(57)【要約】【課題】すき入れが施された紙に地合、汚れ等の無意味画像がランダムに生じるという影響から、有意味画像と無意味画像から無意味画像の影響を除去することを実現し、有意味画像同士を比較することによって、すき入れ品質のばらつきを評価することである。【解決手段】本発明は、紙を透過した透過画像を撮影する画像入力部と、前記撮影した透過画像から複数のすき入れ画像を切り出すすき入れ画像切り出し部と、前記複数のすき入れ画像を、画素単位で平均することで平均すき入れ画像を算出する平均画像演算部と、平均すき入れ画像を記憶する平均画像記憶部と、測定を対象とする紙について、その紙の透過画像を前記画像入力部で撮影し、前記撮影した透過画像を前記すき入れ画像切り出し部で切り出すことにより数値化すき入れ画像を作成し、前記数値化すき入れ画像と前記平均画像記録部に記憶した平均すき入れ画像とを比較して類似度を算出する画像類似度演算部とを有するすき入れ品質数値化装置である。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
すき入れが施された紙のすき入れ品質を数値化するすき入れ品質数値化装置であって、
前記紙に光を照射し、前記紙の透過画像を撮影する画像入力部と、前記撮影した透過画像から複数のすき入れ画像を切り出すすき入れ画像切り出し部と、
前記複数のすき入れ画像を、画素単位で平均することで平均すき入れ画像を算出する平均画像演算部と、
平均すき入れ画像を記憶する平均画像記憶部と、
測定の対象とする紙について、その紙の透過画像を前記画像入力部で撮影し、前記撮影した透過画像を前記すき入れ画像切り出し部で切り出すことにより数値化すき入れ画像を作成し、
前記数値化すき入れ画像と前記平均画像記録部に記憶した平均すき入れ画像とを比較して類似度を算出する画像類似度演算部と、前記算出した類似度を記憶する類似度記憶部と、前記類似度を出力、表示する出力表示部とを有することにより、紙のすき入れ品質を数値化することを特徴とするすき入れ品質数値化装置。
【請求項２】
すき入れが施された紙のすき入れ品質を数値化するすき入れ品質数値化装置であって、
前記紙に光を照射し、前記紙の透過画像を撮影する画像入力部と、前記撮影した透過画像から複数のすき入れ画像を切り出すすき入れ画像切り出し部と、
前記複数のすき入れ画像を、画素単位で平均することで平均すき入れ画像を算出する平均画像演算部と、
平均すき入れ画像を記憶する平均画像記憶部と、
測定を対象とする紙について、その紙の透過画像を前記画像入力部で撮影し、前記撮影した透過画像を前記すき入れ画像切り出し部で切り出すことにより数値化すき入れ画像を作成し、
前記複数のすき入れ画像を、前記平均画像演算部において画素単位で平均して数値化平均すき入れ画像を作成し、
前記数値化平均すき入れ画像と前記平均画像記録部に記憶した平均すき入れ画像とを比較して類似度を算出する画像類似度演算部と、前記算出した類似度を記憶する類似度記憶部と、前記類似度を出力、表示する出力表示部とを有することにより、紙のすき入れ品質を数値化することを特徴とするすき入れ品質数値化装置。
【請求項３】
前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の積の総和を類似度として算出することを特徴とする請求項１記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項４】
前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の積の総和を類似度として算出することを特徴とする請求項２記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項５】
前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の積の総和を前記2つの画像のそれぞれの画素の総和の積で除算し正規化したものを類似度として算出することを特徴とする請求項１記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項６】
前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の積の総和を前記二つの画像のそれぞれの画素の総和の積で除算し正規化したものを類似度として算出することを特徴とする請求項２記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項７】
前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の総和を類似度として算出することを特徴とする請求項１記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項８】
前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の総和を類似度として算出することを特徴とする請求項２記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項９】
前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の総和を前記2つの画像のいずれかの画素数で除算し正規化したものを類似度として算出することを特徴とする請求項１記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項１０】
前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数で除算し正規化したものを類似度として算出することを特徴とする請求項２記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項１１】
前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均画像との、画素単位の差の二乗の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数の二乗で除算し正規化したものを類似度として算出することを特徴とする請求項１記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項１２】
前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均画像との、画素単位の差の二乗の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数の二乗で除算し正規化したものを類似度として算出することを特徴とする請求項１記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項１３】
前記画像類似度演算部が、すき入れ画像が顔画像であるとき、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、顔認証手法を用いた類似度として算出することを特徴とする請求項１記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項１４】
前記画像類似度演算部が、すき入れ画像が顔画像であるとき、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、顔認証手法を用いた類似度として算出することを特徴とする請求項２記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項１５】
前記画像切り出し部が、パターンマッチで切り出し位置を算出することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれかに記載のすき入れ品質数値化装置。  
【請求項１６】
前記画像切り出し部が、パターンマッチで回転ずれを検出し、紙の透過画像に回転補正をかけた後、再度パターンマッチで切り出し位置を算出することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれかに記載のすき入れ品質数値化装置。
【請求項１７】
前記すき入れ品質数値化装置から得られる複数のすき入れ画像の数値からヒストグラム・平均・分散を求める統計解析部と、結果を表示する表示部と、前記すき入れ品質数値化装置を操作する操作部から成ることを特徴とする請求項１乃至１４のいずれかに記載のすき入れ品質数値化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、すき入れが施された紙のすき入れ部分の品質を紙の地合を考慮して数値化する手法であり、安定したすき入れ紙を製造するためのすき入れ品質数値化装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、すき入れの品質を管理するため、すき入れが施された紙のすき入れ部分を透過する光を用いて、人間の視覚によって官能検査が行われていた。
【０００３】
また、紙を透過した光による透過画像を入力する方法としては、透過型スキャナ、透過光をラインカメラやエリアカメラで撮影する方法が知られている。透過させる光源として、可視光・紫外光・赤外光・マイクロ波、Ｘ線などを含む電磁波、超音波、電子線等が存在し、それらの透過状態を画像化する技術は既に実用化されている。
【０００４】
例えば、用紙の品質を測定する方法としては、紙を透過した透過光画像をウィンドウに分割し、ウィンドウごとに濃度の平均値及び分散値、更にウィンドウ全体としての濃度の分散値の平均、分散を算出して用紙の地合を計測する方法がある（例えば、特許文献１又は特許文献２参照）。
【０００５】
また、透明シート基材を透過した光の透過光量を用いて透明シート基材の厚みむらの欠点検出を行う方法がある（例えば、特許文献３参照）。
【０００６】
また、周期的に繰り返されるシート状印刷物の評価を行うために、シート状印刷物の被検査面の多階調エリア画像の濃度レベルをマスタ画像と比較して、印刷ずれ、抜け、すじ、汚れ及び異物等の欠陥を検出する方法がある（例えば、特許文献４参照）。
【０００７】
これら特許文献に記載の従来技術は、紙の地合を計測したり、透明シートの厚みむらを検出したり、シート状印刷物の汚れ、異物等を検出する手法であり、いずれも検査対象とする画像が単一の画像要素を対象に計測、評価する方法に限られていた。
【０００８】
【特許文献１】特許第２７５１４１０号公報
【特許文献２】特許第２７９７４７４号公報
【特許文献３】特許第３３６８５１２号公報
【特許文献４】特許第２８２２８３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、すき入れ画像は、人物・建造物・風景画といった有意味画像に、地合・汚れといった無意味画像が加算されており、有意味画像のみを評価対象にする場合と、有意味画像と無意味画像が加算されたすき入れ画像を評価対象にする場合がある。
【００１０】
このため、前記記載の従来技術では、すき入れ画像を評価するには有意味画像と無意味画像が加算されたすき入れ画像から無意味画像の影響を除去しなければならなず、無意味画像の影響を除去して有意味画像のみを評価することはできなかった。
【００１１】
本発明では、すき入れが施された紙に地合、汚れ等の無意味画像がランダムに生じるという影響から、有意味画像と無意味画像から無意味画像の影響を除去することを実現し、有意味画像同士を比較すること、あるいは有意味画像とすき入れ画像を比較することによって、すき入れ品質のばらつきを評価することを実現しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、すき入れが施された紙のすき入れ品質を数値化するすき入れ品質数値化装置であって、前記紙に光を照射し、前記紙の透過画像を撮影する画像入力部と、前記撮影した透過画像から複数のすき入れ画像を切り出すすき入れ画像切り出し部と、前記複数のすき入れ画像を、画素単位で平均することで平均すき入れ画像を算出する平均画像演算部と、平均すき入れ画像を記憶する平均画像記憶部と、測定の対象とする紙について、その紙の透過画像を前記画像入力部で撮影し、前記撮影した透過画像を前記すき入れ画像切り出し部で切り出すことにより数値化すき入れ画像を作成し、前記数値化すき入れ画像と前記平均画像記録部に記憶した平均すき入れ画像とを比較して類似度を算出する画像類似度演算部と、前記算出した類似度を記憶する類似度記憶部と、前記類似度を出力、表示する出力表示部とを有することにより、紙のすき入れ品質を数値化することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００１３】
また、本発明は、すき入れが施された紙のすき入れ品質を数値化するすき入れ品質数値化装置であって、前記紙に光を照射し、前記紙の透過画像を撮影する画像入力部と、前記撮影した透過画像から複数のすき入れ画像を切り出すすき入れ画像切り出し部と、前記複数のすき入れ画像を、画素単位で平均することで平均すき入れ画像を算出する平均画像演算部と、平均すき入れ画像を記憶する平均画像記憶部と、測定の対象とする紙について、その紙の透過画像を前記画像入力部で撮影し、前記撮影した透過画像を前記すき入れ画像切り出し部で切り出すことにより数値化すき入れ画像を作成し、前記複数のすき入れ画像を、前記平均画像演算部において画素単位で平均して数値化平均すき入れ画像を作成し、前記数値化平均すき入れ画像と前記平均画像記録部に記憶した平均すき入れ画像とを比較して類似度を算出する画像類似度演算部と、前記算出した類似度を記憶する類似度記憶部と、前記類似度を出力、表示する出力表示部とを有することにより、紙のすき入れ品質を数値化することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００１４】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の積の総和を、類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００１５】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の積の総和を、類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００１６】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の積の総和を前記二つの画像のそれぞれの画素の総和の積で除算し正規化したものを類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００１７】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の積の総和を前記二つの画像のそれぞれの画素の総和の積で除算し正規化したものを、類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００１８】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の総和を、類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００１９】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の総和を、類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２０】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数で除算し正規化したものを、類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２１】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数で除算し正規化したものを、類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２２】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均画像との、画素単位の差の二乗の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数の二乗で除算し正規化したものを類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２３】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均画像との、画素単位の差の二乗の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数の二乗で除算し正規化したものを、類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２４】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、すき入れ画像が顔画像であるとき、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、顔認証手法を用いた類似度を算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２５】
また、本発明は、前記画像類似度演算部が、すき入れ画像が顔画像であるとき、数値化平均すき入れ画像と平均画像記憶部に記憶されている平均すき入れ画像との、顔認証手法を用いた類似度として算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２６】
また、本発明は、前記画像切り出し部が、パターンマッチで切り出し位置を算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２７】
また、本発明は、前記画像切り出し部が、パターンマッチで回転ずれを検出し、紙の透過画像に回転補正をかけた後、再度パターンマッチで切り出し位置を算出することを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【００２８】
また、本発明は、前記すき入れ品質数値化装置から得られる複数のすき入れ画像の数値からヒストグラム・平均・分散を求める統計解析部と、結果を表示する表示部と、前記すき入れ品質数値化装置を操作する操作部からなることを特徴とするすき入れ品質数値化装置である。
【発明の効果】
【００２９】
本発明は、複数のすき入れ画像を画素単位で平均することで、ランダムなすき入れの品質を阻害する要因（地合・ちり・よごれ等）を削減し、有意味画像のみを抽出することが実現できる。
【００３０】
本発明は、有意味画像のみを抽出することで、有意味画像同士を比較又は有意味画像とすき入れ画像を比較することを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
〔実施の形態１〕
以下、本発明によるすき入品質数値化装置の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００３２】
図１は、本発明のハードウェア構成を示す。ＣＣＤラインカメラからなる画像入力部１、透過照明装置２と制御部１１ｇ、演算部１２および記憶部１３から構成される数値化処理部１１、結果を表示し、モニタで表示する出力表示部８からなるすき入れ品質数値化装置１０の一実施例を示す概略図である。
【００３３】
図１に示すように、透過照明装置２は、搬送されてくる用紙９に光を照射する。ＣＣＤラインカメラからなる画像入力部１は、前記用紙９からすき入れ部３を透過した透過光を受光して、受光した透過光の光量に応じた透過画像を複数撮影する。
【００３４】
なお、ＣＣＤラインカメラは、入力された画像の解像度が１００ｄｐｉまたは３００ｄｐｉとなるように、ＣＣＤラインカメラと紙の距離を定める。
【００３５】
また、数値化処理部１１は、撮影したすき入れ部３からすき入れ画像を切り出す。次に、数値化処理部１１の処理内容の詳細について説明する。
【００３６】
図２は、数値化処理部１１の処理内容を示す概略図である。数値化処理部１１は、透過画像から透き入れ画像を切り出すすき入れ画像切り出し部１１ａと、切り出した複数のすき入れ画像から平均すき入れ画像を作成する平均画像演算部１１ｂと、作成した平均すき入れ画像を記録する平均画像記憶部１１ｃと、平均すき入れ画像と検査対象画像との類似度を計算する類似度演算部１１ｄと、計算された類似度を記録する類似度記憶部１１ｅと、類似度の統計処理を行う統計解析部１１ｆと、数値化処理部１１の制御を行う制御部１１ｇを備えている。
【００３７】
（すき入れ画像の切り出し）
すき入れ画像切り出し部１１ａは、透過画像の画像データから制御部１１ｇに指定された関心領域の画像データ部分を切り出すものである。例えば、制御部１１ｇからの指示に従い、撮影した透過画像から切出し対象のすき入れ画像を含む領域を特定し、その領域部分の画像データを切り出すものである。
【００３８】
なお、切り出す領域の決定は、基準画像データと、数値化対象とする取込んだ画像パターンとを比較するパターンマッチング法（比較法）等の公知の方法を使用することができる。あるいは、パターンマッチで透過画像の回転ずれを検出し、透過画像に回転補正をかけた後、再度パターンマッチで切り出し位置を算出する。なお、本実施例における関心領域とは、調査したい領域であって、かつ有意味画像が存在する領域である。
【００３９】
（平均すき入れ画像の作成）
平均すき入れ画像を作成する平均画像演算部１１ｂは、すき入れ画像切り出し部１１ａにより切り出された複数のすき入れ画像の同じ座標の画素の濃度値を平均し、平均されたすき入れ画像の画素を平面に並べることにより平均すき入れ画像を作成する。
【００４０】
なお、画素の濃度値を平均する方法には、画素単位で濃度を加算して濃度和を計算し、濃度和を画像枚数で除算する方法、あるいは、算術平均による平均フィルタによる方法、Ｎ個のデータ値を大きさの順に並べて中央値を選ぶメディアンフィルタによる方法等いくつかの方法を使用することができる。
【００４１】
例えば、画素単位で濃度を加算して濃度和を計算し、濃度和を画像枚数で除算する方法としては、独立に無意味画像が加えられた１つの画像の複製ｆi（ｍ，ｎ）がＮ枚か与えられた場合、画素の濃度値を加算して画像枚数で除算する。なお、平均画像ｇ１（ｍ，ｎ）を数式（1）で表すと次式となる。
【００４２】
【数１】
2007286729.tif 000003
【００４３】
あるいは、平均フィルタによる方法としては、ある画素（ｍ，ｎ）を中心としたＮ×Ｎ＝Ｎ2の窓領域の画素の濃度値の算術平均を求めて画像ｆ（ｍ，ｎ）の濃度値、つまり平均画像ｇ（ｍ，ｎ）とするものである。具体例として、Ｘ軸方向に画素ｘが６４０ポイント、Ｙ軸方向に画素ｙが４８０ポイント配列されている場合は、画像ｆ（ｍ，ｎ）をｘ＝ｍ、ｙ＝ｎの場所の画像とし、Ｎ×Ｎの窓で処理する場合は、その画像ｆ（ｍ，ｎ）とそのまわりの８個所の画像の濃度値について処理を行う。平均画像ｇ2（ｍ，ｎ）を数式（2）で表すと次式となる。
【００４４】
【数２】
2007286729.tif 000004
【００４５】
なお、平均すき入れ画像の作成は、画像類似度演算部１１ｄにより類似度を演算する前に作成される。また、平均画像演算部１１ｂにより作成された平均すき入れ画像は、平均画像記憶部１１ｃに保存される。
【００４６】
（数値化すき入れ画像の作成）
次に、画像入力部１は、測定対象とする用紙９からすき入れ部３の透過画像を撮影する。
【００４７】
次に、すき入れ画像切り出し部１１ａは、画像入力部１で撮影された透過画像からすき入れ画像を切り出して数値化すき入れ画像を作成する。なお、透過画像から数値化すき入れ画像を切り出す方法は、平均すき入れ画像の作成時に使用した、上述の切り出し方法により行うことができる。
【００４８】
（類似度の算出）
画像類似度演算部１１ｄは、数値化すき入れ画像と、あらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記録された平均すき入れ画像とを画素単位の濃度で比較し類似度を算出する。
【００４９】
なお、画像類似度演算部１１ｄにおける類似度の算出は、数値化すき入れ画像とあらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の濃度の差の総和を類似度として算出する。例えば、数値化する画像をｆ（ｍ，ｎ）、平均画像をｇ（ｍ，ｎ）とした場合においては、次式（3）により類似度（1）を算出する。
【００５０】
【数３】
2007286729.tif 000005
【００５１】
また、画像類似度演算部１１ｄにおける類似度の算出は、数値化すき入れ画像とあらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記憶されている平均すき入れ画像との双方の画像を画素単位の濃度の積の総和を類似度として算出することもできる。例えば、数値化する画像をｆ（ｍ，ｎ）、平均画像をｇ（ｍ，ｎ）とした場合においては、次式（4）により類似度（2）を算出する。
【００５２】
【数４】
2007286729.tif 000006
【００５３】
あるいは、画像類似度演算部１１ｄは、数値化すき入れ画像とあらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の濃度の積の総和を前記二つの画像のそれぞれの画素の総和の積で除算し正規化したものを、類似度として算出することもできる。
【００５４】
あるいは、画像類似度演算部１１ｄは、数値化すき入れ画像とあらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の濃度の差の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数で除算し正規化したものを類似度として算出する。
【００５５】
あるいは、画像類似度演算部１１ｄは、数値化すき入れ画像とあらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記憶されている平均すき入れ画像との、画素単位の差の二乗の総和を前記二つの画像のいずれかの画素数の二乗で除算し正規化したものを、類似度として算出する。
【００５６】
あるいは、画像類似度演算部１１ｄは、すき入れ画像が顔画像であるとき、数値化すき入れ画像と平均画像記憶部１１ｃに記憶されている平均すき入れ画像との、顔認証手法を用いた類似度を算出する。
【００５７】
類似度記憶部１１ｅは、画像類似度演算部１１ｄが算出した類似度を保存する。そして、統計解析部１１ｆは、類似度記憶部１１ｅに記録されたデータからヒストグラム・平均・分散等を算出する。
【００５８】
出力表示部１２は、平均画像記憶部１１ｃに記憶されている平均すき入れ画像や類似度記憶部１１ｅに記録された類似度、統計解析部１１ｆが算出した結果等を表示する。
【００５９】
次に、図３を用いて、数値化すき入れ画像の類似度を算出する各処理の概要を説明する。
〔数値化すき入れ画像の算出〕
【００６０】
（平均すき入れ画像の算出）
図３（ａ）は、画像入力部から透過画像を撮影して平均すき入れ画像を平均画像記憶部に記録するまでの一例の動作を示すものである。例えば、入力画像部は、あらかじめＣＣＤカメラ等により複数の透過画像を撮影して入力する。次に、すき入れ画像切り出し部は、撮影した透過画像から関心領域を切り出してすき入れ画像を作成する。次に、平均画像演算部は、すき入れ画像を画素単位で演算して平均すき入れ画像を作成する。次に、平均画像記憶部は、平均画像演算部により作成された平均すき入れ画像を記録する。
【００６１】
次に、図３（ｂ）により入力部から測定対象を撮影して類似度を記録するまでの動作の一例を説明する。
【００６２】
（数値化すき入れ画像の算出）
画像入力部は、測定対象となる紙の透過画像を撮影する。次に、すき入れ画像切り出し部は、撮影した透過画像から関心領域を切り出して数値化すき入れ画像を作成する。次に、画像類似度演算部は、数値化すき入れ画像と、平均画像記憶部に記録した平均すき入れ画像とを比較し、類似度を算出する。次に、類似度記憶部は、算出された類似度を記録する。
【００６３】
（数値化平均すき入れ画像の算出）
次に、測定対象となる用紙から平均すき入れ画像を作成して数値化平均すき入れ画像とし、あらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記憶されている平均すき入れ画像とを比較して類似度を算出する方法、すなわち平均すき入れ画像同士を比較して類似度を算出する方法について説明する。なお、あらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記録する平均すき入れ画像を作成する方法は、上記と同様であるため省略する。したがって、処理内容について図２を用いて測定対象となる用紙から透過画像を入力する方法から説明する。
【００６４】
〔実施の形態２〕
画像入力部１は、測定対象とする用紙から複数の透過画像を撮影する。
【００６５】
すき入れ画像切り出し部１１ａは、測定対象とする透過画像の画像データから制御部１１ｇに指定された関心領域の画像データ部分を切り出す。例えば、制御部１１ｇからの指示に従い、切出し対象のすき入れ画像を含む領域を特定し、その領域部分の画像データを切り出す。なお、切り出す領域の決定は、基準画像データと検査対象から取込んだ画像パターンとを比較するパターンマッチング法（比較法）等の公知の方法を使用することができる。
【００６６】
平均画像演算部１１ｂは、すき入れ画像切り出し部１１ａにより切り出された複数のすき入れ画像の同じ座標の画素の濃度値を平均し、平均されたすき入れ画像の画素を平面に並べることにより数値化平均すき入れ画像を作成する。なお、数値化平均すきいれ画像の作成方法は、これ以外にも平均すき入れ画像の作成方法と同様な方法を使用することができる。
【００６７】
画像類似度演算部１１ｄは、数値化平均すき入れ画像と、あらかじめ平均画像記憶部１１ｃに記録された平均すき入れ画像とを画素単位の濃度で比較し類似度を算出する。なお、類似度の算出は、上述した数値化すき入れ画像と平均すき入れ画像との比較による方法を使用することができるため省略する。また、類似度の記録及び表示も同様であるため省略する。
【００６８】
（数値化対象平均すき入れ画像の類似度の算出）
次に、図４を用いて、数値化平均すき入れ画像の類似度を算出する各処理の概要を説明する。
【００６９】
（平均すき入れ画像の算出）
図４（ａ）は、画像入力部から透過画像を撮影して平均すき入れ画像を平均画像記憶部に記憶するまでの一例の動作を示すものである。例えば、画像入力部は、あらかじめＣＣＤカメラ等により複数の透過画像を撮影して入力する。次に、すき入れ画像切り出し部は、撮影した透過画像から関心領域を切り出してすき入れ画像を作成する。次に、平均画像演算部は、すき入れ画像を画素単位で演算して平均すき入れ画像を作成する。次に、平均画像記憶部は、平均画像演算部により作成された平均すき入れ画像を記録する。
【００７０】
（数値化平均すき入れ画像の算出）
次に、図４（ｂ）により入力部から測定対象を撮影して類似度を記録するまでの動作の一例を説明する。
【００７１】
画像入力部は、測定対象となる紙の透過画像を複数撮影する。次に、すき入れ画像切り出し部は、撮影した複数の透過画像から関心領域を切り出してすき入れ画像を作成する。次に、平均画像演算部は、複数のすき入れ画像を画素単位で演算して数値化平均すき入れ画像を作成する。次に、画像類似度演算部は、数値化平均すき入れ画像と、平均画像記憶部に記録した平均すき入れ画像とを比較し、類似度を算出する。次に、類似度記憶部は、算出された類似度を記録する。
〔実施例〕
【００７２】
（実施例１）
次に、本発明のすき入れ品質数値化装置を具体的に説明する。
【００７３】
図５は、本発明のすき入れ品質数値化装置の一実施例を具体的に示す概略図である。図５（ａ）に示すように、すき入れ数値化装置１０は、透過照明装置２により透過光を用紙９に照射してＣＣＤラインカメラ１ですき入れ部３を撮影し、すき入れ画像切り出し部１１ａにより撮影した透過画像からすき入れ画像４の切り出し処理を行う。
【００７４】
図５（ｂ）に示すように、すき入れ画像切り出し部１１ａは、複数のすき入れ画像４を作成する。次に、平均画像演算部１１ｂは、複数のすき入れ画像４を画素単位で演算して平均すき入れ画像５を作成する。そして、平均画像記憶部１１ｃは、平均画像演算部１１ｂが作成した平均すき入れ画像５を記録する。
【００７５】
図５（ｃ）に示すように、すき入れ画像切り出し部１１ａは、測定対象の用紙９から数値化すき入れ画像６を作成する。次に、類似度演算部１１ｄは、平均画像記憶部１１ｃに記録している平均すき入れ画像５と数値化すき入れ画像６との画素単位の濃度の差の総和を計算して類似度として算出する。類似度記憶部１１ｅは、類似度演算部１１ｄの算出した類似度を記録する。
【００７６】
（実施例２）
次に、本発明のすき入れ品質数値化装置の他の実施例について説明する。
【００７７】
図６は、本発明のすき入れ品質数値化装置の一実施例を具体的に示す概略図である。図６（ａ）に示すように、すき入れ品質数値化装置１０は、透過照明装置２により透過光を用紙９に照射してＣＣＤラインカメラ１ですき入れ部３を撮影し、すき入れ画像切り出し部１１ａにより撮影した透過画像からすき入れ画像４の切り出し処理を行う。
【００７８】
図６（ｂ）に示すように、すき入れ画像切り出し部１１ａは、複数のすき入れ画像４を作成する。次に、平均画像演算部１１ｂは、複数のすき入れ画像４を画素単位で演算して平均すき入れ画像５を作成する。そして、平均画像記憶部１１ｃは、平均画像演算部１１ｂが作成した平均すき入れ画像５を記録する。
【００７９】
図６（ｃ）に示すように、すき入れ画像切り出し部１１ａは、測定対象の用紙９から複数の数値化すき入れ画像６を作成する。次に、平均画像演算部１１ｂは、複数の数値化すき入れ画像６を画素単位で演算して数値化平均すき入れ画像７を作成する。
【００８０】
次に、類似度演算部１１ｄは、平均画像記憶部１１ｃに記録している平均すき入れ画像５と数値化平均すき入れ画像７との画素単位の濃度の差の総和を計算して類似度として算出する。類似度記憶部１１ｅは、類似度演算部１１ｄの算出した類似度を記録する。
【００８１】
本発明のすき入れ品質数値化装置は、前記の領域の画素単位の濃度の差の総和を計算して類似度として算出し、分散、偏差、正規化等の統計処理を行うことにより品質管理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明のすき入れ品質数値化装置の構成の概略図。
【図２】すき入れ品質数値化装置の数値化処理部の処理内容を示す概略図。
【図３】本発明のすき入れ品質数値化装置の処理手順の一例を示す概略図。
【図４】本発明のすき入れ品質数値化装置の処理手順の一例を示す概略図。
【図５】本発明のすき入れ品質数値化装置の一実施例を具体的に示す概略図。
【図６】本発明のすき入れ品質数値化装置の一実施例を具体的に示す概略図。
【符号の説明】
【００８３】
１    CCDラインカメラ
２    透過照明装置
３    すき入れ部
４    すき入れ画像  
５    平均すき入れ画像
６    数値化すき入れ画像
７    数値化平均すき入れ画像
８    出力表示部
９    用紙
１０  すき入れ品質数値化装置
１１  数値化処理部
１１ａ  すき入れ画像切り出し部
１１ｂ  平均画像演算部
１１ｃ  平均画像記憶部
１１ｄ  類似度演算部
１１ｅ  類似度記憶部
１１ｆ  統計解析部
１１ｇ  制御部
１２    演算部
１３    記録部
【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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