(57)【要約】【課題】検査対象画像に発生した欠陥の位置関係に関わらず、欠陥の発生原因を同一とする欠陥領域を特定する。【解決手段】欠陥領域結合処理では、検査対象画像における個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にある個別欠陥領域同士の類似度を算出し、類似度が一致する場合は一次欠陥領域として結合する一次欠陥領域結合処理を行う。そして、二次欠陥領域結合条件ルールデータベースに示される結合条件に適合する一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合する二次欠陥領域結合処理を行う。【選択図】図３
2008180586.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出手段と、
前記欠陥領域内の欠陥発生原因を反映した欠陥特徴値を、前記欠陥領域毎に算出する欠陥特徴値算出手段と、
予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある前記欠陥領域同士を対象として、前記欠陥特徴値算出手段により算出された前記欠陥特徴値に基づいて、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段で算出された類似度が一致した前記欠陥領域同士を結合する第１の欠陥領域結合手段と、
を有することを特徴とする画像検査装置。
【請求項２】
前記第１の欠陥領域結合手段で結合された欠陥領域を対象として、予め設定した二次結合ルールに基づいて、さらに結合する第２の欠陥領域結合手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の画像検査装置。
【請求項３】
検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出手段と、
前記欠陥領域検出手段で検出された欠陥領域を対象として、所定の類似度合判定基準に基づき、欠陥発生原因が類似している前記欠陥領域同士を一次結合する第１の欠陥領域結合手段と、
前記一次結合された欠陥領域をさらに結合させるときの条件を示す二次欠陥領域結合条件データを記憶する二次欠陥領域結合条件データ記憶手段と、
前記一次結合された欠陥領域を対象として、前記二次欠陥領域結合条件データ記憶手段に記憶された二次欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致した場合に二次結合する第２の欠陥領域結合手段と、
を有することを特徴とする画像検査装置。
【請求項４】
検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出手段と、
前記欠陥領域内の欠陥発生原因を反映した欠陥特徴値を、前記欠陥領域毎に算出する欠陥特徴値算出手段と、
予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある前記欠陥領域同士を対象として、前記欠陥特徴値算出手段により算出された前記欠陥特徴値に基づいて、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段で算出された類似度が一致した前記欠陥領域同士を一次結合する第１の欠陥領域結合手段と、
前記一次結合された欠陥領域をさらに結合させるときの条件を示す二次欠陥領域結合条件データを記憶する二次欠陥領域結合条件データ記憶手段と、
前記一次結合された欠陥領域を対象として、前記二次欠陥領域結合条件データ記憶手段に記憶された二次欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致した場合に二次結合する第２の欠陥領域結合手段と、
を有することを特徴とする画像検査装置。
【請求項５】
前記欠陥特徴値算出手段で算出される前記第１の欠陥特徴値は、前記欠陥領域の形状、前記欠陥領域の諧調値、前記欠陥領域の周波数特性、前記欠陥領域の色成分の少なくとも一つを含むデータから算出されることを特徴とする請求項１又は請求項２又は請求項４記載の画像検査装置。
【請求項６】
前記類似度算出手段で算出される類似度は、前記欠陥領域同士の前記欠陥特徴値の差であることを特徴とする請求項１又は請求項２又は請求項４又は請求項５記載の画像検査装置。
【請求項７】
前記類似度算出手段で算出される類似度は、前記欠陥特徴値に基づいた前記欠陥領域同士のユークリッド距離であることを特徴とする請求項１又は請求項２又は請求項４又は請求項５記載の画像検査装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項７の何れか１項記載の画像検査装置を備え、画像の良否を判断する画像診断装置。
【請求項９】
検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出工程と、
前記欠陥領域内の欠陥発生原因を反映した第1の欠陥特徴値を、前記欠陥領域毎に算出する第1の欠陥特徴値算出工程と、
予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある前記欠陥領域同士を対象として、前記第1の欠陥特徴値算出工程により算出された前記第1の欠陥特徴値に基づいて、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を算出する類似度算出工程と、
前記類似度算出工程で算出された類似度が一致した前記欠陥領域同士を結合する第１の欠陥領域結合工程と、
をコンピュータに実行させる画像検査プログラム。
【請求項１０】
前記第１の欠陥領域結合工程で結合された欠陥領域を対象として、予め設定した二次結合ルールに基づいて、さらに結合する第２の欠陥領域結合工程をさらに有することを特徴とする請求項９記載の画像検査プログラム。
【請求項１１】
検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出工程と、
前記欠陥領域検出工程で検出された前記欠陥領域を所定の類似度合判定基準に基づいて、欠陥発生原因が類似している欠陥領域同士を結合する第１の欠陥領域結合工程と、
前記第１の欠陥領域結合工程で結合された欠陥領域を対象として、欠陥領域結合条件データ記憶部に記憶された欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致した場合にさらに結合する第２の欠陥領域結合工程と、
をコンピュータに実行させる画像検査プログラム。
【請求項１２】
検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出工程と、
前記欠陥領域内の欠陥発生原因を反映した第1の欠陥特徴値を、前記欠陥領域毎に算出する第1の欠陥特徴値算出工程と、
予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある前記欠陥領域同士を対象として、前記第1の欠陥特徴値算出工程により算出された前記第1の欠陥特徴値に基づいて、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を算出する類似度算出工程と、
前記類似度算出工程で算出された類似度が一致した前記欠陥領域同士を結合する第１の欠陥領域結合工程と、
前記第１の欠陥領域結合工程で結合された欠陥領域を対象として、欠陥領域結合条件データ記憶部に記憶された欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致した場合にさらに結合する第２の欠陥領域結合工程と、
をコンピュータに実行させる画像検査プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記録媒体に形成された画像に発生した欠陥の領域を特定する画像検査装置、画像診断装置及び画像検査プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像処理装置を用いて、画像データに基づいた画像を記録媒体である用紙に形成する場合に、例えば、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）等の現像剤色が、画像データに基づいた位置とは異なる用紙上の位置に付着することで、点状、筋状の汚れ等となり、用紙に形成される画像に欠陥を生じさせる場合がある。
【０００３】
そのため、欠陥が発生した画像を読み取って画像欠陥の種類を判別し、欠陥を生じさせることとなる画像処理装置の故障原因を特定する画像欠陥診断技術がある。画像欠陥診断技術において、正しく故障箇所を特定するためには、複雑な状態で発生した画像欠陥においても、各画像欠陥の状態を精度良く抽出しなければならない。
【０００４】
画像欠陥の状態を抽出する手段として、各種類の欠陥が発生する領域を予測し、予め検査領域を設定する発明が開示されている（特許文献１）。特許文献１では、それぞれの検査領域毎に、それぞれの種類の欠陥を最も抽出しやすい画像処理方法を用いて対応する種類の欠陥を検出する。画像処理方法は、検査領域毎に射影演算後に一次元の差分処理を施すことで微細な筋を検出する方法、微分処理を施して基準画像とパターンマッチングすることにより汚れを検出する方法等を利用することで複数種類の画像欠陥を検出している。
【０００５】
また、各欠陥候補にラベル付けをし、欠陥候補同士の距離が一定以下の欠陥候補から欠陥領域を抽出する発明が開示されている（特許文献２）。特許文献２では、ラベル付けされた欠陥候補同士の距離が一定距離以下の欠陥候補同士全てについて、欠陥候補の面積または濃度総和、欠陥候補間の距離に基づいて演算をし、演算結果から欠陥領域を検出する。
【特許文献１】特開２００１−１０５６９８公報
【特許文献２】特開２０００−１２１４９５公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、画像処理装置により形成された画像で発生する、例えばかすれ状態の線等の欠陥は、薄いかすれ状態、微小な欠陥が集合したかすれ状態など、様々な形状がある。そのため、特許文献１に記載の技術では、ある固定の検査領域に対して発生する欠陥を予測し、その検査領域に応じた欠陥検出方法を施すため、様々な状態の欠陥を精度よく検出できない。さらに、画像処理装置を構成する部品の周期性によって発生する欠陥のうち、副走査方向に複数種類の周期的な欠陥が発生した場合、欠陥の周期性を正しく検出できない。
【０００７】
また、特許文献２に記載の技術では、ラベル同士の距離が一定距離以下の欠陥に対しては、全てまとめて欠陥か否かの判定を行っている。そのため、発生原因の異なる欠陥が、複数種類一定距離以下に存在した場合、それぞれの欠陥を異なる欠陥領域として特定できない。
【０００８】
本発明は上記事実を考慮し、検査対象画像に発生した欠陥の位置関係に関わらず、欠陥の発生原因を同一とする欠陥領域を特定できる画像検査装置、画像診断装置及び画像検査プログラムを得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る画像検査装置は、検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出手段と、前記欠陥領域内の欠陥発生原因を反映した欠陥特徴値を、欠陥領域毎に算出する欠陥特徴値算出手段と、予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある前記欠陥領域同士を対象として、前記欠陥特徴値算出手段により算出された前記欠陥特徴値に基づいて、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段で算出された類似度が一致した前記欠陥領域同士を結合する第１の欠陥領域結合手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明において、欠陥特徴値算出手段が、欠陥領域検出手段により検出された欠陥領域の欠陥発生原因を反映した欠陥特徴値を、欠陥領域毎に算出する。欠陥特徴値としては、例えば、主走査方向の欠陥の長さ、副走査方向の欠陥の長さ、欠陥の周囲長、欠陥の面積、欠陥の諧調値の平均値等が挙げられる。次に、類似度算出手段が、予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある欠陥領域同士を対象として、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を欠陥特徴値に基づいて算出する。欠陥領域間距離とは、例えば２つの欠陥領域間の距離のうち、最短距離である。そして、第１の欠陥領域結合手段が、類似度が一致した欠陥領域同士を、例えば欠陥領域に付加された識別情報であるラベル番号を同一にすることで欠陥領域を結合する。
【００１１】
従って、異なる欠陥領域として検出された欠陥領域でも、その欠陥領域間距離が所定のしきい値内であり、欠陥領域同士の類似度が一致する場合は、同一の発生原因を有する欠陥であると特定できる。一方、欠陥領域間距離が所定のしきい値内である場合でも、欠陥領域同士の類似度が一致しない場合は、異なる欠陥発生原因を有する欠陥領域とみなすことができる。
【００１２】
また、本発明に係る画像検査装置において、前記第１の欠陥領域結合手段で結合された欠陥領域を対象として、予め設定した二次結合ルールに基づいて、さらに結合する第２の欠陥領域結合手段をさらに有することを特徴とする。
【００１３】
従って、欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある欠陥領域同士だけでなく、欠陥領域間距離が離れた欠陥領域についてもさらに結合され、検査対象画像全面に渡り欠陥の発生原因を同一とする欠陥領域を特定できる。
【００１４】
さらに、本発明に係る画像検査装置において、検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出手段と、前記欠陥領域検出手段で検出された欠陥領域を対象として所定の類似度合判定基準に基づき、欠陥発生原因が類似している欠陥領域同士を一次結合する第１の欠陥領域結合手段と、前記一次結合された欠陥領域をさらに結合させるときの条件を示す二次欠陥領域結合条件データを記憶する二次欠陥領域結合条件データ記憶手段と、前記一次結合された欠陥領域を対象として、前記二次欠陥領域結合条件データ記憶手段に記憶された二次欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致した場合に二次結合する第２の欠陥領域結合手段と、を有することを特徴とする。
【００１５】
第１の欠陥領域結合手段は、欠陥領域検出手段により検出された欠陥領域を対象として、所定の類似度合判定基準に基づき、欠陥発生原因が類似している欠陥領域同士を一次結合する。そして、第２の欠陥領域結合手段が、欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致する一次結合された欠陥領域を結合する。二次欠陥領域結合条件データは、一時結合された欠陥領域における欠陥の発生原因が類似するものを結合させるためのものであり、二次欠陥領域結合条件データ記憶手段に記憶されている。また、一次結合された欠陥領域の結合は、例えば一次欠陥領域に付加された識別情報であるラベル番号を同一にすることで行われる。
【００１６】
従って、検査対象画像全面に渡り欠陥の発生原因を同一とする欠陥領域を特定できる。
【００１７】
また、本発明に係る画像検査装置において、検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出手段と、前記欠陥領域内の欠陥発生原因を反映した欠陥特徴値を、欠陥領域毎に算出する欠陥特徴値算出手段と、予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある前記欠陥領域同士を対象として、前記欠陥特徴値算出手段により算出された前記欠陥特徴値に基づいて、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段で算出された類似度が一致した前記欠陥領域同士を一次結合する第１の欠陥領域結合手段と、前記一次結合された欠陥領域をさらに結合させるときの条件を示す二次欠陥領域結合条件データを記憶する二次欠陥領域結合条件データ記憶手段と、前記一次結合された欠陥領域を対象として、前記二次欠陥領域結合条件データ記憶手段に記憶された二次欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致した場合に二次結合する第２の欠陥領域結合手段と、を有することを特徴とする。
【００１８】
欠陥特徴値算出手段が、欠陥領域検出手段により検出された欠陥領域の欠陥発生原因を反映した欠陥特徴値を、欠陥領域毎に算出する。次に、類似度算出手段が、予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある欠陥領域同士を対象として、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を欠陥特徴値に基づいて算出する。そして、第１の欠陥領域結合手段が、類似度が一致した欠陥領域同士を、例えば欠陥領域に付加された識別情報を同一にすることで欠陥領域を一次結合する。そして、第２の欠陥領域結合手段が、二次欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致する一次結合された欠陥領域を結合する。
【００１９】
従って、検査対象画像に発生した欠陥の位置関係に関わらず、欠陥の発生原因を同一とする欠陥の領域を特定できる。
【００２０】
さらに、本発明に係る画像検査装置において、前記欠陥特徴値算出手段で算出される前記第１の欠陥特徴値は、前記欠陥領域の形状、前記欠陥領域の諧調値、前記欠陥領域の周波数特性、前記欠陥領域の色成分の少なくとも一つを含むデータから算出されることを特徴とする。
【００２１】
従って、第1の欠陥特徴値算出手段は、欠陥領域の発生原因を反映した欠陥特徴値を算出することができる。
【００２２】
また、本発明に係る画像検査装置において、前記類似度算出手段で算出される類似度は、前記欠陥領域同士の前記欠陥特徴値の差であることを特徴とする。
【００２３】
従って、近接する欠陥領域同士の類似度を、欠陥領域の欠陥特徴値から算出することができる。
【００２４】
さらに、本発明に係る画像検査装置において、前記類似度算出手段で算出される類似度は、前記欠陥特徴値に基づいた前記欠陥領域同士のユークリッド距離であることを特徴とする。
【００２５】
従って、近接する欠陥領域同士の類似度を、欠陥領域の欠陥特徴値から算出することができる。
【００２６】
また、本発明に係る画像診断装置は、請求項１乃至請求項７の何れか１項記載の画像検査装置を備え、画像の良否を判断する。
【００２７】
画像診断装置が、本発明に係る画像検査装置を備えることにより、例えば医療用の画像に病巣が含まれている場合に、欠陥領域として検出することができる。また、病巣が複数検出された場合に、複数の病巣が各々同じ原因であるか否かを判断できる。
【００２８】
さらに、本発明に係る画像検査プログラムは、検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出工程と、前記欠陥領域内の欠陥発生原因を反映した第1の欠陥特徴値を、欠陥領域毎に算出する第1の欠陥特徴値算出工程と、予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある前記欠陥領域同士を対象として、前記第1の欠陥特徴値算出工程により算出された前記第1の欠陥特徴値に基づいて、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を算出する類似度算出工程と、前記類似度算出工程で算出された類似度が一致した前記欠陥領域同士を結合する第１の欠陥領域結合工程と、を有することを特徴とする。
【００２９】
欠陥特徴値算出工程が、欠陥領域検出工程により検出された欠陥領域の欠陥発生原因を反映した欠陥特徴値を、欠陥領域毎に算出する。次に、類似度算出工程が、予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある欠陥領域同士を対象として、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を欠陥特徴値に基づいて算出する。そして、第１の欠陥領域結合工程が、類似度が一致した欠陥領域同士を、例えば欠陥領域に付加された識別情報を同一にすることで欠陥領域を結合する。
【００３０】
従って、異なる欠陥領域として検出された欠陥領域でも、その欠陥領域間距離が所定のしきい値内であり、欠陥領域同士の類似度が一致する場合は、同一の発生原因を有する欠陥であると特定できる。一方、欠陥領域間距離が所定のしきい値内である場合でも、欠陥領域同士の類似度が一致しない場合は、異なる欠陥発生原因を有する欠陥領域とみなすことができる。
【００３１】
また、本発明に係る画像検査プログラムは、前記第１の欠陥領域結合工程で結合された欠陥領域を対象として、予め設定した二次結合ルールに基づいて、さらに結合する第２の欠陥領域結合工程をさらに有することを特徴とする。
【００３２】
従って、欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある欠陥領域同士だけでなく、欠陥領域間距離が離れた欠陥領域についてもさらに結合され、検査対象画像全面に渡り欠陥の発生原因を同一とする欠陥領域を特定できる。
【００３３】
さらに、本発明に係る画像検査プログラムは、検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出工程と、前記欠陥領域検出工程で検出された欠陥領域を所定の類似度合判定基準に基づいて、欠陥発生原因が類似している欠陥領域同士を結合する第１の欠陥領域結合工程と、前記第１の欠陥領域結合工程で結合された欠陥領域を対象として、欠陥領域結合条件データ記憶部に記憶された欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致した場合にさらに結合する第２の欠陥領域結合工程と、を有することを特徴とする。
【００３４】
第１の欠陥領域結合工程は、欠陥領域検出工程により検出された欠陥領域を対象として、所定の類似度合判定基準に基づき、欠陥発生原因が類似している欠陥領域同士を一次結合する。そして、第２の欠陥領域結合工程が、欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致する一次結合された欠陥領域を結合する。
【００３５】
従って、検査対象画像全面に渡り欠陥の発生原因を同一とする欠陥領域を特定できる。
【００３６】
また、本発明に係る画像検査プログラムは、検査対象画像に生じた複数の欠陥領域を検出する欠陥領域検出工程と、前記欠陥領域内の欠陥発生原因を反映した第1の欠陥特徴値を、欠陥領域毎に算出する第1の欠陥特徴値算出工程と、予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある前記欠陥領域同士を対象として、前記第1の欠陥特徴値算出工程により算出された前記第1の欠陥特徴値に基づいて、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を算出する類似度算出工程と、前記類似度算出工程で算出された類似度が一致した前記欠陥領域同士を結合する第１の欠陥領域結合工程と、前記第１の欠陥領域結合工程で結合された欠陥領域を対象として、欠陥領域結合条件データ記憶部に記憶された欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致した場合にさらに結合する第２の欠陥領域結合工程と、を備えることを特徴とする。
【００３７】
欠陥特徴値算出工程が、欠陥領域検出手段により検出された欠陥領域の欠陥発生原因を反映した欠陥特徴値を、欠陥領域毎に算出する。次に、類似度算出工程が、予め設定した測距手順に基づいて測定した欠陥領域間距離が所定のしきい値内にある欠陥領域同士を対象として、欠陥発生原因が類似している度合いを示す類似度を欠陥特徴値に基づいて算出する。そして、第１の欠陥領域結合工程が、類似度が一致した欠陥領域同士を、例えば欠陥領域に付加された識別情報を同一にすることで欠陥領域を一次結合する。そして、第２の欠陥領域結合工程が、二次欠陥領域結合条件データに含まれる条件の一部又は全部に合致する一次結合された欠陥領域を結合する。
【００３８】
従って、検査対象画像に発生した欠陥の位置関係に関わらず、欠陥の発生原因を同一とする欠陥の領域を特定できる。
【発明の効果】
【００３９】
以上説明した如く本発明では、検査対象画像に発生した欠陥の位置関係に関わらず、欠陥の発生原因を同一とする欠陥領域を特定できるという優れた効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
図１に、例えば用紙等の記録媒体に、画像データに基づいた画像を形成する電子写真方式の画像処理装置１０の構成を表わすブロック図を示す。
【００４１】
画像処理装置１０は、制御部１２、操作部１４、画像読取部１６、画像形成部１８、データ記憶部２０、故障診断部２２、画像検査装置である画像検査部２４を備え、これらはコントロールバスやデータバス等のバス２６を介して接続される。
【００４２】
制御部１２は、画像処理装置１０の全体の制御を司る。例えば、操作部１４を介して、ユーザの画像処理装置１０に対する要求を受け付け、ユーザの要求に応じた画像処理装置１０の制御を行う。
【００４３】
操作部１４は、ユーザからの要求を受け付け、また、画像処理装置１０の動作状態等を操作部１４が有する液晶ディスプレイ等に表示する。
【００４４】
画像読取部１６は、所謂スキャナであり、用紙等に形成された画像を読み取り、画像データを取得する。
【００４５】
画像形成部１８は、画像読取部１６で取得された画像データ等に基づいて用紙に画像を形成する。画像形成部１８は、画像形成時に適用される現像剤の色成分として、例えば、Ｃ（シアン）色、Ｍ（マゼンタ）色、Ｙ（イエロー）色、Ｋ（ブラック）色のトナー又はインクを用いて、カラー画像を用紙に形成する。
【００４６】
データ記憶部２０は、例えば、不揮発性の記憶装置であり、画像読取部１６で取得された画像データ、画像処理装置１０の外部から入力された画像データ、画像処理装置１０の動作状態に係るデータ等、種々のデータを記憶する。また、データ記憶部２０は、画像形成部１８で形成された画像に欠陥が生じているか否かを判定するための、基準となる基準画像データや、後述する二次欠陥領域結合条件データベースを記憶する。
【００４７】
故障診断部２２は、画像処理装置１０の内部状態に係る情報、画像処理装置１０で用紙に形成された画像に係る情報等に基づいて画像処理装置１０の故障診断を行う。
【００４８】
画像検査部２４は、画像データに基づいて画像処理装置１０で用紙に形成された画像を検査し、欠陥領域を検出し、欠陥発生原因が類似する欠陥領域同士を結合する。
【００４９】
図２に、画像検査部２４の構成を機能ブロック図として示す。
【００５０】
画像検査部２４は、欠陥領域検出手段である個別欠陥領域検出部５０を備える。
【００５１】
個別欠陥領域検出部５０は、画像読取部１６と接続され、画像読取部１６で読み取られた検査対象画像の検査対象画像データが送信される。検査対象画像は、基準画像データに基づいて形成される。そして、個別欠陥領域検出部５０は、検査対象画像データと基準画像データとを比較し、異なる画像データ部分を欠陥として検出する。個別欠陥領域検出部５０は、識別情報付加部５１と接続される。
【００５２】
識別情報付加部５１は、個別欠陥領域検出部５０で検出された各々の個別欠陥領域に識別情報として、例えば各々異なるラベル番号を付加する。識別情報付加部５１は、第1の欠陥特徴値算出手段である個別欠陥領域欠陥特徴値算出部５２と個別欠陥領域間距離算出部５４と接続される。
【００５３】
個別欠陥領域欠陥特徴値算出部５２は、個別欠陥領域検出部５０で検出された個別欠陥領域毎に、個別欠陥領域の発生原因を反映した個別欠陥特徴値を算出する。
【００５４】
個別欠陥領域間距離算出部５４は、個別欠陥領域検出部５０で検出された複数の個別欠陥領域間の距離を予め設定した測距手順に基づいて測定することにより算出する。個別欠陥領域間距離算出部５４は、類似度算出判定部５６と接続される。
【００５５】
類似度算出判定部５６は、個別欠陥領域間距離算出部５４で算出された複数の個別欠陥領域間の距離に基づいて、該当する個別欠陥領域間の類似度を算出するかどうかを判定する。個別欠陥領域間の類似度とは、欠陥発生原因が類似している度合いを示す値である。個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にある個別欠陥領域同士は類似度を算出する必要があると判定される。一方、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にない個別欠陥領域同士は類似度を算出する必要がないと判定される。類似度算出判定部５６は、類似度算出手段である類似度算出部５８と第１の欠陥領域結合手段である一次欠陥領域検出部６０と接続される。
【００５６】
類似度算出部５８は、類似度算出判定部５６で個別欠陥領域間の類似度を算出すると判定された場合に、個別欠陥領域欠陥特徴値算出部５２で算出された個別欠陥領域特徴値に基づいて個別欠陥領域同士の類似度を算出する。
【００５７】
一次欠陥領域検出部６０は、類似度算出部５８で算出された類似度が一致した個別欠陥領域を結合し、一次欠陥領域として検出する。なお、類似度算出判定部５６において類似度を算出する必要が無いと判断された個別欠陥領域は、他の個別欠陥領域と結合されること無く、そのまま一次欠陥領域として一次欠陥領域検出部６０で検出される。一次欠陥領域検出部６０は、一次欠陥領域欠陥特徴値算出部６２と接続される。
【００５８】
一次欠陥領域欠陥特徴値算出部６２は、一次欠陥領域検出部６０で検出された一次欠陥領域の一次欠陥特徴値を算出する。一次欠陥領域欠陥特徴値算出部６２は、二次欠陥領域結合条件データベース検索部６４と接続される。
【００５９】
二次欠陥領域結合条件データベース検索部６４は、二次欠陥領域結合条件データベースに示される条件に基づいて、複数の一次欠陥領域が二次欠陥領域として結合できるか否かを判定する。二次欠陥領域結合条件データベースは、データ記憶部２０が備える二次欠陥領域結合条件記憶手段である二次欠陥領域結合条件データベース記憶部７０に記憶されている。二次欠陥領域結合条件データベース検索部６４は、第２の欠陥領域結合手段である二次欠陥領域検出部６６と接続される。
【００６０】
二次欠陥領域検出部６６は、二次欠陥領域結合条件データベース検索部６４の判定に基づいて、複数の一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合し、検出する。
【００６１】
二次欠陥領域検出部６６で検出された検査対象画像の二次欠陥領域に係る情報は、故障診断部２２に送信される。
【００６２】
次に本実施の形態の作用を説明する。
【００６３】
欠陥種類毎に欠陥領域を結合する処理手順の概要を、図３のフローチャートを用いて説明する。
【００６４】
まず、ステップ３００において、画像処理装置１０で形成される画像の欠陥の検出を行うために、画像形成部１８が、検査対象画像として基準画像データに基づいた画像を用紙に形成する。
【００６５】
次に、ステップ３０２で、画像読取部１６が、用紙に形成された検査対象画像を読み取り、検査対象画像データを取得する。
【００６６】
次に、ステップ３０４で、個別欠陥領域検出部５０と識別情報付加部５１とが、検査対象画像データに対して、個別欠陥領域検出処理を行う。まず、個別欠陥領域検出部５０が、基準画像データと検査対象画像データを比較することで、検査対象画像データのうち基準画像データに無い画像データ部分を欠陥とする。そして検査対象画像データに対して二値化処理等を行い、欠陥とされた画像データのうち、繋がった部分を１つの個別欠陥領域として検出する。すなわち、互いの距離が近い欠陥とされる画像データ部分でも、繋がっていない欠陥とされる画像データ部分は、異なる個別欠陥領域として検出される。そして、認識情報付加部５１が、識別情報として例えば異なる番号のラベルを、個別欠陥領域毎に付加する。
【００６７】
次に、ステップ３０６で、個別欠陥領域間の距離と個別欠陥領域内の特徴値とに基づいて一次欠陥領域結合処理が行われる。一次欠陥領域結合処理は、例えば、ある個別欠陥領域１に対して、所定のしきい値以内の距離に位置する別の個別欠陥領域２が存在し、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２とが同様の個別欠陥特徴値を持った場合に、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２を結合させる処理である。なお、一次欠陥領域結合処理の詳しい処理内容については、図４のフローチャートを用いて後述する。
【００６８】
次に、ステップ３０８で、二次欠陥領域結合条件データベースの検索による二次欠陥領域結合処理が行われる。二次欠陥領域結合処理は、一次欠陥領域に対して、様々な欠陥領域結合ルールを記した二次欠陥領域結合条件データベースを参照し、欠陥領域結合条件を満足した場合に、一次欠陥領域を結合する。二次欠陥領域結合処理の結果が最終的な欠陥領域となり、欠陥領域結合処理を終了する。なお、二次欠陥領域結合処理の詳しい処理内容については、図５のフローチャートを用いて後述する。
【００６９】
以下に、一次欠陥領域結合処理について図４のフローチャートを用いて説明する。
【００７０】
まず、ステップ４００において、個別欠陥領域欠陥特徴値算出部５２が、個別欠陥領域の全てに対して個別欠陥特徴値の算出を行う。
【００７１】
個別欠陥特徴値は、個別欠陥領域の形状、個別欠陥領域の階調値、個別欠陥領域の周波数成分、個別欠陥領域の色成分の少なくとも一つを含むデータから算出される。
【００７２】
個別欠陥特徴値は、個別欠陥領域の形状から、主走査方向の欠陥の長さ、副走査方向の欠陥の長さ、欠陥の周囲長、欠陥の面積が算出される。また、欠陥の周囲長を欠陥の面積で割った値を欠陥の複雑度も個別欠陥特徴値として算出される。また、個別欠陥特徴値として階調値からは、各個別欠陥領域における平均値、標準偏差、最大値、最小値等が算出される。また、個別欠陥特徴値として周波数成分からは、ある周波数成分における積分値、最大値等が算出される。また、個別欠陥特徴値として色成分からは、各個別欠陥領域が発生している色成分が抽出される。
【００７３】
次に、ステップ４０２で、個別欠陥領域間距離算出部５４が、個別欠陥領域間の距離を算出する。例えば、一次欠陥領域結合処理の対象となる個別欠陥領域を個別欠陥領域１並びに個別欠陥領域２とした場合に、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２との、例えば最短距離が算出される。以下、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２とを例に挙げて説明するが、一時欠陥領域結合処理の対象となる個別欠陥領域は、２つ以上であってもよい。
【００７４】
次に、ステップ４０４で、類似度算出判定部５６が、算出された個別欠陥領域間の距離と予め設定された所定のしきい値とを比較し、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値以下であるか否かを判定する。個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値以下の場合は、肯定と判定され、ステップ４０６へ移行する。また、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値を超える場合は、否定と判定され、ステップ４１２へ移行する。
【００７５】
ステップ４０６では、類似度算出部５８が、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値以下の個別欠陥領域である個別欠陥領域１と個別欠陥領域２との類似度の算出を行う。
【００７６】
類似度の算出を行うための方法の一例として、該当する個別欠陥領域である個別欠陥領域１の個別欠陥特徴値群と個別欠陥領域２の個別欠陥特徴値群との差をしきい値比較する。以下にその条件の一例を示す。
【００７７】
類似度判定条件１：ｈ１−ｈ２＞Ｔｈ（ｈｅｉｇｈｔ）
類似度判定条件２：ｗ１−ｗ２＞Ｔｈ（ｗｉｄｔｈ）
類似度判定条件３：ｔａ１−ｔａ２＞Ｔｈ（ｔｏｎｅａｖｅ）
類似度判定条件４：ｃ１＝ｃ２
ここで、ｈ１は個別欠陥領域１の副走査方向の長さ、ｈ２は個別欠陥領域２の副走査方向の長さ、Ｔｈ（ｈｅｉｇｈｔ）は条件１を満たすためのしきい値である。また、ｗ１は個別欠陥領域１の主走査方向の長さ、ｗ２は個別欠陥領域２の主走査方向の長さ、Ｔｈ（ｗｉｄｔｈ）は条件２を満たすためのしきい値である。また、ｔａ１は個別欠陥領域１の階調平均値、ｔａ２は個別欠陥領域２の階調平均値、Ｔｈ（ｔｏｎｅａｖｅ）は条件３を満たすためのしきい値である。また、ｃ１は個別欠陥領域１の色成分、ｃ２は個別欠陥領域２の色成分である。なお、各しきい値は、予め設定されている。また、類似度を求めるために類似度判定条件１乃至類似度判定条件４以外の他の類似度判定条件を用いてもよい。
【００７８】
さらに、類似度の算出を行うための別の方法として、個別欠陥領域１の個別欠陥特徴値群と個別欠陥領域２の個別欠陥特徴値群について、特徴値空間におけるユークリッド距離を類似度として算出する方法がある。例えば、この方法の場合は、ユークリッド距離をｄとし、数式１により類似度を算出する。
【００７９】
【数１】
2008180586.tif 000003
【００８０】
数式１で示される、ユークリッド距離の算出に用いられる個別欠陥領域の特徴値は、一例であり、例えば、個別欠陥領域の周波数特性、個別欠陥領域の色成分等を、個別欠陥領域間のユークリッド距離を算出するために用いてもよい。
【００８１】
次に、ステップ４０８で、一次欠陥領域検出部６０が、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２と類似度が一致しているか否かの判定を行う。
【００８２】
個別欠陥領域１の特徴値群と個別欠陥領域２の特徴値群の差をしきい値比較する方法において、ステップ４０６における類似度判定条件１乃至類似度判定条件４の条件を全て満たす場合は、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２との類似度が一致しており、肯定と判定され、ステップ４１０へ移行する。一方、ステップ４０６における類似度判定条件１乃至類似度判定条件４のうち一つでも条件を満たさない場合は、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２との類似度が一致しておらず、否定と判定され、ステップ４１２へ移行する。
【００８３】
また、ユークリッド距離を類似度として算出する方法において、算出されたユークリッド距離がユークリッド距離の算出方法に応じて設定された所定のしきい値以下の場合は、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２との類似度が一致しており、肯定と判定され、ステップ４１０へ移行する。一方、算出されたユークリッド距離が所定のしきい値を超える場合は、個別欠陥領域１と個別欠陥領域２との類似度が一致しておらず、否定と判定され、ステップ４１２へ移行する。
【００８４】
ステップ４１０では、一次欠陥領域検出部６０が、ステップ４０８で肯定と判定された対象の個別欠陥領域１と個別欠陥領域２とを一次欠陥領域として結合処理を行い、一次欠陥領域として検出する。この結合処理とは、該当する個別欠陥領域に対して、同じラベル番号を新たに付与する等の処理を行うことをいう。なお、他の個別欠陥領域と結合されない個別欠陥領域は、そのまま一次欠陥領域として検出される。
【００８５】
次に、ステップ４１２で、全個別欠陥領域間に対して、類似度の判定が行われ位置欠陥領域としての結合処理が終了したかの判定を行う。全個別欠陥領域に対して処理が終了した場合は、肯定と判定され、一次欠陥領域結合処理を終了する。全個別欠陥領域に対して処理が終了した場合は、否定と判定され、ステップ４０２へ移行する。
【００８６】
なお、一次欠陥領域結合処理は、図４のフローチャートで示される個別欠陥領域の類似度を算出する手段とは異なる類似度合判定基準を用いてもよい。
【００８７】
以下に、二次欠陥領域結合処理について図５のフローチャートを用いて説明する。
【００８８】
まず、ステップ５００において、一次欠陥領域欠陥特徴値算出部６２が、一次欠陥領域の全てに対する一次欠陥特徴値の算出処理を行う。一次欠陥領域特徴値とは、例えば、複数の一次欠陥領域毎の大きさを示す値、検査対象画像に含まれる全ての一次欠陥領域同士の大きさを示す値の比、検査対象画像に含まれる全ての一次欠陥領域同士の位置関係を示す値、複数の一次欠陥領域と検査対象画像との位置関係を示す値等である。
【００８９】
次に、ステップ５０２で、二次欠陥領域結合条件データベース検索部６４が、一次欠陥領域欠陥特徴値算出部６２で算出された一次欠陥領域特徴値群のうち、図６（Ａ）の模式図に示される二次欠陥領域結合条件データベース１で設定された条件に適合し、二次欠陥領域として結合することができる一次欠陥領域の検索処理を開始する。
【００９０】
二次欠陥領域結合条件データベース１に示されるパラメータ１乃至パラメータ１１は、一時欠陥領域特徴値である。
【００９１】
ここで、一時欠陥領域特徴値であるパラメータ１乃至１１の具体的な説明をする。
【００９２】
パラメータ１は、一次欠陥領域の主走査方向サイズと副走査方向サイズとの比である。パラメータ２は、パラメータ１が二次欠陥領域結合条件データベース１に示される条件を満足する、主走査方向に長い一次欠陥領域の数である。パラメータ３は、パラメータ１が二次欠陥領域結合条件データベース１に示される条件を満足する、複数の一次欠陥領域間の副走査方向のピッチである。パラメータ４は、パラメータ１が二次欠陥領域結合条件データベース１に示される条件を満足する、複数の一次欠陥領域のうち、副走査方向の位置の最小値である。パラメータ５は、パラメータ１が二次欠陥領域結合条件データベース１に示される条件を満足する、複数の一次欠陥領域のうち、副走査方向の位置の最大値である。パラメータ６は、結合させる対象となる一次欠陥領域の副走査方向のサイズの比である。パラメータ７は、結合させる対象となる一次欠陥領域間の主走査方向の中心位置座標の差である。パラメータ８は、結合させる対象となる一次欠陥領域間の個別欠陥領域数の比である。パラメータ９は、結合させる対象となる一次欠陥領域間の面積の比である。パラメータ１０は、結合させる対象となる一次欠陥領域間の階調値平均値の差である。パラメータ１１は、結合させる対象となる一次欠陥領域間の色成分である。
【００９３】
なお、一次欠陥領域特徴値は上記以外のものを用いてもよい。
【００９４】
次に、ステップ５０４で、二次欠陥領域結合条件データベース検索部６４が、二次欠陥領域結合条件データベース１で設定された条件に適合している一次欠陥領域の有無を判定する。
【００９５】
図６（Ａ）に示される二次欠陥領域結合条件データベース１は、各条件毎に、該当する特徴値の範囲が記されている。例えば、結合条件１又は結合条件２に特徴値が適合した場合は、検査対象画像の全面に渡り主走査方向に沿った横線の欠陥が生じている場合である。結合条件３又は結合条件４に特徴値が適合した場合は、検査対象画像の副走査方向に沿った縦筋の欠陥が生じている場合である。また、結合条件５又は結合条件６に特徴値が適合した場合は、画像形成部１８が備える中間転写ベルト（ＩＢＴ）に原因を有する欠陥が生じている場合である。なお、図６（Ａ）の二次欠陥領域結合条件データベース１に示される各値は、一例として被検査画像がＡ４サイズの用紙に形成された場合を挙げている。
【００９６】
また、二次欠陥領域結合条件データベース１に示される条件に適合する一次欠陥領域が無い場合は、図６（Ｂ）に示される二次欠陥領域結合条件データベース２(周期性欠陥領域結合ルールデータベース)で、一次欠陥領域の特徴値を検索してもよい。二次欠陥領域結合条件データベース２は、周期性を有している一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合させる場合の条件を示している。一次欠陥領域を二次欠陥領域結合条件データベース２で検索する場合の欠陥の特徴値は、一次欠陥領域間の主走査方向サイズの比、一次欠陥領域間の副走査方向サイズの比、一次欠陥領域間の階調値平均値の比、一次欠陥領域の色成分、一次欠陥領域間の副走査方向のピッチである。なお、図６（Ｂ）の二次欠陥領域結合条件データベース２に示される、各条件に適合するための数値は、一例として検査対象画像がＡ４サイズの用紙に形成された場合を示している。
【００９７】
二次欠陥領域結合条件データベース１又は二次欠陥領域結合条件データベース２の結合条件に適合している一次欠陥領域が存在する場合は、肯定と判定され、ステップ５０６へ移行する。一方、二次欠陥領域結合条件データベース１又は二次欠陥領域結合条件データベース２の結合条件に適合している一次欠陥領域が存在しない場合は、否定と判定され、ステップ５０８へ移行する。
【００９８】
ステップ５０６では、二次欠陥領域検出部６６が、二次欠陥領域結合条件データベース１又は二次欠陥領域結合条件データベース２の結合条件に適合した複数の一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合し、検出する。なお、この結合処理とは、該当する個別欠陥領域に対して、同じラベル番号を新たに付与する等の処理を行うことをいう。
【００９９】
ステップ５０８では、全ての一次欠陥領域に対して、二次欠陥領域結合条件データベース１の条件全てについて検索処理を終了したかどうかの判定処理を行う。全ての一次欠陥領域に対して検索処理が終了した場合は、肯定と判定され、二次欠陥領域結合処理を終了する。一方、全ての一次欠陥領域に対して検索処理が終了していない場合は、否定と判定され、ステップ５０２へ移行する。
【０１００】
なお、ステップ５０４で、否定と判断され、二次欠陥領域が検出されないまま二次欠陥領域結合処理が終了した場合は、一次欠陥領域がそのまま最終的な欠陥領域の結果となる。
【０１０１】
なお、個別欠陥領域に対して、一次欠陥領域結合処理を行わず、個別欠陥領域の特徴値を、一次欠陥領域欠陥特徴値算出部６２で算出される方法と同じ方法で算出し、個別欠陥領域から二次欠陥領域を検出するものとしてもよい。
【０１０２】
なお、二次欠陥領域結合処理は、図５のフローチャートで用いられる二次欠陥領域結合条件データベースではなく、異なる二次結合ルールを用いて一次欠陥領域を結合してもよい。
【０１０３】
ここで、具体的に種々の欠陥パターンを挙げ、各々の欠陥パターンに応じた処理について述べる。
【０１０４】
欠陥パターンの例として、横線が画面全体に渡って複数個発生した場合の例である欠陥パターン１を挙げる。欠陥パターン１における欠陥結合処理について、図７（Ａ）乃至図７（Ｆ）を用いて説明する。
【０１０５】
図７（Ａ）は、欠陥として横線が全面に渡って複数個発生した検査対象画像を、画像読取部１６で読み取ることで検査対象画像データを取得し、二値化処理した画像データである。そして、二値化処理した検査対象画像データの欠陥に対してラベル処理を行い、個別欠陥領域を検出する。
【０１０６】
欠陥パターン１における個別欠陥領域の一例を図７（Ｂ）に示す。図７（Ｂ）は、図７（Ａ）の破線で囲まれた欠陥の領域の拡大図である。図７（Ｂ）の破線で囲まれた各々の領域は、個別欠陥領域ａ乃至個別欠陥領域ｃとされる。
【０１０７】
図７（Ｃ）は、欠陥画像全体に対しての個別欠陥領域の一部としてさらに個別欠陥領域ｄ、ｅを示す。次に、個別欠陥領域を結合して一次欠陥領域を検出するために、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にある個別欠陥領域同士の類似度を算出する。
【０１０８】
図７（Ｄ）は、類似度算出の一例として、近接した個別欠陥領域ｄ、ｅの個別欠陥特徴値をｎ次元欠陥特徴値空間上へのプロットを示している。この場合、個別欠陥領域間の個別欠陥特徴値のうち、形状(特に副走査方向の欠陥の長さ)、周波数特性、色成分が近いため、ｎ次元空間内でもユークリッド距離が所定のしきい値内となり、類似度が一致すると判定され、一次欠陥領域として結合されている。
【０１０９】
図７（Ｅ）は、個別欠陥領域ａ乃至個別欠陥領域ｃ並びに個別欠陥領域ｄ、ｅの類似度が一致したため、それらを一次欠陥領域として結合した図を示している。図７（Ｅ）の破線で囲まれた領域αが個別欠陥領域ａ、ｂ、ｃを結合して得られた一次欠陥領域である。また、図７（Ｅ）の破線で囲まれた領域βが個別欠陥領域ｄ、ｅを結合して得られた一次欠陥領域である。なお、図７（Ｅ）の破線で囲まれた一次欠陥領域は、一例であり、他の欠陥に関しても、一次欠陥領域として結合が可能な個別欠陥領域は、一次欠陥領域として結合されているものとする。
【０１１０】
次に、一次欠陥領域を結合して二次欠陥領域を検出するために、二次欠陥領域結合条件データベース１の条件を検索し、条件に適合した場合、その条件に該当する一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合する。本欠陥パターンの場合、一次欠陥領域の特徴値が、パラメータ１において１０より大きい、パラメータ２において１０本より大きい、パラメータ３において１０ｍｍより大きく３０ｍｍ未満、パラメータ４において２０ｍｍ未満、パラメータ５において１７０ｍｍより大きい、パラメータ１０において４０±３０、パラメータ１１において同じ色であるという、二次欠陥領域結合条件データベース１の結合条件１を全て満たしている一次欠陥領域が複数存在する。そこで、結合条件１を満たす一次欠陥領域の全てを二次欠陥領域として結合させる。
【０１１１】
図７（Ｆ）は、結合条件1を満たす一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合した領域を破線で示している。このように、二次欠陥領域を検出した後に、画像欠陥領域結合処理を終了する。
【０１１２】
次に、細い縦筋の固まりが検査対象画像の上から下に渡って周期的に複数個発生した例である欠陥パターン２を挙げる。欠陥パターン２における欠陥結合処理について、図８（Ａ）乃至図８（Ｆ）を用いて説明する。
【０１１３】
図８（Ａ）は、欠陥として細い縦筋の固まりが画面全体の上から下に渡って周期的に複数個発生した検査対象画像を、画像読取部１６で読み取ることで検査対象画像データを取得し、二値化処理した画像データである。そして、二値化処理した検査対象画像データの欠陥に対してラベル処理を行い、個別欠陥領域を検出する。
【０１１４】
欠陥パターン２における個別欠陥領域の一例を図８（Ｂ）に示す。図８（Ｂ）は、図８（Ａ）の破線で囲まれた欠陥の領域の拡大図である。図８（Ｂ）の破線で囲まれた各々の領域は、個別欠陥領域ａ、ｂとされる。なお、図８（Ｂ）の破線で示される領域に囲まれていても、他の欠陥と連続していない欠陥は、各々異なる個別欠陥領域とみなされる。
【０１１５】
図８（Ｃ）は、個別欠陥領域とされた欠陥の領域を示す。破線で囲まれた領域ａ乃至領域ｈが各々個別欠陥領域である。次に、個別欠陥領域を結合して一次欠陥領域を検出するために、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にある個別欠陥領域同士の類似度を算出する。
【０１１６】
図８（Ｄ）は、類似度算出の一例として、近接した個別欠陥領域ａ、ｂの個別欠陥特徴値をｎ次元欠陥特徴値空間上へのプロットを示している。この場合、個別欠陥領域間の個別欠陥特徴値のうち、形状(特に副走査方向の長さ)、周波数特性、色成分が近い。特に細かい縦筋の固まりにより、周波数特性が近くなる。そのため、ｎ次元空間内でもユークリッド距離が所定のしきい値内となり、類似度が一致すると判定され、一次欠陥領域として結合されている。
【０１１７】
図８（Ｅ）は、個別欠陥領域を一次欠陥領域として結合した領域を破線で囲み、示す。図８（Ｃ）の個別欠陥領域ａ、ｂとその近辺の個別欠陥領域は、図８（Ｅ）の一次欠陥領域αとして結合される。また、図８（Ｃ）の個別欠陥領域ｃ、ｄとその近辺の個別欠陥領域は、図８（Ｅ）の一次欠陥領βとして結合される。また、図８（Ｃ）の個別欠陥領域ｅ、ｆとその近辺の個別欠陥領域は、図８（Ｅ）の一次欠陥領域γとして結合される。また、図８（Ｃ）の個別欠陥領域ｇ、ｈとその近辺の個別欠陥領域は、図８（Ｅ）の一次欠陥領域δとして結合される。
【０１１８】
次に、一次欠陥領域を結合して二次欠陥領域を検出するために、二次欠陥領域結合条件データベース１の結合条件を検索し、結合条件に適合した場合、その結合条件に該当する一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合する。しかし、本欠陥パターン２の場合は、二次欠陥領域結合条件データベース１の結合条件の何れもを満たしていない。そのため、図６（Ｂ）に示されるような二次欠陥領域結合条件データベース２の条件を検索する。この場合、主走査長さの比が０．８より大きく１．２未満、副走査長さの比が０．８より大きく１．２未満、階調値平均値の比が０．８より大きく１．２未満、色成分が同じというように、二次欠陥領域結合条件データベース２の条件1を図８（Ｅ）の一次欠陥領域α乃至一次欠陥領域δが満たしている。そこで、条件１を満たす一次欠陥領域α乃至一次欠陥領域δを二次欠陥領域として結合させる。
【０１１９】
図８（Ｆ）は、二次欠陥領域結合条件データベース２の結合条件1を満たす一次欠陥領域を結合した二次欠陥領域Ｉを破線で示している。二次欠陥領域を検出した後に、画像欠陥領域結合処理を終了する。
【０１２０】
次に、うっすらとした縦筋が画面全体に渡って発生した例である欠陥パターン３を挙げる。欠陥パターン３における欠陥結合処理について、図９（Ａ）乃至図９（Ｄ）を用いて説明する。
【０１２１】
図９（Ａ）は、欠陥としてうっすらとした縦筋が画面全体に渡って発生した検査対象画像を、画像読取部１６で読み取ることで検査対象画像データを取得し、二値化処理した画像データである。そして、二値化処理した検査対象画像データの欠陥に対してラベル処理を行い、個別欠陥領域を検出する。
【０１２２】
欠陥パターン３における個別欠陥領域の一例を図９（Ｂ）に示す。図９（Ｂ）は、図９（Ａ）の破線で囲まれた欠陥の領域の拡大図である。本欠陥パターン３における個別欠陥領域は、非常に微小な領域の集まりとなっている。そのため、各々の個別欠陥領域を囲む破線を省略する。
【０１２３】
次に、個別欠陥領域を結合して一次欠陥領域を検出するために、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にある個別欠陥領域同士の類似度を算出する。本欠陥パターンにおける類似度算出では、個別欠陥領域間の個別欠陥特徴値のうち、形状、階調値、色成分が近い。そのため、ｎ次元空間内でもユークリッド距離が所定のしきい値内となり、類似度が一致すると判定され、複数の一次欠陥領域として結合することができる個別欠陥領域が多数存在する。
【０１２４】
図９（Ｃ）は、個別欠陥領域を一次欠陥領域α乃至一次欠陥領域ηとして結合した図である。
【０１２５】
次に、一次欠陥領域を結合して二次欠陥領域を検出するために、二次欠陥領域結合条件データベース１の結合条件を検索し、結合条件に適合した場合、その結合条件に該当する一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合する。本欠陥パターン３の場合は、副走査方向の同一線上に欠陥が２個以上存在しており、パラメータ６において０．８より大きく、１．２未満、パラメータ８において２０以上、パラメータ１０において２００±３０、といった二次欠陥領域結合条件データベース１の結合条件５を図９（Ｃ）の一次欠陥領域α乃至一次欠陥領域ηは、全て満たしている。そこで、結合条件５を満たす一次欠陥領域α乃至一次欠陥領域ηの全てを二次欠陥領域として結合させる。
【０１２６】
図９（Ｄ）は、二次欠陥領域結合条件データベース１の結合条件５を満たす一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合した領域Ｉを破線で示している。二次欠陥領域を検出した後に、画像欠陥領域結合処理を終了する。
【０１２７】
次に、汚れ、縦筋等の複数種類の欠陥が発生した例である欠陥パターン４を挙げる。欠陥パターン４における欠陥結合処理について、図１０（Ａ）乃至図１０（Ｄ）を用いて説明する。
【０１２８】
図１０（Ａ）は、汚れ、縦筋等の複数種類の欠陥が発生した検査対象画像を、画像読取部１６で読み取ることで検査対象画像データを取得し、二値化処理した画像データである。そして、二値化処理した検査対象画像データの欠陥に対してラベル処理を行い、個別欠陥領域を検出する。
【０１２９】
欠陥パターン４における個別欠陥領域を図１０（Ｂ）に示す。図１０（Ｂ）における個別欠陥領域を個別欠陥領域ａ乃至個別欠陥領域ｇとして示す。
【０１３０】
次に、個別欠陥領域を結合して一次欠陥領域を検出するために、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にある個別欠陥領域同士の類似度を算出する。本欠陥パターン４における類似度算出では、ａ、ｂ個別欠陥領域間の個別欠陥特徴値のうち、形状、階調値、色成分が近い。そのため、ｎ次元空間内でもユークリッド距離が所定のしきい値内となり、類似度が一致すると判定され、一次欠陥領域として結合さる。
【０１３１】
図１０（Ｃ）には、個別欠陥領域を一次欠陥領域として結合した図を示している。個別欠陥領域ａ、ｂが結合され、一次欠陥領域αとされる。個別欠陥領域ｃ、ｄ、ｅが結合され、一次欠陥領域βとされる。個別欠陥領域ｆ、ｇが結合され、一次欠陥領域γとされる。
【０１３２】
次に、一次欠陥領域を結合して二次欠陥領域を検出するために、二次欠陥領域結合条件データベース１の結合条件を検索し、結合条件に適合した場合、その結合条件に該当する一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合する。本欠陥パターンの場合は、二次欠陥領域結合条件データベース１及び二次欠陥領域結合条件データベース２の結合条件に適合しないため、二次欠陥領域結合処理の結果は、一次欠陥領域と同じとなる。
【０１３３】
図１０（Ｄ）は、二次欠陥領域を破線で示している。一次欠陥領域α乃至一次欠陥領域βは、二次欠陥領域として結合できない。そのため、一次欠陥領域αを二次欠陥領域Ｉとし、一次欠陥領域βを二次欠陥領域IIとし、一次欠陥領域γが二次欠陥領域IIIとし、画像欠陥領域結合処理を終了する。
【０１３４】
次に、点が周期的に発生した例である欠陥パターン５を挙げる。欠陥パターン５における欠陥結合処理について、図１１（Ａ）乃至図１１（Ｄ）を用いて説明する。本欠陥パターン５では、例えば、ドラム等の部品上で傷が複数個発生したため、複数種類の点欠陥が周期的に発生している。
【０１３５】
図１１（Ａ）は、複数種類の点欠陥が周期的に発生した検査対象画像を、画像読取部１６で読み取ることで検査対象画像データを取得し、二値化処理した画像データである。そして、二値化処理した検査対象画像データの欠陥に対してラベル処理を行い、個別欠陥領域を検出する。
【０１３６】
図１１（Ｂ）は、欠陥画像に対しての個別欠陥領域を破線で囲み、示す。なお、図１１（Ｂ）の点欠陥ａ１と点欠陥ａ２とは同一種類の欠陥であり、又点欠陥ｂ１と点欠陥ｂ２とは同一種類の欠陥である。
【０１３７】
次に、個別欠陥領域を結合して一次欠陥領域を検出するために、個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にある個別欠陥領域同士の類似度を算出する。図１１（Ｃ）は、個別欠陥領域を一次欠陥領域として結合した図を示す。本欠陥パターン５では、各々の個別欠陥領域の近くに一次欠陥領域として結合できる他の個別欠陥領域が存在していないそのため、個別欠陥領域ａ１を一次欠陥領域α１、個別欠陥領域ａ２を一次欠陥領域α２、個別欠陥領域ｂ１を一次欠陥領域β１、個別欠陥領域ｂ２を一次欠陥領域β２とする。次に、一次欠陥領域を結合して二次欠陥領域を検出するために、二次欠陥領域結合条件データベース１の結合条件を検索する。本欠陥パターン５では、二次欠陥領域結合条件データベース１に記載の結合条件に適合しないため、図６（Ｂ）に示される二次欠陥領域結合条件データベース２の条結合件を検索する。二次欠陥領域結合条件データベース２の条件を検索し、結合条件に適合した場合、その結合条件に該当する二次欠陥領域を周期性欠陥領域として結合する。
【０１３８】
図１１（Ｄ）に二次欠陥領域を示す。一次欠陥領域ａ１と一次欠陥領域ａ２とは、結合されて一つの二次欠陥領域Ｉとして検出される。また、一次欠陥領域ｂ１と一次欠陥領域ｂ２とは、結合されて一つの二次欠陥領域IIとして検出される。そして、画像欠陥領域結合処理を終了する。
【０１３９】
なお、本実施の形態では、画像処理装置１０で行われる処理についてハードウェア構成として説明したが、本実施の形態における画像処理装置１０で行われる処理は、コンピュータに実行させる画像検査プログラムとしてもよい。
【０１４０】
図１２に、画像検査プログラムを用いて欠陥領域結合処理を行う場合に、画像検査プログラムの読み込みに係る画像処理装置１０の装置構成を示す。
【０１４１】
画像処理装置１０は、制御部１２を兼ねるＣＰＵ１００、データ記憶部２０を兼ねる磁気ディスク装置１０２、可搬式記憶媒体読取部１０４を備える。ＣＰＵ１００、磁気ディスク１０２、可搬式記憶媒体読取部１０４は、各々バス１０６を介して接続される。
【０１４２】
画像検査プログラムは、磁気ディスク装置１０２に記憶される。ＣＰＵ１００は、磁気ディスク装置１００から画像検査プログラムを読み出し、画像検査プログラムに基づいて欠陥領域結合処理を実行する。また、画像検査プログラムが、図示しない光ディスク等の可搬式の記憶媒体に記憶されている場合、画像検査プログラムは、可搬式記憶媒体読取部１０４を介して、可搬式の記憶媒体から読み出される。可搬式の記憶媒体から読み出された画像検査プログラムは、バス１０６を介して磁気ディスク装置１０２に記憶されるものとしてもよい。また、可搬式記憶媒体読取部１０４は、画像処理装置１０が備えずに、ネットワークを介して画像処理装置１０に接続されるものとしてもよい。また、画像検査プログラムが、ネットワークを介してパーソナルコンピュータ等から画像処理装置１０に送信され、磁気ディスク装置１０２に記憶されるものとしてもよい。
【０１４３】
また、画像診断装置が、本発明に係る画像検査装置を備えることとしてもよい。これにより、例えばＸ線写真のような医療用の画像で検出された欠陥領域を病巣と判断できる。また、病巣が複数検出された場合に、複数の病巣が各々同じ原因であるか否かを判断できる。
【０１４４】
以上のように、欠陥領域結合処理では、検査対象画像における個別欠陥領域間の距離が所定のしきい値内にある個別欠陥領域同士の類似度を算出し、類似度が一致する場合は一次欠陥領域として結合する一次欠陥領域結合処理を行う。そして、二次欠陥領域結合条件ルールデータベースに示される結合条件に適合する一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合する二次欠陥領域結合処理を行う。これにより、近接した欠陥領域だけでなく、発生した欠陥の位置に関わらず、例えば、検査対象画像全体に渡り発生するような様々な種類の欠陥に対しても、欠陥発生原因を同一とする欠陥の領域を特定できる。
【０１４５】
また、ドラム等の部品上で傷が複数個発生したため、複数種類の点欠陥が副走査方向上に周期的に欠陥が発生している場合においても、周期性欠陥領域結合ルールデータベースを参照することで、それぞれの傷によって発生した周期的な欠陥領域を正しく検出することが可能となる。
【０１４６】
また、画像処理装置１０が故障した場合、ユーザは、画像処理装置１０のダウンタイムを極力少なくしたいという要求がある。しかし、オフィス機器のカラー化、高機能化に伴い、故障の様態も複雑化し、専門のサービスマンでも故障原因の特定に時間を要する場合があった。この場合、従来では、サービスマンが故障に関連しそうな部品を本来正常な部品毎、複数まとめて交換するようなケースがあり、故障修理に要するコストの増大を招く可能性があった。しかし、本発明により画像に発生する欠陥発生原因が同じ欠陥領域を特定することで、画像処理装置１０の故障原因の特定が容易になり、故障原因となる箇所のみを交換等することができ、故障修理に要するコストの増大を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１４７】
【図１】画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】画像検査部の構成を機能的に示す機能ブロック図である。
【図３】欠陥領域結合処理の説明に要するフローチャートである。
【図４】一次欠陥領域結合処理の説明に要するフローチャートである。
【図５】二次欠陥領域結合処理の説明に要するフローチャートである。
【図６】（Ａ）は二次欠陥領域結合条件データベース１の模式図であり、（Ｂ）は二次欠陥領域結合条件データベース２の模式図である。
【図７】（Ａ）は欠陥として横線が全面に渡って複数個発生した欠陥パターン１の検査対象画像の二値化画像あり、（Ｂ）は欠陥パターン１における個別欠陥領域の一例の拡大図であり、（Ｃ）は欠陥パターン１における図７（Ｂ）とは異なる例も含む個別欠陥領域を示す図であり、（Ｄ）は個別欠陥領域の個別欠陥特徴値をｎ次元欠陥特徴値空間上へのプロットした図であり、（Ｅ）は図７（Ｃ）に示される個別欠陥領域を一次欠陥領域として結合させた図であり、（Ｆ）は一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合した図である。
【図８】（Ａ）は欠陥として細い縦筋の固まりが画面全体の上から下に渡って周期的に複数個発生した欠陥パターン２の検査対象画像の二値化画像あり、（Ｂ）は欠陥パターン２における個別欠陥領域の一例の拡大図であり、（Ｃ）は欠陥パターン２における図８（Ｂ）とは異なる例も含む個別欠陥領域を示す図であり、（Ｄ）は個別欠陥領域の個別欠陥特徴値をｎ次元欠陥特徴値空間上へのプロットした図であり、（Ｅ）は図８（Ｃ）に示される個別欠陥領域を一次欠陥領域として結合させた図であり、（Ｆ）は一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合した図である。
【図９】（Ａ）は欠陥としてうっすらとした縦筋が画面全体に渡って発生した欠陥パターン３の検査対象画像の二値化画像あり、（Ｂ）は欠陥パターン３における個別欠陥領域の拡大図であり、（Ｃ）は図９（Ｂ）に示される個別欠陥領域を一次欠陥領域として結合させた図であり、（Ｄ）は一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合した図である。
【図１０】（Ａ）は汚れ、縦筋等の複数種類の欠陥が発生した欠陥パターン４の検査対象画像の二値化画像あり、（Ｂ）は欠陥パターン４における個別欠陥領域であり、（Ｃ）は図１０（Ｂ）に示される個別欠陥領域を一次欠陥領域として結合させた図であり、（Ｄ）は一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合した図である。
【図１１】（Ａ）は複数種類の点欠陥が周期的に発生した欠陥パターン５の検査対象画像の二値化画像あり、（Ｂ）は欠陥パターン５における個別欠陥領域であり、（Ｃ）は図１１（Ｂ）に示される個別欠陥領域を一次欠陥領域として結合させた図であり、（Ｄ）は一次欠陥領域を二次欠陥領域として結合した図である。
【図１２】画像検査プログラムを用いて欠陥領域結合処理等を行う場合に、画像検査プログラムの読み込みに係る画像処理装置の装置構成を示す図である。
【符号の説明】
【０１４８】
５０    個別欠陥検出部（欠陥領域検出手段）
５２    個別欠陥領域欠陥特徴値算出部（欠陥特徴値算出手段）
５８    類似度算出部（類似度算出手段）
６０    一次欠陥領域検出部（第１の欠陥領域結合手段）
６６    二次欠陥領域検出部（第２の欠陥領域結合手段）
７０    二次欠陥領域結合条件データベース記憶部（欠陥領域結合条件記憶手段）
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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