(57)【要約】【課題】ユーザーにとって最適な交換部品を容易に選択できる画像形成装置を提供する。【解決手段】トナーを収容する交換部品Ｃａが装着される画像形成装置１は画像形成部３０と取得部１１と学習部１２と実行部１３とを備える。画像形成部３０はトナーを用いてシートに画像を形成する。取得部１１は、画像形成装置１の異常に関する情報と、画像形成部３０によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報と、交換部品Ｃａに関する情報とを取得する。学習部１２は、交換部品Ｃａに関する情報と関連付けて、画像形成装置１の異常に関する情報と、画像形成部３０によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報を学習する。実行部１３は、学習部１２の学習結果に基づいて、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する。【選択図】図５
2020154080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
消耗材を収容する交換部品が装着される画像形成装置であって、
前記消耗材を用いてシートに画像を形成する画像形成部と、
前記画像形成装置の異常に関する情報と、前記画像形成部によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを取得する取得部と、
前記交換部品に関する情報と関連付けて、前記少なくとも１つの情報を学習する学習部と、
前記学習部の学習結果に基づいて、前記消耗材の出所を推定することと、前記画像形成装置と前記交換部品との相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する実行部と
を備える、画像形成装置。
【請求項２】
前記画像形成装置と前記交換部品との相性に関する情報は、前記画像形成装置に異常が発生する確率を示す情報を含む、請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項３】
前記画像形成装置と前記交換部品との相性に関する情報は、前記画像形成部が前記消耗材を用いてシートに形成した前記画像の品質を示す情報を含む、請求項１または請求項２に記載の画像形成装置。
【請求項４】
シートに形成された画像を読み取る画像読取部をさらに備え、
前記取得部は、前記画像読取部が読み取った前記画像から、前記画像形成部によって形成された画像に関する情報を取得する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項５】
像担持体に担持された画像を検出する検出部をさらに備え、
前記取得部は、前記検出部が検出した前記画像から、前記画像形成部によって形成された画像に関する情報を取得する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記学習部の学習結果に基づいて、前記実行部は、前記画像形成装置のうち前記消耗材に関する構成の設定を調整する、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項７】
交換部品に収容された消耗材を用いてシートに画像を形成する画像形成装置と通信するサーバーであって、
前記画像形成装置の異常に関する情報と、前記画像形成装置によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを取得する取得部と、
前記消耗材の出所を推定することと、前記画像形成装置と前記交換部品との相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行するために、前記交換部品に関する情報と関連付けて、前記少なくとも１つの情報を学習する学習部と
を備える、サーバー。
【請求項８】
交換部品に収容された消耗材を用いてシートに画像を形成する複数の画像形成装置と、前記複数の画像形成装置の各々と通信するサーバーとを備え、
前記複数の画像形成装置の各々は、
前記消耗材を用いて画像を形成する画像形成部と、
画像形成装置の異常に関する情報と、前記画像形成部によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを取得する取得部と、
前記交換部品に関する情報と関連付けて、前記少なくとも１つの情報を学習する第１学習部と、
前記第１学習部の第１学習結果に基づいて、前記消耗材の出所を推定することと、前記画像形成装置と前記交換部品との相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する実行部と、
前記取得部が取得した前記少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを前記サーバーに送信する第１通信部と
を備え、
前記サーバーは、
前記第１通信部から送信された前記取得部が取得した前記少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを受信する第２通信部と、
前記交換部品に関する情報と関連付けて、前記少なくとも１つの情報を学習する第２学習部と
を備え、
前記第２通信部は、前記第２学習部による第２学習結果を示す情報を前記複数の画像形成装置の各々に送信し、
前記複数の画像形成装置の各々の前記実行部は、前記第２通信部から送信された前記第２学習結果に基づいて、前記第１学習結果を更新する、画像形成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成装置、サーバー及び画像形成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載の画像形成装置では、装着されているトナーカートリッジのような消耗品ユニットのメモリチップに記憶されている再生情報に基づいて、消耗品ユニットが純正品であるか、非純正品であるかの判別が行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２６５１１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の画像形成装置では、純正品の消耗品ユニットに非純正品の消耗材が収容されている場合、消耗品が非純正品であることがわからなかった。また、装着されている消耗品ユニットと画像形成装置との相性もわからなかった。従って、ユーザーにとって最適な消耗品ユニットを選択することが困難であった。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザーにとって最適な交換部品を容易に選択できる画像形成装置、サーバー及び画像形成システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の観点によれば、画像形成装置には、消耗材を収容する交換部品が装着される。画像形成装置は、画像形成部と、取得部と、学習部と、実行部とを備える。前記画像形成部は、前記消耗材を用いてシートに画像を形成する。前記取得部は、前記画像形成装置の異常に関する情報と、前記画像形成部によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを取得する。前記学習部は、前記交換部品に関する情報と関連付けて、前記少なくとも１つの情報を学習する。前記実行部は、前記学習部の学習結果に基づいて、前記消耗材の出所を推定することと、前記画像形成装置と前記交換部品との相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する。
【０００７】
本発明の第２の観点によれば、サーバーは、交換部品に収容された消耗材を用いてシートに画像を形成する画像形成装置と通信する。サーバーは、取得部と、学習部とを備える。取得部は、前記画像形成装置の異常に関する情報と、前記画像形成装置によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを取得する。学習部は、前記消耗材の出所を推定することと、前記画像形成装置と前記交換部品との相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行するために、前記交換部品に関する情報と関連付けて、前記少なくとも１つの情報を学習する。
【０００８】
本発明の第３の観点によれば、画像形成システムは、交換部品に収容された消耗材を用いてシートに画像を形成する複数の画像形成装置と、記複数の画像形成装置の各々と通信するサーバーとを備える。前記複数の画像形成装置の各々は、画像形成部と、取得部と、第１学習部と、実行部と、第１通信部とを備える。前記画像形成部は、前記消耗材を用いて画像を形成する。前記取得部は、画像形成装置の異常に関する情報と、前記画像形成部によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを取得する。前記第１学習部は、前記交換部品に関する情報と関連付けて、前記少なくとも１つの情報を学習する。前記実行部は、前記第１学習部の第１学習結果に基づいて、前記消耗材の出所を推定することと、前記画像形成装置と前記交換部品との相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する。前記第１通信部は、前記取得部が取得した前記少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを前記サーバーに送信する。前記サーバーは、第２通信部と、第２学習部とを備える。前記第２通信部は、前記第１送信部から送信された前記取得部が取得した前記少なくとも１つの情報と、前記交換部品に関する情報とを受信する。前記第２学習部は、前記交換部品に関する情報と関連付けて、前記少なくとも１つの情報を学習する。前記第２通信部は、前記第２学習部による第２学習結果を示す情報を前記複数の画像形成装置の各々に送信する。前記複数の画像形成装置の各々の前記実行部は、前記第２通信部から送信された前記第２学習結果に基づいて、前記第１学習結果を更新する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ユーザーにとって最適な交換部品を容易に選択できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態１に係る画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１に係る画像形成装置の模式図である。
【図３】実施形態１に係る実行部によるトナーの出所の推定結果を示す図である。
【図４】実施形態１に係る実行部が生成した画像形成装置と交換部品との相性に関する情報を示す図である。
【図５】実施形態１に係る画像形成装置が実行する処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態２に係る画像形成装置及びサーバーの各々構成を示すブロック図である。
【図７】実施形態２に係るサーバーが実行する処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態３に係る画像形成装置及びサーバーの各々構成を示すブロック図である。
【図９】実施形態３に係る画像形成装置及びサーバーの各々が実行する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。ただし、本発明は以下の実施形態に限定されない。図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。
【００１２】
（実施形態１）
まず、図１及び図２を参照して、実施形態１に係る画像形成装置１について説明する。図１は、画像形成装置１の構成を示すブロック図である。図２は、画像形成装置１を示す模式図である。画像形成装置１には、消耗材を収容する交換部品Ｃａが装着される。交換部品Ｃａは、例えばカートリッジである。消耗材は、例えば、トナー又はインクである。本実施形態において、電子写真方式の画像形成装置１を例に挙げて説明する。すなわち、本実施形態において、交換部品Ｃａはトナーカートリッジであり、消耗材はトナーである。画像形成装置１は、制御部１０、給送部２０、画像形成部３０、定着部４０、排出部５０、複数のセンサー６０、搬送ローラー７０、画像読取部８０及び表示部５を備える。
【００１３】
制御部１０は、プロセッサー及び記憶部を備える。プロセッサーは、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）又はＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を含む。記憶部は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）を備えてもよい。記憶部は、コンピュータープログラムを記憶している。
【００１４】
制御部１０は、画像形成装置１の各要素を制御する。具体的には、制御部１０が、記憶部に格納されたコンピュータープログラムを実行することにより、給送部２０、画像形成部３０、定着部４０、排出部５０、複数のセンサー６０、搬送ローラー７０、画像読取部８０及び表示部５を制御する。また、制御部１０は、記憶部に記憶されたコンピュータープログラムを実行することにより、取得部１１、学習部１２、及び実行部１３として機能する。つまり、制御部１０は、取得部１１、学習部１２、及び実行部１３を含む。取得部１１、学習部１２、及び実行部１３の詳細については後述する。
【００１５】
給送部２０は、給送カセット２１と給送ローラー群２２とを有する。給送カセット２１は、複数のシートを収容可能である。給送ローラー群２２は、給送カセット２１に収容されているシートを１枚ずつ搬送ローラー７０へ給送する。
【００１６】
搬送ローラー７０は、シートを搬送する。本実施形態において、搬送ローラー７０は、シートを給送部２０から画像形成部３０に搬送する。搬送ローラー７０は、本実施形態においてレジストローラーである。搬送ローラー７０は、搬送されるシートの斜行補正を行う。このとき、搬送ローラー７０は、シートを一時的に停止させる。シートを一時的に停止させた後、搬送ローラー７０は、シートへの画像形成タイミングに合わせて、画像形成部３０へシートを送出する。
【００１７】
画像形成部３０は、搬送ローラー７０に搬送されたシートにトナーを用いて画像を形成する。画像形成部３０は、トナー補給装置３１と露光装置３２と感光体ドラム３３と現像ローラー３４と中間転写ベルト３５と転写ローラー３６とを含む。
【００１８】
交換部品Ｃａの各々は、トナーを現像ローラー３４へ補給する。露光装置３２は、感光体ドラム３３にレーザー光を照射して露光し静電潜像を形成する。現像ローラー３４は、感光体ドラム３３にトナーを供給して静電潜像を現像する。これにより、感光体ドラム３３に画像が形成される。感光体ドラム３３は、「像担持体」の一例である。
【００１９】
中間転写ベルト３５には、感光体ドラム３３に形成された画像が転写される。中間転写ベルト３５は、「像担持体」の一例である。搬送ローラー７０は、転写ローラー３６にシートを搬送する。転写ローラー３６は、中間転写ベルト３５に転写された画像をシートに転写する。画像が転写されたシートは定着部４０に搬送される。
【００２０】
定着部４０は、加熱部材４１及び加圧部材４２を有する。定着部４０は、加熱部材４１及び加圧部材４２によってシートを加熱及び加圧することで、転写された画像をシートに定着させる。排出部５０は、画像を定着されたシートを装置本体の外部へ排出する。
【００２１】
複数のセンサー６０は、例えば、それぞれシート搬送路に沿って配置されている。複数のセンサー６０は、例えば、画像形成装置１内でシートが詰まったことを検出する。また、複数のセンサー６０のうちの１つのセンサー６０は、感光体ドラム３３と転写ローラー３６との間に位置し、像担持体に担持された画像を検出する。さらに、複数のセンサー６０のうちの１つのセンサー６０は、画像読取部８０の下方に位置し、画像読取部８０が読み取った画像を検出する。感光体ドラム３３と転写ローラー３６との間に位置するセンサー６０及び画像読取部８０の下方に位置するセンサー６０の各々は、例えば濃度センサーであり、画像の濃度を検出する。本実施形態において、感光体ドラム３３と転写ローラー３６との間に位置するセンサー６０は、中間転写ベルト３５に担持された画像を検出する。センサー６０は、「検出部」の一例である。
【００２２】
画像読取部８０は、シートに形成された画像を読み取る。画像読取部８０は、例えば、画像形成部３０によってシートに形成された学習画像を読み取る。学習画像については後述する。
【００２３】
表示部５は、画像を表示すると共に、ユーザーからの操作を受け付ける。表示部５は、ディスプレー及びタッチセンサーを備える。ディスプレーは、例えば、液晶パネル、又は有機エレクトロルミネッセンス（有機ＥＬ）パネルである。タッチセンサーは、ユーザーからの操作を受け付け、ユーザーの操作に応じた操作信号を制御部１０に入力する。タッチセンサーは、例えばディスプレーの表示面上に配置される。
【００２４】
次に、制御部１０に含まれる取得部１１及び学習部１２について詳細に説明する。取得部１１は、画像形成装置１の異常に関する情報と、画像形成部３０によって形成された画像に関する情報とのうちの少なくとも１つの情報と、交換部品Ｃａに関する情報とを取得する。
【００２５】
まず、画像形成装置１の異常に関する情報について説明する。画像形成装置１の異常に関する情報は、異常の内容を示す情報と、異常が発生したときのジョブの条件を示す情報と、異常が発生したときの画像形成装置１の状態を示す情報とを含む。取得部１１は、例えば、画像形成装置１に異常が発生したときに画像形成装置１の異常に関する情報を取得する。以下、本明細書において、画像形成装置１の異常に関する情報を異常情報と記載する。
【００２６】
画像形成装置１で発生する異常は、例えば、画像形成装置１内でシートが詰まること、画像形成装置１のうちのトナーに関する構成が故障することとのうちの少なくとも１つである。画像形成装置１のうちのトナーに関する構成は、例えば、感光体ドラム３３又はクリーニングブレードである。クリーニングブレードは、感光体ドラム３３の外周面に残留したトナーを除去する。画像形成装置１のうちのトナーに関する構成が故障することによって、画像濃度の低下、かぶり、又はトナー飛散の増加が発生する場合がある。
【００２７】
画像形成装置１の異常の内容を示す情報は、例えば、画像形成装置１内でシートが詰まったことを示す情報と、画像形成装置１のうちのトナーに関する構成が故障したことを示す情報との少なくとも１つを含む。具体的には、例えば、センサー６０が画像形成装置１内でシートが詰まったことを検出すると、取得部１１は、画像形成装置１内でシートが詰まったことを示す情報を取得する。
【００２８】
異常が発生したときのジョブの条件を示す情報は、画像形成装置１内でシートが詰まった時のジョブの条件を示す。ジョブの条件を示す情報は、例えば、シートの印刷枚数を示す情報と、シートに形成された画像のカラー情報と、シートの両面に画像が形成されたか否かを示す情報との少なくとも１つを含む。
【００２９】
異常が発生したときの画像形成装置１の状態を示す情報は、例えば、定着部４０の状態を示す情報と、画像形成装置１が設置されている室内の温度を示す情報と、画像形成装置１内でシートが詰まった場所を示す情報との少なくとも１つを含む。定着部４０の状態を示す情報は、例えば、定着部４０の温度を示す情報である。
【００３０】
例えば、純正品のトナーは低い温度で溶解するが、非純正品のトナーは低い温度で溶解しない可能性がある。トナーが溶解しない場合、定着部４０が汚れてしまい、画像形成装置１内でシートが詰まる可能性がある。また、画像形成装置１が設置されている室内の温度が高かったり低かったりする場合に、非純正品のトナーは溶解しない可能性がある。従って、定着部４０の温度が低い場合に画像形成装置１内でシートが詰まる場合、画像形成装置１に装着された交換部品Ｃａが収容するトナーは、非純正品である可能性が高い。その結果、後述するように、学習部１２は、定着部４０の状態を示す情報を学習することで、トナーの出所を推定できる。すなわち、学習部１２は、画像形成装置１の異常に関する情報を学習することで、トナーの出所を推定できる。
【００３１】
また、例えば、排出部５０でシートが詰まる頻度が高い場合、シートがカールしている可能性が高い。シートは、シートへのトナーの載り方に起因してカールする場合がある。非純正品のトナーを使用する場合、シートがカールする可能性が高くなり、排出部５０でシートが詰まる可能性が高くなる。従って、排出部５０でシートが詰まる頻度が高い場合、画像形成装置１に装着された交換部品Ｃａが収容するトナーは、非純正品である可能性が高い。その結果、後述するように、学習部１２は、異常の内容を示す情報を学習することで、トナーの出所を推定できる。すなわち、学習部１２は、画像形成装置１の異常に関する情報を学習することで、トナーの出所を推定できる。
【００３２】
次に、画像形成部３０によって形成された画像に関する情報について説明する。取得部１１は、学習モードにおいて、画像形成部３０によって形成された画像に関する情報を取得する。取得部１１は、例えば、定期的に画像形成装置１を学習モードにする。具体的には、例えば、取得部１１は、１週間おきに画像形成装置１を学習モードにする。また、取得部１１は、例えば、交換部品Ｃａが画像形成装置１に装着されたことと、画像形成部３０が所定枚数のシートに画像を形成したことと、画像形成装置１に異常が発生したことと、画像形成装置１に異常が発生する頻度が所定値を超えたこととの少なくとも１つに応じて、画像形成装置１を学習モードにする。
【００３３】
学習モードにおいて、取得部１１は、画像形成部３０を制御して所定の画像データに基づいて、画像をシートに形成させる。所定の画像データは、メーカーが生成したデータであってもよいし、外部から取得したデータであってもよいし、画像読取部８０によってスキャンされたデータであってもよい。
【００３４】
次に、取得部１１は、画像を形成されたシートを画像読取部８０に読み取らせることをユーザーに促すメッセージを表示部５に表示させる。ユーザーは、画像を形成されたシートを画像読取部８０に載置し、画像読取部８０は、シートに形成された画像を読み取る。
【００３５】
取得部１１は、画像読取部８０が読み取った画像に基づいて、画像形成部３０によって形成された画像に関する情報を取得する。以下、本明細書において、画像形成部３０が所定の画像データに基づいてシートに形成した画像を学習画像と記載する。さらに、画像形成部３０によって形成された学習画像に関する情報を、学習画像情報と記載する。
【００３６】
学習画像は、教師画像を含む。教師画像は、所定の画像データに基づいて、画像形成部３０が純正品のトナーを用いてシートに形成した画像のことである。また、学習画像情報は、教師画像情報を含む。教師画像情報は、画像形成部３０によって形成された教師画像に関する。
【００３７】
学習画像情報は、例えば、学習画像の彩度を示す情報と、学習画像の色相角を示す情報との少なくとも１つを含む。取得部１１は、画像読取部８０が読み取った学習画像を構成する各画素が示す色成分値を、ＲＧＢ値からＬａｂ値へと変換して、学習画像の彩度を示す情報と色相角を示す情報との少なくとも１つを取得する。
【００３８】
非純正品のトナーを用いて形成された学習画像は、純正品のトナーを用いて形成された学習画像よりも色が薄かったり、色味が異なったりする場合がある。従って、学習画像の色が薄かったり、色味が異なったりする場合、画像形成装置１に装着された交換部品Ｃａが収容するトナーは、非純正品である可能性が高い。その結果、後述するように、学習部１２は、学習画像情報を学習することで、トナーの出所を推定できる。
【００３９】
また、取得部１１は、画像形成部３０がキャリブレーション動作を実行することに応じて、画像形成装置１を学習モードにする。画像形成部３０は、画像形成部３０が所定の枚数のシートに画像を形成することと、画像形成装置１のうちのトナーに関する構成が故障することの少なくとも１つに応じてキャリブレーション動作を実行する。
【００４０】
キャリブレーション後の学習モードにおいて、取得部１１は、像担持体にテスト用のパターンを担持させる。テスト用のパターンは、学習画像に含まれる。次に、取得部１１は、感光体ドラム３３と転写ローラー３６との間に位置するセンサー６０に、像担持体に担持させたパターンを検出させて、濃度を示す情報を取得する。また、取得部１１は、画像読取部８０の下方に位置するセンサー６０に、画像読取部８０が読み取った学習画像を検出させて、読み取った学習画像の濃度を示す情報を取得してもよい。
【００４１】
非純正品のトナーを用いた画像形成部３０がキャリブレーション動作を実行する場合、キャリブレーション後であっても、学習画像の濃度の値が基準値よりも低い可能性がある。従って、キャリブレーション後の学習画像の濃度の値が基準値よりも低い場合、画像形成装置１に装着された交換部品Ｃａが収容するトナーは、非純正品である可能性が高い。その結果、後述するように、学習部１２は、学習画像情報を学習することで、トナーの出所を推定できる。
【００４２】
次に、交換部品Ｃａに関する情報について説明する。交換部品Ｃａに関する情報は、例えば、交換部品Ｃａを識別する識別番号と、交換部品Ｃａの製造業者の識別番号と、製造年月日情報と、製造工場の識別情報との少なくとも１つを含む。交換部品Ｃａには、例えば、交換部品Ｃａに関する情報を記憶したＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）タグが取り付けられている。取得部１１は、ＩＣタグを読み取って交換部品Ｃａに関する情報を取得する。なお、取得部１１は、ユーザーによって手動で入力された交換部品Ｃａに関する情報を取得してもよい。以下、本明細書において、交換部品Ｃａに関する情報を交換部品情報と記載する。
【００４３】
取得部１１が取得した異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報と、交換部品情報とが入力されることによって、学習部１２は、交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報を学習する。具体的には、取得部１１が取得した異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報と、交換部品情報とが入力されることによって、学習部１２は、交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報を機械学習する。
【００４４】
学習は、機械学習を含む。機械学習は、例えば教師あり学習、教師なし学習、及び強化学習を含む。機械学習は、例えば、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）によって構成される。ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層（中間層）、及び出力層を有する。ニューラルネットワークは、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）により、出力層での出力値と最適解との誤差を少なくする。
【００４５】
また、機械学習は、深層学習（ディープラーニング）であってもよい。深層学習は、入力層、２層以上の隠れ層、及び出力層を有するニューラルネットワークによって構成される。具体的には、深層学習は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、再帰型ニューラルネットワーク（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ボルツマンマシン（Ｂｏｌｔｚｍａｎ  ｍａｃｈｉｎｅ）によって構成される。
【００４６】
次に、図３及び図４を参照して、制御部１０に含まれる実行部１３について説明する。実行部１３は、学習部１２の学習結果に基づいて、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する。実行部１３の実行結果は、サービスマンに通知される。従って、ユーザーは、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を参照して、出所を推定されたトナーを収容する交換部品Ｃａのうちから所望の交換部品Ｃａを選択できる。その結果、ユーザーにとって最適な交換部品Ｃａを容易に選択できる。
【００４７】
図３は、実行部１３によるトナーの出所の推定結果を示す。トナーの出所の推定結果は、０％〜１００％で表される。本実施形態の推定結果において、交換部品Ｃａに収容されているトナーが純正トナーである確率は、３％である。交換部品Ｃａに収容されているトナーが非純正トナーＡである確率は、７０％である。交換部品Ｃａに収容されているトナーが非純正トナーＢである確率は、１２％である。交換部品Ｃａに収容されているトナーが非純正トナーＣである確率は、１５％である。
【００４８】
図４は、実行部１３が生成した画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を示す。画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報は、画像形成装置１に異常が発生する確率を示す情報を含む。従って、ユーザーは、画像形成装置１に異常が発生する確率を示す情報を参照して、所望の交換部品Ｃａを選択できる。その結果、ユーザーは所望する交換部品Ｃａをより正確に選択できる。
【００４９】
画像形成装置１に異常が発生する確率は、例えば、０％〜１００％で表される。本実施形態において、例えば、トナーが純正トナーである場合、画像形成装置１に異常が発生する確率は、４％である。例えば、トナーが非純正トナーＡである場合、画像形成装置１に異常が発生する確率は、３０％である。例えば、トナーが非純正トナーＢである場合、画像形成装置１に異常が発生する確率は、４０％である。例えば、トナーが非純正トナーＣである場合、画像形成装置１に異常が発生する確率は、２５％である。
【００５０】
また、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報は、画像形成部３０がトナーを用いてシートに形成した画像の品質を示す情報を含む。従って、ユーザーは、画像の品質を示す情報を参照して、所望の交換部品Ｃａを選択できる。その結果、ユーザーは所望する交換部品Ｃａをより正確に選択できる。
【００５１】
本実施形態において、例えば、純正トナーを用いた学習画像の品質は、良好である。従って、実行部１３は、純正トナーを用いた画像の品質を示す情報として、最適であることを示すテキストデータを生成する。また、例えば、非純正トナーＡを用いた学習画像は、所定の画像データと色味が異なる。従って、実行部１３は、非純正トナーＡを用いた画像の品質を示す情報として、色味が異なることを示すテキストデータを生成する。また、例えば、非純正トナーＢを用いた学習画像は、所定の画像データよりも色が薄い。従って、実行部１３は、非純正トナーＢを用いた画像の品質を示す情報として、色が薄いことを示すテキストデータを生成する。さらに、例えば、非純正トナーＣを用いた学習画像は、所定の画像データよりも色が薄い。従って、実行部１３は、非純正トナーＣを用いた画像の品質を示す情報として、色が薄いことを示すテキストデータを生成する。
【００５２】
実行部１３は、図３に示したトナーの出所の推定結果と、図４に示した画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を表示部５に表示させる。従って、ユーザーは、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を参照して、出所を推定されたトナーを収容する交換部品Ｃａのうちから所望の交換部品Ｃａを選択できる。その結果、ユーザーにとって最適な交換部品Ｃａをより容易に選択できる。
【００５３】
また、本実施形態によれば、ユーザーは、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を参照して、出所が推定されていない非純正品のトナーが収容された交換部品Ｃａと画像形成装置１との相性を推定できる。具体的には、図４に示すように、純正トナーの異常発生確率よりも非純正トナーＡ〜Ｃの異常発生確率の方が高い。従って、ユーザーは、純正トナーよりも出所が推定されていない非純正品のトナーの異常発生確率の方が、純正の異常発生確率よりも高いことを推定できる。その結果、ユーザーは、ユーザーにとって最適な交換部品Ｃａをより容易に選択できる。
【００５４】
さらに、本実施形態によれば、交換部品Ｃａに収容されているトナーが非純正トナーＡである確率は７０％である。従って、交換部品Ｃａが純正品のトナーカートリッジである場合、ユーザーは、純正品のトナーカートリッジに、非純正品のトナーが収容されていることを認識できる。従って、ユーザーは、純正品のトナーが収容された交換部品Ｃａを正しく選択できる。
【００５５】
さらに、本実施形態によれば、トナーの出所が推定される。従って、ユーザーは、画像形成装置１に装着されている交換部品Ｃａに収容されたトナーの異常発生率が高い場合、異常発生率の高いトナーが収容された交換部品Ｃａの使用をやめることができる。その結果、画像形成装置１に異常発生率の高いトナーを収容した交換部品Ｃａを装着させることに起因して画像形成装置１が故障することを抑制できる。
【００５６】
さらに、本実施形態によれば、実行部１３は、画像形成装置１に異常が発生する確率を示す情報を生成する。そして、実行部１３が生成した情報は、サービスマンに通知される。従って、サービスマンは、画像形成装置１のメンテナンス時期を予測できる。その結果、サービスマンは、最適な時期に画像形成装置１のメンテナンスを実行でき、メンテナンスコストを削減できる。
【００５７】
さらに、本実施形態によれば、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報が生成される。画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報は、画像形成装置１に異常が発生する確率を示す情報を含む。従って、ユーザーは、画像形成装置１に異常が発生する頻度が高く、画像形成装置１に装着された交換部品Ｃａに収容されたトナーの異常発生確率が高い場合、画像形成装置１に異常が発生する原因が画像形成装置１に装着されている交換部品Ｃａであることを認識できる。
【００５８】
さらに、本実施形態によれば、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報が生成される。画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報は、画像形成装置１に異常が発生する確率を示す情報を含む。従って、純正品トナーよりも非純正品トナーの方が画像形成装置１に異常が発生する確率が高い場合、純正品トナーが収容された交換部品Ｃａを選択する確率が高くなる可能性がある。その結果、画像形成装置１への純正品のトナーが収容された交換部品Ｃａの装着率が高くなる。
【００５９】
さらに、本実施形態によれば、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報が生成される。そして、実行部１３が生成した情報は、サービスマンに通知される。従って、画像形成装置１に装着されている交換部品Ｃａに収容されたトナーが非純正品であって、非純正品のトナーと画像形成装置１との相性が良い場合、画像形成装置１のメーカーは、画像形成装置１と相性の良い非純正品のトナーを認識できる。その結果、画像形成装置１のメーカーは、画像形成装置１と相性の良い非純正品のトナーについて研究できる。
【００６０】
さらに、本実施形態によれば、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報が生成される。従って、質の良い非純正品のトナーを収容した交換部品Ｃａを生成しているメーカーは、質の良い非純正品のトナーと画像形成装置１との相性が良いことをユーザーに通知できる。
【００６１】
実行部１３は、学習部１２の学習結果に基づいて、画像形成装置１のうちのトナーに関する構成の設定を調整する。具体的には、学習部１２の学習結果が学習画像の濃度の値が基準値よりも低いことを示す場合、実行部１３は、例えば、露光装置３２のレーザー光の量を増やすように調整して、感光体ドラム３３により多くのトナーが供給されるように調整する。つまり、実行部１３は、画像形成部３０によって形成される画像の濃度の値が基準値により近くなるように、画像形成装置１のうちのトナーに関する構成の設定を調整する。従って、ユーザーが画像形成部３０を操作することなく、画像形成装置１のうちのトナーに関する構成の設定が調整される。その結果、ユーザーが画像形成装置１の設定を調整する負担を軽減できる。
【００６２】
次に、図５を参照して、実施形態１に係る画像形成装置１が実行する処理について説明する。図５は、実施形態１に係る画像形成装置１が実行する処理を示すフローチャートである。ステップＳ１０において、取得部１１は、画像形成装置１に装着されている交換部品Ｃａに関する情報を取得する。
【００６３】
ステップＳ１５において、取得部１１は、画像形成装置１を学習モードにする。次に、取得部１１は、画像形成部３０を制御して、学習画像をシートに形成させる。ステップＳ２０において、取得部１１は、画像読取部８０を制御して、シートに形成された学習画像を読み取らせる。そして、取得部１１は、画像読取部８０が読み取った学習画像に基づいて、学習画像情報を取得する。
【００６４】
ステップＳ２５において、制御部１０は、画像形成装置１に異常が発生したか否かを判定する。ステップＳ２５において肯定的判定（Ｙｅｓ）がされる場合、処理はステップＳ３０に進む。ステップＳ３０において、取得部１１は、異常情報を取得する。ステップＳ２５において否定的判定（Ｎｏ）がされる場合、処理はステップＳ３５に進む。
【００６５】
ステップＳ３５において、学習部１２は、交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報との少なくとも１つの情報を学習する。
【００６６】
ステップＳ４０において、実行部１３は、ステップＳ３５の学習部１２の学習結果に基づいて、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する。
【００６７】
ステップＳ４５において、実行部１３は、ステップＳ３５の学習部１２の学習結果に基づいて、画像形成装置１のうちのトナーに関する構成の設定を調整する。そして、処理はステップＳ１０に戻る。
【００６８】
（実施形態２）
次に、図２、図３及び図６を参照して実施形態２に係るサーバー１００について説明する。実施形態２では、サーバー１００の学習部１１２が交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報を学習する点で、実施形態２は実施形態１と異なる。以下、実施形態２について、実施形態１と異なる事項について説明し、実施形態１と重複する部分についての説明は割愛する。
【００６９】
図６は、実施形態２に係る複数の画像形成装置１及びサーバー１００の各々の構成を示すブロック図である。複数の画像形成装置１の各々とサーバー１００とは、ネットワークＮを介して、互いに通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。
【００７０】
複数の画像形成装置１の各々は、制御部１０、画像形成部３０、画像読取部８０及び第１通信部９０を備える。第１通信部９０は、ネットワークＮを介して、画像形成装置１の情報をサーバー１００に送信する、又はサーバー１００から送信された情報を受信する。
【００７１】
サーバー１００は、制御部１１０及び第２通信部１９０を備える。制御部１１０は、プロセッサー及び記憶部を備える。プロセッサーは、例えばＣＰＵ又はＭＰＵを含む。記憶部は、半導体メモリーのようなメモリーを備え、ＨＤＤを備えてもよい。記憶部は、コンピュータープログラムを記憶している。第２通信部１９０は、ネットワークＮを介して、画像形成装置１から送信された画像形成装置１の情報を受信する、又は実行部１１３の実行結果を画像形成装置１に送信する。
【００７２】
制御部１１０は、サーバー１００の各要素を制御する。具体的には、制御部１１０が、記憶部に格納されたコンピュータープログラムを実行することにより、第２通信部１９０を制御する。また、制御部１１０は、記憶部に記憶されたコンピュータープログラムを実行することにより、取得部１１１、学習部１１２、及び実行部１１３として機能する。つまり、制御部１１０は、取得部１１１、学習部１１２、及び実行部１１３を含む。
【００７３】
次に、取得部１１１及び学習部１１２について詳細に説明する。取得部１１１は、第２通信部１９０を介して、複数の画像形成装置１の各々の異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報と、交換部品情報とを取得する。また、取得部１１１は、異常情報と関連付けて、画像形成装置１に異常が発生したときのジョブの条件を示す情報、及び画像形成装置１の状態を示す情報を取得する。
【００７４】
また、取得部１１１は、第２通信部１９０を介して、複数の画像形成装置１の各々を学習モードにする。取得部１１１が画像形成装置１を学習モードにするタイミングは、実施形態１の取得部１１が画像形成装置１を学習モードにするタイミングと同様である。画像形成装置１の制御部１０は、第１通信部９０を介して画像読取部８０が読み取った学習画像のデータをサーバー１００に送信する。
【００７５】
第２通信部１９０は、複数の画像形成装置１の各々の第１通信部９０から送信された学習画像のデータを受信する。取得部１１１は、第２通信部１９０が受信した学習画像に基づいて、学習画像情報を取得する。
【００７６】
学習部１１２は、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行するために、交換部品Ｃａに関する情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報を学習する。また、取得部１１１が取得した異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報と、交換部品情報とが入力されることによって、学習部１１２は、交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報を学習する。具体的には、取得部１１が取得した異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報と、交換部品情報とが入力されることによって、学習部１２は、交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報を機械学習する。従って、サーバー１００と複数の画像形成装置１とが接続される場合、学習部１１２には、複数の画像形成装置１から取得した異常情報と、学習画像情報とのうちの少なくとも１つの情報と、交換部品情報とが入力される。その結果、学習部１１２はより多くの情報に基づいて学習でき、実行部１１３のトナーの出所の推定結果の精度が向上し、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報の生成結果の精度が向上する。
【００７７】
次に、図３及び図４を参照して、制御部１１０に含まれる実行部１１３について説明する。実行部１１３は、学習部１１２の学習結果に基づいて、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する。図３は、実行部１１３によるトナーの出所の推定結果を示す。図４は、実行部１１３が生成した画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を示す。第２通信部１９０は、実行部１１３の実行結果を画像形成装置１に送信する。画像形成装置１の表示部５は、実行部１１３の実行結果を表示する。
【００７８】
また、学習部１１２の学習結果に基づいて、実行部１１３は、第２通信部１９０を介して、画像形成装置１のうちトナーに関する構成の設定を調整する。具体的には、学習部１１２の学習結果が、所定の画像形成装置１の学習画像の濃度の値が基準値よりも低いことを示す場合、実行部１１３は、例えば、第２通信部１９０を介して所定の画像形成装置１の露光装置３２のレーザー光の量を増やすように調整して、所定の画像形成装置１の感光体ドラム３３により多くのトナーが供給されるように調整する。つまり、実行部１１３は、所定の画像形成装置１の画像形成部３０によって形成される画像の濃度の値が基準値により近くなるように、画像形成装置１のうちのトナーに関する構成の設定を調整する。従って、ユーザーが画像形成部３０を操作することなく、サーバー１００が画像形成装置１のうちのトナーに関する構成の設定を調整できる。その結果、ユーザーが画像形成装置１の設定を調整する負担を軽減できる。
【００７９】
次に、図７を参照して、実施形態２に係るサーバー１００が実行する処理について説明する。図７は、実施形態２に係るサーバー１００が実行する処理を示すフローチャートである。ステップＳ１００において、取得部１１１は、第２通信部１９０を介して、画像形成装置１に装着されている交換部品Ｃａに関する情報を取得する。
【００８０】
ステップＳ１０５において、取得部１１１は、第２通信部１９０を介して、画像形成装置１を学習モードにして、画像形成装置１の画像形成部３０がシートに形成した学習画像の学習画像情報を取得する。
【００８１】
ステップＳ１１０において、取得部１１１は、第２通信部１９０を介して、異常情報を取得する。
【００８２】
ステップＳ１１５において、学習部１１２は、ステップＳ１００〜１１０で取得部１１１が取得した情報に基づいて学習する。具体的には、学習部１１２は、交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報との少なくとも１つの情報を学習する。
【００８３】
ステップＳ１２０において、実行部１１３は、ステップＳ１１５の学習部１１２の学習結果に基づいて、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する。
【００８４】
ステップＳ１２５において、第２通信部１９０は、ステップＳ１２０の実行部１１３の実行結果を画像形成装置１に送信する。そして、処理はステップＳ１００に戻る。
【００８５】
（実施形態３）
次に、図３、図４及び図８を参照して実施形態３に係る画像形成システムについて説明する。実施形態３では、画像形成装置１の実行部１３が、サーバー１００の第２学習部１１２ａの第２学習結果に基づいて、画像形成装置１の第１学習部１２ａの第１学習結果を更新する点で、実施形態３は実施形態１と異なる。また、実施形態３では、画像形成装置１が取得部１１と第１学習部１２ａと実行部１３とを備え、サーバー１００が取得部１１１と実行部１１３とを備えていない点で、実施形態３は実施形態１と異なる。以下、実施形態３について、実施形態１及び実施形態２の各々と異なる事項について説明し、実施形態１及び実施形態２と重複する部分についての説明は割愛する。
【００８６】
図８は、実施形態３に係る複数の画像形成装置１及びサーバー１００の各々の構成を示すブロック図である。図８に示すように、画像形成システムは、複数の画像形成装置１及びサーバー１００を備える。複数の画像形成装置１の各々とサーバー１００とは、ネットワークＮを介して、互いに通信可能に接続される。
【００８７】
画像形成装置１は、制御部１０、画像形成部３０、画像読取部８０及び第１通信部９０を備える。制御部１０は、取得部１１、第１学習部１２ａ、及び実行部１３を含む。第１学習部１２ａは、実施形態１の学習部１２と同様である。
【００８８】
サーバー１００は、制御部１１０及び第２通信部１９０を備える。制御部１１０は、第２学習部１１２ａを含む。第２学習部１１２ａは、実施形態２の学習部１１２と同様である。第２通信部１９０は、第２学習部１１２ａの第２学習結果を画像形成装置１に送信する。例えば、第２通信部１９０は、定期的に第２学習部１１２ａの第２学習結果を画像形成装置１に送信する。具体的には、例えば、第２通信部１９０は、１日おきに第２学習部１１２ａの第２学習結果を画像形成装置１に送信する。
【００８９】
画像形成装置１の実行部１３は、第１通信部９０が受信した第２学習部１１２ａの第２学習結果に基づいて、第１学習部１２ａの第１学習結果を更新する。従って、サーバー１００の第２学習部１１２ａが複数の画像形成装置１から取得した情報に基づいて学習する場合、第２学習結果の精度が高くなり、第２学習結果に基づいて更新された第１学習結果の精度がより高くなる。その結果、画像形成装置１の実行部１３によるトナーの出所の推定結果の精度が向上し、実行部１３による画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報の生成結果の精度が向上する。
【００９０】
次に、図９を参照して、実施形態３に係る画像形成装置１及びサーバー１００の各々が実行する処理について説明する。図９は、実施形態３に係る画像形成装置１及びサーバー１００の各々が実行する処理を示すフローチャートである。
【００９１】
ステップＳ２００において、取得部１１は、交換部品情報を取得する。第１通信部９０は、取得部１１が取得した交換部品情報をサーバー１００に送信する。ステップＳ２４０において、サーバー１００の第２通信部１９０は、交換部品情報を受信する。
【００９２】
ステップＳ２０５において、取得部１１は、画像形成装置１を学習モードにする。次に、取得部１１は、画像形成部３０を制御して、学習画像をシートに形成させる。
【００９３】
ステップＳ２１０において、取得部１１は、画像読取部８０を制御して、シートに形成された学習画像を読み取らせる。そして、取得部１１は、画像読取部８０が読み取った学習画像に基づいて、学習画像情報を取得する。第１通信部９０は、取得部１１が取得した学習画像情報をサーバー１００に送信する。ステップＳ２４５において、サーバー１００の第２通信部１９０は、学習画像情報を受信する。
【００９４】
ステップＳ２１５において、制御部１０は、画像形成装置１に異常が発生したか否かを判定する。ステップＳ２１５において肯定的判定（Ｙｅｓ）がされる場合、処理はステップＳ２２０に進む。ステップＳ２２０において、取得部１１は、異常情報を取得する。第１通信部９０は、取得部１１が取得した異常情報をサーバー１００に送信する。ステップＳ２５０において、サーバー１００の第２通信部１９０は、異常情報を受信する。ステップＳ２１５において否定的判定（Ｎｏ）がされる場合、処理はステップＳ２２５に進む。
【００９５】
ステップＳ２２５において、画像形成装置１の第１学習部１２ａは、取得部１１がステップＳ２００と、ステップＳ２１０と、ステップＳ２２０とのうちの少なくとも１で取得した情報に基づいて学習する。具体的には、第１学習部１２ａは、交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報との少なくとも１つの情報を学習する。
【００９６】
一方、ステップＳ２５５において、サーバー１００の第２学習部１１２ａは、第２通信部１９０がステップＳ２４０と、ステップＳ２４５と、ステップＳ２５０とのうちの少なくとも１で取得した情報に基づいて学習する。具体的には、第２学習部１１２ａは、交換部品情報と関連付けて、異常情報と、学習画像情報との少なくとも１つの情報を学習する。
【００９７】
ステップＳ２３０において、実行部１３は、ステップＳ２２５の第１学習部１２ａの第１学習結果に基づいて、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行する。
【００９８】
ステップＳ２６０において、第２通信部１９０は、第２学習部１１２ａの第２学習結果を示す情報を送信する。ステップＳ２３５において、第１通信部９０は、ステップＳ２６０で第２通信部１９０が送信した第２学習結果を受信する。そして、実行部１３は、第２学習結果に基づいて、第１学習結果を更新する。
【００９９】
以上、図面（図１〜図９）を参照しながら本発明の実施形態について説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である（例えば、下記に示す（１）〜（５））。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数等は、図面作成の都合上から実際とは異なる。また、上記の実施形態で示す各構成要素の形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【０１００】
（１）図１及び図２を参照して説明したように、取得部１１は、画像読取部８０が読み取った学習画像に基づいて、学習画像情報を取得した。ただし、取得部１１は、センサー６０が検出した像担持体に担持された学習画像に基づいて、学習画像情報を取得してもよい。
【０１０１】
（２）図５のステップＳ１０〜ステップＳ４５の順番と、図７のステップＳ１００〜ステップＳ１２５の順番と、図９のステップＳ２００〜ステップＳ２３５の順番と、図９のステップＳ２４０〜ステップＳ２６０の順番とのそれぞれは、適宜変更し得る。
【０１０２】
（３）図１及び図２を参照して説明したように、取得部１１は、画像読取部８０が読み取った学習画像の各画素が示す色成分値を、ＲＧＢ値からＬａｂ値へと変換して、学習画像情報として学習画像の彩度を示す情報及び色相角を示す情報取得した。そして、学習部１２には、学習画像の彩度を示す情報及び色相角を示す情報が入力された。ただし、学習部１２に学習画像情報として、学習画像のデータが入力されてもよい。この場合、学習部１２が学習画像の各画素が示す色成分値を、ＲＧＢ値からＬａｂ値へと変換して、学習画像の彩度を示す情報及び色相角を示す情報を算出してもよい。
【０１０３】
（４）図１及び図２を参照して説明したように、取得部１１は、画像読取部８０が読み取った学習画像の各画素が示す色成分値を、ＲＧＢ値からＬａｂ値へと変換した。そして、学習部１２には、学習画像の彩度及び色相角が入力された。ただし、学習部１２には、学習画像のＲＧＢ値が入力されてもよい。そして、学習部１２は、学習画像のＲＧＢ値を学習してもよい。
【０１０４】
（５）図６を参照して説明したように、学習部１１２の学習結果に基づいて、サーバー１００の実行部１１３がトナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行した。ただし、第２通信部１９０が学習部１１２の学習結果を画像形成装置１に送信し、画像形成装置１の制御部１０が学習部１１２の学習結果に基づいて、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行してもよい。
【０１０５】
（６）図８を参照して説明したように、サーバー１００の第２通信部１９０が、第２学習部１１２ａの第２学習結果を画像形成装置１に送信し、画像形成装置１の実行部１３が、第２学習結果に基づいて第１学習結果を更新し、第１学習結果に基づいてトナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行した。ただし、サーバー１００の制御部１１０が第２学習部１１２ａの学習結果に基づいて、トナーの出所を推定することと、画像形成装置１と交換部品Ｃａとの相性に関する情報を生成することとのうちの少なくとも１つを実行してもよい。この場合、第２通信部１９０は、制御部１１０の実行結果を画像形成装置１に送信する。そして、画像形成装置１の表示部５は、サーバー１００から送信された実行結果を表示する。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、画像形成装置及びサーバーの分野に利用可能であり、産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【０１０７】
１        画像形成装置
１１      取得部
１２      学習部
１２ａ    第１学習部
１３      実行部
３０      画像形成部
３３      感光体ドラム（像担持体）
３５      中間転写ベルト（像担持体）
６０      センサー
８０      画像読取部
９０      第１通信部
１００    サーバー
１１１    取得部
１１２    学習部
１１２ａ  第２学習部
１１３    実行部
１９０    第２通信部
Ｃａ      交換部品
【図１】
2020154080.tif 000003
【図２】
2020154080.tif 000004
【図３】
2020154080.tif 000005
【図４】
2020154080.tif 000006
【図５】
2020154080.tif 000007
【図６】
2020154080.tif 000008
【図７】
2020154080.tif 000009
【図８】
2020154080.tif 000010
【図９】
2020154080.tif 000011