JPH08272082A - 千鳥配列の網点印刷評価装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 千鳥配列の網点印刷の自動的評価手段を提供
する。 【構成】 一定濃度で千鳥配列の網点印刷をした試料の
一定面積の拡大像を撮像し、その面積内の網点のあるべ
き数を数えておき、上記撮像された映像信号により個々
の網点に関し、欠込み，抜け，等の有無をチェックし、
欠陥網点の数を調べ、欠陥網点の数のあるべき網点の総
数に対する比率を求める。 【効果】 自動化されているので印刷の評価に主観が入
らない。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は千鳥配列の網点印刷の自
動検査の方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】網点印刷を拡大して見ると網点は本来円
形であるものが一部欠けた形であったり、一つの網点が
全く欠けていたりする。これは印版の出来の問題，イン
クと印版とのなじみの問題，用紙の問題が関係している
のであるが、夫々の問題に対して対策を立てるためにも
網点印刷の出来不出来を検査することが必要である。し
かしこれを人間が目視的に行うのは時間がかゝり、判定
に主観が入り易い。このため特公平４−２１０４号で本
願特許出願人によって網点印刷の自動評価装置が提案さ
れた。しかしこの装置は網点が正方格子に配列されてい
る場合を対象としており、一般に多く採用されている千
鳥配列の網点印刷には適用できないものであった。これ
は千鳥配列の場合、一定面積内の網点総数を数えること
が困難なためである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】本発明は上述提案の網
点印刷評価の方法を網点配列が千鳥配列である場合に適
用できるように改良しようとするものである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】まず一定濃度で印刷され
た網点印刷面に或る面積を設定してその拡大像を撮像
し、その映像信号を網点ありなしの２値化データにして
メモリに入れ、以後はその２値化された映像データに処
理を施すことで網点印刷の評価値を得ようとするもので
ある。２値化された映像データにおいて、網点の行か列
の何れかについて、奇数番目の一つの行或は列における
網点の数を数え、それに奇数番目の行或は列の数を掛け
た値と、偶数番目の一つの行或は列における網点数を数
え、それに偶数番目の行或は列の数を掛けた値との和を
上記設定した面積内のあるべき全網点の数とする。その
後上記２値映像データについて、個々の網点を一定の判
定規準で良否判定して不良とされた網点の総数を求め、
上記した全網点数に対する比率を算出する。或は上記２
値化データの映像で偶数番の行或は列を消した残りの網
点配列の行列の数の積と、同じく奇数番の行或は列を消
した残りの網点配列の行列の数の積との和によって全網
点数として、不良網点との比率を算出する。

【０００５】

【作用】前述した特公平４−２１０４号では一定面積内
のあるべき網点数は行と列の各数の積で簡単に求められ
る。所が千鳥配列では奇数番の行と偶数番の行とでは網
点の数が異る。予め設定する面積の境界の取り方によっ
ては例えば行に関して奇偶にかゝわらず網点数が同じに
なる場合もあるが、行数は奇偶で異る。それ故網点総数
を求めることは一律にはできない。しかし奇数番目の行
と偶数番目の行とに分けて、夫々につき行当りの網点数
と行数の積を求めて両者を加えれば、奇偶によって網点
数が同じでも異なっても、また行数が奇偶で異なっても
一律の扱いで全網点数を求めることができる。

【０００６】

【実施例】

（全体の概要）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又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軸廻りの同転装置を備えて
いる。５はデータ処理を行うコンピュータ（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Ａ×Ｂ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にセットし、モニタＣＲＴ
３を見ながら顕微鏡のピント合わせを行い、網点の行が
ＣＲＴ３の水平走査線と平行になるように試料台４を廻
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、この調節操作終了後、キーボードによっ
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って
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ピット
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。

【０００７】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Ａ×Ｂの範囲に含まれる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とめられな
いような欠陥網点があって、網点の実数は計算上の数よ
りは少ないから、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。

【０００８】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，ｘ
２，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のは例えば
（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食
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。

【０００９】最後にＣＰＵ５は上述した所によって設定
された各網点存在範囲つまり網点評価領域毎に印刷され
た網点の評価を行い、欠陥及び欠落網点の数を数計し、
正規の全網点数に対する％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な
くなる。従っ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。

【００１０】（全網点数の計数の第１実施例）網点配列
が正方格子状である場合に比し千鳥配列の場合は網点総
数の計数が困難である。それは検査領域の設定の仕方に
よって図４に示すような色々な場合が生じるからであ
る。単純に行、列の数を数えて掛算すると数え過ぎにな
る。このため次のような方法をとる。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５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ＣＲ
Ｔ８に表示させることができる。

【００１１】上述Ｆ（ｙ）で上から下へピークに１，２
…の番号をつけ、奇数番例えば１番のピーク中心のｙ座
標を求め、そのｙ座標に沿うｘ方向の２値化データを読
出し、網点の数を数える。このためには、この２値化デ
ータに同データを１ビット分前後にずらせたデータを加
算して、ｘ＝０から見て行き、データが０から１に変っ
たときカウンタに１を加え、その後データが０になって
再び１になったときカウンタに１を加えると云う動作を
Ｂの範囲全体にわたって行うと、奇数番目の行の網点の
数が得られる。そこでＦ（ｙ）で奇数番号のピークの数
を数えて上に求めた網点数を掛けて、奇数行全部の網点
数とする。同様にして偶数番の行例えば上から２番目の
行について上述した所と同じことを行って偶数番目の行
全部の網点数を得、両方を加えることでＡ×Ｂの領域内
の網点の総数を得る。こゝで一つの行の網点を数えるの
に、一つの線に沿って読み出した２値データを互いにず
らせて加算したのは、各網点には網点内に欠けた所や白
抜けの所のあるものがあって、それをそのまゝにしてお
くと網点を数え過ぎるおそれがあるから、２値化データ
を平均化して白抜け部分等を消すためである。また一つ
の行だけで網点数を数えると網点が欠落していることが
あるから、３つの行で網点を数えて、少なくとも２つの
行で網点数が一致したとき、その網点数を行の網点数と
すると云うような方法をとるのが良い。

【００１２】（全網点数の計数の第２実施例）全網点数
の数え方の別実施例を述べる。まず前記した２値化デー
タを画像表示させ、偶数番の網点列（縦の並び）を全部
消した画像データと奇数番の網点データを全部消した２
種の画像データを作成する。この動作は例えば段落［０
０１０］で述べたヒストグラムＦ（ｘ）を利用して、奇
数番目の列を残すときは奇数番目のピークの両側の立上
り点のｘ座標を求め、ｉ（奇数）番目のピークの右側の
立上り点からｉ＋２番目のピークの左側の立上り点まで
のｘ座標を持つデータを全部０とすればよい。これらの
画像データでは夫々網点は正方格子配列になっている。
そこでこれら２つの画像データについて段落［００１
０］で述べたように改めてヒストグラムＦ（ｘ），Ｆ
（ｙ）を作る。各画像データ毎にＦ（ｘ）とＦ（ｙ）の
ピーク数の積を求めると奇数列全部の網点数と偶数列全
部の網点数が求まるので、これらの和を求めれば全網点
数が求まる。

【００１３】（網点の評価）網点の評価はまず、２値化
データの上で個々の網点について検査領域を決める必要
がある。第１実施例の場合は、前述したヒストグラムＦ
（ｙ），Ｆ（ｘ）の谷の中央の座標を求め、この座標を
通るｘ，ｙの線で構成される碁盤目に一つ置きに網点が
入るので、網点の入っている基盤目を各網点の評価領域
とする。しかし、このように評価領域を一つ置きに設定
するのは面倒なので、空白の碁盤目もそのまま評価領域
としておいて、その評価は不良として正常網点の数のみ
数え、あるべき網点の総数から引き算したものを欠陥網
点の数とする方が簡単である。（全体の概要）の段で述
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。評価領域内にもっ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って
網点を表わすと第６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。従って画像メ
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、順に調べて行って白点（２値
化の０）が見つかっ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等の中心を採ればよい。

【００１４】第２実施例の場合、正方格子配列になった
２つの画像データと夫々についてのＦ（ｘ），Ｆ（ｙ）
が求められているので、これらを用いて各正方格子配列
のデータ毎にＦ（ｘ），Ｆ（ｙ）の各ピークの両側の立
上り点の座標を求めると、これらの座標を通る縦線，横
線で各網点は夫々が方形の枠で囲まれることになるか
ら、この方形の枠を評価領域とする。この場合第１実施
例のような空白の評価領域を含まないから、これら２つ
の正方格子配列の画像データ毎に欠陥網点を検出して数
えればよいのである。

【００１５】第１，第２いずれの実施例でも、ヒストグ
ラムＦ（ｘ），Ｆ（ｙ）等から網点の評価領域を設定す
るに当たってはヒストグラムを平滑化する。その方法は
任意であるが、例えばヒストグラムデータにヒストグラ
ムを左右に一画素分ずつずらせたデータを加算し、それ
を３で割る。このように平均化されたヒストグラムを用
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て、平均化されたヒ
ストグラムで各ピーク毎にこの基準値以上のデータを保
持しているアドレス範囲で網点評価領域が設定されるこ
とになる。このように設定した評価範囲は正規網点より
少し喰い込んだ正方形の範囲となる。

【００１６】本発明において、網点配列の行、列の数え
方とか一つの行或は列内の網点の数の数え方は任意であ
り上述実施例の仕方に限られない。又本発明は特公平４
−２１０４号の発明の改良であるから同公報に記載され
た種々の技術は本発明おいても援用されるものであり、
ここに一々記載はしない。

【００１７】

【発明の効果】本発明によれば、網点が千鳥配列となっ
ている網点印刷の良否の判定が人間の主観によらず自動
的になされるので、信頼性が高く且つ能率的で、印刷用
紙，インク，印刷等の品質の検査、改良研究のための基
礎データが容易に得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実施する装置の一例の構成を示すブロ
ック図。

【図２】網点印刷の拡大パターン。

【図３】網点の存在すべき座標範囲の意味を説明する
図。

【図４】千鳥配列における設定面積周縁部の網点の並び
方の例示。

【図５】ヒストグラムＦ（ｘ），Ｆ（ｙ）の意味を説明
する図。

【図６】二値化された網点の拡大図。

【符号の説明】

１ 顕微鏡 ２ 撮像装置 ３ モニタＣＲＴ ４ 試料台 ５ ＣＰＵ ６ 画像メモリ ７ キーボード ８ 表示用ＣＲＴ ９ プリンタ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 印刷面の拡大像を撮像し、一定領域内の
   撮像データを網点ありなしの判定レベルによって２値化
   し、この２値化画像データを記憶させ、この２値化画像
   データにより網点の一つの奇数番の行或は列の網点数と
   奇数番の行或は列の数を計数して網点数と行或は列の数
   とを掛算し、同様にして一つの偶数番の行或は列の網点
   数と偶数番の行或は列の数とを掛算し、これら２つの掛
   算の結果を上記一定領域内の全網点数とし、上記２値化
   画像データにおいて、網点のあるべき領域内に複数の画
   素点を指定し、網点毎に上記画素点に網点ありの信号が
   所定数得られるか否かによって網点の良否を判定し、不
   良網点の総数の上記全網点数に対する比によって網点印
   刷の評価を行うことを特徴とする千鳥配列の網点印刷評
   価装置。
2. 【請求項２】 印刷面の拡大像を撮像し、一定領域内の
   撮像データを網点ありなしの判定レベルによって２値化
   し、この２値化画像データを記憶させ、この２値化画像
   データにおいて全偶数番の行或は列の網点像を全部消去
   して残った正方格子状の網点配列の画像データで行，列
   の数の積を求め、同様にして全奇数番の行或は列の網点
   像を全部消去して残った正方格子状の網点配列の画像デ
   ータで行，列の数の積を求め、上記２つの積の和を一定
   領域内の全網点数とし、上記２つの正方格子状網点配列
   画像データ毎に各網点の良否判定を行って不良網点数の
   全網点数に対する比を求めることを特徴とする千鳥配列
   の網点印刷評価装置。