(57)【要約】【課題】ゴミやキズや汚れ等の検出をより高精度に行なうことができるスキャナの検査方法を提供する。【解決手段】検査用のチャートとして網点チャートを使用する。走査光学系を介して一次元イメージセンサ１２０上に写像したときの網点のピッチが、一次元イメージセンサ１２０が備える複数の受光素子１２ａ〜１２ｎの配列よりも粗いピッチで網点が形成された網点チャートをスキャナで読み取って網点データを生成する。さらにその網点データに基づいて６４×６００画素で構成されるウインドウ内の白黒の比率を算出し、そのウインドウを１６画素ずつシフトさせていって各ウインドウの移動平均を求めてグラフ上にプロットする。そのグラフから回帰曲線を求めてその回帰曲線との差分が所定の値よりも大きくなるところが検出されたらゴミやキズや汚れがあると判定する。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿が載置される原稿台と、所定の主走査方向に複数の受光センサが配列され各副走査位置における主走査方向に延びる１次元画像を読み取ることにより前記原稿台に載置された原稿を読み取る１次元イメージセンサとを備えたスキャナを検査するスキャナ検査方法において、
前記走査光学系を介して前記１次元イメージセンサ上に写像したときの網点のピッチが前記複数の受光センサの配列ピッチよりも粗い網点チャートを置き該網点チャートを前記１次元イメージセンサで読み取って網点データを得る読取ステップと、
前記読取ステップで読み取って得られた網点データに基づいて、前記スキャナの、前記原稿台から１次元イメージセンサまでの間のゴミやキズや汚れなどによる画像劣化の有無を検査する検査ステップとを有することを特徴とするスキャナ検査方法。
【請求項２】
前記検査ステップは、
前記網点チャートにおける、副走査方向に所定幅を有し主走査方向に延びる長尺領域について、前記網点データを白と黒とに２値化して、
主走査方向に関する、白の画素と黒の画素との比率の移動平均を求める第１ステップと、
前記移動平均の回帰曲線を求める第２ステップと、
主走査方向の各点について、前記第１ステップで求めた前記移動平均と前記第２のステップで求めた前記回帰曲線との差分を求める第３ステップと、
前記第３ステップで求めた前記差分が所定値を超えるか否かを判別することにより、該差分が前記第１の所定値を超えた場合に不良が存在する旨、判定する第４ステップとを有する請求項１記載のスキャナ検査方法。
【請求項３】
前記第２ステップは、前記移動平均の４次の回帰曲線を求めるステップであることを特徴とする請求項２記載のスキャナ検査方法。
【請求項４】
前記検査ステップは、
前記網点チャートにおける、副走査方向に所定幅を有し主走査方向に伸びる長尺領域について、前記網点データを白と黒とに２値化して、
主走査方向に関する、白の画素と黒の画素との比率の移動平均を求める第５ステップと、
主走査方向の各点について、該各点近傍の複数点の、前記移動平均の移動平均を求める第６ステップと、
主走査方向の各点について前記第５ステップで求めた移動平均と前記第６ステップで求めた移動平均の移動平均との差分を求める第７ステップと、
前記第７ステップで求めた前記差分が第２の所定値を超えたか否かを判定することにより、該差分が前記第２の所定値を超えている場合に不良が存在する旨、判定する第８ステップとを有することを特徴とする請求項１記載のスキャナ検査方法。
【請求項５】
前記原稿台に載置された原稿を副走査方向に走査しながら各副走査位置における主走査方向に延びる１次元画像を前記１次元イメージセンサ上に結像する走査光学系を備え、前記１次元イメージセンサは前記走査光学系により結像された各副走査位置における１次元画像を読み取るものであって、
前記走査光学系は、複数枚のミラーと結像レンズを有し、前記原稿台上の原稿を前記１次元イメージセンサ上に縮小して結像する縮小光学系であることを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか１項記載のスキャナ検査方法。
【請求項６】
前記１次元イメージセンサが、副走査方向に移動しながら前記原稿台上に載置された原稿の、各副走査位置における主走査方向に延びた１次元画像を読み取る密着型センサであることを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか１項記載のスキャナ検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、１次元画像を読み取る１次元イメージセンサを備えたスキャナを検査するスキャナ検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、原稿台上の画像を副走査方向に走査しながら、主走査方向における一次元画像を一次元センサに次々に結像させていって２次元画像を得るスキャナが知られている。このようなスキャナには、縮小光学系方式を採用したものと密着型センサ方式を採用したものとの２種類のものがある。
【０００３】
前者の縮小光学系が採用されたスキャナは、大型化するという欠点を有するものの、焦点深度を深くすることができるので原稿台上の原稿に多少凹凸があっても原稿上の画像を鮮明に読み取ることができるというメリットを有する。
【０００４】
これに対し、後者の密着型センサ方式が採用されたスキャナは、小型になりはするものの、焦点深度が浅く原稿台上の原稿に多少なりとも凹凸があると画像がぼけてしまうという欠点を有する。
【０００５】
ところで、このような一長一短を持つスキャナにおいては、スキャナを組み立てているときには、スキャナの、原稿台から１次元イメージセンサまでの間のいずれかの部品に知らないうちにゴミやキズが付いてしまうことがある。また作業者が１次元イメージセンサや光学部品などをスキャナ内部に組み込んでいるときにそれらに指紋を付けて汚れを付けてしまうことがある。このため、組立前や組立中にある程度の清掃を行なうようにはしているが、時々、清掃漏れがあって組み込まれた部品などに指紋やゴミが付着したままになってしまうことがある。もしも組み込まれた部品などに指紋やゴミが付着したままになっていると、原稿台上の画像を鮮明に読み取ることができないスキャナを出荷することになってしまう。
【０００６】
そこで製造業者は、スキャナの出荷時に清掃漏れがないかどうかの最終検査を行なって清掃漏れがあった場合には適切な処置を施すようにしている。
【０００７】
ところで、スキャナの、原稿台から１次元イメージセンサまでの間にゴミやキズや汚れなどが付着しているか否かを検査するときには、シート状の、そのシート全面に亘って同じ濃度を持つ単一色の画像からなる検査チャートが原稿台上に置かれて検査が行なわれることが多い（例えば特許文献１参照）。このような検査においては、例えばスキャナ内に配備した検査用プログラムを走らせておいて、スキャナに上記検査チャート上の単一色の画像を読み取らせて画像処理によりその単一色を表わす画像データを生成させ生成させた画像データが表わす単一色の画像の中に濃度むらが検出されたときにゴミや汚れがあると判定する処理を行なわせている。
【０００８】
このため、もしも検査チャート上の単一色の画像が部分的に退色すると、スキャナは、原稿台から１次元イメージセンサまでの間にゴミやキズや汚れなどがないのに検査チャート上の画像の退色部分の濃度むらをゴミや汚れであると判定してしまう。
【特許文献１】特開２００５−６４６３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑み、原稿台からイメージセンサまでの間のゴミやキズや汚れなどの検出を高精度に行なうことができるスキャナの検査方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するための本発明のスキャナ検査方法は、原稿が載置される原稿台と、所定の主走査方向に複数の受光センサが配列され各副走査位置における主走査方向に延びる１次元画像を読み取ることにより上記原稿台に載置された原稿を読み取る１次元イメージセンサとを備えたスキャナを検査するスキャナ検査方法において、
上記走査光学系を介して前記１次元イメージセンサ上に写像したときの網点のピッチが上記複数の受光センサの配列ピッチよりも粗い網点チャートを置きその網点チャートを前記１次元イメージセンサで読み取って網点データを得る読取ステップと、
上記読取ステップで読み取って得られた網点データに基づいて、上記スキャナの、上記原稿台から１次元イメージセンサまでの間のゴミやキズや汚れなどによる画像劣化の有無を検査する検査ステップとを有することを特徴とする。
【００１１】
上記本発明の検査方法では、濃度が一様の検査チャートの代わりに上記網点チャートが用いられる。この網点チャートが用いられると、網点つまり黒とその網点の黒以外の白との比率で濃度を定めることができるようになる。このため、いままでのようにチャートに部分的な退色があったとしても白黒の比率で定められる濃度の変化が抑制されて部分的な退色の影響がほぼ完全に排除されるようになる。
【００１２】
その結果、原稿台から一次元イメージセンサまでの間のゴミやキズや汚れのみが精度良く検出されるようになる。
【００１３】
ここで、上記読取ステップで上記長尺領域内の網点データを得ると、網点を形成している線上では黒になりその線上以外の部分が白になる。また上記走査光学系を介して上記１次元イメージセンサ上に写像したときの網点のピッチは上記複数の受光センサの配列ピッチよりも粗い網点チャートを用いているので、その網点チャートをスキャナで読み取って得た網点データの白と黒の比率は、主走査方向に並ぶ、連続する複数の画素ごとにほぼ同じ値で得られるはずである。
【００１４】
そこで上記検査ステップは、
上記網点チャートにおける、副走査方向に所定幅を有し主走査方向に延びる長尺領域の網点データを白と黒とに２値化して、
主走査方向に関する、白の画素と黒の画素との比率の移動平均を求める第１ステップと、
上記移動平均の回帰曲線を求める第２ステップと、
主走査方向の各点について、上記第１ステップで求めた上記移動平均と上記第２のステップで求めた上記回帰曲線との差分を求める第３ステップと、
上記第３ステップで求めた上記差分が所定値を超えるか否かを判別することにより、その差分が上記第１の所定値を超えた場合に不良が存在する旨判定する第４ステップとを有することが好ましい。
【００１５】
そうすると、ゴミやキズや汚れがあった場合にはほぼ一定であるはずの黒と白の比率が変化して移動平均と回帰曲線との差が上記第１の所定値を超えることになるので、ゴミやキズや汚れなどの画像劣化の有無が確実に検出される。
【００１６】
上記第２ステップは、移動平均の４次の回帰曲線を求めると良い。
【００１７】
例えば主走査方向の移動平均つまり白黒の比率を主走査方向の各点について求めていったときに本来ならば平坦な直線が得られるはずであるが、位置によっては移動平均つまり白黒の比率が多少変動する場合もある。そのときには例えば４次の回帰曲線を求めると、変動分を含めて基準となる回帰曲線が精度良く求められる。
【００１８】
なお、回帰曲線の次数は、４次ではあまり精度が得られない場合にはより高次にしても良く、また場合によっては低次にしても良い。つまり検査時に最も精度の得られる次数を適宜選択すれば良い。
【００１９】
また上記検査ステップは、
上記網点チャートにおける、副走査方向に所定幅を有し主走査方向に伸びる長尺領域について、上記網点データを白と黒とに２値化して、
主走査方向に関する、白の画素と黒の画素との比率の移動平均を求める第５ステップと、
主走査方向の各点について、その各点近傍の複数点の、上記移動平均の移動平均を求める第６ステップと、
主走査方向の各点について上記第５ステップで求めた移動平均を上記第６ステップで求めた移動平均との差分を求める第７ステップと、
上記第７ステップで求めた上記差分が第２の所定値を超えたと判定することによりその差分が上記第２の所定値を超えている場合に不良が存在する旨判定する第８ステップとを有していると良い。
【００２０】
そうすると、上記移動平均と、上記各点近傍の複数点の、上記移動平均の移動平均とを求めることにより、さらに細かなゴミやキズや汚れの検出を行なうことができる。
【００２１】
このように上記第１〜第８までのステップの検査を全て行なうと、原稿台から１次元イメージセンサまでの間にどのようなゴミやキズや汚れがあってもそれらすべてを高精度に検出することが可能となる。
【００２２】
ここで上記スキャナが、上記原稿台に載置された原稿を副走査方向に走査しながら各副走査位置における主走査方向に延びる１次元画像を上記１次元イメージセンサ上に結像する走査光学系を備え、上記１次元イメージセンサは上記走査光学系により結像された各副走査位置における１次元画像を読み取るものであって、上記走査光学系が、複数枚のミラーと結像レンズを有し、上記原稿台上の原稿を上記１次元イメージセンサ上に縮小して結像する縮小光学系であることが好ましい。
【００２３】
また上記１次元イメージセンサは、副走査方向に移動しながら上記原稿台上に載置された原稿の、各副走査位置における主走査方向に延びた１次元画像を読み取る密着型センサであっても良い。
【発明の効果】
【００２４】
本発明のスキャナ検査方法によれば、原稿台から１次元イメージセンサまでの間のゴミやキズや汚れなどの検出を高精度に行なうことができるスキャナの検査方法が実現する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００２６】
図１〜図３は、スキャナの構成を示す図である。
【００２７】
まず図１、図２を参照してスキャナ１の構成を簡単に説明する。
【００２８】
図１にはスキャナ１の外観が示されており、図２には、スキャナ１の読取部１０の構成が示されている。なお、この図２には図１のスキャナ１を副走査方向に沿って切断した断面を横方向から見た図が示されている。
【００２９】
図１に示すスキャナ１には、原稿２が載置される原稿台１０が備えられており、その原稿台１０上に原稿２が載置され、読取開始を合図するスタートスイッチ１１が操作されると、原稿台１０上の原稿２に書かれている画像の読取が読取部１２により行なわれてその読取部１２で読み取った画像を表す画像データが内部で生成される。
【００３０】
図１に示すスキャナ１が内部に備える読取部１２には、図２（ａ）に示す様に、所定の主走査方向に複数の受光センサが配列されてなる１次元イメージセンサ１２０と、原稿台１０に載置された原稿２を副走査方向に走査しながら各副走査位置における主走査方向に延びる１次元画像を１次元イメージセンサ１２０上に結像する走査光学系１２１とが備えられている。図２（ａ）の走査光学系１２１は縮小光学系であって、その走査光学系１２１には、複数枚のミラー１２１１，１２１２，１２１３と、１次元イメージセンサ１２０の前に配置された結像レンズ１２１４が備えられ原稿台１０上の原稿が１次元イメージセンサ１２０上に縮小されて結像される。なお、この例では図２（ａ）の縮小光学系方式を採用しているスキャナを例に挙げたが、図２（ｂ）に示すような表面にレンズＳＬを具備する密着型センサ方式を採用したスキャナであっても良い。
【００３１】
ここで図３を参照してスキャナ１の内部構成と動作を説明する。
【００３２】
図３に示すようにスキャナ１の内部には、制御部１００が備えられており、このスキャナ１の動作は、メモリ１０１内のプログラムの手順にしたがって処理を実行する制御部１００によって統括的に制御される。例えば検査モードが内部のディップスイッチ等により設定されているとき以外は図３のプログラムメモリ１０１内のメインプログラム（読取、画像処理および記録に関するプログラム）が走る。
【００３３】
そのメインプログラムが走っている状態で図１に示すスタートスイッチ１１がユーザによって操作されると、その操作を受けて制御部１００が読取部１２に指示してその読取部１２が備える走査光学系を副走査方向に移動させながら画像の読取を開始させる。制御部１００は、読取部１２に画像の読取を行なわせたら読み取らせた画像を画像処理部１３０へと転送させ、その画像処理部１３０に画像データの生成を行なわせる。そして画像処理部１３０で画像処理された画像データが記録部１４０に記録される。
【００３４】
ここで、このスキャナ１が備える読取部１２を構成する走査光学系の検査を行なう検査方法についてその概要を説明する。
【００３５】
図３に示す様に、プログラムメモリ１０１内には検査用プログラムも配備されており、その検査プログラムによって検査が行なわれる。また、その検査プログラムを走らせて検査が行なわれるときには、検査チャートとして図４の網点チャートが用いられる。
【００３６】
図４は、網点チャートの構成を示す図である。
【００３７】
図４に示す網点チャートは、図２に示す走査光学系１２を介して１次元イメージセンサ１２０上に写像したときの網点のピッチが複数の受光センサ１２ａ…１２ｎの配列ピッチよりも粗いものである。
【００３８】
この網点チャート２を原稿台１０上に置きその網点チャート２を走査光学系１２１で走査しながら１次元イメージセンサ１２０で読み取って網点データを得てその網点データに基づいて、スキャナ１の、原稿台１０から１次元イメージセンサ１２０までの間のゴミやキズや汚れなどによる画像劣化の有無を検査する。
【００３９】
まず、図３に示す検査プログラムが走っているときには、制御部１００は、図４に示す網点チャートを読み取って画像処理部１３０に網点チャートにおける、副走査方向に所定幅を有し主走査方向に伸びる長尺領域（ここでは図３に示す６７００×６００画素）について、網点データを白と黒とに２値化する。
【００４０】
図５は、２値化するときの処理を説明する図である。
【００４１】
一次元イメージセンサ１２０が備える受光センサの配列よりも粗い網点チャートであるので、１次元イメージセンサ１２０で読み取ったデータは、白か、または黒のいずれかに偏るはずである。そこで、上記長尺領域（６７００×６００画素）内の網点データに基づいて図５に示す様にヒストグラムを作成して中間部にしきい値を定めてすべての画素の２値化を行なう。
【００４２】
次にその２値化させた網点データに基づいて、今度は図６に示す様に６４×６００画素のウインドウを作成してそのウインドウを１６画素ずつシフトさせながら次々に移動平均を求めていく。
【００４３】
図６は、６４×６００画素のウインドウを作成して１６画素ずつシフトさせながら移動平均を求めていくときの状態を説明する説明図である。また図７は、各ウインドウごとの移動平均の算出結果を示す図である。
【００４４】
図６に示すように６４×６００画素のウインドウを１６画素ずつシフトさせていってそのウインドウごとの移動平均を求めていくと、網点の配列と受光センサの配列の関係から白と黒との比率が所定の値で得られるはずであるので、ここではウインドウ内の白と黒の比率が所定の値に収束するとして１６画素ずつシフトさせての移動平均を求めている。
【００４５】
これらの移動平均を６７００×６００画素分求めたら、それらを図７に示すグラフ上にプロットして回帰曲線（Ｆｉｔｔｉｎｇ  Ｃｕｒｖｅ）を求める。本来であればその回帰曲線は平坦な直線になるはずであるが、実際には多少変動するのでここではその変動分を含めて精度良く近似することができるように４次の回帰曲線（ａｘ４＋ｂｘ３＋ｃｘ２＋ｄｘ＋ｅ：ａ〜ｅは係数である）を求めている。
【００４６】
そして制御部１００は、各移動平均と回帰曲線との差分を求め求めた差分が所定値を超えるか否かを判別することにより、差分が第１の所定値（０．０３）を超えた場合には、ゴミかキズや汚れなどがあって所定の濃度よりも大きな濃度が輝度信号となって検出されたとして不良が存在する旨、判定する。
【００４７】
この検査方法によると、網点チャートを用いて網点つまり白画素と黒画素の比率で濃度を示す輝度信号が算出されるので、ベタ画像のように濃度の変化の影響を受け難くなる。
【００４８】
つまり、この検査方法は、本発明にいう、網点チャートにおける、副走査方向に所定幅を有し主走査方向に伸びる長尺領域について、網点データを白と黒とに２値化して、主走査方向に関する、白の画素と黒の画素との比率の移動平均を求める第１ステップと、移動平均の回帰曲線を求める第２ステップと、主走査方向の各点について、第１ステップで求めた移動平均と第２のステップで求めた前記回帰曲線との差分を求める第３ステップと、第３ステップで求めた差分が所定値を超えるか否かを判別することにより、その差分が前記第１の所定値を超えた場合に不良が存在する旨判定する第４ステップとを有することになる。
【００４９】
また上記検査方法だけでもゴミやキズ、指紋等の汚れの存在をチェックすることは充分にできるが、図６の方法では６４×６００画素のウインドウ内の白の比率を移動平均として求めているので、ゴミやキズ、また汚れにより白の比率が局部的に変化していても６４×６００画素全体に亘って白の比率が求められると白の比率が丸められて１画素分の面積程度の細かなゴミやキズや汚れなどが検出されないことがある。そこで細かなゴミやキズや汚れなどを検出するのに以降の検査ステップを加えて行なうとなお良い。
【００５０】
図８、図９、図１０は、その検査方法を説明する図である。
【００５１】
図８には、６４×６００画素のウインドウよりも小さい１×９画素のウインドウが１６画素ごとに作成されることが示されており、図９には、図７の縦軸を拡大させた図が示されており、図１０には図７で１６画素ずつシフトさせながら求めた６４×６００画素ごとの移動平均から、対象画素ｉの前後の９画素の平均を減算して１６画素ごとに移動平均の移動平均を求めてグラフ上にプロットした図が示されている。
【００５２】
この例では、図７の処理が終わった後、図７の処理結果を用いて、図８に示す１×９画素のウインドウを用いて移動平均の移動平均を求めて図１０に示すグラフを得てグラフ上の値が所定の値（ここでは０．０１）を超えたときにゴミやキズ、さらには汚れが存在する旨、判定するようにしている。このようにすると、図７の検出により検出される比較的大きな範囲に亘るゴミやキズや汚れ以外の細かなキズやゴミや汚れが精度良く検出される。
【００５３】
なお、図８、図１０には、移動平均の移動平均を求める式としてベーシック言語でＤｉｆｆ[ｉ]＝Ａｂｓ(Ａｖｅ(ｉ−４：ｉ＋４)―ＢＷ［ｉ］)という式が記述されている。この式中のＢＷ［ｉ］が図７に示した６４×６００画素のウインドウを１６画素ずつシフトさせていったときの移動平均になり、式のＤｉｆｆ［ｉ］がその移動平均の移動平均になる。
【００５４】
また式中のＡｂｓは()内が負の数であってもプラスにする、いわゆる()内の数の絶対値をとるというコマンドであり、Ａｖｅは、()内、つまり、ｉ−４〜ｉ＋４（ｉ−４，ｉ−３，ｉ−２，ｉ−１，ｉ，ｉ＋１，ｉ＋２，ｉ＋３，ｉ＋４）までの９画素の平均を算出するというコマンドであり、［ｉ］（ｉ＝１，２，３…・）は、対象画素の格納場所を示すディメンジョンである。
【００５５】
本実施形態においては、図６で説明した６４×６００画素のウインドウサイズで１６画素ごとに移動平均を求めてゴミやキズや汚れなどの検出を行なった後、６４×６００画素のウインドウサイズの検査に加えて、１×９画素のウインドウサイズで１６画素ごとにゴミやキズや汚れなどの検出を細かく行なって、スキャナの、原稿台から１次元イメージセンサまでの間のゴミやキズや汚れなどを細かく検出している。
【００５６】
すなわち、本発明にいうように、検査ステップは、網点チャートにおける、副走査方向に所定幅を有し主走査方向に伸びる長尺領域について、網点データを白と黒とに２値化して、主走査方向に関する、白の画素と黒の画素との比率の移動平均を求める第５ステップと、主走査方向の各点について、その各点近傍の複数点の、移動平均の移動平均を求める第６ステップと、主走査方向の各点について第５ステップで求めた移動平均を第６ステップで求めた移動平均の移動平均との差分を求める第７ステップと、第７ステップで求めた差分が第２の所定値を超えたと判定することによりその差分が第２の所定値を超えている場合に不良が存在する旨、判定する第８ステップとを有することになる。
【００５７】
以上説明したように、本発明のスキャナ検査方法によれば、ゴミやキズ、さらには指紋等の汚れの検出をより高精度に行なうことができるスキャナの検査方法が実現する。
【００５８】
なお、本実施形態では、図５〜図７で説明した検査方法と、図８〜図１０で説明した検査方法との双方を実施して原稿台からイメージセンサまでの間の構成要素すべてのゴミやキズや汚れなどを検出する場合の検査方法を説明したが、図５〜図７で説明した検査方法と図８〜図１０で説明した検査方法のうちのいずれか一方の検査方法で検査を実施するだけでも相応の効果が得られる。
【００５９】
また、本実施形態では、プログラムメモリ内に検査用プログラムを追加したが、スキャナに検査用の接続コネクタを設けておいて、外部の検査用コンピュータをそのコネクタを介して接続して外部の検査用コンピュータ内で検査する構成にしても良い。
【００６０】
さらに、本実施形態では４次の回帰曲線を適用したが、変動の状態に応じて４次よりも低次の回帰曲線を適用しても、４次よりも高次の回帰曲線を適用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】スキャナの構成を説明する図である。
【図２】図１のスキャナが備える読取部の構成を説明する図である。
【図３】図１のスキャナの内部構成を説明する図である。
【図４】網点チャートの構成を示す図である。
【図５】網点データを２値化するときの処理を説明する図である。
【図６】６４×６００画素のウインドウを作成して１６ビットずつシフトさせながら移動平均を求めていくときの状態を説明する説明図である。
【図７】１６画素ずつシフトさせていったときの各ウインドウごとの移動平均をグラフ上にプロットした図である。
【図８】ゴミやキズや汚れの検出精度をさらに高めるために実施される検査方法を説明する図である。
【図９】図７の縦軸を拡大した図である。
【図１０】移動平均の移動平均を求めてプロットした図である。
【符号の説明】
【００６２】
ｌ    スキャナ
１０    原稿台
１１    スタートスイッチ
１２    読取部
１２０    １次元イメージセンサ
１２１    走査光学系
１２１１〜１２１３    ミラー
１２１４    結像レンズ
２    原稿
２０    検査チャート
【図１】
2008219105.tif 000003
【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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