(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定領域の画像データを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前記特定領域内の画像データに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を強調する画像処理手段と、
この画像処理手段で強調された前記特定領域内の画像データに基づき、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性を計測する計測手段と、
この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
この特徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を判別する判別手段と、
を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。
【請求項２】
判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定領域に対して光を照射し、その透過光を光電変換することにより画像データを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前記特定領域内の画像データに対して、最大値フィルタ処理および最小値フィルタ処理を施して得られた画像データから前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像データを差し引いた画像データを得る画像処理手段と、
この画像処理手段で得られた画像データに基づき前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性を計測する計測手段と、
この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、
前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像データに対し前記印刷物の損失を同定して特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、
これら第１および第２の特徴量抽出手段で抽出された各特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を判別する判別手段と、
を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。
【請求項３】
判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定領域の画像データを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前記特定領域内の画像データに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を計測できない領域を削除するマスク領域を設定するマスク領域設定手段と、
前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の前記マスク領域設定手段で設定されたマスク領域を除いた画像データに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を強調する画像処理手段と、
この画像処理手段で強調された前記特定領域内の前記マスク領域を除いた画像データに基づき、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性を計測する計測手段と、
この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
この特徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を判別する判別手段と、
を具備したことを特徴とする印刷物の汚損度判別装置。
【請求項４】
前記計測手段による前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性の計測はハフ変換による直線検出であることを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の印刷物の汚損度判別装置。
【請求項５】
前記計測手段による前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性の計測は累積分布による直線検出であることを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１つに記載の印刷物の汚損度判別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、印刷物の印刷領域中の折り目やしわなどの線状に濃度が変化する汚れ具合を判別する印刷物の汚損度判別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の印刷物の汚損度判別装置は、印刷物の印刷領域または無印刷領域の濃度を測定して汚れ具合を判別する方法が多く用いられている。たとえば、特開昭６０−１４６３８８号公報に開示されているように、無印刷領域と印刷領域とに区別して、印刷物の反射光または透過光の積分値をそれぞれの基準データとすることにより、汚れの有無を判別する方法が考えられている。印刷物の全体的な汚れ、変色、しみ、印刷のかすれなどの局所領域に一様に濃度変化を伴う汚れの特徴は、無印刷領域と印刷領域における濃度積分値の変化として測定できる。
【０００３】
また、印刷物の局所領域で一様に濃度変化する汚れではなく、印刷物の折り目、しわなどの線状に濃度が変化する汚れ具合を精度よく判別する方法も考えられている。たとえば、特開平６−２７０３５号公報に開示されているように、無印刷領域の折り目やしわを測定する方法が考えられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来は、上記したように、印刷物の印刷領域と無印刷領域の積分濃度、または、無印刷領域の折り目、しわを測定することにより、印刷物の汚れ具合を判別していた。しかしながら、印刷領域の折り目、しわを測定することによる印刷物の汚れ具合を判別する方法は、以下の理由で行なわれていなかった。
【０００５】
一般に、折り目またはしわのように線状に変化する汚れの濃度は、用紙の濃度に比べて充分離れている。無印刷領域に存在する折り目、しわの従来の計測方法は、この濃度差を利用して、まず微分処理にて折り目、しわ部で変化する濃度を強調し、２値化処理で折り目、しわ部の画素を抽出し、その画素数または画素の濃度値の平均値などを算出することにより、汚れ具合を計測していた。
【０００６】
それに対して、印刷領域は、図柄パターンのように様々な線幅や、様々な濃度で印刷されている場合や、写真印刷のように印刷領域全域に印刷されている場合がある。このような印刷領域中に存在する折り目やしわを抽出する場合、従来の印刷物からの反射光または透過光によって得られた画像からは、汚れ濃度が印刷濃度と近くなるため、折り目、しわのような汚れ部と印刷部とを区別できなくなり、印刷領域から汚れ部のみを抽出できなくなる。そのため、従来では印刷領域中の折り目やしわを抽出・計測することは困難であった。
【０００７】
一方、折り目やしわが存在する印刷領域全体の濃度積分値を測定して汚れ具合を計測する場合、印刷インキの濃度が折り目やしわの濃度と区別つかないことや、折り目の画素数が印刷領域全体の画素数に比べて少ないことや、印刷インキ部の濃度ばらつきが存在することなどの理由で、汚れ目やしわによる濃度変化は、印刷領域の濃度積分値では測定できない。
【０００８】
したがって、従来の方法を用いても、印刷領域の折り目やしわの汚れを計測できなかった。
【０００９】
また、上記したように、印刷領域および無印刷領域の折り目やしわの汚れの計測が実現できても、印刷物の縁から発生しやすい切れを、折り目やしわと区別することは、従来の方法では困難であった。切れは穴および欠けと異なり、印刷物に発生している切れで切断された２つの領域を横および高さ方向に位置ずれなく接合させて、その領域の画像を入力すると、切れは折り目、しわと同じような線状に濃度が変化している汚れとして計測できなくなるからである。
【００１０】
そこで、本発明は、従来では判別できなかった印刷領域の折り目を人間の判別に近づけて判別できる印刷物の汚損度判別装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の印刷物の汚損度判別装置は、判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定領域の画像データを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前記特定領域内の画像データに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を強調する画像処理手段と、この画像処理手段で強調された前記特定領域内の画像データに基づき、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性を計測する計測手段と、この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を判別する判別手段とを具備している。
【００１３】
また、本発明の印刷物の汚損度判別装置は、判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定領域に対して光を照射し、その透過光を光電変換することにより画像データを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前記特定領域内の画像データに対して、最大値フィルタ処理および最小値フィルタ処理を施して得られた画像データから前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像データを差し引いた画像データを得る画像処理手段と、この画像処理手段で得られた画像データに基づき前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性を計測する計測手段と、この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する第１の特徴量抽出手段と、前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の画像データに対し前記印刷物の損失を同定して特徴量を抽出する第２の特徴量抽出手段と、これら第１および第２の特徴量抽出手段で抽出された各特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を判別する判別手段とを具備している。
【００１４】
また、本発明の印刷物の汚損度判別装置は、判別対象としての印刷物の印刷模様が存在する特定領域の画像データを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前記特定領域内の画像データに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を計測できない領域を削除するマスク領域を設定するマスク領域設定手段と、前記画像入力手段で入力された前記特定領域内の前記マスク領域設定手段で設定されたマスク領域を除いた画像データに対して、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を強調する画像処理手段と、この画像処理手段で強調された前記特定領域内の前記マスク領域を除いた画像データに基づき、前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化の直線性を計測する計測手段と、この計測手段で計測された前記印刷物の変形に起因する印刷領域の不可逆な変化を同定して特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽出手段で抽出された特徴量を評価することにより前記印刷物の汚損度を判別する判別手段とを具備している。
【００１８】
本発明によれば、計測対象となる印刷領域を例えば近赤外波長を有する光を用いて得た画像で入力して、印刷濃度を用紙濃度に近づけ、折り目およびしわの汚れ濃度を印刷濃度と分離させる。こうして、印刷濃度をドロップアウトして得られた入力画像に対して、折り目、しわなどの汚れを計測することにより、従来では判別できなかった印刷領域の折り目を人間の判別に近づけて判別できる。
【００２０】
【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。
【００２１】
まず、本発明で判別する印刷物の汚れについて説明する。本発明において、「折り目」と呼んでいるものは、平坦な印刷物に凹凸が生じるなどの印刷物の変形に伴う印刷領域の不可逆な変化であり、たとえば、印刷物を長手方向中心部を基準に２つ折りしたとき発生するような、直線状に印刷物の変形が発生するものを指している。
【００２２】
それに対して「しわ」と呼んでいるものは、「折り目」と同様に平坦な印刷物に凹凸が生じるなどの印刷物の変形に伴う印刷物の不可逆な変化であるが、平坦な印刷物を曲げたり、丸めたりして、印刷物の変形が直線とは限らず、ランダムな曲線に変形しているものを指している。
【００２３】
また、「切れ」と呼んでいるものは、通常、印刷物の縁から生じるように、印刷物のある個所からある長さまで物理的に切断され、紙片の損失がないものを指している。
【００２４】
それに対して「欠け」と呼んでいるものは、通常、印刷物の縁から生じ、局所領域（紙片）の損失を伴う印刷物の切断を指している。また、「穴」と呼んでいるものは、印刷物の内部から発生し、印刷物が損失し、たとえば、円状に穴があいているものを指している。
【００２５】
なお、上記汚れの他に、落書き、全体的な汚れ、黄ばみ、油汚れ、印刷のかすれなどの汚れがある。
【００２６】
次に、本発明の第１の実施の形態について説明する。
【００２７】
第１の実施の形態で判別する印刷物の汚れの例を図１（ａ）に示す。図１（ａ）に示す印刷物Ｐ１は、印刷領域と無印刷領域からなり、印刷領域Ｒ１は印刷物Ｐ１の長手方向の中心線ＳＬ１を含んでいる。この長手方向の中心線ＳＬ１の付近に、折り目やしわなどの汚れが発生し易いものとする。
【００２８】
印刷領域Ｒ１に印刷されているインキは、主に有彩色インキで構成されているものとする。ここで、用紙、有彩色インキ、折り目やしわの分光反射率特性の一例を図２に示す。一般に、用紙に印刷された有彩色インキの分光反射特性は、４００ｎｍ〜７００ｎｍまでの可視域での特性に関わらず、図２（ｂ）に示すように、８００ｎｍの近赤外領域の反射率が図２（ａ）に示すような用紙の反射率程度まで高くなる。
【００２９】
一方、折り目やしわなどの汚れ部は、後述する黒く見える場合において、図２（ｃ）に示すように、可視域から８００ｎｍの近赤外領域に変化しても反射率の変化は少ない。図２には４００ｎｍ〜８００ｎｍまでの分光反射特性を示しているが、一般に８００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外領域における反射率は、可視域のような大きな変化はなく、８００ｎｍにおける反射率とあまり変わらない。
【００３０】
したがって、４００ｎｍ〜７００ｎｍまでの可視波長において、たとえ有彩色インキと折り目やしわの汚れ部が黒い場合との反射率の差異が少なくとも、８００ｎｍ〜１０００ｎｍまでの近赤外波長においては、反射率に差異が生じることとなる。
【００３１】
このことは、８００ｎｍ〜１０００ｎｍまでの近赤外波長を有する光を用いて、印刷物Ｐ１の反射光による画像入力を行なえば、図１（ｂ）に示すように、有彩色インキによる印刷部の濃度を用紙の濃度と同程度までにして、黒い汚れ濃度のみを用紙と印刷部の背景濃度と分離することにより、印刷領域の折り目およびしわの黒い場合を必ず抽出できることを意味する。
【００３２】
また、８００ｎｍ〜１０００ｎｍまでの近赤外波長を有する光を用いて、印刷物Ｐ１の透過光による画像入力を行なう場合も以下に説明する。有彩色インキの分光透過率は、図２（ｂ）の分光反射率と同様に、可視波長領域の４００ｎｍ〜７００ｎｍまでの特性に関わらず、８００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外領域の透過率が用紙の透過率近くまで高くなる。
【００３３】
一方、折り目やしわ部で光軸方向に用紙が折れ曲がるなどの理由で、図２（ｃ）の分光反射率と同様に、折り目やしわの分光透過率は用紙に比べて数段低下する。したがって、近赤外波長での反射光で折り目およびしわの黒い場合を抽出できると同様に、近赤外波長での透過光を用いれば、折り目やしわを抽出できる。
【００３４】
ここで、反射光を用いた場合で折り目やしわ部が黒くなったり、白くなったりすることについて説明する。図３（ａ）に示すように、平面の印刷物に対して光源と反射側に折り目やしわが凸状になっている場合、図３（ａ）の暗部は、光源からの光が照射されないため、折り目やしわ部は、明度が他の平面の用紙領域に比べて低くなり、黒く見える。
【００３５】
また、図３（ａ）の明部は、折れまがっている印刷面の光源およびセンサに対する角度より、光源からの照射光の正反射光がセンサ受光面に入射され、他の平面の用紙領域に比べて明度が大きくなり、白く見える。
【００３６】
一方、図３（ｂ）に示すように、平面の印刷物に対して光源と同じ側に折り目やしわが凸状になっている場合、図３（ｂ）の明部は、図３（ａ）の明部と同様に、正反射光の影響などで他の平面の用紙領域に比べてセンサの明度が大きくなり、白く見える。また、図３（ｂ）の暗部は、図３（ａ）の暗部と同様に、センサの明度が低くなり、黒く見える。
【００３７】
このように反射光を用いた場合、折り目やしわ部は折れ曲りの向きや角度および照射角度によって、明度が低くなったり、大きくなったり変化するため、状況によって異なる。
【００３８】
上述したように、反射光を用いた場合で、折り目およびしわの白い場合、他の平面の用紙領域に比べて明度が高くなり、その結果、印刷領域の折り目およびしわの白部を抽出できる。
【００３９】
以上により、８００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外波長を有する光を用いて、印刷物Ｐ１の反射光による画像入力、または、透過光による画像入力を行なえば、印刷領域Ｒ１内の折り目およびしわを抽出できる。
【００４０】
図４は、第１の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第１の実施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷物Ｐ１を８００ｎｍ〜１０００ｎｍの近赤外波長（以下「ＩＲ」と呼ぶ）光で読取って入力画像を収集し、折り目やしわなどの汚れが発生し易い印刷領域Ｒ１を含む入力画像に対して、エッジ強調処理を施して２値化処理を行ない、折り目などの汚れ部で特徴的に現われる明度変化が大きい画素を抽出する。そして、抽出された画素を基に特徴量が算出され、この特徴量を基に印刷物Ｐ１の汚損度を判別するものである。
【００４１】
すなわち、第１の実施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷領域Ｒ１内に存在する中心線ＳＬ１付近で発生する汚れを含む印刷物Ｐ１のＩＲ光を用いた反射光または透過光による画像データを入力し、この入力した画像データの印刷領域Ｒ１を含む印刷物Ｐ１の特定領域内の画像データを切出すＩＲ画像入力部１０、ＩＲ画像入力部１０で切出された特定領域内の画像データに対してエッジ強調処理を行なうエッジ強調部１１、エッジ強調部１１でエッジ強調された画像データから明度変化の大きい画素を抽出する２値化処理、および、抽出した画素から各特徴量を抽出する特徴量抽出処理を行なう折り目・しわ抽出部１２、および、折り目・しわ抽出部１２で抽出した各特徴量に基づき印刷物Ｐ１の汚損度を判別する判別部１３から構成されている。
【００４２】
以下、各部について詳細に説明する。
【００４３】
まず、ＩＲ画像入力部１０について説明する。ＩＲ画像入力部１０は、長手方向に搬送された印刷物Ｐ１を位置センサで検知した時点から所定の期間遅延後、印刷物Ｐ１の印刷領域Ｒ１のＩＲ光情報をＣＣＤ形センサで読取る。そして、こセンサで読取ったＩＲ画像は、Ａ／Ｄ変換されてデジタル画像データとして画像メモリに格納される。格納された画像データに対して印刷領域Ｒ１を含む特定領域を設定することにより、エッジ強調部１１以降の処理が行なわれる。
【００４４】
図５は、ＩＲ画像入力部１０の透過光を用いた光学系および反射光を用いた光学系の配置を示すものである。まず、透過光を用いた光学系の場合、図５（ａ）に示すように、印刷物Ｐ１の搬送路上に位置センサ１が配設され、この位置センサ１から搬送路上に所定の距離離れた搬送方向に直交なラインまたはエリアを光照射するように、光源２が搬送面に対して垂直な位置に配置されている。
【００４５】
光源２はＩＲ光を含む光源であり、光源２より照射された光による印刷物Ｐ１の透過光が、光源２と印刷面と反対側に配置されているＩＲフィルタ３を通過するにより、ＩＲ光情報のみが通過する。このＩＲ光情報を、レンズ４を介してＣＣＤ形センサ５の受光面上に結像させる。
【００４６】
なお、ＣＣＤ形センサ５は、１次元ラインセンサまたは２次元センサであるが、１次元ラインセンサの場合、搬送面上の搬送方向に対して直交する方向に配設される。
【００４７】
一方、反射光を用いた光学系の場合、図５（ａ）の透過光を用いた場合とは、光源２の配設位置のみが異なる。すなわち、図５（ｂ）に示すように、ＩＲフィルタ３、レンズ４、および、ＣＣＤ形センサ５が配置されている搬送面に対して同じ側に光源２が配設されている。
【００４８】
この場合、搬送面に対して斜め方向から光源２によって光が照射され、その照射光による印刷物Ｐ１の反射光がＩＲフィルタ３およびレンズ４を介してＣＣＤ形センサ５の受光面上に結像する。
【００４９】
次に、画像入力のタイミングについて図６を用いて説明する。図６に示すように、搬送中の印刷物Ｐ１が位置センサ１を通過した時点で、この位置センサ１が印刷物Ｐ１による遮光を検知し、検知された時点から搬送クロックのカウントを開始する。そこで、ＣＣＤ形センサ５が１次元ラインセンサの場合、搬送クロックのカウント値が所定値に達した第１の遅延期間後から、１次元ラインセンサ搬送方向有効期間信号が無効から有効に変化し、印刷物Ｐ１による遮光期間よりも長い期間有効を保持した後、無効に変化する。
【００５０】
この１次元ラインセンサ搬送方向有効期間信号を印刷物Ｐ１による遮光期間よりも長くすることで、印刷物Ｐ１の全面を必ず含む画像データが得られる。なお、第１の遅延期間は、位置センサ１と１次元ラインセンサの読取位置との距離、および、搬送速度に基づいてあらかじめ設定されている。
【００５１】
また、ＣＣＤ形センサ５が２次元センサの場合、搬送クロックのカウント値が所定値に達した第２の遅延期間後から、２次元センサのシャッタ有効期間を所定の期間有効にし、このシャッタ有効期間の間に２次元センサによる撮像を実行する。
【００５２】
なお、第２の遅延期間は、第１の遅延期間と同様に、あらかじめ設定されている。また、シャッタ有効期間の制御により、搬送された印刷物Ｐ１の画像を２次元センサにより入力する場合を説明したが、これに限らず、光源の点灯時間を制御して、搬送された印刷物Ｐ１の画像を２次元センサにより入力することもできる。
【００５３】
図７は、入力された画像から印刷領域Ｒ１を含む特定領域を切出す例を示している。図７（ａ）に示すように、印刷物Ｐ１にスキューがない場合、および、図７（ｂ）に示すように、印刷物Ｐ１にスキューがある場合に関わらず、印刷物Ｐ１の入力画像の長手方向中心位置の上下方向から中心方向に明度値がある値以上（または以下）に変化する位置をそれぞれ検出することで、領域の大きさが固定な切出し領域が設定される。
【００５４】
次に、エッジ強調部１１について説明する。エッジ強調部１１は、図８（ａ）に示すような３×３画素近傍の重み付け演算により横方向差分を求めるとともに、図８（ｂ）に示すような３×３画素近傍の重み付け演算により縦方向差分を求める。これらの縦および横方向の差分処理により、反射光を用いた画像入力時の明度が用紙部および印刷部の明度よりも低いか大きい折り目、しわ部が強調される。同様に、透過光を用いた画像入力時の明度が用紙部および印刷部の明度よりも低い折り目、しわ部が強調される。
【００５５】
次に、折り目・しわ抽出部１２について説明する。エッジ強調部１１で得られた横および縦方向の差分画像に対して、適当な閾値を設定して、それぞれ２値化処理を行ない、折り目、しわで特徴的に現れる差分値の大きな画素を横および縦方向それぞれに抽出する。
【００５６】
その後、横および縦方向それぞれに対して、抽出された画素数および抽出された入力画像における平均明度を計測する。また、横方向差分で抽出された画素に対して平均からの分散を求める。すなわち、抽出されたｎ個の画素をｘ（ｉｋ、ｊｋ）［ｋ＝０，１，…，ｎ］とし、下記式（１）を求める。
【００５７】
【数１】
0004180715.tif 000002
【００５８】
このようにして得られた各特徴量を判別部１３に出力する。
【００５９】
次に、判別部１３について説明する。判別部１３は、折り目・しわ抽出部１２で抽出された各特徴量データを総合して、印刷物Ｐ１の汚損度を判別する。この判別を行なう基準については後述する。
【００６０】
次に、第１の実施の形態に係る汚損度判別装置の具体的な構成例について図９を用いて説明する。
【００６１】
図９に示すように、ＣＰＵ（セントラル・プロセッシング・ユニット）３１、メモリ３２、表示部３３、画像メモリ制御部３４、および、画像データＩ／Ｆ回路３５がそれぞれバス３６に接続される構成となっている。
【００６２】
まず、ＩＲ画像入力部１０によって入力された印刷物Ｐ１のＩＲ画像データは、位置センサ１からの検知信号に基づき、タイミング制御回路３７で制御されたタイミングにて、画像メモリ制御部３４に入力される。
【００６３】
ここで、光源２、ＩＲフィルタ３、レンズ４、ＣＣＤ形センサ５からなるＩＲ画像入力部１０、および、位置センサ１、タイミング制御回路３７に基づくタイミング制御信号は、既に図５および図６で説明している。
【００６４】
画像メモリ制御部３４に入力されたＩＲ画像データは、Ａ／Ｄ変換回路３８にてデジタル画像データに変換されて、制御回路３９で制御されるタイミングにて画像メモリ４０に格納される。画像メモリ４０に格納された画像データは、メモリ３２に格納されている印刷物Ｐ１の汚損度判別処理までの処理手順のプログラムの内容にしたがって、ＣＰＵ３１の制御下にて画像処理が行なわれる。ＣＰＵ３１にて判別処理が行なわれた判別結果が表示部３３にて表示される。
【００６５】
バス３６は、画像メモリ４０に格納された画像データも高速転送できるようになっており、後述する汚損度判別の基準を設定するときに、画像データＩ／Ｆ回路３５を経由して外部に接続されるハードディスクのような画像データ記憶装置に各印刷物Ｐ１の画像データを格納できる構成となっている。
【００６６】
次に、第１の実施の形態に係る判別処理手順について、図１０に示すフローチャートを参照して説明する。
【００６７】
まず、ＩＲ画像入力部１０によって印刷物Ｐ１のＩＲ画像を入力し（Ｓ１）、印刷領域Ｒ１を含む特定領域を切出す（Ｓ２）。次に、エッジ強調部１１にて、横方向および縦方向に差分処理を行ない、それぞれの差分画像を生成する（Ｓ３，Ｓ４）。
【００６８】
次に、折り目・しわ抽出部１２にて、横方向および縦方向の各差分画像に対して適当な閾値を設定して、２値化処理を行なうことにより、２値化画像を生成し（Ｓ５，Ｓ６）、抽出された折り目やしわで特徴的に現れる差分値の大きな画素に対して、横方向の抽出画素を計数し（Ｓ７）、抽出画素の平均明度を計測し（Ｓ８）、横方向分散の計算を行なう（Ｓ９）。次に、縦方向の抽出画素を計数し（Ｓ１０）、抽出画素の平均明度を計測する（Ｓ１１）。
【００６９】
次に、判別部１３にて、この計測された各特徴量データに基づいて汚損度を判別し（Ｓ１２）、その汚損度判別結果を出力する（Ｓ１３）。
【００７０】
次に、判別部１３における各特徴量データから汚損度を判別する基準および作成について説明する。まず、図９で説明した画像データＩ／Ｆ回路３５を経由して、外部の画像データ蓄積装置に印刷物Ｐ１の１枚ごとの画像データを蓄積する。このようにして印刷物Ｐ１のサンプルを収集し、収集したサンプルに対して、検査の熟練者が評価を行なうことにより、各画像サンプルを綺麗から汚いまで順位付けする。
【００７１】
この教師データとなる画像データを一般的な演算処理装置で一度だけ、図１０のステップＳ２からＳ１１までの各特徴量データ抽出手順と同じ処理を実行する。次に、各特徴量データから特徴量の結合処理により判別された汚損度と、教師データに備わる熟練者の評価結果により近い判別結果が出せるように、結合規則を学習する。
【００７２】
結合規則を学習により求める一例として、線形結合により特徴量を求める方法がある。たとえば、抽出された特徴量データの数がｎ個で、特徴量をそれぞれｆ１，ｆ２，…，ｆｎとしたとき、総合評価Ｙを下記式（２）のように重みデータａ０，ａ１，…，ａｎを用いて、重み付けによる線形結合式によって表わす。
【００７３】
Ｙ＝ａ０＋ａ１×ｆ１＋ａ２×ｆ２＋…＋ａｎ×ｆｎ……（２）
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
【００７４】
前述した第１の実施の形態においては、印刷物Ｐ１の印刷領域Ｒ１が有彩色インキで印刷されていた場合であったが、有彩色インキ以外の例えばカーボンを含むインキも含まれていた場合、第１の実施の形態の構成では、折り目・しわ抽出部１２の２値化処理による折り目・しわで特徴的に現れる差分値の大きな画素のみを抽出できない。
【００７５】
このように、第１の実施の形態では判別できない印刷物の汚れの例を図１１（ａ）に示す。図１１（ａ）に示す印刷物Ｐ２は、印刷領域と無印刷領域からなり、印刷領域Ｒ２は印刷物Ｐ２の長手方向の中心線ＳＬ２を含んでいる図柄などの印刷パターンからなる。印刷物Ｐ１の中心線ＳＬ１と同様に、この長手方向の中心線ＳＬ２の付近に、折り目やしわなどの汚れが発生し易いものとする。
【００７６】
印刷領域Ｒ２に印刷されているインキは、有彩色インキの他に有彩色インキ以外のインキ、たとえば、カーボンを含む黒インキも含まれている。ここで、カーボンを含む黒インキ、および、有彩色インキと黒インキとが混合したインキの分光反射率特性の一例を図１２に示す。カーボンを含む黒インキの場合、可視波長領域４００ｎｍ〜７００ｎｍの反射率と、近赤外波長領域８００ｎｍ〜１０００ｎｍの反射率がほとんど変化しない。
【００７７】
また、有彩色インキにカーボンを含む黒インキなどを混合して印刷した場合、近赤外波長領域８００ｎｍ〜１０００ｎｍでの反射率の上昇が、有彩色インキのみの反射率よりも低下する。そのため、印刷領域Ｒ２において有彩色インキの他のインキの混合具合、および、それらのインキ濃度で、印刷領域の近赤外波長８００ｎｍ〜１０００ｎｍでの反射率が異なる。
【００７８】
このような印刷領域Ｒ２を持つ印刷物Ｐ２に対して、前述した第１の実施の形態で説明したエッジ強調処理から適当な閾値で２値化処理を行ない、折り目・しわで特徴的に現れる差分値の大きな画素のみを抽出しようとしても、図１１（ｂ）に示すように、有彩色インキ以外の他のインキが含まれる印刷個所にノイズとなる画素が発生する。これらのノイズとなる画素の出現で、第１の実施の形態で説明した折り目・しわ抽出処理は適用できなくなる。
【００７９】
しかしながら、折り目で特徴的に現れる差分値の大きな画素は、直線上に連なっている。この特徴を利用することにより、印刷インキ部がノイズとなって現われる２値化画像から、直線を検出することで、折り目の抽出が実現できる。
【００８０】
以上のことから、以下に説明する第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態で判別できなかった印刷物Ｐ２の汚損度を判別できる。
【００８１】
図１３は、第２の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第２の実施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷領域Ｒ２内に存在する中心線ＳＬ２付近で発生する汚れを含む印刷物Ｐ２のＩＲ光を用いた反射光または透過光による画像データを入力し、この入力した画像データの印刷領域Ｒ２を含む印刷物Ｐ２の特定領域内の画像データを切出すＩＲ画像入力部１０、ＩＲ画像入力部１０で切出された特定領域内の画像データに対してエッジ強調処理を行なうエッジ強調部１１、エッジ強調部１１でエッジ強調された画像データから明度変化の大きい画素を抽出する２値化処理、および、角度と距離を２つのパラメータとするテーブルに明度変化の大きい画素を投票するエッジ投票部１４、エッジ投票部１４で投票された計数値の最大値から角度と距離が検出された直線情報に基づき、折り目として抽出された画素から各特徴量を計測する直線抽出部１５、および、直線抽出部１５で抽出された各特徴量に基づき印刷物Ｐ２の汚損度を判別する判別部１３から構成されている。
【００８２】
第２の実施の形態に係る汚損度判別装置は、前述した第１の実施の形態に係る汚損度判別装置とは以下の点で異なる。すなわち、エッジ強調部１１において、第１の実施の形態では横方向および縦方向の差分画像を生成していたのに対して、第２の実施の形態では横方向の差分画像のみを生成している。また、第１の実施の形態における折り目・しわ抽出部１２は、第２の実施の形態ではエッジ投票部１４と直線抽出部１５に変更されている。
【００８３】
以下、エッジ投票部１４および直線抽出部１５について説明するが、投票する空間によって２種類の処理方法がある。そこで、まず、ハフ変換を用いた処理の場合のエッジ投票部１４および直線抽出部１５について説明する。
【００８４】
エッジ投票部１４において、まず、エッジ強調部１１で得られた横方向の差分画像に対して、適当な閾値を設定して２値化処理を行ない、折り目・しわで特徴的に現われる差分値の大きな画素を抽出する。そのとき、印刷インキ部がノイズとなって一緒に抽出される。
【００８５】
それ以降のエッジ投票部１４および直線抽出部１５の処理手順は、図１４のフローチャートに示す。すなわち、まず、エッジ投票部１４において、得られた２値化画像に対して、公知の処理であるハフ変換を行ない、ノイズを含む抽出画素を距離ρ、角度θをパラメータとするハフ平面に投票する（Ｓ２１）。すなわち、ノイズを含む抽出されたｎ個の画素を（ｘｋ、ｙｋ）［ｋ＝１，…，ｎ］とすると、下記式（３）に基づき各画素がハフ平面上に変換・計数される。
【００８６】
ρ＝ｘｋ×ＣＯＳθ＋ｙｋ×ＳＩＮθ……（３）
ここで、ρ，θはある間隔で分割され、ハフ平面（ρ，θ）は升目状に区切られている。このハフ平面（ρ，θ）上で升目の計数値最大のものを求めれば、それによって上記式（３）で決まる直線が１つ定まる。
【００８７】
次に、直線抽出部１５において、以下に説明する処理手順が行なわれる。まず、得られたハフ平面（ρ，θ）上に投票された計数値データに対して、適当な閾値を設定して２値化処理を行ない、直線パラメータを抽出する（Ｓ２２）。次に、抽出された直線パラメータから決まるそれぞれの直線上の画素のうち、既に２値化処理で抽出された画素のみを折り目画素とみなして、２値化画像の抽出画素からノイズを削除する（Ｓ２３）。次に、抽出された直線上の画素に対して、抽出画素数を計測し（Ｓ２４）、抽出画素の平均の明度を計測する（Ｓ２５）。
【００８８】
このように、直線上の画素のみを抽出することにより、背景ノイズの影響を最大限抑えることができ、その結果、各特徴量データの計測値の精度が向上する。
【００８９】
次に、画像平面上で各角度方向に射影する処理方法を用いた場合のエッジ投票部１４および直線抽出部１５について説明する。
【００９０】
エッジ投票部１４において、既にハフ変換処理で説明したように、エッジ強調部１１で得られた横方向の差分画像に対して、適当な閾値を設定して２値化処理を行ない、折り目・しわで特徴的に差分値の大きな画素を抽出する。そのとき、印刷インキ部がノイズとなって一緒に抽出される。
【００９１】
それ以降のエッジ投票部１４および直線抽出部１５の処理手順は、図１５のフローチャートに示す。すなわち、まず、エッジ投票部１４は、ステップＳ３１〜ステップＳ３４までの処理を行なう。すなわち、中心線ＳＬ２に対する角度を−θｃ〜＋θｃまでΔθごとに変化するとして、まず、θの初期値に−θｃをセットし（Ｓ３１）、切出された領域におけるノイズを含む抽出された画素に対するθ方向の累積を行なう（Ｓ３２）。次に、θをΔθだけ増分し（Ｓ３３）、θが＋θｃよりも大きくなるか比較し（Ｓ３４）、θが＋θｃを超えるまでΔθだけ増分した各θ方向の１次元累積データが算出される。
【００９２】
次に、直線抽出部１５にて、得られた各θ方向の１次元累積データの各ピーク値を算出し、その中で最大累積ピークを与えるθｍを求める（Ｓ３５）。そして、θｍ方向の１次元累積データの最大累積ピーク位置から±ｋ画素の範囲で、適当な累積データ値以上の範囲を検出し、検出された範囲以外の抽出画素をノイズとみなして削除する（Ｓ３６）。その後、ハフ変換処理におけるステップＳ２４，Ｓ２５と同様な処理手順にて、抽出画素数を計測し（Ｓ３７）、抽出画素の平均の明度を計測する（Ｓ３８）。
【００９３】
次に、第２の実施の形態に係る判別処理手順について、図１６に示すフローチャートを参照して説明する。
【００９４】
まず、ＩＲ画像入力部１０によって印刷物Ｐ２のＩＲ画像を入力し（Ｓ４１）、印刷領域Ｒ２を含む特定領域を切出す（Ｓ４２）。次に、エッジ強調部１１にて、横方向に差分処理を行ない、その差分画像を生成する（Ｓ４３）。
【００９５】
次に、エッジ投票部１４にて、横方向の差分画像に対して適当な閾値を設定して２値化処理を行ない（Ｓ４４）、エッジ投票部１４および直線抽出部１５にて直線領域を検出し、直線上の抽出された折り目で特徴的に現れる差分値の大きな画素に対して、抽出画素数および抽出した平均明度を計測し（Ｓ４５）、判別部１３にて、計測された各特徴量データに基づいて汚損度を判別し（Ｓ４６）、その汚損度判別結果を出力する（Ｓ４７）。
【００９６】
なお、ステップＳ４５の処理は、図１４または図１５を用いて既に説明したハフ変換処理、または、画像平面上の射影処理のどちらかで実行される。
【００９７】
次に、第２の実施の形態に係る汚損度判別装置の具体的な構成例については、図９を用いて前述した第１の実施の形態の構成と同一のもので実現できる。そのとき、メモリ３２に格納されているプログラムの内容は、図１６に示した処理手順の内容に変更される。
【００９８】
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。
【００９９】
前述した第２の実施の形態においては、印刷物Ｐ２の印刷領域Ｒ２の折り目を抽出して汚損度を判別することについて説明した。しかしながら、たとえば、図１７に示すように、折り目上に欠けや穴が生じているとき、以下に説明する理由で折り目のみを抽出することは困難となる。
【０１００】
第２の実施の形態で説明したエッジ強調部１１における横方向の差分処理を行なうことは、横方向に対して明度が低くなっている変化点のみならず、明度が大きくなっている変化点をも強調処理してしまう。そのため、ＩＲ光の反射光による画像入力とは異なり、ＩＲ光の透過光による画像入力では、常に折り目部は明度が低くなっているにも関わらず、明度が大きくなる折り目上の穴や欠けを折り目と同じように強調処理し、適当な閾値で２値化処理することにより汚れを抽出したとき、折り目と、穴や欠けとが区別できなくなる。
【０１０１】
そこで、第３の実施の形態においては、ＩＲ光の透過光による画像入力では、常に折り目部は明度が低くなっている特徴を利用して、横方向に対して明度が低くなっている変化画素のみを検出できるように、エッジ強調部１１の代わりに、入力画像に対して横方向に最大値フィルタ処理を行なって得られた最大値画像から入力画像を差分し、適当な閾値で２値化処理を行なうことにより、折り目部のみを抽出できる。また、穴や欠けを別に抽出処理することにより、折り目と、穴や欠けによる各特徴量データとを正確に算出し、汚損度判別処理の汚損度の判別結果の精度の向上が期待できる。
【０１０２】
図１８は、第３の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第３の実施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷領域Ｒ２内に存在する中心線ＳＬ２付近で発生する汚れを含む印刷物Ｐ２のＩＲ光を用いた透過光による画像データを入力し、この入力した画像データの印刷領域Ｒ２を含む印刷物Ｐ２の特定領域内の画像データを切出すＩＲ画像入力部１０、ＩＲ画像入力部１０で切出された特定領域内の画像データに対して最大値フィルタ処理および最小値フィルタ処理を行なう最大値・最小値フィルタ部１６、最大値・最小値フィルタ部１６で最大値フィルタ処理および最小値フィルタ処理された画像データから入力画像を差分する差分画像生成部１７、差分画像生成部１７から出力された画像データから明度変化の低い画素を抽出する２値化処理、および、角度と距離を２つのパラメータとするテーブルに明度変化の大きい画素を投票するエッジ投票部１４、エッジ投票部１４で投票された計数値の最大値から角度と距離が検出された直線情報に基づき、折り目として抽出された画素から各特徴量を計測する直線抽出部１５、ＩＲ画像入力部１０で切出された特定領域内の画像データに対して穴や欠けを抽出し、各特徴量を算出する穴・欠け抽出部１８、および、直線抽出部１５および穴・欠け抽出部１８で抽出された各特徴量に基づき印刷物Ｐ２の汚損度を判別する判別部１３から構成されている。
【０１０３】
第３の実施の形態に係る汚損度判別装置は、前述した第２の実施の形態に係る汚損度判別装置とは以下の点で異なる。すなわち、ＩＲ画像入力部１０は、図１３のＩＲ画像入力部１０とは同じ構成であるが、図５（ａ）に示すようなＩＲ光の透過光による画像入力のみの構成である点が異なる。また、エッジ投票部１４および直線抽出部１５は、図１３のエッジ投票部１４および直線抽出部１５とは同じ構成であるが、判別部１３は、図１３の判別部１３に比べて、穴・欠けを抽出した各特徴量データが入力される点が異なる。ただし、第１の実施の形態で説明したように、各特徴量データから判別基準を新たに設定することにより、人間の感覚に近づいた判別結果を出力できる。
【０１０４】
以下、最大値・最小値フィルタ部１６、差分画像生成部１７、および、穴・欠け抽出部１８の構成について説明する。
【０１０５】
まず、最大値・最小値フィルタ部１６について説明する。最大値・最小値フィルタ部１６は、横方向５画素×縦方向１画素近傍で、入力画像の濃淡値の最大値に置き換える演算を行なった後、得られた最大値フィルタ演算結果に対して濃淡値の最小値に置き換える演算を行なう。この最大値・最小値フィルタ演算を行なうことにより、たとえば、横方向の４画素以内の幅で明度が低下しているエッジ領域は、隣りの明度の大きな値に置き換えられ、エッジが消失する。一方、横方向に対して、明度が大きくなっているエッジ画素の最大明度値は、そのまま保存される。
【０１０６】
次に、差分画像生成部１７について説明する。差分画像生成部１７は、最大値・最小値フィルタ部１６で得られた最大値・最小値フィルタ画像データとＩＲ画像入力部１０で入力された画像データとの差分をとる。すなわち、入力画像をｆ（ｉ，ｊ）、最大値・最小値フィルタ演算をｍｉｎ｛ｍａｘ（ｆ（ｉ，ｊ））｝と表わすと、下記式（４）で表わされる差分値ｇ（ｉ，ｊ）が生成される。
【０１０７】
ｇ（ｉ，ｊ）＝ｍｉｎ｛ｍａｘ（ｆ（ｉ，ｊ））｝−ｆ（ｉ，ｊ）……（４）
ここで、ｉ，ｊは切出された領域の各画素の位置を示すインデックスここで、具体的に、図１９（ａ）に示す１次元データの場合を例に、これらの演算適用結果を図１９（ｂ）〜（ｄ）に示す。図１９（ａ）に示す１次元データに対して５×１の最大値フィルタ演算を行なったのが図１９（ｂ）であり、この演算結果に対して最小値フィルタ演算を行なったのが図１９（ｃ）である。
【０１０８】
この演算により、図１９（ａ）に示す４画素以内の幅で明度が低下しているＡとＢのエッジ領域が消失し、５画素の幅のエッジ領域Ｃはそのまま保存される。
【０１０９】
この最大値・最小値フィルタ演算データから、演算前のデータを差分した結果が図１９（ｄ）となり、エッジ領域ＡとＢのみが抽出される。
【０１１０】
このような最大値・最小値フィルタ部１６と差分画像生成部１７の演算結果により、横方向に対して明度が低下しているエッジ領域は、ｇ（ｉ，ｊ）＞０の値をとり、一方、横方向に対して明度が大きくなっているエッジ領域はｇ（ｉ，ｊ）＝０の値をとる。この結果により、エッジ投票部１４において、適当な正の値をとる閾値を設定すれば、折り目のエッジ画素を抽出できる。一方、穴・欠けのエッジ画素は抽出されないことになる。
【０１１１】
次に、穴・欠け抽出部１８について説明する。ＩＲ光の透過光による画像入力の場合、穴・欠け部の明度値は光源からの照射光が直接ＣＣＤ形センサに受光されることになるため、印刷物の用紙のような明度が大きい値よりも、さらに大きな値をとる。たとえば、Ａ／Ｄ変換器が８ビットの場合で、用紙部の明度値が１２８（＝８０ｈ）である場合、穴・欠け部は２５５（＝ＦＦｈ）のようにはりついた値をとる。そこで、ＩＲ光の透過光による画像入力から切出された領域に対して、「２５５」の値をとるような画素値を見つければ、容易に穴・欠けの画素を抽出できる。このようにして抽出した穴・欠け画素の数を測定して出力する。
【０１１２】
次に、第３の実施の形態に係る判別処理手順について、図２０に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１１３】
まず、ＩＲ画像入力部１０によって印刷物Ｐ２のＩＲ画像を入力し（Ｓ５１）、印刷領域Ｒ２を含む特定領域を切出す（Ｓ５２）。次に、最大値・最小値フィルタ部１６にて、横方向に最大値・最小値フィルタ処理を行ない、最大値・最小値フィルタ画像を作成する（Ｓ５３）。そして、差分画像生成部１７にて、最大値・最小値フィルタ画像データから、入力画像を減算した差分画像を作成する（Ｓ５４）。
【０１１４】
次に、エッジ投票部１４にて、横方向の差分画像に対して適当な閾値を設定して２値化処理を行ない（Ｓ５５）、エッジ投票部１４および直線抽出部１５にて、直線領域を検出し、直線上の抽出された折り目で特徴的に現われる差分値の大きな画素に対して、抽出画素数および抽出した平均明度を計測する（Ｓ５６）。
【０１１５】
また、穴・欠け抽出部１８にて、穴・欠けの画素数を計測する（Ｓ５７）。そして、判別部１３にて、計測された各特徴量データに基づいて汚損度を判別し（Ｓ５８）、その汚損度判別結果を出力する（Ｓ５９）。
【０１１６】
次に、第３の実施の形態に係る汚損度判別装置の具体的な構成例については、図９を用いて前述した第１の実施の形態の構成と同一のもので実現できる。そのとき、メモリ３２に格納されているプログラムの内容は、図２０に示した処理手順の内容に変更される。
【０１１７】
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。
【０１１８】
前述した第２の実施の形態において、印刷物Ｐ２の印刷領域Ｒ２が有彩色インキ以外の例えばカーボンを含むインキも含まれている場合においても、折り目を抽出できることを説明した。
【０１１９】
しかしながら、印刷領域Ｒ２に図柄パターンのみならず、たとえば、長手方向の中心線ＳＬ２上に文字の縦線が重なった場合、この長手方向の中心線ＳＬ２の付近に発生しやすい折り目の抽出精度が低下する。
【０１２０】
このように、第２の実施の形態で判別精度を低下させる印刷物の汚れの例を図２１（ａ）に示す。図２１（ａ）に示す印刷物Ｐ３は、印刷領域と無印刷領域からなり、印刷領域Ｒ３は印刷物Ｐ３の長手方向の中心線ＳＬ３を含んでいる図柄などの印刷パターンと、黒インキで印刷された文字列ＳＴＲ１，２からなる。この黒インキの反射率は、折り目部の反射率とほぼ同程度である。印刷物Ｐ１の中心線ＳＬ１と同様に、この長手方向の中心線ＳＬ３の付近は、折り目やしわなどの汚れが発生し易いものとする。
【０１２１】
第２の実施の形態で説明したように、印刷領域Ｒ３の図柄などの印刷パターンは、２値化処理したときノイズとなって現われる。さらに、印刷物Ｐ３の場合、文字列ＳＴＲ１，ＳＴＲ２の文字「Ｎ」および文字「Ｈ」の各縦線が、それぞれ中心線ＳＬ３と一致しているため、２値化処理したときに、図２１（ｂ）に示すように、折り目のみならず、縦線も一緒に抽出されてしまう。そのため、折り目が無い場合、文字の縦線の影響を受けて直線が存在すると誤判別することになる。
【０１２２】
そこで、第４の実施の形態では、あらかじめ印刷物Ｐ３の印刷領域Ｒ３内の文字列が印刷される領域が定まっている場合、図２１（ｃ）に示すように、文字列の領域を処理領域から除外して処理を行なうことにより、折り目の直線抽出処理の精度を向上させ、その結果、汚損度の誤判別を防ぐことができる。
【０１２３】
図２２は、第４の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第４の実施の形態に係る汚損度判別装置は、印刷領域Ｒ３内に存在する中心線ＳＬ３付近で発生する汚れを含む印刷物Ｐ３のＩＲ光を用いた反射光または透過光による画像データを入力し、この入力した画像データの印刷領域Ｒ３を含む印刷物Ｐ３の特定領域内の画像データを切出すＩＲ画像入力部１０、ＩＲ画像入力部１０で切出された特定領域内の画像データに対して印刷物の位置および傾きを正確に検出し、それらの情報に基づいてあらかじめ設定された文字列領域を処理対象外とするマスク領域を設定するマスク領域設定部１９、マスク領域設定部１９で切出された領域に対してエッジ強調処理を行なうエッジ強調部１１、エッジ強調部１１でエッジ強調された画像データから明度変化の大きい画素を抽出する２値化処理、および、角度と距離を２つのパラメータとするテーブルに明度変化の大きい画素を投票するエッジ投票部１４、エッジ投票部１４で投票された計数値の最大値から角度と距離が検出された直線情報に基づき、折り目として抽出された画素から各特徴量を計測する直線抽出部１５、および、直線抽出部１５で抽出された各特徴量に基づき印刷物Ｐ３の汚損度を判別する判別部１３から構成されている。
【０１２４】
第４の実施の形態に係る汚損度判別装置は、前述した第２の実施の形態に係る汚損度判別装置とは、マスク領域設定部１９が加わっている点を除けば、同じ構成である。
【０１２５】
以下、マスク領域設定部１９について説明する。ＩＲ画像入力部１０で切出された処理領域は、図８（ｂ）に示すように、印刷物Ｐ１のときと同様に、印刷物Ｐ３の搬送時の傾きを検出しないで、あらかじめ定められた所定の領域に設定されていた場合、印刷物の傾きや位置ずれの影響で文字列領域を正確にマスクできないことが生じる。文字列を処理対象外とするマスク領域の位置決めを正確に設定するため、印刷物Ｐ３の画像入力時の正確な位置を検出し、その情報に基づきマスク領域を設定する必要がある。この処理は、図２３のフローチャートに示す処理手順にしたがって行なわれる。
【０１２６】
まず、印刷物Ｐ３の全面画像を必ず含むように入力された画像全面に対して、２値化処理を行なう（Ｓ６１）。次に、横方向および縦方向の２値化画像の端から順次画素値変化点を探索することにより、印刷物Ｐ３の各辺の２点の位置を検出する（Ｓ６２）。次に、印刷物Ｐ３の４辺の直線位置を決定して、各直線の交点を算出する。次に、先のステップで算出された左上端位置情報および長手および短手の傾きに基づいて、あらかじめ設定されている印刷物Ｐ３の傾きがないときの端（たとえば、左上端）からのマスク領域の位置情報から、マスク領域の位置を算出する（Ｓ６３）。
【０１２７】
次に、第４の実施の形態に係る判別処理手順について、図２４に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１２８】
まず、ＩＲ画像入力部１０によって印刷物Ｐ２のＩＲ画像を入力し（Ｓ７１）、印刷領域Ｒ２を含む特定領域を切出すとともに、マスク領域設定部１９にてマスク領域を設定する（Ｓ７２）。次に、エッジ強調部１１にて、横方向に差分処理を行ない、その差分画像を生成する（Ｓ７３）。
【０１２９】
次に、エッジ投票部１４にて、横方向の差分画像に対して適当な閾値を設定して２値化処理を行ない（Ｓ７４）、エッジ投票部１４および直線抽出部１５にて直線領域を検出し、直線上の抽出された折り目で特徴的に現われる差分値の大きな画素に対して、抽出画素数および抽出した平均明度を計測し（Ｓ７５）、判別部１３にて、計測された各特徴量データに基づいて汚損度を判別し（Ｓ７６）、その汚損度判別結果を出力する（Ｓ７７）。
【０１３０】
次に、第４の実施の形態に係る汚損度判別装置の具体的な構成例については、図９を用いて前述した第１の実施の形態の構成と同一のもので実現できる。そのとき、メモリ３２に格納されているプログラムの内容は、図２４に示した処理手順の内容に変更される。
【０１３１】
次に、本発明の第５の実施の形態について説明する。
【０１３２】
第５の実施の形態に係る判別対象となる汚れを有する印刷物の例を図２５（ａ）に示す。図２５（ａ）に示す印刷物Ｐ４は、縁に切れが存在していることを示している。このような平面の印刷物Ｐ４から切れが発生すると、図２６（ａ）および（ｂ）に示すように、切れで分断された２つの局所領域のうち、どちらか一方は印刷平面内と異なる位置（上方向または下方向）に存在する。ここで、通常の透過光による画像入力の場合、印刷平面に対して垂直に光源を配置し、その印刷平面に対して反対側にＣＣＤ形センサを配設し、画像を入力する。
【０１３３】
このようにして、切れの画像入力を行なった場合、穴や欠けのように、光源からの照射光を直接ＣＣＤ形センサに受光する場合が必ず得られる保証はない。すなわち、光源とＣＣＤ形センサとの光軸が印刷平面に対する角度により、印刷平面内で切れ部の位置ずれが無いか重なって見える場合、折り目と同じように、明度が低くなる変化として検出される。また、ある角度において、光源からの直接光をＣＣＤ形センサで受光できても、図２６（ａ）と（ｂ）の両方の場合をＣＣＤ形センサに直接光として受光させることはできない。
【０１３４】
そこで、切れを折り目やしわと区別するためには、１つの画像入力手段ではなく、最低、２つの画像入力手段を用いることにより、切れを確実に折り目やしわと区別できる。
【０１３５】
図２７は、第５の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。第５の実施の形態に係る汚損度判別装置は、搬送平面に対して９０度以上異なる２つの入力系で、印刷物Ｐ４の中心線ＳＬ４付近で発生する汚れを含む印刷物Ｐ４の透過光による画像データをそれぞれ入力し、この入力した各画像データの印刷物Ｐ３の特定領域内の画像データを切出す透過画像入力部２０ａ，２０ｂ、透過画像入力部２０ａ，２０ｂで切出された各特定領域内の画像データに対して、切れ領域を抽出して画素数を計測する切れ抽出部２１ａ，２１ｂ、切れ抽出部２１ａ，２１ｂで計測された各画素数に基づき印刷物Ｐ４の汚損度を判別する判別部１３から構成されている。
【０１３６】
透過画像入力部２０ａ，２０ｂについて説明する。これらの透過画像入力部２０ａ，２０ｂは、前述した第１の実施の形態で説明した透過光を用いたＩＲ画像入力部１０（図５（ａ）の構成）と、ＩＲフィルタ３が無い点を除けば同じ構成である。
【０１３７】
図２８は、透過画像入力部２０ａ，２０ｂの光学的配置を示している。図２６（ａ）および（ｂ）に示す印刷平面の上下に位置ずれしている切れを検出するには、印刷平面に対して±θ（０＜θ＜９０度）の光軸角度を持つ２つの入力系を、図２８（ａ）または（ｂ）のように配設すればよい。切れの検出精度を向上するには、θが「０」に近い程、切れによる物理的位置ずれが広がり、検出しやすくなる。
【０１３８】
すなわち、図２８（ａ）は、第１の光源２ａを印刷物Ｐ４の上面側に配設するとともに、これと対応する印刷物Ｐ４の下面側に第１のレンズ４ａおよび第１のＣＣＤ形センサ５ａを配設し、また、第２の光源２ｂを印刷物Ｐ４の下面側に配設するとともに、これと対応する印刷物Ｐ４の上面側に第２のレンズ４ｂおよび第２のＣＣＤ形センサ５ｂを配設して構成される。
【０１３９】
図２８（ｂ）は、第１、第２の光源２ａ，２ｂを印刷物Ｐ４の上面側にそれぞれ配設するとともに、これらと対応する印刷物Ｐ４の下面側に第１、第２のレンズ４ａ，４ｂ、および、第１、第２のＣＣＤ形センサ５ａ，５ｂをそれぞれ配設して構成される。
【０１４０】
次に、切れ抽出部２１ａ，２１ｂについて説明する。切れ抽出部２１ａ，２１ｂは同じ構成であるため、切れ抽出部２１ａのみについて説明する。透過画像入力部２０ａで切出された特定領域内の画像データに対して、図１８の穴・欠け抽出部１８で説明した処理と同様な処理を行なう。
【０１４１】
すなわち、たとえば、Ａ／Ｄ変換器が８ビットの場合、用紙部の明度値が１２８（＝８０ｈ）として、透過画像入力部２０ａで切れ部が破れ部と同様に直接光を受光した場合は２５５（＝ＦＦｈ）のようにはりついた値をとる。そこで、透過画像入力部２０ａで切出された特定領域内に対して、「２５５」の値をとるような画素値を見つければ、容易に切れの画素を抽出できる。このようにして抽出した切れ画素の数を測定して出力する。
【０１４２】
次に、判別部１３について説明する。判別部１３は、上記したように計測された各切れ画素数を総合して、印刷物Ｐ４の汚損度を判別する。この判別を行なう基準は、前述した第１の実施の形態と同様である。
【０１４３】
次に、第５の実施の形態に係る判別処理手順について、図２９に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１４４】
まず、透過画像入力部２０ａ，２０ｂによって印刷物Ｐ４の画像を入力し（Ｓ８１，Ｓ８２）、特定領域を切出す（Ｓ８３，Ｓ８４）。次に、切れ抽出部２１ａ，２１ｂにて、各入力画像から明度値が極端に大きな画素値を見つけ、それらの画素数を計数する（Ｓ８５，Ｓ８６）。次に、判別部１３にて、それらの画素数を基に汚損度を判別し（Ｓ８７）し、その判別結果を出力する（Ｓ８８）。
【０１４５】
次に、第５の実施の形態に係る汚損度判別装置の具体的な構成例については、図９で示した第１の実施の形態の構成に、画像入力部をもう１組追加することで実現できる。すなわち、図３０に示すように、画像入力部および画像メモリ制御部を１組づつ追加して、透過画像入力部２０ａ，２０ｂおよび画像メモリ制御部３４ａ，３４ｂとすればよい。ただし、ＩＲフィルタは必ずしも設置されている必要はない。また、メモリ３２に格納されているプログラムの内容は、図２９に示した処理手順の内容に変更される。
【０１４６】
次に、本発明の第６の実施の形態について説明する。
【０１４７】
前述した第５の実施の形態では、印刷物の切れを２つの透過画像入力部２０ａ，２０ｂを用いて抽出した場合について説明したが、この方法以外にも、以下に説明する第６の実施の形態を用いることにより、切れを折り目と誤判別せずに抽出できる。
【０１４８】
前述した第５の実施の形態で説明したように、切れが発生している切断個所を１つの透過光による画像入力系のみで画像を入力したとき、切れで切断されている２つの領域が一致しているか、または重なってみえるときが存在し、そのため縁の折り目、しわと誤判別することがある。そこで、１つの透過光による画像入力系のみで切れを判別するためには、１つの透過光による画像入力系の視野範囲内で、切れで切断されている２つの領域の隙間から光源の照射光を直接ＣＣＤ形センサに受光させることが必要になる。
【０１４９】
すなわち、光源とＣＣＤ形センサを結ぶ光軸の方向と垂直平面上において、切れによる２つの切断線の距離を遠ざけて、２つの領域に隙間を生じさせるように搬送させることが必要となる。これは、図３１に示すように、紙の腰を利用して印刷物を撓ませて、切れの２つの切断領域に対してそれぞれ反対側に力を加えることにより実現できる。
【０１５０】
図３２は、第６の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の概略構成を示すものである。なお、図３３（ａ）は図３２における印刷物搬送系の概略を示す上面図、図３３（ｂ）は図３２における印刷物搬送系の斜視図である。
【０１５１】
図３２において、印刷物Ｐ４は、図示矢印方向に搬送された後、搬送ローラ４１，４２から定速で離れ、円盤４３に突き当たり、上方向に押し出される。そして、透明な突き当て板４４に印刷物Ｐ４を突き当てさせながら、印刷物Ｐ４の進行方向を図３２において右上から右下方向に変化させ、搬送ローラ４５，４６に引き渡す。
【０１５２】
このような構成において、円盤４３の円中心方向上側から、光源２によって透明な突き当て板４４を通過させて印刷物Ｐ４を照射し、印刷物Ｐ４からの透過光をレンズ４を介してＣＣＤ形センサ５に受光させる。そして、ＣＣＤ形センサ５で得られた透過光による画像信号を透過画像入力部２０に入力させる。
【０１５３】
透過画像入力部２０は、前述した第５の実施の形態における透過画像入力部２０ａまたは２０ｂと比較して、光源２、レンズ４、ＣＣＤ形センサ５の光学系が含まれていないことが異なる。
【０１５４】
透過画像入力部２０にて入力された印刷物Ｐ４の透過画像データをＡ／Ｄ変換回路によりデジタルデータに変換した後、画像メモリに格納し、所定領域を切出す。その後、切れ抽出部２１にて、切出された処理領域に対して、切れ領域を抽出して抽出された画素数を計測し、判別部１３にて、計測された画素数に基づき印刷物Ｐ４の汚損度を判別する。
【０１５５】
なお、切れ抽出部２１および判別部１３は、前述した第５の実施の形態における切れ抽出部２１ａおよび判定部１３と同様な構成である。
【０１５６】
ここで、画像入力時の印刷物Ｐ４の状態について説明する。印刷物Ｐ４の汚れを発生しやすい中心線ＳＬ４が、円盤４３の中心上側付近に達したとき、印刷物Ｐ４の長手方向両端側は、それぞれ搬送ローラ４１，４２および搬送ローラ４５，４６に挟まれている。
【０１５７】
そのため、円盤４３の中心上側付近の印刷物Ｐ４は撓んだ状態になり、印刷物Ｐ４の汚れが発生しやすい中心線ＳＬ４に切れがあった場合、先に説明した図３０と同じ状態が生じる。その結果、光源２とＣＣＤ形センサ５とを結ぶ光軸の方向と垂直平面上において切れによって切断された２つの領域に位置ずれが生じ、第５の実施の形態と同様に切れの抽出が可能となる。
【０１５８】
次に、第６の実施の形態に係る判別処理手順について、図３４に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１５９】
まず、透過画像入力部２０によって印刷物Ｐ４の画像を入力し（Ｓ９１）、特定領域を切出す（Ｓ９２）。次に、切れ抽出部２１にて、各入力画像から明度値が極端に大きな画素値を見つけ、それらの画素数を計数する（Ｓ９３）。次に、判別部１３にて、それらの画素数を基に汚損度を判別し（Ｓ９４）し、その判別結果を出力する（Ｓ９５）。
【０１６０】
次に、第６の実施の形態に係る汚損度判別装置の具体的な構成例については、前述した第１の実施の形態で説明した透過光を用いたＩＲ画像入力部１０（図５（ａ）の構成）と、ＩＲフィルタ３が無い点を除けば同じ構成である。
【０１６１】
なお、本発明において、「折り目」、「切れ」、「穴」、「欠け」、「切れ」と呼んでいるものは、「折り目」の場合、類似した「曲がり」、「折れ曲がり」などのように、異なった呼び名のものであっても本発明の主旨は何等影響を受けない。
【０１６２】
また、本発明において、印刷物の長手方向に搬送された印刷物の長手方向の中心線を含む領域に関する処理について説明したが、これに限らず、搬送が印刷物の短手方向の場合も同様であり、また、印刷物の短手方向の中心線を含む領域や、印刷物の長手方向に対して、印刷物を３等分した位置に発生する線を含む領域などの処理領域も同様で、本発明の主旨は何等影響を受けない。
【０１６３】
さらに、前記実施の形態において、図７で例示した領域は、印刷物の内部でなくとも、折り目や切れなどを検出することができる領域は、たとえば、図１（ａ）の中心線ＳＬ１の全てから一定距離内の領域であれば、本発明の主旨は何等影響を受けない。
【０１６４】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、従来では判別できなかった印刷領域の折り目を人間の判別に近づけて判別できる印刷物の汚損度判別装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態で判別する印刷物およびそのＩＲ画像の一例を示す図。
【図２】印刷物の印刷領域の分光特性の一例を示す図。
【図３】印刷物の折り目の状態と光源との関係の一例を示す図。
【図４】第１の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の構成を示すブロック図。
【図５】ＩＲ画像入力部の透過光を用いた光学系および反射光を用いた光学系の配置例を示す模式図。
【図６】画像入力タイミングの一例を示す図。
【図７】画像メモリ上に取込まれた印刷物の画像イメージの一例を示す図。
【図８】差分処理に用いる横および縦方向のフィルタの一例を示す図。
【図９】汚損度判別装置の具体的な構成例を示すブロック図。
【図１０】判別処理手順を説明するためのフローチャート。
【図１１】第２の実施の形態で判別する印刷物およびそのＩＲ画像の一例を示す図。
【図１２】印刷物の印刷領域の分光特性の一例を示す図。
【図１３】第２の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の構成を示すブロック図。
【図１４】ハフ変換を用いた直線上の画素抽出および計測処理手順を説明するためのフローチャート。
【図１５】画像平面上で射影処理を用いた直線上の画素抽出および計測処理手順を説明するためのフローチャート。
【図１６】判別処理手順を説明するためのフローチャート。
【図１７】第３の実施の形態で判別する印刷物の一例を示す図。
【図１８】第３の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の構成を示すブロック図。
【図１９】１次元データによる最大値・最小値フィルタ演算と差分データ生成の一例を説明するための図。
【図２０】判別処理手順を説明するためのフローチャート。
【図２１】第４の実施の形態で判別する印刷物およびそのＩＲ画像、マスク領域の一例を示す図。
【図２２】第４の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の構成を示すブロック図。
【図２３】マスク領域設定処理手順を説明するためのフローチャート。
【図２４】判別処理手順を説明するためのフローチャート。
【図２５】第５の実施の形態で判別する印刷物の一例を示す図。
【図２６】印刷物に生じる切れの一例を示す図。
【図２７】第５の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の構成を示すブロック図。
【図２８】ＩＲ画像入力部の透過光を用いた光学系の配置例を示す模式図。
【図２９】判別処理手順を説明するためのフローチャート。
【図３０】汚損度判別装置の具体的な構成例を示すブロック図。
【図３１】透過光による画像入力時の印刷物の搬送状態を示す図。
【図３２】第５の実施の形態に係る印刷物の汚損度判別装置の構成を示すブロック図。
【図３３】図３１における印刷物搬送系の概略を示す上面図および斜視図。
【図３４】判別処理手順を説明するためのフローチャート。
【符号の説明】
Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４……印刷物、１０……ＩＲ画像入力部、１１……エッジ強調部、１２……折り目・しわ抽出部、１３……判別部、１４……エッジ投票部、１５……直線抽出部、１６……最大値・最小値フィルタ部、１７……差分画像生成部、１８……穴・欠け抽出部、１９……マスク領域設定部、２０ａ，２０ｂ，２０……透過画像入力部、２１ａ，２１ｂ，２１……切れ抽出部。
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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