(57)【要約】【課題】機械学習モデルによって印刷の欠陥種別を判定することによって、作業効率の低下を抑制することのできる印刷品質検査装置の提供。【解決手段】印刷品質検査装置１０は、印刷条件を入力する印刷条件入力部２１と、搬送方向に連続して搬送される印刷物１の印刷面１ａを撮影した被検査画像２を取得する画像取得部２２と、被検査画像２に基づいて検査領域４１−４４および検査基準を判断する検査基準判断部２３と、基準画像と被検査画像２とを比較して欠陥候補画像を抽出する比較検査部２４と、印刷条件と欠陥候補画像とに基づき、機械学習モデル１３を用いて有害欠陥と無害欠陥との欠陥種別を判断する欠陥種別判定部２５とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷条件を入力する印刷条件入力部と、搬送方向に連続して搬送される印刷物の印刷面を撮影した被検査画像を取得する画像取得部と、前記被検査画像に基づいて検査領域および検査基準を判断する検査基準判断部と、基準画像と前記被検査画像とを比較して欠陥候補画像を抽出する比較検査部と、前記印刷条件と前記欠陥候補画像とに基づき、機械学習モデルを用いて有害欠陥と無害欠陥との欠陥種別を判断する欠陥種別判定部とを備えた印刷品質検査装置。
【請求項２】
前記検査基準判断部において、機械学習モデルを用いて前記被検査画像の前記検査領域を判断し、前記検査領域は、絵柄領域、文字領域、バーコード、ロゴマークである請求項１に記載の印刷品質検査装置。
【請求項３】
前記印刷条件が、紙の種類、紙厚、紙サイズ、印圧、インキの種類、水量、気温、湿度、スプレーパウダーの使用量、印刷方式である請求項１又は２に記載の印刷品質検査装置。
【請求項４】
前記無害欠陥は、脱墨である請求項１−３のいずれかに記載の印刷品質検査装置。
【請求項５】
前記検査基準判断部及び前記欠陥種別判定部における前記機械学習モデルは、ディープラーニングによって学習されたものである請求項１−４のいずれかに記載の印刷品質検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷物の印刷品質検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷物の印刷品質検査装置は公知である。例えば、特許文献１には、装置の記憶部に記憶された印刷物の基準画像と、印刷工程後に撮影手段によって撮影された印刷物の被検査画像とを比較することによって、印刷による欠陥を検出する欠陥検出手段を備える印刷品質検査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２００４−１３６５８５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に開示されている印刷品質検査装置によれば、欠陥検出手段において、色出しされた欠陥のない印刷物の印刷面を撮影した基準画像と、搬送方向へ連続して搬送される印刷物の印刷面を撮影した被検査画像とを比較検査することによって、一定の濃度差があり、かつ、一定の面積のある脱墨、油ダレ、インキ飛び等の欠陥を抽出することができる。かかる印刷品質検査を行う際には、例えばロゴなどの商品価値上重要な印刷部分、商品を識別するためのバーコード等の特殊な印刷部分、食品パッケージに印刷される成分表等の重要な文字の印刷部分等、印刷内容によって検査領域を設定するとともに、検査領域ごとに検査基準を変える必要があった。
【０００５】
検査領域の特徴に合わせて比較的に厳しい基準で印刷品質検査を行う場合には、印刷面の印刷内容によって、異なる検査ロジックを適用したり、検査基準の閾値を変更したりする等の緻密な検査条件の設定を行う必要がある。印刷品質検査を担当する作業員は、予め定められた指示に従って、または、自身の経験によって、検査領域の設定、検査基準の変更等を印刷パターンの異なる印刷物ごとに実施していた。このため、比較的に厳しい検査基準で検査を行う場合には、作業員の負担が大きくなり、作業性が低下するおそれがあった。
【０００６】
また、印刷面の欠陥には、油ダレ、水ダレ、インキ飛び、過乳化等の連続的に発生するために大量の印刷不具合を発生させる重大な欠陥と、文字欠け、ヒッキー、ピンホール等の突発的に発生して連続性のない欠陥と、印刷物の紙質由来の無害欠陥がある。これらの欠陥の有無について、検出自体は基準画像と被検査画像との比較閾値処理によって行うことができるが、欠陥種別の判断は作業員の判断によるものであった。
【０００７】
特に、近年においては省資源化の推進から、再生紙の使用が拡大しており、再生前の元の印刷物に含まれていたインキによる無害の脱墨と印刷の際に発生する有害のインキ飛びとの相違を作業員が経験に基づいて判断し、無害の脱墨であれば印刷・品質検査工程を続行し、有害のインキ飛びであれば印刷・品質検査工程を停止して装置の清掃作業等の対応措置を行っていた。装置の高速化に伴い、作業員にとっては、かかる欠陥種別の判定が大きな負担となっていた。
【０００８】
また、印刷の欠陥が発生する原因として、印刷速度を上げることによってインキ飛びが発生しやすくなり、水分量を多くすれば水ダレが発生しやすくなるものであって、これらの欠陥が生じないように、作業員が経験に基づいて印刷条件設定の最適化を行っている。かかる印刷条件が印刷欠陥の原因となるにも関わらず、印刷品質検査装置にはその入力情報としてインプットされていなかった。
【０００９】
本発明は、従来の印刷品質検査装置の改良であって、機械学習モデルによって印刷の欠陥種別を判定することによって、作業効率の低下を抑制することのできる印刷品質検査装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、印刷条件を入力する印刷条件入力部と、搬送方向に連続して搬送される印刷物の印刷面を撮影した被検査画像を取得する画像取得部と、前記被検査画像に基づいて検査領域および検査基準を判断する検査基準判断部と、基準画像と前記被検査画像とを比較して欠陥候補画像を抽出する比較検査部と、前記印刷条件と前記欠陥候補画像とに基づき、機械学習モデルを用いて有害欠陥と無害欠陥との欠陥種別を判断する欠陥種別判定部とを備えた印刷品質検査装置に関する。
【００１１】
本発明に係る印刷品質検査装置の好ましい実施態様の一つにおいては、前記検査基準判断部において、機械学習モデルを用いて前記被検査画像の前記検査領域を判断し、前記検査領域は、絵柄領域、文字領域、バーコード、ロゴマークである。
【００１２】
基準画像における厳格な検査基準を設定するべき特徴的印刷領域を入力情報、被検査画像における検査領域を出力情報とする機械学習モデルを構築することによって、作業員の負担を軽減し、作業性の低下を防ぐことができる。
【００１３】
本発明に係る印刷品質検査装置の他の好ましい実施態様の一つにおいて、前記印刷条件が、紙の種類、紙厚、紙サイズ、印圧、インキの種類、水量、気温、湿度、スプレーパウダーの使用量、印刷方式である。
【００１４】
欠陥候補画像と各種の印刷条件とを入力情報、欠陥種別を出力情報とする機械学習モデルを構築することによって、欠陥の発生を未然に防ぐことができるとともに、比較的に経験の浅い作業員であっても印刷内容に応じて最適な印刷条件を設定することができる。
【００１５】
本発明に係る印刷品質検査装置のさらに他の好ましい実施態様の一つにおいて、前記無害欠陥は、脱墨である。
【００１６】
再生紙に予め含まれている脱墨を無害欠陥として識別することによって、無害欠陥の場合には装置を停止する必要がなく、作業性が低下するおそれはない。
【００１７】
本発明に係る印刷品質検査装置のさらに他の好ましい実施態様の一つにおいて、前記検査基準判断部及び前記欠陥種別判定部における前記機械学習モデルはディープラーニングによって学習されたものである。
【００１８】
前記検査基準判断部及び前記欠陥種別判定部において機械学習のディープラーニングにより学習させることによって、より精度の高い検査領域の選定や欠陥種別の判断を行うことができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明に係る印刷品質検査装置によれば、比較検査部によって抽出された欠陥候補画像及び印刷条件を入力情報、印刷の欠陥を出力情報として機械学習プログラムを用いて機械学習モデルを構築することによって、有害欠陥と無害欠陥との欠陥種別を判断することができる。有害欠陥と無害欠陥とを識別することによって、脱墨等の無害欠陥の場合には、装置を停止することなく印刷・品質検査工程を続行することができるので、作業性が低下することはない。また、機械学習モデルを構築することによって、種々の印刷物に応じて変化する印刷内容、印刷条件に沿って機械学習を繰り返し、新しい最適の機械学習モデルを迅速に実用化できるという効果も期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明に係る印刷物の印刷品質検査装置の機能の概略を示すブロック図。
【図２】印刷品質検査装置の概略図。
【図３】検査領域設定用の機械学習モデルを作成するための学習方法を説明した図。
【図４】検査領域設定用の機械学習モデルによる検査領域設定の実施例の一例における、学習画像の図。
【図５】欠陥種別判定用の機械学習モデル作成のための学習方法を説明した図。
【図６】検査領域設定用のニューラルネットワークの説明図。
【図７】印刷品質検査装置を用いた印刷品質検査を行うときのフロー図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
下記の実施の形態は、各図面に示す印刷物１の印刷品質検査装置１０に関し、発明の不可欠な構成ばかりではなく、選択的及び好ましい構成を含む。
【００２２】
図１〜図４を参照すると、印刷品質検査装置１０は、コンピュータ装置２０とコンピュータ装置２０に電気通信的に接続された撮影ユニット３０とを有する。印刷品質検査装置１０は、印刷物１の印刷・印刷検査工程の作業ラインの一部に組み込まれており、印刷品質検査装置１０の上流には印刷装置（図示せず）が配置されており、印刷装置において印刷された印刷物１が搬送ベルト５を介して印刷品質検査装置１０まで搬送され、印刷品質検査が行われる。
【００２３】
撮影ユニット３０は、印刷装置（図示せず）から連続して搬送される印刷物１を撮影するための撮影手段３１と印刷物１を撮影手段３１によって適正に撮影するための照明手段３２とを有する。撮影手段３１は、デジタルカメラ、広角のＣＣＤカメラ等を好適に用いることができる。照明手段３２は、光源となる複数の白色ＬＥＤ（発光ダイオード）のほかに、光源の光を搬送ベルトに対してライン状に集光させるために、湾曲面を有する反射鏡を備えていてもよい。
【００２４】
コンピュータ装置２０は、印刷条件入力部２１、画像取得部２２、検査基準判断部２３、比較検査部２４、欠陥種別判定部２５及び記憶部２６、オプションとして、有害欠陥を検出したときにアラーム信号を発信するアラーム部２７とを備える。記憶部２６には、記憶媒体からダウンロード又はインターネット経由でダウンロードされた機械学習プログラム１１が格納されている。
【００２５】
コンピュータ装置２０は、撮影ユニット３０において撮影した被検査画像２をデジタル画像処理等するためのＣＰＵ（中央演算処理装置）、一時記憶領域であるＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ），制御プログラムや機械学習用プログラムやデータを記憶したＲＯＭ（リードオンリーメモリ），記憶媒体（例えば、ＳＳＤ，ＨＤＤ，ＳＤメモリカード）、モニタ画面、通信モジュール、スピーカー等の演算処理機器として通常備える基本的な構成部品をすべて備える。なお、コンピュータ装置２０のモニタ画面の１つは、検査作業員が確認しやすいように、搬送ベルト５の近傍に配置されていることが好ましい。
【００２６】
印刷条件入力部２１においては、印刷物１に関する各種の印刷条件に関する情報、例えば、印刷される紙（プラスチックフィルム）の種類、紙の厚さ（ｍｍ）、紙のサイズ（縦×横の寸法）、印圧（N/mm）、インキの種類（平版インキ、グラビアインキ等）、水量（ｍｌ）、気温（℃）、湿度（％ＲＨ）、スプレーパウダー量（ｍｇ）、印刷方式（オフセット印刷、グラビア印刷、フレキソ印刷等）を入力する。これらの印刷条件は、検査作業者がコンピュータ装置２０の操作部（キーボード）によって入力することのほかに、印刷装置（図示せず）から有線又は無線の通信手段により送信してもよい。
【００２７】
画像取得部２２においては、印刷品質検査装置１０の搬送方向（機械方向）へ連続して搬送される印刷物１の印刷面１ａを撮影ユニット３０によって撮影した被検査画像２を取得する。撮影手段３１は、照明手段の光源による照明光により印刷物で反射された反射光を検出して印刷物１の画像データを取り込んで記憶部２６に送る。また、画像取得部２２は、印刷品質検査前において、印刷欠陥のない正規の印刷状態にある印刷物１の画像データを取り込み、その画像情報を基準画像として記憶部２６に送る。
【００２８】
検査基準判断部２３においては、構築された検査領域設定用の機械学習モデル上において、画像取得部２２において取得されて記憶部２６に保存された印刷欠陥のない基準画像に基づき、被検査画像２の絵柄領域４１、食品の品質表示等の文字領域４２，バーコード４３、ロゴマーク４４等の検査領域を選定し、検査領域ごとに適正な検査基準が決定される。
【００２９】
比較検査部２４においては、画像取得部２２において取得された被検査画像２と基準画像とが比較検査され、インク濃度において一定以上の諧調差のある部位を欠陥候補画像（脱墨部分や油ダレ部分の画像）として抽出して欠陥種別判定部２５に送られる。
【００３０】
欠陥種別判定部２５においては、構築された欠陥種別判定用の機械学習モデルによって、比較検査部２４において抽出された欠陥候補画像が有害欠陥に該当するものであるのか無害欠陥に該当するものであるのか瞬時に識別される。
【００３１】
すなわち、例えば、油ダレやインキ漏れ等の有害な欠陥については印刷装置及び印刷品質検査装置１０を停止するとともに、印刷部品（ローラー等）の清掃等のその欠陥原因を除去するための作業を行う必要がある。また、例えば、文字欠け、ヒッキー、ピンホール等の他の印刷物１の印刷に影響を及ぼさないような突発性かつ有害な欠陥や脱墨などの無害欠陥については、印刷品質検査装置１０は停止されないものの、アラーム部２７においてアラーム（排除出力）信号が出力される。アラーム信号が出力されることによって、その場でマーキング又はラベル貼り（オプション）がなされて、印刷品質検査装置１０の下流側に配置されたリジェクター（図示せず）によって、欠陥のある印刷物１は搬送ベルト５から排除される。
【００３２】
ここで、機械学習モデルとは、装置に入力されたデータの集合から、その中にある有用な規則や知識表現、判断基準などを解析により抽出し、その判断結果を出力するとともに、知識の学習を行う機能を有する。その手法は様々であるが、大別すれば、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分けられる。さらに、これらの手法を実現するうえで、特徴量そのものの抽出を学習する「深層学習」と呼ばれる手法もある。
【００３３】
「教師あり学習」とは、ある入力と結果のデータの組（セット）を態様に機械学習装置に与えることにより、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル、すなわち、その関係性を帰納的に獲得することができる。「教師なし学習」とは、入力データのみを大量に機械学習装置に与えることにより、入力データがどのような分布をしているかを学習し、対応する教師出力データを与えなくても、入力データに対して圧縮、分類、整形等を行う装置を学習する手段である。それらのデータセットにある特徴を似たものどうしにクラスタリングすることなどができる。「強化学習」とは、判定や分類だけではなく、行動を学習することにより、環境に行動を与える相互作用を踏まえて適切な行動を学習、すなわち、将来において得られる報酬を最大にするための学習手法である。
【００３４】
教師あり学習、教師なし学習、強化学習及び深層学習での価値関数の近似アルゴリズムとして、ニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークは、人間のニューロンを模したものであって、複数の入力情報に対する出力情報を有する。本発明に係る欠陥種別判定用の機械学習モデル１３は、基準画像と有害・無害の欠陥とのデータセットからなる膨大な学習サンプルを与えられることによって、学習サンプルにある特徴を学習し、入力から結果を推定、すなわち、被検査画像２の欠陥種別を判定するので、教師あり学習に該当する。
【００３５】
図３を参照して、検査領域設定用の機械学習モデル（学習済モデル）１２を作成するための学習方法について簡潔に説明すると、まず、画像取得部２２において取得された、印刷物１の印刷面１ａを撮影した印刷欠陥のない学習画像を学習のための入力情報Ｘ１として機械学習プログラム１１に入力し、学習前に必要であれば作業員が学習画像上で指定して、絵柄領域４１、文字領域４２、バーコード４３、ロゴマーク４４等の検査領域を出力情報Ｙ１として出力する。これらの入力情報Ｘ１と出力情報Ｙ１とに基づいて学習を繰り返し行わせることによって、複数の学習サンプルによるビッグデータが蓄積され、検査領域設定用の機械学習モデル１２が作成される。
【００３６】
図４は、検査領域設定用の機械学習モデル１２による検査領域設定の実施例であって、印刷物１の印刷面１ａを撮影した被検査画像２には、キャラクターを模した絵柄領域４１、食品の成分表示等による文字領域４２、文字領域４２の下方に配された商品管理のためのバーコード４３及び印刷面１ａの隅部に配された、商品ブランドのロゴマーク４４がそれぞれ配置されている。
【００３７】
通常、検査領域の特徴に合わせて比較的に厳しい基準で印刷品質検査を行う場合には、印刷面の印刷内容によって、異なる検査ロジックを適用したり、検査基準の閾値を変更したりする等の緻密な検査条件の設定を行う必要がある。印刷品質検査を担当する作業員は、予め定められた指示に従って、または、自身の経験によって、検査領域の設定、検査基準の変更等を個別の印刷紙面において実施していた。このため、比較的に厳しい基準で印刷品質検査を行う場合には、作業員の負担が大きくなり、作業性が低下するおそれがあった。
【００３８】
本発明に係る印刷品質検査装置１０においては、検査領域設定用の機械学習モデル１２を構築することによって、印刷物１の印刷面１ａを撮影した被検査画像２のうちの各検査領域４１−４４を機械が設定し、各検査領域４１−４４に合わせた検査基準を決定することができる。したがって、比較的に経験の浅い作業者が担当しても、検査領域４１−４４や検査基準を誤って設定するおそれはない。
【００３９】
図５を参照すると、欠陥種別判定用の機械学習モデル（学習済モデル）１３を作成するための学習方法においては、各種の印刷条件（紙の種類、紙サイズ、印圧、インキの種類、水量、気温、湿度、スプレーパウダー使用量、印刷方式等）及び比較検査部において抽出された欠陥候補画像を入力情報Ｘ２とし、学習前には熟練の作業者が指示して、脱墨、油ダレ、インキ漏れ等のその他の欠陥の欠陥種別を出力情報Ｙ２として出力するという学習を繰り返し行わせることによって、複数の学習サンプルによるビッグデータが蓄積され、欠陥種別判定用の機械学習モデル１３が作成される。
【００４０】
印刷面１ａの欠陥には、油ダレ、水ダレ、インキ飛び、過乳化等の連続的に発生するために大量の印刷不具合を発生させる重大な欠陥と、文字欠け、ヒッキー、ピンホール等の突発的に発生して連続性のない欠陥とがある。これらの欠陥の検出は基準画像と被検査画像との比較閾値処理によって行うことができるが、欠陥種別の判断自体は作業員の判断によるものであった。そのために、過剰な被検査画像の確認を作業員に強いることになり、作業性の低下を招いていた。
【００４１】
近年においては省資源化の推進から、再生紙の使用が拡大しており、再生前の元の印刷物に含まれていたインキによる無害の脱墨と印刷の際に発生する有害のインキ飛びとの相違を作業員が経験に基づいて判断し、無害の脱墨であれば印刷・品質検査工程を続行し、有害のインキ飛びであれば印刷・品質検査工程を停止して装置の清掃作業等の対応措置を行っていた。
【００４２】
また、印刷の欠陥が発生する原因として、印刷速度を上げることによってインキ飛びが発生しやすくなり、水分量を多くすれば水ダレが発生しやすくなるものであって、これらの欠陥が生じないように、作業員が経験に基づいて印刷条件設定の最適化を行っている。かかる印刷条件が印刷欠陥の原因となるにも関わらず、印刷品質検査装置にはその入力情報としてインプットされていなかった。
【００４３】
本発明に係る印刷品質検査装置１０では、欠陥種別判定用の機械学習モデル１３が構築されていることよって、機械自らが比較検査部２４において抽出された欠陥候補画像に基づいて欠陥の種別、すなわち、有害欠陥か無害欠陥かを判定することができる。それによって、比較的に経験の浅い作業者が担当する場合であっても、無害欠陥の場合には、過剰な対応を要せず、印刷装置及び印刷品質検査装置１０を停止することなく続行することができ、作業性が低下することはない。また、欠陥種別判定用の機械学習モデル１３において印刷条件が入力されることによって、有害欠陥の発生を未然に防ぐことができる。
【００４４】
図６は、検査領域設定用の機械学習モデル１２としてニューラルネットワークを採用したときの説明図である。ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層から構成される。ニューラルネットワークにおいては、学習画像における絵柄領域、文字領域、バーコード、ロゴマーク等の検査領域を入力し、その特徴量を算出して、各検査領域４１−４４を出力するように学習を繰り返し行わせることによって、検査領域設定用の機械学習モデル１２が作成される。これと同様に、欠陥種別判定用の機械学習モデル１３についてもニュートラルネットワークを採用してもよい。
【００４５】
さらに、これらの機械学習モデル１２，１３として、中間層を２層以上備えたディープニュートラルネットワーク（多層化ニューラルネットワーク）、すなわち、ディープラーニング（深層学習）を採用することもできる。ディープラーニングによって人工知能（ＡＩ）的な機能をもたせることによって、情報伝達と処理が向上し、特徴量の精度や汎用性が高くなるとともに予測精度も向上することから、より精度の高い出力結果を得ることができる。
【００４６】
以上のとおり、本発明の印刷品質検査装置１０においては、機械学習という学習作業を通じて、印刷領域の設定及び欠陥種別の判定に必要な機械学習モデルを構築することによって、多様的に変化する印刷内容、印刷条件に対して、容易に学習作業を繰り返し、常に新しい最適な機械学習モデルを実用化して印刷品質検査の精度の向上を図ることができる。
【００４７】
図７は、印刷品質検査装置１０を用いた印刷品質検査を行うときのフロー図である。
【００４８】
図７を参照すると、まず、印刷品質検査装置１０の電源をオンにしてスタート（Ｓ１０１）し、作業員が各種の印刷条件、すなわち、紙の種類、紙厚、紙サイズ、印圧、インキの種類、水量、気温、湿度、スプレーパウダー使用量、印刷方式等を入力する（Ｓ１０２）。次に、印刷品質検査の開始前に色出しされた欠陥のない印刷物１の印刷面１ａを撮影ユニット３０によって撮影して基準画像を作成し、保存する（Ｓ１０３）。
【００４９】
かかる事前準備が終了した後に、印刷品質検査を開始し、印刷装置から連続して搬送された印刷物１の印刷面１ａを撮影ユニット３０によって撮影して被検査画像２を取得・保存する（Ｓ１０４）。次に、検査基準判断部２３において検査領域設定用の機械学習モデル１２によって、被検査画像２の印刷領域（絵柄領域４１、文字領域４２、バーコード４３、ロゴマーク４４等）及び印刷領域ごとの検査基準を決定する（Ｓ１０５）。次に、欠陥種別判定用の機械学習モデル１３によって、比較検査部２４において基準画像と被検査画像２とが比較され、欠陥候補画像が抽出される（Ｓ１０６）。
【００５０】
さらに、欠陥種別判定部２５において、比較検査部２４で抽出された欠陥候補画像の欠陥が有害欠陥か無害欠陥か判定される（Ｓ１０７）。無害欠陥と判定された場合には、印刷品質検査装置１０は停止されずに続行され、再び、搬送された次の印刷物１を撮影して被検査画像を取得・保存する。一方、有害欠陥であると判定された場合には、印刷品質検査装置１０が停止又は、その場で若しくは下流側に位置するリジェクターにおいて欠陥品を排除する（Ｓ１０８）。印刷品質検査装置１０が停止することによって印刷品質検査は一旦停止されて終了（Ｓ１０９）となるが、装置部品の清掃等を行うことによって、事前準備以降から再開することができる。
【符号の説明】
【００５１】
１  印刷物
１ａ  印刷面
２  被検査画像
１０  印刷品質検査装置
１２  検査領域設定用の機械学習モデル（機械学習モデル）
１３  欠陥種別判定用の機械学習モデル（機械学習モデル）
２１  印刷条件入力部
２２  画像取得部
２３  検査基準判断部
２４  比較検査部
２５  欠陥種別判定部
４１  絵柄領域（検査領域）
４２  文字領域（検査領域）
４３  バーコード（検査領域）
４４  ロゴマーク（検査領域）
５１  脱墨
【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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