(57)【要約】【課題】搬送部の異常部分を検出することが可能な画像形成装置を提供する。【解決手段】記録材に画像を形成する画像形成部と、記録材を搬送する搬送部と、搬送部の２次元の反射画像を読取り画像として取得する読取り部と、読取り画像に基づいて搬送部の異常部分を検出する検出部とを備える画像形成装置を構成する。検出部は、学習対象画像と、学習対象画像に含まれる異常部分の有無の正解値を学習した学習モデルを用いて、読取り画像から異常部分を検出する。【選択図】図４
2020144795.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記録材に画像を形成する画像形成部と、
前記記録材を搬送する搬送部と、
前記搬送部の２次元の反射画像を読取り画像として取得する読取り部と、
前記読取り画像に基づいて搬送部の異常部分を検出する検出部と、を備え、
前記検出部は、学習対象画像と、前記学習対象画像に含まれる前記異常部分の有無の正解値とを学習した学習モデルを用いて、前記読取り画像から前記異常部分を検出する
画像形成装置。
【請求項２】
前記読取り画像の高周波成分を除去するノイズ除去部を備え、
前記検出部は、前記ノイズ除去部で高周波成分が除去された画像を画像から前記異常部分を検出する
請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項３】
前記ノイズ除去部は、バイキュービック法を用いた解像度変換処理、ニアレストネイバー法を用いた解像度変換処理、バイリニア法を用いた解像度変換処理、移動平均フィルタを用いた画像平滑化処理、及び、ガウシアンフィルタを用いた画像平滑化処理から選ばれる少なくとも１種以上を用いて高周波成分を除去する
請求項２に記載の画像形成装置。
【請求項４】
前記検出部は、予め取得された前記搬送部の２次元の反射画像を前記学習対象画像に使用して学習した前記学習モデルを用いて、前記読取り画像から前記異常部分を検出する
請求項１から３のいずれかに記載の画像形成装置。
【請求項５】
前記読取り画像を所定の大きさに分割して評価用画像を切り出す検出範囲切り出し部を備え、前記評価用画像を用いて前記検出部が前記搬送部の異常部分を検出する
請求項１から４のいずれかに記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記搬送部として、外周面に前記記録材を担持し、担持された状態の前記記録材に画像が形成される画像形成ドラムを備え、
前記読取り部が、前記画像形成ドラムの前記外周面の反射画像を前記読取り画像として取得する
請求項１から５のいずれかに記載の画像形成装置。
【請求項７】
読取り部が、記録材を搬送する搬送部の２次元の反射画像を読取り画像として取得し、
検出部が、学習対象画像の特徴と、前記学習対象画像に含まれる異常部分の有無の正解値を学習した学習モデルを用いて、前記読取り画像に基づいて前記搬送部の異常部分を検出する
画像形成装置の検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成装置、及び、画像形成装置の検査方法に係わる。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置では、搬送部によって記録材を画像形成部に搬送し、画像形成部において記録材に画像を形成する。このとき、搬送部に、凹み、ほつれ、穴、撓み等の異常部分が存在すると、画像形成部での記録材の平坦性が低下するため、画像形成の精度が低下してしまう。
【０００３】
そこで、画像形成装置において、記録材を搬送するための搬送部の異常部分を検出する方法が提案されている。例えば、搬送部の異常部分を検出するために、記録材を搬送する搬送ベルトの凹凸を検出するため凹凸センサーを用い、搬送ベルトに凹凸による異常部分があるかどうかを検出する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１３４７７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の凹凸センサーで搬送ベルトの異常部分を検出する方法では、搬送ベルト以外の搬送部について考慮されていないため、搬送部が搬送ベルトのような平面の構成にしか適用できず、搬送部が平面でない構成では不良を正確に検出することができない。このため、画像形成装置において、搬送部の形状に係わらず、搬送部の異常部分を検出することが求められている。
【０００６】
上述した問題の解決のため、本発明においては、搬送部の異常部分を検出することが可能な画像形成装置、及び、画像形成装置の検査方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の画像形成装置は、記録材に画像を形成する画像形成部と、記録材を搬送する搬送部と、搬送部の２次元の反射画像を読取り画像として取得する読取り部と、読取り画像に基づいて搬送部の異常部分を検出する検出部とを備える。検出部は、学習対象画像と、学習対象画像に含まれる異常部分の有無の正解値とを学習した学習モデルを用いて、読取り画像から異常部分を検出する。
【０００８】
また、本発明の画像形成装置の検査方法は、読取り部が、記録材を搬送する搬送部の２次元の反射画像を読取り画像として取得し、検出部が、学習対象画像の特徴と、学習対象画像に含まれる異常部分の有無の正解値を学習した学習モデルを用いて、読取り画像に基づいて搬送部の異常部分を検出する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、搬送部の異常部分を検出することが可能な画像形成装置、及び、画像形成装置の検査方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】画像形成装置の全体構成を示す概略構成図である。
【図２】記録材側から見たヘッドユニットの構成を示す平面図である。
【図３】画像形成装置のハードウエア構成例を示すブロック図である。
【図４】画像形成装置における異常検出を行うための制御系の構成例を示すブロック図である。
【図５】搬送部に発生した異常部分の例を示す図である。
【図６】搬送部に発生した異常部分の例を示す図である。
【図７】搬送部に発生した異常部分の例を示す図である。
【図８】画像取得部が取得した読取り画像の一例を示す図である。
【図９】ノイズ除去部においてノイズを除去した画像を示す図である。
【図１０】ＣＮＮ（Convolutional neural network）の処理ブロックの一例を示す図である。
【図１１】学習モデルを作成するための学習対象画像と正解値との一例を示す図である。
【図１２】評価用画像、判定画像、及び、結果画像の一例を示す図である。
【図１３】評価用画像、判定画像、及び、結果画像の一例を示す図である。
【図１４】異常部分の検出処理を説明するための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、本発明を実施するための形態の例を説明するが、本発明は以下の例に限定されない。
図１に、本実施の形態に係わる画像形成装置の一例として、インクジェット記録装置の構成を示す。図１は、インクジェット記録装置の全体構成を示す概略構成図である。
図１に示すインクジェット記録装置１は、インクジェットヘッドに設けたノズルからインクを吐出することで記録材に画像を形成（記録）する。このインクジェット記録装置１は、イエロー（Ｙ）、マゼンダ（Ｍ）、シアン（Ｃ）及びブラック（Ｂｋ）の４色のインクを重ね合わせるカラーインクジェット記録装置である。
【００１２】
インクジェット記録装置１は、給紙部１０と、画像形成部２０と、排紙部３０と、制御部４０とを有している。そして、インクジェット記録装置１は、端末装置２（図３参照）から入力された画像データを記録材Ｐに形成する。
【００１３】
給紙部１０は、給紙トレー１１と、記録材供給部１２とを有している。給紙トレー１１は、記録材の一例を示す記録材Ｐを載置可能に設けられた板状の部材である。給紙トレー１１は、載置された記録材Ｐの枚数に応じて上下方向に移動可能に設けられている。そして、給紙トレー１１に載置された複数の記録材Ｐのうち上下方向の最上部の記録材Ｐは、記録材供給部１２により搬送される位置で保持される。
【００１４】
記録材供給部１２は、複数（本例では、２つ）のローラー１２１，１２２と、搬送ベルト１２３とを有している。搬送ベルト１２３は、長手方向の両端が接続された無端状に形成されている。搬送ベルト１２３は、ローラー１２１，１２２に張架されている。そして、ローラー１２１，１２２のうち一方のローラーが回転駆動することで、搬送ベルト１２３は、２つのローラー１２１，１２２の間を循環移動する。これにより、搬送ベルト１２３に載置された記録材Ｐが搬送される。
【００１５】
また、記録材供給部１２は、ローラー１２１，１２２を回転駆動する不図示の駆動部や、給紙トレー１１に載置された最上部の記録材Ｐを搬送ベルト１２３に受け渡す供給装置を有している。そして、記録材供給部１２は、搬送ベルト１２３に載置された記録材Ｐを画像形成部２０に向けて搬送し、画像形成部２０に給紙する。
【００１６】
画像形成部２０は、画像形成ドラム２１と、受け渡しユニット２２と、加熱部２３と、ヘッドユニット２４と、定着部２５と、画像読取り部２６と、記録材排出部２７と、記録材反転部２８とを有している。
【００１７】
画像形成ドラム２１は、円筒状に形成されている。画像形成ドラム２１は、不図示の駆動モータにより反時計回りに回転する。画像形成ドラム２１の外周面には、給紙部１０から供給された記録材Ｐが担持される。画像形成ドラム２１は、外周面を三等分した３面の保持領域２１１を有している。保持領域２１１は、ステンレス鋼（ＳＵＳ）シート等の表面に樹脂シート等が貼り付けられ、各保持領域２１１の表面において記録材Ｐを保持することが可能となっている。そして、画像形成ドラム２１は、回転駆動することで記録材Ｐを排紙部３０に向けて搬送する。また、画像形成ドラム２１の外周面には、加熱部２３、ヘッドユニット２４、定着部２５及び画像読取り部２６が対向して配置されている。
【００１８】
受け渡しユニット２２は、給紙部１０の記録材供給部１２と画像形成ドラム２１との間に介在する位置に設けられている。受け渡しユニット２２は、爪部２２１と、円筒状の受け渡しドラム２２２等を有している。爪部２２１は、記録材供給部１２により搬送された記録材Ｐの一端を担持する。受け渡しドラム２２２は、爪部２２１に担持された記録材Ｐを画像形成ドラム２１に向けて誘導する。これにより、記録材Ｐは、受け渡しユニット２２を介して記録材供給部１２から画像形成ドラム２１の外周面に受け渡される。
【００１９】
受け渡しドラム２２２における記録材Ｐの搬送方向の下流側には、加熱部２３が配置されている。加熱部２３は、例えば電熱線等を有し、通電に応じて発熱する。加熱部２３は、制御部４０による制御により、画像形成ドラム２１に担持されて加熱部２３の近傍を通過する記録材Ｐが所定の温度となるように発熱を行う。
【００２０】
また、加熱部２３の近傍には、不図示の温度センサーが設けられている。温度センサーは、加熱部２３付近の温度を検知する。そして、制御部４０は、温度センサーが検知した温度情報に基づいて、加熱部２３の温度を制御する。
【００２１】
加熱部２３における記録材Ｐの搬送方向の下流側には、ヘッドユニット２４が設けられている。ヘッドユニット２４は、イエロー（Ｙ）、マゼンダ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｂｋ）に応じて４つ設けられている。４つのヘッドユニット２４は、記録材Ｐの搬送方向に対して上流側から、イエロー、マゼンダ、シアン、ブラックの順に配置されている。
【００２２】
ヘッドユニット２４は、記録材Ｐの搬送方向と直交する方向（幅方向）において記録材Ｐの全体を覆う長さ（幅）に設定されている。すなわち、インクジェット記録装置１は、ワンパス方式のラインヘッド型インクジェット記録装置である。４つのヘッドユニット２４は、それぞれ吐出するインクの色が異なるのみで、互いに同一の構成を有している。
【００２３】
図２は、ヘッドユニット２４を記録材側から見た状態を示す平面図である。
図２に示すように、ヘッドユニット２４は、複数（本例では、１６個）のインクジェットヘッド２４２を有している。そして、２つのインクジェットヘッド２４２が１組となって、１つのインクジェットモジュール２４３を構成している。そのため、本例のヘッドユニット２４には、８つのインクジェットモジュール２４３が設けられている。
【００２４】
８つのインクジェットモジュール２４３は、記録材Ｐの搬送方向に沿って２列並べられている。そして、一列のインクジェットモジュール２４３は、記録材Ｐの搬送方向と直交する方向（幅方向）に沿って４つ並べて配置されている。また、８つのインクジェットモジュール２４３は、２列のインクジェットモジュール２４３が記録材Ｐの搬送方向に沿って互い違い千鳥状に配置されている。
【００２５】
なお、インクジェットモジュール２４３の数及び配置は、上述したものに限定されるものではなく、６又は１０以上のインクジェットモジュール２４３を配置してもよい。
【００２６】
また、インクジェットヘッド２４２は、複数のノズル２４４を有している。そして、インクジェットヘッド２４２は、ノズル２４４からインクを記録材Ｐに向けて吐出する。これにより、画像形成ドラム２１に担持された記録材Ｐに画像が形成される。
【００２７】
４つのヘッドユニット２４における搬送方向の下流側には、定着部２５が配置されている。定着部２５としては、例えば、低圧水銀ランプ等の紫外線を照射する蛍光管が適用される。そして、定着部２５は、紫外線を画像形成ドラム２１により搬送された記録材Ｐに向けて照射し、記録材Ｐ状に吐出されたインクを硬化させる。これにより、定着部２５は、記録材Ｐに形成された画像を定着させる。
【００２８】
紫外線を発する蛍光管としては、低圧水銀ランプの他、数百Ｐａ〜１ＭＰａ程度の動作圧力を有する水銀ランプ、殺菌灯として利用可能な光源、冷陰極管、紫外線レーザー光源、メタルハライドランプ、発光ダイオードなどが挙げられる。これらの中で、紫外線をより高照度で照射可能であって消費電力の少ない光源（例えば発光ダイオード等）がより望ましい。
【００２９】
なお、定着部２５としては紫外線を照射するものに限定されるものではなく、インクの性質に応じてインクを硬化させる性質を有するエネルギー線を照射するものであればよく、光源もエネルギー線の波長などに応じて置換される。また、定着部２５としては、紫外線等の光を照射するものに限定されるものではない。定着部としては、例えば、記録材に熱を与えることでインクを乾燥されたり、インクに化学的な変化を起こさせる液体を付与させたりするもの等その他各種の方法を適用できるものである。
【００３０】
また、定着部２５における搬送方向の下流側には、画像読取り部２６が配置されている。画像読取り部２６は、光源から読取り対象に光を照射し、その反射画像を読取る。画像読取り部２６は、複数の検出素子が記録材Ｐの搬送方向と直交する方向（幅方向）に沿って並べられたインラインセンサで構成されており、ヘッドユニット２４及び定着部２５により記録材Ｐに形成された２次元の反射画像や、画像形成ドラム２１の表面の反射画像を読み取る。読み取った画像のデータは、制御部４０に送られる。なお、画像読取り部２６を構成する検出素子の間隔は、インクジェットヘッド２４２のノズル２４４の間隔よりも広く設定されている。すなわち、画像読取り部２６の分解能は、ヘッドユニット２４の解像度よりも粗く設定されている。また、画像読取り部２６は、画像形成ドラム２１の幅方向よりも長く形成され、画像形成ドラム２１の表面の保持領域２１１の幅方向の全体を読取ることができるように形成されている。
【００３１】
また、画像読取り部２６の搬送方向の下流側には、記録材排出部２７と、記録材反転部２８が設けられている。記録材排出部２７は、画像形成ドラム２１により搬送された記録材Ｐを排紙部３０に向けて搬送する。
【００３２】
記録材排出部２７は、円筒状の分離ドラム２７１と、排出ベルト２７２とを有している。分離ドラム２７１は、画像形成ドラム２１に担持された記録材Ｐを画像形成ドラム２１の外周面から分離させる。そして、分離ドラム２７１は、記録材Ｐを排出ベルト２７２又は記録材反転部２８に記録材Ｐを誘導する。
【００３３】
分離ドラム２７１は、片面画像形成におけるフェースアップ排紙を行う場合に、記録材Ｐを排出ベルト２７２に誘導する。また、分離ドラム２７１は、片面画像形成におけるフェースダウン排紙及び両面画像形成を行う場合に、記録材Ｐを記録材反転部２８に誘導する。
【００３４】
排出ベルト２７２は、記録材供給部１２の搬送ベルト１２３と同様に、無端状に形成されている。排出ベルト２７２は、複数のローラーにより回転可能に支持されている。排出ベルト２７２は、分離ドラム２７１による受け渡された記録材Ｐを排紙部３０に送り出す。
【００３５】
記録材反転部２８は、複数の反転ローラー２８１，２８２と、反転ベルト２８３とを有している。フェースダウン排紙を行う場合、記録材反転部２８は、分離ドラム２７１により誘導された記録材Ｐの表裏を反転し、記録材排出部２７に搬送する。これにより、記録材Ｐは、記録材排出部２７による画像が形成された面が上下方向の下方を向いた状態で排紙部３０に搬送される。
【００３６】
また、両面画像形成を行う場合、記録材反転部２８は、分離ドラム２７１により誘導された記録材Ｐの表裏を反転し、再び画像形成ドラム２１の外周面に搬送する。これにより、記録材Ｐは、画像形成ドラム２１により搬送され、再び加熱部２３、ヘッドユニット２４、定着部２５及び画像読取り部２６を通過する。
【００３７】
排紙部３０は、記録材排出部２７により画像形成部２０から送り出された記録材Ｐを格納する。排紙部３０は、平板状の排紙トレー３１を有している。そして、排紙部３０は、排紙トレー３１上に画像が形成された記録材Ｐを載置する。
【００３８】
［インクジェット記録装置の構成］
次に、インクジェット記録装置１のハードウエア構成例について図３に示すブロック図を参照して説明する。図３に示すように、インクジェット記録装置１は、制御部４０を備えている。制御部４０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、ＣＰＵ４１の作業領域として使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）４２と、ＣＰＵ４１が実行するプログラム等を記憶するためのＲＯＭ（Read Only Memory）４３とを有する。さらに、制御部４０は、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等からなる記憶部４４を有している。記憶部４４には、制御プログラム（例えば、画像処理プログラム）や各種データ等（例えば、機械学習等によって学習処理された学習モデル等）のインクジェット記録装置１を制御するための情報が格納される。
【００３９】
また、インクジェット記録装置１は、画像形成ドラム２１、記録材排出部２７や記録材反転部２８等からなる記録材を搬送する搬送部５１と、操作表示部５２と、入出力インターフェース５３とを有している。
【００４０】
制御部４０のＣＰＵ４１は、加熱部２３、ヘッドユニット２４、定着部２５、画像読取り部２６、ＲＡＭ４２、ＲＯＭ４３、記憶部４４にそれぞれシステムバス５４を介して接続され、装置全体を制御する。また、ＣＰＵ４１は、搬送部５１、操作表示部５２、入出力インターフェース５３にそれぞれシステムバス５４を介して接続されている。
【００４１】
操作表示部５２は、液晶表示装置（ＬＣＤ）又は有機ＥＬＤ（Electro Luminescence Display）等のディスプレイからなるタッチパネルである。この操作表示部５２は、ユーザーに対する指示メニュー、ノズル２４４の吐出検出動作に関する情報や取得した画像データに関する情報等を表示する。さらに、操作表示部５２は、複数のキーを備え、ユーザーのキー操作による各種の指示、文字、数字などのデータの入力を受け付ける入力部としての役割を持つ。
【００４２】
入出力インターフェース５３は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）や、ファクシミリ装置等の端末装置２に接続されている。そして、入出力インターフェース５３は、端末装置２から画像データを受信する。入出力インターフェース５３は、受信した画像データを制御部４０に出力する。そして、制御部４０は、入出力インターフェース５３から受信した画像データを画像処理する。また、制御部４０は、受信した画像データに対し、必要に応じて、シェーディング補正、画像濃度調整、画像圧縮等の画像処理を行う。
【００４３】
また、ヘッドユニット２４は、制御部４０によって画像処理された画像データを受け取り、画像データに基づいて記録材Ｐ上に所定の画像を形成する。具体的には、ヘッドユニット２４は、ヘッド駆動部２４１を駆動することで、インクジェットヘッド２４２からインクを所定の位置に吐出させる。
【００４４】
ヘッドユニット２４により記録材Ｐに形成された画像は、画像読取り部２６によって読み取られ、その画像データが制御部４０に送られる。また、ノズル２４４の吐出不良動作を行う際、制御部４０は、画像読取り部２６から送られた画像データに基づいて吐出不良が生じているノズル２４４を判別する。そして、制御部４０は、例えば、吐出不良が発生したノズル２４４に隣接するノズル２４４からのインクの吐出量を増やすことで、ヘッドユニット２４の補正処理を行う。
【００４５】
［搬送部の異常部分の検出の制御構成］
インクジェット記録装置１は、搬送部５１に発生する異常部分を、画像読取り部２６で取得した搬送部５１の２次元の反射画像を基に、制御部４０が検出する。以下の説明では、搬送部５１の例として、画像形成ドラム２１の保持領域２１１に発生する、表面樹脂シートの凹み、孔部、浮き（剥離）、撓み等の発生による異常部分を検出する場合について説明する。
【００４６】
インクジェット記録装置１の画像形成ドラム２１における異常検出を行うための制御系の構成の一例のブロック図を図４に示す。図４に示すように、インクジェット記録装置１は、保持領域２１１の異常部分を検出する構成として、画像読取り部２６と制御部４０とを有し、制御部４０のシステム構成として画像取得部４１１、ノイズ除去部４１２、検出範囲切り出し部４１３、異常検出部４１４、及び、異常判定部４１５を有する。
【００４７】
画像読取り部２６は、例えば、インラインセンサの検出素子が生成した画像信号をＡＤ変換して、画像データを生成する。尚、画像読取り部２６としては、種々のカメラを用いることができ、一般的な可視光カメラや広角カメラ、ステレオカメラや赤外線カメラ等が用いられる。画像読取り部２６は、記録材Ｐが保持領域２１１に存在しないタイミングで、保持領域２１１の２次元の反射画像を読取り画像として取得する。さらに、この読取り画像の画像データを、制御部４０の画像取得部４１１に出力する。
【００４８】
画像形成ドラム２１の保持領域２１１に発生する異常部分の例として、画像読取り部２６で取得した異常部分を含む２次元の反射画像を図５〜７に示す。図５は、保持領域２１１において、ＳＵＳシートから樹脂シートの一部が浮く（撓む）ことによって発生した異常部分２１２の例を示す画像である。図６は、樹脂シートの一部の凹み、孔部、又は、ほつれ等によって発生した異常部分２１３の例を示す画像である。図７は、樹脂シートの一部の凹み、孔部、又は、ほつれ等によって発生した異常部分２１４の別の例を示す画像である。
【００４９】
［画像取得部］
画像取得部４１１は、画像読取り部２６が出力した読取り画像の画像データを取得する。画像取得部４１１が取得した読取り画像の一例を図８に示す。図８は、画像取得部４１１が取得した画像データにおいて、保持領域２１１の全体を表す読取り画像と、この読取り画像の一部を拡大した保持領域２１１Ａの画像とを示している。図８に示すように、画像読取り部２６は、保持領域２１１の表面に設けられた樹脂シートの全面を１つの読取り画像として取得する。
【００５０】
［ノイズ除去部］
ノイズ除去部４１２は、画像取得部４１１が取得した画像データから、高周波成分を除去するための画像処理を行う。図８において保持領域２１１を拡大した保持領域２１１Ａに示すように、画像形成ドラム２１の保持領域２１１は、樹脂シートの下地として網目構造のＳＵＳシートが配置されている。また、異常部分に含まれない微小な汚れや、インクジェット記録装置１内で保持領域２１１に発生する陰影等が画像に含まれる。これらＳＵＳシートの網目、微小な汚れ、画像の陰影等は、保持領域２１１の異常部分を検出するための画像処理においてノイズとなる。従って、ノイズ除去部４１２において、異常部分に含まれない不均一な箇所や模様の除去するためのノイズ除去を行い、均一な平面画像を作成する。
【００５１】
ノイズ除去の方法としては、例えば、画素の補間を行うことが可能な公知の画像処理方法を適用することができる。例えば、バイキュービック法、ニアレストネイバー法、及び、バイリニア法等の解像度変換処理を用いることができる。また、移動平均フィルタ、及び、ガウシアンフィルタ等の画像の平滑化を行うためのフィルタ処理を適用することもできる。ノイズ除去の方法としては、画像処理によって異常部分の特徴を埋もれさせないため、バイキュービック法を用いることが好ましい。さらに、バイキュービック法を用いて画像を圧縮処理することにより、画像データの容量を小さくすることができるため、ノイズ除去処理後の画像処理において画像データの取り扱いが容易となる。
【００５２】
ノイズ除去部４１２においてノイズを除去した画像を図９に示す。図９は、上述の図８に対応する画像であり、ノイズ処理後の保持領域２１１の読取り画像と、この読取り画像の一部を拡大した保持領域２１１Ｂを示す。拡大した保持領域２１１Ｂに示すように、ノイズ除去処理を行うことにより、ＳＵＳシートの網目模様を、均一な模様に変換することができる。なお、図９における拡大した保持領域２１１Ｂの画像は、元の画像データ（図８）から１２８×１２８（ｐｉｘｅｌ）の画像（拡大した保持領域２１１Ａ）を切り出し、バイキュービック法を用いて画像の情報を１／１０に圧縮した画像である。
【００５３】
［検出範囲切り出し部］
検出範囲切り出し部４１３は、ノイズ除去部４１２においてノイズを除去する処理を行った読取り画像から、異常部分を検出する一定範囲を切り出して評価用画像を作成する。例えば、ノイズ除去後の読取り画像を、１２８×１２８（ｐｉｘｅｌ）、６４×６４（ｐｉｘｅｌ）、又は、３２×３２（ｐｉｘｅｌ）等の所定の画素数の画像に分割することで、読取り画像から所定の範囲を切り出して評価用画像を作成する。
【００５４】
異常部分を抽出する際に、評価用画像が小さすぎる場合や大きすぎる場合には、検出精度が落ちやすい。このため、異常部分の検出が容易となる範囲で評価用画像を切り出すことにより、異常部分の検出精度を向上させることができる。なお、評価用画像は、異常部分の検出に適した大きさであれば、切り出す大きさは特に限定されず、各種の画像処理に応じて適した範囲に画像を切り出すことができる。
【００５５】
［異常検出部］
異常検出部４１４は、検出範囲切り出し部４１３において切り出された所定範囲の評価用画像から、学習モデル４１６を用いて画像の特徴点を抽出する。さらに、抽出した特徴点から、評価用画像に異常部分がどの程度含まれているかを示す異常度を設定する。異常度は、学習モデル４１６を用いて異常検出部４１４が検出して異常部分、例えば、異常部分の大きさ（範囲）や、異常部分の発生位置、異常部分の種類等（凹み、孔部、浮き、撓み等）に応じて設定することができる。
【００５６】
異常検出部４１４が参照する学習モデル４１６は、予め準備された搬送部５１の画像による学習対象画像と、学習対象画像に含まれる異常部分の有無の正解値との対応関係を示す教師データを用いた学習処理によって作成される。図４は、学習モデル４１６の例として、学習済みのニューラルネットワーク（neural network；ＮＮ）モデルを示している。
【００５７】
（ニューラルネットワークの例）
学習モデル４１６の作成に用いるニューラルネットワーク（neural network；ＮＮ）の例として、ＣＮＮ（Convolutional neural network）の処理ブロックの一例を図１０に示す。図１０に示すＣＮＮの処理ブロックにおいて、Ｉｎｐｕｔはニューラルネットワークの入力層を表す。Ｄａｔａｓｅｔは、データセットに含まれる変数のうち、このレイヤーに入力する変数の変数名を表す。なお、各処理ブロックの横に記載される３つの数字は画像データの入力サイズを（色数,高さ,幅）のフォーマットで表し、（３,１２８,１２８）は３色の画像で高さが１２８、幅１２８を表している。
Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ及びＤｅｐｔｈｗｉｓｅＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎは、人工ニューロンの演算（畳み込み演算）を行う層を表す。ＫｅｒｎｅｌＳｈａｐｅは、指定した畳み込むカーネルのサイズを表し、例えば画像に９（高さ）×９（幅）の２次元のカーネルを畳み込む場合「９，９」と表す。
ＥＬＵ、ＰＲｅＬＵ、ＲｅＬＵ、ＳＥＬＵ及びＳｗｉｓｈは、各関数等を実行して活性化処理を行う層を表す。Ａｌｐｈａは指定された負の出力の係数を表す。
ＢａｔｃｈＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ及びＣｏｎｃａｔｅｎａｔｅは、各種データ算術演算や前処理等の演算を行う層を表す。
ＳｑｕａｒｅｄＥｒｒｏｒはニューラルネットワークの出力層を表す。Ｔ．Ｄａｔａｓｅｔは、データセットに含まれる変数のうち、このレイヤーの出力として期待する変数の変数名を表す。
なお、学習モデルの作成に用いるＮＮはＣＮＮに限られず、例えばＡｕｔｏＥｎｃｏｄｅｒやＲｅｓＮｅｔ等の手法を用いることができる。
【００５８】
（学習対応画像学習対象画像と正解値の例）
学習モデル４１６を作成するための学習対象画像２１０と、正解値を示す判定画像２１５とからなる教師データの一例を図１１に示す。教師データにおける学習対象画像としては、予め画像読取り部２６が取得した画像形成ドラム２１の保持領域２１１の２次元の反射画像を読取り画像として準備する。また、正解値としては、上記学習対象画像２１０に対して、異常部分を示す異常情報２１６を指定した判定画像２１５を用いる。図１１の各画像２１０はそれぞれ異なる画像であるが、説明の都合上同一の符号で示している。画像２１５についても同様に、説明の都合上同一の符号で示している。
【００５９】
また、学習モデルの作成では、予め準備した保持領域２１１の読取り画像に対して、適宜上述のノイズ除去処理や切り出し処理を行い、学習対象画像２１０を作成する。学習対象画像２１０としては、異常部分を含まない画像と、画像内に異常部分を含む画像とをそれぞれ複数準備する。なお、準備する学習対象画像２１０の数は特に限定されず、学習対象画像２１０において異常部分を含む画像の比率も得に限定されない。
また、正解値は、保持領域２１１の読取り画像に対して、画像内に含まれる異常部分を手動で指定した異常情報２１６が含まれた判定画像２１５を作成する。なお、異常部分が無い場合には、異常部分を示す異常情報２１６が含まれない判定画像２１５を作成する。
そして、学習対象画像２１０に対応する判定画像２１５を指定して、ニューラルネットワーク（ＮＮ）を用いた学習処理を行うことにより学習モデルを作成する。図１１の異常情報２１６についても、異なる情報を含むものを同一の符号で示している。
【００６０】
（検出結果）
図１２及び図１３に、検出範囲切り出し部４１３で切り出された評価用画像２１９、学習モデル４１６において判定された異常情報２１６を表す判定画像２１５、及び、異常検出部４１４において抽出された異常部分の検出情報２１８を表す結果画像２１７を示す。
【００６１】
図１２は、評価用画像２１９に映された保持領域２１１に、異常部分が無い場合を示している。評価用画像２１９に異常部分が含まれないため、学習モデル４１６において判定された判定画像２１５にも異常部分が検出されない。このため、結果画像２１７においても異常部分の検出情報が存在しない。
【００６２】
一方、図１３は、評価用画像２１９に映された保持領域２１１に、異常部分が含まれる場合を示している。学習モデル４１６において判定された判定画像２１５には、保持領域２１１に異常部分に対応に対応する異常情報２１６が検出されている。このため、結果画像２１７においても、異常部分の検出情報２１８が示されている。
【００６３】
［異常判定部］
異常判定部４１５は、学習モデル４１６を用いて異常検出部４１４が評価用画像２１９に設定した画像の特徴点の異常度に応じて、評価用画像の異常部分の有無の判定を行う。異常度に応じた異常部分の有無の判定を行うための閾値は、例えばユーザーによる入力や異常の種類に応じて任意に設定することができる。
【００６４】
本実施形態では、異常判定部４１５において異常検出部４１４が抽出した結果画像の異常部分を判定することにより、画像読取り部２６で取得した搬送部５１の２次元の反射画像を基に、搬送部５１の異常部分を検出することできる。これにより、搬送部５１の形状に係わらず、搬送部５１の２次元画像から、凹み、孔部、浮き（剥離）、撓み等の３次元の異常部分を検出することができる。
【００６５】
［搬送部の異常部分検出のフローチャート］
インクジェット記録装置１において搬送部５１の異常部分を検出する際の動作例のフローチャートを図１４に示す。図１４における処理は、例えば、画像読取り部２６の撮像範囲内の搬送部５１に記録材Ｐが存在しないタイミングで実行する。例えば、画像形成ドラム２１の保持領域２１１に発生する異常部分を検出するためには、保持領域２１１において画像読取り部２６の撮像範囲内に記録材Ｐが存在しないタイミングで実行する。
【００６６】
まず、画像読取り部２６を用いて搬送部５１の２次元の反射画像を取得する（ステップＳ１）。画像読取り部２６は、搬送部５１の２次元の反射画像を取得し、搬送部５１の読取り画像を生成する。生成した読取り画像は、画像データとして制御部４０に出力する。
【００６７】
次に、制御部４０において、読取り画像から異常部分の検出を行う範囲を選択する（ステップＳ２）。制御部４０は、検出範囲切り出し部４１３によって読取り画像を分割して作成した評価用画像を選択することで、読取り画像中の異常検出範囲を選択する。
【００６８】
次に、制御部４０は、異常検出範囲内で、異常部分が検出されたかどうか判定する（ステップＳ３）。この判定は、上述の図４に示す異常部分を検出する制御によって行う。
異常検出範囲に異常部分が検出された場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、制御部４０は、異常部分の情報を記憶部４４等に格納する（ステップＳ４）。
【００６９】
異常検出範囲に異常部分が検出されない場合（ステップＳ３のＮＯ）、及び、異常部分の情報を記憶部４４等に格納した後、制御部４０は、読取り画像の全領域で異常部分を検出する処理が終了したかどうかを判定する（ステップＳ５）。読取り画像の全領域での異常部分を検出がする処理が終了していない場合（ステップＳ５のＮＯ）、制御部４０は、読取り画像の全領域で異常部分を検出する処理が終了するまでステップＳ２からステップＳ５までの処理を繰り返す。
読取り画像の全領域において、異常部分を検出する処理が終了した場合（ステップＳ５のＹＥＳ）、本フローチャートによる処理を終了する。
【００７０】
なお、本発明は上述の実施形態例において説明した構成に限定されるものではなく、その他本発明の構成を逸脱しない範囲において種々の変形、変更が可能である。
【符号の説明】
【００７１】
１  インクジェット記録装置、２  端末装置、１０  給紙部、１１  給紙トレー、１２  記録材供給部、２０  画像形成部、２１  画像形成ドラム、２２  渡しユニット、２３  加熱部、２４  ヘッドユニット、２５  定着部、２６  画像読取り部、２７  記録材排出部、２８  記録材反転部、３０  排紙部、３１  排紙トレー、４０  制御部、４１  ＣＰＵ、４２  ＲＡＭ、４３  ＲＯＭ、４４  記憶部、５１  搬送部、５２  操作表示部、５３  入出力インターフェース、５４  システムバス、１２１，１２２  ローラー、１２３  搬送ベルト、２１０  学習対象画像、２１１，２１１Ａ，２１１Ｂ  保持領域、２１２，２１３，２１４  異常部分、２１５  判定画像、２１６  異常情報、２１７  結果画像、２１８  検出情報、２１９  評価用画像、２２１  爪部、２２２  渡しドラム、２４１  ヘッド駆動部、２４２  インクジェットヘッド、２４３  インクジェットモジュール、２４４  ノズル、２７１  分離ドラム、２７２  排出ベルト、２８１，２８２  反転ローラー、２８３  反転ベルト、４１１  画像取得部、４１２  ノイズ除去部、４１３  検出範囲切り出し部、４１４  異常検出部、４１５  異常判定部、４１６  学習モデル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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