(57)【要約】【課題】必要な品質は維持しつつ過剰な検査手法を排除した検査装置、検査方法の提供を目的とする。【解決手段】評価用画像の品質を評価する検査装置であって、前記評価用画像を取得する画像取得手段と、前記取得された評価用画像に含まれる輪郭を示す輪郭データーを抽出する輪郭抽出手段と、前記抽出された輪郭データーを周波数解析し、人の視覚特性の感度が高い周波数帯域におけるスペクトル値に基づいて、前記輪郭データーの特徴を定量化する定量化手段と、を有する。【選択図】図１
2014048260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価用画像の品質を評価する検査装置であって、
前記評価用画像を取得する画像取得手段と、
前記取得された評価用画像に含まれる輪郭を示す輪郭データーを抽出する輪郭抽出手段と、
前記抽出された輪郭データーを周波数解析し、人の視覚特性の感度が高い周波数帯域におけるスペクトル値に基づいて、前記輪郭データーの特徴を定量化する定量化手段と、を有する検査装置。
【請求項２】
前記定量化手段は、前記輪郭データーを形成する各線分の相対的な位置関係を所定の周期関数で示し、前記周期関数に対して前記周波数解析を行う、請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記定量化された前記輪郭データーの特徴は、前記周波数成分におけるスペクトル値の偏差に基づいて取得される、請求項１又は請求項２のいずれかに記載の検査装置。
【請求項４】
前記輪郭抽出手段は、前記評価用画像を多値化して、前記輪郭データーを抽出し、
前記多値化で用いられる閾値は、人の視覚特性を考慮して設定される、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の検査装置。
【請求項５】
前記定量化された前記輪郭データーの特徴に基づいて、前記評価用画像の品質を示す指標値を算出する指標値算出手段を有する、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の検査装置。
【請求項６】
前記指標値算出手段は、前記定量化された前記輪郭データーの特徴と、前記輪郭で囲まれた部分の濃度特性とに基づいて、前記指標値を算出する、請求項５に記載の検査装置。
【請求項７】
評価用画像を取得する画像取得工程と、
前記取得された評価用画像に含まれる輪郭を示す輪郭データーを抽出する輪郭抽出工程と、
前記抽出された輪郭データーを周波数解析し、人の視覚特性の感度が高い周波数帯域におけるスペクトル値に基づいて、前記輪郭データーの特徴を定量化する定量化工程と、を有する検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の品質を検査する検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像の品質を検査する方法として次のようなものが知られている。特許文献１に開示された発明は、原画像の特徴をパターンマッチングにより照合し、照合結果に対するスコアを、辞書を用いて検索する。そして、このスコアを用いて品質の評価を行っている。（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１４５８９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記したパターンマッチングの手法を用いる場合、照合精度を高めるためには、対象となる原画像の特徴を高精度に抽出する必要がある。そのため、従来の検査装置では、人の視覚には影響がない、微細な特徴成分を高精度に抽出し、この特徴成分を照合に適用していた。その結果、検査に要する装置や処理が過剰なものとなっていた。
【０００５】
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、必要な品質は維持しつつ過剰な検査手法を排除した検査装置、検査方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明では、評価用画像の品質を評価する検査装置であって、前記評価用画像を取得する画像取得手段と、前記取得された評価用画像に含まれる輪郭を示す輪郭データーを抽出する輪郭抽出手段と、前記抽出された輪郭データーを周波数解析し、人の視覚特性の感度が高い周波数帯域におけるスペクトル値に基づいて、前記輪郭データーの特徴を定量化する定量化手段と、を有する。
【０００７】
上記のように構成された発明では、輪郭抽出手段は、画像取得手段により取得された評価用画像に含まれる輪郭を輪郭データーとして抽出する。そして、定量化手段は、抽出された輪郭データーを周波数解析し、人の視覚特性の感度が高い周波数帯域におけるスペクトル値に基づいて、輪郭データーの特徴を定量化する。
そのため、人の視覚特性に特化した周波数成分をもとに輪郭の特徴を定量化することができる。即ち、人の視覚特性に影響がない微細な特徴を抽出する必要がないため、人の視覚を考慮しつつ、簡易な処理により画質の評価を行うことが可能となる。
【０００８】
また、前記定量化手段は、前記輪郭データーを形成する各線分の相対的な位置関係を所定の周期関数で示し、前記周期関数に対して前記周波数解析を行う構成としてもよい。
上記のように構成された発明では、輪郭データーの各成分の相対的な位置関係を特徴として扱うことができ、輪郭に含まれるがたつきや凹凸を評価することが可能となる。
【０００９】
そして、前記定量化された前記輪郭データーの特徴は、前記周波数成分におけるスペクトル値の偏差に基づいて取得される構成としてもよい。
上記のように構成された発明では、スペクトル値の偏差を用いることで、より簡易に定量化を行うことができる。
【００１０】
さらに、前記輪郭抽出手段は、前記評価用画像を多値化して、前記輪郭データーを抽出し、前記多値化で用いられる閾値は、人の視覚特性を考慮して設定される、構成としてもよい。
上記のように構成された発明では、輪郭データーの抽出に人の視覚特性を反映させることで、得られる輪郭データーを人の知覚に適合させたものとすることができる。
【００１１】
また、前記定量化された前記輪郭データーの特徴に基づいて、前記評価用画像の品質を示す指標値を算出する指標値算出手段を有する構成としてもよい。
上記のように構成された発明では、評価用画像の品質を数値として示すことができるため、画像に対してより客観的な評価を行うことができる。
【００１２】
そして、前記指標値算出手段は、前記定量化された前記輪郭データーの特徴と、前記輪郭で囲まれた部分の濃度特性とに基づいて、前記指標値を算出する構成としてもよい。
上記のように構成された発明では、輪郭データーの特徴に加えて、輪郭で囲まれた部分の濃度特性を用いることで、画像の濃度特性に応じて指標値を算出することができる。
【００１３】
さらに、本発明は、評価用画像を検査する検査方法に対しても適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の検査方法を説明する図である。
【図２】本発明の検査装置１を説明するブロック構成図である。
【図３】検査装置１により実行される検査方法を説明するフローチャートである。
【図４】検査装置１により用いられる評価用画像を示す図である。
【図５】輪郭抽出部４２の構成を説明する図である。
【図６】ステップＳ２の処理を詳細に示すフローチャートである。
【図７】輪郭データーの抽出を説明する図である。
【図８】特徴取得部４３のより詳細な構成を示すブロック構成図である。
【図９】ステップＳ３の処理を詳細に示すフローチャートである。
【図１０】輪郭データーの特徴の取得を説明する図である。
【図１１】スペクトル変化を示す波形図である。
【図１２】ステップＳ５の処理を詳細に示すフローチャートである。
【図１３】指標値の算出の際に使用される主観値を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、下記の順序に従って本発明の実施形態を説明する。
【００１６】
（１）検査装置の概要
図１は、本発明の検査方法を説明する図である。また、図２は、本発明の検査装置１を説明するブロック構成図である。そして、図３は、検査装置１により実行される検査方法を説明するフローチャートである。さらに、図４は、検査装置１により用いられる評価用画像を示す図である。
【００１７】
図２に示すように、検査装置１は、プリンター１０、スキャナー２０、パーソナルコンピューター（ＰＣ）３０とを備える。この検査装置１では、プリンター１０により印刷された評価用画像を用いて、ＰＣ３０による品質検査が行われる。
【００１８】
プリンター１０は、周知のものを用いることができ、インクジェット式のプリンターであっても良いし、レーザー式のプリンターであってもよい。本実施形態では、プリンター１０は、ＰＣ３０から出力される評価用データーを用いて、評価用画像を印刷する。
【００１９】
評価用画像は、ＰＣ３０が指標値Ind_qを算出するために用いられる画像である。本実施形態では、図４に示すように、６種類の異なる文字サイズ（４０ｐｔ、２０ｐｔ、１１ｐｔ、１０．５ｐｔ、８ｐｔ、４ｐｔ）により記録される文字列を含む評価用画像を使用する。また、この評価用画像に含まれる各文字列を対象画像群と記載する。そして、この対象用画像群に含まれる個々の文字を対象画像とも記載する。なお、評価用画像を構成するものは文字に限定されず、検査用途に応じて適宜選択すればよい。
【００２０】
スキャナー２０は、プリンター１０により印刷された評価用画像を読み取り、ＰＣ３０に出力する。スキャナー２０により読み取られた評価用画像は、所定解像度（例えば、１２００ｄｐｉ）の画素により構成され、各画素がｓＲＧＢ色空間の各色成分値を備える。なお、スキャナー２０は、周知のものを用いることができる。
【００２１】
ＰＣ３０は、スキャナー２０から出力された評価用画像を評価するための指標値Ind_qを算出する。
ＰＣ３０は、既存のパーソナルコンピューターであり、プリンター１０、及びスキャナー２０と接続されている。図２に示すように、ＰＣ３０は、コントローラー３１と、ＩＦ３２、３３と、キーボード３４と、外部メモリ３５と、ディスプレイ３６とを備える。
【００２２】
ＰＣ３０は、ＩＦ３２、３３を介してプリンター１０及びスキャナー２０にそれぞれ接続されている。また、ＩＦ３２、３３は、コントローラー３１に接続されている。
【００２３】
コントローラー３１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備えて構成される。そして、ＣＰＵがＲＯＭに記録されたプログラムを実行することで、コントローラー３１は、色変換部（画像取得手段）４１、輪郭抽出部（輪郭抽出手段）４２、特徴取得部（定量化手段）４３、指標値算出部（指標値算出手段）４４を機能的に備える。
さらに、コントローラー３１は、外部メモリ３５に記録された図示しないドライバープログラムを実行することで、プリンター１０及びスキャナー２０の駆動をそれぞれ制御することができる。
【００２４】
外部メモリ３５は、ＨＤＤや、ＳＳＤ等の大容量メモリにより構成される。また、外部メモリ３５には、ＰＣ２０がプリンター１０又はスキャナー２０を制御するためのプログラムや、指標値Ind_qを算出するために用いられる各種データーやプログラムが記録されている。
【００２５】
図１、図３に示すように、ＰＣ３０により実行される指標値Ind_qの算出は、以下の手法が用いられる。
まず、図３のステップＳ１では、評価用画像が取得される（図１（ａ））。また、色変換部４１により、評価用画像の色成分の変換が行われる。色変換部４１は、評価用画像を構成する画素の色成分値を他の色空間上の値に変換する。具体的には、色変換部４１は、評価用画像の画素の色成分値（ｓＲＧＢ色空間）を、Ｌ*ａ*ｂ*値（Ｌａｂ色空間）に変換する。色変換部４１による色成分値の変換は公知の変換式を用いて行われる。ここで、色変換部４１が、画素の色成分値をＬａｂ色空間上の値に変換することは一例であり、例えば、ＸＹＺ色空間上の値（Ｘ、Ｙ、Ｚ）に変換するものであってもよい。
【００２６】
ステップＳ２では、輪郭抽出部４２による輪郭データーの抽出が行われる（図１（ｂ））。輪郭データーは、対象画像の境界を規定する画素により構成されるデーターである。本実施形態では、輪郭抽出部４２は、輪郭データーを構成する画素の座標（ｘ、ｙ）を取得することで、抽出を行う。
【００２７】
そして、ステップＳ３では、特徴取得部４３により輪郭データーの特徴が取得される（図１（ｃ））。本実施形態では、輪郭データーの特徴を、輪郭データーを構成する成分間の相対的な位置関係により取得する。輪郭データーにより表される曲線を輪郭線Ｃとし、画素（点）を結んで、輪郭線Ｃを折れ線近似する場合を想定する。画素を結んで求められる輪郭線Ｃの任意の線分が近接成分との関係で直線状である場合、その線分をがたつきや凹凸が低い成分と見なすことができる。一方、任意の線分が近接成分との関係で直線状でない場合、その線分をがたつきや凹凸が高い成分と見なすことができる。即ち、上記したがたつきや凹凸が高い成分を多く含む輪郭線Ｃは、それだけがたつき度合いが高いと判断することが可能となる。
【００２８】
そのため、特徴取得部４３は、輪郭データーに含まれる各成分の相対的な位置関係を周期関数ｗとして表現し、この周期関数ｗに対して周波数解析を行うことで、特徴を取得する。この周期関数ｗは、輪郭データーで表現される輪郭線Ｃを、その周囲長を周期とする関数として表現するものである。
【００２９】
さらに、図１（ｄ）、（ｅ）に示すように、特徴取得部４３は、輪郭データーの特徴の内、特定周波数成分のスペクトルのみを取り出し、このスペクトルを元に輪郭データーの特徴を定量化（後述するがたつき量Rag）する。特徴取得部４３は、得られたスペクトルの偏差をもとに、特徴を定量化する。
【００３０】
そして、ステップＳ４において、定量化の対象となる全ての対象画像に対して定量化が行われるまで実施される（ステップＳ４：ＹＥＳ）。例えば、評価用画像を構成する２０ｐｔ、１０．５ｐｔ、４ｐｔの文字サイズを評価する場合、これら全ての対象画像に対して輪郭データーの特徴が定量化される。
【００３１】
さらに、ステップＳ５では、指標値算出部４４により指標値Ind_qが算出される（図１（ｆ））。この指標値Ind_qは、評価用画像の評価値を示す値であり、定量化された輪郭データーの特徴に基づいて算出される。そのため、この指標値Ind_qを用いることで、評価用画像の評価を行うことが可能となる。また、評価用画像を、指標値Ind_qを用いて評価することで、評価が高い評価用画像を印刷するプリンターは、それだけ性能が高いと見なすことができる。
【００３２】
以下に、検査装置１の一例としての実施例を説明する。
【００３３】
（２）輪郭データーの抽出
まず、図３のステップＳ２で実行される輪郭データーの抽出方法を説明する。図５は、輪郭抽出部４２の構成を説明する図である。また、図６は、ステップＳ２の処理を詳細に示すフローチャートである。そして、図７は、輪郭データーの抽出を説明する図である。
【００３４】
図５に示すように、輪郭抽出部４２は、ＤＦＴＣ（Discrete Fourier Transform Converter）４２１と、ＶＴＦ（Visual Transfer Function）適用部４２２と、ＩＤＦＴＣ（Inverse Discrete Fourier Transform Converter）４２３と、二値化処理部４２４と、座標抽出部４２５と、を備える。
【００３５】
図６のステップＳ２１では、ＤＦＴＣ４２１は、評価用画像を構成する画素を空間周波数特性Ｆ（ｕ、ｖ）に変換する（以下、Ｆ（ｕ、ｖ）を空間周波数成分とも記載する。）。ＤＦＴＣ４２１は、下記式（１）に示される離散フーリエ変換を用いて、空間周波数特性Ｆ（ｕ，ｖ）を算出する。
【数１】
2014048260.tif 000003
【００３６】
ステップＳ２２では、ＶＴＦ適用部４２２は、各空間周波数成分に対して、視覚特性に応じた重み付けを行う。人の視覚感度は空間周波数に依存して変化することが知られている。これを、視覚特性関数ＶＴＦ（ｕ，ｖ）としてグラフ化した場合、図７（ａ）に示すように、人の視覚感度は、所定の低周波数帯で最も高くなる。ＶＴＦ適用部４２２は、画素の空間周波数成分に対して視覚特性に応じた重み付けを行う。ＶＴＦ適用部４２２により付与される重みは、視覚特性関数ＶＴＦ（ｕ、ｖ）により、０から１の間の値で設定される。そのため、例えば、図７（ａ）に示すように、視覚感度が高い周波数成分に対しては高い重みが付与される。なお、視覚感度を視覚特性関数ＶＴＦ（ｕ、ｖ）を用いて表すことは一例に過ぎない。例えば、視覚特性を近似した関数（例えば、コントラスト感度関数ＣＳＦ（Contrast Sensitivity Function））を用いても良い。また、視覚特性は、Ｌ*チャンネルのみならず、ａ*、b*チャンネルにフィルターを適用して用いても良い。更に、Ｌ* ａ* ｂ*の各チャンネルで異なるフィルターを適用して用いるものであってもよい。
【００３７】
ステップＳ２３では、ＩＤＦＴＣ４２３は、ステップＳ２２で重みが付与された空間周波数成分に対して逆フーリエ変換を行い、実空間上の値に変換する。例えば、ＩＤＦＴＣ４２３は、下記式（２）に示す逆離散フーリエ変換を用いて、空間周波数成分を実空間上の値に変換する。
【数２】
2014048260.tif 000004
【００３８】
ステップＳ２４では、二値化処理部４２４は、各画素に対して二値化処理を行う。この二値化処理により、評価用画像は、明度Ｌ＊が閾値Ｒｘ以上の画素を「１」、明度Ｌ＊が閾値Ｒｘ以下の画素を「０」とする二値画像に変換される。図７（ｂ）は、一例としての２値化処理に用いられる閾値Ｒｘの設定方法を示す。本実施形態では、２値化処理に用いる閾値Ｒｘの設定方法として変動閾値法を用いる。そのため、閾値Ｒｘは、以下の式（３）をもとに設定される。
【数３】
2014048260.tif 000005
ここで、
Ｒｘは、閾値
Ｌ*ｍａｘは、明度の最大値
Ｌ*ｍｉｎは、明度の最小値
ｘは、視覚特性に応じて設定される値。
【００３９】
本実施形態では、ｘを６０％〜７０％に設定した。閾値Ｒｘの設定に人の視覚特性を反映させることで、得られる輪郭データーを人の知覚に適合させたものとすることができる。即ち、視覚に影響を与えない成分を除去することが可能となる。
【００４０】
ステップＳ２５では、座標抽出部４２５により、二値化画像に対して輪郭データーの成分（画素）が抽出される。具体的には、まず、座標抽出部４２５は、二値化画像に含まれる各対象画像をラベリング処理し、評価用画像から対象画像を分離する。次に、輪郭抽出部４２は、ラベリング処理された対象画像に対して輪郭抽出アルゴリズムを適用して、輪郭データーを抽出する。
【００４１】
この輪郭抽出アルゴリズムでは、まず、所定対象画像を水平走査し、輪郭探索を行う開始点（画素）を決定する。次に、この開始点を中心とした近傍を反時計周りで探索し、未探索の画素を探索する。本実施形態では、開始点の８近傍を探索した。そして、最初に探索された画素を次の開始点とする。また、探索された画素は輪郭データーの成分としてその座標が記録される。さらに、全ての画素に対して上記処理を繰返す。そのため、座標抽出部４２５は、輪郭データーの成分となる画素の座標（ｘ、ｙ）を取得することが可能となる。
【００４２】
（３）輪郭データーの特徴の取得
次に、図３のステップＳ３において実行される輪郭データーの特徴の取得方法を説明する。図８は、特徴取得部４３のより詳細な構成を示すブロック構成図である。また、図９は、ステップＳ３の処理を詳細に示すフローチャートである。そして、図１０は、輪郭データーの特徴の取得を説明する図である。
【００４３】
図８に示すように、特徴取得部４３は、複素平面展開部４３１と、周期関数算出部４３２と、ＤＦＴＣ４３３と、バンドパスフィルター４３４と、ＩＤＦＴＣ４３５と、定量化部４３６と、を備える。
【００４４】
図９のステップＳ３１では、複素平面展開部４３１により、輪郭データーの各成分（画素）の座標（ｘ、ｙ）が、複素平面上の座標ｚに変換される。複素平面は、実部（x）と、虚部（ｙｉ）により規定される座標空間である。複素平面展開部４３１は、輪郭データーの成分の座標（ｘ、ｙ）の内、ｘを実部（ｘ）とし、ｙを虚部（ｙｉ）として複素平面上の座標に変換する。
【００４５】
ステップＳ３２では、周期関数算出部４３２により、複素平面上の座標ｚの実部（ｘ）、虚部（ｙｉ）のそれぞれに対して、特徴を示す周期関数ｗが取得される。図１０（ａ）に示すように、輪郭線Ｃを折れ線近似して示す曲線を構成する点ｚ（ｊ）とｚ（ｊ＋１）との関係は、偏角θ（ｊ）を用いることで、複素数値関数である周期関数ｗ（ｊ）を用いて表すことができる。周期関数ｗ（ｊ）は、下記式（４）により示される。
【数４】
2014048260.tif 000006
δはｚ（ｊ）とｚ（ｊ＋１）との間の距離でありδ＝｜ｚ（ｊ＋１）−ｚ（ｊ）｜により算出される。ここで、上記式（４）を用いて得られる周期関数をＰ表現とも記載する。また、Ｐ表現をフーリエ変換して得られるものをＰ型フーリエ記述子ｃ（ｋ）とも記載する。
【００４６】
上記式（４）により、ｗ（ｊ）は、複素平面上の成分（ｊ＝１、…ｎ）をサンプル点とする周期関数ｗ（ｊ）として示すことができる。また、上記式（４）から展開された下記式（５）により、輪郭線Ｃの成分ｚ（ｊ）を周期関数ｗ（ｒ）を用いて表すこともできる。
【数５】
2014048260.tif 000007
【００４７】
即ち、輪郭線Ｃは、周期関数ｗ（ｊ）により表すことができ、両者は１対１の関係を有する。これを、図１０（ｂ）（ｃ）を用いて説明する。図１０（ｂ）は、複素平面上に展開された輪郭線Ｃの実部（ｘ）の変化量の推移を示し、図１０（ｃ）は、この実部（ｘ）の周期関数ｗ（ｊ）の変化量の推移を示す。なお、図１０（ｂ）は、縦軸を実部（ｘ）の座標（ｘ）とし、横軸を画素数としている。また、図１０（ｃ）は、縦軸を変化量とし、横軸を画素数とする。本実施形態では、解析対象がデジタル画像であるため、画素間の距離は最大で１となる。そのため、変化量（縦軸）は−１から１となる。図１０（ｂ）（ｃ）に示すように、実部（ｘ）のがたつきが多い領域では、周期関数ｗ（ｊ）でも変動が大きい。このことは、周期関数ｗ（ｊ）に対する周波数解析により、輪郭線Ｃの解析が可能であることを示す。
【００４８】
ここで、輪郭データーの成分を例えば８近傍の探索により取得した場合、以下のような修正を行う必要がある。今、８近傍により探索された輪郭データーの成分をｚ（ｊ’）とする。この場合、各成分ｚ（ｊ’）における複素平面上の距離δは常に一定の値とならない。このことはサンプリング間隔が一定ではないことを意味する。そのため、偏角θの値を満たしつつ、サンプリング間隔が一定となるｚ（ｊ）を、ｚ（ｊ’）に基づいて再検索し、この求めたｚ（ｊ）により、周期関数ｗ（ｊ）を近似する。無論、輪郭データーの成分を４近傍探索により探索する場合は、複素平面上の距離δ＝１で一定となるため、上記式（４）をそのまま適用して周期関数ｗ（ｊ）を用いることができる。
【００４９】
ステップＳ３３では、ＤＦＴＣ４３３により、周期関数ｗ（ｊ）の実部（ｘ）及び虚部（ｙｉ）のそれぞれのフーリエ記述子ｃ（ｋ）（ｋ＝０、…ｎ-１）が取得される。具体的には、ＤＦＴＣ４３３は、下記式（６）により示されるように、周期関数ｗ（ｊ）に対して離散フーリエ変換を行い、フーリエ記述子ｃ（ｋ）を取得する。
【数６】
2014048260.tif 000008
【００５０】
ステップＳ３４では、バンドパスフィルター４３４により、ステップＳ３４で取得されたフーリエ記述子ｃ（ｋ）（Ｐ型フーリエ記述子）の特定周波数成分が抽出される。図１０（ｄ）は、周期関数ｗ（ｊ）におけるフーリエ記述子ｃ（ｋ）を示す。図１０（ｄ）に示す図では、横軸を周波数とし、縦軸を周波数成分（ｃ（ｋ））としている。
【００５１】
本実施形態では、高周波成分の内、人の視覚特性の感度が高い特定周波数成分を用いて輪郭データーの特徴を抽出している。ここで、人の視覚特性の感度が高い周波数成分として、例えば、（−２〜−１２ｃｙｃｌｅ／ｍｍ、２〜１２ｃｙｃｌｅ／ｍｍ）をバンドパスフィルター４３４により抽出することとした。
【００５２】
図１０（ｄ）に示すように、フーリエ記述子ｃ（ｋ）の低周波成分（例えば、−２．０〜２．０ｃｙｃｌｅ／ｍｍ）は、輪郭線Ｃの概形を示し、高周波成分（例えば、−２．５ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以下、２．５ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以上）は細部を示している。そのため、バンドパスフィルター４３４により抽出される周波数成分は、人の知覚特性の感度が高く、且つ、がたつき度合いの影響を受けやすい周波数成分である。
【００５３】
ステップＳ３５では、ＩＤＦＴＣ４３５により、ステップＳ３４で抽出された特定周波数成分対して逆離散フーリエ変換が行われる。この逆離散フーリエ変換により、輪郭線Ｃの実部（ｘ）及び虚部（ｙｉ）における特定周波数成分に対応したスペクトル変化が取得される。
【００５４】
図１１は、スペクトル変化を示す波形図である。図１１から比較されるように、図１１（ａ）に示す実部（ｘ）と虚部（ｙｉ）のスペクトル変化が、図１１（ｂ）に比べて大きくなっている。即ち、図１１（ａ）に示さされるスペクトルが図１１（ｂ）に示されるスペクトルに比べてがたつき度合いが大きいことが解る。
【００５５】
そのため、ステップＳ３６では、上記した各スペクトルの変化を定量的に示すために、定量化部４３６により、実部（ｘ）と虚部（ｙｉ）のそれぞれのスペクトルの標準偏差std(x'(t))、std(y'(t))が取得される。例えば、実部（ｘ）における標準偏差は、下記式（７）を用いて算出される。
【数７】
2014048260.tif 000009
ここで、ｌは、ステップＳ３５で取得されたスペクトルを識別する値（ｌ＝１  …  ｎ’）、ｓ（ｌ）は、スペクトルの値、ａｖ（ｓ）は、スペクトルの平均値、を示す。
【００５６】
そして、ステップＳ３７では、定量化部４３６により、ステップＳ３６で取得された標準偏差（std(x'(t))、std(y'(t))）をもとに、輪郭データーの特徴を示すがたつき量Ragが算出される。このがたつき量Ragは、輪郭データーのがたつき度合いや、凹凸度合いを示す。具体的には、がたつき量Ragは、下記式（８）を用いて算出される。
【数８】
2014048260.tif 000010
【００５７】
定量化の手法に、スペクトルの標準偏差を用いることで、より簡易にがたつき量を定量化することが可能となる。
【００５８】
（４）指標値算出方法
以下、図３のステップＳ５で実行される指標値算出方法を説明する。
図１２は、ステップＳ５の処理を詳細に示すフローチャートである。また、図１３は、指標値の算出の際に使用される主観値を示す図である。
【００５９】
図１２のステップＳ５１では、指標値算出部４４によりがたつき量Ragが取得される。本実施形態では、評価用画像に含まれる３種類（２０ｐｔ、１０．５ｐｔ、４ｐｔ）の各文字スケールのそれぞれに対してがたつき量Ragが取得される。
【００６０】
ステップＳ５２では、指標値算出部４４により濃度数値が取得される。濃度数値は、例えば、輪郭（輪郭データー）の内側の濃度、輪郭の内側の明度Ｌ＊、更には紙白とのコントラストのいずれかを輪郭データーの成分（画素）の総数で平均化したものである。
【００６１】
ステップＳ５３では、指標値算出部４４により指標値Ind_qが算出される。例えば、指標値Ind_qは、以下式（９）により求められる。また、上記例では、３種類の文字スケールに対してそれぞれ指標値Ind_qが算出される。
【数９】
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【００６２】
上記式（９）で示す指標値Ind_qを算出するための係数Ａ１〜Ａ３は、周知の多変量解析を用いて算出される。例えば、複数のプリンターにより評価用画像を印刷させ、後述する主観値を得る。そして、主観値を目的変数とし、がたつき量Ｒａｇ、濃度数値ＯＤをそれぞれ説明変数とした相関を取得する。そして、この相関をもとに、上記式（９）における係数Ａ１〜Ａ３を取得する。本実施形態では、ＰＣ３０は、各文字サイズに対して、それぞれの係数Ａ１〜Ａ３を記録している。また、輪郭データーの特徴に加えて、濃度特性を用いることで、評価用画像の個々の濃度特性に応じて指標値を算出することができる。
【００６３】
例えば、主観値は、図１３に示すように、任意の１２種類のプリンターに対して、主観実験により得られた値（主観値Sbj）として記録されている。図１３では、主観値Sbjは、文字サイズ毎に作成され、外部メモリ３５に記録されている。また、図１３（ａ）〜（ｃ）では、２０ｐｔ、１０．５ｐｔ、４ｐｔの各文字サイズの主観値を示す。この主観値Sbjは、例えば、任意の被験者から１対比較法等を用いた実験により得られた値である。
【００６４】
ステップＳ５４では、指標値算出部４４により、算出された指標値Ind_qの評価が行われる。例えば、指標値算出部４４は、指標値Ind_qが、所定の規格値に収まるか否かで評価を行う。
また、評価結果は、文字サイズ毎に提示するものであってもよいし、１つでも評価が低い文字サイズが存在する場合を低評価としてもよい。更に、文字サイズ毎の指標値Ind_qを平均化し、平均化された指標値により評価を行うものであってもよい。
【００６５】
以上説明したように、本発明によれば、人の視覚特性を考慮して評価用画像の検査を行うことができるため、必要な品質は保持しつつ、検査に要する処理や装置を簡素化することができる。
【００６６】
（５）その他の実施形態
検査装置１をプリンター１０、スキャナー２０、ＰＣ３０により構成することは一例にすぎない。例えば、プリンター１０単体で、本発明の検査装置１の機能を実現するものであってもよい。更に、検査装置１は、ＬＣＤ（liquid crystal display）に表示される画像を検査するものであってもよよいし、プロジェクターに投影される画像を検査するものであってもよい。この場合、例えば、ＬＣＤ又はプロジェクターにより評価用画像を表示し、デジタルカメラ等の撮像装置により表示された画像を撮像する。次に、検査装置１が撮像により得られた撮像画像を評価用画像として撮像装置から取得する。そして、検査装置１は、この評価用画像に対して本発明の処理を行なえば良い。
【００６７】
また、輪郭データーの特徴をＰ表現に基づいて取得することは一例にすぎない。他の表現（Ｇ表現）や、その他の近似関数をもとに、周波数解析を行うものであってもよい。
【００６８】
そして、周波数解析にフーリエ解析を用いることは一例である。例えば、ウェーブレット解析により周波数を解析するものであってもよい。
【００６９】
二値化処理において、視覚特性を適用することは一例にすぎない。例えば、通常の２値化処理のみで、輪郭データーを抽出してもよい。更には、輪郭データーの抽出を多値化処理により行うものであってもよい。
【００７０】
なお、本発明は上記実施例に限られるものでないことは言うまでもない。
即ち、上記実施例の中で開示した相互に置換可能な部材および構成等を適宜その組み合わせを変更して適用してもよい。
公知技術であって上記実施例の中で開示した部材および構成等と相互に置換可能な部材および構成等を適宜置換し、またその組み合わせを変更して適用してもよい。
公知技術等に基づいて当業者が上記実施例の中で開示した部材および構成等の代用として想定し得る部材および構成等と適宜置換し、またその組み合わせを変更して適用してもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１…検査装置、１０…プリンター、２０…スキャナー、３０…パーソナルコンピューター（ＰＣ）、３１…コントローラー、３２、３３…ＩＦ、３４…キーボード、３５…外部メモリ、３６…ディスプレイ、４１…色変換部、４２…輪郭抽出部、４３…特徴取得部、４４…指標値算出部、４２１…ＤＦＴＣ、４２２…VTF適用部、４２３…ＩＤＦＴＣ、４２４…二値化処理部、４２５…座標抽出部 
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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