(57)【要約】【課題】シート状物に含有される異物を精度よく検出し、シート状物の良否をより正確に判定する。【解決手段】被検出体（異物）を含む白紙の用紙（シート状物）から画像データを生成し、当該画像データから被検出体に相当するオブジェクト（画像）を抽出する。その後、抽出したオブジェクトのそれぞれについて、重なりが生じているオブジェクトか否かを判断し（Ｓｂ２）、重なりが生じている場合には、２つのオブジェクトとなるように分離する（Ｓｂ４）。このような処理を抽出したオブジェクトのそれぞれについて行った後、オブジェクトの総数を算出する（Ｓｂ７）。【選択図】図９
2008206054.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数の被検出体を含有するシート状物における前記被検出体の含有状態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から、前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により一部が重なった複数の被検出体に相当する画像が抽出された場合に、当該画像から前記複数の被検出体の各々に相当する画像を決定する決定手段と、
前記抽出手段により抽出された画像と、前記決定手段により決定された画像とから、前記被検出体に相当する１または複数の画像を特定する特定手段と、
前記特定手段による特定結果に基づき、前記シート状物における前記被検出体の含有状態を表す情報を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記出力手段は、
前記画像の総数、面積、周囲長、長さ、角度、重心および一部が重なった前記被検出体の数の少なくともいずれかを、前記情報として出力する
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３】
前記出力手段は、
前記シート状物における前記画像の総数または一部が重なった前記被検出体の数を、前記画像の面積または周囲長から算出する算出手段を備える
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記被検出体が、両端を有する線状の物体であり、
前記決定手段は、前記複数の被検出体の端部と、当該複数の被検出体が重なる交差部とを特定することにより、当該画像から前記複数の被検出体の各々に相当する画像を決定する
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５】
前記取得手段により取得された画像データに対して、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処理実行手段を備え、
前記抽出手段は、前記処理実行手段により処理が実行された画像データから、前記被検出体に相当する画像を抽出する
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６】
１または複数の被検出体を含有するシート状物を供給する供給手段と、
前記供給手段により供給されるシート状物を読み取り、当該シート状物における前記被検出体の含有状態を表す画像データを生成する読取手段と、
前記読取手段により生成された画像データから、前記シート状物における前記被検出体の含有状態を表す情報を生成する生成手段と、
入力された原稿に応じた画像を前記シート状物に形成する画像形成手段と、
前記供給手段により供給されるシート状物の供給を制御する供給制御手段であって、前記生成手段により生成された情報が所定の条件を満たす場合に、当該情報に対応する前記シート状物を前記画像形成手段に供給し、前記生成手段により生成された情報が前記所定の条件を満たさない場合に、当該情報に対応する前記シート状物を前記画像形成手段に供給しないように制御する供給制御手段と
を備えることを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
前記原稿の濃淡を判別する判別手段と、
前記判別手段により判別された濃淡に応じて前記所定の条件を決定する条件決定手段と
を備えることを特徴とする請求項６に記載の画像形成装置。
【請求項８】
前記生成手段は、
前記画像データを分割した複数の領域のそれぞれについて前記情報を生成し、
前記判別手段は、
前記複数の領域に対応する領域のそれぞれについて前記原稿の濃淡を判別し、
前記供給制御手段は、
前記複数の領域に対応する領域の全てにおいて前記所定の条件が満たされるとき、当該情報に対応する前記シート状物を前記画像形成手段に供給する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像形成装置。
【請求項９】
請求項６乃至８に記載の画像形成装置と、
前記シート状物に含有される被検出体を検出する検出手段を有する検出装置と
を備えることを特徴とする文書管理システム。
【請求項１０】
前記画像形成装置は、
前記所定の条件を設定する設定手段を備え、
前記検出装置の前記検出手段は、
前記生成手段により生成される情報が前記設定手段により設定された条件を満たすように前記被検出体を含有するシート状物を検出する
ことを特徴とする請求項９に記載の文書管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像形成装置および文書管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報のセキュリティのために、紙等のシート状物に金属繊維等の異物を含める技術がある。また、かかるシート状物に含まれる異物を検出することにより、シート状物が不正に持ち出されていないかを確認する技術も知られている。このような技術の一例としては、特許文献１に記載された技術がある。
【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、上述したような確認を行う場合、異物が適当な状態で含有されていないと不都合があることがある。例えば、異物の数が多すぎたり少なすぎたりすると、異物の検出が正確に行われないおそれがある。また、シート状物に画像を形成するような場合であれば、異物が重なり合ってシート状物に凹凸が生じてしまい、画像形成の妨げとなることもある。
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、シート状物に含有される異物を精度よく検出し、シート状物の良否をより正確に判定することを可能にする技術を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明に係る画像処理装置は、１または複数の被検出体を含有するシート状物における前記被検出体の含有状態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から、前記被検出体に相当する画像を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により一部が重なった複数の被検出体に相当する画像が抽出された場合に、当該画像から前記複数の被検出体の各々に相当する画像を決定する決定手段と、前記抽出手段により抽出された画像と、前記決定手段により決定された画像とから、前記被検出体に相当する１または複数の画像を特定する特定手段と、前記特定手段による特定結果に基づき、前記シート状物における前記被検出体の含有状態を表す情報を出力する出力手段とを特徴とするものである。
【０００５】
また、本発明に係る画像処理装置において、前記出力手段は、前記画像の総数、面積、周囲長、長さ、角度、重心および一部が重なった前記被検出体の数の少なくともいずれかを、前記情報として出力する構成を採用してもよい。また、この場合において、前記出力手段は、前記シート状物における前記画像の総数または一部が重なった前記被検出体の数を、前記画像の面積または周囲長から算出する算出手段を備える構成であってもよい。
【０００６】
また、本発明に係る画像処理装置において、前記被検出体が両端を有する線状の物体である場合には、前記決定手段は、前記複数の被検出体の端部と、当該複数の被検出体が重なる交差部とを特定することにより、当該画像から前記複数の被検出体の各々に相当する画像を決定する構成を採用することができる。
【０００７】
また、本発明に係る画像処理装置において、前記取得手段により取得された画像データに対して、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処理実行手段を備え、前記抽出手段は、前記処理実行手段により処理が実行された画像データから、前記被検出体に相当する画像を抽出する構成を採用してもよい。
【０００８】
また、本発明に係る画像形成装置は、１または複数の被検出体を含有するシート状物を供給する供給手段と、前記供給手段により供給されるシート状物を読み取り、当該シート状物における前記被検出体の含有状態を表す画像データを生成する読取手段と、前記読取手段により生成された画像データから、前記シート状物における前記被検出体の含有状態を表す情報を生成する生成手段と、入力された原稿に応じた画像を前記供給手段により供給されたシート状物に形成する画像形成手段と、前記生成手段により生成された情報が所定の条件を満たす場合に、当該情報に対応する前記シート状物を前記画像形成手段に供給し、前記生成手段により生成された情報が前記所定の条件を満たさない場合に、当該情報に対応する前記シート状物を前記画像形成手段に供給しない供給制御手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００９】
また、本発明に係る画像形成装置において、前記原稿の濃淡を判別する判別手段と、前記判別手段により判別された濃淡に応じて前記所定の条件を決定する条件決定手段とを備える構成を採用してもよい。また、この場合において、前記生成手段は、前記画像データを分割した複数の領域のそれぞれについて前記情報を生成し、前記判別手段は、前記複数の領域に対応する領域のそれぞれについて前記原稿の濃淡を判別し、前記供給制御手段は、前記複数の領域に対応する領域の全てにおいて前記所定の条件が満たされるとき、当該情報に対応する前記シート状物を前記画像形成手段に供給する構成であってもよい。
【００１０】
なお、本発明は、上述のような画像形成装置と、前記シート状物に含有される被検出体を検出する検出手段を有する検出装置とを備える文書管理システムとしても特定され得る。この場合において、前記画像形成装置は、前記所定の条件を設定する設定手段を備え、前記検出装置の前記検出手段は、前記生成手段により生成される情報が前記設定手段により設定された条件を満たすように前記被検出体を含有するシート状物を検出する構成を採用してもよい。
【００１１】
また、本発明は、上述した画像処理装置が実行する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムとしても特定され得る。このプログラムは、例えば、所定の記録媒体に記録された形態で提供されたり、あるいは、ネットワークを介してコンピュータや画像形成装置にダウンロードさせる形態で提供されることも可能である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、本発明の構成を有さない場合に比べ、シート状物に含有される異物（被検出体）をより精度よく検出し、シート状物の良否をより正確に判定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】
【００１３】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を説明する。
［第１実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態である文書管理システム１００の全体構成を概略的に示す図である。この文書管理システム１００は、例えば、持ち出しの制限が必要な文書を取り扱う場所に設けられる。文書管理システム１００は、画像形成装置１０と、検出装置２０とを備える。
【００１４】
図２は、画像形成装置１０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、画像形成装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、操作部１４と、シート供給部１５と、画像形成部１６とを備える。
【００１５】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置やメモリを備え、所定のプログラムに従って演算処理を行うことで画像形成装置１０の動作を制御する。また、制御部１１は、メモリまたは記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する画像処理を実行する。記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置を備え、制御部１１による制御に必要な情報を記憶する。通信部１３は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークに接続するインタフェース装置を備え、パーソナルコンピュータ等の外部装置と接続する。なお、外部装置は、原稿に相当するプリントジョブをネットワークを介して画像形成装置１０に送信する。操作部１４は、各種のボタンやタッチパネルを備え、操作者による操作を受け付けるとともに操作者に情報を通知する。
【００１６】
シート供給部１５は、所定のサイズの用紙を収容するトレイと、用紙を搬送する複数のロール状の搬送部材とを備え、画像形成部１６に用紙を供給する。本実施形態において、「用紙」とは、セルロース等の基材に対して磁性体のワイヤを漉き込んでなる長方形のシート状物である。このワイヤは、検出装置２０が検出対象とするものである。すなわち、用紙は、被検出体を含有するシート状物である。なお、用紙におけるワイヤの含有状態は一定でなく、ワイヤの向きや本数は用紙毎に異なる。また、ワイヤは、略直線状である。画像形成部１６は、シート供給部１５から供給された用紙に対して原稿に応じた画像を形成する。本実施形態においては、画像形成部１６は、トナーを用いて画像を形成する、いわゆる電子写真方式の画像形成部である。
【００１７】
ここで、図３を参照し、シート供給部１５の構成をより詳細に説明する。なお、同図において、破線は、用紙の搬送経路を示している。シート供給部１５は、第１トレイ１５１と、読取センサ１５３と、切替機構１５４と、第２トレイ１５２とを備える。第１トレイ１５１は、用紙が最初に収容されるトレイであり、収容された用紙を順次供給する。すなわち、操作者は、用紙を第１トレイ１５１にセットする。読取センサ１５３は、第１トレイ１５１により供給された用紙の全面を読み取る光学式のセンサであり、用紙の表面を表す画像データを生成する。切替機構１５４は、読取センサ１５３が生成する画像データに応じて、この画像データに対応する用紙の供給先を切り替える。切替機構１５４は、所定の条件を満たす用紙を画像形成部１６に供給し、所定の条件を満たさない用紙を第２トレイ１５２に供給する。第２トレイ１５２は、切替機構１５４を介して供給された用紙を収容する。なお、用紙の供給先を切り替える処理の具体的な内容については、後述する。
【００１８】
ここで、読取センサ１５３が生成する画像データについて説明する。読取センサ１５３が生成する画像データは、所定の階調数（例えば、２５６階調）の画素により濃淡を表す。また、画像データのサイズや入力解像度は任意であるが、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。ここにおいて、画像データの各画素は、用紙の長辺方向（以下「Ｙ方向」という。）および短辺方向（以下「Ｘ方向」という。）に沿ってマトリクス状に表される。また、画像データの階調値は、用紙の基材に相当する部分を小さく、用紙の被検出体が漉き込まれている部分を基材部分よりも大きいとする。これは、画像データの各画素が用紙からの反射光の強弱を表すものであり、被検出体が漉き込まれている部分は、基材部分よりも光の反射率が低いからである。
【００１９】
検出装置２０は、ある空間の出入口等に設置され、その設置位置において用紙を検出する。すなわち、検出装置２０は、用紙に含まれる被検出体を検出する検出手段を備える。この検出手段は、被検出体の特性に応じて異なる構成となる。例えば、本実施形態の被検出体が大バルクハウゼン効果を生じるものである場合、検出手段には、特開２００４−２８５５２４号公報に記載された技術を適用することができる。検出装置２０は、被検出体を検出すると、これを通知する。検出装置２０による通知の態様としては、例えば、音や光によるものがある。あるいは、検出装置２０がネットワークを介して所定の外部装置に接続されており、被検出体を検出したことを表す情報をこの外部装置に送信する構成を有してもよい。
【００２０】
文書管理システム１００の構成は、以上のとおりである。この構成のもと、画像形成装置１０は、プリントジョブを取得して原稿が表す内容を特定し、この原稿に応じた画像を、所定の条件を満たす用紙に形成する。ここにおいて、所定の条件を満たす用紙とは、検出装置２０において精度よく検出され、かつ、画像を形成しても画像欠陥を生じない用紙のことである。そこで、画像形成装置１０の動作を説明する前に、本実施形態における「所定の条件」について説明する。
【００２１】
図４は、被検出体の含有状態に基づいて定められた用紙のクラス（等級・種類）を表す図である。同図に示すように、本実施形態においては、用紙に含まれる被検出体の「本数」と「重なり本数」とに応じて用紙のクラスを定めている。前者、すなわち用紙に含まれる被検出体の本数は、検出装置２０における検出精度に影響する要素である。また、後者、すなわち用紙に含まれる被検出体の重なり本数（少なくとも一部が他と重なっている被検出体の本数）は、画像形成部１６における画質に影響する要素である。例えば、被検出体の本数が過少であると、検出装置２０が正常に用紙を検出できないおそれがあり、被検出体の本数が過多であると、用紙表面に多数の凹凸が生じて画像形成の妨げとなるおそれがある。また、複数の被検出体が重なった状態で含有されていると、その部分は他の部分よりも厚くなるため、トナーの転写や定着に関する条件が当該他の部分と変化する。このような部分が用紙に多数存在すると、画像を形成したときに無視できない程度の欠陥を生じさせるおそれがある。それゆえ、本実施形態においては、上述した「本数」と「重なり本数」とが過不足のない値となるクラス「Ｂ」および「Ｃ」の用紙を、画像形成に用いることとしている。すなわち、本実施形態における「所定の条件」とは、図４に示すクラスが「Ｂ」または「Ｃ」であることであり、換言すれば、用紙に含まれる被検出体の本数が５本以上２０本以下であり、かつ、用紙に含まれる被検出体の重なり本数が２本以下であることである。なお、所定の条件を満たす用紙のクラスは、あらかじめ決められていてもよいし、操作者により任意に設定されてもよい。また、用紙のクラスを表す情報と所定の条件を満たすクラスの情報は、記憶部１２に記憶されている。
【００２２】
図５は、種々のクラスの用紙を例示した模式図である。なお、同図においては、被検出体を明瞭に示しているが、実際の用紙においては、被検出体は基材に覆われることがあるため、基材のみの部分との境界は必ずしも明瞭ではない。
図５（ａ）に示す用紙は、被検出体の本数が「２」であり、重なり本数が「２」である。ゆえに、この用紙のクラスは「Ａ」である。また、図５（ｂ）に示す用紙は、被検出体の本数が「８」であり、重なり本数が「２」であるため、そのクラスは「Ｂ」である。同様に、図５（ｃ）に示す用紙のクラスは「Ｆ」であり、図５（ｄ）に示す用紙のクラスは「Ｄ」である。
【００２３】
本実施形態の画像形成装置１０は、所定の条件を満たす用紙に画像を形成するために、シート供給部１５において用紙の弁別を行う。具体的には、画像形成装置１０は、シート供給部１５において用紙を光学的に読み取り、その読取結果に基づいて当該用紙のクラスを特定している。そして、画像形成装置１０は、特定したクラスが「Ｂ」または「Ｃ」である用紙を画像形成部１６に供給し、これを用いて画像を形成している。このとき画像形成装置１０が実行する動作は、次のとおりである。
【００２４】
図６は、画像形成装置１０が用紙における被検出体の含有状態を特定する処理を示すフローチャートである。なお、この処理は、読取センサ１５３が用紙表面を表す画像データを生成し、制御部１１がこの画像データを取得したことを契機に実行される。つまり、この処理は、画像データが生成される毎、すなわち用紙が第１トレイ１５１から供給される毎に繰り返し実行される処理である。
制御部１１が実行する処理は、オブジェクト抽出処理（ステップＳａ）と、被検出体特定処理（ステップＳｂ）と、クラス判定処理（ステップＳｃ）とに大別される。そこで、以下では、これらの処理についてそれぞれ説明する。
【００２５】
図７は、制御部１１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。同図に示すように、はじめに制御部１１は、画像データに対して平滑化処理を実行する（ステップＳａ１）。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１１は、画像データに対して膨張処理を実行する（ステップＳａ２）。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。
【００２６】
この膨張処理について、具体的な例を挙げて説明する。ここでは、図８（ａ）に示すような画素Ｐ（ｉ，ｊ）を有する８×８画素の画像領域を例に考える。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。
【００２７】
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Ｓａ２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。
【００２８】
ここで図７のフローチャートの説明に戻る。制御部１１は、ステップＳａ２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Ｓａ３）。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１１は、ステップＳａ１、Ｓａ２およびＳａ３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Ｓａ４、Ｓａ５、Ｓａ６）。
【００２９】
次に、制御部１１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Ｓａ７）。制御部１１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を決定する（ステップＳａ８）。閾値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としたりすることもできるが、本実施形態においては、平均値から「２２」を加算した値を閾値としている。
【００３０】
そして、制御部１１は、このようにして決定された閾値を用いて二値化処理を実行する（ステップＳａ９）。すなわち、制御部１１は、上述の閾値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。
【００３１】
二値化処理を実行したら、制御部１１は、この二値化後の画像データに応じて被検出体に相当するオブジェクト（画像）を抽出する処理を行う（ステップＳａ１０）。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を上回った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する処理である。このとき、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は閾値を下回るため、被検出体に相当するオブジェクトとみなされずに除外される。
【００３２】
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「３５０」、「８５０」および「１００００」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、長さの閾値は、およそ１４．８（≒３５０÷６００×２５．４）ｍｍである。なお、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Ｓａ１０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被検出体に相当するオブジェクトのことを指すものとする。
【００３３】
オブジェクト抽出処理は、以上のとおりである。この処理によって、画像データから被検出体に相当するオブジェクトが抽出される。しかし、上述したように、被検出体の含有状態は一定でないため、複数の被検出体が重なっていることがある。このような状態の場合、被検出体は複数であるのにオブジェクトとしては１つとなっていることがある。そこで、次の被検出体特定処理においては、複数の被検出体が重なったオブジェクトをそれぞれの被検出体に相当するオブジェクトとして分離するとともに、それぞれの被検出体の長さ等を特定する処理を行う。
【００３４】
図９は、制御部１１が実行する被検出体特定処理を示すフローチャートである。なお、この処理は、オブジェクト抽出処理によって抽出されたオブジェクトのそれぞれについて実行される処理である。同図に示すように、はじめに制御部１１は、あるオブジェクトを対象として、そのオブジェクトにおける被検出体の重なり本数を算出する（ステップＳｂ１）。ここにおいて、「重なり本数」とは、重なりのない被検出体であるとみなされる場合に「１」となり、２本の被検出体が重なって１つのオブジェクトとなっているとみなされる場合に「２」となる値である。
【００３５】
制御部１１は、抽出したオブジェクトの面積または周囲長から重なり本数を算出する。本実施形態においては、被検出体１本当たりの面積は１００００〜３３０００であり、被検出体１本当たりの周囲長は８５０〜１５００であるとしている。そこで、制御部１１は、オブジェクトの面積が３３０００以上５５０００未満であるか、またはオブジェクトの周囲長が１５００以上３０００未満であれば、重なり本数は「２」であるとし、オブジェクトの面積が５５０００以上７７０００未満であるか、またはオブジェクトの周囲長が３０００以上４５００未満であれば、重なり本数は「３」であるとしている。そして、制御部１１は、オブジェクトの面積が３３０００未満であるか、またはオブジェクトの周囲長が１５００未満であれば、重なり本数は「１」であるとしている。
【００３６】
続いて、制御部１１は、対象のオブジェクトに重なりが生じているか否かを判断する（ステップＳｂ２）。制御部１１は、上述した重なり本数が「１」であるか、あるいは「２」以上であるかを判断することにより、対象のオブジェクトに重なりが生じているか否かを判断する。
【００３７】
対象のオブジェクトに重なりが生じていない場合（ステップＳｂ２：ＮＯ）、制御部１１は、そのオブジェクトの重心と角度とを算出する（ステップＳｂ３）。ここにおいて、重心とは、オブジェクトの重心に相当する座標値であり、具体的には、オブジェクトのＸ方向の座標値の最大値と最小値の中間値と、オブジェクトのＹ方向の座標値の最大値と最小値の中間値とにより算出される。また、角度とは、オブジェクトの両端点を結んだ直線が所定の方向（例えば、Ｘ方向またはＹ方向）に対してなす角度を表す値である。
【００３８】
一方、対象のオブジェクトに重なりが生じている場合（ステップＳｂ２：ＹＥＳ）、制御部１１は、そのオブジェクトから各々の被検出体に相当するオブジェクトを分離する処理を行う（ステップＳｂ４）。その後、制御部１１は、分離したそれぞれのオブジェクトについて、長さ、面積、周囲長、重心および角度を算出する（ステップＳｂ５）。
【００３９】
ここで、ステップＳｂ４におけるオブジェクトの分離方法について、具体例を挙げて説明する。ここでは、重なり本数が２本である場合と３本である場合とについて、図１０および１１を例示して説明する。
【００４０】
図１０に示すように、重なり本数が２本である場合、制御部１１は、特徴点として被検出体の端部と交差部とを特定する。ここにおいて、端部は、被検出体が２本であるから、４点（Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４）存在する。また、交差部は、被検出体が２本であり、かつ、略直線状であるから、１点（ＰＡ）のみ存在する。被検出体の端部と交差部とを特定したら、制御部１１は、ある１点の端部に着目し、当該端部からその他の各端部へと結んだ直線の傾き、すなわち角度をそれぞれ算出する。例えば、端部Ｐ１に着目した場合であれば、制御部１１は、直線Ｐ１Ｐ２、Ｐ１Ｐ３およびＰ１Ｐ４の傾きをそれぞれ算出する。そして、制御部１１は、着目した端部と交差部とを結ぶ直線の傾きを算出し、端部どうしを結んだ直線から、その傾きが最も近似しているものを特定する。例えば、端部Ｐ１に着目した場合であれば、制御部１１は、直線Ｐ１ＰＡの傾きを直線Ｐ１Ｐ２、Ｐ１Ｐ３およびＰ１Ｐ４のそれぞれの傾きと比較し、その傾きが最も近似している直線として直線Ｐ１Ｐ３を特定する。制御部１１は、このようにして特定した直線の端部を、同一の被検出体の端部として特定する。また、制御部１１は、このようにして特定した直線以外の端部を、同一の被検出体の端部として特定する。すなわち、図１０に示す例でいえば、端部Ｐ１とＰ３とが一方の被検出体の端部として特定され、端部Ｐ２とＰ４とが他方の被検出体の端部として特定される。最後に、制御部１１は、特定した端部に沿ってオブジェクトを抽出することにより、オブジェクトを分離、すなわち分割し、１つのオブジェクトから２つのオブジェクトを決定する。なお、ここにおいて、交差部に相当する画素は、分離したオブジェクトのそれぞれに含まれるものとする。
【００４１】
また、重なり本数が３本以上である場合も、制御部１１は、重なり本数が２本である場合と同様の処理を繰り返すことでオブジェクトを分離することができる。例えば、図１１に示すように、重なり本数が３本である場合は、制御部１１は、ある端部（ここではＰ１とする）に着目し、当該端部からその他の各端部へと結んだ直線（Ｐ１Ｐ２、Ｐ１Ｐ３、Ｐ１Ｐ４、Ｐ１Ｐ５およびＰ１Ｐ６）の傾きをそれぞれ算出する。そして、制御部１１は、着目した端部（Ｐ１）と交差部（ＰＡ、ＰＢおよびＰＣ）とを結ぶ各直線の傾きを算出し、上述した直線Ｐ１Ｐ２、Ｐ１Ｐ３、Ｐ１Ｐ４、Ｐ１Ｐ５およびＰ１Ｐ６から傾きが最も近似するものを特定する。このようにして特定した直線から２点の端部を特定したら、制御部１１は、これらの端部に沿ってオブジェクトを分離する。すると、残るオブジェクトは、２本の被検出体が重なったような形状となるため、図１０を例示して説明した要領でそれぞれを分離することができる。
【００４２】
制御部１１は、ステップＳｂ３の処理またはステップＳｂ４およびＳｂ５の処理を実行することにより、被検出体に相当するオブジェクトの長さ、面積、周囲長、重心および角度を算出する。これらの値を算出したら、制御部１１は、抽出されたオブジェクトのうち、かかる算出を行っていないオブジェクトについて同様の処理を実行する。すなわち、制御部１１は、これらの値を算出すべきオブジェクトが存在するか否かを判断し（ステップＳｂ６）、存在する場合には、そのオブジェクトについてステップＳｂ１からの処理を実行する。
【００４３】
このようにして、抽出した全てのオブジェクトについて長さ、面積、周囲長、重心および角度を算出したら、制御部１１は、オブジェクトの総数を算出する（ステップＳｂ７）。ここにおいて、総数とは、抽出されたオブジェクトの数に、分離により増加したオブジェクトの数を加算した値である。例えば、抽出されたオブジェクトの数が「３」であり、そのうち１つのオブジェクトの重なり本数が「２（増分は１）」である場合であれば、制御部１１は、オブジェクトの総数を「４（＝３＋１×１）」であると算出する。また、例えば、抽出されたオブジェクトの数が「３」であり、そのうち２つのオブジェクトの重なり本数が「３（増分は２）」である場合であれば、制御部１１は、オブジェクトの総数を「７（＝３＋２×２）」であると算出する。
【００４４】
制御部１１は、以上の処理を行うことにより、被検出体に相当するオブジェクトのそれぞれを特定する。その後、制御部１１は、特定した各オブジェクトに基づいて、用紙における被検出体の含有状態を表す情報を出力する（ステップＳｂ８）。ここにおいて、制御部１１が出力する情報は、各々のオブジェクトの長さ、面積、周囲長、重心および角度と、オブジェクトの総数と、分離されたオブジェクトの総数である。オブジェクトの総数は、用紙に含まれる被検出体の総数に相当し、上述した「本数」に相当する。また、分離されたオブジェクトの総数は、一部が重なっている被検出体の総数、すなわち上述の「重なり本数」に相当する。以下では、ステップＳｂ８において出力される情報を総称して「用紙情報」という。用紙情報は、１つの画像データに対応付けられるものである。すなわち、用紙情報は、１枚の用紙に対応付けられるものである。用紙情報の出力先は、例えば、制御部１１のメモリである。
【００４５】
被検出体特定処理は、以上のとおりである。この処理によって、各々の用紙に対応する用紙情報が生成される。続いて、制御部１１は、この用紙情報に基づいて対応する用紙のクラスを判定し、クラスに応じた供給先に供給する処理、すなわちクラス判定処理を行う。
【００４６】
図１２は、制御部１１が実行するクラス判定処理を示すフローチャートである。同図に示すように、制御部１１は、まず、処理対象の用紙に対応する用紙情報を取得する（ステップＳｃ１）。続いて、制御部１１は、取得した用紙情報に基づいて、この用紙情報に対応する用紙のクラスを特定する（ステップＳｃ２）。そして、制御部１１は、特定したクラスが所定の条件を満たすか否かを判断する（ステップＳｃ３）。なお、ステップＳｃ２およびＳｃ３の処理は、記憶部１２から対応する情報を取得することにより実行される。
【００４７】
制御部１１は、特定したクラスが所定の条件を満たすか否かに応じて対応する用紙の収容先を制御する。具体的には、制御部１１は、特定したクラスが所定の条件を満たす場合（ステップＳｃ３：ＹＥＳ）、対応する用紙が画像形成部１６に供給されるようにシート供給部１５を制御する（ステップＳｃ４）。また、制御部１１は、特定したクラスが所定の条件を満たさない場合（ステップＳｃ３：ＮＯ）、対応する用紙が第２トレイ１５２に収容されるようにシート供給部１５を制御する（ステップＳｃ５）。
【００４８】
被検出体の含有状態を特定する処理は、以上のとおりである。本実施形態の画像形成装置１０は、このような処理を実行することによって、用紙を弁別して収容することができる。それゆえ、本実施形態の画像形成装置１０は、操作者によって所定の条件を満たす用紙とそうでない用紙とが混在して収容されるような場合であっても、所定の条件を満たす用紙のみを画像形成に用いることができる。
【００４９】
［第２実施形態］
続いて、本発明の第２の実施形態を説明する。本実施形態は、画像形成に用いる用紙のクラスを原稿に応じて異ならせる点に特徴を有するものである。なお、本実施形態の構成は、上述した第１実施形態の構成とほぼ同様である。そこで、本実施形態においては、第１実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【００５０】
本実施形態の制御部１１は、プリントジョブを取得して原稿の内容を特定すると、原稿にどのような画像が存在するかを判別する。本実施形態においては、制御部１１は、原稿における画像と背景の割合を算出する。この割合は、換言すれば、用紙においてトナー像が形成される面積と用紙がそのまま露出する面積の割合である。この割合のことを、以下では便宜的に「画像密度」という。ここにおいて、画像密度が０％であるということは、用紙にトナー像が形成されないことを意味し、また、画像密度が５０％であるということは、画像と背景の比が１対１であり、用紙の全面に対して半分の割合でトナー像が形成されるということを意味する。
【００５１】
なお、本実施形態の画像形成装置１０は電子写真方式であるため、中間調の表示を擬似階調によって実現している。それゆえ、画像密度の算出に際しては、ラスタライズ処理および二値化処理がされた後の２階調のビットマップ形式の画像データを用いるのが好適である。しかしながら、制御部１１による判別の態様はこれに限らず、例えば、多階調の画像データについて画素毎の階調値から判別してもよいし、あるいは、より簡易的に画像が存在する領域とそうでない領域の比率から判別してもよい。
【００５２】
本実施形態の画像形成装置１０は、画像形成に用いる用紙のクラスについて、２段階のレベルを設けている。換言すれば、本実施形態の画像形成装置１０は、上述した「所定の条件」が２種類あるということである。具体的には、画像形成装置１０の制御部１１は、原稿から算出した画像密度と、当該原稿が表す画像を形成する用紙のクラスとに応じて、当該用紙を画像形成に用いるか否かを判断する。例えば、制御部１１は、画像密度が５０％以上である原稿については、クラスが「Ｂ」または「Ｃ」である用紙を用い、画像密度が５０％未満である原稿については、クラスが「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｆ」または「Ｇ」である用紙を用いる。あるいは、制御部１１は、画像密度が５０％以上である原稿については、クラスが「Ｂ」である用紙を用い、画像密度が５０％未満である原稿については、クラスが「Ｃ」または「Ｆ」である用紙を用いるとしてもよい。
【００５３】
本実施形態において画像形成に用いる用紙のクラスにレベルを設ける理由は、次のとおりである。すなわち、画像密度が比較的低い画像を形成する場合には、被検出体の重なりが多少多かったとしても、画質に影響を及ぼさない可能性が高いといえる。例えば、画像密度が低ければ、そのぶん、被検出体が重なっている部分に画像が形成される可能性（確率）は、当然低くなる。そこで、本実施形態においては、所定の条件を満たす用紙を画像密度に応じて異ならせることにより、より多くの用紙を画像形成に使用可能にしつつ、画像欠陥の生じる可能性を抑えることを図っている。
【００５４】
［第３実施形態］
続いて、本発明の第３の実施形態を説明する。本実施形態は、用紙および原稿を複数の領域に分割し、その領域毎に用紙のクラスと画像密度とを算出する点に特徴を有するものである。なお、本実施形態も、上述した第１実施形態とほぼ同様の構成であるため、第１実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【００５５】
図１３は、用紙を読み取って得られる画像データの一例を示す図である。本実施形態の説明は、この画像データを用いて行う。同図に示すように、本実施形態の制御部１１は、画像データを６等分に分割した領域Ａ１〜Ａ６について用紙のクラスを算出する。なお、用紙のクラスは、本実施形態においては図１４を用いて算出される。クラスの算出に際しては、「本数」は用紙の全体に含まれる被検出体の数とする一方、「重なり本数」は分割した領域毎での被検出体の数とする。また、条件を満たすクラスは、画像密度が５０％以上の場合には「Ｂ」および「Ｃ」、画像密度が５０％未満である場合には「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｆ」または「Ｇ」であるとする。領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４およびＡ６のクラスは、同図より、「Ｂ」であると算出される。一方、領域Ａ５のクラスは、同図より、「Ｆ」であると算出される。
【００５６】
次に、制御部１１は、原稿に対しても同様の分割を行い、それぞれの領域について画像密度を算出する。ここで、原稿としては、図１５に示す原稿ＤａとＤｂとを想定する。原稿Ｄａは、上述した領域Ａ１、Ａ２、Ａ４およびＡ５に対応する領域のそれぞれの画像密度が「４０％」であり、その他の領域の画像密度が「６０％」であるとする。また、原稿Ｄｂは、上述した領域Ａ１、Ａ３、Ａ４およびＡ６に対応する領域のそれぞれの画像密度が「４０％」であり、その他の領域の画像密度が「６０％」であるとする。
【００５７】
いま、図１３に示すような用紙に原稿Ｄａに応じた画像を形成しようとすると、全ての領域において条件を満たしていることがわかる。そのため、このような場合には、制御部１１は、この用紙を画像形成部１６に供給し、この用紙に原稿Ｄａに応じた画像を形成させる。一方、図１３に示すような用紙に原稿Ｄｂに応じた画像を形成しようとすると、領域Ａ５に対応する領域の画像密度は「６０％」であるから、条件を満たしていないことがわかる。そのため、このような場合には、制御部１１は、この用紙を第２トレイ１５２に供給し、この用紙に原稿Ｄｂに応じた画像を形成させない制御を行う。なお、原稿Ｄｂに応じた画像を形成するためには、制御部１１は、条件を満たす用紙が供給されるまで用紙の供給を繰り返せばよい。
【００５８】
このように、本実施形態においては、所定の条件を満たすか否かを複数の領域毎に判断することによって、上述した第２実施形態と同様の効果を奏することができる。本実施形態は、所定の条件を満たすか否かを複数の領域毎に判断するため、処理に要する時間は第２実施形態よりも多くなるが、使用可能な用紙を第２実施形態よりも多くすることが可能となる。
【００５９】
［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。
【００６０】
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や合成樹脂製のフィルム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磁性体のワイヤであるとしたが、ＩＣチップのような物体であってもよい。また、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。
【００６１】
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、平滑化処理や膨張処理を実行しなくてもよい。
【００６２】
また、上述した実施形態においては、オブジェクトから端部と交差部とを特定することによって被検出体に重なりが生じているか否かを判断していたが、その他の方法を用いてもよい。例えば、被検出体の形状がある程度決まっている場合には、オブジェクトとあらかじめ決められた画像とについて形状を比較する、いわゆるパターンマッチを行ってもよい。
【００６３】
また、上述した実施形態は、画像データを生成する手段、すなわち読取センサ１５３をシート供給部１５の一部として設ける態様であったが、画像データを生成する手段は、その他の態様であってもよい。例えば、本発明に係る画像形成装置がいわゆるスキャナを備える場合であれば、スキャナを画像データを生成する手段として用いてもよい。また、このような構成とした場合には、読み取った用紙が所定の条件を満たすか否かや、用紙における被検出体の含有状態を表す情報をタッチパネル等を介して通知する構成とするとよい。
【００６４】
また、検出装置２０は、被検出体を検出する感度を変更可能な構成であってもよい。また、このような構成の場合、それぞれの文書管理システム１００において、検出装置２０が検出可能な用紙のクラスを所定の条件としてもよい。このような場合には、画像形成装置１０の操作部１４に所定の条件を設定するボタン等を設けてもよいし、ネットワークを介して検出装置２０と画像形成装置１０とを接続し、接続された検出装置２０に応じた条件が設定されるような手段を画像形成装置１０に設けてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】文書管理システムの全体構成を概略的に示す図である。
【図２】画像形成装置１０の構成を示すブロック図である。
【図３】シート供給部の構成を示す図である。
【図４】用紙のクラスを表す図である。
【図５】種々のクラスの用紙を例示した模式図である。
【図６】用紙における被検出体の含有状態を特定する処理を示すフローチャートである。
【図７】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】画像領域を例示した図である。
【図９】被検出体特定処理を示すフローチャートである。
【図１０】重なり本数が２本であるオブジェクトを例示した図である。
【図１１】重なり本数が３本であるオブジェクトを例示した図である。
【図１２】クラス判定処理を示すフローチャートである。
【図１３】用紙を読み取って得られる画像データの一例を示す図である。
【図１４】用紙のクラスを表す図である。
【図１５】原稿を例示した図である。
【符号の説明】
【００６６】
１００…文書管理システム、１０…画像形成装置、１１…制御部、１２…記憶部、１３…通信部、１４…操作部、１５…シート供給部、１５１…第１トレイ、１５３…読取センサ、１５４…切替機構、１５２…第２トレイ、１６…画像形成部、２０…検出装置
【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】
2008206054.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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