JP2017188790A - 色判別方法及び色判別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】２次元印刷物又は立体物塗装品等の３次元印刷物に対して、簡便な方法で、より迅速かつ正確に色判別を行うことができる印刷物の色判別方法及び色判別装置を提供する。【解決手段】本発明の色判別方法は、印刷物又は立体物の色を数値化して平面で読み取るステップと、該平面で読み取った画像のピクセルに保存されるバイナリデータから赤、緑、青の各値を取得するステップと、前記各値の差の大小によって無彩色及び有彩色を分け、有彩色を有するピクセルの色相値及び輝度値を算出するステップと、あらかじめ設定する所定の範囲に含まれる色相値及び輝度値を有するピクセル数が多い色を、ピクセル数の多い順に判別解析用のピーク色として選出するステップと、前記ピーク色周辺のピクセルにおいて、前記あらかじめ設定した所定の範囲に含まれる前記算出輝度値を平均化して輝度平均値を算出するステップと、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、２次元の印刷物及び３次元の立体物等の配色物において、少なくとも有彩色を数値化することにより、色の解析、判定及び検査を、迅速に、かつ高精度で正確に行うことができる色判別方法及び色判別装置に関する。

工業用のシールやラベル等の印刷物や塗装された自動車等の立体物は大量生産されており、それらの色を製品ごとに一括して短時間に、且つ、高精度で判別することができれば、色の管理が容易になる。それによって、検査工程の効率化及び製品管理への迅速なフィードバックを図ることができる。製品ごとに色の管理を行う場合には、局所的な狭小領域の色のばらつきによって起きやすい色判別のブレを低減することが求められる。狭小領域の色は基材や色の種別又は照明等の外的環境によって変動しやすく、２次元印刷物や立体物等の３次元印刷物の表面に形成された色を平面で一括して判別するときに正確な判別を難しくするためである。例えば、平面で読み取る色が実質的に製品規格内の合格品であるのに対して、局所的な色の変動によって規格外の色が存在するという判別エラーが起きるという問題が起きる。

また、シールやラベルを医療機器や自動車部品等の分野に使用する場合は、単なる表示の目的だけでなく、取扱い方法や危険を知らせるために混色で使用される場合が多く、場合によっては色相や輝度が大きく異なる複数の色が存在することがある。例えば、黄色やオレンジ等に黒色が混色されていると、黄色やオレンジが黒色によって影響を受け、実際の色よりも濃い色として判別されるようになり、不良品としてみなされる場合がある。そのため、複数の色を区別して正確に判別する必要がある。

色の評価法としては、例えば、印刷物の微小な部分（ピンポイント）を反射率等で測定する方法が知られており、ピンポイント計測のために使用する分光光度計又は分光測色計等が市販されている。しかしながら、これらの方法や装置は、シールやラベル等又は塗装品のように一定面積を有する面全体で色の評価する場合、測定及びデータ処理等が非常に煩雑で複雑となり実用に適さない。

上記の反射率測定以外にも、色の判別方法としては従来から様々な方法が提案されている。例えば、特許文献１には、サンプリング手段で抽出された画素が有彩色か無彩色かを判別し、有彩色と判別された画素について、色成分判別部によって当該画素の色を判別する方法が開示されている。ここで、色判別は、入力した画素データの輝度と彩度が、あらかじめ記憶している上限値と下限値に入っているか否かを判定することにより行われる。

特許文献２には、基準画像と被検画像について、輝度成分と色成分を分離して、色成分のみの全体積分処理、ブロック積分値及びブロック微分処理をそれぞれ比較することによって、基準画像と比較画像が一致しているか否かを判定する画像識別方法が開示されている。

特許文献３には、赤色、青色等で着色された用紙に黒色で文字が印刷された文書、パンフレット等の画像処理装置が開示されており、文字を見易くするために、黒色で印刷された文字と着色部（背景）とのコントラストを高くする方法が提案されている。

また、特許文献４には、カラーベースのイメージコードの正確な色認識を行うため、前記イメージコードを構成する各セルで所定数のピクセルを標本抽出した後、ＭＣＣ法、ＷＢＣＣ法、ＳＬＡＣＣ法、ＫＭＡＣＣ法等の各種の方法を適用してセルの色相を判別する色判別方法が提案されている。それらの方法の中で、前記ＭＣＣ法は、１セルでサンプリングされたピクセルのそれぞれに対するＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）のうち何れか一つの色相を判別した後、頻度数が最も多い色相を該当セルの色相と見なす方法である。

一方、本発明等も、印刷物の色を面で読み取ったバイナリーデータから赤、緑、青の各値をピクセルごとに取得し、該赤、緑、青の各値に基づいて無彩色と区別して分離した有彩色を有するピクセルについて平均輝度値、必要に応じて平均色相値を求め、あらかじめ設定した指定色の輝度値又は色相値の範囲に含まれるか否かの判定によって色判別を行なう方法を提案している（特願２０１５−８４６６９号）。

特開２００９−１９８７９２号公報 特開２０１０−１８３４７１号公報 特開２００１−２５１５２６号公報 特開２０１１−１５４６９８号公報

印刷物や立体物の色は、これまで見本色との照合を目視観測で行う方法が採用されてきたが、目視観測は十分な経験が必要とされるため、検査結果にバラツキが生じて正確性に問題が生じる。また、検査工程の機械化が進まず、省力化に対して大きな制約がある。印刷物の複数の色を、数値等に置き換えて定量化すれば迅速で正確に色判別できるようになる。そのような色判別方法は、検査工程の自動化による大幅な省力化を図ることができるだけでなく、色のデジタル化によって定量化が可能になることから期待が大きく、実現化が強く望まれている。

しかしながら、前記の特許文献１及び２に記載の色判別方法は、それぞれ２色カラーコピーで使用する色を自動的に選択する方法、及びオリジナルの印刷物とは異なる印刷形態で作成された複製物を検出する方法としてサンプリング手段で抽出された画素について色の判別を行う方法である。したがって、色を平面で読み取って一括でデジタル処理して行う色判別方法とは原理的に異なり、工業用のシールやラベル等の印刷物や塗装された自動車等の立体物の色を製品ごとに短時間に、且つ、高精度で判別する用途には適さない。

また、特許文献３に記載の画像処理装置は、有彩色の画素を白色の画素に置き換える変換手段と変換された無彩色画像に対して諧調手段を施す手段とを有するものであるが、着色された有彩色部分の色判別方法については記載も示唆もされていない。したがって、工業用のシールやラベル等の印刷物や塗装された自動車等の立体物に配色された複数の色に対しては、その技術をそのまま適用することが困難である。

さらに、前記特許文献４に記載の色判別方法は、適用がカラーベースのイメージコードに限られており、複雑な配色が施された印刷物や立体物の色判別を想定したものではなく、それらの用途に適用するには技術的な改良が必要である。

一方、特願２０１５−８４６６９号に記載の色判別方法は、輝度値を優先して解析する方法であり、輝度値が非常に近い色を判別する場合や複数の色を簡便に数値化して、迅速に、且つ、高精度な色判別を行なう場合には、さらに検討を進める必要があることが分かった。

本発明は、係る問題を解決するためになされたものであり、一般的な印刷物に比べて色の再現性等の点で精密さや厳密さが求められる工業用のシールやラベル等の２次元印刷物又は立体物塗装品等の３次元印刷物に対して、簡略な方法で、より迅速に、かつ正確に色判別を行うことができる印刷物の色判別方法及び色判別装置を提供することを目的とする。

本発明者は、上記の課題を解決するために、印刷物の色の判別を平面で行うときに基材や色の種別又は照明等の外的環境による影響を低減するとともに、色のデジタル化により複数の色を一括して定量的に、且つ簡略な方法で色判別を行なう方法として、印刷物等の色を面で読み取ったバイナリーデータに基づいて無彩色と区別して分離した有彩色を有するピクセルについて、あらかじめ設定する所定の範囲に含まれる色相値及び輝度値を有するピクセル数が多い色を、前記ピクセル数が多い順に色判別解析用のピーク色として選別し、そのピーク色周辺のピクセルが有する算出輝度値を平均化処理して得られる輝度値を色判別用の評価パラメータとして使用することにより、迅速で正確な色判別を行うことができることを見出し本発明に到った。

すなわち、本発明の構成は以下の通りである。
本発明の請求項１に係る色判別方法は、２次元の印刷物又は３次元の立体物の色を数値化することにより色を判別する方法であって、
前記印刷物又は立体物の色を平面で読み取るステップと、
該平面で読み取った画像のピクセル（画素）位置に相当する領域に保存されるバイナリデータから赤、緑、青の各値を取得するステップと、
該赤、緑、青の各値の差が大きいピクセル及び小さいピクセルを、それぞれ有彩色及び無彩色として判定するステップと、
有彩色を有するピクセルの色相値及び輝度値を算出するステップと、
前記算出された色相値及び輝度値の組合せの中で、検出頻度が最も高い組合せをピーク値として決定するステップと、
前記ピーク値を構成するピクセルの数が多い順に、前記ピーク値を色判別解析用のピーク色として選択するステップと、
前記ピーク値を中心にして前記色相値及び輝度値にあらかじめ所定の範囲を設定するステップと、
前記あらかじめ設定した所定の範囲に含まれる輝度値及び色相値を有するピクセルすべてのＲＧＢ平均値を算出し、画像の平均化を行うステップと、
前記ＲＧＢ平均値を前記ピーク色の輝度平均値として決定するステップと、を有する。

本発明の色判別方法によれば、一般的な印刷物だけでなく、工業用シール・ラベル等の２次元印刷物や立体塗装品等の３次元印刷物に着色されている有彩色をデジタル化することにより、様々な色を区別して一括で判別することができる。また、印刷物の図案、模様及び文字や照明等の外的環境の変化があっても、それらによって影響を受けない状態で正確な色判別を行うことができる。

本発明の請求項２に係る色判別方法は、前記ピーク色として選択するステップにおいて、前記算出される色相値及び輝度値の組合せの中から色相値に着目し、前記色相値の検出頻度の高い有彩色をピーク色として、検出頻度の高い順に従って色相値環上で等分に区分けされた各色に割り当てるステップを有する。それにより、色判別評価対象となる色を簡便な方法で、容易に選択抽出することができる。

本発明の請求項３に係る色判別方法は、さらに、前記ピーク色の色相値に基づいて、色相値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲より狭い範囲で再設定するステップと、前記ピーク色の算出色相値が前記再設定する色相値の範囲に含まれるか否かを確認するステップと、を有する。

本発明の色判別方法によれば、この構成により、２次元印刷物や３次元印刷物において、色相値が非常に接近するため前記所定の範囲に複数の色が混在する場合に、再度、色相値の範囲を狭めた形で再設定することにより、正確な色判別が行われたか否かを容易に把握することができる。

本発明の請求項４に係る色判別方法は、さらに、画像全体のピクセル数に対する前記有彩色を有するピクセル数の比率を、合格最低ピクセル割合として所定の値以上に設定するステップを有する。

本発明の色判別方法によれば、この構成により、２次元印刷物や３次元印刷物において印刷ムラ、シミ又は異物等に起因する色が評価対象から除外されるため、前記色相値及び輝度値を算出するときの精度を高めることができ、正確な色判別を行なうことが可能になる。

本発明の請求項５に係る色判別方法は、さらに、前記赤、緑、青の各値の差から有彩色及び無彩色として振り分けるときの基準値として使用する前記各値の差の絶対値を無彩色判定値とするとき、該無彩色判定値を小さくするとともに、前記ピーク色を判別解析用の色として選出するステップにおいて、前記ピーク色を１つに設定することにより、前記印刷物又は立体物に配色されたグレーに近い色を判別することを特徴とする。

本発明の色判別方法によれば、この構成により、前記印刷物又は立体物に配色されたグレーに近い色を判別することができる。したがって、本発明の色判別方法は、有彩色以外のグレーの色判別にも適用することができ、使い勝手に優れる。

本発明の請求項６に係る色判別方法は、さらに、前記ピーク色の算出輝度値に基づいて、前記あらかじめ設定した所定の範囲よりも狭い範囲で輝度値の範囲を再設定するステップと、
前記ピーク色及びその周辺のピクセルが有する算出輝度値を、前記再設定した範囲と同じ範囲内で平均化して平均基準輝度値を求めるステップと、
前記平均基準輝度値が前記再設定する輝度値の範囲に含まれるか否かを判定するステップと、
を有する。

本発明の色判別方法によれば、前記ピーク色及びその周辺のピクセルにおいて、前記平均輝度値が、前記再設定する輝度値の範囲に含まれるか否かを判定することにより、色相値が近い色が混在する場合であっても各色の判別を正確に行うことができる。

本発明の請求項７に係る色判別方法は、前記再設定する輝度値の範囲が前記算出輝度値に応じて勾配を有しており、前記算出輝度値が０から２５５と大きくなるに伴って段階的に又は連続的に小さくなるように設定されることを特徴とする。

本発明の色判別方法は、この構成により、実際に人間が目視して感じるときと同じような状態で色の解析を行うことができ、色判別が実情に即したものとなる。

本発明の請求項８に係る色判別方法は、前記印刷物又は立体物の見本サンプル及び測定サンプルを用いて請求項６又は７に記載の色判別方法によって色の解析を行うときに、
前記見本サンプルにおいて、前記ピーク色が有する輝度値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲よりも狭く再設定した範囲の形で基準設定データとして蓄積するステップと、前記測定サンプルにおいて、前記ピーク色及びその周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記見本サンプルで再設定した範囲と同じ範囲内で平均化して算出される平均基準輝度値が、前記見本サンプルの基準設定データの範囲内に含まれるか否かによって、前記測定サンプルの色が所望の色であるか否かを判定するステップと、を有することを特徴とする色判別方法を提供する。

本発明の色判別方法は、この構成により、前記印刷物又は立体物の見本サンプルと測定サンプルとの対比を行うとき、前記測定サンプルの平均基準輝度値が前記見本サンプルの基準設定データに含まれるか否かの判定によって、様々な色を、簡単に、且つ高精度に検査又は選別できるため、色判別検査の自動化による大幅な省力化を図ることができる。

本発明の請求項９に係る色判別方法は、前記印刷物又は立体物の色を平面で読み取るステップが、スキャナー、デジタルマイクロスコープ、固体撮像素子、カメラ及び面受光用バンドル光ファイバーの少なくとも何れかの手段によって画像化して行われる。

本発明の色判別方法は、この構成により、前記印刷物又は立体物の色の読取を簡単に行うことができ、適用範囲を広げることができる。それらの読取手段の中で、デジタルマイクロスコープは小型であり、携帯性と使い勝手に優れるだけでなく、人間の視覚に準じる色の読取が可能になるため特に有効な手段である。

本発明の請求項１０に係る色判別装置は、２次元の印刷物又は３次元の立体物の色を数値化することにより色を判別する装置であって、
前記印刷物又は立体物の色を平面で読み取る手段、
該平面で読み取った画像のピクセル位置に相当する領域に保存されるバイナリデータから赤、緑、青の各値を取得するステップと、前記赤、緑、青の各値の差が小さいピクセル及び大きいピクセルを、それぞれ有彩色及び無彩色として判定するステップと、有彩色を有するピクセルの色相値及び輝度値を算出するステップと、有彩色を有するピクセルの色相値及び輝度値を算出するステップと、前記算出された色相値及び輝度値の組合せの中で、検出頻度が最も高い組合せをピーク値として決定するステップと、前記ピーク値を構成するピクセルの数が多い順に、前記ピーク値を色判別解析用のピーク色として選択するステップと、前記ピーク値を中心にしてあらかじめ設定した所定の範囲に含まれる輝度値及び色相値を有するピクセルすべてのＲＧＢ平均値を算出し、画像の平均化を行うステップと、前記ＲＧＢ平均値を前記ピーク色の輝度平均値として決定するステップとを行う計算手段、及び
該計算手段に使用する解析パラメータ、解析結果、及び判定結果の少なくともいずれかを表示する表示手段を備える。

本発明の請求項１１に係る色判別装置は、前記ピーク色として選択するステップが、前記算出される色相値及び輝度値の組合せの中から色相値に着目し、前記色相値の検出頻度の高い有彩色をピーク色として、検出頻度の高い順に従って色相値環上で等分で区分けされた各色に割り当てるステップを有する。その構成により、色判別評価対象となる色を簡便な方法で容易に選択抽出することができる装置を構築することができる。

本発明の請求項１２に係る色判別装置は、さらに、前記計算手段が、前記ピーク色の算出色相値が適切であるのか否かを確認するため、前記表示されたピーク色の色相値に基づいて、前記色相値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲より狭い範囲で再設定するステップを有する。この構成により、色相値が非常に接近していて前記所定の範囲に複数の色が混在する場合に、再度、色相値の範囲を狭めた形で再設定することにより、正確な色の判別が行われたか否かを容易に把握することができる装置を構築することができる。

本発明の請求項１３に係る色判別装置は、前記計算手段が、さらに、画像全体のピクセル数に対する前記有彩色を有するピクセル数の比率を、合格最低ピクセル割合として所定の値以上に設定するステップを有する。この構成により、前記色相値及び輝度値を算出するときの精度を高めることができる。

本発明の請求項１４に係る色判別装置は、さらに、前記計算手段が、前記ピーク色の算出輝度値に基づいて、前記あらかじめ設定した所定の範囲よりも狭い範囲で輝度値の範囲を再設定するステップと、前記ピーク色及びその周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記再設定した範囲と同じ範囲内で平均化して平均基準輝度値を求めるステップと、前記平均基準輝度値が前記再設定する輝度値の範囲に含まれるか否かを判定するステップと、を有する。

本発明の請求項１５に係る色判別装置は、さらに、前記計算手段において、前記再設定する輝度値の範囲が、前記ピーク色の算出輝度値に応じて勾配を有しており、前記算出平均値が０から２５５と大きくなるに伴って、段階的に又は連続的に小さくなるように設定するステップを有する。この構成により、実際に人間が目視して感じるときと同じような状態で色の解析が可能となるため、実情に即した色判別装置を構築することができる。

本発明の請求項１６に係る色判別装置は、請求項１４又は１５に記載の色判別装置が、前記印刷物又は立体物の見本サンプル及び測定サンプルの色を平面で読み取る手段、及び前記見本サンプル及び測定サンプルの各画像を画像データとして記憶する手段を有し、さらに、前記計算手段が、前記見本サンプルにおいて、前記ピーク色が有する輝度値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲よりも狭く再設定した範囲の形で基準設定データとして蓄積するステップと、前記測定サンプルにおいて、前記ピーク色及びその周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記見本サンプルで再設定した範囲と同じ範囲内で平均化して算出される平均基準輝度値が、前記見本サンプルの基準設定データの範囲内に含まれるか否かによって、前記測定サンプルの色が所望の色であるか否かを判定するステップと、を有することを特徴とする。この構成により、前記印刷物又は立体物の見本サンプルと測定サンプルとの対比を簡単に、且つ、正確に行うことが可能となり、自動化と省力化が図れる色判別装置を構築することができる。

本発明の請求項１７に係る色判別装置は、前記印刷物又は立体物の色を平面で読み取る手段が、スキャナー、デジタルマイクロスコープ、固体撮像素子、カメラ及び面受光用バンドル光ファイバーの少なくとも何れかである。この構成により、前記印刷物又は立体物の色の読取を簡単に行うことが可能となり、広い適用範囲を有する色判別装置が構築することができる

本発明による色判別方法は、一般的な印刷物だけでなく、工業用シール・ラベル等の２次元印刷物や立体塗装品等の３次元印刷物に着色されている有彩色をデジタル化することにより、様々な色を区別して一括で判別する方法であり、従来よりも簡便な方法で容易に色判別を行なうことができる。加えて、印刷物の図案、模様及び文字や照明等の外的環境が変化しても、それらの因子によって影響を受けない状態で色判別をより高精度で正確に行うことができる。また、本発明の色判別方法によって解析される色は、実際に人間の視覚で感じるものとほとんど変わらないたため、様々な色を実情に即した形で、簡単かつ高精度で検査又は選別を行うことができる。したがって、色判別検査の自動化による大幅な省力化が図れる。

本発明の色判別方法を実施するための色判別装置は、印刷物を読み取って画像化する手段と、読み取った画像データから色相値及び輝度値に変換する手段と、これらの光学物性値を解析して色判別を行うコンピュータ等の計算手段と、色判別結果を表示する手段とからなるシンプルな構成であるため、機能的に高い色判別機能と性能を有しながら、汎用性に富む安価な装置を提供することができる。

本発明による色判別方法の工程を示す図である。 本発明の工程において行う有彩色及び無彩色の判定方法を説明するための模式図である。 本発明の工程において有彩色と判定された画像ピクセルで取得したＲＧＢの各値をグレースケール輝度値に変換した例を示す図である。 本発明の工程において色相ピーク値を色相円環上で１２等分に振り分ける方法を示す図である。 本発明の色判別方法によって赤と青が混在する画像を解析したときの輝度・色相グラフを模式的に示す図である。 本発明の色判別方法によってオレンジ系統の２色が混在する画像を解析したときの輝度・色相グラフを模式的に示す図である。 本発明の色判別方法によって赤系統の２色が混在する画像を解析したときの輝度・色相グラフを模式的に示す図である。 本発明の色判別方法に適用する輝度値範囲Ｌ２の再設定方法を模式的に示す図である。 本発明による色判別装置の構成を示す図である。 本発明による色判別装置の変形例を示す図である。 本発明の実施例１で使用する画像取り込み部の例を示す概略図である。 本発明の実施例１で実施する色判別方法による画像解析結果及び輝度・色相グラフを示す図である。 本発明の実施例１で実施する色判別方法による別の画像解析結果及び輝度・色相グラフを示す図である。 本発明の実施例２で実施する色判別方法による画像解析結果及び輝度・色相グラフを示す図である。 本発明の実施例３で実施する色判別方法による画像解析結果及び輝度・色相グラフを示す図である。 本発明の実施例４で実施する色判別方法による画像解析結果及び輝度・色相グラフを示す図である。 本発明の実施例４で実施する色判別方法による別の画像解析結果及び輝度値平均化処理後の画像を示す図である。 本発明の実施例５で実施する色判別方法による画像解析結果及び輝度グラフを示す図である。 本発明の実施例６で実施する色判別方法による輝度グラフ及び画像判定結果を示す図である。

図１は本発明による印刷物又は立体物の色判別方法の工程を示す図であり、色判別は印刷物又は立体物の輝度値及び色相値を用いて行われる。図１に示すように、本発明による印刷物の色判別方法はＳ１〜Ｓ２２の各工程を有する。

まず、平面又は立体の印刷物又は立体物を設置し（Ｓ１）、それらの色を平面で画像として読み取り（Ｓ２）、該平面で読み取った画像データからビットマップ画像を形成して（Ｓ３）、該ビットマップ画像のピクセル位置に保存されるバイナリ―データをピクセルごとに光の三原色である赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のそれぞれの値を取得する（Ｓ４）。ここで、前記赤、緑、青の各値の差から有彩色及び無彩色として振り分けるときの基準値として使用する前記各値の差の絶対値を「無彩色判定値」と定義して設定する。次いで、取得した赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各値の差を、予め設定した前記無彩色判定値と対比し（Ｓ５）、該許容値よりも大きい部分及び小さい部分をそれぞれ有彩色及び無彩色として判定する（Ｓ６及びＳ７）。そして、無彩色として判定された場合は色識別対象から除外する処理を行う（Ｓ８）。一方、有彩色として判定されたピクセルは、輝度値及び色相値が算出され（Ｓ９）、その算出値から輝度・色相グラフを生成する（Ｓ１０）。Ｓ５のステップで使用する無機色判定値としては、経験的に３０〜３５の範囲で使用するのが実用的である。

次いで、本発明の色判別方法において色判別解析の対象となるピーク色の設定を行う。ピーク色の設定は、ピーク色の検出（Ｓ１１）及びピーク色の数の設定（Ｓ１２）から構成される。まず、Ｓ９のステップで算出された色相値及び輝度値の組合せの中で、検出頻度が最も高い組合せをＳ１１のステップにおいてピーク値として決定し、該ピーク値を、ピーク値を構成するピクセルの数が多い順に、色判別解析用のピーク色として選択するＳ１２のステップによって行われる。これらＳ１１及びＳ１２により、色判別評価対象となる色を簡便な方法で、容易に選択抽出することができる。選択されるピーク色は、Ｓ１０で生成される輝度・色相グラフにおいて、例えば、色相値とピクセル（画素）数との関係、及び輝度値と輝度分布との関係をそれぞれ表示することにより、ピーク色の存在及びその分布程度を把握することができる。

このようにして選択されたピーク色は、高精度で正確な色判別を行なうときに必要となる基準の色相値及び輝度値を設定するため、Ｓ１３以降のステップに従って、色相値及び輝度値の平均化、及び色相値及び輝度値の適切な範囲をそれぞれ設定する。まず、Ｓ１３のステップにおいてピーク色の輝度値及び色相値にあらかじめ所定の範囲（輝度値範囲Ｌ１及び色相値範囲Ｈ１）を設定し、次いで、Ｓ１４のステップにおいて、前記あらかじめ設定した所定の範囲に含まれる輝度値及び色相値を有するピクセルすべてのＲＧＢ平均値を算出し、画像の平均化を行う。Ｓ１４のステップで平均化された画像はステップ１５で解析画像として生成され、必要に応じて表示することができる。

次いで、Ｓ１５のステップにおいて輝度・色相グラフとして作成された画像から、色相値のＨ１の範囲内に複数色が存在するか否かを判断する（Ｓ１６）。Ｈ１の色相範囲内に複数の色が存在しないときは、Ｓ１４でＲＧＢ平均値として算出した値を、Ｌ１の範囲内に含まれるすべてのピクセルが有する輝度値の平均値（輝度平均値）として決定する（Ｓ１７）。

仮に、Ｈ１の色相範囲内に複数の色が存在すると判断される場合は、Ｓ１８において色相値範囲としてＨ１より狭いＨ２を再設定し、該当するピーク色の新たな色相値範囲とする。それと同時に、Ｈ２に含まれる色相値を有するピクセルで算出色相値を平均化し、新たな色相平均値を求める。そして、画像を再生成し（Ｓ１９）、色相値範囲Ｈ２に含まれるピクセル情報が単一のピーク色であることを確認した後、Ｓ１７のステップに進む。この操作によっても複数のピーク色によるピクセル情報が色相値範囲Ｈ２に含まれると判断される場合には、色相値範囲としてＨ２より狭いＨ３を再設定し、新たな色相平均値の算出を行う。この操作は、設定した色相値範囲内に複数のピーク色によるピクセル情報が含まれなくなるまで繰り返す。このように色相値の範囲を狭めた形で再設定することにより、色相値が非常に接近する複数の色が混在する場合でも、正確な色の判別が行うことができる。

Ｓ１３で設定する輝度値範囲Ｌ１は、判別する色の漏れを防止するため、やや広く設定することが実用的である。しかしながら、Ｈ１又はＨ２の色相値範囲内に含まれるピーク色であっても、ピーク輝度値が近いピーク色が輝度値範囲Ｌ１内に複数で存在する場合がある。その場合は、Ｓ１５のステップで作成された画像から、輝度値値範囲（Ｌ１）内に分布するピーク色が複数で存在するか否かを後述するＳ２０〜Ｓ２２のステップによって判定することが好ましい。Ｌ１の輝度値範囲内に複数の色が存在しないと確認できるときは、Ｓ１４でＲＧＢ平均値として算出した値を、Ｌ１の範囲内に含まれるすべてのピクセルが有する輝度値の平均値（輝度平均値）として決定する（Ｓ１７）。

輝度値範囲の再設定を行うＳ１８及びＳ１９のステップは、色相値が互いに接近する複数の色が混在する場合に採用されるものであり、本発明の色判別方法は、基本的にＳ１〜Ｓ１７のステップを有する。それらのステップの中で、特に、色判別解析の対象となるピーク色の設定を行うためにＳ１１及びＳ１２のステップを有することが大きな特徴である。Ｓ１１のステップにおいては、Ｓ９のステップで算出される輝度値及び色相値の中から、特に色相値の方に着目し、算出色相値を所定の範囲で区分けされた色相値に分類する。そして、前記色相値の検出頻度の高い有彩色をピーク色として、検出頻度の高い順に従って色相環上で等分に区分けされた各色に割り当てる。割り当てるピーク色の数はステップＳ１２で決める。このようにして、色判別評価対象となる色を、簡便な方法で容易に選択抽出することができる。

本発明の色判別方法は、ピーク輝度値が近い有彩色が輝度値範囲Ｌ１内に複数で存在する場合に色判別の正確性が十分に担保できるように精度向上を図るため、さらに図１に示すＳ２０〜Ｓ２２のステップを有することが実用的である。

Ｓ２０のステップにおいて、Ｓ１７のステップで決定されたピーク色の輝度平均値に基づいて、Ｓ１３のステップで設定した所定の範囲よりも狭い範囲で輝度値の範囲が再設定される。次いで、Ｓ２１のステップにおいて、前記ピーク色及びその周辺のピクセルが有する算出輝度値を、Ｓ２０で再設定した範囲と同じ範囲内（Ｌ２）で平均化して平均基準輝度値を求める。Ｓ２０で設定する輝度値範囲及びＳ２１で求める平均基準輝度値は、画像データ中の有彩色を厳密に特定する上で有効なパラメータであるため、Ｓ２２のステップにおいて測定した色が所望の色であるか否か等を判別するときに使用する。

ステップＳ２２に従って色判別を行うときにＳ１６で「ＮＯ」と判定される場合は、色相値範囲Ｈ１及びその色相値範囲で平均化して算出される色相平均値とともに、Ｓ２０で再設定する輝度値範囲Ｌ２及びＳ２１で設定する平均基準輝度値を用いる。一方、Ｓ１６の判定で「ＹＥＳ」の場合は、色相値範囲Ｈ２及びその範囲で平均化して算出される色相平均値とともに、Ｓ２０で再設定する輝度値範囲Ｌ２及びＳ２１で設定する平均基準輝度値を用いる。両者の何れかの手順に従って、例えば、検査用又は試験用の測定画像が規格品である基準画像に対して色の再現が確実に行われているか否かを判定する。

以上のように本発明によって色判別を行うとき、Ｓ１７及びＳ２１の何れかのステップに応じて、測定画像の平均輝度値が輝度値範囲Ｌ１に含まれるもの、又は平均基準輝度値がＬ２の輝度値範囲に含まれるものを規格内品（合格品）とし、他方で、それらの範囲に含まれない場合は規格外品（不合格品）として選別除外する。本発明においては、ピーク色が有する輝度値の判定基準をより厳格なものとすることにより、色相値が近い色が混在する場合であっても色判別の精度が向上し、色の違いを正確に判別できるように、輝度値範囲をより狭く設定するＳ２０〜Ｓ２２のステップを採用することが好ましい。

次に、図１に示す各工程について詳細に説明する。

Ｓ４〜Ｓ７の工程で行う有彩色及び無彩色の判定方法は、図２の模式図に従って行う。図２には、例として、印刷物１の多分割されたピクセル中から選択した任意の一つピクセル２を抜き出して取得した、光の三原色である赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）のそれぞれの値を示している。

図２に示すように、Ｓ４のステップにおいてピクセル２について測定したＲ、Ｇ、Ｂの各値の差が所定の許容値内に含まれる否かで有彩色及び無彩色の判定を行う。ここで、所定の許容値は「無彩色判定値」として定義する。ピクセル２においてＲ、Ｇ、Ｂの各値の差が無彩色判定値より小さい場合は、Ｓ５のステップによって「ＮＯ」と判断され、Ｓ７のステップにおいて無彩色として判定されたピクセルは色判別を行うための解析用データから除外される。仮に、ＲＧＢの各値の差が無彩色判定値を超える場合は「ＹＥＳ」と判断され、Ｓ６のステップにおいてピクセル２の部分が有彩色として判定されることによって解析用データとして使用される。ここで、前記無彩色判定値は、従来の測定データの解析に基づいて３５以内とするのが実用的である。

本発明の無彩色の判定方法において、黒画像又は白画像の場合にはＲ、Ｇ、Ｂの各値は差がほとんどみられない。また、無彩色がグレー画像である場合には、Ｒ、Ｇ、Ｂの各値が小さくなる。例えば、グレー画像は、バイナリ―データからのＲ、Ｇ、Ｂの各値がそれぞれＲ＝１１５、Ｇ＝１２１及びＢ＝１１９となる。

それに対して、有彩色である場合、例えば有彩色が青であるカラー画像のときは、Ｒ＝７７、Ｇ＝１０９及びＢ＝２４３となり、各値の差が大きくなる。そこで、最も高い値を有する色である青（Ｂ）が指定色となる。この特徴を利用して、印刷物又は塗装品等のすべてのピクセルを前記の無彩色判定値に基づいて有彩色又は無彩色に分離することができる。

図２に示す方法によって無彩色と判定されたピクセル画像は、グレースケール輝度値として変換後の輝度値が０である黒色、若しくは輝度値が２５５である白色のどちらか近い方の両端に振り分けられる。ここで、無彩色と判定されたピクセル画像のすべてについて、変換後の輝度値は、無彩色の測定輝度値を振り分けるときの基準となる臨界輝度値に基づいて２５５若しくは０のどちらかの輝度値に振り分ける。この臨界輝度値は、０〜２５５の輝度値の中間領域である１２０〜１３０の範囲の何れかの値、一般的には０〜２５５の中間値である１２７に設定する。

次に、Ｓ９のステップで行うピクセルの輝度値及び色相値の算出方法について説明する。本発明は、ＲＧＢ色空間やＨＳＶ色空間等いくつかの色空間の中で、ＨＬＳ色空間を使用する。ＨＬＳ色空間において、Ｈは色の色相を表す色相、Ｌは明るさを表す輝度、Ｓは色の鮮やかさを表す彩度である。Ｓ６で有彩色として判定されたピクセルのＲＧＢ値は、画像の中から特定の色を抜き出すためにＳ９のステップにおいてグレースケール輝度値として算出される。Ｒ、Ｇ、Ｂの各値からグレースケール輝度値への変換方法は、下記の一般式（１）によって求める。
Ｌ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ （１）
ここで、ＬはＨＬＳ色空間における輝度を示し、Ｒ、Ｇ及びＢは、それぞれＲＧＢ色空間における赤、緑及び青の値である。上記一般式（１）において、ＲＧＢの各係数は、“人間の眼はそう感じているようだ”という経験則から導かれたものである。図３は、Ｓ６の工程によって有彩色と判定された画像ピクセルで取得したＲ、Ｇ、Ｂの各値を、上記の一般式（１）によってグレースケール輝度値へ変換した例である。

Ｓ９のステップにおいては、前記グレースケール輝度値の他にも色相値の算出を行う。Ｒ、Ｇ、Ｂの各値から色相値への変換方法は、下記の一般式（２）によって求める。

ここで、Ｈは色相値を示し、Ｒ、Ｇ及びＢは、それぞれＲＧＢ色空間における赤、緑及び青の値である。

Ｓ９のステップにおいて色相値を算出する理由は、グレースケール輝度値だけではカラー画像の色判別に対して十分に機能しないためである。例えば、カラー画像において青と赤が混在する場合、両者のグレースケール輝度のピーク値は８０〜８５の範囲に含まれる場合があり、グレースケール輝度値では確実な色の判別を行なうことが困難である。それに対して、赤及び青の色相ピーク値はそれぞれ３５８°及び２０２°であり、色相値を用いることによって両者の色判別を容易に行うことができる。ここで、色相値による色判別は、検出頻度の高い色相値を有する色をピーク色として検出するＳ１１、検出するピーク色の数を設定するＳ１２、及び適切な色相値の範囲を設定するＳ１３の各ステップにより行う。

色相は、赤、黄、緑、青、紫といった色の様相の相違であり、特定の波長が際立つことにより色を定性的に区別することができる。色相値は一括でデータ処理できるものの、色相はスペクトル上の色であるため、数値で表しても微細な色の違いを区別することが難しい場合がある。一方、グレースケール輝度値は、平面で読み取った様々な色を一括でデータ処理できるだけでなく、色判別を精度良く、且つ簡便に行なうことができる。したがって、本発明の色判別方法においては、カラー画像として印刷されている色を差別化するために有彩色ピクセルが有する色相値を用いて区分けし、さらに区別したカラー色が有するグレースケール輝度値を用いて数値解析を行う方法を採用する。このように、本発明は、色相値と輝度値の特徴を相乗的に利用することにより定量的な色判別を行うことができる点に大きな特徴を有する。

上記色相値を用いて行うカラー色の区分けは、色相の総体を順序立てて円環にして並べた色相環を利用して行う。色円環は理論的には境目が無く連続的なものであるが、一般的には２０等分や４０等分、ＲＧＢカラーでは６等分や１２等分で表現される。本発明においては、ＲＧＢカラーを表現するため１２等分で表現するのが実用的であるが、１２等分に限定されるものではない。

図４に、例として色相ピーク値を色相円環上で１２等分に振り分ける方法を示す。図４に示すように、色相環上で１２等分にした色相値範囲に対して、赤、黄、緑、青、紫といった色に応じて、色相値Ｈはそれぞれ０°、９０°、１２０°、２４０°、３００°である。それらの色に近似する色については、Ｓ１３のステップにおいて前記色相値Ｈを中心にして所定の範囲を設定することにより判別が可能になる。例えば、Ｓ１１及びＳ１２のステップにおいて検出されるピーク色を赤として区分けする場合は、Ｓ１３のステップでＨ＝３４５〜１５°のように等分の色相値範囲に設定する。それにより、あるピクセルで算出された色相ピーク値がその範囲に含まれる場合は赤色として割り振ることができる。黄、緑、青、紫の近似した色についても、同様に色相値範囲を設けて各色の色を１２等分して割り振る。ここで設定する色相値範囲は、図４に示す色相環において等分された範囲で設定する必要はなく、経験則に基づいて、例えば赤色はＨ＝３４８〜１２°のように狭い範囲で設定してもよい。

本発明の色判別方法では、評価用パラメータとして色相値及び輝度値を使用するときの解析方法及びその特徴について図５〜図８を用いて説明する。なお、解析方法の詳細については後述の実施例で説明する。

図５はＳ１０のステップで生成される輝度・色相グラフの一例であり、有彩色の例として赤と青が混在するときの画像を模式的に示す図である。図５の（ａ）及び（ｂ）に、有彩色と判定されたピクセルの色相値と輝度値の算出データから検出される各ピークを示している。図５の（ａ）に示すように、赤及び青は色相ピーク値がそれぞれ３５８°及び２０２°であるため、色相によって確実な色判別を行うことができる。それに対して、図５の（ｂ）に示す輝度値の場合は、赤と青の各グレースケール輝度ピーク値が８０〜８５の範囲に含まれるため、輝度値で確実な色の判別を行なうことが困難である。したがって、色相では色の違いが明確に判別できるにもかかわらず、輝度値が近い色同士の色判別を数値で行う場合には、Ｓ１４のステップにおいて色相値範囲Ｈ１及びこの範囲で平均化した色相値を用いることが有効である。

図６は、有彩色としてオレンジ系統の２色（濃いオレンジと淡いオレンジ）が混在するときの輝度・色相グラフの例を模式的に示す図であり、（ａ）及び（ｂ）は、有彩色と判定されたピクセルの色相値と輝度値の算出データから検出される各ピークを示す図である。図６の(ａ)に示すように、２色のオレンジは色相ピーク値が近いため、Ｓ１３のステップにおいて淡いオレンジ色に対して広い範囲で設定した色相値範囲Ｈ１では、２色として判別することが困難である。他方、図６の（ｂ）に示すように、両者の色は輝度ピーク値が離れているため、輝度値で観測することにより色の判別が可能になる。しかしながら、Ｓ１３において輝度値範囲Ｌ１を広く設定する場合は、輝度値でも色判別が困難になる場合がある。そのため、図６の(ａ)に示す色相値範囲をＨ１より狭くしたＨ２の範囲で設定し、Ｈ２の範囲に含まれる色相値を有するピクセルの色相値を平均化することにより２色の判別が可能になる。この操作が、図１に示すＳ１８のステップに相当するものである。さらに、図６の（ｂ）に示す輝度値の範囲もＬ１より狭くすれば、輝度値でも２色を明確に区別して判別できるようになる。

図７は、有彩色として赤系統の２色（濃い赤と薄い赤）が混在するときの輝度・色相グラフの例を模式的に示す図である。図７において、（ａ）は、有彩色と判定されたピクセルの色相値の算出データから検出される各ピークを示す図であり、（ｂ）〜（ｄ）は、有彩色と判定されたピクセルの輝度値の算出データから検出される各ピークを示す図である。図７に示す２色の有彩色は、色相値が非常に近接しているため、２色の色相ピーク値をそれぞれ分離して観測することができない。Ｓ１８のステップにおいて色相値範囲を狭める操作を行っても、色相値だけでは２色をそれぞれ区別して判別することが困難である。

図７に示す２色は、輝度値を色判別用の測定パラメータとして使用する場合でも２色の輝度ピーク値が互いに近くに位置する。したがって、輝度値範囲が広く設定される傾向にあるＬ１の範囲では対象とする色（薄い赤色）に別の異なる色（濃い赤色）の輝度値情報が混入するため、色判別の精度が十分でなく、２色を区別して判別することができない（図７の（ｂ））。そこで、図７の（ｃ）に示すように、Ｌ１の範囲に含まれる輝度値を有するピクセルすべてのＲＧＢ平均値を算出することにより一点鎖線で示す輝度平均値を求める。しかしながら、この輝度平均値は測定対象の薄い赤色の輝度ピーク値からやや離れた輝度値で算出されることになる。これらの操作が、図１に示すＳ１４〜Ｓ１６のステップに相当する。そのため、Ｓ２０のステップにおいて輝度値範囲をＬ１より狭くしたＬ２に再設定し、Ｓ２１においてＬ２の輝度値範囲に含まれるピクセルの輝度値を平均化して求める輝度値を、図７の（ｄ）において点線で示す平均標準輝度値として設定する。このようにして設定する平均基準輝度値は、薄い赤の輝度ピーク値に近い値を有することから、輝度値による色判別の精度向上が図れる。したがって、平均基準輝度値は、輝度値範囲Ｌ２とともに、画像データ中の有彩色を数値で厳密に特定するために有効なパラメータとして使用することが可能になる。

図１においてはＳ１７〜Ｓ２１のステップを１回行うときの工程を示しているが、本発明の色判別方法に適用し、より厳密な色判別を行なう場合は、輝度値範囲をＬ２よりさらに狭くする目的で図１に示すＳ２１のステップの後に、引き続いてＳ１７〜Ｓ２１と同じ操作を行ってもよい。

以上のように、図７に示す解析方法によって本発明の効果を十分に奏することができるが、本発明においては、前記の輝度値範囲Ｌ２が重要な意味を持ってくる。そこで、輝度値範囲Ｌ２の設定方法について、以下に説明する。

本発明の工程において適用する輝度値範囲Ｌ２は、図８の模式図に示す方法に従って設定する。図８の縦軸及び横軸はそれぞれ輝度値範囲Ｌ２及び算出輝度値を表しており、輝度値範囲Ｌ２は、図７の（ｃ）で示す算出輝度値を基準輝度値と定義し、該基準輝度値を中心として±値の形で設定する。例えば、輝度平均値が小さいときの輝度値範囲を３４とするときは基準輝度値（算出輝度値）±３４とし、輝度値範囲Ｌ２が６８となる。

図８に示すように、本発明の特徴は、輝度値範囲Ｌ２を輝度平均値のすべてについて一定の値に固定するのではなく、ピーク色の算出輝度値に応じて勾配をつけ、算出輝度値が０に近づくときに大きく（又は広く）設定し、２５５に近づくときに小さく（又は狭く）なるような設定を行うことにある。そもそも人間は白色（輝度値が２５５に近い色）に対しては感度が高く、黒色（輝度値が０に近い色）では感度が低い。したがって、輝度範囲を指定色の輝度平均値に応じて勾配をつけて設定する方が、人間の目の働きに近い機能を有するようになり、色判別を実情に即して、且つ、効率的に高精度で行うことができるためである。

図８において実線で示すように、輝度値範囲Ｌ２は、輝度平均値に対して階段状で段階的に変化させて設定する方が操作する上で容易であり実用的であるが、本発明においては輝度平均値が大きくなるに伴い輝度値範囲Ｌ２が小さくなるように設定するものであれば、点線で示すように連続的に変化するように設定することもできる。また、階段状の設定と連続的な設定とを混合してもよい。具体的に設定する輝度値範囲Ｌ２は、図８に示すように測定対象となる色が有する輝度平均値に応じて変わるが、色判別の精度を向上させるため、通常は輝度値が０（ゼロ）のときに６０（±３０）以下で設定し、輝度値が大きくなるに伴い徐々に小さくなるように設定することが好ましい。

Ｓ２０のステップで再設定する輝度値範囲Ｌ２は、Ｓ１３のステップで設定する輝度値範囲Ｌ１よりも小さな範囲を設定するが、具体的にはＬ２の範囲に含まれる輝度値を有するピクセル数の比率が、Ｌ１の範囲に含まれるピクセル数に対して８０〜９５％となるような範囲を選ぶことが好ましい。輝度値範囲Ｌ２に含まれるピクセル数の比率が輝度値範囲Ｌ１の場合に対して８０％未満の範囲であると、輝度値の平均化のステップにおいてピクセルデータから計算時に除かれるデータ量が多くなり、より正確な色判別を行うことが難しくなる。また、この比率が９５％を超える場合は、逆に、標準輝度値から遠く離れたデータまで含めて修正平均を計算することとなり、色判別の精度向上という目的を達成できなくなる。

なお、Ｓ１３のステップで設定する輝度値範囲Ｌ１は、本発明において最初の輝度値範囲の設定であり、具体的にどのような色が配色された画像をあらかじめ把握することが困難な場合がある。その場合は、輝度値範囲Ｌ１として一定の値を使用し、輝度ピーク値±αとしてαの絶対値が２０〜６０の広い範囲で設定することが実用的である。そうでない場合、例えば、輝度ピーク値があらかじめ把握できるときは、輝度値範囲Ｌ１にも輝度値範囲Ｌ２と同じように、Ｓ１１のステップで検出されるピーク色の輝度ピーク値に応じて勾配を設けてもよい。その後のＳ２０のステップでは、輝度値範囲としてＬ１より狭いＬ２の設定が行われる。

以上が本発明の色判別方法における各ステップの基本的な概要であるが、２次元又は３次元の印刷物から取り込む平面画像には印刷ムラ、シミ又は異物等に起因する色が混じることがある。また、外的要因によって、わずかな比率で別の類似色が含まれると認識される場合がある。平面画像を構成する配色にほとんど影響を与えない比率で含まれるこれらの色は、本発明による色判別解析を煩雑にするだけでなく、処理時間の増加という問題を発生させる要因になる。そのため、本発明の色判別方法は、前記色相値及び輝度値を算出するときの精度を高めるため、さらに、画像全体のピクセル数に対する前記有彩色を有するピクセル数の比率を、合格最低ピクセル割合として所定の値以上に設定するステップを有することが好ましい。この合格最低ピクセル割合の数値は、Ｓ５のステップを行う前に入力することが好ましいが、Ｓ１３のステップにおいて色相値及び輝度値の範囲を設定するときに合せて入力してもよい。合格最低ピクセル割合の数値としては、５％以下の値を設定することが実用的であるが、色判別に誤差が生じない割合の数値として経験的に３％以下が好ましく、さらに１％以下がより好ましい。このようにして設定される合格最低ピクセル割合以下の色は評価対象から除外できるため、前記色相値及び輝度値を算出するときの精度を高めることができ、正確な色判別を行なうことが可能になる。

本発明は、基本的に平面画像に含まれる有彩色の色判別のために適用されるが、次の２つのステップを行うことにより無彩色のグレーに近い色を判別することが可能である。すなわち、Ｓ５のステップにおいて赤、緑、青の各値の差から有彩色及び無彩色として振り分けるときの基準値として使用する前記各値の差の絶対値を無彩色判定値とするとき、該無彩色判定値を小さくするとともに、有彩色としてピーク色を判別解析用の色として選出するＳ１２のステップにおいて、前記ピーク色を１つに設定する方法である。

前記無彩色判定値を小さくすれば（又は下げれば）、グレーに近い色も無彩色として判定されず、測定色ピークとすることができる。しかし、無彩色は図４に示す色相環に存在しないことから、本発明の方法では誤判定を招く場合があるため、最初のステップとしては無彩色判定値のデフォルト値として３０〜４０の何れかの値を使用することが好ましい。その後、順次、無彩色判定値を小さくする（又は下げる）とともに、Ｓ１２のステップにおいて判別解析用の色として設定するピーク色の最大数を１に設定する。それにより、グレーに近い色であってもバイナリ―データをピクセルごとに取得する赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各値の差が小さい有彩色として振り分けられ、その色だけについて色相値及び輝度値の平均化とそれぞれの範囲の設定を行うことができる。このように、本発明の色判別方法は、グレーに近い色を色相値及び輝度値で数値的に判別することができ、有彩色以外の無彩色に近い色にも適用することができるため、使い勝手に優れる。

本発明の色判別方法は、ステップ１で設置された印刷物又は立体物の色を平面で画像化して読み取るステップ２が、スキャナー、デジタルマイクロスコープ、固体撮像素子、カメラ及び面受光用バンドル光ファイバーの少なくとも何れかの手段によって行われる。被測定対象物が印刷物の場合は色を平面で画像データとしてスキャナー、デジタルマイクロスコープ、又はカメラ等で一括して読み取ることが容易である。他方、３次元の塗装品等の場合は色の読取り手段としてスキャナーを使用することはできず、例えば、デジタルマイクロスコープ、固体撮像素子（ＣＣＤ又はＭＯＳ）、カメラ及び面受光用バンドルファイバーを用いて塗装品の表面又は曲面に沿って移動するか、又は読取り手段を固定して被測定物である塗装品を移動することによって色を移動距離の関数として読み取りながら画像データとして収集する。

本発明の色判別方法で使用する読取方法は、上記の様々な手段により画像の色の読取を効率的に短時間で行うことができるだけでなく、照明等の外的環境や微小境域の色ブレによって影響を小さくできるため、適用範囲を広げることができる。上記の読取手段の中で、デジタルマイクロスコープは小型であり、携帯性と使い勝手に優れるだけでなく、人間の視覚に準じる色の読取が可能になるため特に有効な手段である。さらに、デジタルマイクロスコープによる画像読取方法は、視野を狭くして外的影響を極力除いた状態で使用することができるため、印刷物だけでなく、３次元の塗装品、人間の肌又は工業製品等の検査に対して局所的な色判別方法として好適である。

上記で説明した本発明の色判別方法は、例えば、印刷物又は立体物の見本サンプル及び測定サンプルを用いて両者の色の対比を行うときに適用することができる。具体的な評価方法としては、図１に示すＳ２０と同じステップに従って、前記見本サンプルにおいて有彩色のピーク色が有する輝度値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲よりも狭く再設定し、その再設定した範囲Ｌ２を基準設定データとして蓄積するステップと、前記測定サンプルにおいて、前記ピーク色と周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記見本サンプルで再設定した範囲Ｌ２と同じ範囲内で平均化して平均基準輝度値を算出し、前記平均基準輝度値が、前記見本サンプルの基準設定データの範囲内（Ｌ２）に含まれるか否かによって、前記測定サンプルの色が所望の色であるか否かを判定するステップと、を有する。

以上のステップに従い、前記測定サンプルの平均基準輝度値が前記見本サンプルの基準設定データに含まれるか否かの判定によって、様々な色を、簡単に、且つ高精度に検査又は選別できる。そのため、前記印刷物又は立体物の見本サンプルと測定サンプルとの対比に適用するときに色判別検査の自動化による大幅な省力化を図ることができる。

次に、本発明の色判別方法を実施するために色判別装置について図９及び図１０を用いて説明する。

図９は、本発明による色判別装置の構成を示す図であり、図１に示す色判別方法を実施するために使用するものである。図９に示す色判別装置１００は、基本的に光源１１０から印刷物又は塗装物に向けて照明用の光を当て、前記印刷物又は塗装物の色を平面的に読み取ってピクセルごとの画像データとする色の読取り装置１２０、読み取った画像データをピクセルごとに光の三原色である赤、緑、青の値を取得するＲ、Ｇ、Ｂの各値の取得手段１３０、有彩色及び無彩色の判定を行い、有彩色が有するＲ、Ｇ、Ｂの各値を輝度値及び色相値に変換し、検出と選出とを行なったピーク色を有する有彩色について所定の範囲で色相平均値及び輝度平均値を決定し、前記色相平均値及び輝度平均値を用いて色判別を行なうための計算手段１４０、及びピーク色を表す画像、輝度値と色相値の計算結果、選別結果等の少なくとも何れかを表示するための表示手段１５０から構成される。Ｒ、Ｇ、Ｂの各値の取得手段１３０、計算手段１４０及び表示手段１５０は、これらすべての機能を１台のコンピュータに内蔵させることができる。

前記の計算手段１４０は、コンピュータ等に具備される計算手段のアルゴリズムに従って、有彩色及び無彩色の判定を行うステップ１４１、有彩色ピクセルの輝度値及び色相値の算出を行うステップ１４２、有彩色の中からピーク色の検出と選出とを行なうステップ１４３、及びあらかじめ所定の範囲（輝度値範囲Ｌ１及び色相値範囲Ｈ１）に含まれる輝度値及び色相値を有するピクセルすべてのＲＧＢ平均値を算出し、画像の平均化を行うステップ１４４を備える。ステップ１４４の行うときに必要な輝度値及び色相値の範囲（Ｌ１、Ｈ１）は事前に入力する。また、必要であれば、ステップ１４１を行う前に、有彩色及び無彩色として振り分けるときの基準値である無彩色判定値を入力する。さらに、ステップ１４３の行う前にも、画像全体のピクセル数に対する有彩色を有するピクセルの数の比率である合格最低ピクセル割合を入力することができる。前記無彩色判定値及び合格最低ピクセル割合は、上記の色判別方法で説明したように、無彩色のグレーに近い色の判別を行うとき、及び前記色相値及び輝度値を算出するときの精度向上を行うときにそれぞれ使用するパラメータである。

また、ステップ１４４の計算結果に基づいて、色相値範囲をＨ１より狭く設定することが好ましいと判断するときには再設定した色相値範囲Ｈ２を入力し、前記Ｈ２の範囲内で色相平均値の算出を行うステップ１４５、及びステップ１４６で決定する輝度平均値を用いて色判別を行うステップ１４７を備える。

有彩色及び無彩色の判定ステップ１４１においては、無彩色と判定されたピクセルは輝度値０の黒色及び輝度値２５５の白色のどちらか近い方に振り分けられる。そのとき、判定ステップ１４１には、無彩色の測定輝度値を振り分けるときの基準となる臨界輝度値を前記有彩色の標準輝度値に応じて調整するステップが含まれることが好ましい。すなわち、前記臨界輝度値の調整は、該有彩色の標準輝度値が８０〜２１０の範囲にあるときに相対的に小さくなるように設定する。それによって、被測定物である印刷物又は塗装品に存在する画像の形状や輪郭を正しく反映した高精度の色判別を行うことができる。

図９に示す表示手段１５０は、例えば、ステップ１４３で選出したピーク色の色相環による表示、ステップ１４４で画像の平均化が行われた後の画像の表示、ステップ１４５及び１４６で算出される輝度値とその平均値及び色相値とその平均値の算出結果の表示、並びにステップ１４７の色判別結果の表示のために使用する。色判別装置１００の測定者及び使用者は、輝度値の平均化処理の前後で得られる画像を把握したいときに、それぞれ「処理前」及び「処理後」として表示手段１５０によって画像を表示する。このように、色判別装置１００によって得られる計算経過や結果は、測定者又は使用者が必要に応じて適宜選択して表示できるようになっている。

色判別装置１００においては、図９の点線矢印で示すように、輝度値及び色相値の範囲（Ｌ１、Ｌ２及びＨ１、Ｈ２）等を含めた各種の数値パラメータを測定者又は使用者が表示手段１５０の画面上で入力する。しかしながら、本発明の色判別装置はこの方法に限定されない。初期にデフォルト値としてコンピュータのソフト内で予め設定しておき、測定者又は使用者が必要に応じてそのデフォルト値を変更できる設定としてもよい。

図９に示す光源１１０としては、蛍光灯、白熱灯又は白色ＬＥＣの少なくとも何れかを用いる。また、色の読取り手段１２０としては、スキャナー、デジタルマイクロスコープ、固体撮像素子（ＣＣＤ又はＭＯＳ）、カメラ及び面受光用バンドルファイバーの少なくとも何れかが使用される。被測定対象物が印刷物の場合は色を平面で画像データとして一括して読み取ることが容易である。被測定対象物が印刷物の場合は色を平面で画像データとしてスキャナー、デジタルマイクロスコープ、又はカメラ等で一括して読み取ることが容易である。他方、３次元の塗装品の場合は色の読取り手段としてスキャナーを使用することはできず、例えば、デジタルマイクロスコープ、固体撮像素子（ＣＣＤ又はＭＯＳ）、カメラ及び面受光用バンドルファイバーを用いて塗装品の表面又は曲面に沿って移動するか、又は読取り手段を固定して被測定物である塗装品を移動することによって色を移動距離の関数として読み取りながら画像データとして収集する。本発明の読取手段１２０としては、前記でも述べたように、デジタルマイクロスコープが有効であり、取扱い性及び使い勝手の良さの観点からＬＥＤ等の照明用光源を内蔵するデジタルスコープがより好ましい。

図１０は、本発明の色判別装置の変形例である。図１０に示す色判別装置２００は、計算手段２４０においてステップ２４６までの構成及び機能が図９に示す色判別装置１００と基本的に同じであるが、さらに、あらかじめ設定した輝度値範囲Ｌ１より狭く設定した輝度値範囲Ｌ２で輝度値を平均化して平均基準輝度値を設定するステップ２４８及び前記平均基準輝度値を用いて色判別を行うステップ２４９を備える。

図１０に示す色識別装置２００は、光源２１０から印刷物又は塗装物に向けて照明光を当て、前記印刷物又は塗装物の色を平面的に読み取ってピクセルごとの画像データとする色の読取り装置２２０、読み取った画像データをピクセルごとに光の三原色である赤、緑、青の値を取得するＲ、Ｇ、Ｂの各値の取得手段２３０、有彩色及び無彩色の判定を行い、有彩色が有するＲ、Ｇ、Ｂの各値を輝度値及び色相値に変換し、検出と選出を行なったピーク色を有する有彩色について所定の範囲で色相平均値及び輝度平均値を決定し、前記輝度平均値からさらに輝度値範囲を狭めた形で求めた平均基準輝度値を用いて色判別を行なうための計算手段２４０、及びピーク色を表す画像、輝度値と色相値の計算結果、選別結果等の少なくとも何れかを表示するための表示手段２５０から構成される。ここで、計算手段２４０には、コンピュータ等に具備される計算手段のアルゴリズムに従って、有彩色及び無彩色の判定を行うステップ２４１、有彩色ピクセルの輝度値及び色相値の算出を行うステップ２４２、有彩色の中からピーク色の検出と選出とを行なうステップ２４３、及びあらかじめ所定の範囲（輝度値範囲Ｌ１及び色相値範囲Ｈ１）に含まれる輝度値及び色相値を有するピクセルすべてのＲＧＢ平均値を算出し、画像の平均化を行うステップ２４４を行う。ステップ２４４の行うときに必要な輝度値及び色相値の範囲（Ｌ１、Ｈ１）は事前に入力によって行う。また、必要であれば、ステップ２４１を行う前に、有彩色及び無彩色として振り分けるときの基準値である無彩色判定値を入力する。さらに、ステップ２４３の行う前にも、画像全体のピクセル数に対する有彩色を有するピクセルの数の比率である合格最低ピクセル割合を入力することができる。

次いで、ステップ２４４の計算結果に基づいて、色相値範囲をＨ１より狭く設定することが好ましいと判断するときには再設定した色相値範囲Ｈ２を入力し、前記Ｈ２の範囲内で色相平均値の算出を行うステップ２４５を経た後、ステップ２４６で輝度平均値を決定する。さらに、ステップ２４６で求めた輝度平均値では色判別の精度が不十分であると判断するときは、輝度値範囲Ｌ１より狭い範囲で再設定した輝度値範囲Ｌ２を入力し、そのＬ２の範囲内で算出輝度値の平均化を行い平均基準輝度値を求めるステップ２４８を実施する。このようにして、ステップ２４８で設定した平均基準輝度値を用いてステップ２４９において色判別を行う。

図１０に示す色判別装置２００は、ステップ２４８及び２４９を備えることにより、図６及び７に示すように、互いの色相値が近接しているか、又はほぼ重なり合っている２色について輝度値を用いて色判別を行う必要があるときに、互いの輝度値が近接している場合であっても色判別を行うことができる。このように、色判別装置２００は、より高精度で正確な色判別を行うときには好適である。

本発明の色判別装置は、例えば、印刷物又は立体物の見本サンプル及び測定サンプルを用いて両者の色の対比を行うときに適用することができる。具体的には、図９に示す色判別装置１００において計算手段１４０のステップ１４７が、前記見本サンプルを測定するときに検出される有彩色のピーク色が有する輝度値の範囲Ｌ１を基準設定データとして蓄積するステップと、前記測定サンプルを測定するときに前記ピーク色と周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記見本サンプルであらかじめ設定した範囲Ｌ１で平均化して求める輝度平均値が、前記見本サンプルの基準設定データの範囲内（Ｌ１）に含まれるか否かによって、前記測定サンプルの色が所望の色であるか否かを判定するステップと、を有する。

また、図１０に示す色判別装置２００においては、計算手段２４０のステップ２４９が、前記見本サンプルを測定するときに有彩色のピーク色が有する輝度値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲Ｌ１よりも狭く再設定し、その再設定した範囲Ｌ２を基準設定データとして蓄積するステップと、前記測定サンプルを測定するときに前記ピーク色と周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記見本サンプルで再設定した範囲Ｌ２と同じ範囲内で平均化して平均基準輝度値を算出し、前記平均基準輝度値が、前記見本サンプルの基準設定データの範囲内（Ｌ２）に含まれるか否かによって、前記測定サンプルの色が所望の色であるか否かを判定するステップと、を有する。

以上のステップを有する色判別装置を用いて、前記測定サンプルの平均輝度値が前記見本サンプルの基準設定データに含まれるか否かの判定によって、様々な色を、簡単に、且つ高精度に検査又は判別できる。そのため、前記印刷物又は立体物の見本サンプルと測定サンプルとの対比に適用するときに色判別検査の自動化による大幅な省力化を図ることができる。

以下の実施例により本発明をさらに具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。

＜実施例１＞
図１１に、本実施例で使用する画像取り込み部の例を概略図で示す。図１１の(ａ)は、ＣＣＤ又はＭＯＳ等の撮像デバイス４及び光源５から構成される画像取り込み部３である。一方、図１１の（ｂ）は、画像取り込み部７が照明用のＬＥＤ光源を内蔵するデジタルマイクロスコープ８から構成される。これらの画像取り込み部３、７は、本発明の色判別装置における色の読み取り手段１２０又は２２０として使用する。

図１１の（ａ）に示す画像取り込み部３は、印刷物等の測定ターゲット６が撮像デバイス４の先端から距離Ｌの位置に配置されており、本実施例においては距離Ｌを６０〜７０ｃｍとして使用する。また、撮像デバイス４としては、解像度が５（Ｍｐｘ）、撮像速度が７（ｆｐｓ）、視野が１２０×１００（ｍｍ）のＣＣＤを使用する。また、光源５は、６０Ｗ相当の白色ＬＥＤ照明を入射角〜４０°で設置する。

図１１の（ｂ）に示す画像取り込み部７は、ピントと光学ズームの調節を行うフォーカスリング９を有するデジタルマイクロスコープ８を、測定ターゲット１０に接触するように配置して使用する。デジタルマイクロスコープ８は、例えば、４個〜８個のＬＥＤを内蔵しており、該ＬＥＤは測定ターゲット１０に向けて周りから均質に照明できるように円周対称形に配置されている。デジタルマイクロスコープ８は装置構成がシンプルであり形態性に優れるため、測定ターゲット１０としては印刷物だけでなく、３次元の塗装品、人間の肌又は工業製品等に適用することができ、それらの局所的な画像を得るのに好適である。

図１２に、本実施例の色判別方法による画像解析結果及び色相・輝度グラフを示す。画像解析は、計算手段と表示手段とを具備し、図１１の（ａ）の画像取り込み部３の撮像デバイス４を接続させたパーソナルコンピュータを用いて行った。図１２の（ａ）は測定ターゲット６の例として使用した印刷物である。印刷物の上部に見られる「警告」の文字はオレンジ色を背景として黒字で印刷されている。印刷物の上部１段目と２段目は黄色の背景に黒の模様が印刷されている。印刷物の３断面の模様は、白地に赤色で丸印と斜線が印刷されており、丸印の内部にある模様は黒色である。また、印刷物の４段目の模様は、青色を背景として白色で人間と本の模様が印刷されている。それ以外の背景となる部分は、文字が黒色で印刷されていることを除き、残りは全て白色である。

図１２の（ｂ）は、図１に示す色判別方法においてステップＳ１〜Ｓ２２の手順に従い、ステップＳ１６では「ＮＯ」と判定して解析を行った結果を示す図である。図１２の（ｂ）には、Ｓ１５で生成した輝度・色相グラフを合わせて示している。まず、ステップＳ１〜Ｓ１７の手順について説明する。図１２の（ｂ）の上段右側に示すように、ステップＳ１３であらかじめ設定する色相値範囲Ｈ１及び輝度値範囲Ｌ１は、それぞれ色相ピーク値±１５及び輝度ピーク値±３０を入力する。それにより、前記のＨ１及びＬ１は、それぞれ３０及び６０の一定値で設定されることになる。そのとき、合わせて合格最低ピクセル割合を１％に設定する。この設定により１％未満のピクセル割合で検出される有彩色は測定対象から除外される。

図１２の（ｂ）に示すように、印刷物に印刷された有彩色は、色相値の検出頻度の高い有彩色をピーク色として、検出頻度の高い順に従って色相環上で１２等分に区分けされた各色に割り当てられる。出頻度の高い有彩色は、上段から順にオレンジ、青、黄及び赤の４色検出されており、最も検出頻度の高い色はオレンジであることが分かる。これらの色の検出頻度の順序は、図１２の（ｂ）の左側に示す色相・輝度のピーク面積に対応したものであることが分かる。

図１２の(ａ)に示す印刷物は、印刷物に有彩色としてグレースケール輝度ピーク値が８２〜８５の範囲に含まれる赤と青が印刷されている。そのため、図１２の（ｂ）に示す輝度グラフから明らかなように、輝度値では両者の色は重なり合い、判別が困難である。その場合は、図５に示す色相・輝度グラフの模式図を用いて説明したように、色相による色判別が有効である。このようにして、図１２の（ａ）に示す印刷物に印刷されている有彩色は輝度だけで判別するのが困難であり、色相によってそれぞれ分離して判別することが可能になる。

参考までに、ステップＳ２０〜２２の手順に従って、狭い輝度値範囲を用いて行う色判別方法について説明する。Ｓ２０のステップで再設定する輝度値範囲Ｌ２は、図１２の輝度グラフに示す輝度ピーク値に応じて勾配を設けて、図８の実線で示すように段階的に小さくなるように設定する。ここで、算出される測定輝度値を基準輝度と定義し、例えば、（１）０〜８９、（２）９０〜１７９、及び（３）１８０〜２５５の３つの場合に分け、それぞれ輝度ピーク値±αとして下記の表１のように輝度値範囲Ｌ２を前記のＬ１（３０）より狭い範囲で再設定する。

表１に示すような範囲で輝度値範囲Ｌ２を再設定することにより、Ｓ２１で算出して設定される平均基準輝度値は、図１２の（ｂ）において測定輝度として示すように、輝度判定基準の範囲内に含まれるため、ステップＳ２２の合否判定において合格と判定される。

本実施例においては、Ｓ２０〜２２の手順に従って解析を行わなくても、図１２の（ｂ）で示す測定輝度（輝度平均値に相当するもの）が輝度判定基準の範囲内に含まれる。そのため、図１２の（ａ）に示す印刷物は、結果的にＳ１〜Ｓ１７の手順で各有彩色の色判別を行うことができることが分かった。しかしながら、Ｓ１〜Ｓ１７に限定する色判別方法では、様々な色が混色で存在する全ての印刷物に対して十分に対応できるものではなく、色判別結果に誤りや漏れを生む可能性がある。また、Ｓ２０〜２２の手順に従って行う解析方法は、Ｓ１〜Ｓ１７の手順で行った色判別結果の信憑性を確認するためにも好都合である。そのため、本発明の色判別方法は、色判別精度の向上と適用拡大を図るために、Ｓ１〜Ｓ１７に加えて、Ｓ２０〜２２の手順に従って解析を行うことが好ましい。

図１３は、色相による色判別の精度を高めるため、Ｓ１６のステップで「ＹＥＳ」と判定し、Ｓ１８の手順に従って解析を行った結果を示す図である。図には、Ｓ１９で生成した輝度・色相グラフと合わせて示している。Ｓ１８のステップにおいては、色相値範囲Ｈ２を色相ピーク値±１０とし、前記Ｈ１より狭い範囲で２０に設定する。それにより、印刷物に印刷されている各有彩色を明確に判別できることが、図１３の上段に示す色相グラフから容易に理解できる。さらに、色相値の検出頻度の高い有彩色をピーク色として検出頻度の高い順に従って色相環上で１２等分に区分けされた各有彩色が、上段からオレンジ、黄、青及び赤の順に検出されることが分かる。図１３に示す解析結果は、２番目と３番目の順番が図１２に示す結果と異なる。この違いは、黄色（色相ピーク値＝５５°）とオレンジ色（色相ピーク値＝３４°）が互いに近い色相値を有するため、図１２に示す解析結果では広い色相値範囲Ｈ１を設定することにより、オレンジ色として検出されるピクセル情報の一部が黄色のピクセル情報として検出されたことに起因すると考えられる。この課題は、Ｓ１８のステップにおいて色相値範囲Ｈ１より狭い色相値範囲Ｈ２を再設定することにより解消される。そのため、図１３に示す解析結果は、検出頻度の高い有彩色の序列を正確に反映している。

以上のように、ステップＳ１８を行うことにより正確な色の判別が行うことができる。ステップＳ１８に加え、さらにステップＳ２０〜２２の手順に従って解析を行えば、色判別精度の一層の向上を図ることができ、色判別における誤りや漏れを防止することができる。

＜実施例２＞
本実施例において、あらかじめ設定する色相値範囲Ｈ１では色判別が困難であり、色相値範囲Ｈ２を再設定することにより色判別が可能になった別の解析例を説明する。 図１４に、本実施例の色判別方法による画像解析結果と輝度・色相グラフを示す。図１４において、（ａ）は色相値範囲Ｈ１として６０（色相ピーク値±３０）をあらかじめ設定して行った解析結果及び輝度・色相グラフであり、（ｂ）は色相値範囲Ｈ２として１０（色相ピーク値±５）を再設定して行った解析結果及び輝度・色相グラフである。図１４の（ａ）には、色判別を行った画像を合わせて示している。一方、輝度値範囲Ｌ１は、図１４の（ａ）及び（ｂ）ともに６０（輝度ピーク値±３０）と一定の値を用いて解析を行っている。

図１４の（ａ）に示すように、色相値範囲Ｈ１を６０にあらかじめ設定して色相環上で区分けしたピーク色は、検出頻度が高い順に、（１）淡いオレンジ（色相値範囲：１９〜７９）、（２）赤（色相範囲：３３７〜３７）、（３）茶色（色相値範囲：３３０〜３０）、及び（４）濃いオレンジ（色相値範囲：６〜６６）である。これら４色が有する色相値範囲は３３０〜７９の範囲であり、６０と広く設定した色相値範囲Ｈ１を用いて色判別を行う場合はそれぞれの色を明確に判別することが困難である。

それに対して、色相値範囲Ｈ２を１０に再設定することにより色相環上で区分けしたピーク色は、図１４の（ｂ）に示すように、（１）淡いオレンジ（色相値範囲：４４〜５４）、（２）赤（色相範囲：２〜１２）、（３）濃いオレンジ（色相値範囲：３３〜４３）、及び（４）茶色（色相値範囲３３５〜５）となり、第３番目と第４番目の色の順番が色相値範囲Ｌ１の場合と逆転している。図１４の（ｂ）に示す色の順番は、色相グラフに示される各有彩色のピーク高さと面積と対比しても、各有彩色の検出頻度を正確に反映していることが分かる。色相値範囲Ｌ１による解析では、茶色は濃いオレンジよりもピーク高さが低いにもかかわらず広範囲に分布している色相値を有するため、検出頻度が見掛け上多くカウントされたためと考えられる。それに対して、色相値範囲Ｈ２を用いて行う処理は、各色の色相値範囲が１０であるため４色を明確に区別して判別することができる。したがって、本実施例のように色相値範囲Ｈ２を色相値範囲Ｌ１より狭く再設定することにより、色判別の精度が向上することが確認される。

＜実施例３＞
本実施例において、あらかじめ設定する輝度値範囲Ｌ１より狭い範囲で再設定する輝度値範囲Ｌ２を用いて行った解析例を説明する。本実施例は、図７に示す解析方法に基づいて解析を行ったものである。

図１５に、本実施例の色判別方法による画像解析結果と輝度・色相グラフを示す。図１５において、（ａ）は輝度値範囲Ｌ１として６０（輝度ピーク値±３０）をあらかじめ設定して行った解析結果及び輝度・色相グラフであり、（ｂ）は輝度値範囲Ｌ２として３０（輝度ピーク値±１５）を再設定して行った解析結果及び輝度・色相グラフである。図１５の（ａ）には、解析に使用した画像を合わせて示している。一方、色相値範囲Ｈ１は、図１５の（ａ）及び（ｂ）ともに６０（色相ピーク値±３０）と一定の値を用いて解析を行っている。

図１５に示す色相グラフから分かるように、本実施例で色判別の解析を行う画像は、検出頻度の高い色として（１）オレンジ（色相値範囲：３２９〜２９）と（２）赤（色相値範囲：３２３〜２３）の２色が検出される。しかしながら、両者は色相値範囲が重なり合うため、色相値から両者を区別して判別することが困難である。そこで、輝度値による解析を行う。

図１５の（ａ）に示すように、輝度値範囲Ｌ１を６０にあらかじめ設定して解析を行う場合は、（１）淡いオレンジ（輝度値範囲：７９〜１３９）のピクセル情報に、（２）赤（輝度値範囲：４５〜１０５）のピクセル情報が混入する程度が高くなるため、それぞれの輝度値範囲で平均化を行った輝度平均値は互いに近い値を有する。その場合、両者の輝度平均値は輝度値範囲Ｌ１に含まれるようになるため、両者の色を輝度値範囲Ｌ１を用いて判別することが困難である。

それに対して、（１）淡いオレンジの色について輝度値範囲Ｌ１より狭い輝度値範囲Ｌ２（３０）を再設定することにより、図１５の（ｂ）に示すように、（１）淡いオレンジ（輝度値範囲：９４〜１２４）のピクセル情報に、（２）赤（輝度値範囲：４５〜１０５）のピクセル情報が混入する程度を小さくすることができる。それにより、（１）オレンジが有する輝度値範囲Ｌ２及び（２）赤が有する輝度値範囲Ｌ１の重なり合いが少なくなるため、それぞれの輝度値範囲で平均化された輝度値は互いに異なるものとなる。したがって、平均化によって得られる一方の輝度平均値は、他方の異なる色の輝度値範囲には含まれなくなるため、両者の色をそれぞれ区別して判別することが可能になる。したがって、本実施例のように輝度値範囲Ｌ２を輝度値範囲Ｌ１より狭く再設定することにより、色判別の精度が向上するため正確な色判別を行うことができる。

＜実施例４＞
本発明の色判別方法は、赤、緑、青の各値の差が大きいピクセル及び小さいピクセルを、それぞれ有彩色及び無彩色として判定するステップにおいて、有彩色及び無彩色を振り分けるときの基準値として無彩色判定値を使用する。この無彩色判定値の設定は色判別の精度に影響を与える場合がある。本実施例において、前記無彩色判定値の設定によって色判別の精度に影響を与える例を説明する。

図１６に、本実施例の色判別方法による画像解析結果と輝度・色相グラフを示す。図１６において、（ａ）は無彩色判定値として３５を設定して行った解析結果及び輝度・色相グラフであり、（ｂ）は無彩色判定値として３０を設定して行った解析結果及び輝度・色相グラフである。図１６の（ａ）には、解析に使用した画像を合わせて示している。なお、色相値範囲Ｈ１及び輝度値範囲Ｌ１は、図１５の（ａ）及び（ｂ）ともに、それぞれ６０（色相ピーク値±３０）及び６０（輝度値ピーク値±３０）を用いて解析を行った。

図１６の（ａ）に示すように、無彩色判定値を３５に設定して解析を行う場合、色相値範囲Ｈ１を６０にあらかじめ設定して色相環上で区分けしたピーク色は、検出頻度が高い順に、（１）青（色相値範囲：１８５〜２４５、輝度値範囲：５７〜１１７）、（２）黄（色相範囲：２７〜８７、輝度値範囲：１８０〜２４０）、（３）赤（色相値範囲：３２８〜２８、輝度値範囲：７６〜１３６）、及び（４）薄い青（色相値範囲：１８７〜２４７、輝度値範囲：１０７〜１６７）である。

それに対して、無彩色判定値を３０に設定して解析を行うと、図１６の（ａ）に示すように、検出頻度が高い順に、（１）青（色相値範囲：１８５〜２４５、輝度値範囲：５７〜１１７）、（２）黄（色相範囲：２７〜８７、輝度値範囲：１８０〜２４０）、（３）赤（色相値範囲：３２８〜２８、輝度値範囲：７６〜１３６）、及び（４）緑（色相値範囲：１１７〜１７７、輝度値範囲：１０７〜１６７）の色が検出される。上記の無彩色判定値を３５で設定する場合には、４番目の色して緑は検出されず、薄い青が検出されるのに対して、無彩色判定値をやや小さい値３０で設定すると緑が検出される。図１６の（ａ）の右端に示す実際の画像を観測すると、緑の存在が確認されており、色判別の精度が高いのは図１６の（ｂ）に示す解析結果である。

図１６に示す解析結果に基づいて、実際の画像を無彩色と有彩色に分け、有彩色については輝度値の平均化を行った処理後の画像を図１７に示す。図１７において、（ａ）は無彩色判定値を３５に設定して解析を行った場合であり、（ｂ）は無彩色判定値を３０に設定して解析を行った場合である。図１７の（ａ）に示す画像の底部には、輝度値が０（ゼロ）である黒の無彩色に振り分けられた文字（→で示す２箇所）が観測されるのに対して、図１７の（ｂ）では、そのような文字が観測されていない。したがって、無彩色判定値を３５と高く設定する場合は、実際には有彩色である緑色で配色された文字が有彩色として判定されず、誤って黒に振り分けられる結果になったものと考えられる。

このように、本発明による色判別方法では、ＲＧＢの各値が近い有彩色を判別する場合でも最適な無彩色判定値を設定することによって、より正確な色判別を行うことができる。また、無彩色判定値の設定は、有彩色だけでなく、グレーに近い色を判別する場合にも利用できる。その場合は、上記で述べたように、無彩色判定値を小さく設定するとともに、ピーク色を判別解析用の色として選出するＳ１１のステップにおいて、前記ピーク色を１つに設定すればよい。

＜実施例５＞
本実施例において、本発明の色判別方法を適用することにより、ピーク色周辺のピクセルを輝度値で平均化し、平均基準輝度値を算出する処理の例を図１８を用いて説明する。図１８の（ａ）は、スキャナーで取り込んだ画像の全ピクセルの色相値及び輝度値に組合せから検出頻度の高いピーク色を解析した結果である。また、図１８の（ｂ）は、ピーク周辺のピクセルにおいて算出輝度値の平均化を行う処理前と処理後の輝度グラフである。

図１８の（ａ）に示す画像は、ピーク色１及び２がそれぞれオレンジ（色相値：２７°（色相値範囲±５）、輝度値：１６２（輝度値範囲±１６）及びブルー（色相値：２０５°（色相値範囲±５）、輝度値：８７（輝度値範囲±２５）である。それ以外の色については省略する。ここで、色相値範囲及び輝度値範囲は、それぞれＨ２及びＬ２として再設定したものを使用する。

図１８（ｂ）の左側に示す画像の輝度グラフは、処理前では輝度値が分布幅を有する帯（バンド）で表されるのに対し、輝度値の平均化処理によってピーク色１であるオレンジ及びピーク色２であるブルーの平均基準輝度値が、それぞれ１６２及び９０と一つの数値で設定できる。そじて、これら輝度値範囲及び平均基準輝度値は、色判別を行うときの判定パラメータとして使用する。

＜実施例６＞
図１９は、図１８に示すものとは別の画像についてピーク周辺のピクセルの算出輝度値を平均化し、平均基準輝度値の算出を行う処理前及び処理後の輝度グラフの全体画像を表す図である。図１９の（ａ）において、右側が平均化処理前であり、左側が平均化処理後である。処理前は各ピーク色の輝度値が分布幅を有するバンド（帯）で表示され、各色の境界が明確でない。それに対して、処理後では、各ピーク色の輝度値が平均基準値で表示されているため、色判別が非常に明確になる。

図１９の（ａ）に示す画像の中から、例として図１９の（ｂ）に示す画像を選択して行った色判別方法について説明する。まず、図１９の（ｂ）に示す画像を有する基準サンプル画像について解析を行い、平均基準輝度値及び輝度値範囲Ｌ２を設定する。この場合、平均基準輝度値は７４であり、輝度値範囲Ｌ２は輝度ピーク値±２に再設定し、７２〜７６である。次いで、測定サンプル画像について基準サンプル画像と同じ解析処理を行い、平均基準輝度値を求める。図１９の（ｂ）には、２種類の測定サンプル画像について青色の輝度平均値（平均基準輝度値の相当するもの）を示しているが、７５の輝度平均値を有する測定サンプルは、７２〜７６の輝度値範囲Ｌ２に含まれることから合否判定の結果は「合格」となる。他方、１０２の輝度平均値を有する測定サンプルは、前記の輝度値範囲Ｌ２に含まれず、範囲外であることから「不合格」と判定する。このように、測定サンプルの平均基準輝度値が、基準サンプルにおいて狭い範囲で再設定した輝度値範囲に含まれるか否かによって、測定サンプルが所望の色であるか否かを判定することができる。

以上のように、本発明による色判別方法は、一般的な印刷物だけでなく、工業用シール・ラベル等の２次元印刷物や立体塗装品等の３次元印刷物に着色されている有彩色をデジタル化することにより、様々な色を区別して一括で判別することができるだけでなく、従来よりも簡便な方法で容易に色判別を行なうことができる。加えて、印刷物の図案、模様及び文字や照明等の外的環境が変化しても、それらの因子によって影響を受けない状態で色判別をより高精度で正確に行うことができる。また、本発明の色判別方法によって解析される色は、実際に人間の視覚で感じるものとほとんど変わらないたため、様々な色を実情に即した形で、簡単かつ高精度で検査又は選別を行うことができる。したがって、本発明の色判別方法を使用することにより、色判別検査の自動化による大幅な省力化が図れる。

また、本発明の色判別方法を実施するための色判別装置はシンプルな構成を有するため、機能的に高い色判別機能と性能を有しながら、汎用性に富む安価な装置を提供することができる。本発明の色判別方法及び色判別装置は、測定対象を２次元の印刷物だけでなく、３次元の工業製品や人間の皮膚等の様々なものに拡大できるため、その有用性が極めて高い。

１・・・印刷物、２・・・ピクセル、３・・・画像取り込み部、４・・・・撮像デバイス、５・・・光源、６・・・測定ターゲット、７・・・画像取り込み部、８・・・デジタルマイクロスコープ、９・・・フォーカスリング、１０・・・測定ターゲット、１００・・・色判別装置、１１０・・・光原、１２０・・・色の読取り装置、１３０・・・Ｒ、Ｇ、Ｂの各値の取得手段、１４０・・・計算手段、１５０・・・表示手段、２００・・・色判別装置、２１０・・・光源、２２０・・・色の読取り装置、２３０・・・Ｒ、Ｇ、Ｂの各値の取得手段、２４０・・・計算手段、２５０・・・表示手段。

Claims (17)

1. ２次元の印刷物又は３次元の立体物の色を数値化することにより色を判別する方法であって、
   前記印刷物又は立体物の色を平面で読み取るステップと、
   該平面で読み取った画像のピクセル（画素）位置に相当する領域に保存されるバイナリデータから赤、緑、青の各値を取得するステップと、
   該赤、緑、青の各値の差が大きいピクセル及び小さいピクセルを、それぞれ有彩色及び無彩色として判定するステップと、
   有彩色を有するピクセルの色相値及び輝度値を算出するステップと、
   前記算出される色相値及び輝度値の組合せの中で、検出頻度が最も高い組合せをピーク値として決定するステップと、
   前記ピーク値を構成するピクセルの数が多い順に色判別解析用のピーク色として選択するステップと、
   前記ピーク値を中心にして色相値及び輝度値にあらかじめ所定の範囲を設定するステップと、
   前記あらかじめ設定した所定の範囲に含まれる輝度値及び色相値を有するピクセルすべてのＲＧＢ平均値を算出し、画像の平均化を行うステップと、
   前記算出したＲＧＢ平均値を前記ピーク色の輝度平均値として決定するステップと、
   を有する色判別方法。
2. 前記ピーク色として選択するステップにおいて、前記算出される色相値及び輝度値の組合せの中から色相値に着目し、前記色相値の検出頻度の高い有彩色をピーク色として、検出頻度の高い順に従って色相値環上で等分に区分けされた各色に割り当てるステップを有することを特徴とする請求項１に記載の色判別方法。
3. 請求項１又は２に記載の色判別方法は、さらに、前記ピーク色の色相ピーク値を中心にして設定する色相値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲より狭い範囲で再設定するステップと、
   前記ピーク色の色相ピーク値が、前記再設定する輝度値の範囲に含まれるか否かを確認するステップと、
   を有することを特徴とする色判別方法。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の色判別方法は、さらに、画像全体のピクセル数に対する前記有彩色を有するピクセル数の比率を、合格最低ピクセル割合として所定の値以上に設定するステップを有することを特徴とする色判別方法。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載の色判別方法は、さらに、
   前記赤、緑、青の各値の差から有彩色及び無彩色として振り分けるときの基準値として使用する前記各値の差の絶対値を無彩色判定値とするとき、該無彩色判定値を小さくするとともに、前記ピーク色を判別解析用の色として選出するステップにおいて、前記ピーク色を１つに設定することにより、前記印刷物又は立体物に配色されたグレーに近い色を判別することを特徴とする色判別方法。
6. 請求項１〜５のいずれか一項に記載の色判別方法は、さらに、
   前記ピーク色の算出輝度値に基づいて、前記あらかじめ設定した所定の範囲よりも狭い範囲で輝度値の範囲を再設定するステップと、
   前記ピーク色及びその周辺のピクセルが有する算出輝度値を、前記再設定した範囲と同じ範囲内にあるピクセルの算出輝度値を平均化して平均基準輝度値を求めるステップと、
   前記平均基準輝度値が前記再設定する輝度値の範囲に含まれるか否かを判定するステップと、
   を有することを特徴とする色判別方法。
7. 前記再設定する輝度値の範囲は、前記算出輝度値に応じて勾配を有しており、前記算出輝度値が０から２５５と大きくなるに伴って、段階的に又は連続的に小さくなるように設定されることを特徴とする請求項６に記載の色判別方法。
8. 前記印刷物又は立体物の見本サンプル及び測定サンプルを用いて請求項６又は７に記載の色判別方法によって色の解析を行うときに、
   前記見本サンプルにおいて、前記ピーク色が有する輝度値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲よりも狭く再設定した範囲の形で基準設定データとして蓄積するステップと、
   前記測定サンプルにおいて、前記ピーク色及びその周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記見本サンプルで再設定した範囲と同じ範囲内で平均化して算出される平均基準輝度値が、前記見本サンプルの基準設定データの範囲内に含まれるか否かによって、前記測定サンプルの色が所望の色であるか否かを判定するステップと、
   を有することを特徴とする色判別方法。
9. 前記印刷物又は立体物の色を平面で読み取るステップが、スキャナー、デジタルマイクロスコープ、固体撮像素子、カメラ及び面受光用バンドル光ファイバーの少なくとも何れかの手段によって画像化して行われることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の色判別方法。
10. ２次元の印刷物又は３次元の立体物の色を数値化することにより色を判別する装置であって、
    前記印刷物又は立体物の色を平面で読み取る手段、
    該平面で読み取った画像のピクセル位置に相当する領域に保存されるバイナリデータから赤、緑、青の各値を取得するステップと、前記赤、緑、青の各値の差が小さいピクセル及び大きいピクセルを、それぞれ有彩色及び無彩色として判定するステップと、有彩色を有するピクセルの色相値及び輝度値を算出するステップと、前記算出された色相値及び輝度値の組合せの中で、検出頻度が最も高い組合せをピーク値として決定するステップと、前記ピーク値を構成するピクセルの数が多い順に、前記ピーク値を色判別解析用のピーク色として選択するステップと、前記ピーク値を中心にしてあらかじめ設定した所定の範囲に含まれる輝度値及び色相値を有するピクセルすべてのＲＧＢ平均値を算出し、画像の平均化を行うステップと、前記ＲＧＢ平均値を前記ピーク色の輝度平均値として決定するステップとを行う計算手段、及び
    該計算手段に使用する解析パラメータ、解析結果、及び判定結果の少なくともいずれかを表示する表示手段を備えることを特徴とする色判別装置。
11. 前記ピーク色として選択するステップが、前記算出される色相値及び輝度値の組合せの中から色相値に着目し、前記色相値の検出頻度の高い有彩色をピーク色として、検出頻度の高い順に従って色相値環上で等分で区分けされた各色に割り当てるステップを有することを特徴とする請求項１０に記載の色判別装置。
12. 前記計算手段が、前記ピーク色の算出色相値が適切であるのか否かを確認するため、前記表示されたピーク色の色相値に基づいて、前記色相値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲より狭い範囲で再設定するステップを有することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の判別装置。
13. 前記計算手段が、さらに、画像全体のピクセル数に対する前記有彩色を有するピクセル数の比率を、合格最低ピクセル割合として所定の値以上に設定するステップを有することを特徴とする請求項１０〜１２のいずれかに記載の色判別方法。
14. 前記計算手段が、前記ピーク色の算出輝度値に基づいて、前記あらかじめ設定した所定の範囲よりも狭い範囲で輝度値の範囲を再設定するステップと、前記ピーク色およびその周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記再設定した範囲と同じ範囲内で平均化して平均基準輝度値を求めるステップと、前記平均基準輝度値が前記再設定する輝度値の範囲に含まれるか否かを判定するステップと、を有することを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の色判別装置。
15. 前記再設定する輝度値の範囲は、前記算出輝度値に応じて勾配を有しており、前記算出輝度値が０から２５５と大きくなるに伴って、段階的に又は連続的に小さくなるように設定することを特徴とする請求項１４に記載の色判別装置。
16. 請求項１４又は１５に記載の色判別装置は、前記印刷物又は立体物の見本サンプル及び測定サンプルの色を平面で読み取る手段、及び前記見本サンプル及び測定サンプルの各画像を画像データとして記憶する手段を有し、さらに、
    前記解析計算手段が、前記見本サンプルにおいて、前記ピーク色が有する輝度値の範囲を前記あらかじめ設定した範囲よりも狭く再設定した範囲の形で基準設定データとして蓄積するステップと、前記測定サンプルにおいて、前記ピーク色及びその周辺のピクセルが有する算出輝度値を前記見本サンプルで再設定した範囲と同じ範囲内で平均化して算出される平均基準輝度値が、前記見本サンプルの基準設定データの範囲内に含まれるか否かによって、前記測定サンプルの色が所望の色であるか否かを判定するステップと、
    を有することを特徴とする色判別装置。
17. 前記印刷物又は立体物の色を平面で読み取る手段が、スキャナー、デジタルマイクロスコープ、固体撮像素子、カメラ及び面受光用バンドル光ファイバーの少なくとも何れかであることを特徴とする請求項１０〜１６のいずれか一項に記載の色判別方法。

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