(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力手段と、基材除去検査画像作成手段と、記憶手段と、差分画像算出手段と、統計値演算手段と、検査判定手段とを備える検査装置を用いて、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査方法であって、
前記入力手段により、前記被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、
前記基材除去検査画像作成手段によって、前記関心領域画像データ又は前記関心領域画像データに画像処理を行った画像データと、あらかじめ前記記憶手段に記憶された基材データとを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、
前記差分画像算出手段によって、前記基材の画像データが除去された関心領域画像データ及びあらかじめ前記記憶手段に記憶された基材の画像データが除去された差分用基準画像データから差分画像データを生成し、
前記統計値演算手段によって、前記差分画像データのヒストグラムを求め、
前記差分画像データのヒストグラムから、
差分により残った濃度の高い基材の画像データ及び／又は差分により残った濃度の高い印刷絵柄の画像データと、差分により残った濃度の低い基材の画像データ及び／又は差分により残った濃度の低い印刷絵柄の画像データとの頻度分布が、隣接又は合成されるように前記ヒストグラムの頻度分布を反転させて特徴数値を算出し、
前記検査判定手段によって、得られた前記特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定することを特徴とする被検査物の検査方法。
【請求項２】
前記基材データは、あらかじめ定められた基準画像データから、対象とする基材の画像データを抽出し、前記基材のヒストグラムを求め、前記基材のヒストグラムと前記基準画像データのヒストグラムから演算により生成することを特徴とする請求項１記載の被検査物の検査方法。
【請求項３】
前記基材除去検査画像作成手段は、第２のヒストグラム生成手段と、閾値算出手段と、基材除去検査画像生成手段を有して成り、
前記基材除去検査画像作成手段で得られた基材の画像データが除去された関心領域画像データは、前記第２のヒストグラム生成手段によって、関心領域画像データからヒストグラムを求め、
前記閾値算出手段によって、前記基材データと前記関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出し、
前記基材除去検査画像生成手段によって、前記関心領域画像データから前記得られた閾値により基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成することを特徴とする請求項１記載の被検査物の検査方法。
【請求項４】
前記特徴数値は、平均値及び／又は分散値であり、
前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データは、平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値であり、
前記得られた平均値及び／又は分散値と、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値とを比較し、良否を判定することを特徴とする請求項１、２又は３記載の検査物の検査方法。
【請求項５】
前記検査装置は、更に位置ずれ補正手段を有して成り、前記位置ずれ補正手段により、前記入力手段で入力された前記関心領域画像データと、あらかじめ前記記憶手段に記憶された基準位置データとを比較し、位置ずれ補正された関心領域画像データを算出することを特徴とする請求項１、２、３又は４記載の被検査物の検査方法。
【請求項６】
被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査装置であって、
前記被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する入力手段と、
基材データ、判定データ及び差分用基準画像データをあらかじめ記憶する記憶手段と、
前記関心領域画像データと、前記記憶手段にあらかじめ記憶された基材データを比較し、基材の画像データを除去した関心領域画像データを生成する基材除去検査画像作成手段と、
前記基材の画像データを除去した関心領域画像データと、前記記憶手段にあらかじめ記憶された基材の画像データが除去された差分用基準画像データからの差分画像データを生成する差分画像算出手段と、
前記差分画像データのヒストグラムを求め、前記差分画像データのヒストグラムから、差分により残った濃度の高い基材の画像データ及び／又は差分により残った濃度の高い印刷絵柄の画像データと、差分により残った濃度の低い基材の画像データ及び／又は差分により残った濃度の低い印刷絵柄の画像データとの頻度分布が、隣接又は合成されるように前記ヒストグラムの頻度分布を反転させて特徴数値を算出する統計値演算手段と、
前記得られた特徴数値と、あらかじめ前記記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定する検査判定手段を有して成ることを特徴とする被検査物の検査装置。
【請求項７】
前記基材除去検査画像作成手段は、関心領域画像データからヒストグラムを求める第２のヒストグラム生成手段と、
前記基材データと前記関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する閾値算出手段と、
前記得られた閾値によって前記関心領域画像データから基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成する基材除去検査画像生成手段から成ることを特徴とする請求項６記載の被検査物の検査装置。
【請求項８】
前記特徴数値は、平均値及び／又は分散値であり、
前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データは、平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値であり、
前記検査判定手段により、前記得られた平均値及び／又は分散値と、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値とを比較し、良否を判定することを特徴とする請求項６又は７記載の被検査物の検査装置。
【請求項９】
前記検査装置は、前記入力手段によって入力された前記関心領域画像データに対して、あらかじめ前記記憶手段に記憶された前記基準位置データを比較し、位置ずれ補正された関心領域画像データを算出する位置ずれ補正手段を更に含むことを特徴とする請求項６、７又は８記載の被検査物の検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷機、プリンタ等で印刷された印刷物、パネル等の物品の欠陥を検査する被検査物の検査方法及びその検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
印刷物は、印刷機上において印刷不良による欠陥が生じるおそれがある。よって、印刷物は、一定の印刷品質を得るための検査が行われている。例えば、印刷機で印刷された印刷物を目視によって検査を行う方法、印刷機で印刷された印刷物をオフラインの検査装置によって検査する方法、印刷機上にラインセンサ等を設置して、被検査物を撮影し、撮影された検査画像を、あらかじめ定められた基準画像と比較するオンラインによる検査方法等が挙げられる。
【０００３】
現在の印刷物等の欠陥検査は、目視よりも検査装置による欠陥検査が一般的になっている。近年、検査装置は、画像処理技術の発展に伴い、検査の速度及び検査結果の正確性が向上してきている。
【０００４】
画像処理技術としては、被検査物画像とあらかじめ定められた基準画像を、例えば、パターンマッチング又はヒストグラムからの特徴値の算出、差分画像から閾値を求めて位置や面積を算出する等の手法によって比較し、欠陥検査が行われる。
【０００５】
パターンマッチングによる検査としては、赤外線領域において異なる特性を有するインキを印刷した印刷物の検査方法であって、照明手段から前記印刷物の表面に赤外線又は赤外線を含む光を照射し、画像入力手段では、前記印刷物を赤外線の７５０ｎｍ以上の波長領域で撮像した赤外線画像データを入力し、記憶手段では、前記入力した赤外線画像データと、標準となる印刷物の赤外線基準画像データを記憶し、前記画像処理手段は、前記赤外線画像データと、前記赤外線画像基準データとをパターンに切り分け、ｎ×ｍピクセル（ｎ、ｍは１以上の整数）に分割し、前記ピクセルごとに画像を濃度判定し、一致率を求める演算によりパターンマッチング処理するステップと、前記パターンマッチングの結果に基づき、許容値と比較し、許容値内であれば良とし、許容値外であれば否と判定するステップにより比較し、その比較結果に基づいて前記印刷物の印刷品質を検査することを特徴とする印刷物の検査方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
ヒストグラムを用いた汚れや濃淡むらの検査としては、標準画像となる画像を読み込み、ヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づいて濃度基準値を算出し、再度、標準画像をサンプリングし濃度基準値を算出し、１回目に求めた濃度基準値と２回目に求めた濃度基準値を比較して濃度補正値を求め、次に、検査画像を読み込み、ヒストグラムを作成し、ヒストグラムに基づいて濃度値を算出し、算出した濃度値を、標準画像の濃度補正値によって補正し、補正した濃度値から濃度の平均値・分散値を求め、汚れを判定する技術が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００７】
差分画像を用いた汚れや濃淡むらの検査としては、基準画像と検査画像とを用いて絶対値による差分処理を行い、不良部分を含む関心領域の候補画像を作成する関心領域候補画像作成手段と、前記検査画像から前記基準画像を差分処理して作成した汚れ候補画像と前記関心領域の候補画像とを用いてＭＩＮ処理を行い、第１汚れ画像を作成する第１汚れ画像作成手段とを具備することを特徴とする印刷物検査装置が開示されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００８】
上記の手法は、一定の濃度である基材と、基材濃度とは濃度が異なり、かつ、一定の濃度である印刷絵柄が印刷された印刷物の欠陥検出には有効であった。つまり、基材の濃度と欠陥部分の濃度に大きな濃度差を有する必要があった。例えば、図１（ａ）に示すように、薄い黄色の基材１ａ上に印刷される濃淡のない赤色の色彩を有するベタ模様の印刷絵柄２ａは、関心領域３ａ内で印刷絵柄２ａを読み取り、読み取ったデータから、図１（ｂ）に示すような関心領域３ａ内にある基材１ａの画像データからのヒストグラム４ａと、印刷絵柄２ａの画像データからのヒストグラム５ａの濃度が離れたヒストグラムが得られ、閾値を容易に設定することができ、欠陥検出が可能となる。なお、関心領域とは、ある特定領域において、正常であるか、異常であるかを検査する領域のことをいう。つまり、検査すべき領域であり、例えば、印刷絵柄の欠陥検査を行いたい場合の関心領域は、印刷絵柄が形成されるべき領域が設定され、異物等の欠陥検査を行いたい場合の関心領域は、異物等の発生頻度が高い領域が設定される。基材１ａの画像データからのヒストグラム４ａは薄い黄色であるため、印刷絵柄２ａの画像データよりも高い濃度値で正規分布をとる傾向にあり、印刷絵柄２ａの画像データからのヒストグラム５ａは、赤色のベタであるため、基材１ａよりも低い濃度値で正規分布をとる傾向にある。
【０００９】
このとき、関心領域３ａを印刷絵柄２ａの領域と同一にしない理由は、印刷絵柄の形状及び印刷時の位置ずれ等を加味しているためである。よって、関心領域３ａは、印刷絵柄２ａの領域よりも大きく設定する必要があり、このため、関心領域３ａ内にある印刷絵柄２ａにおける画像データからのヒストグラム５ａに加え、基材１ａの画像データからのヒストグラム４ａが抽出されることになる。
【００１０】
上記手法では、濃淡及び濃度むらのある基材に印刷された印刷絵柄等の欠陥検出や、濃度を有する基材に印刷された濃淡のある印刷絵柄等の欠陥検出に誤検出が生じる問題があった。つまり、基材の濃度と欠陥部分の濃度に濃度差が少ない場合においては、欠陥検出が不可能になる。白色紙以外の基材は、白色紙に比べて、基材の濃度とインキの濃度が近似したレベルにあるため、濃度の淡いインキ汚れや面積の小さいインキ汚れ等を検査する際に、精度よく正損判別できない問題となる。
【００１１】
例えば、図２（ａ）に示すように、被検査物が白色紙以外の濃度を有する基材１ｂ上に印刷された濃淡（階調）を有する印刷絵柄２ｂは、関心領域３ｂ内で印刷絵柄２ｂを読み取り、読み取ったデータから図２（ｂ）に示すような関心領域３ｂ内にある基材１ｂにおける画像データからのヒストグラム４ｂと、印刷絵柄２ｂの画像データからのヒストグラム５ｂの濃度が近似したヒストグラムとなり、閾値の設定が困難となり、仮に、閾値を設定したとしても誤検出するという問題があった。同様に、図３（ａ）に示すように、濃淡及び濃度むらを有する基材１ｃ上に印刷された濃淡を有する印刷絵柄２ｃは、関心領域３ｃ内で印刷絵柄２ｃを読み取り、読み取ったデータから図３（ｂ）に示すような関心領域３ｃ内にある基材１ｃにおける画像データからのヒストグラム４ｃと、印刷絵柄２ｃの画像データからのヒストグラム５ｂの濃度が近似したヒストグラムが得られ、閾値の設定が困難となる問題があった。
【００１２】
【特許文献１】特開２００６−２２６８５７公報（第１−１１頁、第１−７図）
【特許文献２】特公平０７−１０４９３４号（第１−３頁、第１−４図）
【特許文献３】特開２００５−２０５７４８公報（第１−９頁、第１−１０図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は、このような従来の問題を解決することを目的としたもので、濃淡及び濃度むらのある基材に印刷された異物の検出、印刷絵柄等の欠陥検出や、濃度を有する基材に印刷された濃淡のある印刷絵柄等の欠陥検出における誤検出の頻度を低下させ、基材の濃度と欠陥部分の濃度に濃度差が少ない場合において、精度よく正損判別が可能となる被検査物の検査方法及びその検査装置を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、入力手段と、基材除去検査画像作成手段と、記憶手段と、統計値演算手段と、検査判定手段とを備える検査装置を用いて、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査方法であって、入力手段により、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、基材除去検査画像作成手段によって、関心領域画像データとあらかじめ記憶手段に記憶された基材データとを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、統計値演算手段によって、基材の画像データが除去された関心領域画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出し、検査判定手段によって、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定することを特徴する被検査物の検査方法である。
【００１５】
また、本発明は、入力手段と、基材除去検査画像作成手段と、記憶手段と、差分画像算出手段と、統計値演算手段と、検査判定手段とを備える検査装置を用いて、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査方法であって、入力手段により、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力し、基材除去検査画像作成手段によって、関心領域画像データ又は関心領域画像データに画像処理を行った画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データとを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成し、差分画像算出手段によって、基材の画像データが除去された関心領域画像データ及びあらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去された差分用基準画像データから差分画像データを生成し、統計値演算手段によって、差分画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出し、検査判定手段によって、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定することを特徴する被検査物の検査方法である。
【００１６】
また、本発明の被検査物の検査方法は、基材データを、あらかじめ定められた基準画像データから、対象とする基材の画像データを抽出し、基材のヒストグラムを求め、基材のヒストグラムと基準画像データのヒストグラムから演算により生成することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の検査物の検査方法は、基材除去検査画像作成手段が、第２のヒストグラム生成手段と、閾値算出手段と、基材除去検査画像生成手段を有して成り、基材除去検査画像作成手段で得られた基材の画像データが除去された関心領域画像データは、第２のヒストグラム生成手段によって、関心領域画像データからヒストグラムを求め、閾値算出手段によって、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出し、基材除去検査画像生成手段によって、関心領域画像データから得られた閾値により基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の前記特徴数値は、平均値及び／又は分散値であり、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データは、平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値であり、前記得られた平均値及び／又は分散値が、前記あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値と比較し、良否を判定することを特徴とする被検査物の検査方法である。
【００１９】
また、本発明の被検査物の検査方法は、検査するための検査装置に、更に位置ずれ補正手段を有して成り、位置ずれ補正手段が、入力手段で入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基準位置データとを比較し、位置ずれ補正された関心領域画像データを算出することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査装置であって、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する入力手段と、基材データ及び判定データをあらかじめ記憶する記憶手段と、関心領域画像データと、記憶手段にあらかじめ記憶された基材データとを比較し、基材の画像データを除去した関心領域画像データを生成する基材除去検査画像作成手段と、基材の画像データを除去した関心領域画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出する統計値演算手段と、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定する検査判定手段とを有して成ることを特徴する被検査物の検査装置である。
【００２１】
また、本発明は、被検査物の関心領域の欠陥を検査する検査装置であって、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する入力手段と、基材データ、判定データ及び差分用基準画像データをあらかじめ記憶する記憶手段と、関心領域画像データと、記憶手段にあらかじめ記憶された基材データを比較し、基材の画像データを除去した関心領域画像データを生成する基材除去検査画像作成手段と、基材の画像データを除去した関心領域画像データと、記憶手段にあらかじめ記憶された基材の画像データが除去された差分用基準画像データからの差分画像データを生成する差分画像算出手段と、差分画像データのヒストグラムを求め、ヒストグラムから特徴数値を算出する統計値演算手段と、得られた特徴数値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データとを比較して、判定する検査判定手段を有して成ることを特徴する被検査物の検査装置である。
【００２２】
また、本発明の被検査物の検査装置は、基材除去検査画像作成手段が、関心領域画像データからヒストグラムを求める第２のヒストグラム生成手段と、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する閾値算出手段と、得られた閾値によって関心領域画像データから基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成する基材除去検査画像生成手段から成ることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明の被検査物の検査装置は、統計演算手段で算出する特徴数値が、平均値及び／又は分散値であり、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データが、平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値であり、検査判定手段により、得られた平均値及び／又は分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値下限値とを比較し、良否を判定することを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の被検査物の検査装置は、入力手段によって入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基準位置データとを比較し、位置ずれ補正された関心領域画像データを算出する位置ずれ補正手段を更に含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明は、被検査物の関心領域画像データからヒストグラムを求め、ヒストグラムから統計的な特徴数値を求めること、特にヒストグラムから平均値及び／又は分散値を求めることによって、印刷抜け、濃度の淡いインキ汚れ、面積の小さいインキ汚れ等の高精度な欠陥検査が可能となる。
【００２６】
また、ヒストグラムのうち、基材の画像データを除去させることにより、特徴数値の精度が向上し、高精度な欠陥検査が可能となる。また、被検査物の関心領域画像データに基材の画像データが多く存在していても、基材の画像データを除去させることにより、一般的に行なわれる高精度な検査画像の位置補正を行なわなくても、精度良く特徴数値を求めることが可能となり、高精度な欠陥検査が可能となる。
【００２７】
また、被検査物が濃淡及び濃度むらのある基材に印刷された異物の検出、印刷絵柄等の欠陥検出や、濃度を有する基材に印刷された濃淡のある印刷絵柄等の基材の濃度と欠陥部分の濃度に濃度差が少ない場合において、印刷抜け、濃度の淡いインキ汚れ、面積の小さいインキ汚れ等の欠陥検査が可能となる。
【００２８】
また、関心領域画像データを画像処理によって濃度反転させ、画像処理後の関心領域画像データから基材データを除去し、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データからヒストグラムを求め、更に求めたヒストグラムを合成させる方法や、関心領域画像データから基材データを除去し、基材データを除去した関心領域画像データを画像処理によって濃度反転させ、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データからヒストグラムを求め、更に、求めたヒストグラムを合成させる方法によって、平均値及び分散値の値が大きくなり、精度よく異物の検出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて説明する。しかしながら、本発明は、以下に述べる実施するための最良の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲記載における技術的思想の範囲内であれば、その他いろいろな実施の形態が含まれる。
【００３０】
（被検査物の検査方法１）
本発明の検査方法１について以下に示す。図４に示すように、第１の工程は、入力手段によって被検査物の関心領域画像データを入力する。入力手段はカメラ、レンズ、照明等を主な構成とし、画像入力を行う。入力された関心領域画像データは、デジタル情報に変換される。静止された被検査物の関心領域画像データを取得する場合は、ＣＣＤエリアセンサカメラを用い、搬送中の被検査物の関心領域画像データを取得する場合は、ＣＣＤラインセンサカメラを用いることが好ましい。ただし、本発明の入力手段は、特に限定されるものではなく、ディジタルカメラ、ディジタルビデオカメラ、携帯電話のカメラ、コンピュータネットワーク等から関心領域画像データを取得することができる。例えば、図５に本来印刷されるべきでない箇所に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例を示す。図５（ａ）に、入力手段によって入力された被検査物の関心領域画像データ６ａを示す。関心領域画像データ６ａの濃度は、例えば、２５６階調で表現され、特に限定されるものではない。また、関心領域画像データ６ａの保存形式はビットマップ形式、ＪＰＥＧ形式等、特に限定されるものではない。関心領域画像データ６ａの被検査物は、紙基材が薄い黄色であり、紙基材上に印刷された濃淡（階調）を有する異物が印刷されている。
【００３１】
第２の工程は、統計値演算手段によって、第１の工程で得られた関心領域画像データのヒストグラムを求める。例えば、図５（ｂ）に関心領域画像データ６ａのヒストグラムを示す。ヒストグラム７ａ１は、０〜２５５の２５６階調で表現された関心領域画像データ６ａの紙基材における画像データのヒストグラムであり、ヒストグラム７ａ２は、関心領域画像データ６ａの異物における画像データのヒストグラムである。
【００３２】
図４に示す第３の工程は、第２の工程で求めたヒストグラム７ａ１及びヒストグラム７ａ２から平均値及び／又は分散値を算出する。図５（ｃ）に平均値及び分散値の一例を示す。
【００３３】
図４に示す第４の工程は、検査判定手段によって、第３の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び／又は下限値を比較し、及び／又は第３の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び／又は下限値とを比較して判定する。図５（ｃ）で得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。
【００３４】
（被検査物の検査方法２）
本発明の検査方法２について以下に示す。図６に示すように、第１の工程は、入力手段によって被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する。入力手段については被検査物の検査方法１と同様である。例えば、図７に本来印刷されるべきでない箇所に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例を示す。図７（ａ）に示す関心領域画像データ６ｂの被検査物は、紙基材が薄い黄色であり、紙基材上に印刷された濃淡（階調）を有する印刷絵柄が印刷されている。さらに、被検査物の関心領域には異物が形成されている。
【００３５】
図６に示す第２の工程は、差分画像算出手段によって、第１の工程で得られた関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された差分用基準画像データの差分画像データを生成する。例えば、図７（ａ）に、入力手段によって入力された関心領域画像データ６ｂと、あらかじめ記憶手段に記憶された差分用基準画像データ８ａからの絶対値による差分画像データ９ａを示す。関心領域画像データ６ｂ、差分用基準画像データ８ａ及び差分画像データ９ａの濃度は、例えば、２５６階調で表現され、特に限定されるものではない。差分画像データ９ａは、関心領域画像データ６ｂの各座標の画素と、差分用基準画像データ８ａの関心領域画像データ６ｂにおける各座標の画素と同一の座標の画素の濃度差を絶対値として取ったものである。図７（ａ）に示すように、関心領域画像データ６ｂは、印刷絵柄の画像データ２ｄ、異物の画像データ１０ａ及び基材の画像データ１１ａを有している。差分用基準画像データ８ａは、印刷絵柄の画像データ２ｅ及び基材の画像データ１１ｂを有している。よって、関心領域画像データ６ｂと差分用基準画像データ８ａの差分画像データ９ａは、基材の画像データ１１ａ及び１１ｂの差である残った基材の画像データ１７ａと、印刷絵柄の画像データ２ｄ及び２ｅの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ａ及び異物の画像データ１０ｂのデータとなる。前述の説明では、関心領域画像データ６ｂと、あらかじめ記憶手段に記憶された差分用基準画像データ８ａからの絶対値による差分画像データ９ａを生成しているが、本発明はこれに限定されることなく、正又は負によって差分画像データを生成しても良い。
【００３６】
図６に示す第３の工程は、統計値演算手段によって、第２の工程で得られた差分画像データのヒストグラムを求める。例えば、図７（ｂ）に、０〜２５５の２５６階調で表現された差分画像データ９ａのヒストグラムを示す。ヒストグラム７ｂ１は、基材の画像データ１１ａ及び１１ｂの差である残った基材の画像データ１７ａと、印刷絵柄の画像データ２ｄ及び２ｅの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ａのヒストグラムであり、ヒストグラム７ｂ２は、異物の画像データ１０ｂのヒストグラムである。
【００３７】
図６に示す第４の工程は、第３の工程で得られたヒストグラム７ｂ１及び７ｂ２から平均値及び／又は分散値を算出する。図７（ｃ）に、平均値及び分散値の一例を示す。
【００３８】
図６に示す第５の工程は、検査判定手段によって、第４の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び／又は下限値とを比較し、及び／又は第４の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び／又は下限値とを比較して判定する。図７（ｃ）で得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。
【００３９】
次に、差分画像データと、差分画像データから得られるヒストグラムの一例を示す。図８（ａ）〜（ｄ）の差分用基準画像データは、基材の画像データのみのデータである。図８（ａ）は、正常である関心領域の検査例である。図８（ａ）の関心領域画像データは、基材の画像データのみである。よって、差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差のみが抽出され、平均値及び分散値は低いものとなる。得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は異物等が印刷されていないと判断され、正常品と判定される。図８（ｂ）は、正常である関心領域の検査例である。図８（ｂ）の関心領域画像データは、暗い基材の画像データである。よって、差分画像データから得られるヒストグラムは基材の画像データ同士の差のみが抽出され、図８（ａ）よりも平均値及び分散値は若干高いものとなる。得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は、異物等が印刷されていないと判断され、正常品と判定される。図８（ｃ）は、不良である関心領域の検査例である。図８（ｃ）の関心領域画像データは、基材の画像データ及び異物の画像データで、何らかの要因で被検査物の関心領域に異物が混入した場合を示している。差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と、差分用基準画像データの基材の画像データと関心領域画像データの異物の画像データとの差が抽出され、平均値及び分散値は非常に高いものとなるため、欠陥検出が可能となる。得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。図８（ｄ）は、不良である関心領域の検査例である。図８（ｄ）の関心領域画像データは、基材の画像データ及びＮＧ画像データで、何らかの要因でインキ飛びのような小さな面積を持つＮＧ画像が被検査物の関心領域に混入した場合を示している。差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と、差分用基準画像データの基材の画像データと関心領域画像データのＮＧ画像データの差が抽出され、平均値は多少高めであり、分散値は非常に高いものとなるため、欠陥検出が可能となる。得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所にＮＧ画像が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。
【００４０】
図９（ａ）〜（ｄ）の差分用基準画像データは、すべて基材の画像データ及び印刷絵柄の画像データである。図９（ａ）は、正常である関心領域の検査例である。図９（ａ）の関心領域画像データは、基材の画像データ及び印刷絵柄の画像データである。よって、差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と印刷絵柄の画像データ同士の差が抽出され、平均値及び分散値は低いものとなる。得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は、正常な印刷絵柄が印刷されていると判断され、正常品と判定される。図９（ｂ）は、正常である関心領域の検査例である。図９（ｂ）の関心領域画像データは、暗い基材の画像データ及び印刷絵柄の画像データである。よって、差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と印刷絵柄の画像データ同士の差が抽出され、図９（ａ）よりも平均値及び分散値は若干高いものとなる。得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は、正常な印刷絵柄が印刷されていると判断され、正常品と判定される。図９（ｃ）は、不良である関心領域の検査例である。図９（ｃ）の関心領域画像データは、基材の画像データのみで、何らかの要因で印刷絵柄が関心領域に印刷されなかった場合を示している。差分画像データから得られるヒストグラムは、基材の画像データ同士の差と、差分用基準画像データの印刷絵柄の画像データと関心領域画像データの基材の画像データとの差が抽出され、平均値及び分散値は非常に高いものとなるため、欠陥検出が可能となる。得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべき印刷絵柄が印刷されていない可能性があると判断され、不良品と判定される。図９（ｄ）は不良である関心領域の検査例である。図９（ｄ）の関心領域画像データは基材の画像データ及びＮＧ画像データで、何らかの要因で印刷抜けのような小さな面積を持つＮＧが関心領域に混入した場合を示している。差分画像データから得られるヒストグラムは基材の画像データ同士の差と、印刷絵柄の画像データ同士の差と、差分用基準画像データの印刷絵柄の画像データと関心領域画像データの基材の画像データとの差が抽出され、平均値は多少高めであり、分散値は非常に高いものとなるため、欠陥検出が可能となる。得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべき印刷絵柄が印刷されていない可能性があると判断され、不良品と判定される。
【００４１】
（被検査物の検査方法３−１）
本発明の検査方法３−１について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する基材の画像データが完全に除去された関心領域画像データ１３ａから平均値及び／又は分散値を算出し、良否を判定した例である。
【００４２】
図１０に示すように第１の工程は、入力手段によって、被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する。図１１（ａ）に示す関心領域画像データ６ｃの被検査物は、濃淡及び濃度むらを有する紙基材であり、被検査物の関心領域には異物が形成されている。
【００４３】
次に、図１０に示す第２の工程は、基材除去検査画像作成手段によって、第１の工程で得られた関心領域画像データとあらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、関心領域画像データから基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を０と定義し、その他の座標を１〜２５５の２５５階調で表し、基材の画像データが除去された関心領域画像データを生成する。図１１（ａ）に、入力手段によって入力された被検査物の関心領域画像データ６ｃと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ１２ａを比較し、基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａを示す。図１１（ａ）に示すように、関心領域画像データ６ｃは、異物の画像データ１０及び１１ｃを有している。関心領域画像データ６ｃと基材データ１２ａを比較した場合の基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａは、基材の画像データ１１ｃがすべて除去されて、異物の画像データ１０ｃのみのデータとなる。ここで、基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａのうち除去された座標は、０で定義される。よって、除去された座標の０は、後述するヒストグラム上には現れることがない。
【００４４】
次に、図１０に示す第３の工程の統計値演算手段によって、第２の工程で得られた基材の画像データが除去された関心領域画像データのヒストグラムを求める。図１１（ｂ）に、基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａのヒストグラム７ｃを示す。なお、ヒストグラムは、１〜２５５の画素値を対象とし、更に削除された座標が２５７と定義された場合、ヒストグラムは、０〜２５５の画素値を対象とする。図１１（ｂ）に示す点線のヒストグラムＰは、図面では説明上記載しているが、実際には形成されるものではない。図１１（ｂ）に基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａのヒストグラム７ｃを示す。ヒストグラム７ｃは、異物の画像データ１０ｃのみのヒストグラムである。
【００４５】
次に、図１０に示す第４の工程は、第３の工程で得られた図１１（ｂ）に示したヒストグラム７ｃから平均値及び／又は分散値を算出する。図１１（ｃ）に平均値及び分散値の一例を示す。
【００４６】
次に、図１０に示す第５の工程は、検査判定手段によって、第４の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び／又は下限値を比較し、及び／又は第４の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び／又は下限値とを比較して判定することを特徴する検査物の検査方法である。なお、図１１（ｃ）で得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。
【００４７】
（被検査物の検査方法３−２）
本発明の検査方法３−２について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する基材の画像データが完全に除去されていない関心領域画像データ１３ｂから平均値及び／又は分散値を算出し、良否を判定した例である。
【００４８】
図１２（ａ）に図１０で示した第１の工程の入力手段によって入力された被検査物の関心領域画像データ６ｄと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ１２ｂを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂを示す。図１２（ａ）に示すように、関心領域画像データ６ｄは、小さな異物の画像データ１０ｄ及び基材の画像データ１１ｄを有している。なお、小さな異物の画像データ１０ｄは、図１１（ａ）に示した異物の画像データ１０ｃよりも面積の小さいデータである。次に、図１０に示した第２の工程で得られる関心領域画像データ６ｄと基材データ１２ｂとを比較した場合の基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂは、基材の画像データ１１ｄの一部が除去され、残った基材の画像データ１５ａと小さな異物の画像データ１０ｄのデータとなる。ここで、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂのうち、除去された座標は０で定義される。よって、除去された座標の０は、後述するヒストグラム上には現れることがない。
【００４９】
次に、図１０に示した第３の工程の統計値演算手段によって、第２の工程で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データのヒストグラムを求める。図１２（ｂ）に、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂのヒストグラム７ｄ１及び７ｄ２を示す。なお、ヒストグラムは、１〜２５５の画素値を対象とし、更に削除された座標が２５７と定義された場合、ヒストグラムは、０〜２５５の画素値を対象とする。図１２（ｂ）に示す点線のヒストグラムＰは、図面では説明上記載しているが、実際には形成されるものではない。ヒストグラムは、残った基材の画像データ１５ａのヒストグラム７ｄ１と、小さな異物の画像データ１０ｄにおけるヒストグラム７ｄ２のデータとなる。
【００５０】
次に、図１０に示した第４の工程は、第３の工程で得られた図１２（ｂ）に示したヒストグラム７ｄ１及びヒストグラム７ｄ２から平均値及び／又は分散値を算出した例である。図１２（ｃ）に、平均値及び分散値の一例を示す。
【００５１】
次に、図１０に示した第５の工程は、検査判定手段によって、第４の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び／又は下限値を比較し、及び／又は第４の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び／又は下限値とを比較して判定することを特徴する検査物の検査方法である。図１２（ｃ）で得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。
【００５２】
（被検査物の検査方法３−３）
本発明の検査方法３−３について以下に示す。関心領域に異物が混入していない被検査物の関心領域の検査例であって、後述する基材の画像データが完全に除去されていない関心領域画像データ１３ｃから平均値及び／又は分散値を算出し、良否を判定した例である。
【００５３】
基材除去検査画像作成手段によって、第１の工程で得られた関心領域画像データに対して、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを生成する。例えば、図１３に正常である被検査物の関心領域の検査例を示す。図１３（ａ）に、図１０で示した第１の工程の入力手段によって入力された被検査物の関心領域画像データ６ｅと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ１２ｃを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｃを示す。図１３（ａ）に示すように、関心領域画像データ６ｅは、基材の画像データ１１ｅを有している。次に、図１０に示した第２の工程で得られる関心領域画像データ６ｅと基材データ１２ｃを比較した場合の基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｃは、基材の画像データ１１ｅの一部が除去され、残った基材の画像データ１５ｂのデータとなる。ここで、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｃのうち除去された座標は、０で定義される。よって、除去された座標の０は、後述するヒストグラム上には現れることがない。
【００５４】
次に、図１０に示した第３の工程の統計値演算手段によって、第２の工程で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データのヒストグラムを求める。図１３（ｂ）に、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｃのヒストグラム７ｅを示す。なお、ヒストグラムは、１〜２５５の画素値を対象とし、更に削除された座標が２５７と定義された場合、ヒストグラムは、０〜２５５の画素値を対象とする。図１３（ｂ）に示す点線のヒストグラムＰは、図面では説明上記載しているが、実際には形成されるものではない。ヒストグラム７ｅは、残った基材の画像データ１５ｂとなる。
【００５５】
次に、図１０に示した第４の工程は、第３の工程で得られたヒストグラム７ｅから平均値及び／又は分散値を算出した例である。図１３（ｃ）に平均値及び分散値の一例を示す。
【００５６】
次に、図１０に示した第５の工程は、検査判定手段によって第４の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び／又は下限値を比較し、及び／又は第４の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び／又は下限値とを比較して判定するものである。図１３（ｃ）で得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準内のデータとなり、被検査物の関心領域は異物等が印刷されていないと判断され、正常品と判定される。
【００５７】
被検査物の検査方法３−１、３−２、３−３において、図１１（ａ）、図１２（ａ）及び図１３（ａ）に示す基材データ１２ａ、１２ｂ及び１２ｃの基材７０％とは、関心領域画像データ６ｃ、６ｄ及び６ｅの画素を１００％とした内の７０％のことであり、関心領域画像データ６ｃ、６ｄ及び６ｅにおける１００％の画素のうち、濃度の明るい画素７０％以下を除去したデータが、基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａ、１３ａ、１３ｂ及び１３ｃとなる。前述の７０％の数値は一例であり、特に限定されるものではない。
【００５８】
被検査物の検査方法３−１、３−２、３−３において、基材除去検査画像作成手段は、範囲の広い関心領域画像データを取り出したとしても、基材の画像データを除去することにより、異物の画像データのみの関心領域画像データを抽出したことと同等又は基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを抽出したことと同等となるため、高精度な位置補正を行う必要性がなくなる。基材除去検査画像作成手段を行う直前又は直後には、一般的な画像処理を行うことにより関心領域画像データを補正することができる。なお、基材データには割合等の相対的な数値を用いたが、それには限定されず、その他の相対値、閾値等の絶対値、配列データ等の基材データを用いることも可能である。
【００５９】
（被検査物の検査方法４−１）
本発明の検査方法４−１について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する差分画像データ９ｂから平均値及び／又は分散値を算出し、良否を判定した例である。
【００６０】
図１４に示すように、第１の工程は、入力手段によって被検査物の関心領域の関心領域画像データを入力する。図１５（ａ）に示す関心領域画像データ６ｆの被検査物は、濃淡及び濃度むらを有する紙基材であり、紙基材上に印刷された濃淡（階調）を有する印刷絵柄が印刷されている。更に被検査物の関心領域には異物が形成されている。
【００６１】
図１４に示す第２の工程は、基材除去検査画像作成手段によって、第１の工程で得られた関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、関心領域画像データのうち基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を０と定義し、その他の座標を１〜２５５の２５５階調で表し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを生成する。例えば、図１５（ａ）に、入力手段によって入力された関心領域画像データ６ｆと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ１２ｄを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄを示す。図１５（ａ）に示すように、関心領域画像データ６ｆは、印刷絵柄の画像データ２ｆ、基材の画像データ１１ｆ及び異物の画像データ１０ｅを有している。関心領域画像データ６ｆと基材データ１２ｄを比較した場合の基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄは、印刷絵柄の画像データ２ｆ、異物の画像データ１０ｅ及び残った基材の画像データ１５ｃのデータとなる。図１５（ａ）に示す基材データ１２ｄの基材閾値２００とは、濃度１〜２５５のうち、２００〜２５５を除去するための閾値である。よって、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄは、関心領域画像データ６ｆの濃度１〜２５５のうち、２００〜２５５を除去した１〜１９９の画素値のデータとなる。ここで、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄは、例えば、１〜１９９の１９９階調で表現され、除去された座標は、０で定義される。よって、除去された座標の０は、後述するヒストグラム上には現れることがない。
【００６２】
図１４に示す第３の工程は、差分画像算出手段によって、第２の工程で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データからの絶対値による差分画像データを生成する。あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データは、基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を０と定義し、その他の座標を１〜１９９の１９９階調で表されている。この工程は、被検査物の検査方法２の第２の工程と同様である。例えば、図１５（ｂ）に、入力手段によって入力された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄ、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データ１４ａからの絶対値による差分画像データ９ｂを示す。差分画像データ９ｂは、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄの各座標の画素と、差分用基準画像データ１４ａの関心領域画像データ１３ｄにおける各座標の画素と同一の座標の画素の濃度差を絶対値として取ったものである。図１５（ｂ）に示すように、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄは、印刷絵柄の画像データ２ｆ、異物の画像データ１０ｅ及び残った基材の画像データ１５ｃを有している。基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データ１４ａは、印刷絵柄の画像データ２ｇ及び所定の基材の画像データ１６ａを有している。よって、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄと、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データ１４ａの差分画像データ９ｂは、残った基材の画像データ１５ｃと所定の基材における画像データ１６ａの差である残った基材の画像データ１７ｂと、印刷絵柄の画像データ２ｆと印刷絵柄の画像データ２ｇの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｂ及び異物の画像データ１０ｆのデータとなる。
【００６３】
図１４に示す第４の工程は、統計値演算手段によって、第３の工程で得られた差分画像データ９ｂの１〜２５５の画素値を対象としたヒストグラムを求める。例えば、図１５（ｃ）に、差分画像データ９ｂのヒストグラムを示す。ヒストグラムは、異物の画像データ１０ｆのヒストグラム７ｆ１、７ｆ１’と、差分により残った基材の画像データ１７ｂと、差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｂのヒストグラム７ｆ２と７ｆ３となる。ヒストグラム７ｆ２は、１〜１９９の１９９階調で表現された差分により残った基材の画像データ１７ｂ及び／又は差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｂのヒストグラムであって、ここでの差分により残った基材の画像データ１７ｂは、残った基材の画像データ１５ｃと、所定の基材における画像データ１６ａの差である。ヒストグラム７ｆ３は、差分用基準画像データ１４ａにおける所定の基材の画像データ１６ａが除去された座標を０と定義した各座標の画素と、１〜１９９の１９９階調で表現された、残った基材における画像データ１５ｃの各座標の画素の差又は基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄにおける残った基材の画像データ１５ｃが除去された座標を０と定義した各座標の画素と、１〜１９９の１９９階調で表現された所定の基材の画像データ１６ａの各座標の画素の差である。
【００６４】
次に、図１４に示す第５の工程は、第４の工程で得られたヒストグラム７ｆ１、ヒストグラム７ｆ１’、ヒストグラム７ｆ２及びヒストグラム７ｆ３から平均値及び／又は分散値を算出する。図２１に平均値及び分散値の一例を示す。
【００６５】
次に、図１４に示す第６の工程は、検査判定手段により第５の工程で得られた平均値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの平均値の上限値及び／又は下限値を比較し、及び／又は第５の工程で得られた分散値と、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データの分散値の上限値及び／又は下限値とを比較して判定する。図２１で得られた平均値及び／又は分散値は、判定データの基準外のデータとなるため、被検査物の関心領域は、本来印刷されるべきでない箇所に異物等が印刷されてしまっている可能性があると判断され、不良品と判定される。
【００６６】
なお、図１４に示す第４の工程の前に差分画像データに画像処理を施し、画像処理後の差分画像データを作成及び／又は第４の工程によりヒストグラムを作成した後にヒストグラム上で演算をし、特徴抽出を行っても良い。例として、図１６（ａ）のように、第４の工程の前に差分画像データ９ｂに画像処理を行い、画像処理後の差分画像データ１９ａを作成し、画像処理後の差分画像データ１９ａから、図１６（ｂ）のような閾値によりヒストグラム７ｆ２とヒストグラム７ｆ３を除去し、ヒストグラム７ｆ１、７ｆ１’を抽出する方法や、差分画像データ９ｂのヒストグラムを求め、ヒストグラム上で演算を行い、図１６（ｂ）のような閾値によりヒストグラム７ｆ２とヒストグラム７ｆ３を除去し、ヒストグラム７ｆ１、７ｆ１’を抽出する方法がある。図１６は、閾値によりヒストグラム７ｆ２とヒストグラム７ｆ３を除去し、ヒストグラム７ｆ１、７ｆ１’を抽出する方法を例として挙げたが、これに限定せず、濃度データを反転させ、図１７（ａ）に示すように、ヒストグラム７ｆ１、７ｆ１’、７ｆ２及び７ｆ３を得て特徴抽出する方法や、図１７（ｂ）のように、ヒストグラム７ｆ１’となる濃度データと、ヒストグラム７ｆ３となる濃度データを反転させ、ヒストグラム７ｆ２とヒストグラム７ｆ３を合成させ、ヒストグラム７ｆ１とヒストグラム７ｆ１’を合成させ、得られたヒストグラムから特徴抽出する方法等を用いても良い。また、差分画像データの画像処理段階で濃度変換を行ってから前述のヒストグラムを作成しても良い。
【００６７】
（被検査物の検査方法４−２）
本発明の検査方法４−２について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する差分画像データ９ｃから平均値及び／又は分散値を算出し、良否を判定した例である。図１６（ａ）では、図１４に示した第４の工程の前に画像処理を施す場合を述べたが、被検査物の検査方法４−２における画像処理は、図１４に示す第２の工程の前段階で関心領域画像データに施して、特徴抽出を行う。図１８に、１〜２５５の画素値について濃度反転の処理を行った例を示す。図１８（ａ）に示す関心領域画像データ６ｇの被検査物は、濃淡及び濃度むらを有する紙基材であり、紙基材上に印刷された濃淡（階調）を有する印刷絵柄が印刷されている。さらに、被検査物の関心領域には、異物が形成されている。
【００６８】
図１８（ａ）は、図１４に示した第１の工程の入力手段によって入力された関心領域画像データ６ｇと、それを濃度反転させた場合の画像処理後の関心領域画像データ２０を示す。図１８（ａ）に示すように、関心領域画像データ６ｇは、印刷絵柄の画像データ２ｈ、基材の画像データ１１ｇ及び異物の画像データ１０ｇを有している。これに濃度反転の処理を施すことにより、画像処理後の関心領域画像データ２０は、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２１ａ、画像処理後の基材の画像データ２３及び画像処理後の異物の画像データ２２ａを有することになる。
【００６９】
図１８（ａ）で求めた画像処理後の関心領域画像データ２０を用いて、図１４に示した第２の工程を行う。第２の工程は、基材除去検査画像作成手段によって、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データを比較し、画像処理後の関心領域画像データにおける基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を０と定義し、その他の座標を１〜２５５の２５５階調で表し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを生成する。
【００７０】
例えば、図１８（ｂ）に、画像処理後の関心領域画像データ２０と、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ１２ｅを比較し、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａを示す。図１８（ｂ）に示すように、画像処理後の関心領域画像データ２０は、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２１ａ、画像処理後の基材の画像データ２３及び画像処理後の異物の画像データ２２ａを有している。画像処理後の関心領域画像データ２０と基材データ１２ｅを比較した場合の基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２１ａ、画像処理後の残った基材の画像データ２５ａ及び画像処理後の異物の画像データ２２ａとなる。
【００７１】
図１８（ｂ）に示す基材データ１２ｅの基材閾値５６とは、濃度１〜２５５において、１〜５６を除去するための閾値である。よって、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａは、画像処理後の関心領域画像データ２０の濃度１〜２５５において、１〜５６を除去した５７〜２５５の画素値のデータとなる。ここで、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａは、例えば、５７〜２５５の１９９階調で表現され、除去された座標は、０で定義される。よって、除去された座標の０は、後述するヒストグラム上には現れることがない。
【００７２】
図１８（ｂ）で求めた基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａを用いて、図１４に示した第３の工程を行う。例えば、図１８（ｃ）に、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａと、あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された画像処理後の差分用基準画像データ１４ｂからの絶対値による差分画像データ９ｃを示す。あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データ１４ｂは、基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を０と定義し、その他の座標が５７〜２５５の１９９階調で表されている。画像処理後の差分画像データ９ｃは、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａにおける各座標の画素と、画像処理後の差分用基準画像データ１４ｂの関心領域画像データ２４ａにおける各座標の画素と同一の座標の画素の濃度差を絶対値として取ったものである。
【００７３】
図１８（ｃ）に示すように、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２１ａ、画像処理後の残った基材の画像データ２５ａ及び画像処理後の異物の画像データ２２ａを有している。基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された画像処理後の差分用基準画像データ１４ｂは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２ｉ及び画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｂを有している。よって、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａと、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された画像処理後の差分用基準画像データ１４ｂの差分画像データ９ｃは、画像処理後の残った基材の画像データ２５ａと画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｂの差である、残った基材の画像データ１７ｃと、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２１ａと画像処理後の印刷絵柄の画像データ２ｉの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｃ及び画像処理後に差分画像に残った異物の画像データ２６ａのデータとなる。
【００７４】
次に、図１４に示した第４の工程は、統計値演算手段によって、第３の工程で得られた差分画像データよりヒストグラムを求める工程である。例えば、図１８（ｃ）に、ある差分画像データ９ｃのヒストグラムを図２０（ａ）に示す。なお、ヒストグラムは、１〜２５５の画素値を対象とする。図１８は、図１４に示す第２の工程の前段階で画像処理を行なうものであり、例として１〜２５５の画素値について濃度反転を画像処理として用いた。この場合、図２０（ａ）のヒストグラムは、画像処理後に差分画像に残った異物の画像データ２６ａのヒストグラム７ｇ１、７ｇ１’と、差分により残った基材の画像データ１７ｃと、差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｃのヒストグラム７ｇ２と７ｇ３となる。ヒストグラム７ｇ２は、５７〜２５５の１９９階調で表現された差分により残った基材の画像データ１７ｃ及び／又は差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｃのヒストグラムであって、ここでの差分により残った基材の画像データ１７ｃは、画像処理後の残った基材の画像データ２５ａと、画像処理後の所定の基材の画像データ１６ｂの差である。ヒストグラム７ｇ３は、画像処理後の差分用基準画像データ１４ｂの画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｂが除去された座標を０と定義した各座標の画素と、５７〜２５５の１９９階調で表現された画像処理後における残った基材の画像データ２５ａの各座標の画素の差又は基材の画像データが除去された画像処理後における関心領域画像データ２４ａのうち、画像処理後の残った基材の画像データ２５ａが除去された座標を０と定義した各座標の画素と、５７〜２５５の１９９階調で表現された画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｂの各座標の画素の差である。
【００７５】
図１８及び図２０（ａ）に示すように、関心領域画像データを画像処理によって濃度反転させ、画像処理後の関心領域画像データから基材データを除去し、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データからヒストグラムを求め、更に求めたヒストグラムを合成させることによって、前述の被検査物の検査方法１及び２で得られる平均値及び分散値の値に比べて、平均値及び分散値が大きくなり、異物の検出精度が向上する。
【００７６】
被検査物の検査方法４−２における第５の工程及び第６の工程は、被検査物の検査方法４−１と同様である。
【００７７】
（被検査物の検査方法４−３）
本発明の検査方法４−３について以下に示す。関心領域に異物が印刷されてしまった被検査物の関心領域の検査例であって、後述する差分画像データ９ｄから平均値及び／又は分散値を算出し、良否を判定した例である。被検査物の検査方法４−３での画像処理は、図１４に示す第２の工程の後工程において、関心領域画像データに施して特徴抽出を行う。図１９に、１〜２５５の画素値について濃度反転の処理を行った例を示す。図１９（ａ）に示す関心領域画像データ６ｈの被検査物は、濃淡及び濃度むらを有する紙基材であり、紙基材上に印刷された濃淡（階調）を有する印刷絵柄が印刷されている。さらに、被検査物の関心領域には異物が形成されている。
【００７８】
図１９（ａ）は、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅが生成される図である。図１４に示した第２の工程で、第１の工程の入力手段により入力された、例えば、２５６階調の関心領域画像データ６ｈと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材データ１２ｆを比較し、関心領域画像データ６ｈのうち基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を０と定義し、その他の座標を１〜２５５の２５５階調で表し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅを生成する。図１９（ａ）に示すように、関心領域画像データ６ｈは、印刷絵柄の画像データ２ｊ、基材の画像データ１１ｈ及び異物の画像データ１０ｈを有している。関心領域画像データ６ｈと基材データ１２ｆを比較した場合の基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅは、印刷絵柄の画像データ２ｊ、異物の画像データ１０ｈ及び残った基材の画像データ１５ｄのデータとなる。
【００７９】
図１９（ａ）に示す基材データ１２ｆの基材閾値２００とは、濃度１〜２５５のうち、２００〜２５５を除去するための閾値である。よって、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅは、関心領域画像データ６ｈの濃度１〜２５５のうち、２００〜２５５を除去した１〜１９９の画素値のデータとなる。ここで、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅは、例えば、１〜１９９の１９９階調で表現され、除去された座標は、０で定義される。よって、除去された座標の０は、後述するヒストグラム上には現れることがない。
【００８０】
次に、図１９（ａ）で求めた、例えば、１〜１９９の１９９階調で表現された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅに対して画像処理を行う。例として、画像処理の内容を１〜１９９の１９９階調の画素値について濃度反転の処理を行った場合について図１９（ｂ）に示す。図１９（ｂ）は、入力手段によって入力された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅと、それを１〜１９９の画素値について濃度反転させた場合の基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ｂを示す。このときの削除された座標の０は、０のままである。図１９（ｂ）に示すように、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅは、印刷絵柄の画像データ２ｊ、異物の画像データ１０ｈ及び残った基材の画像データ１５ｄを有している。これに、１〜１９９の画素値について濃度反転の処理を施すことにより、５７〜２５５の１９９階調の基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ｂは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２１ｂ、画像処理後の残った基材の画像データ２５ｂ及び画像処理後の異物の画像データ２２ｂを有することになる。
【００８１】
図１９（ｂ）で求めた基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ｂを用いて、図１４に示した第３の工程を行う。例えば、図１９（ｃ）に基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ｂと、あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された画像処理後の差分用基準画像データ１４ｃからの絶対値による差分画像データ９ｄを示す。あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された画像処理後の差分用基準画像データ１４ｃは、基材の画像データが除去され、例えば、除去された座標を０と定義し、その他の座標を１〜１９９の１９９階調で表されている。画像処理後の差分画像データ９ｃは、基材の画像データが除去された画像処理後における関心領域画像データ２４ｂの各座標の画素と、画像処理後における差分用基準画像データ１４ｃの関心領域画像データ２４ｂの各座標の画素と同一の座標の画素の濃度差を絶対値として取ったものである。
【００８２】
図１９（ｃ）に示すように、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ｂは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２１ｂ、画像処理後の残った基材の画像データ２５ｂ及び画像処理後の異物の画像データ２２ｂを有している。基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された画像処理後の差分用基準画像データ１４ｃは、画像処理後の印刷絵柄の画像データ２ｋ及び画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｃを有している。よって、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ｂと、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された画像処理後の差分用基準画像データ１４ｃの差分画像データ９ｄは、画像処理後の残った基材の画像データ２５ｂと、画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｃとの差である残った基材の画像データ１７ｄと、画像処理後における印刷絵柄の画像データ２１ｂと画像処理後の印刷絵柄の画像データ２ｋの差である差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｄ及び画像処理後において差分画像に残った異物の画像データ２６ｂのデータとなる。
【００８３】
次に、図１４に示した第４の工程は、統計値演算手段によって、第３の工程で得られた差分画像データよりヒストグラムを求める工程である。例えば、図１９（ｃ）にある差分画像データ９ｄのヒストグラムを図２０（ｂ）に示す。なお、ヒストグラムは、１〜２５５の画素値を対象とし、更に削除された座標が２５７と定義された場合、ヒストグラムは、０〜２５５の画素値を対象とする。図１９は、図１４に示す第２の工程の後工程で画像処理を行うものであり、例として１〜２５５の画素値について濃度反転を画像処理として用いた。この場合、図２０（ｂ）のヒストグラムは、画像処理後に差分画像に残った異物の画像データ２６ｂのヒストグラム７ｈ１、７ｈ１’と、差分により残った基材の画像データ１７ｄと、差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｄのヒストグラム７ｈ２と７ｈ３となる。ヒストグラム７ｈ２は、１〜１９９の１９９階調で表現された差分により残った基材の画像データ１７ｄ及び／又は差分により残った印刷絵柄の画像データ１８ｄのヒストグラムであって、ここでの差分により残った基材の画像データ１７ｄは、画像処理後の残った基材の画像データ２５ｂと、画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｃの差である。ヒストグラム７ｈ３は、画像処理後の差分用基準画像データ１４ｃのうち、画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｃにおいて基材の画像データが除去された座標を０と定義した各座標の画素と、１〜１９９の１９９階調で表現された画像処理後の残った基材の画像データ２５ｂにおける各座標の画素の差又は基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ｂのうち、画像処理後の残った基材の画像データ２５ｂにおける基材の画像データが除去された座標を０と定義した各座標の画素と、１〜１９９の１９９階調で表現された画像処理後における所定の基材の画像データ１６ｃの各座標の画素の差である。
【００８４】
図１９及び図２０（ｂ）に示すように、関心領域画像データから基材データを除去し、基材データを除去した関心領域画像データを画像処理によって濃度反転させ、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データからヒストグラムを求め、更に求めたヒストグラムを合成させることによって、前述の被検査物の検査方法１及び２で得られる平均値及び分散値の値に比べて、数値が大きくなり、異物の検出精度が向上する。
【００８５】
被検査物の検査方法４−３における第５の工程及び第６の工程は、被検査物の検査方法４−１と同様である。
【００８６】
被検査物の検査方法４−１において、前述の説明では、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データ１４ａからの絶対値による差分画像データ９ｂとを生成しているが、本発明は、これに限定されることなく、正又は負によって差分画像データを生成しても良い。被検査物の検査方法４−２及び４−３において、前述の説明では、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａ及び２４ｂと、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された画像処理後の差分用基準画像データ１４ｂ及び１４ｃからの絶対値による差分画像データ９ｃ及び９ｄを生成しているが、本発明は、これに限定されることなく、正又は負によって差分画像データを生成しても良い。
【００８７】
被検査物の検査方法４−１、４−３において、基材閾値２００の数値は一例であり、特に限定されるものではない。被検査物の検査方法４−２において、基材閾値５６の数値は一例であり、特に限定されるものではない。また、基材データは、閾値等の絶対的な数値を用いたが、それには限定されず、その他の絶対値、割合等の相対値、配列データ等の基材データを用いることも可能である。
【００８８】
また、被検査物の検査方法４−１において、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データは、０〜２５５の２５６階調で表現し、除去された座標は、２５７で定義することも可能である。同様に、被検査物の検査方法４−３において、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データは、０〜１９９の２００階調で表現し、除去された座標は２５７で定義することも可能である。
【００８９】
被検査物の検査方法４−１及び４−３において、基材の画像データが除去された関心領域画像データ、あらかじめ記憶手段に記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データ、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ、あらかじめ記憶手段に記憶された画像処理によって濃度反転された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データは、除去された座標が２５７で定義した場合、２５７で定義した座標の差分方法は、以下のとおりである。２５７で定義した座標と、０〜２５５で表された座標とで差分をとる場合は、２５７で定義した座標を０の座標に置き換えて、０に置き換えた座標と０〜２５５で表された座標で差分をとる。また、２５７で定義した座標と２５７で定義した座標で差分をとる場合は、差分処理をすることなく、その座標は、２５７と定義する。
【００９０】
被検査物の検査方法４−１、４−２及び４−３において、所定の基材の画像データ１６ａ、画像処理後の所定の基材の画像データ１６ｂ及び１６ｃは、関心領域画像データの生成と同等な方法で生成される。なお、差分用基準画像データ１４ａ、画像処理後の差分用基準画像データ１４ｂ及び１４ｃは、あらかじめ登録されている。
【００９１】
被検査物の検査方法４−２及び４−３において、図２０（ａ）及び図２０（ｂ）のヒストグラムは、図１７（ｂ）に示したように、ヒストグラムを合成することができる。図２０（ａ）のヒストグラム７ｇ２とヒストグラム７ｇ３を合成させ、ヒストグラム７ｇ１とヒストグラム７ｇ１’を合成させ、得られたヒストグラムから特徴抽出する方法等を用いても良い（図示せず）。同様に、図２０（ｂ）のヒストグラム７ｈ２とヒストグラム７ｈ３を合成させ、ヒストグラム７ｈ１とヒストグラム７ｈ１’を合成させ、得られたヒストグラムから特徴抽出する方法等を用いても良い（図示せず）。
【００９２】
今回の被検査物の検査方法４−２及び４−３においては、画像処理の方法として濃度反転を用いたが、画像処理の方法は、特に限定されるものではなく、前述例の他の手法を用いることも可能である。また、第２の工程の前工程又は第２の工程の後工程の例を挙げたが、前工程と後工程の双方を行って特徴抽出を行っても良い。
【００９３】
被検査物の検査方法３−１、３−２、３−３、４−１、４−２及び４−３において、関心領域画像データ６ｃ、６ｄ、６ｅ、６ｆ、６ｇ及び６ｈは、例えば、２５６階調で表現され、特に限定されるものではない。なお、入力手段で入力された０〜２５５画素値で表現された関心領域画像データに０の画素が存在する場合は、画像処理によって０以外の画素、例えば０〜２５５以外の画素値を新たに設けて置き換えることが好ましい。この処理は、第１の工程の入力手段後に画素変換手段によって処理される。
【００９４】
被検査物の検査方法３−１、３−２、３−３及び４−１において、前述の説明では、除去された座標を０で定義しているが、本発明はこれに限定されることなく、例えば、基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａ及び１３ｄ、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂ及び１３ｃは、０〜２５５の２５６階調で表現し、除去された座標は、２５７で定義することも可能である。また、被検査物の検査方法４−３において、前述の説明では、除去された座標を０で定義しているが、本発明はこれに限定されることなく、例えば、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅは、０〜１９９の２００階調で表現し、除去された座標は２５７で定義することも可能である。
【００９５】
被検査物の検査方法３−１、３−２、３−３、４−１、４−２及び４−３において、基材データの生成は、図２２に示すように、第１の工程で第１のヒストグラム生成手段によって、あらかじめ定められた基準画像データから所定の基材の画像データを抽出し、その画像データのヒストグラムを求める。ここでの所定の基材の画像データは、基準画像データ内におけるすべての基材の画像データ又は基準画像データ内における一部の基材の画像データのことをいう。
【００９６】
次に、図２２に示す第２の工程は、基材データ算出手段によって、所定の基材における画像データのヒストグラムと、基準画像データのヒストグラムを演算により基材データを得る。
【００９７】
基材データを求める方法の例として、特に限定されるものではなく、基準画像データのヒストグラムの総データ数と、基準画像データ上における基材のヒストグラムの総データ数との割合や、基材のヒストグラムから求められる閾値等がある。
【００９８】
基材の画像データの生成方法は、所定の閾値を任意に決定し、印刷絵柄の画像データを除去する処理により作成される。なお、基準画像データ上に印刷絵柄の画像データが含まれないような特定領域を指定した場合は、印刷絵柄の画像データを除去する処理は行なわない。
【００９９】
被検査物の検査方法３−１、３−２、３−３、４−１、４−２及び４−３において、基材除去検査画像作成手段によって得られる基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データは、図２３に示すように、第１の工程で、第２のヒストグラム生成手段により、関心領域画像データからヒストグラムを求める。
【０１００】
次に、図２３に示す第２の工程は、閾値算出手段によって、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する。
【０１０１】
閾値を求める方法の例として、基材データが割合であれば、ヒストグラムにより、その割合が占める領域を算出し、算出された領域と残ったヒストグラムの境界の濃度を閾値とする方法や、又は基材データが閾値であれば、その基材データの閾値を求めて閾値とする方法がある。閾値を求める方法は、特に限定されるものではなく、前述の例の他に、その他の手法を用いて基材データを抽出することも可能である。
【０１０２】
次に、図２３に示す第３の工程は、基材除去検査画像生成手段によって、得られた閾値により関心領域画像データから基材の画像データを除去し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを生成する。
【０１０３】
被検査物の検査方法１、２、３−１、３−２、３−３及び４−１において、平均値は、関心領域画像データ６ａ、差分画像データ９ａ、基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａ、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂ、１３ｃ又は差分画像データ９ｂの全体の濃淡を数値化し、被検査物の関心領域の濃度値の判定が可能となる。分散値は、平均値を中心にどのように分布しているかを数値化するものである。平均値及び分散値を用いることで、関心領域画像データ６ａ、差分画像データ９ａ、基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａ、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂ、１３ｃ又は差分画像データ９ｂの濃度値によって平均値で表した濃淡と、ヒストグラムの分布状況を数値で表すことができるので、異物の濃度と面積を把握することができる。
【０１０４】
本発明における被検査物の検査方法１、２、３−１、３−２、３−３、４−１、４−２及び４−３では、得られた平均値及び／又は分散値が、あらかじめ記憶手段に記憶された判定データである平均値の上限値及び／又は下限値、及び／又は分散値の上限値及び／又は下限値と比較し、良否を判定し、判定結果を報知手段によって報知することを特徴とする。
【０１０５】
被検査物の検査方法１、２、３−１、３−２、３−３、４−１、４−２及び４−３において、報知手段は、液晶等の大型又は小型表示画面、バイブレーション、音声、印刷媒体、電子記録媒体等によって真偽を報知する。表示画面で表示する場合は、テキスト表示、イメージ画像表示、グラフ表示等が可能であり、エラー箇所は、正常の箇所とは色彩を異ならせて表示することが好ましい。グラフ表示は、頻度分布表示、濃度断面グラフ等が可能である。頻度分布表示は、関心領域画像データから指定範囲内に対する濃度の分布状態を数値的に解析する。濃度断面グラフ表示は、関心領域画像データから指定範囲内に対する濃度値を、数値的に解析する。表示は、表示専用ウインドウで濃度断面の折れ線グラフが表示できることが好ましい。なお、報知手段は、周囲に分かりやすく報知される手段であれば、媒体は限定されない。
【０１０６】
被検査物の検査方法１、２、３−１、３−２、３−３、４−１、４−２及び４−３において、関心領域画像データは、位置ずれ補正手段によって、位置ずれ補正されることが好ましい。入力手段で入力された関心領域画像データは、図２４（ａ）に示すように、被検査物の搬送位置によっては若干ずれが生じる場合がある。位置ずれが起こった画像データでは、検査判定が出来なくなる。よって、この場合は、図２４（ｂ）に示すように、入力手段で入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段に記憶された基準位置データとを比較し、関心領域画像データの位置情報を補正及び／又は特定範囲の位置情報を修正し、位置補正された関心領域画像データを生成した後、差分画像及びヒストグラムを生成することが好ましい。
【０１０７】
被検査物の検査方法１、２、３−１、３−２、３−３、４−１、４−２及び４−３の統計値は、平均値又は／及び分散値を使用したが、それ以外の一般的な統計値での欠陥検出も可能である。
【０１０８】
（被検査物の検査装置１）
図２５に、本発明の被検査物の検査装置１００Ａのブロック図を示す。図２５に示すように、被検査物の検査装置１００Ａは、入力手段１０１、記憶手段１０２Ａ、統計値演算手段１０３Ａ、検査判定手段１０４及び報知手段１０５を有する。
【０１０９】
入力手段は、カメラ、レンズ、照明等を主な構成として画像入力を行なう。入力された関心領域画像データは、デジタル情報に変換される。静止された被検査物の関心領域画像データを取得する場合は、ＣＣＤエリアセンサカメラを用い、搬送中の被検査物の関心領域画像データを取得する場合は、ＣＣＤラインセンサカメラを用いることが好ましい。ただし、本発明の入力手段は、特に限定されるものではなく、ディジタルカメラ、ディジタルビデオカメラ、携帯電話のカメラ、コンピュータネットワーク等から関心領域画像データの取得が挙げられる。関心領域画像データの保存形式は、ビットマップ形式、ＪＰＥＧ形式等、特に限定されるものではない。なお、入力された関心領域画像データは、位置ずれ補正手段を設けることによって、位置ずれ補正された関心領域画像データを得ることが好ましい。
【０１１０】
記憶手段１０２Ａは、関心領域画像データ、判定データ等の目的を達成するために必要なデータを記憶する。
【０１１１】
統計値演算手段１０３Ａは、関心領域画像データのヒストグラムを求め、平均値及び／又は分散値を算出する。
【０１１２】
検査判定手段１０４は、統計値演算手段１０３Ａで得られた平均値と、あらかじめ記憶手段１０２に記憶された判定データの平均値の上限値及び／又は下限値を比較し、及び／又は統計値演算手段１０３Ａで得られた分散値と、あらかじめ記憶手段１０２に記憶された判定データの分散値の上限値及び／又は下限値とを比較して判定する。
【０１１３】
報知手段１０５は、液晶等の大型又は小型表示画面、バイブレーション、音声、印刷媒体、電子記録媒体等によって真偽結果を報知する。表示画面で表示する場合は、テキスト表示、イメージ画像表示、グラフ表示等が可能であり、エラー箇所は、正常の箇所とは色彩を異ならせて表示することが好ましい。グラフ表示は、頻度分布表示、濃度断面グラフ等が可能である。頻度分布表示は、関心領域画像データから指定範囲内に対する濃度の分布状態を数値的に解析する。濃度断面グラフ表示は、関心領域画像データから指定範囲内に対する濃度値を、数値的に解析する。表示は、表示専用ウインドウで濃度断面の折れ線グラフが表示できることが好ましい。なお、報知手段は、周囲に分かりやすく報知される手段であれば、媒体は限定されない。
【０１１４】
（被検査物の検査装置２）
図２６に、本発明の検査物の検査装置１００Ｂのブロック図を示す。図２６に示すように、被検査物の検査装置１００Ｂは、入力手段１０１、記憶手段１０２Ｂ、差分画像算出手段１０６、統計値演算手段１０３Ｂ、検査判定手段１０４及び報知手段１０５を有する。
【０１１５】
入力手段１０１、検査判定手段１０４及び報知手段１０５は、被検査物の検査装置１と同様であるため、説明は省略する。
【０１１６】
記憶手段１０２Ｂは、関心領域画像データ、判定データ及び差分用基準画像データ等の目的を達成するために必要なデータを記憶する。
【０１１７】
差分画像算出手段１０６は、入力手段１０１で入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段１０２Ｂに記憶された差分用基準画像データからの絶対値による差分画像データを生成する。
【０１１８】
統計値演算手段１０３Ｂは、差分画像算出手段１０６で得られた差分画像データのヒストグラムを求め、平均値及び／又は分散値を算出する。
【０１１９】
（被検査物の検査装置３）
図２７に、本発明の検査物の検査装置１００Ｃのブロック図を示す。図２７に示すように、検査物の検査装置１００Ｃは、入力手段１０１、記憶手段１０２Ｃ、基材除去検査画像作成手段１０７、統計値演算手段１０３Ｃ、検査判定手段１０４及び報知手段１０５を有する。なお、基材データを作成するために、第１のヒストグラム生成手段１０８及び基材データ算出手段１０９を設けることができる。さらに、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを作成するための基材除去検査画像作成手段１０７は、第２のヒストグラム生成手段１１０、閾値算出手段１１１及び基材除去検査画像生成手段１１２から成る。
【０１２０】
検査判定手段１０４、報知手段１０５は、被検査物の検査装置１と同様であるため、説明は省略する。
【０１２１】
入力手段１０１は、入力手段で入力された０〜２５５画素値で表現された関心領域画像データに０の画素が存在する場合は、画像処理によって０以外の画素に置き換えることが好ましい。よって、入力手段１０１後に画素変換手段を設けることが好ましい（図示せず）。
【０１２２】
記憶手段１０２Ｃは、関心領域画像データ、基材データ及び判定データ等の目的を達成するために必要なデータを記憶する。
【０１２３】
基材除去検査画像作成手段１０７は、入力手段１０１によって入力された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段１０２Ｃに記憶された基材データを比較し、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを生成する。
【０１２４】
統計値演算手段１０３Ｃは、基材除去検査画像作成手段１０７で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データのヒストグラムを求め、平均値及び／又は分散値を算出する。
【０１２５】
第１のヒストグラム生成手段１０８及び基材データ算出手段１０９は、基材データを作成するための手段であり、第１のヒストグラム生成手段１０８は、あらかじめ定められた基準画像データから所定の基材の画像データを抽出し、所定の基材における画像データのヒストグラムを求める。この画像データとは、基準画像データ内のすべての基材の画像データ又は基準画像データ内の一部の基材の画像データのことをいう。基材データ算出手段１０９は、第１のヒストグラム生成手段１０８で得られた基材のヒストグラムと、基準画像データのヒストグラムを演算し、基材データを得る。
【０１２６】
基材除去検査画像作成手段１０７は、第２のヒストグラム生成手段１１０、閾値算出手段１１１及び基材除去検査画像生成手段１１２から成り、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを作成するための手段であり、第２のヒストグラム生成手段１１０は、関心領域画像データからヒストグラムを求める。閾値算出手段１１１は、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する。基材除去検査画像生成手段１１２は、閾値算出手段１１１によって得られた閾値によって関心領域画像データから基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを生成する。
【０１２７】
（被検査物の検査装置４）
図２８に、本発明の検査物の検査装置１００Ｄのブロック図を示す。図２８に示すように、検査物の検査装置１００Ｄは、入力手段１０１、記憶手段１０２Ｄ、基材除去検査画像作成手段１０７、差分画像算出手段１０６、統計値演算手段１０３Ｄ、検査判定手段１０４及び報知手段１０５を有する。なお、基材データを作成するために、第１のヒストグラム生成手段１０８及び基材データ算出手段１０９を設けることができる。さらに、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを作成するための基材除去検査画像作成手段１０７は、第２のヒストグラム生成手段１１０、閾値算出手段１１１及び基材除去検査画像生成手段１１２から成る。
【０１２８】
検査判定手段１０４及び報知手段１０５は、被検査物の検査装置１と同様であり、基材除去検査画像作成手段１０７は、被検査物の検査装置３と同様であるため、説明は省略する。
【０１２９】
入力手段１０１においては、入力手段で入力された０〜２５５画素値で表現された関心領域画像データに０の画素が存在する場合は、画像処理によって０以外の画素に置き換えることが好ましい。よって、入力手段１０１後に画素変換手段を設けることが好ましい（図示せず）。
【０１３０】
記憶手段１０２Ｄは、関心領域画像データ、基材データ、判定データ及び差分用基準画像データ等の目的を達成するため、必要なデータを記憶する。
【０１３１】
差分画像算出手段１０６は、基材除去検査画像作成手段１０７で得られた基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データと、あらかじめ記憶手段１０２Ｄに記憶された基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データからの絶対値による差分画像データを生成する。
【０１３２】
統計値演算手段１０３Ｄは、差分画像算出手段１０６で得られた差分画像データのヒストグラムを求め、平均値及び／又は分散値を算出する。
【０１３３】
第１のヒストグラム生成手段１０８及び基材データ算出手段１０９は、基材データを作成するための手段であり、第１のヒストグラム生成手段１０８は、あらかじめ定められた基準画像データから所定の基材の画像データを抽出し、その画像データのヒストグラムを求める。この画像データとは、基準画像データ内のすべての基材の画像データ又は基準画像データ内の一部の基材の画像データのことをいう。基材データ算出手段１０９は、第１のヒストグラム生成手段１０８で得られた基材のヒストグラムと基準画像データのヒストグラムを演算により基材データを得る。
【０１３４】
基材除去検査画像作成手段１０７は、第２のヒストグラム生成手段１１０、閾値算出手段１１１及び基材除去検査画像生成手段１１２を有して成り、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを作成するための手段であり、第２のヒストグラム生成手段１１０は、関心領域画像データからヒストグラムを求める。閾値算出手段１１１は、基材データと関心領域画像データのヒストグラムから閾値を算出する。基材除去検査画像生成手段１１２は、閾値算出手段１１１によって得られた閾値によって関心領域画像データから基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データを生成する。
【０１３５】
なお、被検査物の検査方法及びその検査装置は、凹版印刷で形成された印刷物に、特に適する。凹版印刷は、断面から見ると凸部（画線）となる印刷色と、基材となる基材色の交互の繰り返しとなることから、基材色を除去する比率が高いため、このような印刷物にも正損判定ができる。また、セキュリティー印刷物の検査にも適応可能であり、例えば、同色の赤外線透過インキ及び赤外線吸収インキで印刷された印刷物において、赤外線吸収インキの領域及び／又は赤外線透過インキの領域の欠陥検査にも適応可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】従来の被検査物の検査方法の一例を示す図である。
【図２】白色紙以外の濃度を有する基材１ｂ上に印刷された濃淡を有する印刷絵柄２ｂの検査方法の一例を示す図である。
【図３】濃淡及び濃度むらを有する基材１ｃ上に印刷された濃淡を有する印刷絵柄２ｃの検査方法の一例を示す図である。
【図４】本発明の検査方法１の工程を示す図である。
【図５】関心領域画像データ６ａと、そのヒストグラム７ａ１、７ａ２と、平均値及び分散値の一例を示す図である。
【図６】本発明の検査方法２の工程を示す図である。
【図７】関心領域画像データ６ｂ、差分用基準画像データ８ａ及び差分画像データ９ａと、差分画像データ９ａのヒストグラム７ｂ１、７ｂ２と、平均値及び分散値の一例を示す図である。
【図８】差分用基準画像データ、関心領域画像データ、差分画像データと、差分画像データのヒストグラムの一例を示す図である。
【図９】差分用基準画像データ、関心領域画像データ、差分画像データと、差分画像データのヒストグラムの一例を示す図である。
【図１０】本発明の検査方法３の工程を示す図である。
【図１１】関心領域画像データ６ｃ、基材データ１２ａ及び基材の画像データが除去された関心領域画像データ１３ａと、基材データが除去された関心領域画像データ１３ａのヒストグラム７ｃと、平均値及び分散値の一例を示す図である。
【図１２】関心領域画像データ６ｄ、基材データ１２ｂ及び基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂと、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｂのヒストグラム７ｄ１、７ｄ２と、平均値及び分散値の一例を示す図である。
【図１３】関心領域画像データ６ｅ、基材データ１２ｃ及び基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｃと、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｃのヒストグラム７ｅと、平均値及び分散値の一例を示す図である。
【図１４】本発明の検査方法４の工程を示す図である。
【図１５】関心領域画像データ６ｆ、基材データ１２ｄ、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｄ、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データ１４ａ、差分画像データ９ｂ及び差分画像データ９ｂのヒストグラム７ｆ１、７ｆ１’、７ｆ２、７ｆ３を示す図である。
【図１６】画像処理後の差分画像データ１９ａからヒストグラムを求めた場合の例である。
【図１７】その他の方式でのヒストグラムを求める例を示す図である。
【図１８】関心領域画像データ６ｇ、画像処理後の関心領域画像データ２０、基材データ１２ｅ、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ａ、基材の画像データがある程度所定値・所定量）除去された差分用基準画像データ１４ｂ、差分画像データ９ｃを示す図である。
【図１９】関心領域画像データ６ｈ、基材データ１２ｆ、基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データ１３ｅ、基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ２４ｂ、基材の画像データがある程度除去（所定値又は所定量）された差分用基準画像データ１４ｃ及び差分画像データ９ｄを示す図である。
【図２０】画像処理後に差分を行った差分画像９ｃ及び９ｄのヒストグラムを示す図である。
【図２１】平均値及び分散値の一例を示す図である。
【図２２】基材データの作成の工程を示す図である。
【図２３】基材の画像データが除去又はある程度除去（所定値又は所定量）された関心領域画像データの作成の工程を示す図である。
【図２４】位置ずれ補正手段を説明する図である。
【図２５】本発明における被検査物の検査装置１００Ａのブロック図を示す図である。
【図２６】本発明における被検査物の検査装置１００Ｂのブロック図を示す図である。
【図２７】本発明における被検査物の検査装置１００Ｃのブロック図を示す図である。
【図２８】本発明における被検査物の検査装置１００Ｄのブロック図を示す図である。
【符号の説明】
【０１３７】
１ａ、１ｂ、１ｃ          基材
２ａ、２ｂ、２ｃ          印刷絵柄
２ｄ、２ｅ、２ｆ、２ｇ、２ｈ、２ｉ、２ｊ、２ｋ        印刷絵柄の画像データ
３ａ、３ｂ、３ｃ          関心領域
４ａ、４ｂ、４ｃ          基材のヒストグラム
５ａ、５ｂ、５ｃ          印刷絵柄のヒストグラム
６ａ、６ｂ、６ｃ、６ｄ、６ｅ、６ｆ、６ｇ、６ｈ        関心領域画像データ
７ａ１、７ａ２、７ｂ１、７ｂ２、７ｃ、７ｄ１、７ｄ２、７ｅ、７ｆ１、７ｆ１’、７ｆ２、７ｆ３、７ｇ１，７ｇ１’、７ｇ２、７ｇ３、７ｈ１、７ｈ１’、７ｈ２、７ｈ３              ヒストグラム
８ａ          差分用基準画像データ
９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ    差分画像データ
１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ、１０ｅ、１０ｆ、１０ｇ、１０ｈ    異物の画像データ
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１ｄ、１１ｅ、１１ｆ、１１ｇ、１１ｈ    基材の画像データ
１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄ、１２ｅ、１２ｆ          基材データ
１３ａ          基材の画像データが除去された関心領域画像データ
１３ｂ、１３ｃ、１３ｄ、１３ｅ          基材の画像データが除去又はある程度除去された関心領域画像データ
１４ａ、１４ｂ、１４ｃ          基材の画像データがある程度除去された差分用基準画像データ
１５ａ、１５ｂ、１５ｃ、１５ｄ          残った基材の画像データ
１６ａ、１６ｂ、１６ｃ          所定の基材の画像データ
１７ａ、１７ｂ、１７ｃ、１７ｄ            差分により残った基材の画像データ
１８ａ  、１８ｂ、１８ｃ、１８ｄ          差分により残った印刷絵柄の画像データ
１９ａ          画像処理後の差分画像データ
２０          画像処理後の関心領域画像データ
２１ａ、２１ｂ        画像処理後の印刷絵柄の画像データ
２２ａ、２２ｂ        画像処理後の異物の画像データ
２３          画像処理後の基材の画像データ
２４ａ、２４ｂ        基材の画像データが除去された画像処理後の関心領域画像データ
２５ａ、２５ｂ        画像処理後の残った基材の画像データ
２６ａ、２６ｂ        画像処理後に差分画像に残った異物の画像データ
１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ、１００Ｄ    被検査物の検査装置
１０１          入力手段
１０２Ａ、１０２Ｂ、１０２Ｃ、１０２Ｄ    記憶手段
１０３Ａ、１０３Ｂ、１０３Ｄ、１０３Ｄ    統計値演算手段
１０４          検査判定手段
１０５          報知手段
１０６          差分画像算出手段
１０７          基材除去検査画像作成手段
１０８          第１のヒストグラム生成手段
１０９          基材データ算出手段
１１０          第２のヒストグラム生成手段
１１１          閾値算出手段
１１２          基材除去検査画像生成手段
【図１】
0005190619.tif 000002
【図２】
0005190619.tif 000003
【図３】
0005190619.tif 000004
【図４】
0005190619.tif 000005
【図５】
0005190619.tif 000006
【図６】
0005190619.tif 000007
【図７】
0005190619.tif 000008
【図８】
0005190619.tif 000009
【図９】
0005190619.tif 000010
【図１０】
0005190619.tif 000011
【図１１】
0005190619.tif 000012
【図１２】
0005190619.tif 000013
【図１３】
0005190619.tif 000014
【図１４】
0005190619.tif 000015
【図１５】
0005190619.tif 000016
【図１６】
0005190619.tif 000017
【図１７】
0005190619.tif 000018
【図１８】
0005190619.tif 000019
【図１９】
0005190619.tif 000020
【図２０】
0005190619.tif 000021
【図２１】
0005190619.tif 000022
【図２２】
0005190619.tif 000023
【図２３】
0005190619.tif 000024
【図２４】
0005190619.tif 000025
【図２５】
0005190619.tif 000026
【図２６】
0005190619.tif 000027
【図２７】
0005190619.tif 000028
【図２８】
0005190619.tif 000029