(57)【要約】【課題】  本発明の目的は、印刷物の評価を客観的かつ定量的に行うことにある。【解決手段】  印刷物の評価方法は、（ａ）印刷画像を複数の画素からなる画像データとして取り込むこと、（ｂ）画像データに基づいて、輝度区分ごとの画素数の分布を示す輝度分布を生成すること、（ｃ）輝度分布における画素数の最大となるピーク輝度値Ｙ０と、輝度分布における輝度区分の低いほうの画素数の最小となる最小輝度値Ｙminと、輝度分布における輝度区分の高いほうの画素数の最小となる最大輝度値Ｙmaxと、に基づいて、Ｙ＝｛Ｙ０＋（Ｙ０−Ｙmin）｝≦Ｙmaxの関係を有する所定輝度値Ｙを特定して、所定輝度値Ｙ以上であって最大輝度値Ｙmax以下の、少なくとも１つの画素を抽出すること、を含む。【選択図】      図５
2005276083.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）印刷画像を複数の画素からなる画像データとして取り込むこと、
（ｂ）前記画像データに基づいて、輝度区分ごとの画素数の分布を示す輝度分布を生成すること、
（ｃ）前記輝度分布における前記画素数の最大となるピーク輝度値Ｙ０と、前記輝度分布における前記輝度区分の低いほうの前記画素数の最小となる最小輝度値Ｙminと、前記輝度分布における前記輝度区分の高いほうの前記画素数の最小となる最大輝度値Ｙmaxと、に基づいて、
Ｙ＝｛Ｙ０＋（Ｙ０−Ｙmin）｝≦Ｙmax
の関係を有する所定輝度値Ｙを特定して、前記所定輝度値Ｙ以上であって前記最大輝度値Ｙmax以下の、少なくとも１つの前記画素を抽出すること、
を含む印刷物の評価方法。
【請求項２】
請求項１記載の印刷物の評価方法において、
前記（ｃ）工程で、前記所定輝度値Ｙ以上であって前記最大輝度値Ｙmax以下の、全部の前記画素を抽出する印刷物の評価方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２記載の印刷物の評価方法において、
前記（ｃ）工程後に、前記輝度分布の範囲内の全体の画素数Ａと、前記（ｃ）工程によって抽出される画素数Ｂと、に基づいて、
Ｒ＝Ｂ／Ａ×１００
の関係を有する比率Ｒを算出することをさらに含む印刷物の評価方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の印刷物の評価方法において、
前記（ｃ）工程後に、印刷物の良否判定を行うことをさらに含む印刷物の評価方法。
【請求項５】
請求項３を引用する請求項４記載の印刷物の評価方法において、
Ｒ≦１３である場合に、印刷良好と判定し、
Ｒ＞１３である場合に、印刷不良と判定する印刷物の評価方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の印刷物の評価方法において、
前記（ｃ）工程の結果に基づいて、第２の画像を生成することをさらに含む印刷物の評価方法。
【請求項７】
印刷画像を複数の画素からなる画像データとして取り込む画像取込部と、
前記画像データに基づいて、輝度区分ごとの画素数の分布を示す輝度分布を生成する輝度分布生成部と、
前記輝度分布における前記画素数の最大となるピーク輝度値値Ｙ０と、前記輝度分布における前記輝度区分の低いほうの前記画素数の最小となる最小輝度値Ｙminと、前記輝度分布における前記輝度区分の高いほうの前記画素数の最小となる最大輝度値Ｙmaxと、に基づいて、
Ｙ＝｛Ｙ０＋（Ｙ０−Ｙmin）｝≦Ｙmax
の関係を有する所定輝度値Ｙを特定して、前記所定輝度値Ｙ以上であって前記最大輝度値Ｙmax以下の、少なくとも１つの前記画素を抽出する画素抽出部と、
前記画素抽出部の結果に基づいて、所定の評価のための処理を行う処理部と、
を含む印刷物の評価システム。
【請求項８】
請求項７記載の印刷物の評価システムにおいて、
前記画素抽出部は、前記所定輝度値Ｙ以上であって前記最大輝度値Ｙmax以下の、全部の前記画素を抽出する印刷物の評価システム。
【請求項９】
請求項７又は請求項８記載の印刷物の評価システムにおいて、
前記処理部は、前記輝度分布の範囲内の全体の画素数Ａと、前記画素抽出部によって抽出される画素数Ｂと、に基づいて、
Ｒ＝Ｂ／Ａ×１００
の関係を有する比率Ｒを算出する印刷物の評価システム。
【請求項１０】
請求項７から請求項９のいずれかに記載の印刷物の評価システムにおいて、
前記画素抽出部の結果に基づいて、印刷物の良否判定を行う良否判定部をさらに含む印刷物の評価システム。
【請求項１１】
請求項９を引用する請求項１０記載の印刷物の評価システムにおいて、
前記良否判定部は、
Ｒ≦１３である場合に、印刷良好と判定し、
Ｒ＞１３である場合に、印刷不良と判定する印刷物の評価システム。
【請求項１２】
請求項７から請求項１１のいずれかに記載の印刷物の評価システムにおいて、
前記画素抽出部の結果に基づいて、第２の画像を生成する画像生成部をさらに含む印刷物の評価システム。
【請求項１３】
請求項１から請求項６のいずれかに記載の印刷物の評価方法によって印刷良好と判定される場合の、インクとメディアの組み合わせを選択することを含む印刷物の製造方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の方法によって製造されてなる印刷物。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷物の評価方法及び評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷技術では、見た目のきれいな、高画質の印刷が求められる。しかし、メディア（用紙）の組成の不均一性や、メディア及びインクの相性などにより、インクがメディア上で十分に発色せず、印刷むらが発生することがある。詳しくは、印刷物が見た目に白っぽく、発色が悪く見えることがある。これは、微小の白い点が印刷画像の全体に広がっていることが原因であり、いわゆる白抜けの現象と呼ばれている。画質の向上を図るためには、メディア又はインクの改善が必要であり、そのために、印刷物の白抜けの形態（位置、密度、大きさ、形状など）を正確に把握することが求められる。
【０００３】
従来技術によれば、目視による評価方法や、色濃度計などを使用した評価方法が知られているが、いずれも白抜けの形態を客観的かつ定量的に把握することはできなかった。
【０００４】
また、印刷された画像から得られる輝度分布を解析することによって、白抜け部分を評価することが知られている。しかし、用紙などのメディアは拡散反射するので、印刷部分と白抜け部分の輝度が、相互に、にじむ現象が発生してしまう。そのため、輝度分布曲線の形状が著しく歪み、ガウス分布などを仮定して波形を分離することができず、白抜け部分を客観的かつ定量的に抽出することはできなかった。
【０００５】
本発明の目的は、印刷物の評価を客観的かつ定量的に行うことにある。
【特許文献１】特開平１１−３４２２号公報
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明に係る印刷物の評価方法は、
（ａ）印刷画像を複数の画素からなる画像データとして取り込むこと、
（ｂ）前記画像データに基づいて、輝度区分ごとの画素数の分布を示す輝度分布を生成すること、
（ｃ）前記輝度分布における前記画素数の最大となるピーク輝度値Ｙ０と、前記輝度分布における前記輝度区分の低いほうの前記画素数の最小となる最小輝度値Ｙminと、前記輝度分布における前記輝度区分の高いほうの前記画素数の最小となる最大輝度値Ｙmaxと、に基づいて、
Ｙ＝｛Ｙ０＋（Ｙ０−Ｙmin）｝≦Ｙmax
の関係を有する所定輝度値Ｙを特定して、前記所定輝度値Ｙ以上であって前記最大輝度値Ｙmax以下の、少なくとも１つの前記画素を抽出すること、
を含む。本発明によれば、印刷物の評価に必要となる画素の抽出範囲を、所定の計算式に基づいて特定することができるので、印刷物の評価を客観的かつ定量的に行うことができる。
（２）この印刷物の評価方法において、
前記（ｃ）工程で、前記所定輝度値Ｙ以上であって前記最大輝度値Ｙmax以下の、全部の前記画素を抽出してもよい。
（３）この印刷物の評価方法において、
前記（ｃ）工程後に、前記輝度分布の範囲内の全体の画素数Ａと、前記（ｃ）工程によって抽出される画素数Ｂと、に基づいて、
Ｒ＝Ｂ／Ａ×１００
の関係を有する比率Ｒを算出することをさらに含んでもよい。これによれば、全体に占める発色不良の画素の比率を客観的かつ定量的に知ることができる。
（４）この印刷物の評価方法において、
前記（ｃ）工程後に、印刷物の良否判定を行うことをさらに含んでもよい。これによれば、印刷物の良否判定を客観的かつ定量的に行うことができる。
（５）この印刷物の評価方法において、
Ｒ≦１３である場合に、印刷良好と判定し、
Ｒ＞１３である場合に、印刷不良と判定してもよい。これによれば、目視による良否判定とほぼ同じ結果を得ることができる。
（６）この印刷物の評価方法において、
前記（ｃ）工程の結果に基づいて、第２の画像を生成することをさらに含んでもよい。これによれば、発色不良の画素からなる画像を生成して、さらに詳細な評価を行うことができる。
（７）本発明に係る印刷物の評価システムは、
印刷画像を複数の画素からなる画像データとして取り込む画像取込部と、
前記画像データに基づいて、輝度区分ごとの画素数の分布を示す輝度分布を生成する輝度分布生成部と、
前記輝度分布における前記画素数の最大となるピーク輝度値値Ｙ０と、前記輝度分布における前記輝度区分の低いほうの前記画素数の最小となる最小輝度値Ｙminと、前記輝度分布における前記輝度区分の高いほうの前記画素数の最小となる最大輝度値Ｙmaxと、に基づいて、
Ｙ＝｛Ｙ０＋（Ｙ０−Ｙmin）｝≦Ｙmax
の関係を有する所定輝度値Ｙを特定して、前記所定輝度値Ｙ以上であって前記最大輝度値Ｙmax以下の、少なくとも１つの前記画素を抽出する画素抽出部と、
前記画素抽出部の結果に基づいて、所定の評価のための処理を行う処理部と、
を含む。本発明によれば、印刷物の評価に必要となる画素の抽出範囲を、所定の計算式に基づいて特定することができるので、印刷物の評価を客観的かつ定量的に行うシステムを提供することができる。
（８）この印刷物の評価システムにおいて、
前記画素抽出部は、前記所定輝度値Ｙ以上であって前記最大輝度値Ｙmax以下の、全部の前記画素を抽出してもよい。
（９）この印刷物の評価システムにおいて、
前記処理部は、前記輝度分布の範囲内の全体の画素数Ａと、前記画素抽出部によって抽出される画素数Ｂと、に基づいて、
Ｒ＝Ｂ／Ａ×１００
の関係を有する比率Ｒを算出してもよい。これによれば、全体に占める発色不良の画素の比率を客観的かつ定量的に知ることができる。
（１０）この印刷物の評価システムにおいて、
前記画素抽出部の結果に基づいて、印刷物の良否判定を行う良否判定部をさらに含んでもよい。これによれば、印刷物の良否判定を客観的かつ定量的に行うことができる。
（１１）この印刷物の評価システムにおいて、
前記良否判定部は、
Ｒ≦１３である場合に、印刷良好と判定し、
Ｒ＞１３である場合に、印刷不良と判定してもよい。これによれば、目視による良否判定とほぼ同じ結果を得ることができる。
（１２）この印刷物の評価システムにおいて、
前記画素抽出部の結果に基づいて、第２の画像を生成する画像生成部をさらに含んでもよい。これによれば、発色不良の画素からなる画像を生成して、さらに詳細な評価を行うことができる。
（１３）本発明に係る印刷物の製造方法は、上記印刷物の評価方法によって印刷良好と判定される場合の、インクとメディアの組み合わせを選択することを含む。
（１４）本発明に係る印刷物は、上記方法によって製造されてなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【０００８】
（評価システム）
図１は、本発明の実施の形態に係る印刷物の評価システムを説明する図である。この評価システムは、画像取込部１０を有する。画像取込部１０は、印刷物（対象物）の印刷画像を、複数の画素からなる画像データとして取り込む。印刷画像がカラー表示の場合、画像取込部１０はカラー画像を取り込む。
【０００９】
画像取込部１０は、撮像部１２を有する。撮像部１２は、カメラ（例えば顕微鏡付属のＣＣＤカメラ）であってもよいし、スキャナーなどの読取装置であってもよい。撮像部１２は、印刷画像の全部又は一部を撮像する。撮像部１２は、撮像範囲の視野及び倍率が決定できるようになっている。画像取込部１０は、撮像部１２からの出力部（例えばディスプレイ）を有していてもよい。
【００１０】
画像取込部１０は、ステージ１４を有する。ステージ１４には、印刷物（印刷画像）がセットされる。また、ステージ１４上の印刷物に光を照らす光源部１６が設けられている。光源部１６によって、撮像時の明るさの調整をすることができる。
【００１１】
評価システムは、輝度分布生成部１８を有する。輝度分布生成部１８は、画像取込部１０から送られる画像データに基づいて、輝度区分（例えば２５６階調であれば２５６の各区分）ごとの画素数（頻度）の分布を生成する。輝度分布生成部１８は、記憶部を有し、画像取込部１０から送られる画像データを一旦記憶させ、そこから画像データを読み出してもよい。輝度分布生成部１８は、画像データをグレースケール画像に変換し、グレースケール画像から輝度分布を生成してもよい。グレースケール画像への色座標軸の選択は、印刷画像の色に基づいて決定することができる。その場合、コントラスト（又はＳ／Ｎ比）が最大となる色座標軸を選択することが好ましい。輝度分布は、分布曲線として示してもよいし、ヒストグラムとして示してもよい。輝度分布生成部１８は、輝度分布を表示する出力部を有している。輝度分布は、ディスプレイ又はプリンタに表示させてもよい。
【００１２】
評価システムは、画素抽出部２０を有する。画素抽出部２０は、輝度分布における所定の範囲内の少なくとも１つ（全部又は一部）の画素を抽出する。画素抽出部２０は、所定の計算式（プログラム）に基づいて、画素の抽出範囲を算出し、その範囲内の画素を抽出する。画素の抽出範囲は、ディスプレイ又はプリンタなどの出力部によって表示してもよい。画素抽出部２０によって抽出された画素を、発色不良、すなわち白抜けとみなしてもよい。すなわち、画素抽出部２０は、印刷画像の発色不良の画素を抽出する。なお、画素抽出範囲の算出については、詳しくは後述の評価方法において説明する。
【００１３】
輝度分布生成部１８及び画素抽出部２０は、いずれか一方が他方の一部であってもよいし、それぞれが演算部２２の一部であってもよい。
【００１４】
評価システムは、処理部２４を有する。処理部２４は、演算部２２の一部であってもよいし、演算部２２を含んでもよい。処理部２４は、画素抽出部２０の結果に基づいて、印刷物の評価のための処理（例えば比率Ｒの算出、良否判定又は第２の画像の解析など）を行う。処理結果は、ディスプレイ又はプリンタなどの出力部によって表示してもよい。印刷物の評価は、発色不良の形態（例えば分布、位置、形状、個数、面積、輝度値）などを求めるものであってもよく、その項目は限定されない。
【００１５】
例えば、処理部２４は、輝度分布の範囲内の全体の画素数（又は画素面積）Ａと、画素抽出部２０によって抽出される画素数（又は画素面積）Ｂと、に基づいて、
Ｒ＝Ｂ／Ａ×１００（％）
の関係を有する比率Ｒを算出してもよい。すなわち、全体に占める発色不良の画素の比率Ｒを算出する。比率Ｒの数値は、ディスプレイ又はプリンタなどの出力部に表示してもよい。
【００１６】
評価システムは、良否判定部２６を含んでもよい。良否判定部２６は、処理部２４の一部であってもよい。良否判定部２６は、画素抽出部２０の結果に基づいて、印刷物の良否判定を行う。良否判定部２６は、抽出される画素（発色不良の画素）が少なければ印刷良好と判定し、抽出される画素が多ければ印刷不良と判定する。例えば、良否判定部２６は、上述の比率Ｒの数値に基づいて、良否の判定を行ってもよい。詳しくは、良否判定部２６は、比率Ｒが所定値以下（又は未満）であれば印刷良好と判定し、比率Ｒが所定値を超えるよう（又は以上）であれば印刷不良と判定する。比率Ｒの臨界数値は、例えば１３パーセントであってもよい。判定結果（ＯＫ表示又はＮＧ表示）は、ディスプレイ又はプリンタなどの出力部によって表示してもよい。
【００１７】
評価システムは、画像生成部２８を含んでもよい。画像生成部２８は、処理部２４の一部であってもよい。画像生成部２８は、画素抽出部２０の結果に基づいて、他の画像（第２の画像）を生成する。第２の画像は、画像抽出部２０によって抽出される画素（発色不良の画素）のみから構成される。第２の画像は、白又は黒の２値情報から生成してもよい。第２の画像を生成することによって、印刷画像の発色不良の画素分布を知ることができる。第２の画像は、ディスプレイ又はプリンタなどの出力部によって表示してもよい。また、処理部２４は、第２の画像の解析を行ってもよい。
【００１８】
上述の各機能は、コンピュータに処理させるためのプログラムとして、ソフトウェア的に実現してもよい。例えば、上述の輝度分布生成部１８、画素抽出部２０及び処理部２４（良否判定部２６及び画像生成部２８を含む）の少なくとも１つ以上が、コンピュータに処理させるためのプログラムとして構成されていてもよい。上述のプログラムは、情報記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤなど）に記憶されていてもよい。あるいは、情報記憶媒体の代わりに、上述のプログラムを、伝送路を介してホスト装置などからダウンロードすることによって実現してもよい。
【００１９】
（評価方法）
図２〜図４は、本発明の実施の形態に係る印刷物の評価方法を説明する図である。上述の評価システムを使用して、印刷物の評価を行ってもよい。
【００２０】
メディア及びインクを用意し（Ｓ１１）、メディアにインクを印刷して印刷物を作成する（Ｓ１２）。例えば、白色のメディアに、単色（例えばイエロー、マゼンタ又はシアン）のインクを、一定濃度で均一に印刷する。あるいは、混色のインクを印刷してもよい。評価対象となる印刷技術は限定されず、例えばオフセット印刷、インクジェットプリント、電子写真プリント、コピーなどのいずれであってもよい。メディアは、普通紙、専用紙、厚紙又は布地などの用紙であってもよい。
【００２１】
印刷物の印刷画像を複数の画素からなる画像データとして取り込む（Ｓ１３）。例えば、印刷物をステージ上に配置し、明るさの調整を行いつつ、カメラ又はスキャナーなどでデジタルの画像データを取り込む。メディア及びインクが黒又は白以外の場合には、カラー画像として取り込むことが好ましい。画像は、ＲＧＢ信号として取り込む。あらかじめ発色不良の部分（白っぽい部分）を認識し、発色不良と発色良好の割合が等しくなる範囲で取り込むことが好ましい。結果的に、少なくとも発色不良となる画素が少なくとも数十〜数百程度になるように、印刷画像の範囲を選択する。
【００２２】
画像データの色に基づいて、グレースケール画像への変換座標軸を決定し（Ｓ１４）、画像データをグレースケール画像へ変換する（Ｓ１５）。詳しくは、ＲＧＢの色座標空間から変換用の色座標軸を決定し、それに基づいて、グレースケール画像を生成する。例えば、印刷画像の色が、イエローであればＲ＋Ｇの軸を選択し、マゼンタであればＲ＋Ｂの軸を選択し、シアンであればＧ＋Ｂの軸を選択する。コントラスト（又はＳ／Ｎ比）が最大となる色座標軸を選択することが好ましいが、それとは異なる色座標軸（例えばＲ，Ｇ，Ｂのいずれかの軸）を代用してもよい。
【００２３】
そして、グレースケール画像に基づいて、輝度分布を生成する（Ｓ１６）。図４では、輝度分布を分布曲線として表示しているが、ヒストグラムとして表示してもよい。例えば、ディスプレイ又はプリンタなどの出力部に輝度分布を出力させる場合、輝度分布が表示可能範囲であるか否かを調べる（Ｓ１７）。詳しくは、輝度分布が表示可能な最大値又は最小値の範囲内であるか否かを調べる。その結果、表示不可能であると判断した場合には、光量調整によって最適な光量及び絞りにして（Ｓ１８）、再度、印刷画像を取り込む（Ｓ１３）。光量調整は、輝度分布が表示可能な最小値よりも小さければ明るくし、輝度分布が表示可能な最大値よりも大きければ暗くする。なお、表示可能であると判断した場合には、輝度分布の生成が終了し（Ｓ１９）、この輝度分布に基づいて次の工程を行う。
【００２４】
図４は、輝度分布の一例を示す図である。発色不良のない理想的な印刷物であれば、輝度分布は、波形４０に示すように左右対称な形状となる。しかし、実際の印刷物の場合には、その一部にインクの発色不良が発生し、下地のメディアの輝度が反映され、いわゆる白抜けの現象が起こる。こうして、上述の工程で実際に生成する輝度分布の波形４２は、輝度の高いほうにおいて、理想的な波形４０の形状から歪むことが一般的である。なお、本実施の形態では、印刷画像の発色不良（白抜け）となる画素は、輝度分布における輝度の高いほうに出現する。
【００２５】
図５は、輝度分布における画素の抽出範囲を説明する図である。輝度分布の生成が終了したら、輝度分布における画素の抽出範囲を算出する（Ｓ２１）。詳しく説明すると、まず、輝度分布における画素数の最大となるピーク輝度値Ｙ０と、輝度分布における輝度区分の低いほうの画素数の最小となる最小輝度値Ｙminと、輝度分布における輝度区分の高いほうの画素数の最小となる最大輝度値Ｙmaxと、を特定する。それぞれの輝度値が複数の同一値を有する場合には、いずれか１つの値を特定する。そして、それらの輝度値に基づいて、
Ｙ＝｛Ｙ０＋（Ｙ０−Ｙmin）｝≦Ｙmax
の関係を有する所定輝度値Ｙを算出する。仮に、
Ｙ≧Ｙmax
である場合には、印刷画像の発色不良（白抜け）となる画素が、輝度の高いほうに出現していないことを示すので、印刷物の評価対象から除外してもよい。なお、上述の計算式（プログラム）をコンピュータに読み込ませて処理してもよい。
【００２６】
所定輝度値Ｙ以上であって最大輝度値Ｙmax以下の所定範囲４４を算出し、その範囲内の少なくとも１つの画素を抽出する（Ｓ２２）。本実施の形態では、所定範囲４４の全部の画素を抽出する。こうして、発色不良とみなされる画素を抽出することができる。抽出した画素数がわずかである場合には、実質的には目に見えない発色不良であるため、印刷物の評価対象から除外してもよい。
【００２７】
抽出した画素に基づいて、全体に占める発色不良の部分の比率Ｒを算出してもよい（Ｓ２３）。詳しくは、輝度分布の範囲内の全体の画素数（又は画素面積）Ａと、画素抽出部２０によって抽出される画素数（又は画素面積）Ｂと、に基づいて、
Ｒ＝Ｂ／Ａ×１００（％）
の関係を有する比率Ｒを算出してもよい。比率Ｒに基づいて、印刷物の評価を行ってもよい（Ｓ２４）。例えば、比率Ｒが、所定値以下（又は未満）であれば印刷良好と判定し、比率Ｒが所定値を超えるよう（又は以上）であれば印刷不良と判定してもよい。これによれば、発色不良の程度を数値化することができるので、印刷物の良否を容易かつ客観的に評価することができる。なお、比率Ｒの臨界数値は、例えば１３パーセントであってもよい。
【００２８】
あるいは、所定範囲４４の画素を抽出した後（Ｓ２２）、その結果に基づいて、印刷物の評価を行ってもよい（Ｓ２４）。
【００２９】
あるいは、所定範囲４４の画素を抽出した後（Ｓ２２）、その結果に基づいて、他の画像（第２の画像）を生成してもよい（Ｓ２５）。すなわち、所定範囲４４内の画素（発色不良の画素）のみから、新たな第２の画像を生成してもよい。また、第２の画像に基づいて、所定の画像解析を行う（Ｓ２６）。例えば、２値情報から生成した第２の画像を、もとの印刷画像に重ねてもよい。この画像解析に基づいて、印刷物の評価を行ってもよい（Ｓ２４）。これによれば、印刷画像の発色不良の画素分布を視認することができるので、いわゆる白抜けの形態の特徴を評価し、白抜けが何に基づくのか、ドット抜けであるのか、メディアの繊維の形状が影響しているのか、あるいは、メディア上に撥水成分が付着しているのかなどの様々な推定が可能になる。
【００３０】
本実施の形態によれば、印刷物の評価に必要となる画素の抽出範囲を、所定の計算式に基づいて特定することができるので、印刷物の評価を客観的かつ定量的に行うことができる。すなわち、計測者の技術、個性によらず、常に一定の評価が可能になり、信頼性の高い評価結果が得られる。また、この評価結果を、印刷物の作成にフィードバックさせることによって、高品質の印刷物を短期間のうちに提供することが可能になる。
【００３１】
さらに、上述の評価システムを使用することによって、印刷物の評価を自動的に行うことができる。言い換えれば、本実施の形態では、数学的裏づけによる計算式をもとに、評価に必要となる画素の抽出範囲を特定するので、その評価手順を自動化することができる。
【００３２】
なお、印刷物の評価方法のその他の詳細は、上述の評価システムの説明から導き出すことができる内容を含む。
【００３３】
本実施の形態に係る印刷物の製造方法は、上述の評価方法によって印刷良好と判定される場合の、インクとメディアの組み合わせを選択することを含む。例えば、Ｒ≦１３（％）の場合のインクとメディアの組み合わせを選択してもよい。印刷物の製造方法は、インクジェット方式を適用してもよく、すでに公知の工程を含む。なお、本実施の形態に係る印刷物は、上述の製造方法によって製造されてなる。印刷物の印刷画像の少なくとも一部（例えばイエロー、マゼンタ又はシアンの単色が印刷された部分）は、Ｒ≦１３（％）であってもよい。
【００３４】
（評価例）
表１及び表２は、上述の評価方法を適用した評価例を示すものである。表１は、全体に占める発色不良の部分の比率Ｒ（％）を示すものである。表１は、２種類のインク（(1)(2)）各４色（Black，Cyan，Magenta，Yellow）の合計８つをそれぞれ４種類の用紙（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）に印刷し、それぞれの比率Ｒの評価結果である。
【００３５】
【表１】
2005276083.tif 000003
【００３６】
【表２】
2005276083.tif 000004
【００３７】
表２は、表１と同様の２種類のインク各４色を混色にして（例えば写真にして）、表１と同様の４種類の用紙に印刷したときの、それぞれの目視による評価結果を示したものである。
【００３８】
これらの評価結果によれば、上述の印刷物の評価方法に基づく評価結果は、目視による評価結果と傾向が一致していることがわかる。詳しくは、比率Ｒについて、
Ｒ≦１３（％）
であれば、印刷良好と判定することができ、
Ｒ＞１３（％）
であれば、印刷不良と判定することができる。
【００３９】
表２によれば、１色でも比率Ｒが１３％以上であれば、その色のインクが印刷された印刷物は、不良と判定することができる。
【００４０】
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。例えば、本発明は、実施の形態で説明した構成と実質的に同一の構成（例えば、機能、方法及び結果が同一の構成、あるいは目的及び結果が同一の構成）を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成の本質的でない部分を置き換えた構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成と同一の作用効果を奏する構成又は同一の目的を達成することができる構成を含む。また、本発明は、実施の形態で説明した構成に公知技術を付加した構成を含む。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態の印刷物の評価システムを説明する図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態の印刷物の評価方法を説明する図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態の印刷物の評価方法を説明する図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態の印刷物の評価方法を説明する図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態の印刷物の評価方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００４２】
１０…画像取込部  １２…撮像部  １４…ステージ  １６…光源部
１８…輝度分布生成部  ２０…画素抽出部  ２２…演算部  ２４…処理部
２６…良否判定部  ２８…画像生成部
【図１】
2005276083.tif 000005
【図２】
2005276083.tif 000006
【図３】
2005276083.tif 000007
【図４】
2005276083.tif 000008
【図５】
2005276083.tif 000009