(57)【要約】【課題】トレーサビリティシステムを必要とせず、検査対象の多層印刷物におけるユーザ指定の印刷領域の座標から求まる特徴量に最も近い特徴量に関連付けられている正常サンプルを特定することにより、印刷情報が記載されていない印刷物に対しても、ロットを特定できる検査装置を提供する。【解決手段】位置ずれ算出部は、印刷物の複数の印刷層のデータから各印刷層のユーザ指定の印刷領域の座標から特徴量を導出する。そして、正常サンプル特定部は、位置ずれ算出部の導出する特徴量と予め登録された複数の各製造ラインで製造された印刷物の当該製造ライン毎の正常サンプルの特徴量とを比較して印刷物に対応する正常サンプルを特定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷物の複数の印刷層においてユーザが指定した印刷領域の座標から特徴量を導出する位置ずれ算出部と、
前記位置ずれ算出部の導出する特徴量と予め登録された複数の各製造ラインで製造された印刷物の当該製造ライン毎の正常サンプルの特徴量とを比較して前記印刷物に対応する正常サンプルを特定する正常サンプル特定部と、
を備えることを特徴とする検査装置。
【請求項２】
前記位置ずれ算出部は、前記印刷物の複数の印刷層のデータのうち任意の３つの印刷層のデータに基づいて特徴量を導出する
ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記位置ずれ算出部は、前記印刷物の複数の印刷層のデータのうち任意のＮ以上の印刷層のＮ＋１以上のデータに基づいて特徴量を導出する
ことを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項４】
前記位置ずれ算出部は、前記複数の印刷層のうちの１つの印刷層のデータにおける座標を座標基準とし、前記複数の印刷層のうちの前記１つの印刷層を除く２つ以上の異なる印刷層のデータにおける各座標と前記座標基準との座標差を特徴量として導出する
ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか一項に記載の検査装置。
【請求項５】
前記正常サンプル特定部は、前記位置ずれ算出部の導出した特徴量から二乗平均平方根を導出し、当該二乗平均平方根に基づいて最小二乗法を用いて前記特徴量に最も近い正常サンプルデータを特定する
ことを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載の検査装置。
【請求項６】
前記複数の印刷層から成る印刷物の画像データと前記正常サンプル特定部の特定した正常サンプルの画像データとを比較し、前記印刷物における印刷不良の有無を判定する印刷不良検出部
を備えることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか一項に記載の検査装置。
【請求項７】
前記印刷不良検出部が前記印刷物において印刷不良が無いと判定した場合に、前記印刷物のデータを正常サンプルとして記憶部に記録する正常サンプル記録部
を備えることを特徴とする請求項６に記載の検査装置。
【請求項８】
印刷物の複数の印刷層においてユーザが指定した印刷領域の座標から特徴量を導出し、
前記導出した特徴量と予め登録された複数の各製造ラインで製造された印刷物の当該製造ライン毎の正常サンプルの特徴量とを比較して前記印刷物に対応する正常サンプルを特定する、
ことを特徴とする検査方法。
【請求項９】
検査装置のコンピュータを、
印刷物の複数の印刷層においてユーザが指定した印刷領域の座標から特徴量を導出する位置ずれ算出手段、
前記位置ずれ算出手段の導出する特徴量と予め登録された複数の各製造ラインで製造された印刷物の当該製造ライン毎の正常サンプルの特徴量とを比較して前記印刷物に対応する正常サンプルを特定する正常サンプル特定手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多層印刷物の検査装置、検査方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の印刷パターンを複数の印刷層として重ね合わせて作製される多層印刷物の印刷不良は、印刷物の脱刷、埃などによる印刷汚れ、各印刷パターンの相対的な印刷の位置ずれ、印刷むらなどがある。このような印刷不良を検出する技術が特許文献１に開示されている。そして、特許文献１には、公差の少ない同一ロット（同一製造ラインでほぼ同条件で印刷された印刷物のまとまり）の印刷物同士を比較することで高精度に印刷不良を検出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３０３１２８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１には、標本データと試料データとのロットを同定する方法が明記されていないが、一般的には、印刷した時刻、印刷物の名称、シリアル番号、バーコードなどの観測可能な印刷情報により履歴を監視するトレーサビリティシステムを用いてロットを同定する必要がある。このトレーサビリティシステムを用いると、標本データのロットを特定することができ、同一ロットの試料データと比較することで印刷物の不良を検出することができる。しかしながら、特許文献１に記載されている技術では、印刷物に印刷情報が記載されていない場合にはロットを特定できないという問題が生じる。そのため、印刷情報が記載されていない印刷物に対しても、ロットを特定できる技術が求められていた。
【０００５】
そこでこの発明は、上記の課題を解決することのできる検査装置、検査方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明は、印刷物の複数の印刷層においてユーザが指定した印刷領域の座標から特徴量を導出する位置ずれ算出部と、前記位置ずれ算出部の導出する特徴量と予め登録された複数の各製造ラインで製造された印刷物の当該製造ライン毎の正常サンプルの特徴量とを比較して前記印刷物に対応する正常サンプルを特定する正常サンプル特定部と、を備えることを特徴とする検査装置である。
【０００７】
また本発明は、印刷物の複数の印刷層においてユーザが指定した印刷領域の座標から特徴量を導出し、前記導出した特徴量と予め登録された複数の各製造ラインで製造された印刷物の当該製造ライン毎の正常サンプルの特徴量とを比較して前記印刷物に対応する正常サンプルを特定する、ことを特徴とする検査方法である。
【０００８】
また本発明は、検査装置のコンピュータを、印刷物の複数の印刷層においてユーザが指定した印刷領域の座標から特徴量を導出する位置ずれ算出手段、前記位置ずれ算出手段の導出する特徴量と予め登録された複数の各製造ラインで製造された印刷物の当該製造ライン毎の正常サンプルの特徴量とを比較して前記印刷物に対応する正常サンプルを特定する正常サンプル特定手段、として機能させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、トレーサビリティシステムを必要とせず、検査対象の多層印刷物におけるユーザ指定の印刷領域の座標から求まる特徴量に最も近い特徴量に関連付けられている正常サンプルを特定することにより、印刷情報が記載されていない印刷物に対しても、ロットを特定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の検査装置１０の最小構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による検査装置１０の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】出力部１１０の出力する印刷不良検出結果の出力例を示す図である。
【図４】正常と判定された多層印刷物における個体差の例を示す図である。
【図５】多層印刷物または正常サンプルにおけるユーザ指定の特徴点の座標から特徴量の導出を説明する図である。
【図６】正常サンプルデータのデータテーブルの例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態による検査装置１０の処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、本発明の検査装置１０の最小構成を示す機能ブロック図である。
検査装置１０は、図１で示すように、少なくとも位置ずれ算出部１０１、正常サンプル特定部１０２の機能部を備える。
ここで、位置ずれ算出部１０１は、印刷物の複数の印刷層においてユーザが指定した印刷領域の座標から特徴量を導出する機能部である。
また、正常サンプル特定部１０２は、位置ずれ算出部１０１の導出する特徴量と予め登録された複数の各製造ラインで製造された印刷物の製造ライン毎の正常サンプルの特徴量とを比較して印刷物に対応する正常サンプルを特定する機能部である。
なお、位置ずれ算出部１０１、正常サンプル特定部１０２の各機能部は、例えば検査装置１０の制御部（例えばＣＰＵ、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）が制御プログラムを実行することにより、検査装置１０に構成される。
【００１２】
＜本実施形態＞
図２は、本発明の実施形態による検査装置１０の構成を示す機能ブロック図である。
この図で示すように、実施形態による検査装置１０は、図１で示した検査装置１０の最小構成を示す機能に加え、印刷不良検出部１０３、正常サンプル記録部１０４、出力制御部１０５、出力部１１０、記憶部１１１を備える。
ここで、印刷不良検出部１０３は、複数の印刷層から成る印刷物の画像データと正常サンプル特定部１０２の特定した正常サンプルの画像データとを比較し、印刷物における印刷不良の有無を判定する機能部である。
また、正常サンプル記録部１０４は、印刷不良検出部１０３が印刷物における印刷不良が無いと判定した印刷物に関するデータを記憶部１１１に書き込む機能部である。
また、出力制御部１０５は、印刷不良検出結果などの情報を出力部１１０に出力する機能部である。
また、記憶部１１１は、検査装置１０の動作に必要な種々のデータやプログラムを記憶する記憶部である。
また、出力部１１０は、例えば液晶パネル、有機ＥＬパネル、スピーカなどの人間の五感で情報を伝えるものであり、出力制御部１０５から入力した印刷不良検出結果などの情報を出力する。
【００１３】
図３は、出力部１１０の出力する印刷不良検出結果の出力例を示す図である。
印刷物が不良であると印刷不良検出部１０３が判定した場合、印刷不良検出部１０３は、印刷物が不良であることをユーザに知らせるための判定結果信号を出力制御部１０５に出力する。出力制御部１０５は、印刷不良検出部１０３からその判定結果信号を入力すると、出力部１１０に例えば図３で示すように“印刷不良を検出しました”などのコメントを表示する。また、印刷物が不良であると印刷不良検出部１０３が判定した場合には、印刷不良検出部１０３は、印刷物が不良であることを意味する赤色を表示するための判定結果信号を出力制御部１０５に出力し、出力制御部１０５は、その判定結果信号を入力して出力部１１０の画面全体に赤色を表示してもよい。また、印刷物が正常であると印刷不良検出部１０３が判定した場合には、前述の不良判定の場合と同様の手順で出力部１１０の画面全体に印刷物が正常であることを意味する緑色を表示してもよい。
【００１４】
図４は、正常と判定された多層印刷物における個体差の例を示す図である。
この図は、３層から成る印刷物である多層印刷物の個体差の例を示している。そして、この図は、印刷物１と印刷物２のそれぞれにおける第１層〜第３層の印刷層のパターンが同一である場合でも、製造ラインの違い等により各印刷層の相対的な印刷位置のずれにより印刷物１と印刷物２とで印刷結果に差が生じることを示している。
例えば、図４で示すように、印刷物１の第１層の円の中心座標“Ａ”を“Ａ１”、第２層の円の中心座標“Ｂ”を“Ｂ１”、第３層の円の中心座標“Ｃ”を“Ｃ１”とする。また、同様に、印刷物２の第１層の円の中心座標“Ａ”を“Ａ２”、第２層の円の中心座標“Ｂ”を“Ｂ２”、第３層の円の中心座標“Ｃ”を“Ｃ２”とする。ここで、印刷物１と印刷物２の座標基準を同じ座標“Ａ”、すなわち、印刷物１の座標基準を“Ａ１”、印刷物２の座標基準を“Ａ２”とすると、印刷物１の座標基準“Ａ１”に対する“Ｂ１”の相対的な座標は、印刷物２の座標基準“Ａ２”に対する“Ｂ２”の相対的な座標よりも右側になる。また、印刷物１の座標基準“Ａ１”に対する“Ｃ１”の相対的な座標は、印刷物２の座標基準“Ａ２”に対する“Ｃ２”の相対的な座標よりも左側になる。このように、印刷物１と印刷物２とでは、正常である場合でも全体の印刷結果が異なる。
しかしながら、このように印刷物毎に違いがある場合であっても、印刷物の印刷ばらつきが所定の許容範囲に入っている場合には、印刷物は不良検査において正常であると判断される。
【００１５】
図５は、多層印刷物または正常サンプルにおけるユーザ指定の特徴点の座標から特徴量の導出を説明する図である。
ここでは、図４で示したような３層から成る多層印刷物の各印刷層においてユーザが指定した印刷領域の特徴点座標から特徴量を導出する例について説明する。なお、正常サンプルに対する特徴量の導出については示さないが、多層印刷物の特徴量と同様に導出することができる。
多層印刷物におけるユーザ指定の特徴点座標から特徴量を導出する場合、ユーザは、まず、多層印刷物の各印刷層における特徴点を指定する。この特徴点は、ユーザが容易に識別できる各印刷層の特徴的な印刷箇所である。例えば、ユーザは、図４で示したように、多層印刷物の第１層の特徴点として、円の中心座標“Ａ”を指定する。また、同様に、ユーザは、多層印刷物の第２層の特徴点として、円の中心座標“Ｂ”、第３層の特徴点として円の中心座標“Ｃ”を指定する。
ここで、例えば画像の左下の角を原点Ｏとし、多層印刷物の画像における特徴点Ａ、Ｂ、Ｃの座標が、それぞれ（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）であったと仮定する。この場合、位置ずれ算出部１０１は、３つの特徴点の中の１点を基準として特徴量を導出する。例えば、特徴点Ａを基準とした場合、位置ずれ算出部１０１は、他の２つの特徴点の座標から基準とした特徴点の座標を減算し、各座標の減算結果を並べた（ｘ２−ｘ１，ｙ２−ｙ１，ｘ３−ｘ１，ｙ３−ｙ１）を特徴量として導出する。
【００１６】
図６は、正常サンプルデータのデータテーブルの例を示す図である。
正常サンプルデータは、過去の多層印刷物の検査において正常と判定されたサンプルの画像全体における各画素のＲＧＢ情報を含む全画素データと特徴量とを関連付けて、ユーザが書き込み装置を用いて記憶部１１１に記録したデータである。また、正常サンプルデータは、多層印刷物が正常であると印刷不良検出部１０３が判定した場合に、正常サンプル記録部１０４がその多層印刷物の全画素データと特徴量を関連付けて記憶部１１１に記録するデータである。
正常サンプル特定部１０２は、位置ずれ算出部１０１の導出した特徴量に基づいて、この記憶部１１１に記録された正常サンプルデータから特徴量の最も近い正常サンプルを特定する。この特徴量の最も近い正常サンプルの特定は、具体的には、次のように行われる。
まず、正常サンプル特定部１０２は、位置ずれ算出部１０１の導出した検査対象の多層印刷物の特徴量（ｘ２−ｘ１，ｙ２−ｙ１，ｘ３−ｘ１，ｙ３−ｙ１）を入力する。次に、正常サンプル特定部１０２は、記憶部１１１からデータテーブルを読み出す。そして、正常サンプル特定部１０２は、読み出したデータテーブルに調査対象の多層印刷物と同一の特徴量を検索する。正常サンプル特定部１０２がデータテーブルに同一の特徴量を検出した場合には、その検出した特徴量に関連付けられている正常サンプルを目的の正常サンプルと特定する。また、正常サンプル特定部１０２がデータテーブルに同一の特徴量を検出しなかった場合には、正常サンプル特定部１０２はデータテーブルにおける各特徴量を読み取り、検査対象の多層印刷物の特徴量と比較して、最も近いと判定した正常サンプルを目的の正常サンプルと特定する。
ここで正常サンプル特定部１０２の行う最も近いと判定する判定は、例えば、最小二乗法を用いた判定である。例えば、検査対象の多層印刷物の特徴量が（Ｘ１，Ｙ１，Ｘ２，Ｙ２，Ｘ３，Ｙ３，・・・）、データテーブルにおける正常サンプルの特徴量が（Ｘｉ１，Ｙｉ１，Ｘｉ２，Ｙｉ２，Ｘｉ３，Ｙｉ３，・・・）であると仮定する。その場合、正常サンプル特定部１０２は、次の式（１）のように二乗平均平方根（ＲＭＳ、Ｒｏｏｔ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ）を求めることができる。
【００１７】
【数１】
2014156042.tif 000003
【００１８】
ただし、この式（１）において、Ｎは分子の項数である。
【００１９】
ここで、より具体的な例として、検査対象の多層印刷物の特徴量が（４，−１０，−２０，−２０）であり、データテーブルにおける正常サンプルの特徴量が図６で示すサンプル１〜サンプル４の特徴量である場合を考える。
正常サンプル特定部１０２は、式（１）より、サンプル１に対する二乗平均平方根を、ＲＭＳ＝［｛（４−５）２＋（−１０＋１０）２＋（−２０＋２０）２＋（−２０＋２０）２｝／４］０．５＝０．５００と求める。
同様の計算により、正常サンプル特定部１０２は、サンプル２に対してＲＭＳ＝４．４４４、サンプル３に対してＲＭＳ＝０．８６６、サンプル４に対してＲＭＳ＝１．５８１とそれぞれ算出する。
そして、正常サンプル特定部１０２は、算出したＲＭＳの値の最も小さいサンプルの特徴量が検査対象の多層印刷物の特徴量に最も近いと判定し、サンプル１が目的の正常サンプルと特定する。
【００２０】
図７は、本発明の実施形態による検査装置１０の処理フローを示す図である。
次に、印刷物が印刷不良として印刷所に返品された検査対象の多層印刷物を再度良否判定する場合を例に説明する。
【００２１】
まず、印刷物の良否判定の事前準備として、ユーザは、書き込み装置を介して過去に正常と判定された正常サンプルの正常サンプルデータを記憶部１１１に記録する。また、正常サンプルデータは、後にステップＳ１０とＳ１１の処理で述べるように、多層印刷物が正常であると印刷不良検出部１０３が判定した場合に、正常サンプル記録部１０４がその多層印刷物の全画素データと特徴量を関連付けて記憶部１１１に記録するデータであってもよい。
【００２２】
そして、例えばユーザが検査専用のアプリケーションプログラムを起動し、検査の最初のステップとして、位置ずれ算出部１０１は、印刷物が印刷不良として印刷所に返品された検査対象の多層印刷物の画像データを入力する（ステップＳ１）。そして、ユーザは、出力部１１０を介して入力した画像データに対して印刷層の異なる３つの特徴点を指定する。すると、位置ずれ算出部１０１は、そのユーザ指定の３つの特徴点の中の１つを基準として特徴量を導出する（ステップＳ２）。そして、位置ずれ算出部１０１は、その導出した特徴量を正常サンプル特定部１０２に出力する（ステップＳ３）。例えば、検査対象の多層印刷物における特徴点Ａ、Ｂ、Ｃの座標が、それぞれ（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）であり、特徴点Ａを基準とした場合、位置ずれ算出部１０１は、他の２つの特徴点の座標から基準とした特徴点の座標を減算した（ｘ２−ｘ１，ｙ２−ｙ１，ｘ３−ｘ１，ｙ３−ｙ１）を検査対象の多層印刷物における特徴量として導出する。そして、位置ずれ算出部１０１は、導出した検査対象の多層印刷物における特徴量を正常サンプル特定部１０２に出力する。
【００２３】
正常サンプル特定部１０２は、検査対象の多層印刷物における特徴量を入力すると、記憶部１１１に記録された正常サンプルの特徴量を読み出す（ステップＳ４）。そして、正常サンプル特定部１０２は、入力した検査対象の多層印刷物における特徴量と、記憶部１１１から読み出した正常サンプルの特徴量とを比較し、検査対象の多層印刷物の特徴量に最も近い正常サンプルの特徴量に関連付けられている正常サンプルを特定する（ステップＳ５）。例えば、正常サンプル特定部１０２は、まず、記憶部１１１から読み出した正常サンプルの特徴量の中に検査対象の多層印刷物の特徴量と同一のものを検索する。ここで、正常サンプル特定部１０２が検査対象の多層印刷物の特徴量と同一の正常サンプルの特定量を検出した場合は、その検出した正常サンプルを目的の正常サンプルとして特定する。また、正常サンプル特定部１０２が検査対象の多層印刷物の特徴量と同一の正常サンプルの特徴量を検出できなかった場合には、正常サンプル特定部１０２は、図６に対する説明で述べたように最小二乗法を用いて検査対象の多層印刷物の特徴量に最も近い特徴量に関連付けられた正常サンプルを目的の正常サンプルとして特定する。このステップＳ５の処理により、検査装置１０は検査対象の多層印刷物のロットを特定することができた。
そして、正常サンプル特定部１０２は、特定した正常サンプルの画像データと検査対象の多層印刷物の画像データとを印刷不良検出部１０３に出力する（ステップＳ６）。
【００２４】
印刷不良検出部１０３は、正常サンプルの画像データと多層印刷物の画像データを正常サンプル特定部１０２から入力すると、入力した両画像データを比較して、類似度と所定のしきい値とに基づいて多層印刷物の良否を判定する（ステップＳ７）。この印刷不良検出部１０３の行う良印刷物と不良印刷物の判定技術は、公知の技術を用いて判定すればよい。例えば、正常サンプルの画像データを白黒の２値とし、多層印刷物の画像データを白黒の２値とした後に反転して、正常サンプルのデータと多層印刷物のデータとを重ね合わせる。このとき、両データが同一であれば白黒が埋め合って全体が黒のみとなり、印刷結果が良好であることを示すため、印刷不良検出部１０３は、白黒が埋めった場合に許容可能な黒の最低数をしきい値として設定し、黒の数がそのしきい値以上であった場合に多層印刷物を正常であると判定すればよい。また、両データで差異があればその差異のある箇所が白くなり全体的には黒の数が減少するため、印刷不良検出部１０３は、黒の数がしきい値以下であった場合に多層印刷物を不良であると判定すればよい（ステップＳ７）。
【００２５】
印刷不良検出部１０３は、多層印刷物が正常であると判定した場合、正常サンプル特定部１０２から正常であると判定された多層印刷物の特徴量を取得し、その取得した多層印刷物の特徴量と良否の判定に用いた多層印刷物の画像データを正常サンプル記録部１０４に出力する（ステップＳ８）。
【００２６】
正常サンプル記録部１０４は、印刷不良検出部１０３から多層印刷物の特徴量と画像データを入力すると、入力した多層印刷物の特徴量と画像データを関連付けて記憶部１１１のデータテーブルに追加して記録する（ステップＳ９）。なお、ここで記憶部１１１に記録されるデータは、ステップＳ５の処理で正常サンプル特定部１０２が特定する正常サンプルデータの１候補として使用される。また、正常サンプル記録部１０４が記憶部１１１にデータを記録する際、記憶部１１１の記憶容量に空きがなければ、例えば古いデータに上書きしてもよい。
【００２７】
そして、印刷不良検出部１０３は、ステップＳ７の処理により行った判定結果に応じた判定結果信号を出力制御部１０５に出力する（ステップＳ１０）。例えば、印刷不良検出部１０３が印刷不良を検出した場合、図３で示したように不具合が発生したことをユーザに知らせるために、“印刷不良を検出しました”などのコメントを表示部に表示する。また、例えば、印刷不良検出部１０３の行う検出が良判定であった場合には出力部１１０は画面全体を緑色に表示し、印刷不良検出部１０３の行う検出が不良判定であった場合には画面全体を赤色に表示するなどしてもよい。
【００２８】
なお、本実施形態において、検査対象の多層印刷物は３つの印刷層から成り、位置ずれ算出部１０１が特徴量を算出するために使用する各印刷層の特徴点は３点で説明したが、検査対象の多層印刷物が３つ以上の印刷層から成る場合、任意の３つ以上の印刷層の特徴点を使用し特徴点を３点以上使用する限り、どのような組み合わせの特徴点から特徴量を算出してもよい。なお、特徴点を増加させると特徴量の特定精度が向上し、正常サンプルの特定精度も向上するが、特徴量を計算する計算時間とはトレードオフの関係にあるため、特徴量の特定精度と計算時間の組み合わせから適切な組み合わせを選択するとよい。
また、位置ずれ算出部１０１が特徴量を算出する際に、基準とする特徴点の座標に大きな誤差が含まれている場合、算出した特徴量にも大きな誤差が含まれる。そのため、位置ずれ算出部１０１は、複数の特徴点を基準とし、それぞれの基準に対して特徴量を算出し、例えばその平均の特徴量や標準偏差などの統計処理を用いて求めた特徴量を、正常サンプル特定部１０２が正常サンプルを特定するための特徴量としてもよい。
【００２９】
以上、本発明の実施形態による検査装置１０の処理フローについて説明したが、上述の検査装置１０の処理により、トレーサビリティシステムを必要とせず、検査対象の多層印刷物におけるユーザ指定の印刷領域の座標から求まる特徴量に最も近い特徴量に関連付けられている正常サンプルを特定することにより、印刷情報が記載されていない印刷物に対しても、ロットを特定できるという効果が得られる。
【００３０】
なお本発明の実施形態について説明したが、上述の検査装置１０は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００３１】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００３２】
１０・・・検査装置
１０１・・・位置ずれ算出部
１０２・・・正常サンプル特定部
１０３・・・印刷不良検出部
１０４・・・正常サンプル記録部
１０５・・・出力制御部
１１０・・・出力部
１１１・・・記憶部
【図１】
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【図２】
2014156042.tif 000005
【図３】
2014156042.tif 000006
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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