地合検査装置及び地合検査方法
【課題】人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査条件等の違いに拘わらず地合指数を用いて客観的に比較、評価することができる地合検査装置及び地合検査方法を提供する。
【解決手段】地合検査装置は、シート状の検査対象物を撮影して得られた画像の画像データＤ１に対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示すコントラスト分布画像を求めるＦＦＴ演算部５５と、撮影された画像の明度とその画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を求めるＭＴＦ演算部５６と、ＦＦＴ演算部５５で得られたコントラスト分布画像とＭＴＦ演算部５６で得られたコントラスト感度とを空間周波数毎に乗算して加算することにより地合指数ＤＸを算出する局所地合指数演算部５７とを備える。
【解決手段】地合検査装置は、シート状の検査対象物を撮影して得られた画像の画像データＤ１に対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示すコントラスト分布画像を求めるＦＦＴ演算部５５と、撮影された画像の明度とその画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を求めるＭＴＦ演算部５６と、ＦＦＴ演算部５５で得られたコントラスト分布画像とＭＴＦ演算部５６で得られたコントラスト感度とを空間周波数毎に乗算して加算することにより地合指数ＤＸを算出する局所地合指数演算部５７とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、紙や不織布等の薄いシート状の検査対象物の地合を検査する地合検査装置及び地合検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙や不織布等の薄いシート状の製品は、製造効率を高めつつ一定の品質を保持するために、水分、厚み、地合（繊維の分布状態）等が検査されながら製造されるのが一般的である。従来、製品に対してなされる検査の一つである地合の検査は、熟練の検査員による目視検査により行われていたが、近年では地合の自動的な検査を可能とする地合検査装置が開発されている。
【０００３】
従来の地合検査装置は、検査対象物としての製品を撮影して得られる画像データに対して画像処理を行い、輝度の標準偏差、分散、平均値等から地合指数（地合を評価するために用いる指数）を求めて検査するものが一般的である。例えば、画像データに対して画像処理を施して輝度（製品の透過率や吸光度）の標準偏差と平均値とを求め、輝度の標準偏差を平均値で除算して均一度を求め、この均一度を地合指数にして製品の検査を行う。このような従来の地合検査装置の詳細については、例えば以下の特許文献１〜６を参照されたい。
【０００４】
しかしながら、上記の地合指数には、粒度（繊維のムラによって生ずる明るい領域（暗い領域）の集まり具合を示す情報）が全く反映されていない。このため、上記の特許文献１〜６に開示された地合検査装置で得られる検査結果と熟練の検査員による検査結果との間に乖離が生ずる場合がある。そこで、地合指数に粒度を反映させて地合検査を行う地合検査装置も提案されている。
【０００５】
具体的に、以下の特許文献７では、考慮すべき粒度と同程度の大きさを有する複数の領域に検査対象領域が区分されるよう画像データを処理し、区分した領域の各々の均一度を求めて地合指数とすることで、粒度を地合指数に反映させている。また、以下の特許文献８では、人間が地合を判定する際に敏感に感応すると考えられる周波数成分の存在割合を使用することで、粒度を地合指数に反映させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第２６９２２９９号公報
【特許文献２】特許第２７３８０６６号公報
【特許文献３】特許第２７５１４１０号公報
【特許文献４】特許第２７９７４７４号公報
【特許文献５】特許第３２２７８５２号公報
【特許文献６】特開平０６−０５０９０６号公報
【特許文献７】特開平１１−２８１５８９号公報
【特許文献８】特開２０００−００９６６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、人間の視覚は、均一度及び平均輝度が同じであっても粒度が異なるもの、或いは、均一度及び粒度が同じであっても平均輝度が異なるものについては、地合が異なると認識することができる。図２８は、均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像を示す図であり、図２９は、均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像を示す図である。尚、図２８では、（ａ），（ｂ），（ｃ）の順で粒度が大きくなる画像を示しており、図２９では、（ａ），（ｂ），（ｃ）の順で平均輝度が高くなる画像を図示している。
【０００８】
図２８に示す例を参照すると、画像の地合は、（ｃ）に示す画像が最も良く、次いで（ａ）に示す画像が良く、（ｂ）に示す画像が最も悪いと認識することができる。また、図２９に示す例を参照すると、画像の地合は、（ａ）に示す画像が最も良く、次いで（ｂ）に示す画像が良く、（ｃ）に示す画像が最も悪いと認識することができる。このように、人間の視覚は、粒度や明度（平均輝度）に応じた地合の違いを認識することができる。
【０００９】
しかしながら、上述した特許文献１〜６に開示された地合検査装置は、均一度のみを地合指数として用いており、粒度が反映された地合指数を用いている訳ではない。このため、図２８に示すような均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像の違いを検出することができないという問題がある。また、上述した特許文献７，８に開示された地合検査装置は、均一度に加えて粒度が反映された地合指数を用いているが、明度が考慮された地合指数を用いている訳ではない。このため、図２９に示すような均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像の違いを検出することができないという問題がある。
【００１０】
また、従来の地合検査装置で用いられている地合指数は統一されたものではなく、検査装置毎に異なるものが用いられている。例えば、ある地合検査装置では、地合が良好なものほど値が小さくなる地合指数を用いており、他の地合検査装置では、地合が良好なものほど値が大きくなる地合指数を用いているといった具合である。このため、地合検査装置の種類が異なってしまうと、同じ製品や検査対象物を検査したとしても異なる地合指数が得られてしまい、地合指数のみで地合を客観的に比較、評価することができないという問題がある。
【００１１】
更に、同種の地合検査装置であっても、検査に用いられている装置及び機器の器差（例えば、照明装置、画像入力装置、光学部品等の器差）や検査条件の違い（例えば、照明条件や撮影条件の違い）があると、異なる地合指数が得られてしまう。このため、同種の地合検査装置を用いる場合であっても、器差の影響が無く、且つ、検査条件が厳密に同じで無ければ、地合指数のみで地合を客観的に比較、評価することができないという問題がある。
【００１２】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査条件等の違いに拘わらず地合指数を用いて客観的に比較、評価することができる地合検査装置及び地合検査方法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】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明の地合検査装置は、シート状の検査対象物（Ｐ）の一方面及び他方面の少なくとも一方が撮像された画像データに対する画像処理を行って求めた地合指数（ＤＸ）を用いて前記検査対象物の地合を検査する地合検査装置（１〜４）において、前記画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを得る第１演算手段（５５）と、前記第１演算手段で得られた第１データと、前記画像の明度及び前記画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データとを、空間周波数毎に乗算して加算することにより前記地合指数を算出する第２演算手段（５７）とを備えることを特徴としている。
この発明によると、シート状の検査対象物の画像を示す画像データに対してＦＦＴ演算が行われて空間周波数毎のコントラストを示す第１データが求められ、この第１データとシート状の検査対象物の画像の明度及び該画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データとが空間周波数毎に乗算されて加算されることによって地合指数が算出される。
また、本発明の地合検査装置は、前記第２演算手段が、前記第１演算手段で得られた第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算して得られた値に対して所定の重み付けを行って加算することを特徴としている。
また、本発明の地合検査装置は、前記画像データを、前記画像の物理的な輝度を示す画像データに変換する変換手段（５１）を備えることを特徴としている。
また、本発明の地合検査装置は、前記画像の物理的な輝度が予め設定された基準輝度となるように、前記変換手段で変換された画像データを調整する調整手段（５２）を備えることを特徴としている。
また、本発明の地合検査装置は、前記変換手段で変換された画像データに対し、複数の局所領域を設定する設定手段（５４）と、前記設定手段によって設定された局所領域毎に、前記第１，第２演算手段の各々による演算により求められた局所地合指数に対して所定の統計演算を行って前記地合指数を算出する統計演算手段（５９）とを備えることを特徴としている。
また、本発明の地合検査装置は、前記第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算することによって前記第２演算手段で得られる第３データを、予め規定された空間周波数の領域であるクラス毎に加算することにより、該クラス毎の地合指数を算出する第３演算手段（８１ｎ）を備えることを特徴としている。
ここで、本発明の地合検査装置は、前記第３演算手段が、前記第３データに対して前記クラス毎に規定された所定の重み付けを行って、前記クラス毎に加算することを特徴としている。
或いは、本発明の地合検査装置は、前記第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算することによって前記第２演算手段で得られる第３データに対し、予め規定されたクラス毎に規定された重みデータを乗算して加算することにより、該クラス毎の地合指数を算出する第４演算手段（８１ｎ）を備えることを特徴としている。
ここで、本発明の地合検査装置は、前記第４演算手段が、前記第３データと前記重みデータとを乗算して得られる値に対して前記クラス毎に規定された所定の重み付けを行って、前記クラス毎に加算することを特徴としている。
本発明の地合検査方法は、シート状の検査対象物（Ｐ）の一方面及び他方面の少なくとも一方の画像を示す画像データを取得し、該画像データに対する画像処理を行って求めた地合指数（ＤＸ）を用いて前記検査対象物の地合を検査する地合検査方法であって、前記画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを得る第１ステップと、前記画像の明度及び前記画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データを得る第２ステップと、前記第１ステップで得られた第１データと前記第２ステップで得られた第２データとを、空間周波数毎に乗算して加算することにより前記地合指数を算出する第３ステップとを有することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、シート状の検査対象物の画像を示す画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを求め、この第１データとシート状の検査対象物の画像の明度及び該画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データとを空間周波数毎に乗算して加算することによって、実際に人間が検査対象物を検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数を算出している。このため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査条件等の違いに拘わらず地合指数を用いて客観的に比較、評価することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。
【図２】視覚のＭＴＦ特性を説明するための図である。
【図３】縞パターンの空間周波数とコントラスト感度との関係を示すＭＴＦ特性の一例を示す図である。
【図４】二次元のＭＴＦ特性の一例を示す図である。
【図５】異方性を考慮した二次元のＭＴＦ特性の一例を示す図である。
【図６】本発明の第１実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図７】図２８に示す画像から求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像及び地合指数を示す図である。
【図８】図２９に示す画像から求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像及び地合指数を示す図である。
【図９】局所地合指数を算出する際に重み付け演算を行わない場合と重み付けを行った場合との効果の差を説明するための図である。
【図１０】図９に示す効果の差を説明するために用いる地合パターンの一例を示す図である。
【図１１】本発明の第２実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第３実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第４実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第５実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第６実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第６実施形態におけるクラスの分類法の一例を示す図である。
【図１７】本発明の第６実施形態において観察した画像の一例を示す図である。
【図１８】図１７に示す画像から求められる地合分布画像を示す図である。
【図１９】図１７に示す画像から求められるクラス別地合分布画像を示す図である。
【図２０】本発明の第６実施形態で観察を行った複数の画像を示す図である。
【図２１】図２０に示す画像の各々から求められるクラス別地合指数を示す図である。
【図２２】本発明の第７実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図２３】本発明の第８実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図２４】本発明の第８実施形態において求められるクラス影響度判定画像の一例を示す図である。
【図２５】検査対象物としての紙の生産工程の概略を示す工程図である。
【図２６】操業条件の変更に伴うクラス別地合指数ＤＸｎの変化例を示す図である。
【図２７】印刷前に求められた地合指数又はクラス別地合指数と印刷後に行われた目視評価の結果との相関を説明するための図である。
【図２８】均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像を示す図である。
【図２９】均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態による地合検査装置及び地合検査方法について詳細に説明する。尚、以下では、理解を容易にするために、検査対象物が紙であるものとし、紙の地合を検査する地合検査装置及び地合検査方法を例に挙げて説明する。但し、本発明は、紙以外にも不織布等の薄いシート状の検査対象物の地合を検査する地合検査装置及び地合検査方法にも適用可能である。
【００１７】
〔第１実施形態〕
〈地合検査装置の構成〉
図１は、本発明の第１実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。図１に示す通り、本実施形態の地合検査装置１は、照明装置１０、画像入力装置２０、及び制御処理装置３０を備えており、搬送方向Ｚ１に搬送される紙Ｐ（検査対象物）を撮影して得られる画像データに対する画像処理を行い、この画像処理により得られる地合指数に基づいて紙Ｐの地合を検査する。尚、本実施形態の地合検査装置１は、紙Ｐを透過した光による画像（透過光画像）から紙Ｐの地合を検査する透過光方式の地合検査装置である。
【００１８】
照明装置１０は、光源１１及び光学素子１２を備えており、紙Ｐの裏面側に配置されて、紙Ｐの裏面に対して照明光を照射する。光源１１は、紙Ｐに照射すべき照明光（例えば、白色光）を射出する。この光源１１としては、点光源、線光源、及び面光源の何れを用いることもできるが、点光源よりは線光源が望ましく、線光源よりは面光源が望ましい。また、紙Ｐが搬送方向Ｚ１に高速で搬送される場合には、ストロボ発光する光源が望ましい。光学素子１２は、例えばレンズ等であり、光源１１から射出された照明光を紙Ｐの裏面に投射する。尚、この光学素子１２は、不要であれば省略可能である。
【００１９】
画像入力装置２０は、光学素子２１及び撮像装置２２を備えており、紙Ｐの表面側に配置されて、紙Ｐの表面の画像を撮影して得られる画像（一次元画像又は二次元画像）の画像データを出力する。具体的に、画像入力装置２０は、撮像装置２２によって撮影される領域が、照明装置１０によって照明光が照射される領域と紙Ｐを挟んで重なるように配置される。
【００２０】
光学素子２１は、例えばレンズ等であり、紙Ｐを透過した光（透過光）を撮像装置２２に導く。撮像装置２２は、フォトダイオード、ＣＣＤ（Charge Coupled Device：電荷結合素子）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor：相補型金属酸化膜半導体）等の撮像素子を備えており、撮影した画像の画像データを出力する。尚、撮像素子２２は、一次元画像の画像データを出力するもの、二次元画像の画像データを出力するものの何れを用いることもできるが、本実施形態では二次元画像の画像データを出力するものを例に挙げて説明する。
【００２１】
制御処理装置３０は、照明制御部３１、画像取込部３２、記憶部３３、画像処理部３４、検査制御部３５、及び検査結果出力部３６を備えており、紙Ｐに対する照明光の照射制御を行うとともに、画像入力装置２０から出力される画像データに対する画像処理を行う。そして、画像処理により得られる地合指数を用いて紙Ｐの地合を検査し、その検査結果を出力する。
【００２２】
照明制御部３１は、検査制御部３５の制御の下で、紙Ｐに照射される照明光の光量制御や照射タイミングの制御（例えば、ストロボ発光のタイミング制御）等を行う。画像取込部３２は、例えば画像ボード等であり、検査制御部３５の制御の下で画像入力装置２０から出力される画像データを取り込む。記憶部３３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリで実現され、画像取込部３２で取り込まれた画像データを記憶する。
【００２３】
画像処理部３４は、検査制御部３５の制御の下で、記憶部３３に記憶された画像データを読み出して画像処理を行い、紙Ｐの地合を評価するための地合指数を算出する。ここで、画像処理部３４で算出される地合指数は、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させたものであり、人間の視覚の感知限界（ＪＮＤ：Just Noticeable Difference）を基準として定量的に表現したものである。尚、本実施形態で用いられる地合指数の詳細及び画像処理部３４で行われる画像処理の詳細については後述する。
【００２４】
検査制御部３５は、制御処理装置３０に設けられた各ブロックを制御することにより、地合検査装置１の動作を統括して制御する。具体的には、照明制御部３１を制御して紙Ｐに照射される照明光の光量制御等を行い、画像取込部３２を制御して画像データの取り込み制御を行う。また、画像処理部３４を制御して画像処理の実行制御を行い、画像処理部３４で算出された地合指数を用いた検査結果の出力を行う。検査結果出力部３６は、例えばディスプレイ、データベースサーバ、レコーダ等に対し、地合指数の算出結果や地合指数を用いた紙Ｐの検査結果を出力する。
【００２５】
〈地合指数の詳細〉
次に、本実施形態で用いられる地合指数の詳細について説明する。人間の視覚の感知限界（ＪＮＤ）を基準として地合指数を表現するために、本実施形態では、視覚の空間周波数感度特性、即ちＭＴＦ（Modulation Transfer Function）特性を利用する。図２は、視覚のＭＴＦ特性を説明するための図である。
【００２６】
視覚のＭＴＦ特性とは、図２に示す通り、明暗が正弦波状に変化する縞パターンを人間が観察する際に、縞パターンの空間周波数とコントラスト感度との関係を示すものであり、別の呼び方で視覚系のコントラスト感度関数（ＣＳＦ：Contrast Sensitivity Function）に相当するものである。ここで、コントラスト感度とは、明暗が正弦波状に変化する縞パターンを人間が観察する際に、感知することができる限界のコントラスト（以下、ＪＮＤコントラストという）の逆数をいう。
【００２７】
いま、図２に示す通り、最大輝度がＬＭＡＸであり、最小輝度がＬＭＩＮであり、背景輝度がＬＡである縞パターンを観察する場合を考える。かかる縞パターンを観察した場合に、人間が感知することができる限界の輝度差ΔＬとすると、ＪＮＤコントラストＣＪＮＤは以下の（１）式で表され、コントラスト感度Ｍは以下の（２）式で表される。尚、背景輝度ＬＡ及び輝度差ΔＬは、例えば以下の（３），（４）式でそれぞれ表される。
【００２８】
【数１】
【数２】
【数３】
【数４】
【００２９】
図３は、縞パターンの空間周波数とコントラスト感度との関係を示すＭＴＦ特性の一例を示す図である。図３（ａ）を参照すると、コントラスト感度は、観察する縞パターンの空間周波数に応じて変化し、ある空間周波数ｆ０で最大となることが分かる。図２８（ａ）〜（ｃ）に示す画像（均一度及び平均輝度が同じであるが粒度が異なる画像）において、図２８（ｂ）に示す画像の地合が目立つように観察されるのは、このような空間周波数に応じたコントラスト感度の違いに起因する。
【００３０】
ここで、ＭＴＦ特性は、背景輝度（明度）や観察視角によっても変化する。図３（ｂ）は、背景輝度を変化させたときのＭＴＦ特性を示す図であり、図３（ｃ）は観察視角を変化させたときのＭＴＦ特性を示す図である。尚、図３（ｂ）においては、グラフＬ１４〜Ｌ１１の順に背景輝度が高くなっており、図３（ｃ）においては、グラフＬ２４〜Ｌ２１の順に観察視角が大きくなっている。
【００３１】
図３（ｂ）を参照すると、コントラスト感度は背景輝度が高いほど高くなることが分かる。これは、背景輝度が低い場合よりも高い場合の方が小さなコントラスト差を感知できることを意味する。また、コントラスト感度が最大になる周波数は背景輝度が高くなるにつれて高くなる傾向があることも分かる。図２９（ａ）〜（ｃ）に示す画像（均一度及び粒度が同じであるが平均輝度が異なる画像）において、図２９（ｃ）に示す画像の地合が目立つように観察されるのは、このような背景輝度に応じたコントラスト感度の違いに起因する。また、図３（ｃ）を参照すると、コントラスト感度は観察視野が大きくなるほど高くなることが分かる。
【００３２】
一般的に、視覚のＭＴＦ特性は、以下の（５）式に示すガウス関数Ｇで表される。
【数５】
但し、上記（５）式中の変数ｕは空間周波数であり、変数σはガウス関数Ｇの広がりを決める変数である。尚、空間周波数ｕの単位は、視角１°当りのサイクル数を示すｃｐｄ（cycle per degree：［サイクル数／視角］）である。
【００３３】
図３（ｂ），図３（ｃ）を用いて説明した通り、ＭＴＦ特性（コントラスト感度）は、空間周波数ｕに応じて変化するだけではなく、背景輝度ＬＡや観察視角ｄによっても変化する。このような空間周波数ｕ以外にも背景輝度ＬＡや観察視角ｄを考慮した一次元のＭＴＦ特性（コントラスト感度ＭＢ１）は、例えば以下の（６）式で表される。
【数６】
【００３４】
但し、上記（６）式中の関数Ｘは、高周波でのコントラスト感度ＭＢ１の低下を表現する関数である。また、関数φ１は、コントラスト感度ＭＢ１が背景輝度ＬＡの平方根に比例するという特性を示す関数であり、関数φ２は、低周波でのコントラスト感度ＭＢ１の単調増加を表現する関数である。尚、上記（６）式中のｋは、所定の定数である。上記（６）式において、ガウス関数Ｇは、眼球のレンズ系による高周波の感度低下を表現する関数として用いられ、変数σは背景輝度ＬＡにより決まる瞳の大きさを示す変数として用いられる。
【００３５】
尚、上記（６）式の詳細は、例えば以下の文献に開示されている。
「PHYSICAL MODEL FOR THE CONTRAST SENSITIVITY OF THE HUMAN EYE」，Barten.P.G.J.，SPIE Proceedings，vol.1666，57-64，(1992)
上記（６）式は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）という「医用デジタル画像と通信」に関する国際標準規格において、そのPart 14「表示デバイスの階調特性を統一するための画像表示関数」の規格設計に利用されているモデルである。尚、コントラスト感度ＭＢ１は、一次元のＭＴＦ特性を近似できる関数であれば良く、上記（６）式に限定される訳ではない。但し、背景輝度が考慮された関数であることが望ましく、更には観察視角が考慮された関数であることが望ましい。
【００３６】
本実施形態の地合検査装置１は、紙Ｐの二次元画像を撮影して地合を検査するものである。上記（６）式は、一次元のＭＴＦ特性を表すものであることから、本実施形態では二次元のＭＴＦ特性を表す式を用いる必要がある。空間周波数ｕを水平方向の空間周波数ｕｈと垂直方向の空間周波数ｕｖとで表現すると、上記（６）式で示される一次元ＭＴＦ特性（コントラスト感度ＭＢ１）を以下の（７）式に示す二次元のＭＴＦ特性（コントラスト感度ＭＢ１）に拡張することができる。
【数７】
但し、上記（７）式中の関数ｕ（ｕｈ，ｕｖ）は、以下の（８）式に示す関数である。
【数８】
【００３７】
図４は、二次元のＭＴＦ特性の一例を示す図である。図４に示す二次元のＭＴＦ特性は、図３（ａ）に示す一次元のＭＴＦ特性を、直流成分（周波数が０である成分）を中心に回転させていわば同心円状にしたものである。このため、例えば図４に示す二次元のＭＴＦ特性の中心点Ｏから端点Ａに至るまでの破線に沿うＭＴＦ特性を求めると、図３（ａ）に示す一次元のＭＴＦ特性を得ることができる。
【００３８】
ここで、二次元のＭＴＦ特性は、縞パターンの配列方向に応じて異方性があることが知られている。図５は、異方性を考慮した二次元のＭＴＦ特性の一例を示す図である。図５に示す通り、異方性を考慮した二次元のＭＴＦ特性は、白い部分（コントラスト感度が高い部分）が中心から水平方向及び垂直方向に延びたものとなる。これは、水平方向に沿って明暗が交互に現れる縞パターン（０度の縞パターン）や垂直方向に沿って明暗が交互に現れる縞パターン（９０度の縞パターン）についてはコントラスト感度が高いが、水平方向及び垂直方向の双方に対する斜め方向に沿って明暗が交互に現れる縞パターン（４５度の縞パターン）に対してはコントラスト感度が低いことを意味する。
【００３９】
図５に示す異方性を考慮したＭＴＦ特性は、図４に示す異方性を考慮していないＭＴＦ特性よりも人間の視覚のＭＴＦ特性に近いものである。このため、図５に示す異方性を考慮したＭＴＦ特性を用いることで、人間が紙Ｐの地合を検査する場合と同様の検査を実現することが可能になる。
【００４０】
縞パターンの配列方向に応じた異方性を表現する補正関数Ｄは、例えば以下の（９）式で表される。
【数９】
但し、上記（９）式中のδ，ε，ζ，ηは定数であり、関数θ（ｕｈ，ｕｖ）は以下の（１０）式で表される関数である。
【数１０】
【００４１】
図５に示す異方性を考慮した二次元のＭＴＦ特性（コントラスト感度Ｍ２）は、以下の（１１）式に示す通り、前述した（７）式に上記（９）式を乗算することで得られる。
【数１１】
【００４２】
ここで、前述した通り、画像処理部３４で算出される地合指数は、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させたものであり、人間の視覚の感知限界（ＪＮＤ）を基準として定量的に表現したものである。いま、空間周波数がｕであって背景輝度がＬＡである正弦波状の縞パターンが検査対象物としての紙Ｐに形成されており、これを観察視角ｄで観察している場合を考える。
【００４３】
この縞パターンの背景輝度ＬＡに対するコントラストをＣとし、背景輝度ＬＡ及び観察視角ｄにおけるＭＴＦ特性により、空間周波数ｕのコントラスト感度をＭｕとすると、目立ち度合Ｊは、以下の（１２）式で求められる。
【数１２】
【００４４】
上記（１２）式を参照すると、目立ち度合Ｊは、コントラストＣとコントラスト感度Ｍｕとを乗算したものである。ここで、前述した（２）式に示した通り、コントラスト感度は、明暗が正弦波状に変化する縞パターンを人間が観察する際に、感知することができる限界のコントラストであるＪＮＤコントラストの逆数である。このため、上記（１２）式に示す通り、目立ち度合Ｊは、コントラストＣをＪＮＤコントラストＣＪＮＤで除算したものでもあることから、「コントラストＣがＪＮＤコントラストＣＪＮＤの何倍であるか」を意味するものである。本実施形態では、このＪＮＤコントラストＣＪＮＤが単位（以下、この単位を［ＪＮＤ］と表記する）となる目立ち度合Ｊを、地合指数として用いている。
【００４５】
この目立ち度合Ｊは、０［ＪＮＤ］以上の値をとる。例えば、目立ち度合Ｊの値が０［ＪＮＤ］である場合には検査対象物が完全に均一であることを意味し、１［ＪＮＤ］である場合には検査対象物が感知限界であることを意味する。また、目立ち度合Ｊの値が１［ＪＮＤ］よりも小である場合には人間には感知できないことを意味し、１［ＪＮＤ］以上である場合には、人間が感知できることを意味する。尚、目立ち度合Ｊの値が大きくなるにつれて地合が目立つようになるため悪い地合であることを意味する。
【００４６】
尚、上記（１２）式に示す通り、地合指数（目立ち度合Ｊ）を求めるには、縞パターンの背景輝度ＬＡに対するコントラストＣを得る必要がある。ここで、検査対象物としての紙Ｐを撮影して得られる画像データは、複数の空間周波数成分が重なり合った状態のものである。このため、画像データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を行って、空間周波数毎のコントラストを示すコントラスト分布画像を得ている。尚、コントラスト分布画像を容易に得るために、画像入力装置２０から出力される画像データを、画像入力装置２０で得られる画像の物理的な輝度を示す画像データに変換してからＦＦＴ演算を行うのが望ましい。
【００４７】
〈画像処理部の構成〉
次に、以上説明した地合指数（目立ち度合Ｊ）を算出する画像処理部３４の具体的構成について説明する。図６は、本発明の第１実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。図６に示す通り、画像処理部３４は、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部４３を備えており、検査制御部３５から出力される画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２に応じ、記憶部３３から読み出した画像データＤ１に対する画像処理を行って地合指数ＤＸを算出する。
【００４８】
ここで、検査制御部３５から出力される画像入力条件データＤ１１は、検査対象物としての紙Ｐの画像を得るために用いられている照明装置１０及び画像入力装置２０の器差の影響を排除するためのデータであり、例えば輝度変換特性パラメータ、露光時間パラメータ、ノイズ特性パラメータ、実寸変換パラメータを含むデータである。他方、検査制御部３５から出力される観察条件データＤ１２は、検査対象物としての紙Ｐの観察条件を人間が紙Ｐを観察する場合と同様の観察条件に設定するためのデータであり、例えば観察視距離パラメータ及び観察輝度パラメータを含むデータである。
【００４９】
画像入力条件データＤ１１に含まれる輝度変換特性パラメータは、画像入力装置２０から出力される画像データ（記憶部３３から読み出した画像データＤ１）を物理量としての輝度値（例えば、単位が［ｃｄ／ｍ２］である輝度値）に変換するために用いられるパラメータである。露光時間パラメータは、画像入力装置２０が備える撮像装置２２で紙Ｐを撮影する際の露光時間を示すパラメータである。
【００５０】
上記の輝度変換特性パラメータとしては、例えば予め輝度の安定した光源（例えば、積分球等を備える光源）の輝度を変化させながら画像入力装置２０で光源を撮影して画像データを得ておき、輝度及び露光時間に対する画像データの階調特性をもとに作成した変換テーブルの値、或いは、変換式の係数が用いられる。
【００５１】
ここで、一般的に、画像入力装置２０から出力される画像データの階調Ｖは、露光時間Ｔに比例するとともに、画像入力装置２０が産業用である場合には入力輝度Ｌに比例し、画像入力装置２０が民生用である場合には入力輝度Ｌのべき乗に比例する。このため、上記の変換式は、輝度の安定した光源を撮影するときの露光時間をＴ０とすると、例えば以下の（１３）式で表される。
【数１３】
上記（１３）式中の係数α，β，γ，及びＴ０が、上述の輝度変換特性パラメータとして用いられる。尚、（１３）式中の係数βは、画像入力装置２０が産業用である場合には値が「１」である。
【００５２】
ノイズ特性パラメータは、画像入力装置２０の光ショットノイズや暗電流の影響を除去するためのパラメータである。ここで、光ショットノイズは、一般的に信号量の平方根に比例するとされ、画像データの画素値が大きいほど大きくなる。このノイズ特性パラメータとしては、例えば予め輝度の安定した光源（例えば、積分球等を備える光源）の輝度を変化させながら画像入力装置２０で光源を撮影して画像データを得ておき、画像データの階調ばらつきの特性をもとに作成した変換テーブルの値、或いは、変換式の係数が用いられる。
【００５３】
上記の変換式は、ノイズによるばらつき量をＮとし、画像データの階調をＶとすると、例えば以下の（１４）式で表される。
【数１４】
上記（１４）式中の係数ａ，ｂ，ｃが、ノイズ特性パラメータとして用いられる。
【００５４】
実寸変換パラメータは、観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとともに、ＭＴＦ特性を決定付ける観察視角を設定するためのパラメータである。実寸変換パラメータは、画像入力装置２０で撮影される画像の寸法を、紙Ｐ上における実寸法に変換するために用いられるパラメータであり、例えば画像入力装置２０が備える撮像装置２２の１画素で撮影することができる紙Ｐ上における大きさを示す値が用いられる。この実寸変換パラメータは、画像入力装置２０の設置条件の違いや器差の影響を排除するために用いられる。
【００５５】
観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータは、検査対象物としての紙Ｐを観察する距離（視距離）を規定するパラメータであり、任意の値を規定することができる。この観察視距離パラメータは、あたかも人間がその視距離から検査対象物としての紙Ｐを観察している観察条件を設定するためのものである。ここで、視距離が変わると視角が変わるため、人間が感じる地合の目立ち度合も変化する。算出される地合指数（目立ち度合）の客観性を維持するため、観察視距離パラメータは、検査対処物の種類毎、製紙ライン毎、事業所毎、或いは企業毎に固定され、更には業界内で固定されているのが望ましい。
【００５６】
観察輝度パラメータは、検査対象物としての紙Ｐを観察する輝度を規定するパラメータであり、任意の値を規定することができる。この観察輝度パラメータは、紙Ｐの種類や装置の種類によらず、透過光量が予め定められた基準光量（基準輝度）に調整された状態で紙Ｐを観察した際の目立ち度合を算出するためのものである。ここで、紙Ｐの種類による透過率の違いがある場合、或いは、装置による光量の違い等がある場合には、人間が感じる地合の目立ち度合も変化する。このため、算出される地合指数（目立ち度合）の客観性を維持するため、観察輝度パラメータは、検査対処物の種類毎、製紙ライン毎、事業所毎、或いは企業毎に固定され、更には業界内で固定されているのが望ましい。
【００５７】
測定領域設定部４１は、記憶部３３に記憶された画像データＤ１を読み出し、読み出した画像データＤ１で示される画像に対して地合指数ＤＸを算出する領域を設定する。具体的には、記憶部３３から読み出した画像データＤ１で示される画像から検査対象物としての紙Ｐが撮影されている領域を抽出し、この抽出した領域に対して地合指数ＤＸを算出する領域（以下、検査領域という）を設定する。
【００５８】
画像補正部４２は、測定領域設定部４１によって検査領域が設定された画像データに重畳しているノイズを除去する。例えば、画像データに重畳している高周波ノイズの除去、照明装置１０や画像入力装置２０の光学特性に起因する照度ムラや画像入力装置２０の開口特性に起因する低周波のシェーディングの除去を行って、ノイズが除去された補正画像データを出力する。
【００５９】
具体的に、画像補正部４２は、検査制御部３５から出力される画像入力条件データＤ１１に含まれるノイズ特性パラメータから、画像入力装置２０の光ショットノイズや暗電流等に起因する高周波ノイズを除去したノイズ補正画像データＩＮＣを生成する。例えば、画像データＤ１のうちの検査領域内におけるデータ（以下、原画像データＩＯという）に対して３×３画素のサイズで移動平均処理を行うことにより平均画像データＩＯＡを求め、前述した（１４）式を用いて平均画像データＩＯＡの画素毎のノイズ量を示す高周波ノイズ量画像ＩＮを生成する。そして、原画像データＩＯと平均画像データＩＯＡとの画素毎の差分を求め、この差分の値が上記の高周波ノイズ量画像ＩＮより小さい場合にはその差分をノイズとみなして平均画像データＩＯＡの値を真の値とし、上記の高周波ノイズ量画像ＩＮより大きい場合には原画像データＩＯから高周波ノイズ量画像ＩＮを取り除いた値を真の値とすることでノイズ補正画像データＩＮＣを生成する。
【００６０】
次いで、画像補正部４２は、上記のノイズ補正画像データＩＮＣに対し、移動平均処理やＦＦＴ演算、光学シミュレーション等によりシェーディング画像データＩＳと、シェーディング画像データＩＳの基準領域の値ＶＢを取得し、例えば以下の（１５）式に示す演算式を用いてシェーディング補正データＩＣを生成する。ここで、基準領域の値ＶＢとしては、例えばシェーディング画像データＩＳの画像中心の値、或いは、画像中心を含む領域の平均値若しくは最大値を用いる。上記のシェーディング補正データＩＣが、画像補正部４２から補正画像データとして出力される。
【数１５】
【００６１】
地合指数算出部４３は、輝度変換部５１（変換手段）、観察輝度変換部５２（調整手段）、局所サイズ算出部５３、局所領域設定部５４（設定手段）、ＦＦＴ演算部５５（第１演算手段）、ＭＴＦ演算部５６、局所地合指数演算部５７（第２演算手段）、地合分布画像生成部５８、及び地合分布統計演算部５９（統計演算手段）を備える。かかる構成の地合指数算出部４３は、検査制御部３５から出力される画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２を用いて、画像補正部４２から出力される補正画像データから地合指数ＤＸを算出する。
【００６２】
輝度変換部５１は、画像入力条件データＤ１１に含まれる輝度変換特性パラメータ及び露光時間パラメータを用いて、画像補正部４２からの補正画像データを物理量としての輝度値（例えば、単位が［ｃｄ／ｍ２］である輝度値）を示す輝度画像データに変換する。具体的には、輝度変換特性パラメータ（α，β，γ，Ｔ０）及び露光時間パラメータ（Ｔ）を（１３）式にそれぞれ代入するとともに、画像補正部４２から出力される補正画像データＩＣ（各画素の階調値）を（１３）式の変数Ｖに代入して各画素の入力輝度Ｌを求めることにより、補正画像データＩＣを輝度画像データＩＬに変換する。
【００６３】
観察輝度変換部５２は、観察条件データＤ１２に含まれる観察輝度パラメータを用いて、輝度変換部５１からの輝度画像データＩＬを観察輝度画像データＩＬＳに変換する。ここで、観察輝度画像データＩＬＳは、透過光量が予め定められた基準光量に調整された状態で紙Ｐを観察したときの輝度を示すデータである。かかる変換処理を行うのは、紙Ｐの種類や装置の種類によらずに、紙Ｐの地合の客観的な検査を実現するためである。
【００６４】
具体的に、観察輝度変換部５２は、輝度変換部５１からの輝度画像データＩＬの平均輝度ＬＡを算出し、輝度画像データＩＬ、平均輝度ＬＡ、及び観察条件データＤ１２に含まれる観察輝度パラメータＬＶを、例えば以下の（１６）式に代入することにより観察輝度画像データＩＬＳを求める。
【数１６】
【００６５】
局所サイズ算出部５３は、画像入力条件データＤ１１に含まれる実寸変換パラメータと観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとから、検査領域内に設定すべき局所領域の大きさを示す局所領域サイズＲｈ，Ｒｖと、局所領域の視角を示す局所領域視角ｄｈ，ｄｖとを算出する。ここで、人間が紙Ｐを目視にて検査する場合には、例えば視角２°程度の限定された視野で紙Ｐを観察し、注視点を動かしながら紙Ｐの全体を検査する。上記の局所領域は、人間が行う検査と同様の検査を実現すべく設定される領域であって、人間の限定された視野で観察される領域に相当する領域である。
【００６６】
具体的に、局所サイズ算出部５３は、例えば画像入力条件データＤ１１に含まれる実寸変換パラメータと観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとを用いて、視角２°に相当する画素数を局所領域サイズＲｈ，Ｒｖとして算出する。ここで、局所領域サイズＲｈ，Ｒｖを画素数で表現すると、この局所領域サイズＲｈ，Ｒｖの大きさを有する局所領域の視角は２°からずれるのが殆どである。このため、局所サイズ算出部５３は、画像入力条件データＤ１１に含まれる実寸変換パラメータと観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとを用いて、画素数で表現された局所領域サイズＲｈ，Ｒｖの大きさを有する局所領域の視角を局所領域視角ｄｈ，ｄｖとして算出する。
【００６７】
局所領域設定部５４は、局所サイズ算出部５３で算出される局所領域サイズＲｈ，Ｒｖを用いて検査領域内に局所領域を設定する。具体的には、例えば水平方向の大きさが局所領域サイズＲｈであって、垂直方向の大きさが局所領域サイズＲｖであり、隣接する局所領域の端部が重なり合うようにマトリクス状に配列された矩形形状の複数の局所領域を検査領域内に設定する。
【００６８】
ＦＦＴ演算部５５は、空間周波数毎のコントラストを示すコントラスト分布画像Ｃｉ（第１データ）を算出する。具体的には、観察輝度変換部５２で変換された観察輝度画像データＩＬＳから、局所領域設定部５４で設定された１つの局所領域内のデータ（以下、局所領域観察輝度画像データＩＬＳｉという）を抽出し、この局所領域観察輝度画像データＩＬＳｉに対して二次元ＦＦＴ演算を行ってパワースペクトル画像を求め、局所領域の大きさ（Ｒｈ×Ｒｖ）で除算することで正規化パワースペクトル画像を求める。そして、正規化パワースペクトル画像を、その中心点の値で除算することによって、コントラスト分布画像Ｃｉを算出する。
【００６９】
ここで、正規化パワースペクトル画像の中心点の値は、局所領域観察輝度画像データＩＬＳｉが抽出された局所領域の平均輝度ＬＡｉを表す。このため、正規化パワースペクトル画像を、その中心点の値で除算すればコントラスト分布画像を求めることができる。尚、一般的に、ＦＦＴ演算では、信号の不連続性により生成されるパワースペクトルに実際存在しない成分が出現する。このため、例えば赤池窓と呼ばれる窓関数を用いて補正しておくのが望ましい。
【００７０】
ＭＴＦ演算部５６は、局所サイズ算出部５３で設定された局所領域視角ｄｈ，ｄｖとＦＦＴ演算部５５で用いられる平均輝度ＬＡｉとを用いて、ＭＴＦ画像Ｍ２ｉ（第２データ）を生成する。このＭＴＦ画像Ｍ２ｉは、観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータ及び観察輝度パラメータで規定される観察条件で紙Ｐを観察した場合の空間周波数毎のコントラスト感度を示すものである。
【００７１】
具体的に、ＭＴＦ演算部５６は、ＦＦＴ演算部５５で算出されるコントラスト分布画像で用いられている空間周波数ｆｈ，ｆｖを局所領域視角ｄｈ，ｄｖでそれぞれ除算することにより、単位が［サイクル数／視角］である空間周波数ｕｈ，ｕｖに変換する。そして、この空間周波数ｕｈ，ｕｖ、ＦＦＴ演算部５５で用いられる平均輝度ＬＡｉ、及び局所領域視角ｄｈ，ｄｖを、例えば（１１）式に代入することでＭＴＦ画像Ｍ２ｉを生成する。
【００７２】
局所地合指数演算部５７は、ＦＦＴ演算部５５で求められたコントラスト分布画像Ｃｉと、ＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを用いて局所地合指数Ｊｉを算出する。具体的には、（１２）式に示されている通り、コントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算し、これにより得られた値を加算することによって、局所地合指数Ｊｉを算出する。
【００７３】
地合分布画像生成部５８は、局所地合指数演算部５７で算出される局所地合指数Ｊｉから、局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像を生成する。つまり、局所領域設定部５４によって検査領域内に複数の局所領域が設定されており、ＦＦＴ演算部５５、ＭＴＦ演算部５６、及び局所地合指数演算部５７によって局所領域の各々について局所地合指数Ｊｉが求められることから、地合分布画像生成部５８は、検査領域内における局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像を生成する。
【００７４】
地合分布統計演算部５９は、地合分布画像生成部５８で生成される局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して統計的演算を行って地合指数ＤＸを求める。具体的に、地合分布統計演算部５９は、例えば局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して平均化処理、最大値算出処理、標準偏差算出処理等を行い、これらの処理によって得られた値を地合指数ＤＸとして求める。尚、局所領域設定部５４によって検査領域内に１つの局所領域のみが設定された場合には、局所地合指数演算部５７で算出された局所地合指数Ｊｉが地合指数ＤＸとなる。
【００７５】
〈地合検査装置の動作〉
次に、上記構成の地合検査装置の動作について説明する。検査が開始されると、検査制御部３５によって照明制御部３１が制御され、照明装置１０から検査対象物としての紙Ｐの裏面に対して照明光が照射される。紙Ｐに照射された照明光は、その一部が紙Ｐを透過し、残りが裏面で反射或いは散乱される。
【００７６】
照明光が紙Ｐに照射されている間（紙Ｐを透過する一部の光がある間）の所定のタイミングで、画像入力装置２０が備える撮像装置２２によって紙Ｐの表面が撮影され、その画像の画像データが画像入力装置２０から出力される。画像入力装置２０から出力された画像データは、検査制御部３５の制御によって画像取込部３２に取り込まれて記憶部３３に記憶される。
【００７７】
画像データが記憶部３３に記憶されると、検査制御部３５から画像処理部３４に対して画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２が出力され、検査制御部３５の制御の下で、記憶部３３に記憶された画像データＤ１が画像処理部３４に読み出されて地合指数ＤＸを算出する処理が開始される。尚、ここでは、画像データが記憶部３３に記憶されてから画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２が検査制御部３５から画像処理部３４に出力されるとしているが、検査制御部３５から画像処理部３４に対する画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２の出力は、検査開始前に予め行っていても良い。
【００７８】
画像処理部３４の処理が開始されると、まず記憶部３３から読み出された画像データＤ１で示される画像から紙Ｐが撮影されている領域を抽出し、この抽出した領域に対して検査領域を設定する処理が測定領域設定部４１で行われる。次に、検査領域が設定された画像データに重畳しているノイズを除去する処理が画像補正部４２で行われ、前述した（１５）式に示す演算式を用いて生成されたシェーディング補正データＩＣが補正画像データとして地合指数算出部４３に出力される。
【００７９】
補正画像データが地合指数算出部４３に入力されると、まず画像入力条件データＤ１１に含まれる輝度変換特性パラメータ及び露光時間パラメータを用いて、補正画像データを物理量としての輝度値（例えば、単位が［ｃｄ／ｍ２］である輝度値）を示す輝度画像データＩＬに変換する処理が輝度変換部５１で行われる。次いで、観察条件データＤ１２に含まれる観察輝度パラメータを用いて、輝度変換部５１からの輝度画像データＩＬを観察輝度画像データＩＬＳに変換する処理が観察輝度変換部５２で行われる。これにより、透過光量が予め定められた基準光量に調整された状態で紙Ｐを観察したときの輝度を示す観察輝度画像データＩＬＳが求められるため、紙Ｐの種類や装置の種類によらずに、紙Ｐの地合の客観的な検査が実現されることになる。
【００８０】
観察輝度画像データＩＬＳが求められると、画像入力条件データＤ１１に含まれる実寸変換パラメータと観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとから、検査領域内に設定すべき局所領域の大きさを示す局所領域サイズＲｈ，Ｒｖと、局所領域の視角を示す局所領域視角ｄｈ，ｄｖとを算出する処理が局所サイズ算出部５３で行われる。そして、局所サイズ算出部５３で算出される局所領域サイズＲｈ，Ｒｖを用いて検査領域内に局所領域を設定する処理が局所領域設定部５４で行われる。
【００８１】
以上の処理が終了すると、検査領域内に設定された局所領域に対して空間周波数毎のコントラストを示すコントラスト分布画像Ｃｉを算出する処理がＦＦＴ演算部５５で行われる（第１ステップ）。また、局所サイズ算出部５３で設定された局所領域視角ｄｈ，ｄｖとＦＦＴ演算部５５で用いられる平均輝度ＬＡｉとを用いて、ＭＴＦ画像Ｍ２ｉを生成する処理がＭＴＦ演算部５６で行われる（第２ステップ）。
【００８２】
そして、ＦＦＴ演算部５５で求められたコントラスト分布画像Ｃｉと、ＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを用いて局所地合指数Ｊｉを算出する処理が局所地合指数演算部５７で行われる（第３ステップ）。具体的には、前述した（１２）式に示されている通り、ＦＦＴ演算部５５で求められたコントラスト分布画像Ｃｉと、ＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算し、これにより得られた値を加算することによって、局所地合指数Ｊｉが算出される。
【００８３】
以上のＦＦＴ演算部５５、ＭＴＦ演算部５６、及び局所地合指数演算部５７の処理は、検査領域内に設定された局所領域の各々に対して行われる。ここで、これらＦＦＴ演算部５５、ＭＴＦ演算部５６、及び局所地合指数演算部５７の処理は、１つの局所領域毎に順次行っても良く、或いは、複数の局所領域について並行して行っても良い。複数の局所領域に対する処理を並行して行うことにより、局所地合指数Ｊｉの算出に要する時間を短縮することができる。
【００８４】
検査領域内に設定された全ての局所領域についての局所地合指数Ｊｉが算出されると、地合分布画像生成部５８によって局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像が生成される。そして、地合分布統計演算部５９において、局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して平均化処理、最大値算出処理、標準偏差算出処理等が行われ、これらの処理によって得られた値が地合指数ＤＸとして求められる。
【００８５】
以上の処理によって算出された地合指数ＤＸは、画像処理部３４から検査制御部３５に出力され、地合指数ＤＸに基づいて地合の良否が検査される。例えば、地合指数ＤＸの値が１［ＪＮＤ］以上であって５０［ＪＮＤ］以下である場合には検査結果が「良好」となり、地合指数ＤＸの値が５０［ＪＮＤ］よりも大である場合には検査結果が「不良」となる。このようにして得られた地合指数ＤＸ及び検査制御部３５の検査結果は、検査結果出力部３６に出力される。
【００８６】
図７は、図２８に示す画像（均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像）から求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像及び地合指数を示す図である。また、図８は、図２９に示す画像（均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像）から求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像及び地合指数を示す図である。尚、図７，図８に示す地合分布画像及び地合指数は、図２８，図２９に示す画像に対し、画像高さの１０倍の距離を観察視距離として求められたものである。また、図７，図８に示す地合分布画像は、所地合指数の値が大きいほど明るくなるように図示している。
【００８７】
図２８に示す画像の地合は、（ｃ）に示す画像が最も良く、次いで（ａ）に示す画像が良く、（ｂ）に示す画像が最も悪いと人間が目視にて認識することができるものであった。図７を参照すると、明部は、（ｃ）に示す地合分布画像が最も少なく、次いで（ａ）に示す地合分布画像が少なく、（ｂ）に示す地合分布画像が最も多い。また、地合指数は、（ｃ）に示すものが最も小さく、次いで（ａ）に示すものが小さく、（ｂ）に示すものが最も大きい。
【００８８】
また、図２９に示す画像の地合は、（ａ）に示す画像が最も良く、次いで（ｂ）に示す画像が良く、（ｃ）に示す画像が最も悪いと人間が目視にて認識することができるものであった。図８を参照すると、明部は、（ａ）に示す地合分布画像が最も少なく、次いで（ｂ）に示す地合分布画像が少なく、（ｃ）に示す地合分布画像が最も多い。また、地合指数は、（ａ）に示すものが最も小さく、次いで（ｂ）に示すものが小さく、（ｃ）に示すものが最も大きい。
【００８９】
以上の通り、均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像と、均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像との双方の画像について、地合分布画像の明暗及び地合指数の値の大小が人間の目視による地合の感じ方と一致する。これは、本実施形態の地合検査装置１で紙を検査したときの検査結果が、人間（熟練の検査員）が目視で検査したときの検査結果と一致することを意味する。
【００９０】
ここで、上述した実施形態では、画像処理部３４に設けられた局所地合指数演算部５７が、ＦＦＴ演算部５５で求められたコントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算し、これにより得られた値を加算することによって、局所地合指数Ｊｉを算出するものを例に挙げて説明した。しかしながら、局所地合指数演算部５７は、以下の（１７）式に示す通り、重み付け演算を行って局所地合指数Ｊｉを算出するものであっても良い。
【００９１】
具体的には、コントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算して得られた値のｗ乗（ｗは任意の実数）を演算して加算し、これにより得られた値の１／ｗ乗値を求めて局所地合指数Ｊｉとしてもよい。かかる重み付け演算を行うことで、地合指数の精度をより向上させることができる。
【数１７】
尚、上記（１７）式において、ｗの値を「１」にすれば、上述した実施形態で説明した処理と同様の処理（重み付け演算を行わずに局所地合指数Ｊｉを算出する処理）が行われる。
【００９２】
図９は、局所地合指数を算出する際に重み付け演算を行わない場合と重み付けを行った場合との効果の差を説明するための図であって、（ａ）は重み付け演算を行わない場合の効果を示す図であり、（ｂ）は重み付け演算を行った場合の効果を示す図である。また、図１０は、図９に示す効果の差を説明するために用いる地合パターンの一例を示す図である。図１０（ａ）に示す地合パターンは、明暗が水平方向に正弦波状に変化する縞パターン（以下、正弦波状パターンという）であり、図１０（ｂ）に示す地合パターンは、形状が円形である塊状のパターン（以下、塊状パターンという）である。
【００９３】
図９（ａ），（ｂ）では、横軸に人間の目視による検査結果（実験値）をとり、縦軸に地合検査装置１の検査結果（予測値）をとっている。但し、人間の目視による検査から地合指数を直接求めるのは困難であるため、図１０（ａ）に示す正弦波状パターンを、周波数（水平方向の明暗の数）や背景輝度を異ならせて目視にて観察し、或いは、図１０（ｂ）に示す塊状パターンを、大きさや背景輝度を異ならせて目視にて観察してＪＮＤコントラストを求める実験を行い、この実験によって得られるＪＮＤコントラスト［％］を横軸の「実験値」としている。
【００９４】
また、以上の実験と同様の実験を地合検査装置１で行った場合には、算出される地合指数の値がほぼ「１」になって差が小さいため、重み付け演算の有無による効果を評価するのは難しい。このため、図９（ａ），（ｂ）では、前述した（１２）式から、コントラストＣ（図１０（ａ）に示す正弦波状パターンや図１０（ｂ）に示す塊状パターンのコントラスト）を、地合指数Ｊ（重み付け演算を行わずに算出された地合指数、或いは、重み付け演算を行って算出された地合指数）で除算して得られるＪＮＤコントラスト［％］を縦軸の「予測値」としている。
【００９５】
図９（ａ）を参照すると、図１０（ａ）に示す正弦波状パターンを観察した場合には、近似直線Ｑ１の相関係数Ｒ２が「０．９４」となって実験値と予測値との間に高い相関があることが分かる。しかしながら、図１０（ａ）に示す正弦波状パターンを観察した場合に加え、図１０（ｂ）に示す塊状パターンを観察した場合を含めた際には、近似直線Ｑ２の相関係数Ｒ２が「０．４０」となって実験値と予測値との間に高い相関がないことが分かる。
【００９６】
これに対し、図９（ｂ）を参照すると、図１０（ａ）に示す正弦波状パターンを観察した場合に加え、図１０（ｂ）に示す塊状パターンを観察した場合を含めた際でも、近似直線Ｑ３の相関係数Ｒ２が「０．９４」となり、観察するパターンの形状の違いに拘わらず、実験値と予測値との間に高い相関があることが分かる。尚、図９（ｂ）に示す結果は、前述した（１７）式中のｗの値を「１．３」にした場合に得られたものである。このように、重み付け演算を行って地合指数を求めることにより、地合指数の精度をより向上させることができる。
【００９７】
以上の通り、本実施形態では、ＦＦＴ演算部５５で算出されたコントラスト分布画像と、ＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像とを空間周波数毎に乗算し、これにより得られた値を加算することによって、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸを算出している。このため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することができる。これにより、例えば書類や電話等で地合指数を知らせるだけで、地合の程度を相手方に伝えることが可能になる。
【００９８】
また、地合指数ＤＸを算出するに当り、紙Ｐの種類や装置の種類によらず、透過光量を予め定められた基準光量（基準輝度）に調整しているため、検査条件等の違いに拘わらず地合指数を用いて客観的に検査することが可能になる。これにより、検査条件によらず安定した地合指数の算出が可能であるとともに、異なる製造ラインで製造される紙Ｐの地合を相互比較するといったことが可能になる。
【００９９】
〔第２実施形態〕
図１１は、本発明の第２実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。図１１に示す通り、本実施形態の地合検査装置２は、図１に示す地合検査装置１と同様に、照明装置１０、画像入力装置２０、及び制御処理装置３０を備えており、搬送方向Ｚ１に搬送される紙Ｐ（検査対象物）を撮影して得られる画像データに対する画像処理を行い、この画像処理により得られる地合指数に基づいて紙Ｐの地合を検査するものである。
【０１００】
但し、図１に示す地合検査装置１は、照明装置１０に対し紙Ｐを挟んで反対側に画像入力装置２０が配置されており、紙Ｐを透過した光による画像（透過光画像）から紙Ｐの地合を検査する透過光方式の地合検査装置であった。これに対し、本実施形態の地合検査装置２は、紙Ｐに対し、照明装置１０と同じ側に画像入力装置２０が配置されており、紙Ｐの表面で反射或いは散乱された光による画像（反射光画像）から紙Ｐの地合を検査する反射光方式の地合検査装置である。
【０１０１】
尚、本実施形態の地合検査装置２は、反射光画像から紙Ｐの地合を検査する点において図１に示す地合検査装置１と相違するだけであり、制御処理装置３０の構成及び動作は図１に示す地合検査装置１と同様である。このため、地合検査装置２の構成及び動作の詳細な説明は省略する。本実施形態の地合検査装置２も、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸを算出しているため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することができる等の効果が得られる。
【０１０２】
〔第３実施形態〕
図１２は、本発明の第３実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。図１２に示す通り、本実施形態の地合検査装置３は、紙Ｐの表面側に配置された照明装置１０ａ及び画像入力装置２０ａ、紙Ｐの裏面側に配置された照明装置１０ｂ及び画像入力装置２０ｂ、並びに制御処理装置３０を備えており、搬送方向Ｚ１に搬送される紙Ｐ（検査対象物）の両面を撮影して得られる画像データの各々に対する画像処理を行い、この画像処理により得られる地合指数に基づいて紙Ｐの地合を両面同時に検査可能なものである。
【０１０３】
照明装置１０ａ，１０ｂは、図１に示す照明装置１０が備える光源１１及び光学素子１２と同様の光源１１ａ及び光学素子１２ａ、光源１１ｂ及び光学素子１２ｂをそれぞれ備える。画像入力装置２０ａ，２０ｂは、図１に示す画像入力装置２０が備える光学素子２１及び撮像装置２２と同様の光学素子２１ａ及び撮像装置２２ａ、光学素子２１ｂ及び撮像装置２２ｂをそれぞれ備える。
【０１０４】
制御処理装置３０は、画像取込部３２ａ，３２ｂ、記憶部３３ａ，３３ｂ、画像処理部３４ａ，３４ｂ、検査結果出力部３６、照明制御部６１、及び検査制御部６２を備えており、紙Ｐに対する照明光の照射制御を行うとともに、画像入力装置２０から出力される画像データに対する画像処理を行う。そして、画像処理により得られる地合指数を用いて紙Ｐの地合を検査し、その検査結果を出力する。
【０１０５】
画像取込部３２ａ、記憶部３３ａ、及び画像処理部３４ａは、図１に示す画像取込部３２、記憶部３３、及び画像処理部３４と同様のものであり、検査制御部６２の制御の下で、画像入力装置２０ａから出力される画像データの取り込み、記憶、及び画像処理をそれぞれ行う。画像取込部３２ｂ、記憶部３３ｂ、及び画像処理部３４ｂも、図１に示す画像取込部３２、記憶部３３、及び画像処理部３４と同様のものであり、検査制御部６２の制御の下で、画像入力装置２０ｂから出力される画像データの取り込み、記憶、及び画像処理をそれぞれ行う。
【０１０６】
照明制御部６１は、検査制御部６２の制御の下で、紙Ｐの表面及び裏面の各々に照射される照明光の光量制御や照射タイミングの制御（例えば、ストロボ発光のタイミング制御）等を行う。検査制御部６２は、照明制御部６１を制御して紙Ｐの表面及び裏面の各々に照射される照明光の光量制御を行い、画像取込部３２ａ，３２ｂを制御して画像データの取り込み制御を行い、画像処理部３４ａ，３４ｂを制御して画像処理の実行制御を行う。尚、画像処理部３４ａ，３４ｂで地合指数が算出された場合には、検査制御部６２は、それらの地合指数や検査結果を検査結果出力部３６に出力する。
【０１０７】
本実施形態の地合検査装置３は、紙Ｐの表面における反射光画像から紙Ｐの表面の地合を検査すると同時に、紙Ｐの裏面における反射光画像から紙Ｐの裏面の地合を検査すること（両面同時検査）が可能なものであるが、各々の反射光画像を示す画像データに対して制御処理装置３０で行われる処理は、図１に示す地合検査装置１と同様である。このため、地合検査装置３の構成及び動作の詳細な説明は省略する。
【０１０８】
本実施形態の地合検査装置３も、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸを算出しているため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することができる等の効果が得られる。また、本実施形態の地合検査装置３は、紙Ｐの表面の地合と裏面の地合とを切り分けることができるため、例えば表面及び裏面の地合の分布や搬送方向Ｚ１のトレンドを解析することで、紙Ｐの表面側と裏面側との管理を個別に行うことができる。
【０１０９】
〔第４実施形態〕
図１３は、本発明の第４実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。図１３に示す通り、本実施形態の地合検査装置４は、紙Ｐを挟むように配置された照明装置１０ａ，１０ｂ、紙Ｐの表面側に配置された画像入力装置２０、及び制御処理装置３０を備える構成である。尚、画像入力装置２０は、紙Ｐの表面側に配置されていてもよく、紙の裏面側に配置されていても良い。
【０１１０】
つまり、本実施形態の地合検査装置４は、第１実施形態の地合検査装置１と第２実施形態の地合検査装置２とをいわば組み合わせた構成をしており、搬送方向Ｚ１に搬送される紙Ｐ（検査対象物）の透過地合と反射地合との検査が可能である。但し、第１，第２実施形態による地合検査装置１，２に設けられる照明制御部３１は、１つの照明装置１０の制御を行うものであったが、本実施形態の地合検査装置４に設けられる照明制御部３１は、第３実施形態の地合検査装置３に設けられる照明制御部６１と同様に、２つの照明装置１０ａ，１０ｂの制御を行う点が相違する。
【０１１１】
本実施形態の地合検査装置４は、紙Ｐを挟むように照明装置１０ａ，１０ｂを配置しているため、例えば照明装置１０ａ，１０ｂの発光タイミングを異ならせることによって、画像入力装置２０からは、透過光画像の画像データと反射光画像の画像データとが別々に出力される。このため、これら透過光画像の画像データと反射光画像の画像データとに対し、第１，第２実施形態と同様の画像処理を施せば、紙Ｐの透過地合と反射地合とを検査することができる。
【０１１２】
尚、本実施形態の地合検査装置４は、透過地合及び反射地合の双方の検査が可能である点において第１，第２実施形態の地合検査装置１，２と相違するものの、制御処理装置３０で行われる具体的な画像処理は地合検査装置１，２と同様である。このため、地合検査装置４で行われる画像処理の詳細な説明は省略する。本実施形態の地合検査装置４も、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸを算出しているため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することができる等の効果が得られる。
【０１１３】
〔第５実施形態〕
図１４は、本発明の第５実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。図１４に示す通り、画像処理部３４は、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部４３に加えて、地合劣化領域抽出部７１と欠陥判定部７２とを備える構成であり、地合指数ＤＸの算出に加えて紙Ｐの欠陥検出を可能とするものである。この図１４に示す画像処理部３４は、図１に示す透過光方式の地合検査装置１、図１１に示す反射光方式の地合検査装置２、図１２に示す両面同時検査が可能な地合検査装置３、及び図１３に示す透過方式・反射方式の検査が可能な地合検査装置４の何れにも適用することができる。
【０１１４】
地合劣化領域抽出部７１は、地合分布画像生成部５８で生成される地合分布画像に対して閾値を設定し、局所地合指数が閾値よりも大きくなる領域と、局所地合指数が閾値以下となる領域とを二値化処理等により抽出する。尚、地合劣化領域抽出部７１は、抽出した領域に対してラベリング処理等を行ってラベル付けを行う。
【０１１５】
欠陥判定部７２は、地合劣化領域抽出部７１で抽出された各領域に対応する領域を観察輝度変換部５２で生成された観察輝度変換画像から切り出して判定使用画像とし、この判定使用画像の特性を評価して欠陥領域、欠陥種類を判定する。尚、判定に使用する画像としては、観察輝度変換画像に代えて画像補正部４２で生成される補正画像や輝度変換部５１で生成される輝度画像を用いてもよい。
【０１１６】
ここで、欠陥領域は、判定使用画像の平均値からの乖離が大きな領域とみなすことができる。このため、欠陥判定部７２は、例えば判定使用画像の平均値を算出し、その平均値より高い領域、或いは低い領域を抽出することで欠陥領域であるか否かの判定を行う。また、欠陥判定部７２は、抽出した領域が平均値に対して高い領域であるか、或いは低い領域であるかによって明欠陥か暗欠陥かを分類する。更には、抽出した領域が点状であるか、或いはスジ状であるか等をフィルタリング処理や学習により判断することで欠陥種類を判定する。
【０１１７】
上記構成において、記憶部３３に記憶された画像データＤ１が読み出されて画像処理部３４に入力されると、第１実施形態と同様の処理が行われて地合指数ＤＸが算出される。具体的には、例えばＦＦＴ演算部５５で局所領域毎のコントラスト分布画像を算出する処理が行われるとともに、ＭＴＦ演算部５６で局所領域毎のＭＴＦ画像を生成する処理が行われる。そして、これらコントラスト分布画像とＭＴＦ画像とから局所領域毎の局所地合指数を算出する処理が地合指数演算部５７で行われ、局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像を生成する処理が地合分布画像生成部５８で行われる
【０１１８】
地合分布画像生成部５８で地合分布画像が生成されると、地合劣化領域抽出部７１に入力されて、所定の閾値を用いた二値化処理等が行われて局所地合指数が閾値よりも大きくなる領域と局所地合指数が閾値以下となる領域とが抽出される。次いで、観察輝度変換部５２で生成された観察輝度変換画像から、地合劣化領域抽出部７１で抽出された各領域に対応する領域が判定使用画像として切り出され、欠陥判定部７２で欠陥領域、欠陥種類が判定される。
【０１１９】
以上の通り、本実施形態では、目立ち度合を反映させた局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像を用いて局所地合指数が閾値よりも大きくなる領域と、局所地合指数が閾値以下となる領域とを二値化処理等により抽出し、この抽出された領域に対応する領域が観察輝度変換画像から判定使用用画像として切り出して欠陥領域、欠陥種類を判定している。このため、欠陥の形状によらず、人間が観察した際に目立つ領域を欠陥として検出することができるため、想定外の欠陥形状の検出が可能になる。
【０１２０】
〔第６実施形態〕
図１５は、本発明の第６実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。図１５に示す通り、画像処理部３４は、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部８０を備える構成であり、検査制御部３５等から出力される画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２並びにクラス別解析条件データＤ２１を用いて、地合指数ＤＸに加えてクラス毎の地合指数ＤＸｎを算出する。尚、クラスの総数をＫとすると、変数ｎは１≦ｎ≦Ｋを満たす整数である。
【０１２１】
この図１５に示す画像処理部３４は、図１に示す透過光方式の地合検査装置１、図１１に示す反射光方式の地合検査装置２、図１２に示す両面同時検査が可能な地合検査装置３、及び図１３に示す透過方式・反射方式の検査が可能な地合検査装置４の何れにも適用することができる。
【０１２２】
ここで、前述した第１〜第５実施形態では、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸの算出を行っているため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することは可能である。しかしながら、地合指数ＤＸだけでは地合の目立ち方の種類やその発生原因を特定することができず、地合の改善を図るための情報としては不十分な場合がある。例えば、紙Ｐ上に周囲とは地合が異なる領域が存在している場合に、地合指数ＤＸを用いればその領域を検出することはできるものの、地合の違いが生ずる具体的な原因（その領域に小さな黒点が多数集まっていること、或いは、紙Ｐに生じている大きなムラによるものであること等）を特定することはできない場合である。
【０１２３】
そこで、本実施形態では、局所地合指数演算部５７で得られる乗算結果（ＦＦＴ演算部５５で求められるコントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ演算部５６で求められるＭＴＦ画像Ｍ２ｉとの空間周波数毎の乗算結果：第３データ）を複数のクラスに分類してクラス毎の地合指数ＤＸｎを算出し、地合指数ＤＸとクラス毎の地合指数ＤＸｎを用いることで、地合の目立ち方の種類やその発生原因の特定を容易にすることとしている。上記のクラスの分類法としては、二次元の周波数空間（水平方向の空間周波数ｕｈと垂直方向の空間周波数ｕｖとで表現された図４等に示す周波数空間）を周波数毎或いは方向毎に複数の領域に分類する分類法や重み付けに応じた分類法が挙げられる。
【０１２４】
図１６は、本発明の第６実施形態におけるクラスの分類法の一例を示す図である。図１６（ａ）に示す例では、二次元の周波数空間が同心の８個のリング状の領域（クラスＣ１〜Ｃ８）に分類されている。二次元の周波数空間は、中心部分に直流成分が配置され、中心部分から離れるにつれてより周波数の高い成分が配置される。このため、図１６（ａ）に示す分類を行うことにより、二次元の周波数空間の周波数成分を周波数毎に分類することが可能になる。
【０１２５】
クラス別解析条件データＤ２１は、上記のクラスの分類を規定するデータであり、画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２とともに、検査制御部３５等から出力される。具体的に、クラス別解析条件データＤ２１は、局所地合指数演算部５７で得られる空間周波数毎の乗算結果に対する重み付けを規定する周波数重みデータＷｎを含むデータである。具体的に、図１６（ａ）に示す分類がなされる場合には、クラスの各々について、内部では値が「１」であり、外部では値が「０」である二値の周波数重みデータＷｎが規定される。例えば、クラスＣ２に着目すると、図１６（ｂ）に示す通り、その内部（斜線が付されていない部分）は値が「１」であり、その外部（斜線が付された部分）は値が「０」である周波数重みデータＷｎが規定される。この周波数重みデータＷｎは任意の値を規定することができるが、全てのクラスについての値の総和が「１」となるように設定するのが望ましい。
【０１２６】
尚、クラスの分類法としては、図１６に示すリング状の領域に分類する方法以外に、二次元の周波数空間を方向に応じて放射状の領域に分類する方法も考えられる。このような分類を行う場合には、二次元の周波数空間における中心部分（直流成分が配置される部分）の近傍では周辺部分（高い成分が配置される部分）に比べて角度解像度が悪くなる。このような場合には、角度解像度が悪い中心部分に対しては値が小さく、周辺部分に行くにつれて値が徐々に大きくなる周波数重みデータＷｎを用いるのが望ましい。
【０１２７】
画像処理部３４の地合指数算出部８０は、図６，図１４に示す輝度変換部５１〜地合分布統計演算部５９に加えて、クラス別局所地合指数演算部８１ｎ（第３演算手段，第４演算手段）、クラス別地合分布画像生成部８２ｎ、及びクラス別地合分布統計演算部８３ｎを備える。尚、図１５においては、理解を容易にするために、局所地合指数演算部５７が乗算部５７ａと加算部５７ｂとを備える構成にしている。乗算部５７ａは、ＦＦＴ演算部５５で求められるコントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ演算部５６で求められるＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算する構成を示しており、加算部５７ｂは、乗算部５７ａにより得られた値を加算して局所地合指数Ｊｉを求める構成を示している。
【０１２８】
クラス別局所地合指数演算部８１ｎは、クラス別解析条件データＤ２１に基づいて、クラス毎の局所地合指数であるクラス別局所地合指数Ｊｎｉを算出する。具体的には、局所地合指数演算部５７の乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果（Ｃｉ・Ｍ２ｉ：第３データ）に対してクラス別解析条件データＤ２１に規定される周波数重みデータＷｎを乗算し、これにより得られた値を加算することによってクラス別局所地合指数Ｊｎｉを算出する。
【０１２９】
尚、クラス別局所地合指数演算部８１ｎは、局所地合指数演算部５７と同様に、重み付け演算を行ってクラス別局所地合指数Ｊｎｉを算出するものであっても良い。具体的には、以下の（１８）式に示す通り、コントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ画像Ｍ２ｉとの空間周波数毎の乗算結果に周波数重みデータＷｎを乗算して得られた値のｗ乗（ｗは任意の実数）を演算して加算し、これにより得られた値の１／ｗ乗値を求めてクラス別局所地合指数Ｊｎｉとしてもよい。
【数１８】
以上の重み付け演算を行うことで、クラス別地合指数の精度をより向上させることができる。
【０１３０】
クラス別地合分布画像生成部８２ｎは、クラス別解析条件データＤ２１に基づいて、クラス別局所地合指数演算部８１ｎで算出されるクラス別局所地合指数Ｊｎｉから、クラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示すクラス別地合分布画像をそれぞれ生成する。つまり、ＦＦＴ演算部５５、ＭＴＦ演算部５６、及び局所地合指数演算部５７によって局所地合指数Ｊｉが複数の局所領域（局所領域設定部５４によって検査領域内に設定された局所領域）の各々について求められるのと同様に、クラス別地合分布画像生成部８２ｎは、検査領域内におけるクラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像をそれぞれ生成する。
【０１３１】
クラス別地合分布統計演算部８３ｎは、クラス別解析条件データＤ２１に基づいて、クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されるクラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して統計的演算を行ってクラス別地合指数ＤＸｎをそれぞれ求める。具体的に、クラス別地合分布統計演算部８３ｎは、例えばクラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して平均化処理、最大値算出処理、標準偏差算出処理等を行い、これらの処理によって得られた値をクラス別地合指数ＤＸｎとしてそれぞれ求める。尚、局所領域設定部５４によって検査領域内に１つの局所領域のみが設定された場合には、クラス別局所地合指数演算部８１ｎで算出されたクラス別局所地合指数Ｊｎｉがクラス別地合指数ＤＸｎとなる。
【０１３２】
上記構成の地合検査装置においては、画像処理部３４の測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部８０に設けられた輝度変換部５１〜地合分布統計演算部５９で第１実施形態と同様の処理が行われて地合指数ＤＸが算出される。かかる処理と並行して、局所地合指数演算部５７の乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果がクラス別局所地合指数演算部８１ｎに出力されてクラス別局所地合指数Ｊｎｉが算出される。
【０１３３】
具体的には、局所地合指数演算部５７の乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果に対し、クラス別解析条件データＤ２１に規定される周波数重みデータＷｎがクラス毎に乗算され、これにより得られた値がクラス毎に加算されることによってクラス別局所地合指数Ｊｎｉが算出される。尚、クラス別局所地合指数演算部８１ｎの処理は、局所地合指数演算部５７の処理と同様に、局所領域設定部５４で設定された検査領域内における局所領域の各々に対して行われる。
【０１３４】
検査領域内に設定された全ての局所領域について、クラス別局所地合指数Ｊｎｉが算出されると、クラス別地合分布画像生成部８２ｎによってクラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像がそれぞれ生成される。そして、クラス別地合分布統計演算部８３ｎにおいて、クラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して平均化処理、最大値算出処理、標準偏差算出処理等がそれぞれ行われ、これらの処理によって得られた値がクラス別地合指数ＤＸｎとして求められる。
【０１３５】
図１７は、本発明の第６実施形態において観察した画像の一例を示す図である。また、図１８は、図１７に示す画像から求められる地合分布画像を示す図であり、図１９は、図１７に示す画像から求められるクラス別地合分布画像を示す図である。尚、図１９（ａ）〜（ｈ）は、クラスＣ１〜Ｃ８についてのクラス別地合分布画像をそれぞれ示している。
【０１３６】
図１７に示す画像は、左上部分Ｅ１に大きなムラが存在し、右下部分Ｅ２に小さな黒点が存在する画像である。この図１７に示す画像が本実施形態の地合検査装置に入力されると、地合分布画像生成部５８において図１８に示す地合分布画像が求められる。図１８を参照すると、図１７において大きなムラが存在している左上部分Ｅ１に対応する左上部分Ｅ１１、及び、図１７において小さな黒点が存在している右下部分Ｅ２に対応する右下部分Ｅ１２の双方の地合指数が高いことを示す白丸部が現れており、両者を区別することは困難である。
【０１３７】
これに対し、図１９を参照すると、図１９（ａ），（ｂ）に示されているクラスＣ１，Ｃ２のクラス別地合分布画像では、右下部分Ｅ１２に明確な白丸が現れているが、左上部分Ｅ１１に明確な白丸が現れているとは言い難い。これとは逆に、図１９（ｆ）〜（ｈ）に示されているクラスＣ６〜Ｃ８のクラス別地合分布画像では、左上部分Ｅ１１に明確な白丸が現れているが、右上部分Ｅ１２に明確な白丸が現れているとは言い難い。尚、図１９では図示を省略しているが、これらのクラス別地合分布画像からは、互いに値が異なるクラス別地合指数ＤＸ１〜ＤＸ８が求められることになる。このように、地合指数ＤＸだけでは地合の目立ち方の種類やその発生原因の特定が困難であっても、クラス毎の地合指数ＤＸｎを算出して評価することにより、目立ち方の種類やその発生原因の特定が容易になる。
【０１３８】
図２０は、本発明の第６実施形態で観察を行った複数の画像を示す図である。また、図２１は、図２０に示す画像の各々から求められるクラス別地合指数を示す図であって、（ａ）はクラス別地合指数ＤＸｎそのものを示す図であり、（ｂ）はクラス別地合指数ＤＸｎを地合指数ＤＸで除算した値を示す図である。尚、図２１においては、図１６に示すクラスの分類と同様の分類を行っているため、クラスＣ１に向かうほど高周波成分になり、クラスＣ９にむかうほど低周波成分になる。また、図２１（ａ），（ｂ）における凡例「ａ」〜「ｇ」は、それぞれ図２０（ａ）〜（ｇ）に示す画像から得られたクラス別地合指数であることを示している。
【０１３９】
図２０を参照すると、図２０（ａ），（ｂ）は、粒状の地合（細かなフロック）を観察した場合に得られる画像であり、図２０（ｃ），（ｅ），（ｆ）は、雲状の地合（大きなフロック）を観察した場合に得られる画像である。図２１（ａ）を参照すると、図２０（ａ）〜（ｇ）に示される画像のうち、雲状の地合が最も大きな図２０（ｆ）の画像を観察した場合には、図２０（ｆ）の画像以外の他の画像を観察した場合よりも、飛び抜けて値が大きなクラス別地合指数ＤＸｎが得られることが分かる。
【０１４０】
また、図２１（ｂ）を参照すると、粒状の地合を観察した場合（例えば、図２０（ａ），（ｂ）に示される画像を観察した場合）には、高周波のクラス（例えば、クラスＣ１やクラスＣ２）の値が大きくなる傾向がある。これに対し、雲状の地合を観察した場合（例えば、図２０（ｃ），（ｅ），（ｆ）に示される画像を観察した場合）には、低周波のクラス（例えば、クラスＣ５やクラスＣ６）の値が大きくなる傾向がある。このため、クラス別地合指数ＤＸｎを参照することにより、検査対象物の地合の形状（粒度）を直感的に判断することができる。
【０１４１】
〔第７実施形態〕
図２２は、本発明の第７実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。この図２２に示す画像処理部３４は、図１５に示す画像処理部３４と同様に、図１に示す透過光方式の地合検査装置１、図１１に示す反射光方式の地合検査装置２、図１２に示す両面同時検査が可能な地合検査装置３、及び図１３に示す透過方式・反射方式の検査が可能な地合検査装置４の何れにも適用することができる。
【０１４２】
図２２に示す通り、画像処理部３４は、図１５に示す画像処理部３４と同様に、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部８０を備える構成である。但し、図１に示す画像処理部３４では、乗算部５７ａの乗算結果が加算部５７ｂとクラス別局所地合指数演算部８１ｎとに出力され、クラス別局所地合指数演算部８１ｎの演算結果がクラス別地合分布画像生成部８２ｎのみに出力されていたのに対し、図２２に示す画像処理部３４では、乗算部５７ａの乗算結果がクラス別局所地合指数演算部８１ｎのみに出力され、クラス別局所地合指数演算部８１ｎの演算結果がクラス別地合分布画像生成部８２ｎと加算部５７ｂとに出力される点が相違する。
【０１４３】
以上の構成の相違は、図１５に示す画像処理部３４よりも地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎの算出に要する時間を短縮するためである。つまり、図１５に示す画像処理部３４では、乗算部５７ａの乗算結果を加算部５７ｂで加算して局所地合指数Ｊｉを求めるとともに乗算部５７ａの乗算結果をクラス毎に分類した上でクラス毎に加算してクラス別局所地合指数Ｊｎｉを求めていた。ここで、図１６を用いて説明した通り、二次元の周波数空間が重複しない領域のクラスに分類され、しかも各々のクラスについて規定される周波数重みデータＷｎが二値の値（例えば、値「０」と値「１」）をとる場合には、加算部５７ｂで行われる加算処理とクラス別局所地合指数演算部８１ｎで行われる加算処理は重複していると考えられる。本実施形態では、かかる重複した加算処理を省略することで、地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎを算出するのに要する時間の短縮を図っている。
【０１４４】
上記構成において、局所地合指数演算部５７の乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果は、クラス別局所地合指数演算部８１ｎに出力され、クラス別解析条件データＤ２１に規定される周波数重みデータＷｎがクラス毎に乗算され、これにより得られた値がクラス毎に加算されることによってクラス別局所地合指数Ｊｎｉが算出される。このクラス別局所地合指数Ｊｎｉがクラス別地合分布画像生成部８２ｎに出力されると、クラス別地合分布画像生成部８２ｎ及びクラス別地合分布統計演算部８３ｎにおいて第６実施形態で説明した処理と同様の処理がそれぞれ行われてクラス別地合指数ＤＸｎが求められる。
【０１４５】
また、クラス別局所地合指数演算部８１ｎで算出されたクラス別局所地合指数Ｊｎｉは、局所地合指数演算部５７の加算部５７ｂに出力される。すると、加算部５７ｂにおいて、全てのクラスのクラス別局所地合指数Ｊｎｉを加算する処理が行われ、これにより地合指数Ｊｉが算出される。このように、本実施形態では、クラス別局所地合指数演算部８１ｎで算出されたクラス別局所地合指数Ｊｎｉを加算して地合指数Ｊｉを求めており、重複した加算処理（乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果を全て加算して地合指数Ｊｉを求める処理）を省略することができるため、地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎを算出するのに要する時間を短縮することができる。
【０１４６】
〔第８実施形態〕
図２３は、本発明の第８実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。図２３に示す通り、画像処理部３４は、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部８０に加えて、クラス別二値画像データ生成部９１ｎとクラス影響度算出部９２とを備える構成であり、地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎの算出に加えて、地合の目立ち方に対する各クラスの影響度の算出を可能とするものである。尚、各クラスの影響度を用いることによって、例えば紙Ｐの欠陥検出が可能となる。
【０１４７】
この図２３に示す画像処理部３４も、図１５，図２２に示す画像処理部３４と同様に、図１に示す透過光方式の地合検査装置１、図１１に示す反射光方式の地合検査装置２、図１２に示す両面同時検査が可能な地合検査装置３、及び図１３に示す透過方式・反射方式の検査が可能な地合検査装置４の何れにも適用することができる。
【０１４８】
クラス別二値画像データ生成部９１ｎは、クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されるクラス別地合分布画像に対してそれぞれ閾値を設定し、例えばクラス別局所地合指数が閾値よりも大きくなる領域と、クラス別局所地合指数が閾値以下となる領域とを二値化処理等によりそれぞれ抽出する。そして、クラス毎に抽出した各々の領域を示すデータであるクラス別二値画像データをそれぞれ生成する。
【０１４９】
クラス影響度算出部９２は、クラス別二値画像データ生成部９１ｎで生成されるクラス別二値画像データとクラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されるクラス別地合分布画像とから、地合の目立ち方に対する各クラスの影響度を算出する。具体的には、クラス別二値画像データ生成部９１ｎで生成されるクラス別二値画像データをＢｎとし、クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されるクラス別地合分布画像をＤｎとすると、以下の（１９）式から、地合の目立ち方に対する各クラスの影響度を示すクラス影響度判定画像Ｈを算出する。
【数１９】
【０１５０】
上記構成において、記憶部３３に記憶された画像データＤ１が読み出されて画像処理部３４に入力されると、第６実施形態と同様の処理が行われて地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎが算出される。ここで、クラス別地合指数ＤＸｎの算出が行われる前に、クラス別地合分布画像生成部８２ｎでクラス別局所地合指数の二次元分布を示すクラス別地合分布画像を生成する処理が行われる。
【０１５１】
クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されたクラス別地合分布画像は、クラス別二値画像データ生成部９１ｎにそれぞれ入力され、所定の閾値を用いた二値化処理等が行われてクラス別二値画像データがそれぞれ生成される。次いで、クラス影響度算出部９２において、クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されたクラス別地合分布画像と、クラス別二値画像データ生成部９１ｎで生成されたクラス別二値画像データと用いて、上述した（１９）式からクラス影響度判定画像Ｈを算出する処理が行われる。
【０１５２】
図２４は、本発明の第８実施形態において求められるクラス影響度判定画像の一例を示す図である。尚、図２４に示すクラス影響度判定画像は、図１７に示す画像を観察して得られたものである。また、図２４においては、各クラスにおける濃淡を示す凡例が画像の右側に付されている。図２４を参照すると、例えば図１７において大きなムラが存在している左上部分Ｅ１に対応する左上部分Ｅ１１に現れる白丸は、その濃淡の度合からクラスＣ６，Ｃ７の影響度が大きいことが分かる。
【０１５３】
このように、本実施形態では、地合の目立ち方に対する各クラスの影響度を示すクラス影響度判定画像Ｈを算出しているため、地合の目立つ領域がどのクラスの影響を受けているのかを容易に判定することができる。尚、図２４に示すクラス影響度判定画像に対して、第５実施形態で行われた欠陥領域、欠陥種類を判定する処理と同様の処理を行うことにより、本実施形形態においても紙Ｐの欠陥検出が可能になる。
【０１５４】
〔紙の製造工程〕
図２５は、検査対象物としての紙の生産工程の概略を示す工程図である。図２５に示す通り、紙の生産工程は、調合工程Ｓ１、フォーミング工程Ｓ２、プレス工程Ｓ３、ドライ工程Ｓ４、カレンダ工程Ｓ５、リール工程Ｓ６、及び裁断工程Ｓ７を有している。調合工程Ｓ１は紙の原料液を調合する工程であり、フォーミング工程Ｓ２は調合された紙原料液をヘッドボックスからワイヤ上或いは対のワイヤ間に噴出し、脱水機器により脱水して湿紙とする工程である。
【０１５５】
プレス工程Ｓ３は、フォーミング工程Ｓ２からの湿紙をフェルトにより圧搾する工程であり、ドライ工程Ｓ４は圧搾された湿紙を乾燥させる工程である。カレンダ工程Ｓ５は、乾燥された紙に対して紙厚や紙平滑等を調整する工程であり、リール工程Ｓ６は紙厚や紙平滑等が調整された紙を巻き取る工程である。裁断工程Ｓ７は、リール工程Ｓ６で巻き取られた紙を裁断する工程である。尚、リール工程Ｓ６で巻き取られた紙が製品として出荷される場合には、裁断工程Ｓ７は省略される。
【０１５６】
以上説明した第１〜第８実施形態による地合検査装置は、生産された製品を検査対象物としたオフライン装置として用いることも、図２５に示す通り、生産工程における中間製品を検査対象物としたオンライン装置として用いることもできる。特に、オンライン装置として用いる場合には、図２５中のフォーミング工程Ｓ２からリール工程Ｓ６までの各工程に設置することが可能である。
【０１５７】
第１〜第８実施形態による地合検査装置は何れも、検査領域内に局所領域を設定し、局所領域の各々で求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像を生成している。このため、例えば、品質管理の観点からは、紙Ｐの地合のレベルに応じて裁断する領域を決定するといった裁断工程Ｓ７における支援効果が得られるとともに、悪い地合の領域を調合工程にリサイクルし、或いは市場に出さないようにすることで、原料費面での改善や出荷製品の品質を安定させる効果が得られる。また、第１〜第８実施形態による地合検査装置は何れも、裁断された製品の品質を地合のレベル毎に管理することができる。このため、裁断工程Ｓ６においては、地合のレベル毎に製品の用途を分類可能となる。
【０１５８】
また、制御管理の観点からは、例えば検査対象物の幅方向の各点における地合の変化のトレンドを解析して地合指数分布の経時変化を求め、地合領域の検査対象物の幅方向に対する顕在性や検査対象物の流れ方向に対する周期性を求めることで、品質を改善する効果が得られる。例えば、検査対象物の流れ方向に対する周期性を求め、前工程の調整対象を抽出し、その調整対象を調整（例えば、ヘッドボックスの速度調整や分布調整、各工程のローラの位置調整やローラ圧の調整等）することで、品質を改善する効果が得られ、地合指数を制御因子として活用することが可能になる。
【０１５９】
また、第６〜第８実施形態による地合検査装置は、地合指数ＤＸに加えてクラス別地合指数ＤＸｎを算出している。このため、搬送される検査対象物を連続して測定すれば、クラス別地合指数ＤＸｎの経時変化を求めることができ、クラス別地合指数ＤＸｎの経時変化と抄紙工程の操業条件との関連性を容易に把握することができる。これにより、抄紙工程制御へのフィードバックやフィードバック手法の開発支援が可能になる。
【０１６０】
図２６は、操業条件の変更に伴うクラス別地合指数ＤＸｎの変化例を示す図である。図２６に示す例では、時刻ｔ１で生じた操業条件の変更によってクラス別地合指数ＤＸｎが全体的に低下し、時刻ｔ２で生じた操業条件の変更によってクラス別地合指数ＤＸｎが時刻ｔ１以前の値と同程度まで上昇している。ここで、経験上、例えば調合工程Ｓ１では、ヘッドボックスの濃度増加によって雲状の地合（大きなフロック）が増大する反面、粒状の地合（細かなフロック）が減少するという傾向があり、フォーミング工程Ｓ２では、ヘッドボックスからの噴出速度の上昇によって中間的な周波数の強度が大きく変化する傾向があることが知られている。図２６に示すクラス別地合指数ＤＸｎの経時変化を参照して調合工程Ｓ１やフォーミング工程Ｓ２の制御にフィードバックすれば、紙の地合を任意に制御することが可能になる。
【０１６１】
また、第６〜第８実施形態による地合検査装置で算出される地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎは何れも、検査対象物の目立ち度合（即ち、外観品質）である。このため、抄紙工程における各工程の前後（例えば、ドライ工程Ｓ４の前後、或いは、カレンダ工程Ｓ５の前後）で検査対象物の同じ位置を測定して比較評価することで、その工程の操業条件の外観品質に対する関連性をクラス毎に把握することができる。これにより、抄紙工程制御へのフィードバックやフィードバック手法の開発支援が可能になる。
【０１６２】
また、印刷工程においては、検査対象物の同じ位置を測定して比較評価することで、印刷条件の外観品質に対する影響をクラス毎に把握することができる。これにより、印刷される側である検査体対象物（例えば、紙）の特性と、印刷により添加される側（例えば、インク）との相性の分析を可能にし、印刷適性改善のための要因抽出を支援することができる。
【０１６３】
図２７は、印刷前に求められた地合指数又はクラス別地合指数と印刷後に行われた目視評価の結果との相関を説明するための図であって、（ａ）は地合指数ＤＸと目視評価の結果との相関を示す図であり、（ｂ）はクラス別地合指数ＤＸｎと目視評価の結果との相関を示す図である。尚、図２７（ｂ）においては、図示を簡略化するために、クラスＣ３，Ｃ４，Ｃ９についてのクラス別地合指数ＤＸ３，ＤＸ４，ＤＸ９と目視評価の結果との相関のみを図示している。
【０１６４】
上記の印刷前における地合指数又はクラス別地合指数は、例えば印刷が行われていない無地の紙を本発明の第６〜第８実施形態による地合検査装置で検査して求めたものである。また、上記の印刷後における目視評価の結果は、地合検査装置で検査された上記の無地の紙に対して均一なグレースケール画像を印刷したものの善し悪しを検査員が目視で評価することにより得られるものである。この目視評価は「１」から「８」までの８段階評価であって、値が小さくなるほど良好な評価であり、値が大きくなるほど悪い評価である。
【０１６５】
まず、図２７（ａ）を参照すると、地合検査装置で得られた地合指数ＤＸと目視検査による結果との相関を示す近似曲線Ｑ１１の相関係数Ｒ２は「０．７９」であり、高い相関があることが分かる。次に、図２７（ｂ）を参照すると、クラス別地合指数ＤＸ３と目視評価の結果との相関を示す近似曲線Ｑ２１の相関係数Ｒ２は「０．７９」であり、クラス別地合指数ＤＸ４と目視評価の結果との相関を示す近似曲線Ｑ２２の相関係数Ｒ２は「０．８１」であり、それぞれ高い相関があることが分かる。
【０１６６】
これに対し、クラス別地合指数ＤＸ９と目視評価の結果との相関を示す近似曲線Ｑ２３の相関係数Ｒ２は、「０」に近い値であるため殆ど相関が無いことが分かる。このように、印刷前に求められたクラス別地合指数ＤＸｎと印刷後に行われた目視評価の結果との相関が高いクラスと相関が低いクラスとを抽出することができ、印刷適性改善に資することが可能である。
【０１６７】
以上、本発明の実施形態による地合検査装置及び地合検査方法について説明したが、本発明は上記実施形態に制限される訳ではなく、本発明の範囲内で自由に変更が可能である。例えば、上述した地合検査装置が備える画像処理部３４は、ハードウェアにより実現することもできるが、ソフトウェアにより実現することもできる。つまり、記録媒体に記録されたプログラム（画像処理部３４の機能を実現するプログラム）を読み出してコンピュータにインストールし、或いは、インターネット等のネットワークを介して記録媒体に記録されたプログラムと同様のプログラムをダウンロードしてコンピュータにインストールすることにより、画像処理部３４をソフトウェアにより実現できる。
【０１６８】
また、上記実施形態では、画像入力装置２０から出力される画像データを処理して地合指数ＤＸやクラス別地合指数ＤＸｎを求める地合検査装置について説明した。しかしながら、地合検査装置は、必ずしも画像入力装置２０を備えている必要はない。例えば、検査すべき画像を地合検査装置とは別体の画像入力装置で撮像しておき、この画像入力装置で撮像された画像の画像データを地合検査装置で処理して地合指数ＤＸやクラス別地合指数ＤＸｎを求めるようにしても良い。
【０１６９】
また、上記実施形態では、ＭＴＦ演算部５６が、局所サイズ算出部５３で設定された局所領域視角ｄｈ，ｄｖとＦＦＴ演算部５５で用いられる平均輝度ＬＡｉとを用いて、ＭＴＦ画像Ｍ２ｉを生成する例について説明した。しかしながら、ＭＴＦ演算部５６を省略して、検査制御部３５から画像処理部３４の局所地合指数演算部５７に対し、ＭＴＦ画像を出力するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１７０】
１〜４ 地合検査装置
２０ 画像入力装置
５１ 輝度変換部
５２ 観察輝度変換部
５４ 局所領域設定部
５５ ＦＦＴ演算部
５６ ＭＴＦ演算部
５７ 局所地合指数演算部
５９ 地合分布統計演算部
８１ｎ クラス別局所地合指数演算部
ＤＸ 地合指数
Ｐ 紙
【技術分野】
【０００１】
本発明は、紙や不織布等の薄いシート状の検査対象物の地合を検査する地合検査装置及び地合検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙や不織布等の薄いシート状の製品は、製造効率を高めつつ一定の品質を保持するために、水分、厚み、地合（繊維の分布状態）等が検査されながら製造されるのが一般的である。従来、製品に対してなされる検査の一つである地合の検査は、熟練の検査員による目視検査により行われていたが、近年では地合の自動的な検査を可能とする地合検査装置が開発されている。
【０００３】
従来の地合検査装置は、検査対象物としての製品を撮影して得られる画像データに対して画像処理を行い、輝度の標準偏差、分散、平均値等から地合指数（地合を評価するために用いる指数）を求めて検査するものが一般的である。例えば、画像データに対して画像処理を施して輝度（製品の透過率や吸光度）の標準偏差と平均値とを求め、輝度の標準偏差を平均値で除算して均一度を求め、この均一度を地合指数にして製品の検査を行う。このような従来の地合検査装置の詳細については、例えば以下の特許文献１〜６を参照されたい。
【０００４】
しかしながら、上記の地合指数には、粒度（繊維のムラによって生ずる明るい領域（暗い領域）の集まり具合を示す情報）が全く反映されていない。このため、上記の特許文献１〜６に開示された地合検査装置で得られる検査結果と熟練の検査員による検査結果との間に乖離が生ずる場合がある。そこで、地合指数に粒度を反映させて地合検査を行う地合検査装置も提案されている。
【０００５】
具体的に、以下の特許文献７では、考慮すべき粒度と同程度の大きさを有する複数の領域に検査対象領域が区分されるよう画像データを処理し、区分した領域の各々の均一度を求めて地合指数とすることで、粒度を地合指数に反映させている。また、以下の特許文献８では、人間が地合を判定する際に敏感に感応すると考えられる周波数成分の存在割合を使用することで、粒度を地合指数に反映させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第２６９２２９９号公報
【特許文献２】特許第２７３８０６６号公報
【特許文献３】特許第２７５１４１０号公報
【特許文献４】特許第２７９７４７４号公報
【特許文献５】特許第３２２７８５２号公報
【特許文献６】特開平０６−０５０９０６号公報
【特許文献７】特開平１１−２８１５８９号公報
【特許文献８】特開２０００−００９６６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、人間の視覚は、均一度及び平均輝度が同じであっても粒度が異なるもの、或いは、均一度及び粒度が同じであっても平均輝度が異なるものについては、地合が異なると認識することができる。図２８は、均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像を示す図であり、図２９は、均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像を示す図である。尚、図２８では、（ａ），（ｂ），（ｃ）の順で粒度が大きくなる画像を示しており、図２９では、（ａ），（ｂ），（ｃ）の順で平均輝度が高くなる画像を図示している。
【０００８】
図２８に示す例を参照すると、画像の地合は、（ｃ）に示す画像が最も良く、次いで（ａ）に示す画像が良く、（ｂ）に示す画像が最も悪いと認識することができる。また、図２９に示す例を参照すると、画像の地合は、（ａ）に示す画像が最も良く、次いで（ｂ）に示す画像が良く、（ｃ）に示す画像が最も悪いと認識することができる。このように、人間の視覚は、粒度や明度（平均輝度）に応じた地合の違いを認識することができる。
【０００９】
しかしながら、上述した特許文献１〜６に開示された地合検査装置は、均一度のみを地合指数として用いており、粒度が反映された地合指数を用いている訳ではない。このため、図２８に示すような均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像の違いを検出することができないという問題がある。また、上述した特許文献７，８に開示された地合検査装置は、均一度に加えて粒度が反映された地合指数を用いているが、明度が考慮された地合指数を用いている訳ではない。このため、図２９に示すような均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像の違いを検出することができないという問題がある。
【００１０】
また、従来の地合検査装置で用いられている地合指数は統一されたものではなく、検査装置毎に異なるものが用いられている。例えば、ある地合検査装置では、地合が良好なものほど値が小さくなる地合指数を用いており、他の地合検査装置では、地合が良好なものほど値が大きくなる地合指数を用いているといった具合である。このため、地合検査装置の種類が異なってしまうと、同じ製品や検査対象物を検査したとしても異なる地合指数が得られてしまい、地合指数のみで地合を客観的に比較、評価することができないという問題がある。
【００１１】
更に、同種の地合検査装置であっても、検査に用いられている装置及び機器の器差（例えば、照明装置、画像入力装置、光学部品等の器差）や検査条件の違い（例えば、照明条件や撮影条件の違い）があると、異なる地合指数が得られてしまう。このため、同種の地合検査装置を用いる場合であっても、器差の影響が無く、且つ、検査条件が厳密に同じで無ければ、地合指数のみで地合を客観的に比較、評価することができないという問題がある。
【００１２】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査条件等の違いに拘わらず地合指数を用いて客観的に比較、評価することができる地合検査装置及び地合検査方法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】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明の地合検査装置は、シート状の検査対象物（Ｐ）の一方面及び他方面の少なくとも一方が撮像された画像データに対する画像処理を行って求めた地合指数（ＤＸ）を用いて前記検査対象物の地合を検査する地合検査装置（１〜４）において、前記画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを得る第１演算手段（５５）と、前記第１演算手段で得られた第１データと、前記画像の明度及び前記画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データとを、空間周波数毎に乗算して加算することにより前記地合指数を算出する第２演算手段（５７）とを備えることを特徴としている。
この発明によると、シート状の検査対象物の画像を示す画像データに対してＦＦＴ演算が行われて空間周波数毎のコントラストを示す第１データが求められ、この第１データとシート状の検査対象物の画像の明度及び該画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データとが空間周波数毎に乗算されて加算されることによって地合指数が算出される。
また、本発明の地合検査装置は、前記第２演算手段が、前記第１演算手段で得られた第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算して得られた値に対して所定の重み付けを行って加算することを特徴としている。
また、本発明の地合検査装置は、前記画像データを、前記画像の物理的な輝度を示す画像データに変換する変換手段（５１）を備えることを特徴としている。
また、本発明の地合検査装置は、前記画像の物理的な輝度が予め設定された基準輝度となるように、前記変換手段で変換された画像データを調整する調整手段（５２）を備えることを特徴としている。
また、本発明の地合検査装置は、前記変換手段で変換された画像データに対し、複数の局所領域を設定する設定手段（５４）と、前記設定手段によって設定された局所領域毎に、前記第１，第２演算手段の各々による演算により求められた局所地合指数に対して所定の統計演算を行って前記地合指数を算出する統計演算手段（５９）とを備えることを特徴としている。
また、本発明の地合検査装置は、前記第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算することによって前記第２演算手段で得られる第３データを、予め規定された空間周波数の領域であるクラス毎に加算することにより、該クラス毎の地合指数を算出する第３演算手段（８１ｎ）を備えることを特徴としている。
ここで、本発明の地合検査装置は、前記第３演算手段が、前記第３データに対して前記クラス毎に規定された所定の重み付けを行って、前記クラス毎に加算することを特徴としている。
或いは、本発明の地合検査装置は、前記第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算することによって前記第２演算手段で得られる第３データに対し、予め規定されたクラス毎に規定された重みデータを乗算して加算することにより、該クラス毎の地合指数を算出する第４演算手段（８１ｎ）を備えることを特徴としている。
ここで、本発明の地合検査装置は、前記第４演算手段が、前記第３データと前記重みデータとを乗算して得られる値に対して前記クラス毎に規定された所定の重み付けを行って、前記クラス毎に加算することを特徴としている。
本発明の地合検査方法は、シート状の検査対象物（Ｐ）の一方面及び他方面の少なくとも一方の画像を示す画像データを取得し、該画像データに対する画像処理を行って求めた地合指数（ＤＸ）を用いて前記検査対象物の地合を検査する地合検査方法であって、前記画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを得る第１ステップと、前記画像の明度及び前記画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データを得る第２ステップと、前記第１ステップで得られた第１データと前記第２ステップで得られた第２データとを、空間周波数毎に乗算して加算することにより前記地合指数を算出する第３ステップとを有することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、シート状の検査対象物の画像を示す画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを求め、この第１データとシート状の検査対象物の画像の明度及び該画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データとを空間周波数毎に乗算して加算することによって、実際に人間が検査対象物を検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数を算出している。このため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査条件等の違いに拘わらず地合指数を用いて客観的に比較、評価することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。
【図２】視覚のＭＴＦ特性を説明するための図である。
【図３】縞パターンの空間周波数とコントラスト感度との関係を示すＭＴＦ特性の一例を示す図である。
【図４】二次元のＭＴＦ特性の一例を示す図である。
【図５】異方性を考慮した二次元のＭＴＦ特性の一例を示す図である。
【図６】本発明の第１実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図７】図２８に示す画像から求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像及び地合指数を示す図である。
【図８】図２９に示す画像から求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像及び地合指数を示す図である。
【図９】局所地合指数を算出する際に重み付け演算を行わない場合と重み付けを行った場合との効果の差を説明するための図である。
【図１０】図９に示す効果の差を説明するために用いる地合パターンの一例を示す図である。
【図１１】本発明の第２実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第３実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第４実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第５実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第６実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第６実施形態におけるクラスの分類法の一例を示す図である。
【図１７】本発明の第６実施形態において観察した画像の一例を示す図である。
【図１８】図１７に示す画像から求められる地合分布画像を示す図である。
【図１９】図１７に示す画像から求められるクラス別地合分布画像を示す図である。
【図２０】本発明の第６実施形態で観察を行った複数の画像を示す図である。
【図２１】図２０に示す画像の各々から求められるクラス別地合指数を示す図である。
【図２２】本発明の第７実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図２３】本発明の第８実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図２４】本発明の第８実施形態において求められるクラス影響度判定画像の一例を示す図である。
【図２５】検査対象物としての紙の生産工程の概略を示す工程図である。
【図２６】操業条件の変更に伴うクラス別地合指数ＤＸｎの変化例を示す図である。
【図２７】印刷前に求められた地合指数又はクラス別地合指数と印刷後に行われた目視評価の結果との相関を説明するための図である。
【図２８】均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像を示す図である。
【図２９】均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態による地合検査装置及び地合検査方法について詳細に説明する。尚、以下では、理解を容易にするために、検査対象物が紙であるものとし、紙の地合を検査する地合検査装置及び地合検査方法を例に挙げて説明する。但し、本発明は、紙以外にも不織布等の薄いシート状の検査対象物の地合を検査する地合検査装置及び地合検査方法にも適用可能である。
【００１７】
〔第１実施形態〕
〈地合検査装置の構成〉
図１は、本発明の第１実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。図１に示す通り、本実施形態の地合検査装置１は、照明装置１０、画像入力装置２０、及び制御処理装置３０を備えており、搬送方向Ｚ１に搬送される紙Ｐ（検査対象物）を撮影して得られる画像データに対する画像処理を行い、この画像処理により得られる地合指数に基づいて紙Ｐの地合を検査する。尚、本実施形態の地合検査装置１は、紙Ｐを透過した光による画像（透過光画像）から紙Ｐの地合を検査する透過光方式の地合検査装置である。
【００１８】
照明装置１０は、光源１１及び光学素子１２を備えており、紙Ｐの裏面側に配置されて、紙Ｐの裏面に対して照明光を照射する。光源１１は、紙Ｐに照射すべき照明光（例えば、白色光）を射出する。この光源１１としては、点光源、線光源、及び面光源の何れを用いることもできるが、点光源よりは線光源が望ましく、線光源よりは面光源が望ましい。また、紙Ｐが搬送方向Ｚ１に高速で搬送される場合には、ストロボ発光する光源が望ましい。光学素子１２は、例えばレンズ等であり、光源１１から射出された照明光を紙Ｐの裏面に投射する。尚、この光学素子１２は、不要であれば省略可能である。
【００１９】
画像入力装置２０は、光学素子２１及び撮像装置２２を備えており、紙Ｐの表面側に配置されて、紙Ｐの表面の画像を撮影して得られる画像（一次元画像又は二次元画像）の画像データを出力する。具体的に、画像入力装置２０は、撮像装置２２によって撮影される領域が、照明装置１０によって照明光が照射される領域と紙Ｐを挟んで重なるように配置される。
【００２０】
光学素子２１は、例えばレンズ等であり、紙Ｐを透過した光（透過光）を撮像装置２２に導く。撮像装置２２は、フォトダイオード、ＣＣＤ（Charge Coupled Device：電荷結合素子）、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor：相補型金属酸化膜半導体）等の撮像素子を備えており、撮影した画像の画像データを出力する。尚、撮像素子２２は、一次元画像の画像データを出力するもの、二次元画像の画像データを出力するものの何れを用いることもできるが、本実施形態では二次元画像の画像データを出力するものを例に挙げて説明する。
【００２１】
制御処理装置３０は、照明制御部３１、画像取込部３２、記憶部３３、画像処理部３４、検査制御部３５、及び検査結果出力部３６を備えており、紙Ｐに対する照明光の照射制御を行うとともに、画像入力装置２０から出力される画像データに対する画像処理を行う。そして、画像処理により得られる地合指数を用いて紙Ｐの地合を検査し、その検査結果を出力する。
【００２２】
照明制御部３１は、検査制御部３５の制御の下で、紙Ｐに照射される照明光の光量制御や照射タイミングの制御（例えば、ストロボ発光のタイミング制御）等を行う。画像取込部３２は、例えば画像ボード等であり、検査制御部３５の制御の下で画像入力装置２０から出力される画像データを取り込む。記憶部３３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリで実現され、画像取込部３２で取り込まれた画像データを記憶する。
【００２３】
画像処理部３４は、検査制御部３５の制御の下で、記憶部３３に記憶された画像データを読み出して画像処理を行い、紙Ｐの地合を評価するための地合指数を算出する。ここで、画像処理部３４で算出される地合指数は、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させたものであり、人間の視覚の感知限界（ＪＮＤ：Just Noticeable Difference）を基準として定量的に表現したものである。尚、本実施形態で用いられる地合指数の詳細及び画像処理部３４で行われる画像処理の詳細については後述する。
【００２４】
検査制御部３５は、制御処理装置３０に設けられた各ブロックを制御することにより、地合検査装置１の動作を統括して制御する。具体的には、照明制御部３１を制御して紙Ｐに照射される照明光の光量制御等を行い、画像取込部３２を制御して画像データの取り込み制御を行う。また、画像処理部３４を制御して画像処理の実行制御を行い、画像処理部３４で算出された地合指数を用いた検査結果の出力を行う。検査結果出力部３６は、例えばディスプレイ、データベースサーバ、レコーダ等に対し、地合指数の算出結果や地合指数を用いた紙Ｐの検査結果を出力する。
【００２５】
〈地合指数の詳細〉
次に、本実施形態で用いられる地合指数の詳細について説明する。人間の視覚の感知限界（ＪＮＤ）を基準として地合指数を表現するために、本実施形態では、視覚の空間周波数感度特性、即ちＭＴＦ（Modulation Transfer Function）特性を利用する。図２は、視覚のＭＴＦ特性を説明するための図である。
【００２６】
視覚のＭＴＦ特性とは、図２に示す通り、明暗が正弦波状に変化する縞パターンを人間が観察する際に、縞パターンの空間周波数とコントラスト感度との関係を示すものであり、別の呼び方で視覚系のコントラスト感度関数（ＣＳＦ：Contrast Sensitivity Function）に相当するものである。ここで、コントラスト感度とは、明暗が正弦波状に変化する縞パターンを人間が観察する際に、感知することができる限界のコントラスト（以下、ＪＮＤコントラストという）の逆数をいう。
【００２７】
いま、図２に示す通り、最大輝度がＬＭＡＸであり、最小輝度がＬＭＩＮであり、背景輝度がＬＡである縞パターンを観察する場合を考える。かかる縞パターンを観察した場合に、人間が感知することができる限界の輝度差ΔＬとすると、ＪＮＤコントラストＣＪＮＤは以下の（１）式で表され、コントラスト感度Ｍは以下の（２）式で表される。尚、背景輝度ＬＡ及び輝度差ΔＬは、例えば以下の（３），（４）式でそれぞれ表される。
【００２８】
【数１】
【数２】
【数３】
【数４】
【００２９】
図３は、縞パターンの空間周波数とコントラスト感度との関係を示すＭＴＦ特性の一例を示す図である。図３（ａ）を参照すると、コントラスト感度は、観察する縞パターンの空間周波数に応じて変化し、ある空間周波数ｆ０で最大となることが分かる。図２８（ａ）〜（ｃ）に示す画像（均一度及び平均輝度が同じであるが粒度が異なる画像）において、図２８（ｂ）に示す画像の地合が目立つように観察されるのは、このような空間周波数に応じたコントラスト感度の違いに起因する。
【００３０】
ここで、ＭＴＦ特性は、背景輝度（明度）や観察視角によっても変化する。図３（ｂ）は、背景輝度を変化させたときのＭＴＦ特性を示す図であり、図３（ｃ）は観察視角を変化させたときのＭＴＦ特性を示す図である。尚、図３（ｂ）においては、グラフＬ１４〜Ｌ１１の順に背景輝度が高くなっており、図３（ｃ）においては、グラフＬ２４〜Ｌ２１の順に観察視角が大きくなっている。
【００３１】
図３（ｂ）を参照すると、コントラスト感度は背景輝度が高いほど高くなることが分かる。これは、背景輝度が低い場合よりも高い場合の方が小さなコントラスト差を感知できることを意味する。また、コントラスト感度が最大になる周波数は背景輝度が高くなるにつれて高くなる傾向があることも分かる。図２９（ａ）〜（ｃ）に示す画像（均一度及び粒度が同じであるが平均輝度が異なる画像）において、図２９（ｃ）に示す画像の地合が目立つように観察されるのは、このような背景輝度に応じたコントラスト感度の違いに起因する。また、図３（ｃ）を参照すると、コントラスト感度は観察視野が大きくなるほど高くなることが分かる。
【００３２】
一般的に、視覚のＭＴＦ特性は、以下の（５）式に示すガウス関数Ｇで表される。
【数５】
但し、上記（５）式中の変数ｕは空間周波数であり、変数σはガウス関数Ｇの広がりを決める変数である。尚、空間周波数ｕの単位は、視角１°当りのサイクル数を示すｃｐｄ（cycle per degree：［サイクル数／視角］）である。
【００３３】
図３（ｂ），図３（ｃ）を用いて説明した通り、ＭＴＦ特性（コントラスト感度）は、空間周波数ｕに応じて変化するだけではなく、背景輝度ＬＡや観察視角ｄによっても変化する。このような空間周波数ｕ以外にも背景輝度ＬＡや観察視角ｄを考慮した一次元のＭＴＦ特性（コントラスト感度ＭＢ１）は、例えば以下の（６）式で表される。
【数６】
【００３４】
但し、上記（６）式中の関数Ｘは、高周波でのコントラスト感度ＭＢ１の低下を表現する関数である。また、関数φ１は、コントラスト感度ＭＢ１が背景輝度ＬＡの平方根に比例するという特性を示す関数であり、関数φ２は、低周波でのコントラスト感度ＭＢ１の単調増加を表現する関数である。尚、上記（６）式中のｋは、所定の定数である。上記（６）式において、ガウス関数Ｇは、眼球のレンズ系による高周波の感度低下を表現する関数として用いられ、変数σは背景輝度ＬＡにより決まる瞳の大きさを示す変数として用いられる。
【００３５】
尚、上記（６）式の詳細は、例えば以下の文献に開示されている。
「PHYSICAL MODEL FOR THE CONTRAST SENSITIVITY OF THE HUMAN EYE」，Barten.P.G.J.，SPIE Proceedings，vol.1666，57-64，(1992)
上記（６）式は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）という「医用デジタル画像と通信」に関する国際標準規格において、そのPart 14「表示デバイスの階調特性を統一するための画像表示関数」の規格設計に利用されているモデルである。尚、コントラスト感度ＭＢ１は、一次元のＭＴＦ特性を近似できる関数であれば良く、上記（６）式に限定される訳ではない。但し、背景輝度が考慮された関数であることが望ましく、更には観察視角が考慮された関数であることが望ましい。
【００３６】
本実施形態の地合検査装置１は、紙Ｐの二次元画像を撮影して地合を検査するものである。上記（６）式は、一次元のＭＴＦ特性を表すものであることから、本実施形態では二次元のＭＴＦ特性を表す式を用いる必要がある。空間周波数ｕを水平方向の空間周波数ｕｈと垂直方向の空間周波数ｕｖとで表現すると、上記（６）式で示される一次元ＭＴＦ特性（コントラスト感度ＭＢ１）を以下の（７）式に示す二次元のＭＴＦ特性（コントラスト感度ＭＢ１）に拡張することができる。
【数７】
但し、上記（７）式中の関数ｕ（ｕｈ，ｕｖ）は、以下の（８）式に示す関数である。
【数８】
【００３７】
図４は、二次元のＭＴＦ特性の一例を示す図である。図４に示す二次元のＭＴＦ特性は、図３（ａ）に示す一次元のＭＴＦ特性を、直流成分（周波数が０である成分）を中心に回転させていわば同心円状にしたものである。このため、例えば図４に示す二次元のＭＴＦ特性の中心点Ｏから端点Ａに至るまでの破線に沿うＭＴＦ特性を求めると、図３（ａ）に示す一次元のＭＴＦ特性を得ることができる。
【００３８】
ここで、二次元のＭＴＦ特性は、縞パターンの配列方向に応じて異方性があることが知られている。図５は、異方性を考慮した二次元のＭＴＦ特性の一例を示す図である。図５に示す通り、異方性を考慮した二次元のＭＴＦ特性は、白い部分（コントラスト感度が高い部分）が中心から水平方向及び垂直方向に延びたものとなる。これは、水平方向に沿って明暗が交互に現れる縞パターン（０度の縞パターン）や垂直方向に沿って明暗が交互に現れる縞パターン（９０度の縞パターン）についてはコントラスト感度が高いが、水平方向及び垂直方向の双方に対する斜め方向に沿って明暗が交互に現れる縞パターン（４５度の縞パターン）に対してはコントラスト感度が低いことを意味する。
【００３９】
図５に示す異方性を考慮したＭＴＦ特性は、図４に示す異方性を考慮していないＭＴＦ特性よりも人間の視覚のＭＴＦ特性に近いものである。このため、図５に示す異方性を考慮したＭＴＦ特性を用いることで、人間が紙Ｐの地合を検査する場合と同様の検査を実現することが可能になる。
【００４０】
縞パターンの配列方向に応じた異方性を表現する補正関数Ｄは、例えば以下の（９）式で表される。
【数９】
但し、上記（９）式中のδ，ε，ζ，ηは定数であり、関数θ（ｕｈ，ｕｖ）は以下の（１０）式で表される関数である。
【数１０】
【００４１】
図５に示す異方性を考慮した二次元のＭＴＦ特性（コントラスト感度Ｍ２）は、以下の（１１）式に示す通り、前述した（７）式に上記（９）式を乗算することで得られる。
【数１１】
【００４２】
ここで、前述した通り、画像処理部３４で算出される地合指数は、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させたものであり、人間の視覚の感知限界（ＪＮＤ）を基準として定量的に表現したものである。いま、空間周波数がｕであって背景輝度がＬＡである正弦波状の縞パターンが検査対象物としての紙Ｐに形成されており、これを観察視角ｄで観察している場合を考える。
【００４３】
この縞パターンの背景輝度ＬＡに対するコントラストをＣとし、背景輝度ＬＡ及び観察視角ｄにおけるＭＴＦ特性により、空間周波数ｕのコントラスト感度をＭｕとすると、目立ち度合Ｊは、以下の（１２）式で求められる。
【数１２】
【００４４】
上記（１２）式を参照すると、目立ち度合Ｊは、コントラストＣとコントラスト感度Ｍｕとを乗算したものである。ここで、前述した（２）式に示した通り、コントラスト感度は、明暗が正弦波状に変化する縞パターンを人間が観察する際に、感知することができる限界のコントラストであるＪＮＤコントラストの逆数である。このため、上記（１２）式に示す通り、目立ち度合Ｊは、コントラストＣをＪＮＤコントラストＣＪＮＤで除算したものでもあることから、「コントラストＣがＪＮＤコントラストＣＪＮＤの何倍であるか」を意味するものである。本実施形態では、このＪＮＤコントラストＣＪＮＤが単位（以下、この単位を［ＪＮＤ］と表記する）となる目立ち度合Ｊを、地合指数として用いている。
【００４５】
この目立ち度合Ｊは、０［ＪＮＤ］以上の値をとる。例えば、目立ち度合Ｊの値が０［ＪＮＤ］である場合には検査対象物が完全に均一であることを意味し、１［ＪＮＤ］である場合には検査対象物が感知限界であることを意味する。また、目立ち度合Ｊの値が１［ＪＮＤ］よりも小である場合には人間には感知できないことを意味し、１［ＪＮＤ］以上である場合には、人間が感知できることを意味する。尚、目立ち度合Ｊの値が大きくなるにつれて地合が目立つようになるため悪い地合であることを意味する。
【００４６】
尚、上記（１２）式に示す通り、地合指数（目立ち度合Ｊ）を求めるには、縞パターンの背景輝度ＬＡに対するコントラストＣを得る必要がある。ここで、検査対象物としての紙Ｐを撮影して得られる画像データは、複数の空間周波数成分が重なり合った状態のものである。このため、画像データに対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を行って、空間周波数毎のコントラストを示すコントラスト分布画像を得ている。尚、コントラスト分布画像を容易に得るために、画像入力装置２０から出力される画像データを、画像入力装置２０で得られる画像の物理的な輝度を示す画像データに変換してからＦＦＴ演算を行うのが望ましい。
【００４７】
〈画像処理部の構成〉
次に、以上説明した地合指数（目立ち度合Ｊ）を算出する画像処理部３４の具体的構成について説明する。図６は、本発明の第１実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。図６に示す通り、画像処理部３４は、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部４３を備えており、検査制御部３５から出力される画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２に応じ、記憶部３３から読み出した画像データＤ１に対する画像処理を行って地合指数ＤＸを算出する。
【００４８】
ここで、検査制御部３５から出力される画像入力条件データＤ１１は、検査対象物としての紙Ｐの画像を得るために用いられている照明装置１０及び画像入力装置２０の器差の影響を排除するためのデータであり、例えば輝度変換特性パラメータ、露光時間パラメータ、ノイズ特性パラメータ、実寸変換パラメータを含むデータである。他方、検査制御部３５から出力される観察条件データＤ１２は、検査対象物としての紙Ｐの観察条件を人間が紙Ｐを観察する場合と同様の観察条件に設定するためのデータであり、例えば観察視距離パラメータ及び観察輝度パラメータを含むデータである。
【００４９】
画像入力条件データＤ１１に含まれる輝度変換特性パラメータは、画像入力装置２０から出力される画像データ（記憶部３３から読み出した画像データＤ１）を物理量としての輝度値（例えば、単位が［ｃｄ／ｍ２］である輝度値）に変換するために用いられるパラメータである。露光時間パラメータは、画像入力装置２０が備える撮像装置２２で紙Ｐを撮影する際の露光時間を示すパラメータである。
【００５０】
上記の輝度変換特性パラメータとしては、例えば予め輝度の安定した光源（例えば、積分球等を備える光源）の輝度を変化させながら画像入力装置２０で光源を撮影して画像データを得ておき、輝度及び露光時間に対する画像データの階調特性をもとに作成した変換テーブルの値、或いは、変換式の係数が用いられる。
【００５１】
ここで、一般的に、画像入力装置２０から出力される画像データの階調Ｖは、露光時間Ｔに比例するとともに、画像入力装置２０が産業用である場合には入力輝度Ｌに比例し、画像入力装置２０が民生用である場合には入力輝度Ｌのべき乗に比例する。このため、上記の変換式は、輝度の安定した光源を撮影するときの露光時間をＴ０とすると、例えば以下の（１３）式で表される。
【数１３】
上記（１３）式中の係数α，β，γ，及びＴ０が、上述の輝度変換特性パラメータとして用いられる。尚、（１３）式中の係数βは、画像入力装置２０が産業用である場合には値が「１」である。
【００５２】
ノイズ特性パラメータは、画像入力装置２０の光ショットノイズや暗電流の影響を除去するためのパラメータである。ここで、光ショットノイズは、一般的に信号量の平方根に比例するとされ、画像データの画素値が大きいほど大きくなる。このノイズ特性パラメータとしては、例えば予め輝度の安定した光源（例えば、積分球等を備える光源）の輝度を変化させながら画像入力装置２０で光源を撮影して画像データを得ておき、画像データの階調ばらつきの特性をもとに作成した変換テーブルの値、或いは、変換式の係数が用いられる。
【００５３】
上記の変換式は、ノイズによるばらつき量をＮとし、画像データの階調をＶとすると、例えば以下の（１４）式で表される。
【数１４】
上記（１４）式中の係数ａ，ｂ，ｃが、ノイズ特性パラメータとして用いられる。
【００５４】
実寸変換パラメータは、観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとともに、ＭＴＦ特性を決定付ける観察視角を設定するためのパラメータである。実寸変換パラメータは、画像入力装置２０で撮影される画像の寸法を、紙Ｐ上における実寸法に変換するために用いられるパラメータであり、例えば画像入力装置２０が備える撮像装置２２の１画素で撮影することができる紙Ｐ上における大きさを示す値が用いられる。この実寸変換パラメータは、画像入力装置２０の設置条件の違いや器差の影響を排除するために用いられる。
【００５５】
観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータは、検査対象物としての紙Ｐを観察する距離（視距離）を規定するパラメータであり、任意の値を規定することができる。この観察視距離パラメータは、あたかも人間がその視距離から検査対象物としての紙Ｐを観察している観察条件を設定するためのものである。ここで、視距離が変わると視角が変わるため、人間が感じる地合の目立ち度合も変化する。算出される地合指数（目立ち度合）の客観性を維持するため、観察視距離パラメータは、検査対処物の種類毎、製紙ライン毎、事業所毎、或いは企業毎に固定され、更には業界内で固定されているのが望ましい。
【００５６】
観察輝度パラメータは、検査対象物としての紙Ｐを観察する輝度を規定するパラメータであり、任意の値を規定することができる。この観察輝度パラメータは、紙Ｐの種類や装置の種類によらず、透過光量が予め定められた基準光量（基準輝度）に調整された状態で紙Ｐを観察した際の目立ち度合を算出するためのものである。ここで、紙Ｐの種類による透過率の違いがある場合、或いは、装置による光量の違い等がある場合には、人間が感じる地合の目立ち度合も変化する。このため、算出される地合指数（目立ち度合）の客観性を維持するため、観察輝度パラメータは、検査対処物の種類毎、製紙ライン毎、事業所毎、或いは企業毎に固定され、更には業界内で固定されているのが望ましい。
【００５７】
測定領域設定部４１は、記憶部３３に記憶された画像データＤ１を読み出し、読み出した画像データＤ１で示される画像に対して地合指数ＤＸを算出する領域を設定する。具体的には、記憶部３３から読み出した画像データＤ１で示される画像から検査対象物としての紙Ｐが撮影されている領域を抽出し、この抽出した領域に対して地合指数ＤＸを算出する領域（以下、検査領域という）を設定する。
【００５８】
画像補正部４２は、測定領域設定部４１によって検査領域が設定された画像データに重畳しているノイズを除去する。例えば、画像データに重畳している高周波ノイズの除去、照明装置１０や画像入力装置２０の光学特性に起因する照度ムラや画像入力装置２０の開口特性に起因する低周波のシェーディングの除去を行って、ノイズが除去された補正画像データを出力する。
【００５９】
具体的に、画像補正部４２は、検査制御部３５から出力される画像入力条件データＤ１１に含まれるノイズ特性パラメータから、画像入力装置２０の光ショットノイズや暗電流等に起因する高周波ノイズを除去したノイズ補正画像データＩＮＣを生成する。例えば、画像データＤ１のうちの検査領域内におけるデータ（以下、原画像データＩＯという）に対して３×３画素のサイズで移動平均処理を行うことにより平均画像データＩＯＡを求め、前述した（１４）式を用いて平均画像データＩＯＡの画素毎のノイズ量を示す高周波ノイズ量画像ＩＮを生成する。そして、原画像データＩＯと平均画像データＩＯＡとの画素毎の差分を求め、この差分の値が上記の高周波ノイズ量画像ＩＮより小さい場合にはその差分をノイズとみなして平均画像データＩＯＡの値を真の値とし、上記の高周波ノイズ量画像ＩＮより大きい場合には原画像データＩＯから高周波ノイズ量画像ＩＮを取り除いた値を真の値とすることでノイズ補正画像データＩＮＣを生成する。
【００６０】
次いで、画像補正部４２は、上記のノイズ補正画像データＩＮＣに対し、移動平均処理やＦＦＴ演算、光学シミュレーション等によりシェーディング画像データＩＳと、シェーディング画像データＩＳの基準領域の値ＶＢを取得し、例えば以下の（１５）式に示す演算式を用いてシェーディング補正データＩＣを生成する。ここで、基準領域の値ＶＢとしては、例えばシェーディング画像データＩＳの画像中心の値、或いは、画像中心を含む領域の平均値若しくは最大値を用いる。上記のシェーディング補正データＩＣが、画像補正部４２から補正画像データとして出力される。
【数１５】
【００６１】
地合指数算出部４３は、輝度変換部５１（変換手段）、観察輝度変換部５２（調整手段）、局所サイズ算出部５３、局所領域設定部５４（設定手段）、ＦＦＴ演算部５５（第１演算手段）、ＭＴＦ演算部５６、局所地合指数演算部５７（第２演算手段）、地合分布画像生成部５８、及び地合分布統計演算部５９（統計演算手段）を備える。かかる構成の地合指数算出部４３は、検査制御部３５から出力される画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２を用いて、画像補正部４２から出力される補正画像データから地合指数ＤＸを算出する。
【００６２】
輝度変換部５１は、画像入力条件データＤ１１に含まれる輝度変換特性パラメータ及び露光時間パラメータを用いて、画像補正部４２からの補正画像データを物理量としての輝度値（例えば、単位が［ｃｄ／ｍ２］である輝度値）を示す輝度画像データに変換する。具体的には、輝度変換特性パラメータ（α，β，γ，Ｔ０）及び露光時間パラメータ（Ｔ）を（１３）式にそれぞれ代入するとともに、画像補正部４２から出力される補正画像データＩＣ（各画素の階調値）を（１３）式の変数Ｖに代入して各画素の入力輝度Ｌを求めることにより、補正画像データＩＣを輝度画像データＩＬに変換する。
【００６３】
観察輝度変換部５２は、観察条件データＤ１２に含まれる観察輝度パラメータを用いて、輝度変換部５１からの輝度画像データＩＬを観察輝度画像データＩＬＳに変換する。ここで、観察輝度画像データＩＬＳは、透過光量が予め定められた基準光量に調整された状態で紙Ｐを観察したときの輝度を示すデータである。かかる変換処理を行うのは、紙Ｐの種類や装置の種類によらずに、紙Ｐの地合の客観的な検査を実現するためである。
【００６４】
具体的に、観察輝度変換部５２は、輝度変換部５１からの輝度画像データＩＬの平均輝度ＬＡを算出し、輝度画像データＩＬ、平均輝度ＬＡ、及び観察条件データＤ１２に含まれる観察輝度パラメータＬＶを、例えば以下の（１６）式に代入することにより観察輝度画像データＩＬＳを求める。
【数１６】
【００６５】
局所サイズ算出部５３は、画像入力条件データＤ１１に含まれる実寸変換パラメータと観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとから、検査領域内に設定すべき局所領域の大きさを示す局所領域サイズＲｈ，Ｒｖと、局所領域の視角を示す局所領域視角ｄｈ，ｄｖとを算出する。ここで、人間が紙Ｐを目視にて検査する場合には、例えば視角２°程度の限定された視野で紙Ｐを観察し、注視点を動かしながら紙Ｐの全体を検査する。上記の局所領域は、人間が行う検査と同様の検査を実現すべく設定される領域であって、人間の限定された視野で観察される領域に相当する領域である。
【００６６】
具体的に、局所サイズ算出部５３は、例えば画像入力条件データＤ１１に含まれる実寸変換パラメータと観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとを用いて、視角２°に相当する画素数を局所領域サイズＲｈ，Ｒｖとして算出する。ここで、局所領域サイズＲｈ，Ｒｖを画素数で表現すると、この局所領域サイズＲｈ，Ｒｖの大きさを有する局所領域の視角は２°からずれるのが殆どである。このため、局所サイズ算出部５３は、画像入力条件データＤ１１に含まれる実寸変換パラメータと観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとを用いて、画素数で表現された局所領域サイズＲｈ，Ｒｖの大きさを有する局所領域の視角を局所領域視角ｄｈ，ｄｖとして算出する。
【００６７】
局所領域設定部５４は、局所サイズ算出部５３で算出される局所領域サイズＲｈ，Ｒｖを用いて検査領域内に局所領域を設定する。具体的には、例えば水平方向の大きさが局所領域サイズＲｈであって、垂直方向の大きさが局所領域サイズＲｖであり、隣接する局所領域の端部が重なり合うようにマトリクス状に配列された矩形形状の複数の局所領域を検査領域内に設定する。
【００６８】
ＦＦＴ演算部５５は、空間周波数毎のコントラストを示すコントラスト分布画像Ｃｉ（第１データ）を算出する。具体的には、観察輝度変換部５２で変換された観察輝度画像データＩＬＳから、局所領域設定部５４で設定された１つの局所領域内のデータ（以下、局所領域観察輝度画像データＩＬＳｉという）を抽出し、この局所領域観察輝度画像データＩＬＳｉに対して二次元ＦＦＴ演算を行ってパワースペクトル画像を求め、局所領域の大きさ（Ｒｈ×Ｒｖ）で除算することで正規化パワースペクトル画像を求める。そして、正規化パワースペクトル画像を、その中心点の値で除算することによって、コントラスト分布画像Ｃｉを算出する。
【００６９】
ここで、正規化パワースペクトル画像の中心点の値は、局所領域観察輝度画像データＩＬＳｉが抽出された局所領域の平均輝度ＬＡｉを表す。このため、正規化パワースペクトル画像を、その中心点の値で除算すればコントラスト分布画像を求めることができる。尚、一般的に、ＦＦＴ演算では、信号の不連続性により生成されるパワースペクトルに実際存在しない成分が出現する。このため、例えば赤池窓と呼ばれる窓関数を用いて補正しておくのが望ましい。
【００７０】
ＭＴＦ演算部５６は、局所サイズ算出部５３で設定された局所領域視角ｄｈ，ｄｖとＦＦＴ演算部５５で用いられる平均輝度ＬＡｉとを用いて、ＭＴＦ画像Ｍ２ｉ（第２データ）を生成する。このＭＴＦ画像Ｍ２ｉは、観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータ及び観察輝度パラメータで規定される観察条件で紙Ｐを観察した場合の空間周波数毎のコントラスト感度を示すものである。
【００７１】
具体的に、ＭＴＦ演算部５６は、ＦＦＴ演算部５５で算出されるコントラスト分布画像で用いられている空間周波数ｆｈ，ｆｖを局所領域視角ｄｈ，ｄｖでそれぞれ除算することにより、単位が［サイクル数／視角］である空間周波数ｕｈ，ｕｖに変換する。そして、この空間周波数ｕｈ，ｕｖ、ＦＦＴ演算部５５で用いられる平均輝度ＬＡｉ、及び局所領域視角ｄｈ，ｄｖを、例えば（１１）式に代入することでＭＴＦ画像Ｍ２ｉを生成する。
【００７２】
局所地合指数演算部５７は、ＦＦＴ演算部５５で求められたコントラスト分布画像Ｃｉと、ＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを用いて局所地合指数Ｊｉを算出する。具体的には、（１２）式に示されている通り、コントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算し、これにより得られた値を加算することによって、局所地合指数Ｊｉを算出する。
【００７３】
地合分布画像生成部５８は、局所地合指数演算部５７で算出される局所地合指数Ｊｉから、局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像を生成する。つまり、局所領域設定部５４によって検査領域内に複数の局所領域が設定されており、ＦＦＴ演算部５５、ＭＴＦ演算部５６、及び局所地合指数演算部５７によって局所領域の各々について局所地合指数Ｊｉが求められることから、地合分布画像生成部５８は、検査領域内における局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像を生成する。
【００７４】
地合分布統計演算部５９は、地合分布画像生成部５８で生成される局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して統計的演算を行って地合指数ＤＸを求める。具体的に、地合分布統計演算部５９は、例えば局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して平均化処理、最大値算出処理、標準偏差算出処理等を行い、これらの処理によって得られた値を地合指数ＤＸとして求める。尚、局所領域設定部５４によって検査領域内に１つの局所領域のみが設定された場合には、局所地合指数演算部５７で算出された局所地合指数Ｊｉが地合指数ＤＸとなる。
【００７５】
〈地合検査装置の動作〉
次に、上記構成の地合検査装置の動作について説明する。検査が開始されると、検査制御部３５によって照明制御部３１が制御され、照明装置１０から検査対象物としての紙Ｐの裏面に対して照明光が照射される。紙Ｐに照射された照明光は、その一部が紙Ｐを透過し、残りが裏面で反射或いは散乱される。
【００７６】
照明光が紙Ｐに照射されている間（紙Ｐを透過する一部の光がある間）の所定のタイミングで、画像入力装置２０が備える撮像装置２２によって紙Ｐの表面が撮影され、その画像の画像データが画像入力装置２０から出力される。画像入力装置２０から出力された画像データは、検査制御部３５の制御によって画像取込部３２に取り込まれて記憶部３３に記憶される。
【００７７】
画像データが記憶部３３に記憶されると、検査制御部３５から画像処理部３４に対して画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２が出力され、検査制御部３５の制御の下で、記憶部３３に記憶された画像データＤ１が画像処理部３４に読み出されて地合指数ＤＸを算出する処理が開始される。尚、ここでは、画像データが記憶部３３に記憶されてから画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２が検査制御部３５から画像処理部３４に出力されるとしているが、検査制御部３５から画像処理部３４に対する画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２の出力は、検査開始前に予め行っていても良い。
【００７８】
画像処理部３４の処理が開始されると、まず記憶部３３から読み出された画像データＤ１で示される画像から紙Ｐが撮影されている領域を抽出し、この抽出した領域に対して検査領域を設定する処理が測定領域設定部４１で行われる。次に、検査領域が設定された画像データに重畳しているノイズを除去する処理が画像補正部４２で行われ、前述した（１５）式に示す演算式を用いて生成されたシェーディング補正データＩＣが補正画像データとして地合指数算出部４３に出力される。
【００７９】
補正画像データが地合指数算出部４３に入力されると、まず画像入力条件データＤ１１に含まれる輝度変換特性パラメータ及び露光時間パラメータを用いて、補正画像データを物理量としての輝度値（例えば、単位が［ｃｄ／ｍ２］である輝度値）を示す輝度画像データＩＬに変換する処理が輝度変換部５１で行われる。次いで、観察条件データＤ１２に含まれる観察輝度パラメータを用いて、輝度変換部５１からの輝度画像データＩＬを観察輝度画像データＩＬＳに変換する処理が観察輝度変換部５２で行われる。これにより、透過光量が予め定められた基準光量に調整された状態で紙Ｐを観察したときの輝度を示す観察輝度画像データＩＬＳが求められるため、紙Ｐの種類や装置の種類によらずに、紙Ｐの地合の客観的な検査が実現されることになる。
【００８０】
観察輝度画像データＩＬＳが求められると、画像入力条件データＤ１１に含まれる実寸変換パラメータと観察条件データＤ１２に含まれる観察視距離パラメータとから、検査領域内に設定すべき局所領域の大きさを示す局所領域サイズＲｈ，Ｒｖと、局所領域の視角を示す局所領域視角ｄｈ，ｄｖとを算出する処理が局所サイズ算出部５３で行われる。そして、局所サイズ算出部５３で算出される局所領域サイズＲｈ，Ｒｖを用いて検査領域内に局所領域を設定する処理が局所領域設定部５４で行われる。
【００８１】
以上の処理が終了すると、検査領域内に設定された局所領域に対して空間周波数毎のコントラストを示すコントラスト分布画像Ｃｉを算出する処理がＦＦＴ演算部５５で行われる（第１ステップ）。また、局所サイズ算出部５３で設定された局所領域視角ｄｈ，ｄｖとＦＦＴ演算部５５で用いられる平均輝度ＬＡｉとを用いて、ＭＴＦ画像Ｍ２ｉを生成する処理がＭＴＦ演算部５６で行われる（第２ステップ）。
【００８２】
そして、ＦＦＴ演算部５５で求められたコントラスト分布画像Ｃｉと、ＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを用いて局所地合指数Ｊｉを算出する処理が局所地合指数演算部５７で行われる（第３ステップ）。具体的には、前述した（１２）式に示されている通り、ＦＦＴ演算部５５で求められたコントラスト分布画像Ｃｉと、ＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算し、これにより得られた値を加算することによって、局所地合指数Ｊｉが算出される。
【００８３】
以上のＦＦＴ演算部５５、ＭＴＦ演算部５６、及び局所地合指数演算部５７の処理は、検査領域内に設定された局所領域の各々に対して行われる。ここで、これらＦＦＴ演算部５５、ＭＴＦ演算部５６、及び局所地合指数演算部５７の処理は、１つの局所領域毎に順次行っても良く、或いは、複数の局所領域について並行して行っても良い。複数の局所領域に対する処理を並行して行うことにより、局所地合指数Ｊｉの算出に要する時間を短縮することができる。
【００８４】
検査領域内に設定された全ての局所領域についての局所地合指数Ｊｉが算出されると、地合分布画像生成部５８によって局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像が生成される。そして、地合分布統計演算部５９において、局所地合指数Ｊｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して平均化処理、最大値算出処理、標準偏差算出処理等が行われ、これらの処理によって得られた値が地合指数ＤＸとして求められる。
【００８５】
以上の処理によって算出された地合指数ＤＸは、画像処理部３４から検査制御部３５に出力され、地合指数ＤＸに基づいて地合の良否が検査される。例えば、地合指数ＤＸの値が１［ＪＮＤ］以上であって５０［ＪＮＤ］以下である場合には検査結果が「良好」となり、地合指数ＤＸの値が５０［ＪＮＤ］よりも大である場合には検査結果が「不良」となる。このようにして得られた地合指数ＤＸ及び検査制御部３５の検査結果は、検査結果出力部３６に出力される。
【００８６】
図７は、図２８に示す画像（均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像）から求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像及び地合指数を示す図である。また、図８は、図２９に示す画像（均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像）から求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像及び地合指数を示す図である。尚、図７，図８に示す地合分布画像及び地合指数は、図２８，図２９に示す画像に対し、画像高さの１０倍の距離を観察視距離として求められたものである。また、図７，図８に示す地合分布画像は、所地合指数の値が大きいほど明るくなるように図示している。
【００８７】
図２８に示す画像の地合は、（ｃ）に示す画像が最も良く、次いで（ａ）に示す画像が良く、（ｂ）に示す画像が最も悪いと人間が目視にて認識することができるものであった。図７を参照すると、明部は、（ｃ）に示す地合分布画像が最も少なく、次いで（ａ）に示す地合分布画像が少なく、（ｂ）に示す地合分布画像が最も多い。また、地合指数は、（ｃ）に示すものが最も小さく、次いで（ａ）に示すものが小さく、（ｂ）に示すものが最も大きい。
【００８８】
また、図２９に示す画像の地合は、（ａ）に示す画像が最も良く、次いで（ｂ）に示す画像が良く、（ｃ）に示す画像が最も悪いと人間が目視にて認識することができるものであった。図８を参照すると、明部は、（ａ）に示す地合分布画像が最も少なく、次いで（ｂ）に示す地合分布画像が少なく、（ｃ）に示す地合分布画像が最も多い。また、地合指数は、（ａ）に示すものが最も小さく、次いで（ｂ）に示すものが小さく、（ｃ）に示すものが最も大きい。
【００８９】
以上の通り、均一度及び平均輝度が同じであって粒度が異なる画像と、均一度及び粒度が同じであって平均輝度が異なる画像との双方の画像について、地合分布画像の明暗及び地合指数の値の大小が人間の目視による地合の感じ方と一致する。これは、本実施形態の地合検査装置１で紙を検査したときの検査結果が、人間（熟練の検査員）が目視で検査したときの検査結果と一致することを意味する。
【００９０】
ここで、上述した実施形態では、画像処理部３４に設けられた局所地合指数演算部５７が、ＦＦＴ演算部５５で求められたコントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算し、これにより得られた値を加算することによって、局所地合指数Ｊｉを算出するものを例に挙げて説明した。しかしながら、局所地合指数演算部５７は、以下の（１７）式に示す通り、重み付け演算を行って局所地合指数Ｊｉを算出するものであっても良い。
【００９１】
具体的には、コントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算して得られた値のｗ乗（ｗは任意の実数）を演算して加算し、これにより得られた値の１／ｗ乗値を求めて局所地合指数Ｊｉとしてもよい。かかる重み付け演算を行うことで、地合指数の精度をより向上させることができる。
【数１７】
尚、上記（１７）式において、ｗの値を「１」にすれば、上述した実施形態で説明した処理と同様の処理（重み付け演算を行わずに局所地合指数Ｊｉを算出する処理）が行われる。
【００９２】
図９は、局所地合指数を算出する際に重み付け演算を行わない場合と重み付けを行った場合との効果の差を説明するための図であって、（ａ）は重み付け演算を行わない場合の効果を示す図であり、（ｂ）は重み付け演算を行った場合の効果を示す図である。また、図１０は、図９に示す効果の差を説明するために用いる地合パターンの一例を示す図である。図１０（ａ）に示す地合パターンは、明暗が水平方向に正弦波状に変化する縞パターン（以下、正弦波状パターンという）であり、図１０（ｂ）に示す地合パターンは、形状が円形である塊状のパターン（以下、塊状パターンという）である。
【００９３】
図９（ａ），（ｂ）では、横軸に人間の目視による検査結果（実験値）をとり、縦軸に地合検査装置１の検査結果（予測値）をとっている。但し、人間の目視による検査から地合指数を直接求めるのは困難であるため、図１０（ａ）に示す正弦波状パターンを、周波数（水平方向の明暗の数）や背景輝度を異ならせて目視にて観察し、或いは、図１０（ｂ）に示す塊状パターンを、大きさや背景輝度を異ならせて目視にて観察してＪＮＤコントラストを求める実験を行い、この実験によって得られるＪＮＤコントラスト［％］を横軸の「実験値」としている。
【００９４】
また、以上の実験と同様の実験を地合検査装置１で行った場合には、算出される地合指数の値がほぼ「１」になって差が小さいため、重み付け演算の有無による効果を評価するのは難しい。このため、図９（ａ），（ｂ）では、前述した（１２）式から、コントラストＣ（図１０（ａ）に示す正弦波状パターンや図１０（ｂ）に示す塊状パターンのコントラスト）を、地合指数Ｊ（重み付け演算を行わずに算出された地合指数、或いは、重み付け演算を行って算出された地合指数）で除算して得られるＪＮＤコントラスト［％］を縦軸の「予測値」としている。
【００９５】
図９（ａ）を参照すると、図１０（ａ）に示す正弦波状パターンを観察した場合には、近似直線Ｑ１の相関係数Ｒ２が「０．９４」となって実験値と予測値との間に高い相関があることが分かる。しかしながら、図１０（ａ）に示す正弦波状パターンを観察した場合に加え、図１０（ｂ）に示す塊状パターンを観察した場合を含めた際には、近似直線Ｑ２の相関係数Ｒ２が「０．４０」となって実験値と予測値との間に高い相関がないことが分かる。
【００９６】
これに対し、図９（ｂ）を参照すると、図１０（ａ）に示す正弦波状パターンを観察した場合に加え、図１０（ｂ）に示す塊状パターンを観察した場合を含めた際でも、近似直線Ｑ３の相関係数Ｒ２が「０．９４」となり、観察するパターンの形状の違いに拘わらず、実験値と予測値との間に高い相関があることが分かる。尚、図９（ｂ）に示す結果は、前述した（１７）式中のｗの値を「１．３」にした場合に得られたものである。このように、重み付け演算を行って地合指数を求めることにより、地合指数の精度をより向上させることができる。
【００９７】
以上の通り、本実施形態では、ＦＦＴ演算部５５で算出されたコントラスト分布画像と、ＭＴＦ演算部５６で求められたＭＴＦ画像とを空間周波数毎に乗算し、これにより得られた値を加算することによって、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸを算出している。このため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することができる。これにより、例えば書類や電話等で地合指数を知らせるだけで、地合の程度を相手方に伝えることが可能になる。
【００９８】
また、地合指数ＤＸを算出するに当り、紙Ｐの種類や装置の種類によらず、透過光量を予め定められた基準光量（基準輝度）に調整しているため、検査条件等の違いに拘わらず地合指数を用いて客観的に検査することが可能になる。これにより、検査条件によらず安定した地合指数の算出が可能であるとともに、異なる製造ラインで製造される紙Ｐの地合を相互比較するといったことが可能になる。
【００９９】
〔第２実施形態〕
図１１は、本発明の第２実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。図１１に示す通り、本実施形態の地合検査装置２は、図１に示す地合検査装置１と同様に、照明装置１０、画像入力装置２０、及び制御処理装置３０を備えており、搬送方向Ｚ１に搬送される紙Ｐ（検査対象物）を撮影して得られる画像データに対する画像処理を行い、この画像処理により得られる地合指数に基づいて紙Ｐの地合を検査するものである。
【０１００】
但し、図１に示す地合検査装置１は、照明装置１０に対し紙Ｐを挟んで反対側に画像入力装置２０が配置されており、紙Ｐを透過した光による画像（透過光画像）から紙Ｐの地合を検査する透過光方式の地合検査装置であった。これに対し、本実施形態の地合検査装置２は、紙Ｐに対し、照明装置１０と同じ側に画像入力装置２０が配置されており、紙Ｐの表面で反射或いは散乱された光による画像（反射光画像）から紙Ｐの地合を検査する反射光方式の地合検査装置である。
【０１０１】
尚、本実施形態の地合検査装置２は、反射光画像から紙Ｐの地合を検査する点において図１に示す地合検査装置１と相違するだけであり、制御処理装置３０の構成及び動作は図１に示す地合検査装置１と同様である。このため、地合検査装置２の構成及び動作の詳細な説明は省略する。本実施形態の地合検査装置２も、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸを算出しているため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することができる等の効果が得られる。
【０１０２】
〔第３実施形態〕
図１２は、本発明の第３実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。図１２に示す通り、本実施形態の地合検査装置３は、紙Ｐの表面側に配置された照明装置１０ａ及び画像入力装置２０ａ、紙Ｐの裏面側に配置された照明装置１０ｂ及び画像入力装置２０ｂ、並びに制御処理装置３０を備えており、搬送方向Ｚ１に搬送される紙Ｐ（検査対象物）の両面を撮影して得られる画像データの各々に対する画像処理を行い、この画像処理により得られる地合指数に基づいて紙Ｐの地合を両面同時に検査可能なものである。
【０１０３】
照明装置１０ａ，１０ｂは、図１に示す照明装置１０が備える光源１１及び光学素子１２と同様の光源１１ａ及び光学素子１２ａ、光源１１ｂ及び光学素子１２ｂをそれぞれ備える。画像入力装置２０ａ，２０ｂは、図１に示す画像入力装置２０が備える光学素子２１及び撮像装置２２と同様の光学素子２１ａ及び撮像装置２２ａ、光学素子２１ｂ及び撮像装置２２ｂをそれぞれ備える。
【０１０４】
制御処理装置３０は、画像取込部３２ａ，３２ｂ、記憶部３３ａ，３３ｂ、画像処理部３４ａ，３４ｂ、検査結果出力部３６、照明制御部６１、及び検査制御部６２を備えており、紙Ｐに対する照明光の照射制御を行うとともに、画像入力装置２０から出力される画像データに対する画像処理を行う。そして、画像処理により得られる地合指数を用いて紙Ｐの地合を検査し、その検査結果を出力する。
【０１０５】
画像取込部３２ａ、記憶部３３ａ、及び画像処理部３４ａは、図１に示す画像取込部３２、記憶部３３、及び画像処理部３４と同様のものであり、検査制御部６２の制御の下で、画像入力装置２０ａから出力される画像データの取り込み、記憶、及び画像処理をそれぞれ行う。画像取込部３２ｂ、記憶部３３ｂ、及び画像処理部３４ｂも、図１に示す画像取込部３２、記憶部３３、及び画像処理部３４と同様のものであり、検査制御部６２の制御の下で、画像入力装置２０ｂから出力される画像データの取り込み、記憶、及び画像処理をそれぞれ行う。
【０１０６】
照明制御部６１は、検査制御部６２の制御の下で、紙Ｐの表面及び裏面の各々に照射される照明光の光量制御や照射タイミングの制御（例えば、ストロボ発光のタイミング制御）等を行う。検査制御部６２は、照明制御部６１を制御して紙Ｐの表面及び裏面の各々に照射される照明光の光量制御を行い、画像取込部３２ａ，３２ｂを制御して画像データの取り込み制御を行い、画像処理部３４ａ，３４ｂを制御して画像処理の実行制御を行う。尚、画像処理部３４ａ，３４ｂで地合指数が算出された場合には、検査制御部６２は、それらの地合指数や検査結果を検査結果出力部３６に出力する。
【０１０７】
本実施形態の地合検査装置３は、紙Ｐの表面における反射光画像から紙Ｐの表面の地合を検査すると同時に、紙Ｐの裏面における反射光画像から紙Ｐの裏面の地合を検査すること（両面同時検査）が可能なものであるが、各々の反射光画像を示す画像データに対して制御処理装置３０で行われる処理は、図１に示す地合検査装置１と同様である。このため、地合検査装置３の構成及び動作の詳細な説明は省略する。
【０１０８】
本実施形態の地合検査装置３も、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸを算出しているため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することができる等の効果が得られる。また、本実施形態の地合検査装置３は、紙Ｐの表面の地合と裏面の地合とを切り分けることができるため、例えば表面及び裏面の地合の分布や搬送方向Ｚ１のトレンドを解析することで、紙Ｐの表面側と裏面側との管理を個別に行うことができる。
【０１０９】
〔第４実施形態〕
図１３は、本発明の第４実施形態による地合検査装置の構成を示すブロック図である。図１３に示す通り、本実施形態の地合検査装置４は、紙Ｐを挟むように配置された照明装置１０ａ，１０ｂ、紙Ｐの表面側に配置された画像入力装置２０、及び制御処理装置３０を備える構成である。尚、画像入力装置２０は、紙Ｐの表面側に配置されていてもよく、紙の裏面側に配置されていても良い。
【０１１０】
つまり、本実施形態の地合検査装置４は、第１実施形態の地合検査装置１と第２実施形態の地合検査装置２とをいわば組み合わせた構成をしており、搬送方向Ｚ１に搬送される紙Ｐ（検査対象物）の透過地合と反射地合との検査が可能である。但し、第１，第２実施形態による地合検査装置１，２に設けられる照明制御部３１は、１つの照明装置１０の制御を行うものであったが、本実施形態の地合検査装置４に設けられる照明制御部３１は、第３実施形態の地合検査装置３に設けられる照明制御部６１と同様に、２つの照明装置１０ａ，１０ｂの制御を行う点が相違する。
【０１１１】
本実施形態の地合検査装置４は、紙Ｐを挟むように照明装置１０ａ，１０ｂを配置しているため、例えば照明装置１０ａ，１０ｂの発光タイミングを異ならせることによって、画像入力装置２０からは、透過光画像の画像データと反射光画像の画像データとが別々に出力される。このため、これら透過光画像の画像データと反射光画像の画像データとに対し、第１，第２実施形態と同様の画像処理を施せば、紙Ｐの透過地合と反射地合とを検査することができる。
【０１１２】
尚、本実施形態の地合検査装置４は、透過地合及び反射地合の双方の検査が可能である点において第１，第２実施形態の地合検査装置１，２と相違するものの、制御処理装置３０で行われる具体的な画像処理は地合検査装置１，２と同様である。このため、地合検査装置４で行われる画像処理の詳細な説明は省略する。本実施形態の地合検査装置４も、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸを算出しているため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することができる等の効果が得られる。
【０１１３】
〔第５実施形態〕
図１４は、本発明の第５実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。図１４に示す通り、画像処理部３４は、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部４３に加えて、地合劣化領域抽出部７１と欠陥判定部７２とを備える構成であり、地合指数ＤＸの算出に加えて紙Ｐの欠陥検出を可能とするものである。この図１４に示す画像処理部３４は、図１に示す透過光方式の地合検査装置１、図１１に示す反射光方式の地合検査装置２、図１２に示す両面同時検査が可能な地合検査装置３、及び図１３に示す透過方式・反射方式の検査が可能な地合検査装置４の何れにも適用することができる。
【０１１４】
地合劣化領域抽出部７１は、地合分布画像生成部５８で生成される地合分布画像に対して閾値を設定し、局所地合指数が閾値よりも大きくなる領域と、局所地合指数が閾値以下となる領域とを二値化処理等により抽出する。尚、地合劣化領域抽出部７１は、抽出した領域に対してラベリング処理等を行ってラベル付けを行う。
【０１１５】
欠陥判定部７２は、地合劣化領域抽出部７１で抽出された各領域に対応する領域を観察輝度変換部５２で生成された観察輝度変換画像から切り出して判定使用画像とし、この判定使用画像の特性を評価して欠陥領域、欠陥種類を判定する。尚、判定に使用する画像としては、観察輝度変換画像に代えて画像補正部４２で生成される補正画像や輝度変換部５１で生成される輝度画像を用いてもよい。
【０１１６】
ここで、欠陥領域は、判定使用画像の平均値からの乖離が大きな領域とみなすことができる。このため、欠陥判定部７２は、例えば判定使用画像の平均値を算出し、その平均値より高い領域、或いは低い領域を抽出することで欠陥領域であるか否かの判定を行う。また、欠陥判定部７２は、抽出した領域が平均値に対して高い領域であるか、或いは低い領域であるかによって明欠陥か暗欠陥かを分類する。更には、抽出した領域が点状であるか、或いはスジ状であるか等をフィルタリング処理や学習により判断することで欠陥種類を判定する。
【０１１７】
上記構成において、記憶部３３に記憶された画像データＤ１が読み出されて画像処理部３４に入力されると、第１実施形態と同様の処理が行われて地合指数ＤＸが算出される。具体的には、例えばＦＦＴ演算部５５で局所領域毎のコントラスト分布画像を算出する処理が行われるとともに、ＭＴＦ演算部５６で局所領域毎のＭＴＦ画像を生成する処理が行われる。そして、これらコントラスト分布画像とＭＴＦ画像とから局所領域毎の局所地合指数を算出する処理が地合指数演算部５７で行われ、局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像を生成する処理が地合分布画像生成部５８で行われる
【０１１８】
地合分布画像生成部５８で地合分布画像が生成されると、地合劣化領域抽出部７１に入力されて、所定の閾値を用いた二値化処理等が行われて局所地合指数が閾値よりも大きくなる領域と局所地合指数が閾値以下となる領域とが抽出される。次いで、観察輝度変換部５２で生成された観察輝度変換画像から、地合劣化領域抽出部７１で抽出された各領域に対応する領域が判定使用画像として切り出され、欠陥判定部７２で欠陥領域、欠陥種類が判定される。
【０１１９】
以上の通り、本実施形態では、目立ち度合を反映させた局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像を用いて局所地合指数が閾値よりも大きくなる領域と、局所地合指数が閾値以下となる領域とを二値化処理等により抽出し、この抽出された領域に対応する領域が観察輝度変換画像から判定使用用画像として切り出して欠陥領域、欠陥種類を判定している。このため、欠陥の形状によらず、人間が観察した際に目立つ領域を欠陥として検出することができるため、想定外の欠陥形状の検出が可能になる。
【０１２０】
〔第６実施形態〕
図１５は、本発明の第６実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。図１５に示す通り、画像処理部３４は、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部８０を備える構成であり、検査制御部３５等から出力される画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２並びにクラス別解析条件データＤ２１を用いて、地合指数ＤＸに加えてクラス毎の地合指数ＤＸｎを算出する。尚、クラスの総数をＫとすると、変数ｎは１≦ｎ≦Ｋを満たす整数である。
【０１２１】
この図１５に示す画像処理部３４は、図１に示す透過光方式の地合検査装置１、図１１に示す反射光方式の地合検査装置２、図１２に示す両面同時検査が可能な地合検査装置３、及び図１３に示す透過方式・反射方式の検査が可能な地合検査装置４の何れにも適用することができる。
【０１２２】
ここで、前述した第１〜第５実施形態では、実際に人間が紙Ｐを検査した際の地合の目立ち度合を反映させた地合指数ＤＸの算出を行っているため、人間の視覚と同様の粒度や明度に応じた地合の違いを検査することは可能である。しかしながら、地合指数ＤＸだけでは地合の目立ち方の種類やその発生原因を特定することができず、地合の改善を図るための情報としては不十分な場合がある。例えば、紙Ｐ上に周囲とは地合が異なる領域が存在している場合に、地合指数ＤＸを用いればその領域を検出することはできるものの、地合の違いが生ずる具体的な原因（その領域に小さな黒点が多数集まっていること、或いは、紙Ｐに生じている大きなムラによるものであること等）を特定することはできない場合である。
【０１２３】
そこで、本実施形態では、局所地合指数演算部５７で得られる乗算結果（ＦＦＴ演算部５５で求められるコントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ演算部５６で求められるＭＴＦ画像Ｍ２ｉとの空間周波数毎の乗算結果：第３データ）を複数のクラスに分類してクラス毎の地合指数ＤＸｎを算出し、地合指数ＤＸとクラス毎の地合指数ＤＸｎを用いることで、地合の目立ち方の種類やその発生原因の特定を容易にすることとしている。上記のクラスの分類法としては、二次元の周波数空間（水平方向の空間周波数ｕｈと垂直方向の空間周波数ｕｖとで表現された図４等に示す周波数空間）を周波数毎或いは方向毎に複数の領域に分類する分類法や重み付けに応じた分類法が挙げられる。
【０１２４】
図１６は、本発明の第６実施形態におけるクラスの分類法の一例を示す図である。図１６（ａ）に示す例では、二次元の周波数空間が同心の８個のリング状の領域（クラスＣ１〜Ｃ８）に分類されている。二次元の周波数空間は、中心部分に直流成分が配置され、中心部分から離れるにつれてより周波数の高い成分が配置される。このため、図１６（ａ）に示す分類を行うことにより、二次元の周波数空間の周波数成分を周波数毎に分類することが可能になる。
【０１２５】
クラス別解析条件データＤ２１は、上記のクラスの分類を規定するデータであり、画像入力条件データＤ１１及び観察条件データＤ１２とともに、検査制御部３５等から出力される。具体的に、クラス別解析条件データＤ２１は、局所地合指数演算部５７で得られる空間周波数毎の乗算結果に対する重み付けを規定する周波数重みデータＷｎを含むデータである。具体的に、図１６（ａ）に示す分類がなされる場合には、クラスの各々について、内部では値が「１」であり、外部では値が「０」である二値の周波数重みデータＷｎが規定される。例えば、クラスＣ２に着目すると、図１６（ｂ）に示す通り、その内部（斜線が付されていない部分）は値が「１」であり、その外部（斜線が付された部分）は値が「０」である周波数重みデータＷｎが規定される。この周波数重みデータＷｎは任意の値を規定することができるが、全てのクラスについての値の総和が「１」となるように設定するのが望ましい。
【０１２６】
尚、クラスの分類法としては、図１６に示すリング状の領域に分類する方法以外に、二次元の周波数空間を方向に応じて放射状の領域に分類する方法も考えられる。このような分類を行う場合には、二次元の周波数空間における中心部分（直流成分が配置される部分）の近傍では周辺部分（高い成分が配置される部分）に比べて角度解像度が悪くなる。このような場合には、角度解像度が悪い中心部分に対しては値が小さく、周辺部分に行くにつれて値が徐々に大きくなる周波数重みデータＷｎを用いるのが望ましい。
【０１２７】
画像処理部３４の地合指数算出部８０は、図６，図１４に示す輝度変換部５１〜地合分布統計演算部５９に加えて、クラス別局所地合指数演算部８１ｎ（第３演算手段，第４演算手段）、クラス別地合分布画像生成部８２ｎ、及びクラス別地合分布統計演算部８３ｎを備える。尚、図１５においては、理解を容易にするために、局所地合指数演算部５７が乗算部５７ａと加算部５７ｂとを備える構成にしている。乗算部５７ａは、ＦＦＴ演算部５５で求められるコントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ演算部５６で求められるＭＴＦ画像Ｍ２ｉとを空間周波数毎に乗算する構成を示しており、加算部５７ｂは、乗算部５７ａにより得られた値を加算して局所地合指数Ｊｉを求める構成を示している。
【０１２８】
クラス別局所地合指数演算部８１ｎは、クラス別解析条件データＤ２１に基づいて、クラス毎の局所地合指数であるクラス別局所地合指数Ｊｎｉを算出する。具体的には、局所地合指数演算部５７の乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果（Ｃｉ・Ｍ２ｉ：第３データ）に対してクラス別解析条件データＤ２１に規定される周波数重みデータＷｎを乗算し、これにより得られた値を加算することによってクラス別局所地合指数Ｊｎｉを算出する。
【０１２９】
尚、クラス別局所地合指数演算部８１ｎは、局所地合指数演算部５７と同様に、重み付け演算を行ってクラス別局所地合指数Ｊｎｉを算出するものであっても良い。具体的には、以下の（１８）式に示す通り、コントラスト分布画像ＣｉとＭＴＦ画像Ｍ２ｉとの空間周波数毎の乗算結果に周波数重みデータＷｎを乗算して得られた値のｗ乗（ｗは任意の実数）を演算して加算し、これにより得られた値の１／ｗ乗値を求めてクラス別局所地合指数Ｊｎｉとしてもよい。
【数１８】
以上の重み付け演算を行うことで、クラス別地合指数の精度をより向上させることができる。
【０１３０】
クラス別地合分布画像生成部８２ｎは、クラス別解析条件データＤ２１に基づいて、クラス別局所地合指数演算部８１ｎで算出されるクラス別局所地合指数Ｊｎｉから、クラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示すクラス別地合分布画像をそれぞれ生成する。つまり、ＦＦＴ演算部５５、ＭＴＦ演算部５６、及び局所地合指数演算部５７によって局所地合指数Ｊｉが複数の局所領域（局所領域設定部５４によって検査領域内に設定された局所領域）の各々について求められるのと同様に、クラス別地合分布画像生成部８２ｎは、検査領域内におけるクラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像をそれぞれ生成する。
【０１３１】
クラス別地合分布統計演算部８３ｎは、クラス別解析条件データＤ２１に基づいて、クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されるクラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して統計的演算を行ってクラス別地合指数ＤＸｎをそれぞれ求める。具体的に、クラス別地合分布統計演算部８３ｎは、例えばクラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して平均化処理、最大値算出処理、標準偏差算出処理等を行い、これらの処理によって得られた値をクラス別地合指数ＤＸｎとしてそれぞれ求める。尚、局所領域設定部５４によって検査領域内に１つの局所領域のみが設定された場合には、クラス別局所地合指数演算部８１ｎで算出されたクラス別局所地合指数Ｊｎｉがクラス別地合指数ＤＸｎとなる。
【０１３２】
上記構成の地合検査装置においては、画像処理部３４の測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部８０に設けられた輝度変換部５１〜地合分布統計演算部５９で第１実施形態と同様の処理が行われて地合指数ＤＸが算出される。かかる処理と並行して、局所地合指数演算部５７の乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果がクラス別局所地合指数演算部８１ｎに出力されてクラス別局所地合指数Ｊｎｉが算出される。
【０１３３】
具体的には、局所地合指数演算部５７の乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果に対し、クラス別解析条件データＤ２１に規定される周波数重みデータＷｎがクラス毎に乗算され、これにより得られた値がクラス毎に加算されることによってクラス別局所地合指数Ｊｎｉが算出される。尚、クラス別局所地合指数演算部８１ｎの処理は、局所地合指数演算部５７の処理と同様に、局所領域設定部５４で設定された検査領域内における局所領域の各々に対して行われる。
【０１３４】
検査領域内に設定された全ての局所領域について、クラス別局所地合指数Ｊｎｉが算出されると、クラス別地合分布画像生成部８２ｎによってクラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像がそれぞれ生成される。そして、クラス別地合分布統計演算部８３ｎにおいて、クラス別局所地合指数Ｊｎｉの二次元分布を示す地合分布画像に対して平均化処理、最大値算出処理、標準偏差算出処理等がそれぞれ行われ、これらの処理によって得られた値がクラス別地合指数ＤＸｎとして求められる。
【０１３５】
図１７は、本発明の第６実施形態において観察した画像の一例を示す図である。また、図１８は、図１７に示す画像から求められる地合分布画像を示す図であり、図１９は、図１７に示す画像から求められるクラス別地合分布画像を示す図である。尚、図１９（ａ）〜（ｈ）は、クラスＣ１〜Ｃ８についてのクラス別地合分布画像をそれぞれ示している。
【０１３６】
図１７に示す画像は、左上部分Ｅ１に大きなムラが存在し、右下部分Ｅ２に小さな黒点が存在する画像である。この図１７に示す画像が本実施形態の地合検査装置に入力されると、地合分布画像生成部５８において図１８に示す地合分布画像が求められる。図１８を参照すると、図１７において大きなムラが存在している左上部分Ｅ１に対応する左上部分Ｅ１１、及び、図１７において小さな黒点が存在している右下部分Ｅ２に対応する右下部分Ｅ１２の双方の地合指数が高いことを示す白丸部が現れており、両者を区別することは困難である。
【０１３７】
これに対し、図１９を参照すると、図１９（ａ），（ｂ）に示されているクラスＣ１，Ｃ２のクラス別地合分布画像では、右下部分Ｅ１２に明確な白丸が現れているが、左上部分Ｅ１１に明確な白丸が現れているとは言い難い。これとは逆に、図１９（ｆ）〜（ｈ）に示されているクラスＣ６〜Ｃ８のクラス別地合分布画像では、左上部分Ｅ１１に明確な白丸が現れているが、右上部分Ｅ１２に明確な白丸が現れているとは言い難い。尚、図１９では図示を省略しているが、これらのクラス別地合分布画像からは、互いに値が異なるクラス別地合指数ＤＸ１〜ＤＸ８が求められることになる。このように、地合指数ＤＸだけでは地合の目立ち方の種類やその発生原因の特定が困難であっても、クラス毎の地合指数ＤＸｎを算出して評価することにより、目立ち方の種類やその発生原因の特定が容易になる。
【０１３８】
図２０は、本発明の第６実施形態で観察を行った複数の画像を示す図である。また、図２１は、図２０に示す画像の各々から求められるクラス別地合指数を示す図であって、（ａ）はクラス別地合指数ＤＸｎそのものを示す図であり、（ｂ）はクラス別地合指数ＤＸｎを地合指数ＤＸで除算した値を示す図である。尚、図２１においては、図１６に示すクラスの分類と同様の分類を行っているため、クラスＣ１に向かうほど高周波成分になり、クラスＣ９にむかうほど低周波成分になる。また、図２１（ａ），（ｂ）における凡例「ａ」〜「ｇ」は、それぞれ図２０（ａ）〜（ｇ）に示す画像から得られたクラス別地合指数であることを示している。
【０１３９】
図２０を参照すると、図２０（ａ），（ｂ）は、粒状の地合（細かなフロック）を観察した場合に得られる画像であり、図２０（ｃ），（ｅ），（ｆ）は、雲状の地合（大きなフロック）を観察した場合に得られる画像である。図２１（ａ）を参照すると、図２０（ａ）〜（ｇ）に示される画像のうち、雲状の地合が最も大きな図２０（ｆ）の画像を観察した場合には、図２０（ｆ）の画像以外の他の画像を観察した場合よりも、飛び抜けて値が大きなクラス別地合指数ＤＸｎが得られることが分かる。
【０１４０】
また、図２１（ｂ）を参照すると、粒状の地合を観察した場合（例えば、図２０（ａ），（ｂ）に示される画像を観察した場合）には、高周波のクラス（例えば、クラスＣ１やクラスＣ２）の値が大きくなる傾向がある。これに対し、雲状の地合を観察した場合（例えば、図２０（ｃ），（ｅ），（ｆ）に示される画像を観察した場合）には、低周波のクラス（例えば、クラスＣ５やクラスＣ６）の値が大きくなる傾向がある。このため、クラス別地合指数ＤＸｎを参照することにより、検査対象物の地合の形状（粒度）を直感的に判断することができる。
【０１４１】
〔第７実施形態〕
図２２は、本発明の第７実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。この図２２に示す画像処理部３４は、図１５に示す画像処理部３４と同様に、図１に示す透過光方式の地合検査装置１、図１１に示す反射光方式の地合検査装置２、図１２に示す両面同時検査が可能な地合検査装置３、及び図１３に示す透過方式・反射方式の検査が可能な地合検査装置４の何れにも適用することができる。
【０１４２】
図２２に示す通り、画像処理部３４は、図１５に示す画像処理部３４と同様に、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部８０を備える構成である。但し、図１に示す画像処理部３４では、乗算部５７ａの乗算結果が加算部５７ｂとクラス別局所地合指数演算部８１ｎとに出力され、クラス別局所地合指数演算部８１ｎの演算結果がクラス別地合分布画像生成部８２ｎのみに出力されていたのに対し、図２２に示す画像処理部３４では、乗算部５７ａの乗算結果がクラス別局所地合指数演算部８１ｎのみに出力され、クラス別局所地合指数演算部８１ｎの演算結果がクラス別地合分布画像生成部８２ｎと加算部５７ｂとに出力される点が相違する。
【０１４３】
以上の構成の相違は、図１５に示す画像処理部３４よりも地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎの算出に要する時間を短縮するためである。つまり、図１５に示す画像処理部３４では、乗算部５７ａの乗算結果を加算部５７ｂで加算して局所地合指数Ｊｉを求めるとともに乗算部５７ａの乗算結果をクラス毎に分類した上でクラス毎に加算してクラス別局所地合指数Ｊｎｉを求めていた。ここで、図１６を用いて説明した通り、二次元の周波数空間が重複しない領域のクラスに分類され、しかも各々のクラスについて規定される周波数重みデータＷｎが二値の値（例えば、値「０」と値「１」）をとる場合には、加算部５７ｂで行われる加算処理とクラス別局所地合指数演算部８１ｎで行われる加算処理は重複していると考えられる。本実施形態では、かかる重複した加算処理を省略することで、地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎを算出するのに要する時間の短縮を図っている。
【０１４４】
上記構成において、局所地合指数演算部５７の乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果は、クラス別局所地合指数演算部８１ｎに出力され、クラス別解析条件データＤ２１に規定される周波数重みデータＷｎがクラス毎に乗算され、これにより得られた値がクラス毎に加算されることによってクラス別局所地合指数Ｊｎｉが算出される。このクラス別局所地合指数Ｊｎｉがクラス別地合分布画像生成部８２ｎに出力されると、クラス別地合分布画像生成部８２ｎ及びクラス別地合分布統計演算部８３ｎにおいて第６実施形態で説明した処理と同様の処理がそれぞれ行われてクラス別地合指数ＤＸｎが求められる。
【０１４５】
また、クラス別局所地合指数演算部８１ｎで算出されたクラス別局所地合指数Ｊｎｉは、局所地合指数演算部５７の加算部５７ｂに出力される。すると、加算部５７ｂにおいて、全てのクラスのクラス別局所地合指数Ｊｎｉを加算する処理が行われ、これにより地合指数Ｊｉが算出される。このように、本実施形態では、クラス別局所地合指数演算部８１ｎで算出されたクラス別局所地合指数Ｊｎｉを加算して地合指数Ｊｉを求めており、重複した加算処理（乗算部５７ａで求められた空間周波数毎の乗算結果を全て加算して地合指数Ｊｉを求める処理）を省略することができるため、地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎを算出するのに要する時間を短縮することができる。
【０１４６】
〔第８実施形態〕
図２３は、本発明の第８実施形態による地合検査装置が備える画像処理部の内部構成を示すブロック図である。図２３に示す通り、画像処理部３４は、測定領域設定部４１、画像補正部４２、及び地合指数算出部８０に加えて、クラス別二値画像データ生成部９１ｎとクラス影響度算出部９２とを備える構成であり、地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎの算出に加えて、地合の目立ち方に対する各クラスの影響度の算出を可能とするものである。尚、各クラスの影響度を用いることによって、例えば紙Ｐの欠陥検出が可能となる。
【０１４７】
この図２３に示す画像処理部３４も、図１５，図２２に示す画像処理部３４と同様に、図１に示す透過光方式の地合検査装置１、図１１に示す反射光方式の地合検査装置２、図１２に示す両面同時検査が可能な地合検査装置３、及び図１３に示す透過方式・反射方式の検査が可能な地合検査装置４の何れにも適用することができる。
【０１４８】
クラス別二値画像データ生成部９１ｎは、クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されるクラス別地合分布画像に対してそれぞれ閾値を設定し、例えばクラス別局所地合指数が閾値よりも大きくなる領域と、クラス別局所地合指数が閾値以下となる領域とを二値化処理等によりそれぞれ抽出する。そして、クラス毎に抽出した各々の領域を示すデータであるクラス別二値画像データをそれぞれ生成する。
【０１４９】
クラス影響度算出部９２は、クラス別二値画像データ生成部９１ｎで生成されるクラス別二値画像データとクラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されるクラス別地合分布画像とから、地合の目立ち方に対する各クラスの影響度を算出する。具体的には、クラス別二値画像データ生成部９１ｎで生成されるクラス別二値画像データをＢｎとし、クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されるクラス別地合分布画像をＤｎとすると、以下の（１９）式から、地合の目立ち方に対する各クラスの影響度を示すクラス影響度判定画像Ｈを算出する。
【数１９】
【０１５０】
上記構成において、記憶部３３に記憶された画像データＤ１が読み出されて画像処理部３４に入力されると、第６実施形態と同様の処理が行われて地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎが算出される。ここで、クラス別地合指数ＤＸｎの算出が行われる前に、クラス別地合分布画像生成部８２ｎでクラス別局所地合指数の二次元分布を示すクラス別地合分布画像を生成する処理が行われる。
【０１５１】
クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されたクラス別地合分布画像は、クラス別二値画像データ生成部９１ｎにそれぞれ入力され、所定の閾値を用いた二値化処理等が行われてクラス別二値画像データがそれぞれ生成される。次いで、クラス影響度算出部９２において、クラス別地合分布画像生成部８２ｎで生成されたクラス別地合分布画像と、クラス別二値画像データ生成部９１ｎで生成されたクラス別二値画像データと用いて、上述した（１９）式からクラス影響度判定画像Ｈを算出する処理が行われる。
【０１５２】
図２４は、本発明の第８実施形態において求められるクラス影響度判定画像の一例を示す図である。尚、図２４に示すクラス影響度判定画像は、図１７に示す画像を観察して得られたものである。また、図２４においては、各クラスにおける濃淡を示す凡例が画像の右側に付されている。図２４を参照すると、例えば図１７において大きなムラが存在している左上部分Ｅ１に対応する左上部分Ｅ１１に現れる白丸は、その濃淡の度合からクラスＣ６，Ｃ７の影響度が大きいことが分かる。
【０１５３】
このように、本実施形態では、地合の目立ち方に対する各クラスの影響度を示すクラス影響度判定画像Ｈを算出しているため、地合の目立つ領域がどのクラスの影響を受けているのかを容易に判定することができる。尚、図２４に示すクラス影響度判定画像に対して、第５実施形態で行われた欠陥領域、欠陥種類を判定する処理と同様の処理を行うことにより、本実施形形態においても紙Ｐの欠陥検出が可能になる。
【０１５４】
〔紙の製造工程〕
図２５は、検査対象物としての紙の生産工程の概略を示す工程図である。図２５に示す通り、紙の生産工程は、調合工程Ｓ１、フォーミング工程Ｓ２、プレス工程Ｓ３、ドライ工程Ｓ４、カレンダ工程Ｓ５、リール工程Ｓ６、及び裁断工程Ｓ７を有している。調合工程Ｓ１は紙の原料液を調合する工程であり、フォーミング工程Ｓ２は調合された紙原料液をヘッドボックスからワイヤ上或いは対のワイヤ間に噴出し、脱水機器により脱水して湿紙とする工程である。
【０１５５】
プレス工程Ｓ３は、フォーミング工程Ｓ２からの湿紙をフェルトにより圧搾する工程であり、ドライ工程Ｓ４は圧搾された湿紙を乾燥させる工程である。カレンダ工程Ｓ５は、乾燥された紙に対して紙厚や紙平滑等を調整する工程であり、リール工程Ｓ６は紙厚や紙平滑等が調整された紙を巻き取る工程である。裁断工程Ｓ７は、リール工程Ｓ６で巻き取られた紙を裁断する工程である。尚、リール工程Ｓ６で巻き取られた紙が製品として出荷される場合には、裁断工程Ｓ７は省略される。
【０１５６】
以上説明した第１〜第８実施形態による地合検査装置は、生産された製品を検査対象物としたオフライン装置として用いることも、図２５に示す通り、生産工程における中間製品を検査対象物としたオンライン装置として用いることもできる。特に、オンライン装置として用いる場合には、図２５中のフォーミング工程Ｓ２からリール工程Ｓ６までの各工程に設置することが可能である。
【０１５７】
第１〜第８実施形態による地合検査装置は何れも、検査領域内に局所領域を設定し、局所領域の各々で求められる局所地合指数の二次元分布を示す地合分布画像を生成している。このため、例えば、品質管理の観点からは、紙Ｐの地合のレベルに応じて裁断する領域を決定するといった裁断工程Ｓ７における支援効果が得られるとともに、悪い地合の領域を調合工程にリサイクルし、或いは市場に出さないようにすることで、原料費面での改善や出荷製品の品質を安定させる効果が得られる。また、第１〜第８実施形態による地合検査装置は何れも、裁断された製品の品質を地合のレベル毎に管理することができる。このため、裁断工程Ｓ６においては、地合のレベル毎に製品の用途を分類可能となる。
【０１５８】
また、制御管理の観点からは、例えば検査対象物の幅方向の各点における地合の変化のトレンドを解析して地合指数分布の経時変化を求め、地合領域の検査対象物の幅方向に対する顕在性や検査対象物の流れ方向に対する周期性を求めることで、品質を改善する効果が得られる。例えば、検査対象物の流れ方向に対する周期性を求め、前工程の調整対象を抽出し、その調整対象を調整（例えば、ヘッドボックスの速度調整や分布調整、各工程のローラの位置調整やローラ圧の調整等）することで、品質を改善する効果が得られ、地合指数を制御因子として活用することが可能になる。
【０１５９】
また、第６〜第８実施形態による地合検査装置は、地合指数ＤＸに加えてクラス別地合指数ＤＸｎを算出している。このため、搬送される検査対象物を連続して測定すれば、クラス別地合指数ＤＸｎの経時変化を求めることができ、クラス別地合指数ＤＸｎの経時変化と抄紙工程の操業条件との関連性を容易に把握することができる。これにより、抄紙工程制御へのフィードバックやフィードバック手法の開発支援が可能になる。
【０１６０】
図２６は、操業条件の変更に伴うクラス別地合指数ＤＸｎの変化例を示す図である。図２６に示す例では、時刻ｔ１で生じた操業条件の変更によってクラス別地合指数ＤＸｎが全体的に低下し、時刻ｔ２で生じた操業条件の変更によってクラス別地合指数ＤＸｎが時刻ｔ１以前の値と同程度まで上昇している。ここで、経験上、例えば調合工程Ｓ１では、ヘッドボックスの濃度増加によって雲状の地合（大きなフロック）が増大する反面、粒状の地合（細かなフロック）が減少するという傾向があり、フォーミング工程Ｓ２では、ヘッドボックスからの噴出速度の上昇によって中間的な周波数の強度が大きく変化する傾向があることが知られている。図２６に示すクラス別地合指数ＤＸｎの経時変化を参照して調合工程Ｓ１やフォーミング工程Ｓ２の制御にフィードバックすれば、紙の地合を任意に制御することが可能になる。
【０１６１】
また、第６〜第８実施形態による地合検査装置で算出される地合指数ＤＸ及びクラス別地合指数ＤＸｎは何れも、検査対象物の目立ち度合（即ち、外観品質）である。このため、抄紙工程における各工程の前後（例えば、ドライ工程Ｓ４の前後、或いは、カレンダ工程Ｓ５の前後）で検査対象物の同じ位置を測定して比較評価することで、その工程の操業条件の外観品質に対する関連性をクラス毎に把握することができる。これにより、抄紙工程制御へのフィードバックやフィードバック手法の開発支援が可能になる。
【０１６２】
また、印刷工程においては、検査対象物の同じ位置を測定して比較評価することで、印刷条件の外観品質に対する影響をクラス毎に把握することができる。これにより、印刷される側である検査体対象物（例えば、紙）の特性と、印刷により添加される側（例えば、インク）との相性の分析を可能にし、印刷適性改善のための要因抽出を支援することができる。
【０１６３】
図２７は、印刷前に求められた地合指数又はクラス別地合指数と印刷後に行われた目視評価の結果との相関を説明するための図であって、（ａ）は地合指数ＤＸと目視評価の結果との相関を示す図であり、（ｂ）はクラス別地合指数ＤＸｎと目視評価の結果との相関を示す図である。尚、図２７（ｂ）においては、図示を簡略化するために、クラスＣ３，Ｃ４，Ｃ９についてのクラス別地合指数ＤＸ３，ＤＸ４，ＤＸ９と目視評価の結果との相関のみを図示している。
【０１６４】
上記の印刷前における地合指数又はクラス別地合指数は、例えば印刷が行われていない無地の紙を本発明の第６〜第８実施形態による地合検査装置で検査して求めたものである。また、上記の印刷後における目視評価の結果は、地合検査装置で検査された上記の無地の紙に対して均一なグレースケール画像を印刷したものの善し悪しを検査員が目視で評価することにより得られるものである。この目視評価は「１」から「８」までの８段階評価であって、値が小さくなるほど良好な評価であり、値が大きくなるほど悪い評価である。
【０１６５】
まず、図２７（ａ）を参照すると、地合検査装置で得られた地合指数ＤＸと目視検査による結果との相関を示す近似曲線Ｑ１１の相関係数Ｒ２は「０．７９」であり、高い相関があることが分かる。次に、図２７（ｂ）を参照すると、クラス別地合指数ＤＸ３と目視評価の結果との相関を示す近似曲線Ｑ２１の相関係数Ｒ２は「０．７９」であり、クラス別地合指数ＤＸ４と目視評価の結果との相関を示す近似曲線Ｑ２２の相関係数Ｒ２は「０．８１」であり、それぞれ高い相関があることが分かる。
【０１６６】
これに対し、クラス別地合指数ＤＸ９と目視評価の結果との相関を示す近似曲線Ｑ２３の相関係数Ｒ２は、「０」に近い値であるため殆ど相関が無いことが分かる。このように、印刷前に求められたクラス別地合指数ＤＸｎと印刷後に行われた目視評価の結果との相関が高いクラスと相関が低いクラスとを抽出することができ、印刷適性改善に資することが可能である。
【０１６７】
以上、本発明の実施形態による地合検査装置及び地合検査方法について説明したが、本発明は上記実施形態に制限される訳ではなく、本発明の範囲内で自由に変更が可能である。例えば、上述した地合検査装置が備える画像処理部３４は、ハードウェアにより実現することもできるが、ソフトウェアにより実現することもできる。つまり、記録媒体に記録されたプログラム（画像処理部３４の機能を実現するプログラム）を読み出してコンピュータにインストールし、或いは、インターネット等のネットワークを介して記録媒体に記録されたプログラムと同様のプログラムをダウンロードしてコンピュータにインストールすることにより、画像処理部３４をソフトウェアにより実現できる。
【０１６８】
また、上記実施形態では、画像入力装置２０から出力される画像データを処理して地合指数ＤＸやクラス別地合指数ＤＸｎを求める地合検査装置について説明した。しかしながら、地合検査装置は、必ずしも画像入力装置２０を備えている必要はない。例えば、検査すべき画像を地合検査装置とは別体の画像入力装置で撮像しておき、この画像入力装置で撮像された画像の画像データを地合検査装置で処理して地合指数ＤＸやクラス別地合指数ＤＸｎを求めるようにしても良い。
【０１６９】
また、上記実施形態では、ＭＴＦ演算部５６が、局所サイズ算出部５３で設定された局所領域視角ｄｈ，ｄｖとＦＦＴ演算部５５で用いられる平均輝度ＬＡｉとを用いて、ＭＴＦ画像Ｍ２ｉを生成する例について説明した。しかしながら、ＭＴＦ演算部５６を省略して、検査制御部３５から画像処理部３４の局所地合指数演算部５７に対し、ＭＴＦ画像を出力するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１７０】
１〜４ 地合検査装置
２０ 画像入力装置
５１ 輝度変換部
５２ 観察輝度変換部
５４ 局所領域設定部
５５ ＦＦＴ演算部
５６ ＭＴＦ演算部
５７ 局所地合指数演算部
５９ 地合分布統計演算部
８１ｎ クラス別局所地合指数演算部
ＤＸ 地合指数
Ｐ 紙
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シート状の検査対象物の一方面及び他方面の少なくとも一方が撮像された画像データに対する画像処理を行って求めた地合指数を用いて前記検査対象物の地合を検査する地合検査装置において、
前記画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを得る第１演算手段と、
前記第１演算手段で得られた第１データと、前記画像の明度及び前記画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データとを、空間周波数毎に乗算して加算することにより前記地合指数を算出する第２演算手段と
を備えることを特徴とする地合検査装置。
【請求項２】
前記第２演算手段は、前記第１演算手段で得られた第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算して得られた値に対して所定の重み付けを行って加算することを特徴とする請求項１記載の地合検査装置。
【請求項３】
前記画像データを、前記画像の物理的な輝度を示す画像データに変換する変換手段を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の地合検査装置。
【請求項４】
前記画像の物理的な輝度が予め設定された基準輝度となるように、前記変換手段で変換された画像データを調整する調整手段を備えることを特徴とする請求項３記載の地合検査装置。
【請求項５】
前記変換手段で変換された画像データに対し、複数の局所領域を設定する設定手段と、
前記設定手段によって設定された局所領域毎に、前記第１，第２演算手段の各々による演算により求められた局所地合指数に対して所定の統計演算を行って前記地合指数を算出する統計演算手段と
を備えることを特徴とする請求項４記載の地合検査装置。
【請求項６】
前記第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算することによって前記第２演算手段で得られる第３データを、予め規定された空間周波数の領域であるクラス毎に加算することにより、該クラス毎の地合指数を算出する第３演算手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか一項に記載の地合検査装置。
【請求項７】
前記第３演算手段は、前記第３データに対して前記クラス毎に規定された所定の重み付けを行って、前記クラス毎に加算することを特徴とする請求項６記載の地合検査装置。
【請求項８】
前記第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算することによって前記第２演算手段で得られる第３データに対し、予め規定されたクラス毎に規定された重みデータを乗算して加算することにより、該クラス毎の地合指数を算出する第４演算手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか一項に記載の地合検査装置。
【請求項９】
前記第４演算手段は、前記第３データと前記重みデータとを乗算して得られる値に対して前記クラス毎に規定された所定の重み付けを行って、前記クラス毎に加算することを特徴とする請求項８記載の地合検査装置。
【請求項１０】
シート状の検査対象物の一方面及び他方面の少なくとも一方の画像を示す画像データを取得し、該画像データに対する画像処理を行って求めた地合指数を用いて前記検査対象物の地合を検査する地合検査方法であって、
前記画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを得る第１ステップと、
前記画像の明度及び前記画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データを得る第２ステップと、
前記第１ステップで得られた第１データと前記第２ステップで得られた第２データとを、空間周波数毎に乗算して加算することにより前記地合指数を算出する第３ステップと
を有することを特徴とする地合検査方法。
【請求項１】
シート状の検査対象物の一方面及び他方面の少なくとも一方が撮像された画像データに対する画像処理を行って求めた地合指数を用いて前記検査対象物の地合を検査する地合検査装置において、
前記画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを得る第１演算手段と、
前記第１演算手段で得られた第１データと、前記画像の明度及び前記画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データとを、空間周波数毎に乗算して加算することにより前記地合指数を算出する第２演算手段と
を備えることを特徴とする地合検査装置。
【請求項２】
前記第２演算手段は、前記第１演算手段で得られた第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算して得られた値に対して所定の重み付けを行って加算することを特徴とする請求項１記載の地合検査装置。
【請求項３】
前記画像データを、前記画像の物理的な輝度を示す画像データに変換する変換手段を備えることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の地合検査装置。
【請求項４】
前記画像の物理的な輝度が予め設定された基準輝度となるように、前記変換手段で変換された画像データを調整する調整手段を備えることを特徴とする請求項３記載の地合検査装置。
【請求項５】
前記変換手段で変換された画像データに対し、複数の局所領域を設定する設定手段と、
前記設定手段によって設定された局所領域毎に、前記第１，第２演算手段の各々による演算により求められた局所地合指数に対して所定の統計演算を行って前記地合指数を算出する統計演算手段と
を備えることを特徴とする請求項４記載の地合検査装置。
【請求項６】
前記第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算することによって前記第２演算手段で得られる第３データを、予め規定された空間周波数の領域であるクラス毎に加算することにより、該クラス毎の地合指数を算出する第３演算手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか一項に記載の地合検査装置。
【請求項７】
前記第３演算手段は、前記第３データに対して前記クラス毎に規定された所定の重み付けを行って、前記クラス毎に加算することを特徴とする請求項６記載の地合検査装置。
【請求項８】
前記第１データと前記第２データとを空間周波数毎に乗算することによって前記第２演算手段で得られる第３データに対し、予め規定されたクラス毎に規定された重みデータを乗算して加算することにより、該クラス毎の地合指数を算出する第４演算手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項５の何れか一項に記載の地合検査装置。
【請求項９】
前記第４演算手段は、前記第３データと前記重みデータとを乗算して得られる値に対して前記クラス毎に規定された所定の重み付けを行って、前記クラス毎に加算することを特徴とする請求項８記載の地合検査装置。
【請求項１０】
シート状の検査対象物の一方面及び他方面の少なくとも一方の画像を示す画像データを取得し、該画像データに対する画像処理を行って求めた地合指数を用いて前記検査対象物の地合を検査する地合検査方法であって、
前記画像データに対してＦＦＴ演算を行って空間周波数毎のコントラストを示す第１データを得る第１ステップと、
前記画像の明度及び前記画像に対する観察視野を考慮した空間周波数毎のコントラスト感度を示す第２データを得る第２ステップと、
前記第１ステップで得られた第１データと前記第２ステップで得られた第２データとを、空間周波数毎に乗算して加算することにより前記地合指数を算出する第３ステップと
を有することを特徴とする地合検査方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図６】
【図９】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図４】
【図５】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２４】
【図２８】
【図２９】
【図２】
【図３】
【図６】
【図９】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図４】
【図５】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２４】
【図２８】
【図２９】
【公開番号】特開２０１２−２５１９８８（Ｐ２０１２−２５１９８８Ａ）
【公開日】平成２４年１２月２０日（２０１２．１２．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１９１５６５（Ｐ２０１１−１９１５６５）
【出願日】平成２３年９月２日（２０１１．９．２）
【出願人】（０００００６５０７）横河電機株式会社 (4,443)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月２０日（２０１２．１２．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月２日（２０１１．９．２）
【出願人】（０００００６５０７）横河電機株式会社 (4,443)
【Ｆターム（参考）】
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