(57)【要約】【課題】欠陥の評価を行うにあたり、波形ノイズ中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出すること【解決手段】本発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップ（ステップＳ１〜Ｓ２）と、前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップ（ステップＳ３）とをコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラムである。また、本発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去部とを備える画像処理装置である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップと、
前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップと
をコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２】
対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップと、
前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップと、
欠陥スコア算出幅パラメータに応じて欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出ステップと
をコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項３】
対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップと、
前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップと、
欠陥スコア算出幅パラメータに応じて欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出ステップと、
前記欠陥スコアプロファイルから欠陥位置を決定する欠陥位置検出ステップと
をコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項４】
対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップと、
前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップと、
欠陥スコア算出幅パラメータに応じて欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出ステップと、
前記欠陥スコアプロファイルから欠陥位置を決定する欠陥位置検出ステップと、
検出した欠陥位置における欠陥の評価値を算出する評価値算出ステップと
をコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項５】
前記低周波除去ステップでは、前記対象物の撮像におけるプロファイルの信号値からノイズ除去幅パラメータにおける近傍平均を減算することにより低周波成分を除去する
ことを特徴とする請求項１から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
前記欠陥スコア算出ステップでは、低周波成分除去後のプロファイルの着目位置の信号値から、前記欠陥スコア算出幅パラメータにおける近傍の平均を減算し、標準偏差で除算することで欠陥スコアを算出する
ことを特徴とする請求項１から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項７】
前記欠陥位置検出ステップでは、前記欠陥スコアプロファイルの閾値処理によって欠陥位置を決定する
ことを特徴とする請求項３または４記載の画像処理プログラム。
【請求項８】
前記欠陥スコア算出ステップでは、前記ノイズ除去幅パラメータに応じて前記欠陥スコア幅パラメータを決定する
ことを特徴とする請求項２から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項９】
前記欠陥スコア算出ステップでは、前記欠陥スコア幅パラメータとして前記ノイズ除去幅パラメータに所定の係数を掛けたものを用いる
ことを特徴とする請求項２から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項１０】
前記欠陥スコア算出ステップでは、前記欠陥スコア幅パラメータとして前記ノイズ除去幅パラメータ以下の値を用いる
ことを特徴とする請求項２から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項１１】
前記欠陥位置検出ステップでは、複数の前記ノイズ除去幅パラメータと前記欠陥スコア幅パラメータの組み合わせによる複数の欠陥スコアから、前記欠陥位置を検出する
ことを特徴とする請求項３または４記載の画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記評価値算出ステップでは、前記欠陥位置の欠陥スコアまたは低周波除去プロファイルから評価値を算出する
ことを特徴とする請求項４記載の画像処理プログラム。
【請求項１３】
対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、
前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、
前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去部と、
前記低周波除去部で低周波成分を除去したプロファイルについて欠陥スコア算出幅パラメータに応じた欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、
前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去部と、
前記低周波除去部で低周波成分を除去したプロファイルについて欠陥スコア算出幅パラメータに応じた欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出部と、
前記欠陥スコア算出部で算出した前記欠陥スコアプロファイルから欠陥位置を決定する欠陥位置検出部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、
前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波を除去する低周波除去部と、
前記低周波除去部で低周波成分を除去したプロファイルについて欠陥スコア算出幅パラメータに応じた欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出部と、
前記欠陥スコア算出部で算出した前記欠陥スコアから欠陥位置を決定する欠陥位置検出部と、
前記欠陥位置検出部で検出した欠陥位置における欠陥の評価値を算出する評価値算出部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理プログラムおよび画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の媒体にトナー像等の画像を形成した際の筋状欠陥を検査する従来の検査方法では、一般的に、対象物の画像から欠陥部分を強調するためにフィルタを適用する。通常のフィルタを用いて精度良く筋状欠陥を抽出するためには、筋の幅に適合するフィルタを適用する必要がある。
【０００３】
しかし、対象物に発生する筋の幅を検査前に知ることはできない。したがって、十分な性能を得ることができなかった。これを解決するために、特許文献１が提案されている。この方法では、一次微分フィルタを用いることで筋幅に対応している。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１８９２９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、対象物を撮像してノイズを除去し筋状欠陥の評価を行うにあたり、波形ノイズ中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願請求項１に係る発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップと、前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップとをコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラムである。
【０００７】
また、本願請求項２に係る発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップと、前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップと、欠陥スコア算出幅パラメータに応じて欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出ステップとをコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラムである。
【０００８】
また、本願請求項３に係る発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップと、前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップと、欠陥スコア算出幅パラメータに応じて欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出ステップと、前記欠陥スコアプロファイルから欠陥位置を決定する欠陥位置検出ステップとをコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラムである。
【０００９】
また、本願請求項４に係る発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出ステップと、前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去ステップと、欠陥スコア算出幅パラメータに応じて欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出ステップと、前記欠陥スコアプロファイルから欠陥位置を決定する欠陥位置検出ステップと、検出した欠陥位置における欠陥の評価値を算出する評価値算出ステップとをコンピュータによって実行させることを特徴とする画像処理プログラムである。
【００１０】
また、本願請求項５に係る発明は、前記低周波除去ステップにおいて、前記対象物の撮像におけるプロファイルの信号値からノイズ除去幅パラメータにおける近傍平均を減算することにより低周波成分を除去することを特徴とする請求項１から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラムである。
【００１１】
また、本願請求項６に係る発明は、前記欠陥スコア算出ステップにおいて、低周波成分除去後のプロファイルの着目位置の信号値から、前記欠陥スコア算出幅パラメータにおける近傍の平均を減算し、標準偏差で除算することで欠陥スコアを算出することを特徴とする請求項１から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラムである。
【００１２】
また、本願請求項７に係る発明は、前記欠陥位置検出ステップにおいて、前記欠陥スコアプロファイルの閾値処理によって欠陥位置を決定することを特徴とする請求項３または４記載の画像処理プログラムである。
【００１３】
また、本願請求項８に係る発明は、前記欠陥スコア算出ステップにおいて、前記ノイズ除去幅パラメータに応じて前記欠陥スコア幅パラメータを決定することを特徴とする請求項２から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラムである。
【００１４】
また、本願請求項９に係る発明は、前記欠陥スコア算出ステップにおいて、前記欠陥スコア幅パラメータとして前記ノイズ除去幅パラメータに所定の係数を掛けたものを用いることを特徴とする請求項２から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラムである。
【００１５】
また、本願請求項１０に係る発明は、前記欠陥スコア算出ステップにおいて、前記欠陥スコア幅パラメータとして前記ノイズ除去幅パラメータ以下の値を用いることを特徴とする請求項２から４のうちいずれか１項に記載の画像処理プログラムである。
【００１６】
また、本願請求項１１に係る発明は、前記欠陥位置検出ステップにおいて、複数の前記ノイズ除去幅パラメータと前記欠陥スコア幅パラメータの組み合わせによる複数の欠陥スコアから、前記欠陥位置を検出することを特徴とする請求項３または４記載の画像処理プログラムである。
【００１７】
また、本願請求項１２に係る発明は、前記評価値算出ステップにおいて、前記欠陥位置の欠陥スコアまたは低周波除去プロファイルから評価値を算出することを特徴とする請求項４記載の画像処理プログラムである。
【００１８】
また、本願請求項１３に係る発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去部とを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１９】
また、本願請求項１４に係る発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去部と、前記低周波除去部で低周波成分を除去したプロファイルについて欠陥スコア算出幅パラメータに応じた欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出部とを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００２０】
また、本願請求項１５に係る発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する低周波除去部と、前記低周波除去部で低周波成分を除去したプロファイルについて欠陥スコア算出幅パラメータに応じた欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出部と、前記欠陥スコア算出部で算出した前記欠陥スコアプロファイルから欠陥位置を決定する欠陥位置検出部とを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００２１】
また、本願請求項１６に係る発明は、対象物の撮像におけるプロファイルを得るプロファイル算出部と、前記プロファイル算出部で得た前記プロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波を除去する低周波除去部と、前記低周波除去部で低周波成分を除去したプロファイルについて欠陥スコア算出幅パラメータに応じた欠陥スコアプロファイルを算出する欠陥スコア算出部と、前記欠陥スコア算出部で算出した前記欠陥スコアから欠陥位置を決定する欠陥位置検出部と、前記欠陥位置検出部で検出した欠陥位置における欠陥の評価値を算出する評価値算出部とを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【発明の効果】
【００２２】
本願請求項１に係る発明によれば、対象物を撮像してノイズを除去し筋状欠陥を強調することができ、欠陥の評価を行うにあたり、波形ノイズ中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００２３】
本願請求項２に係る発明によれば、対象物を撮像してノイズを除去し、欠陥スコアプロファイルによって筋状欠陥を強調することができ、欠陥の評価を行うにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００２４】
本願請求項３に係る発明によれば、対象物を撮像してノイズを除去し、欠陥スコアプロファイルによって筋状欠陥を強調することができ、欠陥の位置を検出するにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００２５】
本願請求項４に係る発明によれば、対象物を撮像してノイズを除去し、欠陥スコアプロファイルによって筋状欠陥を強調することができ、欠陥の評価値を算出するにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に算出することが可能となる。
【００２６】
本願請求項５に係る発明によれば、対象物を撮像してプロファイルの信号値からノイズ除去幅パラメータにおける近傍平均を減算することによりノイズを除去し筋状欠陥を強調することができ、欠陥の評価を行うにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００２７】
本願請求項６に係る発明によれば、対象物を撮像してプロファイルの低周波成分除去後のプロファイルの着目位置の信号値から、欠陥スコア算出幅パラメータにおける近傍平均を減算することによりノイズを除去し筋状欠陥を強調することができ、欠陥スコアを算出するにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に算出することが可能となる。
【００２８】
本願請求項７に係る発明によれば、欠陥スコアプロファイルの閾値処理によって欠陥の位置を高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００２９】
本願請求項８に係る発明によれば、ノイズ除去幅パラメータに応じて欠陥スコア幅パラメータを決定することで、欠陥の位置を高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００３０】
本願請求項９に係る発明によれば、ノイズ除去幅パラメータとしてノイズ除去パラメータに所定の係数を掛けたものを用いることで、欠陥の位置を高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００３１】
本願請求項１０に係る発明によれば、ノイズ除去幅パラメータとしてノイズ除去パラメータ以下の値を用いることで、欠陥の位置を高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００３２】
本願請求項１１に係る発明によれば、複数の前記ノイズ除去幅パラメータと前記欠陥スコア幅パラメータの組み合わせによる複数の欠陥スコアから、前記欠陥位置を検出することで、欠陥の位置を高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００３３】
本願請求項１２に係る発明によれば、欠陥位置の欠陥スコアまたは低周波除去プロファイルから評価値を算出することで、欠陥の評価を高速かつ高精度に行うことが可能となる。
【００３４】
本願請求項１３に係る発明によれば、対象物を撮像してノイズを除去し筋状欠陥を強調することができ、欠陥の評価を行うにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００３５】
本願請求項１４に係る発明によれば、対象物を撮像してノイズを除去し、欠陥スコアプロファイルによって筋状欠陥を強調することができ、欠陥の評価を行うにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００３６】
本願請求項１５に係る発明によれば、対象物を撮像してノイズを除去し、欠陥スコアプロファイルによって筋状欠陥を強調することができ、欠陥の位置を検出するにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に検出することが可能となる。
【００３７】
本願請求項１６に係る発明によれば、対象物を撮像してノイズを除去し、欠陥スコアプロファイルによって筋状欠陥を強調することができ、欠陥の評価値を算出するにあたり、雑音中の筋状欠陥を、筋の太さによらず、高速かつ高精度に算出することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００３９】
＜本実施形態に係る画像処理プログラムの説明＞
図１は、本実施形態に係る画像処理プログラムの流れを説明するフローチャートである。この画像処理プログラムは、コンピュータ（パーソナルコンピュータ、ワークステーション等）によって実行されたり、後述する本実施形態の画像処理装置で実行されるもので、所定の記録媒体に格納されたり、所定のネットワークを介して配信されるものである。また、画像処理プログラムの各ステップは、同一のコンピュータで実行されても、ネットワークを介して異なるコンピュータによって各々実行されてもよい。また、クライアント／サーバシステムによって、本実施形態の画像処理プログラムの情報入出力をクライアント側、演算処理をサーバ側で行うようにしてもよい。
【００４０】
先ず、対象物の撮像における画像データを取得する。ここで、対象物は、用紙に印刷された中間調レベルの一様画像の印刷物である。例えばゼログラフィで形成した印刷物では、感光体ドラム等の画像形成部にゴミ等の欠陥が存在すると、用紙の送り方向に沿って筋状欠陥として現れることになる。この筋状欠陥の位置や大きさを検出することで、例えば画像形成部に何らかのトラブルがあるといった判定を行うための情報を得ることができる。
【００４１】
対象物の撮像における画像データを取得するには、対象物の画像をスキャナ等で取り込み、色変換処理を行う（ステップＳ１）。色変換は、例えばｄＲＧＢ、Ｌ*ａ*ｂ*である。
【００４２】
次に、色変換処理後の画像情報から、例えば所定の信号のプロファイルを算出する（ステップＳ２）。本実施形態では、例えばＬ*のプロファイルを算出している。プロファイルは、用紙の送り方向と直交する方向に沿った画像データの信号値を用紙の送り方向に沿って加算し、平均したものである。対象物を印刷した画像形成装置（例えば、複写機）の感光体ドラムがＣＭＹＫの４色に対応したものである場合、各色それぞれの明度のプロファイルを求めてもよい。
【００４３】
次に、算出したプロファイルから低周波除去処理を行う（ステップＳ３）。低周波除去処理は、算出したプロファイルからそのプロファイルの移動平均を減算したものを用いる。移動平均は、予め設定された移動平均幅パラメータをノイズ除去幅パラメータとして求められる。
【００４４】
次いで、低周波除去処理を行ったプログラムについてＺ値算出を行う（ステップＳ４）。本実施形態においてＺ値は、(プロファイルの値−近傍の平均値)／標準偏差で求められ、本実施形態では欠陥スコアプロファイルとして用いられる。ここで、近傍の平均値としては、近傍となる幅のパラメータを欠陥スコア算出幅パラメータとして用いる。
【００４５】
次に、求めたＺ値について閾値処理を行い（ステップＳ５）、欠陥の位置の抽出および欠陥の評価を行う。
【００４６】
＜本実施形態に係る画像処理装置の構成＞
図２は、本実施形態に係る画像処理装置の構成を説明するブロック図である。本実施形態に係る画像処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、色変換部１０１、プロファイル算出部１０２、低周波除去部１０３、欠陥スコア算出部１０４、欠陥位置検出部１０５、評価値算出部１０６を備えている。
【００４７】
本実施形態の画像処理装置１０では、色変換部１０１、プロファイル算出部１０２、低周波除去部１０３、欠陥スコア算出部１０４、欠陥位置検出部１０５、評価値算出部１０６がプログラム処理によって構成されるコンピュータや専用装置によって実現される。
【００４８】
画像処理装置１０は、画像入力部２０より検査対象となる画像データを取得して、後述の処理によって欠陥検査を行う。
【００４９】
画像入力部２０は、例えばフラットベッドスキャナのようなラインセンサや、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）カメラのようなエリアセンサなどの光学的画像入力装置、あるいは画像データを保存する記憶装置などからなる。
【００５０】
ＣＰＵ１１は、各部を制御する中央演算装置である。ＲＡＭ１２は、ハードディスクやフラッシュメモリなど不揮発性メモリで構成され、処理対象の画像データを保存するバッファや、データ処理中に必要となるワークエリアを有している。
【００５１】
画像入力部２０、ＲＡＭ１２は処理を制御するＣＰＵ１１にネットワークやバスなどで接続されている。
【００５２】
画像入力部２０で入力された画像データは色変換部１０１で入力装置に依存しない色に変換される。入力がＲＧＢ信号であればＬＵＴ（ルックアップテーブル）によって視感明度に変換するのが一般的である。色変換後の画像データはプロファイル算出部１０２に送られる。本実施形態では、一例としてＲＧＢをＬ*ａ*ｂ*に変換するものとする。
【００５３】
プロファイル算出部１０２は、筋状欠陥の長辺方向に画像データを平均、または積算することで筋状欠陥の短辺方向の平均明度変動を得る。すなわち、用紙の印刷を読み取った画像データでは、画像形成の際の走査方向（例えば、用紙の搬送方向）に沿った筋状欠陥が発生するが、この走査方向と直交する方向に沿った画像データの各位置（ポジション）での値を、走査方向に沿って各位置ごとに加算し、平均を取ってプロファイルとする演算を行う。
【００５４】
平均、または積算する方向については、事前に筋状欠陥の方向が分かっている場合は容易に決定できる。事前に分かっていない場合は、画像データの縦横２方向、あるいは±４５度を含んだ４方向それぞれで処理を適用してもよい。
【００５５】
低周波除去部１０３は、プロファイル算出部１０２で算出したプロファイルからノイズ除去幅パラメータにしたがって低周波成分を除去する演算を行う。ノイズ除去幅パラメータは、主として移動平均幅パラメータである。つまり、プロファイルから各位置に対応した移動平均を求め、移動平均値をプロファイルの値から差し引くことで、低周波成分の除去を図る。ここで、低周波成分を除去した後のプロファイルを「ノイズ除去プロファイル」と言うこととする。
【００５６】
欠陥スコア算出部１０４は、ノイズ除去プロファイルから欠陥スコア算出幅パラメータに応じて欠陥スコアプロファイルを算出する処理を行う。欠陥スコアプロファイルは、主としてプロファイルの各位置に対応したＺ値である。Ｚ値は、(ノイズ除去プロファイルの値−近傍の平均値)／標準偏差で求めることができる。この近傍の平均値を出すための近傍の幅の大きさが欠陥スコア算出幅パラメータとなる。欠陥スコア算出幅パラメータは、ノイズ除去幅パラメータに応じて決められる。
【００５７】
欠陥位置検出部１０５は、低周波除去部１０３によって低周波成分を除去したプロファイル（ノイズ除去プロファイル）から欠陥位置を検出する処理、または欠陥スコア算出部１０４によって算出した欠陥スコアプロファイルから欠陥位置を検出する処理、またはノイズ除去プロファイルおよび欠陥スコア算出部１０４によって算出した欠陥スコアプロファイルから欠陥位置を検出する処理を行う。いずれの処理によって検出するかは、例えばユーザによる設定に従う。
【００５８】
評価値算出部１０６は、欠陥位置検出部１０５で検出した欠陥位置における欠陥の評価値を算出する。評価値は、検出された欠陥位置から最終的に欠陥を判定するための値であり、例えば近傍との明度差（ΔＬ*）が用いられる。この評価値によって、最終的な欠陥の決定が行われる。
【００５９】
＜本実施形態を適用した欠陥検出方法＞
本実施形態では、一例として、ゼログラフィから出力されたサンプルの長辺が紙送り方向となる場合の筋状欠陥検査について説明する。ゼログラフィで中間濃度を広範囲に印字すると、サンプルの紙送り方向またはその垂直方向に筋が発生する。特に、紙送り方向の筋はゴミや電気的トラブルで発生し、単独発生で周期性がない場合が多く、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）などの周期性を前提とした処理は適していない。欠陥の発生個所や幅の予測はできないが、方向は決まっている。ただし、画像入力時に傾きが発生する場合があるため、前処理として傾きの検知・補正などを行うことが望ましい。紙送り方向の濃度外れ値(たとえば濃度分布の３σ)を除去する処理を行っても良い。
【００６０】
ゼログラフィの明度プロファイルの例を図３に示す。図３（ａ）のプロファイルを持つサンプルには１４０ｍｍ付近、図３（ｂ）には２６０ｍｍ付近に白い(明度が上昇する)筋が目で確認できる。
【００６１】
また、図４のように画像端に向かう明度変化が起きると、画像端を筋として誤検知してしまう。これを防ぐために、画像の外側に画像端ｎ点平均明度(例：ｎ＝３)が続いているものとして計算するなどの処理を行っても良い。
【００６２】
次に、低周波除去部１０３でプロファイルから低周波を除去する。すなわち、ノイズ除去幅パラメータでの移動平均を算出して、プロファイルから減算する。ノイズ除去幅はパラメータ筋状欠陥の幅に対応するために(後述の欠陥スコア算出幅パラメータとペアで)複数用意するのが良い。
【００６３】
例として、４ｍｍ、８ｍｍ、…、１２０ｍｍといった３０段階の移動平均幅のパラメータを用意して計算する。データを二次元の画像データから一次元のプロファイルへと変換しているため、パラメータごとに計算を行っても高速で処理できる。移動平均の計算は、近傍として着目点を含めても良いし、除いても良い。算出したノイズ除去プロファイルは欠陥スコア算出部１０４に送られる。
【００６４】
欠陥スコア算出部１０４は欠陥スコア算出幅パラメータ近傍での着目点のＺ値を求めて欠陥スコアプロファイルとする。Ｚ値は着目点から近傍平均を差し引き、標準偏差で割った値である。
【００６５】
ここで、欠陥スコア算出幅パラメータを、ノイズ除去幅パラメータに応じて設定することで、ノイズ除去の強度に適した欠陥スコア算出を行う。例えば、欠陥スコア算出幅パラメータとして、ノイズ除去幅パラメータに所定の計数を掛けたものや、ノイズ除去幅パラメータ以下の値を用いる。
【００６６】
好適な例として、(欠陥スコア算出幅)=（３／５）×(ノイズ除去幅)とする。前述の通り、ノイズ除去幅を４ｍｍ、８ｍｍ、…、１２０ｍｍの３０段階設定した場合、欠陥スコア算出幅は２．４ｍｍ、４．８ｍｍ、…、７２ｍｍとなる。各パラメータ設定でゼログラフィに対して本実施形態を適用した場合、欠陥スコアが大きくなる（強調される）筋幅の目安を図５に示す。このように、検出する筋欠陥の幅の目安に応じてノイズ除去幅パラメータおよび欠陥スコア算出幅パラメータをテーブルデータとして用意しておき、検出したい筋欠陥の幅によってノイズ除去幅パラメータおよび欠陥スコア算出幅パラメータの組みを決定する。
【００６７】
Ｚ値の計算も、平均および標準偏差を計算するときに着目点を含めても良いし、除いても良い。また、画像端の平均値を導出する際に、画像外に画像端ｎ点平均明度(例：ｎ＝３)が続いているものとして計算するなどの処理を行っても良い。画像端の標準偏差は、欠陥スコア算出幅パラメータ上計算可能な点のうち、一番近い点のものを用いるか、画像全体の平均標準偏差を用いる。
【００６８】
図６は実際のデータ処理例を説明する図である。図６（ａ）は複数の筋状欠陥を含む対象のプロファイル、図６（ｂ−１）は低周波除去部１０３においてノイズ除去幅４ｍｍで低周波成分を除去したプロファイル、図６（ｃ−１）は低周波除去部１０３においてノイズ除去幅４４ｍｍで低周波成分を除去したプロファイルである。
【００６９】
また、図６（ｂ−２）は、図６（ｂ−１）に示す低周波除去プロファイルから欠陥スコア算出部１０４において、欠陥スコア算出幅パラメータ２．４ｍｍでＺ値を算出した結果得られた欠陥スコアプロファイル、図６（ｃ−２）は、図６（ｃ−１）に示す低周波除去プロファイルから欠陥スコア算出部１０４において、欠陥スコア算出幅パラメータ２６．４ｍｍでＺ値を算出した結果得られた欠陥スコアプロファイルである。
【００７０】
各パラメータに応じて異なる幅の筋状欠陥が強調されている。すなわち、図６（ｂ−１）、図６（ｂ−２）に示すプロファイルでは、元のプロファイル（図６（ａ）参照）から低周波成分がより多く除去され、全体のうねりは少なくなっており、矢印Ａ〜Ｄで示す突出した波形部分のうち、特に矢印Ａの波形部分については強調されているものの、矢印Ｄの波形部分については圧縮されている。
【００７１】
一方、図６（ｃ−１）、図６（ｃ−２）に示すプロファイルでは、先の例に比べて元のプロファイル（図６（ａ）参照）から低周波成分の除去が多くないものの、矢印Ａ〜Ｄで示す突出した波形部分のうち、特に矢印Ｄの波形部分については強調され、反対に、矢印Ａの波形部分については圧縮されている。
【００７２】
このように、各パラメータによって低周波成分の除去の強さや特定波形の強調の強さが変わることから、本実施形態では、例えば３０段階のパラメータによって３０個の欠陥スコアプロファイルを算出し、以下に示す欠陥位置検出部１０５での欠陥位置決定の材料としている。
【００７３】
欠陥位置検出部１０５は、欠陥スコアプロファイルを用い、欠陥可能性がある場所の位置情報を求め、これを評価値算出部１０６に送る。パラメータを例えば３０段階設定した場合は欠陥スコアプロファイルが３０得られることになる。まず、３０個の欠陥スコアプロファイルの各々における各点（ポジション）でのＺ値の絶対値が最大の値を保存するとともに、そのときの欠陥スコア算出幅パラメータを記録する。つまり、３０個の欠陥スコアプロファイルをポジションを合わせて串刺しするようにして参照し、各ポジションにおけるＺ値の絶対値が最大となるときのＺ値（３０個の欠陥スコアプロファイルのうち同じポジションとなる３０個のＺ値の絶対値が最大となるときのそのＺ値）と、この最大のＺ値となるときの欠陥スコア算出幅パラメータとを記録する。
【００７４】
これにより、３０個の欠陥スコアプロファイルにおける各ポジションでの絶対値最大となるＺ値の集まりが得られ、この絶対値最大のＺ値の集まりから、各ポジションでのＺ値が所定の正の閾値（例えば、３）を超える、または所定の負の閾値（例えば、−３）を下回る点の位置情報と、そのＺ値での欠陥スコア算出幅パラメータとを評価値算出部１０６に送る。
【００７５】
評価値算出部１０６は、欠陥位置検出部１０５から送られた位置情報付近のノイズ除去プロファイルから評価値を算出する。このとき、ノイズ除去プロファイルは欠陥位置検出部１０５から得られる欠陥スコア算出幅パラメータに対応したノイズ除去幅パラメータによるものを使用する。
【００７６】
例えば、あるポジションにおいて閾値判定されたＺ値での欠陥スコア幅パラメータが２．４ｍｍであったとすると、その欠陥スコア幅パラメータ（２．４ｍｍ）と対応するノイズ除去幅パラメータは４ｍｍとなり、ノイズ除去幅パラメータが４ｍｍとなるノイズ除去プロファイルの対応するポジションでのＬ*の値を評価値とする。
【００７７】
ノイズ除去プロファイルの値は、近傍との明度差（例えば、ΔＬ*）となっているため、これを評価値として使用できる。そして、この評価値（ノイズ除去プロファイルの値）が所定の正の閾値（例えば、１．２）を超えるか、または所定の負の閾値（例えば、−１．５）を下回る場合は、最終的に欠陥であると判断する。
【００７８】
なお、上記実施形態における欠陥検査方法において示した数値は一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。また、本発明は、ゼログラフィの欠陥検査以外であっても各種材料、部材の表面の欠陥検査に適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本実施形態に係る画像処理プログラムの流れを説明するフローチャートである。
【図２】本実施形態に係る画像処理装置の構成を説明するブロック図である。
【図３】評価対象の明度プロファイル例を示す図である。
【図４】画像端の誤検出が発生する明度プロファイル例を示す図である。
【図５】パラメータと検出欠陥の目安を示す図である。
【図６】評価対象の明度プロファイルの欠陥検出例を示す図である。
【符号の説明】
【００８０】
１０…画像処理装置、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、２０…画像入力部、１０１…色変換部、１０２…プロファイル算出部、１０３…低周波除去部、１０４…欠陥スコア算出部、１０５…欠陥位置検出部、１０６…評価値算出部
【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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