(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象となる印刷物の画像データを読取って入力する画像入力手段と、
この画像入力手段で入力された画像データの位置合わせを行なう位置合わせ手段と、
印刷物の印刷種類、少なくとも２つ以上の視野領域の面積、標準濃度、および、濃度分布のばらつき度合いを示す平均標準偏差を記憶する領域情報記憶手段と、
前記位置合わせ手段で位置合わせされた画像データと前記領域情報記憶手段から得られる前記印刷物の印刷種類および視野領域の面積を用いて視野領域ごとに平均濃度を計算する平均濃度計算手段と、
この平均濃度計算手段で計算された視野領域の平均濃度と前記領域情報記憶手段から得られる前記印刷物の視野領域の標準濃度を用いて視野領域ごとに濃度差を計測する濃度差計測手段と、
この濃度差計測手段で計測された視野領域の濃度差と前記領域情報記憶手段から得られる前記視野領域の平均標準偏差を用いて視野領域ごとに濃度差を正規化する濃度差正規化処理手段と、
この濃度差正規化処理手段で正規化された視野領域ごとの濃度差を加算手段により加算演算することにより集約し前記検査対象となる印刷物の汚損度を判別する集約手段と、
を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度検査装置。
【請求項２】
前記領域情報記憶手段から得られる前記印刷物の視野領域の標準濃度のダイナミックレンジに対する関係と人間の視覚特性とを対応付けることで、各視野領域ごとに視覚特性正規化係数を算出する視覚特性係数算出手段と、
前記濃度差正規化処理手段で正規化された視野領域ごとの濃度差と前記視覚特性係数算出手段で算出された視覚特性正規化係数を用いて視野領域ごとに重み付け計算を行なうことにより視野領域ごとの汚損度を算出する重み付け計算手段とをさらに具備し、
前記集約手段は、前記重み付け計算手段で算出された視野領域ごとの汚損度を加算手段により加算演算することにより集約し前記検査対象となる印刷物の総合汚損度を判別することを特徴とする請求項１記載の印刷物の汚損度検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、たとえば、有価証券などの印刷物の表面の汚損度を検査する印刷物の汚損度検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の印刷物の汚損度検査装置は、印刷物の一方の面あるいは両面の表面画像あるいは透過画像を、テレビジョンカメラやラインセンサなどを用いた画像入力手段により入力し、この入力された画像データにより、まず、印刷物が有るか無いかの検査を行ない、印刷物が有れば、印刷物の端を検知し、この検知した端から印刷物表面の全面に亘って画像データを取込み、この取込んだ画像データを、あらかじめ設定される基準データと比較することにより、汚損度の検査を行なっている。
【０００３】
このような印刷物の汚損度検査装置における汚損度の算出方法としては、印刷物表面の全面の画像データから物理量を計測し、あらかじめ設定されている基準データと比較して汚損度を検査するのではなく、ある特定の領域、たとえば、無印刷領域に対してのみ汚損度を検査する方法が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来、汚損度検査装置においては、特に印刷物の無印刷領域に対してのみ汚損度を検査しているが、無印刷領域以外、すなわち、印刷領域に存在する汚損をとらえておらず、人間が印刷物の全面から感じ取られる汚損度を検査していないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、人間の間隔に近い高精度な印刷物の汚損度検査が可能となる印刷物の汚損度検査装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の印刷物の汚損度検査装置は、検査対象となる印刷物の画像データを読取って入力する画像入力手段と、この画像入力手段で入力された画像データの位置合わせを行なう位置合わせ手段と、印刷物の印刷種類、少なくとも２つ以上の視野領域の面積、標準濃度、および、濃度分布のばらつき度合いを示す平均標準偏差を記憶する領域情報記憶手段と、前記位置合わせ手段で位置合わせされた画像データと前記領域情報記憶手段から得られる前記印刷物の印刷種類および視野領域の面積を用いて視野領域ごとに平均濃度を計算する平均濃度計算手段と、この平均濃度計算手段で計算された視野領域の平均濃度と前記領域情報記憶手段から得られる前記印刷物の視野領域の標準濃度を用いて視野領域ごとに濃度差を計測する濃度差計測手段と、この濃度差計測手段で計測された視野領域の濃度差と前記領域情報記憶手段から得られる前記視野領域の平均標準偏差を用いて視野領域ごとに濃度差を正規化する濃度差正規化処理手段と、この濃度差正規化処理手段で正規化された視野領域ごとの濃度差を加算手段により加算演算することにより集約し前記検査対象となる印刷物の汚損度を判別する集約手段とを具備している。
【０００７】
また、本発明の印刷物の汚損度検査装置は、前記領域情報記憶手段から得られる前記印刷物の視野領域の標準濃度のダイナミックレンジに対する関係と人間の視覚特性とを対応付けることで、各視野領域ごとに視覚特性正規化係数を算出する視覚特性係数算出手段と、前記濃度差正規化処理手段で正規化された視野領域ごとの濃度差と前記視覚特性係数算出手段で算出された視覚特性正規化係数を用いて視野領域ごとに重み付け計算を行なうことにより視野領域ごとの汚損度を算出する重み付け計算手段とをさらに具備し、前記集約手段は、前記重み付け計算手段で算出された視野領域ごとの汚損度を加算手段により加算演算することにより集約し前記検査対象となる印刷物の総合汚損度を判別することを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、印刷物の全面の汚損度（印刷物の全面から人間が感じる汚れ度合い）を、印刷物の少なくとも２つ以上の視野領域ごとの汚損度合い（基準値からの離れ度合い）と、印刷物の各視野領域の面積と、印刷物の各視野領域ごとに人間が感じる視野領域特性係数を用いて判別することで、人間の感覚に近い高精度な印刷物の汚損度検査が可能となる。
【００１４】
また、印刷物を、人間の感覚に近い順に、たとえば、綺麗な印刷物から汚い印刷物の順に並べることも可能である。さらに、一方の面で判別した汚損度と、もう一方の面で判別した汚損度とを合わせて評価することによっても、いずれか一方の面に偏った汚損も正確に検査することが可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
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。
【００１６】
まず、第１の実施の形態について説明する。
【００１７】
図１は、第１の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すものである。すなわち、検査対象である印刷物Ｐの一方の面（表面）は、たとえば、テレビジョンカメラやラインセンサなどの光電変換部を含む画像入力部１０１によって、その表面全体が光学的に走査され、光電変換されることにより、表面全面の画像データが読取られ、デジタル信号として入力される。
【００１８】
画像入力部１０１によって入力された印刷物Ｐ上の画像データは、位置合わせ部１０２に送られる。位置合わせ部１０２は、たとえば、未知の印刷物Ｐの左上端位置を抽出して、画像データの位置合わせを行ない、その位置情報を領域情報記憶部１０３に送る。
【００１９】
平均濃度計算部１０４は、位置合わせ部１０２で位置合わせされた画像データと、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの少くとも２つ以上の視野領域の領域番号と面積の情報を用いて、各視野領域の平均濃度を算出し、その算出結果を濃度差計測部１０５に送る。
【００２０】
濃度差計測部１０５は、平均濃度計算部１０４で算出された各視野領域の平均濃度と、領域情報記憶部１０３から得られる各視野領域の標準濃度を用いて、各視野領域ごとに濃度差を算出し、その算出結果を濃度差正規化処理部１０６に送る。
【００２１】
濃度差正規化処理部１０６は、濃度差計測部１０５で算出された濃度差と、領域情報記憶部１０３から得られる各視野領域の平均標準偏差を用いて、各視野領域ごとに濃度差を正規化する処理を行ない、その処理結果を集約部１０７に送る。
【００２２】
集約部１０７は、濃度差正規化処理部１０６から得られる各視野領域の濃度差正規化値を集約することにより、印刷物Ｐの汚損度を判別し、その判別結果を検査結果として出力する。
【００２３】
以下、各部について詳細に説明する。
【００２４】
画像入力部１０１は、印刷物Ｐ表面の全面の画像データをアナログ信号として収集し、デジタル信号に変換する。なお、ここでは、印刷物Ｐを搬送させて画像データを読取る場合を例に説明するが、逆に、印刷物Ｐを固定し、画像入力部１０１内の光電変換部を移動させて走査することで、読取る場合も同様である。
【００２５】
図２、図３は、画像入力部１０１の構成例を示している。すなわち、印刷物Ｐは、２本の搬送ベルト２１，２２によって挟持された状態で図示矢印方向に搬送される。搬送ベルト２１，２２の図面に対する下部には、基準板２３が固定されていて、この基準板２３上のほぼ中央部を印刷物Ｐが搬送されるようになっている。
【００２６】
基準板２３と対応する搬送ベルト２１，２２の図面に対する上部には、基準板２３および搬送される印刷物Ｐを照明する照明用の光源２４、および、基準板２３および搬送される印刷物Ｐ上からの反射光を受光して電気信号に変換する光電変換部２５が配設されている。
【００２７】
なお、光電変換部２５の受光面には、印刷物Ｐ上から垂直に反射光（または、透過光でもよい）が入力される。この場合、光源２４は、図３に示すように、印刷物Ｐと光電変換部２５とを結ぶ直線Ｌからの角度θが、０°もしくは９０°に近くなることを避けるように設け、たとえば、角度θが３０°〜６０°の間に入るように設置する。図３では、搬送方向に対して進行方向から照明する場合を図示してあるが、後方から照明してもよい。
【００２８】
ここで、基準板２３の役割について、図４に示す印刷物Ｐを例として具体的に説明する。図４に示す印刷物Ｐは、白紙上の中央部に白以外のインクにより「Ａ」の文字が印刷されている画像とし、特徴量を抽出する抽出領域は、図５に示す斜線領域、すなわち、印刷物Ｐの画像データの全領域とする。
【００２９】
特徴量を抽出する領域に当たる背景には、反射率の高い物質を基準板２３の中心部２３ａに用いる。また、この反射率の高い物質は、表裏に印刷のある印刷物Ｐを搬送させた場合、基準板２３にインクなどが付着して反射率が低下しないように、汚れにくい物質でなければならない。すなわち、反射率が高く、かつ、汚れにくい物質を搬送される印刷物Ｐの裏側に設置する。この物質の例として、たとえば、オパールあるいはセラミックなどがあげられる。
【００３０】
また、基準板２３上の搬送ベルト２１，２２の外側に位置し、かつ、印刷物Ｐの搬送方向と直交する方向の両端部に対応する領域２７，２８は、印刷物Ｐの用紙とコントラストの高い色とする。たとえば、図４のように白色の用紙の場合は黒色とする。これは、画像データを解析する場合に、印刷物Ｐの位置を容易に決定できるようにするためである。
【００３１】
位置合わせ部１０２は、画像入力部１０１により入力された印刷物Ｐの全面の画像データから、たとえば、印刷物Ｐの左上端位置を抽出する。以下、具体的な抽出方法について述べる。
【００３２】
まず、読取った画像データから、印刷物Ｐの領域を抽出する。ここで、印刷物Ｐは搬送されている場合を想定しているため、固定位置で抽出する場合、搬送むらなどの影響で正しく抽出できない場合が考えられる。
【００３３】
そこで、本実施の形態では、濃度情報を基に印刷物Ｐを抽出する。ここで、印刷物Ｐの用紙の色と背景色とのコントラストが充分高くなるように、基準板２３を設定しているため、濃度値による閾値設定で印刷物Ｐと背景の境界を容易に抽出できることは明白である。
【００３４】
図６に示すように、画像データの左上端部Ｖから右方向に走査していき、濃度が変化する位置Ｓを算出する。このとき、たとえば、図７（ａ）に示すように、印刷物Ｐの背景、すなわち、基板板２３上にごみ（雑音）Ｎなどが付着している場合は、このごみＮを印刷物Ｐの左上端部と間違って抽出してしまう可能性があるので、雑音の除去処理を施す。また、印刷物Ｐが図７（ｂ）に示すように傾いた場合は、その傾きを算出して、補正する処理も施す。
【００３５】
算出された位置Ｓ（ｘ，ｙ）は、図８に示すように、画像データの全体における特定の位置Ｓ′（ｘ′，ｙ′）（座標）に移動させる、すなわち、印刷物Ｐの画像データを画像データ全体における特定の位置に移動させる。
【００３６】
領域情報記憶部１０３は、印刷物Ｐの少なくとも２つ以上の視野領域の面積と標準濃度値と平均標準偏差などの情報があらかじめ記憶されている。
【００３７】
図１０は、平均濃度計算部１０４、濃度差計測部１０５、濃度差正規化処理部１０６、および、集約部１０７の構成を詳細に示しており、以下、それについて説明する。
【００３８】
平均濃度計算部１０４は、印刷物Ｐの各視野領域ごとに濃度平均値を算出する。まず、各視野領域ごとに、濃度を加算して濃度積分値を算出する。具体的には、位置合わせ部１０２により位置合わせされた印刷物Ｐの画像データを用いて、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野の領域情報、たとえば、相対アドレスを基に、各視野領域ごとに加算器４１，４２，…４３にて濃度値を加算していく。たとえば、図９に示すように、画像データのある点ｔの座標を（ｘ，ｙ）とし、座標（ｘ，ｙ）に対応する点（画素）は前記視野領域「ａ」であるとすると、加算演算にて点ｔの濃度値を加算していくことで、印刷物Ｐの各視野領域ごとの濃度分布値が算出される。
【００３９】
次に、領域情報記憶部１０３から得られる各視野領域の面積を用いて、算出された濃度積分値に除算器４４，４５，…４６にて除算演算を施す。以上により、印刷物Ｐの各視野領域ごとの平均濃度値を算出する。
【００４０】
濃度差計測部１０５は、平均濃度計算部１０４により得られた印刷物Ｐの各視野領域ごとの平均濃度と、領域情報記憶部１０３から得られる各視野領域の標準濃度を用いて、印刷物Ｐの各視野領域ごとに、減算器５１，５２，…５３にて減算演算を施すことにより濃度差を求め、絶対値回路５４，５５，…５６にて、その濃度差の絶対値を算出する。
【００４１】
濃度差正規化処理部１０６は、濃度差計測部１０５により得られる印刷物Ｐの各視野領域ごとの標準濃度との濃度差の絶対値と、領域情報記憶部１０３から得られる各視野領域の平均標準偏差を用いて、除算器６１，６２，…６３にて除算演算を行なう。すなわち、上記濃度差の絶対値を上記平均標準偏差で割ることにより各視野領域ごとに濃度差を正規化し、この正規化された濃度差を出力するものである。
【００４２】
集約部１０７は、濃度差正規化処理部１０６により得られた印刷物Ｐの各視野領域ごとの濃度差の正規化された値（汚損度合い）を、加算器７１にて加算演算することにより集約し、印刷物Ｐの全視野領域に対する汚損度合いとして算出とする。
【００４３】
さらに、集約部１０７は、閾値記憶部７２および判別部７３を用いて、算出された汚損度合いを基に印刷物Ｐの汚損度を検査する。すなわち、算出された汚損度合いをＪとし、検査時の判別閾値をＪｐ（閾値記憶部７２にあらかじめ記憶されている）とすると、判別部７３において、たとえば、
Ｊ≧Ｊｐならば、印刷物Ｐは汚い
Ｊ＜Ｊｐならば、印刷物Ｐはきれい
と判別する。このとき、判別閾値Ｊｐは、種々の値に設定できるようになっている。したがって、検査結果、たとえば、汚損率も種々に設定可能である。
【００４４】
次に、第２の実施の形態について説明する。
【００４５】
図１１は、第２の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すものである。第２の実施の形態は、前述した第１の実施の形態に対し、視覚特性係数部１０８および重み付け計算部１０９を追加したものであり、その他の部分については図１の第１の実施の形態と同様な構成となっている。したがって、第１の実施の形態と同一部分には同一符号を付して、説明を省略あるいは簡略化し、異なる部分について詳細に説明する。
【００４６】
視覚特性係数部１０８は、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域の標準濃度に対して、人間の視覚特性に合致した係数を算出する。その算出方法を述べる前に、人間の視覚特性について述べる。同一濃度の汚損現象であっても、その汚損現象の存在する場所、たとえば、色が薄い印刷領域と濃い印刷領域とでは、人間の感じる汚損度合いが異なっている。これは、人間の視覚特性と呼ばれている。この視覚特性に対応した係数（視覚特性係数）を算出するのが、視覚特性係数部１０８である。
【００４７】
すなわち、視覚特性係数部１０８は、印刷物Ｐの各視野領域ごとの濃度平均値のダイナミックレンジに対する関係と人間の視覚特性とを対応付けることで、各視野領域ごとに係数を算出する。たとえば、後述の説明で参照される図１６のラベル「ａ」の濃度平均値を「Ｌａ」、ラベル「ｂ」の濃度平均値を「Ｌｂ」、ラベル「ｃ」の濃度平均値を「Ｌｃ」とし、図１２に示す人間の視覚特性を用いて上記係数が算出される。ここに、図１２は、同一濃度の汚れでも、背景画像濃度の違いに依存して、汚損の目立ち方が違うという特性を示した図である。
【００４８】
図１２において、Ｌａｓ、Ｌｂｓ、Ｌｃｓは、濃度平均値Ｌａ、Ｌｂ、Ｌｃをダイナミックレンジに基づいて正規化処理を施した値である。このように正規化濃度値と反射率は線形に比例していない。すなわち、同一濃度の汚れであっても、小さな正規化濃度値を有する領域（Ｌａ）よりも大きな正規化濃度値を有する領域（Ｌｃ）の方が汚れが目立つ。
それぞれのラベルａ、ｂ、ｃに対して反射率Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃを算出し、次式に示すように、それぞれの反射率Ｐａ、Ｐｂ、Ｐｃの比率を算出することで、視覚特性正規化係数（１、ｍ、ｎ）を算出する。
Ｐａ：Ｐｂ：Ｐｃ＝１：ｍ：ｎ
【００４９】
重み付け計算部１０９は、濃度差正規化処理部１０６により算出された印刷物Ｐの各視野領域ごとの正規化された濃度差と、視覚特性係数部１０８により算出された各視野領域ごとの視覚特性正規化係数と、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域ごとの面積Ｓとを用いて、重み付け計算を行なう。
【００５０】
すなわち、重み付け計算部１０９は、濃度差正規化処理部１０６により算出された印刷物Ｐの各視野領域ごとの離れ度合いＨと、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域ごとの面積Ｓと、視覚特性係数部１０８により得られる視覚特性正規化係数Ｋを用いて、各視野領域ごとの汚損度判別値Ｄを算出する。
たとえば、ある視野領域ｅの離れ度合いをＨｅ、面積をＳｅ、視覚特性正規化係数をＫｅとすると、汚損度判別値Ｄｅは、以下のように算出される。
Ｄｅ＝Ｈｅ×Ｓｅ×Ｋｅ
【００５１】
集約部１０７は、次式に示すように、重み付け計算部１０９により得られた印刷物Ｐの各視野領域ごとの汚損度判別値Ｄｅを全視野領域について加算演算して集約することにより、印刷物Ｐの各視野領域に対する汚損度合いＪとして算出する。
Ｊ＝ΣＤｅ      ただし、ｅ：１〜ｍ（ｍは視野領域の数）
【００５２】
さらに、集約部１０７は、算出された汚損度合いを基に印刷物Ｐの汚損度を検査する。すなわち、算出された汚損度合いをＪとし、検査時の判別閾値をＪｐとすると、たとえば、
Ｊ≧Ｊｐならば、印刷物Ｐは汚い
Ｊ＜Ｊｐならば、印刷物Ｐはきれい
と判別する。このとき、判別閾値Ｊｐは、種々の値に設定できるようになっている。したがって、検査結果、たとえば、汚損率も種々に設定可能である。
【００５３】
次に、第３の実施の形態について説明する。
【００５４】
図１３は、第３の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すものである。第３の実施の形態は、前述した第２の実施の形態に対し、領域情報記憶部１０３の記憶情報を作成する学習手段を追加したものであり、その他の汚損度検査部分については図１１の第２の実施の形態と同様な構成となっている。したがって、第２の実施の形態と同一部分には同一符号を付して、説明を省略あるいは簡略化し、異なる部分について詳細に説明する。
【００５５】
学習に用いる基準となるＮ枚の印刷物Ｐは、画像入力部１０１により、その一方の面全面の画像データが読取られ、位置合わせ部１０２に送られる。位置合わせ部１０２は、画像入力部１０１により入力された画像データの位置合わせを行ない、画像メモリ部１１０に記憶する。
【００５６】
平均画像作成部１１１は、画像メモリ部１１０に記憶されたＮ枚の画像データから、Ｎ枚の平均画像を作成し、その作成した平均画像を印刷種類判別部１１２に送る。
【００５７】
印刷種類判別部１１２は、たとえば、濃度値を用いて同一濃度に同一のラベルを付けることでラベリング処理を施し、そのラベリング処理を施した画像データを領域抽出部１１３に送る。
【００５８】
領域抽出部１１３は、ラベリング処理を施した画像を用いて、一定画素以上連結している同一濃度の領域を統合させることで、印刷物Ｐの視野領域を算出し、その算出した視野領域を領域別面積算出部１１４に送る。
【００５９】
領域別面積算出部１１４は、領域抽出部１１３で算出された各視野領域の面積をそれぞれ算出し、その算出結果を領域別統計値算出部１１５に送る。領域別統計値算出部１１５は、各視野領域の濃度平均値の分布（ヒストグラム）を算出し、分布の平均値（平均濃度）と分布のばらつき度合い、たとえば、標準偏差を算出する。
【００６０】
領域情報記憶部１０３は、各視野領域の数と各視野領域ごとの面積と平均濃度と平均標準偏差を記憶する。
【００６１】
以下、各部について詳細に説明する。
【００６２】
画像メモリ部１１０は、位置合わせ部１０２により位置合わせを施した印刷物Ｐの画像データを記憶する。画像入力部１０１および位置合わせ部１０２により入力された印刷物Ｐの画像データを、画像メモリ部１１０に一時記憶するが、この操作を学習する枚数分、たとえば、Ｎ枚の印刷物Ｐで学習する場合はＮ回繰り返す。したがって、画像メモリ部１１０には、Ｎ枚の位置合わせを施された印刷物Ｐの画像データが記憶される。
【００６３】
平均画像作成部１１１は、画像メモリ部１１０に記憶されたＮ枚の画像データから、Ｎ枚の平均的な画像データを作成する。その作成方法は、Ｎ枚の画像データの各画素ごとに濃度値を加算し、この濃度積分値から濃度平均値を算出し、これを平均画像とする。
【００６４】
印刷種類判別部１１２は、平均画像作成部１１１により作成された平均画像から、同一濃度に同一のラベルを記す。すなわち、まず、印刷物Ｐの画像データから濃度ヒストグラムを算出する。算出された濃度ヒストグラムにおいて、たとえば、図１４に示すように複数の山ａ〜ｃが存在したとし、それぞれの山ａ〜ｃの濃度平均値および標準偏差を算出する。たとえば、図１４の山ａの濃度平均値がＡｖｇａ、標準偏差がσａとした場合、
Ａｖｇａ−ｈ×σａ≦Ｌａ≦Ａｖｇａ＋ｈ×σａ    ただし、ｈ：整数
と算出されるが、ある範囲を持った値Ｌａを印刷物Ｐの１つのラベルと決定する。同様に、図１４の山ｂとｃについても以下のようにラベルを決定する。この場合は、ラベルが３つ存在することになる。
Ａｖｇｂ−ｈ×σｂ≦Ｌｂ≦Ａｖｇｂ＋ｈ×σｂ
Ａｖｇｃ−ｈ×σｃ≦Ｌｃ≦Ａｖｇｃ＋ｈ×σｃ
【００６５】
次に、印刷物Ｐの画像データを図１５に示すように順次走査していき、各画素の濃度値が前記算出されたラベルＬａ〜Ｌｃのそれぞれの範囲内にあれば、同一濃度に同一のラベル、たとえば、濃度「Ｌａ」にラベル「ａ」、濃度「Ｌｂ」にラベル「ｂ」、濃度「Ｌｃ」にラベル「ｃ」を付けることで、ラベリング処理を施す。
【００６６】
また、濃度値ＬａとＬｂとＬｃ以外の濃度値は、ラベリング処理を行なわず、以下の処理では無視する。
【００６７】
領域抽出部１１３は、印刷種類判別部１１２により得られたラベリング画像から、一定画素以上連結している同一ラベルを統合する。たとえば、図１６に示すように印刷物Ｐの画像データがラベリングされたとすると、一定画素以上連結している同一ラベルを１つの結合領域と考え、これを視野領域として設定する。したがって、ラベルの数と設定される視野領域の数は必ずしも一致しない。図１６の場合、ラベルの数は「ａ」「ｂ」「ｃ」の３つであるが、設定される視野領域の数は８つである。
【００６８】
領域別面積算出部１１４は、領域抽出部１１３により抽出される印刷物Ｐの各視野領域ごとに面積を算出する。これは、各視野領域の画素数を加算していくことで容易に算出される。
【００６９】
領域別統計値算出部１１５は、各視野領域ごとに濃度平均値の分布を算出し、分布の平均値と分布のばらつき度合い、たとえば、標準偏差を算出する。その算出方法は、各視野領域ごとにＮ枚の濃度平均値のヒストグラムを算出する。たとえば、図１６に示す視野領域１のＮ枚の濃度平均値のヒストグラムが図１７に示すように算出されたとする。このヒストグラムを用いて分布の平均値を算出し、さらに分布のばらつき度合い、たとえば、標準偏差を算出する。
【００７０】
領域情報記憶部１０３は、印刷種類判別部１１２により得られる印刷種類と、領域別面積算出部１１４により得られる各視野領域の面積と、領域別統計値算出部１１５により得られる各視野領域の平均濃度値と平均濃度のばらつき度合い（たとえば、標準偏差）を記憶する。
【００７１】
なお、上記説明では、印刷物Ｐの各視野領域に対して濃度平均値を用いているが、濃度積分値を用いて、その濃度積分値のヒストグラムを算出し、分布のばらつき度合いと平均値を算出することでも、その効果は何ら変わりない。
【００７２】
次に、第４の実施の形態について説明する。
【００７３】
図１８は、第４の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すものである。第４の実施の形態は、前述した第３の実施の形態において、汚損度検査部分を具体的な構成で実現したものであり、その他の学習部分については図１３の第３の実施の形態と同様な構成となっている。したがって、第３の実施の形態と同一部分には同一符号を付して、説明を省略あるいは簡略化し、異なる部分について詳細に説明する。
【００７４】
加算器１１６，１１７，…１１８は、位置合わせ部１０２により位置合わせされた印刷物Ｐの画像データ、および、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域の情報を用いて、各視野領域ごとに濃度値を加算する。
【００７５】
特徴抽出部１１９，１２０，…１２１は、領域情報記憶部１０３から得られる各視野領域の面積と濃度平均値と濃度分布のばらつき度合いを用いて、各視野領域ごとの汚損度特徴量（たとえば、平均濃度の分布からの離れ度合い）を算出する。
【００７６】
積算器１２２，１２３，…１２４は、特徴抽出部１１９，１２０，…１２１により算出された各視野領域ごとの汚損度特徴量、領域情報記憶部１０３から得られる各視野領域の面積、および、視覚特性係数部１０８により算出された各視野領域ごとの視覚特性正規化係数を用いて、積算演算を施すことにより、各視野領域ごとの汚損度判別値を算出する。
【００７７】
加算器１２５は、積算器１２２，１２３，…１２４から得られる各視野領域ごとの汚損度判別値を加算することにより、印刷物Ｐの汚損度判別値を算出する。判別部１２７は、加算器１２５により算出された汚損度判別値と、閾値記憶部１２６から得られる判別閾値を用いて、印刷物Ｐの汚損度を判別する。
【００７８】
以下、各部について詳細に説明する。
【００７９】
画像入力部１０１により入力された印刷物Ｐの画像データは、位置合わせ部１０２により位置合わせ処理を施され、印刷物Ｐの各視野領域ごとの情報、たとえば、相対アドレスを領域情報記憶部１０３に通知する。
【００８０】
加算器１１６，１１７，…１１８は、位置合わせ部１０２により位置合わせされた印刷物Ｐの画像データを用いて、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域の領域情報、たとえば、相対アドレスを基に各視野ごとに濃度値を加算していく。たとえば、図９に示すように、画像データのある点ｔの座標を（ｘ，ｙ）とし、座標（ｘ，ｙ）に対応する点（画素）は前記視野領域「ａ」であるとすると、加算器１１６にて点ｔの濃度値を加算していく。すなわち、加算器１１６，１１７，…１１８により、印刷物Ｐの各視野領域ごとの濃度積分値が算出される。
【００８１】
特徴抽出部１１９，１２０，…１２１は、印刷物Ｐの各視野領域ごとに汚損度を検査するために必要な汚損度特徴量を抽出する。図１９に特徴抽出部１１９の詳細な構成図を示す。なお、特徴抽出部１２０および１２１は、特徴抽出部１１９と同一の構成であるので説明は省略する。
【００８２】
図１９において、まず、除算器１２８は、加算器１１６により加算された印刷物Ｐの各視野領域ごとの濃度積分値、および、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域の面積情報を用いて除算演算を行なうことにより、濃度平均値を算出する。
【００８３】
次に、減算器１２９は、除算器１２８により算出された印刷物Ｐの各視野領域ごとの濃度平均値と、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域の濃度平均値を用いて減算演算を行なう。次に、絶対値回路１３０は、減算器１２９の演算結果に対し絶対値演算を行なう。
【００８４】
次に、除算器１３１は、絶対値回路１３０により絶対値演算を施された印刷物Ｐの各視野領域ごとの値を、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域ごとの濃度平均値の分布度合い情報で除算することで、印刷物Ｐの各視野領域ごとの濃度平均値に対する離れ度合いＨを算出する。
【００８５】
また、離れ度合いＨを以下の処理で使用しないで、汚損度が大の場合と小の場合で出力値を変更する。たとえば、
Ｈ≧ｋ  ならば、Ｈ＝１
Ｈ＜ｋ  ならば、Ｈ＝０      ただし、ｋ：整数
と算出しても、その効果はなんら変わりない。
【００８６】
なお、特徴抽出部１１９，１２０，…１２１は、基本的に同じ処理を行なうことを前提としているが、本実施の形態においては、特徴抽出部１１９と１２０および１２１が異なった処理をしても、その効果になんら変わりはない。
【００８７】
積算器１２２，１２３，…１２４は、前記算出された印刷物Ｐの各視野領域ごとの離れ度合いＨと、領域情報記憶部１０３から得られる印刷物Ｐの各視野領域ごとの面積Ｓと、視覚特性係数部１０８により得られる視覚特性正規化係数Ｋを用いて、各視野領域ごとの汚損判別値Ｄを算出する。
たとえば、ある視野領域ｅの離れ度合いをＨｅ、面積をＳｅ、視覚特性正規化係数をＫｅとすると、汚損度判別値Ｄｅは、以下のように算出される。
Ｄｅ＝Ｈｅ×Ｓｅ×Ｋｅ
【００８８】
また、前記領域抽出部１１３で印刷物の視野領域を抽出する方法を、印刷種類によるのではなく、一定画素間隔（等間隔）、たとえば、ｍ（画素）×ｎ（画素）のブロックで抽出する場合は、印刷物Ｐの各視野領域の面積が一定となる。したがって、汚損度判別値Ｄｅは、
Ｄｅ＝Ｈｅ×Ｋｅ
と算出されるが、その効果は何ら変わりない。
【００８９】
加算器１２５は、積算器１２２，１２３，…１２４により得られる印刷物Ｐの各視野領域の汚損度判別値Ｄｅを、以下のように視野領域の数だけ加算することで、印刷物Ｐの全面の汚損度Ｄを算出する。
Ｄ＝ΣＤｅ      ただし、ｅ：１〜ｍの視野領域
【００９０】
判別部１２７は、加算器１２５から得られた判別値Ｊと、閾値記憶部１２６に記憶された検査時の判別閾値Ｊｐを用いて、検査結果を出力する。たとえば、
Ｊ≧Ｊｐならば、印刷物Ｐは汚い
Ｊ＜Ｊｐならば、印刷物Ｐはきれい
と判別する。このとき、判別閾値Ｊｐは、種々の値に設定できるようになっている。したがって、検査結果、たとえば、汚損率も種々に設定可能である。
【００９１】
また、積算器１２２，１２３，…１２４により得られる印刷物Ｐの各視野領域ごとの汚損度判別値Ｄｅのうち、少なくとも１つ以上の視野領域の汚損度判別値が極端に大きい場合は、判別部１２７にて汚損度が大と判別することも可能である。
【００９２】
これは、特徴抽出部１１９，１２０，…１２１により得られる印刷物Ｐの各視野領域ごとの汚損度特徴量のうち、少なくとも１つ以上の視野領域において極端に大きな値であった場合も、同様に汚損度が大と判別することも可能である。
【００９３】
次に、第５の実施の形態について説明する。
【００９４】
図２０は、第５の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すものである。第５の実施の形態は、前述した第２の実施の形態において、平均濃度計算部１０４を削除したものである。
【００９５】
これは、印刷物Ｐの各視野領域の面積を同一にすることで、領域情報記憶部１０３に記憶する各視野領域の面積という情報を削減している。したがって、本実施の形態は、情報量の削減として有効な手段である。
【００９６】
具体的には、印刷物Ｐの視野領域を抽出する方法を、印刷種類によるのではなく、一定画素間隔（等間隔）、たとえば、ｍ（画素）×ｎ（画素）のブロックで抽出する場合は、印刷物Ｐの各視野領域の面積が一定となる。したがって、前記汚損度判別値Ｄｅは、
Ｄｅ＝Ｈｅ×Ｋｅ
と算出されるが、その効果は第２の実施の形態と何ら変わりない。
【００９７】
また、上記実施の形態は、印刷物Ｐの一方の面について検査することに限定しているが、もう一方の面についても、上記と同様の構成で検査することが可能である。
【００９８】
さらに、一方の面で算出した判別値ともう一方の面で算出した判別値とを合わせて評価することによっても、いずれか一方の面に偏った汚損現象も正確に検査することが可能であり、算出された両面の判別値のうち、判別値の大きい面の検査結果を最終的な検査結果として出力することで、より高精度な汚損度検査が可能である。
【００９９】
次に、第６の実施の形態について説明する。
【０１００】
図２１は、第６の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すものである。第６の実施の形態は、２つの画像入力部１０１ａ，１０１ｂを設けているが、これは印刷物Ｐの両面を検査することを目的としている。すなわち、第６の実施の形態は、たとえば、前述した第２の実施の形態を印刷物Ｐの両面それぞれに適用した場合の構成例である。
【０１０１】
したがって、画像入力部１０１ａ，１０１ｂ以外の各部１０２〜１０９は、印刷物Ｐの両面の各画像データに対してそれぞれ所定の処理を行なうようになっている。これは、印刷物Ｐの片面の検査結果だけでなく、もう一方の面の検査結果をも加味することで、より高精度な検査装置が実現できる構成となっている。
【０１０２】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、印刷物の表面全面の汚損度（印刷物の表面全面から人間が感じる汚れ度合い）を、印刷物の少なくとも２つ以上の視野領域ごとの汚損度合い（基準値からの離れ度合い）と、印刷物の各視野領域の面積と、印刷物の各視野領域ごとに人間が感じる視野領域特性係数を用いて判別することで、人間の感覚に近い高精度な印刷物の汚損度検査が可能となる。
【０１０３】
また、印刷物を、人間の感覚に近い順に、たとえば、きれいな印刷物から汚い印刷物の順に並べることも可能である。さらに、一方の面で判別した汚損度と、もう一方の面で判別した汚損度とを合わせて評価することによっても、いずれか一方の面に偏った汚損も正確に検査することが可能となる。
【０１０４】
なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において種々変形実施可能なことは勿論である。
【０１０５】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、人間の間隔に近い高精度な印刷物の汚損度検査が可能となる印刷物の汚損度検査装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】画像入力部の構成を概略的に示す模式図。
【図３】画像入力部の要部を模式的に示す側面図。
【図４】印刷物の一例を示す平面図。
【図５】印刷物から抽出する領域の例を説明する模式図。
【図６】印刷物の左上端部を抽出する方法を説明する図。
【図７】画像データに雑音がある場合と印刷物が傾いた場合の画像データを示す模式図。
【図８】画像データの位置合わせ方法を説明する図。
【図９】印刷物の領域情報を説明する図。
【図１０】平均濃度計算部、濃度差計測部、濃度差正規化処理部、および、集約部の構成を詳細に示すブロック図。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１２】人間の視覚特性を示す図。
【図１３】本発明の第３の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１４】印刷物の表面全面の濃度ヒストグラムの一例を示す図。
【図１５】ラベリング処理の方法を説明する図。
【図１６】ラベリング処理を施した結果例を示す図。
【図１７】視野領域の濃度ヒストグラムの一例を示す図。
【図１８】本発明の第４の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１９】特徴抽出部の構成を詳細に示すブロック図。
【図２０】本発明の第５の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すブロック図。
【図２１】本発明の第６の実施の形態に係る印刷物の汚損度検査装置の構成を概略的に示すブロック図。
【符号の説明】
Ｐ……印刷物
２１，２２……搬送ベルト
２３……基準板
２４……光源
２５……光電変換部
２７，２８……領域
４１，４２，４３……加算器
４４，４５，４６……除算器
５１，５２，５３……減算器
５４，５５，５６……絶対値回路
６１，６２，６３……除算器
７１……加算器
７２……閾値記憶部
７３……判別部
１０１，１０１ａ，１０１ｂ……画像入力部
１０２……位置合わせ部
１０３……領域情報記憶部
１０４……平均濃度計算部
１０５……濃度差計測部
１０６……濃度差正規化処理部
１０７……集約部
１０８……視覚特性係数部
１０９……重み付け計算部
１１０……画像メモリ部
１１１……平均画像作成部
１１２……印刷種類判別部
１１３……領域抽出部
１１４……領域別面積算出部
１１５……領域別統計値算出部
１１６，１１７，１１８……加算器
１１９，１２０，１２１……特徴抽出部
１２２，１２３，１２４……積算器
１２５……加算器
１２６……閾値記憶部
１２７……判別部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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