(57)【要約】【課題】画像内で階調に変化がなくても正規化相関値を算出可能にすること。【解決手段】本発明は、基準となる画像データからテンプレート画像を生成するテンプレート画像生成部１１７と、検査対象画像のデジタルデータからテンプレート画像に対応する位置にある所定の画像を抽出する対応画像抽出部１１８と、テンプレート画像と対応画像抽出部１１８で抽出した画像との両者に任意の同じパターンデータを埋め込むデータ埋め込み部１２０、１２１と、パターンデータが埋め込まれたテンプレート画像と抽出した画像とから正規化相関係数を求める正規化相関値計算処理部１２２と、正規化相関値計算処理部１２２で求めた正規化相関係数を所定のしきい値と比較してその大小関係を求め、欠陥の有無を判断する欠陥判定部１２３とを備えている。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準となる画像データと、該基準となる画像データに基づいて画像出力装置から出力される画像記録媒体上の検査対象画像とを比較することにより、画像欠陥の有無を判断する画像欠陥検査装置であって、
前記画像出力装置により出力された検査対象画像を取り込みデジタルデータに変換する画像取得手段と、
前記基準となる画像データおよび前記画像取得手段で変換されたデジタルデータを記憶する記憶手段と、
前記基準となる画像データからテンプレート画像を生成するテンプレート画像生成手段と、
前記記憶手段に記憶されたデジタルデータから前記テンプレート画像に対応する位置にある所定の画像を抽出する対応画像抽出手段と、
前記テンプレート画像と前記対応画像抽出手段で抽出した画像との両者に任意の同じパターンデータを埋め込むデータ埋め込み手段と、
前記データ埋め込み手段でパターンデータが埋め込まれた前記テンプレート画像と前記抽出した画像とから正規化相関係数を求める正規化相関値計算手段と有し、
前記正規化相関値計算手段で求めた正規化相関係数を所定のしきい値と比較してその大小関係を求める欠陥判定手段により、前記検査対象画像の欠陥の有無を判断する
ことを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項２】
前記テンプレート画像生成手段は、基準となる画像データを任意の形状に分割し、分割した画像データの内の１つをテンプレート画像とする
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項３】
前記テンプレート画像生成手段における画像データの分割は、画素数を等しくすること、矩形の形状を有すること
を特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項４】
前記データ埋め込み手段は、埋めこむパターンデータの階調値を、前記テンプレート画像または前記抽出した画像内の階調値の統計値を用いて決定することを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項５】
前記データ埋め込み手段は、埋めこむパターンデータの階調値を、前記テンプレート画像または前記抽出した画像内の階調値の平均値が、中間の階調値より大きい場合は、前記階調値の平均値が小さくなるように、中間の階調値より小さい場合は、前記階調値の平均値が大きくなるように、決定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項６】
前記データ埋め込み手段は、パターンデータを埋めこんだテンプレート画像および抽出した画像内の階調値の分散値もしくは標準偏差がゼロにならないように画像内での配列を決定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項７】
前記データ埋め込み手段は、基準となる画像データから生成したテンプレート画像の階調値の分散値（または標準偏差）がゼロあるいはゼロに近い場合のみ、デジタルデータの埋め込みを行う
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項８】
前記データ埋め込み手段は、埋めこむパターンデータの画像内での配列が、画素単位（あるいは複数の画素単位）で市松模様状になるよう決定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項９】
前記欠陥判定手段は、前記テンプレート画像と抽出した画像の一致度、抽出した画像の欠陥の有無を判断に加えて、欠陥の略位置、略サイズ、欠陥の略濃度も求めること可能とする
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１０】
前記テンプレート画像生成手段は、前記欠陥判定手段によって欠陥が有ると判断された場合、そのテンプレート画像をさらに小さなテンプレートに分割する手段を有する
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１１】
前記テンプレート画像生成手段は、所定のテンプレート画像とその近傍にある（例えば、上下左右に数画素程度以内の位置にある）複数の画像を抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１２】
前記対応画像抽出手段は、前記テンプレート画像に対応する位置にある同じ形状、同じサイズの画像およびその近傍にある（例えば、上下左右に数画素程度以内の位置にある）同じ形状、同じサイズの複数の画像を抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像欠陥検査装置に係わり、特に、画像データに基づいて画像を記録した画像記録媒体を出力する画像出力装置に用いられる画像欠陥検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、出力画像の欠陥検査の方法として、正規化相関による方法がある。この方法は、照明条件の変化などによって検査対象画像のコントラストが基準となる画像のコントラストと異なっても正しい欠陥検査を行なうことができるという利点を有している。
【０００３】
基準となる画像データから生成したＮ×Ｍ画素のテンプレート画像Ｔ（ｉ，ｊ）と検査対象画像から抽出した画像Ｉ（ｉ，ｊ）との正規化相関値Ｃは、次の数１に示す式によって計算される。
【０００４】
【数１】
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【０００５】
正規化相関値Ｃは、テンプレート画像と検査対象画像から抽出した画像とが完全に一致したときに１となり，テンプレート画像と検査対象画像から抽出した画像とが完全に不一致のとき（互いに濃淡が反転したパターンのとき）に−１となる。
【０００６】
実際の装置においては、テンプレート画像は、理想的にノイズがない無欠陥のデータであるが、検査対象画像については、画像出力装置から出力された画像記録媒体上の画像をデジタルデータに変換した画像データであるので、デジタルデータへの変換手段の誤差やノイズが混入している。
【０００７】
このため、検査対象画像に欠陥がなくても、必ずしも、正規化相関値は１にならないので、正規化相関値があるしきい値以上と時に基準となる画像と検査対象画像とが一致したと判断し欠陥がないとされている。
【０００８】
この正規化相関による欠陥検査法は、以下の従来技術例のようにいつくかの問題点の指摘と解決策の考案がなされている。
【０００９】
特許文献１に開示される「画像マッチング方法とその装置」では、画像の背景など低い階調値（暗い部分）の場合に、強引に相関値の高い部分を見つける正規化相関値による欠陥検査の問題を指摘している。この例では、相関値Ｃの計算において、平均レベルと差による補正後の累積ではなく、階調値そのものの累積を用いている。このため階調値が出ていない暗い背景での正規化相関値の誤差を避けることができるとしている。
【００１０】
また、特許文献２「パターン・マッチングにおける正規化相互相関の相関値補正装置および方法」では、正規化相関の相関値が１であっても検査対象画像と基準となる画像とが同じ反射率分布をもつ対象物から撮像されたものとは限らないという問題を指摘している。この例では、基準となる画像の階調値の平均値と検査対象画像の階調値の平均値、および検査対象画像の標準偏差と基準となる画像の標準偏差から補正量決めることによって，相関値を補正している。
【００１１】
【特許文献１】
特開平９−６２８４１号公報
【特許文献２】
特開平７−１２１７１１号公報
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，出力画像の全領域を欠陥検査という観点から、基準とする画像から生成するテンプレートの画像によって正規化相関を計算できない場合がある。
【００１３】
例えば、基準となる画像のテンプレート画像がその画像内で、階調値の変化がない場合で、文字が書かれた文書の周辺の余白部分や図形等の均等な階調値の部分にテンプレートが生成された場合に相当する。この場合、上式のＴ（ｉ，ｊ）がｉ、ｊに依存しなくなり、テンプレート画像がその画像内の個々の階調値が平均値と等しくなり（Ｔ（ｉ，ｊ）＝μＴ）、上式の右辺の分母分子がゼロになり、正規化相関値Ｃが不定になる。つまり、検査対象画像のその部分の位置に欠陥がある場合に検査ができないことになる。
【００１４】
特許文献１に記載の従来技術では、基準となる画像のテンプレート画像がその画像内で、階調に変化がない場合においても、相関値の算出は可能だが、本体の正規化相関による欠陥検査の利点である画像の階調値のオフセット変動，照明光量変動などに対して高い健強性が失われるという重大な欠点を持っている。
【００１５】
また、特許文献２に記載の例では、基準となる画像のテンプレート画像がその画像内で階調に変化がない場合、正規化相関値を算出できないという根本的問題が解決できていない。
【００１６】
本発明の目的は、正規化相関を利用した画像欠陥検査装置において、基準となる画像のテンプレート画像がその画像内で階調に変化がなくても、正規化相関値を算出可能となり、高い精度で欠陥を検出できるとともに画像対象を選ばない非常に広い適用範囲を持つ画像欠陥検査装置を提供することである。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような目的を達成するために成されたものである。すなわち、本発明は、基準となる画像データと、この基準となる画像データに基づいて画像出力装置から出力される画像記録媒体上の検査対象画像とを比較することにより、画像欠陥の有無を判断する画像欠陥検査装置であって、画像出力装置により出力された検査対象画像を取り込みデジタルデータに変換する画像取得手段と、基準となる画像データおよび画像取得手段で変換されたデジタルデータを記憶する記憶手段と、基準となる画像データからテンプレート画像を生成するテンプレート画像生成手段と、記憶手段に記憶されたデジタルデータからテンプレート画像に対応する位置にある所定の画像を抽出する対応画像抽出手段と、テンプレート画像と対応画像抽出手段で抽出した画像との両者に任意の同じパターンデータを埋め込むデータ埋め込み手段と、データ埋め込み手段でパターンデータが埋め込まれたテンプレート画像と抽出した画像とから正規化相関係数を求める正規化相関値計算手段と有し、正規化相関値計算手段で求めた正規化相関係数を所定のしきい値と比較してその大小関係を求める欠陥判定手段により、検査対象画像の欠陥の有無を判断するものである。
【００１８】
このような本発明では、基準となる画像データおよび検査対象画像のデジタルデータの同じ位置にデータ埋め込み手段によって所定のパターンデータを埋め込んでいることから、このパターンデータが埋め込まれた両画像データを用いて正規化相関値計算手段で正規化相関係数を求めることで、階調に変化のない画像データであっても埋め込まれたパターンデータによって階調の変化が生じ、正規化相関係数を算出できるようになる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。なお、この説明では、本発明をレーザプリンタのプリント処理システム（画像出力装置）の一部として構築する場合を例とする。
【００２０】
図１は、本発明が適用されたプリント処理システムを説明するブロック図である。この画像欠陥検査装置は、図２のレーザプリンタ（以下、「プリンタ」という）２０１内に搭載されている。
【００２１】
図１に示されているように、プリント処理システムは、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ハードディスク（ＨＤＤ）１０３、ページ記述言語などで記述されたプリントデータなどを入力するための外部とのインターフェース回路（外部Ｉ／Ｆ）１０４、レーザダイオードによる光ビームを利用して静電潜像により用紙に画像をプリントして出力する画像出力部（ＩＯＴ：Ｉｍａｇｅ　Ｏｕｔｐｕｔ　Ｔｅｒｍｉｎａｌ、図示省略）とのインターフェース回路であるＩＯＴコントローラ１０５、プリント画像をデジタルデータに変換する手段としてのＣＣＤカメラ１０６とのＣＣＤカメラインターフェース回路１０７がデータバス１０８によって相互に接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ１０１にはプログラム格納用のＲＯＭ１０９が接続されており、ＣＰＵ１０１はＲＯＭ１０９から適宜プログラムを読みだして実行することで、後述するプリント制御処理や画像欠陥検査処理を制御する。
【００２３】
また、データバス１０８を介して、他のハードウェアとプリント処理や画像欠陥検査処理のための画像データを送受信する。インターフェース回路１０４のインターフェース部には、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）のプリンタボートと接続するパラレルポートであったり、イーサネット（Ｒ）インターフェースを用いることができる。
【００２４】
ハードディスク１１３は、外部Ｉ／Ｆ１０４を介して入力されたプリント用データを格納する領域と、プリント用データをビットマップに展開して生成されたプリント処理後の画像データを１枚分格納する領域を備えている。
【００２５】
ＲＡＭ１０２は、プリント処理に必要な領域、即ちプリント処理用のワーク領域と、ＩＯＴコントローラ１０５へ送る画像データ（プリント用データをビットマップ展開した画像データ、つまり基準画像データ）のバッファ領域を含み、さらに画像欠陥検査処理用に必要な領域、即ち出力検査用に画像処理を行うワーク領域と、撮像画像データ（つまり、検査対象画像データ）を格納する領域を含んでいる。
【００２６】
ＩＯＴコントローラ１０５は、画像データをＩＯＴによる処理順に並び替えてＩＯＴを制御してレーザダイオードの信号を生成する。ＣＣＤカメラ１０６とのＣＣＤカメラインターフェース回路１０７は、ＣＣＤカメラ１０６の出力データをアナログーデジタル変換してＲＡＭ１０２へ格納する。
【００２７】
このＣＣＤカメラ１０６は、図２に示すように、プリンタ２０１のプリント処理済みの用紙２０２を用紙排出トレイ２０３の上面全体を撮影可能な位置に設置されている。
【００２８】
画像欠陥検出処理部１００は、大きく分けて、検査対象画像データ前処理、基準画像データ前処理および欠陥検出のために正規化相関計算処理から構成されている。
【００２９】
検査対象画像データ前処理は、シェーディング補正部１１０、光学歪み補正部１１１、透視変換部１１２、領域抽出部１１３で構成されている。シェーディング補正、光学歪み補正は、ＣＣＤカメラ１０６の特性、撮影する照明条件などを補正するために行われる。
【００３０】
透視変換部１１２は、プリントした画像（用紙サイズの画像）の修正を施す。すなわち、図２に示す用紙排出のトレイ２０３の上にあるＣＤＤカメラ１０６で斜めからした撮影した用紙２０２の画像を修正するために行われる。領域抽出部１１３は、撮影した画像から必要とする用紙サイズの領域を抽出するための処理を行う。
【００３１】
基準画像データ前処理は、解像度変換部１１４、ぼかし処理補正係数算出部１１５およびぼかし処理部１１６で構成されている。解像度変換は、基準画像の解像度をＣＣＤカメラ１０６で撮影した画像から抽出した用紙サイズの画像の解像度に合わせるために行われる。また、ぼかし処理補正係数算出部１１５は、基準画像のエッジ部分のぼかしが、撮影した画像のエッジ分のぼかしと同程度になるようにぼかし処理を行う。
【００３２】
正規化相関計算処理は、テンプレート画像生成部１１７、対応画像抽出部１１８、階調決定部１１９、データ埋め込み部１２０、１２１、正規化相関計算処理部１２２、欠陥判定部１２３からなる。
【００３３】
テンプレート画像生成部１１７は、基準画像データ前処理後のデータから正規化相関値計算に必要なテンプレート画像を切り出す。対応画像抽出部１１８は、テンプレートと同じサイズ、位置にある検査対象画像データ前処理後のデータから抽出する。
【００３４】
階調値決定部１１９では、テンプレート画像の階調値データに基づいて、埋め込むデータの階調を決定する。データ埋め込み部１２０、１２１では、所定のパターンに従って特定の階調値を持つデータがテンプレート画像と対応画像に埋め込まれる。この両者の画像から、正規化相関の計算が、正規化総価値計算処理部１２２で行われる。その計算結果に基づいて、欠陥の有無が欠陥判定部１２３で判定される。
【００３５】
次に、図３のフローチャートを用いて本実施形態の処理について説明する。プリンタが待機状態（Ｓ３００）にある時、ＣＣＤカメラはＣＰＵからの指示によりトレイ上を定期的に撮影し、その画像を出力する。
【００３６】
ＣＰＵは撮像画像をメモリ内に格納してあるトレイの画像と比較し、用紙がトレイ上にあるかないかを判断する。用紙がトレイ上にある場合には画像検査可能のフラグをＯＦＦにし、そのまま待機状態を続ける。トレイ上にない場合には画像検査可能のフラグをＯＮにし、待機状態を続ける。
【００３７】
待機状態においてプリントジョブを受け取ると（Ｓ３０１）、画像検査可能のフラグ（Ｓ３０２）がＯＦＦの場合は通常のプリント処理を行う（Ｓ３０４）。画像検査可能のフラグがＯＮの場合は、プリントジョブの最初の１枚目において画像検査を以下のように行う。
【００３８】
ＣＰＵでは１枚目のプリント処理が行われ（Ｓ３０３）、展開後の画像データをＩＯＴコントローラへ送出するとともに、ハードディスクに格納する。最後のデータのレンダリング処理が終了すると、ＩＯＴコントローラからの１枚目処理完了の信号を待ち（Ｓ３０８）、信号がくると規定の時間後にＣＣＤカメラへのトリガ信号を送出する（Ｓ３０９）。
【００３９】
ＣＣＤカメラはトリガ信号に同期してシャッターを切るが、この時トレイ上にプリントした用紙が出力された直後となっている。プリントジョブが複数枚の場合、Ｓ３０３の１枚目のプリント処理が終了すると、前記の画像処理と並行して残りのプリント処理を進行させる。ＣＣＤカメラによって撮影された画像データはＣＣＤカメラインターフェース回路においてデジタル信号に変換されてメモリへ格納される。
【００４０】
格納された画像データは、シェーディング補正が施され（Ｓ３１０）、次に光学歪み補正（Ｓ３１１）を行う。次に台形の原稿領域の座標をエッジ検出などを用いて抽出し（Ｓ３１２）、透視変換前の補正係数を算出する（Ｓ３１３）。
【００４１】
次に、実際に透視変換処理によって台形の原稿領域状を矩形へと幾何変換する（Ｓ３１４）。次に変換された画像から、背景のトレイ色と紙のふちの白色との差を利用して、矩形の原稿領域の座標を抽出し（Ｓ３１５）、この座標は元画像データの解像度変換処理（Ｓ３１６）に送出される。
【００４２】
次に、Ｓ３１３で算出した補正係数を、矩形に変換された画像に適用できるように矩形領域補正係数を再算出する（Ｓ３１７）。次にＳ３１５で抽出した座標から原稿領域のみを切り出し（Ｓ３１８）、メモリへ格納される。
【００４３】
一方で、ハードディスクに格納した画像データは、Ｓ３１５で抽出した矩形の原稿領域の座標をもとに解像度変換処理を線形補間法などを用いて行い（Ｓ３１６）、続いてぼかし処理を行って（Ｓ３１９）メモリに格納される。この画像データを基準画像データとして使う。
【００４４】
ぼかし処理を行うのは、基準画像データが理想的な濃淡特性を持っているために、撮像画像から除去しきれないぼけ特性と同等のぼかし処理を施すことで、後述する正規化相関値計算処理の際の誤差を最小にするためである。
【００４５】
次に、カウンターがセット（ｉ＝１）される（Ｓ３２０）。基準画像データは、図４のように、テンプレート画像生成部１１７でＮ個のテンプレート画像Ｔｉ（ｉ＝１〜Ｎ）に分割される（Ｓ３２１）。分割の数や分割方法は、任意である（基準画像データが小さい場合は必ずしも分割する必要はない）。また、原稿全領域の欠陥検査を行わないなら、一部の領域を分割しても良い。
【００４６】
ＣＣＤカメラの画素数、撮影条件などと関係するが、一般的には分割を細かくすればするほど欠陥検出における欠陥の画像内での位置、サイズの分解能が向上する。
【００４７】
本実施形態では、Ａ４（ＪＩＳ）サイズの画像を対象として、５０〜１０００程度の分割が好ましいが、必ずしも拘る必要はない。最初、分割数を小さくとり大きく欠陥の有無を判定した後さらに細かく分割するという方法も考えられる。
【００４８】
次に、その分割した１枚の画像を欠陥検査に使うテンプレート画像４０１（図４）として取り出し、データ埋め込み部１２０でデータの埋め込みを行う（Ｓ３２２）。
【００４９】
埋め込むデータの階調値は、テンプレート画像の画素データの統計値（例えば、平均値、分散値、ピーク値、ボトム値など）に基づいて階調値決定部１１９で決められる。また、埋め込むデータの階調値は、テンプレート画像の代わりに抽出した画像データを使っても良い。
【００５０】
階調値決定部１１９では、画像の中間階調値（例えば、２５６階調の場合は、１２８）より大きい場合は、テンプレート画像の画素データの平均値を小さくする値に、逆に中間値より小さい場合は、テンプレート画像の画素データの平均値を大きくする値に決める（Ｓ３２３）。
【００５１】
ただし、埋め込むデータの階調値は、欠陥ない場合の検査対象画像全面で正規化相関値があまり変化しないような設定が望ましい。例えば、図４の白の部分でのテンプレートを用いた時の正規化相関値と文字部分のテンプレートを用いた時の正規化相関値が余り変化しないようにすることである。
【００５２】
本実施形態では、２５６階調画像データとして、テンプレートの平均階調値が１２８以上なら、「２００」の階調値データ、平均階調値が１２８以下なら「５０」の階調値のデータを埋め込んだ。また、埋め込むデータの階調値は、平均階調値からの相対的値によって決めることもできる。
【００５３】
埋め込むデータの配置は、データが埋め込まれたテンプレート画像の画素データの分散値（あるいは標準偏差）がゼロにならないように決める。図５は、データが埋め込まれた画素５００とデータが埋め込まれていない画素５０１が交互に配置した例である。データの配置は、図６、７のように複数の画素で市松模様にしても良い。あるいは、図８のようなライン状で合っても良い。
【００５４】
次に、領域切り出し処理（Ｓ３１８）をした画像は、基準画像データと全く同様に分割され、テンプレート画像の位置とサイズに対応する画像が検査対象画像から抽出される。
【００５５】
処理系のノイズのため欠陥がない検査対象画像であっても基準画像データと完全に一致しないので、テンプレート画像の位置に対応する画像とその近傍（数画素程度以内）に位置する全ての画像を複数枚抽出する（Ｓ３２４）。
【００５６】
さらに、テンプレート画像に基づいて生成した埋め込み用のデータを全く同様に複数の抽出画像に埋め込まれる（Ｓ３２５）。この複数の抽出した画像とテンプレート画像は、正規化相関計算処理部１２２で両画像の正規化相関値が計算される（Ｓ３２６）。
【００５７】
その計算結果のなから最大の正規化相関（Ｓ３２７）を持つ抽出画像が、テンプレート画像に対応しているとして、その相関値が次の欠陥判定部１２３のしきい値より大きいか小さいかの判別がなされる（Ｓ３２８）。
【００５８】
ただし、欠陥がない検査対象画像と基準画像データの位置が完全に一致する場合は、テンプレート画像の位置に対応する画像のみを抽出するだけで良い（Ｓ３２４）。この場合、正規化相関値の計算結果（Ｓ３２６）は、１つであるので、正規化相関値の最大値を選択（Ｓ３２７）する処理は不要である。
【００５９】
計算結果が閾値より大きい場合は、欠陥がないと判断され、閾値より小さい場合は、欠陥が有ると判断される。欠陥判定部のしきい値は、欠陥がないプリント画像から平均的な正規化相関値を予め計算しておき、その値をしきい値としている。
【００６０】
なお、データの埋め込みついては、テンプレート画像の階調値の分散（あるいは標準偏差）がゼロ若しくは、ゼロに近い場合にのみ、データを埋め込むようにしても良い。
【００６１】
最大の正規化相関値の選択時点（Ｓ３２７）で、カウンターを１増加させ（Ｓ３２９）、その結果が、テンプレート画像の数Ｎと比較される（Ｓ３３０）。そのＮと等しくない場合は、Ｓ３２１の処理でｉ番目のテンプレート画像が選ばれ、同様の処理が繰り返される。Ｓ３３０でｉがＮと等しい場合は、欠陥検査が完了する（Ｓ３３１）。
【００６２】
Ｓ３２８の処理で、画像欠陥が検出された場合には、分割数（欠陥のサイズに関する情報）、ｉの値（位置情報）、正規化相関値（欠陥のサイズ、濃度に関する情報）が対応処理へ渡され、検査対象画像の中での欠陥のサイズ、濃度、位置がある程度わかる。
【００６３】
この段階で、ユーザーインターフェース上で警告を発したり、プリント管理ソフトウエアなどを利用して、ネットを通してプリントしようとしているパーソナルコンピュータへ警告を発したり、さらにはリモート保守システムなどを介してネットワークを通してプリンタの保守業者へ通知することも可能である（Ｓ３３２）。
【００６４】
なお、本実施形態では、検査対象画像をデジタルデータに変換する手段としてＣＤＤカメラを用いたが、図９のように用紙排出口に、密着センサ（例えば、ラインセンサ）を設けても良い。その場合は、図３の光学歪み補正（Ｓ３１１）、台形原稿領域座標抽出（Ｓ３１２）、透視変換前補正係数（Ｓ３１３）、透視変換処理（Ｓ３１４）が不要となる。
【００６５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、非常に簡便な処理方法で、テンプレート画像の画素の分散がゼロの場合でも、そのテンプレートに対応する撮像画像（検査対象画像）にある欠陥を正規化相関値の計算を実行によって見つけることが可能となる。さらに、ブロック単位での欠陥の有無を判定することから、欠陥の略位置、欠陥の略サイズ、欠陥の略濃度を検出することも可能となる。また、この結果を受けて、プリンタ、複写機等のメンテナンスに活用でき、サービスコストの低減を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る画像欠陥検査装置を説明するブロック図である。
【図２】画像欠陥検査装置の外観図である。
【図３】処理手順を示すフローチャートである。
【図４】基準画像を分割して得られるテンプレート画像を示す図である。
【図５】埋め込みデータの配置を示す図である。
【図６】複数画素を市松模様状に配置した埋め込みデータの配置例を示す図である。
【図７】複数画素を市松模様状に配置した他の埋め込みデータの配置例を示す図である。
【図８】複数画素をライン上に配置した埋め込みデータの配置例を示す図である。
【図９】密着センサを用いた場合の画像欠陥検査装置の外観図である。
【符号の説明】
１００…画像欠陥検査処理部、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＨＤＤ、１０４…外部Ｉ／Ｆ、１０５…ＩＯＴコントローラ、１０６…ＣＣＤカメラ、１０７…ＣＤＣカメラＩ／Ｆ、１１０…シェーディング補正部、１１１…光学歪み補正部、１１１２…透視変換部、１１３…領域抽出部、１１４…解像度変換部、１１５…ぼかし処理補正係数算出部、１１６…ぼかし処理部、１１７…テンプレート画像生成部、１１８…対応画像抽出部、１１９…階調値決定部、１２０…データ埋め込み部、１２１…データ埋め込み部、１２２…正規化相関値計算処理部、１２３…欠陥判定部
【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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