(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
反射する表面を有する実質的に平面の物体の光学的反射率のばらつきを測定する方法であって、
前記物体を光源により照明すること、
表面から光検出器アレイへと反射した光を撮像し、その画像を表現する電気信号をつくること、
アナログ−デジタル変換器を用いて電気信号をデジタル化すること、
画像素子のアレイとして画像のデジタル化された表現をメモリに記憶すること、及び、
デジタル化された表現を解析すること
を含み、
改良点として、
（ａ）  ダイナミックレンジを、第１にフルレンジに、第２にコントラスト強調レンジにセットし得るＡ／Ｄ変換器を用いること、
（ｂ）  Ａ／Ｄ変換器の第１のレンジ及び第２のレンジの下限及び上限に基づいて、変換因子を確立すること、
（ｃ）  光がない場合における光検出器アレイの応答を表わす、フレーム平均された修正暗電流画像をつくること、
（ｄ）  コントラスト強調カメラ電圧レンジをグレイレベルの出力の全レンジにマップするようにＡ／Ｄ変換器をセットすること、
（ｅ）  光源の出力を初期出力レベルにセットして、光源により物体の表面を照明すること、
（ｆ）  物体の表面のフレーム平均された画像をつくること、
（ｇ）  画像の平均グレイレベルを決定すること、
（ｈ）  光源の出力を調整し、物体の表面により反射された光の平均レベルによって、ステップ（ｇ）における画像の平均グレイレベルが、Ａ／Ｄ変換器の強調コントラストのダイナミックレンジの中間点にあらかじめ定めたレンジ内におさまるまで、ステップ（ｆ）及び（ｇ）を繰り返すことにより、物体の照明レベルを調整すること、
（ｉ）  物体の表面のフレーム平均された画像をつくること、
（ｊ）  ステップ（ｉ）における表面の画像からステップ（ｃ）におけるフレーム平均された修正暗電流画像をピクセル毎に減算し、その結果得られた画像をメモリに記憶することにより、暗電流補正画像をつくること、
（ｋ）  暗電流補正画像をサンプリングするために、あらかじめ定めた大きさのウインドウをつくること、
（ｌ）  そのウインドウを暗電流補正画像内におけるランダムな場所に配置し、及び、暗電流補正画像をサンプリングをすること、
（ｍ）  ウインドウ内における平均グレイレベルを計算し、及び、ウインドウ内におけるグレイレベルの標準偏差を計算すること、
（ｎ）  標準偏差と平均グレイレベルの比として、変動度を計算し、その比をメモリのテーブルに記憶すること、及び、
（ｏ）  ステップ（ｋ）から（ｎ）をあらかじめ定めた回数繰り返し、ステップ（ｎ）における変動度の平均値として、平均変動度を計算し、及び、メモリに平均変動度を記憶すること
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載された方法において、
フレーム平均された修正暗電流画像をつくるステップ（ｃ）は、
（１）  カメラ電圧の全レンジをグレイレベルの出力の全レンジにマップするために、アナログ／デジタル変換器をセットするステップ、
（２）  光がない場合におけるＣＣＤ光検出器アレイからの電気信号を、あらかじめ定めた回数、デジタル化して、フレーム平均をし、平均暗電流画像をつくるステップ、
（３）  フレーム平均された暗電流画像をメモリに記憶するステップ、
（４）  変換因子を適用し、修正暗電流画像を得るステップ、及び、
（５）  修正暗電流画像をメモリに記憶するステップ
を備えることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載された方法において、
物体の表面のフレーム平均された画像をつくるステップ（ｆ）及び（ｉ）は、それぞれ、
（１）  表面から光検出器アレイへ反射した光を撮像し、画像を表わす電気信号をつくるステップ、
（２）  あらかじめ定めた回数、デジタル化し、フレーム平均をするステップ、及び、
（３）フレーム平均された画像の表現をメモリに記憶するステップ
を備えることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載された方法において、
レンズとＣＣＤアレイの間に選択可能な光学濃度フィルタをさらに備え、
及び、
照明レベルを調整するステップ（ｈ）において、物体の表面により反射される平均の光のレベルによって、ＣＣＤアレイが、Ａ／Ｄ変換器の強調コントラストのダイナミックレンジの中間点からあらかじめ定めたレンジ内におさまる出力を生じさせるようにするために、光源の出力を調整することと組み合わせて、光学濃度フィルタの濃度を選択することをさらに備える
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載された方法において、
光学濃度フィルタの濃度を、最初は、中間の濃度値に選択し、ついで、光源の出力の調整ではアナログ／デジタル変換の強調コントラストダイナミックレンジの中間点における出力が生じない場合には、再選択することを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１に記載された方法において、
１組の既知の校正標準規格を撮像し、及び、
（１）  期待された平均変動度を測定された平均変動度の関数として、２次式へ最小二乗フィッティングを行なうことにより、１組の２次式の係数を決定すること、及び、
（２）  ２次式において、平均変動度の測定値を用いて、正規化された平均変動度をつくること
により、平均変動度を正規化する
ステップ（ｐ）を備えることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載された方法において、
照明を調整するステップ（ｈ）を、光のレベルのあらかじめ定めたレンジにおいて、二分検索法を用いて実行することを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載された方法において、
照明を調整するステップ（ｈ）を、光のレベルの全レンジにおいて、二分検索法を用いて実行することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項４に記載された方法において、
照明を調整するステップ（ｈ）を、光学濃度フィルタの全レンジ及び光のレベルの全レンジにおいて、二分検索法を用いて実行することを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載された方法において、
ステップ（ｌ）からステップ（ｏ）を実行する前に、視野における対象となる領域（ＲＯＩ）を、選択することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
発明の背景
表面の外観の均一性は、多くの平面の物体、特に、板紙などのコート紙製品にとって、重要な属性である。二酸化チタンなどの光学的乳白剤を含むコーティングは、これらの製品において、隠蔽力を与え、及び、視覚に係る外観の均一性を与える。これらの製品においては、高度に均一な外観が望まれる。視覚に係る均一性は、表面の滑らかさ及びコーティングの厚さの均一性の双方に関係する。
コーティングの表面自体は平坦であっても、典型的には、コーティング装置を通過した、下にある表面が平坦でないことによってもたらされるコーティングの厚さにばらつきがあるために、好ましくない斑点のある外観ができでしまうことがある。
斑点についての客観的な定義というものはない。通常、斑点は、コーティングされた表面を視覚によって観察することに基いた表面の外観の客観的な等級付けを行なう、訓練された操作者により評価される。評価基準としての役割を果たす均一性のスケールを確立するために、多数の観察者による視覚による等級が、典型的には、使用される。本発明のような、自動撮像システムの性能は、そのような基準に対して評価することができる。
大抵のコート化された表面、特に、コーティングされた板紙の表面については、定量化される反射率のばらつきは、かなり小さい。コーティングされた板紙の表面の実際の反射率のばらつきは、典型的には、表面の照明の不均一性に起因するみかけの反射率（シェージング）における変動よりも小さく、ときにより、表面の画像にわたってのカメラの応答の不均一性よりも小さいこともある。
典型的な反射率の参照標準の均一性は、評価すべきいくつかの板紙の均一性に匹敵するものであるから、米国特許第４，６５６，６６３号のような、画像処理において用いられる先行技術の背景補正技術は、通常、不適切である。板紙のサンプル間に存在する全体の明るさ（平均反射率）の相違のため、視覚に係る均一性の測定は、全体の明るさに依存しないことが必要である。これらの要因により、先行技術の方法では、正確で再現性のある結果が得られない。
発明の要約
本発明は、実質的に平面の物体の視覚に係る外観の均一性を定量化する、改良された画像解析方法である。本発明の方法から得られる測定値は、画像のシェージング及び物体間における全体の明るさの相違の双方に実質的に依存しないものであるが、これは、人間の視覚による評価とＲ2相関係数０．９０以上の相関がある。この改良された画像解析方法は、
ダイナミックレンジを、第一にフルレンジに、及び、第二にコントラスト強調レンジにセットし得るＡ／Ｄ変換器を用いること、
Ａ／Ｄ変換器の第一のレンジ及び第二のレンジの下限及び上限に基づいて、変換因子（transformation  factors）を確立すること、
光がない場合における光検出器アレイの応答を表わす、フレーム平均された修正暗電流画像をつくること、
コントラスト強調カメラ電圧レンジをグレイレベルの出力のフルレンジに写像（マップ）するようにＡ／Ｄ変換器をセットすること、
光源の出力を初期出力レベルにセットして、光源により物体の表面を照明すること、
物体の表面のフレーム平均された画像をつくること、
画像の平均グレイレベルを決定すること、
光源の出力を調整し、物体の表面により反射された光の平均レベルによって、ステップ（ｇ）における画像の平均グレイレベルが、Ａ／Ｄ変換器の強調コントラストのダイナミックレンジの中間点のあらかじめ定めたレンジ内におさまるまで、ステップ（ｆ）及び（ｇ）を繰り返すことにより、物体の照明レベルを調整すること、
物体の表面のフレーム平均された画像をつくること、
ステップ（ｉ）における表面の画像からステップ（ｃ）におけるフレーム平均された修正暗電流画像をピクセル毎に減算し、その結果得られた画像をメモリに記憶することにより、暗電流補正画像をつくること、
暗電流補正画像をサンプリングするために、あらかじめ定めた大きさのウインドウをつくること、
そのウインドウを暗電流補正画像内におけるランダムな場所に配置し、及び、暗電流補正画像をサンプリングすること、
ウインドウ内における平均グレイレベルを計算し、及び、ウインドウ内におけるグレイレベルの標準偏差を計算すること、
標準偏差と平均グレイレベルの比として、変動度を計算し、その比をメモリのテーブルに記憶すること、及び、
ステップ（ｋ）から（ｎ）をあらかじめ定めた回数繰り返し、ステップ（ｎ）における変動度の平均値として、平均変動度を計算し、及び、メモリに平均変動度を記憶すること
を備えることを特徴とする。
本発明の方法はいくつかの点において、先行技術よりも有利であると考えられる。画像がデジタル化のダイナミックレンジの中間点（１２７．５）に、あらかじめ定めた平均グレイレベル値を有するように、照明レベルはサンプル毎にセットされる。その結果、一定のデジタイザコントラスト強調ウインドウを、全てのサンプルに用い得る。さらにまた、光源の出力は、画像を得る間においてのみ安定していればよく、それは、典型的には、ほんの２、３秒の間である。均一性測定は、サンプル間における全体の明るさの相違に依存しない。強調コントラストの画像はカメラの暗電流について補正される。これにより、画像にわたって測定されたグレイレベルの変動から、カメラの暗電流の寄与を実質的に取り除くことができる。暗電流画像は望む限り何度でも取り込んで記憶することができるので、均一性測定は、電子カメラＣＣＤ又は電子機器における温度変化又はエージング効果に関連し得る、ＣＣＤ光検出器の暗電流の空間分布の時間変動の影響を実質上受けない。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の要素を模式化した概略図である。
図２は、ハウジングの上部を取り外したサンプル照明及び撮像装置を示す模式化した斜視図である。
図３は、サンプル照明及び撮像装置を示す、部分的に断面となっている立側面図である。
図４は、サンプル照明及び撮像装置を示す、部分的に断面となっている平面図である。
図５は、サンプル支持装置の遠近図である。
図６Ａ〜図６Ｂは、サンプルの照明レベルを調整する方法を例示するブロック図である。
図７は、サンプルの変動性を計算する方法を図説するブロック図である。
図８は、カメラ電圧とＡ／Ｄ変換器のグレイレベルとの関係を示すグラフである。
図９は、観察者の調査団によって得られた等級のトリム平均（trimmed  average）に対してプロットされた本発明の方法による出力の相関関係を示すグラフである。
発明の詳細な説明
装置
図１に示すように、本発明の装置１０は、サンプル撮像装置とも称される、平面の物体を撮像する装置１２、及び関連するコンピュータ化された画像プロセッサ１４を備える。図２、図３及び図４において最もよく示される、平面の物体を撮像する装置１２は、サンプル支持用の取り付け具３０、蛍光照明装置４０、ＣＣＤカメラ５０、写真用レンズ６０、及び、光学フィルタ装置７０が中に取り付けられている、光を通さないハウジング２０を備える。
ハウジング２０は、底部壁２２Ｂ、側部壁２２Ｓ、上部壁２２Ｔ、内部分割壁２２Ｄを有する、一般に長方形の密封箱を備える。サンプル支持用の取り付け具３０は、ハウジング２０の底部壁２２Ｂの中の支持フレーム３４においてサンプルＳを平らに支持する、一般に平面のクランプ装置３２を備える。クランプ装置３２は、スプリング３６によって、フレーム３４に押しつけられている。フレーム３４によって、サンプル平面Ｐが定められる。
平面のサンプルＳを照明する、蛍光照明装置４０は、水平に装着された長さ１８インチのＦ１５／１２のクールホワイト蛍光管、すなわち、蛍光灯４２、４４を２本備えており、それらは、サンプルＳの平面Ｐの約３３センチメートル（１３インチ）上方の内部分割壁２２Ｄの上に装着され、約４０センチメートル（１６インチ）離れて、サンプルＳの中心Ｃの上方に対称的に配置される。蛍光灯からの光出力をモニターし、フィードバック信号をコントローラ４６に与えることにより、正確な光出力をもたらすモデルＣＬ９の光検出器アクセサリ４８を有するMercron  FX  0648-2  Model  600コントローラ４６により、蛍光灯４２、４４は、電力供給される。壁２２Ｂ、２２Ｓ、及び２２Ｄにより、サンプル照明チャンバ２６が定められる。サンプル照明チャンバ２６の壁の内部表面は、平らな白色の塗料など反射率が高く、拡散して反射する物質に覆われており、サンプルＳの表面に、均一な照明レベルを与える。
ファン２４Ｆ及びエアフィルタ装置２４Ａを備えた通風装置２４を上部壁２２Ｔに取り付けて、蛍光照明装置４０の蛍光灯及び電源によって発生した熱を取り除き、及び、ハウジング内の構成部品の温度を安定化させる。関連する空気整流装置２４Ｂは、蛍光灯の長さに沿ってより均一な温度分布を与えるために、蛍光灯４２、４４のまわりに空気の流れを分散させ、その結果、より均一な光の出力が達成される。空気は、４つの一方向の空気バルブ２４Ｖを通じて、照明チャンバ２６から出ていく。この空気の流れにより、蛍光灯の耐用寿命がより長くなる。
写真用レンズ６０が、ＣＣＤカメラ５０の光検出器５２上に、サンプル平面Ｐの画像を投影するように、カメラ５０、写真用レンズ６０、及びフィルタ装置７０は、固定して装着される。レンズ６０は、その焦点距離に従って、サンプル平均Ｐの上方の決まった位置に装着される。適当なレンズの１つには、Nikonの28mmの焦点距離のｆ／２．８レンズがあり、これは、サンプル平面Pの約３６センチメートル（１４．２５インチ）上方に装着される。レンズ６０によって集められる迷光を減らすために、レンズフード６２が用いられ、それにより、サンプルにわたる実際の光のレベルに関しての画像の忠実度が改善される。
光学フィルタ装置７０は、Orielのモデル77379の５ポジションのターレットなどの、複数ポジションのターレット式フィルタ装置７２を備えており、それは、レンズ６０とＣＣＤカメラ５０の間に設置されている。ターレット式フィルタ装置７２は、５つのフィルタ・ホルダがあり、それらは、おのおの、１）フィルタなし、２）０．１の濃度の濃度フィルタ、３）０．３の濃度の濃度フィルタ、４）０．５の濃度の濃度フィルタ、５）黒色不透明フィルタ、を含む。ソフトウエアによる制御の下に、適切なフィルタが選択され得るように、関連するターレット制御インターフェイスモジュール７４、典型的には、Keitheley  MicrobyteのモデルPIO-24のDigital  I/O  Boardは、コンピュータ化された画像プロセッサ１４にインストールされている。購入品のターレットフィルタ装置７２を機械加工により変形して、フィルタ装置７２の厚さの寸法を減らして、レンズ６０とカメラ５０との間に装置７２を装着できるようにすることにより、レンズとカメラの距離を適切に設定する。
カメラ電源５６により給電される、SONYのモデルXC77のビデオカメラなどのカメラ５０は、ＣＣＤ光検出器アレイ及び関連する制御及びインターフェイス電子機器を備えており、サンプル平面Ｐの約４６センチメートル（１８．１２５インチ）上方に、そのＣＣＤのターゲットに垂直に装着される。写真用レンズ６０は、典型的には、ｆ８のしぼりにセットされている。サンプルＳ上の約１１センチメートル×８センチメートル（４．５インチ×３．５インチ）の視野が、典型的には、撮像される。
カメラ５０により生成されたビデオ画像は、ケーブルによりコンピュータ化された画像プロセッサ１４に送信される。画像プロセッサ１４は、通例のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１４Ｒ及び磁気記憶装置１４Ｍを有するＩＢＭのＰＣ互換のコンピュータを備え、Matrox  Pulsarのビデオボード１００、Keithely  MicrobyteのモデルDAC-02のDegital  to  Analog（Ｄ／Ａ）Board１１０、及び、Keitheley  MicrobyteのモデルPIO-24のDigital  I/O  Board１２０をその中に含むものとすることができる。コンピュータは、典型的には、Windows-NTオペレーティングシステムを用いて制御され、及び、ビデオボード１００は、MatroxのImaging  LibraryのVersion  4.0などの関連するソフトウエアにより制御されるものとすることができる。（Ｄ／Ａ）Board１１０及びDigital  I/O  Board１２０は、Blue  Water  SystemsのWinRTデバイスドライバなどの関連するソフトウエアにより制御されるものとすることができる。
ビデオ画像は、典型的には、横６４０画素×縦４８０画素を測定して、ビデオボード１００にある、８ビット（２５６グレイレベル）のアナログ／デジタル（A／D）変換器によって、デジタル化され、適当なメモリ装置に記憶される。ソフトウエア的に選択することができる黒色基準レベルＢ及び白色基準レベルＷを用いて、ビデオボード１００におけるＡ／Ｄ電圧の上限及び下限を制御する。これらの電圧により、Ａ／Ｄ変換器の２５６グレイレベル（０から２５５のレンズ）にマップされる、カメラ５０からの入力電圧のレンジが決定され、従って、デジタル化された画像におけるグレイレベルのコントラストが決定される。
画像コントラスト強調
MdigReference機能（Matroxライブラリーの一部）により、ビデオ信号をデジタル化するために用いる基準レベルをセットすることができる。特に、黒色基準M_BLACK_REF（以下、Bという）及び白色基準M_WHITE_REF（以下、Wという）を用いて、ビデオ信号のデジタル化の下限及び上限を選択する。各々のパラメーターは、０から２５５の範囲で変化する。それらのパラメーターとカメラ電圧レベルとの関係を図８に示す。パラメーターBを、０から２５５の範囲で変化させることにより、特定のカメラ電圧レベルV1を選択する。同様に、パラメーターWを０から２５５の範囲で変化させることにより、カメラ電圧レベルV2を選択する。
通常のデジタル化の関係は、図８の線Ｉにより与えられる。０（ペデスタルレベル）から０．７１４ボルトの範囲のカメラ電圧レベルが、０から２５５の範囲のグレイレベルにデジタル化される。これは、Ｂ＝０、Ｗ＝２５５に対応する。他のB及びWの値についてのデジタル化の関係は、図８の線IIにより与えられる。V1からV2の範囲のカメラ電圧レベルが、０から２５５の範囲のグレイレベルにデジタル化される。この結果、画像の強調が増強される。
次の関数関係が、ソフトウエアのパラメーターと対応するカメラ電圧のデジタル化の限界値との間に存在する。
0003869016.tif 000002
好ましい値は、B=１９０及びW＝５７であり、これは、V1＝0.266ボルト及びV2＝0.437ボルト、すなわち、カメラ電圧レンジは0.171ボルトに対応する。デフォルトのカメラ電圧レンジは（１ボルトのピーク−ピークのビデオ信号に対して）0.714ボルトである。よって、画像コントラストは、4.18倍強調される（デフォルトのカメラ電圧レンジ0.714をカメラ電圧レンジ0.171で除算する）。
暗信号補正
本発明において用いられる測定パラメーターは、グレイレベルの標準偏差の平均グレイレベルに対する比に基く。画像に渡ってのカメラの暗信号の空間変動は、通常小さいものではあるが、測定されるグレイレベルの標準偏差に寄与する。さらにまた、測定パラメーターが、光のレベルに実質的に依存しなくなるのは、暗信号が考慮され、そして真の画像信号が測定される場合に限られる。本節は、コントラスト強調画像を、暗信号により補正するために導かれた方法について説明する。単にカメラレンズにふたをするだけでは、暗信号電圧は全てＶ1からＶ2のレンジ外であるので、すべて０グレイレベルの画像という結果になるため、本方法は開発された。
図８から、画像のグレイレベルとカメラ電圧の間には次の関数関係があることがわかる。
0003869016.tif 000003
0003869016.tif 000004
ここで、ｇuは強調されていない画像（図８の線Ｉ）におけるグレイレベルを意味し、ｇeは強調された画像（図８の線II）におけるグレイレベルを意味する。式（３）及び式（４）を組み合わせると、
0003869016.tif 000005
式（５）は、強調された画像と強調されていない画像のグレイレベルの関係を与え、ここで、強調は、Ｖ1及びＶ2の値の選択に基づいている。従って、もし、ある特定のカメラ電圧レベルが、図８の線Ｉに基づいてグレイレベルｇuの画像の画素をもたらすのであれば、その画素は、図８の線IIに基づいて、グレイレベルｇeを有することになる。特に、式（５）は、暗信号画像のグレイレベルに適用することができる。
従って、暗信号を補正する手順は次のようになる。
Ｂ＝０、Ｗ＝２５５にセットし、カメラレンズを塞ぐことにより、暗信号をサンプリングする。（測定をより良くするために、適当なフレーム平均を行なって）暗信号画像を記憶する。
暗信号画像の各々の画素について、式（５）を用いて、強調された画像において対応する暗信号グレイレベルを計算し、それらの値を画像と同じサイズで同じフォーマットのメモリバッファに記憶する。
各サンプル画像をデジタル化した後に、メモリバッファの値を、ポイント毎に、強調されたサンプル画像における画素の値から減算する。
例えば、Ｖ1＝0.263ボルト、Ｖ2＝0.433ボルトで、強調されていないグレイレベルの画素の値が、ｇu＝1.5の場合は、強調されたグレイレベルの画素の値は、ｇe＝-332という結果になる。
電気部品のばらつきのために、デジタル化のための実際のカメラ電圧レベルの限界値である、Ｂ＝１９０及びＷ＝５７の選択に対応するＶ1及びＶ2は、用いる個々のMatrox  Pulsarデジタイザボードについて、式（１）及び式（２）を用いて計算される期待値と異なるりうる。これらのカメラ電圧レベルの限界値を式（５）において用いることにより、強調された画像と強調されていない画像におけるグレイレベルを関係づける乗算項及び加算項を計算する。暗信号補正を最も正確にするためには、これらの乗算項及び加算項は測定により決められるべきである。いくつかの、代替となる手順を用いることができる。
暗信号補正を精密に行なう１つの方法は、SonyTektronixの380  NTSC  Test  Monitorなどのビデオオシロスコープを用いて、画像の特定の位置に対応するカメラ電圧を測定することである。カメラ電圧のレベルのレンジを与えるために、光のレベルを変える。光のレベルの各セッティングについて、黒色基準レベルＢを１９０に、白色基準レベルWを５７にセットして、ビデオオシロスコープによってモニターされている同じ画像の場所におけるグレイレベル（いくつかの隣接画素の平均）を測定する。カメラ電圧のデータをグレイレベルの関数として、直線関数へ最小二乗フィッティングすることにより、グレイレベル０に対応するカメラ電圧Ｖ1及びグレイレベル２５５に対応するカメラ電圧Ｖ2を計算することができる。ある特定のMatrox Pulsarボードについての例として、Ｂ＝１９０及びＷ＝５７について、式（１）及び式（２）は、次の値を与える。Ｖ1＝０．２６６ボルト及びＶ2＝０．４３７ボルト。ここで述べた測定手順を用いて、我々は、Ｖ1＝０．２６７ボルト及びＶ2＝０．４４７を得た。これらのＶ1及びＶ2の値を式（５）に用い、暗信号補正方法を適用することにより、板紙の測定値（後述）は、選択されたターゲット画像の平均グレイレベルに、実質的に依存しない、つまり、光のレベルに依存しないことが分かった。例えば、ある特定の板紙について、ターゲット画像の平均グレイレベルが７５から２２０のレンジの場合において、測定値（後述）は、２．３３と２．４２との間でのみ変化した。このように測定が実質的に光のレベルに依存しないということは、暗電流補正が正しく働いていることを意味する。Ｖ1及びＶ2の値を精密にしない場合には、測定値は、光のレベルのより狭いレンジにおいて、約１異なるものとなった。
暗信号補正を精密にする他の方法には、Ｖ1及びＶ2の値を知ることなしに、式（５）の乗算項及び加算項を直接的に決定することが含まれる。２つの異なる画像において、いずれの場合においても同じ光のレベルにセットして、同じ画素位置の組を用いて、たくさんのグレイレベルを測定する。先ず、画像、Ｂ＝０及びＷ＝２５５を用いる。次に、コントラスト強調画像、Ｂ＝１９０、Ｗ＝５７を用いる。どちらの画像においても、グレイレベル０又は２５５である画素が実質的にないように、光のレベルをセットする。個々の画素のグレイレベルを用いるので、ビデオフレームの平均化をすれば、より正確な結果が得られる。この手順により、ｇi（強調あり）及びｇi（強調なし）という２組のグレイレベルを得るが、ここで、ある特定のｉの値についてのグレイレベルは、画像における同じ画素位置に対応する。直線関数ｇi（強調あり）をｇi（強調なし）の関数として最小二乗法フィッティングを行なうことにより、最小二乗関数から式（５）における乗算項及び加算項を得る。満足のいく最小二乗法フィッティングを得るためには、どちらの画像においても広いレンジのグレイレベルを生じるサンプルを用いるべきである。
式（５）における乗算項及び加算項を直接的に決定することを含む暗信号補正を精密にする他の方法は、式（５）の線形性を利用する。つまり、強調された画像及び強調されていない画像における、ある特定の画素位置におけるグレイレベルの関係は、強調された画像及び強調されていない画像における、ある選択された領域における平均グレイレベルについても成り立つ。Ｂ＝０及びＷ＝２５５の画像において、２つの領域、例えば、領域１及び領域２を選択し、所与の光の設定についての各領域におけるグレイレベルの平均値、Ｇ1（強調無し）及びＧ2（強調無し）を計算する。同様に、Ｂ＝１９０及びＷ＝５７の画像において、同じ光のレベルの設定について、かつ、同じ２つの領域における平均グレイレベル、Ｇ1（強調あり）及びＧ2（強調あり）を計算する。各画像についてビデオフレームの平均化を用いることにより、この方法の正確さを高めることができる。さらにまた、領域が大きければ大きいほど、より多くの画素が平均され、また、正確さが高まることになる。次の関係が適用される。
Ｇ1（強調あり）＝αＧ1（強調無し）＋β      （６）
Ｇ2（強調あり）＝αＧ2（強調無し）＋β      （７）
これらの２つの連立方程式を、それぞれ、式（５）における乗算項及び加算項である、α及びβについて解くことができる。領域１及び領域２において、実質的に異なる値の平均グレイレベルを与えるサンプルを用いるべきである。あるいは、３以上の領域を選択し、個々の画素のグレイレベルについて、上述の最小二乗法によりα及びβの決定を行なうことができる。Ｇiの決定について、各領域における相当の画素数以上を平均化することにより、個々の画素のグレイレベルに基く上述の最小二乗法よりもより正確となる。
照明レベルの制御
図６Ａ及び図６Ｂから見てわかるように、コンピュータ化された画像プロセッサ１４は、サンプルＳを照明する光のレベルを正確に制御するようにプログラムされている。これは、コントラスト強調カメラ電圧レンジをグレイレベルの出力の全レンジにマップするように、Ａ／Ｄ変換器を最初にセットすることにより達成される。物体の表面は、初期出力レベルにセットされた光源によって照明される。デジタル化されたフレーム平均された表面の画像をつくるには、最初に、物体の表面から光検出器アレイへと反射された光を撮像して、画像を表す電気信号をつくる。その電気信号を、あらかじめ定めた回数、デジタル化して、フレーム平均し、及び、画像のフレーム平均された表現を、画像プロセッサメモリに記憶する。画像における平均グレイレベルを決定し、画像における平均グレイレベルが所望のレベル、典型的にはＡ／Ｄ変換器のダイナミックレンジの中間点にあるようになるまで、物体の照明レベルを調整する。これは、物体の表面により反射される光のレベルによって、画像の平均グレイレベルが、Ａ／Ｄ変換器の強調コントラストダイナミックレンジの中間点のあらかじめ定めたレンジ内におさまるようになるまで、光源の出力を調整し、画像を得るステップ、平均グレイレベルを決定するステップ、及び照明レベルを調整するステップを繰り返すことによってなされる。照明レベルの調整だけでは所望の平均グレイレベルが得られない場合には、物体の表面により反射される平均の光のレベルによって、ＣＣＤアレイが、Ａ／Ｄ変換器の強調コントラストダイナミックレンジの中間点のあらかじめ定めたレンジ内におさまる出力を生じさせるようになるまで、光源の出力を調整することに組み合わせて、異なる光学濃度フィルタを選択する。
測定方法を加速するためには、光源出力レベルを先のサンプルに用いたレベルに初期セットすることにより初期照明レベルをセットし、及び、あらかじめ定めた光のレベルのレンジ内に光源出力レベルをセットするために、二分検索法を用いて照明調整ステップを先ず実行する。所望の平均グレイレベルが得られない場合には、次いで、その光のレベルの全レンジにわたって光源出力レベルをセットするために、二分検索法を用いて照明調整ステップを実行する。それでも、所望のグレイレベルが得られない場合には、異なる光学濃度フィルタを選択し、その光のレベルの全レンジにわたって光源出力レベルをセットするために、二分検索法を用いて照明調整ステップを実行する。先の照明レベルが分からないときは、最初は、光学濃度フィルタの濃度は中間の濃度の値であるものを選択し、ついで、光源の出力の調整ではＡ／Ｄ変換の強調コントラストダイナミックレンジの中間点における出力が生じない場合には、再選択する。
解析方法
１．２ボルトの全レンジのＡ／Ｄ電圧を選択し（黒色基準レベルを０、白色基準レベルを２５５、すなわち、画像強調を行なわない）、ＣＣＤアレイに光が届か到達しないようにするために、不透明フィルタを有するフィルタのポジション５を選択することにより、カメラレンズにキャップをする。「暗応答」画像又は「暗電流」画像として知られている、光がない場合に生じる画像をあらかじめ定めた回数（典型的には、１２８回）デジタル化し、その後、フレーム平均する。すなわち、対応する、各画像の画像素子、つまり画素を加算し、そして、デジタル化をした回数で除算を行なうことにより、ＣＣＤアレイ及びこれに関連する電子機器回路による平均暗電流応答を表わす画像をつくる。このいわゆる「平均暗電流画像」は、後の使用のためにＲＡＭ又は磁気記憶媒体などのメモリに記憶する。
平均暗電流画像は、次の様に、板紙の画像における各画素を補正するのに用いられる。平均暗電流画像は、先ず、（５）式に基づいて、後の強調されたサンプル画像のコントラストレンジに対応させるために、「修正暗電流画像」に変換される。この修正暗電流画像はメモリに記憶され、ついで、各強調されたサンプル画像から、減算される。
フレーム平均された修正暗電流画像をつくる方法は、
カメラ電圧の全レンジをグレイレベルの出力の全レンジにマップするために、アナログ／デジタル変換器をセットするステップ、
光がない場合におけるＣＣＤ光検出器アレイからの電気信号を、あらかじめ定めた回数、デジタル化して、フレーム平均をし、平均暗電流画像をつくるステップ、
フレーム平均された暗電流画像をメモリに記憶するステップ、
変換因子を適用し、修正暗電流画像を得るステップ、及び、
修正暗電流画像をメモリに記憶するステップ
からなる。
画像の平均グレイレベルを１２７．５±１０にするＡ／Ｄ変換器へのカメラ出力電圧であるように、各サンプルについて、光のレベルは自動的にセットされる。黒色基準レベルＢ及び白色基準レベルＷの基準電圧は固定値、黒色＝１９０及び白色＝５７、を用いてセットされる。これにより、０．３５ボルトの中心Ａ／Ｄ変換レベルを中心とする０．１７ボルトの幅のＡ／Ｄ電圧ウインドウが生じ、その結果、グレイレベルの４．１６倍のコントラスト強調が得られる。蛍光灯によって生じる光のレベルは、コンピュータのデジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）ボード１１０により自動的に制御されて、Mercronコントローラ４６に基準電圧入力を与える。
各サンプル画像は、あらかじめ定めた回数（典型的には、６４回）フレーム平均され、そして、ピクセル毎に、それ（フレーム平均された画像）から修正暗電流画像を減算して、暗電流補正画像を得る。
画像解析アルゴリズム
その画像の中にランダムに置かれたあらかじめ定めた大きさのウインドウを用いて、画像を統計的にサンプリングする。ウインドウの大きさは、評価する人間に観測可能な対象となる画像の特徴の空間的な大きさに対応するように選択される。解析ウインドウの大きさ及び画像のコーナーの座標が分かっているため、ウインドウを特定する乱数は、画像の境界がオーバーラップすることなく解析ウインドウを画像の中にランダムに置くように発生する。板紙については、ウインドウは、典型的には一辺３１画像素子の正方形であり、ランダムに置かれたウインドウの数は、典型的には約５００である。ウインドウのサイズが大きすぎる場合には、各ウインドウ内における照明のばらつきによるシェージングが測定に影響を与えることに注意する必要がある。一方、ウインドウのサイズが小さすぎる場合には、斑点などの対象となる特徴が十分に検出されない。ランダムに置かれたウインドウの数を増やしても、人間による観察との相関関係は大きく改善されないが、実行するのにより長い時間がかかる。ランダムに置かれたウインドウの数が少ない場合には、「ノイズのより多い」結果となり、従って、人間による観察との相関関係はより乏しいものとなる。
この解析手順は、
ａ）一辺３１画像素子の正方形のウインドウをつくり、画像の中にランダムに置くこと、
ｂ）ボックス内の平均グレイレベルｇav及びグレイレベルの標準偏差σgを求めること、
ｃ）ウインドウ内の「変動度」Viを計算し、この値をメモリの記憶すること、
vi=100σg/gav,
ｄ）（ａ）から（ｃ）のステップを５００回繰り返すこと、及び、
ｅ）全てのウインドウにわたって、平均変動度Vavといわれる、平均の変動度を計算し、この値をメモリに記憶すること
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を備える。
対象となる領域（ＲＯＩ）
本発明のシステムにより、サンプルの測定を、視野の中の対象となる領域に限ることができる。ユーザは、画像プロセッサ１４へのターミナル入力装置上の適当なキーを押すことによって移動でき、かつ、大きさを変えられる、サンプルの画像に重ね合わせて表示されるカーソルボックスを置くことにより、対象となる領域をインタラクティブに特定することができる。
標準的な解析方法においては、画像の全てが測定される。解析ウインドウの大きさ及び全体の画像のコーナーの座標が分かっているため、ウインドウの中心を特定する乱数は、境界がオーバーラップすることなくウインドウを画像の中にランダムに置くように発生する。解析ウインドウが対象となる領域の境界とオーバーラップしないように、対象となる領域のコーナーの座標を同様に用いることができる。
有意な結果を得るためには、対象となる領域には、大きさの下限があるべきであり、それは、典型的には、100×100画素である。さもなければ、必然的にそれより小さな解析ウインドウは、表面の対象となる特徴を効果的に測定するのには小さすぎるものとなりうる。
実施例
本発明の方法を用いて、１組、１４枚の板紙サンプルの特徴を調べた。視覚により１４のサンプルの均一性を等級分けするために、１２人が対比較等級テストに参加した。各参加者は、１４のサンプルを観測された均一性に従って等級分けをするように指示された。板紙などの適用例について、すべてのサンプルについて固定倍率を用いて、平均変動度を決め、典型的なサンプルが１から１０のレンジに値を有するようにする。
各板紙サンプルは、１から１４の任意の数によって特定されるが、各人により、１（もっとも均一である）から１４（もっとも均一でない）の等級を与えられた。この等級データが集められた。いわゆる「トリム平均」等級及び等級の標準偏差を各サンプルについて計算した。「トリム平均」等級は、各サンプルについての等級データから、他のすべてからもっとも外れる等級を１つ取り除くことによって得た。
同じ１４のサンプルを、上述の本発明の装置及び方法を用いて、自動的に解析した。視覚による等級分けの結果及び本発明の方法の結果を、表Ｉに掲げる。図９に示すように、本発明の方法を用いて得られた等級を、視覚による等級のトリム平均値に対してプロットした。図９からわかるように、本発明の方法と視覚による均一性の等級との相関関係はかなり高く、つまるところ、０．９２である。
本発明の方法の再現性はかなり高い。例えば、ある典型的なサンプルの１０の画像を（サンプルを動かすことなく）とり、解析した。平均変動度の平均は、4.870であり、標準偏差は、0.034であった。これは、パーセント変動係数（％ＣＶ）0.71に相当する。従って、本発明の結果を視覚による等級に相関づける際の主要な制約は、視覚による等級の標準偏差が、むしろ高いことであると結論付けることができる。これは、表Ｉにまとめられた結果を検討することにより、もっともよく理解することができる。
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【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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