JPH042104B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 イ 産業上の利用分野 本発明は網点印刷における印刷の良否を定量的
に評価する装置に関する。グラビヤ印刷は網点の
大小で濃度コントラストを現わしているが、印刷
された網点を拡大してみると、円形の網点の一部
が欠けているものとか、一個の網点全体が抜けて
いるもの等がみつかる。これは印版自身の問題、
印版とインクとのなじみの問題、紙とインクのな
じみの問題等がからんだ現象で、版の製作、イン
クの製造、製紙の各分野で改善努力すべき問題で
あるが、このためには印刷された網点の適切な評
価手段が必要である。本発明はこのような要求に
応ずるものである。

ロ 従来の技術 印刷用紙に一定濃度の網点印刷を行い、拡大投
影機、光学顕微鏡等で網点を拡大し目視観察で欠
陥のある網点、網点の欠落を探し、一定面積の印
刷中に欠陥網点、網点欠落が幾つあるかを人間が
計数すると云う方法が用いられていた。

ハ 発明が解決しようとする問題点 上述した目視法は人間が実行するものであるか
ら時間がかゝり、印刷用コート紙等の製造工程で
常時監視して結果を工程にフイードバツクすると
云うような目的には全く不向きであり、検査結果
の信頼性を向上するためには、一面の印刷面から
なるべく多くの検査点を設定し、その点を含む一
定面積毎に欠陥網点、網点欠落を検出して数える
必要があり、観察面積が広くなり、網点の総数は
膨大なものとなつて、そのような中で見落しなく
欠陥を拾上げるには非常な精神の集中を必要とす
る。その上、一つの網点が正常か欠陥かの判定に
主観が入り易く、上述した精神集中による疲れか
らこの主観が揺いで、検査の信頼性を上げようと
すると却つて人間的な面から信頼性が低下して来
ると云う問題がある。本発明は従来方法の上述し
た問題を解決しようとするものである。

ニ 問題解決のための手段 一定濃度で印刷した試験面の一定面積の拡大像
を画像メモリに記憶させ、この画像メモリ内のデ
ータに対するデータ処理によつて、画像メモリ上
に各網点が存在すべき座標範囲を決定して、各座
標範囲毎に所定の網点評価アルゴリズムによつて
印刷されている網点を評価し、欠陥と判定した網
点（網点欠落も含む）の総数を計数するようにし
た。

ホ 作用 上述した方法によると人間が行う操作は印刷さ
れた試験片を顕微鏡下に置いてピント合せをする
こと、網点の行、列の方向を画像メモリのＸ，Ｙ
両軸方向に合せること等であり、特に後者の操作
は自動化が可能であり、印刷面の映像を画像メモ
リに格納する動作以下結果が出るまでの動作はコ
ンピユータによつて略瞬時に終了できる。このよ
うなデータ処理を可能にしているのは網点の行、
列の検出計数の自動化による正規の網点数の決定
の自動化、各網点が存在すべき座標範囲の決定手
法の確立にあり、これらの点に本発明の特徴があ
るのであつて、網点の存在すべき座標範囲が決定
できれば、網点評価のアルゴリズムは任意であ
る。

ヘ 実施例 （概要） 第１図は本発明の一実施例装置を示す。１はテ
レビカメラ付きまたは撮像装置付き顕微鏡の本
体、２は撮像装置、３は顕微鏡像をまたは画像メ
モリ内容を映出するモニタCRTである。顕微鏡
の試料台４はＸ方向、ｙ方向の微動装置及びｚ軸
廻りの回転装置を備えている。５はデータ処理を
行うコンピユータ（CPU）、６は画像メモリで、
７は種々なパラメータの設定、動作指令の入力を
行うキーボード、８は表示用CRTである。

一定濃度に網点印刷された紙を顕微鏡で見ると
第２図のような網点の配列が見える。以下の説明
では網点の横の並びを行、縦の並びを列とする。
モニタCRT３の画面で、第２図に示すAXBの範
囲の明暗の信号が画像メモリ６に記憶せしめられ
る。オペレータは一定濃度で印刷した試験紙片を
試料台４上にセツトし、モニタCRT３を見なが
ら顕微鏡のピント合せを行い、網点の行がCRT
３の水平走査線と平行になるように試料台４を廻
わし、かつ網点像がＡ，Ｂの境界線に乗らないよ
うに即ち第２図のようになるように試料台４のｘ
方向、ｙ方向の微調節を行い、この調整操作終了
後、キーボードによつてスタート指令を与える
と、CPU５は画像データを画像メモリ６に格納
した後、後述するデータ処理を行つて結果を表示
用CRT８及びプリンタ９に出力する。画像メモ
リ６には試験紙の拡大映像の明暗が例えば８ビツ
トのデータとして格納される。

CPU５はまず、この画像メモリ６内のデータ
を用いて画像の明暗の二値化を行う。この二値化
は一つの画素が試験紙の白地の部分であるか、印
刷された網点の部分であるかと云う二つの値に弁
別する動作である。即ち黒白の識別レベルを設定
して、そのレベル以上に黒ければ黒、以下であれ
ば白とする。この識別レベルの決定法は後述す
る。

次にCPU５は画像メモリ６に格納された画像
における網点の行、列の数即ち第２図に示されて
いる画像のAXBの範囲に含まれる網点の行、列
の数を数えてＡ×Ｂの範囲内にあるべき網点の総
数を決定する。こゝであるべき網点の数と云うの
は実際の印刷面では網点が欠落している所とか網
点とみないような欠陥網点があつて、網点の実数
は行、列の数を掛算した数よりは少いから、正規
の網点数と云うことである。行、列の検出計数の
方法は後述する。

その後CPU５は各網点が存在すべき検査領域
の座標範囲を設定する。これは第３図に示すよう
に、画像メモリ上で各網点を囲む正方形を設定す
ることで、２次元的なメモリ上でｘ方向のアドレ
スx1，x2，x3…及びｙ方向アドレスy1，y2，y3
…を決めることで、一つの網点の存在すべき範囲
は例えば（x1〜x2），（y1〜y2）で示される。こ
の範囲は網点がゆるやかに納まるように広目に設
定してもよいが、なるべく狭く設定する方が網点
評価のアルゴリズムの実行が容易となるのであ
り、正しい網点の縁に多少喰込む位に設定しても
よい。この設定は前述した行、列の検出動作と関
係して行われる。

最後にCPU５は上述した所によつて設定され
た各網点存在範囲毎に印刷された網点の評価を行
い、欠陥及び欠落網点の数を数計し、正規の網点
総数に対する％を算出して表示する。網点評価の
方法は任意である。考え方として最も簡単なもの
は、網点存在範囲内において、２値化された画像
データから黒の画素の総数を計数する。この数は
印刷された正しい網点では最大で網点に欠けた部
分があると数が少くなる。従つて黒の画素数が予
め設定した数以下であれば欠陥網点とする。

（画像データの２値化） 印刷面の拡大映像の画像データの二値化の操作
は以後のデータ処理の基礎になるものである。画
像メモリ６に格納されているデータは印刷面の拡
大映像を構成する画素の明暗を８ビツトのデータ
としたものである。この８ビツトのデータによつ
て第２図に示すＡ×Ｂの全面積について明るさの
ヒストグラムを画くと第４図に示すような形が得
られる。このヒストグラムで横軸は明るさのレベ
ルで画像メモリ６内のデータ中最も暗いものを
０、最も明るいものを100として標準化したもの
であり、縦軸は標準化された各明るさの段階に相
当する画素の総数で、このヒストグラムはCPU
５に命じてRT８に表示させることができる。こ
のヒストグラムには二つの山が見られ、右側の山
は印刷紙の白地の部分の明るさの分布で左側の山
は網点部分の明るさの分布であり、両方の山の間
の谷に相当する明るさＣを、一つの画素が網点部
分のものか紙の地の部分のものかを判別する判定
レベルとする。判定レベルをこれより左（黒い
側）に寄せると網点良否の判定が厳しくなる。こ
の判別レベルの決定はヒストグラムをCRT８に
表示させて人間が目視により決定してもよいが自
動化することもできる。そのためには最白及び最
黒点を除く濃度分布上の最小折り返し点を求める
アルゴリズムのプログラムを組めばよい。

所で第４図に示すヒストグラムは標準的な形で
あつて、このようなヒストグラムが得られるのは
或る印刷濃度範囲であり、それより濃いとヒスト
グラムは第５図ｂのように左側の山が大きくな
り、白地部分の山が不明瞭になる。また濃度が低
いと第５図ｗのように右側の山が大きくなり、網
点に相当する山が小さく低くなつて右側の山の裾
に乗つたわづかなふくらみとなり、濃過ぎる場
合、淡過ぎる場合何れも第４図に現れている谷が
不明瞭になつて判定レベルの設定が困難になる。

（網点の行、列の検出計数） 網点の行、列の検出は上述した二値データを利
用して行う。画像メモリ６の全アドレスをｘ方向
に走査し、ｘ方向の各走査線毎に各アドレスの二
値化データを黒を１、白を０として総計すると、
第６図にＦ（ｙ）で示すようなｙ方向アドレスを
独立変数とする周期関数形のヒストグラムが得ら
れる。このヒストグラムの各山が夫々網点の行を
示す。同様にして画像メモリ６の全アドレスをｙ
方向に走査してヒストグラムＦ（ｘ）を得る。こ
のヒストグラムもCRT８に表示させることがで
きる。これらのヒストグラムＦ（ｙ），Ｆ（ｘ）か
ら山を検出し、その数を計数して掛算するプログ
ラムによつて第２図に示すＡ×Ｂの領域にあるべ
き網点の総数を計算することができる。

ヒストグラムＦ（ｘ）等から山を検出して計数
するプログラムの一例はヒストグラムＦ（ｘ）等
のデータをメモリに格納し、ヒストグラムの最高
値と最低値を検索してその1/2の値ｆを設定し、
メモリのデータを端から読出して、最初にｆを超
す値が検出されたとき計数に１を加へ、その後ア
ドレス数が予め設定してある行或は列のピツチの
半分に相当する数になる迄は読出されるデータの
値がｆを超えても計数せず、ピツチの半分を超え
た後再び最初にｆを超す値が読出されたとき計数
に１を加えると云う動作を繰返す。

（網点が存在すべき座標範囲の設定） 上述したヒストグラムＦ（ｘ）、Ｆ（ｙ）のデー
タを利用する。Ｆ（ｘ）について説明する。まず
ヒストグラムを平均化する。それには例えばヒス
トグラムを格納したメモリの各アドレスのデータ
に左右各２個のアドレスのデータを加算して５で
割算する。このようにして細い凹凸を消したヒス
トグラムでは各山の形は略完全に同じ形になる。
このように平均化されたヒストグラムFm（ｘ）
において最大値、最小値を検出し、その差の例え
ば20％を最小値に加えた値を基準レベルとし、
Fm（ｘ）でこの基準値以上の値のデータを保持
しているアドレスを索出する。こゝでやつている
ことは第７図に示すヒストグラムFm（ｘ）の一
部について説明すると、ヒストグラムの各山につ
いてレベルＬより上の値を示す範囲Ｘを求めるも
ので、Ｘの範囲に含まれるアドレスは一群の引続
くアドレス番号を持つているから、これらのアド
レス群の夫々について両端のアドレス番号を取つ
て第３図におけるx1〜x2，x3〜x4，等とする。
y1〜y2等についても同じアルゴリズムが適用さ
れる。このようにして決定された網点の存在すべ
き座標範囲は網点の円形の縁に幾分か喰込む正方
形を構成する。この方法は網点の行，列が画像メ
モリのｘ軸ｙ軸と正確に平行になるように試験紙
を設定した場合にはよいが、両者の平行度が余り
良くないときは網点の行、列上の位置によつて方
形範囲の喰込み量に不同が生ずる。このような場
合には、上のようにして求められた各範囲の両端
アドレス番号に一定数を加除したアドレスをx1
〜x2等として範囲を拡げるようにする。しかし
範囲を拡げると個々の網点の評価を行う場合の面
積が大となり評価に要する時間が長くなる。従つ
て試験紙の設定に時間をかけて慎重に行うように
して評価時間を短縮するか、試験紙設定は簡単に
すませて評価に時間をかけるかは目的に応じた選
択となる。

（網点の評価） 実施例の概要の欄で述べた網点評価の方法は、
設定された網点が存在すべき範囲内の全画素を指
定点として画像の二値化データを総計し、これが
所定値以上あるかないかで正常網点か欠陥網点か
を判定するものである。しかし評価方法はこれだ
けに限らない。領域内にもつと少数の点を指定し
ても判別可能である。例えば二値化した画像デー
タによつて網点を表わすと第８図に示すように正
常な網点は円形となり、欠陥網点は虫喰い状の円
形となる。従つて画像メモリ上に各網点の中心を
通る基盤目状の線を考え、この基盤目の各交点を
中心に正常網点に含まれる９点、25点（或は５点
でも可）を指定して、その点の２値化データの和
を求めそれが９，25（或は５）でなければ欠陥網
点とするようにしてもよい。或は９点，25点等の
指定点を全部調べなくても、順に調べて行つて白
点（２値化の０）が見つかつた所で欠陥網点と判
定し、残りの点は調べるのを止めてよい。網点の
行、列の中心線を検出する動作は、前述した網点
の存在すべき座標範囲の設定動作でx1〜x2等の
中点を採ればよい。

（試験紙の設定の自動化） 上述実施例では試験紙の設定は目視手動方式で
ある。これを自動化するのに前述したヒストグラ
ムＦ（ｘ），Ｆ（ｙ）等を求める動作を利用するこ
とができる。ヒストグラムＦ（ｘ）等の周期性は
網点の行、列が画像メモリのｘ，ｙ方向と或る程
度以上平行に近くなつたとき現れ、両者が完全に
平行になつたときヒストグラムの谷の幅が最大に
なる。そこで顕微鏡の試料台（第１図４）のｘ方
向、ｙ方向微動及びｚ軸廻りの回転をステツピン
グモータで行うようにし、試料をＺ軸廻りに少し
ずつ回転させながらヒストグラムＦ（ｘ）を求め、
谷の幅が最も広くなる位置を決定するようなプロ
グラムを作ればよい。この場合、モニタCRT（第
１図３）を見ながら網点の行がモニタCRT上の
ｘ方向と略平行になるように手動調整し、かつＺ
軸調整し、かつＺ軸廻りにどちら向きに回わせば
網点の行がｘ方向と平行になるかを見てその方向
をCPU5に指示するようにしておくと、CPUは試
料台４のＺ軸廻りの回転をどちら向きに行うべき
かの判定動作をしなくてよいからプログラムが簡
単になり、網点行がｘ方向と平行になる迄の所要
時間が短縮される。網点行がｘ方向に平行に調整
できたら画像メモリ６のｙ軸アドレス０番に対応
するｘ軸方向の各アドレスの画像データ（二値化
されたデータでもよい）の総和を求め、これが最
小になるように試料台をｙ軸方向に微動し、次に
ｙ軸の終番アドレスに対応するｘ軸方向各アドレ
スのデータの総和を求めて、これが上記最小値に
充分近い値であることを確認し、確認結果がNO
の場合試料台を更にｙ軸方向に微調して確認が
YESになるようにする。ｘ軸方向の微調整につ
いても全く同様に行われる。

ト 効果 本発明によれば、従来人間がやつていた事が略
100％自動化できて印刷の良否の定量的評価が迅
速にでき、かつ判定に人の主観が入らず信頼性の
高い結果が得られる。また本発明による装置は印
刷網点の拡大映像の画像データを集積保持するの
で、印刷の良否判定だけでなく、紙の印刷適性等
について色々な解析を行うための基礎資料を提供
する機能をも有するものである。例えば次のよう
な解析を行うことができる。第４図に示したヒス
トグラムで石側の山は印刷用紙の地の部分の白さ
のむらの分布を示し左の山は網点の濃度分布であ
る。理想的な場合、用紙の白さは全面同一だから
右側の山は一本の輝線スペクトル状の線となり、
網点も一様な黒さの丸であるから左側の山も一本
の線となる。網点の黒さのヒストグラムが広がり
を持つているのは網点毎に及び各網点内で濃度差
があることを示し、左側の山の半値幅は欠陥網点
の数と相関があるから、これによつて印刷状態の
良否の概略、簡易、迅速な判定が可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を実施する装置の一例の構成を
示ずブロツク図、第２図は網点印刷の拡大パター
ン、第３図は網点の存在すべき座標範囲の意味を
説明する図、第４図は網点印刷の拡大像の黒さの
分布を示すヒストグラム、第５図は印刷濃度が高
い場合と低い場合の黒さの分布を示すヒストグラ
ム、第６図はヒストグラムＦ（ｘ），Ｆ（ｙ）の意
味を説明する図、第７図はヒストグラムＦ（ｘ）
から網点が存在すべき座標範囲を決定する動作を
説明する図、第８図は二値化された網点の拡大図
である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 印刷面の拡大映像の画像データを画像メモリ
   に記憶させる手段と、上記画像メモリ内の各画素
   のデータを所定の判定レベルによつて網点ありと
   網点なしの二種に二値化し、この二値化されたデ
   ータによつて構成される印刷面の拡大画像におい
   て、網点の在るべき位置を検索し、その位置を含
   む所定領域内に複数の画素点を指定し、その複数
   の点において網点ありのデータが得られる個数を
   設定値と比較し、設定値に満たないとき欠陥網点
   と判定する動作を上記網点の在るべき位置毎に行
   い、欠陥網点と判定された網点の総数を数える動
   作を行うデータ処理装置とよりなる網点印刷評価
   装置。