画像検品システム及び画像検品装置
【課題】 不良シートの発生を低減してシートの無駄を防止できる画像検品システムを提供すること。
【解決手段】 シートに画像を形成する画像形成装置と、前記シートに形成するメモリ上の画像データを一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、前記画像形成装置により画像形成されたシート上の画像を読み取る画像読取手段と、前記画像読取手段により読み取られた画像を一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出する読み取り画像ヒストグラム算出手段と、前記画像読取手段により読み取られた画像のヒストグラムと、前記画像データのヒストグラムをエリア毎に比較することで、大容量の画像データ通信を行うことなく不良シートが発生したかどうかを判別する。
【解決手段】 シートに画像を形成する画像形成装置と、前記シートに形成するメモリ上の画像データを一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、前記画像形成装置により画像形成されたシート上の画像を読み取る画像読取手段と、前記画像読取手段により読み取られた画像を一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出する読み取り画像ヒストグラム算出手段と、前記画像読取手段により読み取られた画像のヒストグラムと、前記画像データのヒストグラムをエリア毎に比較することで、大容量の画像データ通信を行うことなく不良シートが発生したかどうかを判別する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プリンタ、複写機等の画像形成装置により画像形成されたシートの検品を行って、不良シートかどうかを判別する画像検品システム及び画像検品装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複写機やプリンタなどの画像形成装置として、電子写真方式を用いたものが広く知られており、様々な分野で使用されている。電子写真方式の画像形成装置は、製版式の印刷にくらべて画像形成過程が簡単であり、少量多品種の印刷、いわゆるＰＯＤ（Ｐｒｉｎｔ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）分野に適している。
【０００３】
ＰＯＤの分野においては、高画質化の要求が高まりつつあり、画像形成装置から出力された成果物を商品とするため、画像不良を防ぐ試みが多くなされている。
【０００４】
例えば、オリジナルの画像データと、画像形成装置から出力されたシートをセンサで読み取って得た画像データとを比較して出力画像を検品する画像検品装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
特許文献１に記載の画像検品システムでは、濃度異常や色ずれ、シートの斜行による画像異常、シートのしわや耳折れ、シートのセットミスによるシートの色違い等、様々な検品処理を行うことができる。
【０００６】
従来の検品システムでは、シート状の画像を撮影し、比較対象の画像データと比較することで異常を検出していたが、大容量の画像データを高速に扱うことで通信手段や画像処理装置が高価になってしまうという問題があった。この問題に対して特許文献２に記載の検品システムでは、ヒストグラムを検出してその値をハンドリングすることで、安価な構成の検品システムを構成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−２０６５０号公報
【特許文献２】特開２００４−１４０５１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献２にて提案されているように画像全体に打たれている２値ドットの画素量比較では、印刷向きが回転している場合、鏡像となっている場合、別画像で同一載り量になった場合などを検知できないという問題が残る。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決するために、本発明の画像検品システムは、シートに画像を形成する画像形成装置と、前記シートに形成するメモリ上の画像データを一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、前記画像形成装置により画像形成されたシート上の画像を読み取る画像読取手段と、前記画像読取手段により読み取られた画像を一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出する読み取り画像ヒストグラム算出手段と、前記画像読取手段により読み取られた画像のヒストグラムと、前記画像データのヒストグラムをエリア毎に比較し、不良シートが発生したかどうかを判別する判別手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
エリア分割してヒストグラムを算出し、そのデータ比較を行うことで安価なリアルタイム画像検品システムを構築することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像検品システムの断面図の概略を示す図である。
【図２】画像検品システムの制御ブロック図である。
【図３】画像検品システムのエリア分割を説明する図である。
【図４】検品処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】検品処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】ＰＤＬ描画オブジェクトからヒストグラム算出精度を算出する手順を示すフローチャートである。
【図７】画像データを像域分離することでヒストグラム算出精度を算出する手順を示すフローチャートである。
【図８】エリア情報を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態に係る画像検品システムを図面に則して詳しく説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態における画像検品システムの断面図の概略を示す図である。この図を用いて、画像検品システムの全体構成および動作について説明する。
【００１４】
画像検品システムは、シート上に画像を形成する画像形成装置１０１と、画像形成装置１０１により画像が形成されたシートの検品を行って不良シートかどうかを判別する画像検品装置１０２と、ユーザからの入力を受け付ける操作部１０３とを有する。
【００１５】
画像形成装置１０１は、原稿読取装置１０４（スキャナ）により読み取られた原稿の画像情報をコントローラ部１１３が受信し画像処理する。そして、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｂｋ）の４色フルカラー画像を電子写真方式によってシート上に形成する。また、画像形成装置１０１のコントローラ１１３は、ネットワークを介して通信可能に接続されたホスト機器又はパーソナルコンピュータ等の端末装置からの画像情報に基づき、４色フルカラー画像を同様にシート上に形成することもできる。
【００１６】
画像形成装置１０１は、４連タンデム式の構成であり、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｂｋ）の画像を形成する第１、第２、第３、第４の画像形成プロセスユニットＰＹ１０５、ＰＭ１０６、ＰＣ１０７、ＰＢｋ１０８を有する。
【００１７】
そして、中間転写ベルト１０９が時計回りに回転して各画像形成プロセスユニットＰＹ１０５、ＰＭ１０６、ＰＣ１０７、ＰＢｋ１０８を通過する間に、中間転写ベルト１０９上に各色の画像が重ねられる。
【００１８】
一方、シートの収容部としての給紙トレイ１１０に積載されているシートは、給紙、搬送され、中間転写ベルト１０９と二次転写部材１１１が当接する二次転写部に、中間転写ベルト１０９上のトナー像の位置と同期が取られて搬送されてくる。
【００１９】
そして、この中間転写ベルト１０９上で重ね合わされた多重トナー像がシートに転写されることで記録画像が得られる。
【００２０】
そして、中間転写ベルト１０９から分離されたシートは定着装置６へと搬送される。シート上に転写された多重のトナー像は、定着装置１１２により加熱及び加圧され溶融混合されるとともに、シート上に定着される。その後、シートは、画像検品装置１０１へと搬送される。
【００２１】
次に、画像検品装置１０２の構成について説明する。本実施形態における画像検品装置１０２は、シート上に形成した画像を画像読取センサ１１６にて読み取り、検品コントローラ１１５にてその画像の品質を自動で検品することができる。
【００２２】
画像形成装置１０１から排出されたシートは、画像検品装置１０２内へ搬送され、シートの画像形成面に対向して取りつけられた画像読取センサ１１６により画像データをスキャンする。
【００２３】
画像読取センサ１１６は、画像形成されたシートが通過するタイミングで読み取りを行い、シート上に形成された画像に対する良否の判断を検品コントローラ１１５により行う。そして、検品コントローラ１１５によりシート上の画像に縦スジ等の画像不良が確認された場合には、シートはロック機能の有る廃棄トレイ１１９へ搬送される。
【００２４】
逆に、検品コントローラ１１５によりシート上の画像が良品と判断された場合には、シートの排出動作が行われる。この場合、シートは、セキュリティモードが選択されている場合にはロック機能の有る機密トレイ１１８に、そうでない場合には通常トレイ１１７に排出される。
【００２５】
なお、廃棄トレイ１１９には、鍵を持つ者にしか開けられないようにロック機能が設けられている。廃棄トレイ１１９にロック機能を設けることで、機密事項を有する不良シートが発生した場合でも、機密事項が出力された出力物を何者かに持ち去られる可能性を無くし、セキュリティを高めることができる。
【００２６】
図２は、画像検品システムの制御ブロック図である。画像形成コントローラ２０１（１１３）は、画像形成装置１０１の画像形成制御を司る制御回路であり、ＣＰＵ２０２、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、及びＩ／Ｆ２０６を有する。
【００２７】
ＣＰＵ２２０は、ＲＯＭ２０３に記憶されているプログラムを読み出し、当該プログラムを実行することで、画像形成装置１０１内の各装置を制御する。ＲＡＭ２０４は、ＣＰＵ２０２が演算処理を行う際に用いられるメモリである。Ｉ／Ｆ２０６は、検品コントローラ２０７（１１５）や外部の端末装置２２４と通信を行うために設けられたインターフェースである。また、ＣＰＵ２０２は操作部２０５と接続され、操作部２０５の表示画面を制御したり、操作部２０５からの入力を監視したりする。
【００２８】
一方、検品コントローラ２０７は、画像検品装置１０２の画像検品制御を司る制御回路であり、ＣＰＵ２１１、ＲＯＭ２０９、ＲＡＭ２１０、及びＩ／Ｆ２０８を有する。ＣＰＵ２１１は、画像読取センサ２２２及びシート検知センサ２２３からの信号を入力できるよう、これらのセンサと接続されている。
【００２９】
ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２０９に記憶されているプログラムを読み出し、当該プログラムを実行することで、画像検品装置１０２内の各装置を制御する。ＲＡＭ２１０は、ＣＰＵ２１１が演算処理を行う際に用いられるメモリである。Ｉ／Ｆ２０８は、画像形成コントローラ２０１や外部の端末装置２２４と通信を行うために設けられたインターフェースである。
【００３０】
また、画像形成コントローラ２０１はシートへ画像形成するＲＡＭ２０４上の画像に対して、描画オブジェクトの複雑度などからエリア分割部２２５によってエリア分割を行いエリア分割情報を作成する。
【００３１】
分割されたエリア毎にヒストグラム算出部２２６はＲＡＭ２０４上の画像データからエリア毎のヒストグラムを算出する。
【００３２】
ヒストグラムとは例えばＲＧＢ画像データで１画素で０〜２５５レベルの輝度を表現する場合、１画素毎にＲＧＢそれぞれ０〜２５５の輝度をカウントして取得する。
【００３３】
画像形成コントローラ２０１は上記算出されたヒストグラムとエリア情報、及び画像形成設定を、Ｉ／Ｆ２０６を通して検品コントローラ２０７へ通知する。検品コントローラ２０７は画像形成コントローラ２０１から通知されたヒストグラムとエリア情報をもとに、ヒストグラム算出部２２７で画像形成設定に基づいて画像読取センサ２２２により取得したシート上の画像データからエリア毎にヒストグラムを算出する。ＣＰＵ２１１は画像形成コントローラ２０１から通知されたヒストグラムとヒストグラム算出部２２７により算出したヒストグラムを比較し、任意の閾値以上の差分がある場合、画像不良と判断する。
【００３４】
図３は、画像検品システムのエリア分割を説明する図である。
【００３５】
シート上に画像形成する画像データに対して全面のヒストグラムを取得した場合３０１、実際にシート上に形成される画像が回転してしまった状態で検品コントローラ２０１が画像取得すると３０２、画像不良の判定がされずに出力されてしまう。ここで、画像形成コントローラ２０１のエリア分割部２２５にて縦横２分割し４エリアにすると３０３、検品コントローラ２０１にてスキャンするシート３０４からエリア毎に検出したヒストグラムを各エリアで比較すると、画像不良の判定をすることが可能である。
【００３６】
ただし、上記のように４分割するだけでは、同一濃度の別画像が同じエリアに入っている場合に誤判定してしまう可能性がある。
【００３７】
ここで、画像の複雑度に応じてエリア分割方法及びヒストグラム算出精度を変えることで、精度の高い判定をすることが可能である。
【００３８】
複雑度の判定方法としては、ＰＤＬデータとして通知されるオブジェクトの属性で判定する場合と、予め分割したエリアに対して、像域判定や周波数変換などをおこなうことで画像複雑度を判定するケースが考えられる。
【００３９】
エリア分割部２２５にて画像３０５をイメージ部３１３、文字部３１４に分割し、文字部の判定精度を高くする。このことで文字”Ｃ”３０７が、検品コントローラ２０１でスキャンするシート３０６上の文字”Ｓ”３０８と比較して画像不良判定することが可能である。
【００４０】
ここで、ヒストグラム算出精度とは例えばサンプリング画素数を全画素にするか、縦横３画素飛ばしでサンプリングするかなどで変えることが出来る。
【００４１】
シート３０９、３１０の図ではエリア分割数を増やすことで判定精度を高くする場合を説明している。イメージ部３１５では分割するエリアサイズを大きくし、文字部３１１、３１２では分割するエリアサイズを小さくすることで精度を高くしている。
【００４２】
図４は検品処理の手順を示すフローチャートである。
【００４３】
ステップＳ４０１にて画像形成装置１０１が印刷ジョブを受けると、ステップＳ４０２にてシート上への印刷を開始する。
【００４４】
このとき画像形成装置１０１はステップＳ４０３にて印刷する画像データを１つ以上のエリアにエリア分割し、ステップＳ４０４にて分割したエリア毎にヒストグラムを取得する。画像形成装置１０１は取得したヒストグラムとエリアの場所・サイズをステップＳ４０５にてエリア情報に格納し、検品コントローラ２０７へ送る。
【００４５】
画像検品装置１０２の制御フロー（ステップＳ４０６）では、検品コントローラ２０７がヒストグラムとエリア情報を取得すると（ステップＳ４０７）、該当するシートが読み取りセンサ前に到達したのを検知して（ステップＳ４０８）、シート上画像を読み取る（ステップＳ４０９）。
【００４６】
検品コントローラ２０７は読み取った画像に対してエリア毎にヒストグラムを取得し（ステップＳ４１０）、通知されたエリア毎のヒストグラムと比較し（ステップＳ４１１）、画像不良を判定する。
【００４７】
ヒストグラムを使用した画像不良の単純な判定方法としては、２つのヒストグラム間の分散を求めて、予め決められた値以上になった場合に不良と判断することが考えられる。
【００４８】
判定方法には、色、レベル毎に値に重みを付けることで判定精度を向上することも考えられる。
【００４９】
図５は検品処理の第二の手順を示すフローチャートである。
【００５０】
画像形成装置１０１が印刷ジョブを受けると（ステップＳ５０１）、シート上への印刷を開始する（ステップＳ５０２）。
【００５１】
このとき画像形成装置１０１は印刷する画像データを１つ以上のエリアにエリア分割し（ステップＳ５０３）、分割したエリア毎にヒストグラムを取得する（ステップＳ５０４）。画像形成装置１０１は取得したヒストグラムとエリアの場所・サイズをエリア情報に格納し、印刷設定情報とともに検品コントローラ２０７へ送る（ステップＳ５０５）。
【００５２】
画像検品装置１０２の制御フロー（ステップＳ５０６）では、検品コントローラ２０７がヒストグラムとエリア情報、印刷設定情報を取得すると（ステップＳ５０７）、該当するシートが読み取りセンサ前に到達したのを検知する（ステップＳ５０８）。ここで、検品コントローラ２０７は印刷設定を受信しているかを判断し（ステップＳ５０９）、受信していれば印刷設定に応じてシート上の画像を読み取り、エリア毎にヒストグラム作成する（ステップＳ５１０）。
【００５３】
受信していない場合、検品コントローラ２０７はシート上の画像を読み取り、エリア毎にヒストグラム作成する（ステップＳ５１１）。次に検品コントローラ２０７は生成したヒストグラム値と通知されたヒストグラム値を比較し（ステップＳ５１２）、差分が決められた閾値との比較を行う（ステップＳ５１３）。閾値以上の場合、検品コントローラ２０７は、画像不良と判定し不図示の出力ＮＧの警告を表示し（ステップＳ５１５）、リカバリ処理を行う（ステップＳ５１６）。
【００５４】
閾値以下の場合は出力がＯＫのため（ステップＳ５１４）、印刷を継続する。
【００５５】
ここで閾値判断はヒストグラムの差分だけではなく、最小二乗法などを用いた距離の比較や周波数成分の比較をするなど、様々な方法が考えられる。
【００５６】
また、画像不良と判定された場合には出力ＮＧを表示する以外にも、ＮＧ用の排紙トレイに出力してリカバリする場合や、印刷を中断する場合など様々な方法が考えられる。
【００５７】
図６はＰＤＬ描画オブジェクトからヒストグラム算出精度を算出する手順を示すフローチャートである。
【００５８】
画像形成装置１０１は印刷を開始すると（ステップＳ６０１）、ＰＤＬ描画オブジェクト毎にエリア分割を行う（ステップＳ６０２）。続いて画像形成装置１０１は、それぞれのＰＤＬ描画オブジェクトの描画属性から複雑度を設定する（ステップＳ６０３）。例えばテキスト属性の場合は高複雑度、イメージ・グラフィック属性の場合は中複雑度などと判定する。続いて画像形成装置１０１は各エリアに設定された複雑度に応じてヒストグラム算出精度を算出する（ステップＳ６０４）。続いて画像形成装置１０１はエリア毎に精度にも続いてヒストグラムを算出する（ステップＳ６０５）。続いて画像形成装置１０１はヒストグラムと算出精度を付加したエリア情報を検品コントローラ２０７へ通知する（ステップＳ６０６）。
【００５９】
次に、エリア毎にヒストグラム算出精度を設けずに、検品精度を上げるフロー（ステップＳ６０７）を説明する。
【００６０】
画像形成装置１０１は印刷を開始すると（ステップＳ６０７）、ＰＤＬ描画オブジェクト毎にエリア分割を行う（ステップＳ６０８）。続いて画像形成装置１０１は、それぞれのＰＤＬ描画オブジェクトの描画属性から複雑度を設定する（ステップＳ６０９）。複雑度とは、例えば文字属性が多い旅行パンフレットの料金表示部分などは複雑度の高い画像と考える。また、日本国旗などは複雑度の低い画像である。
【００６１】
複雑度を求める一例としてはＰＤＬ描画オブジェクトにはテキスト属性などが付加されているため、それをカウントすることや、画像のエッジ判定、周波数変換などを行うことで複雑度を推測することが出来る。
【００６２】
続いて画像形成装置１０１は各エリアに設定された複雑度に応じて更に当該エリアを複数エリアに分割する（ステップＳ６１０）。続いて画像形成装置１０１はエリア毎にヒストグラムを算出する（ステップＳ６１１）。続いて画像形成装置１０１はヒストグラムとエリア情報を検品コントローラ２０７へ通知する（ステップＳ６１２）。
【００６３】
図７は画像データを像域分離することでヒストグラム算出精度を算出する手順を示すフローチャートである。
【００６４】
画像形成装置１０１は印刷を開始すると（ステップＳ７０１）、画像を複数エリアに分割し各エリア毎に像域判定を行う（ステップＳ７０２）。続いて画像形成装置１０１は、それぞれの像域情報から複雑度を設定する（ステップＳ７０３）。例えば文字属性を多く含む場合は高複雑度、写真属性を多く含む場合は中複雑度、文字属性が少なく、カラー属性が少ない場合は低複雑度などと判定する。続いて画像形成装置１０１は各エリアに設定された複雑度に応じてヒストグラム算出精度を算出する（ステップＳ７０４）。続いて画像形成装置１０１はエリア毎に精度にも続いてヒストグラムを算出する（ステップＳ７０５）。続いて画像形成装置１０１はヒストグラムと算出精度を付加したエリア情報を検品コントローラ２０７へ通知する（ステップＳ７０６）。
【００６５】
次に、エリア毎にヒストグラム算出精度を設けずに、検品精度を上げるフロー（ステップＳ７０７）を説明する。
【００６６】
画像形成装置１０１は印刷を開始すると（ステップＳ７０７）、画像を複数エリアに分割し各エリア毎に像域判定を行う（ステップＳ７０８）。続いて画像形成装置１０１は、それぞれの像域情報から複雑度を設定する（ステップＳ７０９）。続いて画像形成装置１０１は各エリアに設定された複雑度に応じて更に当該エリアを複数エリアに分割する（ステップＳ７１０）。続いて画像形成装置１０１はエリア毎にヒストグラムを算出する（ステップＳ７１１）。続いて画像形成装置１０１はヒストグラムとエリア情報を検品コントローラ２０７へ通知する（ステップＳ７１２）。
【００６７】
図８はエリア情報を説明する図である。
【００６８】
エリア情報の一例としては、エリア番号（ステップＳ８０１）、Ｘ座標（ステップＳ８０２）、Ｙ座標（ステップＳ８０３）、Ｘサイズ（ステップＳ８０４）、Ｙサイズ（ステップＳ８０５）、算出精度（ステップＳ８０６）、ヒストグラム（ステップＳ８０７）から構成される。
【００６９】
エリア情報は上記のような矩形に限らず、楕円、ベクトル情報を用いることも考えられる。
【００７０】
また、上述したように本実施例を用いると、エリア分割してヒストグラムを算出し、そのデータ比較を行うことで、画像向きが回転している場合、鏡像となっている場合、別画像で同一載り量になった場合などにも画像不良を検知できる。更にヒストグラムを比較することでハンドリングするデータ量が少なくなり、安価なリアルタイム印刷検品システムが構築可能となる。
【００７１】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プリンタ、複写機等の画像形成装置により画像形成されたシートの検品を行って、不良シートかどうかを判別する画像検品システム及び画像検品装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複写機やプリンタなどの画像形成装置として、電子写真方式を用いたものが広く知られており、様々な分野で使用されている。電子写真方式の画像形成装置は、製版式の印刷にくらべて画像形成過程が簡単であり、少量多品種の印刷、いわゆるＰＯＤ（Ｐｒｉｎｔ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）分野に適している。
【０００３】
ＰＯＤの分野においては、高画質化の要求が高まりつつあり、画像形成装置から出力された成果物を商品とするため、画像不良を防ぐ試みが多くなされている。
【０００４】
例えば、オリジナルの画像データと、画像形成装置から出力されたシートをセンサで読み取って得た画像データとを比較して出力画像を検品する画像検品装置が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
特許文献１に記載の画像検品システムでは、濃度異常や色ずれ、シートの斜行による画像異常、シートのしわや耳折れ、シートのセットミスによるシートの色違い等、様々な検品処理を行うことができる。
【０００６】
従来の検品システムでは、シート状の画像を撮影し、比較対象の画像データと比較することで異常を検出していたが、大容量の画像データを高速に扱うことで通信手段や画像処理装置が高価になってしまうという問題があった。この問題に対して特許文献２に記載の検品システムでは、ヒストグラムを検出してその値をハンドリングすることで、安価な構成の検品システムを構成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−２０６５０号公報
【特許文献２】特開２００４−１４０５１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献２にて提案されているように画像全体に打たれている２値ドットの画素量比較では、印刷向きが回転している場合、鏡像となっている場合、別画像で同一載り量になった場合などを検知できないという問題が残る。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決するために、本発明の画像検品システムは、シートに画像を形成する画像形成装置と、前記シートに形成するメモリ上の画像データを一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、前記画像形成装置により画像形成されたシート上の画像を読み取る画像読取手段と、前記画像読取手段により読み取られた画像を一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出する読み取り画像ヒストグラム算出手段と、前記画像読取手段により読み取られた画像のヒストグラムと、前記画像データのヒストグラムをエリア毎に比較し、不良シートが発生したかどうかを判別する判別手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
エリア分割してヒストグラムを算出し、そのデータ比較を行うことで安価なリアルタイム画像検品システムを構築することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像検品システムの断面図の概略を示す図である。
【図２】画像検品システムの制御ブロック図である。
【図３】画像検品システムのエリア分割を説明する図である。
【図４】検品処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】検品処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】ＰＤＬ描画オブジェクトからヒストグラム算出精度を算出する手順を示すフローチャートである。
【図７】画像データを像域分離することでヒストグラム算出精度を算出する手順を示すフローチャートである。
【図８】エリア情報を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態に係る画像検品システムを図面に則して詳しく説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態における画像検品システムの断面図の概略を示す図である。この図を用いて、画像検品システムの全体構成および動作について説明する。
【００１４】
画像検品システムは、シート上に画像を形成する画像形成装置１０１と、画像形成装置１０１により画像が形成されたシートの検品を行って不良シートかどうかを判別する画像検品装置１０２と、ユーザからの入力を受け付ける操作部１０３とを有する。
【００１５】
画像形成装置１０１は、原稿読取装置１０４（スキャナ）により読み取られた原稿の画像情報をコントローラ部１１３が受信し画像処理する。そして、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｂｋ）の４色フルカラー画像を電子写真方式によってシート上に形成する。また、画像形成装置１０１のコントローラ１１３は、ネットワークを介して通信可能に接続されたホスト機器又はパーソナルコンピュータ等の端末装置からの画像情報に基づき、４色フルカラー画像を同様にシート上に形成することもできる。
【００１６】
画像形成装置１０１は、４連タンデム式の構成であり、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｂｋ）の画像を形成する第１、第２、第３、第４の画像形成プロセスユニットＰＹ１０５、ＰＭ１０６、ＰＣ１０７、ＰＢｋ１０８を有する。
【００１７】
そして、中間転写ベルト１０９が時計回りに回転して各画像形成プロセスユニットＰＹ１０５、ＰＭ１０６、ＰＣ１０７、ＰＢｋ１０８を通過する間に、中間転写ベルト１０９上に各色の画像が重ねられる。
【００１８】
一方、シートの収容部としての給紙トレイ１１０に積載されているシートは、給紙、搬送され、中間転写ベルト１０９と二次転写部材１１１が当接する二次転写部に、中間転写ベルト１０９上のトナー像の位置と同期が取られて搬送されてくる。
【００１９】
そして、この中間転写ベルト１０９上で重ね合わされた多重トナー像がシートに転写されることで記録画像が得られる。
【００２０】
そして、中間転写ベルト１０９から分離されたシートは定着装置６へと搬送される。シート上に転写された多重のトナー像は、定着装置１１２により加熱及び加圧され溶融混合されるとともに、シート上に定着される。その後、シートは、画像検品装置１０１へと搬送される。
【００２１】
次に、画像検品装置１０２の構成について説明する。本実施形態における画像検品装置１０２は、シート上に形成した画像を画像読取センサ１１６にて読み取り、検品コントローラ１１５にてその画像の品質を自動で検品することができる。
【００２２】
画像形成装置１０１から排出されたシートは、画像検品装置１０２内へ搬送され、シートの画像形成面に対向して取りつけられた画像読取センサ１１６により画像データをスキャンする。
【００２３】
画像読取センサ１１６は、画像形成されたシートが通過するタイミングで読み取りを行い、シート上に形成された画像に対する良否の判断を検品コントローラ１１５により行う。そして、検品コントローラ１１５によりシート上の画像に縦スジ等の画像不良が確認された場合には、シートはロック機能の有る廃棄トレイ１１９へ搬送される。
【００２４】
逆に、検品コントローラ１１５によりシート上の画像が良品と判断された場合には、シートの排出動作が行われる。この場合、シートは、セキュリティモードが選択されている場合にはロック機能の有る機密トレイ１１８に、そうでない場合には通常トレイ１１７に排出される。
【００２５】
なお、廃棄トレイ１１９には、鍵を持つ者にしか開けられないようにロック機能が設けられている。廃棄トレイ１１９にロック機能を設けることで、機密事項を有する不良シートが発生した場合でも、機密事項が出力された出力物を何者かに持ち去られる可能性を無くし、セキュリティを高めることができる。
【００２６】
図２は、画像検品システムの制御ブロック図である。画像形成コントローラ２０１（１１３）は、画像形成装置１０１の画像形成制御を司る制御回路であり、ＣＰＵ２０２、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、及びＩ／Ｆ２０６を有する。
【００２７】
ＣＰＵ２２０は、ＲＯＭ２０３に記憶されているプログラムを読み出し、当該プログラムを実行することで、画像形成装置１０１内の各装置を制御する。ＲＡＭ２０４は、ＣＰＵ２０２が演算処理を行う際に用いられるメモリである。Ｉ／Ｆ２０６は、検品コントローラ２０７（１１５）や外部の端末装置２２４と通信を行うために設けられたインターフェースである。また、ＣＰＵ２０２は操作部２０５と接続され、操作部２０５の表示画面を制御したり、操作部２０５からの入力を監視したりする。
【００２８】
一方、検品コントローラ２０７は、画像検品装置１０２の画像検品制御を司る制御回路であり、ＣＰＵ２１１、ＲＯＭ２０９、ＲＡＭ２１０、及びＩ／Ｆ２０８を有する。ＣＰＵ２１１は、画像読取センサ２２２及びシート検知センサ２２３からの信号を入力できるよう、これらのセンサと接続されている。
【００２９】
ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２０９に記憶されているプログラムを読み出し、当該プログラムを実行することで、画像検品装置１０２内の各装置を制御する。ＲＡＭ２１０は、ＣＰＵ２１１が演算処理を行う際に用いられるメモリである。Ｉ／Ｆ２０８は、画像形成コントローラ２０１や外部の端末装置２２４と通信を行うために設けられたインターフェースである。
【００３０】
また、画像形成コントローラ２０１はシートへ画像形成するＲＡＭ２０４上の画像に対して、描画オブジェクトの複雑度などからエリア分割部２２５によってエリア分割を行いエリア分割情報を作成する。
【００３１】
分割されたエリア毎にヒストグラム算出部２２６はＲＡＭ２０４上の画像データからエリア毎のヒストグラムを算出する。
【００３２】
ヒストグラムとは例えばＲＧＢ画像データで１画素で０〜２５５レベルの輝度を表現する場合、１画素毎にＲＧＢそれぞれ０〜２５５の輝度をカウントして取得する。
【００３３】
画像形成コントローラ２０１は上記算出されたヒストグラムとエリア情報、及び画像形成設定を、Ｉ／Ｆ２０６を通して検品コントローラ２０７へ通知する。検品コントローラ２０７は画像形成コントローラ２０１から通知されたヒストグラムとエリア情報をもとに、ヒストグラム算出部２２７で画像形成設定に基づいて画像読取センサ２２２により取得したシート上の画像データからエリア毎にヒストグラムを算出する。ＣＰＵ２１１は画像形成コントローラ２０１から通知されたヒストグラムとヒストグラム算出部２２７により算出したヒストグラムを比較し、任意の閾値以上の差分がある場合、画像不良と判断する。
【００３４】
図３は、画像検品システムのエリア分割を説明する図である。
【００３５】
シート上に画像形成する画像データに対して全面のヒストグラムを取得した場合３０１、実際にシート上に形成される画像が回転してしまった状態で検品コントローラ２０１が画像取得すると３０２、画像不良の判定がされずに出力されてしまう。ここで、画像形成コントローラ２０１のエリア分割部２２５にて縦横２分割し４エリアにすると３０３、検品コントローラ２０１にてスキャンするシート３０４からエリア毎に検出したヒストグラムを各エリアで比較すると、画像不良の判定をすることが可能である。
【００３６】
ただし、上記のように４分割するだけでは、同一濃度の別画像が同じエリアに入っている場合に誤判定してしまう可能性がある。
【００３７】
ここで、画像の複雑度に応じてエリア分割方法及びヒストグラム算出精度を変えることで、精度の高い判定をすることが可能である。
【００３８】
複雑度の判定方法としては、ＰＤＬデータとして通知されるオブジェクトの属性で判定する場合と、予め分割したエリアに対して、像域判定や周波数変換などをおこなうことで画像複雑度を判定するケースが考えられる。
【００３９】
エリア分割部２２５にて画像３０５をイメージ部３１３、文字部３１４に分割し、文字部の判定精度を高くする。このことで文字”Ｃ”３０７が、検品コントローラ２０１でスキャンするシート３０６上の文字”Ｓ”３０８と比較して画像不良判定することが可能である。
【００４０】
ここで、ヒストグラム算出精度とは例えばサンプリング画素数を全画素にするか、縦横３画素飛ばしでサンプリングするかなどで変えることが出来る。
【００４１】
シート３０９、３１０の図ではエリア分割数を増やすことで判定精度を高くする場合を説明している。イメージ部３１５では分割するエリアサイズを大きくし、文字部３１１、３１２では分割するエリアサイズを小さくすることで精度を高くしている。
【００４２】
図４は検品処理の手順を示すフローチャートである。
【００４３】
ステップＳ４０１にて画像形成装置１０１が印刷ジョブを受けると、ステップＳ４０２にてシート上への印刷を開始する。
【００４４】
このとき画像形成装置１０１はステップＳ４０３にて印刷する画像データを１つ以上のエリアにエリア分割し、ステップＳ４０４にて分割したエリア毎にヒストグラムを取得する。画像形成装置１０１は取得したヒストグラムとエリアの場所・サイズをステップＳ４０５にてエリア情報に格納し、検品コントローラ２０７へ送る。
【００４５】
画像検品装置１０２の制御フロー（ステップＳ４０６）では、検品コントローラ２０７がヒストグラムとエリア情報を取得すると（ステップＳ４０７）、該当するシートが読み取りセンサ前に到達したのを検知して（ステップＳ４０８）、シート上画像を読み取る（ステップＳ４０９）。
【００４６】
検品コントローラ２０７は読み取った画像に対してエリア毎にヒストグラムを取得し（ステップＳ４１０）、通知されたエリア毎のヒストグラムと比較し（ステップＳ４１１）、画像不良を判定する。
【００４７】
ヒストグラムを使用した画像不良の単純な判定方法としては、２つのヒストグラム間の分散を求めて、予め決められた値以上になった場合に不良と判断することが考えられる。
【００４８】
判定方法には、色、レベル毎に値に重みを付けることで判定精度を向上することも考えられる。
【００４９】
図５は検品処理の第二の手順を示すフローチャートである。
【００５０】
画像形成装置１０１が印刷ジョブを受けると（ステップＳ５０１）、シート上への印刷を開始する（ステップＳ５０２）。
【００５１】
このとき画像形成装置１０１は印刷する画像データを１つ以上のエリアにエリア分割し（ステップＳ５０３）、分割したエリア毎にヒストグラムを取得する（ステップＳ５０４）。画像形成装置１０１は取得したヒストグラムとエリアの場所・サイズをエリア情報に格納し、印刷設定情報とともに検品コントローラ２０７へ送る（ステップＳ５０５）。
【００５２】
画像検品装置１０２の制御フロー（ステップＳ５０６）では、検品コントローラ２０７がヒストグラムとエリア情報、印刷設定情報を取得すると（ステップＳ５０７）、該当するシートが読み取りセンサ前に到達したのを検知する（ステップＳ５０８）。ここで、検品コントローラ２０７は印刷設定を受信しているかを判断し（ステップＳ５０９）、受信していれば印刷設定に応じてシート上の画像を読み取り、エリア毎にヒストグラム作成する（ステップＳ５１０）。
【００５３】
受信していない場合、検品コントローラ２０７はシート上の画像を読み取り、エリア毎にヒストグラム作成する（ステップＳ５１１）。次に検品コントローラ２０７は生成したヒストグラム値と通知されたヒストグラム値を比較し（ステップＳ５１２）、差分が決められた閾値との比較を行う（ステップＳ５１３）。閾値以上の場合、検品コントローラ２０７は、画像不良と判定し不図示の出力ＮＧの警告を表示し（ステップＳ５１５）、リカバリ処理を行う（ステップＳ５１６）。
【００５４】
閾値以下の場合は出力がＯＫのため（ステップＳ５１４）、印刷を継続する。
【００５５】
ここで閾値判断はヒストグラムの差分だけではなく、最小二乗法などを用いた距離の比較や周波数成分の比較をするなど、様々な方法が考えられる。
【００５６】
また、画像不良と判定された場合には出力ＮＧを表示する以外にも、ＮＧ用の排紙トレイに出力してリカバリする場合や、印刷を中断する場合など様々な方法が考えられる。
【００５７】
図６はＰＤＬ描画オブジェクトからヒストグラム算出精度を算出する手順を示すフローチャートである。
【００５８】
画像形成装置１０１は印刷を開始すると（ステップＳ６０１）、ＰＤＬ描画オブジェクト毎にエリア分割を行う（ステップＳ６０２）。続いて画像形成装置１０１は、それぞれのＰＤＬ描画オブジェクトの描画属性から複雑度を設定する（ステップＳ６０３）。例えばテキスト属性の場合は高複雑度、イメージ・グラフィック属性の場合は中複雑度などと判定する。続いて画像形成装置１０１は各エリアに設定された複雑度に応じてヒストグラム算出精度を算出する（ステップＳ６０４）。続いて画像形成装置１０１はエリア毎に精度にも続いてヒストグラムを算出する（ステップＳ６０５）。続いて画像形成装置１０１はヒストグラムと算出精度を付加したエリア情報を検品コントローラ２０７へ通知する（ステップＳ６０６）。
【００５９】
次に、エリア毎にヒストグラム算出精度を設けずに、検品精度を上げるフロー（ステップＳ６０７）を説明する。
【００６０】
画像形成装置１０１は印刷を開始すると（ステップＳ６０７）、ＰＤＬ描画オブジェクト毎にエリア分割を行う（ステップＳ６０８）。続いて画像形成装置１０１は、それぞれのＰＤＬ描画オブジェクトの描画属性から複雑度を設定する（ステップＳ６０９）。複雑度とは、例えば文字属性が多い旅行パンフレットの料金表示部分などは複雑度の高い画像と考える。また、日本国旗などは複雑度の低い画像である。
【００６１】
複雑度を求める一例としてはＰＤＬ描画オブジェクトにはテキスト属性などが付加されているため、それをカウントすることや、画像のエッジ判定、周波数変換などを行うことで複雑度を推測することが出来る。
【００６２】
続いて画像形成装置１０１は各エリアに設定された複雑度に応じて更に当該エリアを複数エリアに分割する（ステップＳ６１０）。続いて画像形成装置１０１はエリア毎にヒストグラムを算出する（ステップＳ６１１）。続いて画像形成装置１０１はヒストグラムとエリア情報を検品コントローラ２０７へ通知する（ステップＳ６１２）。
【００６３】
図７は画像データを像域分離することでヒストグラム算出精度を算出する手順を示すフローチャートである。
【００６４】
画像形成装置１０１は印刷を開始すると（ステップＳ７０１）、画像を複数エリアに分割し各エリア毎に像域判定を行う（ステップＳ７０２）。続いて画像形成装置１０１は、それぞれの像域情報から複雑度を設定する（ステップＳ７０３）。例えば文字属性を多く含む場合は高複雑度、写真属性を多く含む場合は中複雑度、文字属性が少なく、カラー属性が少ない場合は低複雑度などと判定する。続いて画像形成装置１０１は各エリアに設定された複雑度に応じてヒストグラム算出精度を算出する（ステップＳ７０４）。続いて画像形成装置１０１はエリア毎に精度にも続いてヒストグラムを算出する（ステップＳ７０５）。続いて画像形成装置１０１はヒストグラムと算出精度を付加したエリア情報を検品コントローラ２０７へ通知する（ステップＳ７０６）。
【００６５】
次に、エリア毎にヒストグラム算出精度を設けずに、検品精度を上げるフロー（ステップＳ７０７）を説明する。
【００６６】
画像形成装置１０１は印刷を開始すると（ステップＳ７０７）、画像を複数エリアに分割し各エリア毎に像域判定を行う（ステップＳ７０８）。続いて画像形成装置１０１は、それぞれの像域情報から複雑度を設定する（ステップＳ７０９）。続いて画像形成装置１０１は各エリアに設定された複雑度に応じて更に当該エリアを複数エリアに分割する（ステップＳ７１０）。続いて画像形成装置１０１はエリア毎にヒストグラムを算出する（ステップＳ７１１）。続いて画像形成装置１０１はヒストグラムとエリア情報を検品コントローラ２０７へ通知する（ステップＳ７１２）。
【００６７】
図８はエリア情報を説明する図である。
【００６８】
エリア情報の一例としては、エリア番号（ステップＳ８０１）、Ｘ座標（ステップＳ８０２）、Ｙ座標（ステップＳ８０３）、Ｘサイズ（ステップＳ８０４）、Ｙサイズ（ステップＳ８０５）、算出精度（ステップＳ８０６）、ヒストグラム（ステップＳ８０７）から構成される。
【００６９】
エリア情報は上記のような矩形に限らず、楕円、ベクトル情報を用いることも考えられる。
【００７０】
また、上述したように本実施例を用いると、エリア分割してヒストグラムを算出し、そのデータ比較を行うことで、画像向きが回転している場合、鏡像となっている場合、別画像で同一載り量になった場合などにも画像不良を検知できる。更にヒストグラムを比較することでハンドリングするデータ量が少なくなり、安価なリアルタイム印刷検品システムが構築可能となる。
【００７１】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シートに画像を形成する画像形成装置と、
前記シートに形成するメモリ上の画像データを一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
前記画像形成装置により画像形成されたシート上の画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段により読み取られた画像を一つ以上のエリアに分割する手段と、
各エリア毎にヒストグラムを算出する読み取り画像ヒストグラム算出手段と、
前記画像読取手段により読み取られた画像のヒストグラムと、前記画像データのヒストグラムをエリア毎に比較し、不良シートが発生したかどうかを判別する判別手段と、
を有することを特徴とする画像検品システム。
【請求項２】
前記シートに画像を形成する画像形成装置における画像形成設定値を、前記画像読み取り手段に通知する通知手段と、
前記読み取り画像ヒストグラム算出手段では前記画像形成設定値に基づいてヒストグラムを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像検品システム。
【請求項３】
前記エリア毎にヒストグラムの算出精度を変更することが可能で、前記エリアに対するヒストグラム算出精度の設定が可能な精度設定手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の画像検品システム。
【請求項４】
前記エリア内の複雑度を検知する複雑度検知手段と、前記複雑度に応じてヒストグラム算出精度の設定を変更する精度変更手段を具備することを特徴とする請求項３に記載の画像検品システム。
【請求項５】
前記エリア内の複雑度を検知する複雑度検知手段と、前記複雑度に応じてさらに詳細なエリア分割を繰り返すエリア分割手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の画像検品システム。
【請求項６】
上記複雑度の判定において、ＰＤＬデータに付加される画像属性を使用することを特徴とする請求項４又は５に記載の画像検品システム。
【請求項１】
シートに画像を形成する画像形成装置と、
前記シートに形成するメモリ上の画像データを一つ以上のエリアに分割して、各エリア毎にヒストグラムを算出するヒストグラム算出手段と、
前記画像形成装置により画像形成されたシート上の画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段により読み取られた画像を一つ以上のエリアに分割する手段と、
各エリア毎にヒストグラムを算出する読み取り画像ヒストグラム算出手段と、
前記画像読取手段により読み取られた画像のヒストグラムと、前記画像データのヒストグラムをエリア毎に比較し、不良シートが発生したかどうかを判別する判別手段と、
を有することを特徴とする画像検品システム。
【請求項２】
前記シートに画像を形成する画像形成装置における画像形成設定値を、前記画像読み取り手段に通知する通知手段と、
前記読み取り画像ヒストグラム算出手段では前記画像形成設定値に基づいてヒストグラムを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像検品システム。
【請求項３】
前記エリア毎にヒストグラムの算出精度を変更することが可能で、前記エリアに対するヒストグラム算出精度の設定が可能な精度設定手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の画像検品システム。
【請求項４】
前記エリア内の複雑度を検知する複雑度検知手段と、前記複雑度に応じてヒストグラム算出精度の設定を変更する精度変更手段を具備することを特徴とする請求項３に記載の画像検品システム。
【請求項５】
前記エリア内の複雑度を検知する複雑度検知手段と、前記複雑度に応じてさらに詳細なエリア分割を繰り返すエリア分割手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の画像検品システム。
【請求項６】
上記複雑度の判定において、ＰＤＬデータに付加される画像属性を使用することを特徴とする請求項４又は５に記載の画像検品システム。
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１】
【図２】
【図３】
【図８】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１】
【図２】
【図３】
【図８】
【公開番号】特開２０１２−９３５３３（Ｐ２０１２−９３５３３Ａ）
【公開日】平成２４年５月１７日（２０１２．５．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２４０５０６（Ｐ２０１０−２４０５０６）
【出願日】平成２２年１０月２７日（２０１０．１０．２７）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年５月１７日（２０１２．５．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１０月２７日（２０１０．１０．２７）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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