(57)【要約】【課題】  濃度検出結果を装置で予測される濃度特性で補正することでより確かなγ特性を得ることが可能な画像形成装置を提供すること。【解決手段】  実験データより作成した画像濃度予測モデルによる濃度予測カーブの作成を行い、実測濃度より得たパッチ検出濃度変動データを係数Ａを乗じた濃度予測カーブでカーブフィットを行うことでより確かなγ特性を得る。【選択図】図１６
2020106553.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成部において像担持体に形成されたトナー画像を、転写部において記録材に転写する画像形成装置であって、前記像坦持体上（転写材１４１２上）のトナー画像の情報を検出する検出手段（フォトセンサ１２０４）をもち、前記像坦持体上に形成したトナー階調パターンを検出し、その検出値により画像形成装置の階調特性（γ特性）を算出し画像形成条件を変更する階調制御において、予め定めた階調レベルの濃度を前記像坦持体上のトナー画像情報以外の入力情報により予測する濃度予測手段（画像濃度予測モデル）を有し、前記階調特性の算出（γＬＵＴ作成）の際に前記トナー階調パターンの検出値（パッチ検出変動データ）と前記濃度予測手段で予測した濃度（濃度予測カーブ）を用いることを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
前記濃度予測手段において異なる入力情報による複数の濃度予測値を算出し、前記階調特性の算出の際に前記トナー階調パターンの検出値と前記濃度予測手段で予測した複数の予測濃度を用いることを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項３】
前記濃度予測手段により濃度予測を行う階調数が、前記像坦持体上に形成したトナー階調パターンの階調数よりも多いことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置において出力画像の安定性を向上させるために、以下のような手法が知られている。所望の画像形成パターンを生成する画像処理手段と、前記画像処理手段で生成された画像形成パターンに対応する静電潜像を像担持体上に形成する潜像形成手段と、前記潜像形成手段で形成した静電潜像をトナーにより現像化する現像手段と、前記現像手段によって現像された現像像の濃度を検知する現像濃度検知手段と、前記現像濃度検知手段によって検知された現像濃度信号に応じて潜像形成条件を制御する階調制御手段を備える。
【０００３】
例えば、前記階調制御手段は、入力された前記画像信号を補正するためのルックアップテーブルを含み、前記制御手段は、前記現像濃度検知手段によって検知された現像濃度信号により装置のγ特性を算出し、それに応じて前記ルックアップテーブルを変更することにより潜像形成条件を制御する（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１３１８９６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、上述したような従来のキャリブレーションでは、濃度検出における検出誤差を含んだ情報でγ特性を算出してしまうため、装置の特性上なり得ないγ特性を算出することもあり補正精度が落ちるという課題があった。
【０００６】
本発明の目的は、濃度検出結果を装置で予測される濃度特性で補正することでより確かなγ特性を得ることが可能な画像形成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明に係る画像形成装置は、
画像形成部において像担持体に形成されたトナー画像を、転写部において記録材に転写する画像形成装置であって、前記像坦持体上のトナー画像の情報を検出する検出手段をもち、前記像坦持体上に形成したトナー階調パターンを検出し、その検出値により画像形成装置の階調特性（γ特性）を算出し画像形成条件を変更する階調制御において、予め定めた階調レベルの濃度を前記像坦持体上のトナー画像情報以外の入力情報により予測する濃度予測手段を有し、前記階調特性の算出（γＬＵＴ作成）の際に前記トナー階調パターンの検出値と前記濃度予測手段で予測した濃度を用いることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、濃度検出結果を装置で予測される濃度特性で補正することでより確かなγ特性を得ることが可能な画像形成装置の提供を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】画像処理システムの全体構成を示すブロック図
【図２】ソフトウェアモジュールを示すブロック図
【図３】第一、第二実施形態に係るプリンタ画像処理部の内部構成図
【図４】プリンタエンジンの内部構成の一部を示す図
【図５】プリンタエンジンの作像部分の断面図
【図６】パッチ検出濃度変動データを示す図
【図７】濃度予測カーブを作成するフロー図
【図８】画像濃度予測モデルを予め作成するフロー図
【図９】測定データの一例を示す図
【図１０】環境変動と画像濃度変動のデータを示す図
【図１１】同定用データでの予測誤差の二乗和の最小値を示す図
【図１２】測定用データでの予測誤差の二乗和の最小値を示す図
【図１３】環境条件に対する評価値を示す図
【図１４Ａ】画像濃度の予測値と測定値との比較を示す図
【図１４Ｂ】画像濃度の予測値と測定値との比較を示す図
【図１４Ｃ】画像濃度の予測値と測定値との比較を示す図
【図１５】濃度予測カーブを示す図
【図１６】γ特性変動カーブの作成を示す図
【図１７】階調制御における制御動作を示すフロー図
【図１８】実施例２におけるγ特性変動カーブの作成を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では、本発明を複数ドラムを有する電子写真方式カラー複写機に適用する実施例を説明するが、これに限らず、各種方式の電子写真複写機、あるいはプリンタ、モノカラー方式、電子写真以外の画像形成装置にも適用できることは言うまでもない。
【実施例１】
【００１１】
［システム構成］
図１は、本実施形態に係る画像処理システムの全体構成を示すブロック図である。
【００１２】
図１において、画像形成装置１００では、画像入力デバイスであるスキャナ１０１や、画像出力デバイスであるプリンタエンジン１０２が内部で接続されている。スキャナ１０１は、スキャナ画像処理部１１８を介してデバイスＩ／Ｆ１１７に接続している。また、プリンタエンジン１０２は、プリンタ画像処理部１１９を介して、デバイスＩ／Ｆ１１７に接続している。そして、スキャナ画像処理部１１８およびプリンタ画像処理部１１９が画像データの読み取りやプリント出力のための制御を行う。また、画像形成装置１００は、ＬＡＮ１０や公衆回線１０４と接続し、画像情報やデバイス情報をＬＡＮ１０経由で入出力するための制御を行う。
【００１３】
ＣＰＵ１０５は、画像形成装置１００を制御するための中央処理装置である。ＲＡＭ１０６は、ＣＰＵ１０５が動作するためのシステムワークメモリであり、入力された画像データを一時記憶するための画像メモリでもある。さらに、ＲＯＭ１０７はブートＲＯＭであり、システムのブートプログラムが格納されている。ＨＤＤ１０８はハードディスクドライブであり、各種処理のためのシステムソフトウェア及び入力された画像データ等を格納する。
【００１４】
操作部Ｉ／Ｆ１０９は、画像データ等を表示可能な表示画面を有する操作部１１０に対するインタフェースであり、操作部１１０に対して操作画面データを出力する。また、操作部Ｉ／Ｆ１０９は、操作部１１０から操作者が入力した情報をＣＰＵ１０５に伝える役割を担う。ネットワークＩ／Ｆ１１１は、例えば、ＬＡＮカード等で実現され、ＬＡＮ１０に接続して外部装置（不図示）との間で情報の入出力を行う。また、モデム１１２は公衆回線１０４に接続し、外部装置（不図示）との間で情報の入出力を行う。以上のユニットがシステムバス１１３上に配置されている。
【００１５】
イメージバスＩ／Ｆ１１４は、システムバス１１３と画像データを高速で転送する画像バス１１５とを接続するためのインタフェースであり、データ構造を変換するバスブリッジである。画像バス１１５には、ラスタイメージプロセッサ（ＲＩＰ）部１１６、デバイスＩ／Ｆ１１７、スキャナ画像処理部１１８、画像編集用画像処理部１２０、画像圧縮部１０３、画像伸張部１２１、カラーマネージメントモジュール（ＣＭＭ）１３０が接続される。
【００１６】
ＲＩＰ部１１６は、ページ記述言語（ＰＤＬ：Ｐａｇｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）コードをイメージデータに展開する。デバイスＩ／Ｆ１１７は、スキャナ画像処理部１１８とプリンタ画像処理部１１９を介してスキャナ１０１やプリンタエンジン１０２とを接続し、画像データの同期系／非同期系の変換を行う。
【００１７】
また、スキャナ画像処理部１１８は、スキャナ１０１から入力した画像データに対して、補正、編集等の各種処理を行う。画像編集用画像処理部１２０は、画像データの回転や、色処理、２値変換、多値変換等の各種画像処理を行う。画像圧縮部１０３は、ＲＩＰ部１１６やスキャナ画像処理部１１８、画像編集用画像処理部１２０で処理された画像データをＨＤＤ１０８で一度格納する際に所定の圧縮方式で符号化する。
【００１８】
画像伸張部１２１は、ＨＤＤ１０８で圧縮されている画像データを必要に応じて画像編集用画像処理部１２０での処理やプリンタ画像処理部１１９で画像処理しプリンタエンジン１０２で出力する場合に、圧縮され符号化されているデータを、復号化し伸張する。プリンタ画像処理部１１９は、プリント出力する画像データに対して、プリンタエンジンに応じた画像処理補正等を行う。
【００１９】
ＣＭＭ１３０は、画像データに対して、プロファイルやキャリブレーションデータに基づいた、色変換処理（色空間変換処理ともいう）を施す専用ハードウェアモジュールである。ここでプロファイルとは、機器に依存した色空間で表現したカラー画像データを機器に依存しない色空間（例えばＬａｂ色空間など）に変換するための関数のような情報である。キャリブレーションデータは、スキャナ１０１やプリンタエンジン１０２の色再現特性を修正するためのデータである。
【００２０】
［ソフトウェア構成］
図２で示される各ソフトウェアモジュールは、記憶部であるＨＤＤ１０８等に格納され、主にＣＰＵ１０５上で動作する。図２に示すジョブコントロール処理２０１は、図示／不図示の各ソフトウェアモジュールを統括・制御し、コピー、プリント、スキャン、ＦＡＸ送受信など、画像形成装置１００内で発生するあらゆるジョブの制御を行う。
【００２１】
ネットワーク処理２０２は、主にネットワークＩ／Ｆ１１１を介して行われる外部との通信を制御するモジュールであり、ＬＡＮ１０上の各機器との通信制御を行う。
【００２２】
ＵＩ処理２０３は、主に操作部１１０、および操作部Ｉ／Ｆ１０９に係る制御を行う。
【００２３】
ＦＡＸ処理２０４は、ＦＡＸ機能の制御を行う。ＦＡＸ処理２０４は、モデム１１２を介してＦＡＸ受信／送信を行う。
【００２４】
プリント処理２０７は、ジョブコントロール処理２０１の指示に基づいて、画像編集用画像処理部１２０、プリンタ画像処理部１１９、およびプリンタエンジン１０２を制御し、指定画像の印刷処理を行う。プリント処理２０７は、ジョブコントロール処理２０１から、画像データ、画像情報（画像データのサイズ、カラーモード、解像度など）、レイアウト情報（オフセット、拡大縮小、面つけなど）、および出力用紙情報（サイズ、印字方向など）の情報を受け付ける。そして、プリント処理２０７は、画像圧縮部１０３、画像伸張部１２１、画像編集用画像処理部１２０、およびプリンタ画像処理部１１９を制御して、画像データに対して適切な画像処理を施す。そしてプリント処理２０７は、画像データに対し、プリンタエンジン１０２を制御して指定用紙への印刷を行わせる。
【００２５】
スキャン処理２１０は、ジョブコントロール処理２０１の指示に基づいて、スキャナ１０１、およびスキャナ画像処理部１１８を制御して、スキャナ１０１上にある原稿の読み込みを行わせる。
【００２６】
スキャン処理２１０は、スキャナ１０１の原稿台にある原稿のスキャンを実行し、デジタルデータとして画像の入力を行う。入力した画像のカラー情報は、ジョブコントロール処理２０１へ通知される。さらに、スキャン処理２１０は入力画像に対し、スキャナ画像処理部１１８を制御して画像の圧縮等、適切な画像処理を施した後、ジョブコントロール処理２０１へ画像処理済みの入力画像を通知する。
【００２７】
色変換処理２０９は、ジョブコントロール処理２０１の指示に基づいて、指示画像に対して、色変換処理を行い、色変換処理後の画像をジョブコントロール処理２０１へ通知する。
【００２８】
ＲＩＰ処理２１１は、ジョブコントロール処理２０１の指示に基づいて、ＰＤＬ解釈（インタプリット）を行い、ＲＩＰ部１１６を制御してレンダリングすることで、ビットマップイメージへの展開を行う。
【００２９】
［画像データ処理フロー］
以上のような構成により、本画像処理システムは、ＬＡＮ１０より印刷ジョブを受けて、プリントするまでの動作を行う。
【００３０】
続いて、上記構成に基づき、プリンタ画像処理部１１９へ入力された画像データの処理フローについて説明する。
【００３１】
まず、上述したように、外部装置からＬＡＮ１０を介して送信されてきたＰＤＬは、ネットワークＩ／Ｆ１１１にて受信し、イメージバスＩ／Ｆ１１４よりＲＩＰ部１１６へ入力される。ＲＩＰ部１１６は受信したＰＤＬの解釈を行い、ＲＩＰ部１１６にて処理できるコードデータへ変換する。そして、ＲＩＰ部１１６は、変換したコードデータに基づいてレンダリングを実行する。ＲＩＰ部１１６でレンダリングされたページデータは後段の画像圧縮部１０３にて圧縮され、ＨＤＤ１０８に順次格納される。
【００３２】
次にＨＤＤ１０８に格納された圧縮データは、ジョブコントロール処理２０１からの指示によるプリント動作において読み出され、画像伸張部１２１にて圧縮データの伸長処理が行われる。画像伸張部１２１で伸長された画像データは、デバイスＩ／Ｆ１１７を介してプリンタ画像処理部１１９へ入力される。
【００３３】
ここで本実施形態におけるプリンタ画像処理部１１９の内部ブロック図を図３に示す。
【００３４】
色空間変換部３０１は、画像データを輝度値（ＲＧＢ、ＹＵＶなど）から濃度値（ＣＭＹＫなど）に変換するものであり、入力した画像データを後段のプリンタエンジン１０２で印字できる色成分に対応した色空間に変換する。変換された多値の画像データは、γ補正回路３０９（以下γＬＵＴ）により濃度信号をプリンタエンジンでその濃度を再現するための信号値に変換される。γＬＵＴは後述する階調制御で作成される。
【００３５】
また、階調制御部３１０は後述する階調制御に関わる処理を行う。階調制御部３１０は、本発明の特徴である周期ムラに合わせに合わせた階調制御に用いる画像パターンを決定し、その画像データをγＬＵＴを通し中間調処理部へ入力する。この場合はγＬＵＴを入出力レベルが等しいリニアなテーブルとし、プリンタのγ特性を検出できる入力データとする。画像パターンの検出結果（Ｄ−ｓｉｇ）をプリンタＩ／Ｆ部１２０１を介して後述するフォトセンサ１２０４より受信し、その結果に応じて後述する方法でγＬＵＴを作成し、γ補正回路３０９に設定する。
【００３６】
γＬＵＴ３０９で補正された画像データは、中間調処理部３０４で中間調処理を行い、１画素の各色成分が２値（１ビット）で表現される画像データへ変換される。中間調処理には、一般にディザ法や誤差拡散法などが挙げられ、本実施形態においてもどちらの方法でも構わない。なお、中間調処理については、上記方法に限定するものではなく、他の方法を用いても構わない。
【００３７】
中間調処理部３０４での変換処理により生成された２値の画像データは、ドラム間遅延メモリ制御部３０５を介し、画像データ内の各画素の色成分ごとに分離されページバッファメモリ３０６に一時的に格納される。
【００３８】
プリンタエンジン１０２より送信される各色成分に対応するビデオデータ要求信号が入力されたタイミングで対応する色成分のデータを読み出す。
【００３９】
なお、ビデオデータ要求信号は、各色成分に対し、ＶＲＥＱ＿Ｙ、ＶＲＥＱ＿Ｍ、ＶＲＥＱ＿Ｃ、ＶＲＥＱ＿Ｋとする。これはプリンタエンジン１０２内の各色成分に対応する感光ドラム１４０１〜１４０４が配置された上流から下流までの距離に応じて、感光ドラム１４０１〜１４０４それぞれに露光するタイミングが異なるため、各色成分のデータの読み出すタイミングも異なる。
【００４０】
［プリンタエンジン動作］
次にプリンタ画像処理部１１９より出力された色成分データがプリンタエンジン１０２に入力されたときの動作について説明する。
【００４１】
図４はプリンタエンジン１０２の内部構成の一部を示す。
【００４２】
プリンタＩ／Ｆ部１２０１は、プリンタ画像処理部１１９から順次送信されてくる色成分データを受信する。また、プリンタＩ／Ｆ部１２０１は、プリンタエンジン１０２において印字動作の準備が可能となった場合に各色成分のデータを要求するビデオデータ要求信号であるＶＲＥＱ＿＊（＊はＹ／Ｍ／Ｃ／Ｋのいずれか）を発行する。
【００４３】
色成分データはパルス幅変調回路１２０３に入力される。そして、パルス幅変調回路１２０３は、実際の色成分データに基づいて、後段の各色の＊レーザー駆動部１２１２〜１２１５を駆動させるためのパルス信号（駆動信号）を生成する。そして、パルス幅変調回路１２０３は、各レーザー駆動部１２１２〜１２１５へ送信する。
【００４４】
各色成分に対応した各レーザー駆動部１２１２〜１２１５はパルス幅変調回路１２０３より受信したパルス信号に基づいて各色成分に対応するレーザー露光装置を駆動する。
【００４５】
また、センサ制御部１２２０は階調制御部３１０により出力された画像パターンをフォトセンサ駆動部１２２１により検出し、検出値をＡ／Ｄ変換回路１２２２及び濃度換算回路１２２３により濃度値（Ｄ−ｓｉｇ）とし、検出結果としてプリンタＩ／Ｆ部１２０１を介して階調制御部３１０へ送信する。
【００４６】
図５はプリンタエンジン１０２の作像部分の断面図である。以下、主にイエローの作像部分について説明するが、他の色成分のマゼンタ、シアン、ブラックの作像部分についても同様の構成である。
【００４７】
プリンタエンジン１０２は、像担持体である感光ドラム１４０１、帯電ローラ１４０５、Ｙレーザー露光装置１４０６、１次転写装置１４０８、２次転写装置１４１３、定着装置１４１４、およびクリーニング装置１４１５を備える。Ｙレーザー露光装置１４０６は、Ｙレーザー駆動部１２１２より駆動される。１次転写装置１４０８は、可視化されたトナー像を転写材（中間転写ベルト）１４１２上に１次転写する。２次転写装置１４１３は、転写材１４１２上に形成されたトナー像を記録用紙に２次転写する。定着装置１４１４は、記録用紙上に転写されたトナー像を定着する。クリーニング装置１４１５は、２次転写後に転写材１４１２に残った転写残トナーを除去する。
【００４８】
現像装置１４１６は現像剤容器を備え、二成分現像剤としてトナー粒子（トナー）と磁性キャリア粒子（キャリア）とが混合された現像剤が収容されている。Ａスクリュー１４２０とＢスクリュー１４２１はそれぞれトナー粒子の搬送と磁性キャリア粒子との混合を行う。また現像スリーブ１４２２は、感光ドラム１４０１に近接に配置され、感光ドラム１４０１と従動するように回転して、トナーとキャリアとが混合された現像剤を担持する。
【００４９】
現像スリーブ１４２２に担持された現像剤は感光ドラム１４０１に接触し、感光ドラム１４０１上の静電潜像が現像される。また、現像装置１４１６の内部には現像器内温度センサ１４３１、外部には現像器外湿度センサ１４３３が配置されており、センサ制御部１２２０において各々現像機内温度センサ駆動部１４３２、現像器外部湿度センサ駆動部１４３４により動作し、出力値をＡ／Ｄ変換回路１４３５及び温湿度変換回路により温湿度情報とし、検出結果としてプリンタＩ／Ｆ部１２０１を介して階調制御部３１０へ送信する。なお、プリンタエンジン１０２には図５の構成以外にも印字用紙を搬送する搬送部（不図示）等があるが、本実施形態において、説明を省略する。
【００５０】
以上のようなプリンタエンジンの構成において、イエローを印字する場合には、Ｙレーザー駆動部１２１２より駆動されるＹレーザー露光装置１４０６により感光ドラム１４０１に露光され、感光ドラム１４０１上に静電潜像を形成する。形成された静電潜像は、現像装置１４１６内の現像スリーブ１４２２上に担持されているイエローの現像剤によりトナー像として可視化され、可視化されたトナー像は転写材１４１２上に１次転写装置１４０８によって転写される。
【００５１】
このようにしてマゼンタ、シアン、ブラックの各色成分も同様に各現像装置１４１７、１４１８、１４１９により現像され、感光ドラム１４０２、１４０３、１４０４にそれぞれトナー像として可視化される。そして、可視化されたトナー像は直前に転写された色成分のトナー像と同期して、それぞれ１次転写装置１４０９、１４１０、１４１１により順次転写され、転写材１４１２上には４色のトナー像により形成された最終的なトナー画像が形成される。
【００５２】
転写材１４１２に形成されたトナー画像は、２次転写装置１４１３にて同期して搬送されてくる記録用紙に２次転写され、定着装置１４１４にてトナー像を定着される。そして、プリンタエンジン１０２により記録用紙が排出され、プリント動作を終了する。
【００５３】
また、１次転写位置から２次転写位置の間に、転写材１４１２上に形成されたパッチパターンの反射光量を検出するための、転写材１４１２に相対するＬＥＤとフォトダイオードから成るフォトセンサ１２０４を設けている。フォトセンサに入射された転写材１４１２からの近赤外光は、フォトセンサ１２０４により電気信号に変換され、電気信号はＡ／Ｄ変換回路１２２２により０〜５Ｖの出力電圧を０〜１０２３レベルのデジタル信号に変換され、濃度換算回路１２２３により濃度に変換される。
【００５４】
［階調制御］
次に本実施例における画像形成装置の持つ階調制御について説明する。
【００５５】
階調制御は画像形成装置の出力濃度および階調性の再現を安定して達成するための手段であり、転写材上のパッチパターンの検出によりプリンタエンジンのγ特性を検出し、検出されたγ特性に合わせて画像データを変換する前述のγＬＵＴを作成する。
【００５６】
本発明の特徴はγ特性の算出の際に、パッチパターンの検出値及び濃度予測カーブを用いることにある。パッチパターンの検出結果には様々な検出誤差が含まれるため、その結果を用いて作ったγ特性が装置の特性とは異なる場合がある。具体的に検出誤差には、フォトセンサの電気的な振れによるもの、検出パッチの下地となる位置の転写材の表面の変化、現像機内の現像剤のトナーとキャリアの混合比ムラによる現像濃度ムラ等である。これらはパッチパターン形成、検出中にも常に振れているもので、同レベルのパッチを１０パッチ連続して形成したものに濃度差として現れるものであり、画像形成装置のγ特性の変化を示すものではない。この誤差を除去するために検出結果と、装置の特性に合わせて濃度を予測したカーブを用いてγ特性を算出する。濃度予測カーブの作成方法及びγ特性の算出方法を後述する。
【００５７】
階調制御に用いるパッチパターンはＹ，Ｍ，Ｃ，Ｂｋの各色１０階調のパッチ群である。階調制御が起動されると画像形成装置は転写材１４１２上にパッチパターンとしてパッチ群を形成し、前述のフォトセンサ１２０４により検出する。フォトセンサ１２０４で検出された濃度値は、各パッチパターンの入力信号レベルと作成位置とを対応させて、パッチパターンの入力信号と濃度の関係をメモリ−に取り込む。この検出値と基準値の差より各階調の濃度変動データを得ることがでる。パッチ検出濃度変動データを図６に示す。図６の横軸は階調レベルであり縦軸は濃度変動量、すなわち基準濃度と検出濃度の差分である。図は簡略化のため階調数を減らしているが実際は１０階調パッチパターンである。
【００５８】
（予測濃度カーブ算出）
予測濃度値を算出し濃度予測カーブを作成するフローは、図７のようになる。まず階調制御が起動されると、画像形成装置に備えられている現像器外湿度センサ１４３３とタイマーから、階調制御起動時における入力信号値を取得する（Ｓ４０１）。この取得した信号値と、予め記憶されている基本信号値との差分を抽出する（Ｓ４０２）。
【００５９】
次に、抽出された差分値を、予め検討に基づいて作成されている画像濃度予測モデル式に代入し（Ｓ４０３）、現時点での濃度の基本濃度からの差分値を予測値として算出する（Ｓ４０４）。この差分予測値と、基本濃度値との和から、現時点での予測濃度値を算出する（Ｓ４０５）。
【００６０】
（画像濃度予測モデル作成及び検証）
次に画像濃度予測モデルの作成方法について説明する。
【００６１】
画像濃度予測モデルの作成は予め実験により得た結果により行っておく。ここでは予め行う画像濃度予測モデルの作成方法とその検証を説明する。
【００６２】
画像濃度予測モデルは、画像の濃度変動に相関のある情報を入力情報とし、画像濃度情報を出力情報として、実験結果をもとに数式化することで得られる。前記入力情報とは、画像形成装置のある時点に各種センサから入手できる環境情報や、タイマーから入手できる前の印刷からの放置時間などの時間情報や、カウンターから入手できるトナー補給回数や空回転回数などの回数情報である。
【００６３】
濃度予測モデルは、画像形成装置の構成や印刷速度、画像形成装置に投入されている様々な制御によって、モデル構造やモデル構造の因子、係数が変化する。従って、以下に説明する画像濃度予測モデル作成方法によって作成されたモデルは、本検討で用いた画像形成装置において算出されたモデルであり、これに限定されるものではない。
【００６４】
以下、本発明に用いる画像濃度予測モデルを予め作成する手順を、図８のフローチャートにより説明する。まず、環境条件の変動パターンを多数用意し、その条件下で印刷して、環境条件と画像濃度を測定する（Ｓ１０１）。
【００６５】
環境条件とは、印刷時の現像器内トナー濃度や様々な箇所の温度・湿度、前の印刷時の現像器内トナー濃度や、前の印刷からの放置時間などである。
【００６６】
画像濃度とは、トナーパッチの感光体上での濃度や転写材上での濃度や印刷媒体上での濃度のいずれかである。画像濃度は階調によって環境条件に対する感度が異なるため、例えば濃度の異なる５０階調のトナーパッチを印刷して、各階調の画像濃度を測定する。
【００６７】
本実施例では、環境条件は、印刷時の現像器内トナー濃度と、現像器内温度と現像器外湿度と、前の印刷からの放置時間とする。画像濃度は、５０階調のトナーパッチの転写材上での濃度とする。
【００６８】
測定データの一例を図９に示す。これは、４日間にわたって測定したデータである。図９（ａ）は環境条件のデータである。図９（ｂ）は画像濃度のデータである。以後図は５０階調中の１０階調データを抜出して説明するが、実際には信号レベルの０〜１００％を２％刻みで５０階調のデータを取得している。
【００６９】
次に、測定データを同定用データと検証用データとに分ける（Ｓ１０２）。ここでは、１日目と２日目のデータを同定用データにし、３日目と４日目のデータを検証用データに分類する。
【００７０】
次に、図９の測定データを、各実験日の最初のデータを基準とした環境変動と画像濃度変動のデータにする（Ｓ１０３）。このデータを図１０に示す。図１０（ａ）は環境条件の変動データである。図１０（ｂ）は画像濃度の変動データである。
【００７１】
次に、同定用データに対して、各環境条件を入力変数とし、各階調の画像濃度を出力変数とする一次関数式でカーブフィットを行う（Ｓ１０４）。
【００７２】
経過時間ｔ秒後の入力変数を、現像器内温度変動ｘ１（ｔ）［℃］、現像器外湿度変動ｘ２（ｔ）［％］、印刷時の現像器内トナー濃度変動ｘ３（ｔ）、前の印刷からの放置時間変動ｘ４（ｔ）［分］とし、各入力変数ｘｉ（ｔ）を使って予測する出力変数を、５０階調の画像濃度変動
【００７３】
【数１】
2020106553.tif 000003
【００７４】
（ｎ＝１〜５０）として、１種類の入力変数から各出力変数を予測する、以下の１入力一次関数モデルを作成する。
【００７５】
【数２】
2020106553.tif 000004
【００７６】
この一次関数モデルで、入力変数ごとに（ｉ＝１〜４）、出力変数である５０階調の各画像濃度変動の測定データｙｎ（ｔ）（ｎ＝１〜５０）に対してカーブフィットを行う。カーブフィットの方法の一例としては、一次関数モデルの係数ａｎｉに対して、次式で表される予測誤差の二乗和Ｓｎｉを演算し、これを最小にする前記係数ａｎｉを探索する。
【００７７】
【数３】
2020106553.tif 000005
【００７８】
図１０のデータをもとにカーブフィットした結果について、各一次関数モデルと、予測誤差の二乗和の最小値とを図１１に示す。
【００７９】
次に、検証用データを使って、Ｓ１０４で求めた一次関数モデルの予測誤差を演算する（Ｓ１０５）。
【００８０】
検証用データの環境条件で、各一次関数モデルを使って各階調の画像濃度変動の予測値
【００８１】
【数４】
2020106553.tif 000006
【００８２】
を演算する。この予測値と、検証用データの各階調の濃度変動の測定値ｙｎ（ｔ）とを比較する。ここでも予測誤差の二乗和Ｓｎｉを評価し、その結果を図１２に示す。
【００８３】
次に、環境条件ごとに、次式のように各階調の予測誤差の二乗和Ｓｎｉの総和を演算し、環境条件に対する評価値Ｓｉとする（Ｓ１０６）。その結果を図１３に示す。
【００８４】
【数５】
2020106553.tif 000007
【００８５】
最後に、入力変数に対する評価値Ｓｉを比較し、最適な入力変数と一次関数モデルとを得て、これを画像濃度予測モデルとする（Ｓ１０７）。本実施例では、検証用データを用いて演算した予測誤差の二乗和の総和Ｓｉを比較し、この値が最小である現像器外湿度を入力変数とした一次関数モデルを画像濃度予測モデルとする。
【００８６】
同定用データを用いて演算した予測誤差の二乗和の総和と、検証用データを用いて演算した予測誤差の二乗和の総和との和を評価し、同定用と検証用の両方を考慮して最適な入力変数を求めても構わない。
【００８７】
また、予測誤差の二乗和の総和Ｓｉの演算の際に、階調による重み付けをし、予測精度を高めたい階調に最適な入力変数を求めても構わない。
【００８８】
本実施例において得られた画像濃度予測モデルを使って演算された画像濃度の予測値と、測定値との比較グラフを、図１４Ａ〜図１４Ｃに示す。簡単のため、１日目と３日目のデータに対して、画像信号値１０％、５０％、１００％の３階調の比較を示す。図１４Ａの（ａ）は１日目の画像信号値１０％の比較グラフ、図１４Ａの（ｂ）は１日目の画像信号値５０％の比較グラフ、図１４Ｂの（ｃ）は１日目の画像信号値１００％の比較グラフ、図１４Ｂの（ｄ）は３日目の画像信号値１０％の比較グラフ、図１４Ｃの（ｅ）は３日目の画像信号値５０％の比較グラフ、図１４Ｃの（ｆ）は３日目の画像信号値１００％の比較グラフを示す。
【００８９】
図１４Ａ〜図１４Ｃからわかるように、実際に画像濃度センサを用いて測定した測定値と、濃度予測モデルを用いて予測した予測濃度値とのずれは、最大でΔＤ＝０．０４程度となり、精度よく予測ができていることがわかる。
【００９０】
以上説明したように、階調制御時の濃度カーブを、外部環境の変動を入力値とすることから算出することが可能になる。
【００９１】
本実施例においては現像器外湿度を入力変数とした一次関数モデルを画像濃度予測モデルとして用い、５０階調レベルの濃度値を予測した。５０点間の残りの階調レベルにおける値を含む全階調レベルの濃度予測カーブは、５０階調の結果を用いて一般的な補間や近似方法を用いて作成することができる。全階調レベルの画像濃度予測モデルを作成し、全階調レベルの濃度予測カーブを作成することも可能であるが、必要なメモリ量や計算負荷を考慮した場合に、演算階調数は少ないほうが良く、γ特性の検出には５０階調の情報で十分は精度がでることが分かっている。本実施例においては各予測濃度値間を線形補間し、移動平均演算でスムージングして全階調の濃度予測カーブとした。
【００９２】
補間後の濃度予測カーブを図１５に示す。図は簡略化のため予測階調数を減らしているが実際は５０階調レベルで予測し、補間している。濃度予測カーブの式は次式となり、ｍは階調レベル（％）である。
【００９３】
【数６】
2020106553.tif 000008
【００９４】
以上により作成される濃度予測カーブは装置の特性を表しているが、画像濃度予測モデル作成の実験データには画像形成装置の個体差や長期的な使用による状態変化までは含まれていないため、γ特性変化のカーブの傾向は十分な予測精度でも、その絶対値は予測精度が落ちる場合がある。そのためこの予測濃度だけで階調制御を実現することは難しい。よって本実施例ではパッチパターンを形成し実測した濃度値を予測カーブで補正することで濃度の絶対値としてもγ特性のカーブとしてもより確かな結果を取得することを行う。
【００９５】
（γＬＵＴの作成）
γ特性の検出をパッチパターンを実測した実測濃度と濃度予測カーブを用いて行う方法について説明する。前述した実測濃度より得たパッチ検出濃度変動データを係数Ａを乗じた濃度予測カーブでカーブフィットを行う。カーブフィットは前述の方法と同様で差分の二乗和を演算し、これを最小にする係数Ａを探索する。得られたＡを乗じた濃度予測カーブをγ特性変動カーブとする。すなわち図１６に示すように、図６で示したパッチ検出変動データと図１５で示した濃度予測カーブを用いて変動カーブを得る。図は簡略化のためパッチ階調数を減らしている。このγ特性変動カーブＹｍを次式に示す。
【００９６】
【数７】
2020106553.tif 000009
【００９７】
この変動カーブを基準濃度に加算してγ特性を得る。
【００９８】
検出したプリンタγ特性をターゲットテーブルに対し、逆変換した補正ＬＵＴを作成し、これをγＬＵＴとして階調制御部３１０に設定する。本実施例ではターゲットテーブルをリニアとしたので、プリンタγ特性の入出力を入れ替えるだけでγＬＵＴが作成される。
【００９９】
［制御フロー］
次に、本実施形態による階調制御における制御動作を図１７のフローチャートに基づいて説明する。なお、本処理フローは、画像形成装置１００が有するＣＰＵ１０５が、記憶部であるＨＤＤ１０８等に格納されたプログラムを読みだし、実行することにより実現される。
【０１００】
階調制御は予め設定した任意のタイミングで自動的に起動する。本実施例においては前回階調制御起動時から１０００枚を超えて出力された場合に起動される。
【０１０１】
画像データが入力され（Ｓ１０１）、画像データに基づく画像形成が終了すると（Ｓ１０２）、階調制御の起動タイミングを判断し、起動タイミングでなければ次の画像データの出力動作に入る。階調制御の起動タイミングであれば（本実施例では前回階調制御時より１０００枚出力されていれば）、画像出力を中断し、階調制御動作に入る（Ｓ１０３）。階調制御が起動されると、パッチパターンデータを入力する（Ｓ１０４）。
【０１０２】
パッチパターンデータはプリンタ制御部１０９において中間調処理され、レーザーにより感光ドラム上にパッチパターンを形成し、転写し、転写材１４１２上でフォトセンサ１２０４を用いて検出する（Ｓ１０５）。フォトセンサ１２０４で検出された濃度値は、パッチパターンの階調レベルと、パッチパタ−ンの作成位置とを対応させて、パッチパターンの階調レベルと濃度の関係をメモリ−に取り込み、基準濃度との差をパッチ検出濃度変動データとして算出する（Ｓ１０６）。
【０１０３】
また、現像器外湿度センサ１４３３の出力値を画像濃度予測モデルに入力し濃度予測カーブを得る（Ｓ１０７）。パッチ検出濃度変動データを濃度予測カーブでカーブフィットし、変動カーブを得てγ特性を検出する（Ｓ１０８）。検出したプリンタγ特性の入出力を入れ替えたＬＵＴを作成し、これをγＬＵＴとしてγ補正回路３０９に設定する（Ｓ１０９）。γＬＵＴの設定が終わると通常画像出力動作を再開し、次の画像データがあれば出力動作を開始し、なければ終了する（Ｓ１１０）。
【０１０４】
［効果］
本実施例において、全階調域におけるターゲットとの色味の差の平均値が、色差ΔＥ＝１．６から、色差ΔＥ＝０．８へ低下した。色差ΔＥは以下の方法で算出した。ＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間において、ΔＥ＝（ΔＬ＊＾２＋Δａ＊＾２＋Δｂ＊＾２）＾０．５。
本構成により、濃度検出結果を装置で予測される濃度特性で補正することでより確かなγ特性を得ることが可能な画像形成装置を提供することができた。
【実施例２】
【０１０５】
本実施例においては、実測濃度より得たパッチ検出濃度変動データを２つの濃度予測カーブを用いてカーブフィットしγ特性変動カーブを得る場合について説明する。実施例１では現像器外湿度を入力変数とした画像濃度予測モデルによる予測カーブのみであったが、本実施例では現像機内温度を入力変数をする画像濃度予測モデルによる予測カーブも用いる。実施例１との異なる部分のみ説明し、それ以外は実施例１と同様とする。
【０１０６】
本実施例は画像形成装置の特性により現像器外湿度情報のみではγ特性の予測精度が十分でない場合の構成である。
【０１０７】
現像器外湿度による画像濃度予測モデルおよび現像機内温度による画像濃度予測モデルは実施例１と同様に作成し次式とする。
【０１０８】
【数８】
2020106553.tif 000010
【０１０９】
【数９】
2020106553.tif 000011
【０１１０】
この２つの濃度予測カーブとパッチ検出濃度変動データで変動カーブを作成する。変動カーブ作成は、パッチ検出濃度変動データを２つの予測カーブにそれぞれ係数Ａ，Ｂを乗じて加算したカーブでカーブフィットして行う。カーブフィットは前述の方法と同様で差分の二乗和を演算し、これを最小にする係数ＡおよびＢを探索する。得られたＡ，Ｂを乗じた各濃度予測カーブの加算値を本実施例のγ特性変動カーブとする。すなわち図１８に示すように、パッチ検出変動データと現像器外湿度による濃度予測カーブと現像器内温度による濃度予測カーブを用いて変動カーブを得る。図は簡略化のためパッチ階調数を減らしている。このγ特性変動カーブＹｍを次式に示す。
【０１１１】
【数１０】
2020106553.tif 000012
【０１１２】
変動カーブを用いてγＬＵＴを作成する方法は実施例１同様である。
【０１１３】
本実施例より、γ特性の変動が現像器外湿度と現像機内温度の組合せに影響を受ける場合により精度の高いγ特性の算出が行えた。また本実施例では画像濃度予測モデル数を２つとしたが、装置の特性により３つ以上に増やしても良い。さらに本実施例では、入力変数をｘ１（ｔ）のような単純なものとしたが、ｘ１（ｔ）×ｘ２（ｔ）のような環境条件の積や商を用意することにより、複雑なモデルも検討することもできる。
【符号の説明】
【０１１４】
１００  画像形成装置、１０２  プリンタエンジン、１１９  プリンタ画像処理部、
３０９  γ補正回路、３１０  階調制御部、１２２０  センサ制御部、
１２０４  フォトセンサ、１４１２  転写材（転写ベルト）、
１４３１  現像機内温度センサ、１４３３  現像器外湿度センサ
【図１】
2020106553.tif 000013
【図２】
2020106553.tif 000014
【図３】
2020106553.tif 000015
【図４】
2020106553.tif 000016
【図５】
2020106553.tif 000017
【図６】
2020106553.tif 000018
【図７】
2020106553.tif 000019
【図８】
2020106553.tif 000020
【図９】
2020106553.tif 000021
【図１０】
2020106553.tif 000022
【図１１】
2020106553.tif 000023
【図１２】
2020106553.tif 000024
【図１３】
2020106553.tif 000025
【図１４Ａ】
2020106553.tif 000026
【図１４Ｂ】
2020106553.tif 000027
【図１４Ｃ】
2020106553.tif 000028
【図１５】
2020106553.tif 000029
【図１６】
2020106553.tif 000030
【図１７】
2020106553.tif 000031
【図１８】
2020106553.tif 000032