(57)【要約】【課題】印刷された画像の排紙時の方向、ページ番号、および記録媒体の向きの情報を取得して、印刷結果の画像の確認作業を自動化すること。【解決手段】画像の情報を埋め込んだ評価用パターン画像を用いて、評価用パターン画像の印刷結果である排紙されたときの画像データを取得する。取得した画像データに対して画像処理を行い、評価用パターン画像の排紙時における画像方向の判別と、評価用パターン画像がジョブの何ページ目の画像かというページ番号情報の判別と、評価用パターン画像がポートレート画像であるかランドスケープ画像であるかの情報を取得する。１つの画像データに評価用パターン画像が複数存在した場合には、いくつの画像が１つに集約しているかを算出する。以上の判別結果を出力することにより自動テストを行う。【選択図】図４
2015039140.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の方向、前記画像のジョブ内におけるページ番号、および記録媒体の向きの情報を格納した評価用パターン画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段が読み取った前記評価用パターン画像から、前記画像の方向と、前記画像のジョブ内におけるページ番号と、前記記録媒体の向きの情報とを含む情報を判別する画像方向判別手段と、
を備えたことを特徴とする画像方向判別装置。
【請求項２】
複数の前記評価用パターン画像が１枚の画像に面付けされていた場合に、前記複数の評価用パターン画像のそれぞれの中心座標を算出し、前記画像から前記評価用パターン画像の面付けされている数を判定する面付位置判定手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像方向判別装置。
【請求項３】
前記画像方向判別手段は、前記画像読取手段により読み取られた画像が前記評価用パターン画像であるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像方向判別装置。
【請求項４】
画像の方向、前記画像のジョブ内におけるページ番号、および記録媒体の向きの情報を格納した評価用パターン画像を読み取る画像読取ステップと、
前記画像読取ステップにおいて読み取った前記評価用パターン画像から、前記画像の方向と、前記画像のジョブ内におけるページ番号と、前記画像における記録媒体の向きの情報とを含む情報を判別する画像方向判別ステップと、
を含むことを特徴とする画像方向判別方法。
【請求項５】
画像を形成する画像形成手段と、
前記画像の方向、前記画像のジョブ内におけるページ番号、および記録媒体の向きの情報を格納した評価用パターン画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段が読み取った前記評価用パターン画像から、前記画像の方向と、前記画像のジョブ内におけるページ番号と、前記画像における記録媒体の向きの情報とを含む情報を判別する画像方向判別手段と、
を備えることを特徴とする画像形成システム。
【請求項６】
画像の方向、前記画像のジョブ内におけるページ番号、および記録媒体の向きの情報を格納した評価用パターン画像を読み取る画像読取ステップと、
前記画像読取ステップにおいて読み取った前記評価用パターン画像から、前記画像の方向と、前記画像のジョブ内におけるページ番号と、前記画像における記録媒体の向きの情報とを含む情報を判別する画像方向判別ステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プリンタ制御装置（ＤＦＥ：Digital  Front  End）における機能テストを行う画像方向判別装置、画像方向判別方法、画像形成システム、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＤＦＥとは、プリンタの内部コントローラの機能を拡張した外付けコントローラであり、高度な面付けやカラー調整機能に対応しているため、プロユース向けに高度な印刷物を提供することができる。
【０００３】
このＤＦＥの機能テストにおいては、まずプリンタ側の状態を設定しておき、ＤＦＥに接続したクライアントＰＣ（Personal Computer）上において印刷オプションを指定した後、プリンタエンジンに対してジョブを実行する。また、このＤＦＥの機能テストにおいては、ＤＦＥとプリンタエンジンのインターフェース（Ｉ／Ｆ）との間のコマンドのやりとり、およびプリンタの印刷結果などを目視することによって、ＤＦＥが正しく機能しているかを検査する。
【０００４】
ところで、現在、これらのワークフローを自動化するための自動テストツールの開発が進められている。この自動テストツールは、ＤＦＥに接続したクライアントＰＣを自動操作するアプリケーションと、プリンタエンジンのシミュレータとから構成されている。そして、自動テストツールは、テストのシナリオに沿ってクライアントＰＣを自動操作し、プリンタエンジンのシミュレータに対してジョブを実行し、シミュレータのパラメータや実行結果を取得することによって、テストの合否を自動で決定する。
【０００５】
特許文献１においては、出力された記録紙の適切な位置にステープルさせるために、ステープル部を有する画像形成装置に文字認識部が搭載され、システム制御部は、受信された画像データの文字の方向の認識結果に基づいてステープル部を制御する構成が記載されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、このテストツールの自動化を実現するためには、印刷結果の画像の評価を自動化させる必要がある。具体的には、ステープルなどの後処理加工をテストする場合、加工位置が画像に対して正しい位置であるか否かを判別する必要がある。例えば、ステープルを左斜め綴じと指定した場合、ステープルが画像に対して左上に打たれている必要がある。
【０００７】
そして、このテストツールの自動化のためには、後処理加工の位置と印刷結果の画像の方向という二つの情報が必要となる。現在、後処理加工の位置はエンジンシミュレータのパラメータとして取得することができるが、画像の方向という情報はシミュレータ上で取得することができない。これはＤＦＥがエンジンに画像データを送る際に、用紙の向きや仕上げの位置に応じて、画像を適切な方向に回転させているからである。
【０００８】
エンジン側は回転後の画像データを受け取るため、その画像がどのくらい回転しているか、どの方向を向いているかといった情報は、エンジン側から取得できない。そのため、現状においては、このようなテストにおいては、テスタが印刷物をひとつひとつ目視で確認している。すなわち、この画像の判定部分に関しては自動化に至っておらず、プリンタの機能テストの自動化が望まれていた。
【０００９】
特許文献１においては、印刷画像の方向を検出してはいるが、文字が全て同じ方向にある場合しか対応できず、異なる方向の文字がある場合は検出することができない。そのため、ポートレート画像とランドスケープ画像との混合のドキュメントの集約印刷などによる、画像が複数の方向で印刷されるようなケースに対応できない。ＤＦＥのテスト項目にはこのようなケースも存在するため、特許文献１に記載されたような文字認識による画像の方向判別では、テストの自動化を実現できない。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は、印刷結果の画像の確認作業を自動化することができる画像方向判別装置、画像方向判別方法、画像形成システム、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した課題を解決し、上記目的を達成するために、本発明に係る画像方向判別装置は、画像の方向、前記画像のジョブ内におけるページ番号、および記録媒体の向きの情報を格納した評価用パターン画像を読み取る画像読取手段と、前記画像読取手段が読み取った前記評価用パターン画像から、前記画像の方向と、前記画像のジョブ内におけるページ番号と、前記記録媒体の向きの情報とを含む情報を判別する画像方向判別手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、印刷結果の画像の確認作業を自動化することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、一実施形態による画像方向判別装置を含むＤＦＥの自動テストシステムの全体構成を示す構成図である。
【図２】図２は、一実施形態による画像方向判別モジュールの機能構成を示す図である。
【図３Ａ】図３Ａは、一実施形態によるポートレート画像の評価用パターン画像を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、一実施形態によるランドスケープ画像の評価用パターン画像を示す図である。
【図４】図４は、一実施形態による方向判別処理の方法を説明するためのフローチャートである。
【図５Ａ】図５Ａは、一実施形態による評価パターン判定を説明するための評価用パターン画像を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、一実施形態による画像方向判別を説明するための評価用パターン画像を示す図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、一実施形態によるポートレート／ランドスケープ判別を説明するための評価用パターン画像を示す図である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、一実施形態によるページ番号判別を説明するための評価用パターン画像を示す図である。
【図６】図６は、一実施形態による面付位置判定処理の方法を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、一実施形態による複数の評価用パターン画像を集約させた状態を説明するための評価用パターン画像を示す図である。
【図８】図８は、一実施形態における少なくとも１枚の画像を１つの画像データに集約した場合における中心座標の配列パターンを示す図である。
【図９】図９は、画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、画像方向判別装置、画像方向判別方法、画像形成システム、およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
（一実施形態）
図１は、一実施形態に係るプリンタ制御装置（ＤＦＥ：Digital Front End）の自動テストシステム１を示す構成図である。
【００１６】
図１に示すように、この一実施形態によるＤＦＥの自動テストシステム１は、ＤＦＥ１１とＰＣ１２とを備える。ＰＣ１２は、プリンタエンジンのシミュレータの機能を有するとともに、このプリンタエンジンのシミュレータとＤＦＥ１１を自動操作するアプリケーションとから構成される自動テストツール１３、記録部１４、および画像方向を判別する画像方向判別モジュール１５を備える。なお、図１においては、説明のため、自動テストツール１３、記録部１４、および画像方向判別モジュール１５をＰＣ１２の外部に記載しているが、これらは実際にはＰＣ１２内に備えられている。
【００１７】
そして、この自動テストシステム１において、ＰＣ１２の自動テストツール１３に、例えばステープル左斜め綴じなどのテスト用のジョブ、およびテストのシナリオファイルＳが入力されると、自動テストツール１３は、シナリオファイルＳに従ってＤＦＥ１１を自動で操作し、プリンタエンジンのシミュレータとして機能するＰＣ１２に対してジョブを実行する。
【００１８】
そして、ＰＣ１２は、シミュレータにおいて得られた実行結果（画像データ）を、ハードディスクなどからなる所定の記録部１４に記録した後、この画像データを、ＰＣ１２において画像方向判別手段として機能する画像方向判別モジュール１５に入力する。これにより、ＰＣ１２は、画像データにおける各画像の排紙時の画像の方向を算出する画像方向判別装置として機能する。
【００１９】
最終的に、自動テストツール１３は、画像データにおける画像の方向と、後処理加工の位置などといった画像の方向以外の実行結果に基づいて、テストの合否を自動で判別する。なお、シミュレータに関しては、ＰＣ１２の代わりにプリンタなどの装置でも代用可能である。すなわち、プリンタエンジンの排出口に画像のスキャン装置を装着し、このスキャン装置がスキャンした画像データをＰＣ１２に供給して画像方向判別モジュール１５に入力することによって、画像データの方向を取得することも可能である。
【００２０】
次に、この一実施形態による画像方向判別モジュール１５のアルゴリズムと、画像方向を判別するための評価パターン画像の構成について説明する。すなわち、あらかじめ用意した評価用パターン画像をテスト用の画像として用い、ＰＣ１２のシミュレータがテスト用の画像に対してシミュレートした実行結果、すなわちテストの結果を、ＰＣ１２が、画像方向判別モジュール１５に入力する。そして、画像方向判別モジュール１５が、画像を印刷したときの排紙時の方向などの情報を生成して、ＰＣ１２の自動テストツール１３に供給することによって、自動テストツール１３は、テスト結果を自動で取得する。
【００２１】
図２は、この一実施形態による画像方向判別モジュール１５の機能構成を示す。図２に示すように、ＰＣ１２における画像方向判別モジュール１５は、画像読取手段としての画像読取部２１と、画像方向判別手段としての画像方向判別部２２と、面付位置判定手段としての面付位置判定部２３とを有する。画像読取部２１は、ＰＣ１２のシミュレータがシミュレートした画像データを読み取る。画像方向判別部２２は、画像読取部２１が取得した画像データから、画像の方向、ページ番号、および記録媒体の向きの情報としてのポートレート／ランドスケープ（Portrait/Landscape）の情報を自動で判別する。面付位置判定部２３は、シミュレータが有する集約機能によって複数の画像が一枚の紙に印刷された場合、すなわち集約印刷が行われた場合に、それぞれの画像がどの面付け位置に配置されているかを自動で認識する機能を有する。
【００２２】
（画像方向判別機能）
次に上述した画像方向判別モジュール１５における画像方向判別部２２の機能の実現方法について説明する。図３Ａおよび図３Ｂはそれぞれ、画像方向の判別に使用する評価用パターン画像であるポートレート画像（Portrait画像）およびランドスケープ画像（Landscape画像）を示す図である。
【００２３】
図３Ａおよび図３Ｂに示すように、評価用パターン画像３１，３２はそれぞれ、外周側の正方形状のパターン３１ａ，３２ａと、内周側の正方形状のパターン３１ｂ，３２ｂとを有する。すなわち、パターンの特徴として内側と外側に正方形を有するパターンである。また、内側の正方形の各辺におけるそれぞれの辺から、外側の正方形のそれぞれに対応する平行な辺までの距離の比率は、例えば上辺：左辺：下辺：右辺＝２：２：１：１となっている。このように比率を変えておくことにより、画像方向判別モジュール１５は画像の方向を算出することが可能となる。
【００２４】
また、これらの評価用パターン画像３１，３２において、内側の正方形状のパターン３１ｂ，３２ｂ中の図中上半分の領域が、１ビット情報領域３１ｃ，３２ｃとなっている。１ビット情報領域３１ｃ，３２ｃにおいては、画像のポートレート／ランドスケープ（Portrait/Landscape）の情報が１ビット（bit）形式で格納されている。そして、図３Ａに示すように、ポートレート画像においては１ビット情報領域３１ｃが白として表されるのに対し、図３Ｂに示すように、ランドスケープ画像においては、１ビット情報領域３２ｃが黒として表される。
【００２５】
さらに、これらの評価用パターン画像３１，３２において、内側の正方形状のパターン３１ｂ，３２ｂ中の図中下半分の領域がそれぞれ、ページ番号情報領域３１ｄ，３２ｄとなっている。これらのページ番号情報領域３１ｄ，３２ｄにおいては、画像のジョブ内でのページ番号の情報を８ビット（bit）形式で格納されている。そして、図３Ａ，図３Ｂに示すように、白および黒がそれぞれ０および１を示し、ページ番号情報領域３１ｄ，３２ｄの右端は、必要に応じて使用する予約領域となっている。
【００２６】
そして、画像方向判別モジュール１５は、画像処理によって、上述した評価用パターン画像３１，３２を印刷した結果を読み込む。これによって、画像方向判別モジュール１５は、それぞれの画像の方向、ページ番号、およびポートレート／ランドスケープといった情報を同時に取得できる。そこで、印刷結果の画像の評価を行う場合は、あらかじめ作成した評価用パターン画像３１，３２をテスト用のドキュメントとして指定する。
【００２７】
次に、画像方向判別モジュール１５の各構成部が実行する、以上の評価用パターン画像３１，３２を用いた画像方向を判別するアルゴリズムについて説明する。図４は、方向を判別するアルゴリズムを説明するためのフローチャートである。
【００２８】
なお、この一実施形態による画像方向判別モジュール１５が格納されたＰＣ１２は、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置を備える。すなわち、画像方向判別モジュール１５は、コンピュータを利用したハードウェア構成により実現される。そして、この画像方向判別モジュール１５として実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供できる。また、この一実施形態の画像方向判別装置において実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供可能とすることもできる。また、このプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布したりするように構成しても良い。また、この一実施形態のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。この一実施形態による画像方向判別モジュール１５において実行されるプログラムは、上述した各部を含むモジュール構成としてもよい。すなわち、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が、上述の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することによって上述した各部を主記憶装置に読み出し、画像読取部２１、画像方向判別部２２、および面付位置判定部２３を生成するモジュール構成としてもよい。なお、画像読取部２１、画像方向判別部２２、および面付位置判定部２３はそれぞれ、互いに独立させたり連動させたりして、ＣＰＵなどの処理装置にプログラムを実行させる、いわゆるソフトウェアによって実現するのみならず、ＩＣ（Integrated  Circuit）などのハードウェアにより実現してもよい。また、画像読取部２１、画像方向判別部２２、および面付位置判定部２３はそれぞれ、ソフトウェアおよびハードウェアを併用することにより実現してもよい。
【００２９】
また、図４に示すように、この一実施形態においては、画像方向判別モジュール１５の画像読取部２１は、画像データを、画像のデータ形式（画像形式）の一種である例えばビットマップ（Bitmap）形式で取得する画像入力ステップを行う（ステップＳＴ１）。
【００３０】
次に、ステップＳＴ２に移行して、画像読取部２１は、画像処理における輪郭抽出処理によって、評価用パターン画像３１，３２において、内側に正方形状のパターン３１ｂ，３２ｂを有する状態の外側の正方形状のパターン３１ａ，３２ａの輪郭を取得する輪郭抽出ステップを行う。その後、ステップＳＴ３に移行する。
【００３１】
ステップＳＴ３においては、画像方向判別モジュール１５の画像方向判別部２２が、抽出した外側の正方形状のパターン３１ａ，３２ａの各辺と、これらの各辺に平行で、かつ対応した内側の正方形状のパターン３１ｂ，３２ｂの各辺までの距離を求める。そして、画像方向判別部２２は、これらの距離の比率、すなわちそれぞれの辺における距離の比率が２：２：１：１であるか否かを判定することによって、評価用パターン画像３１，３２における比率と一致しているか否かを判定する、評価用パターン判定ステップを行う。
【００３２】
ステップＳＴ３において、画像方向判別部２２は、取得した画像データにおける各辺での距離の比率が、評価用パターン画像３１，３２における比率と一致していると判定した場合（ステップＳＴ３：Ｙｅｓ）、ステップＳＴ４に移行する。ここで、このステップＳＴ３においては、入力される画像データである印刷結果の画像が回転している可能性もあることから、画像の回転によっては上辺：左辺：下辺：右辺＝２：２：１：１にならない可能性もある。そこで、ステップＳＴ３における判定においては、それぞれの辺における比率が２：２：１：１という比率になっているか否かを判定に利用する。すなわち、画像方向判別部２２は、上辺：左辺：下辺：右辺というパターン以外であっても比率自体が一致していれば評価用パターン画像３１，３２である（ステップＳＴ３：Ｙｅｓ）と判定する。
【００３３】
ステップＳＴ４においては、画像方向判別部２２が、取得した画像データの方向を判別する方向判別ステップを行う。次に、ステップＳＴ５に移行して、画像方向判別部２２は、取得した画像データにおいて、ポートレート（縦長）／ランドスケープ（横長）の情報を取得して記録媒体である用紙の向きを判別する、用紙向き判別ステップを行う。その後、ステップＳＴ６に移行して、画像方向判別部２２が、取得した画像データにおけるジョブ内でのページ番号の情報を取得して、ページ番号を判別する、ページ番号判別ステップを行う。なお、これらのステップＳＴ３〜ＳＴ６は必ずしもこれらの順序に限定されるものではなく、他の順序で行っても、それぞれのステップを同時に行ってもよい。また、これらのステップＳＴ３〜ＳＴ６における、評価用パターン判定ステップ、方向判別ステップ、用紙向き判別ステップ、およびページ番号判別ステップの詳細については後述する。
【００３４】
その後、画像方向判別部２２が、取得した画像データに対してステップＳＴ４〜ＳＴ６による判別を行ったテスト結果を例えばＰＣ１２の自動テストツール１３に供給する、処理結果出力ステップを行う（ステップＳＴ７）。ステップＳＴ７の処理結果出力ステップが終了するとステップＳＴ８に移行して、面付位置判定部２３が面付位置判定処理を実行し、一連のテスト処理が終了する。なお、面付位置判定処理の詳細については後述する。
【００３５】
他方、ステップＳＴ３において、取得した画像データにおける各辺での距離の比率が、評価用パターン画像３１，３２と一致していない場合、すなわち評価用パターン画像３１，３２が検知されない場合（ステップＳＴ３：Ｎｏ）、ステップＳＴ９に移行する。
【００３６】
ステップＳＴ９においては、画像方向判別部２２が、画像データが白紙のデータであるか否かを判定する白紙判定ステップを行う。すなわち、画像方向判別部２２が、入力された画像データが評価用パターン画像ではないと判定した場合、画像読取部２１が画像データ内の輝度値を読み取る。そして、画像方向判別部２２が、画像読取部２１により読み取られた輝度値に基づいて画像データが白紙のデータであるか否かを判定する。
【００３７】
画像方向判別部２２が、画像データが白紙のデータであると判定した場合（ステップＳＴ９：Ｙｅｓ）、ステップＳＴ１０に移行する。ステップＳＴ１０においては、画像方向判別部２２が、画像データが白紙のデータであることを処理結果として自動テストツール１３に出力する、処理結果出力ステップを実行し、一連のテスト処理が終了する。
【００３８】
他方、画像方向判別部２２が、画像データが白紙のデータではないと判定した場合（ステップＳＴ９：Ｎｏ）、ステップＳＴ１１に移行する。ステップＳＴ１１においては、画像方向判別部２２が、画像データが評価用パターン画像のデータではないことを処理結果として自動テストツール１３に出力する、処理結果出力ステップを実行し、一連のテスト処理が終了する。
【００３９】
このように、取得した画像データが白紙のデータである場合、および白紙のデータでない場合のいずれの場合においても、テスト処理の処理結果はエラーになる。しかしながら、画像方向判別モジュール１５は、取得した画像データが白紙の場合と評価用パターン以外の画像が入力されている場合とを区別することができる。これにより、テスト処理の結果がエラーである場合であっても、取得した画像データが白紙である情報と評価用パターン以外の画像が入力されている情報とを区別して、自動テストツール１３によってＰＣ１２の表示部等にテスト結果を表示することで、白紙であるか否かのテスト結果を使用者に通知できる。
【００４０】
（画像方向判別処理）
次に、上述したステップＳＴ３〜ＳＴ６において実行される処理ステップについて詳細に説明する。図５Ａ，図５Ｂ，図５Ｃ，および図５Ｄはそれぞれ、評価パターン判定ステップ、画像方向判別ステップ、用紙向き判別ステップであるポートレート／ランドスケープ判別ステップ、およびページ番号判別ステップを説明するための評価用パターン画像３１を示す図である。
【００４１】
まず、ステップＳＴ４における画像方向判別ステップにおいては、図５Ａに示す評価用パターン画像３１が印刷された画像データを対象とする。そして、図５Ｂに示すように、画像方向判別部２２は、内側の正方形状のパターン３１ｂと、外側の正方形状のパターン３１ａとの間のそれぞれの角における頂点間距離（図５Ｂ中、両向き矢印）を求める。なお、図５Ｂ中において、「Ｔｏｐ」とは印刷方向である。図５Ｂに示す評価用パターン画像３１は、内側の正方形状のパターン３１ｂと外側の正方形状のパターン３１ａとにおける各辺の距離間隔の比率が２：２：１：１となっている（図３Ｂ参照）。これにより、正方形状のパターン３１ａ，３１ｂの対角線上にある各頂点間距離の比率はそれぞれ、図５Ｂ中左上：右下＝２：１、および図５Ｂ中左下：右上＝１：１となる。
【００４２】
そこで、画像方向判別部２２は、これらの対角線上の頂点間距離を比較して、一方の対角線上における頂点間距離の比率が２：１、かつ他方の対角線上における頂点間距離の比率が１：１になっていることを確認することによって、画像方向を判別する。すなわち、頂点間距離の比率が２：１になっている正方形状のパターン３１ａ，３１ｂのそれぞれの対角の２つの頂点のうちの長い方、すなわち比率が２：１となっている頂点のうちの距離が２となっている頂点の側を、画像データの左上と判別する。これによって、取得した画像データの方向が判別可能となる。図５Ｂにおいては、取得した画像データの方向は上方向と判定される（図４中、ステップＳＴ４）。
【００４３】
このようにして取得した画像データの方向が判別された後、画像読取部２１は、図５Ｃに示す評価用パターン画像３１における、内側の正方形状のパターン３１ｂの上半分の１ビット情報領域３１ｃの画素値を取得する。そして、画像方向判別部２２は、画像読取部２１により取得された画素値が２５５であれば、取得した画像データはポートレート画像であると判別し、取得された画素値が０であれば、取得した画像データはランドスケープ画像であると判別する（図４中、ステップＳＴ５）。
【００４４】
次に、図５Ｄに示すように、内側の正方形状のパターン３１ｂの下半分のページ番号情報領域３１ｄに対して、判別された画像データの方向に対して例えば右端から左端に向かった輝度走査を行う。これにより、ページ番号の情報をビット形式で取得する。図５Ｄに示す評価用パターン画像３１の例においては、ページ番号情報領域３１ｄが８つの領域に分割された８ビット情報領域となっているため、それぞれの領域の画素値を判定することによって、８ビット、すなわち２５５ページまでのページ番号を判別できる。
【００４５】
以上のステップＳＴ３〜ＳＴ６にそれぞれ対応する図５Ａ〜図５Ｄに沿った一連の流れによって、印刷結果として取得した画像データから、画像の方向、ポートレート／ランドスケープ（Portrait/Landscape）、およびページ番号の情報を順次または同時に取得可能となる。
【００４６】
（評価用パターン画像の集約）
次に、取得された画像データが、複数の評価用パターン画像を集約した画像データである場合について説明する。図６は、図４に示すステップＳＴ８における面付位置判定処理を説明するためのフローチャートである。また、図７は、集約機能によって複数の評価用パターン画像が１つの画像データとして集約印刷される場合を示す各評価用パターン画像を示す図であり、図８は、集約印刷における集約された画像データの中心座標パターンの例を示す図である。
【００４７】
図６に示すように、ステップＳＴ２１において、面付位置判定部２３が、例えば図７に示すような評価用パターン画像３３，３４，３５，３６の中心座標を算出する、中心座標算出ステップを実行する。すなわち、上述した図４に示すステップＳＴ２の輪郭抽出ステップにおいて画像読取部２１が抽出した複数の評価用パターン画像３３〜３６の輪郭から、それぞれの評価用パターン画像３３〜３６の中心座標を算出する。具体的には、複数のページの評価用パターン画像３３〜３６を１枚に集約させた、いわゆる集約印刷を行う場合、画像方向判別モジュール１５の面付位置判定部２３が、集約した画像データの数と、評価用パターン画像３３〜３６の各輪郭からの中心座標とを算出する。
【００４８】
次に、図６に示すステップＳＴ２２に移行して、面付位置判定部２３が、中心座標算出ステップにおいて算出した各評価用パターン画像３３〜３６の中心座標に基づいて、何枚の評価用パターン画像が１枚に印刷されるのか、すなわち集約する画像の数を判別する、集約判別ステップを実行する。図８は、集約判別ステップに用いる中心点パターンを示す略線図であり、集約無と、２ページ分の画像を１枚に印刷する２in１から、１６ページ分の画像を１枚に印刷する１６in１までの中心点パターンとを示す。そして、面付位置判定部２３は、図８に示すようなあらかじめ算出した各集約印刷における画像データの中心点パターンと、入力された画像データとを比較し、最も近い中心点パターンを、その画像データの面付けであると判定する。例えば図７に示す集約印刷（Ｎup印刷）の例においては、４つの画像を１枚に集約させる、いわゆる４in１の画像における中心点パターンが最も近いため、図７に示す画像データは、４in１であると判定できる。
【００４９】
その後、図６に示すステップＳＴ２３に移行して、特定した画像データの数に基づいて、それぞれの評価用パターン画像３３〜３６がそれぞれ、どの位置に面付けされているかを判別する面付位置判別ステップを行う。この面付位置判別ステップにおいては、面付位置判定部２３が、特定した画像データの数の情報と、算出されたそれぞれの評価用パターン画像における中心座標とから、各評価用パターン画像がどの位置に面付けされているかを判定する。なお、前段階の画像方向判別部２２による画像方向判別処理によって、各画像の方向やページ番号という情報を取得できているので、面付位置判定部２３は、集約機能によって複数の画像が正しい順序で一枚の紙に印刷されているかも自動で判定できる。
【００５０】
そして、ステップＳＴ２４に移行して、面付位置判定部２３が、取得した画像データ内における全ての評価用パターン画像３３〜３６の面付け位置の算出結果を出力する、処理結果出力ステップを実行する。すなわち、処理結果出力ステップにおいては、面付位置判定部２３が算出した全ての評価用パターン画像３３〜３６の面付け位置の算出結果が、ＰＣ１２の表示部等に表示されて使用者に通知される。
【００５１】
図９は、上述した一実施形態における画像を印刷する画像形成装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図９に示すように、この画像形成装置１００は、コントローラ１１０とエンジン部（Engine）１６０とをＰＣＩ（Peripheral Component Interface）バスで接続した構成となる。コントローラ１１０は、画像形成装置１００の全体の制御と描画、通信、操作部（図示せず）からの入力を制御するコントローラである。エンジン部１６０は、ＰＣＩバスに接続可能なプリンタエンジンなどであり、たとえば白黒プロッタ、１ドラムカラープロッタ、４ドラムカラープロッタ、スキャナまたはファックスユニットなどである。なお、このエンジン部１６０には、プロッタなどのいわゆるエンジン部分に加えて、誤差拡散やガンマ変換などの画像処理部分が含まれる。
【００５２】
コントローラ１１０は、ＣＰＵ１１１と、ノースブリッジ（ＮＢ）１１３と、システムメモリ（ＭＥＭ−Ｐ）１１２とを有する。また、コントローラ１１０はさらに、サウスブリッジ（ＳＢ）１１４と、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）１１６と、ローカルメモリ（ＭＥＭ−Ｃ）１１７と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１８とを有する。そして、ノースブリッジ（ＮＢ）１１３とＡＳＩＣ１１６との間がＡＧＰ（Accelerated Graphics Port）１１５によって接続される。また、ＭＥＭ−Ｐ１１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１２ａと、ＲＡＭ（Random Access Memory)１１２ｂとをさらに有する。
【００５３】
ＣＰＵ１１１は、画像形成装置１００の全体制御を行い、ＮＢ１１３、ＭＥＭ−Ｐ１１２およびＳＢ１１４からなるチップセットを有する。そして、ＣＰＵ１１１は、このチップセットを介して他の機器と接続される。
【００５４】
ＮＢ１１３は、ＣＰＵ１１１とＭＥＭ−Ｐ１１２、ＳＢ１１４、ＡＧＰ１１５とを接続するためのブリッジである。このＮＢ１１３は、ＭＥＭ−Ｐ１１２に対する読み書きなどを制御するメモリコントローラと、ＰＣＩマスタおよびＡＧＰターゲットとを有する。
【００５５】
ＭＥＭ−Ｐ１１２は、プログラムやデータの格納用メモリ、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いるシステムメモリであり、ＲＯＭ１１２ａとＲＡＭ１１２ｂとからなる。ＲＯＭ１１２ａは、プログラムやデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭ１１２ｂは、プログラムやデータの展開用メモリ、プリンタの描画用メモリなどとして用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。
【００５６】
ＳＢ１１４は、ＮＢ１１３とＰＣＩデバイス、周辺デバイスとを接続するためのブリッジである。このＳＢ１１４は、ＰＣＩバスを介してＮＢ１１３と接続されており、このＰＣＩバスには、ネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）部なども接続される。
【００５７】
ＡＳＩＣ１１６は、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣ（Integrated Circuit）であり、ＡＧＰ１１５、ＰＣＩバス、ＨＤＤ１１８およびＭＥＭ−Ｃ１１７をそれぞれ接続するブリッジの役割を有する。このＡＳＩＣ１１６は、ＰＣＩターゲットおよびＡＧＰマスタと、ＡＳＩＣ１１６の中核をなすアービタ（ＡＲＢ）と、ＭＥＭ−Ｃ１１７を制御するメモリコントローラと、ハードウェアロジックなどにより画像データの回転などを行う複数のＤＭＡＣ（Direct Memory Access Controller）と、エンジン部１６０との間でＰＣＩバスを介したデータ転送を行うＰＣＩユニットとからなる。このＡＳＩＣ１１６には、ＰＣＩバスを介してＦＣＵ（Facsimile Control Unit）１３０、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）１４０、およびＩＥＥＥ１３９４（the Institute of Electrical and Electronics Engineers １３９４）インターフェース１５０が接続される。操作表示部１２０はＡＳＩＣ１１６に直接接続されている。
【００５８】
ＭＥＭ−Ｃ１１７は、コピー用画像バッファ、符号バッファとして用いるローカルメモリである。また、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１１８は、画像データの蓄積、プログラムの蓄積、フォントデータの蓄積、およびフォームの蓄積を行うためのストレージである。さらに、ＡＧＰ１１５は、グラフィック処理を高速化するために提案されたグラフィックスアクセラレーターカード用のバスインターフェースである。このＡＧＰ１１５は、ＭＥＭ−Ｐ１１２に高スループットで直接アクセスすることにより、グラフィックスアクセラレーターカードを高速化できる。
【００５９】
以上説明した一実施形態による画像方向判別装置によれば、あらかじめ用意した評価用パターン画像３１〜３６をテスト用のドキュメントとして指定する。そして、ＤＦＥ１１によってジョブの印刷設定が指定されて印刷を行った場合の印刷結果画像をシミュレータとして機能するＰＣ１２が画像データとして取得する。さらに、この取得した画像データをＰＣ１２の画像方向判別モジュール１５に入力することによって、画像データにおけるそれぞれのページの方向を判別することができ、さらに、集約印刷されて面付けされた場合においても、ジョブの何ページ目の画像がどの位置に配置されているかという情報をＰＣ１２が自動で取得することができるので、ＤＦＥ１１によるステープルなどの後処理加工などのテスト処理なども自動化することができる。
【００６０】
以上、一実施形態について具体的に説明したが、本発明は、上述の一実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。例えば、上述の実施形態において挙げた数値はあくまでも例に過ぎず、必要に応じてこれと異なる数値を用いても良い。
【００６１】
例えば、上記一実施形態においては、画像形成装置を、プリンタ機能としているが、複写機、プリンタ、スキャナ装置、ファクシミリ装置等の画像形成装置であればいずれにも適用することができる。
【００６２】
また、上記一実施形態においては、自動テストツール１３および画像方向判別モジュール１５と、シミュレータやＤＦＥ１１を自動操作するアプリケーションとを、単一のＰＣ１２によって実行しているが、必ずしも単一のＰＣによる実行に限定されるものではなく、複数のＰＣや制御回路においてそれぞれの機能や処理を実行させるように構成しても良く、それぞれの機能や処理をネットワークを通じて相互で通信することにより実行させるようにしても良い。
【符号の説明】
【００６３】
１  自動テストシステム
１１  ＤＦＥ
１２  ＰＣ
１３  自動テストツール
１４  記録部
１５  画像方向判別モジュール
２１  画像読取部
２２  画像方向判別部
２３  面付位置判定部
３１，３２，３３，３４，３５，３６  評価用パターン画像
３１ａ，３１ｂ，３２ａ，３２ｂ  パターン
３１ｃ，３２ｃ  １ビット情報領域
３１ｄ，３２ｄ  ページ番号情報領域
１００  画像形成装置
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６４】
【特許文献１】特開２００１-２６８２８９号公報
【図１】
2015039140.tif 000003
【図２】
2015039140.tif 000004
【図３Ａ】
2015039140.tif 000005
【図３Ｂ】
2015039140.tif 000006
【図４】
2015039140.tif 000007
【図５Ａ】
2015039140.tif 000008
【図５Ｂ】
2015039140.tif 000009
【図５Ｃ】
2015039140.tif 000010
【図５Ｄ】
2015039140.tif 000011
【図６】
2015039140.tif 000012
【図７】
2015039140.tif 000013
【図８】
2015039140.tif 000014
【図９】
2015039140.tif 000015