(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を光学系及び光−電気変換素子を有する読取りヘッドを用いて読み取り、読み取った画像情報を電気信号に変換する画像処理装置において、
前記読み取りヘッドの速度変動としての第１の誤差とこの第１の誤差の要因としての第１の誤差要因とを対応付けて格納し、前記第１の誤差を周波数分析して得られるスペクトル分布におけるピークとしての第２の誤差と、この第２の誤差の要因としての第２の誤差要因とを対応付けて格納した第１のデータベースと、
前記第1の誤差要因および前記第２の誤差要因に基づいて決定される機構の処理アルゴリズムを格納した第２のデータベースと、
読み取った画像情報から前記第１の誤差と前記第２の誤差を検出する誤差検出手段と、
前記誤差検出手段で検出した前記第１及び第２の誤差に基づいて、前記第１のデータベースから、対応する第１及び第２の誤差要因をピックアップするピップアップ手段と、
前記ピックアップした第１及び第２の誤差要因に基づき、前記第２のデータベースから処理アルゴリズムを読み出し、この処理アルゴリズムの実行により前記画像の読み取りのための機構を調整する調整手段と、
前記ピックアップした第１及び第２の誤差要因に基づき、前記画像情報に生じているエラーを相殺する補正アルゴリズムを実行する補正手段と、
を備えることを特徴とする、画像処理装置。
【請求項２】
前記第１のデータベースに、予め、第１の許容誤差と第２の許容誤差が格納されており、
前記第１の誤差と前記第１の許容誤差を比較し、前記第２の誤差と前記第２の許容誤差とを比較し、前記第１または第２の誤差がそれぞれ前記第１または第２の許容誤差の範囲内であるときには、前記調整手段または前記補正手段を実行させないようにすることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
画像を光学系及び光−電気変換素子を有する読取りヘッドを用いて読み取り、
前記読み取りヘッドの速度変動としての第１の誤差と、この第１の誤差の要因としての第１の誤差要因とを対応付けて格納し、前記第１の誤差を周波数分析して得られるスペクトル分布におけるピークとしての第２の誤差と、この第２の誤差の要因としての第２の誤差要因とを対応付けて格納した第１のデータベースと、
前記第1の誤差要因および前記第２の誤差要因に基づいて決定される機構の処理アルゴリズムを格納した第２のデータベースと、を用いて、
読み取った画像情報を電気信号に変換する画像処理方法において、
読取った画像情報から、前記第１及び第２の誤差を検出し、
検出した前記第１及び第２の誤差に基づいて、前記第１のデータベースから、対応する第１及び第２の誤差要因をピックアップし、
前記ピックアップした第１及び第２の誤差要因に基づき、第２のデータベースから処理アルゴリズムを読み出し、この処理アルゴリズムの実行により前記画像の読み取りのための機構を調整し、
さらに、前記ピックアップした第１及び第２の誤差要因に基づき、画像データに生じているエラーを相殺する補正アルゴリズムを実行する、
ことを特徴とする、画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、情報機器、ＯＡ機器等に用いられるデジタル画像読取装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
情報機器、ＯＡ機器等では画像を読み取ってディスプレイ、紙葉等に出力する仕事を頻繁に行う。このために、画像読取り装置が使用される。図３０に従来使用されている走査型の画像読取り装置のブロック図を示す。同図において、ガラス、カバー等からなる原稿台３には原稿２が載置される。この原稿２上を密着型読取りヘッド１が図中矢印６の方向に平行移動し原稿を走査する。この平行移動はモータ８、プーリ９及びベルト１０の正転及び逆転によって行われる。読取りヘッド１は、原稿を照射するランプ１５、光像を電気信号に変換するＣＣＤ４、原稿の画素をＣＣＤに結像する光学系５等を備えている。ＣＣＤ４の出力は、Ａ／Ｄ変換器７により、画像濃度に応じたデジタル値に変換され、インターフェイス制御部１２を介して記憶部１１に記憶される。画像濃度情報を担うデジタル値は、所定時間間隔のＡ／Ｄ動作によって空間的に離散される。インターフェイス制御部１２は、デジタル値の取り込みと、読取りヘッドの移動を同期するべく、Ａ／Ｄ変換器にクロック信号を与え、また、モータ制御部１３を介してモータ駆動部１４の動作を制御している。モータ駆動部１４は、モータ制御部１３からの駆動信号に応じてモータ８に電力を与える。記憶部１１の格納された画像データは図示しない外部データバスを介して、例えば、電子出版システムのコンピュータに取込まれ、印刷文書中の絵図として利用される。
【０００３】
このような構成の画像読取り装置では、例えばモータ８の回転ムラ、ベルト１０のトラッキング、読取りヘッド１の移動を案内する図示しないガイドレールの汚れ等が生じると、読取りヘッド１の移動速度が変動し、画像読取りの際に相対的に画像の伸縮が生じる。また、装置を構成する各機構が、例えばモータ８の振動等により共振すると、読取りヘッド１における読取り位置誤差を生じさせることがあり画像データの誤差要因となっている。
【０００４】
このため、読取りヘッド１を走査させる機械的構造における振動を少なくするために一般的には機構を高剛性とするため、設計仕様が厳しいものとなり、装置コストも高くなる。また、調整者が装置を調整して読取り誤差を低減できる場合もあるが、モータ８の回転ムラ、装置の部品剛性の不足、結合不良、過大な組み立て誤差の発生、ＣＣＤ４の調整不良など画像データの誤差に及ぼす要因は多く、それらが影響を及ぼし合うため調整には、長時間と、調整者の経験が必要であった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
前述のように読取りヘッドが移動しながら画像情報の取り込みを行う画像読取り装置において、読取りヘッドの移動速度、移動位置に変動があると得られる画像データが真のものと異なるという問題がある。このため、調整者による調整、画像データの補正などにより、画像データをできるだけ真のものに近い値とする必要がある。しかしながら、画像データの誤差要因は多く、それらに相関があるため調整方法、画像データの補正方法の決定に適当な方法がない。
【０００６】
従って、本発明は誤差を含む画像データから誤差要因を推定して、適当な装置の調整箇所、調整方法、機構の制御方法、画像データの補正方法を決定し、可及的に誤差を低減した画像データを得ることが出来ようにした画像読取り装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は以下のように構成される。
【０００８】
即ち、本発明の画像処理装置は、画像を光学系及び光−電気変換素子を有する読取りヘッドを用いて読み取り、読み取った画像情報を電気信号に変換する画像処理装置において、前記読み取りヘッドの速度変動としての第１の誤差とこの第１の誤差の要因としての第１の誤差要因とを対応付けて格納し、前記第１の誤差を周波数分析して得られるスペクトル分布におけるピークとしての第２の誤差と、この第２の誤差の要因としての第２の誤差要因とを対応付けて格納した第１のデータベースと、前記第1の誤差要因および前記第２の誤差要因に基づいて決定される機構の処理アルゴリズムを格納した第２のデータベースと、読み取った画像情報から前記第１の誤差と前記第２の誤差を検出する誤差検出手段と、
前記誤差検出手段で検出した前記第１及び第２の誤差に基づいて、前記第１のデータベースから、対応する第１及び第２の誤差要因をピックアップするピップアップ手段と、前記ピックアップした第１及び第２の誤差要因に基づき、前記第２のデータベースから処理アルゴリズムを読み出し、この処理アルゴリズムの実行により前記画像の読み取りのための機構を調整する調整手段と、前記ピックアップした第１及び第２の誤差要因に基づき、前記画像情報に生じているエラーを相殺する補正アルゴリズムを実行する補正手段と、を備えるものである。
【０００９】
さらに、本発明の画像処理方法は、画像を光学系及び光−電気変換素子を有する読取りヘッドを用いて読み取り、前記読み取りヘッドの速度変動としての第１の誤差と、この第１の誤差の要因としての第１の誤差要因とを対応付けて格納し、前記第１の誤差を周波数分析して得られるスペクトル分布におけるピークとしての第２の誤差と、この第２の誤差の要因としての第２の誤差要因とを対応付けて格納した第１のデータベースと、前記第1の誤差要因および前記第２の誤差要因に基づいて決定される機構の処理アルゴリズムを格納した第２のデータベースと、を用いて、読み取った画像情報を電気信号に変換する画像処理方法において、読取った画像情報から、前記第１及び第２の誤差を検出し、検出した前記第１及び第２の誤差に基づいて、前記第１のデータベースから、対応する第１及び第２の誤差要因をピックアップし、前記ピックアップした第１及び第２の誤差要因に基づき、第２のデータベースから処理アルゴリズムを読み出し、この処理アルゴリズムの実行により前記原稿の読み取りのための機構を調整し、さらに、前記ピックアップした第１及び第２の誤差要因に基づき、画像データに生じているエラーを相殺する補正アルゴリズムを実行するものである。
【００１０】
【作用】
本発明においては、画像データに誤差が混入すると、この原因を解明して迅速な装置の調整、機構制御、画像データの補正等が行われるので、可及的に誤差を低減した画像データを得ることが可能となる。
【００１１】
この結果、装置の調整が容易となるため経験の少ない調整者による適確な調整が可能となり、また、機械、電気それぞれの設計仕様が達成しやすいものとなり装置コストが低減する。更に、画像読取装置自体の読取り性能が向上する。
【００１２】
【実施例】
図１は、本発明の構成を示す機能ブロック図であり、読取りヘッド、走査機構等からなる画像読取り機構５１、ＣＣＤ等からなる光像を電気信号に変換し、画像データを得る画像読取部５２、画像読取装置の動作モードの設定に応じて画像データの流れを選択するモード選択部５３、画像データから誤差の特徴を抽出する画像データ誤差特徴抽出回路５４、画像データに誤差をもたらした要因を推定する誤差要因推定部５５、推定された誤差要因から調整方法を決定する調整方法決定回路５６、設定された補正方法で画像データを補正する画像補正部５７、補正された画像データを記憶する記憶部５８、推定された誤差要因に基づいて、読取りヘッドの主走査方向における水平位置調整機構、副走査方向における水平位置調整機構、高さ調整、案内レールのバランス調整機構、該レールの新規スライド面への切替機構、駆動ベルトテンション調整機構等の各種の調整機構６３の動作制御を行う機構制御部５９、推定された誤差要因に基づいて、読取ヘッドを駆動する駆動モータへの駆動トルクの調整、回転速度、図示しない指定された目標速度で読取ヘッドを定速度移動させるフィードバック制御ループの制御定数の調整等を行うモータ制御部６０、モータ制御部６０の出力をパワー増幅してモータを駆動するモータ駆動回路６１等によって構成される。モード選択部５３〜モータ制御部６０は、マイクロプロセッサボード上に形成される。また、モード選択部５３〜調整方法決定部５６はインタフェース１２を構成する。
【００１３】
この構成において、モード選択部５３で通常モードを選択すると、既述した従来の画像読取装置と同様に動作し、画像読取り部５２にて得られた画像データをそのまま記憶部５８に格納する。この際、既に後述する誤差調整が実行されて所定の方法による画像補正が設定されていると、画像補正部５７によるデータ補正処理を経て補正された画像データを記憶部５８に格納する。また、画像データ誤差に対応した機構制御を既に行っている場合も、その制御方法でモータ駆動等を行う。
【００１４】
モード選択部５３において画像調整モードを選択すると、画像データ誤差特徴抽出部５４、誤差要因推定部５５、調整方法決定部５６を経て機構制御、電気制御、画像補正等からなる各種調整の実行手段（５７、５９、６０、６１、６３）により画像データ誤差を低減するために適当な調整を行う。上記通常モードではこのとき決定された機構制御、画像補正を用いる。また、マニュアル調整が必要なときは、所定の調整箇所、調整方法が情報表示部６２のディスプレイに表示される。以下に、上述した主要部におけるデータ処理について説明する。
（画像データ誤差特徴抽出部）
図２は、本発明の画像データ誤差特徴抽出におけるデータ処理手順を示すブロック図であり、それぞれの処理について説明していく。
▲１▼  画像データ作成
まず、装置を試験するために用いる画像データの作成について説明する。図３は、画像データから誤差の特徴を抽出するために用いるテストチャートの例を示しており、等ピッチの平行線が多数印刷されている。読取りヘッドが、原稿台に載置されたこのテストチャートを一定速度で同図中のＹ座標方向に副走査しつつ、Ｘ座標方向の主走査方向にある画素列の読取りを行うと、あるＸ座標でのＹ座標方向の濃度分布、すなわち副走査方向における画像データのデータ列ｄ（ｘｉ  ，ｙ０  ），ｄ（ｘｉ  ，ｙ１  ），ｄ（ｘｉ  ，ｙ２  ），…は、図４に示すような正弦波を空間的に離散化したような分布となる。これは、ある一定時間でサンプリングしたものであり時間的に離散化した時系列のデータでもある。この例の場合は、濃度データを８ビットで表現している。従って、０〜２５５の濃度レベル範囲で画像データが得られている。このデータ列を本発明における画像データ誤差特徴抽出のために用いる画像データとする。
【００１５】
通常、テスト画像データの長さは読取りヘッドが移動するすべての範囲を対象とするが、特定の場所におけるデータの変動が大きいことが判っている場合は、その場所に対応するデータだけを対象として以下の処理を行ってもよい。この場合、データ数が少なくなるためにデータ処理時間が短縮化できるという利点がある。
また、主走査方向のデータ列ｄ（ｘ０  ，ｙｉ  ），ｄ（ｘ１  ，ｙｉ  ），ｄ（ｘ２  ，ｙｉ  ），…を用いると、主走査方向のデータに対する誤差要因の特定に対して有効である。調整者は任意にデータ列を選択できる。
▲２▼  データの正規化
ところで、図４に示される例では、データの最大値、最小値の幅が０〜２５５の濃度レベル範囲より、ずっと小さいものとなっている。このように、読取電気信号を画像データに変換するＡ／Ｄ変換器が８ビットでも、実際にＡ／Ｄ変換器から出力されるデータのレベル変化範囲が必ずしも０〜２５５の範囲とならない。使用しているＣＣＤの感度、光学系の光強度、用いたテストチャートの濃度・解像度等により得られるデータの最大値、最小値の範囲が変わる。従って、どのような条件で得られたデータでも、以後のデータ処理方法で同じように扱えるようにするため図５に示すようにデータの正規化を行う。
【００１６】
データの正規化は、対象とするデータ列の最大値ｄｍａｘ  、最小値ｄｍｉｎ  とすると次の（１）式を用いる。
ｄ＊  （ｘｉ  ，ｙｉ  ）
＝Ｄｏ  ×（ｄ（ｘｉ  ，ｘｉ  ）−ｄｍｉｎ  ）／（ｄｍａｘ  −ｄｍｉｎ  ）    …（１）
ここで、ｄ＊  は正規化されたデータ、Ｄｏ  はＡ／Ｄ変換器のビット数の十進法表現である。
▲３▼  データ補間
画像データは空間的に離散化されたものであり、例えば、サンプリング時間をΔＴ［ｓｅｃ］  、読取りヘッドの移動速度をＶ［ｍｍ／ｓｅｃ］とすると、ΔＹ＝ΔＴ×Ｖ  ［ｍｍ］  の長さ（量子化読取範囲）ごとに、データをサンプリングしている。従って、画像データを取込む回路の性能、光学系の駆動機構などの制約から、サンプリング時間が長くなったり、読取りヘッドの移動速度が遅くなると一回当りの読取範囲ΔＹが長くなっていく。このため、読取り位置誤差の解析精度が低下してしまう。そこで、実際の読取範囲ΔＹより細かい位置のデータを得るためにデータ補間を行う。データ補間方法としては、いわゆる直線近似、回帰曲線近似、ラグランジェ補間、スプライン補間などいずれの方法でも良い。
【００１７】
ここでは、スプライン補間のうち混合スプライン補間を用いたデータ補間方法について説明する。混合スフライン補間は、連続した４点を１組として次の（２）式のような補間公式にて行い、中央の２点間のみを用いる。ｕは補間パラメータであり、０≦ｕ≦１の範囲をとる。
ｄ（ｘｉ  ，ｙｉ  ＋ｕ）
＝−Ｕ×（ｕ−１）×（ｕ−２）／６×ｄ（ｘｉ  ，ｙ０  ）
＋（ｕ＋１）×（ｕ−１）×（ｕ−２）／２×ｄ（ｘｉ  ，ｙ１  ）
−（ｕ＋１）×ｕ×（ｕ−２）／２×ｄ（ｘｉ  ，ｙ２  ）
＋（ｕ＋１）×ｕ×（ｕ−１）／６×ｄ（ｘｉ  ，ｙ３  ）        …（２）
（２）式を用いてｕを０．１ずつ増加させていくとｄ（ｘｉ  ，ｙ１  ），ｄ（ｘｉ  ，ｙ２  ）の間を１０点補間したことになる。
【００１８】
図６に混合スプライン補間を行った例を示す。例えば、解像度６００［ｄｐｉ，ｄｏｔｐｅｒ  ｉｎｃｈ］の画像読取装置の場合、ΔＹは０．０４２［ｍｍ］であるが、この補間により０．００４２［ｍｍ］毎の画像データが得られたことになる。
この補間は、離散化されたデータの間において簡単なデータ復元を行っていることと等価である。しかしながら、どのようなデータでもデータ復元が可能なわけではない。発明者の検討結果からは解像度Ｎ［ｄｐｉ］  の画像読取装置の場合、解像度Ｎ／３以下のテストチャートを用いると本発明による効果が得やすいという結果が得られている。また、同様に読取りヘッドの移動速度を可変にして画像のズーミングを行う画像読取装置の場合、サンプリング時間をΔＴ［ｓｅｃ］  、読取りヘッドの移動速度をＶ［ｍｍ／ｓｅｃ］を用いて、次の（３）式で得られる解像度より小さいテストチャートを用いるのが有効である。
Ｎｔｅｓｔ＝１／３／Ｖ／Δｔ                                  …（３）
▲４▼  読取り位置誤差算出
読取り位置誤差としては、図７に示すようにレベル値が正弦波状になったデータ列から山及び谷間のピッチＰｉ  を求める。続いて、このＰｉ  と、ピッチＰｉ−１  ，Ｐｉ  ，Ｐｉ＋１  ，Ｐｉ＋２  ，…の平均ピッチＰｍまたは、位置ずれのない場合の理想ピッチＰｏを用いて位置誤差データ列△ｉを次式から求める。
△ｉ＝Ｐｉ−Ｐｍ（またはＰｏ）                            …（４）
図８に、テストチャートをスキャンした場合の位置誤差△ｉのＹ方向、すなわち副走査方向における誤差分布の例を示す。副走査方向における走査位置は、テストチャートに印刷されている格子状の平行線の線番号で示されている。この線番号はスキャニングにおける時間軸上の位置に対応するので、図８の示されるグラフは読取り位置誤差△ｉの時間軸上における読取速度の変動である、いわゆるジッタを表している。この△ｉは読取り位置誤差に対する評価値（特徴パラメータ）として用いることができる。すなわち△ｉの振幅が大きい場合は、原稿の画像に比べて歪んだ画像データとなっていることになる。画像全体についての評価値（特徴パラメータ）としては、最大値Ｊｍａｘ  、最小値Ｊｍｉｎ  、平均値Ｊａｖｅ  、分散Ｊψ、標準偏差Ｊσ、…等のＪパラメータを用いる。
【００１９】
また、局所的に△ｉが大きい場合、△ｉデータ列は、副走査位置と対応しているので異常箇所の推定ができる。例えば、同じ位置に△ｉのピークが繰り返し発生するときには案内レールの汚れ・傷が該当し、一定周期で発生するときには、駆動系におけるトラッキング等が該当する。振幅値の分布に傾斜がある場合には案内レールの傾き等が該当する。不具合の箇所が複数ある場合には、通常△ｉのグラフにはそれ等が複合されて出現する。このような誤差の原因を推定する基準となる各種の特徴パラメータの状態と誤差の原因との対応関係は、図示しないＲＯＭにデータベース化される。Ｘ方向の主走査方向についても同様にして装置性能の評価及び誤差原因の評価が可能である。
▲５▼  スペクトル分布算出
読取り位置誤差△ｉは、時系列データでもあるので各サンプリング時間間隔毎の読取りヘッドの速度変動（ジッタ）と等価なものとも考えられることができる。従って、データのサンプリング時間を用いて周波数分析を行うと、各周波数毎の周波数成分を抽出することができる。周波数成分の抽出方法は、いわゆる高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、最大エントロピー法（ＭＥＭ）等、いずれの方法でも良い。
【００２０】
図９にＦＦＴにより△ｉのスペクトル分布を求めた例を示す。このグラフに現れているピークＳ１  （２８Ｈｚ，レベルａ）、ピークＳ２  （５６Ｈｚ，レベルｂ）、ピークＳ３  （７６Ｈｚ，レベルｃ）、ピークＳ４  （８４Ｈｚ，レベルｄ）は特徴パラメータであり、夫々画像読取り装置の各機構の固有の振動や駆動用モータの回転変動等に対応している。各機構部の振動や駆動用モータの回転変動が少ないときは、それに対応するピークが無くなり、或いはピーク値が低減する。また、全体的にボケた画像となっているときはピークのバンド幅が広くなる。従って、予めピークＳの周波数ｆ及びピーク値ｐとこのピークを生じさせる機構部分と対応関係をデータベース化してＲＯＭに記憶しておく。そして、データベースを参照して、測定したこれらのピークの周波数ｆとピーク値ｐによるＳパラメータ（ｆ，ｐ）によって、対応する読取り動作に悪影響のある振動がどの機構によるものかが後の回路で判別可能となる。
（誤差要因推定部）
図１０に本発明による誤差要因推定部５５における処理の流れを説明するブロック図を示す。ここでは、画像データ誤差特徴抽出部５４にて得られる読取り位置誤差に関するＪパラメータ、スペクトル分布に関するＳパラメータを用いて画像読取り装置により原稿の画像がどの程度正確に読取られたかという評価、誤差要因は何かという分析を行う。
【００２１】
まず、読取り位置誤差による画像誤差評価値であるＪパラメータ（Ｊｍａｘ  、Ｊｍｉｎ  、Ｊａｖｅ  、…）を、それ等の許容誤差Ｊｏ  （Ｊｍａｘｏ、Ｊｍｉｎｏ、Ｊａｖｅｏ、…）と比較する。また、Ｓパラメータを許容画質に対応するＳパラメータＳｏ  と比較する（図１０の５５ａ）。許容誤差Ｊｏ  及び許容画質Ｓｏ  に関するデータは予めデータベース５５ｅに格納されている。比較の結果、読取られた画像データのＪパラメータ及びＳパラメータの値が許容誤差Ｊｏ  、許容画質Ｓｏ  よりも少ないときは調整の必要がないので誤差要因の判別は終了する（フラグＫ＝１）。
【００２２】
Ｊ、Ｓパラメータの値が許容基準値Ｊｏ  、Ｓｏ  よりも大きいとき、すなわち、画像データにおける許容誤差及び画像品質の両方もしくはいずれか一方が許容できない場合には、第１推定部５５ｂによるＪパラメータに基づく推定処理を行う。データベース５５ｅには、予め各Ｊパラメータの値の組合わせに対応する誤差要因が多数保持されており、抽出された各Ｊパラメータの値に対応する、或いは対応する度合いが所定の判別値を越える誤差要因をデータベースからピックアップする。また、既述したように局所的に読取り位置誤差△ｉが大きい場合、△ｉデータ列は、副走査位置と対応しているのでこの誤差発生位置と対応する要因をデータベース５５ｅから取込む。同じ位置に△ｉのピークが繰り返し発生するときには、例えば案内レールの汚れ・傷が該当し、一定周期で発生し、かつ発生位置が変化するときには、駆動系におけるトラッキング等が該当する。△ｉの振幅値の分布に傾斜がある場合には案内レールの傾き等が該当する。不具合の箇所が複数ある場合には、通常△ｉのグラフ、従ってＪパラメータにはそれ等が複合されて出現する。
【００２３】
次に、スペクトル分布を用いたＳパラメータによって誤差要因を推定する。スペクトルＳパラメータは、画像読取り機構を構成するの回転部品の固有の振動や駆動用モータの回転変動等に対応している。従って、Ｓパラメータによって予めデータベース５５ｅに保持されている構成部品の固有周波数をサーチして、該当する構成部品を推定することができる。これ等の推定に際しては、ファジー推論、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、統計処理等を適宜に用いることができる（５５ｃ）。
【００２４】
第１推定部５５ｂ及び第２推定部５５ｃにおいて抽出された誤差要因に基づいて総合の判定を行う。誤差要因によっては、時間軸上におけるジッタの誤差評価値であるＪパラメータ及び周波数軸上における誤差評価値であるＳパラメータの両方を見ることによってより明確に判別可能となるものがある。また、一つの誤差要因が各種のＪパラメータ及びＳパラメータの両方に現れる場合がある。従って、Ｊパラメータ及びＳパラメータの各項目を夫々入力層の各ノードに対応させ、パラメータの値をノードへの入力値とするニューラルネットワークを利用し、出力層に複数の誤差要因に対する該当度合い得る。該当度合いが誤差要因毎に定められた基準値を越えるものを装置に生じている誤差要因と判断する。総合推定において必要な参照データはデータベースに５５ｅに格納されている。ニューラルネットワークは、予め誤差要因が判っている種々のパラメータデータによって学習を行い、例えばバックプロパゲーション学習によって入力層、中間層、出力層における重み係数をチューニングしておくのが好い。
【００２５】
このように、時間軸上における誤差評価値であるＪパラメータによって判別される誤差要因、周波数軸上における誤差評価値であるＳパラメータによって判別される誤差要因、Ｊパラメータ及びＳパラメータの両方によって判別される誤差要因について情報を得る。
【００２６】
また、総合推定部５５ｄは画像品質を判定する。ここでは、すでにデータベース５５ｅに与えられている基準（テスト）画像の正常なスペクトル分布と入力された画像データとを比較して、濃度、解像度、振動成分などにより画像品質の状態を推定する。この画質についての推定は、上記のような正常データとの比較するやり方の他、ファジー推論、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、統計処理など、適当なものを用いることができる。
【００２７】
なお、この実施例においては、画像誤差評価値に読取り位置誤差とスペクトル分布を用いた場合について説明しているが、画像データそのものの分布、スペクトルなど装置の画像誤差を評価でき、誤差要因と相関がある量なら、どのようなものでも適用できる。
【００２８】
また、得られたスペクトルをさらに、波形分離し、各周波数ごとのピーク値を正確にもとめればより正確に各誤差要因を特定することができる。波形分離方法は、シンプレックス法、ＤＦＰ法、ＧＮ法などいずれでも良い。
【００２９】
読取り位置誤差による画像誤差評価値には、分布をそのまま用いる以外に最大値、最小値、平均値、標準偏差値などを用いても良い。ただし、読取り誤差は正負両方の値があるので、絶対値の平均をとる場合がある。スペクトル分布の場合には、現われている周波数とピーク値の対（ｐｉ  ，ｆｉ  ）の形式で用いるか、一定の周波数毎のゲインのデータ列（ｐ１  ，ｐ２  ，…，ｐｉ  ，…）を用いる。また、フーリエ変換のように複素数でスペクトル分布が得られるときは、実部、虚部の対（Ｒｉ  ，Ｉｉ  ）の形式を用いても良い。
（調整方法決定部）
前述したように、読み取られた画像データが許容誤差より小さく、画像品質も許容できる場合（フラグＫ＝１）には、画像データは画像補正部５７を経て記憶部５８に格納される。許容誤差、画像品質の両方もしくはいずれかが、許容できない場合には、誤差要因推定部５５において誤差要因が推定され、推定された誤差要因を表す誤差要因コードが出力される。
【００３０】
調整方法決定部回路５６は、例えば図１１に示される調整内容決定部５６ａ、画像補正内容決定部５６ｂ、データベース５６ｃによって構成される。調整内容決定部５６ａは、誤差要因推定部５５から供給される誤差要因コードに基づいて対応する処理アルゴリズムをデータベース５６ｃから読み出す。この処理アルゴリズムは、大別すると、モータ制御の調整アルゴリズム（フラグＫ＝２）、画像読取機構を調整する機構調整アルゴリズム（フラグＫ＝３）、画像データを補正するアルゴリズム（フラグＫ＝４）、誤差要因を自動的に調整する機構を備えていない場合や、誤差要因が特定できない場合に、装置の組立調整者が手操作で調整することを支援するマニュアル調整アルゴリズム（フラグＫ＝５）に分類される。処理アルゴリズムには、上記した複数のアルゴリズムを含むことも在る。
【００３１】
モータ制御調整アルゴリズムによって、モータ制御部６０に誤差要因を減らすための情報、例えばフィードバック速度制御ループの定数やモータ駆動パルス列の振幅・位相等が送られる。機構調整アルゴリズムによって、機構制御部５９に該当する調整機構の設定値の増減が指令される。例えば、読取りヘッドのバランス調整機構、駆動ベルトのテンション調整機構、案内レールのバランス調整機構等が調整される。画像データを補正するアルゴリズムによって、特定の誤差要因により画像データに生じたエラーを相殺する補正アルゴリズムが画像補正部５７にセットされ、画像データの補正が行われる。
【００３２】
モード選択部５３において、画像調整モードを選択しているときは、その時点の各調整回路における調整法がセットされている。再び、画像調整モードを選択した場合は、そのときの画像データの状態に応じた新たな調整法に更新される。従って、例えば経年変化が生じて、以前の調整が適当でなくなっても、画像調整モードを選択すれば、装置をその時点で最適な状態とすることができる。
【００３３】
以下、本発明による調整方法決定部における各種調整について説明する。
（１）    モータ制御部（フラグＫ＝２）
図１２のように読取り位置誤差の分布がそのま正負いずれかにシフトしたような形状となっている場合は、読取りヘッドの移動速度の設定値がずれた場合である。また、図１３のように位置誤差の分布のスペクトルピークがモータと関係ある周波数である場合は、モータの駆動に問題がある場合である。調整方法決定部５６は、誤差要因推定部５５における、このような相関に基づく判別結果に応じて、モータ制御の調整アルゴリズムを取り出し、モータの制御パラメータの調整をモータ制御部６０に行わさせる。
【００３４】
図１３に示すような場合は、目標速度を所定の速度に更新する。また、閉ループサーボを用いているときは、目標速度に対して定常偏差が発生している場合がある。このような時は、サーボ回路のゲインを変えて調整する。例えばＤＳＰ（デジタル・シグナル・プロセッサ）などを用いたデジタルサーボの場合は容易に自動調整できる（フラグＫ＝２）。また、アナログ式のサーボ回路で調整者によるゲイン調整が必要な場合には、その様な指示や調整手順が、後述する表示装置６２に表示され、調整が支援される（フラグＫ＝５）。
【００３５】
図１３に示すような読取り誤差のピークは目標速度を中心にして一定の周波数で変動している場合に現われる。閉ループサーボでは、この様な場合に用いている制御ループの定数を低振動になるように変えるか、サンプリング時間を問題となる変動周波数に対して十分短く設定する。
また、調整者がモータの回転軸に減衰器を取り付けても良く、表示装置６２にその旨表示される。この場合は、マニュアル調整（Ｋ＝４）の調整回路も同時に選択される。
【００３６】
図１４に示すように、ときには部分的に大きい値となる読取り位置誤差の分布が現われることがある。このような分布は、例えば読取りヘッドが移動する範囲において局所的に負荷が変わって、当初に設定されていた制御ループの仕様で振動が抑え切れない場合に現われる。このような場合にも、問題となる周波数に対して十分安定、かつ高ゲインとなる制御ループを構成する。
【００３７】
負荷変動の原因は案内レール等の摺動部材の傷、汚れ、潤滑不良などが考えられる。従って、その部分を清浄したり、潤滑材を塗布すれば図１４のような問題を解消できる可能性が大きい。この場合も、マニュアル調整（Ｋ＝５）の調整回路が同時に選択され調整方法（レールの清浄、潤滑）が表示装置６２に表示される。
【００３８】
なお、このような外乱にたいしては最適レギュレータ制御（ｌｑｒ、またはｌｑｉ）、Ｈ∞制御などが有効である。モータ駆動の制御に、このような制御を用いている場合には、最適レギュレータ制御の評価関数の重み、Ｈ∞制御の周波数重み分布を変えて外乱に強いような制御ループの各定数を計算し、以後のモータ制御に用いる。
（２）    機構制御部（フラグＫ＝３）
機構制御部５９は、前述したように画像読取装置５１の読取動作や画質に関する調整機構６３を、調整方法決定部５６の調整内容決定部５６ａから与えられる指令コードに応じて制御する。調整機構６３としては既述したように各種のものがある。例えば、読取ヘッド１にはＣＣＤセンサの高さ・平行度等を調整するバランス調整機構、光源の光量バランス値を調整するスリット調整機構、画像の歪みや焦点位置を調整するレンズ位置調整機構、光学系の清掃機構等がある。走査系には、案内レールの清掃機構、レールパイプ摺動面のずらし機構、案内レールのバランス調整機構、駆動ベルトのテンション調整機構、回転系の振動を減衰させる可変ダンパ機構等がある。このような調整機構は、誤差要因に応じて種々のものが設けられる。機構調整と誤差抽出・推定とを繰り返すことによって装置仕様として許容される一定状態に収束し、誤差要因が取り除かれる。
（３）    画像補正部（フラグＫ＝４）
画像補正として、エッジ強調、スムージング処理等が従来から行われている。本実施例の画像補正は、装置の機構的、制御的問題をも解決することを主眼とするものであり、そのような画像補正に止まらない。
本発明において実行される画像補正方法は、目的を達成し得るいずれの補正方法でもよいが、本実施例ではニューラルネットワークを用いた画像補正方法による場合、ＣＣＤの電荷量推定による濃度補正方法による場合について説明する。
【００３９】
・ニューラルネットワークを用いた画像補正方法
図３に示すような等ピッチで平行線が多数印刷されたテストチャートを同図中のＹ座標方向に読取ると、あるＸ座標でのＹ座標方向における正常な濃度データは、密着型読取りヘッドが一定速度で移動したとき、前述したように図１５に示すような正弦波を空間的に離散化したような分布となる。これは、ある一定時間でサンプリングしたものであり時間的に離散化した値でもある。これに対して、読取りヘッドの移動速度に変動があると、時間軸が伸縮し、多くはＦＭ変調のような効果が生じて図１６に示すように真の値と異なった値となる。このような誤差は読取り位置誤差をフーリエ変換するとある周波数にピークとなって現れる。直接的な原因は、機構部の振動や、駆動モータの速度変動であり、それらに対応する調整回路も同時に調整の対象として選択される。
【００４０】
画像補正のモードは、経験的に補正が可能な読取り位置誤差に対して行う。従って、誤差要因推定部５５では読取り位置誤差の程度により、既に分かっている画像補正可能範囲であることを確認して画像補正のモードを選択（フラグＫ＝４）する。
【００４１】
図１７は、実施例で用いられるニューラルネットワークの構造を概略的に示している。この例では、入力層、中間層、出力層の３つの層からなり、各層はそれぞれユニットと呼ばれる多入力、多出力の演算素子から構成されている。あるユニットの出力Ｘｊ  は次式（５）で表される。ここでｆ（ｘ）は任意の関数であるが、通常は式（６）で表わされるシグモイド関数のようなＳ字特性をもつものを用いる。Ｉｊは出力を得るためのポテンシャルでありそのユニットへの入力値から得る。
Ｘｊ  ＝ｆ（Ｉｊ  ）                                      …（５）
ｆ（ｘ）＝１／（１＋ｅ−ｘ）                            …（６）
入力層には、図１８に示すように各サンプリング時間（各データ取り込み位置）におけるデータＸ（０）ｊ    （ｊ  ＝１〜Ｎ）が入力層のユニットに順次設定される。この値を用いて中間層の各ユニットからの出力値を求める。例えば、中間層のｊ番目の出力値Ｘ（１）ｊ    （ｊ  ＝１〜Ｍ）は次式（７）から得られる。Ｎは入力値の数、Ｍは中間層の数である。ここで、Ｗ（１）ｉｊは出力層のｉ番目のユニットと中間層のｊ番目のユニット間の重み係数である。従って、入力層のユニットの数をＮ、中間層のユニットの数をＭとするとＭ×Ｎのマトリクスとなる。このマトリクスを重みマトリクスと呼ぶ。
0003559298.tif 000002
同様に、出力層のｊ番目の出力値Ｘ（２）ｊ    （  ｊ＝１〜Ｌ）は式（８）から得られる。Ｌは出力層の数である。Ｗ（２）ｊｉは中間層のｉ番目のユニットと出力層のｊ番目のユニットのあいだの重み係数であり、中間層ユニットの数をＭ、出力層のユニットの数をＬとするとＬ×Ｍのマトリクスとなる。
0003559298.tif 000003
この場合はＮ個のデータを入力してＬ個のデータが得られることになる。一般に、Ｎ、Ｍ、Ｌは任意だが、通常Ｎ＜Ｍの関係を満足する場合が多い。最終的に出力値として得られたＬ個のデータは、データのサンプリング時間をＴｓａｍ  とした場合とすると、Ｌ×Ｔｓａｍ  の時間分のデータとなる。このため、実時間でデータ補正を行う場合、Ｌ×Ｔｓａｍ  の時間以内で、常にＮ個のデータが入力されてＬ個の出力値を得なければならない。しかし、全画面の読取りを行い、全画像データが一旦記憶されている場合は、そのような制限から解放され得る。読取り解像度が高くなるとデータの数は飛躍的に大きくなる。このため、いずれにしても演算時間は高速である必要が生じてくる。このため演算部はハードウェアで構成することが望ましく、また、例えばパイプライン処理形式のデジタル・シグナル・プロセッサを用いると、従来のマイクロ・プロセッサより演算速度は速くなる。
【００４２】
上記したニューラルネットワークで用いる重み係数は、総合推定部５５ｄで述べたように、実際に正しいデータ（教示値）を用いて、歪んだデータが出力値として教示値と同じ値となるように学習を行って最適なものとする。この学習の方法は例えば、バック・プロパゲーション法など多く提案されている。バック・プロパゲーション法は、出力層の各ユニットにおける出力値の教示値との誤差を用いて式９のように定義された誤差関係Ｅを最小とする学習方法である。ここで、Ｘ（ｔ）  ｉ  は教示値である。しかし、最終的に教示値と同じ値が得られるならば、どの方法でも良い。
0003559298.tif 000004
本実施例のような原稿読取装置の場合、画像データが歪む要因は、特定の周波数で画像データが変調される場合が多い。この歪みの形態はおもに３つある。すなわち、調和振動の合成、ＡＭ変調、ＦＭ変調でそれぞれ式（１０）、式（１１）、式（１２）のように表わされる。また、式（１３）は教示値である。
Ｄ′＝φ０  Ｆ（ｔ−τ０  ）＋φ１  ｓｉｎ  （ω１  ｔ−τ１  ）        …（１０）
Ｄ′＝φ０  Ｆ（ｔ−τ０  ）・φ１  ｓｉｎ  （ω１  ｔ−τ１  ）        …（１１）
Ｄ′＝φ０  Ｆ（ｔ−τ０  ・φ１  ｓｉｎ  （ω１  ｔ−τ１  ））        …（１２）
Ｄ′＝φ０  Ｆ（ｔ−τ０  ）                                  …（１３）
ここで、ω１  は外乱周波数である。従って、重みマトリスクの学習をさせる場合には、式（１２）の教示値を用いて画像データの位相τ０  、外乱の位相τ１  、画像データの最大濃度φ０  、外乱のゲインφ１  、外乱の周波数ω１  である。
【００４３】
まず、考え易いようにφ０  、ω１  が固定値の場合におけるＦＭ変調の例で説明する。図１９は、そのときの学習パラメータτ０  、τ１  、φ１  をまとめて示している。この値を用いて、出力値が教示値と比べて十分近い値となるように学習させる。ここでは、３２の場合についてそれぞれが同時に最も誤差が小さくなるように重みマトリクスの値を求めていく。
ニューラルネットは、すべての場合について学習させる必要は必ずしも無く、例えば外乱の位相が３０°と６０°の場合を学習させれば４５°の外乱でもある程度補正できる。しかし、できるだけ多くの場合について学習を行ったほうが理想的データ補正に近くなるので望ましい。
【００４４】
図２０は、本発明の他の実施例を示す構成図である。同図において図３０に示された装置と対応する部分には同一符号を付し、かかる部分の説明は省略する。この実施例では、読取ヘッドの移動経路に沿って磁気スケール等のリニアエンコーダ２２が配置されている。読取ヘッド１には、センサ２１が設けられ、リニアエンコーダ２２の指標を読取り、原稿２の副走査方向における位置情報を担うパルス列信号２４をインタフェース制御部１２に与える。インタフェース制御部１２は、例えば、読取りヘッド１のホームポジションあるいはオポジットポジションでリセットされる内部カウンタにパルス列信号を与え、カウント値により副走査（Ｙ）方向における読取り位置を、単位時間当たりのカウント値の増分によって走査速度を判別する。走査速度を監視することによって走査速度の変動を検知する。こうして得られる読取速度変動情報２５や読取り位置のずれである位置誤差情報２６は、画像データと共に画像補正部１９に供給され、画像データの補正に用いられる。補正のために用いるデータ及び画像データは、記憶部２０に保存される。
【００４５】
かかるセンサ２１及びリニアエンコーダ２２を用いる構成によって得られる読取りヘッドの速度変動、位置誤差をニューラルネットワークの入力データとして採用している。学習は予め実験等によって得られた速度変動、位置誤差と画像データのずれとの関係を用いる。この実施例の場合、基本的に画像データ自体とそれが得られた時間の速度変動、位置誤差だけで補正がおこなえるために、前述の実施例のように以前のデータを多く使う必要が必ずしも生じない。直接読取りヘッドの速度変動、位置誤差が得られない場合は、モータの回転数を図示しないロータリエンコーダ、回転モニタ装置により得て入力としたり、また、現代制御理論に基づくオブザーバを設置して適当な入力値を得ても本発明による効果が得られる。従って、重みマトリクスを用いて出力値を得る際の演算が簡単になり、演算時間が短縮化できる。
ニューラルネットワークを用いた画像補正方法は多入力を用いて、所定の出力が得られる。このため、入力値は実施例のほかに使用環境である温度、湿度などを入力として加えると使用環境に応じて、機構の状態に対応したデータの補正が可能となる。
【００４６】
また、ニューラルネットワークを用いた画像補正方法を用いると以下に説明するような実施例を構成することが可能である。
▲１▼  像域分離
画像読取装置で読取られる１つの原稿内に、グラフィック部分と文字部分の両方が含まれる場合がある。このような場合には、グラフィック部分と文字部分とで別々のニューラルネットワークを用いて画像データの補正を行うようにすることもできる。図２１は、このような場合のアルゴリズムを説明するフローチャートであり、画像読取装置で読取った画像データを一旦記憶装置に格納する（ステップＳ６１，Ｓ６２）。この画像データの１フレーム分について、例えば、図示しないパターン認識のアルゴリズムを用いて文字が抽出される文字データ領域とそうでないグラフィック領域とに分ける像域分離処理を行う（ステップＳ６３）。１フレーム中のグラフィック領域に存在する画像データ（グラフィックデータ）をグラフィック部用ニューラルネットワークに与えて、画像データの補正を行う（ステップＳ６４）。１フレーム中の文字データ領域に存在する画像データ（文字データ）を文字部用ニューラルネットワークに与えて、画像データの補正を行う（ステップＳ６５）。補正された２種類の画像データを合成して１フレームの元の原稿に戻す（ステップＳ６６）。合成された画像データを記憶装置に格納する（ステップＳ６７）。
このように、１フレームの画像データを補正する際に、１フレーム内の画像データの種類あるいは性質に応じたニューラルネットワークを適宜に選択して使用することによって、データ補遺背の精度をより向上させることが期待できる。
【００４７】
▲２▼  振動領域分離
画像読取装置における画像データの歪みが画像読取領域の特定の場所で発生している場合がある。例えば、読取りヘッドの案内レールに汚れや傷がある場合である。時間軸変動であるジッタは、図７に示されるようにテストパターンを用いて得た濃度曲線の単位波長と基準波長との比較によっても求められるが、図２０に示す画像読取装置では、読取りヘッドの速度変動をセンサ２１によって直接得るので、速度変動の検出がより容易である。速度変動が生じた領域における画像データについてのみ画像データの補正を行うようにすることができる。
【００４８】
図２２は、このような場合のアルゴリズムを説明するフローチャートであり、予めプリスキャンを行って振動発生場所を検出しておいて、後で読取った画像データのうち、振動発生場所に該当する画像データを分離して補正を加える。
読取りヘッドを担うキャリッジをホームポジションからオポジットポジションに向けてスタートする（ステップＳ７１）。スタートと同時に、副走査方向における速度変動ΔＶを測定する（ステップＳ７２）。速度変動ΔＶが所定基準値Ｖｃｔを越えると、この位置を判別し、走査方向において振動が発生する範囲を記憶する（ステップＳ７３）。振動の発生する場所が複数生じる場合がある。この場合には発生場所の各々について画像データ補正を行う。このようなエラー発生領域を判別し、その場所を記憶するためのプリスキャンを、装置の電源投入直後に自動的に実行するようにすることができる。
【００４９】
原稿画像の読取動作を行い、画像メモリに記憶する（ステップＳ７４）。読取った画像データのうち、エラー発生領域の画像データを分離し、補正データ記憶領域に移動する。なお、画像の読取りを行いつつ、読取った画像データをエラー発生領域の画像データと、その以外の領域の画像データとに分けて別々に記憶することができる（ステップＳ７５）。
【００５０】
補正データ記憶領域に記憶されているエラー発生領域の画像データをニューラルネットワークを用いて補正する（ステップＳ７６）。エラー発生領域の補正された画像データと、その他の領域の画像データとを合成して１フレームの画像データを形成する（ステップＳ７７）。
【００５１】
このようにすると、１フレームの画像の全域に対して画像データ補正を行う場合に比べて、補正を行う画像データの量が減るので処理時間が短縮でき、処理を行う際に画像データを格納するメモリの容量も小さくて済む利点がある。
【００５２】
▲３▼  複数ニューラルネットワーク併用
文字原稿、グラフィック原稿、カラー原稿、モノクロ原稿、原稿用紙に記載された原稿、表原稿、枠を含む原稿、網点原稿等、原稿の一枚毎に原稿の種類に対応してニューラルネットワークを個別に選定することで、より画像データの補正の精度を向上させることが期待できる。
【００５３】
まず、原稿を読取り、原稿判定用ニューラルネットワークで最適な画像補正用ニューラルネットワークを選択した後、選択したニューラルネットワークを用いて読取った画像データを補正する。ニューラルネットワークでは、ニューロンの数が多いほど出力に要する時間が長くなり、重み行列を格納するメモリの容量も大きくなる。従って、原稿判定に用いる画像データは正規の解像度より粗い解像度で読取ったものを使用したり、原稿の画像データから特徴抽出したりして出来るだけ、ニューラルネットワークの入力を少なくすることが望ましい。原稿判定のための特徴抽出には、ニューラルネットワークを用いるだけでなく、種々の方法がある。例えば、原稿上のいくつかのエッジの濃度勾配を算出して、これを判断に用いる方法、読取った画像データの周波数スペクトルの分布と予め判っている原稿パターンの周波数スペクトルの分布とを比較し、その近似程度から原稿の種類を推定する方法等である。原稿判定を簡便に行うためには、装置の操作パネルに操作者が原稿の種類を指定する原稿書類選択ボタンを設け、このボタンによる指定に対応して、該当するニューラルネットワークを選択する。
【００５４】
図２３は、上記した複数のニューラルネットワークを用いる場合のアルゴリズムを示している。まず、原稿の種類を判定するために、プリスキャンして画像データを読取り、メモリに記憶する。上記したように、このときの読取り画素を粗くすることが可能であり、原稿の所定領域だけをサンプリングするようにしても良い（ステップＳ８１）。この画像データを用いて、濃度勾配、エッジ抽出、画像面積割合、平均濃度、ベタ黒判別、色成分抽出、線分長さ、曲線長さ判別等の原稿の特徴を表す特徴パラメータを抽出する（ステップＳ８２）。この特徴パラメータを原稿判定用ニューラルネットワーク（Ｎ．Ｎ）に与えて、原稿の種類を判別する。判別結果に応じて、適切な画像補正用ニューラルネットワークを選択する。これは、ニューラルネットワークの原稿タイプ別の重み行列のファイルから該当するものを記憶装置から読み出し、ニューラルネットワークの演算部に設定することである（ステップＳ８３）。スキャンを開始して原稿を読取り、画像データをメモリに格納する（ステップＳ８４）。画像補正用ニューラルネットワークを用いて画像データの補正を行う（ステップＳ８５）。
【００５５】
▲４▼  画像データ補正の処理方向
ニューラルネットワークによって画像データを補正する場合、画像データのニューラルネットワークへの与え方は、読取った画像データの主走査方向及び副走査方向のいずれも方向からでも良く、適宜に選択する。
【００５６】
図２４は、ニューラルネットワークによって主走査方向に画像データの補正を繰り返す場合を示しており、ニューラルネットワークの入力端子数ｉに対応して副走査方向においてｉ画素からなる第１例の画像データを補正処理した後、第２例、第３列、…第ｍ列と補正処理を繰り返し、次の行方向データブロックの第１列から同様に補正処理を繰り返す。
【００５７】
図２５は、ニューラルネットワークによって副走査方向に画像データの補正を繰り返す場合を示しており、ニューラルネットワークの入力端子数ｌに対応して主走査方向においてｌ画素からなる第１行の画像データを補正処理した後、第２行、第３行、第…ｎ行と補正処理を繰り返し、次の列方向データブロックの第１行から同様に補正処理を繰り返す。
【００５８】
▲５▼  検査用ツール
本発明を画質の検査ツールとして用いることが可能である。特定のテストチャートを読取った画像データを、予めこのテストチャートで所定の出力が得られるようにバックプロパゲーション学習を行ったニューラルネットワークに与えると、現在の装置のエラー状態に左右される出力を発生する。従って、例えば等ピッチのテストチャートを読取らせて、「調整不良（調整必要）」、「調整済み（調整不要）」等の判定が可能である。調整不良の場合、更に、自己診断ニューラルネットワークを用いてその原因を推定することが可能である。
【００５９】
画像読取措置に自己修復機能がある場合、装置の状態の自己診断結果に基づいて最適の自己修復動作を指令し、実行させることにより、常に、装置の状態を良好なものに維持することができる。例えば、速度変動が大きいとき、使用しているモータの回転数の変動が大きくなったと診断すると、モータのサーボコントローラにおける定数を適当に変更して回転数変動を小さく抑制する動作を、装置自身が行うように出来る。モータへの制御量の決定にファジィ制御を適用することも可能である。自己修復動作の決定にはエキスパートシステムを適用することが出来る。学習した知識は装置出荷前にオフラインで開発したものを搭載することができる。
【００６０】
このようなシステムの構成例を図２６に示す。同図において、画像読取装置によって、画像データ、走査速度、画像濃度、画像読取位置等が得られる（ステップＳ１１１）。振動発生等の装置の状態を表す状態量を取出す（ステップＳ１１２）。抽出された状態量を、例えば、状態判別用ニューラルネットワークに与えて不具合が生じているかどうか、その程度等を判定する（ステップＳ１１３）。読取り画質に影響するような不具合が生じていると、この不具合の内容と、各種状態量とに基づいて原因を推定する。推定された原因に応じた対処方法を決定する。この決定には、上記したエキスパートシステムに用いることが可能である。自己修復で対応できなければ、操作者に警告を発する等の処理を取る（ステップＳ１１４）。不具合を解消するために、操作することが必要な画像読取装置の各部の制御パラメータの選択を行う。この選択にはニューラルネットワークを用いることが可能である（ステップＳ１１５）。選択させた制御パラメータの設定変更を行う。例えば、読取りヘッドに振動が生じているときは、サーボモータのループ定数をより回転変動が少なくなるように設定する。光量に変動があるときは光源への供給電圧の調整や原稿台ガラスと読取りヘッド間の隙間調整を行う。読取りヘッドの案内レールの汚れが検出された場合にはレール清掃機構の動作間隔を短くする。また、１つの不具合について複数の制御対象があるとき、あるいは複数の不具合が存在するとき等には、操作すべき制御量を決定するためにフィジイ演算を併用して近似制御を行うことが可能である。こうした場合には、比例制御が錯綜する複雑なシステムに比して、制御がより簡単になり、制御エラーの発生も少ない利点がある（ステップＳ１１６）。
こうして、画像データの補正用に組込まれたニューラルネットワーク用の演算機構を多目的に活用することができる。
【００６１】
▲６▼  画像データのスペクトル利用
等ピッチの線が印刷されているテストチャートによる画像データの副走査方向におけるスペクトルを算出すると、現れるピークには装置の副走査方向における振動が原因のものが含まれる。また、外乱によって上記等ピッチに対応して生ずる本来のピークの値が低下することもある。ピーク値は振動の振幅に関係する。そこで、このピーク値を入力に用いて学習させ、外乱の振動による画像データへの影響をニューラルネットワークによって除去する方法が考えられる。しかし、場合によっては、本来原稿が持っている周波数成分まで削除してしまう恐れがある。このため、外乱によるピークの見積もり、本来原稿が持っている周波数成分への影響を正確に調べる必要がある。そこで、全ての外乱、原稿が持っている周波数成分を予め想定し、外乱成分（ゲイン・位相）を含んだ原稿の画像データを入力として、スペクトルに現れる外乱成分を出力とするように、出来るだけ多くのパターンで学習させる。この結果、任意の原稿データに含む外乱成分を抽出できる。
【００６２】
また、別のニューラルネットワークに特定の外乱成分が入った画像データから外乱成分を除去する学習をさせる。そして、特定の外乱成分を除去することの出来るニューラルネットワークのパラメータ設定を、各種の外乱成分に対して保存する。この、２種類のニューラルネットワークを用いて任意の原稿から外乱成分を除去可能である。
【００６３】
しかし、全く任意の外乱成分に適用することが困難である場合も考えられる。この場合、予め、想定できる周波数成分（モータに起因するもの等）に固定し、その周波数での外乱を除去する方法に限定しても実際的効果は大きい。装置における振動の原因は、通常、装置の機械的構造に起因する一定範囲のものに限られるからである。従来、このように外乱は、オープンループで除去していたため、正確な外乱の除去が出来なかった。この外乱が除去可能となる利益は大きい。上述した処理の流れを図２７及び図２８に示す。
【００６４】
外乱成分が定常的に生じているときは、図２７に示すようにプリスキャンして、原稿を読取り（ステップＳ１２１）、この原稿の画像データを外乱成分検出用ニューラルネットワークに与えて、外乱成分を抽出する（ステップＳ１２２）。外乱成分の検出に用いる画像データは原稿の一部だけでも良い。この外乱成分を除くようにパラメータを外乱成分除去用ニューラルネットワークに設定する。原稿全体の読取りを行い（ステップＳ１２３）、画像データを外乱成分除去用ニューラルネットワークに与えて画像データから外乱成分を除くデータ補正を行う（ステップＳ１２４）。また、原稿の全領域についてデータの補正を行うときは、図２８のステップＳ１３１〜Ｓ１３３に示すように、読取った原稿のデータを繰返し使用できるので原稿の読取り動作は１回でも良い。
【００６５】
なお、実施例では読取りヘッドが走査する際にノイズが画像データに混入する場合について説明したが、例えば、二次元に読取素子が配列されたＣＣＤを用いて原稿をフラッシュ露光して読取りを行うような構成の読取装置についても本発明を適用することができる。このような装置では、通常機械的な振動はわずかであるが、原稿像をＣＣＤに投影する光学系において、いわゆる糸巻き歪みや樽型歪み、局部的な投影像の歪みが生じる。このように原因による画像データのエラー補正にもニューラルネットワークを用いたデータ補正は効果的である。
【００６６】
・  ＣＣＤの電荷量推定による濃度補正方法
前述のように、従来画像読取装置ではＣＣＤによる濃度情報を一定の時間間隔でサンプリングするデータ取込み回路を用いていることが多い。この場合、原稿の濃度情報を一定距離で空間的に離散するために、読取りヘッドの移動速度は一定とする必要がある。しかし、今後さらに高解像度が要求されると、読取りヘッドの移動速度の変動を所定仕様内に抑えることが困難になると予想される。この問題を解決する方法を以下に説明する。
【００６７】
図２０に示すように、エンコーダ（２１，２２）が取付けられている画像読取装置では読取りヘッド１の位置に同期させてデータをサンプリングすることができる。この場合、読取りヘッド１の移動速度に変動があるとＣＣＤ４におけるデータ取込み（画像投影）時間も変動する。ＣＣＤ４は、基本的に光の強さ、照射時間に比例してチャージされる電荷量を画像の濃度値に対応させている。従って、同一濃度印刷された原稿であっても、読取りヘッド１の走査速度が変動すると、ＣＣＤ４におけるデータ取込み時間が変動してチャージされる電荷量が原稿濃度に正確に比例せず、濃度値に誤差が生じる。
【００６８】
このような場合に、読取られた画像濃度データを、センサ２１及びエンコーダ２２によって得られる読取りヘッド１の移動速度変動量を使用して正しい濃度値に補正することができる。すなわち、
ＣＣＤでは、画像濃度に比例する量として得られる電圧が濃度値として用いられる。ＣＣＤの出力電圧ｙは、一般的に次式で表される。
ｙ＝ａｌｘ  ｔ＋ｂ                                    …（１３）
ここでａは感度、ｂは暗時出力電圧、ｌｘ  は照度、ｔはＣＣＤでの電荷蓄積時間である。ｌｘ  はランプにより原稿に当たった光の反射量に相当する。従って、ｙは原稿の濃度情報のネガティブデータとなる。いま、ある濃度データをｙ１  とするとその時の蓄積時間ｔ１  は次式（１４）となる。
ｔ１  ＝ｘ０  ／ｖ１                                      …（１４）
ここに、ｘ０  は移動距離、ｖ１  は移動速度である。
従って、速度変動が無いときの正しい濃度データｙ０  は、
ｙ０  ＝ａｌｘ  ｔ０  ＋ｂ                                …（１５）
ｔ０  は、速度変動が無い時の正しいサンプリング時間である。
式（１４）及び式（１５）より、正しい濃度データｙ０  は式（１６）のようにｙ１  とｔ１  で記述できる。
ｙ０  ＝ｔ０  ／ｔ１  ×（ｙ１  −ｂ）−ｂ                  …（１６）
ｔ１  は式（１４）を用いるか、或いはエンコーダからのパルスの時間間隔を測定して用いてもよい。すなわち、画像データを得たときの速度が判っていれば式（１６）を用いて、正しい濃度データに補正できることを示している。式（１３）は濃度データと蓄積時間がいわゆる線形の関係にあるが、非線形の場合や、何等かの関数で表現される場合でも、ここで、説明したような速度、蓄積時間による補正が可能である。
【００６９】
このＣＣＤの電荷量推定による画像濃度補正を行うかどうかの判断は、読取走査位置に同期させて画像データをサンプリングし、読取りヘッドの速度変動によりＣＣＤにおけるデータ取り込み時間が変動したとき、画像データから得た画像誤差のスペクトル分布には、ランダムな周波数にスペクトルが現れるので、このような場合、上述した画像補正を行う回路が起動される。また、既にこのようなＣＣＤの電荷量推定による濃度補正を行っている場合でも、式（１３）の感度ａ、暗時出力電圧ｂが温度、経時変化により変化するため、本発明により装置の調整をする際にこの画像補正アルゴリズムによる調整を行えば常にＣＣＤの特性に応じた最適な画像補正が行える。
（４）    マニュアル調整部（フラグＫ＝５）
モータ制御部の説明においてマニュアル調整部と関連のあるものを記述した。しかし、モータ制御、画像補正を行ってもデータが改善されない場合がある。この回路では、その様な場合で原因がある程度特定できる場合、その問題箇所、対処方法を指示し、組立調整を支援する。
【００７０】
画像データ誤差特定回路により得られる情報からは、以下に示す関係が分かる。
・スペクトルピークから得られる各機構部の固有振動数との相関。
・スペクトルピークから得られる減速器固有の振動。
・スペクトルピークから得られる光学系のエラー（汚れ、焦点ずれ）。
・読取り位置誤差分布から得られる摺動無際の潤滑不良。
・濃度低下によるランプの光量不足。
・濃度データ分布からわかる原稿台の汚れ。
他にも経験的に得られる相関を、例えばＥＳ（エキスパートシステム）のような推論手法に組み込むことにより、画像データ誤差特定回路により得られる情報から適切な対処を選択できる。
（５）    その他の情報指示部（フラグＫ＝６）
画像データ誤差特徴抽出部５４における画像データ等からの情報抽出においては、調整以外の目的に関する情報も得られる。ここでは、その情報を出力する。以下にここで扱う情報例を示す。
・画像濃度の頻度ヒストグラム。
・読取り位置誤差の再現性。
・各スペクトルピークのピーク値、バンド値。
（情報表示部）
これまで説明した、画像データ誤差特徴抽出部５４、調整方法決定部５６の各部で得られた情報を、装置の適当な部分に設定されたディスプレイに表示する。また、インターフェイスを経て外部出力装置に表示するようにしても良い。
【００７１】
なお、カラー画像入力の場合にもＲＧＢ、ＹＭＣなどに色分解された画像データは、基本的に各波長成分の反射光の強さに対応しているので本発明による装置の調整が可能である。また、読取り位置誤差分布を用いて各色同士の位置再現性、色調などカラー画像固有の項目の性能確認、調整が可能である。
【００７２】
図２９は、画像データ中のエラーや画質を評価し、画像入力部及び画像出力部を調整する、より一般的な画像入力装置としての構成例を示している。同図において、電子カメラやスキャナ等からなる画像入力部２９１は、画像を撮影し、或いは原稿を走査して画像を読取り、これを画像データとして画像処理部２９２に送る。画像処理部２９２は、画像データを所定のフォーマットに整え、画像出力部２９３に送る。上記画像データは画像評価部２９４にも送られる。画像評価部２９３への画像データは、必ずしも１フレーム全体の画像データは必要無く、ある評価用の画像領域のデータのみでも良い。画像評価部２９３は、上述した画像データ誤差特徴抽出部５４、誤差要因推定部５５及び調整方法決定部５６と同様の構成・機能を有し、サンプルの画像データから誤差要因、誤差状態、画質等について評価を行う。誤差要因や画質等が画像入力段階に関係すれば、画像入力部調整部２９５によって画像入力部２９１を調整する。例えば、画像データのレベルが低いと判断されるときには画像を読取るＣＣＤのプリアンプのゲインを調整する。また、評価に基づいて画像出力部調整部２９６は読取った画像データの補正を行うべく画像出力部２９３を制御して、出力される画像データを補正する。出力画像をフィードバックバックすれば、調整は一定状態に収束する。
【００７３】
このような構成を備える画像入力装置は、供給される画像データに基づいて自己診断を行い、自己の特性を把握して十分に自己調整する。この画像入力装置を他の画像処理装置の性能評価、調整補助に用いることが可能である。評価の対象となる装置、例えば電子カメラ、ファクシミリ、デジタル複写機等について画像誤差についての特徴と装置の状態を予め画像評価部２９４の誤差要因推定部分に設定しておけば、電子カメラ等の調整が行える。このような機能は、画像を読取り、読取った画像を処理し、プリンタにて出力するデジタル複写機では、特に効果的である。
【００７４】
【発明の効果】
本発明によれば、読取りヘッドが移動しながら画像情報の取り込みを行う画像読取り装置において、読取りヘッドの移動速度に変動、装置機構部の異常振動、光学系のずれなど画像データに誤差が発生するような問題が生じても、画像データ誤差特徴抽出部により誤差情報を抽出し、誤差要因推定部により誤差要因を判別し、調整方法決定回路により誤差要因を解消すべく該当部分を調整し、読取った画像データを誤差の特徴に応じて補正方法を選択して補正する。この結果、真のものに近い画像データが得られる。このために装置の機械性能上必要な仕様を実現容易なものとすることができ装置コストも低減する。さらにエラー訂正によってスキャナ自体の読取り解像度性能が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例を示す画像読取装置のシステムブロック図。
【図２】画像データ誤差特徴抽出回路におけるデータ処理手順を示すフローチャート。
【図３】等ピッチで線が印刷されたテストチャートの例を示す説明図。
【図４】抽出された画像データの濃度分布例を示すグラフ。
【図５】抽出された画像データを正規化したデータの濃度分布例を示すグラフ。
【図６】補間された画像データの濃度分布例を示すグラフ。
【図７】読取位置誤差（ジッタ）の定義を説明する図。
【図８】読取位置誤差の副走査方向における分布の一例を示すグラフ。
【図９】読取位置誤差のスペクトル分布の例を示すグラフ。
【図１０】誤差要因推定部の構成例を示すブロック図。
【図１１】調整方法決定回路の構成例を示すブロック図。
【図１２】読取位置誤差の副走査方向における分布の一例を示すグラフ。
【図１３】読取位置誤差のスペクトル分布の例を示すグラフ。
【図１４】読取位置誤差の副走査方向における分布の一例を示すグラフ。
【図１５】Ｙ方向における画像データの濃度分布例を示すグラフ。
【図１６】ノイズを含む画像データの濃度分布例を示すグラフ。
【図１７】画像データの補正に用いられるニューラルネットワークの構造を示す説明図。
【図１８】入力値と入力層のユニットとの対応を示す説明図。
【図１９】ニューラルネットワークの学習時のパラメータの例を示す図。
【図２０】読取ヘッドの速度、位置を直接モニタできる画像読取装置の例を示すブロック図。
【図２１】像域分離を行って画像データを補正する場合のアルゴリズムを示すフローチャート。
【図２２】振動領域分離を行って画像データを補正する場合のアルゴリズムを示すフローチャート。
【図２３】複数のニューラルネットワークを使用する場合のアルゴリズムを示すフローチャート。
【図２４】ニューラルネットワークで画像補正を主走査方向に補正処理する場合の例を示す説明図。
【図２５】ニューラルネットワークで画像補正を副走査方向に補正処理する場合の例を示す説明図。
【図２６】本発明を検査ツールとして使用する場合の構成例を示すブロック図。
【図２７】画像データのスペクトルを外乱検出として利用する場合の例を示すフローチャート。
【図２８】画像データのスペクトルを外乱検出として利用する場合の例を示すフローチャート。
【図２９】本発明の他の実施例を示すブロック図。
【図３０】従来の画像読取装置の構成例を示すブロック図。
【符号の説明】
１  読取りヘッド
２  原稿
３  原稿台（ガラス）
４  ＣＣＤ
５  光学系
６  画像読取り方向
７，１７  Ａ／Ｄ変換器
８  モータ
９  プーリ
１０  ベルト
１１，２０  記憶装置
１２，１８  インターフェースコントローラ
１３  モータコントローラ
１４  モータ駆動部
１５  ランプ
１６  画像読取り装置
１９  画像補正部
２１  センサ
２２  リニアエンコーダ
２３  画像データ
２４  パルス列
２５  速度変動値
２６  位置誤差
２７  テストチャート
５３  モード選択部
５４  画像データ誤差特徴抽出部
５５  誤差要因推定部
５６  調整方法決定部
５７  画像補正部
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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