信息处理装置及信息处理方法与流程

本发明涉及信息处理装置及信息处理方法。

背景技术：

在打印工业中，通常在打印之后进行检查(产品检查)工作，以确保要交付给客户的打印成品没有缺陷并且在质量上没有问题。例如，存在这样一种技术，通过该技术，预先形成作为良品的打印成品的参照图像数据(以下称为参照数据)，并且通过将待检查的打印产品的打印图像数据(以下称为打印数据)与参照数据进行对比来自动进行检查。

在电子照相打印装置中，在输出操作期间，同一输入数据的输出成品的图像浓度或着色有时会根据打印装置的状态而变化。日本专利公开第2015-178970号公开了针对这样的情况的检查技术。即，在日本专利公开第2015-178970号中，如果在打印装置中发生诸如校准的变化，则重新生成用于对读取图像进行缺陷检查的主图像，并且将读取图像与主图像进行对比。

技术实现要素：

本发明的一个方面提供了一种信息处理装置，其包括：第一获得部，其用于获得参照图像的数据，该参照图像指示要由打印装置进行的打印输出的目标；第二获得部，其用于获得由打印装置打印的图像的数据；校正部，其用于基于参照图像与打印图像之间的全局图像浓度差来校正局部图像浓度差或参照图像；以及评估部，其用于基于校正后的参照图像与打印图像之间的局部图像浓度差来评估打印图像的质量。

本发明的一个方面提供了一种信息处理装置，其包括：第一获得部，其用于获得参照图像的数据，该参照图像指示要由打印装置进行的打印输出的目标；第二获得部，其用于获得由打印装置打印的图像的数据；校正部，其用于基于参照图像与打印图像之间的全局图像浓度差来校正参照图像与打印图像之间的局部图像浓度差；以及评估部，其用于基于校正后的局部图像浓度差来评估打印图像的质量。

本发明的一个方面提供了一种信息处理装置，其包括：第一获得部，其用于获得参照图像的数据，该参照图像指示要由打印装置进行的打印输出的目标；第二获得部，其用于通过读取由打印装置打印的图像来获得打印图像的数据；生成部，其用于通过使用将参照图像中关注像素位置处的像素与打印图像中关注像素位置处的像素之间的第一图像浓度差以及通过从第一图像浓度差中减去包括参照图像中关注像素位置处的像素的区域与包括打印图像中关注像素位置处的像素的区域之间的第二图像浓度差而获得的第三图像浓度差之一作为对应于关注像素位置处的像素的差分，来生成差分数据；以及评估部，其用于基于差分数据来评估打印图像的质量。

本发明的一个方面提供了一种信息处理方法，其包括：获得参照图像的数据，该参照图像指示要由打印装置进行的打印输出的目标；获得由打印装置打印的图像的数据；基于参照图像与打印图像之间的全局图像浓度差来校正局部图像浓度差或参照图像；以及基于校正后的参照图像与打印图像之间的局部图像浓度差来评估打印图像质量。

本发明的一个方面提供了一种信息处理方法，其包括：获得参照图像的数据，该参照图像指示要由打印装置进行的打印输出的目标；获得由打印装置获得的打印图像的数据；基于参照图像与打印图像之间的全局图像浓度差来校正参照图像与打印图像之间的局部图像浓度差；以及基于校正后的局部图像浓度差来评估打印图像的质量。

本发明的一个方面提供了一种信息处理方法，其包括：获得参照图像的数据，该参照图像指示要由打印装置进行的打印输出的目标；通过读取由打印装置打印的图像来获得图像的数据；通过使用将参照图像中关注像素位置处的像素与打印图像中关注像素位置处的像素之间的第一图像浓度差以及通过从第一图像浓度差中减去包括参照图像中关注像素位置处的像素的区域与包括打印图像中关注像素位置处的像素的区域之间的第二图像浓度差而获得的第三图像浓度差之一作为对应于关注像素位置处的像素的差分，来生成差分数据；以及基于差分数据来评估打印图像的质量。

通过以下对示例性实施例的描述(参照附图)，本发明的其他特征将变得明显。

附图说明

图1是示出根据第一实施例的打印系统的功能构造的示例的图；

图2是示出根据第一实施例的信息处理装置的功能构造的示例的图；

图3是示出根据第一实施例的信息处理方法的处理的示例的流程图；

图4是示出根据第一实施例的差分生成处理的示例的流程图；

图5是用于说明根据第一实施例的要由生成单元进行的处理的图；

图6是示出根据第一实施例的打印装置的打印浓度随时间变化的示例的图；

图7是用于说明根据第一实施例的要由生成单元进行的处理的重要性的图；

图8是示出根据第二实施例的信息处理装置的功能构造的示例的图；

图9是示出根据第二实施例的信息处理方法的处理的示例的流程图；

图10是示出根据第二实施例的信息处理装置的确定处理的示例的流程图；

图11a和图11b是用于说明根据第二实施例的要由信息处理装置进行的确定处理的图；

图12是示出根据第二实施例的打印装置的打印浓度随时间变化的示例的图；

图13是用于说明根据第二实施例的要由信息处理装置进行的更新处理的图；

图14是示出根据第二实施例的不同确定处理的示例的流程图；

图15是用于说明根据第二实施例的长时段图像浓度变动(longperiodimagedensityvariation)的图；以及

图16是示出根据第一实施例的信息处理装置的通知处理的示例的流程图。

具体实施方式

在日本专利公开第2015-178970号中，仅当在打印装置中发生诸如校准的明显变化时才重新生成主图像。因此，该技术不能应对未伴随明显变化的图像浓度变动，例如图像浓度随时间的变动，并且因此在一些情况下不能精确地检查打印装置的输出。

本发明的一个实施例可以提供用于即使在打印装置中没有发生明显变化时也精确地检查打印装置的输出的处理。

在下文中，将参照附图详细描述实施例。注意，以下实施例不旨在限制所要求保护的发明的范围。在实施例中描述了多个特征，但是没有对要求所有这些特征的发明作出限制，并且多个这样的特征可以适当地组合。此外，在附图中，对于相同或类似的构造给出了相同的附图标记，并且省略其冗余描述。

[第一实施例]

当将指示打印输出的目标的参照图像(参照数据)的像素值与打印图像(打印数据)的像素值进行对比并评估打印数据的图像质量(质量)时，根据第一实施例的信息处理装置基于参照数据与打印数据之间的全局图像浓度差校正参照数据的像素值。如稍后将参照图4到图7详细说明的，信息处理装置在参照数据与打印数据的对应对比区域中通过使用局部区域中的平均像素值来校正像素值，并且基于校正后的像素值来检测缺陷。该处理可以减小随时间在参照数据上发生的全局打印图像浓度变动的影响，并且因此可以进行更适当的缺陷检测。

注意，全局图像浓度变动(图像浓度差)是任意调色剂颜色对于参照数据的图像浓度差，其根据时间的推移均匀地出现在整个打印数据中，例如如图6所示。图6是示出在电子照相打印装置中对于给定调色剂颜色的预定像素值的输出图像浓度差作为经过时间的函数的曲线图。在电子照相打印装置中，即使在给出相同的输入数据时，输出打印产品的图像浓度或着色有时也根据输出操作期间的状态而变化。在图6所示的示例中，在时间t2，调色剂被补充到打印装置内部，并且打印图像浓度上升。图6的细节将在后面说明。

图1是示出包括根据第一实施例的信息处理装置的打印系统的构造的示例的框图。根据本实施例的包括信息处理装置100的打印系统包括打印服务器180和打印装置190。打印服务器180生成要打印的当前打印作业，并将该打印作业输入到打印装置190。基于输入的打印作业，打印装置190在放置在给纸单元191中的打印介质上形成图像。对其上形成图像的打印介质没有特别的限制，下面将通过假设使用纸(打印纸)作为打印介质来进行说明。用户预先在打印装置的给纸单元191中放置打印纸。当输入打印作业时，打印装置190沿着传送路径192将打印纸传送到信息处理装置100，同时在正表面或两个表面上形成图像。

信息处理装置100通过从传送路径192连接的传送路径110传送纸张，即由打印装置190通过传送路径192传送的打印产品，并且同时对打印产品进行检查处理以检测对于参照数据的缺陷，并且将打印产品供应到对应于检查结果的托盘。信息处理装置100包括cpu101、ram102、rom103、主存储设备104、读取设备105、打印装置接口(i/f)106、通用i/f107、用户接口(ui)面板108和主总线109。信息处理装置100还包括连接到传送路径192的打印产品传送路径110，用于通过检查处理的打印成品的出纸托盘111，以及用于由于发现缺陷而未通过检查的打印产品的出纸托盘112。在下面的说明中，由于未检测到缺陷而通过了由信息处理装置100进行的检查的打印产品将被称为打印成品。

cpu101是用于全面控制信息处理装置100的各个单元的处理器。ram102用作cpu101的主存储器和工作区域。rom103存储要由cpu101执行的程序。主存储设备104存储要由cpu101执行的应用程序和要在图像处理中使用的数据。读取设备105是扫描仪等，并且可以通过在传送路径110上读取从打印装置提供的打印产品的一个表面或两个表面来获得图像数据。打印i/f106连接到打印装置190，可以使打印产品处理定时与打印装置190同步，并且可以将他们的操作状态彼此通信。通用i/f107是诸如usb或ieee1394的串行总线接口，并且该接口被用户用于例如获得和取出诸如日志的数据。ui面板108是液晶显示器等，该面板用作信息处理装置100的ui，并且通过显示信息处理装置来通知用户当前状态和设置。ui面板108还可以是触摸面板并且可以包括输入按钮，以接受来自用户的指令。主总线109连接信息处理装置100的独立单元。cpu101可以操作信息处理装置100或打印系统的各个内部部件。例如，cpu101可以同步操作传送路径，并且根据检查结果选择性地将打印产品传送到合格产品的出纸托盘111或不合格产品的出纸托盘112。

图2是示出图1中所示的信息处理装置100的功能构造的示例的框图。信息处理装置100包括输入端子201、读取单元202、参照数据保持单元203、打印数据保持单元204、生成单元205、检查单元206、管理单元207和输出端子208。输入端子201接收控制信号作为信息处理装置100的输入，该信号根据需要发送或与打印装置190的打印产品输出同步发送。输出端子208基于检查单元206进行的检查结果，输出用于打印系统的内部操作的控制信号。当控制信号输入到输入端子201时，读取单元202获得传送路径110上的打印产品的图像数据。根据由读取设备105读取的图像，将由读取单元202获得的该图像数据分类为参照数据或打印数据。参照数据存储在参照数据保持单元203中，打印数据存储在打印数据保持单元204中。生成单元205对比参照数据和打印数据，并生成差分数据作为对比结果。由生成单元205生成的差分数据将在后面参照图4到图7描述。基于由生成单元205生成的差分数据，检查单元206确定打印产品是否具有缺陷。然后，基于确定结果，检查单元206经由输出端子208输出用于打印系统的内部驱动单元的控制信号。管理单元207与各个功能单元交换信息，收集并管理诸如当前处理的图像的数量和错误的存在/不存在等操作信息，并根据需要将结果作为日志输出或向整个打印系统发送控制信号。

图3是示出要由根据本实施例的信息处理装置100进行的处理的过程的示例的流程图。cpu101读取与图3所示的该流程图对应的程序并执行该程序。在下面的说明中，各个步骤将通过在参照编号之前附加s来表示。

在s301中，信息处理装置100获得参照数据。为此，用户通过打印装置打印少量的打印产品，并且从打印产品中选择没有缺陷并且可以作为成品交付的良品。然后，读取单元202通过读取所选择的良好打印产品来获得图像数据。该良品的图像数据被分类为参照数据并存储在参照数据保持单元中。参照数据的格式没有特别限制，并且在接下来的说明中假设参照数据通过rgb8位格式获得(即，参照数据由具有r、g和b通道作为元素的三维矢量阵列表示)。在本示例中，在s301中选择良品需要目视检查，但是可以在以下要说明的后续处理中进行自动检查处理。在s302中，管理单元207将指示打印成品的数量的内部计数设置为1。在s303(将在下面描述)中的循环中，使用该计数直到打印成品达到预定数量。

在s303到s311中，打印装置190进行生产操作，并将打印产品分类为打印成品和不合格产品。信息处理装置100基于与打印装置190同步的输入控制信号，对从打印装置190顺序供应的打印产品重复s303到s311中的处理，直到打印成品达到预定数量。在s304中，读取单元202读取从打印装置190输出的打印产品，并且生成打印数据作为要检查的图像。该打印数据被存储在打印数据保持单元204中。打印数据的格式没有特别限制，并且该数据是与参照数据相同的格式，即本实施例中的rgb8位格式。

在s305中，基于在s301中获得的参照数据和在s304中获得的打印数据，生成单元205通过考虑图像之间的全局图像浓度差来获得指示作为良品的参照数据与打印数据之间的差的差分数据d。因此，生成单元205基于图像之间的全局图像浓度差来校正参照数据的像素值。然后，可以通过计算与校正后的图像数据的差分来获得差分数据d。假设在s305中获得的差分数据为与参照数据和打印数据大小相同的图像数据。稍后将参照图4描述获得处理的细节。

在s306中，检查单元206对差分数据d进行打印产品缺陷检测处理。差分数据d记录指示各个像素的图像之间的差的值。因此，如果在差分数据d上存在满足预定条件的区域，则检查单元206可以将该区域检测为指示打印产品的缺陷的区域。存在于差分数据d并且指示打印产品缺陷的区域可以是差的值超过预定值的像素，可以是像这样的像素区域超过预定面积的区域，或者可以是这样的像素区域形成预定形状(例如线)的区域。这些区域可以通过使用公知的技术来检测，例如，图像滤波处理，或者计算与行方向相对应的行或列中的像素值的和的处理。如果检测到指示如上所述的缺陷的区域，则检查单元206可以将对应的打印数据视为不合格数据。相反，如果像素值在差分数据d的整个区域上为0或足够小，即，如果在参照数据与打印数据之间没有差，则可以将与打印数据对应的打印产品视为良品，并将打印产品分类为打印成品。

在s307中，检查单元206确定是否通过s306中的缺陷检测处理检测到缺陷。如果没有检测到缺陷，则结果为“合格”，并且处理前进到s308。在s308中，检查单元206向打印系统输出控制信号，以将打印产品发送到用于打印成品的托盘111。在s309中，管理单元207使打印成品计数递增1，并且使处理前进到s311。如果检查单元206在s307中确定检测到缺陷，则检查结果为“不合格”，并且处理前进到s310。在s310中，检查单元206向打印系统输出控制信号，以将打印产品发送到用于不合格产品的托盘112，并且使处理前进到s311。注意，信息处理装置100还可以包括用于不合格产品的多个托盘112，并且根据检测到的缺陷的类型和程度选择性地将打印产品发送到这些托盘。在s311中，检查单元206确定打印成品计数是否已经达到预定数量。如果该计数已经达到预定数目，则检查单元206终止处理。如果没有，则检查单元206使处理返回到s303。在该过程中，可以自动地将打印产品分类为合格产品和不合格产品，并通过采用合格产品作为最终成品来获得保证预定质量的预定数量的成品。

现在将参照图4说明s305中的差分数据生成处理。图4是示出生成单元205从打印数据p和参照数据r生成差分数据d的处理的过程的示例的流程图。为了便于说明，假设打印数据p和参照数据r大小相同，并且在扫描期间既没有发生位置偏差也没有发生旋转偏差。还假设特定像素位置(x,y)对应于图像上的相同位置。

在s401中，生成单元205通过使用打印数据p的像素p(x,y)作为关注像素来重复s401到s409中的处理。在s402中，生成单元205计算打印数据p的关注像素p(x,y)的周边区域中的r、g和b通道中各个通道的平均值mp。在这种情况下，mp是三维向量，并且各个元素对应于r、g和b通道中的各个通道。图5是用于说明关注像素p(x,y)与其周边区域之间的关系以获得平均值mp的图。在图5中，像素501是关注像素p(x,y)，以关注像素为中心的7×7区域502是用于获得平均值的区域(平均值获得区域)。注意，为了便于说明，平均值获得区域具有7×7个像素，但该区域不特别限于该值，并且也可以使用具有适当期望尺寸的部分区域。

在s403中，生成单元205以与在s402中相同的方式计算参照数据r的关注像素r(x,y)的周边区域中的r、g和b通道中的各个的平均值mr。与mp一样，mr是对应于r、g和b通道中的各个的三维向量。在s404中，生成单元205根据下面的等式(1)计算d0作为差分数据d的位置(x,y)中的像素值候选。也就是说，d0是打印数据与参照数据的对应位置中的像素值之间的简单差分，并且是具有对应于r、g和b通道的元素的三维向量。

d0＝p(x,y)-r(x,y)...(1)

然后，在s405中，生成单元205根据下面的等式(2)，计算d1作为在差分数据的位置(x,y)处与d0不同的像素值候选。即，d1是在打印数据p和参照数据r的对应位置上，通过使用mp-mr作为用于匹配周边区域中的平均值的偏移而校正的打印数据与参照数据之间的像素值的差分。更具体地，由于p(x,y)和r(x，y) (mp-mr)的周边区域中的像素值的平均值匹配，因此可以在消除图像之间的全局图像浓度差的同时计算差分。稍后将参照图6和图7详细描述该过程的意义。与d0一样，d1也是具有对应于r、g和b通道的元素的三维向量。

d1＝p(x,y)-r(x,y)-(mp-mr)...(2)

在s406中，生成单元205计算d0和d1的平方范数，并确定哪个较小。如果d0的平方范数较小，则处理前进到s407。如果不是，则处理前进到s408。在s407或s408中，生成单元205采用在s406中发现具有较小平方范数的d0和d1中的一个作为差分数据d的位置(x,y)中的像素值d(x,y)，并且使处理前进到s409。在s409中，生成单元205确定是否已经对打印数据p和参照数据r的所有像素位置进行了s401到s408中的处理。如果在s409中为是，则生成单元205终止处理，否则，则返回处理到s401。

通过对打印数据p和参照数据r的所有像素位置重复进行上述s401到s409，确定差分数据d的所有像素值，并且获得差分图像数据d。结果，差分数据d具有与打印数据p和参照数据r的尺寸和通道数相同的尺寸和通道数，并且像素位置(x,y)对应于这些图像数据中的相同位置。

在如上所述的处理中，可以基于参照数据与打印数据之间的全局图像浓度差来校正参照数据的像素值，并基于校正后的像素值获得差分数据d。下面将说明进行校正的意义。再次参照图6，从开始打印产品的输出的时间t0经由时间t1到时间t2，在图像浓度逐渐减小的方向上发生图像浓度变动。另外，如前所述，在时间t2，在打印装置内部发生调色剂补充，因此打印的图像浓度开始上升。这些图像浓度变动经常发生在整个输出打印图像上。

如果由上述打印装置的特性引起的图像浓度变动过大，则即使在打印产品上也可以通过视觉确认该变动，因此存在打印产品具有缺陷的可能性。然而，与仅在一个图像中的局部区域中存在图像浓度差的情况不同，如果在整个打印数据中均匀地产生与参照数据的图像浓度差，则该差在视觉上不明显，因此有时认为这种情况是允许的。检查打印产品的目的就是确保打印成品在质量上没有问题。但是，如果质量优先，检查标准过于严格，不合格产品的数量就会增加，这可能会降低生产率，对交货期和成本产生不良影响。相应地，简单地对每种情况设定过分严格的检查标准是不合适的，可取的是逐个案件适当地设定检查标准。

下面将说明如上所述允许不明显的图像浓度差的情况。在时间t0获得参照数据的情况下，即使在输入相同像素值时，在时间t1的打印图像浓度也偏移由宽度601指示的量。该图像浓度差出现并作为读取像素值的差记录在由生成单元205生成的差分数据d中。对于这样的差分数据d，如果进行如s306中那样的基于差分数据d但仅使用d0的缺陷检测处理，即，如果进行不考虑允许的均匀图像浓度差的存在的检查，则由于实际上是不明显的且允许的均匀图像浓度差的浓度偏移，检查的精确度可能会降低或可能检测到错误的结果。从这个观点出发，根据本实施例的检查单元206基于像素值在局部区域中的分布来校正参照数据，以通过考虑如上所述的均匀图像浓度差来生成差分数据d。即，在这种情况下进行如上所述的校正，其中d1＝p(x,y)-r(x,y)-(mp-mr)。差分d1是通过从d0中减去作为平均值的差(mp-mr)计算的两个图像p与r之间的图像浓度差而获得的。或者，从变形d1＝(p(x,y)-mp)-(r(x,y)-mr)可以明显看出，也可以解释为该差分是在打印数据p和参照数据r的平均值匹配之后计算的。在任一解释中，根据本实施例的检查单元206可以通过计算d1从差分数据d中去除允许图像浓度差。这使得能够通过减小全局图像浓度差的影响来进行检查。

然而，在某些情况下，在计算差分数据d时使用d1反而会降低检查精度。下面将参照图7对这种情况进行说明。图7是示出给定关注像素(x,y)周围的参照数据701和相应位置的打印数据704的图。参照数据701包含关注像素702和平均值获得区域703。打印数据704包含关注像素705和平均值获得区域706。打印数据704具有缺陷区域707(阴影部分)，该缺陷区域707具有与参照数据701的对应区域中的像素值大不相同的像素值。为了便于说明，假设参照数据和打印数据的对应像素位置中的像素值在除缺陷区域707之外的区域中相同。即，由于图7中的两个关注像素的像素值是相同的，因此在缺陷检测中使用的差分数据d中的关注像素(x,y)的像素值以不能检测到缺陷的0或接近零的值为最佳。然而，当d0为0时，在计算d1时要使用的mr和mp具有与缺陷区域707的进入平均值获得区域706的那部分相对应的不同值。即，根据d1的等式，调整像素值以消除mr与mp之间的差。因此，尽管除了缺陷区域707之外的区域没有差分，但是702与705之间的差分包括缺陷区域707的差，并且成为了显著值。

当考虑到这一点时，如果在缺陷区域与平均值获得区域交叠的区域中，即在缺陷区域的周边部分中使用计算值d1，则缺陷区域的像素值差分被包括在差分数据d中的关注像素的d1的计算中，并且其导致在差分数据d中的关注像素的不期望的像素值移位，就像缺陷区域模糊和扩展一样。即，分辨率和精度显著降低。这会降低稍后s306中的缺陷检测处理的精确度。

如上所述，因此，根据本实施例的生成单元205在生成差分数据d时，可以采用d1和d0中具有较小平方范数的一个作为差分数据d的各个像素的像素值。根据该处理，可以通过调整平均值来减小视觉上不明显的全局图像浓度差的影响，同时如上所述防止缺陷区域的差分被包括在缺陷区域的周边部分中的关注像素的差分中。这提高了差分数据的生成精度，并且还可以有助于提高检查本身的精度和生产率。

根据本实施例的生成单元205通过使用整个参照数据和整个打印数据中的各个来生成差分数据，但是本发明不限于此。生成单元205可以通过使用参照数据和打印数据中的各个的一部分来部分地生成差分数据，并且可以对部分生成的数据顺序地进行后续检查处理。

在根据本实施例的信息处理装置100中，生成单元205可以在s403中计算mr，或者每当处理新的打印数据时重新获得在过去的处理中使用的mr。例如，当参照数据被生成一次并且在预定期间保持不变时，参照数据保持单元203可以存储从过去的处理中使用的参照数据计算出的mr，并且生成单元205可以在每当进行处理时读出所存储的mr。

在本实施例中，假设打印数据p和参照数据r具有相同的大小，并且在扫描期间既没有发生位置偏差也没有发生旋转偏差。然而，在实际处理中，在扫描期间可能会发生类似这些偏差。从这个观点出发，信息处理装置100可以对扫描的打印数据进行校正扫描期间的位置偏差和旋转偏差的处理。例如，在获得打印数据之后(s304与s305之间)，信息处理装置100对参照数据和打印数据进行特征点提取处理，从而获得两个图像数据的对应点。然后，信息处理装置100可以获得与所获得的对应点匹配的变换公式(例如，仿射变换)，并且通过应用该公式来校正偏差。这里使用的特征点提取处理没有特别限制，并且可以使用公知的方法，例如sift、surf、orb或akaze。在s404中，对于关注像素p(x,y)，生成单元205还可以获得与参照数据上关注像素r(x,y)的差分，以及与r(x,y)周边区域各个像素的差分。在这种情况下，生成单元205可以从r(x,y)的周边区域中的像素中选择与p(x,y)的差分最小的像素，并采用所选择的最小差分作为d0。即，可以从关注像素的周边区域获得使与p(x,y)的图像浓度差最小的点作为对应点。

此外，由于像素值在图像的边缘部分(像素值在几个像素中急剧变化的区域，如在白背景上的黑线等)中变化较大，因此在差分数据的计算中，即使具有较小视觉影响的微小偏差(例如大约一个像素偏差)也可以被计算为大的差分。从这个观点出发，在用于确定差分数据的像素值d(x,y)的s407和s408中，生成单元205可以确定通过将d0或d1乘以考虑到边缘区域的加权因子而获得的值作为d(x,y)的值。即，可以通过使用边缘提取滤波器来获得图像的边缘分量，然后将差分d0或d1乘以加权因子来确定像素值d(x,y)，使得边缘分量越大，加权因子减小的差分就越多(加权因子越接近0)。这种加权因子的一个示例是边缘分量的倒数。注意，这里使用的加权分量可以是与如上所述的边缘分量相对应的加权分量，并且也可以是通过获得图像的各个区域的频率特性而生成的加权分量。这种基于频率特性的加权分量在高频区域中更多地减小差分。这样的处理可以防止大于视觉影响的值被计算为差分数据。

[第二实施例]

根据第二实施例的信息处理装置检测参照数据与打印数据之间的全局图像浓度差，并根据图像浓度差校正参照数据。在本实施例中，将参照数据更新为打印数据。因此，除了信息处理装置800包括确定单元802、更新单元803和生成单元801而不是生成单元205之外，根据本实施例的信息处理装置800具有与第一实施例的信息处理装置100相同的构造，因此将省略重复说明。图8是示出根据本实施例的信息处理装置800的功能构造的示例的框图。管理单元207可以与确定单元802和更新单元803交换信息，但是图8没有示出这种信息交换，以避免复杂性。

除了生成单元801仅使用d0而不使用d1之外，生成单元801以与根据第一实施例的生成单元205相同的方式生成差分数据d，并且获得对于确定图像之间是否产生全局图像浓度差而言所必需的信息，稍后将详细描述。基于由生成单元801获得的信息，确定单元802确定在参照数据与打印数据之间是否产生了全局图像浓度差。如果确定单元802确定产生了全局图像浓度差，则更新单元803校正参照数据。

下面将参照图9说明信息处理装置800要进行的处理。图9是示出根据本实施例的要由信息处理装置800进行的处理的过程的示例的流程图。在图9所示的示例中，除了代替s305进行s901，并且在s309之后处理s902和s903之外，进行与图3所示相同的处理，因此将省略重复说明。

在s901中，生成单元801基于在s301中获得的参照数据和在s304中获得的打印数据，除了不使用d1而仅使用d0之外，通过与第一实施例中相同的方法获得差分数据d。生成单元801还获得对于确定图像之间是否产生全局图像浓度差而言所必需的信息。然后，确定单元802基于由生成单元801获得的信息，确定是否产生全局图像浓度差。下面将参照图10说明在s901中进行的差分数据生成处理。

图10是示出根据第二实施例的信息处理装置800生成差分数据d并从生成的差分数据确定在打印数据p与参照数据r之间是否产生全局图像浓度差的处理的过程的示例的流程图。为了便于说明，假设打印数据p和参照数据r具有相同的尺寸，并且在扫描期间既没有发生位置偏差也没有发生旋转偏差。还假设像素位置(x,y)对应于两个图像中的相同位置。在s1001中，生成单元801将变量dev初始化为0。变量dev表示差分数据中的像素位置当中的、打印数据与参照数据的对应位置中的像素值之间的差满足预定条件的位置数量。在该示例中，变量dev是通过灰度转换使打印数据与参照数据的对应位置中的像素值之间的差落在预定范围之外的像素数量，但是本发明并不特别限于此。

在s1002中，生成单元801通过使用打印数据的像素p(x,y)作为关注像素来重复s1002到s1008中的处理，直到处理完打印数据上的所有像素。在s1003中，生成单元801以与第一实施例的s404中相同的方式计算打印数据p与参照数据r的对应位置(x,y)中的像素值之间的差分d0。在s1004中，生成单元801将差分数据d的像素位置(x,y)中的像素值确定为在s1003中计算的d0的值。

在s1005到s1008中，生成单元801获得对于确定图像之间是否产生全局图像浓度差而言所必需的信息。首先，在s1005中，生成单元801对p(x,y)和r(x,y)的像素值进行灰度化(一维转换)。然后，生成单元801计算p(x,y)与r(x,y)的灰度化像素值之间的差作为变量dl。图10将此灰度化计算示为灰度()。生成单元801要进行的灰度化处理没有特别限制，因此可以使用任意方法。例如，将r(x,y)、g(x,y)和b(x,y)设为像素位置(x,y)中的r、g和b通道的元素的值，生成单元801可以通过使用如下等式(3)所示的加权线性和来计算灰度(x,y):

灰度(x,y)＝0.21×r(x,y) 0.72×g(x,y) 0.072×b(x,y)...(3)

生成单元801还可以通过应用将由读取单元202获得的图像的颜色空间中的亮度、明度或图像浓度(光学浓度)转换为灰度的转换函数来计算灰度(x,y)。此外，生成单元801可以预先获得上述转换函数的特性作为lut(查找表)，并且通过lut处理获得灰度(x,y)。

在s1006中，生成单元801使用两个预定阈值th1和th2(0≤th1≤th2)，并且确定变量dl是否落在th1(含)到th2(含)的范围内。如果dl落在该范围内，则处理前进到s1008。如果dl落在该范围之外，则处理前进到s1007。在s1007中，生成单元801将变量dev的值递增1，并且使处理前进到s1008。在s1008中，生成单元801确定是否已经对打印数据p和参照数据r的所有像素位置进行了s1002到s1007中的处理。如果在s1008中为是，则生成单元801使处理前进到s1009，如果不是，则返回到s1002。

在s1009中，确定单元802确定变量dev的值是否为1或以上。如果dev不是1或以上，即，如果变量dl在所有像素位置中落在预定范围(th1(含)到th2(含))内，则处理前进到s1011。否则，即，如果变量dl落在预定范围之外，则处理前进到s1010。在s1010中，确定单元802确定未检测到图像之间的全局图像浓度差，并且使处理前进到s306。在s1011中，确定单元802确定检测到图像之间的全局图像浓度差，并且使处理前进到s306。

注意，在s306中，检查单元206以与第一实施例中相同的方式对差分数据d进行打印产品缺陷检测处理，但是如上所述，本实施例中的差分数据d通过仅使用d0来获得。然而，在s306的处理中，与s901不同，也可以像第一实施例中使用的差分数据d一样，通过使用d1和d0来获得差分数据，并使用所获得的差分数据。

在s309之后的s902中，更新单元803通过参照在s1009到s1011中进行的图像浓度差确定的结果来确定是否在图像之间检测到全局图像浓度差。如果确定为“是”，即，如果在s307中未检测到缺陷并且在s1011中检测到全局图像浓度差，则处理前进到s903。在s903中，更新单元803通过在s304中参照的打印数据来更新存储在参照数据保持单元203中的参照数据。即，参照数据被打印数据改写。然后，处理前进到s311。如果在s902中的确定为“否”，即，如果在s307中未检测到缺陷并且在s1010中未检测到全局图像浓度差，则不更新参照数据，并且处理前进到s311。

如果上述处理完成，则信息处理装置800使处理从s311返回到s303，并且对下一个打印产品重复该处理。特别是在s903中更新参照数据的情况下，更新后的参照数据被用于下一个和后续处理。

根据如上所述的处理，可以通过使用打印数据与参照数据之间的像素值的差分和预定阈值来确定图像之间是否产生了全局图像浓度差，并且基于确定结果来校正(更新)参照数据。参照图11(a)、图11(b)、图12和图13来说明该校正的意义。在图11(a)和图11(b)中，横坐标表示像素位置，纵坐标表示灰度化的像素值。此外，纵坐标表示上半部分接近白色(低图像浓度)的值，以及下半部分接近黑色(高图像浓度)的值。在图11(a)中，曲线1101表示在给定参照数据r(x,y)被灰度化的情况下各个像素的灰度值gray(r(x,y))。通过将阈值th1和th2添加到曲线1101的像素值，分别获得曲线1102和1103。

图11(b)表示与图11(a)所示的、通过从各个曲线中减去曲线1101以使曲线1101成为图形的基础的情况相同的情况。参照图11(b)，曲线1101处于与横坐标交叠的位置。此外，曲线1102对应于其值为th1的曲线1105，并且曲线1103对应于其值为th2的曲线1106。当在s902和s903中更新参照数据时，所有dl值都落在作为阈值集的th1(含)到th2(含)的范围内，即，在图11(b)中的打印数据的所有像素位置中，值存在于曲线1105与曲线1106之间(在阴影部分中)。

图12是表示打印装置的图像浓度随时间变动的、打印的图像浓度是经过时间(或打印产品的数量)的函数的示例的图。在该示例中，在时间0获得参照数据r，并且基于在时间t的输出打印产品获得要检查的打印数据p。另外，在打印数据p中，在整个图像上出现基于时间0的图像浓度(例如，时间t的宽度1201)的各个时间的图像浓度差。

信息处理装置800可以在检测到整个图像上的图像浓度差的情况下更新参照数据，该图像浓度差在视觉上不明显并且被认为是允许的。该在整个图像上的视觉上不明显且允许的图像浓度差假定满足例如以下条件(a)到条件(c)：

(a)差分的绝对值在图像的整个区域中不超过预定值

(b)差分的正方向或负方向在图像的整个区域中是恒定的

(c)差分的绝对值可视为是在图像的整个区域中几乎恒定的值

条件(a)对应于打印产品是合格产品的状态。可以设置条件(a)的原因是，图像之间的大的图像浓度差，不论该差是局部差还是整个图像上的均匀差，都不能被认为是视觉上允许的。条件(b)和条件(c)对应于在整个图像上产生可被视为均匀的图像浓度差的状态。如果打印数据与条件(b)或条件(c)相反，则在打印数据中产生局部图像浓度差。

另外，如果要更新的参照数据在更新之前和之后几乎保持不变，则信息处理装置800不需要通过假设更新没有或几乎没有差别来进行该更新。与此相对应，可以将下面的条件(d)添加到上述条件中。

(d)差分的绝对值在图像的整个区域中等于或大于预定值

参照图9和图10说明的实施例通过体现条件(a)到条件(d)来实现，使得变量dl在图像的整个区域中等于或大于阈值(th1)并且等于或小于阈值(th2)。下面将参照图13，以叠加在图11(b)上的形式说明参照数据更新和参照数据未更新的情况的示例。

实线1301、虚线1302和点划线(alternatelongandshortdashedline)1303是表示对应于不同打印产品的打印数据的像素值的灰度值dl的曲线。由于实线1301存在于整个区域中满足条件的阴影部分中，因此实线1301满足条件，因此在s903中更新参照数据。这相当于打印产品是合格产品并且检测到全局图像浓度差的情况。虚线1302部分地延伸到阴影部分的外部，因此不更新参照数据。这相当于打印产品未通过检查的情况。点划线1303是完全dl≒(约等于)0，并且延伸到阴影部分之外，因此不更新参照数据。这相当于打印产品是合格产品但由于图像浓度差小而不需要更新参照数据的情况。

如上所述的这种处理可以从参照数据与打印数据的像素位置之间的像素值的差来检测图像之间的全局图像浓度差。然后，可以基于该图像浓度差来校正参照数据。特别地，通过打印数据改写参照数据可以防止在差分数据中包括视觉上不明显的图像浓度差异。这有助于提高检测精度和生产率。

注意，在这种情况下，依次进行图9的s303到s311中的循环处理。因此，在随着时间连续地产生全局图像浓度差的情况下，在s902中检测到的全局图像浓度差也像图12所示的值一样随着时间连续地增加。在这样的示例中，在基于更新的参照数据的，随着时间连续地增加的图像浓度差的值再次落在预定范围(th1(含)到th2(含))内的情况下，再次更新参照数据，并且对新更新的参照数据进行以下处理。

还应注意，在图10所示的处理中，将确定变量dl为作为图像的整个区域中的阈值集合th1(含)到th2(含)的确定方法作为体现条件(a)到条件(d)的示例，但本发明并不特别限于此。例如，生成单元801可以通过使用统计特征量来体现条件(a)到条件(d)，并且确定是否更新参照数据。下面将参照图14说明这样的处理。

图14是示出使用统计特征量并由信息处理装置800进行的上述确定方法的示例的流程图。图14所示的示例使用三个变量max、sum和sum2代替变量dev。生成单元801通过使用max、sum和sum2来计算变量dl的绝对值的最大值、和以及平方和。因此，在图14所示的示例中，除了进行s1401代替s1001，进行s1402代替s1006和s1007，以及进行s1403到s1406代替s1009到s1011之外，进行的处理与图10中的相同。

在s1401中，生成单元801首先将变量max、sum和sum2初始化为0，并且使处理前进到s1002。此外，在s1005之后的s1402中，生成单元801将变量dl和变量max的绝对值中的较大的一个替换为变量max(图14通过max()示出了这一点)，将dl的值加到变量sum，并且将dl的平方的值加到变量sum2。在作为s1008之后的步骤的s1403中，即，作为针对所有像素位置完成从s1002到s1008的循环处理之后的步骤，生成单元801通过将变量sum除以像素值n来计算dl的平均值mean。此外，生成单元801从sum2和mean计算dl的方差值v。

从s1002到s1008的循环处理可以顺序地或并行地在独立像素位置上进行。当并行进行处理时，生成单元801将针对并行处理单元计算的dl的最大值设置为max，将dl的和设置为sum，并且将dl的平方和设置为sum2。此外，当像素数n是常数时，也可以从mean和v计算处理中省略使用n的除法处理。

在s1404中，确定单元802分别将计算出的max、mean和v与预定阈值th_max、th_mean和th_v进行对比。如果确定max等于或小于th_max、mean等于或大于th_mean，并且v等于或小于th_v，则确定单元802使处理前进到s1405，并且确定产生全局图像浓度差。如果不满足这些条件中的至少一个，则确定单元802使处理前进到s1406，并且确定没有产生全局图像浓度差。

当在s1404中将该确定与上述条件(a)到条件(d)进行核对时，确定为最大值max小于th_max的情况对应于条件(a)。确定平均值mean大于th_mean的情况对应于条件(d)，并且由于如果图像浓度差在正负之间移动，则平均值趋于减小，所以该情况还对应于条件(b)。v小于th_v的情况对应于条件(b)和条件(c)。这样的处理可以通过使用各个像素位置中的图像浓度差分布和统计特征量来检测图像之间的全局图像浓度差，并且更新参照数据。

如参照例如图11和图12所说明的，根据本实施例的生成单元801检测在图像浓度减小的方向上的图像浓度变动，但是本发明不特别限于此。例如，生成单元801可以检测在图像浓度增加的方向上的图像浓度变动，并且还可以检测在图像浓度增加和减少这两个方向上的图像浓度变动。为了检测在图像浓度增加的方向上的图像浓度变动，生成单元801可以设置诸如th1和th2的阈值以及在图像浓度增加的方向上的确定机制，并且进行如图10所示的确定处理。

根据本实施例的信息处理装置800还可以将条件(e)添加到要用于更新参照数据的条件中，在该条件(e)中，沿相同方向检测到图像浓度变动沿时间轴连续地增加或减少。即，当检测到图像浓度变动的长时段变动分量时，可以更新参照数据。长时段变动分量表示在预定时间或更长时间内连续检测到的具有相同符号的图像浓度变动分量。下面将参照图15来说明条件(e)。

图15是表示打印装置中的图像浓度变动的示例的图，在该打印装置中没有发生长时段图像浓度变动。参照图15，横坐标表示时间(或打印产品的数量)，纵坐标表示打印数据的相对图像浓度，以打印产品在时间0的图像浓度作为相对图像浓度的基准。在该图中，我们假设在时间t3满足第二实施例中的参照数据更新确定条件，并且在这种情况下打印数据比参照数据暗，因此当更新参照数据时图像浓度变高。附图标记1501表示这种情况下的图像浓度变动量。此外，假设在紧随时间t3之后的时间t4满足参照数据更新确定条件，并且在这种情况下打印数据比参照数据浅，因此当更新参照数据时图像浓度变低。在这种情况下，出现在短时间时段内将参照数据更新为相反方向的图像浓度，并且基准变得不稳定的现象。应当注意，当在时间t3进行处理时，未来的图像浓度变动是未知的。

通过考虑如上所述的现象，信息处理装置800还可以仅检测图像浓度变动中的长时段变动，以不通过过度捕捉在短时间内或意外地发生的图像浓度变动来更新参照数据。即，例如，信息处理装置800可以仅当在相同的方向上在时间上连续地检测到图像浓度变动时才更新参照数据。因此，作为在s902中为了使处理前进到s903而使用的条件，添加了检测到图像浓度变动并且连续检测到预定次数的相同方向上的图像浓度变动的条件。更新单元803还可以在管理单元207中存储关于检测到的图像浓度变动的信息的日志，并参照该日志。这样的处理可以提高作为目标的图像浓度变动的检测的精度或稳定性，并且防止不适当的参照数据更新。

根据本实施例的更新单元803通过由打印数据改写参照数据来更新参照数据，但是参照数据更新方法不特别限于此。更新单元803可以基于参照数据与打印数据的对应像素位置中的像素值之间的差分，通过算术运算来更新参照数据。例如，更新单元803可以将参照数据与打印数据的对应像素位置中的像素值的平均值设置为更新后的参照数据的像素值。更新单元803还可以通过对参照数据和打印数据的对应像素位置中的像素值进行加权相加来更新参照数据。此外，更新单元803可以基于检测到的图像之间的图像浓度差，通过在参照数据的像素值上加上一个值或将参照数据的像素值乘以一个值来更新参照数据。这样的处理可以减小更新参照数据时的变化幅度。

用于检测全局图像浓度差的阈值th1和th2可以是恒定的，而与参照数据的像素值的图像浓度无关，并且还可以根据打印装置的图像浓度变动的特性(所谓的图像浓度特性gamma)针对各个像素值而变化。即在图11a中，th1和th2可以根据曲线1101的高度(像素值)而变化，并且阴影部分的位置和高度以及曲线1102和1103的形状也可以变化。

[进行用户通知的示例]

本说明书公开了能够在自适应地插入调整处理的同时对打印装置中随时间发生的允许图像浓度变动进行检查处理的信息处理装置的示例。另一方面，如果图像浓度变动大，则该变动在视觉上具有大的影响，因此打印产品不被认可为合格产品。此外，在打印输出或图像浓度调整中存在已经发生异常的可能性，因此可能连续或频繁地输出类似的打印产品。如果在该状态下继续操作，则生产率降低，因此期望快速鼓励用户进行确认。从这个观点出发，如果检测到的图像浓度变动大于预定变动，则信息处理装置可以将该状态呈现给用户，并且鼓励用户确定是进行校准还是继续输出。另外，当鼓励该用户确定时，信息处理装置可以暂时停止当前正在进行的检查处理。

下面将参照图16来说明根据第一实施例的要由信息处理装置100进行的上述用户确定鼓励处理。在图16所示的该处理示例中，除了添加了s1601到s1605之外，进行的处理与图4所示的相同，因此将省略重复说明。在s304之后的s1601中，生成单元205将变量err初始化为0，并且使处理前进到s401。变量err是用于对参照数据与打印数据之间具有大的差分的像素进行计数并存储该计数的变量。在s404之后的s1602中，生成单元205确定在s404中计算出的d0的绝对值是否等于或小于预定阈值th_e。th_e是表示暗示打印装置异常的大的像素值的阈值，并且可以适当地设置为期望值。如果d0的绝对值等于或大于阈值th_e，则处理前进到s1603。如果不是，则处理前进到s405。在s1603中，生成单元205将变量err递增1，并且使处理前进到s405。在s1602中进行的处理中，也可以使用mp和mr来代替d0。

在s401到s409的循环处理之后的s1604中，生成单元205将变量err的值与预定阈值th_n_err进行对比。阈值th_n_err是针对发现在参照数据与打印数据之间具有大的差分的像素数量而设置的阈值。如果变量err等于或大于阈值th_n_err，则确定在整个图像中发生了暗示打印装置异常的大图像浓度变动。另一方面，如果变量err小于阈值th_n_err，则确定即使在对变量err进行计数，也是由于局部图像浓度变动，即由于除全局图像浓度差之外的缺陷而导致的。如果确定变量err等于或大于阈值th_n_err，则处理前进到s1605。如果不是，则生成单元205终止处理。在s1605中，生成单元205经由ui面板108通知用户打印装置异常的可能性，并且鼓励用户确定例如是否检查打印装置。当进行该通知时，信息处理装置100可以暂时停止打印装置的处理。此外，生成单元205鼓励用户作出决定的条件不限于s1604中的条件。例如，可以添加仅在相同方向上检测到图像浓度变动的条件，或者添加在时间上连续检测到图像浓度变动的条件。阈值th_n_err没有特别限制，并且可以根据条件给出作为期望值的阈值。这样的处理也可以由根据第二实施例的信息处理装置800来代替信息处理装置100来进行。在该处理中，当图像浓度变动落在预定范围内(例如，在th_e内)时，即使已经发生图像浓度变动，也可以通过考虑d1来确定打印产品是良品。另一方面，如果图像浓度变动超过预定范围，则向用户通知该信息。

在这样的处理中，如果检测到大的图像浓度差，则快速鼓励用户给出他或她的确认。这可以通过例如抑制不合格产品的生成而整体上提高生产率。

[日志]

当已经发生诸如图像浓度差的检测、参照数据的更新或对用户的通知的事件时，管理单元207还可以存储事件的发生时间、生成的作业和作为事件发生基础的数据。在这种情况下，管理单元207可以根据需要向用户输出这些信息。例如，这样的数据可以用于确认打印成品、检验结果的验证或打印装置的维护。

[用户模式]

如上所述，通过考虑与生产率的平衡而允许视觉上不明显的图像浓度差的情况是可能的，但是这种情况并不总是可能的，并且期望通过优先考虑质量来严格管理成品的情况也是可能的。从这个观点出发，可以将上述实施例实现为一种模式，并且可以根据用户案例来确定是否使用上述实施例的模式。

[颜色条件]

根据第二实施例的信息处理装置800通过对打印数据和参照数据进行灰度化来检测全局图像浓度差。在这种情况下，虽然容易允许灰度化的图像浓度差，但有时需要对诸如人的皮肤颜色和食物表皮颜色的颜色变动进行更严格的管理。从这个观点出发，信息处理装置800可以添加颜色变动条件，以检测图像浓度变动或更新参照数据。例如，当打印数据的r、g和b通道的像素值r:g:b落在对于参照数据的r:g:b的比率的预定范围内时，信息处理装置800可以检测图像浓度变动或更新参照数据。作为另一示例，当打印数据和参照数据的颜色空间被转换成色系颜色空间(例如，ciel*a*b*)，并且转换后的颜色变动落在预定范围内时，信息处理装置800可以检测图像浓度变动或更新参照数据。

在第一实施例和第二实施例中，从由读取设备105生成的打印数据的像素值来检测图像浓度变动。因此，可以通过将图像浓度变动检测处理包括在打印产品缺陷检测处理中来进行图像浓度变动检测处理，并且这消除了仅用于图像浓度变动检测的设备的需要。然而，本发明不限于此，并且信息处理装置还可以包括诸如图像浓度传感器的其他部件，并且通过使用图像浓度传感器测量打印产品的图像浓度来检测图像浓度变动。另外，读取设备105可以通过使用图像捕获设备来获得图像数据，而不是通过诸如扫描仪的系统来获得图像数据。此外，本发明不限于以上直接说明的内容，还可以通过组合在每个实施例中说明的元素和概念来实现。

其他实施方式

还可以通过读出并执行记录在存储介质(也可更完整地称为“非临时性计算机可读存储介质”)上的计算机可执行指令(例如，一个或更多个程序)以执行上述实施例中的一个或更多个的功能、并且/或者包括用于执行上述实施例中的一个或更多个的功能的一个或更多个电路(例如，专用集成电路(asic))的系统或装置的计算机，来实现本发明的实施例，并且，可以利用通过由所述系统或装置的所述计算机例如读出并执行来自所述存储介质的所述计算机可执行指令以执行上述实施例中的一个或更多个的功能、并且/或者控制所述一个或更多个电路执行上述实施例中的一个或更多个的功能的方法，来实现本发明的实施例。所述计算机可以包括一个或更多个处理器(例如，中央处理单元(cpu)，微处理单元(mpu))，并且可以包括分开的计算机或分开的处理器的网络，以读出并执行所述计算机可执行指令。所述计算机可执行指令可以例如从网络或所述存储介质提供给计算机。所述存储介质可以包括例如硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、分布式计算系统的存储器、光盘(诸如压缩光盘(cd)、数字通用光盘(dvd)或蓝光光盘(bd))、闪存设备以及存储卡等中的一个或更多个。

其他实施例

本发明的实施例还可以通过如下的方法来实现，即，通过网络或者各种存储介质将执行上述实施例的功能的软件(程序)提供给系统或装置，该系统或装置的计算机或是中央处理单元(cpu)、微处理单元(mpu)读出并执行程序的方法。

虽然参照示例性实施例对本发明进行了描述，但是应当理解，本发明并不限于所公开的示例性实施例。应当对所附权利要求的范围给予最宽的解释，以使其涵盖所有这些变型例以及等同的结构和功能。