(57)【要約】      （修正有）【課題】画像読み取り機構による読み取り結果のみを用いて画像読み取り機構の診断を可能とし、画像読み取り機構の性能変化の評価に要する手間を軽減する診断システムを提供する。【解決手段】画像処理装置の制御装置において、検査部１５０は、画像入力装置で色見本画像を読み取って得られた第１色空間における色データを取得する色データ取得部１５３と、色データ取得部１５３により取得された色データを、複数の変換方法によりそれぞれ変換し、第１色空間とは異なる第２色空間における特定の色に関する複数の予測値を得る第１変換部１５４および第２変換部１５６と、第１変換部１５４および第２変換部１５６により得られた複数の予測値どうしの差異に基づき、画像入力装置の診断を行う第２診断部１５７と、を備える。【選択図】図３
2019193117.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像読み取り装置で色見本画像を読み取って得られた第１色空間における色データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記色データを、複数の変換方法によりそれぞれ変換し、前記第１色空間とは異なる第２色空間における特定の色に関する複数の変換後色データを得る変換手段と、
前記変換手段により得られた前記複数の変換後色データどうしの差異に基づき、前記画像読み取り装置の診断を行う診断手段と、
を備えることを特徴とする、診断システム。
【請求項２】
前記変換手段の変換により、前記色データにおける一部の色を変換した第１変換後色データと、当該色データにおける他の一部の色を変換した第２変換後色データとを得、
前記診断手段は、前記第１変換後色データと前記第２変換後色データとの差異に基づき、前記画像読み取り装置の診断を行うことを特徴とする、請求項１に記載の診断システム。
【請求項３】
前記第１変換後色データに変換される前記一部の色は、前記特定の色の補色であり、前記第２変換後色データに変換される前記他の一部の色は、加法混色すると当該特定の色になる複数の色であることを特徴とする、請求項２に記載の診断システム。
【請求項４】
前記特定の色が黄色であり、前記一部の色が青色であり、前記他の一部の色が赤色および緑色であることを特徴とする、請求項３に記載の診断システム。
【請求項５】
前記第１変換後色データに変換される前記一部の色は、前記第２変換後色データに変換される前記他の一部の色に対する補色であることを特徴とする、請求項２に記載の診断システム。
【請求項６】
前記第１色空間は、ＲＧＢ色空間であり、前記第２色空間はＬａｂ色空間であることを特徴とする、請求項１に記載の診断システム。
【請求項７】
前記特定の色が黄色であり、前記複数の変換方法は、前記ＲＧＢ色空間における青色単色を用いた変換方法と、当該ＲＧＢ色空間における赤色単色および緑色単色を用いた変換方法と、を含むことを特徴とする、請求項６に記載の診断システム。
【請求項８】
前記診断手段は、前記Ｌａｂ色空間におけるｂ＊特性において、前記複数の変換後色データどうしの差異を判定することを特徴とする、請求項７に記載の診断システム。
【請求項９】
前記複数の変換方法は、前記ＲＧＢ色空間における単色の一つを用いた変換方法と、当該ＲＧＢ色空間における他の二つの単色を用いた変換方法と、を含むことを特徴とする、請求項６に記載の診断システム。
【請求項１０】
画像形成手段と、
画像読み取り手段と、
前記画像形成手段により形成された色見本画像を前記画像読み取り手段により読み取って得られた第１色空間における色データを、複数の変換方法によりそれぞれ変換し、当該第１色空間とは異なる第２色空間における特定の色に関する複数の変換後色データを得る変換手段と、
前記変換手段により得られた前記複数の変換後色データの少なくとも一つと前記色見本画像を測色器により測色して得られた測色データとの差異に基づいて前記画像形成手段の診断を行う第１診断手段と、
前記変換手段により得られた前記複数の変換後色データどうしの差異に基づいて前記画像読み取り手段の診断を行う第２診断手段と、
を備えることを特徴とする、画像処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
画像読み取り装置で色見本画像を読み取って得られた第１色空間における色データを取得する取得手段と、
複数の変換方法により前記取得手段により取得された前記色データをそれぞれ変換して、前記第１色空間とは異なる第２色空間における特定の色に関する複数の変換後色データを得る変換手段と、
前記変換手段により得られた前記複数の変換後色データどうしの差異に基づき、前記画像読み取り装置の診断を行う診断手段として、
機能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、診断システム、画像処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像読み取り機能を備えた画像形成装置において色再現精度を評価するため、画像形成装置により出力した色見本を画像読み取り機能で読み取り、読み取り結果を評価する手法がある。特許文献１には、主走査方向における一部の領域のみを読み取り可能な測色計と、主走査方向における画像形成幅に亘って読み取り可能なラインセンサーとにより、画像形成後の同一用紙の同一面をインラインで読み取り、検出結果を画像形成条件にフィードバックすることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２２５２８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像形成機構（プリンタ）の色再現精度を正しく評価するためには、画像読み取り機構（スキャナ）の経時的劣化等による性能変化を特定する必要がある。一般に、画像読み取り機構の性能変化を知るには、画像形成機構で出力した色見本を画像読み取り機構で読み取ると共に分光測色計で測色し、読み取り結果と測色値とを対比することが行われる。しかし、分光測色計を用いた測色には多大な手間がかかる。
【０００５】
本発明は、画像読み取り機構による読み取り結果のみを用いて画像読み取り機構の診断を可能とし、画像読み取り機構の性能変化の評価に要する手間を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に係る本発明は、
画像読み取り装置で色見本画像を読み取って得られた第１色空間における色データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記色データを、複数の変換方法によりそれぞれ変換し、前記第１色空間とは異なる第２色空間における特定の色に関する複数の変換後色データを得る変換手段と、
前記変換手段により得られた前記複数の変換後色データどうしの差異に基づき、前記画像読み取り装置の診断を行う診断手段と、
を備えることを特徴とする、診断システムである。
請求項２に係る本発明は、
前記変換手段の変換により、前記色データにおける一部の色を変換した第１変換後色データと、当該色データにおける他の一部の色を変換した第２変換後色データとを得、
前記診断手段は、前記第１変換後色データと前記第２変換後色データとの差異に基づき、前記画像読み取り装置の診断を行うことを特徴とする、請求項１に記載の診断システムである。
請求項３に係る本発明は、
前記第１変換後色データに変換される前記一部の色は、前記特定の色の補色であり、前記第２変換後色データに変換される前記他の一部の色は、加法混色すると当該特定の色になる複数の色であることを特徴とする、請求項２に記載の診断システムである。
請求項４に係る本発明は、
前記特定の色が黄色であり、前記一部の色が青色であり、前記他の一部の色が赤色および緑色であることを特徴とする、請求項３に記載の診断システムである。
請求項５に係る本発明は、
前記第１変換後色データに変換される前記一部の色は、前記第２変換後色データに変換される前記他の一部の色に対する補色であることを特徴とする、請求項２に記載の診断システムである。
請求項６に係る本発明は、
前記第１色空間は、ＲＧＢ色空間であり、前記第２色空間はＬａｂ色空間であることを特徴とする、請求項１に記載の診断システムである。
請求項７に係る本発明は、
前記特定の色が黄色であり、前記複数の変換方法は、前記ＲＧＢ色空間における青色単色を用いた変換方法と、当該ＲＧＢ色空間における赤色単色および緑色単色を用いた変換方法と、を含むことを特徴とする、請求項６に記載の診断システムである。
請求項８に係る本発明は、
前記診断手段は、前記Ｌａｂ色空間におけるｂ＊特性において、前記複数の変換後色データどうしの差異を判定することを特徴とする、請求項７に記載の診断システムである。
請求項９に係る本発明は、
前記複数の変換方法は、前記ＲＧＢ色空間における単色の一つを用いた変換方法と、当該ＲＧＢ色空間における他の二つの単色を用いた変換方法と、を含むことを特徴とする、請求項６に記載の診断システムである。
請求項１０に係る本発明は、
画像形成手段と、
画像読み取り手段と、
前記画像形成手段により形成された色見本画像を前記画像読み取り手段により読み取って得られた第１色空間における色データを、複数の変換方法によりそれぞれ変換し、当該第１色空間とは異なる第２色空間における特定の色に関する複数の変換後色データを得る変換手段と、
前記変換手段により得られた前記複数の変換後色データの少なくとも一つと前記色見本画像を測色器により測色して得られた測色データとの差異に基づいて前記画像形成手段の診断を行う第１診断手段と、
前記変換手段により得られた前記複数の変換後色データどうしの差異に基づいて前記画像読み取り手段の診断を行う第２診断手段と、
を備えることを特徴とする、画像処理装置である。
請求項１１に係る本発明は、
コンピュータを、
画像読み取り装置で色見本画像を読み取って得られた第１色空間における色データを取得する取得手段と、
複数の変換方法により前記取得手段により取得された前記色データをそれぞれ変換して、前記第１色空間とは異なる第２色空間における特定の色に関する複数の変換後色データを得る変換手段と、
前記変換手段により得られた前記複数の変換後色データどうしの差異に基づき、前記画像読み取り装置の診断を行う診断手段として、
機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単一の変換方法を用いて生成した変換後色データを用いて画像処理装置を診断する構成と比較して、画像読み取り手段による読み取り結果のみを用いて画像読み取り手段の診断を可能とし、画像読み取り手段の性能変化の評価に要する手間を軽減することができる。
請求項２の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単一の変換方法を用いて生成した変換後色データを用いて画像処理装置を診断する構成と比較して、画像読み取り手段によるＲＧＢ色空間の読み取りデータから２種類の変換後色データを得ることができる。
請求項３の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単に複数の変換方法を生成する構成と比較して、補色を用いることにより、画像読み取り手段の性能変化を検知する感度を高めることができる。
請求項４の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単に複数の変換方法を生成する構成と比較して、解析対象の色を画像形成手段が画像形成するのに用いる色材の単色とし、画像読み取り手段によるＲＧＢ色空間の単色の読み取りデータを用いて変換後色データを得ることにより、診断精度を高めることができる。
請求項５の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単に複数の変換方法を生成する構成と比較して、画像読み取り手段によるＲＧＢ色空間の単色の読み取りデータを用いて補色関係にある複数の変換後色データを得ることにより、診断精度を高めることができる。
請求項６の発明によれば、画像読み取り手段によるＲＧＢ色空間の色データで診断を行う構成と比較して、Ｌａｂ色空間の色データを用いることで装置に依存しない診断を行うことができる。
請求項７の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単に複数の変換方法を生成する構成と比較して、解析対象の色を画像形成手段が画像形成するのに用いる色材の単色とし、画像読み取り手段によるＲＧＢ色空間の単色の読み取りデータを用いて変換後色データを得ることにより、診断精度を高めることができる。
請求項８の発明によれば、単にＬａｂ色空間の色データに変換して診断を行う構成と比較して、黄色の読み取りデータに対してＬａｂ色空間のｂ＊特性を用いて診断することにより、画像読み取り手段の性能変化を検知する感度を高めることができる。
請求項９の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単に複数の変換方法を生成する構成と比較して、画像読み取り手段によるＲＧＢ色空間の単色の読み取りデータを用いて補色関係にある複数の変換後色データを得ることにより、診断精度を高めることができる。
請求項１０の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単一の変換方法を用いて生成した変換後色データを用いて画像処理装置を診断する構成と比較して、画像形成手段の性能の変化と、画像読み取り手段の性能の変化とを分けて診断することができる。
請求項１１の発明によれば、画像読み取り手段で読み取った結果から単一の変換方法を用いて生成した変換後色データを用いて画像処理装置を診断する構成と比較して、本発明のプログラムを実行する制御装置において、画像読み取り手段による読み取り結果のみを用いて画像読み取り手段の診断を可能とし、画像読み取り手段の性能変化の評価に要する手間を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態が適用される画像処理装置の構成例を示す図である。
【図２】制御装置の機能構成を示す図である。
【図３】検査部の機能構成を示す図である。
【図４】検査部による変換方法生成時の動作を示すフローチャートである。
【図５】検査部による検査時の動作を示すフローチャートである。
【図６】初期状態のベースデータ、第１予測値および第２予測値の関係の例を示す図である。
【図７】画像入力装置の特性が変化した場合のベースデータ、第１予測値および第２予測値の関係の例を示す図である。
【図８】図６および図７に示した第１予測値と第２予測値との差異を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。
＜画像処理装置の構成＞
図１は、本実施形態が適用される画像処理装置１００の構成例を示す図である。画像処理装置１００は、画像入力装置１１０と、画像出力装置１２０と、制御装置（コントローラ）１３０とを備える。なお、図１には、本実施形態における特徴的な構成が示されている。一般に画像処理装置が有するユーザ・インターフェイスやネットワーク・インターフェイス、ＦＡＸ機能、各種のセンサ等は記載を省略している。
【００１０】
画像入力装置１１０は、ＩＩＴ（Image Input Terminal）である。画像入力装置１１０は、いわゆるスキャナ装置により構成され、セットされた原稿上の画像を光学的に読み取り、読み取り画像（画像データ）を生成する。画像の読み取り方式としては、例えば、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ（Charge Coupled Devices）で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ（Contact Image Sensor）で受光するＣＩＳ方式が用いられる。画像入力装置１１０は、画像読み取り手段の一例である。
【００１１】
画像出力装置１２０は、ＩＯＴ（Image Output Terminal）である。画像出力装置１２０は、いわゆるプリンタ装置により構成され、記録材の一例である用紙に対して、画像形成材を用いて画像データに基づく画像を形成する。記録材に画像を形成する方式としては、例えば、感光体に付着させたトナーを記録材に転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録材上に吐出して像を形成するインクジェット方式等が用いられる。画像出力装置１２０は、画像形成手段の一例である。
【００１２】
制御装置１３０は、画像処理装置１００の各機能部を制御するコントローラである。また、制御装置１３０は、画像入力装置１１０により入力した画像および画像出力装置１２０により出力する画像に関する処理、その他のデータ処理を行う。制御装置１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、不揮発性メモリとを備える。不揮発性メモリには、フラッシュメモリ等の半導体メモリや磁気ディスク装置等が含まれる。ＣＰＵは、ＲＯＭや不揮発性メモリに記憶された各種プログラムをＲＡＭに読み込んで実行することにより、各機能を実現する。不揮発性メモリには、処理結果や制御パラメータが保持される。
【００１３】
＜制御装置の機能構成＞
図２は、制御装置１３０の機能構成を示す図である。制御装置１３０は、入力画像受け付け部１４０と、検査部１５０とを備える。入力画像受け付け部１４０は、画像入力装置１１０を用いて入力された画像データを受け付ける。受け付けられた画像データは、ネットワーク・インターフェイスやＦＡＸ機能（何れも図示せず）により外部装置へ送信されたり、画像出力装置１２０による出力画像として処理されたりする。
【００１４】
検査部１５０による検査が行われる場合は、受け付けられた画像データが検査部１５０に送られる。検査部１５０は、画像データから色データを抽出して解析し、画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性の検査を行う。色データとは、画像入力装置１１０により入力した画像の色を表すデータであり、Ｒ（Ｒｅｄ；赤）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ；緑）、Ｂ（Ｂｌｕｅ；青）３色の組み合わせで表現される。以下、ＲＧＢで表現される色データをＲＧＢデータとも呼ぶ。検査部１５０の処理については後述する。
【００１５】
また、制御装置１３０は、画像出力装置１２０により出力する画像に関する機能部として、取得部１６１と、データ変換部１６２と、色調整部１６３と、画像処理部１６４と、出力部１６５とを備える。取得部１６１は、画像出力装置１２０による出力対象の画像データを取得する。データ変換部１６２は、取得された画像データをページ記述言語（ＰＤＬ；Page Description Language)に変換し、ラスタイメージを作成する。また、データ変換部１６２は、画像の色データであるＲＧＢデータをＣＭＹＫデータに変換する。ＣＭＹＫデータとは、画像の色を画像出力装置１２０が画像を形成するのに用いる色材の色であるＣ（Ｃｙａｎ；シアン）、Ｍ（Ｍａｇｅｎｔａ；マゼンタ）、Ｙ（Ｙｅｌｌｏｗ；イエロー）、Ｋ（Ｋｅｙ  ｐｌａｔｅ；キープレート）で表現したデータである。色調整部１６３は、ＣＭＹＫデータに対し、プロファイル（ＬＵＴ；Look up Table）を用いて画像出力装置１２０の特性に応じた色調整を行う。画像処理部１６４は、ラスタイメージの調整やハーフトーン処理等の画像処理を行う。出力部１６５は、上記の各処理を経て生成された印刷データを画像出力装置１２０へ出力する。
【００１６】
＜画像出力における色調整＞
ここで、画像出力における色調整について説明する。画像出力装置１２０により画像出力を行う場合、上記のように制御装置１３０による処理において、色調整部１６３による色調整が行われる。色調整は、画像出力装置１２０により出力される画像の色を、本来出力されるべき目標色に合わせるために行われる。上述したように、色調整は、プロファイルを用いて行われる。このプロファイルを設定するために、画像出力装置１２０で出力した画像（出力画像）の色と目標色との色差を求める必要がある。出力画像の色と目標色との色差を求めるには、例えば、画像出力装置１２０によりカラーチャートを出力し、このカラーチャートの各色を測色器で測定することが行われる。
【００１７】
ところで、画像出力装置１２０の特性は、時間の経過に伴って、経時劣化等により変化する。そのため、例えば画像出力装置１２０が一定回数使用されるごとに、出力画像の色と目標色との色差を求めて検査し、予め定められた色差（目標色差）を越えた場合は、プロファイルを修正して、画像出力装置１２０の変化した特性に対応する必要がある。しかし、カラーチャートの各色を測色器で測定する作業には手間を要するため、検査には、画像入力装置１１０でカラーチャートを読み取った色データ（読み取りデータ）を用いることが行われる場合がある。すなわち、初期的に、同じカラーチャートの読み取りデータと測色器による測定値とを用い、回帰分析により、読み取りデータから測色器の測定値を予測する予測式を生成する。そして、検査の際には、画像入力装置１１０によるカラーチャートの読み取りデータに対して上記の予測式を適用し、得られた予測値を測色器の測定値の代わりに用いて目標色との色差が目標色差を達成しているか否かを判定する。
【００１８】
一方、画像入力装置１１０の特性も、時間の経過に伴って、経時劣化等により変化する。そのため、読み取りデータに予測式を適用して得られた予測値と目標色との色差が目標色差を越えた場合、画像出力装置１２０の特性の変化（性能変化）を正しく診断するためには、画像入力装置１１０の特性の変化の影響を考慮する必要がある。しかしながら、画像入力装置１１０の特性の変化を判定するために、初期的に行ったように、同じカラーチャートの読み取りデータと測色器による測定値とを比較するとすれば、手間がかかる測色器による測定を行わなければならない。本実施形態では、検査部１５０が、測色器による測定を行うことなく、画像入力装置１１０の特性の変化を検出する。
【００１９】
＜検査部による検査＞
検査部１５０は、初期的に上記の予測式を生成する際に、相異なる色データに基づく複数の回帰モデルによる複数の予測式を生成する。このとき、各予測式は、いずれも測色器の測定値に対応して生成されたものであるため、同じ色の読み取りデータに各予測式を適用して得られる予測値は、ほぼ一致する。これに対し、画像入力装置１１０の特性が変化すると、相異なる色データに基づく各予測式で得られる予測値には差異が生じる。したがって、この予測値の差異を検出することにより、画像入力装置１１０の特性が変化したことを検知し得る。
【００２０】
予測式の生成に用いる色データ（読み取りデータ）は、特に限定されないが、一例として、ＲＧＢデータの原色の一つに基づく予測式と、ＲＧＢデータの原色のうちの他の二つに基づく予測式とを生成しても良い。具体例を挙げると、ＲＧＢデータのＢ値に基づく予測式と、Ｒ値およびＧ値に基づく予測式とを生成し得る。このようにすれば、生成される二つの予測式は、補色関係にある２色を用いた予測式となる（ＲＧＢデータにおける二つの原色を混合した二次色は、他の一つの原色に対する補色となる）。そのため、他の色を用いるよりも画像入力装置１１０の特性の変化が予測値に反映されやすく（感度が高い）、画像入力装置１１０の特性の変化を精度良く検知し得る。
【００２１】
生成する予測式の数は、特に限定しないが、画像入力装置１１０の特性が変化した際に予測値の差異を検出し得る精度が得られる２式であっても良い。
【００２２】
また、検査部１５０による検査の対象とする色およびその数は、特に限定されないが、一例としてＹ色を用いても良い。Ｙ色は、画像出力装置１２０で用いられる色材の色の一つであり、単色の画像として形成し得る。検査の対象の色をＹ色とし、Ｂ値に基づく予測式とＲ値およびＧ値を用いた予測式とを生成すると、検査の対象の色であるＹ色と、予測式の一つに用いられたＢ値とは、補色関係となる。
【００２３】
＜検査部の機能構成＞
図３は、検査部１５０の機能構成を示す図である。検査部１５０は、色見本画像を画像入力装置１１０で入力し、入力画像受け付け部１４０により受け付けられた画像の色データに基づいて画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性の変化を検査する。検査部１５０は、変換方法生成部１５１と、保持部１５２と、色データ取得部１５３と、第１変換部１５４と、第１診断部１５５と、第２変換部１５６と、第２診断部１５７とを備える。
【００２４】
変換方法生成部１５１は、画像入力装置１１０により入力した画像の色データから測色器（図示せず）の測定値を予測する予測式（変換方法）を生成する。変換方法生成部１５１は、色見本画像を画像入力装置１１０で入力して得られた色データと、測色器で測定して得られた測定値とを取得する。ここで、色データは、第１色空間の一例であるＲＧＢ色空間上の値として表現され、測定値は、第１色空間とは異なる第２色空間の一例であるＬａｂ（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）色空間上の値として表現される。
【００２５】
また、変換方法生成部１５１は、検査の対象となる特定の色（対象色）に関して、ＲＧＢデータによる色データからＬａｂデータによる測定値を予測するための複数の変換方法を生成する。一例として、対象色をＹ色とする。ここで、Ｌａｂ色空間におけるＹ色の色データをＬａｂ（Ｙ）と記す。また一例として、変換方法生成部１５１は、ＲＧＢデータからＬａｂ（Ｙ）を得るための二つの変換方法を生成するものとし、Ｂ値に基づく変換方法ｆ１（Ｂ）と、Ｒ値およびＧ値に基づく変換方法ｆ２（ＲＧ）とを生成する。変換方法ｆ１（Ｂ）は第１変換方法の一例であり、変換方法ｆ２（ＲＧ）は第２変換方法の一例である。変換方法の生成は、回帰分析等を用いた既存の一般的な手法により行って良い。
【００２６】
保持部１５２は、変換方法生成部１５１により生成された変換方法ｆ１（Ｂ）および変換方法ｆ２（ＲＧ）を保持する。また、保持部１５２は、変換方法生成部１５１において変換方法ｆ１（Ｂ）および変換方法ｆ２（ＲＧ）を生成した際に用いられたＲＧＢデータとＬａｂデータとのデータ対の集合（ベースデータ）を保持する。これ以後、保持部１５２に保持されている変換方法ｆ１（Ｂ）、変換方法ｆ２（ＲＧ）およびベースデータを用いて画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性の検査が行われる。
【００２７】
色データ取得部１５３は、変換方法生成部１５１が変換方法を生成するのに用いられる色データと、画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性の検査を行うのに用いられる色データとを取得する。これらの色データは、画像出力装置１２０により出力された色見本画像を画像入力装置１１０で読み取って得られる。画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性の検査を行う際の対象色には、変換方法生成部１５１が変換方法を生成するために用いられた対象色と同じ色（上記の例ではＹ色）が用いられる。色データ取得部１５３は、取得手段の一例である。
【００２８】
第１変換部１５４は、色データ取得部１５３により取得したＹ色の色データに対し、変換方法ｆ１（Ｂ）を適用し、Ｌａｂ（Ｙ）の予測値を得る。以下、第１変換部１５４によるＬａｂ（Ｙ）の予測値を、第１予測値と呼ぶ。第１予測値は、第１変換後色データの一例である。
【００２９】
第１診断部１５５は、第１変換部１５４により計算された第１予測値と、保持部１５２に保持されているベースデータのＬａｂ（Ｙ）の値とを比較する。ここで、画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性が変化していなければ、第１予測値とベースデータの値とは一致するはずである。そして、画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の何れかにおいて特性が変化している場合は、第１予測値とベースデータの値とは異なる値となる。そこで、第１診断部１５５は、Ｌａｂ（Ｙ）の予測値とベースデータの値との差分（色差）が、測定誤差等の必然的に生じ得る誤差を考慮して予め定められた目標色差以内であるならば、画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性が正常（変化なし）と判定する。
【００３０】
第２変換部１５６は、色データ取得部１５３により取得したＹ色の色データに対し、変換方法ｆ２（ＲＧ）を適用し、Ｌａｂ（Ｙ）の予測値を得る。以下、第２変換部１５６によるＬａｂ（Ｙ）の予測値を、第２予測値と呼ぶ。第２予測値は、第２変換後色データの一例である。
【００３１】
第２診断部１５７は、第１変換部１５４により計算された第１予測値と、第２変換部１５６により計算された第２予測値とを比較する。ここで、画像入力装置１１０の特性が変化していなければ、第１予測値と第２予測値とは一致するはずである。そして、画像入力装置１１０の特性が変化している場合は、第１予測値と第２予測値とは異なる値となる。そこで、第２診断部１５７は、第１予測値と第２予測値との差分が、測定誤差等の必然的に生じ得る誤差を考慮して予め定められた閾値以内であるならば、画像入力装置１１０の特性が正常（変化なし）と判定する。
【００３２】
第２診断部１５７による判定が行われるのは、第１診断部１５５において画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の何れかにおいて特性が変化したと判定された場合である。したがって、第２診断部１５７により画像入力装置１１０の特性が変化なしと判定された場合、画像出力装置１２０のみにおいて特性が変化したと判断される。
【００３３】
第１変換部１５４および第２変換部１５６は、変換手段の一例である。第１診断部１５５は、第１診断手段の一例である。第２診断部１５７は、診断手段の一例であり、第２診断手段の一例である。
【００３４】
＜検査部の動作＞
次に、検査部１５０の動作について説明する。検査部１５０の動作には、変換方法の生成時の動作と、画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性の検査時の動作とがある。以下、フローチャートを参照して、それぞれの動作を説明する。
【００３５】
図４は、検査部１５０による変換方法生成時の動作を示すフローチャートである。変換方法を生成する場合、まず、画像入力装置１１０により色見本画像を読み取り、色データ取得部１５３を介して、変換方法生成部１５１が、読み取りデータ（色データ、ＲＧＢデータ）を取得する（Ｓ４０１）。また、変換方法生成部１５１は、同じ色見本画像に対する測色器で測定した測定値（Ｌａｂデータ）を取得する（Ｓ４０２）。なお、変換方法生成部１５１が変換方法を生成するためには、同じ色見本画像について、画像入力装置１１０で入力して得られた色データと測色器による測定値を取得すれば良く、取得順は図４に示す順番に限定されない。
【００３６】
次に、変換方法生成部１５１は、取得した色データと測定値とに基づき、第１変換方法および第２変換方法を生成する（Ｓ４０３）。なお、ここでは二つの変換方法を作成しているが、三つ以上の変換方法を作成しても良い。一例として、上述のように、対象色をＹ色とし、色データのＢ値を用いた変換方法ｆ１（Ｂ）と、Ｒ値およびＧ値を用いた変換方法ｆ２（ＲＧ）とが生成される。変換方法生成部１５１は、生成した複数の変換方法とベースデータとを保持部１５２に保存する（Ｓ４０４）。
【００３７】
図５は、検査部１５０による検査時の動作を示すフローチャートである。画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性の変化を検査する場合、まず、画像入力装置１１０により色見本画像を読み取り、色データ取得部１５３を介して、変換方法生成部１５１が、読み取りデータ（色データ、ＲＧＢデータ）を取得する（Ｓ５０１）。そして、第１変換部１５４が、第１変換方法を用いて色データを変換し、測色器による測定値の予測値（第１予測値）を得る（Ｓ５０２）。次に、第１診断部１５５が、Ｓ５０２で得られた第１予測値と保持部１５２から取得したベースデータの測定値とを比較し、色差を求める。そして、第１予測値と測定値との色差が目標色差以内（目標色差を達成）である場合（Ｓ５０３でＹｅｓ）、第１診断部１５５は、画像入力装置１１０および画像出力装置１２０の特性に変化なし（正常）との診断結果を出力する（Ｓ５０４）。
【００３８】
一方、第１予測値と測定値との色差が目標色差を超えている場合（Ｓ５０３でＮｏ）、次に、第２変換部１５６が、第２変換方法を用いて色データを変換し、測色器による測定値の予測値（第２予測値）を得る（Ｓ５０５）。そして、第２診断部１５７が、Ｓ５０２で得られた第１予測値と、Ｓ５０５で得られた第２予測値とを比較する（Ｓ５０６）。この第１予測値と第２の予測値との差分が、予め定められた基準に基づき正常な範囲である場合（Ｓ５０７でＹｅｓ）、第２診断部１５７は、画像入力装置１１０の特性に変化なし（正常）との診断結果を出力する（Ｓ５０８）。この場合、画像出力装置１２０の特性に変化が生じていることがわかるので、画像出力装置１２０の色調整（キャリブレーション）を行うこととなる。
【００３９】
これに対し、第１予測値と第２の予測値との差分が、予め定められた基準において正常な範囲を超えている場合（Ｓ５０７でＮｏ）、第２診断部１５７は、画像入力装置１１０の特性に変化がある（異常）との診断結果を出力する（Ｓ５０９）。この場合、画像入力装置１１０の調整（キャリブレーション）を行った後に、改めて画像出力装置１２０の特性に変化があるかを検査することとなる。
【００４０】
＜検査例＞
次に、具体例を挙げて、複数の変換方法を用いた画像入力装置１１０の検査について説明する。ここでは、対象色をＬａｂ色空間におけるＹ色（Ｌａｂ（Ｙ））とし、第１変換方法をＢ値に基づく変換方法ｆ１（Ｂ）、第２変換方法をＲ値およびＧ値に基づく変換方法ｆ２（ＲＧ）とする。第１変換方法による第１予測値と第２変換方法による第２予測値とは、Ｌａｂ色空間におけるＬ＊値、ａ＊値、ｂ＊値の何れで比較しても良いが、ここでは一例として、ｂ＊値で比較する。
【００４１】
図６は、初期状態（画像入力装置１１０の調整直後）のベースデータ、第１予測値および第２予測値の関係の例を示す図である。図６に示すグラフは、画像入力装置１１０により読み取られた色データ（ＲＧＢデータ）におけるＢ値（Ｂ信号の値）を横軸、ベースデータの測定値、第１予測値および第２予測値におけるｂ＊値を縦軸に取っている。また、図６において、ベースデータの測定値を黒丸（●）のドットで、第１予測値を白抜き三角形（△）のドットで、第２予測値を四角形（◆）のドットで描画している。図６を参照してわかるように、初期状態では、ベースデータの測定値、第１予測値および第２予測値が重なっており、ほぼ同値である。したがって、第１予測値および第２予測値のいずれも測色器の測定値を良好に予測している。
【００４２】
図７は、画像入力装置１１０の特性が変化した場合のベースデータ、第１予測値および第２予測値の関係の例を示す図である。図７に示すグラフも図６のグラフと同様に、画像入力装置１１０により読み取られた色データのＢ値を横軸、ベースデータの測定値、第１予測値および第２予測値におけるｂ＊値を縦軸に取っている。また、図７に描画された各ドットの種類も図６に示したものと同様である。図７を参照すると、図６の場合と比較して、第１予測値と第２予測値に予測値とが離間している。また、第２予測値のばらつきが大きくなっている。そこで、第１予測値と第２予測値との差異に基づき、画像入力装置１１０の特性の変化を検知する。
【００４３】
図８は、図６および図７に示した第１予測値と第２予測値との差異を示す図である。図８に示すグラフは、画像入力装置１１０により読み取られた色データのＢ値を横軸、第１予測値と第２予測値との差分（色差ｄＥ）を縦軸に取っている。図８において、図６に示した第１予測値と第２予測値との色差ｄＥ（以下、色差ｄＥ（１）と記す）を黒丸（●）のドットで、この差分の平均値を破線で示している。また、図８において、図７に示した第１予測値と第２予測値との色差ｄＥ（以下、色差ｄＥ（２）と記す）を四角形（◆）のドットで、この差分の平均値を一点鎖線で示している。
【００４４】
ここで、画像入力装置１１０の特性に関して再調整が必要か否かを判定するための判定基準として、例えば、第１予測値と第２予測値との色差ｄＥが値「４」以上とする。このように設定すると、図８に示した例では、初期状態である色差ｄＥ（１）は値「４」よりも小さい。一方、色差ｄＥ（２）は値「４」よりも大きい。したがって、この場合は画像入力装置１１０の再調整が必要と判定される。
【００４５】
また、色差ｄＥの平均値ではなく、平均値に対する個々の色差ｄＥのばらつきを、再調整が必要か否かを判定するための判定基準としても良い。図８を参照すると、平均値に対する個々の色差ｄＥのばらつきは、色差ｄＥ（１）よりも色差ｄＥ（２）の方が大きくなっている。そこで、平均値＋２σの区間の幅で閾値を設定し、設定した閾値を超えた場合に画像入力装置１１０の再調整が必要と判定するようにしても良い。
【００４６】
以上、本実施形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記の実施形態には限定されない。例えば、本実施の形態では、変換方法生成部１５１により複数の変換方法を生成して保持部１５２に保持し、検査時に、画像入力装置１１０で読み取って得た色データに対して変換方法を適用することにより、各変換方法に基づく予測値を得た。これに対し、初期状態で測色器の測定値を用いて得られたベースデータのみを保持しておき、検査時に、保持しているベースデータに基づいて複数の変換方法を生成し、画像入力装置１１０で読み取って得た色データに対して変換方法を適用するようにしても良い。また、本実施の形態は、制御装置１３０のＣＰＵで実行させることにより、検査部１５０の変換方法生成部１５１、色データ取得部１５３、第１変換部１５４、第１診断部１５５、第２変換部１５６および第２診断部１５７の各機能を実現させるプログラムとして提供しても良い。その他、本発明の技術思想の範囲から逸脱しない様々な変更や構成の代替は、本発明に含まれる。
【符号の説明】
【００４７】
１００…画像処理装置、１１０…画像入力装置、１２０…画像出力装置、１３０…制御装置、１４０…入力画像受け付け部、１５０…検査部、１５１…変換方法生成部、１５２…保持部、１５３…色データ取得部、１５４…第１変換部、１５５…第１診断部、１５６…第２変換部、１５７…第２診断部
【図１】
2019193117.tif 000003
【図２】
2019193117.tif 000004
【図３】
2019193117.tif 000005
【図４】
2019193117.tif 000006
【図５】
2019193117.tif 000007
【図６】
2019193117.tif 000008
【図７】
2019193117.tif 000009
【図８】
2019193117.tif 000010