(57)【要約】【課題】搬送速度に差がある場合であっても、パターンマッチングの精度の低下を抑制することを目的とする。【解決手段】搬送検出装置は、記録用紙Ｐを異なるタイミングで撮影することで第１画像データおよび第２画像データを取得する取得手段と、第１画像データから抽出されたテンプレート画像と、第２画像データに設定された領域の画像との間における相関情報を求める処理手段と、処理手段により求められた相関情報のうち閾値よりも一致度合いが高い相関情報に対応する領域の位置情報に基づいて、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する算出手段と、を有することを特徴とする。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
搬送物を異なるタイミングで撮影することで第１画像情報および第２画像情報を取得する取得手段と、
前記第１画像情報から抽出されたテンプレート画像と、前記第２画像情報に設定された領域の画像との間における相関情報を求める処理手段と、
前記処理手段により求められた相関情報のうち閾値よりも一致度合いが高い相関情報に対応する領域の位置情報に基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する算出手段と、を有することを特徴とする搬送検出装置。
【請求項２】
前記処理手段により求められた相関情報のうち最も一致度合いが高い相関情報に基づいて閾値を設定する設定手段を有することを特徴とする請求項１に記載の搬送検出装置。
【請求項３】
前記算出手段により算出された前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報に基づいて前記搬送物の搬送情報を検出する搬送検出手段を有することを特徴とする請求項１または２に記載の搬送検出装置。
【請求項４】
前記算出手段は、
前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報として、前記処理手段により求められた相関情報の影響を含めた重心位置を算出することを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の搬送検出装置。
【請求項５】
前記算出手段は、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報と、前記相関情報に対応する位置情報とに基づいて前記重心位置を算出することを特徴とする請求項４に記載の搬送検出装置。
【請求項６】
前記算出手段は、
前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報として、前記処理手段により求められた相関情報の影響を除外した重心位置を算出することを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の搬送検出装置。
【請求項７】
前記算出手段は、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報に対応する位置情報のみに基づいて、前記重心位置を算出することを特徴とする請求項６に記載の搬送検出装置。
【請求項８】
前記算出手段は、
前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報として、前記処理手段により求められた相関情報の影響を除外した中心位置を算出することを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の搬送検出装置。
【請求項９】
前記算出手段は、
前記処理手段により求められた相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表したときに、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報を含む範囲において、第１の方向での前記範囲の中心位置と、前記第１の方向と直交する第２の方向での前記範囲の中心位置とを算出することを特徴とする請求項８に記載の搬送検出装置。
【請求項１０】
前記算出手段は、
前記処理手段により求められた相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表したときに、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報のうち最も一致度合いが高い相関情報を含む範囲内の位置情報に基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出することを特徴とする請求項１ないし９の何れか１項に記載の搬送検出装置。
【請求項１１】
前記算出手段は、
前記処理手段により求められた相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表したときに、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報のうち、最も一致度合いが高い相関情報を含む第１の範囲と、第１の範囲とは離れた位置で前記最も一致度合いが高い相関情報を含まない第２の範囲がある場合に、前記第１の範囲内の位置情報に基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出することを特徴とする請求項１ないし９の何れか１項に記載の搬送検出装置。
【請求項１２】
前記第１の範囲と、前記第２の範囲との間が所定の距離以下である場合には、前記第１の範囲内の位置情報と前記第２の範囲内の位置情報とに基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出することを特徴とする請求項１１に記載の搬送検出装置。
【請求項１３】
前記処理手段は、
前記第１画像情報から抽出されたテンプレート画像と、前記第２画像情報に設定された領域の画像との間における相関情報を、前記第２画像情報に設定された異なる領域ごとに求めることを特徴とする請求項１ないし１２の何れか１項に記載の搬送検出装置。
【請求項１４】
搬送物を異なるタイミングで撮影することで第１画像情報および第２画像情報を取得する取得ステップと、
前記第１画像情報から抽出されたテンプレート画像と、前記第２画像情報に設定された領域の画像との間における相関情報を求める処理ステップと、
前記処理ステップにより求められた相関情報のうち閾値よりも一致度合いが高い相関情報に相当する領域の位置情報に基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する算出ステップと、を有することを特徴とする搬送検出方法。
【請求項１５】
前記処理ステップにより求められた相関情報のうち最も一致度合いが高い相関情報に基づいて閾値を設定する設定ステップを有することを特徴とする請求項１４に記載の搬送検出方法。
【請求項１６】
前記算出ステップにより算出された前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報に基づいて前記搬送物の搬送情報を検出する搬送検出ステップを有することを特徴とする請求項１４または１５に記載の搬送検出方法。
【請求項１７】
前記算出ステップでは、
前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報として、前記処理ステップにより求められた相関情報の影響を含めた重心位置を算出することを特徴とする請求項１４ないし１６の何れか１項に記載の搬送検出方法。
【請求項１８】
前記算出ステップでは、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報と、前記相関情報に対応する位置情報とに基づいて前記重心位置を算出することを特徴とする請求項１７に記載の搬送検出方法。
【請求項１９】
前記算出ステップでは、
前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報として、前記処理ステップにより求められた相関情報の影響を除外した重心位置を算出することを特徴とする請求項１４ないし１７の何れか１項に記載の搬送検出方法。
【請求項２０】
前記算出ステップでは、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報に対応する位置情報のみに基づいて、前記重心位置を算出することを特徴とする請求項１９に記載の搬送検出方法。
【請求項２１】
前記算出ステップでは、
前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報として、前記処理ステップにより求められた相関情報の影響を除外した中心位置を算出することを特徴とする請求項１４ないし１７の何れか１項に記載の搬送検出方法。
【請求項２２】
前記算出ステップでは、
前記処理ステップにより求められた相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表したときに、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報を含む範囲において、第１の方向での前記範囲の中心位置と、前記第１の方向と直交する第２の方向での前記範囲の中心位置とを算出することを特徴とする請求項２１に記載の搬送検出方法。
【請求項２３】
前記算出ステップでは、
前記処理ステップにより求められた相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表したときに、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報のうち最も一致度合いが高い相関情報を含む範囲内の位置情報に基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出することを特徴とする請求項１４ないし２２の何れか１項に記載の搬送検出方法。
【請求項２４】
前記算出ステップでは、
前記処理ステップにより求められた相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表したときに、
前記閾値よりも一致度合いが高い相関情報のうち、最も一致度合いが高い相関情報を含む第１の範囲と、第１の範囲とは離れた位置で前記最も一致度合いが高い相関情報を含まない第２の範囲がある場合に、前記第１の範囲内の位置情報に基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出することを特徴とする請求項１４ないし２２の何れか１項に記載の搬送検出方法。
【請求項２５】
前記第１の範囲と、前記第２の範囲との間が所定の距離以下である場合には、前記第１の範囲内の位置情報と前記第２の範囲内の位置情報とに基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出することを特徴とする請求項２４に記載の搬送検出方法。
【請求項２６】
前記処理ステップでは、
前記第１画像情報から抽出されたテンプレート画像と、前記第２画像情報に設定された領域の画像との間における相関情報を、前記第２画像情報に設定された異なる領域ごとに求めることを特徴とする請求項１４ないし２５の何れか１項に記載の搬送検出方法。
【請求項２７】
請求項１４ないし２６の何れか１項に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、搬送検出装置、搬送検出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、搬送されている記録媒体の画像を取得して、取得した画像同士をパターンマッチングを用いて比較することで記録用紙の搬送情報を検出する試みが行われている。しかしながら、画像を取得するときに搬送速度が異なると、各画像における被写体のブレ幅を異なってしまいパターンマッチングの精度が低下してしまうという問題がある。
このような問題に対して、特許文献１には、物体の移動速度に応じて撮像の露光時間を制御することで被写体のブレ幅の差異を抑制する移動検出装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−９３２４１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の移動検出装置は被写体のブレ幅の差異を抑制することでパターンマッチングの精度の低下を抑制させているが、搬送速度が異なる場合にパターンマッチングの精度の低下を抑制させる方法は、特許文献１の方法以外にも考えられる。
本発明は、搬送速度に差がある場合であっても、パターンマッチングの精度の低下を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の搬送検出装置は、搬送物を異なるタイミングで撮影することで第１画像情報および第２画像情報を取得する取得手段と、前記第１画像情報から抽出されたテンプレート画像と、前記第２画像情報に設定された領域の画像との間における相関情報を求める処理手段と、前記処理手段により求められた相関情報のうち閾値よりも一致度合いが高い相関情報に対応する領域の位置情報に基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する算出手段と、を有することを特徴とする。
本発明の搬送検出方法は、搬送物を異なるタイミングで撮影することで第１画像情報および第２画像情報を取得する取得ステップと、前記第１画像情報から抽出されたテンプレート画像と、前記第２画像情報に設定された領域の画像との間における相関情報を求める処理ステップと、前記処理ステップにより求められた相関情報のうち閾値よりも一致度合いが高い相関情報に相当する領域の位置情報に基づいて、前記第２画像情報内における前記テンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する算出ステップと、を有することを特徴とする。
本発明のプログラムは、上述したステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、搬送速度に差がある場合であっても、パターンマッチングの精度の低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る記録装置１００の概略構成を示す図である。
【図２】図２は、記録装置１００の内部構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、制御部５０による処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、制御部５０による処理を示すフローチャートである。
【図５】図５は、画像データおよび輝度値の一例を示す図である。
【図６】図６は、相関情報を算出する方法を説明するための図である。
【図７】図７は、第２の実施形態に係る相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した一例を示す図である。
【図８】図８は、第３の実施形態に係る相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した一例を示す図である。
【図９】図９は、第４の実施形態に係る相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第５の実施形態に係る相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明を適用できる実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
本実施形態は、搬送検出装置と、その搬送検出装置を備えた搬送装置あるいは記録装置である。搬送検出装置は、搬送物の搬送情報を検出する。搬送装置は、搬送検出装置により検出された搬送物の搬送情報に基づいて搬送物を搬送する。記録装置は、搬送検出装置により検出された搬送物、具体的には記録用紙の搬送情報に基づいて記録用紙に画像を形成して記録する。
なお、以下の図面では、必要に応じて搬送物の搬送方向をＸ方向（Ｘ軸）、Ｘ方向と直交すると共に搬送面と平行な方向をＹ方向（Ｙ軸）、搬送面に直交する方向をＺ方向（Ｚ軸）として示している。また、以下では搬送方向において後述する給紙口１４側を上流といい、後述する排紙口１５側を下流というものとする。
【０００９】
＜第１の実施形態＞
本実施形態に係る記録装置１００をインクジェット方式のプリンタに適用した場合について説明する。
図１は、記録装置１００の概略構成を示す図である。
記録装置１００は、搬送装置１０と、記録部４０と、搬送装置１０および記録部４０の動作を制御する制御部５０とを備えている。
【００１０】
搬送装置１０は、給紙された搬送物としての記録媒体（以下、記録用紙Ｐという）を搬送路に沿って搬送させ、記録部４０を経由した後に排紙させる。搬送装置１０は、筐体１１、搬送部２０、撮影部３０を備える。
筐体１１は、記録装置１００の各構成部材を収容して支持する。筐体１１は、記録用紙Ｐを給紙するための給紙口１４と記録用紙Ｐを排紙する排紙口１５を有する。
【００１１】
搬送部２０は、記録用紙Ｐを搬送する。搬送部２０は、回転体としての第１搬送ローラ部２１および第２搬送ローラ部２２、搬送モータ２３、給紙ローラ部２４、給紙モータ２５、エンコーダ２６を有する。
第１搬送ローラ部２１は一対のローラ２１ａ、２１ｂを有し、ローラ２１ａ、２１ｂの間に記録用紙Ｐを挟持した状態で搬送する。同様に、第２搬送ローラ部２２も一対のローラ２２ａ、２２ｂを有し、ローラ２２ａ、２２ｂの間に記録用紙Ｐを挟持した状態で搬送する。第１搬送ローラ部２１および第２搬送ローラ部２２は、搬送方向に離れた位置で筐体１１によって回動自在に支持される。したがって、一対のローラ２１ａ、２１ｂの間、および、一対のローラ２２ａ、２２ｂの間が、記録用紙Ｐの搬送路を構成する（図１では、記録用紙Ｐと搬送路とが重なる）。搬送モータ２３は、第１搬送ローラ部２１および第２搬送ローラ部２２を回転させる。したがって、搬送モータ２３の駆動により一対のローラ２１ａ、２１ｂおよび一対のローラ２２ａ、２２ｂに挟持された記録用紙Ｐが搬送方向（図１に示す矢印Ｆ）に沿って搬送される。給紙ローラ部２４は一対のローラ２４ａ、２４ｂを有し、ローラ２４ａ、２４ｂの間に記録用紙Ｐを挟持し、トレイに積載された複数の記録用紙Ｐを一枚ずつ分離して給紙口１４から給紙する。給紙モータ２５は、給紙ローラ部２４を回転させる。したがって、給紙モータ２５が回転することで、一対のローラ２４ａ、２４ｂに挟持された記録用紙Ｐが給紙口１４から給紙される。エンコーダ２６は、第１搬送ローラ部２１の図示しないコードホイールの円周に沿ったスリットを読み取ることで回転状態を検出して、検出した情報を制御部５０に送信する。
なお、搬送部２０は記録用紙Ｐを一対のローラで搬送する場合に限られず、記録用紙Ｐを搬送ベルトに密着させて搬送させる機構であってもよい。
【００１２】
撮影部３０は、搬送部２０により搬送されている記録用紙Ｐの表面を２次元で撮影する。すなわち、撮影部３０は記録用紙Ｐの表面に対して直交する方向が撮影方向となるように筐体１１によって支持されている。撮影部３０は、レンズと、撮像素子を含むイメージセンサとから構成することができる。また、撮影部３０は、記録部４０よりも搬送方向の上流に配置され、記録部４０により画像が記録される前の記録用紙Ｐの表面を撮影する。撮影部３０は、撮影した画像情報を制御部５０に送信する。
なお、撮影部３０の撮影範囲は、例えば１０２４画素×１０２４画素とすることができる。ここで、例えば１画素のピッチを１０μｍとすると、撮影範囲は１０．２４ｍｍ×１０．２４ｍｍとなる。なお、撮影範囲は搬送量に応じたサイズに設定することができる。
【００１３】
記録部４０は、搬送された記録用紙Ｐの表面に画像等を記録する。記録部４０は、撮影部３０よりも搬送方向の下流に配置され、撮影部３０により撮影された後の記録用紙Ｐに対して画像を記録する。記録部４０は、キャリッジ４１と、記録ヘッド４２と、インクタンク４３、キャリッジ移動モータ４４とを有する。キャリッジ４１は、キャリッジ移動モータ４４により駆動されることで記録用紙Ｐの搬送方向と直交する方向かつ記録用紙Ｐの表面と平行な方向、すなわちＹ方向に沿って往復移動する。記録ヘッド４２は、キャリッジ４１の往復移動に連動して、ノズルから記録用紙Ｐの表面に向かってインクを吐出する。インクタンク４３は、貯留したインクを記録ヘッド４２に供給する。キャリッジ移動モータ４４は、ベルト４５を介してキャリッジ４１を往復移動させる。
なお、記録部４０はインクジェット方式である場合に限られず、電子写真方式、熱転写方式、ドットインパクト方式などの方式であってもよい。
【００１４】
制御部５０は搬送装置１０および記録部４０を制御する。具体的には、制御部５０は搬送装置１０に対して１ステップ分の搬送量で搬送する指示と、記録部４０に対して記録ヘッド４２のノズルからインクを吐出させて１ステップ分の画像を記録する指示とを交互に繰り返す。したがって、記録装置１００では、搬送装置１０が記録用紙Ｐを１ステップ分ずつ搬送する処理と、記録部４０が１ステップ分の画像を記録する処理とを繰り返して、記録用紙Ｐの全面に所望の画像が記録される。制御部５０は、取得手段、処理手段、算出手段、設定手段、および、搬送検出手段の一例に対応する。
【００１５】
図２は、制御部５０を中心とした記録装置１００の内部構成を示すブロック図である。
制御部５０は、ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３を有し、いわゆるコンピュータとして機能する。
ＣＰＵ５１は、ＲＯＭ５２に格納されたプログラムをＲＡＭ５３に展開して実行することで記録装置１００全体を制御する。ＲＯＭ５２には、プログラムおよびＣＰＵ５１の処理に必要なデータが格納される。ＲＡＭ５３は、ＣＰＵ５１が処理する場合に一時的に情報を記憶するメモリである。
【００１６】
制御部５０は、撮影部３０、エンコーダ２６、操作部５４、および、情報処理装置１１０に接続され、これらから情報を受信する。操作部５４は、ユーザが制御部５０に対して指示する場合に操作される。操作部５４には、例えばスイッチ、ボタン、タッチパネル等が含まれる。情報処理装置１１０は、例えばＰＣ、スマートフォン、タブレット端末等が含まれ、インタフェース部５５を介して無線あるいは有線で接続される。
また、制御部５０は、搬送モータ２３、給紙モータ２５、キャリッジ移動モータ４４、記録ヘッド４２に対してそれぞれモータドライバ５６，５７，５８、ヘッドドライバ５９を介して接続され、これらに情報を送信する。
【００１７】
以上のように構成される記録装置１００では、撮影部３０は搬送されている記録用紙Ｐを異なるタイミングで撮影し、撮影した画像情報を制御部５０に送信する。制御部５０は、異なるタイミングで撮影された２つの画像情報からパターンマッチングを用いて記録用紙Ｐの搬送情報、例えばＸ方向に搬送した距離、Ｙ方向に搬送した距離（Ｙ方向にズレた距離）を検出する。すなわち、制御部５０は、搬送情報を検出する搬送検出装置として機能する。また、制御部５０は検出した搬送情報に応じて記録ヘッド４２を制御してインクを吐出させる。したがって、記録部４０は画像の途切れおよび画像の重なりがないような画像を記録することができる。
【００１８】
具体的に、記録用紙Ｐの搬送情報を検出するには、まず制御部５０は撮影部３０が始めに撮影した画像情報としての第１画像データからテンプレート画像を抽出する。続いて、制御部５０は、次に撮影した画像情報としての第２画像データからテンプレート画像に類似するパターン画像をパターンマッチングすることで検索する。
【００１９】
ここで、例えば、第１画像データが記録用紙Ｐが搬送されておらず停止しているときに撮影した画像データであり、第２画像データが記録用紙Ｐが搬送されているときに撮影した画像データであるとする。すなわち、第１画像データと第２画像データとの間で速度差がある場合を想定する。この場合、第１画像データはブレがない鮮明な画像を取得できるが、第２画像データは搬送方向にブレがある画像となってしまう。したがって、第２画像データからテンプレート画像に対応する画像を検索する精度が低下してしまい、パターンマッチングの精度が低下してしまう。また、第２画像データにノイズなどの外的要因が含まれていると、外的要因の影響を受けて、更にパターンマッチングの精度が低下してしまう。
【００２０】
そこで、本実施形態では、制御部５０は第１画像データから抽出したテンプレート画像と、第２画像データに設定した領域の画像との間における相関情報を、第２画像データに設定された異なる領域ごとに求める。次に、制御部５０は求めた相関情報のうち閾値よりも大きい相関情報に対応する領域の位置情報に基づいて、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する。すなわち、テンプレート画像と最も一致度合いが高い領域の位置情報のみから算出するのではなく、一致度合いが閾値よりも高い相関情報に対応する領域の位置情報も考慮して、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する。このように位置情報を算出することにより、第１画像データと第２画像データとの間で速度差がある場合であっても、パターンマッチングの精度の低下を抑制することができる。また、第２画像データにノイズなどの外的要因が含まれている場合でも、外的要因の影響を緩和させることでパターンマッチングの精度の低下を抑制することができる。
【００２１】
以下、具体的な制御部５０による処理について図３および図４のフローチャートを参照して説明する。なお、図３および図４のフローチャートは、制御部５０のＣＰＵ５１がＲＯＭ５２に格納されたプログラムをＲＡＭ５３に展開して実行することで実現される。
【００２２】
Ｓ３０１では、制御部５０は給紙モータ２５を駆動することで給紙ローラ部２４を回転させ、トレイに積載された複数の記録用紙Ｐを１枚ずつ分離して給紙口１４から給紙させる。更に、制御部５０は記録用紙Ｐの頭出しを行い、搬送モータ２３を駆動することで記録用紙Ｐを記録開始位置まで搬送する。
Ｓ３０２では、制御部５０は搬送モータ２３を駆動することで記録用紙Ｐを１ステップ分搬送する。また、制御部５０は撮影部３０により撮影された画像情報に基づいて記録用紙Ｐを１ステップ分搬送したときに実際に搬送した搬送情報、例えばＸ方向に搬送した距離、Ｙ方向に搬送した距離を検出する。なお、この処理の詳細は図４のフローチャートを参照して後述する。
【００２３】
Ｓ３０３では、制御部５０はキャリッジ移動モータ４４を駆動することでキャリッジ４１を移動させると共に、記録ヘッド４２のノズルからインクを吐出させて記録用紙Ｐが搬送された１ステップ分の画像を記録する。
このとき、制御部５０は検出した搬送情報に応じて記録ヘッド４２を制御してインクを吐出させる。具体的に、制御部５０はＸ方向に搬送した距離に基づき、搬送されたＸ方向の距離に相当する領域分に亘って画像を記録する。例えば、本来のＸ方向の搬送量に対して実際に搬送した距離が長い場合には、長くなった分だけ余計にＸ方向の領域に対して画像を記録する。また、制御部５０は、Ｙ方向に搬送された距離（Ｙ方向にズレた距離）に相当する分だけオフセットして画像を記録する。制御部５０は、記録ヘッド４２をＹ方向に移動するときに、Ｙ方向に搬送された距離に応じてインクの吐出を開始するタイミングを前後させて画像を記録する。
【００２４】
Ｓ３０４では、制御部５０は画像の記録が全て終了したか否かを判定する。画像の記録が全て終了した場合にはステップＳ３０５に進み、画像の記録が全て終了していない場合にはＳ３０２に戻り、Ｓ３０２およびＳ３０３の処理を繰り返す。
Ｓ３０５では、制御部５０は搬送モータ２３を駆動することで画像が記録された記録用紙Ｐを排紙口１５から排紙する。
【００２５】
次に、図４のフローチャートを参照して、上述したＳ３０２の処理について説明する。
Ｓ４０１では、制御部５０は記録開始位置から記録用紙Ｐを搬送させる前に撮影部３０に対して撮影を指示する。撮影部３０は予め設定された撮影範囲にて記録用紙Ｐを撮影し、撮影した画像情報、すなわち画像データを制御部５０に送信する。制御部５０は取得した画像データに対してシェーディング補正等の画像処理を行い、画像処理後の画像データを記憶する。このとき、制御部５０は画像データに識別情報を付して記憶する。識別情報は、記憶した画像データを識別するための情報である。ここでは、記憶した画像データを便宜上、第１画像データという。
【００２６】
図５は、画像データおよび輝度値の一例を示す図である。
図５（ａ）は、第１画像データ５０１の一例を示す図である。第１画像データ５０１は停止している記録用紙Ｐを撮影部３０が撮影した画像である。
図５（ａ）に示す第１画像データ５０１内の１つ１つの矩形は、撮影部３０の撮像素子の１つの画素を表したものである。ここでは、撮影範囲が７画素×５画素の範囲であり、画像が白黒２５６階調の濃淡画像であるものとする。なお、記録用紙Ｐの搬送方向を矢印Ｆで示している。
図５（ａ）に示すように、第１画像データ５０１は、記録用紙Ｐの表面の僅かな凹凸によって記録用紙Ｐの全体の平均輝度に対して輝度値が異なる部分が表れる。ここでは、説明を容易にするために、第１画像データ５０１には略中央に、全体の平均輝度に対して輝度が高い高輝度部Ａのみが存在しているものとする。
【００２７】
制御部５０は、予め定めた領域（例えば図５（ａ）に示す破線内の領域）の画像をテンプレート画像５００として抽出して、輝度情報および位置情報を記憶する。具体的には、制御部５０は、テンプレート画像５００の画素ごとに関連付けた輝度値、および、第１画像データ５０１内におけるテンプレート画像５００の座標を記憶する。
図５（ｂ）は、第１画像データ５０１の画素ごとの輝度値の一例を示す図である。ここでは、搬送方向をＸ軸として、Ｘ軸に直交する方向をＹ軸としている。図５（ｂ）に示すように、高輝度部Ａに相当する画素の座標が（Ｘ，Ｙ）＝（３，３）であって輝度値が２００である。その他の画素の輝度値は１００である。
制御部５０は、テンプレート画像５００の画素ごとに座標に関連付けた輝度値、および、テンプレート画像５００の座標を記憶する。具体的に、制御部５０はテンプレート画像５００の座標として、左上の画素を基準座標とした座標（Ｘ，Ｙ）＝（２，２）を記憶する。
【００２８】
Ｓ４０２では、制御部５０は搬送モータ２３に指示して、目標とする１ステップ分の搬送量（以下、目標搬送量という）の記録用紙Ｐの搬送を開始する。したがって、搬送モータ２３は記録用紙Ｐを目標搬送量だけ搬送されるように第１搬送ローラ部２１を回転させる。
Ｓ４０３では、制御部５０は撮影部３０に対して、搬送されている記録用紙Ｐの撮影を指示する。撮影部３０は搬送されている記録用紙ＰをＳ４０１と同じ撮影範囲で撮影し、撮影した画像データを制御部５０に送信する。制御部５０は取得した画像データに対してシェーディング補正等の画像処理を行い、画像処理後の画像データを記憶する。このとき、制御部５０は画像データに識別情報を付して記憶する。ここでは、記憶した画像データを便宜上、第２画像データという。
【００２９】
図５（ｃ）は、第２画像データ５０２の一例を示す図である。第２画像データ５０２は搬送されている記録用紙Ｐを撮影部３０が撮影した画像である。
図５（ｃ）に示すように、第２画像データ５０２には、本来、テンプレート画像５００に対応する画像が搬送方向Ｆにずれた位置に存在するが、搬送している途中であるために画像が流れており、テンプレート画像５００とは異なる画像となっている。具体的には、図５（ａ）の高輝度部Ａに相当する部分が搬送方向Ｆに沿った帯状になっている。
【００３０】
制御部５０は、第２画像データ５０２の輝度情報を記憶する。具体的には、制御部５０は、第２画像データ５０２の画素ごとに関連付けた輝度値を記憶する。
図５（ｄ）は、第２画像データ５０２の画素ごとの輝度値の一例を示す図である。図５（ｄ）に示すように、高輝度部Ａに相当する部分の画素の座標が（Ｘ，Ｙ）＝（４，３）、（５，３）、（６，３）に亘っていて、それぞれ輝度値が１３３、１３３、１６０である。なお、座標（Ｘ，Ｙ）＝（６，３）に相当する画素の輝度値が高いのは、ノイズが含まれているためである。
なお、Ｓ４０３の撮影するタイミングは、第２画像データ５０２に第１画像データ５０１のテンプレート画像５００に相当する画像が含まれる時間（所定時間）内に設定されている。この所定時間は、撮影範囲と搬送速度とに基づいて予め制御部５０が記憶している。
【００３１】
Ｓ４０４では、制御部５０は前回の撮影から今回の撮影までに記録用紙Ｐが搬送された搬送量を推定する。具体的には、制御部５０はエンコーダ２６が検出した情報から記録用紙Ｐの搬送量（以下、推定搬送量という）を算出する。推定搬送量は、第１搬送ローラ部２１の回転量に基づいて検出されるために、第１搬送ローラ部２１と記録用紙Ｐとの間に滑りが生じたり、第１搬送ローラ部２１が偏芯していたりした場合には実際の記録用紙Ｐの搬送量と異なる。制御部５０は算出した推定搬送量を記憶する。
【００３２】
次に、Ｓ４０５〜Ｓ４１２までの処理により、制御部５０はテンプレート画像５００と第２画像データ５０２とに基づいて相関情報を算出して、算出した相関情報を用いて記録用紙Ｐの搬送情報を算出する。
まず、Ｓ４０５では、制御部５０は第２画像データ５０２にテンプレート画像５００と比較するための領域を設定する。具体的には、制御部５０は、第２画像データ５０２にテンプレート画像５００と同じ画像サイズの領域を設定する。
図６は、相関情報を算出する方法を説明するための図である。
図６（ａ）は、テンプレート画像５００の輝度値を示す図であり、図５（ｂ）に示す輝度値のうちテンプレート画像５００に対応する部分を抜き出した図である。
図６（ｂ）は、図５（ｄ）の第２画像データ５０２の画素ごとの輝度値を示す図と同様の図であって、第２画像データ５０２に領域を設定した状態を模式的に示した図である。図６（ｂ）では座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）〜（３，３）の９つの画素に領域６０１（太枠の範囲）を設定した例を示している。
【００３３】
Ｓ４０６では、制御部５０はテンプレート画像５００と、第２画像データ５０２に設定した領域の画像との間の相関情報を算出し、算出した相関情報を、設定した領域の位置情報に関連付けて記憶する。
本実施形態では、制御部５０はテンプレート画像５００と第２画像データ５０２に設定した領域の画像との間で、正規化相互相関（ＺＮＣＣ：Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ  Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）によるパターンマッチングを行うことで、相関情報としての相互相関係数を算出する。ここで、走査位置の座標（ｄx，ｄy）における相互相関係数をＳZNCC（ｄx，ｄy）とすると、以下の式により算出することができる。
【００３４】
【数１】
2018127341.tif 000003
【００３５】
ここで、ｆ（ｉ，ｊ）はテンプレート画像の座標（ｉ，ｊ）に対応する画素の輝度値である。また、μfは、テンプレート画像の輝度値の平均値である。一方、ｇ（ｄx＋ｉ，ｄy＋ｊ）は入力画像、すなわち第２画像データに設定した領域の画像における座標（ｄx＋ｉ，ｄy＋ｊ）に対応する画素の輝度値である。また、μgは、入力画像の輝度値の平均値である。
ＺＮＣＣでは、算出される値が１〜−１の範囲であり、１に近いほど一致度合いが高く、−１に近いほど一致度合いが低い。１の場合には比較する画像同士が一致している。
【００３６】
図６（ｃ）は、相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した図であって、算出した相互相関係数の一例を示す図である。ここでは、図６（ａ）に示すテンプレート画像５００の輝度値と、図６（ｂ）に示す第２画像データ５０２に設定した領域の画像の輝度値とを、上述した式に代入することで相互相関係数として「０．００」が算出される。図６（ｃ）には、図６（ｂ）に示す領域の左上の基準座標に対応付けた座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）に、算出した相互相関係数「０．００」を記載している。制御部５０は、座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）に関連付けて相互相関係数を記憶する。
【００３７】
Ｓ４０７では、制御部５０は第２画像データ５０２内の全ての範囲にテンプレート画像５００と比較するための領域を設定したか否かを判定する。全ての範囲に領域を設定した場合にはＳ４０８に進み、全ての範囲に領域を設定していない場合にはＳ４０５に戻り、Ｓ４０５〜Ｓ４０６の処理を繰り返す。図６（ｂ）に示すように、制御部５０は始めに座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）〜（３，３）に領域を設定した場合には、次のＳ４０５では、例えば、Ｙ方向に１画素ずらして、座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，２）〜（３，４）の９つの画素に領域を設定することができる。この場合、制御部５０はテンプレート画像５００の輝度値と、設定した領域（座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，２）〜（３，４）の領域）の画像の輝度値とから算出した相互相関係数を、座標（Ｘ，Ｙ）＝（１，２）に関連付けて記憶する。
図６（ｄ）は、全ての範囲に領域を設定してＳ４０８に進んだときに、算出した相互相関係数の一例を示す図である。
【００３８】
Ｓ４０８では、制御部５０はＳ４０６でそれぞれ算出した相関情報のうち最も一致度合いが高い相関情報を特定する。具体的には、制御部５０は算出した相互相関係数から、最も一致度合いが高い、すなわち最も１に近い相互相関係数を特定する。図６（ｄ）では、相互相関係数が最も１に近い、「０.８６３」が特定される。
通常であれば、最も一致度合いが高い相関情報に対応する座標（Ｘ，Ｙ）を基準座標とする領域の画像がテンプレート画像と最も一致していることから、テンプレート画像５００は当該位置である座標（Ｘ，Ｙ）まで移動したと推定できる。しかしながら、上述したように、第２画像データ５０２は搬送方向にブレがある画像であり、また、第２画像データ５０２にノイズなどの外的要因が含まれている場合には外的要因の影響により、パターンマッチングの精度が低下してしまう。
そこで、本実施形態では、次のＳ４０９からＳ４１２の処理を加えることで、最も一致度合いが高い相関情報に対応する画像の位置情報のみに限られず、他に影響を与えている領域の画像の位置情報をも考慮することで、パターンマッチングの精度を向上させる。
【００３９】
Ｓ４０９では、制御部５０はＳ４０８で特定した相関情報に基づいて閾値を設定する。具体的には、制御部５０は特定した相互相関係数のＮ％を閾値として設定する。Ｎの値は、例えば、経験的あるいは実験により定めることができ、制御部５０が予め記憶している。Ｎの値は、例えば３０≦Ｎ＜１００の範囲、４０≦Ｎ＜１００の範囲、５０≦Ｎ＜１００の範囲、６０≦Ｎ＜１００の範囲、７０≦Ｎ＜１００の範囲、８０≦Ｎ＜１００、あるいは、９０≦Ｎ＜１００の範囲に設定される。なお、制御部５０は、Ｓ４０８で特定した相互相関係数に応じたＮの値がＲＯＭ５２などのメモリに記憶されたテーブルからＮの値を取得してもよい。例えば、ＲＯＭ５２などのメモリには、相互相関係数が１に近いほどＮの値が大きくなるようなテーブルが記憶されている。また、制御部５０は、ユーザによる操作に応じて、あるいは、搬送物の種類などに応じて、Ｎの値を変更して設定してもよい。
【００４０】
Ｓ４１０では、制御部５０はＳ４０６でそれぞれ算出した相関情報のうち設定した閾値よりも一致度合いが高い相関情報を特定する。具体的には、制御部５０は算出した相互相関係数から、閾値以上の相互相関係数を全て特定する。ここで、図６（ｄ）の相互相関係数の例において、Ｎの値を例えば３０とすると最も１に近い相互相関係数「０.８６３」の３０％として、閾値が「０．２５９」となる。図６（ｄ）では、閾値「０．２５９」よりも一致度合いが高い相互相関係数として、座標（Ｘ，Ｙ）＝（３，２）、（４，２）、（５，２）に対応する「０．６６１」、「０．３１８」、「０．８６３」が特定される。
【００４１】
Ｓ４１１では、制御部５０はＳ４１０で特定した相関情報に対応する領域の位置情報に基づいて、第２画像データ５０２内におけるテンプレート画像５００に対応する画像の位置情報を算出する。
本実施形態では、位置情報として相関情報の影響を含めた重心位置を算出するものとする。重心位置（Ｘｇ，Ｙｇ）とすると、以下の式により算出することができる。
【００４２】
【数２】
2018127341.tif 000004
【００４３】
ここで、Ｓ（ｘ，ｙ）は、領域の座標（ｘ，ｙ）に対応する相互相関係数である。このように、座標と相互相関係数とを用いることで、相互相関係数はいわゆる重み付けの要素として機能させることができる。すなわち、制御部５０は相互相関係数が高い場合には、高い相互相関係数に対応した座標の影響が大きくなるように重心位置を算出することができる。
Ｓ４１１により算出された位置情報、すなわち重心位置が第２画像データ５０２内におけるテンプレート画像５００に対応する画像の位置に相当する。
図６（ｄ）では、座標（Ｘ，Ｙ）＝（３，２）、（４，２）、（５，２）に対してそれぞれ相互相関係数は「０．６６１」、「０．３１８」、「０．８６３」であるから、重心位置（Ｘｇ、Ｙｇ）＝（４．１１，２．０）として算出される。
【００４４】
Ｓ４１２では、制御部５０は、第１画像データ５０１におけるテンプレート画像５００の位置情報と、Ｓ４１１で算出した位置情報とから、記録用紙Ｐの搬送情報を算出する。具体的には、制御部５０は、第１画像データ５０１のテンプレート画像５００の座標と、第２画像データ５０２内におけるテンプレート画像５００に対応する画像の重心位置とから、Ｘ方向の差分およびＹ方向の差分を求めることで、実際の搬送情報を算出する。
第１画像データ５０１のテンプレート画像５００は座標（Ｘ，Ｙ）＝（２，２）であり、図６（ｄ）では第２画像データ５０２内におけるテンプレート画像５００に対応する画像は重心位置（Ｘｇ，Ｙｇ）＝（４．１１，２）であることから、Ｘ方向に＋２．１１画素、Ｙ方向に０画素、記録用紙Ｐが搬送されたという搬送情報を取得することができる。制御部５０は取得した搬送情報を記憶する。なお、制御部５０は取得した、Ｘ方向の画素およびＹ方向の画素に、それぞれ画素ピッチを乗算することで、Ｘ方向に搬送した距離およびＹ方向に搬送した距離を算出してもよい。
【００４５】
Ｓ４１３では、制御部５０は１ステップ分に相当する搬送が終了したか否かを判定する。１ステップ分に相当する搬送が終了していない場合にはＳ４０３に戻り、Ｓ４０３からＳ４１２までの処理を繰り返して行う。このとき、制御部５０はＳ４０３に戻ることで取得する新たな画像データを第２画像データとし、前回のＳ４０３において取得した画像データを第１画像データして、上述したＳ４０３からＳ４１２の処理を行う。すなわち、上述したＳ４０３では、制御部５０が画像処理後の画像データを記憶することに加え、Ｓ４０１のように所定の領域をテンプレート画像として抽出して、輝度情報および位置情報を記憶しておくことが好ましい。
一方、１ステップ分に相当する搬送が終了している場合にはＳ４１４に進む。Ｓ４１４に進む場合とは、１ステップ分に相当する搬送が終了し、記録部４０が画像を記録するために搬送が一時的に停止するときである。
【００４６】
Ｓ４１４では、制御部５０はＳ４１２で記憶した搬送情報を全て加算することで、１ステップ分の搬送に対して実際に搬送された搬送情報を取得する。具体的には、制御部５０は、Ｘ方向ごとおよびＹ方向ごとに画素を加算して、加算した画素にそれぞれ画素ピッチを乗算することで、Ｘ方向に搬送した距離およびＹ方向に搬送した距離を取得する。なお、Ｓ４１２において、制御部５０がＸ方向に搬送した距離およびＹ方向に搬送した距離を算出している場合には、Ｓ４１４ではＳ４１２で算出した距離をＸ方向ごとおよびＹ方向ごとに加算することで、搬送情報を取得してもよい。
このように、１ステップ分の搬送に対して記録用紙Ｐが搬送された搬送情報を取得することで、上述したＳ３０３において制御部５０は検出した搬送情報に応じて記録ヘッド４２を制御してインクを吐出させることができる。すなわち、制御部５０は、Ｘ方向に搬送した実際の距離に基づき、搬送されたＸ方向の距離に相当する領域分に亘って画像を記録したり、Ｙ方向にズレた距離に相当する分だけオフセットして画像を記録したりする。したがって、記録部４０が１ステップ分ずつ画像を記録しても、画像の途切れおよび画像の重なりを防止することができる。
【００４７】
本実施形態によれば、制御部５０は、テンプレート画像と第２画像データに設定された領域の画像との間の相関情報を求め、求めた相関情報のうち閾値よりも一致度合いが高い相関情報に対応する領域の位置情報に基づいて、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する。このように、最も一致度合いが高い相関情報だけではなく、閾値よりも一致度合いが高い相関情報に相当する領域の位置情報も用いる。したがって、最も一致度合いが高い相関情報に対応する画像が、速度差の影響を含んだ画像であったり、ノイズなどの外的要因の影響を含んだ画像であったりしても、閾値よりも一致度合いが高い相関情報に対応する領域により速度差の影響や外的要因の影響が緩和され、パターンマッチングの精度の低下を抑制することができる。
【００４８】
また、本実施形態によれば、制御部５０は求めた相関情報のうち最も一致度合いが高い相関情報に基づいて閾値を設定する。例えば、固定した閾値を設定する場合には閾値よりも一致度合いが高い相関情報が存在しない場合がある。一方、本実施形態のように、最も一致度合いが高い相関情報に基づいて閾値を設定することで、閾値よりも一致度合いが高い相関情報が存在しない場合を少なくすることができる。
また、本実施形態によれば、制御部５０はテンプレート画像に対応する画像の位置情報に基づいて記録用紙Ｐの搬送情報を算出することから、精度の高い搬送情報を検出することができる。
【００４９】
また、本実施形態によれば、制御部５０は、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の位置情報として、相関情報の影響を含んだ重心位置を算出することから、パターンマッチングの精度の低下を抑制することができる。
なお、本実施形態では、パターンマッチング方法として正規化相互相関（ＺＮＣＣ）を用いる場合について説明したが、この場合に限られず、ＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ＳＳＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ＮＣＣ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）等を用いてもよい。
ＳＡＤあるいはＳＳＤを用いる場合には、算出される値が０に近いほど一致度合いが高く、大きいほど一致度合いが低い。したがって、上述したＳ４１０において、閾値よりも一致度合いが高い相関情報を特定する場合には、設定した閾値よりも小さい相関情報が特定される。また、上述したＳ４１１において、相関情報を含めた重心位置を算出する場合には、ＳＡＤあるいはＳＳＤにより算出された相関情報を、そのまま用いて数２の式に代入するのではなく、一致度合いが高い相関情報に対応した座標の影響が大きくなるようにした上で代入する。
また、本実施形態では、制御部５０は、テンプレート画像と第２画像データに設定された領域の画像との間における相関情報を、第２画像データに設定された異なる領域ごとに求める場合について説明したが、この場合に限られない。例えば、制御部５０は、相関情報を高速で求めるために２次元フーリエ変換して相関情報を求めてもよい。この場合であっても、制御部５０は、図６（ｄ）に示すように位置情報ごとの相関情報を求めることができる。
【００５０】
＜第２の実施形態＞
第１の実施形態では、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の位置情報として、相互相関係数の影響を含めた重心位置の座標を算出する場合について説明した。本実施形態では、相互相関係数の影響を除外した重心位置を算出する場合について説明する。その他の処理は、第１の実施形態と同様であり、その説明を省略する。
図７は、相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した図６（ｄ）と同等の図であって、算出した相互相関係数の一例を示す図である。図７では、本来、座標に関連付けて相互相関係数の値が記入されるが、ここではその表記を省略し、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲を太枠で示している。図７の例では、閾値よりも一致度合いが高い相互相関係数に対応する位置情報として、座標（Ｘ，Ｙ）＝（２，２）、（３，２）、（２，３）、（３，３）、（４，３）、（５，３）が特定されている。
相関情報の影響を除外した重心位置の座標を（Ｘａ、Ｙａ）とすると、以下の式により算出することができる。
【００５１】
【数３】
2018127341.tif 000005
【００５２】
ここで、Ｎは閾値よりも一致度合いが高い相関関数に対応する座標の数である。また、Σｘiは一致度合いが高い相関関数に対応する全ての座標のｘ座標の値を加算した値であり、Σｙiは一致度合いが高い相関関数に対応する全ての座標のｙ座標の値を加算した値である。図７の例では、Ｎが６であり、Σｘiは１９であり、Σｙiは１６である。したがって、第２画像データ５０２内におけるテンプレート画像５００に対応する画像の重心位置（Ｘａ，Ｙａ）＝（３．１７，２．６７）となる。なお、図７では、重心位置（Ｘａ，Ｙａ）を黒丸で示している。
本実施形態では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報に対応する位置情報のみに基づいて、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の座標を算出することで、相関情報の影響を除外した重心位置を算出する。このように算出された重心位置を、第２画像データ５０２内におけるテンプレート画像５００に対応する画像の位置情報とすることで、容易にテンプレート画像５００に対応する画像の位置情報を算出することができる。
【００５３】
＜第３の実施形態＞
第１の実施形態では、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の位置情報として、相互相関係数の影響を含めた重心位置の座標を算出する場合について説明した。本実施形態では、相互相関係数の影響を除外した中心位置を算出する場合について説明する。その他の処理は、第１の実施形態と同様であり、その説明を省略する。
図８は、相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した図６（ｄ）と同等の図であって、算出した相互相関係数の一例を示す図である。図８では、本来、座標に関連付けて相互相関係数の値が記入されるが、ここではその表記は省略し、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲を太枠で示している。図８の例では、閾値よりも一致度合いが高い相互相関係数に対応する位置情報として、座標（Ｘ，Ｙ）＝（２，２）、（３，２）、（２，３）、（３，３）、（４，３）、（５，３）が特定されている。
ここで、相関情報の影響を除外した中心位置の座標を（Ｘｃ、Ｙｃ）とすると、以下の式により算出することができる。
【００５４】
【数４】
2018127341.tif 000006
【００５５】
ここで、ｘiｍａｘおよびｘiｍｉｎは、特定されている座標のうち最も大きなＸ座標の値（最大値）および最も小さなＸ座標の値（最小値）である。また、ｙiｍａｘおよびｙiｍｉｎは、特定されている座標のうち最も大きなＹ座標の値（最大値）および最も小さなＹ座標の値（最小値）である。Ｘ座標の最大値から最小値を減算して２で割ることにより、上述した太枠の範囲におけるＸ方向（第１の方向）の中心位置が算出される。一方、Ｙ座標の最大値から最小値を減算して２で割ることにより、上述した太枠の範囲におけるＹ方向（第２の方向）の中心位置が算出される。したがって、第２画像データ５０２内におけるテンプレート画像５００に対応する画像の中心位置（Ｘｃ，Ｙｃ）＝（３．５，２．０）となる。なお、図８では、中心位置（Ｘｃ，Ｙｃ）を黒丸で示している。
本実施形態では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲の中心の座標を算出することで、相関情報の影響を除外した中心位置を算出する。このように算出された中心位置を、第２画像データ５０２内におけるテンプレート画像５００に対応する画像の位置情報とすることで、容易にテンプレート画像５００に対応する画像の位置情報を算出することができる。
【００５６】
＜第４の実施形態＞
第１の実施形態では、相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表したときに、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲が、単一の範囲である場合について説明した。一方、閾値によっては閾値よりも一致度合いが高い相関情報の数が多くなり、単一の範囲ではなく、複数の範囲に存在する場合がある。このとき、例えばノイズが含まれている範囲がある場合に、全ての範囲の位置情報に基づいて位置情報を算出するとパターンマッチングの精度が低下してしまうことがある。そこで、本実施形態では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報が複数の範囲に存在する場合であっても、パターンマッチングの精度の低下を抑制する処理について説明する。
【００５７】
具体的には、制御部５０は最も一致度合いが高い相関情報を含む範囲内の位置情報のみを採用し、最も一致度合いが高い相関情報を含まない範囲の位置情報を考慮せずに排除した上で、テンプレート画像に対応する位置情報を算出する。
図９は、相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した図６（ｄ）と同等の図であって、算出した相互相関係数の一例を示す図である。図９では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲を太枠で示している。図９では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲として第１の範囲（第１のゾーン）９０１と、第２の範囲（第２のゾーン）９０２とが存在するものとする。すなわち、第１の範囲９０１と第２の範囲９０２との間には閾値よりも一致度合いが高くない相関情報が介在することで、第１の範囲９０１と第２の範囲９０２とが離れている。ここで、第１の範囲９０１には座標（Ｘ，Ｙ）＝（４，３）に最も一致度合い高い相関相互係数「０．５８５」が含まれ、第２の範囲９０２には最も一致度合いが高い相関相互係数は含まれていない。
【００５８】
したがって、制御部５０は第１の範囲９０１の位置情報に基づいて、第２画像データ内におけるテンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出する。このように、最も一致度合いが高い相関情報を含む範囲内の位置情報のみに基づいて位置情報を算出することで、他の範囲にノイズなどの外的要因の影響が含まれている場合であっても、外的要因の影響を排除することができ、パターンマッチングの精度の低下を抑制することができる。
なお、ここでは第１の範囲と第２の範囲とが存在する場合について説明したが、この場合に限られず、例えば第３の範囲がある場合には、同様に第３の範囲の位置情報を考慮せずに排除した上で、テンプレート画像に対応する位置情報を算出するものとする。
【００５９】
＜第５の実施形態＞
第４の実施形態では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報が複数の範囲に存在する場合に、最も一致度合いが高い相関情報を含まない範囲内の位置情報を排除した上で位置情報を算出する場合について説明した。一方、最も一致度合いが高い相関情報を含まない範囲でも本来、位置情報を算出する上で影響が大きい範囲があり、単純に最も一致度合いが高い相関情報を含まない範囲を排除してしまうと逆に、パターンマッチングの精度が低下してしまうことがある。そこで、本実施形態では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報が複数の範囲に存在する場合に、最も一致度合いが高い相関情報を含まない範囲であって位置情報を算出するときに影響が大きい範囲を採用することで、パターンマッチングの精度の低下を抑制する処理について説明する。
【００６０】
ここでは、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲として、最も一致度合いが高い相関情報を含む第１の範囲と、最も一致度合いが高い相関情報を含まない第２の範囲とが離れて存在している場合を想定する。このとき、制御部５０は、第１の範囲と第２の範囲の間が所定の距離Ｌ以下である場合には、第１の範囲の位置情報と第２の範囲の位置情報とに基づいて、テンプレート画像に対応する位置情報を算出する。
具体的に、制御部５０は第１の範囲内および第２の範囲内のそれぞれにおいて、互いの範囲に最も近接している位置情報を特定し、特定した位置情報同士の距離を算出する。制御部５０は、算出した距離が予め定めた所定の距離Ｌ以下である場合には第２の範囲も採用し、第１の範囲内の位置情報および第２の範囲内の位置情報に基づいて、テンプレート画像に対応する位置情報を算出する。この所定の距離Ｌは、制御部５０が予め記憶している。
【００６１】
図１０は、相関情報を位置情報に関連付けて平面座標に表した図６（ｄ）と同等の図であって、算出した相互相関係数の一例を示す図である。図１０では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲を太枠で示している。図１０では、閾値よりも一致度合いが高い相関情報の範囲として第１の範囲（第１のゾーン）１００１と、第２の範囲（第２のゾーン）１００２とが存在するものとする。ここで、第１の範囲１００１には座標（Ｘ，Ｙ）＝（４，３）に最も一致度合い高い相関相互係数「０．５８５」が含まれ、第２の範囲１００２には最も一致度合いが高い相関相互係数は含まれていない。
まず、制御部５０は第１の範囲１００１内で最も第２の範囲１００２に近接した位置情報として座標（Ｘ，Ｙ）＝（７，３）を特定し、第２の範囲１００２内で最も第１の範囲１００１に近接した位置情報として座標（Ｘ，Ｙ）＝（９，３）を特定する。次に、制御部５０は、特定した座標間の距離を算出して、算出した距離が所定の距離Ｌ以下であるか否かを判定する。所定の距離Ｌとして、例えば２画素分に相当する距離の値が適用できる。座標（Ｘ，Ｙ）＝（７，３）と、座標（Ｘ，Ｙ）＝（９，３）との距離は所定の距離以下である２画素分しか離れていないので、制御部５０は座標（Ｘ，Ｙ）＝（９，３）を含む第２の範囲１００２の位置情報も採用して、テンプレート画像に対応する位置情報を算出する。なお、第１の範囲の最も外側の座標からＸ方向、Ｙ方向、または、斜め方向（例えば第１の範囲の座標（Ｘ，Ｙ）＝（７，３）の周囲８方向）に１画素分を経て第２の範囲に接続できるか否かを判定して、接続できる場合に第２の範囲を採用するようにしてもよい。
このように、第１の範囲と第２の範囲とが近接している場合には間に介在する相関情報では、閾値の設定が不十分であったり、ノイズなどの外的要因の影響が含まれていたり、記録用紙Ｐの変化具合に依存していたりすると想定し、第２の範囲も採用してテンプレート画像に対応する画像の位置情報を算出することで、パターンマッチングの精度の低下を抑制することができる。
なお、ここでは第１の範囲と第２の範囲とが存在する場合について説明したが、この場合に限られず、例えば第３の範囲がある場合には、制御部５０は同様に第１の範囲と第３の範囲との距離を算出して、第３の範囲の位置情報を採用するか否かを判定する。
【００６２】
以上、本発明を上述した実施形態により説明したが、本発明は上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の範囲内で変更が可能であり、各実施形態を適宜組み合せてもよい。
また、本実施形態では、第１画像データが停止している記録用紙Ｐの画像であり、第２画像データが搬送されている途中の記録用紙Ｐの画像である場合について説明したが、この場合に限られない。例えば、逆に、第１画像データが搬送されている途中の記録用紙Ｐの画像であり、第２画像データが停止している記録用紙Ｐの画像であってもよい。また、第１画像データおよび第２画像データの何れもが停止している画像であってもよく、何れもが搬送されている途中の画像であってもよい。第１画像データおよび第２画像データの何れもが搬送されている途中の画像である場合には、両者に速度差があっても、速度差がなくてもよい。
【００６３】
また、本実施形態では、Ｓ４０３からＳ４１２までの処理を繰り返し、Ｓ４１３で１ステップ分の実際に搬送された搬送情報を取得し、取得した搬送情報に基づいて記録部４０が画像を記録する場合について説明したが、この場合に限られない。例えば、Ｓ４１２で算出した搬送情報をフィードバックして搬送モータ２３をリアルタイムで制御するようにしてもよい。すなわち、制御部５０は、取得した搬送情報が長い場合には搬送モータ２３の回転量が小さくなるように、取得した搬送情報が短い場合には搬送モータ２３の回転量が大きくなるように制御する。したがって、１ステップ分の搬送が終了した場合には、予定している１ステップ分の搬送量と同一の搬送量を搬送することができる。上述したように制御することで、記録部４０では常に１ステップ分の画像を記録すればよく、制御部５０は記録部４０に対する制御を軽減することができる。また、上述したように制御することで、１ステップ分ずつ画像を記録するインクジェット方式のプリンタに限られず、電子写真方式、熱転写方式、ドットインパクト方式などの方式のプリンタにも用いることができる。更に、上述したように制御することで、記録装置１００に限られず、記録部４０の構成を省略した搬送装置にも適用することができる。なお、搬送装置１０には、記録部４０の構成を画像読取部の構成に置換したスキャナー等の画像読取装置が含まれる。
【００６４】
また、本実施形態では、制御部５０が筐体１１内に配置される場合について説明したが、この場合に限られず、制御部５０は筐体１１外に配置されていてもよい。この場合、制御部５０は有線または無線によって搬送装置１０および記録部４０を制御することができる。
また、本実施形態では、制御部５０は第２画像データ５０２内の全ての範囲にテンプレート画像５００と比較するための領域を設定する場合について説明したが、この場合に限られない。例えば、制御部５０は、Ｓ４０４において算出した推定搬送量に基づいて、推定搬送量だけシフトさせた周辺のみに、テンプレート画像５００と比較するための領域を設定してもよい。この場合、第２画像データ５０２内の全ての範囲に領域を設定する場合に比べて、制御部５０は相関情報を算出する処理を軽減することができる。
【００６５】
また、本実施形態では、ＣＰＵ５１がプログラムを実行することで、上述した処理を実現する場合について説明したが、この場合に限られず、ハードウェアで構成された各回路が上述した処理を実行してもよい。
また、本発明には、上述したプログラムおよび該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が含まれる。
【符号の説明】
【００６６】
１００：記録装置  １０：搬送装置  ２０：搬送部  ３０：撮影部  ４０：記録部  ５０：制御部  Ｐ：記録用紙（搬送物）  ５００：テンプレート画像  ５０１：第１画像データ（第１画像情報）  ５０２：第２画像データ（第２画像情報）
【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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