(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめサンプリングにより得られたサンプルデータから生成された，印刷する紙面の一方の面の濃度と反対の面の濃度との組合せを基にした反対の面から一方の面への裏抜けの影響を予測する情報であって，少なくとも反対の面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報と，一方の面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報とを含む裏抜け予測情報を記憶する裏抜け予測情報記憶部と，
印刷する紙面の画像データである紙面画像データを取得し，前記裏抜け予測情報に含まれる反対の面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報を参照して，前記紙面画像データにおける反対の面の濃度から裏抜け濃度を決定し，前記裏抜け予測情報に含まれる一方の面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報を参照して，前記紙面画像データにおける一方の面の濃度に応じて，前記決定された裏抜け濃度を補正することにより，前記紙面の一方の面への前記紙面の反対の面からの裏抜けの影響を予測し，前記紙面の一方の面のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成部と，
印刷機に設置されたセンサが印刷物から読み取ったセンサ画像と，前記シミュレーション画像とを比較し，その比較結果から濃度差分の情報を生成する差分監視部と，
前記濃度差分の情報に基づいて，印刷の濃度を調整する印刷機制御部とを備える
ことを特徴とする印刷品質管理装置。
【請求項２】
前記サンプルデータは，複数回の同じサンプル印刷でのサンプリングにより得られた値の平均値である
ことを特徴とする請求項１に記載の印刷品質管理装置。
【請求項３】
印刷品質管理装置が実行する印刷品質管理方法であって，
あらかじめサンプリングにより得られたサンプルデータから生成された，印刷する紙面の一方の面の濃度と反対の面の濃度との組合せを基にした反対の面から一方の面への裏抜けの影響を予測する情報であって，少なくとも反対の面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報と，一方の面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報とを含む裏抜け予測情報を記憶する過程と，
印刷する紙面の画像データである紙面画像データを取得し，前記裏抜け予測情報に含まれる反対の面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報を参照して，前記紙面画像データにおける反対の面の濃度から裏抜け濃度を決定し，前記裏抜け予測情報に含まれる一方の面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報を参照して，前記紙面画像データにおける一方の面の濃度に応じて，前記決定された裏抜け濃度を補正することにより，前記紙面の一方の面への前記紙面の反対の面からの裏抜けの影響を予測し，前記紙面の一方の面のシミュレーション画像を生成する過程と，
印刷機に設置されたセンサが印刷物から読み取ったセンサ画像と，前記シミュレーション画像とを比較し，その比較結果から濃度差分の情報を生成する過程と，
前記濃度差分の情報に基づいて，印刷の濃度を調整する過程とを有する
ことを特徴とする印刷品質管理方法。
【請求項４】
印刷の品質管理を行う印刷品質管理装置のコンピュータを，
あらかじめサンプリングにより得られたサンプルデータから生成された，印刷する紙面の一方の面の濃度と反対の面の濃度との組合せを基にした反対の面から一方の面への裏抜けの影響を予測する情報であって，少なくとも反対の面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報と，一方の面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報とを含む裏抜け予測情報を記憶する裏抜け予測情報記憶部と，
印刷する紙面の画像データである紙面画像データを取得し，前記裏抜け予測情報に含まれる反対の面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報を参照して，前記紙面画像データにおける反対の面の濃度から裏抜け濃度を決定し，前記裏抜け予測情報に含まれる一方の面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報を参照して，前記紙面画像データにおける一方の面の濃度に応じて，前記決定された裏抜け濃度を補正することにより，前記紙面の一方の面への前記紙面の反対の面からの裏抜けの影響を予測し，前記紙面の一方の面のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成部と，
印刷機に設置されたセンサが印刷物から読み取ったセンサ画像と，前記シミュレーション画像とを比較し，その比較結果から濃度差分の情報を生成する差分監視部と，
前記濃度差分の情報に基づいて，印刷の濃度を調整する印刷機制御部として，
機能させるための印刷品質管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，印刷の品質管理を行う技術に関するものであり，特に，印刷の濃度調整の目標となるシミュレーション画像を，正確な裏抜けの予測により精度良く生成し，精度の高い印刷の品質管理を行う印刷品質管理装置，印刷品質管理方法および印刷品質管理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来，新聞印刷に代表される輪転機など高速印刷機における品質管理では，オペレータが，印刷されたものを色見本であるプルーフと見比べて，色が濃い場合には色が薄くなるように，色が薄い場合には色が濃くなるように，インキを供給するインキキーを開閉して調整を行っていた。しかし，各オペレータの判断には個人差があるため，安定した品質管理を行うことができなかった。
【０００３】
近年，品質管理の標準化を行うために，印刷物の画像をセンサなどを用いて取得し，品質管理する印刷システムが考案されるようになってきた。この技術では，印刷する紙面の画像データをあらかじめ用意しておき，その用意された紙面画像データと，センサにより印刷物から取得されたセンサ画像データとを比較し，実際の印刷物の紙面濃度が，紙面画像データの濃度に近づくように，インキキーによる濃度調整を行う。
【０００４】
印刷物は，両面が同時に印刷されることが多い。両面印刷では，紙の質や薄さなどによって裏面のインキが紙に浸透し，表面から裏面の絵柄が見えてしまうことがある。また，中空に浮いた両面印刷の印刷物の紙面をセンサで読み取ると，印刷物の裏面の絵柄が透けて表面と一緒に読み取られてしまうことがある。ここでは，両面印刷物の裏面の絵柄が表面に見えてしまうことを，広義に裏抜けと呼ぶものとする。なお，両面印刷物の一方の面を表面，その反対側の面を裏面と呼んでおり，当然印刷物をはさんで反対側からみれば表面と裏面が逆になる。
【０００５】
センサを用いた印刷の品質管理において，印刷する表面の紙面画像データのみを基準として，印刷物の表面のセンサ画像データと比較すると，センサ画像データには裏抜けの影響があるため，基準となる紙面画像データよりセンサ画像データの方が濃度が高いという結果がでてしまう。この結果をもとに，インキキーによる濃度調整を行うと，裏抜け濃度の分だけ印刷物の紙面の濃度が低く印刷されてしまうことになる。そのため，センサを用いた品質管理では，印刷する表面の紙面画像データに裏抜けを考慮した裏面の紙面画像データをシミュレートすることにより，品質管理のための基準画像データを生成する必要がある。
【０００６】
印刷する紙面画像データを用いて，裏抜けを含んだ状態の画像データを精度良くシミュレーションすることができれば，そのシミュレーション画像とセンサから取り込まれた画像とを比較して，その差分を数値化できるようになり，印刷濃度の補正量として利用できるようになる。もちろん，表面の紙面画像データに単純に裏面の紙面画像データを左右反転して合成するだけでは，精度の良いシミュレーション画像を生成することはできない。精度の良いシミュレーション画像を生成するためには，裏面の紙面画像データに何らかのレベル補正を施した後で，表面の紙面画像データと合成する必要がある。
【０００７】
印刷機におけるインキの裏抜けを推定する技術が記載された文献として，例えば特許文献１がある。特許文献１には，表面の網濃度と裏面の網濃度との差により，または裏面の網濃度の状況により，裏抜け濃度を推定する技術が記載されている。
【特許文献１】特開２００６−３４１５２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
図１１は，従来の裏抜け濃度の予測における課題を説明する図である。例えば，図１１（Ａ）に示すように，表面の網濃度５０％，裏面の網濃度１００％の組合せ（１）と，表面の網濃度２５％，裏面の網濃度７５％の組合せ（２）とは，ともに濃度差が５０％である。濃度差が５０％のときの裏抜け濃度が一律に２５％であると決められている場合には，裏抜け濃度を加味した表面の濃度は，組合せ（１）で７５％，組合せ（２）で５０％となる。
【０００９】
しかし，実際にセンサにより読み取られたものは，濃度差によって一律に得られた裏抜け濃度を加味したものとはならない。図１１（Ａ）の例でいえば，表面の網濃度と裏面の網濃度との差が同じである組合せ（１）と組合せ（２）とを比較した場合に，表面の濃度が高い組合せ（１）よりも表面の濃度が低い組合せ（２）の方が，センサ読み取り時の裏抜けの影響が大きい。すなわち，図１１（Ａ）において，Δｄ50-100＜Δｄ25-75 となる。
【００１０】
わかり易い極端な例を挙げると，表面の網濃度１００％，裏面の網濃度１００％の組合せと，表面の網濃度５０％，裏面の網濃度５０％の組合せとは，共に濃度差が０％であるが，表面の網濃度１００％，裏面の網濃度１００％の組合せでは裏抜けの影響がほぼ０であるのに対して，表面の網濃度５０％，裏面の網濃度５０％の組合せでは裏抜けの影響が少なからず出てしまう。
【００１１】
このように，表面の網濃度と裏面の網濃度との差が同じであっても，実際には，表面の網濃度によって，センサ読み取り値への影響は異なる。
【００１２】
また，例えば，図１１（Ｂ）に示すように，表面の網濃度７５％，裏面の網濃度７５％の組合せ（３）と，表面の網濃度２５％，裏面の網濃度７５％の組合せ（４）とは，ともに裏面の網濃度が７５％である。裏面の網濃度が７５％のときの裏抜け濃度が一律に２５％であると決められている場合には，裏抜け濃度を加味した表面の濃度は，組合せ（３）で１００％，組合せ（２）で５０％となる。
【００１３】
しかし，実際にセンサにより読み取られたものは，裏面の網濃度によって一律に得られた裏抜け濃度を加味したものとはならない。図１１（Ｂ）の例でいえば，裏面の網濃度が同じである組合せ（３）と組合せ（４）とを比較した場合に，表面の濃度が高い組合せ（３）よりも表面の濃度が低い組合せ（４）の方が，センサ読み取り時の裏抜けの影響が大きい。すなわち，図１１（Ｂ）において，Δｄ75-75 ＜Δｄ25-75 となる。
【００１４】
わかり易い極端な例を挙げると，表面の網濃度１００％，裏面の網濃度１００％の組合せと，表面の網濃度２５％，裏面の網濃度１００％の組合せとは，共に裏面の網濃度が１００％であるが，表面の網濃度１００％，裏面の網濃度１００％の組合せでは裏抜けの影響がほぼ０であるのに対して，表面の網濃度２５％，裏面の網濃度１００％の組合せでは裏抜けの影響がかなり出てしまう。
【００１５】
このように，裏面の網濃度が同じであっても，実際には，表面の網濃度によって，センサ読み取り値への影響は異なる。
【００１６】
すなわち，表面の濃度と裏面の濃度との差や，裏面の濃度をもとに裏抜け濃度を予測し，予測された裏抜け濃度の影響を考慮して印刷のシミュレーション画像を生成し，そのシミュレーション画像の濃度を目標としてインキキーによる濃度調整を行っても，精度の高い印刷品質管理はできない。
【００１７】
本発明は，上記の問題点の解決を図り，裏抜け濃度予測の精度を上げることにより，高精度な印刷品質管理を可能とする技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
あらかじめ所定濃度パターン印刷のサンプリングにより得られたサンプルデータから，印刷における一方の面の濃度と反対の面の濃度との組合せを基にした反対の面から一方の面への裏抜けの影響を予測する情報である裏抜け予測情報を生成し，記憶しておく。なお，ここでは，一方の面を表面，反対の面を裏面として考えることができる。
【００１９】
裏抜け予測情報としては，例えば，一方の面の濃度の影響を受けない場合の反対の面からの裏抜け濃度の情報と，一方の面の濃度による裏抜け濃度の補正に用いる情報とを生成し，記憶しておく。
【００２０】
このような裏抜け予測情報を用いて，印刷する紙面の画像データである紙面画像データからシミュレーション画像を生成するときに，一方の面の濃度と反対の面の濃度から一方の面への反対の面からの裏抜けの影響を予測して，シミュレーション画像を生成する。例えば，反対の面となる紙面の画像データの濃度から，裏抜け予測情報を用いて裏抜け量を決定し，一方の面となる紙面画像データの濃度から，裏抜け予測情報を用いて裏抜け量の補正を決定し，一方の面への反対の面からの裏抜けの影響を予測して，シミュレーション画像を生成する。
【００２１】
このように生成されたシミュレーション画像と印刷機に設置されたセンサの読み取り画像とを比較し，その比較結果から濃度差分の情報を生成する。生成された濃度差分情報に基づいて，印刷機のインキキーを制御し，印刷の濃度を調整する。
【００２２】
具体的には，印刷品質管理装置は，あらかじめサンプリングにより得られたサンプルデータから生成された，印刷する紙面の一方の面の濃度と反対の面の濃度との組合せを基にした反対の面から一方の面への裏抜けの影響を予測する情報であって，少なくとも反対の面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報と，一方の面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報とを含む裏抜け予測情報を記憶する裏抜け予測情報記憶部と，印刷する紙面の画像データである紙面画像データを取得し，裏抜け予測情報に含まれる反対の面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報を参照して，紙面画像データにおける反対の面の濃度から裏抜け濃度を決定し，裏抜け予測情報に含まれる一方の面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報を参照して，紙面画像データにおける一方の面の濃度に応じて，決定された裏抜け濃度を補正することにより，紙面の一方の面への紙面の反対の面からの裏抜けの影響を予測し，紙面の一方の面のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成部と，印刷機に設置されたセンサが印刷物から読み取ったセンサ画像と，シミュレーション画像とを比較し，その比較結果から濃度差分の情報を生成する差分監視部と，濃度差分の情報に基づいて，印刷の濃度を調整する印刷機制御部とを備える。
【００２３】
サンプリングにより得られたサンプルデータから，裏抜けの影響を予測する情報を生成し，その裏抜け予測情報を用いてシミュレーション画像を生成することにより，実際のセンサの読取り画像に見合ったシミュレーション画像を生成することができる。このとき，一方の面の濃度の影響によって変わる裏抜け濃度をより正確にシミュレートすることができる。
【００２５】
また，上記の印刷品質管理装置において，サンプルデータが，複数回の同じサンプル印刷でのサンプリングにより得られた値の平均値であってもよい。これにより，より安定化されたサンプルデータによる裏抜け予測情報の生成が可能となる。
【発明の効果】
【００２６】
サンプリングにより得られたサンプルデータから，裏抜けの影響を予測する情報である裏抜け予測情報を生成し，その裏抜け予測情報を用いて印刷する元データから予測したシミュレーション画像を生成することにより，実際のセンサの読取り画像と，印刷する元データから予測したシミュレーション画像との類似性を高めることができる。
【００２７】
このとき，裏抜け予測情報として，裏面の濃度に応じた裏抜け濃度の情報と，表面の濃度に応じて裏抜け濃度を補正する情報とを生成し，それらの情報を用いて裏抜け濃度の影響を予測することにより，表面の濃度の影響によって変わる裏抜け濃度をより正確にシミュレートすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下，本発明の実施の形態について，図を用いて説明する。
【００２９】
図１は，本実施の形態による印刷品質管理システムの概略を示す図である。図１に示す印刷品質管理システム１は，印刷の色調管理（濃度安定）などの品質管理を行うシステムであり，基準画像生成部１０，差分監視制御部２０，印刷機制御部３０を備える。上位システム２は，例えばＣＴＰサーバなどである。
【００３０】
印刷機３は，例えば新聞印刷などの輪転機である。図１において，中央の２つの印刷機３は，シアン（Ｃ），マゼンダ（Ｍ），イエロー（Ｙ），黒（Ｋ）のインキを用いたカラー印刷を行う両面印刷機であり，両端の２つの印刷機３は，黒（Ｋ）インキのみの単色の両面印刷機である。
【００３１】
図１に示すように，カラーの印刷機３には，その下流の両面にセンサ４が両面に取り付けられている。センサ４により，印刷物の紙面を読み取り，印刷物の絵柄の画像データを得ることができる。以下，センサ４により得られた印刷物の画像をセンサ画像と呼び，そのデータをセンサ画像データと呼ぶものとする。なお，図１に示す例では，単色の印刷機３にはセンサ４が設置されていないが，単色の印刷機３にセンサ４が設置されていてもよい。
【００３２】
例えば，新聞印刷の印刷機３では，版胴の幅方向で４ページ分，版胴の一回転で回転方向に２ページ分，すなわち版胴の一回転で８ページ分の印刷を行う。センサ画像としては，例えば版胴の一回転分すなわち新聞の８ページ分の画像を１つの単位とする。
【００３３】
印刷品質管理システム１において，基準画像生成部１０は，上位システム２から印刷する紙面の画像データである紙面画像データを取得し，センサ画像と比較する基準画像を生成する。基準画像は，紙面画像データから生成される，裏抜けの影響が考慮された印刷のシミュレーション画像である。例えば，センサ画像が版胴の一回転分すなわち新聞の８ページ分の画像であれば，基準画像も同じ新聞の８ページ分の画像となる。
【００３４】
また，センサ４によって得られるセンサ画像には，その面に印刷された絵柄の画像だけではなく，反対の面の絵柄が透けて見えた画像，すなわち裏抜け画像も含まれている。基準画像生成部１０で生成される基準画像は，このような裏抜けの影響が考慮された画像となる。
【００３５】
基準画像生成部１０には，表面の濃度と裏面の濃度との組合せから裏抜けの影響を予測する情報である裏抜け予測情報が保持されている。裏抜け予測情報は，あらかじめ所定のサンプル印刷のセンサ画像から得られたサンプルデータをもとに算出される。基準画像生成部１０は，取得された紙面画像データと，保持された裏抜け予測情報とをもとに，裏面からの裏抜けを含めた表面の基準画像の生成を行う。
【００３６】
差分監視制御部２０は，センサ４により得られたセンサ画像と，基準画像生成部１０により生成された基準画像との差分を算出し，算出された差分をもとに濃度差分情報を生成する。
【００３７】
濃度差分情報の生成は，例えばインキの色ごと，インキキーの単位領域ごとに生成する。例えば，新聞印刷の印刷機３では，１ページあたり８つのインキキーの単位領域すなわち版胴の幅で３２のインキキーの単位領域に分けられる。濃度差分情報の生成は，例えば，画像をインキキーの単位領域ごとに分割し，分割された領域ごと，インキの色ごとに差分の平均を求め生成する。なお，新聞などでは，黒以外のインキが一部の領域でのみ使用される。このような場合には，例えば，黒以外のインキについて，インキキーの単位領域内で，そのインキが使用される領域を特定し，その領域内での差分の平均を濃度差分情報としてもよい。
【００３８】
印刷機制御部３０は，印刷機３の制御を行う手段であり，濃度差分Ｉ／Ｆ制御部３１，インキキー制御部３２を備える。濃度差分Ｉ／Ｆ制御部３１は，差分監視制御部２０から得られた濃度差分情報をインキキーのノッチ数に変換し，各インキキー制御部３２への操作指示を行う。インキキー制御部３２は，濃度差分Ｉ／Ｆ制御部３１からの操作指示に従って，印刷機３のインキキーを制御し，印刷の濃度を調整する。センサ画像の方が濃度が高い場合にはインキ量を減らすように，センサ画像の方が濃度が低い場合にはインキ量を増やすように，印刷の濃度が調整される。なお，図１に示す例では，印刷機３の一方の面のインキキーの制御しか図示されていないが，当然反対の面へのインキキーの制御も行っている。
【００３９】
図２は，本実施の形態による印刷品質管理処理フローチャートである。上位システム２から紙面画像データを取得し（ステップＳ１０），取得された紙面画像データから，基準画像を生成する（ステップＳ１１）。このとき，あらかじめ保持された裏抜け予測情報により，表面の濃度と裏面の濃度とから裏抜けの影響を予測し，基準画像を生成する。
【００４０】
センサ４により読み取られたセンサ画像を取得し（ステップＳ１２），センサ画像と基準画像とを比較して濃度差分を算出し，算出された濃度差分の情報を生成する（ステップＳ１３）。生成された濃度差分情報をもとに，印刷機３のインキキーを制御し，印刷の濃度を調整する（ステップＳ１４）。
【００４１】
図３は，本実施の形態による基準画像生成部の構成例を示す図である。基準画像生成部１０は，サンプリング機能部１１，裏抜け予測情報記憶部１２，シミュレーション機能部１３を備える。
【００４２】
サンプリング機能部１１は，表面の濃度と裏面の濃度との複数の組合せパターンの印刷物のセンサ画像からあらかじめ収集されたサンプルデータをもとに，表面の濃度と裏面の濃度とから裏抜けの影響を予測するための情報である裏抜け予測情報を生成する。裏抜けの影響は，印刷する紙やインクなどによって異なるため，実際に印刷に使用する紙やインクを用いてサンプルデータを収集し，裏抜け予測情報を生成する必要がある。サンプリング機能部１１は，サンプルデータ収集部１４，裏抜け予測情報生成部１５を備える。
【００４３】
サンプルデータ収集部１４は，印刷機３の下流の部分に設置されたセンサ４からセンサ画像データを取得し，取得されたセンサ画像データから，表面の濃度と裏面の濃度との組合せパターンに対応する，センサ４の読取り濃度であるセンサレベル値のサンプルデータを収集する。このとき，印刷機３では，表面の濃度と裏面の濃度との組合せごとのサンプルデータを得るためのサンプル印刷物を印刷する。例えば，複数の濃度を網羅するチャートパターンの印刷を行い，得られたセンサ画像データから各濃度に対応する領域のデータを切り出し，サンプルデータとする。
【００４４】
裏抜け予測情報生成部１５は，収集されたサンプルデータをもとに，表面の濃度と裏面の濃度との組合せから裏抜けの影響を予測する情報である裏抜け予測情報を生成する。生成された裏抜け予測情報は，裏抜け予測情報記憶部１２に記憶しておく。
【００４５】
シミュレーション機能部１３は，実際の紙面印刷時の印刷濃度調整の目標となる，印刷のシミュレーション画像である基準画像を生成する。ただし，基準画像と比較するセンサ画像には裏抜けの影響があるため，基準画像には裏抜けの影響もシミュレートする必要がある。シミュレーション機能部１３は，紙面画像データ取得部１６，基準画像データ生成部１７を備える。
【００４６】
紙面画像データ取得部１６は，上位システム２から印刷する紙面の画像データである紙面画像データを取得する。基準画像データ生成部１７は，取得された紙面画像データと，裏抜け予測情報記憶部１２に記憶された裏抜け予測情報とをもとに，裏抜けの影響を考慮したシミュレーション画像である基準画像を生成する。
【００４７】
以下，サンプルデータから裏抜け予測情報を生成するサンプリング機能部１１によるサンプリング処理と，生成された裏抜け予測情報を用いて，紙面画像データから基準画像データを生成するシミュレーション処理との例を説明する。
【００４８】
本実施の形態によるサンプリング処理では，裏抜け予測情報として，裏面濃度と表面濃度の影響を受けない場合の裏抜け濃度を示す裏側基準値との対応情報である裏側基準値対応情報と，表面の濃度による裏側基準値の補正関数とを生成する。なお，以下で説明するサンプリング処理は，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの４色について，それぞれ実行される。
【００４９】
図４は，本実施の形態による裏側基準値を生成するためのサンプルデータの収集を説明する図である。例えば，図４に示すように，片面印刷，すなわちα面が所定の濃度ｘの絵柄であり，その反対側のβ面が白紙（網濃度０％）であるサンプル印刷物１００の印刷を印刷機３で行い，α面側のセンサ４αとβ面側のセンサ４βとにより，それぞれα面とβ面のセンサ画像を取得する。
【００５０】
α面のセンサ画像からは，α面の濃度に対応するセンサレベル濃度（以下，センサレベル値とも呼ぶ）が得られる。β面のセンサ画像からは，α面からβ面への裏抜けに対応するセンサレベル濃度が得られる。これらのセンサレベル濃度のサンプルデータを，複数のα面の濃度ごとに取得する。例えば，複数の濃度の絵柄が配置された片面印刷用のチャートを用いて片面チャート印刷を行い，得られた両面のセンサ画像からそれぞれの濃度に対応する領域のセンサレベル値を収集することにより，１つのサンプル印刷で複数の濃度に対応するサンプルデータを得ることができる。
【００５１】
図５は，裏側基準値を生成するために収集されたサンプルデータの例を示す図である。ここでは，サンプル印刷物１００のα面側に，網濃度１０％，２０％，３０％，... ，９０％，１００％というように，１０％ステップで１０段階のチャートパターンを配置し，サンプル印刷を行う。両面のセンサ４α，４βにより得られたセンサ画像のそれぞれの濃度に対応する領域から，サンプルデータを収集する。
【００５２】
図５に示すように，α面側のセンサ４αにより得られたセンサ画像において，α面濃度１０％に対応する領域から，センサレベル値ａ10が得られる。また，β面側のセンサ４βにより得られたセンサ画像において，α面濃度１０％に対応する領域から，センサレベル値ｂ10が得られる。α面側のセンサ画像から得られたセンサレベル値ａ10は，濃度１０％のセンサ値変換の値となる。また，β面を表面，α面を裏面と仮定すると，β面のセンサ画像から得られたレベル値ｂ10は，裏面濃度が１０％であるときの，表面濃度の影響を受けない裏抜けのセンサレベル値となる。
【００５３】
同様に，図５に示すように，α面側のセンサ４αにより得られたセンサ画像において，α面の各濃度（％）に対応する領域から，センサレベル値ａ20，ａ30，... ，ａ90，ａ100 が得られる。すなわち，１０段階のサンプル印刷によって，％濃度に対応するセンサ値変換の値のサンプルデータが，１０個収集できたことになる。
【００５４】
また，β面側のセンサ４βにより得られたセンサ画像において，α面の各網濃度（％）に対応する領域から，センサレベル値ｂ20，ｂ30，... ，ｂ90，ｂ100 が得られる。すなわち，１０段階のサンプル印刷によって，裏面濃度（％）と表面濃度の影響を受けない裏抜けのセンサレベル値との組合せのサンプルデータが，１０個収集できたことになる。ここで，表面濃度の影響を受けない裏抜けのセンサレベル値を裏側基準値と呼ぶものとする。
【００５５】
このような裏面濃度（％）と裏側基準値（センサレベル値）との組合せのサンプルデータをもとに，所定の裏面濃度（％）単位ごとの，裏面濃度（％）と裏側基準値（センサレベル値）との対応情報を生成し，生成された対応情報を裏抜け予測情報の１つとして記憶しておく。具体的には，サンプルデータとして収集された１０個の組合せ情報をもとに，裏面濃度（％）から裏側基準値（センサレベル値）を算出する近似式を求める。求められた近似式を用いて，裏面濃度（％）ごとの裏側基準値（センサレベル値）を算出し，それらの対応情報を生成する。ここでは，生成された対応情報を，裏側基準値対応情報と呼ぶ。生成された裏側基準値対応情報を裏抜け予測情報記憶部１２に記憶する。
【００５６】
なお，複数のサンプルデータから近似式を求める技術は，例えば表計算ソフトの機能などにより実現されている。例えば米マイクロソフト社の表計算ソフトであるＥｘｃｅｌなども，複数のサンプル値から近似式を求める機能を有する。
【００５７】
図６は，本実施の形態による裏側基準値対応情報の例を示す図である。図６に示す裏側基準値対応情報は，裏側濃度（％）が１％〜１００％（１％ステップ単位）の，裏面濃度（％）と裏側基準値（センサレベル値）との対応情報である。図５に示すようなα面濃度（％）とβ面濃度（センサレベル値）との組合せのサンプルデータから，α面濃度（％）とβ面濃度（センサレベル値）との関係を示す近似式を求め，求められた近似式に裏側濃度１％〜１００％の値を代入し，各裏面濃度（％）に対応する裏側基準値（センサレベル値）を求める。このようにして得られた各裏面濃度（％）と裏側基準値（センサレベル値）との対応から，図６に示すような裏側基準値対応情報が得られる。
【００５８】
なお，図５に示すα面濃度（％）とα面濃度（センサレベル値）との組合せのサンプルデータから，α面濃度（％）とα面濃度（センサレベル値）との関係を示す近似式を求め，求められた近似式に表面濃度１％〜１００％の値を代入することにより，各表面濃度（％）のセンサ値変換テーブルを生成することもできる。
【００５９】
図７は，本実施の形態による表面濃度の影響を考慮して裏側基準値を補正する補正関数を生成するためのサンプルデータの収集を説明する図である。例えば，図７に示すように，両面印刷，すなわちα面が所定の濃度ｙの絵柄であり，その反対側のβ面が所定の濃度ｚの絵柄であるサンプル印刷物１０１の印刷を印刷機３で行い，α面側のセンサ４αとβ面側のセンサ４βとにより，それぞれα面とβ面のセンサ画像を取得する。
【００６０】
α面のセンサ画像からは，α面の濃度にβ面からの裏抜けの影響が加えられたセンサレベル濃度が得られる。β面のセンサ画像からは，β面の濃度にα面からの裏抜けの影響が加えられたセンサレベル濃度が得られる。これらのセンサレベル濃度のサンプルデータを，複数のα面の濃度とβ面の濃度との組合せごとに取得する。例えば，複数のα面の濃度とβ面の濃度との組合せが配置された両面印刷用のチャートを用いて両面チャート印刷を行い，得られた両面のセンサ画像からそれぞれの濃度の組合せに対応する領域のセンサレベル値を収集することにより，１つのサンプル印刷で複数の濃度の組合せに対応するサンプルデータを得ることができる。
【００６１】
図８は，補正関数を生成するために収集されたサンプルデータの例を示す図である。ここでは，サンプル印刷物１０１のα面側に，網濃度１０％の絵柄を配置し，サンプル印刷物のβ面に，網濃度１０％，２０％，３０％，... ，９０％，１００％というように，１０％ステップで１０段階のチャートパターンを配置し，サンプル印刷を行う。両面のセンサ４α，４βにより得られたセンサ画像のそれぞれの濃度に対応する領域から，サンプルデータを収集する。
【００６２】
図８に示すように，α面側のセンサ４αにより得られたセンサ画像において，α面濃度１０％，β面濃度１０％に対応する領域から，センサレベル値ｃ10-10 が得られる。α面を表面，β面を裏面と仮定すると，α面側のセンサ画像から得られたセンサレベル値ｃ10-10 は，表面濃度１０％のセンサレベル値に，表面濃度１０％，裏面濃度１０％のときの裏抜けのセンサレベル値を加えた値となる。
【００６３】
同様に，図８に示すように，α面側のセンサ４αにより得られたセンサ画像において，β面の各濃度（％）に対応する領域から，センサレベル値ｃ10-20 ，ｃ10-30 ，... ，ｃ10-90 ，ｃ10-100が得られる。すなわち，１０段階のサンプル印刷によって，表面濃度１０％に裏抜け濃度を加えた場合のセンサレベル値のサンプルデータが，１０個収集できたことになる。
【００６４】
ここで得られた各センサレベル値ｃ10-10 ，ｃ10-20 ，ｃ10-30 ，... ，ｃ10-90 ，ｃ10-100を，それぞれの裏面濃度（％）に対応する裏側基準値（センサレベル値）ｂ10，ｂ20，ｂ30，... ，ｂ90，ｂ100 で割り，表面濃度１０％時の各裏面濃度に対応する補正係数を求める。例えば，表面濃度１０％，裏面濃度が１０％である場合に，その補正係数ｋ10-10 は，
ｋ10-10 ＝ｃ10-10 ／ｂ10
となる。
【００６５】
得られた各裏面濃度に対応する補正係数ｋ10-10 ，ｋ10-20 ，ｋ10-30 ，... ，ｋ10-90 ，ｋ10-100の平均値を取り，表面濃度１０％時の補正係数ｋ10とする。ここで得られた補正係数ｋ10は，表面濃度の影響がない場合の裏抜け濃度に表面濃度１０％による影響の補正を与えて，表面濃度１０％に裏抜け濃度を加えたもののセンサレベル値を算出するための係数である。なお，補正係数は，裏面濃度にかかわらず，表面濃度ごとにほぼ一定の値となる。表面濃度１０％における補正係数ｋ10を求めるために，裏面濃度が異なる複数のサンプルデータを用いているのは，複数サンプルの平均化により，より正確な値を求めるためである。
【００６６】
ここまでの表面濃度１０％の場合に対して行われた処理を，他の表面濃度に対しても実行し，複数の補正係数を求める。例えば，表面濃度１０％，２０％，３０％，... ，９０％，１００％というように，１０％ステップで１０段階で実行すると，最終的には，１０個の補正係数のサンプル値ｋ10，ｋ20，ｋ30，... ，ｋ90，ｋ100 を求めることができる。
【００６７】
算出された１０個の補正係数のサンプル値をもとに，表面濃度（センサレベル値）からその表面濃度に対応する補正係数を算出するための近似式ｆ（表面濃度（センサレベル値））を求める。ここでは，得られた近似式ｆ（表面濃度（センサレベル値））を，補正関数と呼ぶ。得られた補正関数を裏抜け予測情報の１つとして，裏抜け予測情報記憶部１２に記憶する。なお，表面濃度（センサレベル値）は，上述したように図５に示すα面濃度（％）とα面濃度（センサレベル値）との対応から容易に得られる。表面濃度（％）をセンサレベル値に変換せずに，ｆ（表面濃度（％））となる補正関数を求めてもよい。
【００６８】
ここまで説明した補正関数ｆ（表面濃度（センサレベル値））は，表面濃度に裏抜け濃度が加わった値を裏側基準値で割って得られた補正係数をもとに得られた。補正関数を，表面濃度に裏抜け濃度が加わった値から表面濃度を引いた値，すなわち表面濃度の影響を受けた裏抜け濃度の値を，裏側基準値で割って得られた補正係数をもとに得るようにしてもよい。このとき，例えば，表面濃度１０％，裏面濃度１０％の場合の補正係数ｋ’10-10 は，
ｋ’10-10 ＝（ｃ10-10 −ａ10）／ｂ10
となる。
【００６９】
以下，補正関数ｆ（表面濃度（センサレベル値））の場合と同様の処理を行い，補正関数ｇ（表面濃度（センサレベル値））が得られる。この補正関数ｇ（表面濃度（センサレベル値））から得られる補正係数は，裏側基準値から表面濃度の影響を受けた裏抜け濃度の値を算出するための補正係数となる。
【００７０】
なお，これらの補正関数は，実装上は，表面濃度（センサレベル値）から補正係数への変換テーブルとして実現することもできる。例えば，図６に示す裏側基準値対応情報のように，補正関数を用いて，各表面濃度（センサレベル値）と補正係数との対応を補正係数対応情報として求めておき，求められた補正係数対応情報を裏抜け予測情報の１つとして裏抜け予測情報記憶部１２に記憶しておくようにしてもよい。また，補正係数対応情報が，図６に示す裏側基準値対応情報と同様に，各表面濃度（％）と補正係数との対応であってもよい。
【００７１】
図９は，本実施の形態によるサンプリング処理フローチャートである。ここまで具体的な例を挙げて説明したサンプリング処理の流れを，図９に示すフローチャートで簡単にまとめておく。
【００７２】
複数の濃度の絵柄が配置された片面チャート印刷時の両面のセンサ画像データを取得し（ステップＳ２０），そのセンサ画像データからサンプルデータを収集する（ステップＳ２１）。収集されたサンプルデータをもとに，裏面濃度（％）と裏側基準値との対応情報である裏側基準値対応情報を生成し（ステップＳ２２），裏抜け予測情報記憶部１２に保持しておく。
【００７３】
両面の濃度の組合せが複数の濃度の組合せとなるように絵柄が配置された両面チャート印刷時のセンサ画像データを取得し（ステップＳ２３），そのセンサ画像データからサンプルデータを収集する（ステップＳ２４）。収集されたサンプルデータをもとに，裏側基準値に対する表面濃度の影響による補正係数を算出し（ステップＳ２５），算出された補正係数をもとに，表面濃度から補正係数を得るための補正関数を求め（ステップＳ２６），裏抜け予測情報記憶部１２に保持しておく。補正関数の代わりに上述の補正係数対応情報を保持しておくようにしてもよい。
【００７４】
以上説明したサンプリング処理を，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋのそれぞれの色ごとに実行し，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋのそれぞれの色に対応する裏側基準値対応情報と補正関数とを生成して，保存する。
【００７５】
次に，本実施の形態によるシミュレーション処理について説明する。本実施の形態によるサンプリング処理では，上述のサンプリング処理によって生成された裏側基準値対応情報と補正関数とを用いて，紙面画像データから基準画像データを生成する。
【００７６】
図１０は，本実施の形態によるシミュレーション処理フローチャートである。まず，上位システム２から，印刷する紙面の画像データである紙面画像データを取得する（ステップＳ３０）。ここで取得される紙面画像データは，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋのそれぞれインキ色の１ビットＴＩＦＦデータである。
【００７７】
以下，表面となる紙面画像データの処理と，裏面となる紙面画像データの処理とに分けて，説明する。ここで，表面とは，作成された基準画像と比較するセンサ画像を取得するセンサ４側の面をいう。印刷物をはさんで反対側に設置されたセンサ４から見れば，表面と裏面とが逆になる。
【００７８】
まず，表面となる紙面画像データの処理について説明する。表面となる紙面画像データについて，取得された紙面画像データは４色が別々の１ビットＴＩＦＦデータであるので，それら４色の画像を合成し，１つの合成画像データとする（ステップＳ３１）。このとき，例えば比較するセンサ画像が版胴の一回転分の新聞の画像すなわち８ページ分の新聞の画像であるとすれば，基準画像もそれに合わせた新聞８ページ分の画像である必要がある。取得された紙面画像データが，最初から版胴にあわせた８ページ分の画像である場合には問題ないが，例えば取得された紙面画像データが１ページごとのデータである場合には，それらの紙面画像データを配置して８ページ分で１つとなるように画像合成する。
【００７９】
この段階での表面の合成画像データは４色それぞれの２値データであるので，ここで表面の合成画像データを多値化する（ステップＳ３２）。例えば，合成画像データにおいて，所定の領域単位を１画素とし，その画素単位でそれぞれの色ごとの濃度を算出する。このときの濃度表現は，例えば網濃度であってもよいし，所定のレベル濃度（例えば，０〜２５５で表されるレベル濃度）であってもよい。また，最終的に基準画像の１画素の単位をセンサ画像の１画素の単位に合わせる必要があるので，この段階で１画素の単位をセンサ画像の単位に合わせてもよい。
【００８０】
表面の多値化画像データの各画素，各色の濃度値を，センサレベル値に変換する（ステップＳ３３）。例えば，網濃度からのセンサレベル値への変換を，計算により，またはテーブル変換により行う。上述したように，図５に示すα面濃度（％）とα面濃度（センサレベル値）との組合せのサンプルデータから，各表面濃度（％）のセンサ値変換テーブルを用意しておくこともできる。
【００８１】
次に，裏面となる紙面画像データの処理について説明する。紙面画像データの合成（ステップＳ３４）や，合成画像の多値化（ステップＳ３５）については，表面の処理と同様の処理である。ただし，裏抜けのための裏面の画像の生成する場合には，表面から見えた画像である必要があるため，例えば，裏面となる紙面画像データの左右を反転するなどの処理が必要となる。
【００８２】
裏面の多値化画像のセンサ値変換（ステップＳ３６）については，裏面画像をそのまま表面画像への裏抜け画像として使用することはできないので，表面の処理とは異なる。ここでは，裏抜け予測情報記憶部１２に保持されている各色の裏側基準値対応情報を用いて，裏面の多値化画像の各画素，各色の濃度（ここでは，％）を，裏側基準値（センサレベル値）に変換する。この変換により，表面濃度の影響が含まれていない裏抜けの画像が得られる。
【００８３】
次に，センサレベルに変換された表面の画像をもとに，表面の各画素，各色のセンサレベル値から，裏抜け予測情報記憶部１２に保持されている各色の補正関数を用いて，各画素，各色に対応する補正係数を算出する（ステップＳ３７）。補正関数の代わりに，上述の補正係数対応情報が保持されている場合には，その補正係数対応情報を用いて，表面の各画素，各色のセンサレベル値から，補正係数を得る。
【００８４】
最後に，表面となる紙面画像データの処理と，裏面となる紙面画像データの処理とから得られたデータをもとに，表面の紙面画像に裏面からの裏抜け画像を合成した基準画像を生成する（ステップＳ３８）。ここでの処理は，補正係数の算出に用いる補正関数によって異なる。本実施の形態では，上述のサンプリング処理の説明において，ｆ（表面濃度（センサレベル値））とｇ（表面濃度（センサレベル値））の２つの補正関数の例を挙げている。それぞれの補正関数を用いた場合の基準画像生成の例を，上記のサンプリング処理時のデータを用いて説明する。
【００８５】
ある画素のある色について，表面濃度がＸ％，裏面濃度がＹ％で合ったものとする。このとき，裏側基準値対応情報により，裏側基準値ｂY が得られる。
【００８６】
さらに，補正関数ｆ（表面濃度（センサレベル値））を用いる場合には，補正係数ｋX ＝ｆ（ａX ）が得られる。ここで求められた補正係数ｋX は，表面濃度と裏抜け濃度とを含む補正係数であるので，この場合の基準画像における該当画素，該当色のセンサレベル濃度の値ｐは，
ｐ＝ｂY ×ｋX 
となる。
【００８７】
また，補正関数ｇ（表面濃度（センサレベル値））を用いる場合には，補正係数ｋ’X ＝ｇ（ａX ）が得られる。ここで求められた補正係数ｋ’X は，裏抜け濃度のみの補正係数であるので，この場合の基準画像における該当画素，該当色のセンサレベル濃度の値ｐは，
ｐ＝ａX ＋ｂY ×ｋ’X 
となる。
【００８８】
ここまで説明した基準画像生成部１０によるサンプリング処理，シミュレーション処理により，表面の濃度の影響を考慮した裏抜けの予測が可能となるため，より正確なセンサ画像のシミュレーション画像を生成することが可能となり，精度の高い印刷品質管理が可能となる。
【００８９】
以上説明した印刷品質管理システム１による処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【００９０】
以上，本実施の形態について説明したが，本発明は本実施の形態に限られるものではない。例えば，本実施の形態では，裏側基準値対応情報が，裏面濃度（％）と裏側基準値（センサレベル値）との対応情報となっているが，裏面濃度（センサレベル値）と裏側基準値（センサレベル値）との対応情報であっても，何の問題もない。
【００９１】
また，例えば，本実施の形態では，１回のサンプル印刷で得られたセンサ画像からサンプルデータを収集し，そのサンプルデータを用いて裏抜け予測情報を生成しているが，複数回分のサンプル印刷で得られた各センサ画像から収集されたサンプルデータの平均値を用いて裏抜け予測情報を生成するようにしてもよい。例えば，サンプル印刷の版胴を１０回転し，得られた１０のセンサ画像からそれぞれのサンプルデータを１０個収集して平均値を求め，その平均値を用いて裏抜け予測情報を生成することもできる。このような複数回の同じサンプル印刷から得られたサンプルデータの平均値を用いることにより，より安定化されたサンプルデータによる裏抜け予測情報の生成が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本実施の形態による印刷品質管理システムの概略を示す図である。
【図２】本実施の形態による印刷品質管理処理フローチャートである。
【図３】本実施の形態による基準画像生成部の構成例を示す図である。
【図４】本実施の形態による裏側基準値を生成するためのサンプルデータの収集を説明する図である。
【図５】裏側基準値を生成するために収集されたサンプルデータの例を示す図である。
【図６】本実施の形態による裏側基準値対応情報の例を示す図である。
【図７】本実施の形態による表面濃度の影響を考慮して裏側基準値を補正する補正関数を生成するためのサンプルデータの収集を説明する図である。
【図８】補正関数を生成するために収集されたサンプルデータの例を示す図である。
【図９】本実施の形態によるサンプリング処理フローチャートである。
【図１０】本実施の形態によるシミュレーション処理フローチャートである。
【図１１】従来の裏抜け濃度の予測における課題を説明する図である。
【符号の説明】
【００９３】
１  印刷品質管理システム
２  上位システム
３  印刷機
４  センサ
１０  基準画像生成部
１１  サンプリング機能部
１２  裏抜け予測情報記憶部
１３  シミュレーション機能部
１４  サンプルデータ収集部
１５  裏抜け予測情報生成部
１６  紙面画像データ取得部
１７  基準画像データ生成部
２０  差分監視制御部
３０  印刷機制御部
３１  濃度差分Ｉ／Ｆ制御部
３２  インキキー制御部
【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】
0004992794.tif 000009
【図９】
0004992794.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
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