JP2021150768A - Printer, information processing device, method and program - Google Patents
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Abstract
【課題】印刷対象の画像を用いて、ユーザーが、印刷画像の異常を検知するために用いる閾値を設定する。【解決手段】印刷装置100は、印刷の対象画像を媒体に印刷することにより形成された画像を読取ることにより検査対象画像を取得する読み取り取得部400と、対象画像が有する画像特徴量と検査対象画像が有する画像特徴量とを比較し、比較結果と、閾値とに基づいて、検査対象画像の異常を検知する異常検知部405と、検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、対象画像とを合成することにより合成画像を生成する合成部410と、合成画像を表示する画面と、閾値を設定するユーザー操作を受け付ける操作部430とを含むユーザーインターフェース415とを備える。合成部410は、操作部430が受け付けたユーザー操作によって設定される閾値に基づき、サンプル画像が有する画像特徴量を変更する。【選択図】図4[Problem] Using an image to be printed, a user sets a threshold value used to detect an abnormality in a printed image. [Solution] A printing device 100 includes a reading and acquiring unit 400 that acquires an image to be inspected by reading an image formed by printing the image to be printed on a medium, an abnormality detection unit 405 that compares image features of the target image with image features of the target image and detects an abnormality in the target image based on the comparison result and a threshold value, a composition unit 410 that generates a composite image by combining a sample image for the abnormality in the target image with the target image, and a user interface 415 that includes a screen for displaying the composite image and an operation unit 430 that accepts user operations to set the threshold value. The composition unit 410 changes the image features of the sample image based on the threshold value set by the user operation accepted by the operation unit 430. [Selected Figure] FIG.
Description
この開示は、画像の形成に関し、より特定的には、画像の異常を検知する技術に関する。 This disclosure relates to image formation and, more specifically, to techniques for detecting image anomalies.
従来、用紙上に印刷された印刷画像の品質を評価するために、印刷画像を光学的に読み取ることにより当該印刷画像における画像の異常を検知する、いわゆるヤレ検知が知られている。ヤレ検知においては、画像の異常を検知するために用いられる検知レベルが設定される。 Conventionally, in order to evaluate the quality of a printed image printed on a paper, so-called spoilage detection is known in which an abnormality of the image in the printed image is detected by optically reading the printed image. In the spoilage detection, a detection level used for detecting an abnormality in an image is set.
このような検知レベルの設定に関し、特開2017−191979号公報(特許文献1)は、「画像を形成するごとに生成される履歴画像を使用して、スキャン画像や異常の検出情報を表示し、異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力」し、「入力した評価に応じてスキャン画像中の異常を最終決定し、検出パラメーターを決定する」画像形成システムを開示する(段落[0110]参照)。 Regarding the setting of such a detection level, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2017-19791979 (Patent Document 1) states that "a scan image or abnormality detection information is displayed using a history image generated each time an image is formed. , Input the user's rating for the anomaly detection result ”, and disclose an image forming system that“ finalizes the anomaly in the scanned image and determines the detection parameters according to the input rating ”(see paragraph [0110]). ..
特許文献1に開示された技術によると、履歴画像に基づいて、検知レベルに相当する検出パラメーターが設定されるが、設定された検出パラメーターは、印刷対象の画像(以下、対象画像と呼ぶ)によっては、適したパラメーターであるとは限らない。また、印刷画像の異常をどれだけ許容できるかは、ユーザー毎に異なる。したがって、対象画像を用いて、印刷画像の異常を検知する技術が必要とされている。
According to the technique disclosed in
本開示は、上記のような背景を鑑みてなされたものである。ある局面に従うと、対象画像を用いて、印刷画像の異常を検知する技術が開示される。 The present disclosure has been made in view of the above background. According to a certain aspect, a technique for detecting an abnormality in a printed image using a target image is disclosed.
ある実施形態に従う印刷装置は、印刷の対象画像を媒体に印刷することにより形成された画像を読取ることにより検査対象画像を取得する読み取り取得部と、上記対象画像が有する画像特徴量と上記検査対象画像が有する画像特徴量とを比較し、上記比較結果と、閾値とに基づいて、上記検査対象画像の異常を検知する異常検知部と、上記検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、上記対象画像とを合成することにより合成画像を生成する合成部と、上記合成画像を表示する画面と、上記閾値を設定するユーザー操作を受け付ける操作部とを含むユーザーインターフェースと、を備える。上記合成部は、上記操作部が受け付けた上記ユーザー操作によって設定される上記閾値に基づき、上記サンプル画像が有する上記画像特徴量を変更する。 A printing apparatus according to a certain embodiment has a reading acquisition unit that acquires an inspection target image by reading an image formed by printing the target image to be printed on a medium, an image feature amount of the target image, and the inspection target. An abnormality detection unit that compares an image feature amount of an image and detects an abnormality in the inspection target image based on the comparison result and a threshold, a sample image for the abnormality in the inspection target image, and the target image. It includes a compositing unit that generates a composite image by compositing the above, a screen that displays the composite image, and a user interface that includes an operation unit that accepts a user operation for setting the threshold value. The compositing unit changes the image feature amount of the sample image based on the threshold value set by the user operation received by the operation unit.
上記印刷装置は、記憶部をさらに備える。上記合成部は、上記対象画像から部分画像を抽出し、抽出された上記部分画像のリストを上記記憶部に格納する。 The printing device further includes a storage unit. The synthesis unit extracts a partial image from the target image and stores the extracted list of the partial images in the storage unit.
上記合成部は、抽出される上記部分画像における予め定められた部分領域から上記画像特徴量を検出し、検出された上記画像特徴量を、上記リストの当該部分画像と関連付けて上記記憶部に格納する。 The compositing unit detects the image feature amount from a predetermined partial area in the extracted partial image, and stores the detected image feature amount in the storage unit in association with the partial image in the list. do.
上記部分画像は、図形を含む。上記画像特徴量は、コントラストに関する画像特徴量を含む。 The partial image includes a figure. The image feature amount includes an image feature amount related to contrast.
上記コントラストに関する画像特徴量は、明度、輝度、色相、濃度および彩度の少なくとも1つを含む。 The image feature amount related to the contrast includes at least one of brightness, brightness, hue, density and saturation.
上記部分画像における上記予め定められた部分領域は、上記部分画像における複数の部分領域を含む。 The predetermined partial region in the partial image includes a plurality of partial regions in the partial image.
上記記憶部は、上記異常検知部により検知された、検査対象画像の異常部分の画像を格納する。上記サンプル画像は、上記記憶部に格納されている上記検査対象画像の上記異常部分の画像を含む。 The storage unit stores an image of an abnormal portion of the inspection target image detected by the abnormality detection unit. The sample image includes an image of the abnormal portion of the inspection target image stored in the storage unit.
上記合成部は、上記部分画像における上記予め定められた部分領域の画像と上記サンプル画像とのコントラストと、上記サンプル画像のサイズとを上記検出された上記画像特徴量に基づいて決定する。 The compositing unit determines the contrast between the image of the predetermined partial region in the partial image and the sample image, and the size of the sample image based on the detected image feature amount.
上記合成部は、上記部分画像における上記予め定められた部分領域に上記サンプル画像を配置することにより、上記合成画像を生成する。 The composite unit generates the composite image by arranging the sample image in the predetermined partial region of the partial image.
上記合成部は、上記部分画像における上記複数の部分領域の各々に上記サンプル画像を配置することにより、上記合成画像を生成する。 The composite unit generates the composite image by arranging the sample image in each of the plurality of partial regions in the partial image.
上記ユーザーインターフェースは、上記合成部により上記サンプル画像が合成された上記部分画像を、設定される上記閾値に応じた上記画像特徴量に基づいて表示する第1の画面を含む。 The user interface includes a first screen that displays the partial image in which the sample image is synthesized by the compositing unit based on the image feature amount according to the set threshold value.
上記ユーザーインターフェースは、上記合成部により上記サンプル画像が上記部分画像の少なくとも1つに合成された上記合成画像を表示する第2の画面を含む。 The user interface includes a second screen for displaying the composite image in which the sample image is composited with at least one of the partial images by the compositing unit.
上記ユーザーインターフェースは、上記第1の画面と上記第2の画面とを切り替えて表示する。 The user interface switches between the first screen and the second screen for display.
上記操作部は、上記第1の画面または上記第2の画面における上記部分画像に合成された上記サンプル画像を移動させるユーザー操作を受け付ける。 The operation unit accepts a user operation for moving the sample image synthesized with the partial image on the first screen or the second screen.
上記印刷装置は、上記サンプル画像が合成された上記部分画像と、上記合成画像との少なくとも1つを媒体に印刷する。 The printing apparatus prints at least one of the partial image in which the sample image is combined and the composite image on a medium.
上記合成部は、上記対象画像のユーザーが選択した選択領域において上記部分画像を抽出する。 The compositing unit extracts the partial image in the selection area selected by the user of the target image.
上記合成部は、上記画像特徴量が関連付いた上記部分画像の上記リストを、第1の指定領域と、上記第1の指定領域とは異なる第2の指定領域とにそれぞれ対応させて上記記憶部に格納する。 The compositing unit stores the list of the partial images to which the image feature amount is associated with the first designated area and the second designated area different from the first designated area, respectively. Store in the department.
上記操作部は、上記第1の指定領域における上記対象画像と上記第2の指定領域における上記対象画像とに対して、それぞれ上記閾値を設定するユーザー操作を受け付ける。 The operation unit receives a user operation for setting the threshold value for the target image in the first designated area and the target image in the second designated area, respectively.
上記コントラストに関する画像特徴量は、RGB(Red, Blue, Green)階調値およびYMCK(Yellow, Cyan, Magenta, Key plate)階調値の少なくとも1つを含む。 The image feature amount related to the contrast includes at least one of RGB (Red, Blue, Green) gradation value and YMCK (Yellow, Cyan, Magenta, Key plate) gradation value.
他の実施形態に従うと、情報処理装置が提供される。この情報処理装置は、印刷の対象画像が有する画像特徴量と、媒体に印刷された上記対象画像を読取ることによって取得された検査対象画像が有する画像特徴量とを比較し、比較結果と閾値とに基づいて、上記検査対象画像の異常を検知する異常検知部と、上記検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、上記対象画像とを合成することにより合成画像を生成する合成部と、上記合成画像を表示する画面と、上記閾値を設定するユーザー操作を受け付ける操作部とを含むユーザーインターフェースと、を備える。上記合成部は、上記操作部が受け付けた上記ユーザー操作によって設定される上記閾値に基づき、上記サンプル画像が有する上記画像特徴量を変更する。 According to other embodiments, an information processing device is provided. This information processing device compares the image feature amount of the print target image with the image feature amount of the inspection target image acquired by reading the target image printed on the medium, and determines the comparison result and the threshold value. An abnormality detection unit that detects an abnormality in the inspection target image, a composition unit that generates a composite image by synthesizing a sample image for the abnormality in the inspection target image, and the target image based on the above, and the composite image. It is provided with a screen for displaying the above and a user interface including an operation unit for receiving a user operation for setting the above threshold value. The compositing unit changes the image feature amount of the sample image based on the threshold value set by the user operation received by the operation unit.
さらに他の実施形態に従うと、方法が提供される。この方法は、印刷の対象画像を媒体に印刷することにより形成された画像から読取られた検査対象画像を取得するステップと、上記対象画像が有する画像特徴量と上記検査対象画像が有する画像特徴量との比較結果と、閾値とに基づいて、上記検査対象画像の異常を検知するステップと、上記検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、上記対象画像とを合成することにより合成画像を生成するステップと、上記合成画像を表示するステップと、上記閾値を設定するユーザー操作を受け付けるステップと、受け付けられた上記ユーザー操作によって設定される上記閾値に基づき、上記サンプル画像が有する上記画像特徴量を変更するステップとを含む。 According to still other embodiments, methods are provided. This method includes a step of acquiring an inspection target image read from an image formed by printing the target image to be printed on a medium, an image feature amount of the target image, and an image feature amount of the inspection target image. A step of detecting an abnormality in the inspection target image based on the comparison result and the threshold value, and a step of generating a composite image by synthesizing the sample image for the abnormality of the inspection target image and the target image. The image feature amount of the sample image is changed based on the step of displaying the composite image, the step of accepting the user operation for setting the threshold, and the threshold set by the accepted user operation. Including steps.
さらに他の実施形態に従うと、プログラムが提供される。このプログラムは、コンピューターに、印刷の対象画像を媒体に印刷することにより形成された画像から読取られた検査対象画像を取得するステップと、上記対象画像が有する画像特徴量と上記検査対象画像が有する画像特徴量との比較結果と、閾値とに基づいて、上記検査対象画像の異常を検知するステップと、上記検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、上記対象画像とを合成することにより合成画像を生成するステップと、上記合成画像を表示するステップと、上記閾値を設定するユーザー操作を受け付けるステップと、受け付けられた上記ユーザー操作によって設定される上記閾値に基づき、上記サンプル画像が有する上記画像特徴量を変更するステップとを実行させる。 According to still other embodiments, the program is provided. This program has a step of acquiring an inspection target image read from an image formed by printing a print target image on a medium, an image feature amount of the target image, and the inspection target image of the target image. A composite image is obtained by combining the step of detecting an abnormality in the inspection target image, the sample image for the abnormality of the inspection target image, and the target image based on the comparison result with the image feature amount and the threshold value. The image feature amount of the sample image based on the step of generating, the step of displaying the composite image, the step of accepting the user operation for setting the threshold, and the step of accepting the user operation set by the accepted user operation. To perform the steps and steps to change.
本開示によれば、対象画像を用いて、印刷画像の異常を検知できる。本開示の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解される本開示に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。 According to the present disclosure, an abnormality in a printed image can be detected by using the target image. The above and other objectives, features, aspects and advantages of the present disclosure will become apparent from the following detailed description of the present disclosure as understood in connection with the accompanying drawings.
以下、図面を参照しつつ、本開示における実施形態について説明する。以下の説明では、同一の構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。 Hereinafter, embodiments in the present disclosure will be described with reference to the drawings. In the following description, the same components are designated by the same reference numerals. Their names are the same. Therefore, the detailed description of them will not be repeated.
[印刷システムのハードウェア構成]
以下、図1〜図3を参照して、印刷システム50、印刷装置100およびクライアント端末140のハードウェア構成について説明する。図1は、実施の形態における印刷システム50のハードウェア構成の一例を示す図である。
[Hardware configuration of printing system]
Hereinafter, the hardware configurations of the
印刷システム50は、印刷装置100と、通信回線145を介して印刷装置100と通信する少なくとも1つのクライアント端末140とを含む。通信回線145は、有線または無線を含む。
The
印刷装置100は、対象画像の印刷を指示する印刷ジョブ(以下、ジョブと称する)に基づいて、媒体に画像を印刷する。この実施形態においては、媒体として用紙を例示するが、媒体は、紙以外の材料であってもよい。他の局面において、印刷装置100は、プリンター、スキャナー、コピー機、ファクシミリ等の機能を兼ね備えたMFP(Multifunction Peripheral)として実現されてもよい。
The
クライアント端末140は、通信回線145を介して印刷装置100にジョブを送信する。当該ジョブは、対象画像のデータを含む。図1の例において、クライアント端末140は、据え置き型のPC(Personal Computer)として記載しているが、他の局面において、タブレットコンピューター、スマートフォン等の携帯型の情報処理装置であってもよい。
The
より詳細には、印刷装置100は、給紙部103と、画像形成ユニット105と、読み取り装置115と、搬送部120と、第1積載部122と、第2積載部126と、制御装置150と、操作パネル160とを備える。
More specifically, the
給紙部103は、複数種類の用紙を収容可能である。ジョブによって指定された種類の用紙は、搬送部120により給紙部103から1枚ずつ取り出され、画像形成ユニット105に向けて給紙される。
The paper feed unit 103 can accommodate a plurality of types of paper. The type of paper specified by the job is taken out one by one from the paper feeding unit 103 by the conveying
画像形成ユニット105は、給紙部103から給紙される用紙上に、ジョブによって指定された対象画像を形成する。本開示において、用紙に形成された画像を印刷画像とも称する。画像形成ユニット105は、例えば、インクジェット方式で用紙に画像を形成してもよいし、電子写真方式で用紙に画像を形成してもよく、画像形成方式は限定されない。ある局面において、画像形成ユニット105は、YMCKの4色のトナーまたはインクを用いて用紙に画像を形成する。ジョブに従って画像が形成された用紙は、搬送部120によって読み取り装置115に搬送される。
The
読み取り装置115は、画像形成ユニット105により画像が形成された用紙が所定の読み取り位置を通過するときに、当該用紙上の印刷画像を光学的に読み取る。また、読み取り装置115によって読み取られた画像のデータを、対象画像および印刷画像と区別するために検査対象画像と称する。読み取り装置115は、例えば、光学的なラインセンサによって実現される。
The
搬送部120は、制御装置150からの命令に従って、用紙を第1積載部122または第2積載部126のいずれかへ搬送する。搬送部120は、異常が検知されなかった画像が印刷された用紙を第1積載部へ搬送し、異常が検知された画像が印刷された用紙を第2積載部126へ搬送する。
The
制御装置150は、印刷装置100の動作を制御する。ある局面において、制御装置150は、画像形成ユニット105と、読み取り装置115と、搬送部120と、操作パネル160とを制御する。
The
操作パネル160は、ユーザーから印刷装置100に対する操作入力を受け付ける。さらに、操作パネル160は、制御装置150からの命令に基づいて情報を表示する。表示される情報は、操作メニューおよび検知レベル(後述する)の設定画面などのユーザーインターフェース(UI:User Interface)の情報を含む。
The
図2は、印刷装置100の詳細なハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図2において、印刷装置100は、図1に示された画像形成ユニット105、読み取り装置115、搬送部120、制御装置150および操作パネル160に加えて、通信I/F(Interface)215と、データリーダー/ライター222と、バス230とを備える。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a detailed hardware configuration of the
制御装置150は、CPU(Central Processing Unit)200と、ROM(Read Only Memory)202と、RAM(Random Access Memory)205と、HDD(Hard Disk Drive)210とを備える。
The
CPU200は、印刷装置100を制御するための制御プログラムを実行する。一例として、CPU200は、情報の表示、印刷処理、および検査対象画像の異常検知などのプログラムを実行する。
The
ROM202は、CPU200において実行されるOS(Operating System)などのプログラムを格納する。
The
RAM205は、CPU200によって実行されるアプリケーションプログラムと参照されるデータとを格納する。ある局面において、SRAM(Static Random Access Memory)またはDRAM(Dynamic Random Access Memory)がRAM205として使用されてもよい。
The
HDD210は、印刷装置100において使用される様々なプログラムとデータとを格納する。他の局面において、HDD210に代えて、SSD(Solid State Drive)等の補助記憶装置が使用されてもよい。
The
通信I/F215は、印刷装置100がクライアント端末140などの他の機器とデータを送受信するためのユニットである。印刷装置100は、複数の通信I/F215を備えてもよい。ある局面において、通信I/F215は、LAN(Local Area Network)ポートまたはWi−Fi(登録商標)(Wireless Fidelity)の送受信装置などのいずれかまたは全てを含んでもよい。印刷装置100は、通信I/F215を介して、クライアント端末140からジョブを受信する。
The communication I /
データリーダー/ライター222は、外付けHDDなどの外部の記憶媒体223が脱着自在に装着される場合に、CPU200からの命令に基づいて、装着された記憶媒体223に画像を含むデータまたはプログラムを書き込み、または、記憶媒体223からデータを読み出す。記憶媒体223は、コンピューターその他装置が、記録されたプログラム等の情報を読み取ることができるように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的または化学的作用によって格納する。
When an
操作パネル160は、ある局面において、入力装置220と、表示装置225とを備える。操作パネル160は、複数のタッチセンサーなどの入力装置220と液晶ディスプレイなどの表示装置225とを組み合わせたタッチスクリーンによって構成できる。操作パネル160は、さらに入力装置220として複数の物理キーを含んでもよい。印刷装置100の各構成要素は、バス230を介して相互に通信する。
The
図3は、クライアント端末140のハードウェア構成の一例を示す図である。図3に示されるように、クライアント端末140は、CPU300と、RAM305と、ROM310と、HDD315と、データリーダー/ライター317と、通信I/F320と、キーボード322と、ディスプレイ340と、バス345とを備える。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the
CPU300は、クライアント端末140全体の動作を制御する。一例として、CPU300は、通信I/F320を介して印刷装置100にジョブを送信する。
The
通信I/F320は、クライアント端末140が印刷装置100などの他の機器とデータを送受信するためのユニットである。
The communication I /
RAM305と、ROM310と、HDD315と、データリーダー/ライター317と、記憶媒体318と、バス345の各構成は、それぞれ、印刷装置100を構成するRAM205と、ROM202と、HDD210と、データリーダー/ライター222と、記憶媒体223と、バス230の各構成とそれぞれ同様である。したがって、これらの説明を繰り返さない。
The configurations of the
キーボード322は、ユーザーがクライアント端末140を操作するために用いる機器である。他の局面において、クライアント端末140は、当該機器としてのキーボード322に代えて、マウスを備えてもよい。
The
ディスプレイ340は、CPU300からの命令に基づいて情報を表示する。ある局面において、ディスプレイ340として、液晶パネル又は有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイが用いられる。
The
[異常検知を実現するための構成]
印刷装置100は、印刷画像に含まれる異常を、ユーザーが設定した検知レベルを用いて検知するための構成を備える。また、印刷装置100は、検知レベルの設定をサポートするためのツールとして、UI415を提供する。検知レベルは、画像の異常に対するユーザーの視覚的な許容度を表す値である。
[Configuration to realize anomaly detection]
The
図4は、異常を検知するための印刷装置100の構成の一例を説明するブロック図である。図4を参照して、印刷装置100は、読み取り取得部400と、異常検知部405と、合成部410と、UI415と、記憶部420と、変換部422とを備える。
FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the
図4において、読み取り取得部400と、異常検知部405と、合成部410と、変換部422とは、CPU200がROM202,HDD210等に格納されるプログラムを読み出してRAM205に展開しながら実行することにより実現される。UI415は、操作パネル160が受け付けたユーザー操作に応答して、CPU200が、ROM202,HDD210等に格納されるプログラムを読み出してRAM205に展開しながら実行し、後述する画面を操作パネル160に表示することにより実現される。記憶部420は、ROM202,RAM205,HDD210等により実現される。以下、上記の各構成要素について説明する。
In FIG. 4, the
まず、記憶部420が格納するデータについて説明する。記憶部420は、ジョブに含まれる対象画像425と、履歴情報445と、リスト450,460などのデータを格納している。リスト450,460については図6および図7を参照して後述する。
First, the data stored in the
履歴情報445は、検知レベル446に対応する閾値406と、当該検知レベルを用いて異常検知部405により検知された、検査対象画像における異常部分の画像とを有する。例えば、検知レベル446は、「レベル1」、「レベル2」および「レベル3」の3段階の検知レベルのうちいずれかにユーザー操作440により設定される。他の局面において、検知レベル446の段階数は、3以外であってもよい。
The
読み取り取得部400は、画像形成ユニット105からの印刷画像を、読み取り装置115に読み取らせることによって、検査対象画像を取得する。
The
異常検知部405は、公知の異常検知アルゴリズムにより、検査対象画像の異常を検知する。より具体的には、異常検知部405は、対象画像425が有する画像特徴量と、読み取り取得部400からの検査対象画像が有する画像特徴量とを比較し、比較結果と閾値406とに基づいて、検査対象画像の異常を検知する。本実施形態において、検査対象画像が印刷画像に対応している。そのため、異常検知部405が検査対象画像における異常を検知することは、印刷画像における異常を検知することに相当する。
The
異常検知部405によって比較される画像特徴量は、コントラストに関する特徴量を含む。コントラストに関する特徴量は、明度、輝度、色相、濃度および彩度の少なくとも1つを含む。
The image feature amount compared by the
閾値406は、ユーザー操作440によりUI415を介して設定される検知レベル446に対応している。ユーザー操作440により検知レベル446が設定されると、検知レベル446は、変換部422により、検知レベル446に対応する閾値406に変換される。変換部422の動作については後述する。
The threshold value 406 corresponds to the
異常検知部405は、例えば、対象画像425が有する明度、輝度および色相と検査対象画像が有する明度、輝度および色相とを比較し、当該比較の結果に基づき、対象画像425と検査対象画像とのコントラストを求める。コントラストは、例えば公知のミケルソンのコントラストであるが、その他のコントラストが用いられてもよい。
The
異常検知部405は、上記比較の結果に基づいて、検査対象画像において異常と判断し得るオブジェクトを取り出し、取り出した当該オブジェクトのサイズを求める。オブジェクトは、画像において一定の形状を有する部分の画像を指す。
Based on the result of the above comparison, the
異常検知部405は、閾値406と、上記のコントラストおよび当該オブジェクトのサイズとに基づいて、検査対象画像において異常が発生しているか否かを判断する。例えば、異常検知部405は、当該コントラストと当該オブジェクトのサイズとの線形和が、閾値406を上回るとの判断に基づいて、当該オブジェクトを異常と判断する。すなわち、異常検知部405は、当該判断に基づいて、検査対象画像において異常が発生していると判断する。
The
他の局面において、異常検知部405は、オブジェクトのサイズを用いることなく、上記のコントラストのみに基づいて、検査対象画像において異常が発生しているか否かを判断してもよい。
In another aspect, the
異常検知部405は、異常を検知すると、検知に用いた検知レベル446に対応する閾値406と、検知した当該異常部分の画像とを関連付けて、閾値406と検知した当該異常部分の画像とを履歴情報445として記憶部420に格納する。
When the
合成部410は、検査対象画像の異常に対するサンプル画像を生成し、生成されたサンプル画像と対象画像425とを合成することにより、合成画像412を生成する。ここでは、「検査対象画像の異常に対するサンプル画像」は、ユーザー操作440により設定される検知レベル446において異常検知部405が検知可能な異常をモデル化した画像を含む。合成部410は、予め定められた形状のサンプル画像であって、UI415を介したユーザー操作440により設定される検知レベル446に応じた特徴量を有するサンプル画像を生成する。合成部410は、変換部422からの閾値406に基づき、サンプル画像が有する、上述した画像特徴量を設定または変更できる。合成部410の具体的な動作については、図5〜図8を参照して説明する。
The synthesizing
他の局面において、合成部410は、履歴情報445を検索することにより、サンプル画像を取得してもよい。より具体的には、合成部410は、ユーザー操作440により設定される検知レベル446に基づき、当該検知レベルに関連付けられた、検査対象画像における異常部分の画像を履歴情報445から検索し、サンプル画像として取得してもよい。これにより、合成部410は、サンプル画像を生成することなく、ユーザー操作440により設定される検知レベル446に関連付けられたサンプル画像を取得できる。また、図10〜図13を参照して後述するUI415において、ユーザーは、実際に発生した異常部分の画像に基づく合成画像を見ながら、許容する異常に対する検知レベルを設定できる。
In another aspect, the
UI415は、合成部410により合成された合成画像412を表示する画面435と、検知レベル446を設定するユーザー操作440を受け付ける操作部430とを含む。ある局面において、画面435は、表示装置225に表示される。UI415の具体例については、図10〜図13を参照して後述する。
The
変換部422は、UI415が受け付けたユーザー操作440により設定された検知レベル446を、異常検知部405が異常検知に用いる閾値406に変換する。より具体的には、変換部422は、検知レベル446を予め定められた演算により閾値406に変換する。他の局面において、変換部422は、記憶部420に格納されたルックアップテーブル(図示しない)を用いて検知レベル446を閾値406に変換してもよい。ここで、検知レベル446が高いほど、すなわち異常に対する検知精度が高いほど、当該閾値406は小さくなる。他方、検知レベル446が低いほど、すなわち異常に対する検知精度が低いほど、当該閾値406は大きくなる。
The
ユーザー操作440は、ユーザーによる、検知レベルを設定する操作、操作パネル160におけるタッチ操作、スワイプ操作、スライド操作、およびドラッグ操作などを含む。
The
他の局面において、異常検知部405は、異常を検知するために、対象画像に代えて、検査対象画像のうち異常が無いとユーザーにより判断された画像を用いてもよい。すなわち、当該異常が無いとユーザーにより判断された画像は、第1積載部122に積載された用紙に形成された画像に基づいて読み取り取得部400により取得された画像であってもよい。このように、異常検知部405は、異常が無いとユーザーが判断した画像が有する特徴量と、検査対象画像が有する当該特徴量とを比較し、比較の結果と閾値406とに基づいて、検査対象画像の異常を検知してもよい。
In another aspect, the
[合成部410の動作の具体例]
以下、図5〜図8を参照して、合成部410の具体的な動作について説明する。まず、図5を参照して、合成部410により生成される合成画像について説明する。図5は、合成部410が対象画像500から合成画像550を生成する様子の一例を示す図である。
[Specific example of operation of synthesis unit 410]
Hereinafter, the specific operation of the
図5の上側において、対象画像500が示されている。他方、図5の下側において、対象画像500とサンプル画像555〜595とが合成された合成画像550が示されている。
The
対象画像500は、部分画像505,510,515,520,525,530,535,540,545,546および547を含む。各部分画像は、合成部410により抽出される画像である。部分画像は、背景、図形および文字などを含む。説明の簡略化のため、各部分画像のコントラストに関する画像特徴量が一様であるとする。部分画像については図6を参照して、詳述する。
The
合成部410は、サンプル画像555,560,565,570,575,580,585,590および595を生成する。合成部410は、当該サンプル画像と対象画像500とを合成することにより、合成画像550を生成する。より具体的には、合成部410は、対象画像500を走査することにより、対象画像500から部分画像505〜545を抽出する。合成部410は、抽出された各部分画像505〜545とサンプル画像555〜590とを合成することにより合成画像550を生成する。なお、図5の例では、ページ数を表す部分画像546と、背景の部分画像547とに対しては、説明の簡略化のため、サンプル画像が合成されていない。
The
対象画像、サンプル画像および合成画像のファイル形式は、限定されない。当該ファイル形式は、例えば、JPEG(Joint Photographic Experts Group),PNG(Portable Network Graphics)またはPDF(Portable Document Format)のいずれであってもよい。合成部410がサンプル画像を生成する動作の詳細については、図7と図8とを参照して後述する。
The file formats of the target image, sample image, and composite image are not limited. The file format may be, for example, JPEG (Joint Photographic Experts Group), PNG (Portable Network Graphics), or PDF (Portable Document Format). Details of the operation of the
次に、図6と図7を参照して、合成部410が対象画像から抽出した部分画像に関する情報の検出とその格納形式とについて説明する。図6は、対象画像500から抽出された部分画像505〜545のリストの一例を示す図である。図7は、各部分画像と、各部分画像における画像特徴量とが関連付いたリストの一例を示す図である。
Next, with reference to FIGS. 6 and 7, the detection of information on the partial image extracted from the target image by the
合成部410は、対象画像500から抽出された部分画像505〜545のリスト450(図6)を記憶部420に格納する。合成部410は、部分画像505〜545のそれぞれについて、当該部分画像の予め定められた部分領域の画像、例えば部分画像の中央領域の画像から画像特徴量を検出する。合成部410は、検出された当該画像特徴量をリスト450の当該部分画像に関連づけることにより、図7のリスト460を生成して、リスト460を記憶部420に格納する。他の局面において、当該部分領域は、部分画像の中央領域とは異なる領域であってもよい。
The
リスト460は、部分画像から検出された画像特徴量を表すデータとして、明度を示す明度データ705と、輝度を示す輝度データ710と、色相を示す色データ715とを含む。他の局面において、画像特徴量を表すデータは、濃度および彩度などを含んでいてもよい。
Listing 460 includes
例えば、部分画像505に対する、明度データ705と輝度データ710と色データ715とは、それぞれ「Ma」と「Ka」と「Ca」である。部分画像510に対する各上記データは、それぞれ「Mb」と「Kb」と「Cb」である。部分画像515に対する各上記データは、それぞれ「Mc」と「Kc」と「Cc」である。以下、部分画像520〜545についても同様である。
For example, the
合成部410は、部分画像における予め定められた部分領域の画像とサンプル画像とのコントラストと、当該サンプル画像のサイズとを、検出された画像特徴量と検知レベルに対応する閾値とに基づいて決定する。合成部410は、例えば、データ「Ma」、輝度データ「Ka」および色データ「Ca」に基づいて、部分画像505の中央領域の画像と生成されるサンプル画像とのコントラストと、当該サンプル画像のサイズとの線形和が、検知レベルに対応する閾値以下の所定値となるように、サンプル画像のサイズと、明度、輝度および色相とを決定する。
The
部分画像505に対するサンプル画像555を例に、より具体的に説明する。例えば、「レベル1」の検知レベルに対応する閾値が「10」である場合に、合成部410は、部分画像505における部分領域の明度「Ma」、輝度「Ka」および色相「Ca」とサンプル画像555の明度、輝度および色相とに基づく上記コントラストと、サンプル画像555のサイズとの線形和が、閾値「10」以下となるように、サンプル画像555の明度、輝度および色相とサイズとを決定する。
A
合成部410は、他の部分画像についても、部分画像505と同様に、対応するサンプル画像のサイズと、明度、輝度および色相とを決定する。
The
他の局面において、合成部410は、当該コントラストと当該サンプル画像のサイズのうちいずれか1つのみを、当該画像特徴量と閾値とに基づいて決定してもよい。さらに他の局面において、合成部410は、抽出された部分画像の全てとサンプル画像とを合成しなくてもよい。すなわち、合成部410は、部分画像の少なくとも1つと、対応するサンプル画像とを合成してもよい。
In another aspect, the
合成部410は、部分画像における予め定められた部分領域に当該サンプル画像を配置して部分画像とサンプル画像とを合成することにより、合成画像を生成する。ある局面において、予め定められた部分領域は、部分画像の中央領域を含む。
The synthesizing
図8は、合成部410により部分画像520に配置されるサンプル画像560が、検知レベルに応じて変化する様子の一例を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing an example of how the
図8の例において、検知レベルは、「レベル1」、「レベル2」または「レベル3」の3段階の検知レベルのうちいずれかにユーザー操作440により設定されるとする。部分画像520の周囲の領域800は、説明の便宜上、拡大して示されている。また、ハッチングが濃い部分ほど、画像の濃度が高いことを表す。
In the example of FIG. 8, it is assumed that the detection level is set by the
合成部410は、部分画像520とサンプル画像560とのコントラストと、サンプル画像560のサイズとを、ユーザー操作440により設定される検知レベルに対応する閾値に応じて変化させる。
The
一般に、検知レベルが高いほど、異常検知部405による異常検知の精度が高い。よって、検知レベルがユーザーにより高く設定されているときほど、ユーザーは、高い精度において異常が検知されることを望んでいる。このとき、異常に対するユーザーの許容度は低い。そのため、図8において、検知レベルが「レベル1」→「レベル2」→「レベル3」と変化するにつれて、異常に対するユーザーの許容度は低くなることになる。
Generally, the higher the detection level, the higher the accuracy of abnormality detection by the
ここで、サンプル画像は、前述したように、検査対象画像において発生することが想定される異常をモデル化した画像である。そのため、検知レベルが高くなるにつれて、すなわち異常に対するユーザーの許容度が低くなるにつれて、合成部410は、サンプル画像を比較的目立たないように生成する。より具体的には、合成部410は、部分画像520とサンプル画像560とのコントラストがより小さくなるようにサンプル画像560の明度、輝度および色相を決定する。また、合成部410は、検知レベルが高くなるにつれて、同様の理由により、サンプル画像560のサイズがより小さくなるように、サンプル画像560のサイズを決定する。他の部分画像についても同様である。
Here, as described above, the sample image is an image that models an abnormality that is expected to occur in the image to be inspected. Therefore, as the detection level increases, that is, as the user's tolerance for anomalies decreases, the
このように、合成部410は、検知レベルに基づいて決定した画像特徴量とサイズとを有するサンプル画像を生成し、生成されたサンプル画像を各部分画像に配置することにより、合成画像を生成する。
In this way, the
[合成画像を用いて検知レベルを設定するUIの具体例]
以下、図9〜図12を参照して、合成画像を用いて検知レベルを設定するUI415の具体例について説明する。ある局面において、図9〜図12に示される画面は、操作パネル160に表示される。
[Specific example of UI for setting the detection level using a composite image]
Hereinafter, a specific example of the
図9は、ジョブの設定を受け付けるためにユーザーにより操作される各種ボタンの一覧を表示する画面901の一例を示す図である。画面901は、ボタン群902と、自動検品設定実施ボタン903と、レベル設定ボタン906と、サンプル出力ボタン909とを含む。
FIG. 9 is a diagram showing an example of a
ボタン群902は、ジョブチケットの詳細な設定をするために操作される各種ボタンを含む。ジョブチケットは、印刷ジョブにおける画像形成および後処理についての各種条件を規定している制御用データである。
The
自動検品設定実施ボタン903は、ユーザーが異常に対する検知レベルの設定を行うと意思決定したときに操作するボタンである。ユーザーは、自動検品設定実施ボタン903を操作することにより、自動検品を「する」か、または「しない」かのいずれかを選択できる。ユーザーは、自動検品を「する」と選択したとき、レベル設定ボタン906、またはサンプル出力ボタン909を操作することにより、検知レベルを設定できる。他方、ユーザーは、自動検品を「しない」と選択したとき、検知レベルの設定を実施しない。このとき、異常検知部405は、既に設定されている検知レベルを利用する。
The automatic inspection setting
レベル設定ボタン906は、ユーザーが、UI415を起動することなく検知レベルを設定するために操作するボタンである。
The
サンプル出力ボタン909は、ユーザーがUI415を起動させるためのボタンである。ユーザーがサンプル出力ボタン909を操作したとき、図10〜図13を参照して説明するUI415が起動する。より具体的には、サンプル出力ボタン909は、各検知レベルに応じた合成画像が表示される画面(後述の画面435)を、ユーザーが操作パネル160に表示させるためのボタンである。
The
図10は、検知レベルが「レベル1」である場合の、UI415の設定画面の一例を示す図である。UI415の設定画面は、検知レベル設定画面925を含む。検知レベル設定画面925は、操作部430と、画面435と、インジケーターバー900と、詳細表示ボタン905と、テキストボックス907と、OKボタン910と、キャンセルボタン915と、メッセージ920とを含む。
FIG. 10 is a diagram showing an example of a setting screen of UI415 when the detection level is “
操作部430は、タッチスクリーンを備える操作パネル160において実現されている。図10の例では、ユーザーは、操作部430に含まれるインジケーターバー900を上または下にスライドさせることにより、インジケーターバー900の位置に応じた検知レベルを設定できる。より具体的には、ユーザーは、当該スライド操作により、「レベル1」、「レベル2」または「レベル3」のうちいずれかを設定できる。他の局面において、操作部430は、操作パネル160における物理的なボタンとして実現されてもよい。
The
画面435は、ユーザーにより設定される検知レベルに対応する閾値に応じた合成画像を表示している。図10の例では、検知レベルは、ユーザー操作440により設定された「レベル1」である。
The
画面435において、各部分画像に含まれるサンプル画像555,560,565,570,575,580,585,590および595と、マーク557,562,567,572,577,582,587,592および597とが示されている。マーク557〜597は、各サンプル画像555〜595の表示箇所をユーザーが確認しやすくするために画面435に表示されるマークである。これらのサンプル画像は、「レベル1」の検知レベルに応じた、明度、輝度および色相などの画像特徴量を有する。例えば、図10に示されているサンプル画像560は、図8において検知レベルが「検知レベル1」である場合のサンプル画像560に相当する。
On
詳細表示ボタン905は、各部分画像の詳細を画面435に表示するためにユーザーにより操作される。ユーザーが詳細表示ボタン905を操作したときに操作パネル160に表示される画面は、図13を参照して説明する画面に切り替わる。当該画面については後述する。
The
テキストボックス907は、画面435において表示される対象画像の識別子を示す。テキストボックス907の識別子は、ジョブに含まれる例えば1ページ目から30ページ目までのページ毎の対象画像のうち、12ページ目の対象画像が画面435に表示されていることを示す。
The
OKボタン910は、UI415においてユーザー操作440により設定された検知レベルを、異常検知部405による異常検知に反映させるユーザー操作を受け付ける。より具体的には、ユーザーは、OKボタン910を操作することにより、検知レベルを決定する。異常検知部405は、決定された検知レベルに対応する閾値に基づいて、検査対象画像の異常を検知する。
The
キャンセルボタン915は、検知レベルの設定をキャンセルするユーザー操作を受け付ける。より具体的には、ユーザーは、キャンセルボタン915を操作することにより、操作パネル160に表示される画面を、画面901に切り替え、検知レベルの設定をキャンセルできる。
The cancel
メッセージ920は、「選択中のレベルで、現在設定中のジョブを印刷すると上記のような異常が発生した場合、検知されます」と表示している。メッセージ920は、検知レベル設定画面925が、異常検知のための検知レベルを設定する操作を受け付けるUIを表示する画面であることをユーザーに説明している。
The
画面435と操作部430との関係についてより詳しく説明する。ユーザーが、操作部430に含まれるインジケーターバー900を上または下にスライドさせると、操作部430は、スライド量に基づき、ユーザーが設定した検知レベルを検出する。変換部422は、検出された検知レベルを、対応する閾値に変換する。合成部410は、画面435に表示されるサンプル画像555,560,565,570,575,580,585,590および595の画像特徴量とサイズとを、変換された閾値に基づいて設定する。これにより、画面435に表示される合成画像におけるサンプル画像の特徴量とサイズとは、ユーザーによるインジケーターバー900のスライド操作に連動して変化する。このとき、ユーザーは、スライド操作に連動した、合成画像におけるコントラストの変化を視覚的に確認できる。したがって、ユーザーは、異常に対するユーザーの視覚的な許容度すなわち検知レベルを、表示される合成画像におけるコントラストおよびサイズの変化を確認しながら決定できる。
The relationship between the
図11は、検知レベルが「レベル2」である場合の、UI415における設定画面の一例を示す図である。図11において、図10と同様に、操作部430と、画面435と、インジケーターバー900と、詳細表示ボタン905と、テキストボックス907と、OKボタン910と、キャンセルボタン915と、メッセージ920と、検知レベル設定画面925とが示されている。これらは、図10を参照して説明したものと同じである。
FIG. 11 is a diagram showing an example of a setting screen in UI415 when the detection level is “level 2”. In FIG. 11, as in FIG. 10, the
画面435において、各部分画像に含まれるサンプル画像555〜595が示されている。これらのサンプル画像は、図10を参照して説明したサンプル画像555〜595と同じである。
On the
前述したように、ユーザーが、インジケーターバー900をスライドさせることにより検知レベルを「レベル1」(図10)から「レベル2」(図11)に変更すると、各サンプル画像555〜590の画像特徴量とサイズとは、当該スライド操作に連動して変化する。そのため、図11のサンプル画像555〜595の各々とそれに対応する部分画像とのコントラストと、および当該サンプル画像のサイズとは、図10の当該画像のそれらと異なる。より具体的には、検知レベルが図11の「検知レベル2」である場合においては、検知レベルが図10の「検知レベル1」である場合に比べて、異常に対するユーザーの許容度が低いため、各サンプル画像と対応する部分画像とのコントラストと、当該サンプル画像のサイズとが、小さい。
As described above, when the user changes the detection level from "
図12は、検知レベルが「レベル3」である場合の、UI415における設定画面の一例を示す図である。図12において、図10および図11と同様に、操作部430と、画面435と、インジケーターバー900と、詳細表示ボタン905と、テキストボックス907と、OKボタン910と、キャンセルボタン915と、メッセージ920と、検知レベル設定画面925とが示されている。これらは、図10および図11を参照して説明したものと同じである。
FIG. 12 is a diagram showing an example of a setting screen in UI415 when the detection level is “
また、画面435において、各部分画像に含まれるサンプル画像555〜595が示されている。これらのサンプル画像は、図10および図11を参照して説明したサンプル画像555〜595と同じである。
Further, on the
ここで、ユーザーが、インジケーターバー900をスライドさせることにより検知レベルを「レベル2」(図11)から「レベル3」(図12)に変更すると、各サンプル画像555〜595の画像特徴量とサイズとは、当該スライド操作に連動して変化する。そのため、図12のサンプル画像555〜595の各々と、対応する部分画像とのコントラスト、および当該サンプル画像のサイズは、図11の当該画像のそれらと異なる。より具体的には、検知レベルが「検知レベル3」である場合においては、検知レベルが「検知レベル2」である場合に比べて、各サンプル画像と対応する部分画像とのコントラストと、当該サンプル画像のサイズとが、小さい。
Here, when the user changes the detection level from "level 2" (FIG. 11) to "
このように、図10〜図12において、ユーザーは、インジケーターバー900の操作に連動して変化する、サンプル画像と部分画像とのコントラストと、サンプル画像のサイズとを視覚的に確認しながら、検知レベルを「レベル1」〜「レベル3」のうちいずれかに設定できる。
As described above, in FIGS. 10 to 12, the user detects while visually confirming the contrast between the sample image and the partial image and the size of the sample image, which change in conjunction with the operation of the
図13を参照して、合成画像に含まれる部分画像の詳細を表示するUIについて説明する。図13は、合成画像に含まれる部分画像の詳細を表示するUIの一例を示す図である。ユーザーは、詳細表示ボタン905を操作することにより、合成画像における部分画像の詳細をUI415として画面435に表示できる。
A UI for displaying the details of the partial image included in the composite image will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a diagram showing an example of a UI for displaying the details of the partial image included in the composite image. By operating the
図13において、操作部430と、画面435と、インジケーターバー900と、テキストボックス907と、OKボタン910と、キャンセルボタン915と、メッセージ920と、検知レベル設定画面925と、戻るボタン1205が示されている。メッセージ920と、戻るボタン1205以外の構成要素は、図10〜図12を参照して説明したものと同じである。
In FIG. 13, the
テキストボックス907は、図10〜図12と同様に、画面435が12ページ目の対象画像を表示していることを示している。さらに、画面435において、「当該ページにおける部分画像の数」が11であることを表示する吹き出し1200が表示されている。「当該ページにおける部分画像の数」は、リスト450,460における部分画像505〜545の数である11に対応している。「6/11」は、11個の部分画像のうち6番目の部分画像530が画面435に表示されていることを示す。ユーザーは、例えば、テキストボックス907に表示されている「6/11」を変更することにより、11個の部分画像のうち他の部分画像の詳細を画面435に表示させることができる。
The
ユーザーがインジケーターバー900のスライド操作によって検知レベルを切り替えたとき、サンプル画像580の特徴量とサイズとは、図8および図10〜図12を参照して説明したように、このスライド操作に連動して変化する。図13の画面から、ユーザーは、拡大されたサンプル画像が検知レベルの切り替わりに応じて変化する様子を見ながら、検知レベルを設定できる。
When the user switches the detection level by sliding the
戻るボタン1205は、画面435に表示される画面を、部分画像の詳細を表示する図13の画面(以下、「第1の画面」とも称する)と、図10〜図12に示されるような合成画像全体を表示する画面(以下、「第2の画面」とも称する)とを切替えるためにユーザーにより操作されるボタンである。UI415が戻るボタン1205の操作を受け付けると、第1の画面が第2の画面に切り替わる。これにより、画面435は、ページ全体におけるサンプル画像がどのように見えるかを表示する第1の画面と、サンプル画像の詳細を表示する第2の画面とを切り替えて表示できる。
The
[検知レベルを設定するための制御構造]
以下、図14および図15を参照して、本実施の形態に従う印刷装置100の制御構造について説明する。図14は、印刷装置100が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、ある局面において、以下に示される印刷装置100の動作は、CPU200がROM202に格納された制御プログラムを実行することにより実現される。
[Control structure for setting the detection level]
Hereinafter, the control structure of the
ステップS1305において、CPU200は、通信I/F215を介して、クライアント端末140からジョブを受信する。CPU200は、受信したジョブをHDD210に格納する。ジョブは、印刷の対象画像を含む。
In step S1305, the
ステップS1307において、CPU200は、HDD210に格納されたジョブから印刷の対象画像を取得する。ある局面において、当該対象画像は、図5を参照して説明した対象画像500である。
In step S1307, the
ステップS1310において、CPU200は、画面901を操作パネル160に表示することにより、検知レベルを設定するための画面435を表示させるユーザー操作を受け付ける。CPU200は、ユーザーによりサンプル出力ボタン909が操作されたことを示す信号を操作パネル160から受け付ける。CPU200は、当該信号に基づいてUI415を起動する。
In step S1310, the
ステップS1325において、CPU200は、合成部410として、サンプル画像と、ステップS1307において取得された対象画像とを合成する。当該処理の詳細は、図15を参照して後述する。
In step S1325, the
ステップS1330において、CPU200は、ユーザー操作440により設定される検知レベルに応じた合成画像を画面435に表示する。当該合成画像は、ステップS1325において生成された合成画像である。ある局面において、CPU200は、操作パネル160に、図10〜図13の合成画像を表示する。
In step S1330, the
ステップS1335において、CPU200は、ユーザー操作に基づいて、検知レベルを決定する。より具体的には、ユーザーがOKボタン910を押したときに、CPU200は、検知レベルを決定する。
In step S1335, the
ステップS1340において、CPU200は、読み取り取得部400として、検査対象画像を取得する。
In step S1340, the
ステップS1345において、CPU200は、異常検知部405として、ステップS1335において決定された検知レベルを用いて、ステップS1340において取得された検査対象画像の異常を検知する。より具体的には、CPU200は、ステップS1307において取得された対象画像が有する画像特徴量と、当該検査対象画像が有する当該画像特徴量とを比較し、当該比較の結果と、当該決定された検知レベルに対応する閾値とに基づいて、検査対象画像の異常を検知する。
In step S1345, the
ステップS1347において、CPU200は、画像形成ユニット105に、サンプル画像が合成された部分画像と、合成画像との少なくとも1つを用紙に印刷させる。これにより、ユーザーは、それら画像が操作パネル160上に表示されている状態のみならず、用紙に実際に印刷された状態を確認した上で、UI415を用いて検知レベルを設定できる。
In step S1347, the
ステップS1350において、CPU200は、異常検知部405として、ステップS1345において検知された異常部分の画像を、検知レベルと関連付けて履歴情報445として記憶部420に格納する。これにより、ステップS1345において検知された検査対象画像における異常部分の画像を、次回以降の印刷ジョブにおいてサンプル画像として用いることができる。その後、CPU200は、一連の処理を終了する。
In step S1350, the
図15は、合成部410がサンプル画像と対象画像とを合成する処理(図14のステップS1325)の詳細を示すフローチャートである。
FIG. 15 is a flowchart showing details of a process (step S1325 in FIG. 14) in which the
ステップS1405において、CPU200は、合成部410として、対象画像を走査することにより部分画像を抽出し、抽出した部分画像のリスト450を生成し、当該リスト450を記憶部420に格納する。
In step S1405, the
ステップS1410において、CPU200は、合成部410として、ステップS1405において生成されたリスト450における各部分画像から特徴量(画像中央の輝度、明度および色相値)を取得し、対応する部分画像と関連付けて記憶部420に格納する。これにより、図7のリスト460が記憶部420に格納される。
In step S1410, the
ステップS1415において、CPU200は、合成部410として、ステップS1405において抽出された部分画像毎に異常のサンプル画像を生成する。ある局面において、当該サンプル画像は、図5を参照して説明したサンプル画像555〜595である。
In step S1415, the
ステップS1420において、CPU200は、合成部410として、異常のサンプル画像が各部分画像の中央に合成された合成画像を生成する。ある局面において、当該合成画像は、図5を参照して説明した合成画像550である。その後、CPU200は、制御をステップS1330に戻す。
In step S1420, the
[変形例1]
以下、図16を参照して、本実施形態の変形例1について説明する。図16は、第1の画面において、部分画像530に合成されたサンプル画像を移動させるユーザー操作の一例を示す図である。
[Modification 1]
Hereinafter, a
図16において、図13と同様に、操作部430と、画面435と、インジケーターバー900と、テキストボックス907と、OKボタン910と、キャンセルボタン915と、メッセージ920と、検知レベル設定画面925と、戻るボタン1205とが表示されている。図16では、サンプル画像580を移動させるためのユーザーの指1505が検知レベル設定画面925上に置かれている。ユーザーの指1505以外の構成要素は、図13を参照して説明したものと同じである。
In FIG. 16, as in FIG. 13, the
図16の例では、操作部430は、ユーザーの指1505によるサンプル画像580のドラッグ操作を受け付ける。これにより、ユーザーは、サンプル画像580を検知レベル設定画面925上で移動させることができる。他の局面において、ユーザーは、キーボード322、マウスまたはタッチペンなどを用いることにより、サンプル画像580を移動させてもよい。
In the example of FIG. 16, the
さらに他の局面において、ユーザーは、図10〜図12を参照して説明した第2の画面において、サンプル画像をドラッグ操作により移動させてもよい。すなわち、ユーザーは、第1の画面および第2の画面のいずれにおいても、部分画像に合成されたサンプル画像を移動させることができる。 In still other aspects, the user may move the sample image by dragging on the second screen described with reference to FIGS. 10-12. That is, the user can move the sample image combined with the partial image on both the first screen and the second screen.
このように、操作部430が、上記のようなユーザー操作440を受け付けることにより、ユーザーは、異常が発生し得るあらゆる箇所を考慮した上で、検知レベルを設定できる。
In this way, when the
[変形例2]
以下、図17〜図19を参照して、本実施形態の変形例2について説明する。図17は、ユーザーが検知レベルを領域ごとに設定するために、画面435において合成画像が領域ごとに分割されている様子の一例を示す図である。
[Modification 2]
Hereinafter, a modification 2 of the present embodiment will be described with reference to FIGS. 17 to 19. FIG. 17 is a diagram showing an example of how the composite image is divided into each area on the
図17において、合成画像550に含まれる領域1600,領域1605および領域1610が画面435に表示されている。図17における部分画像505,510,515,520,525,530,535,540および545、ならびにサンプル画像555,560,565,570,575,580,585,590および595は、図5を参照して説明したそれらと同様である。
In FIG. 17, the
ユーザーは、指1505、マウスまたはタッチペンなどを用いたユーザー操作により、合成画像が表示された画面上で閉曲線を描くことができる。操作部430は、当該ユーザー操作に応答して、当該閉曲線内の領域を、ユーザーにより指定された領域(「第1の指定領域」とも称する)として受け付ける。他の局面において、ユーザーが、少なくとも1つの部分画像をタッチすることに応答して、操作部430は、当該少なくとも1つの部分画像が存在する領域を、ユーザーにより指定された領域として受け付けてもよい。
The user can draw a closed curve on the screen on which the composite image is displayed by a user operation using a
UI415は、受け付けた操作に基づき、合成画像550を閉曲線によって指定される複数の領域に分割して表示する。図17の例では、合成画像550は、ユーザーにより指定された領域1600と、ユーザーにより指定された領域とは異なる、領域1605と領域1610との3つの領域に、ユーザーの操作によって分割されて表示されている。ユーザーにより指定された領域とは異なる領域を、「第2の指定領域」とも称する。
Based on the received operation, the
これにより、ユーザーは、ユーザーにより指定された領域1600における対象画像と、それとは異なる領域1605および1610における対象画像とのそれぞれに対して、UI415を介して、検知レベルを設定できる。操作部430は、ユーザーにより当該検知レベルが設定されるとき、領域1600と、領域1605および1610とにおいて、それぞれ設定された検知レベルに対応する閾値を設定するユーザー操作を受け付ける。
Thereby, the user can set the detection level for the target image in the
図18は、ユーザーにより指定された領域に含まれる部分画像のリストの一例を示す図である。 FIG. 18 is a diagram showing an example of a list of partial images included in the area designated by the user.
図18において、領域1600に含まれる部分画像505,510,515および520のリスト1705と、当該部分画像の各々に対応する、明度データ705、輝度データ710および色データ715とが関連付いたリスト1700が示されている。
In FIG. 18, the
合成部410は、対象画像500に含まれる部分画像505〜547のうち、領域1600に含まれる部分画像505〜520を抜き出す。合成部410は、抜き出された当該部分画像の各々と、明度データ705、輝度データ710および色データ715とを関連付けたリスト1700を生成して記憶部420に格納する。各当該データは、図7を参照して説明したデータと同じ種類のデータである。
The
ユーザーにより領域1600における検知レベルが設定されたとき、合成部410は、当該検知レベルに対応する閾値と、明度データ705,輝度データ710および色データ715とに基づいて、領域1600に含まれる部分画像505〜520の各々に対するサンプル画像を生成する。
When the detection level in the
図19は、ユーザーにより指定された領域とは異なる領域に含まれる部分画像のリストの一例を示す図である。 FIG. 19 is a diagram showing an example of a list of partial images included in an area different from the area specified by the user.
図19において、領域1605,1610に含まれる部分画像525,530,535,540および545のリスト1805と、当該部分画像の各々に対応する、明度データ705、輝度データ710および色データ715とが関連付いたリスト1800が示されている。
In FIG. 19, the
合成部410は、対象画像500に含まれる部分画像505〜547のうち、領域1605,1610に含まれる部分画像525〜547を抜き出す。合成部410は、抜き出された当該部分画像の各々と、明度データ705、輝度データ710および色データ715とを関連付けたリスト1800を生成して記憶部420に格納する。なお、図19の例では、部分画像546および547に対しては、説明の簡略化のため示されていない。各当該データは、図7を参照して説明したデータと同じ種類のデータである。
The
ユーザーが、領域1610,1615における検知レベルを設定したとき、合成部410は、当該検知レベルに対応する閾値と、明度データ705,輝度データ710および色データ715とに基づいて、部分画像525〜545の各々に対するサンプル画像を生成する。
When the user sets the detection level in the
このように、合成部410は、明度、輝度および色相などの画像特徴量が関連付いた部分画像のリストを、ユーザーにより指定された領域と、ユーザーにより指定された領域とは異なる領域とにそれぞれ対応させて記憶部420に格納する。
In this way, the
合成部410は、合成画像に含まれる領域ごとにユーザーにより設定される検知レベルに対応する閾値に応じたサンプル画像を、それぞれの領域に対して生成する。合成部410は、それぞれの領域に対して生成された当該サンプル画像と、対象画像とを合成することにより、合成画像を生成する。
The
当該合成画像が画面435に表示されることにより、ユーザーは、表示された当該合成画像を見ながら、領域ごとに検知レベルを設定できる。
By displaying the composite image on the
他の局面において、合成部410は、対象画像全体において部分画像を抽出せずに、ユーザーが選択した選択領域において部分画像を抽出してもよい。例えば、対象画像は、対象画像の中央領域などの、異常が発生するとユーザーがその異常を許容できないとする領域と、中央領域とは異なる領域などの、部分画像において異常が発生してもユーザーがその異常を許容できる領域とを含む。
In another aspect, the
このとき、合成部410は、リスト1800を生成することなく、リスト1700を生成してもよい、合成部410は、リスト1700に基づいて、部分画像505〜520の画像特徴量に基づいて、それらの画像に対してサンプル画像をそれぞれ生成する。このとき、合成部410は、部分画像525〜545に対してサンプル画像を生成しない。これにより、ユーザーは、UI415を用いて、ユーザーが異常を許容できる領域に含まれる部分画像において、検知レベルを設定する手間を省いた上で、ユーザーが異常を許容できない領域に含まれる部分画像に対して検知レベルを設定できる。
At this time, the
さらに他の局面において、ユーザーが異常を許容する、または許容しない領域の指定または選択は、ドラッグなどのユーザー操作に限定されない。より具体的には、合成部410は、ROM200等に格納されている公知の画像処理のアルゴリズムを用いて、例えば対象画像の中央領域など、一般的にユーザーが異常を許容できないと判断し得る領域を自動的に認識して、当該領域とそれとは異なる領域とに対象画像を分割してもよい。UI415は、分割された領域ごとに対してどの検知レベルを設定するか、または異常検知をしないかをユーザーに問い合わせてもよい。これにより、ユーザーは、当該問い合わせに応答して、自動的に分割された各領域に対して検知レベルを設定できる。
In still other aspects, the designation or selection of areas for which the user tolerates or disallows anomalies is not limited to user operations such as dragging. More specifically, the
[変形例3]
以下、図20および図21を参照して、本実施形態の変形例3について説明する。図20は、合成部410が部分画像における複数の部分領域から検出した画像特徴量のリストの一例を示す図である。
[Modification 3]
Hereinafter, a
図20において、リスト1900は、部分画像505から検出された画像特徴量を表すデータとして、明度を示す明度データ705と、輝度を示す輝度データ710と、色相を示す色データ715とを含む。また、部分画像における複数の部分領域1925,1930,1935,1940および1945が示されている。
In FIG. 20, the
リスト1900は、部分領域1925に対応する明度データ705,輝度データ710および色データ715が、それぞれ、「Ma1」,「Ka1」および色データ「Ca1」であることを示す。
Listing 1900 shows that the
リスト1900は、同様に、部分領域1930に対応する明度データ705,輝度データ710および色データ715が、それぞれ、「Ma2」,「Ka2」および色データ「Ca2」であることを示す。その他の部分領域1935,1940および1945についても同様である。
Listing 1900 also shows that the
合成部410は、部分画像505における複数の部分領域1925,1930,1935,1940および1945から、対応する明度、輝度および色相などの画像特徴量をそれぞれ検出することにより、リスト1900を生成して記憶部420に格納する。
The
合成部410は、部分画像505における当該複数の部分領域の各々にサンプル画像555を配置することにより、合成画像を生成する。
The
図21は、サンプル画像が複数の部分領域に配置された部分画像の一例を示す図である。図21において、画面435における部分画像505は、説明の便宜上、拡大して示されている。
FIG. 21 is a diagram showing an example of a partial image in which a sample image is arranged in a plurality of partial regions. In FIG. 21, the
ここで、サンプル画像555の位置に応じて、当該画像の参照符号を555A,555B,555C,555Dまたは555Eと使い分けているが、これらは同じサンプル画像を表す。以下、これらを総称するとき、サンプル画像555と記載する。
Here, depending on the position of the
部分画像505におけるサンプル画像555A,555B,555C,555Dまたは555Eは、それぞれ、複数の部分領域1925,1930,1935,1940および1945に配置されるサンプル画像555である。
The
このように、UI415が、複数の部分領域にサンプル画像555が合成部によりそれぞれ配置された合成画像を表示することにより、ユーザーは、サンプル画像555が配置される位置に応じて、当該位置に異常が発生することを許容できるか否かを視覚的に確認しながら、検知レベルを設定できる。例えば、ユーザーは、サンプル画像555が部分画像505の中央領域以外に配置される場合に、サンプル画像を許容できるか否かを判断できる。
In this way, the
例えば、ユーザーは、部分画像505の輪郭近傍に配置されているサンプル画像555B,555C,555Dおよび555Eが目立たないためそれらを許容すると判断し得る一方で、部分画像505の中央に配置されているサンプル画像555Aが目立つためそれを許容しないと判断し得る。
For example, the user may determine that the
このとき、ユーザーが検知レベルを引き上げることにより、サンプル画像555は、図10〜図13を参照して説明したように、検知レベルが引き上げられたことに連動して、より小さくなる。さらに、サンプル画像555と部分画像505とのコントラストは、より小さくなる。これにより、ユーザーが、引き上げられた後の当該検知レベルにおいて、サンプル画像555Aを許容できると判断した場合には、当該引き上げられた検知レベルは、当該ユーザーが所望するレベルであり得る。
At this time, as the user raises the detection level, the
他の局面において、ユーザーは、サンプル画像555A,555B,555C,555Dおよび555Eのいずれもが目立たないため許容すると判断し得る。このとき、ユーザーは、検知レベルを引き上げる必要が無い。ユーザーは、検知レベルを変更しないか、または、発生し得る異常を許容して印刷装置100の生産性を上げるために、検知レベルを引き下げるかのいずれかを選択し得る。
In another aspect, the user may determine that none of the
[変形例4]
本実施形態において、前述したように、コントラストに関する特徴量は、明度、輝度および色相などを含む。さらに、当該特徴量は、RGB階調値およびYMCK階調値の少なくとも1つを含んでいてもよい。例えば、合成部410が当該特徴量としてYMCK階調値を用いてサンプル画像を生成することにより、UI415は、サンプル画像の色相と、対応する部分画像の色相とに基づく色差を、実際の印刷画像に、より似せて表示できる。
[Modification example 4]
In the present embodiment, as described above, the feature amount related to contrast includes brightness, brightness, hue and the like. Further, the feature amount may include at least one of an RGB gradation value and a YMCK gradation value. For example, when the
[変形例5]
図14および図15では、CPU200がプログラムを実行するために必要な処理を実現する構成例が示された。他の局面において、これらの提供される処理の一部または全部は、専用のハードウェア回路(例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)またはFPGA(Field-Programmable Gate Array)などの専用回路を用いて実装されてもよい。
[Modification 5]
In FIGS. 14 and 15, a configuration example for realizing the processing required for the
また、図4に示される構成は、クライアント端末140によって実現されてもよい。すなわち、図4における各構成要素を実現するプログラムは、クライアント端末140のHDD315などの記憶部に格納されてもよく、CPU300は、当該記憶部からプログラムを読み出し、実行してもよい。このとき、CPU300は、印刷装置100から対象画像および検査対象画像を取得する。また、クライアント端末140は、キーボード322およびディスプレイ340によりUI415を提供する。
Further, the configuration shown in FIG. 4 may be realized by the
また、本実施形態において、プログラムは、HDD210,315に代えて、記憶媒体223,318に格納されてもよい。記憶媒体223,318は、CD−ROM(Compact Disc - Read Only Memory)、DVD−ROM(Digital Versatile Disk - Read Only Memory)、USB(Universal Serial Bus)メモリー、メモリーカード、FD(Flexible Disk)、磁気テープ、カセットテープ、MO(Magnetic Optical Disc)、MD(Mini Disc)、IC(Integrated Circuit)カード(メモリーカードを除く)、光カード、マスクROM、EPROM、EEPROM(Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory)等の、不揮発性の記憶媒体が用いられてもよい。また、印刷装置100は、例えば通信回線145を介したダウンロードによって、プログラムを取得してもよい。
Further, in the present embodiment, the program may be stored in the
また、本実施形態において、読み取り取得部400と、異常検知部405と、合成部410と、変換部422とは、印刷装置100における構成として実現された。他の局面において、上記の構成要素は、印刷装置100を含む印刷システム50における構成要素として実現されてもよい。すなわち、上記の構成要素は、印刷システム50に含まれるコンピューターが、本実施形態において説明された動作を実行するための制御プログラムであって、印刷システムにおける記憶部に格納されたプログラムを実行することにより実現されてもよい。当該印刷システムにおける当該記憶部は、当該印刷システムに含まれるHDDなどの記憶媒体により実現される。
Further, in the present embodiment, the
[実施形態の利点]
図22〜図24を参照して、実施形態および変形例1〜5の利点について説明する。図22〜図25は、それぞれ、用紙に形成された画像の一例を示す図である。
[Advantages of Embodiment]
The advantages of the embodiments and the
図22において、用紙2100と、背景画像2105と、図形2107と、異常候補画像2110とが示されている。背景画像2105と、図形2107と、異常候補画像2110とは、画像形成ユニット105により形成された画像であるとする。また、図22においてハッチングされている部分は、所定の濃度を有する、すなわち無地ではないとする。
In FIG. 22, the
異常候補画像2110は、異常検知部405により異常として検知され得る候補の画像である。しかし、図22の例のように、異常候補画像2110が図形2107の輪郭近傍に位置しており、背景画像2105と異常候補画像とのコントラストが小さい場合、ユーザーは、異常候補画像2110の存在が目立たないと判断し、その存在を許容し得る。そのため、異常候補画像2110が図形の輪郭近傍に発生し得ることが想定される場合、ユーザーは、検知レベルを引き上げる必要が無い。
The
図23において、用紙2100と、背景画像2200と、異常候補画像2205とが示されている。背景画像2200と、異常候補画像2205とは、画像形成ユニット105により形成された画像であるとする。また、背景画像2200と、異常候補画像2205とのコントラストが、ユーザーが許容し得る値よりも大きく、ユーザーは、異常候補画像2205の存在を許容しないとする。このため、異常候補画像2205が発生し得る位置によって、ユーザーは、異常候補画像2205を異常と判断し得るように検知レベルを引き上げる必要がある。
In FIG. 23, the
ここで、ユーザーは、UI415を用いることにより、印刷画像において生じ得る異常を想定した合成画像を見ながら検知レベルを設定できる。そのため、発生し得る異常候補画像2110または2205とその背景画像とのコントラスト、および当該異常候補画像のサイズのみならず、検査対象画像において当該異常が発生しうる位置など、検査対象画像における当該異常をユーザーが許容できるか否かを視覚的に確認した上で、当該ユーザーは、所望する検知レベルを設定できる。
Here, by using the
図24において、用紙2100と、異常候補画像2300と、印刷画像2305とが示されている。図25において、用紙2100と、異常候補画像2400と、印刷画像2405とが示されている。印刷画像2305,2405と、異常候補画像2300,2400とは、画像形成ユニット105により形成された画像である。
In FIG. 24, the
異常候補画像2300は、印刷画像2400の輪郭近傍に位置している。他方、異常候補画像2400は、印刷画像2400の中央部よりやや上に位置している。このとき、異常候補画像2300と印刷画像2305とのコントラストと、異常候補画像2400と印刷画像2405とのコントラストとは同じであるとする。また、異常候補画像2300のサイズと異常候補画像2400のサイズとは同じであるとする。さらに、図24および図25の例では、ユーザーは、異常候補画像2300を許容し、異常候補画像2400を許容しないとする。
The
このとき、異常候補画像2300と印刷画像2305とに対応する検査対象画像と、異常候補画像2300と印刷画像2305とに対応する検査対象画像とにおいて当該異常が発生しうる位置などが異なると、異常候補画像と印刷画像とのコントラスト、および異常候補画像のサイズが同じであっても、ユーザーが異常候補画像を視覚的に許容できるか否かが検査対象画像ごとに異なる場合がある。ユーザーは、UI415を用いることにより、このような場合を想定した上で、所望する検知レベルを設定できる。
At this time, if the inspection target image corresponding to the
このため、印刷装置100によれば、ヤレ検知の精度が向上する。すなわち、ユーザーにより異常が発生していると判断される画像が、異常検知アルゴリズムにより異常が発生していない画像として判断されることにより生じる検査漏れを抑制できる。また、ユーザーにより異常が発生していないと判断される画像が、異常検知アルゴリズムにより異常が発生している画像として判断されるという想定外の異常検知を抑制できる。その結果、印刷装置の再設定、印刷物の再印刷などを抑制でき、作業効率および、印刷物の品質を向上させることができる。
Therefore, according to the
今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内で全ての変更が含まれることが意図される。 It should be considered that the embodiments disclosed this time are exemplary in all respects and not restrictive. The scope of the present invention is shown not by the above description but by the scope of claims, and it is intended that all modifications are included in the meaning and scope equivalent to the scope of claims.
100 印刷装置、103 給紙部、105 画像形成ユニット、115 読み取り装置、140 クライアント端末、160 操作パネル、400 読み取り取得部、405 異常検知部、410 合成部、430 操作部、445 履歴情報、900 インジケーターバー、905 詳細表示ボタン、909 サンプル出力ボタン、925 検知レベル設定画面。 100 printing device, 103 paper feeding unit, 105 image forming unit, 115 reading device, 140 client terminal, 160 operation panel, 400 reading acquisition unit, 405 abnormality detection unit, 410 compositing unit, 430 operation unit, 445 history information, 900 indicator Bar, 905 detail display button, 909 sample output button, 925 detection level setting screen.
Claims (22)
前記対象画像が有する画像特徴量と前記検査対象画像が有する画像特徴量とを比較し、前記比較結果と、閾値とに基づいて、前記検査対象画像の異常を検知する異常検知部と、
前記検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、前記対象画像とを合成することにより合成画像を生成する合成部と、
前記合成画像を表示する画面と、前記閾値を設定するユーザー操作を受け付ける操作部とを含むユーザーインターフェースと、を備え、
前記合成部は、
前記操作部が受け付けた前記ユーザー操作によって設定される前記閾値に基づき、前記サンプル画像が有する前記画像特徴量を変更する、印刷装置。 A reading acquisition unit that acquires an inspection target image by reading an image formed by printing the printing target image on a medium, and a reading acquisition unit.
An abnormality detection unit that compares an image feature amount of the target image with an image feature amount of the inspection target image and detects an abnormality of the inspection target image based on the comparison result and a threshold value.
A compositing unit that generates a composite image by synthesizing a sample image for an abnormality of the inspection target image and the target image.
It is provided with a screen for displaying the composite image and a user interface including an operation unit for receiving a user operation for setting the threshold value.
The synthesis part
A printing device that changes the image feature amount of the sample image based on the threshold value set by the user operation received by the operation unit.
前記合成部は、前記対象画像から部分画像を抽出し、抽出された前記部分画像のリストを前記記憶部に格納する、請求項1に記載の印刷装置。 The printing device further includes a storage unit.
The printing apparatus according to claim 1, wherein the compositing unit extracts a partial image from the target image and stores a list of the extracted partial images in the storage unit.
前記画像特徴量は、コントラストに関する画像特徴量を含む、請求項3に記載の印刷装置。 The partial image includes a figure and
The printing apparatus according to claim 3, wherein the image feature amount includes an image feature amount related to contrast.
前記サンプル画像は、前記記憶部に格納されている前記検査対象画像の前記異常部分の画像を含む、請求項3〜6のいずれか1項に記載の印刷装置。 The storage unit stores an image of an abnormal portion of the inspection target image detected by the abnormality detection unit.
The printing apparatus according to any one of claims 3 to 6, wherein the sample image includes an image of the abnormal portion of the inspection target image stored in the storage unit.
前記検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、前記対象画像とを合成することにより合成画像を生成する合成部と、
前記合成画像を表示する画面と、前記閾値を設定するユーザー操作を受け付ける操作部とを含むユーザーインターフェースと、を備え、
前記合成部は、
前記操作部が受け付けた前記ユーザー操作によって設定される前記閾値に基づき、前記サンプル画像が有する前記画像特徴量を変更する、情報処理装置。 The image feature amount of the print target image is compared with the image feature amount of the inspection target image acquired by reading the target image printed on the medium, and the inspection is performed based on the comparison result and the threshold value. Anomaly detection unit that detects anomalies in the target image,
A compositing unit that generates a composite image by synthesizing a sample image for an abnormality of the inspection target image and the target image.
It is provided with a screen for displaying the composite image and a user interface including an operation unit for receiving a user operation for setting the threshold value.
The synthesis part
An information processing device that changes the image feature amount of the sample image based on the threshold value set by the user operation received by the operation unit.
前記対象画像が有する画像特徴量と前記検査対象画像が有する画像特徴量との比較結果と、閾値とに基づいて、前記検査対象画像の異常を検知するステップと、
前記検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、前記対象画像とを合成することにより合成画像を生成するステップと、
前記合成画像を表示するステップと、
前記閾値を設定するユーザー操作を受け付けるステップと、
受け付けられた前記ユーザー操作によって設定される前記閾値に基づき、前記サンプル画像が有する前記画像特徴量を変更するステップとを含む、方法。 A step of acquiring an inspection target image read from an image formed by printing the print target image on a medium, and a step of acquiring the inspection target image.
A step of detecting an abnormality in the inspection target image based on a comparison result between the image feature amount of the target image and the image feature amount of the inspection target image and a threshold value.
A step of generating a composite image by synthesizing a sample image for an abnormality of the inspection target image and the target image.
The step of displaying the composite image and
The step of accepting the user operation for setting the threshold value and
A method comprising the step of changing the image feature amount of the sample image based on the threshold value set by the accepted user operation.
印刷の対象画像を媒体に印刷することにより形成された画像から読取られた検査対象画像を取得するステップと、
前記対象画像が有する画像特徴量と前記検査対象画像が有する画像特徴量との比較結果と、閾値とに基づいて、前記検査対象画像の異常を検知するステップと、
前記検査対象画像の異常に対するサンプル画像と、前記対象画像とを合成することにより合成画像を生成するステップと、
前記合成画像を表示するステップと、
前記閾値を設定するユーザー操作を受け付けるステップと、
受け付けられた前記ユーザー操作によって設定される前記閾値に基づき、前記サンプル画像が有する前記画像特徴量を変更するステップとを実行させる、プログラム。
On the computer
A step of acquiring an inspection target image read from an image formed by printing the print target image on a medium, and a step of acquiring the inspection target image.
A step of detecting an abnormality in the inspection target image based on a comparison result between the image feature amount of the target image and the image feature amount of the inspection target image and a threshold value.
A step of generating a composite image by synthesizing a sample image for an abnormality of the inspection target image and the target image.
The step of displaying the composite image and
The step of accepting the user operation for setting the threshold value and
A program for executing a step of changing the image feature amount of the sample image based on the threshold value set by the user operation received.
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JP2015194484A (en) * | 2014-03-18 | 2015-11-05 | 株式会社リコー | Image inspection apparatus, image forming system, and image inspection program |
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---|---|---|---|---|
JP2002288636A (en) * | 2001-03-28 | 2002-10-04 | Fuji Xerox Co Ltd | Image inspection device and imaging device |
JP2015194484A (en) * | 2014-03-18 | 2015-11-05 | 株式会社リコー | Image inspection apparatus, image forming system, and image inspection program |
JP2019084743A (en) * | 2017-11-07 | 2019-06-06 | コニカミノルタ株式会社 | Image formation system, image formation apparatus and program |
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