(57)【要約】【課題】  顧客の環境や使用方法に適した設定パラメーターを画像形成装置に自動的に設定する。【解決手段】  画像形成装置１は、ニューラルネットワークを使用して、使用環境データに基づいて設定パラメーターの値を演算する設定演算部１２を備える。機械学習サーバー２は、画像形成部１１を模擬したプロセスシミュレーター２２と、設定演算部１２のニューラルネットワークと同一の構成のニューラルネットワークを使用して、使用環境データに対応する設定パラメーターの値を演算しプロセスシミュレーター２２にセットする仮想設定演算部２３と、プロセスシミュレーター２２を使用して、仮想設定演算部２３のニューラルネットワークの機械学習を行い、機械学習終了後の仮想設定演算部２３のニューラルネットワークのパラメーター値を設定演算部１２のニューラルネットワークに適用する機械学習コントローラー２４とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設定パラメーターの値に応じて画像形成プロセスで入力画像データに基づく画像をプリントしプリント出力物を生成する画像形成部を備える画像形成装置と、
機械学習サーバーとを備え、
前記画像形成装置は、ニューラルネットワークを使用して、使用環境データに基づいて前記設定パラメーターの値を演算する設定演算部を備え、
前記機械学習サーバーは、前記画像形成部を模擬したプロセスシミュレーターと、前記設定演算部のニューラルネットワークと同一の構成のニューラルネットワークを使用して、前記使用環境データに対応する前記設定パラメーターの値を演算し前記プロセスシミュレーターにセットする仮想設定演算部と、前記プロセスシミュレーターを使用して、前記仮想設定演算部のニューラルネットワークの機械学習を行い、前記機械学習終了後の前記仮想設定演算部のニューラルネットワークのパラメーター値を前記設定演算部のニューラルネットワークに適用する機械学習コントローラーとを備えること、
を特徴とする画像形成システム。
【請求項２】
前記プロセスシミュレーターは、入力画像データに対応するプリント出力物画像データを生成し、
前記機械学習コントローラーは、前記仮想設定演算部のニューラルネットワークのための学習データとして、使用環境データ、入力画像データ、およびプリント出力物画像データのセットを使用することを特徴とする請求項１記載の画像形成システム、
【請求項３】
前記プロセスシミュレーターは、ニューラルネットワークを使用して、入力画像データに対応するプリント出力物画像データを生成し、
前記機械学習コントローラーは、前記プロセスシミュレーターのニューラルネットワークの機械学習を行うこと、
を特徴とする請求項１または請求項２記載の画像形成システム。
【請求項４】
前記使用環境データは、環境データ、使用頻度データ、マシン状態データ、および顧客データを含み、
前記環境データは、前記画像形成装置の設置場所の温度および湿度を含み、
前記使用頻度データは、前記画像形成装置の印字率、印字頻度、電源オン頻度、および単位期間あたりの使用時間の少なくとも１つを含み、
前記マシン状態データは、前記画像形成装置内のセンサーのセンサー値を含み、
前記顧客データは、サポートコール頻度およびダウンタイム重要度レベルの少なくとも１つを含むこと、
を特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の画像形成システム。
【請求項５】
設定パラメーターの値に応じて画像形成プロセスで入力画像データに基づく画像をプリントしプリント出力物を生成する画像形成部と、
機械学習済みニューラルネットワークを使用して、環境データに基づいて前記設定パラメーターの値を演算する設定演算部と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成システムおよび画像形成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ある画像形成装置は、画像形成プロセスの設定パラメーターの値を設定可能範囲内で変更していき、設定パラメーター値の組み合わせを調整している（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−８５３６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常、画像形成装置が設置されている環境によって画像形成プロセスにより得られる画像の画質（つまり、プリント出力物の画質）が変化する。また、顧客によっても画像形成装置の使用方法が異なるため、画像形成プロセスにより得られる画像の画質（つまり、プリント出力物の画質）が異なる可能性がある。したがって、設計時に想定されていない環境や使用方法で装置が使用された場合、画像形成プロセスにより得られる画像（つまり、プリント出力物）に不具合が生じることがあり、不具合が生じた場合、サービスパーソンによる調整作業が必要になる。
【０００５】
上述の画像形成装置は、設定パラメーターの値の組み合わせを検索して調整できるものの、設計時に想定されていない環境や使用方法に対応した設定パラメーターの値の組み合わせを得るには、長い時間がかかってしまう。
【０００６】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、顧客の環境や使用方法に適した設定パラメーターを自動的に設定する画像形成システムおよび画像形成装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像形成システムは、設定パラメーターの値に応じて画像形成プロセスで入力画像データに基づく画像をプリントしプリント出力物を生成する画像形成部を備える画像形成装置と、機械学習サーバーとを備える。前記画像形成装置は、ニューラルネットワークを使用して、使用環境データに基づいて前記設定パラメーターの値を演算する設定演算部を備える。前記機械学習サーバーは、前記画像形成部を模擬したプロセスシミュレーターと、前記設定演算部のニューラルネットワークと同一の構成のニューラルネットワークを使用して、前記使用環境データに対応する前記設定パラメーターの値を演算し前記プロセスシミュレーターにセットする仮想設定演算部と、前記プロセスシミュレーターを使用して、前記仮想設定演算部のニューラルネットワークの機械学習を行い、前記機械学習終了後の前記仮想設定演算部のニューラルネットワークのパラメーター値を前記設定演算部のニューラルネットワークに適用する機械学習コントローラーとを備える。
【０００８】
本発明に係る画像形成装置は、設定パラメーターの値に応じて画像形成プロセスで入力画像データに基づく画像をプリントしプリント出力物を生成する画像形成部と、機械学習済みニューラルネットワークを使用して、環境データに基づいて前記設定パラメーターの値を演算する設定演算部とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、顧客の環境や使用方法に適した設定パラメーターを自動的に設定する画像形成システムおよび画像形成装置が得られる。
【００１０】
本発明の上記又は他の目的、特徴および優位性は、添付の図面とともに以下の詳細な説明から更に明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る画像形成システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示す画像形成システムの動作について説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【００１３】
図１は、本発明の実施の形態に係る画像形成システムの構成を示すブロック図である。＄
図１に示す画像形成システムは、画像形成装置１と機械学習サーバー２とを備える。画像形成装置１および機械学習サーバー２は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク３に接続され、ネットワーク３を介して互いにデータ通信を行う。また、ネットワーク３には、機械学習サーバー２とデータ通信が可能な端末装置４が接続されている。
【００１４】
画像形成装置１は、プリンター、コピー機、複合機などのプリント機能を有する機器（ここでは複合機）であって、画像形成部１１、設定演算部１２、画像読取部１３、コントローラー１４、および通信装置１５を備える。
【００１５】
画像形成部１１は、設定パラメーターの値に応じて、所定の方式（例えば電子写真方式）の画像形成プロセスで入力画像データに基づく画像をプリントしプリント出力物を生成する。
【００１６】
この実施の形態では、画像形成部１１は、電子写真方式の画像形成部であって、感光体ドラム、感光体ドラム上に光を照射して静電潜像を形成する露光装置、静電潜像にトナーを付着させてトナー像を現像する現像装置、トナー像を用紙に定着させる定着器などを備える。
【００１７】
例えば設定パラメーターは、現像バイアス、定着温度、キャリブレーションタイミングなどである。
【００１８】
設定演算部１２は、ニューラルネットワーク（ここでは、ディープニューラルネットワーク）を使用して、使用環境データに基づいて設定パラメーターの値を演算する。設定演算部１２のニューラルネットワークには、機械学習サーバー２により提供される機械学習済みのパラメーターの値がセットされる。
【００１９】
なお、必要な量の後述の学習データが収集されるまで、設定演算部１２を使用せずに、サービスパーソンが設定パラメーターの値を指定して画像形成部１１に適用し、必要な量の後述の学習データが収集され機械学習が完了し機械学習済みのパラメーターの値がセットされた後に設定演算部１２を使用して設定パラメーターの値を画像形成部１１に適用するようにしてもよい。
【００２０】
また、設定演算部１２のニューラルネットワークには、初期値として、デフォルトのパラメーター値がセットされるようにしてもよい。
【００２１】
さらに、機械学習サーバー２において後述の学習データが継続的に蓄積され、設定演算部１２のニューラルネットワークの機械学習が、機械学習サーバー２により継続的に実行され、繰り返し、機械学習サーバー２により提供される機械学習済みのパラメーターの値で、設定演算部１２のニューラルネットワークのパラメーター値を更新するようにしてもよい。
【００２２】
ここで、使用環境データは、環境データ、使用頻度データ、マシン状態データ、および顧客データを含む。
【００２３】
環境データは、画像形成装置１の設置場所の温度および湿度を含む。
【００２４】
使用頻度データは、画像形成装置１の印字率、印字頻度、電源オン頻度、および単位期間あたりの使用時間の少なくとも１つを含む。
【００２５】
マシン状態データは、画像形成装置１内のセンサーのセンサー値を含む。このセンサーは、温湿度センサー、トナー濃度センサー、現像装置のトナー濃度（トナー・キャリア比）センサー、搬送検知センサー、駆動系のトルクセンサーなどである。
【００２６】
顧客データは、当該画像形成装置１を使用している顧客のデータであって、サポートコール頻度、ダウンタイム重要度レベル（顧客の業務内容に基づき、ダウンタイムが顧客業務に影響を与えるレベル）、当該画像形成装置１の販売ルート（直販、代理店販売など）、顧客の会社分類、およびサードパーティのトナー使用の有無の少なくとも１つを含む。
【００２７】
画像読取部１３は、原稿（ここでは、画像形成部１１により生成されたプリント出力物）から原稿画像（ここでは、プリント出力物画像）を読み取り、画像データとして出力する。
【００２８】
コントローラー１４は、マイクロコンピューターやＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を備え、そのマイクロコンピューターやＡＳＩＣで各種処理を実行する。コントローラー１４は、画像形成部１１、画像読取部１３などの内部装置を制御して、各種ジョブ（プリントジョブ、コピージョブなど）を実行する。
【００２９】
また、コントローラー１４は、設定演算部１２のニューラルネットワークのパラメーター値の受信や後述の学習データの送信を、通信装置１５を使用して行い、また、後述の学習データを取得したり、受信したパラメーター値を設定演算部１２のニューラルネットワークにセットしたりする。
【００３０】
通信装置１５は、ネットワークインターフェイスなどであって、ネットワーク３に接続可能な通信装置である。
【００３１】
また、機械学習サーバー２は、データベース２１、プロセスシミュレーター２２、仮想設定演算部２３、機械学習コントローラー２４、および通信装置２５を備える。機械学習サーバー２は、コンピューターであって、ソフトウェア処理として、プロセスシミュレーター２２、仮想設定演算部２３、および機械学習コントローラー２４を実現する。
【００３２】
データベース２１は、プロセスシミュレーター２２および仮想設定演算部２３のニューラルネットワーク用の学習データを画像形成装置１ごとに格納し蓄積するためのデータベースである。
【００３３】
プロセスシミュレーター２２は、画像形成部１１を模擬し、設定パラメーター値に基づいて、入力画像データに対応するプリント出力物画像データを生成する。
【００３４】
この実施の形態では、プロセスシミュレーター２２は、ニューラルネットワークを使用して、入力画像データに対応するプリント出力物画像データを生成する。
【００３５】
仮想設定演算部２３は、設定演算部１２のニューラルネットワークと同一の構成のニューラルネットワークを使用して、使用環境データに対応する設定パラメーターの値を演算しプロセスシミュレーター２２にセットする。
【００３６】
機械学習コントローラー２４は、プロセスシミュレーター２２を使用して、仮想設定演算部２３のニューラルネットワークの機械学習を行い、通信装置２５を使用して、機械学習終了後の仮想設定演算部２３のニューラルネットワークのパラメーター値を設定演算部１２のニューラルネットワークに適用する。
【００３７】
仮想設定演算部２３のニューラルネットワークの機械学習において、機械学習コントローラー２４は、学習データとして、使用環境データ、入力画像データ、およびプリント出力物画像データのセットを使用する。
【００３８】
また、機械学習コントローラー２４は、プロセスシミュレーター２２のニューラルネットワークの機械学習を行う。
【００３９】
プロセスシミュレーター２２のニューラルネットワークの機械学習において、機械学習コントローラー２４は、学習データとして、入力画像データ、設定パラメーター値およびプリント出力物画像データのセットを使用する。
【００４０】
さらに、機械学習コントローラー２４は、通信装置２５を使用して、上述の学習データを画像形成装置１や端末装置４から取得し、データベース２１に登録する。
【００４１】
その際、機械学習コントローラー２４は、通信装置２５を使用して、入力画像データおよびプリント出力物画像データを画像形成装置１から取得する。プリント出力物画像データは、入力画像データに基づいて画像形成部１１により生成されたプリント出力物のプリント出力物画像を画像読取部１３により読み取ることで生成される。つまり、ユーザーまたはサービスパーソンが、プリント出力物画像の読取を画像形成装置１に実行させる。
【００４２】
使用環境データのうち、マシン状態データは、画像形成装置１により検出され、機械学習コントローラー２４は、通信装置２５を使用して、そのマシン状態データを画像形成装置１から受信する。
【００４３】
使用環境データのうち、環境データ、使用頻度データ、および顧客データは、画像形成装置１または端末装置４に、ユーザーやサービスパーソンによって入力され、機械学習コントローラー２４は、通信装置２５を使用して、画像形成装置１または端末装置４から、環境データ、使用頻度データ、および顧客データを受信する。
【００４４】
通信装置２５は、ネットワークインターフェイスなどであって、ネットワーク３に接続可能な通信装置である。
【００４５】
次に、上記画像形成システムの動作について説明する。図２は、図１に示す画像形成システムの動作について説明するフローチャートである。
【００４６】
まず、機械学習サーバー２の機械学習コントローラー２４は、画像形成装置１、端末装置４などから上述の学習データを収集し、データベース２１に蓄積していく（ステップＳ１）。
【００４７】
プロセスシミュレーター２２の機械学習に必要な学習データは、対象の画像形成装置１の画像形成部１１の入力画像データ、設定パラメーター値、およびプリント出力物画像データであり、画像形成装置１から収集される。
【００４８】
仮想設定演算部２３の機械学習に必要な学習データは、使用環境データ、入力画像データ、およびプリント出力物画像データである。使用環境データは、画像形成装置１、または画像形成装置１および端末装置４から収集され、この学習データとして使用される入力画像データおよびプリント出力物画像データは、プロセスシミュレーター２２の学習データとして収集されたものを使用してもよいし、予め用意されたものでもよい。つまり、プロセスシミュレーター２２の学習データとして収集されたプリント出力物画像データが、サービスパーソンにより調整された設定パラメーター値に基づく理想的なものであれば、仮想設定演算部２３の学習データとして使用してもよく、そうでなければ、入力画像データに対応する理想的なプリント出力物画像データが別途用意される。
【００４９】
そして、プロセスシミュレーター２２の機械学習に必要な学習データがデータベース２１に蓄積されると、機械学習コントローラー２４は、プロセスシミュレーター２２の機械学習を実行する（ステップＳ２）。
【００５０】
具体的には、学習データにおける設定パラメーターの値および入力画像データがプロセスシミュレーター２２に入力データとして与えられ、プロセスシミュレーター２２から出力データとして得られるプリント出力物画像データと学習データにおけるプリント出力物画像データとが比較され、比較結果に基づいて、プロセスシミュレーター２２のニューラルネットワークのパラメーター値が更新される。なお、この機械学習は、既存の方法で行われる。
【００５１】
また、仮想設定演算部２３の機械学習に必要な学習データがデータベース２１に蓄積されると、機械学習コントローラー２４は、仮想設定演算部２３の機械学習を実行する（ステップＳ３）。
【００５２】
具体的には、学習データにおける使用環境データが仮想設定演算部２３に入力データとして与えられ、仮想設定演算部２３から出力データとして得られる設定パラメーター値がプロセスシミュレーター２２にセットされ、入力画像データがプロセスシミュレーター２２に入力データとして与えられ、プロセスシミュレーター２２から出力データとして得られるプリント出力物画像データと学習データにおけるプリント出力物画像データとが比較され、比較結果に基づいて、仮想設定演算部２３のニューラルネットワークのパラメーター値が更新される。なお、この機械学習は、既存の方法で行われる。
【００５３】
そして、仮想設定演算部２３の機械学習が終了すると、機械学習コントローラー２４は、機械学習後の仮想設定演算部２３のニューラルネットワークのパラメーターの値を通信装置２５を使用して画像形成装置１に送信し、コントローラー１４を使用して設定演算部１２に適用する（ステップＳ４）。
【００５４】
このようにして、機械学習サーバー２によって遠隔で、設定演算部１２のニューラルネットワーク用のパラメーターの機械学習が実行され、機械学習済みのパラメーターの値が画像形成装置１の設定演算部１２に適用される。また、その後、学習データの収集を継続し、定期的に、設定演算部１２のニューラルネットワーク用のパラメーターの機械学習が実行され、設定演算部１２のニューラルネットワークのパラメーター値が更新されるようにしてもよい。
【００５５】
以上のように、上記実施の形態によれば、画像形成装置１は、ニューラルネットワークを使用して、使用環境データに基づいて設定パラメーターの値を演算する設定演算部１２を備える。機械学習サーバー２は、画像形成部１１を模擬したプロセスシミュレーター２２と、設定演算部１２のニューラルネットワークと同一の構成のニューラルネットワークを使用して、使用環境データに対応する設定パラメーターの値を演算しプロセスシミュレーター２２にセットする仮想設定演算部２３と、プロセスシミュレーター２２を使用して、仮想設定演算部２３のニューラルネットワークの機械学習を行い、機械学習終了後の仮想設定演算部２３のニューラルネットワークのパラメーター値を設定演算部１２のニューラルネットワークに適用する機械学習コントローラー２４とを備える。
【００５６】
これにより、顧客の環境や使用方法に適した設定パラメーターが画像形成装置１に自動的に設定される。したがって、コールセンサーへのサポートコールが減少しサービスパーソンの訪問が減少することが期待される。
【００５７】
なお、上述の実施の形態に対する様々な変更および修正については、当業者には明らかである。そのような変更および修正は、その主題の趣旨および範囲から離れることなく、かつ、意図された利点を弱めることなく行われてもよい。つまり、そのような変更および修正が請求の範囲に含まれることを意図している。
【００５８】
例えば、上記実施の形態では、機械学習サーバー２は、１台の画像形成装置１について機械学習を行っているが、複数の画像形成装置１について学習データを個別的に収集し、複数の画像形成装置１のそれぞれについて独立して上述の機械学習を行うようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、例えば、画像形成装置に適用可能である。
【符号の説明】
【００６０】
１  画像形成装置
２  機械学習サーバー
１１  画像形成部
１２  設定演算部
２２  プロセスシミュレーター
２３  仮想設定演算部
２４  機械学習コントローラー
【図１】
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【図２】
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