【００５３】
また、本実施の形態によれば、第２読取動作は赤外領域での読取動作であることにより、効率的に不可視読取を行うことができる。
【００５４】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。
【００５５】
第２の実施の形態の画像読取部１０１は、画像を記憶しておくことで真贋判定精度を高めるようにした点が、第１の実施の形態と異なる。以下、第２の実施の形態の説明では、第１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【００５６】
第１の実施の形態においては、人の判断（目）によって、真贋判定結果の妥当性をユーザが判断できるようにしているが、画像読取を行ったタイミング、つまりリアルタイムに真贋判定を行う必要があり、複数人でチェックするような場合には向かない。
【００５７】
そこで、第２の実施の形態においては、真贋判定に用いるＮＩＲ画像を一旦記憶した後に通知することで、真贋判定の精度を高める構成とする。
【００５８】
図６は、第２の実施の形態にかかる画像読取部１０１の画像通知部２５の構成を示すブロック図である。図６（ａ）に示すように、画像通知部２５は、入力された画像をリアルタイムに表示し、オペレータＡが真贋判定をする点は、第１の実施の形態と変わるものではない。加えて、図６（ａ）に示す画像通知部２５は、読み取った不可視画像を一旦記憶する記憶手段として機能する画像記憶部２５ａを備えている。
【００５９】
このような構成により、オペレータＢが真贋判定を行う際には、画像通知制御部２６に対して通知指示を行い、通知指示のタイミングで画像記憶部２５ａに記憶された画像を呼び出し、オペレータＢ側に通知する。
【００６０】
また、図６（ｂ）に示す画像通知部２５は、読み取った不可視画像を記憶する記憶手段として機能する画像記憶部２５ｂを備えている。
【００６１】
このような構成により、オペレータＡ，Ｂが真贋判定を行う際には、オペレータＡ，Ｂがともに画像通知制御部２６に対して通知指示を行い、通知指示のタイミングで画像記憶部２５ｂに記憶された画像を呼び出し、オペレータＡ，Ｂ側に通知する。
【００６２】
以上のように、読み取ったＮＩＲ画像を一旦記憶した後に通知する構成とすることで、任意のタイミングでの真贋判定が可能となり、例えば複数人での真贋判定などの多重チェックを行うことができる。そのため、真贋判定の精度を高めることができる。
【００６３】
図７は、画像通知処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図７に示すように、画像記憶部から画像を呼び出す場合、画像通知制御部２６は、まずオペレータから画像通知指示があったかどうかを確認する（ステップＳ２１）。
【００６４】
画像通知制御部２６は、画像通知指示があったと判断すると（ステップＳ２１のＹｅｓ）、画像記憶部２５ａ，２５ｂからＮＩＲ画像を呼び出し（ステップＳ２２）、ディスプレイに画像通知（表示）する（ステップＳ２３）。その後、オペレータはＮＩＲ画像で真贋判定を行う。
【００６５】
このように本実施の形態によれば、複数人、または、複数回による多重チェックにより真贋判定の精度を上げることができる。
【００６６】
（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。
【００６７】
第３の実施の形態の画像読取部１０１は、不可視情報の埋込位置によらず真贋判定を容易にするようにした点が、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と異なる。以下、第３の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【００６８】
第１の実施の形態で説明したように、一般文書を含む多様な媒体での不可視埋込情報を読み取る際、どの位置に不可視埋込情報があるかが既知の場合もあるが、どの位置にあるかが分からない場合も存在する。
【００６９】
そこで、本実施の形態では、不可視情報の位置が既知か未知かに応じて画像通知方法を変えることで、不可視情報の位置が既知か未知かによらず容易に真贋判定を行う構成とする。
【００７０】
図８は、第３の実施の形態にかかる画像読取部１０１の画像補正部２２の構成を示すブロック図である。図８に示すように、画像補正部２２は、領域抽出部３１と、変倍部３２とを備えている。
【００７１】
領域抽出部３１は、外部指示で決定されたモードで指定された画像領域を抽出する。変倍部３２は、領域抽出部３１で抽出された画像領域を変倍する。変倍は拡大、縮小、等倍（変倍なし）と変倍率が選択可能であるが、真贋判定を行う上では実質的には拡大と等倍を使用する。変倍条件も外部指示で決定されたモードで指定される。
【００７２】
次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
【００７３】
図９は、領域抽出処理と変倍処理がある場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップＳ１〜ステップＳ１１の処理については、図４で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図４で説明したフローチャートとの違いは、読取処理（ステップＳ６）と画像通知処理（ステップＳ７）との間に、領域抽出処理および変倍処理が入っている点である。
【００７４】
制御部２３は、画像の読取を実行すると（ステップＳ６）、一部表示かを判断する（ステップＳ２１）。
【００７５】
制御部２３は、一部表示であると判断した場合（ステップＳ２１のＹｅｓ）、画像補正部２２を制御して領域抽出（指定領域）および変倍（拡大）を実施する（ステップＳ２２）。例えば、不可視情報の位置が既知の場合に必要な箇所は一部となるため、画像の該当領域を抽出して拡大して表示する。
【００７６】
一方、制御部２３は、一部表示でないと判断した場合（ステップＳ２１のＮｏ）、画像補正部２２を制御して領域抽出（全体）および変倍（等倍）を実施する（ステップＳ２３）。例えば、不可視情報の位置が未知の場合には画像全体から不可視情報を見つける必要があるため、画像全体を抽出対象として等倍で表示する。
【００７７】
図１０は、画像読取部１０１における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。図１０（ａ）は、不可視（ＮＩＲ）情報が埋め込まれた文書（原本）の例を示している。証明書の正味の情報（証明内容、識別番号、発行日、発行元など）は可視情報として印刷されている。一方、証明書の右下部には不可視情報で丸印に囲まれた“正”の文字が埋め込まれており、目視では認識できないようになっている。この不可視情報は真贋判定マークとして機能し、このマークの有無で真贋を判定する。
【００７８】
図１０（ｂ）は、不可視情報の位置が未知の場合の例を示している。この場合、オペレータは不可視情報の位置が分からないため、真贋判定マークが画像のどこにあるかを探す必要がある。そのため、画像全体を抽出対象として等倍で表示することで、画像全体から不可視情報を見つけ易くし、真贋判定を容易にする。
【００７９】
一方、図１０（ｃ）は、不可視情報の位置が既知の場合の例を示している。この場合、オペレータは不可視情報の位置がどこに来るかが分かっているため、真贋判定マークが画像のどこにあるかを探す必要はない。但し、真贋判定マークの模様が複雑な場合には模様を精査する必要がある（図１０（ｃ）では、丸印が実は連続的な線ではなく鎖線である例を示している）。そのため、画像の該当領域のみを抽出してその部分を拡大して表示することで、複雑な模様の識別を可能とし、真贋判定を容易にする。
【００８０】
このように本実施の形態によれば、不可視埋込情報の印刷場所が分からない場合であっても、真贋判定を容易にすることができる。
【００８１】
また、不可視埋込情報の細かなパターンを判定する場合であっても、真贋判定を容易にすることができる。
【００８２】
（第４の実施の形態）
次に、第４の実施の形態について説明する。
【００８３】
第４の実施の形態の画像形成装置１００は、印刷画像で真贋判定を行う構成にした点が、第１の実施の形態ないし第３の実施の形態と異なる。以下、第４の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第３の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第３の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【００８４】
これまで読み取ったＮＩＲ画像をディスプレイなどに表示して真贋判定を行うことを述べてきたが、他のオペレータや顧客などに即座に画像を通知する場合や、多重チェックを行う場合にはディスプレイを複数台用意しなければならないなど、真贋判定用の画像ハンドリングが実用的ではないという問題がある。
【００８５】
そこで、本実施の形態においては、読み取ったＮＩＲ画像を印刷した印刷画像を用いて印贋判定を行うことで画像のハンドリングを改善し、真贋判定をさらに容易にする構成とする。
【００８６】
図１１は、第４の実施の形態にかかる画像形成装置１００を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図１１（ａ）は、画像形成装置１００を構成する各部の電気的接続を示している。第１の実施の形態で説明した図３とは、画像通知部２５が、ディスプレイ表示ではなく画像形成部１０３を介した印刷画像（紙媒体）によって通知する点が異なる。
【００８７】
図１１（ｂ）は、画像通知部２５の構成の一例を示すブロック図である。図１１（ｂ）に示すように、画像通知部２５は、画像印刷部２５ｃを備えている。画像印刷部２５ｃは、画像通知制御部２６の制御にしたがって入力された画像を画像形成部１０３で印刷する。
【００８８】
本実施の形態によれば、印刷画像で真贋判定を行う場合、複数人でのチェックする場合でも印刷画像を渡すだけで多重チェックが可能となる。また、印刷画像自体がエビデンス（判定の根拠）となるため、顧客にエビデンスを要求されて渡すようなケースでも印刷画像をそのまま渡すだけで良い。
【００８９】
図１１（ｃ）は、画像通知部２５の構成の別の一例を示すブロック図である。図１１（ｃ）に示すように、画像通知部２５は、画像印刷部２５ｄと画像記憶部２５ａとを備えている。画像印刷部２５ｄは、画像通知制御部２６の制御にしたがって入力された不可視画像を画像形成部１０３で印刷する。印刷された印刷画像をオペレータが真贋判定する点は図１１（ｂ）と同じであり、上記したようにこれによって多重チェックが容易となる。
【００９０】
また、画像記憶部２５ａは、入力された不可視画像を印刷と同時に記憶しておく。これにより、画像記憶部２５ａに記憶された不可視画像は、任意のタイミングでディスプレイ表示されることで、別のオペレータが真贋判定することも可能となる。この場合、オペレータは印刷画像とディスプレイの両方で真贋判定を行い、印刷画像はエビデンスとして顧客にそのまま渡すようなケースが考えられる。
【００９１】
図１２は、印刷画像で真贋判定を行う際の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップＳ１〜Ｓ６、ステップＳ８〜Ｓ１１、ステップＳ２１〜Ｓ２３の処理については、図９で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図９で説明したフローチャートとの違いは、画像通知（ディスプレイ表示）（ステップＳ７）を画像通知（印刷）（ステップＳ３１）に変えている点である。
【００９２】
このように本実施の形態によれば、容易に真贋判定の多重チェックを行うことができる。
【００９３】
（第５の実施の形態）
次に、第５の実施の形態について説明する。
【００９４】
第５の実施の形態の画像読取部１０１は、不可視（NIR）画像をモノクロ化するようにした点が、第１の実施の形態ないし第４の実施の形態と異なる。以下、第５の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第４の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第４の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【００９５】
これまで不可視画像でもＲＧＢを使用する構成で説明してきたが、そもそもＮＩＲ画像は色の概念がないため、モノクロデータとして扱う方が自然である。また、ＮＩＲ画像をカラー画像として扱うことで、ファイルサイズが増大するといった問題や画像通知部２５でのディスプレイ表示が遅くなるといった問題もある。
【００９６】
そこで、本実施の形態では、不可視画像をモノクロ画像データに変換することで、画像ファイルサイズを最小化するとともに、画像通知を高速化する構成とする。
【００９７】
図１３は、第５の実施の形態にかかる画像読取部１０１の画像補正部２２の構成を示すブロック図である。図１３（ａ）に示すように、画像補正部２２は、領域抽出部３１と、変倍部３２とに加え、モノクロ変換部４１と、セレクタ（ＳＥＬ）４２と、を備えている。
【００９８】
モノクロ変換部４１は、ＲＧＢデータをモノクロデータに変換する。
【００９９】
セレクタ４２は、ＲＧＢデータと変換されたモノクロデータとを選択する。より詳細には、セレクタ４２は、外部指示によって制御部２３からＲＧＢデータ、モノクロデータの何れを選択するかを制御される。
【０１００】
図１３（ｂ）は、ＮＩＲ画像モードの場合の画像パスを示したものである。図１３（ｂ）に示すように、ＮＩＲ画像モードの場合、モノクロ変換部４１が有効となり、後段のセレクタ４２はモノクロデータ（ＮＩＲ画像）を選択する。セレクタ４２以降は、モノクロデータ（単一チャンネルデータ）として送られることになり、画像のファイルサイズがＲＧＢ画像に比べて約１／３まで低減できる。また、ファイルサイズが低減されたことで、画像通知部２５が外部に画像を通知するのに要する時間も短くなり、通知の高速化が可能となる。
【０１０１】
このように本実施の形態によれば、不可視画像をモノクロ化することにより、外部への画像通知を高速、または、低コストに行うことができる。
【０１０２】
（第６の実施の形態）
次に、第６の実施の形態について説明する。
【０１０３】
第６の実施の形態の画像形成装置１００は、真贋判定の生産性を上げる構成にした点が、第１の実施の形態ないし第５の実施の形態と異なる。以下、第６の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第５の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第５の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１０４】
本実施の形態の画像形成装置１００は、複数の原稿を連続的に読取位置に搬送するＡＤＦ１０２を有している。画像読取部１０１とＡＤＦ１０２とを組み合わせることで、真贋判定の生産性を上げることができる。
【０１０５】
図１４は、第６の実施の形態にかかる画像読取部１０１およびＡＤＦ１０２の構成を概略的に示す図である。画像読取部１０１の構成は図２と同じであるので、説明は省略する。
【０１０６】
ＡＤＦ１０２は、原稿トレイ５１に載置した複数の原稿１２を、ピックアップローラ５２にて１枚ずつ搬送路５３に送る。搬送路５３に送られた原稿１２は、スキャナ読取位置（光源照射位置）５４で画像読取部１０１により画像を読み取られる。ここで、読取位置５４とは光源２からの光が照射される位置である。画像読取後の原稿１２は、排紙トレイ５５に出力される。上記動作は、原稿１２が全て排紙されるまで連続的に行われる。以上のように、複数の文書がある場合でもＡＤＦ１０２を用いることで読取生産性、すなわち真贋判定の生産性を上げることが可能となる。
【０１０７】
次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
【０１０８】
図１５は、ＡＤＦ１０２を用いた構成での画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップＳ１〜Ｓ６、ステップＳ８〜Ｓ１１、ステップＳ２１〜Ｓ２３、ステップＳ３１の処理については、図１２で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図１２で説明したフローチャートとの違いは、画像通知後に全ての原稿（文書）を読み取ったかどうかの分岐（ステップＳ４１）を追加している点である。
【０１０９】
制御部２３は、全ての原稿（文書）を読取完了と判断した場合（ステップＳ４１のＹｅｓ）、読取動作を終了してステップＳ２１に進む。一方、制御部２３は、全ての原稿（文書）を読取完了していない場合と判断した場合（ステップＳ４１のＮｏ）、ステップＳ６に戻って再度読取を行い、全ての原稿（文書）が読取完了となるまで読取動作を行う。なお、ステップＳ６での読取は、ＡＤＦ１０２による原稿（文書）の搬送動作を含んでいる。
【０１１０】
また、図１５においては、全て読取完了後に画像通知を行う構成としているが、これに限るものではなく、読取ごとに画像通知を行うようにしてもよい。
【０１１１】
このように本実施の形態によれば、真贋判定の生産性を上げることができる。
【０１１２】
（第７の実施の形態）
次に、第７の実施の形態について説明する。
【０１１３】
第７の実施の形態の画像読取部１０１は、可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像とを一体的に通知する構成とした点が、第１の実施の形態ないし第６の実施の形態と異なる。以下、第７の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第６の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第６の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１１４】
これまで真贋判定に用いるのは不可視画像のみで説明してきたが、不可視画像はあくまで真贋判定を行うためのものであり、文書の個体識別が必ずできるというわけではない。例えば、後日確認などを行うために画像通知部２５から出力された画像を証拠（エビデンス）として保管するようなケースでは（紙、電子データの両方で想定される）、エビデンスの個体識別ができないと、オペレータがどの文書の真贋判定を行ったかが分からなくなるといった問題が生じる。
【０１１５】
そこで、本実施の形態では、可視画像とＮＩＲ画像を一体的に通知する構成とすることで、オペレータがどの文書の真贋判定を行ったかが分かるようにする。
【０１１６】
図１６は、第７の実施の形態にかかる画像読取部１０１において可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を一体的に通知する構成について説明する図である。
【０１１７】
図１６は、画像通知部２５の構成を示すブロック図である。図１６に示す画像通知部２５は、図６（ｂ）に示した画像記憶部２５ｂと、画像印刷部２５ｅとをシリアルに接続している。画像記憶部２５ｂは、任意のタイミングで入力される可視画像（ＲＧＢ）とＮＩＲ画像を記憶し、２つの画像が揃った時点で可視画像とＮＩＲ画像をそれぞれ画像印刷部２５ｅに出力する。
【０１１８】
画像印刷部２５ｅは、可視画像とＮＩＲ画像を画像形成部１０３で印刷して外部に通知する。また、画像記憶部２５ｂから出力された画像は、図１１（ｃ）で説明したのと同様に、ディスプレイ用に出力され、表示画像として外部に通知される。
【０１１９】
図１６（ｂ）は、画像通知部２５から出力される画像の例を示すものである。画像通知部２５からの出力は個体識別用の可視画像と真贋判定用の不可視画像で構成され、これらが一体的に印刷、又は、ディスプレイ上に表示される。このように真贋判定用の不可視画像と個体識別情報を一体的に通知することで、エビデンスとして機能を高め情報管理を容易にすることができる。また、画像通知部２５から印刷画像として出力する場合、図１６（ｃ）に示すように、表面を可視画像、裏面を不可視画像のように印刷することで物理的に一つのエビデンスとして管理することができるため、情報管理をさらに容易にすることができる。
【０１２０】
なお、可視画像と不可視画像とは必ずしも同時に読み取る必要はなく、例えば、可視画像読取後に不可視読取（又はその逆）のように、それぞれを異なるタイミングで読み取れば良い。但し、エビデンスへの個体識別情報の付与という実際上の運用を考えると、可視読取と不可視読取の間の時間差は少ない方が望ましい。
【０１２１】
次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
【０１２２】
図１７は、可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を一体的に通知する場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップＳ２〜Ｓ５、ステップＳ８〜Ｓ１１、ステップＳ２１〜Ｓ２３、ステップＳ３１、ステップＳ４１の処理については、図１５で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図１５で説明したフローチャートとの違いは、可視画像読取と不可視画像読取とをシーケンシャルに実施する点であり、可視・不可視画像一体モードとしている。
【０１２３】
図１７に示すように、制御部２３は、まず、可視・不可視画像一体モードが指定されているかを判断する（ステップＳ５１）。
【０１２４】
制御部２３は、可視・不可視画像一体モードが指定されている場合（ステップＳ５１のＹｅｓ）、ステップＳ２〜Ｓ５の処理の実行後に、可視画像の読取を実行する（ステップＳ５２）。次いで、制御部２３は、ステップＳ８〜Ｓ１１の処理の実行後に、不可視画像の読取を実行する（ステップＳ５３）。
【０１２５】
制御部２３は、可視・不可視画像一体モードが指定されていない場合（ステップＳ５１のＮｏ）、可視／不可視画像モードの選択となり、図１５に示した画像読取フローに移行する。
【０１２６】
なお、図１７では可視画像読取後に不可視画像読取を行っている例であるが、この順番は逆でも良い。また、図１７は可視／不可視画像読取後に画像通知を行う構成としているが、これに限るものではなく、読取ごとに画像通知を行うようにしてもよい。
【０１２７】
このように本実施の形態によれば、画像通知部２５は、補正後の可視画像と不可視画像とを入力し、可視画像と不可視画像とを一体的に通知するので、真贋判定のための情報管理を容易にすることができる。
【０１２８】
また、本実施の形態によれば、画像通知部２５は、可視画像と不可視画像をそれぞれ印刷画像の第一面と第二面に印刷して通知することにより、真贋判定のための情報管理をさらに容易することができる。
【０１２９】
（第８の実施の形態）
次に、第８の実施の形態について説明する。
【０１３０】
第８の実施の形態の画像形成装置１００は、可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を同時に読み取る構成とした点が、第１の実施の形態ないし第７の実施の形態と異なる。以下、第８の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第７の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第７の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１３１】
第７の実施の形態では、可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を順次読み取り、その結果を一体的に通知する例を示したが、オペレータの操作性を考えると、可視画像と不可視画像とを２回読み取る動作（指示）は煩雑になるという問題がある。
【０１３２】
そこで、本実施の形態では、可視画像とＮＩＲ画像を同時に読み取る構成とすることで、オペレータの操作性を向上させることとする。
【０１３３】
図１８は、第８の実施の形態にかかる画像形成装置１００を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図１８（ａ）は、可視画像とＮＩＲ画像を同時に読み取る場合の構成を示すものである。図３に示す構成においては、イメージセンサ９からＲＧＢ又はＮＩＲの何れかの画像信号を出力していた。一方、図１８（ａ）に示す画像形成装置１００では、イメージセンサ９は、被写体からの反射光を読み取り、ＲＧＢ画像信号とＮＩＲ画像信号を一度に出力する。
【０１３４】
イメージセンサ９から出力されたＲＧＢ画像信号とＮＩＲ画像信号は、信号処理部２１、画像補正部２２を介して画像通知部２５に出力される。
【０１３５】
図１８（ｂ）は、イメージセンサ９の構成を示す図である。図１８（ｂ）に示すように、イメージセンサ９は、ＲＧＢ画素列に加えてＮＩＲ画素列を構成することで、ＲＧＢとＮＩＲ画像を一度に読み取れるようにしている。
【０１３６】
図１８（ｃ）は、画像通知部２５の構成を示す図である。図１８（ｃ）に示すように、画像記憶部２５ｂに対して、ＲＧＢ画像信号とＮＩＲ画像信号が一度に入力される。
【０１３７】
以上のように、可視画像とＮＩＲ画像を同時に読み取る構成とすることで、オペレータの操作性を向上することができる。
【０１３８】
次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
【０１３９】
図１９は、可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を同時に読み取る場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップＳ２１〜Ｓ２３、ステップＳ３１、ステップＳ４１、ステップＳ５１の処理については、図１７で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図１７で説明したフローチャートとの違いは、可視・不可視画像一体モードが選択された場合、イメージセンサ９、信号処理部２１、光源２、画像補正部２２の各設定を可視（ＲＧＢ）画像と不可視（ＮＩＲ）画像を同時に読み取る設定にする点である。
【０１４０】
図１９に示すように、制御部２３は、可視・不可視画像一体モードが指定されている場合（ステップＳ５１のＹｅｓ）、ステップＳ６１に進む。ステップＳ６１では、制御部２３は、イメージセンサ９のモード切替を実行して「可視＆ＮＩＲモード」にする。
【０１４１】
次いで、制御部２３は、信号処理部２１のモード切替を実行して「可視＆ＮＩＲモード」にし（ステップＳ６２）、光源２のモード切替を実行して「可視＆ＮＩＲモード」にし（ステップＳ６３）、画像補正部２２のモード切替を実行して「可視＆ＮＩＲモード」にする（ステップＳ６４）。
【０１４２】
その後、ステップＳ６５では、制御部２３は、可視（ＲＧＢ）画像と不可視（ＮＩＲ）画像の読取を同時に実行する。
【０１４３】
このように本実施の形態によれば、情報管理を容易にしつつ、真贋贋判定の生産性を上げることができる。
【０１４４】
（第９の実施の形態）
次に、第９の実施の形態について説明する。
【０１４５】
第９の実施の形態の画像形成装置１００は、表裏の可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を同時に読み取る構成にした点が、第１の実施の形態ないし第８の実施の形態と異なる。以下、第９の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第８の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第８の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１４６】
第８の実施の形態では、ＮＩＲ画素列を追加したイメージセンサ９を用いることで、可視画像と不可視（ＮＩＲ）画像を同時に読み取る構成を示した。但し、この場合は可視画像とＮＩＲ画像が同一面にある場合にのみ対応することができ、可視画像が表面、ＮＩＲ画像が裏面のように、可視画像とＮＩＲ画像が同一面にない場合は同時に読み取ることができない。
【０１４７】
そこで、本実施の形態では、表面でＮＩＲ画像、裏面で可視画像を読み取る構成とすることで、可視画像とＮＩＲ画像が同一面にない場合でも同時に読み取ることを可能とする。
【０１４８】
図２０は、第９の実施の形態にかかる画像読取部１０１およびＡＤＦ１０２の構成を概略的に示す図である。ＡＤＦ１０２は、１パスの搬送路５３になっており、搬送路５３内に密着イメージセンサ（ＣＩＳ；Contact-Image-Sensor）６１を備えている点が図１４に示すＡＤＦ１０２とは異なる。ここで、画像読取部１０１側は可視画像モードとＮＩＲ画像モードを備えているものとし、ＡＤＦ１０２のＣＩＳ６１側は可視画像モードのみとする。
【０１４９】
ＡＤＦ１０２は、原稿トレイ５１に載置した複数の原稿１２を、ピックアップローラ５２にて１枚ずつ搬送路５３に送る。搬送路５３に送られた原稿１２の表面のＮＩＲ画像は、スキャナ読取位置（光源照射位置）５４で画像読取部１０１により読み取られる。その後、原稿１２は排紙トレイ５５に向かって搬送される。排紙トレイ５５に向かって搬送される原稿１２の裏面のＲＧＢ画像は、搬送路５３の途中にあるＣＩＳ６１によって読み取られる。
【０１５０】
以上のように、表面でＮＩＲ画像、裏面で可視画像を読み取る構成とすることで、可視画像とＮＩＲ画像が同一面にない場合でも同時に読み取ることができる。
【０１５１】
なお、図２０では画像読取部１０１でＮＩＲ画像、ＣＩＳ６１でＲＧＢ画像を読み取る構成としているが、この関係は逆でも良い。また、ＣＩＳ６１は縮小光学系での読み取りであっても良いし、逆に画像読取部１０１側の縮小光学系がＣＩＳであっても良い。
【０１５２】
図２１は、画像形成装置１００を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図２１（ａ）は、表裏の可視画像、又は、表面の不可視（ＮＩＲ）画像と裏面の可視画像を同時に読み取る場合の構成を示すものである。図１８に示した構成との違いは、原稿の表面を読み取る構成（光源２、イメージセンサ９）の他に、原稿の裏面を読み取るＣＩＳ６１（光源は可視光）を追加した点である。
【０１５３】
ＣＩＳ６１は、制御部２３および光源駆動部２４により制御される。すなわち、ＣＩＳ６１は、画像モードに応じて動作が制御される。
【０１５４】
ＣＩＳ６１の出力は可視画像のみでありＲＧＢ出力となる。画像読取部１０１側でのＲＧＢ（ＮＩＲ）画像とＣＩＳ６１側のＲＧＢ画像はそれぞれ信号処理部２１、画像補正部２２を介して画像通知部２５に出力される。
【０１５５】
図２１（ｂ）は、画像通知部２５の構成を示す図である。図２１（ｂ）に示すように、画像記憶部２５ｂに対して、表面用のＲＧＢ（ＮＩＲ）画像信号と裏面用のＲＧＢ画像信号が一度に入力される。この場合、画像記憶部２５ｂからは裏面のＲＧＢ画像と表面のＮＩＲ画像が出力され、印刷又はディスプレイに表示されることになる。
【０１５６】
次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
【０１５７】
図２２は、表裏の可視画像、又は、表面の不可視（ＮＩＲ）画像と裏面の可視画像を同時に読み取る場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップＳ８〜Ｓ１１、ステップＳ２１〜Ｓ２３、ステップＳ３１、ステップＳ４１、ステップＳ５１、ステップＳ５３の処理については、図１７で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図１７で説明したフローチャートとの違いは、可視画像読取と不可視画像読取とを並列的に実施する点であり、可視・不可視画像一体モードとしている。
【０１５８】
図２２に示すように、制御部２３は、可視・不可視画像一体モードが指定されている場合（ステップＳ５１のＹｅｓ）、ステップＳ８〜Ｓ１１の処理の実行後に、原稿の表面の不可視画像の読取を実行する（ステップＳ５３）。
【０１５９】
併せて、制御部２３は、可視・不可視画像一体モードが指定されている場合（ステップＳ５１のＹｅｓ）、原稿の裏面用にＣＩＳ６１の設定を可視（ＲＧＢ）設定として（ステップＳ７１）、原稿の裏面の可視画像の読取を実行する（ステップＳ７２）。
【０１６０】
なお、表面読取（ＮＩＲ）と裏面読取（ＲＧＢ）のタイミング関係に特に制限はないものとする。
【０１６１】
このように本実施の形態によれば、可視情報と不可視情報が別面にある場合でも、情報管理を容易にしつつ、真贋判定の生産性を上げることができる。
【０１６２】
（第１０の実施の形態）
次に、第１０の実施の形態について説明する。
【０１６３】
第１０の実施の形態の画像読取部１０１は、可視画像とＮＩＲ画像を合成して一つの画像とする点が、第１の実施の形態ないし第９の実施の形態と異なる。以下、第１０の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第９の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第９の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１６４】
第８の実施の形態や第９の実施の形態においては、可視画像とＮＩＲ画像を一体的に通知する構成を示したが、複数の画像（面）を通知する必要があるため、通知が完了されるまでに時間が掛かる問題がある。
【０１６５】
そこで、本実施の形態では、可視画像とＮＩＲ画像を１枚（フレーム）の画像に合成することで、画像通知の時間を短縮する。
【０１６６】
図２３は、第１０の実施の形態にかかる画像読取部１０１の画像補正部２２の構成を示すブロック図である。図２３（ａ）に示すように、画像補正部２２は、領域抽出部３１と、変倍部３２と、モノクロ変換部４１と、セレクタ（ＳＥＬ）４２とに加え、合成手段として機能する画像合成部７１を備えている。
【０１６７】
例えば、表裏の可視画像とＮＩＲ画像を一体的に通知するよう外部指示を受けた場合、制御部２３では画像合成部７１における画像合成を有効にする。画像合成部７１は、制御部２３の制御に従い、可視画像とＮＩＲ画像を１枚（フレーム）の画像に合成する。
【０１６８】
図２３（ｂ）は、可視画像とＮＩＲ画像を１枚（フレーム）の画像に合成する場合の有効な画像パスを示したものである。図２３（ｂ）に示すように、可視画像とＮＩＲ画像を１枚（フレーム）の画像に合成する場合、画像合成部７１は、モノクロ変換部４１を介して表面読取画像に含まれるＮＩＲ画像を取得する。一方、画像合成部７１は、裏面読取画像であるＲＧＢ画像をそのまま取得する。
【０１６９】
画像合成部７１は、入力されたＮＩＲ画像とＲＧＢ画像を合成し、新たなＲＧＢ画像を生成する。画像合成部７１は、生成したＲＧＢ画像を、領域抽出部３１、変倍部３２を介して後段の画像通知部２５に出力する。このとき、後段の画像通知部２５から見ると、ＲＧＢ画像のみが通知されるようになる（図示せず）。この場合、ＲＧＢ画像のみ画像通知すれば良く、画像通知部２５の動作としては基本的に変わらない。なお、画像合成部７１から出力されるＲＧＢで無効となる画像パスは、可視画像同士の表裏画像を出力する場合のパスである。
【０１７０】
以上のように、可視画像とＮＩＲ画像を１枚（フレーム）の画像に合成することで、画像通知の時間を短縮し、高速化することができる。
【０１７１】
なお、本実施の形態では、画像合成後に領域抽出・変倍する場合で記載しているが、領域抽出・変倍後に画像合成を実施しても良い。
【０１７２】
次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
【０１７３】
図２４は、可視画像とＮＩＲ画像を合成して一つの画像とする場合の画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップＳ８〜Ｓ１１、ステップＳ２１〜Ｓ２３、ステップＳ３１、ステップＳ４１、ステップＳ５１、ステップＳ５３、ステップＳ７１〜Ｓ７２の処理については、図２２で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図２２で説明したフローチャートとの違いは、読取完了後に可視画像と不可視画像とを合成する否かを追加した点である。
【０１７４】
図２４に示すように、制御部２３は、全ての原稿（文書）を読取完了と判断した場合（ステップＳ４１のＹｅｓ）、画像合成部７１における画像合成を有効にするかを判断する（ステップＳ８１）。制御部２３は、表裏の可視画像とＮＩＲ画像を一体的に通知するよう外部指示を受けた場合、画像合成部７１における画像合成を有効にすると判断し（ステップＳ８１のＹｅｓ）、画像合成部７１における画像合成を有効にする（ステップＳ８２）。
【０１７５】
一方、制御部２３は、表裏の可視画像とＮＩＲ画像を一体的に通知するよう外部指示を受けていない場合、画像合成部７１における画像合成を有効にしないと判断し（ステップＳ８１のＮｏ）、画像合成部７１における画像合成を無効にする（ステップＳ８３）。
【０１７６】
ここで、図２５は画像読取部１０１における画像読取処理の作用と効果について説明する図である。図２５（ａ）は、画像合成部７１に入力される可視画像（ＲＧＢ）と不可視画像（ＮＩＲ）の例である。
【０１７７】
図２５（ｂ）は、合成画像の一例である。図２５（ｂ）に示す例は、ＲＧＢ画像にＮＩＲ画像の真贋マークを拡大して上書きする形で合成した例であり、ＮＩＲ画像部分は白黒模様として扱っている。このようにＲＧＢ画像とＮＩＲ画像を合成して同一面の１枚画像とすることにより、画像通知部２５で扱うデータ容量を低減できるため、画像通知の高速化が可能となる。
【０１７８】
また、図２５（ｃ）は、合成画像の別の一例である。図２５（ｃ）に示す例は、ＲＧＢ画像の余白エリアにＮＩＲ画像の真贋マークを合成した例であり、ＮＩＲ画像部分は図２５（ｂ）と同様に白黒画像として扱っている。このようにＲＧＢ画像のコンテキストがある領域とは別な領域にＮＩＲ画像をレイアウトして合成することで、可視情報の視認性を維持したまま画像通知の高速化が可能となる。
【０１７９】
なお、本実施の形態では、ＮＩＲ画像部分を白黒画像として扱っているが、可視画像とは異なる色で画像合成することで、不可視情報の視認性を上げることができる。
【０１８０】
このように本実施の形態によれば、情報管理を容易にしつつ、外部への画像通知を高速に行うことができる。
【０１８１】
また、本実施の形態によれば、可視画像と不可視画像とを同一面の別領域にレイアウトすることにより、可視情報の視認性を維持することができる。
【０１８２】
さらに、本実施の形態によれば、可視画像に対して不可視画像の色を異ならせることにより、不可視情報の視認性を上げることができる。
【０１８３】
（第１１の実施の形態）
次に、第１１の実施の形態について説明する。
【０１８４】
第１１の実施の形態の画像読取部１０１は、不可視画像のコントラストを調整して真贋判定精度をさらに高めるようにした点が、第１の実施の形態ないし第１０の実施の形態と異なる。以下、第１１の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第１０の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第１０の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１８５】
第１の実施の形態の図５でも示した不可視埋め込み技術、いわゆる潜像技術は目視で認識ができない情報を埋め込むことが可能であるが、通常画像よりも埋込画像の濃度を下げるなどして、目視で目立たないような工夫が施される。そのため、読み取った不可視画像を見てもコントラストが十分でない場合があり、真贋判定が困難になる場合がある。また、読取装置で読み取った画像濃度が薄い場合もあり、その場合も同様に真贋判定が困難になるという問題がある。
【０１８６】
そこで、本実施の形態では、画像のコントラストを補正することで不可視画像のコントラストが不十分な場合でも真贋判定精度を維持できるようにする。
【０１８７】
図２６は、第１１の実施の形態にかかる画像読取部１０１の画像補正部２２の構成を示すブロック図である。図２６に示すように、画像補正部２２は、領域抽出部３１と、変倍部３２と、モノクロ変換部４１と、セレクタ（ＳＥＬ）４２と、画像合成部７１とに加え、コントラスト調整部７２を備えている。
【０１８８】
コントラスト調整部７２は、可視画像、および、不可視（ＮＩＲ）画像のコントラストを調整する。具体的には、コントラスト調整部７２は、ＮＩＲ画像のコントラスト強調処理や二値化処理、又は、可視画像のコントラスト抑制処理（積分処理）を行う。
【０１８９】
ここで、図２７はコントラスト調整部７２における不可視画像のコントラスト調整処理の作用と効果について説明する図である。図２７（ａ）は、調整前の不可視読取画像を示している。図２７（ｂ）は、コントラスト調整後の不可視画像を示しており、コントラストの強調処理を実施することで、図２７（ａ）の画像に対して真贋判定マークがよりはっきり識別できることが分かる。また、図２７（ｃ）は、二値化によってコントラストを調整した場合の不可視画像を示しており、図２７（ａ）の画像に対して真贋判定マークが明確に識別できることが分かる。なお、二値化の閾値は予め適当な値を設定しておく。二値化処理によりコントラスト強調処理を行うことにより、容易に真贋判定精度を維持することができる。
【０１９０】
なお、図２７では不可視画像のコントラストを調整したが、そのコントラストが可視画像に対する相対的なものであることを考えると、可視画像のコントラストを変えることでも同様の効果を出すことができる。
【０１９１】
ここで、図２８はコントラスト調整部７２における可視画像のコントラスト調整処理の作用と効果について説明する図である。図２８（ａ）は、調整前の可視画像と不可視読取画像が１フレームに合成された画像を示している。図２８（ｂ）は、可視画像のコントラストを抑制するようにコントラストを調整した画像を示しており、コントラスト抑制処理を実施することで、図２８（ａ）の画像に対して真贋判定マークがよりはっきり識別できることが分かる。なお、コントラスト抑制処理は積分フィルタを用いると容易に実現できる。積分フィルタ処理によりコントラスト抑制処理を行うことにより、容易に真贋判定精度を維持することができる。
【０１９２】
このように本実施の形態によれば、不可視画像に対してコントラスト強調処理を行うことにより、不可視画像が淡い濃度で構成される場合でも、真贋判定精度を維持することができる。
【０１９３】
また、本実施の形態によれば、可視画像のコントラストを抑えるコントラスト抑制処理を行うことにより、不可視画像がドット（編点）で構成される場合でも、真贋判定精度を維持することができる。
【０１９４】
（第１２の実施の形態）
次に、第１２の実施の形態について説明する。
【０１９５】
第１２の実施の形態の画像読取部１０１は、不可視画像に対する線画化処理を行うようにした点が、第１の実施の形態ないし第１１の実施の形態と異なる。以下、第１２の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第１１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第１１の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１９６】
第１１の実施の形態では、不可視画像のコントラストを例に説明したが、不可視埋め込み（潜像）技術では不可視画像をドット（網点）で構成することで、目視で目立たなくさせる場合もあり（人間の目には等価的に濃度が下がって見える）、その場合も同様に真贋判定が困難になるという問題がある。
【０１９７】
そこで、本実施の形態では、画像のドットを線画化する補正を行うことで不可視画像がドット（網点）の場合でも真贋判定精度を維持できるようにする。
【０１９８】
図２９は、第１２の実施の形態にかかる画像読取部１０１の画像補正部２２の構成を示すブロック図である。図２６に示すように、画像補正部２２は、領域抽出部３１と、変倍部３２と、モノクロ変換部４１と、セレクタ（ＳＥＬ）４２と、画像合成部７１と、コントラスト調整部７２とに加え、線画化部７３を備えている。
【０１９９】
線画化部７３は、ドットを認識してそれらを繋ぎ合わせる線画化処理を実施する。なお、本実施の形態においては、線画化部７３を不可視画像に対しての処理を行うためＮＩＲ画像が入力される側に配置しているが、可視画像側にも配置する構成でも良い。
【０２００】
図３０は、不可視画像に対する線画化処理の作用と効果について説明する図である。図３０（ａ）は、処理前の不可視読取画像を示している。真贋判定マーク“丸印の中に正”がドット（網点）で構成されているため、これだけでマークを識別するのは難しい。図３０（ｂ）は、線画化処理を実施した画像を示しており、各ドットが繋がれ連続的な滑らかな画像になることで、図３０（ａ）に対して真贋判定マークが明確に識別できることが分かる。
【０２０１】
なお、本実施の形態では、ある意味では真贋判定マークのパターンを変更していることになるが、予めパターン変更をしても真贋判定上問題ないことが前提である。
【０２０２】
次に、制御部２３の制御による画像読取処理の流れについて説明する。
【０２０３】
図３１は、コントラスト調整処理または線画化処理を含む画像読取処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、ステップＳ８〜Ｓ１１、ステップＳ２１〜Ｓ２３、ステップＳ３１、ステップＳ４１、ステップＳ５１、ステップＳ５３、ステップＳ７１〜Ｓ７２、ステップＳ８１〜Ｓ８３の処理については、図２４で説明した処理と変わるものではないので、その説明を省略する。図２４で説明したフローチャートとの違いは、読取完了後にコントラスト調整処理、又は、線画化処理を実施するか否かを追加した点である。
【０２０４】
図３１に示すように、制御部２３は、全ての原稿（文書）を読取完了と判断した場合（ステップＳ４１のＹｅｓ）、コントラスト調整部７２におけるコントラスト調整処理または線画化部７３における線画化処理を有効にするかを判断する（ステップＳ９１）。制御部２３は、コントラスト調整処理または線画化処理を有効にすると判断した場合（ステップＳ９１のＹｅｓ）、コントラスト調整処理または線画化処理を有効にする（ステップＳ９２）。
【０２０５】
一方、制御部２３は、コントラスト調整処理または線画化処理を有効にしないと判断し（ステップＳ９１のＮｏ）、コントラスト調整処理または線画化処理を無効にする（ステップＳ９３）。
【０２０６】
なお、図３１では、コントラスト調整（不可視画像）、コントラスト調整（可視画像）、線画化処理の何れか一つを選択する記載としているが、これら処理を組み合わせて用いても良い。
【０２０７】
このように本実施の形態によれば、不可視画像がドット（編点）で構成される場合でも、真贋判定精度を維持することができる。
【０２０８】
（第１３の実施の形態）
次に、第１３の実施の形態について説明する。
【０２０９】
第１３の実施の形態は、真贋判定の一次判断を機器内で行うようにした点が、第１の実施の形態ないし第１２の実施の形態と異なる。以下、第１３の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第１２の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第１２の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０２１０】
これまで目視で確認することで真贋判定の妥当性を確認できる構成を述べてきた。しかし、真贋判定の妥当性を確認する場合、同時に真贋判定自体も行うため判定作業に時間が掛かるという問題がある。
【０２１１】
そこで、本実施の形態では、真贋判定の一次判断を機器内で行う構成とすることで判定作業に掛かる時間を短縮する構成とする。
【０２１２】
図３２は、第１３の実施の形態にかかる真贋判定システム２００を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図３２（ａ）に示す真贋判定システム２００は、画像補正部２２と画像通知部２５との間に、真贋判定を行う真贋判定手段として機能する真贋判定部９１を備えている。
【０２１３】
真贋判定部９１は、画像補正部２２から出力されたＮＩＲ画像の真贋判定マーク（丸印に正）の有無を検出することで真贋判定を行う。真贋判定部９１は、真贋判定結果を画像通知部２５に出力する。
【０２１４】
画像通知部２５は、これまで述べてきた画像情報に合わせて真贋判定結果も通知する。
【０２１５】
制御部２３は、画像モードに応じて真贋判定部９１で真贋判定の実施有無や判定方法、判定条件の制御を行う。
【０２１６】
なお、真贋判定部９１を除いた構成要素は、これまで述べてきた画像読取部１０１、又は、画像形成装置１００と同じであり、これに真贋判定部９１を加えた構成を真贋判定システム２００と呼んでいる。
【０２１７】
図３２（ｂ）には、ＲＧＢ画像とＮＩＲ画像を同時に取得できるイメージセンサ９を用いた真贋判定システム２００を示す。図３２（ａ）に示す真贋判定システム２００との違いは、図３２（ａ）ではＣＩＳ６１を用いてＲＧＢ画像とＮＩＲ画像との同時取得を行っていた点が、ＲＧＢ画像とＮＩＲ画像とを同時に取得できるイメージセンサ９に置き換わった点である。
【０２１８】
また、真贋判定システム２００で得られる（外部通知される）真贋判定結果は、一次判定結果として扱う。このようにしたのは、偽造や改竄などを考慮すると、必ずしも結果が妥当であるわけではないためである。そのため、最終的な判定結果は、真贋判定システム２００で得られた一次判定結果と、画像通知部２５から通知されるＮＩＲ画像による妥当性判断から判断される。
【０２１９】
以上のように、真贋判定の一次判断を機器内で行い、通知されるＮＩＲ画像と合わせて真贋判定を行うことで、判定作業に掛かる時間を短縮することができる。
【０２２０】
このように本実施の形態によれば、真贋判定作業を短縮することができる。
【０２２１】
（第１４の実施の形態）
次に、第１４の実施の形態について説明する。
【０２２２】
第１４の実施の形態の真贋判定システム２００は、不可視／可視画像と真贋判定結果とを一体的に通知するようにした点が、第１の実施の形態ないし第１３の実施の形態と異なる。以下、第１４の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第１３の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第１３の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０２２３】
第１３の実施の形態において真贋判定システム２００を示したが、情報管理という観点では真贋判定結果をＮＩＲ画像とは別にエビデンスとして保管するのは後の情報管理を難しくするという問題がある。
【０２２４】
そこで、本実施の形態では、ＮＩＲ画像と真贋判定結果とを一体的に通知することで、エビデンスとしての情報管理を容易にする。
【０２２５】
図３３は、第１４の実施の形態にかかる画像読取部１０１の画像通知部２５の構成を示す図である。図３３に示す画像読取部１０１の画像通知部２５は、画像記憶部２５ｂと画像印刷部２５ｅとの間に、情報合成手段として機能する通知画像生成部２５ｆを備えている。
【０２２６】
図３３に示すように、画像通知部２５には可視画像とＮＩＲ画像の他に真贋判定結果が入力される。入力された画像は、画像記憶部２５ｂで記憶され、ＲＧＢ画像とＮＩＲ画像として後段の通知画像生成部２５ｆに出力される。また、真贋判定結果も画像記憶部２５ｂで記憶され、後段の通知画像生成部２５ｆに出力される。
【０２２７】
通知画像生成部２５ｆは、入力されたＮＩＲ画像に真贋判定結果を付加する画像合成を行う。通知画像生成部２５ｆは、合成後のＮＩＲ画像（通知画像（ＮＩＲ））を画像印刷部２５ｅに出力する。画像印刷部２５ｅは、合成後のＮＩＲ画像（通知画像（ＮＩＲ））を、可視で印刷、又は、ディスプレイに表示する。
【０２２８】
以上のように、ＮＩＲ画像と真贋判定結果とを画像として一体的に通知することで情報管理を容易にすることができる。
【０２２９】
なお、図３３では、ＮＩＲ画像に真贋判定結果を合成することを述べたが、可視画像に真贋判定結果を合成しても良い。
【０２３０】
図３４は、不可視／可視画像と真贋判定結果を一体的に通知した場合の作用と効果について説明する図である。図３４（ａ）は、画像通知部２５に入力される可視画像（ＲＧＢ）と不可視画像（ＮＩＲ）、及び、真贋判定結果の例である。
【０２３１】
図３４（ｂ）は合成画像の一例であり、ＲＧＢ画像にＮＩＲ画像の真贋マークを合成しつつ、さらに真贋判定結果を画像に上書きする形で合成した例であり、ＮＩＲ画像部分や真贋判定結果部分は白黒模様として扱っている。
【０２３２】
このように画像と真贋判定結果を合成して同一面の１枚画像とすることにより、後の情報管理が容易となる。なお、原本が偽物である場合には真贋マークは存在せず、真贋判定結果も偽の文字が合成されて通知される。
【０２３３】
また、図３４（ｃ）は、合成画像の別の一例であり、ＲＧＢ画像、又は、ＮＩＲ画像の真贋マークの余白エリアに真贋判定結果を合成した例であり、ＮＩＲ画像部分、及び、真贋判定結果は上記同様に白黒画像として扱っている。このように画像のコンテキストがある領域とは別な領域に真贋判定結果をレイアウトして合成することで、画像情報の視認性を維持することができ、特にＮＩＲ画像と合成することでその効果を奏することができる）。
【０２３４】
また、上記例では真贋判定結果部分を白黒画像として扱っているが、可視／不可視画像とは異なる色で画像合成することで、真贋判定結果の視認性を上げることができる。
【０２３５】
このように本実施の形態によれば、真贋判定作業を短縮しつつ、情報管理を容易にすることができる。
【０２３６】
（第１５の実施の形態）
次に、第１５の実施の形態について説明する。
【０２３７】
第１５の実施の形態の真贋判定システム２００は、画像情報を外部ストレージ（クラウド）に保管するようにした点が、第１の実施の形態ないし第１４の実施の形態と異なる。以下、第１５の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第１４の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第１４の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０２３８】
これまで、外部に通知される画像情報をエビデンスとしてローカルの記憶容量や印刷紙で保管することを想定してきたが、実際には、膨大な記憶容量や大量の印刷紙を保管するスペースが必要といった問題がある。
【０２３９】
そこで、本実施の形態では、特に容量が大きくなる画像情報を外部のストレージに保管してそのアクセスキーのみを外部通知する構成することで、エビデンス保管を容易にすることとする。
【０２４０】
図３５は、第１５の実施の形態にかかる真贋判定システム２００を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図３５（ａ）は、画像情報を外部ストレージ（クラウド）に保管する場合の構成を示すものである。図３５（ａ）に示す真贋判定システム２００は、画像通知部２５から外部ストレージ（クラウド）９２が接続されている。
【０２４１】
外部ストレージ（クラウド）９２は、ストレージ手段として機能するものであって、クラウドなどのネットワーク上のストレージである。真贋判定システム２００は、外部ストレージ（クラウド）９２を含む。
【０２４２】
図３５（ｂ）は、画像通知部２５の構成を示す図である。図３５（ｂ）に示すように、画像通知部２５には可視画像とＮＩＲ画像の他に真贋判定結果が入力される。入力された画像は、画像記憶部２５ｂで記憶され、ＲＧＢ画像とＮＩＲ画像として後段の通知画像生成部２５ｆに出力される。また、真贋判定結果も画像記憶部２５ｂで記憶され、後段の通知画像生成部２５ｆに出力される。
【０２４３】
通知画像生成部２５ｆは、入力されたＮＩＲ画像に真贋判定結果を付加する画像合成を行う。通知画像生成部２５ｆは、合成後のＮＩＲ画像（通知画像（ＮＩＲ））を画像印刷部２５ｅに出力する。画像印刷部２５ｅは、合成後のＮＩＲ画像（通知画像（ＮＩＲ））を、可視で印刷、又は、ディスプレイに表示する。
【０２４４】
加えて、通知画像生成部２５ｆは、外部ストレージ（クラウド）９２に対するストレージ用画像（ＲＧＢ、ＮＩＲ）を出力する。通知画像生成部２５ｆから出力されるストレージ用画像（ＲＧＢ、ＮＩＲ）は、同じく通知画像生成部２５ｆから出力される通知画像（ＲＧＢ、ＮＩＲ）とは異なる。具体的には、通知画像は真贋判定結果などを合成した画像となっているのに対し、ストレージ用画像は合成する前の画像情報とする。
【０２４５】
これによって、オペレータ側には通知画像によってまず真贋判定結果が即座に通知され、妥当性判断が必要な場合は外部ストレージ（クラウド）９２に対するストレージ用画像を呼び出して真贋判定の妥当性確認を行う、といった運用も可能となる。外部ストレージ（クラウド）９２へのアクセス情報（アクセスキー）は通知画像生成部２５ｆで生成され、通知画像に真贋判定結果とともに通知される。
【０２４６】
図３６は、画像情報を外部ストレージ（クラウド）９２に保管する場合の作用と効果について説明する図である。図３６において上段は通知画像、下段は外部ストレージ（クラウド）９２に保管する画像を示している。
【０２４７】
図３６（ａ）は、通知画像には可視（ＲＧＢ）画像と真贋判定結果が合成され、ストレージ画像が不可視（ＮＩＲ）画像である例である。図３６（ａ）に示す通知画像が、第１４の実施の形態で説明した図３４（ｃ）で説明した画像と異なる点は、真贋判定結果の下部に画像へのアクセス情報（アクセスキー）が合成されている点である。
【０２４８】
オペレータは、通知される可視情報と真贋判定結果を見て、ある特定の個体（文書）の真贋判定の一次結果と認識した上で、必要に応じて一緒に付加されているアクセスキーを用いて外部ストレージ（クラウド）９２にアクセスし、保管されている不可視画像を確認して妥当性確認を行うというワークフローになる。この場合、真贋判定結果やアクセスキーと一緒に可視画像（個体識別情報）を最初に通知しているため、情報管理が容易となる。
【０２４９】
図３６（ｂ）は、通知画像には不可視画像（ＮＩＲ）と真贋判定結果が合成され、ストレージ画像が可視画像（ＲＧＢ）である例である。ここでのＮＩＲ画像は真贋判定マークを抽出・拡大したものとしている。
【０２５０】
この場合、オペレータは、通知される不可視情報と真贋判定結果を見て、真贋判定の一次結果を認識するとともに妥当性判断を行う。次いで、必要に応じて一緒に付加されているアクセスキーを用いて外部ストレージ（クラウド）９２にアクセスし、保管されている可視画像を確認してその結果がどの文書のものなのかの個体識別を行うというワークフローになる。この場合、真贋判定結果やアクセスキーと一緒にＮＩＲ情報を最初に通知しているため、真贋判定の妥当性確認をリアルタイムで行うことができる。
【０２５１】
図３６（ｃ）は、通知画像は真贋判定結果のみとし、ストレージ画像が可視（ＲＧＢ）画像と不可視（ＮＩＲ）画像である例である。
【０２５２】
この場合、オペレータは、通知される真贋判定結果を見て、真贋判定の一次結果を認識した上で、必要に応じて一緒に付加されているアクセスキーを用いて外部ストレージ（クラウド）９２にアクセスし、保管されている可視画像とＮＩＲ画像を確認して、妥当性確認やその結果がどの文書のものなのかの個体識別を行うというワークフローになる。この場合、真贋判定結果やアクセスキーのみを通知しているため、真贋判定の１次判断を早期に行うことができる。
【０２５３】
以上のように、画像情報を外部ストレージ（クラウド）９２に保管してそのアクセスキーのみ外部通知する構成することで、真贋判定の精度や妥当性を保ったまま、エビデンス保管を容易にすることができる。
【０２５４】
図３７は、可視画像と不可視画像の双方を外部ストレージ（クラウド）９２に保管する場合の作用と効果について説明する図である。図３７において上段は通知画像、下段は外部ストレージ（クラウド）９２に保管する画像を示している。
【０２５５】
図３６では通知画像に含まれていない可視画像と不可視画像の何れか、又は、その両方を外部ストレージ（クラウド）９２に保管する例を示したが、エビデンスの保管信頼性という観点では通知画像によらず、可視画像と不可視画像の双方をストレージしておく方が望ましい。
【０２５６】
図３７（ａ）は、通知画像には可視（ＲＧＢ）画像から抽出した個体識別情報と真贋判定結果、アクセスキーが合成された例である。ストレージ画像は、可視（ＲＧＢ）画像と不可視（ＮＩＲ）画像の両方である。
【０２５７】
オペレータのワークフローは、図３６（ａ）での説明と同じであるが、外部ストレージ（クラウド）９２にＲＧＢ画像とＮＩＲ画像の双方が保管されるため、保管信頼性を高めることができる。
【０２５８】
なお、図３７（ａ）の通知画像はＲＧＢ画像から抽出した個体識別情報を記載した例としているが、図３６（ａ）と異なって通知画像に用いられる可視画像を保管する（バックアップする）構成であるため、ＲＧＢ画像の加工が可能となっている。
【０２５９】
図３７（ｂ）は、通知画像には可視（ＲＧＢ）画像から抽出した個体識別情報と真贋判定結果、アクセスキー、さらにＮＩＲ画像から抽出・拡大された真贋判定マークが合成された例である。ストレージ画像は可視（ＲＧＢ）画像と不可視（ＮＩＲ）画像の両方である。
【０２６０】
オペレータのワークフローは、図３７（ａ）と基本的には同じであるが、真贋判定マークも通知されるため妥当性確認も一緒に行う。外部ストレージ（クラウド）９２にＲＧＢ画像とＮＩＲ画像の双方が保管されるため、保管信頼性を高めることができる。
【０２６１】
なお、図３７（ｂ）の通知画像でもＲＧＢ画像から抽出した個体識別情報を記載した例としており、これも通知画像に用いられる可視画像を保管する（バックアップする）構成であるため、ＲＧＢ画像の加工が可能となっている。
【０２６２】
以上のように、常に可視画像と不可視画像との両方を外部ストレージ（クラウド）９２に保管しておくことで、エビデンスの保管信頼性を高めることができる。
【０２６３】
このように本実施の形態によれば、真贋判定のエビデンス保管を容易にすることができる。
【０２６４】
（第１６の実施の形態）
次に、第１６の実施の形態について説明する。
【０２６５】
第１６の実施の形態の真贋判定システム２００は、画像情報へのアクセスキーを暗号化するようにした点が、第１の実施の形態ないし第１５の実施の形態と異なる。以下、第１６の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第１５の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第１５の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０２６６】
これまでアクセスキーを用いて外部ストレージ（クラウド）９２にアクセスして画像情報を取得する例を示したが、通知画像を見られる人であれば容易にアクセスできるため、セキュリティ上好ましくないという問題がある。
【０２６７】
そこで、本実施の形態では、アクセスキーを暗号化して外部に通知することで、エビデンス保管をセキュアに行えるようにする。
【０２６８】
図３８は、第１６の実施の形態にかかる真贋判定システム２００における画像情報へのアクセスキーを暗号化する場合の作用と効果について説明する図である。
【０２６９】
図３８はアクセスキーを暗号化した例を示しており、図３８（ａ）では一次元暗号コード（例：バーコード）、図３８（ｂ）では二次元暗号コード（例：ＱＲコード（登録商標））を示している。バーコードやＱＲコードであるコードシンボルは、既に普及している暗号化方法であるため、これらを用いることで容易に暗号化が可能である。
【０２７０】
以上のように、アクセスキーを暗号化して通知することでセキュアなエビデンス保管が可能となる。
【０２７１】
このように本実施の形態によれば、アクセス情報は暗号化されていることにより、エビデンス保管をセキュアに行うことができる。
【０２７２】
なお、上記各実施の形態では、本発明の画像形成装置を、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する複合機に適用した例を挙げて説明するが、複写機、プリンタ、スキャナ装置、ファクシミリ装置等の画像形成装置であればいずれにも適用することができる。
【０２７３】
さらに、上記各実施の形態では、本発明の読取装置を、複合機に適用した例を挙げて説明したが、これに限るものではなく、例えばＦＡ分野における検品などの様々な分野のアプリケーションに応用が可能である。
【０２７４】
また、本発明の読取装置は、紙幣の判別、偽造防止を目的として、紙幣読取装置にも適用可能である。さらに、本発明の読取装置は、可視画像、不可視画像を読み取り、次工程で何らかの処理を行う装置に適用可能である。
【符号の説明】
【０２７５】
２２      補正手段
２３      制御手段
２５      通知手段
２５ａ、２５ｂ    記憶手段
２５ｆ    情報合成手段
２６      通知制御手段
７１      合成手段
９１      真贋判定手段
９２      ストレージ手段
１００    画像形成装置
１０１    読取装置
１０２    原稿支持部
１０３    画像形成部
２００    真贋判定システム
【先行技術文献】
【特許文献】
【０２７６】
【特許文献１】特許第４８２１３７２号公報
【図１】
2020028102.tif 000003
【図２】
2020028102.tif 000004
【図３】
2020028102.tif 000005
【図４】
2020028102.tif 000006
【図５】
2020028102.tif 000007
【図６】
2020028102.tif 000008
【図７】
2020028102.tif 000009
【図８】
2020028102.tif 000010
【図９】
2020028102.tif 000011
【図１０】
2020028102.tif 000012
【図１１】
2020028102.tif 000013
【図１２】
2020028102.tif 000014
【図１３】
2020028102.tif 000015
【図１４】
2020028102.tif 000016
【図１５】
2020028102.tif 000017
【図１６】
2020028102.tif 000018
【図１７】
2020028102.tif 000019
【図１８】
2020028102.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
2020028102.tif 000022
【図２１】
2020028102.tif 000023
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
2020028102.tif 000027
【図２６】
2020028102.tif 000028
【図２７】
2020028102.tif 000029
【図２８】
2020028102.tif 000030
【図２９】
2020028102.tif 000031
【図３０】
2020028102.tif 000032
【図３１】
2020028102.tif 000033
【図３２】
2020028102.tif 000034
【図３３】
2020028102.tif 000035
【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
2020028102.tif 000039
【図３８】
2020028102.tif 000040