(57)【要約】【課題】画像形成部材の寿命予測の精度の向上を図ることが可能な学習装置、学習方法および学習プログラムを提供する。【解決手段】学習装置は、画像形成された用紙における画像不良を検出する画像不良検出部と、画像形成に関連する画像形成部材が画像不良の発生要因である尤度を算出する尤度算出部と、画像形成部材が発生要因で発生する画像不良の変化を予測する予測部と、検出された画像不良を学習データに用いて予測部に学習させる学習部と、を備え、学習部は、尤度に応じて、学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する。【選択図】図６
2020008607.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成された用紙における画像不良を検出する画像不良検出部と、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出する尤度算出部と、
前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測する予測部と、
検出された前記画像不良を学習データに用いて前記予測部に学習させる学習部と、
を備え、
前記学習部は、前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する、
学習装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記画像不良の未来の変化を表す予測モデルを前記画像形成部材毎に学習し、
前記学習部は、各々の前記予測モデルの学習の際に使用される前記学習データを、前記尤度に応じて決定する、
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記学習部は、各々の前記予測モデルの学習の際に使用される前記学習データの量を、前記尤度に応じて決定する、
請求項２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記学習部は、
前記発生要因として独立性の高い前記画像形成部材と、前記発生要因として相互作用のある複数の前記画像形成部材との間で、各々の前記予測モデルの学習の際に使用される前記学習データの決定方法を変える、
請求項２に記載の学習装置。
【請求項５】
前記学習部は、前記相互作用のある複数の前記画像形成部材に対しては、各々の前記予測モデルの学習の際に使用される前記学習データの量を、予め設定された比率に決定する、
請求項４に記載の学習装置。
【請求項６】
前記尤度算出部によって前記独立性の高い画像形成部材が複数、前記画像不良の発生要因として特定された場合、
前記予測部は、該部品の前記予測モデルを学習しない、
請求項４に記載の学習装置。
【請求項７】
前記尤度算出部によって、前記独立性の高い前記画像形成部材と、前記相互作用のある複数の前記画像形成部材と、の両方が前記画像不良の発生要因として特定された場合、
前記学習部は、前記独立性の高い前記画像形成部材の前記尤度が前記相互作用のある複数の前記画像形成部材の前記尤度よりも高い場合には、前記画像不良を前記学習データに用いて前記独立性の高い部品の前記予測モデルを前記予測部に学習させる、
請求項４に記載の学習装置。
【請求項８】
前記画像不良は、画像スジである、
請求項１から７のいずれかに記載の学習装置。
【請求項９】
前記画像不良検出部は、前記用紙上の画像を読み取った結果から、異物に起因して発生した前記画像スジを除外して、前記画像不良を検出する、
請求項８に記載の学習装置。
【請求項１０】
前記画像形成部材を発生要因とした前記画像スジの幅および濃度の発現領域が、前記画像形成部材毎に設定され、
前記尤度算出部は、画像不良検出部によって検出された前記画像スジの幅および濃度が属する前記発現領域を有する前記画像形成部材を、前記画像不良の発生要因として特定する、
請求項８または９に記載の学習装置。
【請求項１１】
前記尤度算出部は、前記画像形成部材を複数特定した場合、前記尤度を、特定された各画像形成部材が有する発現領域における中心点からの距離に基づいて算出する、
請求項１０に記載の学習装置。
【請求項１２】
画像形成された用紙における画像不良を検出し、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出し、
検出された前記画像不良を学習データに使用して、前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測し、
前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する、
学習方法。
【請求項１３】
コンピューターに、
画像形成された用紙における画像不良を検出する処理と、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出する処理と、
検出された前記画像不良を学習データに使用して、前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測する処理と、
前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する処理と、
を実行させるための学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、学習方法および学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、電子写真プロセス技術を利用した画像形成装置（プリンター、複写機、ファクシミリ等）は、帯電した感光体ドラム（像担持体）に対して、画像データに基づくレーザー光を照射（露光）することにより静電潜像を形成する。そして、静電潜像が形成された感光体ドラムへ現像装置よりトナーを供給することにより静電潜像を可視化してトナー像を形成する。さらに、このトナー像を直接または間接的に用紙に転写させた後、定着ニップで加熱、加圧して定着させることにより用紙にトナー像を形成する。
【０００３】
このような画像形成装置では、通常の使用状態（以下、通常モードという）とは別に、定期的に、或いは画像不良（欠陥画像、異常画像などとも呼ばれる。）の発生に伴って、装置内部の画像形成に関連する種々の画像形成部材（以下、「部品ユニット」という）の故障や不具合、耐久等を診断する診断モードの処理を行う機種がある。この診断モードでは、例えば、画像不良の態様（種類や特徴量など）、当該画像形成装置における過去の使用履歴（印刷枚数、各々の部品ユニットを交換した時期など）の種々のデータに基づいて、部品ユニットの故障診断、部品ユニットの交換時期の予測などを行う。
【０００４】
これに関し、例えば、特許文献１では、画像欠陥の特徴量を時系列で分析することにより、故障箇所を判定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−１６４３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、一般に診断モードでは、部品ユニットの故障診断や交換時期の予測などを行う際に、検出された画像不良における画像特徴量や、部品ユニット等の使用状況から、画像不良の発生要因となる部品ユニットを特定し、かかる部品ユニットの交換時期（いわゆる余命）を予測する。
【０００７】
しかしながら、一般に、診断モードにおいて、画像不良の発生要因となる部品ユニットを必ずしも高い確実性で特定できるものではなく、特に、候補となる部品ユニットが複数特定された場合のこれら部品ユニットの交換時期の予測の精度に問題があった。例えば、診断モードにおいて、画像不良として画像スジが検出された場合に、かかる画像スジの発生要因は、１００％の尤度（ないし蓋然性）で感光体ユニットであると特定される場合もあれば、５０％ずつの尤度で感光体ユニットと帯電極ユニットであると特定される場合もあり得る。このため、従来から、診断モードにおける画像不良の発生要因の特定精度、ひいては画像形成部材の寿命予測の精度向上が求められていた。
【０００８】
本発明の目的は、画像形成部材の寿命予測の精度の向上を図ることが可能な学習装置、学習方法および学習プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る学習装置は、
画像形成された用紙における画像不良を検出する画像不良検出部と、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出する尤度算出部と、
前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測する予測部と、
検出された前記画像不良を学習データに用いて前記予測部に学習させる学習部と、
を備え、
前記学習部は、前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する。
【００１０】
本発明に係る学習方法は、
画像形成された用紙における画像不良を検出し、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出し、
検出された前記画像不良を学習データに使用して、前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測し、
前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する。
【００１１】
本発明に係る学習プログラムは、
コンピューターに、
画像形成された用紙における画像不良を検出する処理と、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出する処理と、
検出された前記画像不良を学習データに使用して、前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測する処理と、
前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する処理と、
を実行させるための学習プログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、画像形成部材の寿命予測の精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施の形態における画像品質検査システムの全体構成を概略的に示す図である。
【図２】図１の画像品質検査システムにおける制御系の主要部を示すブロック図である。
【図３】検品ジョブの処理概要および診断モードへの移行態様の一例を示すフローチャートである。
【図４】予測モデルを学習して部品ユニットの耐用末期の日を予測した結果を説明するグラフである。
【図５】画像スジの特徴量の例および発生要因となる部品ユニットの発現領域との関係を例示する特性グラフである。
【図６】本実施の形態における機械学習データのウエイト設定の手法を説明するフロー図である。
【図７】診断モードにおける処理の流れ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】
【００１４】
以下、本実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の実施の形態における画像品質検査システム１の全体構成を概略的に示す図である。図２は、本実施の形態における画像品質検査システム１を構成する各装置間での信号の流れ等を説明するための制御系の主要部である。
【００１５】
図１および図２に示す画像品質検査システム１は、画像形成装置２０によって用紙Ｓに画像を形成（出力）した後、当該用紙Ｓの画像を読み取り、当該読み取り結果に基づいて出力画像の品質の良否（画像不良の発生の有無）を検査する。また、画像品質検査システム１は、通常の印刷ジョブの実行時に画像不良が発生した場合、または定期的に、画像形成装置２０内の画像形成に関連する部品ユニット（画像形成部材）の故障状況の診断や、部品ユニットの交換時期の予測などを行う診断モードに移行する。かかる診断モードの処理については後述する。
【００１６】
図１に示すように、画像品質検査システム１は、入力画像データに基づく画像を用紙Ｓに形成する画像形成装置２０、画像形成装置２０に用紙Ｓを給紙する給紙装置１０、画像形成装置２０から排紙された用紙Ｓの画像を読み取る画像読取装置３０、複数の排紙トレイ（４２，４３）を有する後処理装置４０を備える。
【００１７】
画像品質検査システム１では、用紙Ｓの搬送方向の上流側から、給紙装置１０、画像形成装置２０、画像読取装置３０、および後処理装置４０が順に物理的に接続される（装置本体同士が連結される）ことにより、用紙Ｓの搬送経路Ｐがこれら複数の装置間に連なって構成される。この搬送経路Ｐは、後処理装置４０の仕分け部４１によって、下方の排紙トレイ４２に連なる経路Ｐ１と、上方の排紙トレイ４３に連なる経路Ｐ２と、に分岐される。
【００１８】
簡明のため、図１では、画像形成装置２０内の搬送経路Ｐを１本の線で示しているが、実際の画像形成装置２０では、両面印刷のための両面搬送路が設けられている。また、簡明のため、図１では、後処理装置４０内で分岐される経路をＰ１およびＰ２の２本としたが、排紙トレイの数などに応じて、より多くの分岐経路を設けることができる。
【００１９】
給紙装置１０は、種々のサイズや紙種の用紙Ｓを収容することができる。給紙装置１０は、収容（積載）された用紙Ｓを１枚ずつ給紙するための給紙ローラー、給紙ローラーを駆動するモーターなどを有する。
【００２０】
画像形成装置２０は、電子写真プロセス技術を利用した中間転写方式の画像形成部２１を有する。この例では、画像形成部２１は、図示しない感光体ドラム上に形成されたＹ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、Ｋ（ブラック）の各色トナー像を中間転写ベルト（図示せず）に一次転写し、中間転写ベルト上で４色のトナー像を重ね合わせた後、用紙Ｓに二次転写することにより、トナー像を形成する。また、用紙Ｓの搬送方向における画像形成部２１の下流側には、トナー像が二次転写され、搬送されてきた用紙Ｓを加熱および加圧して、用紙Ｓにトナー像を定着させる定着部２２が配置されている。これら画像形成部２１および定着部２２は、公知の構成であるため、詳細な図示を省略する。
【００２１】
ここで、画像形成部２１は、用紙Ｓに画像を形成するための複数の部品ユニット（画像形成部材）を備えており、各部品ユニットは、画像形成装置２０の図示しないフレームや装置本体から脱着されることで交換可能に構成されている。画像形成部２１の部品ユニットとしては、例えば現像器やトナーカートリッジ等が一体化された現像ユニット、感光体ドラム等を備えた感光体ユニット、感光体ドラムの表面を帯電させる帯電極を備えた帯電ユニット、感光体ドラムに形成された画像（トナー像）を用紙Ｓに転写するための中間転写ベルト等を備えた転写ユニットなど、様々なものがある。上記のうち、転写ユニット以外の部品ユニットは、Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、Ｋ（ブラック）の各色毎に設けられる。画像形成部２１のこれら各部品ユニットは、公知の構成であり、図示および詳述を省略する。
【００２２】
画像形成装置２０の装置本体には操作表示部２５が備えられる。この操作表示部２５は、例えばタッチパネル付の液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）で構成され、表示部２６及び操作部２７として機能する。表示部２６は、後述する制御部２００から入力される表示制御信号に従って、各種操作画面、画像の状態、各機能の動作状況等の表示を行う。操作部２７は、テンキー、スタートキー等の各種操作キー（いわゆるハードウエアスイッチ）を備え、ユーザーによる各種入力操作を受け付けて、操作信号を制御部２００に出力する。また、表示部２６は、後述する各種画面において、カーソル（ポインタ）等で選択可能な種々のアイコン（いわゆるソフトウエアスイッチ）を表示し、ユーザーによる各種入力操作を受け付けて、操作信号を制御部２００（図２参照）に出力する。
【００２３】
画像形成装置２０は、図２に示すように、この画像形成装置２０全体の制御を司る制御部２００を備える。制御部２００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２０２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２０３等を備え、上述した画像形成部２１、定着部２２、および操作表示部２５の他、画像形成装置２０に備えられる各部の動作を制御する。すなわち、制御部２００のＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２から処理内容に応じたプログラムを読み出してＲＡＭ２０３に展開し、展開したプログラムと協働して、画像形成部２１、定着部２２、操作表示部２５および画像形成装置２０内の他のブロックの動作を集中制御する。
【００２４】
画像形成装置２０に備えられる他のブロックとしては、入力画像データに対して階調補正などの種々の補正を行う画像処理部、用紙Ｓを搬送する複数の搬送ローラーを駆動する用紙搬送部、通信ネットワーク等を通じて外部装置と通信する通信部などが挙げられる。また、画像形成装置２０は、原稿画像を用紙Ｓに複写するコピー機としての構成、すなわち、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）などの自動原稿給紙装置および原稿画像走査装置（スキャナー）等を備える構成としてもよい。
【００２５】
画像読取装置３０は、図１および図２に示すように、画像形成装置２０から排紙された用紙Ｓの画像（トナー像）を光学的に読み取る出力画像読取部３１を有する。具体的には、出力画像読取部３１は、用紙Ｓを光学的に走査し、用紙Ｓからの反射光を図示しないＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサーの受光面上に結像させて、用紙Ｓの両面の画像を読み取り、読取結果に基づいて読取画像データを生成する。出力画像読取部３１によって生成された読取画像データは、後述する画像検査装置５０に入力される。
【００２６】
後処理装置４０は、図１および図２に示すように、画像読取装置３０によって画像を読み取られた用紙Ｓを搬送する搬送ローラー、かかる用紙Ｓを排出する複数の排紙トレイ４２，４３、および、用紙Ｓの排出先（搬送ルート）を切り替える仕分け部４１を備える。簡明のため、図２では、２つの排紙トレイ４２，４３を備えた構成を例示するが、排紙トレイの数は任意であり、より多くの排紙トレイを設けてもよい。仕分け部４１は、用紙Ｓの排出先（搬送ルート）を経路Ｐ１と経路Ｐ２のいずれかに切り替える切り替えゲート、切り替えゲートを駆動するソレノイド等の駆動源、画像形成装置２０および画像検査装置５０とデータの送受信を行うためのインターフェースなどを備える。
【００２７】
図２に示すように、画像品質検査システム１は、画像読取装置３０によって生成された読取画像データに基づいて、当該用紙Ｓに形成（出力）された出力画像の品質の良否（画像不良発生の有無）を検査する画像検査装置５０を備える。この画像検査装置５０は、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサやＲＯＭ、後述するデータ格納部５１などを備え、ＲＯＭに格納されたプログラムをＣＰＵが読み出して実行することにより、出力画像の品質の良否（画像不良発生の有無）を検査するジョブ（以下、検品ジョブという）および後述する診断モードの処理を実行する。
【００２８】
本実施の形態では、画像検査装置５０は、画像不良検出部、尤度算出部、予測部、および学習部として機能する。このうち、画像不良検出部は、上記の検品ジョブおよび後述する診断モードにおいて、用紙Ｓ上の画像を読み取った結果から当該画像に画像不良が発生したか否かについて検査する処理を行う。また、尤度算出部は、画像不良が発生した場合、当該画像不良の特徴量から、当該画像不良の発生要因となる画像形成装置２０（画像形成部２１）の部品ユニットを特定するとともに、当該部品ユニットが前記画像不良の発生要因である尤度（確からしさを表す値）を算出する。また、予測部は、特定された部品ユニットが発生要因で発生する画像不良の変化を予測する。より具体的には、予測部は、画像不良の未来の変化を表す「予測モデル」を、部品ユニット毎に学習する。また、学習部は、検出された画像不良を学習データとして使用して、予測部に学習させる。これら各部の詳細は後述する。
【００２９】
画像検査装置５０は、例えば、画像読取装置３０や後処理装置４０、さらには画像形成装置２０等の筐体内に物理的に組み込まれることができ、または、これら装置とは物理的に独立した装置として構成することもできる。図２に示す例では、画像検査装置５０は、後者すなわち物理的に独立した装置であり、画像形成装置２０の後述する制御部２００等に電気的に接続された構成となっている。
【００３０】
また、画像品質検査システム１は、図２に示すように、入力画像データや印刷条件（印刷の方法や部数などの種々のユーザー設定値）をリファレンスデータとして出力するＰＣ６０を備える。図２に示す例では、ＰＣ６０は、上記のリファレンスデータを画像形成装置２０（制御部２００）と画像検査装置５０の両方に供給する。
【００３１】
さらに、図２に示すように、画像品質検査システム１は、上述した入力画像データ等の各種データを格納するためのデータ格納部５１，５２を備える。このうち、データ格納部５１は、画像検査装置５０の一部であり、リファレンスデータを一時的に記憶するために用いられる。また、データ格納部５１は、画像検査装置５０によって検知された画像不良に関する種々のデータが格納される。他方、データ格納部５２は、画像形成装置２０の本体（筐体）内に設けられ、上述した部品ユニットの使用時間などの種々のデータが格納される。データ格納部５２は、図示しないインターフェースを介して、制御部２００および画像検査装置５０のＣＰＵに接続されている。これらデータ格納部５１，５２は、ＨＤＤや半導体のメモリーなど、各種のデータ記憶媒体を使用することができる。また、画像形成装置２０のデータ格納部５１と画像検査装置５０のデータ格納部５２との間で、格納するデータを共有化するようにしてもよい。
【００３２】
次に、図３のフローチャートを参照して、画像検査装置５０が実行する検品ジョブの処理の流れについて説明する。
【００３３】
ステップＳ１０において、画像検査装置５０（図２に示す画像検査装置５０のＣＰＵ、以下同じ。）は、画像形成装置２０による印刷ジョブの実行に伴って、上述したリファレンスデータを取得する。図２に示す例では、画像検査装置５０は、ＰＣ６０から送信されるリファレンスデータを受信し、受信したリファレンスデータをデータ格納部５１に格納する。
【００３４】
ステップＳ２０において、画像検査装置５０は、画像読取装置３０の出力画像読取部３１によって生成された読取画像データを取得する。
【００３５】
ステップＳ３０において、画像検査装置５０は、ステップＳ２０で取得された読取画像データを、ステップＳ１０で取得された対応するリファレンスデータと比較することによって、参照画像（正解画像）と読取画像の同一性を検査する。
【００３６】
ステップＳ４０において、画像検査装置５０は、読取画像データの画像にスジ等の画像不良が発生したか否かを判定する。かかる判定の処理は、正解画像と読取画像の一致度（読取画像の欠陥の種類）に関する項目および合否の基準値（閾値）等によって異なるものとなり、これらは公知の手法と同様であるため、判定手法の詳述を省略する。
【００３７】
ここで、画像検査装置５０は、読取画像データの画像に不良（欠陥画像）が発生していないと判定した場合（ステップＳ４０、ＮＯ）、画像品質が合格水準にあるとみなし、当該合格となった読取画像データに対応する用紙Ｓを、予め設定された第１トレイ（例えば図１の排紙トレイ４２）に排出するように、後処理装置４０に通知する。そして、画像検査装置５０は、当該検品に関する印刷ジョブが完了するまでステップＳ２０〜ステップＳ４０の処理を繰り返し、かかる印刷ジョブが完了すると、処理を終了する。この場合、画像検査装置５０は、例えば「全ての印刷頁で画像品質が合格した」旨を画像形成装置２０の制御部２００に通知する。
【００３８】
他方、画像検査装置５０は、読取画像データの画像に不良（欠陥画像）が発生したと判定した場合（ステップＳ４０、ＹＥＳ）、以下の処理を行った後に、画像形成装置２０の部品等の故障や不具合、耐久等を診断する診断モードに移行する（ステップＳ５０）。なお、診断モードにおける処理内容については後述する。
【００３９】
画像検査装置５０は、読取画像データの画像に不良（欠陥画像）が発生したと判定した場合（ステップＳ４０、ＹＥＳ）、例えば「○○枚目の印刷頁で画像不良が発生した」等のメッセージを画像形成装置２０の制御部２００に送信する。このとき、画像検査装置５０は、当該画像不良の種類、用紙Ｓ内における画像不良の位置などを併せて画像形成装置２０の制御部２００に送信する。また、画像検査装置５０は、当該不合格となった読取画像データに対応する用紙Ｓを、予め設定された第２トレイ（例えば図１の排紙トレイ４３）に排出するように、後処理装置４０に通知する。そして、画像検査装置５０は、当該検品に関する印刷ジョブが完了するまでステップＳ２０〜ステップＳ４０の処理を繰り返し、かかる印刷ジョブが完了すると、ステップＳ５０に移行する。
【００４０】
画像検査装置５０から画像品質の合否についての通知を受けた後処理装置４０は、対象となる用紙Ｓを該当する排紙トレイ（４２または４３）に排出するように、仕分け部４１の切り替えゲートを駆動する。他の例として、画像検査装置５０は、読取画像データの画像品質の合格または不合格の別を画像形成装置２０の制御部２００に通知し、対応する用紙Ｓの排出先（排紙トレイ４２または４３の別）を制御部２００から後処理装置４０に指示してもよい。
【００４１】
画像検査装置５０は、検品ジョブが完遂されるまで、上述したステップＳ２０〜ステップＳ５０の処理を繰り返し行い、検品ジョブが完了（完遂）された場合、検品結果を画像形成装置２０に送信して、検品ジョブを正常に終了する。典型的には、画像検査装置５０は、画像形成装置２０が印刷ジョブの実行で印刷した全ての印刷物に対して上述したステップＳ２０〜ステップＳ４０の処理を繰り返し行うことで、検品ジョブを継続的に実行した後、上述のように正常に終了する。
【００４２】
ところで、このような画像品質検査システム１において、印刷された画像（トナー像）に画像不良（画像スジ、濃度むら、濃度低下、など）が画像検査装置５０により検出された場合、かかる画像不良の発生原因（多くは画像形成装置２０内の機械的な不具合）を特定して、特定された機械のメンテナンス（画像形成部２１の部品ユニットの調整等）を行う必要が生じる。さらには、画像形成部２１の各部品ユニットにはライフ（寿命）があることから、上記検品ジョブの実行とは別に、定期的に画像形成装置２０の状態を診断して、部品ユニットの寿命予測を行うことが望ましい。
【００４３】
そこで、本実施の形態の画像品質検査システム１では、以下のような仕組みにより、診断モードの処理を行う。
【００４４】
概して、本実施の形態では、画像形成部２１の部品ユニットを要因として発生し得る画像不良の発生態様（不良の種類、サイズ、濃度など）を、部品ユニット毎に予め記憶媒体（例えばデータ格納部５１または５２、以下同じ）に格納しておく。以下は、画像不良として要因の特定が行い易い「画像スジ」の発生態様（特徴量）を、各々の部品ユニット毎に記憶媒体に格納した場合を前提とする。
【００４５】
また、本実施の形態では、診断モード（ステップＳ５０）の実行に先立って、画像スジの発生要因となり得る画像形成部２１の部品ユニット毎に、使用履歴のデータを記憶媒体に格納し蓄積しておく。ここで、部品ユニットの「使用履歴」としては、初期時（または交換時）から現在までの使用量（使用時間、印刷枚数、など）、現在までの交換回数や交換時期などが含まれる。
【００４６】
また、本実施の形態では、画像検査装置５０は、部品ユニット毎に、当該ユニットが要因で発生し得る画像スジの特徴量（例えば「幅」および「濃度」）を記憶媒体に登録しておく。
【００４７】
また、本実施の形態では、画像検査装置５０は、部品ユニット毎に、当該部品ユニットが発生要因で発生する画像不良（この例では画像スジ）の未来の変化を予測するための予測モデルを作成する。かかる予測モデルの具体例については、図４を参照して後述する。
【００４８】
さらに、本実施の形態では、画像スジの発生要因として、各部品ユニット間の相関性の有無を記憶媒体に登録しておく。具体的には、複数の部品ユニット（例えば、感光体ユニットと転写ユニット）が協働して画像スジを発生させる場合、これら部品ユニットには相関性がある。他方、他の部品ユニットとは無関係に、一つの部品ユニットだけが要因で画像スジを発生させる場合（例えば、帯電極ユニット）、かかる部品ユニットは相関性が無い。
【００４９】
次に、本実施の形態における診断モードの処理の概要を説明する。なお、以下の診断モードの処理は、ステップＳ５０すなわち検品ジョブで画像不良が発生した場合のみならず、予め設定された時間周期毎、あるいはユーザーが所望する任意の時期に行ってもよい。
【００５０】
まず、画像形成装置２０は、画像スジの診断ないしテスト用の画像（テストチャート）を出力して用紙Ｓに印刷し、かかる用紙Ｓ上の画像を画像読取装置３０に読み取らせ、該読み取った画像データを画像読取装置３０から画像検査装置５０に送信させる。
【００５１】
かかる画像データを取得した画像検査装置５０は、上記の画像不良検出部としての処理を行う。具体的には、画像検査装置５０は、用紙Ｓ上に印刷されたテストチャートの画像に画像スジが発生したか否かを判定し、画像スジが発生していない場合は画像形成装置２０の各部品ユニットは全て正常である旨の診断結果を出力する。但し、この判定の基準は、上述した検品ジョブ（ステップＳ３０）の判定基準よりも厳しく設定されている。具体的には、画像検査装置５０は、ユーザーが画像欠陥と認識できない程度の軽微なスジであっても、テストチャートに画像スジが発生したと判定する。
【００５２】
画像検査装置５０は、テストチャートに画像スジが発生したと判定した場合、上記の尤度算出部としての処理を行う。具体的には、画像検査装置５０は、検出された当該画像スジの特徴量を検出し、検出された特徴量から、画像スジの発生要因となる画像形成装置２０の部品ユニットを特定する。加えて、画像検査装置５０は、特定された部品ユニットが画像スジの発生要因として正解である度合いを示す尤度を算出する。
【００５３】
一具体例では、画像検査装置５０は、画像スジ（以下、単に「スジ」ともいう）の特徴量として、スジの幅および濃度、スジの周期性の有無、スジのシャープ度合いなどを総合的に考慮して、当該スジの発生要因となる部品ユニットを特定する。例えば、複数の画像スジが検出され、これら各スジの周期（発生間隔）が感光体ユニットの感光体ドラムの回転周期と等しい場合、画像検査装置５０は、感光体ユニット（感光体ドラム）を発生要因として特定し、かつ尤度を１００％と算出することができる。
【００５４】
続いて、画像検査装置５０は、上記の学習部としての処理を行う。すなわち、画像検査装置５０は、検出された画像スジを学習データとして使用し、特定された部品ユニットが発生要因で発生する画像スジの未来の変化を予測するための予測モデルを学習（ないし更新）する。
【００５５】
図４は、画像検査装置５０（学習部）が学習および更新した予測モデルの一例を示すチャート図である。図４中、横軸に時間の経過を示し、縦軸に画像スジの特徴量から導き出されるスジランクを示している。この予測モデルは、適宜、画像形成装置２０の表示部２６に表示することができる。
【００５６】
ここで、「スジランク」は、画像スジの等級を示すものである。一具体例では、「スジランク」は、画像スジの「幅」と「濃度」を掛け合わせた面積（言い換えると２次元プロファイルの深さ）に応じて、スジの程度をランク付けしたものであり、かかる面積が広いほど、等級すなわちスジランクが下がる。一般に、特定された部品ユニットが耐久末期（寿命）に近づくほど、該部品ユニットから発生する画像スジの幅が大きくなり、あるいは濃度が濃くなることから、スジランクが下がるほど、当該部品ユニットの耐久限界を示す閾値（図４の点線で示す直線参照）に近づく。
【００５７】
この予測モデルは、上述した部品ユニット毎に作成および更新されるものである。このため、上記の閾値は、部品ユニット毎に異なる値に設定してもよい。
【００５８】
また、図４中、「基準日（現在）」は、現在すなわち診断モードに移行して図４の予測モデルを表示した日を示し、両矢印で示す「Ｎ日後」は、画像検査装置５０により推定された残余期間を示している。
【００５９】
画像検査装置５０は、上記のスジランクの値を「基準日（現在）」の縦軸上にプロットするとともに、過去に行われた診断モードで特定されたスジランクの値（図４中の基準日の左側のチャート参照）、現在までの当該部品ユニットの使用時間、今回のスジの特徴量などの種々のデータをパラメーター（学習データ）として用いる機械学習により、当該部品ユニットの残余期間（Ｎの値）を算出する。すなわち、画像検査装置５０は、図４中に破線の曲線で示すスジランクの今後の態様（下がって行く過程）、およびかかるスジランクが閾値に達するまでの日数（Ｎの値）を機械学習により予測する。なお、機械学習の技法は、公知の種々のものが適用可能であり、一具体例では、コネクショニズム的計算技法で情報を処理するニューラルネットワークを用いる。
【００６０】
ところで、診断モードにおける上述した事例では、画像検査装置５０（尤度算出部）が、画像スジの発生要因となる画像形成装置２０内の部品ユニットを一つに特定することができ、尤度（確からしさ）を１００％として算出できた場合を前提とした。しかしながら、実際には、画像スジの発生要因となる画像形成装置２０の部品ユニットを必ずしも一つに特定できない事例が発生し得る。以下、この問題を、図５を参照して説明する。
【００６１】
図５は、画像スジの特徴量の一例および発生要因となる部品ユニットの発現領域との関係を例示した特性グラフであり、横軸に画像スジの幅、縦軸に画像スジの濃度を示している。図５に示すように、ある部品ユニットＡを要因として発生する画像スジの特徴量の範囲（発現領域、すなわち実線の楕円内における幅および濃度の領域）と、他の部品ユニットＢを要因として発生する画像スジの特徴量の範囲（破線の楕円内における幅および濃度の発現領域）とは、一致していないが、部分的に重なり合う領域もある。なお、図５中における部品ユニットＡおよびＢの領域は、過去に発生した画像スジの特徴量の測定値および要因となった部品ユニットの蓄積や経験則等に基づいて、予め設定（記憶媒体に格納）しておくことができる。以下、部品ユニットＡが帯電極ユニット（帯電板）であり、部品ユニットＢが感光体ユニット（感光体ドラム）であると仮定して説明する。
【００６２】
ここで、診断モードにおいて検出された画像スジの特徴量（幅および濃度）が、部品ユニットＡ（帯電極ユニット）のみに属する発現領域（以下、単に領域という）にプロットされた場合、画像検査装置５０は、当該画像スジが「１００％の尤度で部品ユニットＡ（帯電極ユニット）に起因して発生した」ことを推定することができる。同様に、不良画像として検出された画像スジの特徴量が部品ユニットＢ（感光体ユニット）のみに属する領域にプロットされた場合、画像検査装置５０は、当該画像スジが「１００％の尤度で部品ユニットＢ（感光体ユニット）に起因して発生した」ことを推定することができる。
【００６３】
他方、図５に示すように、診断モードにおいて検出された画像スジの特徴量が、部品ユニットＡおよび部品ユニットＢに重なり合った領域にプロットされる場合がある。このような場合、画像スジの発生が部品ユニットＡのみに起因している場合、部品ユニットＢのみに起因している場合、あるいは、部品ユニットＡと部品ユニットＢの両方に起因して発生した場合、の３通りの可能性があり得る。
【００６４】
なお、この事例では、部品ユニットＡ（帯電極ユニット）に相関性が無いため、「部品ユニットＡと部品ユニットＢの両方に起因して発生した場合」を除外することができる。他方、実際には、部品ユニットＡと部品ユニットＢとに相関性がある事例も発生し得る。
【００６５】
そして、従来構成による診断モードでは、上記のように不良画像（画像スジ）の要因となる部品ユニットの候補が複数ある場合に、部品ユニットの特定や寿命の予測等を精度良く行うことができなかった。言い換えると、従来の診断モードでは、要因の「確からしさ」を考慮した診断を行っていなかったといえる。
【００６６】
上記のような問題に鑑みて、本実施の形態では、診断モードの処理を以下のように行う。以下、図６を参照して、本実施の形態における診断モードの処理についてより詳しく説明する。ここで、図６は、簡明のため、画像スジの発生要因として特定された画像形成装置２０内の部品ユニットが、「部品ユニットＡ（帯電極ユニット）」および「部品ユニットＢ（感光体ユニット）」の２つである場合を示している。なお、実際には、画像スジの発生要因となる画像形成装置２０内の部品ユニットが３つ以上特定される場合もあるが、これについては後述する。
【００６７】
本実施の形態では、画像検査装置５０（尤度算出部）は、診断モードにおいて、画像スジの画像を解析して上述のような特徴量を求め、画像スジの発生要因となる画像形成装置２０内の部品ユニットを特定する（ステップＳ５００）。
【００６８】
ここで、画像検査装置５０（尤度算出部）は、当該画像スジの特徴量の範囲（領域）に該当する画像形成装置２０の部品ユニットが複数ある場合（図５参照）、当該複数の部品ユニットを発生要因として特定するとともに、これら部品ユニット間の尤度の比率（以下、「要因割合」という）を解析し、決定する（ステップＳ５１０Ａ、ステップＳ５１０Ｂ）。ここで、要因割合は、要因の確からしさを考慮して決定されるものであり、具体的な決定手法については後述する。この例では、尤度算出部は、特定された各部品ユニットの要因割合の合計が１００％となるように、要因割合を割り当てる。
【００６９】
続いて、画像検査装置５０（学習部）は、割り当てられた要因割合に応じて、ステップＳ５００で特定された画像スジの特徴量にウエイト（この例では学習データのデータ数）を設定する（ステップＳ５２０Ａ、ステップＳ５２０Ｂ）。
【００７０】
ウエイトの設定方法は、例えば以下のようにする。画像検査装置５０（学習部）は、ステップＳ５１０Ａおよび５１０Ｂで決定された部品ユニット（この例では「部品ユニットＡ」、「部品ユニットＢ」）および「要因割合」と同じ結果の画像スジのデータを、過去に行った診断モードのデータ（履歴）から検索する。以下は、ステップＳ５１０Ａおよび５１０Ｂで決定された要因割合が、部品ユニットＡが６０％、部品ユニットＢが４０％であったものとする。
【００７１】
例えば、過去に実行した診断モードで検出された画像スジのデータが３０個あり、その内、６０％の割合で部品ユニットＡ（帯電極ユニット）が、４０％の割合で部品ユニットＢ（感光体ユニット）が要因と判定された画像スジ（スジ特徴量）のデータが１０個あったものとする。
【００７２】
この場合、画像検査装置５０（学習部）は、部品ユニットＡ（帯電極ユニット）の予測モデルの学習データに１０×０．６＝６個のスジ特徴量を適用し、部品ユニットＢ（感光体ユニット）の予測モデルの学習データに１０×０．４＝４個のスジ特徴量を適用し、学習モデルに反映させるデータの個数を減らすことで、学習データのウェイト（適用個数）を減らす。
【００７３】
そして、画像検査装置５０（予測部）は、設定されたウエイト（適用個数）のデータを機械学習（例えばニューラルネットワーク）のパラメーター（学習データ）として用いて、上述した予測モデルを、特定された部品ユニット毎に学習ないし更新することにより、部品ユニット（この例では部品ユニットＡおよびＢ）毎に寿命予測を行う（ステップＳ５３０ＡおよびＢ）。このように、尤度（要因割合）に応じて機械学習させる学習データのウエイト（適用個数）を変えることで、画像スジの発生要因が一見して曖昧な事例に対しても対応することができる。この結果、本実施の形態の診断モードによれば、最終的な予測モデルの精度を向上させることができる（図６の右側のチャート参照）。
【００７４】
以下、要因割合の割り当て（配分）の手法について説明する。図５に示す事例では、部品ユニットＡの領域、および部品ユニットＢの領域の各々の中心点を求め、画像スジの特徴量（幅および濃度）がプロットされた位置がいずれの中心点に近いかを基準として要因割合を割り当てることができる。具体的には、図５に示す事例では、画像スジの特徴量（幅および濃度）がプロットされた位置は、部品ユニットＡの領域の中心点からより近い位置にあり（距離Ｄ１である）、他方、部品ユニットＢの領域の中心点からはより遠い（距離Ｄ２（Ｄ１＜Ｄ２）であり、図４中当該領域の境界位置に近い）。この場合、画像検査装置５０（尤度算出部）は、部品ユニットＡには要因割合を高く割り当てて（例えば８０％とする）、部品ユニットＢには要因割合を低く割り当てる（例えば２０％とする）。
【００７５】
また、画像検査装置５０（尤度算出部）は、上述のように画像スジの特徴量に基づいて要因割合を算出するとともに、部品ユニットの使用状況や、過去に実行された診断モードの結果などの他の種々のデータを参照して、要因割合の算出値を適宜補正することができる。例えば、画像検査装置５０（尤度算出部）は、部品ユニットＢが交換して間もないような場合等により、部品ユニットＢが画像スジの要因である可能性が低いものと推定した場合、要因割合の算出値を、例えば、部品ユニットＡ＝１００％、部品ユニットＢ＝０％のように補正する。この場合、画像検査装置５０（学習部）は、部品ユニットＢの予測モデルの学習データにはスジ特徴量を適用せず、部品ユニットＡの予測モデルの学習データに１０×１．０＝１０個のスジ特徴量を適用する。
【００７６】
また、画像検査装置５０（尤度算出部）は、部品ユニットＡおよびＢのいずれも交換して間もないような場合等により、部品ユニットＡおよびＢのいずれも画像スジの要因である可能性が低いものと推定した場合、要因割合の算出値を、例えば、部品ユニットＡ＝０％、部品ユニットＢ＝０％のように補正する。この場合、画像検査装置５０（学習部および予測部）は、部品ユニットＡ、部品ユニットＢともに、予測モデルの学習データにはスジ特徴量を適用しない。
【００７７】
なお、画像検査装置５０（学習部および予測部）は、スジ特徴量のうちウェイト（適用個数）を減らす学習データは、画像に依存するスジランクに対する学習のみとして、部品ユニットＡおよびＢの使用状況（寿命予測）に対する学習については、ウェイト（適用個数）を減らさずにそのままの割合で（この例では部品ユニットＡ＝８０％、部品ユニットＢ＝２０％で）適用する。
【００７８】
さらに、画像スジの特徴量に基づいて算出され一の部品ユニットに割り当てられた要因割合が予め定められた閾値よりも低い場合（例えば部品ユニットＢの要因割合が１０％の場合）、画像検査装置５０（学習部および予測部）は、部品ユニットＢが要因である可能性が極めて低いものとみなして、部品ユニットＢの予測モデルを学習（更新等）しないようにしてもよい。この場合、画像検査装置５０（尤度算出部）は、部品ユニットＡに割り当てる要因割合を１００％に再配分して、部品ユニットＡの予測モデルを予測部に学習（更新）させる。このような処理を行うことにより、例えば画像スジの特徴量（幅および濃度）がプロットされた位置が、部品ユニットＢの領域の境界位置により近いようなケースにおいて、画像スジの要因と考えられる部品ユニットＡの寿命の予測の精度を高めることができる。
【００７９】
他方、尤度算出部によって、互いに相関性のない部品ユニットＡと部品ユニットＢとに割り当てられた要因割合が５０％同士である場合、またはこれに近い場合（例えば４９％と５１％のような場合）、画像検査装置５０（学習部および予測部）は、間違った学習を行う可能性が高いものとみなして、部品ユニットＡおよびＢの各予測モデルの学習（更新）を行わないようにしてもよい。
【００８０】
上述した事例は、画像スジの要因となり得る部品ユニットが２つの場合であり、かつ、帯電極ユニットと現像ユニットとでは、画像スジの発生要因としての相互作用がない独立性の高い部品ユニットの場合であり、総じて、比較的単純な事例について説明した。しかしながら、実際には、より複雑な事例、具体的には、画像スジの要因として特定できる部品ユニットが３つ以上あり、かつ、上述した相関性（相互作用）のある部品ユニットと相関性がある２つ以上の部品ユニットとが含まれる事例が発生し得る。
【００８１】
以下、このような事例として、画像スジの要因とされ得る部品ユニットが３つの場合であり、３つめの部品ユニット（すなわち部品ユニットＣ）は、上述した部品ユニットＢ（感光体ユニット）との相互関係がある中間転写ベルトを備えた転写ユニットである場合を仮定する。
【００８２】
画像検査装置５０（尤度算出部）は、画像スジの要因として部品ユニットＡ（帯電極ユニット）、部品ユニットＢ（感光体ユニット）および部品ユニットＣ（転写ユニット）の３つを同時に特定した場合、誤判別の可能性が高いものとみなして、これら各予測モデルには学習データ（スジ特徴量）を適用しない。したがって、部品ユニットＡ，Ｂ，Ｃの何れの予測モデルも学習（更新）されない。
【００８３】
但し、相関性のない部品ユニットＡ（この場合は帯電極ユニット）の要因割合が、相互関係がある部品ユニットＢおよびＣ（感光体ユニットおよび転写ユニット）の要因割合よりも高い場合、画像検査装置５０（学習部）は、部品ユニットＡの予測モデルの学習データにスジ特徴量を適用する。すなわち、画像検査装置５０（学習部）は、部品ユニットＡが画像スジの発生要因であるとみなし、部品ユニットＡに要因割合１００％を再割り当てして、予測部に部品ユニットＡの予測モデルを学習（更新）させる。
【００８４】
或いは、相関性のない部品ユニットＡ（帯電極ユニット）の要因割合が、予め定められた閾値（例えば８０％）を超えている場合には、画像検査装置５０（学習部）は、部品ユニットＡの予測モデルの学習データにスジ特徴量を適用して、部品ユニットＡの予測モデルを予測部に学習（更新）させる。この場合、上記の閾値（８０％）は、図示しないユーザー設定画面等を通じて、ユーザーが適宜変更ないし調整できるようにするとよい。
【００８５】
また、相互関係がある部品ユニットＢと部品ユニットＣが同時にスジ要因であると判定された場合でも、これらの要因割合を特定できる場合には、画像検査装置５０（学習部）は、部品ユニットＢおよびＣの各々の予測モデルの学習データにスジ特徴量を適用する。この場合、画像検査装置５０（学習部）は、部品ユニットＢおよびＣの両方が画像スジの発生要因であるとみなし、部品ユニットＢおよびＣに割り当てる要因割合の合計が１００％になるように、予め設定された比率で要因割合を再割り当てして、部品ユニットＢおよびＣの予測モデルを予測部に学習（更新）させる。
【００８６】
このように、画像検査装置５０（学習部）は、画像スジの発生要因として相関性のない（すなわち独立性の高い）部品ユニットと、相関性のある（すなわち相互作用のある）複数の部品ユニットとの間で、各々の予測モデルの学習の際に使用される学習データの選択方法を変えることにより、予測部による学習の精度を向上させることができる。
【００８７】
〔診断モードの処理の流れ〕
次に、上述した診断モードにおける処理の流れを、図７のフローチャートを参照して説明する。なお、図７に示す処理は、上述した図３のステップＳ４０で欠陥画像が発生した場合の他、定期的あるいは任意の時期に実行することができる。
【００８８】
診断モードの開始後のステップＳ１１０において、画像形成装置２０の制御部２００は、上述したテストチャートを用紙Ｓに印刷するように各部を制御する。また、制御部２００は、当該テストチャートのリファレンスデータを画像検査装置５０に送信する。なお、テストチャートの画像は、公知の図案（例えば縦帯と横帯とが混在したもの）を使用することができ、また、複数枚（例えば３枚）の用紙Ｓに印刷してもよい。
【００８９】
続くステップＳ１２０において、出力画像読取部３１は、当該用紙Ｓ上のテストチャートの画像を読み取り、かかる読取画像データを画像検査装置５０に送信する。
【００９０】
そして、テストチャートのリファレンスデータおよび読取画像データを取得した画像検査装置５０は、これら２つのデータを比較することによって、テストチャートの参照画像と読取画像の同一性を検査する。
【００９１】
ステップＳ１３０において、画像検査装置５０（画像不良検出部）は、テストチャートの読取画像データの画像に不良（ここでは画像スジ）が発生したか否かを判定する。上述のように、この判定は、検品ジョブ実行時のステップＳ３０の判定基準よりも厳しい基準で行う。
【００９２】
ここで、画像検査装置５０（画像不良検出部）は、読取画像データの画像に不良（画像スジ）が発生していないと判定した場合（ステップＳ１３０、ＮＯ）、画像形成装置２０の各部品ユニットはいずれも故障していない旨のメッセージを画像形成装置２０に送信する。かかるメッセージを受信した画像形成装置２０の制御部２００は、受信したメッセージを表示部２６に表示して（ステップＳ２００）、診断モードの処理を終了する。
【００９３】
他方、画像検査装置５０（画像不良検出部）は、読取画像データの画像に不良（画像スジ）が発生していると判定した場合（ステップＳ１３０、ＹＥＳ）、ステップＳ１４０に移行する。
【００９４】
ステップＳ１４０において、画像検査装置５０（画像不良検出部）は、当該不良（画像スジ）の内容を解析して特徴量（スジの幅や濃度など）を抽出し、抽出した特徴量に対応する不良ランク（スジランク）を特定する。この特定は、例えば、画像スジの特徴量（この例ではスジの幅および濃度の個々の値）と不良ランクとを対応付けた参照テーブルを用いて行うことができる。
【００９５】
さらに、画像検査装置５０（画像不良検出部）は、画像スジの解析時に、ゴミなどの異物に起因して発生した画像スジを対象から除くようにする。具体的には、通常、ゴミなどの異物が原因で発生した画像スジはサイズ（幅や長さ）が大きいことから、画像検査装置５０（画像不良検出部）は、このようなサイズの大きい画像スジを機械学習で入力する対象のデータから除外する。
【００９６】
続いて、画像検査装置５０（尤度算出部）は、特定された不良ランクから、当該不良（画像スジ）の発生原因と考えられる一以上の部品ユニットの候補を特定する（ステップＳ１５０）。この特定は、例えば、画像形成装置２０の各部品ユニットと、各部品ユニットから発生する画像スジの特徴量（この例ではスジの幅および濃度の個々の値）とを対応付けた参照テーブル（図５参照）を用いて行うことができる。
【００９７】
続くステップＳ１６０において、画像検査装置５０（尤度算出部）は、特定された部品ユニットの候補が複数であるか否かを判定する。
【００９８】
ここで、画像検査装置５０（尤度算出部）は、特定された部品ユニットの候補が一つであると判定した場合（ステップＳ１６０、ＮＯ）、当該部品ユニットの要因割合（尤度）が１００％であるとして、ステップＳ１７０およびステップＳ１８０の処理をスキップする。
【００９９】
他方、画像検査装置５０（尤度算出部）は、特定された部品ユニットの候補が複数であると判定した場合（ステップＳ１６０、ＹＥＳ）、ステップＳ１７０に移行する。
【０１００】
ステップＳ１７０において、画像検査装置５０（尤度算出部）は、複数の部品ユニット（候補）の各々に対して、当該不良（スジ）のランクおよび要因割合を規定する。
【０１０１】
ステップＳ１８０において、画像検査装置５０（尤度算出部）は、過去の診断モードの履歴やステップＳ１７０で特定された各々の部品ユニットの使用履歴等を参照して、ステップＳ１７０で規定された要因割合を適宜修正する。そして、画像検査装置５０（尤度算出部）は、かかる修正値に従って、予測モデルの学習対象となる部品ユニットと、予測モデルの学習データの個数（この例では画像スジの特徴量の適用個数）を決定する。
【０１０２】
ステップＳ１９０において、画像検査装置５０（学習部）は、決定された学習データを機械学習のパラメーターとして予測部に入力して、決定された部品ユニットの予測モデルを予測部に学習（更新）させる。かかる処理により、当該部品ユニットが要因として発生する画像スジの（未来の）変化が予測される。
【０１０３】
続くステップＳ２００において、画像検査装置５０（予測部）は、学習（更新）された予測モデルのグラフを画像形成装置２０の表示部２６等に表示して（図４、図６参照）、当該部品ユニットの寿命が末期に達するまでの日（Ｎの値）をユーザーに知らせる。
【０１０４】
このように、本実施の形態では、画像形成された用紙Ｓにおける画像不良（画像スジ）を検出する画像不良検出部と、画像形成に関連する部品ユニット（画像形成部材）が当該画像スジの発生要因である尤度（尤もらしさ）を算出する尤度算出部と、部品ユニットが発生要因で発生する画像スジの変化を予測する予測部と、検出された画像スジを学習データに用いて予測部に学習させる学習部と、を備え、学習部は、尤度に応じて、学習データとして使用する画像スジの学習態様を変更する。
【０１０５】
より具体的には、本実施の形態の画像検査装置５０は、検出された画像スジの特徴量から、該画像スジの発生要因となる画像形成装置２０内の一以上の部品ユニットおよび要因割合（尤度）を特定し、特定された各部品ユニットの予測モデルを、当該特徴量に基づいて部品ユニット毎に学習するとともに、特定された要因割合に基づいて、各々の予測モデルに特徴量を適用する割合を変更する。
【０１０６】
かかる処理を行う本実施の形態によれば、画像スジの発生要因の確からしさを考慮した学習態様で画像スジの要因となる部品ユニットの予測モデルを作成することから、学習精度ひいては部品ユニットの寿命予測の精度の向上を図ることができる。
【０１０７】
（その他の変形例）
上述した実施の形態では、画像不良として画像スジが発生した場合に予測モデルを学習する構成例について説明した。本実施の形態は、これに制限されず、他の不良ないし欠陥画像（例えば濃度ムラ）が発生した場合に予測モデルを学習する構成としてもよい。他方、画像スジは、他の不良画像と比べて特徴量が多く、要因となる部品ユニットを比較的特定しやすい利点がある。
【０１０８】
すなわち、上述した実施の形態では、簡明のため、画像スジの特徴量および不良ランクの要素として、幅と濃度の二次元のパラメーターを使用する例を主として説明した。他方、実際には、画像スジの特徴量および不良ランクの要素として、スジの周期、形状、シャープ度合い、などのより多くの（Ｎ次元の）パラメーターを使用することができる。このため、画像スジは、他の不良ないし欠陥画像と比較して、要因となる部品ユニットを特定しやすい。また、画像スジは、部品ユニットが既に故障等で耐久末期（交換時期）に達している場合も、特徴量等が明瞭に出やすい。
【０１０９】
上述した実施の形態では、診断モードでの予測モデルの機械学習を行うために、各部品ユニットの使用履歴および過去に行った診断モードの結果のデータを使用する構成例について説明した。さらに、かかる機械学習でより多くの機械学習データを使うために、上述した検品ジョブで取得された画像不良（上記例では画像スジ）に関するデータを使用してもよい。
【０１１０】
上述した実施の形態では、一つのプロセッサーが画像不良検出部、尤度算出部、予測部、および学習部の各機能を担う場合について説明した。他の例として、これらの機能を二以上のプロセッサーで分担して遂行してもよい。また、予測モデルの学習及び更新を行うプロセッサーや記憶媒体等は、遠隔地（例えばネットワーク上のサーバー）に配置されていてもよい。
【０１１１】
上述した実施の形態では、出力画像読取部３１が画像形成装置２０の外部（定着部２２の後段）に配置された構成例を説明した。他の例として、出力画像読取部３１は、画像形成装置２０の内部に設けてもよく、さらには画像形成部２１と定着部２２との間の搬送経路上に配置してもよい。
【０１１２】
上述した実施の形態では、電子写真プロセス技術を利用した中間転写方式の画像形成部２１を備えた画像形成装置２０を使用した場合について説明した。他方、画像形成装置２０における画像形成の方式は、かかる方式に限られるものではなく、他の種々の方式が適用可能である。
【０１１３】
その他、上記実施の形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１１４】
１  画像品質検査システム
１０  給紙装置
２０  画像形成装置
２１  画像形成部
２２  定着部
２５  操作表示部
２６  表示部
２７  操作部
３０  画像読取装置
３１  出力画像読取部
４０  後処理装置
４１  仕分け部
４２，４３  排紙トレイ
５０  画像検査装置（画像不良検出部、尤度算出部、予測部、学習部）
６０  ＰＣ
５１，５２  データ格納部
２００  画像形成装置の制御部
【図１】
2020008607.tif 000003
【図２】
2020008607.tif 000004
【図３】
2020008607.tif 000005
【図４】
2020008607.tif 000006
【図５】
2020008607.tif 000007
【図６】
2020008607.tif 000008
【図７】
2020008607.tif 000009