JPS61225638A - 網点印刷評価装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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、７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するものである。

口　従来の技術 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＼す、印刷用コート紙等の製造工程で常時監視して結
果を工程にフィードバッ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
、−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
膨大なものとなって、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っ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。

二　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Ｓこよって、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
アルゴリズムによって印刷されている網点を評価し、欠
陥と判定した網点ｃ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ュータによっ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って、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。

へ　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、Ｘ方向の
微動装置及び２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上にセッ
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ＷがＣＲＴ３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因のようになるように試
料台４のＸ方向、Ｘ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
述するデー槍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ＡＸ
Ｂの範囲に含まれる網点の行、列の数を数えてＡＸＢの
範囲内にあるべき網点の総数を決定する。こ＼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って、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ＹＬｓｙ２．ｙ３・・・・を決める
ことで、一つの網点り存在すべき範囲は例えば（ｘｉ〜
ｘ２）、（ｙｌ〜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噴込む位に
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は上述した所によっ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
陥網点の数を数計し、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ては最大で網点に欠けた部
分があると数が少くなる。従って黒の画素数が予め設定
した数置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
ツトのデータによって第２図に示すＡＸＢ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内のデータ中量も暗いものをＯ１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ＣＰＵ５に命じてＣＲ，Ｔ８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って、
このようなヒストグラムが得られるのは成る印刷濃度範
囲であり、それより濃いとヒストグラムは第５図すのよ
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　ｆｇＪ　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って
右側の山の肌に乗っ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
明瞭になって判定レベルの設定が困難になる。

ｃ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
ｆｊ　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冬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Ｃ
ＲＴ８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（２）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って第２図に示すＡＸＢ
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Ｆω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ｌ／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である行或は列のピ
ッ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、ピッ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。

ｃ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ＦＣ）、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冬山
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Ｆ　ｍ　（ｙＪ　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＼でやっ
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、ヒストグラムの冬山についてレ
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
っているから、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って第３図におけるｘ１〜ｘ２．ｘ
３〜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
正方形を溝数する。

この方法は網点の行１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
置によっ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ｘｌ〜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。従っ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。

ｃ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
像データによっ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
行つて白点（２値化のＯ）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１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、３’方向と成る程度以上平行に近くなった
とき現れ、両者が完全に平行になっ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２軸廻りの回転をステッ
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
ればより。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ｌ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Ｏ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、これが最ボになるように試料台をｙ軸方向に
微動し、次にｙ軸の線番アドレスに対応するＸ軸方同各
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４ｆ　Ｎｏの
場合試料台を更にｙ軸方向に微調して確認がＹ　Ｅ　Ｓ
　ＪＣ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ｌこよれば、従来人間がやっていた事が略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（
、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
グラムで右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
ラムが広がりを持っ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１．左側の山の半値幅は欠陥網
点の数と相関があるから、これによって印刷状態の良否
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溝数を示ずブロ
ック図、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図はしストグラムＦ　（ｘ）、　
　Ｆ　（ｙ）の意味を説明する図、第７図はヒストグラ
ムＦω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
。 代理人　弁理士　　係　　　　浩　　介第３図 第４図　　　　　　　　第５図 第６図 第　７゜　　　　　　　　　　　Ｘ方向アトし又第８ｖ
！Ｊ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
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。