(57)【要約】【課題】異物等の被検出体を精度良く認識する。【解決手段】本発明に係る画像処理装置は、被検出体を含むシート状物を表す画像データを取得し（ステップＳａ）、その端部領域の階調値を「０（白）」に変更する（ステップＳｂ）。その後、画像処理装置は、この画像データに平滑化処理、膨張処理、二値化処理などの画像処理を施すことによりオブジェクトを抽出し（ステップＳｃ）、抽出したオブジェクトのなかから、被検知体に相当するオブジェクトを特定する（ステップＳｄ）。このようにすることで、カールやスキューに起因して生じる認識率の低下を抑えることが可能となる。【選択図】図５
2008129976.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基材と被検出体とを含むシート状物の表面を表す画像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画像データが表す画像領域から端部領域を除いた領域に現れるオブジェクトを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出されたオブジェクトのうちの前記領域と前記端部領域との境界に接する位置に現れるオブジェクトについて、そのサイズを大きくするように補正する補正手段と、
前記抽出手段により抽出され、または、前記補正手段により補正されたオブジェクトに基づいて、前記シート状物に含まれる被検出体を特定する特定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記シート状物が四辺形であって、
前記抽出手段は、対向するある２辺の端部である前記端部領域の幅と、前記２辺と隣り合う２辺の端部である前記端部領域の幅とを異ならせる
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、
前記取得手段により取得された画像データに所定の画像処理を実行する処理実行手段を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記処理実行手段は、
平滑化処理、膨張処理および二値化処理の少なくともいずれかを実行する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記処理実行手段は、
前記平滑化処理を実行した後に前記膨張処理を実行し、前記膨張処理を実行した後に前記二値化処理を実行する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、
前記オブジェクトの長さ、周囲長および面積を表す検出値の少なくとも１つの検出値について第１の閾値を設定し、当該検出値が前記第１の閾値以上であるオブジェクトを抽出し、
前記特定手段は、
前記オブジェクトの長さ、周囲長および面積を表す検出値の少なくとも１つの検出値について前記第１の閾値よりも大である第２の閾値を設定し、当該検出値が前記第２の閾値以上であるオブジェクトを、前記シート状物に含まれる被検出体として特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記補正手段は、
前記オブジェクトのサイズの補正量を、当該オブジェクトの位置、角度および前記端部領域の幅に基づいて決定する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理装置と、
前記シート状物に光を照射する照射手段と、
前記照射手段により照射された光のうちの前記シート状物を反射した反射光を受光する受光手段と、
前記受光手段により受光された反射光に基づいて画像データを生成し、当該画像データを前記取得手段に取得させる生成手段と
を備えることを特徴とする画像読取装置。
【請求項９】
請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理装置と、
前記シート状物に光を照射する照射手段と、
前記照射手段により照射された光のうちの前記シート状物において透過した透過光を受光する受光手段と、
前記受光手段により受光された透過光に基づいて画像データを生成し、当該画像データを前記取得手段に取得させる生成手段と
を備えることを特徴とする画像読取装置。
【請求項１０】
請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理装置と、
前記特定手段による特定結果に基づいて、前記シート状物に含まれる被検出体の数が所定の基準を満たすか否かを判定する判定手段と
を備えることを特徴とする検査装置。
【請求項１１】
コンピュータにより実行される画像処理方法であって、
基材と被検出体とを含むシート状物の表面を表す画像データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された画像データが表す画像領域から端部領域を除いた領域に現れるオブジェクトを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて抽出されたオブジェクトのうちの前記領域と前記端部領域との境界に接する位置に現れるオブジェクトについて、そのサイズを大きくするように補正する補正ステップと、
前記抽出ステップにおいて抽出され、または、前記補正ステップにおいて補正されたオブジェクトに基づいて、前記シート状物に含まれる被検出体を特定する特定ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像読取装置、検査装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙等のシート状物を光学的に読み取り、そのシート状物が真正であるか否かを判定することがあるが、かかる判定を行う場合のシート状物に金属繊維等の異物を含める技術がある（例えば、特許文献１参照）。このとき、異物の数をそのシート状物が真正であるか否かの判定基準に用いることがある。また、このシート状物の製造過程において、異物の数が所定の範囲内であれば良品とみなし、それ以外のものを不良品とみなすこともある。
【特許文献１】特開平９−１２０４５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、シート状物を光学的に読み取って画像データを生成する場合には、用紙の端部にいわゆるカール等による「浮き」が生じたりすることによって、端部に相当する部分がその他の部分よりも暗く読み取られてしまうことがある。このような場合において、上述の異物が端部近傍に存在したときには、異物を正確に認識できないおそれがある。また、読み取り時に用紙が斜行（スキュー）した場合にも、画像データの端部に相当する位置にノイズが現れ、このノイズが被検出体として誤認識されるおそれがある。
【０００４】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、上述した異物等を被検出体とし、これを精度良く認識するための技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述の目的を達成するために、本発明は、基材と被検出体とを含むシート状物の表面を表す画像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画像データが表す画像領域から端部領域を除いた領域に現れるオブジェクトを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたオブジェクトのうちの前記領域と前記端部領域との境界に接する位置に現れるオブジェクトについて、そのサイズを大きくするように補正する補正手段と、前記抽出手段により抽出され、または、前記補正手段により補正されたオブジェクトに基づいて、前記シート状物に含まれる被検出体を特定する特定手段とを備える画像処理装置を提供する。
【０００６】
また、かかる構成において、前記シート状物が四辺形であって、前記抽出手段は、対向するある２辺の端部である前記端部領域の幅と、前記２辺と隣り合う２辺の端部である前記端部領域の幅とを異ならせるように構成してもよいが、もちろん、これらの幅を同一としてもよい。
【０００７】
また、本発明は、かかる構成を有する画像処理装置を備える画像読取装置や検査装置としても提供され得るものである。また、本発明は、上述した画像処理装置の機能を実現するための方法やプログラムとしても提供され得るものである。例えば、本発明に係る画像処理方法は、コンピュータにより実行される画像処理方法であって、基材と被検出体とを含むシート状物の表面を表す画像データを取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された画像データが表す画像領域から端部領域を除いた領域に現れるオブジェクトを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出されたオブジェクトのうちの前記領域と前記端部領域との境界に接する位置に現れるオブジェクトについて、そのサイズを大きくするように補正する補正ステップと、前記抽出ステップにおいて抽出され、または、前記補正ステップにおいて補正されたオブジェクトに基づいて、前記シート状物に含まれる被検出体を特定する特定ステップとを有するものである。
【発明の効果】
【０００８】
以上のように、本発明によれば、被検出体を精度良く認識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】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
［構成］
図１は、本発明の一実施形態である検査装置１００の全体構成を示すブロック図である。同図に示すように、検査装置１００は、制御部１０と、画像読取部２０と、操作部３０と、通知部４０とを備える。制御部１０は、画像読取部２０および通知部４０の動作を制御するとともに、画像読取部２０から取得した画像データに所定の画像処理を実行する。画像読取部２０は、用紙（シート状物）を光学的に読み取り、これを表す画像データを生成して制御部１０に供給する。操作部３０は、キーボード等の入力装置またはボタン等の操作子を備え、ユーザによる操作を受け付けてこれを表す制御信号を生成し、制御部１０に供給する。通知部４０は、液晶ディスプレイやスピーカを備え、制御部１０から供給される画像信号や音声信号を出力することによりユーザに各種情報を通知する。
【００１０】
制御部１０は、より詳細には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、メモリ１２と、インタフェース１３とを備える。ＣＰＵ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを実行する。メモリ１２は、例えば、各種プログラムの記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）や、ＣＰＵ１１のワークエリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。インタフェース１３は、制御部１０に接続される各部と情報のやりとりを可能にする物理インタフェースであり、画像読取部２０および操作部３０から各種の情報を取得するとともに、画像読取部２０および通知部４０に各種の情報を供給する。
【００１１】
なお、メモリ１２が記憶しているプログラムには、検査装置１００の動作を制御する基本プログラムＰ１と、用紙の判定を行うための検査プログラムＰ２とがある。検査プログラムＰ２によって実現される処理には、平滑化処理、膨張処理、二値化処理などの画像処理などがあるが、詳細については後述する。
【００１２】
画像読取部２０の構成は、具体的には図２のようになっている。同図に示すように、画像読取部２０は、光源２１と、センサ２２と、搬送ロール２３、２４と、信号処理回路２５とを備える。光源２１は、例えば蛍光ランプであり、センサ２２が撮像を行うべき位置に光を照射する。センサ２２は、例えば密着型のＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサであり、光源２１により照射された光のうち用紙Ｓにおいて反射した反射光を受光し、その濃淡を示す画像信号を生成する。搬送ロール２３、２４は、用紙Ｓを図中の矢印方向に搬送するロール状部材である。信号処理回路２５は、センサ２１から供給される画像信号にＡＤ変換等の信号処理を実行し、アナログの画像信号をデジタルの画像データに変換して出力する回路である。なお、光源２１、センサ２２および用紙Ｓは、図２の紙面に垂直な方向に有限の幅を有している。この方向のことを、以下では「Ｘ方向」という。そして、Ｘ方向に直交する方向、すなわち図２中の矢印方向のことを、以下では「Ｙ方向」という。
【００１３】
また、画像データのサイズや階調は任意であるが、ここではＡ４サイズ（２１０ｍｍ×２９７ｍｍ）を１インチ当たり６００ドット（画素）の入力解像度で読み取り、各ドットが８ビットの階調（２５６階調）を示すデータであるとする。このときの階調値（輝度情報）は、「０」を白とし、「２５５」を黒とする。また、画像データは、用紙の表面の全体を画像領域に含むとする。つまり、画像データの画像領域は、Ｘ方向に４９６０（≒２１０×６００÷２５．４）画素であり、Ｙ方向に７０１６（≒２９７×６００÷２５．４）画素である。
【００１４】
ここで、図３および４を参照して、本実施形態において読み取られる用紙について説明する。図３に示すように、本実施形態の用紙Ｓは、基材Ｓ１に被検出体Ｓ２を埋め込んでなるシート状物である。基材Ｓ１は、通常の用紙と同様のものが用いられるが、その成分は、例えばセルロースなどである。被検出体Ｓ２は、例えば繊維状の金属であり、基材Ｓ１に漉き込むようにして埋め込まれている。被検出体Ｓ２は、用紙Ｓの全体に数本〜５０本程度埋め込まれている。なお、被検出体Ｓ２の光の透過率（または反射率）は、基材Ｓ１のそれよりも低く、被検出体Ｓ２の厚みは、用紙Ｓの厚み以下である。それゆえ、用紙Ｓを光にかざした場合などには、用紙Ｓの位置や形状がある程度視認できるようになっている。
【００１５】
図４は、用紙Ｓに被検出体Ｓ２が埋め込まれている様子を例示した図であり、用紙Ｓの断面を示している。例えば、図４（ａ）に示すように、用紙Ｓがなす平面に対して被検出体Ｓ２がほぼ平行に埋め込まれている場合には、被検出体Ｓ２は、その全体がほぼ一様な濃度で視認される。一方、例えば図４（ｂ）に示すように、用紙Ｓがなす平面に対して被検出体Ｓ２が傾いた状態で埋め込まれている場合には、被検出体Ｓ２として視認される部分の濃度は一様とならず、徐々に薄く（あるいは濃く）なる。用紙Ｓの製造過程においては、被検出体Ｓ２を常に図４（ａ）に示すような状態で埋め込むことは困難であり、その埋め込み状態には多少の変動を生じ得る。また、被検出体Ｓ２が裏面寄りに埋め込まれた場合には、被検出体Ｓ２をほとんど視認できない場合もある。それゆえ、本実施形態の検査装置１００においては、後述するオブジェクト抽出処理を実行することにより被検出体Ｓ２を目立ちやすくして、オブジェクトとして抽出されやすくしているのである。
【００１６】
［動作］
本実施形態の構成は以上の通りである。続いて、上述の検査装置１００が実行する処理の内容を説明する。以下においては、まず、検査装置１００が実行する一連の処理の概要について説明し、その後、その処理における具体的な動作について一の動作例を挙げて説明する。
【００１７】
検査装置１００は、検査対象の用紙が所定の基準を満たしているか否かを判定するために用いられるものである。この判定の基準はさまざまであるが、例えば、被検出体が所定の個数埋め込まれているか、所定の位置にあるか、所定の形状をなしているか、などである。検査装置１００は、このような判定を画像読取部２０において生成された画像データに基づいて行うが、画像読取部２０において生成された画像データは、用紙の端部が浮いたりすることによって、端部に相当する領域（以下「端部領域」という。）の明度が低下することがある。このような場合において、用紙の端部領域に相当する部分に被検出体が埋め込まれているときには、正確に認識できないおそれがある。そこで、検査装置１００においては、画像データが表す画像領域から上述の端部領域を除いた領域について被検出体に相当するオブジェクトを抽出することとしている。また、端部領域を除くことに伴い、抽出されるオブジェクトが実際よりも小さくなってしまう可能性があるため、検査装置１００においては所定の条件を満たすオブジェクトのサイズを補正することとしている。
【００１８】
ここでは、検査装置１００が行う判定の一例として、「用紙に含まれる被検出体が所定の範囲内の個数であるか否か」を判定する場合の動作例を挙げて説明する。なお、ここにおいて、１枚の用紙に含まれる被検出体の個数の理想値は「５」であり、ここに「±１」の許容範囲を設けるとする。つまり、ここでいう「所定の範囲の個数」とは、「４」以上「６」以下であり、この基準を満たす用紙を使用可能品（良品）とし、それ以外の用紙を不良品とするのが本実施形態における判定の内容である。また、本実施形態における被検出体は、長さが２５ｍｍ、直径（太さ）が３０μｍの繊維状の金属であるとする。
【００１９】
図５は、検査装置１００の制御部１０により検査プログラムＰ２が実行されたときの処理を示すフローチャートである。検査プログラムＰ２は、ユーザが用紙の判定を行うための操作（ボタン押下等）を行い、この操作に対応する制御信号を制御部１０が取得したときに実行されるプログラムである。以下、同図に沿ってその内容を説明する。
【００２０】
はじめに、検査装置１００の制御部１０は、画像読取部２０に用紙の読み取りを行わせ、画像読取部２０により生成された画像データをインタフェース１３を介して取得する（ステップＳａ）。次に、制御部１０は、画像読取部２０から取得した画像データの端部領域に相当する画素の階調値を「０」にする（ステップＳｂ）。すなわち、このとき制御部１０は、画像データの端部領域に相当する画素を、その階調値によらず全て白に変化（クリア）させる。
【００２１】
このとき画像データに対して行われる処理を、図面を示して説明する。図６は、画像データの端部領域を説明するための図である。なお、同図は、要部を強調して示したものであるため、実際の縮尺とは異なっている。同図において、領域Ａ１は、画像データが表す画像領域の全体を表している。また、領域Ａ２、すなわちハッチングで示した領域は、後述するオブジェクト抽出処理の処理対象となる領域（以下「対象領域」という。）を表している。そして、端部領域とは、領域Ａ１から領域Ａ２を除いた部分のことであり、領域Ａ２の上下左右に生じる領域のことである。
【００２２】
この端部領域は、上下方向（Ｙ方向）と左右方向（Ｘ方向）とでその幅が異なっている。具体的には、画像データの上下の端部領域の幅はそれぞれ５ｍｍであり、画像データの左右の端部領域の幅はそれぞれ２ｍｍである。上下方向の端部領域の幅を左右方向の端部領域の幅よりも大きくしたのは、この方向が用紙の搬送方向に一致するからである。なお、それぞれの端部領域の幅を画素数に換算すると、左右方向の幅は４７（≒２×６００÷２５．４）画素ずつに相当し、上下方向の幅は１１８（≒５×６００÷２５．４）画素ずつに相当する。制御部１０は、この端部領域に含まれる画素の全ての階調値を「０」にする。
【００２３】
ここで図５のフローチャートの説明に戻る。端部領域をクリアしたら、続いて制御部１０はオブジェクト抽出処理を実行する（ステップＳｃ）。この処理は、図６に示した領域Ａ１、すなわち、画像データが表する画像領域全体について実行される。しかし、端部領域に相当する画素はクリアされているため、実際にオブジェクト抽出処理が実行される画像領域は、Ｙ方向に６７８０（＝７０１６−１１８×２）画素分、Ｘ方向に４８６６（＝４９６０−４７×２）画素分の画像領域、すなわち図６に示した領域Ａ１である。
【００２４】
図７は、ステップＳｃのオブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。以下、同図に沿って説明する。はじめに、制御部１０は、画像データに対して平滑化処理を実行する（ステップＳｃ１）。この処理は、基材部分の濃淡の差を低減させるための処理であり、例えば、所定のサイズの平滑化フィルタを適用することにより実現される。続いて、制御部１０は、画像データに対して膨張処理を実行する（ステップＳｃ２）。この処理は、被検出体が埋め込まれている部分を強調するための処理であり、具体的には、注目画素の近傍にある他の画素（以下「近傍画素」という。）を参照し、近傍画素に１つでも注目画素の階調値よりも大きい（すなわち濃い）階調値を有する画素があれば、注目画素の階調値をその近傍画素の階調値に置換する処理である。
【００２５】
この膨張処理について、具体的な例を挙げて説明する。例えば、図８（ａ）に示すような画素Ｐ（ｉ，ｊ）を有する画像データについて考える。なお、ここにおいて、ｉはＸ方向の座標値を表しており、ｊはＹ方向の座標値を表している。また、説明の便宜上、画素Ｐの階調値は「１」であり、その他の画素の階調値は全て「０」であるとする。このような画像データに対して、例えば注目画素の上下左右の２ライン分の画素を参照した膨張処理を実行すると、画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）を注目画素とした場合、近傍画素は、図８（ｂ）においてハッチングで示した画素となる。すなわち、近傍画素は、画素Ｐ（ｉ−４，ｊ−４）〜Ｐ（ｉ，ｊ−４）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−３）〜Ｐ（ｉ，ｊ−３）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−２）〜Ｐ（ｉ−３，ｊ−２）、Ｐ（ｉ−１，ｊ−２）〜Ｐ（ｉ，ｊ−２）、Ｐ（ｉ−４，ｊ−１）〜Ｐ（ｉ，ｊ−１）、Ｐ（ｉ−４，ｊ）〜Ｐ（ｉ，ｊ）の２４画素である。このとき、近傍画素には階調値が「１」である画素Ｐ（ｉ，ｊ）が含まれるので、注目画素である画素Ｐ（ｉ−２，ｊ−２）の階調値は、「０」から「１」に置換される。このような処理を各画素について実行すると、その処理結果は、図８（ｃ）に示すように、画素Ｐ（ｉ，ｊ）の近傍の２４画素の階調値が「１」となる。
【００２６】
なお、この膨張処理においては、近傍画素の数はいくつであってもよい。例えば、上述した例では注目画素の上下左右の２ライン分の画素を近傍画素としたが、これを１ライン分としてもよい。以下では、注目画素の上下左右の２ライン分の画素を近傍画素とした膨張処理のことを、注目画素を中心とした５×５画素を参照する処理という意味で「５×５画素の膨張処理」という。また、同様に、注目画素の上下左右の１ライン分の画素を近傍画素とした膨張処理のことを、注目画素を中心とした３×３画素を参照する処理という意味で「３×３画素の膨張処理」という。つまり、ステップＳｃ２において実行した膨張処理は、５×５画素の膨張処理である。
【００２７】
ここで図７のフローチャートの説明に戻る。制御部１０は、ステップＳｃ２の膨張処理を実行したら、再び膨張処理を実行する（ステップＳｃ３）。このとき実行される膨張処理は、３×３画素の膨張処理である。続いて、制御部１０は、ステップＳｃ１、Ｓｃ２およびＳｃ３において実行した平滑化処理と膨張処理とを同じ順番で繰り返す（ステップＳｃ４、Ｓｃ５、Ｓｃ６）。
【００２８】
次に、制御部１０は、画像データの全画素の階調値の平均値を算出する（ステップＳｃ７）。制御部１０はこのとき算出した平均値に基づき、後段の二値化処理における閾値Ｔｈ１を決定する（ステップＳｃ８）。閾値Ｔｈ１と平均値の関係は任意であり、例えば、平均値に所定の係数を乗算した値を閾値Ｔｈ１とすることもできるが、本動作例においては、平均値から「２２」を加算した値を閾値Ｔｈ１としている。
【００２９】
そして、制御部１０は、このようにして決定された閾値Ｔｈ１を用いて二値化処理を実行する（ステップＳｃ９）。すなわち、制御部１０は、上述の閾値Ｔｈ１より小さい階調値を有する画素の階調値を全て「０」とし、上述の閾値Ｔｈ１以上の階調値を有する画素の階調値を全て「１」とする置換を行う。
【００３０】
二値化処理を実行したら、制御部１０は、この二値化後の画像データに基づいてオブジェクトを抽出する処理を行う（ステップＳｃ１０）。この処理は、例えば、階調値が「１」である画素が連続した固まりを１つのオブジェクトとみなしてラベリングを行うとともに、それぞれのオブジェクトの長さ、周囲長および面積を算出し、これらが所定の閾値に満たないオブジェクトは、用紙の浮きや照射光のムラ等に起因して抽出されるオブジェクト、すなわちノイズとみなして除外する処理である。本実施形態においては、長さ、周囲長および面積の閾値を、それぞれ「２３６」、「６００」および「７０００」とした。なお、これらの閾値の単位は、いずれも「画素」である。つまり、長さの閾値Ｔｈ１は、およそ１０（≒２３６÷６００×２５．４）ｍｍである。また、以下において単に「オブジェクト」といった場合、これはステップＳｃ１０において抽出されたオブジェクト、すなわち画像データに現れたノイズを除外したオブジェクトのことを指すものとする。
【００３１】
オブジェクトを抽出したら、制御部１０は、それぞれのオブジェクトについて長さ、周囲長、面積、重心および角度を算出し、これらを各オブジェクトの検出値としてメモリ１２に記憶する（ステップＳｃ１１）。なお、ここにおいて「角度」とは、所定の方向（例えばＸ方向またはＹ方向）の直線とオブジェクトとがなす角度のことで、単位は「度」である。
【００３２】
オブジェクト抽出処理は以上の通りである。このような処理を実行した結果、制御部１０は、画像データのそれぞれのオブジェクトについての検出値を記憶することとなる。例えば、画像データが図９に示すような画像データであった場合、制御部１０は図１０に示すような検出値をメモリ１２に記憶する。なお、同図において、Ａ〜Ｅはオブジェクトを表している。また、それぞれの検出値は、図１２に示す座標系を定義した場合の値を表している。同図に示すように、制御部１０は、長さ、周囲長、面積、重心（Ｘ方向）、重心（Ｙ方向）および角度の値をオブジェクト毎に記憶する。ここにおいて、各検出値の単位は、角度が「°」であり、その他が「画素」である。なお、図９に示した破線は、端部領域の境界を示している。
【００３３】
ここで図５のフローチャートの説明に戻る。オブジェクト抽出処理を実行したら、制御部１０はオブジェクト特定処理を実行する（ステップＳｄ）。この処理は、上述のオブジェクト抽出処理において抽出されたオブジェクトから、所定の条件を満たすオブジェクトのサイズを補正し、被検出体に相当するオブジェクトを特定するための処理である。
【００３４】
なお、オブジェクト特定処理においては、制御部１０は被検出体に相当するオブジェクトを特定するために閾値Ｔｈ２を用いている。具体的な閾値Ｔｈ２の値は任意であるが、閾値Ｔｈ２は、前記オブジェクト抽出のときの閾値Ｔｈ１より大きい値である。ここでは、閾値Ｔｈ２を「３５４」とする。すなわち、ここにおいて、閾値Ｔｈ２は「１５（≒３５４÷６００×２５．４）」ｍｍに相当する。
【００３５】
図１１は、ステップＳｄのオブジェクト特定処理を示すフローチャートである。同図に沿って説明すると、はじめに、制御部１０は、処理対象のオブジェクトが上下方向の端部領域に接する位置にあるか否かを判断する（ステップＳｄ１）。図１２は、ステップＳｄ１における判断の具体的な手順を説明するための図である。以下、同図を参照してこの処理を説明する。
【００３６】
制御部１０は、画像領域全体について適当に原点Ｏを定め、Ｘ方向およびＹ方向に座標軸ＸおよびＹを設定する。ここでは、画像領域の左上端部を原点Ｏとしている。つまり、このとき、Ｘ座標の最小値は「０」、最大値は「４９５９」であり、Ｙ座標の最小値は「０」、最大値は「７０１５」である。なお、この座標値は、画像領域の画素の数に対応している。そして、制御部１０は、処理対象のオブジェクトの長さをｌ、Ｘ方向の重心をｘ、Ｙ方向の重心をｙ、角度をθとした場合に、以下の（１）式または（２）式のいずれかを満たすか否かを判断する。なお、（１）式および（２）式において、Ｃはオブジェクトの検出位置誤差を考慮した適当な定数（例えば「１０」）であり、また、｜cosθ｜はcosθの絶対値を表している。制御部１０は、処理対象のオブジェクトが（１）式を満たす場合には、そのオブジェクトが対象領域の上端に接しているとみなし、処理対象のオブジェクトが（２）式を満たす場合には、そのオブジェクトが対象領域の下端に接しているとみなす。
【数１】
2008129976.tif 000003
【数２】
2008129976.tif 000004
【００３７】
ここで図１１のフローチャートの説明に戻る。続いて、制御部１０は、ステップＳｄ１の判断結果の如何によらず、処理対象のオブジェクトが左右方向の端部領域に接する位置にあるか否かを判断する（ステップＳｄ２、Ｓｄ５）。この判断も、上述したステップＳｄ１と同様の手順で行われるが、ここでは、制御部１０は、以下の（３）式または（４）式のいずれかを満たすか否かを判断する。制御部１０は、処理対象のオブジェクトが（３）式を満たす場合には、そのオブジェクトが対象領域の左端に接しているとみなし、処理対象のオブジェクトが（４）式を満たす場合には、そのオブジェクトが対象領域の右端に接しているとみなす。
【数３】
2008129976.tif 000005
【数４】
2008129976.tif 000006
【００３８】
上述のように、処理対象のオブジェクトが端部領域に接しているか否かを判断したら、制御部１０は、それぞれの判断結果に応じた処理を行う。まず、処理対象のオブジェクトが上下方向の端部領域と左右方向の端部領域の双方に接していると判断された場合（ステップＳｄ２；ＹＥＳ）、すなわち、対象領域の頂点近傍に処理対象のオブジェクトが現れている場合には、制御部１０は、以下の（５）式にしたがって処理対象のオブジェクトの長さを補正する（ステップＳｄ３）。なお、（５）式においては、補正後の処理対象のオブジェクトの長さをＬとしている。また、第２項の分子（すなわち「１１８」）および第３項の分子（すなわち「４７」）は、それぞれ、上下方向および左右方向の端部領域の幅の画素数から決定されている。（５）式の第２項は上下方向についての補正に寄与し、（５）式の第３項は左右方向についての補正に寄与するということである。例えば、処理対象のオブジェクトの角度θが０°であった場合、このオブジェクトの長さは１１８画素分、つまり５ｍｍ分長くなるように補正されるということである。
【数５】
2008129976.tif 000007
【００３９】
また、処理対象のオブジェクトが上下方向の端部領域のみに接していると判断された場合（ステップＳｄ２；ＮＯ）には、制御部１０は、以下の（６）式にしたがって処理対象のオブジェクトの長さを補正する（ステップＳｄ４）。なお、（６）式は、上述の（５）式の第３項を除いたものである。
【数６】
2008129976.tif 000008
【００４０】
また、処理対象のオブジェクトが左右方向の端部領域のみに接していると判断された場合（ステップＳｄ５；ＹＥＳ）には、制御部１０は、以下の（７）式にしたがって処理対象のオブジェクトの長さを補正する（ステップＳｄ６）。なお、（７）式は、上述の（５）式の第２項を除いたものである。
【数７】
2008129976.tif 000009
【００４１】
なお、処理対象のオブジェクトがいずれの端部領域にも接していないと判断された場合（ステップＳｄ５；ＮＯ）には、制御部１０は、処理対象のオブジェクトの長さを補正しない。これは、処理対象のオブジェクトがいずれの端部領域にも接していなければ、このオブジェクトは端部領域をクリアしたことによる影響を受けないからである。
【００４２】
さて、ステップＳｄ３、Ｓｄ４またはＳｄ６による補正を行った場合には、制御部１０は、処理対象のオブジェクトの長さが閾値Ｔｈ２以上となるか否かを判断する（ステップＳｄ７）。このとき、制御部１０は、長さを補正していないオブジェクトについては、上述したｌの値を閾値Ｔｈ２と比較し、長さを補正したオブジェクトについては、補正後のＬの値を閾値Ｔｈ２と比較する。そして、処理対象のオブジェクトの長さが閾値Ｔｈ２以上となった場合（ステップＳｄ７；ＹＥＳ）には、制御部１０はこのオブジェクトを被検出体に相当するオブジェクトであるとみなし、特定する（ステップＳｄ８）。このとき特定されるオブジェクトのことを、以下では「特定オブジェクト」という。一方、処理対象のオブジェクトの長さが閾値Ｔｈ２未満であった場合（ステップＳｄ７；ＮＯ）には、制御部１０はこのオブジェクトを特定オブジェクトであるとはみなさない。
【００４３】
制御部１０は、これらの処理を処理対象のオブジェクトの全てに実行する。つまり、制御部１０は、上述した処理を処理対象のオブジェクトの全てに実行したか否かを判断し（ステップＳｄ９）、未処理のオブジェクトが存在する場合（ステップＳｄ９；ＮＯ）には、未処理のオブジェクトに対してステップＳｄ１からの処理を実行する。そして、上述した処理を処理対象のオブジェクトの全てに実行した場合（ステップＳｄ９；ＹＥＳ）には、制御部１０は、ステップＳｄ８において特定オブジェクトとみなされたオブジェクトの数に基づき、この画像データに対応する用紙に含まれる被検出体の数を特定する（ステップＳｄ１０）。このとき特定される値のことを、以下では「Ｎ」とする。
【００４４】
このようにして用紙に含まれる被検出体の数Ｎを特定したら、制御部１０は、この用紙が良品か否かを判断する。上述したように、この動作例においては、被検出体の個数は「４」以上「６」以下を許容範囲としたから、制御部１０は、被検出体の数Ｎがこの範囲に含まれるか否かを判断する（ステップＳｄ１１）。そして、被検出体の数Ｎが「４」以上「６」以下である場合には（ステップＳｄ１１；ＹＥＳ）、制御部１０は読み取った用紙が良品であると判定し、この旨を示す画像信号や音声信号を生成して通知部４０に供給する（ステップＳｄ１２）。一方、被検出体の数Ｎが「４」以上「６」以下でない場合には（ステップＳｄ１１；ＮＯ）、制御部１０は読み取った用紙が不良品であると判定し、この旨を示す画像信号や音声信号を生成して通知部４０に供給する（ステップＳｄ１３）。
【００４５】
オブジェクト特定処理がこのように行われた場合の結果について、図１３を例示して説明する。図１３は、オブジェクト抽出処理によって図１０に示した検出値がメモリ１２に記憶された場合の判定処理の処理結果を示す図である。同図に示すように、メモリ１２に記憶された検出値には、オブジェクト特定処理の前後において変化を生じるものがある。オブジェクト特定処理の前後において検出値が変化するのは、図９に示したオブジェクトＥのように、端部領域に接するように位置するオブジェクトである。このようなオブジェクトは、図１３に示すように、その長さ、周囲長、面積および重心が変化する。例えば、オブジェクトＥの長さは、３１０画素から４３４画素、すなわち、１３．１（≒３１０÷６００×２５．４）ｍｍから１８．４（≒４３４÷６００×２５．４）ｍｍに変化している。これは、オブジェクトＥの長さが、上述の（６）式にしたがって補正されたからである。この補正により、オブジェクトＥの長さは閾値Ｔｈ２（すなわち３５４）以上に変化するため、被検出体に相当するオブジェクトとして特定されるようになる。
【００４６】
このように、本実施形態の検査装置１００によれば、画像データが表す画像領域から端部領域をクリアしてからオブジェクトを抽出することにより、画像データの端部に現れるノイズによる誤認識を抑制するとともに、端部領域に接するオブジェクトの長さを補正することにより、上述の端部領域のクリアに起因する誤認識を抑制することが可能となる。
【００４７】
［変形例］
以上においては、一の好適な実施形態を例示して本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、その他の種々の態様にて実施することも可能である。本発明においては、例えば、上述した実施形態に対して以下のような変形を適用することができる。なお、これらの変形は、各々を適宜に組み合わせることも可能である。
【００４８】
上述した実施形態においては、「シート状物」の一例として用紙を挙げたが、本発明に係るシート状物はこれに限らず、例えば、ＩＣカード等のカード状の物体などであってもよい。また、被検出体についても、上述した実施形態では繊維状の金属であるとしたが、ＩＣチップのような物体であってもよいし、繊維状でなくともよい。例えば、被検出体は、基材よりも薄く形成されたテープ状の金属であってもよい。また、被検出体の材質も金属に限らず、例えば、大バルクハウゼン効果を有する磁性体やプラスチックなどであってもよい。
【００４９】
また、上述した実施形態においては、オブジェクト抽出処理を図７に示したフローチャートにて実行したが、オブジェクト抽出処理はこの手順に限定されない。例えば、上述の実施形態は平滑化処理と膨張処理とを複数回繰り返すものであったが、これを１回ずつにしてもよいし、いずれかの処理を省略してもよい。また、基材と被検出体が明瞭に識別されるようなシート状物にあっては、平滑化処理または膨張処理を実行しなくてもよい。
【００５０】
また、上述した実施形態においては、（５）〜（７）式に示した演算により補正を行ったが、補正のための演算はこの例に限らない。例えば、（５）〜（７）式に示した演算にあっては、sinθやcosθが０に近づくほど補正値が大きくなるので、所定の上限値を設けてもよい。また、補正に際しては、オブジェクトの長さを補正するのではなく、面積や周囲長が大きくなるような補正をしてもよい。要するに、結果的にオブジェクトのサイズを大きくできれば、いずれの検出値を補正してもよいということである。
【００５１】
また、上述の実施形態においては、画像読取部２０は用紙からの反射光に基づいて画像データを生成する構成であったが、例えば、読み取られるシート状物の基材が透過率の高い物質である場合などには、シート状物を透過した透過光に基づいて画像データを生成する構成を用いることができる。この場合、センサ（すなわち受光手段）と光源（すなわち照射手段）は、シート状物を挟んで互いに対向するように配置すればよい。
【００５２】
また、上述した実施形態は、本発明を検査装置に適用するものであったが、例えば、上述の制御部１０に相当する機能をプリンタ等の画像形成装置やスキャナ等の画像読取装置に搭載することも可能である。また、本発明は、上述の検査プログラムＰ２に相当するプログラムとして提供されたり、あるいは、このプログラムを記録したＲＯＭ等の記録媒体として提供されたりすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の一実施形態である検査装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】検査装置の画像読取部の構成を示す図である。
【図３】シート状物の一例を示す図である。
【図４】シート状物の一例を示す図である。
【図５】検査装置により検査プログラムが実行されたときの処理を示すフローチャートである。
【図６】画像データの端部領域を説明するための図である。
【図７】検査装置が実行するオブジェクト抽出処理を示すフローチャートである。
【図８】膨張処理を説明するための図である。
【図９】画像データの一例を示す図である。
【図１０】図９の画像データから特定される検出値を示す図である。
【図１１】検査装置が実行するオブジェクト特定処理を示すフローチャートである。
【図１２】画像データに処理を行うために設定される座標を示す図である。
【図１３】判定処理の処理結果を示す図である。
【符号の説明】
【００５４】
１００…検査装置、１０…制御部、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、１３…インタフェース、２０…画像読取部、２１…光源、２２…センサ、２３、２４…搬送ロール、２５…信号処理回路、３０…操作部、４０…通知部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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