记录介质判别方法及记录装置的制作方法

专利名称：记录介质判别方法及记录装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及用于判别记录介质种类的记录介质判别方法、具有判别记录介质种类的判别功能的记录装置、用于实现判别记录介质的种类的程序和存储程序的存储介质。特别涉及根据记录介质表面的图像信息来判别记录介质种类的技术。
背景技术：
现有的做法是在记录介质的表面附着经过着色的调色剂或是墨水而形成彩色图像。作为一种印刷系统的输出装置，排出记录了该图像的记录介质，存在电子照片方式、线式点阵方式、喷墨方式等各种方式的输出装置。
其中，采取从记录头向记录介质直接喷出墨水的形态的喷墨方式，由于到在记录介质上形成图像为止所需要的步骤少，所以运转成本便宜，也适合于彩色记录，还具有记录工作时噪音低等优点。由于这些，在从商业到家庭使用的广阔市场上引人注目。因此，近年来采用了喷墨方式的输出装置在记录装置(打印机)、传真机、复印机等许多输出装置中被采用。
采用喷墨方式的记录装置，像一般所知道的那样，根据用途分别实际使用各种各样的记录介质。作为记录介质的种类，不管是哪一种记录方式，有通常使用的普通纸；可以抑制墨水的渗透，为了良好的色彩效果而在记录介质的记录面涂抹了二氧化硅等涂层剂的喷墨用涂层纸(包括贺年片等明信片尺寸的喷墨专用明信片)；光泽打印专用的像照片显像纸那样的记录介质的表面具有光泽感，用于形成照片、图像的光泽纸、光泽胶片；透过原稿用的OHP胶片；在记录介质上记录图像后，在圆领衫等布料上用熨斗复印的复印纸；还有把记录介质背面当作记录面的背面打印胶片等。这些记录介质从用户十分熟知的东西开始，存在多种多样的记录介质。
在喷墨方式的记录装置中，由于根据在记录介质表面涂抹的涂层剂而墨水的渗透性、附着性不同，为了取得良好的记录图像的记录条件因记录介质而异。因此，在记录介质开始记录前，用户有必要事先选择记录的记录介质的种类，或者通过输入来设定，设定适合于记录介质的种类的记录模式。这时候，在用户把记录介质的种类或者记录模式设定错了的情况下，会得不到用户所期望的画质的记录图像。为了避免像这样的由用户做的繁琐操作和错误设定，正在探讨自动判别记录介质的种类，选择最佳记录模式并设定的装置。这种适合于记录介质种类的记录模式的设定，不仅用于喷墨方式的记录装置，对于其他记录装置也是必要的。
作为判别记录介质的种类的方法之一，像图31所表示的那样，可以列举从光源来的光照射记录介质时，由具有光电转换元件的光学传感器测定记录介质表面反射的反射光的强度的方法。在图31中，3101是光源，对作为记录介质种类的判别对象的记录介质3103用入射角θ(任意角度)的光进行照射。此外，3102是用于接受以与从光源3101照射的入射角θ相等的角度的反射角度θ反射的反射光，即接受正反射光的受光元件，它测定正反射光的强度。由于该正反射光的强度随着表面的光泽程度而变化，所以可以知道记录介质的光泽度。光源3101和受光元件3102的配置位置，是根据使受光元件3102可以接收到从被光源3101照射的记录介质3103表面反射的正反射光来设定的。这个受光元件3102例如使用光电二极管或光敏晶体三极管等半导体元件。在现有的结构下，是对如此得到的正反射光的强度和事先测定的被预想使用种类的记录介质的正反射光的强度进行比较，从而判别记录介质的种类。
此外，在特开平11-271037号公报里，公开了不依赖被使用的记录介质的种类或表面光洁度而得到高画质的图像的图像形成方法、图像形成装置。在这个公报中，公开了当光源的光照射记录介质时，将记录介质的反射光强度分布作为三维图像信息而检测到以后，通过把一维信息变换为分数维来检测出表面光洁度，为了与记录介质的表面光洁度匹配而控制调色剂的用量的结构。
然而，上述现有技术中存在以下的问题。
在相同材料构成的记录介质中，正反射光强度，也就是光洁度表现出与表面的粗糙程度成比例的值的倾向，所以可以作为判别记录介质种类的参数而使用。但是，由于各种记录介质由多种不同的材料构成，所以既使记录介质的种类不同，也有可能实际上显示出相同程度的正反射光强度。其中的一个例子是普通纸和喷墨用涂层纸。图32展示了它们的关系。
图32是展示各种记录介质和正反射光强度的关系的图。3201是普通纸的正反射光强度。同样，3202是喷墨用涂层纸、3203是光泽纸、3204是光泽胶片、3205是OHP胶片的各自的正反射光强度。如图所示，普通纸和喷墨用涂层纸的正反射光强度在3206的范围内相互重合。
喷墨用涂层纸比普通纸的平滑度(记录介质表面越平滑则值越大)高，所以如果使用同样材料的记录介质则正反射光强度比普通纸大。可是，喷墨用涂层纸表面涂抹的二氧化硅增大了光的散射，其结果是使正反射光强度的值与普通纸一样甚至还小。
这样一来，只从正反射光强度值难以判别普通纸和喷墨用涂层纸，因而在使记录条件因记录介质种类而不同的喷墨方式的记录装置中成为了很大问题，而记录条件包含墨水的喷出量、记录一行图像时作为记录头扫描次数的通过次数等。特别在这两种记录介质中由于记录条件显著不同，所以有必要正确判别记录介质的种类。
此外，在作为喷墨方式以外的记录装置的电子照相方式的记录装置中，当用户误以为是普通纸而把喷墨用涂层纸装入记录介质保存卡内时，担心会卷进固定滚筒内而引起卡纸。这样一来，对市场上广为流行的喷墨用各种记录介质的正确判别的必要性，就不仅仅是限于喷墨方式记录装置的话题了。
为了解决上述问题，不仅是正反射光成分，还提出了图33所展示的具有也能测定散射反射光成分的反射型光学传感器的结构。在图33中，3301是光源，对作为判别记录介质种类对象的记录介质3303以入射角θ(任意角度)的光进行照射。此外，3302是接受正反射光的受光元件，其中正反射光是反射从光源3301来的入射光，它的反射角度θ与从光源3301照射的入射角θ的角度相等，该元件测量正反射光的强度，即光洁度。进而，3303是为了接受散射反射光的受光元件，其中散射反射光是以与从光源3301照射的入射角度θ不同的反射角度反射的光。(图33中，以与记录介质垂直的角度反射的反射光)，该元件测量散射反射光的强度。该反射光的强度随着记录介质的白色程度而变化，所以可以知道记录介质的白色程度。光源3301和接受正反射光的受光元件3302的配置位置，是根据从被光源3301照射的记录介质3304的记录面反射出的正反射光能够被受光元件3302接收到而设定的。同样光源3301和接受散射反射光的受光元件3303的配置位置，是为了使从被光源3301照射的记录介质3304的记录面反射出的散射反射光能够被受光元件3303接收到而设定的。通过对由这样的结构得到的两个反射光强度和事先测定的预想使用的种类的记录介质的反射光强度各自进行比较，来判别记录介质的种类。
这时候，普通纸和喷墨用涂层纸的判别主要靠散射反射光强度、即白色程度的不同来进行。图34展示了它们的关系。图34是展示各种记录介质和正反射光强度以及散射反射光强度之间的关系的图。3401是正反射光强度和散射反射光强度在普通纸的分布区域。同样，3402是喷墨用涂层纸、3403是光泽纸、3404是光泽胶片、3405是OHP胶片等的各自的分布范围。由于喷墨用涂层纸比普通纸的白色程度高，所以可以知道只使用了图32的正反射光强度的普通纸与喷墨用涂层纸的分布区域相比其重叠的区域很少。但是，如图34所展示，即使使用普通纸和喷墨用涂层纸的散射反射光强度，普通纸和喷墨用涂层纸的区域也重叠，确切的种类判别变得困难了。
下面说明包含上述原因的具有反射型传感器的相关结构的问题。
1、目前，向记录介质表面涂抹碳酸钙由于复印机的固定滚筒的磨损等问题而避免使用。然而，当固定滚筒的耐用性得到改善，则碳酸钙将被广泛涂抹。碳酸钙涂抹有效地提高了记录介质的白色程度，涂抹了碳酸钙而白色程度提高的普通纸和喷墨用涂层纸的判别就变得非常困难了。
2、为了抑制光源散乱的影响，一般的结构是取正反射光强度值和散射反射光强度值的比，作为判别记录介质种类的参数。但是，在不同种类的记录介质中，由于存在即使正反射光强度、散射反射光强度各自的绝对值不同，但取得的比是同样值的记录介质，所以使记录介质种类的判别变得困难。此外，不只是正反射光强度和散射反射光强度的比，在使用各自的绝对值来作为判别记录介质时的参数的情况下，必须进行高精度修正，进而有可能成为记录装置成本上升的主要原因。还有，不光是货物发出时，还有必要考虑对长年老化等的修正，经常对记录介质的种类进行精确的判别是困难的。
3、即便是进行上述高精度修正，由于普通纸与喷墨用涂层纸由于测定点的不同其值会产生大的散乱，有必要进行多个点的测定。即在正确值的测定中，前提条件是测定反射光的传感器或者记录介质的移动，则需要机械设备。还有，伴随测定反射光的传感器和记录介质的移动在多个点进行测定时需要一定的时间，用户的等待时间突出出来。

发明内容
本发明是为了解决上述问题而提出的，其目的在于用比较简单的结构高精度判别一般使用的记录介质的种类。另外本发明的目的还有提供能够高精度判别的记录介质判别方法、具有判别记录介质种类的判别功能的记录装置、执行判别记录介质种类的程序和存储程序的存储介质，其中记录介质包括是特别用于记录高画质、记录发表资料那样的不同目的的记录介质，并且根据记录介质而记录条件有很大不同的普通纸、喷墨用涂层纸、OHP胶片。
本发明是判别记录介质的种类的记录介质判别方法，其特征在于包括作为表示上述记录介质的表面状态的图像信息，生成包含各自对应于与记录介质表面的规定区域相对应的多个像素的信息的图象信息的图像信息生成步骤；根据上述图像信息得到有关上述记录介质表面的粗糙程度的第一参数的第一步骤；根据上述图像信息得到有关上述记录介质的表面形状的第二参数的第二步骤；根据上述第一参数和上述第二参数判别上述记录介质的种类的步骤。
此外，本发明是判别记录介质的种类的记录介质判别方法，其特征在于包括生成图像信息的图像信息生成步骤；其中图像信息是指作为表示上述记录介质表面状态的图像信息，由对应于记录介质表面的规定区域的多个像素构成，并包括上述多个像素各自的亮度信息；通过基于上述亮度信息的统计处理得到第一参数的第一步骤；得到有关依从于连续的上述多个像素数组的上述亮度信息的变化的第二参数的第二步骤；根据上述第一参数及上述第二参数判别上述记录介质的种类的判别步骤；另外，本发明是判别记录介质的种类的记录介质判别方法，其特征在于生成图像信息的图像信息生成步骤；图像信息是指作为表示上述记录介质表面状态的图像信息，包含各自对应于与记录介质表面的规定区域相对应的多个像素的信息的图像信息；取得根据上述多个像素做成的统计图的峰值的亮度值的像素数并作为参数的步骤；根据上述参数判别记录介质种类的判别步骤。
此外，本发明是使计算机执行判别记录介质种类的处理的程序，其程序代码的特征在于包括生成图像信息的图像信息生成步骤；图像信息是指作为表示上述记录介质表面状态的图像信息，由对应于记录介质表面的规定区域的多个像素构成，并包含上述多个像素各自的亮度信息的图像信息；通过基于上述亮度信息的统计处理得到第一参数的第一步骤；取得与依从于连续的上述多个像素的数组的上述亮度信息变化相关的第二参数的第二步骤；根据上述第一参数和上述第二参数判别上述记录介质种类的判别步骤。
此外，本发明是存储了判别记录介质种类的程序的计算机可读取的记录介质，其特征在于存储有生成图像信息的图像信息生成模块；图像信息是指作为表示上述记录介质表面状态的图像信息，由对应于记录介质表面的确定区域的多个像素构成，并包含上述多个像素各自的亮度信息的图像信息；通过基于上述亮度信息的统计处理得到第一参数的第一模块；取得与依从于连续的上述多个像素的数组的上述亮度信息变化相关的第二参数的第二模块；根据上述第一参数和上述第二参数判别上述记录介质种类的模块。
进而，本发明是向由搬送装置搬送的记录介质，根据记录数据进行记录的记录装置，其特征在于包括生成图像信息的图像信息生成装置；
图像信息是指作为表示由上述搬送装置搬送的上述记录介质的表面状态的图像信息，由对应于记录介质表面规定区域的多个像素构成，并包含上述多个像素各自的亮度信息的图像信息；以及根据通过基于上述亮度信息的统计处理得到的第一参数、与依从于连续的上述多个像素的数组的上述亮度信息变化相关的第二参数判别上述记录介质种类的装置。
由本发明可以得到以下效果。
从对象记录介质表面的任意微小区域的图像信息中，取得用于判别记录介质种类的必要特征，根据取得的结果判别记录介质的种类，因而与现有的利用反射型光学传感器判别记录介质的方法相比较，可以进行精度更高的记录介质判别。特别能够提高普通纸、喷墨用涂层纸、OHP胶片的判别精度。其结果是使用户无需繁琐的操作就能够适当地选择各种记录条件，可以提供设定环境。
此外，通过使用信息传感器部件的结构，在生成记录介质表面的图像信息时，可以把测定点定位在某一个点，因此不必移动记录介质和传感器。当然也就不需要相应的机械结构了。


图1是第一实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
图2是第一实施例中的图像信息生成部件的功能框图。
图3是展示第一实施例中的图像的像素数和亮度值的关系的统计图。
图4A、4B是展示第一实施例中的记录介质表面状态和二值化处理后的图像示例的图。
图5是说明第一实施例中二值化处理后各像素值“0”与“1”的反转次数的图。
图6是展示第一实施例中的各种记录介质和反转次数以及亮度差的关系的判别图。
图7是展示第一实施例中的判别记录介质种类处理的流程图。
图8是展示第一实施例中的判别记录介质的流程的流程图。
图9是第一实施例中的作为上层概念的记录介质判别方法的功能框图。
图10是第一实施例中的记录装置的模式斜示图。
图11是展示第一实施例中的系统构成的功能框图。
图12是展示第二实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
图13展示第二实施例中的图像的像素数和亮度值的关系的统计图。
图14A和14B是说明第二实施例中的扫描宽度编码和符号量的说明图。
图15是展示第二实施例中的各种记录介质和扫描宽度符号量及平均值的关系的判别图。
图16是展示第二实施例中的记录介质种类判别处理的流程的流程图。
图17是第二实施例中的记录介质种类判别表。
图18是第三实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
图19是说明第三实施例中的二值化处理后的孤立像素数的图。
图20是展示第三实施例中的各种记录介质和孤立像素数以及亮度差的关系的判别图。
图21是第四实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
图22是说明第四实施例中的相邻像素之间的亮度差的正负号反转次数的图。
图23是展示第四实施例中的各种记录介质和正负号反转次数以及亮度差之间的关系的判别图。
图24是第五实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
图25是第五实施例中的各种记录介质的统计图。
图26是展示第五实施例中的各种记录介质和峰值像素数以及亮度差之间的关系的判别图。
图27是展示第五实施例中的记录介质种类判别处理的流程的流程图。
图28是展示第五实施例中的记录介质判别流程的流程图。
图29是展示第六实施例中的记录介质的存储器映像图。
图30是展示其它实施例中的从二维图像信息向一维图像信息转换的图。
图31是展示现有的实施例中的传感器结构的模式图。
图32是展示现有的实施例中的各种记录介质和正反射光强度的关系的图。
图33是展示现有的实施例中的传感器结构的模式图。
图34是展示现有实施例中的各种记录介质和正反射光强度以及散射反射光的关系的图。
具体实施例方式
(实施例1)以下参照附图详细说明实现本发明的实施例1。
图1是展示实施例1中的记录介质判别方法的功能框图。
在图1中，101是根据记录介质表面的任意微小区域生成图像信息的图像信息生成部件。由这个图像信息生成部件生成的图像是由具有亮度值比2值大的多个像素构成的。这里假设是具有8比特亮度信息的像素的集合。这时，各个像素是否具有RGB色彩信息都没有关系。在本实施例中，假设由散射反射光的成分生成图像信息，构成图像的各个像素不具有色彩信息，只具有亮度信息。此外，任意微小区域的图像，不管是一维还是二维图像，为了只用最初得到的图像中的特定区域来判别记录介质，也可以重新构成新的图像。图像信息生成部件101的有关生成图像信息的详细内容将在以后用图2做叙述。
102是根据由多个像素构成的图像，参照各个像素的亮度值，检测出亮度值的最大值和最小值的最大值最小值检测部件。成为检测对象的像素，就是用于判别记录介质的构成上述微小区域图像的所有像素。
103是计算亮度差的亮度差运算部件，其中亮度差是指由最大值最小值检测部件102得到的亮度的最大值与最小值的差。104是计算算术平均值的算术平均值运算部件，其中，算术平均值是指由最大值最小值检测部件102得到的亮度的最大与最小值的算术平均值(最大值和最小值的算术平均值在以下没有事先说明的情况下，将这两个值的算术平均值称为算术平均值)。
105是对由图像信息生成部件101得到的图像信息，以通过算术平均值运算部件104得到的算术平均值作为临界值，进行二值化的二值化处理部件。
106是根据由二值化处理部件105得到的二值图像(又称为二值数据)，计算作为各像素值的“0”和“1”之间的反转次数的反转次数运算部件。有关该反转次数运算的详细内容将在后面用图5作叙述。
107是判别记录介质种类的记录介质类判别部件。根据由亮度差运算部件得到的亮度差和由反转次数运算部件得到的反转次数，对记录介质种类进行判别。在记录介质种类的判别中，使用预先根据表示各种记录介质的种类与亮度差以及反转次数的关系的判别图推导得出的判别用参数108。关于这个记录介质的判别方法的详细内容以后再作叙述。108是记录介质种类判别部件107在对记录介质进行判别时使用的判别用参数，是根据从各种记录介质取得的分布来决定的临界值。
这样，就成为根据记录介质表面的任意微小区域的图像信息计算亮度差和反转次数，并根据计算结果判别记录介质的种类的结构和流程。
图2是展示图1所示的图像信息生成部件101的功能模块的图。
201是用光照射记录介质表面的照射部件。具体由LED等光源和照明用透镜构成。202是接收从记录介质表面反射的反射光的受光部件。这个受光部件202是由图象传感器、例如CCD或CMOS那样的区域传感器或者线性传感器装置构成的，它们都由多个受光元件组成。
203是使用A/D转换器针对每个像素把从作为受光元件的集合体的受光部件202得到的模拟信号转换成数字信号的数字信号转换部件。
204是对从数字信号转换部件203得到的信号进行修正的修正处理部件。作为修正的内容可以列举出，光源的照射修正、各像素之间的误差抑制修正、还有把从数字信号转换部件203输出的数字信号的比特长度转换成更小的值等处理。
205是由对照射部件201、修正处理部件204等图像信息生成部件进行各种控制的CPU和算法等构成的控制部件。控制部件205首先控制对记录介质表面进行光照射的照射部件201，再控制由受光部件202接收记录介质表面的反射光，以输出测定值。接下来，控制将由受光部件202接收到的反射光的各个像素的模拟信号测定值通过数字信号转换部件203转换成数字信号。进而，由修正处理部件204对这个数字信号进行各种修正。使用由从修正处理部件204输出的多个像素的各自的亮度信息构成的图像信息进行以后的处理。此时也可以加上如下的处理受光部件202把作为处理对象的图像区域限定在能够生成图像信息的区域内。
图3是展示对应图像的像素数和亮度值之间的关系的统计图，横轴是亮度值，纵轴是具有该亮度值的像素数。
301是构成图像信息的各个像素的统计曲线，对象是亮度。如果以具有一定程度以上的像素数构成的图像作为对象，则理想的是图所示的那样的正规分布。302是构成图像信息的各像素中的亮度里，最小的亮度值。303是构成图像信息的各像素中的亮度里，最大的亮度值。304是构成图像信息的各像素中的亮度的最大值与最小值的差。305是将亮度差304二等分的值，即亮度的最大值、最小值的算术平均值。在本实施例中，这个算术平均值在二值化时被作为临界值来使用。以后，在本发明中，304的值是指亮度差、305的值是指算术平均值。
图4A、4B展示由图1所示的二值化处理部件105进行处理时的二值化处理前后的图像的例子图。
图4A展示了以普通纸作为对象生成图像信息的二值化处理前的照片。另外，由图像信息生成部件101得到的记录介质表面的图像是由多个值的亮度信息构成。还有，由于实际当中并非如图4A所示那样程度的反差，所以在这个例子中为了好懂而调整了反差。图4B里展示了对图4A的图像，以由算术平均运算部件104得到的算术平均值305作为临界值，进行了二值化处理的图像。这样，二值化处理后具有“白”或者“黑”(作为数字“0”或者是“1”)的二值信息的像素集合成为图像。
图5是说明图1所示的经过反转次数运算部件106的二值化处理后各个像素的值“0”和“1”的反转次数的图。以图5所示的一维线性图像作为对象，进行了二值化处理后的图像由白像素和黑像素并列构成。白像素和黑像素在实际中是具有“0”或“1”的值的像素。在本实施例中是把黑像素的值设为“0”，白像素的值设为“1”进行举例的，但对白像素和黑像素的值赋予不同值的方法，例如把白像素设为“0”，黑像素设为“1”当然也没有关系。
501是在二值化处理后图像中，表示某一任意位置的像素，黑像素的值为“0”。像素501的右邻是白像素。进而，黑、黑、黑、白、白、…，如图那样地延续。另外，502是表示从任意位置的像素501开始的第20个像素，白像素的值为“1”。
二值化处理后的白黑像素(或者是“0”和“1”的值)的反转是指，发生在图示箭头所指的位置，具有从黑像素到白像素(从“0”到“1”)，或者从白像素到黑像素(从“1”到“0”)的变化的意思。当到像素501为止的反转次数为N次，从像素501到像素502之间发生了11次像素反转时，则在像素502处发生的反转次数为N+11次。
在本发明中，取得记录介质表面的两类特征作为参数，根据这个参数判别记录介质的种类。根据通过上述统计处理得到的亮度差，可以得到关于记录介质表面凹凸大小的特征。此外，根据对应于依从于连续像素的排列的亮度信息变化的反转次数，可以得到记录介质表面凹凸周期的相关特征。把这种记录介质表面凹凸大小的表面粗糙程度，记录介质表面凹凸周期所为表面形状特征，根据这两点特征，判别记录介质的种类。
以下对这种结构作说明。
图6是展示各种记录介质和反转次数以及亮度差之间关系的判别图。图6所示的从A1到A4，以及B1和B2的值在图1中是判别用参数108。图中椭圆区域表示测定结果点的集合，以它为依据分割成如图所示的判别范围。
601是作为普通纸应该被判别的范围。602是作为喷墨用涂层纸应该被判别的范围。603是作为OHP胶片应该被判别的范围。604是作为光泽纸应该被判别的范围。605是作为光泽胶片应该被判别的范围。
普通纸判别范围601的上部范围中，没有分配作为特定的记录介质的判别范围。这个范围，使用亮度差比B2大时的判别基准，可以利用它作为普通纸的判别范围。或者，利用基于反转次数的判别，如果大于A4就被当作光泽胶片、大于A3小于A4就被当作光泽纸，可以作为这样的判别范围。此外，相关于OHP胶片判别范围的上部范围也一样，可以作为普通纸、OHP胶片、或者喷墨用涂层纸的判别范围。这样由椭圆围起来的区域对对应的记录介质的判别是必要的，有关该范围的决定方法可以像上述那样灵活地对应。
这里，对作为这次记录介质种类判别对象的五种记录介质的特征与亮度差反转次数两种参数与各个记录介质的关系趋势做简单说明。
首先，通过利用光干涉的非接触式表面形状测量仪器测定记录介质表面粗糙程度的结果如表1所示。
表1

普通纸是复印机等也能使用的一般记录介质，从表面可以看到构成纸的纸浆纤维。如表1所示，与其它记录介质比较凹凸较大，生成的图像信息中反应凹凸的亮度呈现浓淡变化的趋势。就是可以说表面粗糙程度较大。此外，其凹凸起伏变化比其它记录介质平缓，即凹凸周期大。凹凸大，即浓淡差大，与亮度差大相互关连。进而，凹凸起伏变化平缓的状态，在二值化处理过的图像中，与反转次数少相互关连。图6的判别图中也展示了这种情况。
喷墨用涂层纸是在普通纸表面涂抹了二氧化硅等颜料的记录介质。根据颜料涂抹量，一般以填充纸浆纤维的凹凸形式形成涂层，所以比普通纸的凹凸要小，因而表面粗糙程度小，凹凸周期也小。即比普通纸的亮度差小，呈现反转次数多的趋势。
光泽纸是在基底纸的表面涂抹了几层涂层的记录介质。作为记录介质的表层的墨水吸收层，使用了氧化铝系的颜料和PVA系的溶胀性树脂。与普通纸和喷墨用涂层纸比较，凹凸小，平滑度高，所以光洁度高。此外，凹凸周期也比普通纸和喷墨用涂层纸小。其结果是亮度差小，反转次数呈现多的趋势。
光泽胶片是在作为底层的白色PET等胶片表面涂抹了墨水吸收层的记录介质，比光泽纸的平滑度更高。其结果是比光泽纸的亮度差小一些，呈现反转次数稍多的趋势。
OHP胶片是在透明基底胶片表面涂抹了墨水吸收层的记录介质。特别是在本发明中，为了防止粘贴而添加的二氧化硅粉末物质成为被测定对象。因此，原来OHP胶片比光泽胶片平滑度高，OHP胶片表面粗糙程度应该较小，然而得到的测定结果是由于粗颗粒的二氧化硅的影响OHP胶片表面粗糙程度变大。此外，从光源照射的光的大部分不被记录介质表面反射，由于透过，亮度值非常小，并且几乎没有亮度差。同样，由于亮度值的变化几乎不被表示，反转次数也变小。
归纳上述说明的各种记录介质和亮度差以及反转次数之间的关系做成表2。
表2

如上所述，在各个记录介质中，具有表示记录介质表面凹凸大小的表面粗糙程度和表示记录介质表面凹凸的周期、表面粗糙程度的表面形状特征。这些特征在本实施例中，各自被反映在亮度差和反转次数两个参数中，并被用于判别。特别对于只把反射光强度，即光洁度作为参数时变得困难的普通纸和喷墨用涂层纸的判别，如果同时使用亮度差和反转次数两个，则可以确实提高判别精度。
本发明事先掌握记录介质的特征，通过对与该特征相关连的参数进行比较来进行判别，表面粗糙程度、表面形状是判别时使用的重要的构成要素。
此外，对于提高判别精度，由于参照区域的大小和构成该图像的像素数(分辨率)都有很大影响，所以在这里对象素数和像素间距作说明。用于判别的像素数大于50，而当时的像素间距小于50μm(分辨率大于500dpi)。可是，为了实现一定程度的准确判别，理想的是像素数大于100，像素间距小于20μm(分辨率大于1200dpi)，但这并不意味不满足这些条件就不能实现判别。这些必要的像素数、像素间距条件，根据光学系统的条件和测定反射光的传感器的灵敏度等而变动，进而，根据作为种类判别对象的记录介质的不同也不一样。
图7是展示记录介质种类判别处理流程的流程图。
步骤701生成图像信息。步骤702对在步骤701得到的图像信息的各个像素进行比较。具体就是各自检测出亮度的最大值和最小值。步骤703计算亮度差，亮度差是在步骤702得到的亮度的最大值和最小值的差。步骤704计算。在步骤702得到的亮度的最大值和最小值的算术平均值。这时候，步骤703和步骤704的处理顺序颠倒也没有关系。步骤705把在步骤704得到的算术平均值作为临界值进行二值化处理。步骤706计算作为二值化处理后的图像中的像素值的“0”和“1”的反转次数。步骤707根据在步骤703得到的一个特征量亮度差和在步骤706得到的另一个特征量反转次数来判别记录介质的种类。
图8是展示图7所示的步骤707的判别记录介质的流程的流程图。
根据图6所示的判别图，根据得到的两个参数进行以下的判别。另外，说明中使用的值A1、A2、A3、A4、B1、B2具有以下关系。B1、B2是亮度差的值，有B1＜B2的关系。此外，A1、A2、A3、A4是反转次数的值，有A1＜A2＜A3＜A4的关系。
步骤801判断亮度差是否比B2小。当小于B2时执行步骤803，否则执行步骤802。
步骤802判断亮度差是否等于B2，当亮度差大于B2时，记录介质的种类被判别为普通纸。
步骤803判断反转次数是否小于A3，小于时执行步骤804，否则执行步骤807。
步骤804判断亮度差是否小于B1，并且反转次数是否小于A1。满足上述条件时执行步骤805，否则执行步骤806。
步骤805判别记录介质的种类为OHP胶片。步骤806判别记录介质的种类为喷墨用涂层纸。
步骤807判断反转次数是否小于A4。比A4小时执行步骤808，否则执行步骤809。
步骤808判别记录介质的种类为光泽纸。步骤809判别记录介质的种类为光泽胶片。
在本实施例中，假定一般的记录介质使用普通纸的频度较高，图8所示的一个处理步骤的例子展示了首先立即判断是否是普通纸的处理。但是，经常使用普通纸以外的记录介质的其它用途的装置，也可以考虑不同的处理步骤，实现其步骤也是可能的。在这种情况下，并不改变根据图6说明的判别图进行的判别。
有关在图6中作为特定记录介质而被未分配的区域，即反转次数大于A2、亮度差大于B2的区域和反转次数小于A2、亮度差小于B2的区域，被判别为OHP胶片的区域，除去这个区域以外，在图8所示的流程图中，分别被判别为普通纸、喷墨用涂层纸，但当判断出不存在对应于这些区域的记录介质时，可以重新进行记录介质种类的判别。此外，也可以进行返回不存在该记录介质的错误的出错处理，并为了通知用户该记录介质不存在的信息，而显示错误画面。
图9是展示第一实施例中的上位概念的记录介质判别方法的功能框图。
901是根据记录介质表面任意微小区域生成图像信息的图像信息生成部件。这个图像由具有亮度值大于二值的多个像素构成。902是从由多个像素构成的图像信息中检测出以记录介质表面的凹凸大小为特征的参数的表面粗糙程度检测部件。相当于图1的亮度差运算部件103和其附属功能部分。903是根据同样的图像信息检测以记录介质表面凹凸周期、表面粗糙程度为特征的表面形状的参数的表面形状检测部件。相当于图1的反转次数运算部件106和其附属功能部分。904是判别记录介质种类的记录介质种类判别部件。根据由表面粗糙程度检测部件和表面形状检测部件得到的检测值判别记录介质的种类。905是在记录介质种类判别部件904中用于判别的参数。这样可以抓住本发明的更加抽象的概念。
图10是展示第一实施例中的记录装置的构成例子的模式斜视图。
1001是记录装置主体。这里假设是串行打印机形态的喷墨方式的记录装置。如图10所示由导轨1002、滑架1003、图像传感器1005、压纸卷筒1006、送进滚筒1007、自动送纸器1008等构成。
1002是使滑架1003沿着主扫描方向来回扫描的导轨。1003是可装卸地安装了对应多种颜色的墨水容器(例如黑色(K)、青色(C)、深红色(M)、黄色(Y)四色)的墨盒形式的记录头1009、1010、1011和1012的滑架。1004是作为本记录装置1001的被记录对象的记录介质。1005是为了判别记录介质的种类而生成记录介质1004表面的图像信息的图像传感器。1006是为了使记录介质1004的被记录面保持平整的压纸卷筒。1007是使记录介质1004沿着副扫描方向移动的送进滚筒。由送进滚筒1007搬送的记录介质1004的表面状态由图像传感器1005生成图像信息。1008是把记录介质1004送到被记录位置的用来送纸、搬送的自动送纸器。
从1009到1012是对应于多种颜色的墨水容器的墨盒类型的记录头。作为这时的记录头可以使用各种各样的形式。例如保存作为记录剂的墨水，墨水容器可以从墨盒本身拆卸，把墨盒本身所持有的墨水喷出部件和喷墨头墨盒分开的结构也没有关系。墨水喷出部件和墨水容器不能分离的结构也没有关系。当结构可以分离时，墨水所剩无几时可以只单独更换墨水容器。此外，作为墨盒只有墨水喷出部件的方式，把墨水容器安装在装置的别的地方，通过管子供给墨水也行。此外，在记录头处，也能使用和上述不同颜色不同浓度的多个种类的墨水相对应的墨盒。可以准备多个墨盒来对应不同的记录密度。
如图10所示，记录装置主体内部安装了图像传感器1005，可以构成附加了根据从那里得到的图像信息来判别记录介质的种类的功能的记录装置。
图11展示系统结构的功能框图。
1101是图像形成及向记录介质P进行记录的喷墨方式的彩色记录装置，由1104到1107的各个功能块组成。1102是与彩色记录装置1101连接，向记录介质提供记录的数据的主机装置，由1108到1115的各个功能块组成。但是，彩色记录装置1101和主机装置1102在说明本实施例的特征上省略了没有特别必要的功能。
1103是连接记录装置1101和主机装置1102的通信界面。作为通信界面，可以是IEEE1284、USB(通用串行总线)、IEEE1394等，这里假设用USB。
1104是判别记录介质P的种类的记录介质判别处理部件。从功能上说，把由图像传感器1105生成记录介质P表面的任意图像信息的图像信息生成部分和根据生成的图像信息判别记录介质种类的记录介质种类判别部分分开了。记录介质P被装载在记录装置1101装备的送纸托盘或是盒子等内。
1105是实现记录装置1101的界面功能的I/F控制部件。因为这里假定界面是USB，所以是由USB的外围设备端的控制器构成的部件。执行有关记录介质种类信息的发送以及记录数据、控制命令的收发等。此外，如果对记录装置主体发生的错误、通信状态等状况信息有要求的话，则向主机装置1102返回信息。
1106是接受从主机装置1102送来的记录数据，把这些数据展开到打印引擎中的记录控制部件。在此根据包含在记录数据里的记录控制用命令，对打印引擎进行控制。具体来说，把由记录用的二值数据(根据情况可能是二值化前的中间数据)和控制墨水的打入量、路径数、记录方向以及记录介质的运送量等的各种命令构成的数据作为记录数据传送给主机装置1102。
1107是记录部件，也叫做打印引擎。根据记录控制部件1106展开的记录数据对记录介质P进行记录。在本实施例中，由于彩色记录装置1101是喷墨方式的记录装置，所以通过喷墨形成图像。
1108是实现主机装置1102的界面功能的I/F控制部件。由USB的主机端控制器构成，具有作为USB主机的功能。作为USB主机功能的一部分，也由操作系统、驱动程序等软件组成。
1109是生成记录用的各种设定和记录数据，作为为了在主机装置1102上控制记录装置的软件的打印驱动程序。由从1110到1112的各种功能块构成。
1110是进行包含记录介质设定、记录品质设定等的各种记录设定的记录设定处理部件。具有接收从用户发来的指示或输入，显示或通知被设定的内容的功能。此外，也可以具有根据从记录装置1101传来的有关记录介质种类的信息，自动进行记录设定的功能。
1111是生成记录数据的记录数据生成处理部件。根据记录装置1101和记录设定处理部件1110的记录设定，进行颜色变换和二值化等各种图像处理，生成记录用数据和用于记录控制的记录装置控制用命令。把这些记录用数据和控制用命令作为记录数据传给记录装置1101。
1112是在由记录数据生成处理部件1111生成记录数据时使用的表。可以对表进行更新和追加内容。
1113是控制主机装置1102的各种功能的中央控制部件。它拥有与CPU相当的功能。1114是输入操作部件。由用来将用户意图反映到记录设定的各种输入设备构成。1115是把记录设定通知用户的显示部件(通知部件)。作为记录设定的表示或者通知的方法，可以考虑使用显示器等显示装置的情况，或通过声音来通知等。
这样一来，本实施例的打印系统由装备了图像传感器1005，具有判别记录介质种类的功能的彩色记录装置、具有根据用户的指示和选择以及得到的记录介质种类信息生成记录数据和控制命令的功能的主机装置等的数据处理装置、连接这两个装置的双向通信界面构成。在本实施例中，以在记录装置1101内具有记录介质判别处理部件1104(具体参照图1的说明内容)的全部功能的系统结构作为例子，也可以采用在作为数据处理装置的主机装置侧具有它的部分或全部功能的构成。通过主机装置侧具有该功能的一部分，比起在记录装置主体内进行全部处理能够更灵活地处理。具体来说，能够容易地实现修正或变更用于判别记录介质种类的参数、追加新的记录介质种类等。
如上所述，从记录介质表面规定区域的图像中取得表示记录介质表面状态的特征，根据该特征判别记录介质的种类，可以实现更高精度的记录介质种类的判别。特别是，可以大幅度提高在现有的使用反射型光学传感器的构造中是困难的，对普通纸和喷墨用涂层纸的判别准确度。
在本实施例中，使用了作为二值化处理的临界值的算术平均值(最大值和最小值的算术平均值)，但使用对应于比两个更多的多个像素的亮度算术平均值和像在统计图中的峰值的亮度值那样的表示记录介质表面的凹凸大小的其他参数，也可以得到同样的效果。
此外，本实施例中，使用了用于判别记录介质种类的判别用参数108，但使用图6所示的与记录介质种类和反转次数以及算术平均值相对应的判别表也可以得到同样的效果。
此外，在本实施例中，反转次数被作为从黑像素到白像素，或者从白像素到黑像素的变化发生时的次数，但只使用黑像素向白像素的变化或白像素向黑像素的变化的次数，也可以得到同样效果。
(第二实施例)以下参照附图详细说明实现本发明的第二实施例。
实现本实施例的记录介质判别方法的特征是，相对于第一实施例中使用亮度差和二值化处理后的反转次数来判别记录介质种类，具有使用算术平均值和扫描宽度符号量来判别记录介质种类的特点。把这些特点作为中心来说明其内容。
图12是第二实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
1201是根据记录介质表面的任意微小区域生成图像信息的图像信息生成部件。从散射反射光的成分生成图像信息和构成图像的各个像素的要素等与第一实施例一样。
1202是计算算术平均值的平均值运算部件。算术平均值是根据由图像信息生成部件1201得到的多个像素构成的图像信息，累加各个像素中的亮度值，进而把累加值除以构成图像的总像素数，而得到的算术平均值。
1203是以在平均值运算部件1202得到的算术平均值作为临界值，对在图像信息生成部件1201得到的图像信息做二值化处理的二值化处理部件。1204是对在二值化处理部件得到的二值图像(又称为二值数据)进行扫描宽度编码的扫描宽度编码部件。关于这个扫描宽度编码部件的详细内容将使用图14A和14B在以后说明。1205是对在扫描宽度编码部件1204进行了编码的图像的符号量进行计算的符号量运算部件。关于这个符号量运算部件的详细内容将使用图14A和14B在以后说明。
1206是判别记录介质种类的记录介质种类判别部件。根据在平均值运算部件1202得到的算术平均值和在符号量运算部件1205得到的扫描宽度符号量对记录介质的种类进行判别。在记录介质种类的判别中，使用预先从表示各种各样的记录介质种类和算术平均值以及扫描宽度符号量之间的关系的判别图导出的判别用表1207。有关这个记录介质种类的判别方法的详细内容将在以后叙述。1207是当记录介质判别部件1206对记录介质种类进行判别时使用的判别表。这个判别表206对应于各种记录介质和扫描宽度符号量以及算术平均值。
这样，就成为根据记录介质表面的任意微小区域的图像信息来计算亮度的算术平均值和扫描宽度符号量，并根据这些判别记录介质种类的结构和流程。
图13是表示针对图像的像素数和亮度值关系的统计图。横轴表示亮度值，纵轴表示具有该亮度值的像素数。
1301是构成图像的各个像素的统计图。1032是构成图像的各个像素中的亮度的算术平均值。算术平均值是构成统计曲线的总像素数，即以斜线表示的区域的面积的正好一半的值。这里简单称为平均值，在本实施例中，这个平均值在二值化处理时被作为临界值使用。该平均值表示所有像素的平均亮度，即记录介质的白色程度。1303和1304是表示根据平均值把斜线所示的区域的面积二等分后的各个区域。1305是统计曲线的峰值中的亮度值。在理想的状态下，第一实施例的算术平均值和本实施例的平均值以及该峰值的亮度值成为一致的值。以后，在本发明中，1302的值表示平均值，1305的值表示峰值的亮度值。
图14A、14B是图12所示的扫描宽度编码部件1204 及符号量运算部件1205中的扫描宽度编码和其符号量的说明图。在图14A和14B中，以一维的线状图像信息作为对象图像。
图14A是扫描宽度短的例子的示意图。1401是二值化处理后的图像中，表示某一任意位置的像素，黑像素的值是“0”。此外，1402表示从任意点的像素1401开始第20个像素，白像素的值是“1”。图14B是扫描宽度长的例子。1403是表示二值化处理后的图像内的某一任意位置的像素，黑像素的值是“0”。此外，1404表示从任意点的像素1403开始第20个像素，黑像素的值是“0”。在图14A、图14B的任一场合下，二值化后的图像由白像素和黑像素并列构成。实际上各像素具有值“0”或“1”。
这里对扫描宽度编码做简单说明。扫描宽度编码是当相同的数据要素连续出现多次时，注重其数据要素和出现次数的组合的编码方式，主要用于传真机等。符号的分配是对于频繁出现的组合分配少的符号量，对于非任意出现的组合分配较多的符号量，从而可以减少符号总量。在本实施例中，通过计算扫描宽度的符号量，可以知道构成图像的多个像素的亮度差和亮度变化周期。即可以得到记录介质表面的粗糙程度和表面形状的特征。
首先，说明图14A。这里符号的分配使用在传真机中被使用的MH(变形霍夫曼)编码的终端符号。例如，只有一个黑像素存在时，分配“010”的3比特。同样，只有一个白像素存在时，分配“000111”的6比特。这样具有同样值的像素的扫描宽度短时，即对于亮度值的变化周期小的图像信息使其符号量变大那样地进行编码，则如图14A所示比作为对象像素数21个像素分配了更大的符号量。一般来说，在二值图像中，表示一个像素的状态需要一个比特，所以21个像素的图像需要21比特来表示，但如图14A那样扫描宽度短的像素的组合延续的情况下，则具有45比特的很大的符号量。
接下来说明图14B。关于这里的符号分配，和图14A一样，使用MH编码的终端符号。在五个黑像素连续时使用“0011”，七个白像素连续时使用“1111”，九个黑像素连续时使用“000100”，通过向图像信息分配小的符号量，可以看出图14B的21个像素的符号量是14个比特，比作为对象的像素数(21个)要小。
这样，通过对于排列的像素使用扫描宽度编码，不仅看出黑白像素数的趋势，而且可以准确并明确地表示出和像素状态相关的指标，这个指标是和扫描宽度是长还是短一样的值。
这里作为扫描宽度编码的一个例子，使用霍夫曼符号，但综合作为对象的图像的像素数和趋势等因素，也可以独自分配符号。此外，这里不仅编码后的比特数组是必要的，因为至少是表示扫描宽度的指标，所以可以并不对特定的扫描宽度分配终端符号，而只是单纯分配若干比特符号量也可以实现充分的功能。
本发明是从记录介质表面取得表示两种特征的参数，根据该参数来判别记录介质的种类。根据由上述的统计处理得到的平均值，可以得到有关记录介质表面的散射反射光的大小的特征。此外，根据对应于依从于连续的像素排列的亮度信息变化的扫描宽度符号量，可以得到有关记录介质表面凹凸周期的特征。该记录介质的散射反射光的大小表示白色度，记录介质表面凹凸周期表示表面形状，以下说明根据这两点特征，判别记录介质种类的构成。
图15是展示各种记录介质和扫描宽度符号量及平均值的关系的判别图。图中的椭圆区域表示测定结果的点的集合，据此分割成如图所示的判别范围。
1501是作为普通纸应该判别的范围。1502是作为涂层纸应该判别的范围。1503是作为光泽纸应该判别的范围。1504是作为光泽胶片应该判别的范围。1505是作为OHP胶片应该判别的范围。
各种记录介质和扫描宽度符号量以及平均值的关系归纳如表3所示。
表3

由此可以看出扫描宽度和第一实施例的反转次数具有相同的趋势。
图16是展示记录介质种类判别处理流程的流程图。
步骤1601生成图像信息。步骤1602根据在步骤1601得到的图像信息对各个像素的亮度进行累计计算，把结果除以构成图像的总像素数，求出算术平均值。步骤1603把步骤1602得到的算术平均值作为临界值，进行二值化处理。步骤1604对二值化处理后的图像进行扫描宽度编码处理。步骤1605计算扫描宽度编码的符号量。步骤1606根据步骤1602得到的作为特征量的算术平均值和步骤1605得到的作为特征量的扫描宽度符号量，来判别记录介质的种类。
图17是图16的步骤1606中用于判别记录介质种类的判别表。这个判别表根据图15的判别图做成。
1701是普通纸的判别范围。1702是OHP胶片的判别范围。1703是喷墨用涂层纸的判别范围。1704是光泽纸的判别范围。1705是光泽胶片的判别范围。
本实施例也和第一实施例一样，是从记录介质表面特定区域的图像取得表示记录介质表面状态的特征，并根据该特征判别记录介质的种类的结构。判别记录介质种类时，由于使用扫描宽度符号量，所以使记录介质表面的差异更加明显，可以提高记录介质种类判别的精度。为此，理想的是进行优化处理，根据扫描宽度出现模式的统计处理来分配符号。通过进行优化，比起第一实施例中使用的反转次数那样的单纯累计凹凸数的参数，可以根据向图像的特征加进判别者的意图的指标来进行判别。此外，通过注意白和黑的长度组合，可以掌握疏密关系。
此外，通过使用算术平均值，可以使图像传感器的成像距离的允许误差变大。这里，假定由于图像传感器与记录介质的距离有些偏离，发生成像偏差而使图像模糊，但原来平均值计算本身是针对不敏感的方向上，所以影响少。此外扫描宽度编码也一样，由于对于二值化处理后的图像，适用扫描宽度编码处理，所以可以缓解成像偏差的影响。
本实施例使用了作为记录介质种类判别参数之一的算术平均值，但也可以使用第一实施例中使用的亮度差。这时，由于无法做到使成像距离的允许误差加大，所以就有必要进行避免成像偏差的调整。通过使用亮度差和扫描宽度符号量的关联，可以实现和本实施例相同程度的判别精度。另外，通过使用亮度差和扫描宽度符号量的关联，在普通纸和喷墨用涂层纸的判别中可以实现比本实施例更高的判别精度。这是由于比起普通纸和喷墨用涂层纸的白色度差，凹凸差更加显著的缘故。
此外，在本实施例中，使用了判别记录介质的判别用表1207，但使用根据各种记录介质的算术平均值和扫描宽度符号量的取得分布而决定的临界值也可以得到同样效果。
(第三实施例)以下参照附图详细说明实现本发明的第三实施例。
实现本实施例的记录介质判别方法的特征是使用亮度差和孤立像素数判别记录介质种类的特点。把这个特点作为中心进行说明。有关处理流程和判别流程，与第一实施例几乎相同，所以省略。
图18是展示第三实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
1801是根据记录介质表面的任意微小区域生成图像信息的图像信息生成部件。根据散射反射光的成分生成图像信息、构成图像的各个像素的要素等，与第一实施例一样。
1802是根据由图像信息生成部件1801得到的多个像素构成的图像信息，参照各个像素的亮度值，检测出各个亮度值的最大值和最小值的最大值最小值检测部件。1803是计算由最大值最小值检测部件1802得到的亮度的最大值和最小值的差的亮度差的亮度差运算部件。1804是计算由最大值最小值检测部件1802得到的亮度的最大值和最小值的算术平均值(最大值和最小值相加再除以2)的算术平均值运算部件。
1805是把算术平均值运算部件1804得到的算术平均值作为临界值，对由图像信息生成部件1801得到的图像信息进行二值化处理的二值化处理部件。1806是根据在二值化处理部件1805得到的二值图像(也称作二值数据)，计算从相邻像素值中被判断为孤立像素的像素个数的孤立像素数运算部件。关于这个孤立像素数运算部件的详细内容将用图19在以后叙述。
1807是判别记录介质种类的记录介质种类判别部件。根据在亮度差运算部件1803得到的亮度差和孤立像素数运算部件1806得到的孤立像素数，来判别记录介质的种类。在记录介质种类的判别中，使用预先根据表示各种各样记录介质的种类与亮度差以及孤立像素之间的关系判别图导出的判别用参数1808。1808是根据从各种记录介质取得的分布决定的临界值的判别用参数，记录介质种类判别部件1807在判别记录介质时使用它。
这样，就成为根据记录介质表面的任意微小区域的图像信息计算亮度差和孤立像素数，形成根据其结果判别记录介质的种类的结构和流程。
图19是由图18所示的孤立像素数运算部件1806进行二值化处理后的黑色像素或白色像素的孤立像素数的说明图。在图19中，以一维线性图像信息作为对象。
1901是二值化处理后的图像中，表示某一任意位置的像素，黑色像素的值为“0”。此外，1902表示从任意点的像素1901开始的第二十个像素，白色像素的值是“1”。在图19所示的图像中，有在某个特定像素的两侧位置的像素都反转成白色或黑色的点。这个与两侧位置的像素反转的像素被称为孤立像素。在本实施例中，该孤立像素的个数在记录介质种类判别时被用作为使用参数之一。是黑色像素其值为“0”的孤立像素是像素1901开始的第七个像素1903、第十八个像素1904。此外，如果特定像素是白色，则是像素1901开始的第一个像素1905、第八个像素1906 以及第十七个像素1907。
如果到像素1901为止的黑色像素的孤立像素数为N个，则由于从像素1901到像素1902之间存在两个孤立像素，所以像素1902中的黑色像素的孤立像素数为N+2个。同样，如果到像素1905为止的白色像素的孤立像素数为M个，则由于从像素1905到像素1902之间有两个孤立像素存在，所以像素1902中的白色像素的孤立像素数为M+2个。
孤立像素在图像内亮度发生急剧变化的情况下比较多见，在光泽纸、光泽胶片那样的平滑度高、凹凸周期小的记录介质中表现明显。因此，孤立像素数较多。相反在普通纸那样起伏变化平缓的记录介质中，因为具有同样值的像素(例如黑色像素)连续排列，所以孤立像素数较少。
在本发明中，取得作为记录介质表面两类特征的参数，根据参数判别记录介质的种类。根据由上述统计处理得到的亮度差，与第一实施例一样，可以得到有关记录介质表面凹凸大小的特征。此外，根据与依从于连续像素数组的亮度信息变化相对应的孤立像素数，可以得到有关记录介质表面凹凸周期的特征。将该记录介质表面的凹凸大小作为表面粗糙程度，将记录介质表面的凹凸周期作为表面形状特征，根据这两个特征来判别记录介质的种类。以下就说明这种构成。
图20是展示各种记录介质和孤立像素数以及亮度差的关系的判别图。
图20所示的A1到A4以及B1到B2的值是图18中的判别用参数1808所使用的参数。图中的椭圆区域表示测定结果点的集合。根据它分割成如图所示的判别范围。
2001是普通纸的判别范围。2002是喷墨用涂层纸的判别范围。2003是OHP胶片的判别范围。2004是光泽纸的判别范围。2005是光泽胶片的判别范围。
各种记录介质和孤立像素以及亮度差之间的关系经过归纳如表4所示。
表4

如上所述可以看出，孤立像素数具有与第一实施例的反转次数、第二实施例的扫描宽度符号量相同的趋势。
本实施例也和第一、第二实施例一样，是从记录介质表面的特定区域的图像取得表示记录介质表面状态的特征，并根据该特征来判别记录介质种类的结构。判别记录介质种类时，由于使用孤立像素数，所以结构比起第二实施例中的扫描宽度编码的符号量计算更为简单，加上对控制系统的简单处理就几乎可以实现同样的效果。此外，由于使用孤立像素，所以用与第一实施例中的反转次数大致同样的结构，可以得到同样的效果。在这种情况下，通过关注黑白各自的孤立像素，可以增加一个判别用参数。
在本实施例中，使用了作为记录介质种类判别参数之一的亮度差，也可以使用在第二实施例中使用的算术平均值。
此外，在本实施例中使用了用于判别记录介质的判别用参数1808，但象第二实施例那样使用对应于记录介质的种类和亮度差以及孤立像素数的判别用表也可以得到同样效果。
(第四实施例)以下参照附图详细说明实现本发明的第四实施例。
实现本实施例的记录介质判别方法的特征是使用亮度差(亮度的最大值和最小值的差)和相邻像素之间的亮度差的正负符号反转次数来判别记录介质种类的特点。以这个特点为中心说明其内容。有关处理以及判别的流程和第一实施例几乎相同，所以省略。
图21是第四实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
2101是根据记录介质表面的任意微小区域生成图像信息的图像信息生成部件。由散射反射光生成图像信息、构成图像的各个像素的要素和第一实施例一样。
2102是根据由图像信息生成部件2101得到的多个像素构成的图像信息，参照各个像素的亮度值，各自检测出亮度的最大值和最小值的最大最小值检测部件。2103是计算由最大值、最小值检测部件2102得到的亮度的最大值和最小值的差的亮度差运算部件。
2104是根据由图像信息生成部件2101得到的图像信息，计算各相邻像素之间的亮度差的相邻像素间亮度差运算部件。这个相邻像素之间的亮度差运算部件的详细内容将在后面用图22作说明。2105是掌握由相邻像素间亮度差运算部件2104得到的亮度差符号，求出该符号从正变成负或者从负变成正的变化次数之和的正负符号反转次数运算部件。有关这个正负号反转次数运算部件的详细内容将在后面用图22作说明。
2106是判别记录介质种类的记录介质种类判别部件。根据由亮度差运算部件2103得到的亮度差和由正负号反转次数运算部件2105得到的正负号反转次数来判别记录介质的种类。在记录介质种类的判别中，使用由表示各种各样记录介质种类和亮度差以及正负号反转次数之间关系的判别图导出的判别用参数2107。2107是记录介质种类判别部件2106对记录介质进行判别时使用的判别用参数，是根据各种记录介质取得分布决定的临界值。
如上所述，成为根据记录介质表面的任意微小区域的图像信息来计算亮度差和正负号反转次数，根据该特征判别记录介质的种类的结构和流程。
图22是图21所示的相邻像素间亮度差运算部件2104和正负号反转次数运算部件2105中相邻像素之间的亮度差的正负号反转次数的说明图。在图22中以一维线性图像信息作为对象图像。各个像素具有8比特的亮度数据。
2201是某个任意位置的像素，亮度值是98。此外，2202是从任意点像素2201开始的第二十个位置的像素，亮度值是137。
在图21的相邻像素间亮度差运算部件2104中，计算与图中右侧相邻像素之间的亮度差。第m个像素的亮度值是Ym，相邻第m+1个像素的亮度值是Ym+1，则相邻像素之间的亮度差是Ym+1-Ym。例如，当m＝n时，像素2201与位于图中右侧的相邻像素(亮度值是130)的差为130-98＝+32。同样，分别计算相邻像素的亮度差，则可以得到-20、-19、+14、…。此时，注意得到的亮度差符号，像素2201的相邻像素间亮度差的符号为正、下一个为负、再下一个仍为负、再下一个为正、…。此外，图21的正负号反转次数运算部件2105，对符号由正变成负的次数和由负变成正的次数的正负号反转次数进行计算。
在图22中，上层的箭头表示计算亮度差的相邻像素的位置，在它下面的符号(+、-)表示亮度差的符号，下层的箭头表示符号从正变成负、或者从负变成正的变化点。
当到像素2201为止的正负号反转次数为N-1次时，在从像素2201到像素2202之间用下层箭头表示的数字(11次)的符号产生变化，累计这个箭头的个数可以得到正负符号的反转次数。此时，像素2202的正负号的反转次数为N+10次。
在本实施例中，以各个像素具有多值数据为前提，把正负号反转次数作为记录介质种类判别的参数，但把该多值数据换算成二值数据，则显示出与第一实施例二值化处理后的反转次数相同的趋势。即正负符号的反转次数是从图像信息中抽出作为记录介质表面形状特征之一的起伏变化指标的一种方法。在具有比二值多的多值数据的状态下进行上述处理，则对于二值化处理后看不到反转的比较微小的变化，也可以掌握它的变化趋势。
在本发明中，取得记录介质表面的两类特征的参数，根据该参数判别记录介质的种类。根据由上述统计处理得到的亮度差，和第一实施例一样，能够得到与记录介质凹凸大小相关的特征。还有，根据与依从于连续像素数组的亮度信息的变化相对应的正负号反转次数，可以得到与记录介质表面凹凸周期相关的特征。将这个记录介质表面的凹凸大小作为表面粗糙程度，将记录介质表面的凹凸周期作为表面形状特征，根据这两个特征，判别记录介质的种类，下面说明这样的结构。
图23是展示各种记录介质和正负号反转次数以及亮度差之间关系的判别图。图23中所示的从A1到A4和从B1到B2的值是图21中的判别用参数2107使用的参数。图中的椭圆区域表示测定结果的点的集合，据此将判别范围分割成如图所示。
2301是普通纸判别范围、2302是喷墨用涂层纸判别范围、2303是OHP胶片判别范围、2304是光泽纸判别范围、2305是光泽胶片判别范围。
各种记录介质和正负号反转次数以及亮度差的关系归纳如表5所示。
表5

如表所示，正负号反转次数具有与第一实施例中的二值化处理后的反转次数、第二实施例的扫描宽度符号量、第三实施例的孤立像素数同样的趋势。
本实施例也和第一、第二、第三实施例一样，是根据记录介质表面的特定区域的图像取得表示记录介质表面状态的特征，根据该特征判别记录介质种类的结构。判别记录介质种类时，使用正负符号反转次数，比起使用其它参数，如在第一到第三实施例中的经过二值化处理后抽出的反转次数等各参数，可以使用更小的亮度变化作为判别指标。
此外，在本实施例中，使用了作为在判别记录介质种类的参数之一的亮度差，但也可以使用第二实施例中的算数平均值。
在本实施例中，在记录介质种类判别时使用了判别用参数2801，但使用第二实施例那样的联结记录介质种类和亮度差以及正负号反转次数的判别表也可以得到同样效果。
此外，在本实施例中，对正负号反转次数从正变到负的次数和从负变到正的次数进行累计，但只计算从正变到负的次数，或者只计算从负变到正的次数，也能得到同样效果。
进而，在本实施例中，计算相邻像素之间的亮度差，带着对应于亮度差的符号，但在对应于亮度差添加符号时设定临界值，即通过与调节灵敏度相同的处理，能够吸收图像生成时的偏差和误差。
(第五实施例)下面参照画面详细说明实现本发明的第五实施例。
实现本实施例的记录介质判别方法的特征是使用统计曲线的峰值像素数判别记录介质种类的特点。以这个特点为中心说明其内容。
图24是展示第五实施例中的记录介质判别方法的功能框图。
2401是根据记录介质表面的任意微小区域生成图像信息的图像信息生成部件。由散射反射光的成分生成图像信息、构成图像的各个像素的要素和第一实施例一样。
2402是根据由图像信息生成部件2401得到的多个像素构成的图像信息，参照各个像素的亮度值，分别检测出亮度的最大值和最小值的最大值最小值检测部件。2403是计算由最大值最小值检测部件2402得到的亮度的最大值、最小值的差的亮度差运算部件。
2404是根据由图像信息生成部件2401得到的多个像素构成的图像求出统计曲线的统计曲线运算部件。有关统计曲线运算部件2404的详细内容将在后面用图25作说明。2405是检测由频率曲线运算部件2404求出的统计曲线的峰值的亮度值(具有同样亮度值的像素的最多点的像素值)，计算该峰值的像素数的峰值像素数运算部件。有关峰值像素数运算部件2405的详细内容将在后面用图25作说明。
2406是判别记录介质种类的记录介质种类判别部件。根据由亮度差运算部件2403得到的亮度差和峰值像素数运算部件得到的峰值像素数，判别记录介质的种类。在记录介质种类的判别中使用由表示各种各样的记录介质种类和亮度差以及峰值像素数之间关系的判别图导出的判别用参数2407。2407是记录介质种类判别部件2406在进行记录介质判别时使用的判别用参数，是根据各种记录介质取得分布决定的临界值。
如上所述，成为根据记录介质表面的任意微小区域的图像信息计算亮度差和峰值像素数，根据其结果判别记录介质种类的结构和流程。
图25是各种记录介质的统计曲线图。横轴表示亮度，纵轴表示具有该亮度的像素数。图25表示的统计曲线是根据图像信息生成部件2401得到的图像信息和具有由统计曲线运算部件2404规定的亮度的像素数合成的统计曲线。
2501是普通纸的统计曲线、2502是喷墨用涂层纸的统计曲线、2503是光泽纸的统计曲线、2504是光泽胶片的统计曲线、2505是OHP胶片的统计曲线。
在本发明中，取得记录介质表面的两种特征作为参数，根据该参数判别记录介质的种类。根据由上述统计处理得到亮度差和峰值像素数，能够得到有关记录介质表面凹凸的大小和程度的特征。根据此特征，下面说明记录介质种类判别的结构。
这里，简单说明这次作为对象的五种记录介质的特征和统计曲线的关系。
由于普通纸的凹凸程度大，作为图像信息会表现为浓淡差，所以如图所示统计曲线2501的分布范围很广。其结果是峰值像素数比其它记录介质少。此外，峰值的亮度值也有表现为较小的值的趋势。这是因为峰值的亮度值显示与记录介质的白色度大致相同的趋势。
喷墨用涂层纸比普通纸的凹凸程度要小，所以统计曲线分布比普通纸的范围狭窄。峰值像素数比普通纸多。此外，峰值的亮度值与普通纸大致相同的情况较多。
光泽纸比喷墨用涂层纸的统计曲线分布范围更加狭窄，峰值像素数更多。此外，峰值的亮度值也比普通纸和喷墨用涂层纸大。
光泽胶片显示和光泽纸大致相同的趋势，统计曲线的分布更为狭窄，像素数也更多。
由于OHP胶片由大致相同的亮度值构成，所以统计曲线的分布范围极窄，峰值像素数是对象记录介质中最大的。峰值的亮度值显示出最小值的趋势。
图26是表示各种记录介质和峰值像素数以及亮度差之间关系的判别图。图中的椭圆区域表示测定结果的点的集合，据此分割如图所示的判别范围。
2601是普通纸的判别范围、2602是喷墨用涂层纸的判别范围、2603是光泽纸的判别范围、2604是光泽胶片的判别范围、2605是OHP胶片的判别范围。
将各种记录介质和峰值像素数以及亮度差的关系归纳如表6所示。
表6

图27是展示记录介质种类判别处理流程的流程图。步骤2701生成图像信息。步骤2702根据步骤2701生成的图像信息比较各个像素的亮度值。具体就是分别检测出亮度的最大值和最小值。步骤2703计算由步骤2702得到的亮度的最大值和最小值的差(亮度差)。步骤2704根据由步骤2701得到的图像信息做出统计曲线。步骤2705根据步骤2704做出的统计曲线检测出峰值的亮度值，计算它的峰值像素数。步骤2706根据步骤2703得到的作为特征量的亮度差和步骤2705得到的作为特征量的峰值像素数来判别记录介质的种类。另外，在步骤2702和步骤2703中计算了亮度差，但根据由步骤2704做出的统计曲线计算分布范围，其值也能够作为亮度差使用。
图28是展示图27所示的步骤2706的记录介质判别流程的流程图。
根据图26展示的判别图得到的两个参数，进行以下的判别。另外，在说明中使用的值A1、A2、A3、A4、B1具有以下关系。B1是亮度差的值，A1、A2、A3、A4是峰值像素数的值，具有A1＜A2＜A3＜A4的关系。
步骤2801判断亮度差是否比B1小。小于B1时执行步骤2803，否则执行步骤2802。
步骤2802在亮度差与B1相等或大于B1时判别记录介质的种类为普通纸。在此如果只注重峰值像素数的话，也能够通过判断是否比A1小来判别是否是普通纸。
步骤2803判断峰值像素数是否比A3小。小于A3时执行步骤2804，否则执行步骤2807。
步骤2804判断峰值像素数是否比A2小。小于A2时执行步骤2805，否则执行步骤2806。
步骤2805判别记录介质的种类是喷墨用涂层纸。步骤2806判别记录介质的种类是光泽纸。
步骤2807判断峰值像素数是否比A4小。小于A4时执行步骤2808，否则执行步骤2809。
步骤2808判别记录介质的种类是光泽胶片。步骤2809判别记录介质的种类是OHP胶片。
在图26中，未作为特定记录介质分配的范围，例如，有关亮度差比B1小、小于A1的范围，在图28所示的流程中是判别为喷墨用涂层纸，但也可以将这些范围判断为该记录介质不存在，并再次进行判别记录介质种类的处理。此外，也可以执行返回该记录介质不存在的错误信息的出错处理，为了通知用户该记录介质不存在的信息而显示出错画面。
本实施例与第一、第二、第三、第四实施例一样，是从记录介质表面的特定区域的图像取得表示记录介质表面状态的特征，根据特征来判别种类的结构。判别记录介质种类时，使用根据图像信息生成的统计曲线的峰值像素数，只用这个参数就可以判别记录介质的种类。此外，使用通过制作统计曲线得到的分布范围(与亮度差同义)和峰值的亮度值等其它参数，增加判别用参数，可以实现更加准确的判别。
在本实施例中，计算作为峰值像素数的峰值亮度值的像素数，但也可以求出包含峰值附近的亮度值的像素数的总像素数。在这种情况下，可以得到抑制偏差的效果。此外，掌控其它趋势，将其特征用于判别也是可能的。
此外，在本实施例中，使用了判别记录介质种类的判别用参数2407，但像第二实施例那样使用使记录介质种类和亮度差以及频率曲线的峰值像素数相互关联的判别表，也能够得到同样的效果。
(第六实施例)以下参照画面详细说明实现本发明的第六实施例。
图29是展示第六实施例中的存储介质的存储映象图。
本实施例为使判别记录介质的种类成为可能，将实现介质上述各实施例的功能的软件程序代码存储在存储介质中，提供给系统或装置，该系统或装置(或者是CPU、MPU)读出存储介质内保存的程序代码，根据执行结果来判别记录介质的种类。此时，从存储介质读出的程序代码本身实现了上述实施例的功能，存储那些程序代码的存储介质也就构成了本实施例。
作为存储程序代码的存储介质，例如FD(软盘)等磁盘、硬盘、CD-R、OM、CD-R、CD-RW、DVD-RAM、DVD-R、DVD+R以及DVD+RW等光盘、MO等光磁盘、磁带、闪存等非易失性内存卡、ROM等都可以。
此外，通过执行计算机读出的程序代码，不只是实现上述实施例的功能，根据程序代码的指示由在计算机上运行的OS(操作系统)等执行实际处理的部分或全部，通过这些处理，实现上述实施例的功能的情况也被包含在内。
进而，将从存储介质读出的程序代码写入被插在计算机内的功能扩充卡或与计算机相连接的功能扩充部件所具备的存储器后，根据程序代码的指示，由功能扩充卡或功能扩充部件所具备的CPU等执行实际处理的一部分或全部，并通过这些处理，实现上述实施例的功能的情况也被包含在内。
本发明适用于上述存储介质时，在该存储介质里保存了对应于表示图7、图16以及图27的记录介质种类判别处理流程的流程图的程序代码。根据第一实施例中的图7的流程图对上述情况做简单说明，则图29的存储映象图所示的各模块被保存在存储介质中。即至少图像信息取得模块2901、亮度差运算模块2902、平均值运算模块2903、二值化处理模块2904、反转次数运算处理模块2905以及记录介质种类判别模块2906的各程序代码保存在存储介质里为好。此外，对应于上述其它实施例，可以将反转次数运算模块2905替换成扫描宽度符号量运算模块或者孤立像素数运算模块。进而，将二值化处理模块2904和反转次数运算处理模块2905替换成正负号反转次数运算模块或者峰值像素数运算模块也是可能的。
如以上说明，即使实现功能的结构是计算机可读取的存储有程序代码的存储介质以及作为程序代码本身的软件，也可以从作为对象的记录介质表面的特定区域的图像取得表示记录介质表面状态的特征，并根据该特征高精度地判别记录介质的种类。
(其它的实施例)以下说明实现本发明的其它实施例。
本发明生成记录介质表面的图像信息，说明了该图像是一维还是二维并没有关系。然而，在上述的实施例中，其前提是从一维图像抽出用于记录介质种类判别的参数。所以，简单说明有关由范围传感器等生成二维图像信息时的处理方法。
图30是展示从二维图像信息变换成一维图像信息的图。
二维图像信息如图所示可以想象成由N条长L的线形一维图像信息集合而成。这时的总像素数为L×N个。各行的数据(图像信息)分别是数据1、数据2、…等等。构成二维图像信息的行数据，数据1、数据2、…连成一条，则被变换成一维图像信息。这时，生成L×N长度的数据，成为一维图像信息。
这里模型化展示了二维图像信息向一维图像信息的变换，在实际处理中对各行数据进行处理，可以将各个结果的累计作为判别记录介质种类时使用的参数。例如，对第一个行数据1进行二值化处理，根据所得到的二值图像计算反转次数。对数据2也进行同样处理，以后反复进行该处理。最后将每行处理结果得到的反转次数按行数进行累计。可以将由此得到的反转次数总和作为记录介质种类判别的参数来使用。
一般地说作为二值化处理的临界值来使用的有根据所有L×N个像素求出的算术平均值、或者是峰值的亮度值，但为了减少处理，也可以以行为单位算出临界值，然后进行二值化处理。但是，为了提高判别记录介质种类的精度，理想的是对所有像素算出亮度差。
在上述的实施例中，使用了亮度差和反转次数，或平均值和扫描宽度符号量这样的两个参数，根据它们的关系来判别记录介质种类，但将上述实施例中列举了的平均值、亮度差、二值化处理后的反转次数、正负号的反转次数等参数，由三个以上进行组合，可以实现更详细的、精度更高的判别。
此外，在上述的实施例中，只对普通纸和喷墨用涂层纸进行判别时，可以使用有关记录介质表面粗糙程度的参数、或有关记录介质表面形状的参数进行判别，从而使构成符合记录介质判别的对象。
权利要求
1.一种判别记录介质种类的记录介质判别方法，其特征在于包括以下步骤作为表示上述记录介质的表面状态的图像信息，生成包含与记录介质表面特定区域所包含的多个像素各自对应的信息的图像信息的图像信息生成步骤；根据上述图像信息得到有关上述记录介质表面粗糙程度的第一参数的第一步骤；根据上述图像信息得到有关上述记录介质表面形状的第二参数的第二步骤；以及根据上述第一参数和上述第二参数判别上述记录介质种类的判别步骤。
2.根据权利要求1所述的记录介质判别方法，其特征在于上述图像信息含上述多个像素各自的亮度信息，上述第一参数是根据上述亮度信息得到的有关上述记录介质表面凹凸大小的参数。
3.根据权利要求1所述的记录介质判别方法，其特征在于上述图像信息含上述多个像素各自的亮度信息，上述第二参数是根据基于连续的上述多个像素的数组的上述亮度信息变化得到的，有关上述记录介质表面凹凸周期的参数。
4.一种判别记录介质种类的记录介质判别方法，其特征在于包括以下步骤作为表示上述记录介质表面状态的图像信息，生成由对应于记录介质表面特定区域的多个像素构成的，包含与上述多个像素各自对应的亮度信息的图像信息的图像信息生成步骤；通过基于上述亮度信息的统计处理得到第一参数的第一步骤；得到有关基于连续的上述像素的数组的上述亮度信息变化的第二参数的第二步骤；以及根据上述第一参数和上述第二参数判别上述记录介质的种类的判别步骤。
5.根据权利要求4所述的记录介质判别方法，其特征在于上述第一参数是作为上述亮度信息中的最大值和最小值的差的亮度差、上述亮度信息的平均值、根据上述多个像素做成的统计曲线的峰值的亮度值中的任意一个。
6.根据权利要求5所述的记录介质判别方法，其特征在于上述亮度信息的平均值是上述亮度信息中的最大值和最小值的算术平均值、上述多个像素的各自的亮度信息的算数平均值中的任意一个。
7.根据权利要求4所述的记录介质判别方法，其特征在于上述第二参数是根据对上述图像信息进行了二值化处理后的二值化数据得到的参数，是上述二值数据中的相邻像素值反转的次数的反转次数、针对上述二值数据根据扫描宽度符号分配符号时的符号量的扫描宽度符号量、根据上述二值数据在相邻像素值中被判断为孤立像素的像素个数的孤立像素数中的任意一个。
8.根据权利要求7所述的记录介质判别方法，其特征在于上述二值化处理中使用的临界值是上述亮度信息的平均值，或者是根据上述多个像素做成的统计曲线的峰值的亮度值。
9.根据权利要求4所述的记录介质判别方法，其特征在于上述第二参数是相邻像素的亮度信息的差的正负号变化的次数。
10.根据权利要求4所述的记录介质判别方法，其特征在于上述判别步骤使用使上述第一参数及上述第二参数与上述记录介质种类相对应的表来判别上述记录介质的种类。
11.根据权利要求4所述的记录介质判别方法，其特征在于上述判别步骤根据与上述第一参数和上述第二参数各自对应的多个临界值来判别上述记录介质的种类。
12.根据权利要求11所述的记录介质判别方法，其特征在于上述多个临界值是根据上述记录介质的每个种类的上述第一参数和上述第二参数的取得分布所决定的值。
13.根据权利要求4所述的记录介质判别方法，其特征在于根据上述第一参数和上述第二参数来判别普通纸和涂层纸。
14.根据权利要求13所述的记录介质判别方法，其特征在于用来判别光泽胶片和光泽纸的上述第二参数的临界值比用来判别上述光泽纸和涂层纸的上述第二参数的临界值要大。
15.根据权利要求4所述的记录介质判别方法，其特征在于上述图像信息生成步骤拍摄上述记录介质上的特定区域，得到上述图像信息。
16.根据权利要求4所述的记录介质判别方法，其特征在于上述图像信息是一维或二维的图像信息。
17.根据权利要求16所述的记录介质判别方法，其特征在于上述图像信息生成步骤，在生成的上述图像信息是二维图像的图像信息的情况下，将其变换成一维图像信息。
18.一种判别记录介质种类的记录介质判别方法，其特征在于包括以下步骤作为表示记录介质表面状态的图像信息，生成由对应于记录介质表面的特定区域的多个像素构成的图像信息的图像信息生成步骤；取得根据上述多个像素做成的统计曲线的峰值的亮度值的像素数作为参数的步骤；以及根据上述参数判别记录介质种类的判别步骤。
19.根据权利要求18所述的记录介质判别方法，其特征在于根据上述多个像素各自的亮度信息，取得有关上述记录介质表面的凹凸大小的参数，上述判别步骤根据上述参数和有关上述记录介质表面的凹凸大小的参数来判别记录介质的种类。
20.一种向通过传送装置传送的记录介质，根据记录数据进行记录的记录装置，其特征在于包括作为表示通过上述传送装置传送的记录介质的表面状态的图像信息，生成由对应于记录介质表面特定区域的多个像素构成的，包含上述多个像素各自的亮度值的图像信息的图像信息生成装置；以及根据通过基于上述亮度信息的统计处理得到的第一参数和有关基于连续的上述多个像素的数组的上述亮度信息变化的第二参数来判别上述记录介质的种类的判别装置。
全文摘要
本发明的记录介质判别方法从记录介质表面的图像取得记录介质表面的特征，并根据它高精度地判别记录介质的种类。特别能够提高普通纸、喷墨用涂层纸和OHP胶片的判别精度。作为表示记录介质表面状态的图像信息，生成由对应于记录介质表面特定区域的多个像素构成的图像信息，并根据由图像信息得到的有关记录介质表面粗糙程度的参数和有关记录介质表面形状的参数，判别记录介质的种类。
文档编号G06T7/40GK1472502SQ03146669
公开日2004年2月4日 申请日期2003年7月10日 优先权日2002年7月10日
发明者辻本卓哉, 本卓哉 申请人:佳能株式会社