(57)【要約】【課題】印刷された画像における地汚れの発生を検出する。【解決手段】地色処理部７０は、印刷された画像を画像読取部２が読み取って生成した画像データを取得する。地色領域取得部７００は、当該画像データにおいて予め設定された地色領域の画素の値を取得し、地色領域の画素の値に基づいて、地色検出部７０２において当該画像の地色が検出される。地汚れ検出部７０４のトナー色判定部７０４０は、検出された地色が画像の印刷に用いられたトナーの色に対応するか否かを判定する。【選択図】図３
2010122870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷された画像を読み取って得られる画像データにおいて予め設定された地色領域の画素の値と、前記画像の印刷に用いられたトナーの色に関する情報と、に基づいて、前記画像の地色が前記トナーの色に対応するか否かを判定する判定手段、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像の地色が前記トナーの色に対応すると前記判定手段が判定した場合に、前記画像における地汚れの発生を検出する検出手段、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像の地色が前記トナーの色に対応すると前記判定手段が判定した場合に、前記地色領域の画素の値の分散を算出する算出手段、
をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記画像の地色に対応するトナーの色に応じて選択される色成分について、前記地色領域の画素の値の分散を算出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記画像の地色が前記トナーの色に対応すると前記判定手段が判定した場合であって前記算出手段が算出した分散の値が予め設定された閾値以上である場合に、前記印刷された画像における地汚れの発生を検出する、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像の地色が前記トナーの色に対応しないと前記判定手段が判定した場合に、前記地色領域の画素の値に応じて前記画像データを補正する補正手段、
をさらに備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記算出手段が算出した分散の値が予め設定された閾値未満である場合に、前記地色領域の画素の値に応じて前記画像データを補正する補正手段、
をさらに備えることを特徴とする請求項３から５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像データから得られる情報を用いて前記画像処理装置の故障の原因を推定する推定処理を実行する推定処理手段に、前記補正手段が補正した結果の画像データから得られる情報を用いて前記推定処理を実行させる、
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
印刷された画像を読み取って得られる画像データにおいて予め設定された地色領域の画素の値と、前記画像の印刷に用いられたトナーの色に関する情報と、に基づいて、前記画像の地色が前記トナーの色に対応するか否かを判定するステップ、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複写機、プリンタ、及びスキャナなどの画像形成装置の故障を検出し、故障の原因を推定する技術が開発されている。例えば、特許文献１に記載の技術では、プリンタ及びスキャナの機能を備える画像形成装置の故障診断を行う技術において、テストパターンを印刷した用紙をスキャナで読み取った画像データを解析し、この解析結果の情報を用いて画像形成装置の故障原因を推定する。例えば、特許文献１に記載の故障診断装置は、テストパターンを印刷した用紙を読み取った画像データにおける欠陥（黒点、黒線、濃度のむら、又は濃度のシフトなど）を検出し、この検出結果を故障原因の推定に用いる。この故障原因の推定処理は、ベイジアンネットワークモデル（http://staff.aist.go.jp/y.motomura/bn2002/presen/motomura-tut.files/frame.htm参照）を用いて画像形成装置の故障を引き起こす原因をモデル化することで行われる。
【０００３】
テストパターンを印刷した用紙を読み取った画像データにおける欠陥の検出の一例として、テストパターンの用紙の地色が白色であるか否かを判定し、白色でなければ欠陥の発生を検出することが考えられる。この例の場合、白色以外の地色を有する色紙、あるいは、本来の地色は白色であっても劣化などにより黄ばみの発生している用紙にテストパターンを印刷し、スキャナで読み取った画像データを解析すると、実際には画像データに欠陥が発生していなくても、地色が白色でないことから画像に欠陥が発生していると判定されることが起こり得る。このような誤判定は、例えば、画像データの地色を検出し、地色が有彩色である場合に、地色を除去あるいは補正する処理を行った結果の画像データを用いて欠陥の検出処理を行うことで防止できる。
【０００４】
画像データの地色を検出する技術として、例えば、特許文献２に、読み取ったカラー画像のヒストグラムを求め、所定値以上の頻度のピークをＲＧＢのそれぞれに対して求め、かつＲＧＢの各ピーク間でのＲＧＢ値に所定値以上の差がある場合に、地色が有彩色であることを検出する技術が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３０９０７８号公報
【特許文献２】特開２００４−１５３５８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、用紙に印刷された画像の欠陥の種類の１つとして、用紙の一部の領域又は用紙の全面にわたってトナーが薄くかぶるように付着する欠陥がある。以下、このような画像の欠陥を「地汚れ」と呼ぶ。画像データについて有彩色の地色が検出された場合に地色を除去あるいは補正した上で画像データの解析及び画像形成装置の故障診断を行う技術では、トナーの付着によって生じた有彩色の地色が画像データから除去あるいは補正されてしまい、地汚れの発生は検出されない。
【０００７】
本発明は、印刷された画像における地色が印刷において用いられたトナーによるものであるか否かを特定できる技術を提供することを１つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る発明は、印刷された画像を読み取って得られる画像データにおいて予め設定された地色領域の画素の値と、前記画像の印刷に用いられたトナーの色に関する情報と、に基づいて、前記画像の地色が前記トナーの色に対応するか否かを判定する判定手段、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【０００９】
請求項２に係る発明は、請求項１に係る発明において、前記画像の地色が前記トナーの色に対応すると前記判定手段が判定した場合に、前記画像における地汚れの発生を検出する検出手段、をさらに備える。
【００１０】
請求項３に係る発明は、請求項２に係る発明において、前記画像の地色が前記トナーの色に対応すると前記判定手段が判定した場合に、前記地色領域の画素の値の分散を算出する算出手段、をさらに備える。
【００１１】
請求項４に係る発明は、請求項３に係る発明において、前記算出手段は、前記画像の地色に対応するトナーの色に応じて選択される色成分について、前記地色領域の画素の値の分散を算出する。
【００１２】
請求項５に係る発明は、請求項３又は４に係る発明において、前記検出手段は、前記画像の地色が前記トナーの色に対応すると前記判定手段が判定した場合であって前記算出手段が算出した分散の値が予め設定された閾値以上である場合に、前記印刷された画像における地汚れの発生を検出する。
【００１３】
請求項６に係る発明は、請求項１から５のいずれか１項に係る発明において、前記画像の地色が前記トナーの色に対応しないと前記判定手段が判定した場合に、前記地色領域の画素の値に応じて前記画像データを補正する補正手段、をさらに備える。
【００１４】
請求項７に係る発明は、請求項３から５のいずれか１項に係る発明において、前記算出手段が算出した分散の値が予め設定された閾値未満である場合に、前記地色領域の画素の値に応じて前記画像データを補正する補正手段、をさらに備える。
【００１５】
請求項８に係る発明は、請求項６又は７に係る発明において、前記画像データから得られる情報を用いて前記画像処理装置の故障の原因を推定する推定処理を実行する推定処理手段に、前記補正手段が補正した結果の画像データから得られる情報を用いて前記推定処理を実行させる。
【００１６】
請求項９に係る発明は、印刷された画像を読み取って得られる画像データにおいて予め設定された地色領域の画素の値と、前記画像の印刷に用いられたトナーの色に関する情報と、に基づいて、前記画像の地色が前記トナーの色に対応するか否かを判定するステップ、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１又は９に係る発明によると、印刷された画像の地色が印刷に用いられたトナーによるものであるか否かを特定できる。
【００１８】
請求項２に係る発明によると、印刷に用いられたトナーによって画像に地汚れが発生していることを検出できる。
【００１９】
請求項３に係る発明によると、トナーの色に対応する地色を有する画像の地色領域の画素の値の分散を算出できる。
【００２０】
請求項４に係る発明によると、地色に対応するトナーの色の影響の大きい色成分について、画像の地色領域の画素の値の分散を算出できる。
【００２１】
請求項５に係る発明によると、地色領域の画素の値の分散を参照しない場合と比較して、画像における地汚れの発生をより正確に検出できる。
【００２２】
請求項６に係る発明によると、トナーの色に対応しない地色を有する画像の画像データに対して、地色を補正する処理を行うことができる。
【００２３】
請求項７に係る発明によると、地汚れが発生していないと考えられる画像の画像データに対して、地色を補正する処理を行うことができる。
【００２４】
請求項８に係る発明によると、トナーの色に対応しない地色を有する画像又は地汚れが発生していないと考えられる画像の画像データについて地色の補正を行わない場合と比較して、より正確に画像処理装置の故障の原因を推定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
図１は、画像形成装置１の構成の概略の例を示すブロック図である。画像形成装置１は、画像読取部２、プリントエンジン部３、記憶部４、センサ部５、操作入力受付部６、及び故障診断部７がバス８を介して互いに接続された構成を有する。
【００２６】
画像読取部２は、原稿画像をスキャナ読み取りし、原稿画像に対応する電子データである画像データを生成する。画像読取部２が生成する画像データは、複数の画素を含み、各画素は、例えば、Ｒ（Red），Ｇ（Green），Ｂ（Blue）の３つの色成分それぞれの階調値を有するものであってよい。各色成分の階調値は、複数の段階のいずれかを表す。以下では、各色成分の階調値が２５６段階の階調のいずれかを表す０から２５５の間の整数である場合を例にとり、本発明の各種の実施形態の例を説明する。なお、画像読取部２が原稿画像を読み取って生成した画像データは、記憶部４に格納されたり、図示しない通信手段を介して画像形成装置１に接続されたサーバなどが備える記憶装置に格納されたりする。画像読取部２により画像形成装置１はスキャナとして機能する。
【００２７】
プリントエンジン部３は、画像データを用紙などの媒体上に出力する。プリントエンジン部３は、例えば、複数の色を有するトナーを用いて、各トナー色の濃淡の組み合わせにより画像データ中の色を媒体上に現すことでカラー印刷を実現する。以下で説明する本発明の各種の実施形態の例では、プリントエンジン部３は、Ｙ（Yellow），Ｍ（Magenta），Ｃ（Cyan），Ｋ（Black）の４色のトナーを用いてカラー印刷を行うものとする。プリントエンジン部３が出力する対象の画像データは、例えば、画像読取部２が原稿画像を読み取って生成した画像データであってよい。この場合、画像形成装置１は複写機として機能すると言える。また、プリントエンジン部３は、図示しない通信手段を介して画像形成装置１に接続されたコンピュータなどからの印刷指示を受けて、その印刷指示とともに受け取った画像データを印刷出力することもある。この場合、画像形成装置１はプリンタとして機能すると言える。
【００２８】
記憶部４は、画像形成装置１における処理に必要な情報を記憶する記憶装置である。記憶部４は、例えば、画像読取部２が原稿画像を読み取って生成した画像データを記憶する。また例えば、記憶部４は、画像形成装置１における用紙のフィード数や複写枚数など、画像形成装置１の稼動状況に関する履歴情報を記憶する。さらに、例えば、記憶部４は、後述の故障診断部７による処理で用いられるテストパターンなど、故障診断処理の実行に必要な情報を記憶する。
【００２９】
センサ部５は、画像形成装置１の内部状態情報を取得する。内部状態情報とは、例えば、画像形成装置１が備える用紙搬送機構（図示しない）を駆動するモータなどの部品の駆動電流や振動、用紙通過時間、画像形成装置１の内部の温度や湿度、及びトナー残量などである。センサ部５は、各種の内部状態情報に応じたセンサを含み、これらのセンサから各種の内部状態情報を取得する。
【００３０】
操作入力受付部６は、ユーザや管理者など、画像形成装置１の操作者による情報の入力を受け付ける。操作入力受付部６は、例えば、操作者からのスキャナ読み取り指示又は複写指示の入力を受け付けたり、後述の故障診断部７による処理に必要な情報の入力を受け付けたりする。操作入力受付部６は、例えば、液晶表示パネルなどの表示装置とタッチパネルやテンキーなどの入力装置とを備える操作パネルにより実現される。
【００３１】
故障診断部７は、センサ部５を介して取得される画像形成装置１の内部状態情報、操作入力受付部６が受け付けた操作者からの入力情報、及び、画像形成装置１の履歴情報などの記憶部４に記憶された情報を用いて画像形成装置１の故障診断を行う。故障診断部７は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの演算装置により実現される。例えば、以下で説明する故障診断部７の各部の処理の手順を記述したプログラムを記憶部４に記憶させておき、このプログラムをＣＰＵやＭＰＵなどの演算装置が読み出して実行することで、当該演算装置は故障診断部７として機能する。
【００３２】
図２は、故障診断部７の機能構成の例を示すブロック図である。故障診断部７は、地色処理部７０、画像欠陥検出部７２、特徴量抽出部７４、欠陥種類判定部７６、故障原因推定部７８、及び診断結果通知部７９を備える。
【００３３】
地色処理部７０は、予め設定されたテストパターンをプリントエンジン部３により印刷出力した用紙（以下、「テストパターン用紙」とも呼ぶ）を画像読取部２が読み取って生成した画像データを用いて、テストパターン用紙の地色に関する処理を行う。地色処理部７０は、用紙の地色を検出し、検出した地色に基づいて地汚れ欠陥の発生の有無を判定し、必要に応じて地色を補正する処理を行う。地色処理部７０の機能の一部が本発明の各種の実施形態の例による画像処理装置として機能する。
【００３４】
画像欠陥検出部７２は、地色処理部７０で処理された画像データを、予め記憶部４に記憶された基準画像データと比較して、出力画像の欠陥を検出する。基準画像データは、プリントエンジン部３により出力されるテストパターンに対応する画像データである。
【００３５】
特徴量抽出部７４は、画像欠陥検出部７２の検出結果から、画像の欠陥についての各種の特徴量を抽出する。特徴量は、例えば、画像の欠陥の形状、大きさ、濃度、輪郭の状態、向き、位置、周期性、発生領域などの、画像の欠陥の状態を表す量である。
【００３６】
欠陥種類判定部７６は、特徴量抽出部７４が抽出した特徴量に基づいて、画像の欠陥の種類を判定する。欠陥の種類には、例えば、点、黒線、黒帯、白抜け、及び白帯などがある。欠陥種類判定部７６における判定は、例えば、所定の種類の欠陥であることを判定するための特徴量の条件を記憶部４に予め記憶させておき、この条件を参照して行われる。
【００３７】
故障原因推定部７８は、画像に欠陥が発生している場合に、特徴量抽出部７４及び欠陥種類判定部７６から取得される画像の欠陥に関する情報、センサ部５から取得される画像形成装置１の内部状態情報、操作入力受付部６を介して取得される操作者からの入力情報、及び画像形成装置１の履歴情報など記憶部４に記憶された情報を用いて、画像形成装置１の故障原因を推定する。故障原因推定部７８は、推論エンジン７８０及び故障候補抽出部７８２を備える。推論エンジン７８０は、故障を引き起こす各原因候補が、発生した故障の主原因である確率（故障原因確率）を、取得した内部状態情報などに基づいて算出する。推論エンジン７８０は、例えば、ベイジアンネットワークを利用して構成される。ベイジアンネットワークとは、因果関係が複雑な問題領域を表すため、複数の変数間の依存関係を順次結線し、グラフ構造を持つネットワークとして表現したものである。ベイジアンネットワークは、変数間の依存関係を有向グラフにより表す。故障候補抽出部７８２は、推論エンジン７８０が算出した故障原因確率に従って、故障原因の候補を抽出する。
【００３８】
診断結果通知部７９は、故障原因推定部７８による推定結果をユーザや管理者に通知するための処理を行う。診断結果通知部７９は、例えば、画像形成装置１が備える表示装置（図示しない）に診断結果を表示させたり、図示しない通信手段を介して画像形成装置１に接続されたコンピュータなどに対して診断結果を表す情報を送信したりする。
【００３９】
図３は、地色処理部７０の機能構成の例を示すブロック図である。地色処理部７０は、地色領域取得部７００、地色検出部７０２、地汚れ検出部７０４、及び地色補正部７０６を備える。
【００４０】
地色領域取得部７００は、テストパターン用紙を画像読取装置が読み取って生成した画像データを画像読取部２から受け取り、受け取った画像データにおいて、地色の領域として予め設定された領域（地色領域）の画素の値を取得する。本例では、地色領域に含まれる各画素のＲＧＢの各色成分の階調値が取得される。
【００４１】
図４に、テストパターンの一例を示す。図４の例のテストパターン９０は、その右上、左上、右下、及び左下の付近に地色領域９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄを含む。テストパターン９０は、予め設定されて記憶部４に記憶される。画像形成装置１の故障診断処理の実行にあたって、後述のように、操作者の指示に従って、プリントエンジン部３は、記憶部４からテストパターン９０を取得して用紙に印刷する。このように印刷されたテストパターン用紙を画像読取部２が読み取って取得される画像データから、地色領域取得部７００は、テストパターン９０中の地色領域９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄに相当する領域の画素の値を取得する。
【００４２】
再び図３を参照し、地色検出部７０２は、地色領域取得部７００が取得した地色領域の画素の値を用いて、テストパターン用紙の地色を検出する。
【００４３】
地汚れ検出部７０４は、地色検出部７０２が検出したテストパターン用紙の地色を用いて、テストパターン用紙における地汚れの発生を検出する。地汚れ検出部７０４は、トナー色判定部７０４０及び分散値算出部７０４２を備える。トナー色判定部７０４０は、テストパターン用紙の地色がテストパターン用紙の印刷に用いられたトナーの色のいずれかに該当するか否かを判定する。本実施形態の例では、トナー色判定部７０４０は、地色がＹＭＣＫの各トナー色のいずれかに該当するか否かを判定する。分散値算出部７０４２は、地色領域の画素の値の分散を算出する。地汚れ検出部７０４は、例えば、テストパターン用紙の地色がトナー色のいずれかに該当するとトナー色判定部７０４０により判定された場合に、地汚れの発生を検出する。あるいは、例えば、地汚れ検出部７０４は、トナー色判定部７０４０の判定結果に加えて、分散値算出部７０４２が算出した分散を用いて、地汚れの発生を検出する。
【００４４】
地色補正部７０６は、テストパターン用紙の地色が白色でない場合であって地汚れ検出部７０４において地汚れの発生が検出されなかった場合に、地色領域の画素の値に応じて、テストパターン用紙の画像データに対して地色を補正する処理を行う。
【００４５】
地色処理部７０で処理されたテストパターン用紙の画像データは、画像欠陥検出部７２に渡される。
【００４６】
図５は、画像形成装置１における故障診断処理の手順の例を示すフローチャートである。図５の例の手順の処理は、例えば、故障診断処理の開始を指示する操作者の入力を操作入力受付部６が受け付けたときに開始される。
【００４７】
図５を参照し、まず、プリントエンジン部３は、記憶部４に記憶されたテストパターンを取得し、取得したテストパターンを用紙に印刷して出力する（ステップＳ１０）。
【００４８】
操作者は、テストパターンが印刷されたテストパターン用紙を画像読取部２が備える画像読取プラテン（図示しない）上に設置し、操作入力受付部６を用いて、スキャナ読み取りの開始を指示する。操作入力受付部６を介してスキャナ読み取りの開始の指示を受けた画像読取部２は、テストパターン用紙を読み取って画像データを生成する（ステップＳ１２）。この画像データは、故障診断部７の地色処理部７０に渡される。
【００４９】
次に、地色処理部７０の地色領域取得部７００は、テストパターン用紙の画像データから、予め設定された地色領域に含まれる画素の値を取得する。そして、地色検出部７０２は、この地色領域の画素の値に基づいて、テストパターン用紙の地色を検出する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４の地色検出処理は、画像処理の分野で周知の技術を用いて行ってよい。例えば、ＲＧＢの各色成分について地色領域の画素の階調値のヒストグラムを求め、各色成分において最大の画素数を有する階調値を、テストパターン用紙の地色のＲＧＢの各色成分の階調値とする。
【００５０】
地色検出処理（ステップＳ１４）の後、地汚れ検出部７０４は、テストパターン用紙が白地の用紙であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６では、例えば、ステップＳ１４で検出された地色が無彩色であるか有彩色であるかを判定し、無彩色であれば白地の用紙であると判定し、有彩色であれば白地の用紙でないと判定する。地色が無彩色であるか有彩色であるかの判定は、例えば、ステップＳ１４で検出された地色のＲＧＢの各色成分の階調値同士の差異が予め設定された閾値以下であるか否かによって行えばよい。地色が無彩色であれば、ＲＧＢの各色成分の階調値は、ほぼ同一の値になると考えられるため、各色成分の階調値の差異が閾値を超えていれば地色は有彩色であると判定され、閾値以下であれば地色は無彩色であると判定される。この判定処理の一例では、ＲＧＢの各色成分のうちの１つの階調値を基準とし、基準とした色成分の階調値と他の２つの色成分それぞれの階調値との間の差を求め、当該２つの色成分との間の差のうち閾値を越えているものがあれば有彩色であると判定し、いずれの色成分との間の差も閾値以下であれば無彩色であると判定する。
【００５１】
テストパターン用紙が白地の用紙であると判定されると（ステップＳ１６でＹＥＳ）、地色処理部７０は、画像データを画像欠陥検出部７２に渡し、この画像データを用いて画像欠陥検出処理及び故障診断処理が行われる（ステップＳ２６）。ステップＳ２６の画像欠陥検出・故障診断処理の詳細は後述する。
【００５２】
一方、テストパターン用紙が白地の用紙でないと判定されると（ステップＳ１６でＮＯ）、地汚れ検出部７０４のトナー色判定部７０４０は、検出された地色がトナー色であるか否かを判定する（ステップＳ１８）。
【００５３】
ステップＳ１８の判定は、例えば、各トナー色（本例では、ＹＭＣＫの各色）と、当該トナー色を画像データの表色系（本例では、ＲＧＢ色空間）で表した場合の各色成分の階調値の組み合わせと、を対応づけるテーブルを予め記憶部４に記憶させておき、このテーブルを参照して行われる。地色の各色成分の階調値が、記憶部４に記憶されたテーブルにおいてトナー色のいずれかに対応づけられた各色成分の階調値に該当すれば、地色はトナー色であると判定され、いずれのトナー色に対応づけられた各色成分の階調値にも該当しなければ、地色はトナー色でないと判定される。以下の［例１］に、上述のテーブルにおいてＹＭＣＫの各トナー色に対応づけられるＲＧＢ値の例を示す。
【００５４】
［例１］
＜トナー色＞：（＜Ｒ値＞，＜Ｇ値＞，＜Ｂ値＞）
Ｙ：（２５０〜２５５，２５０〜２５５，０〜５）
Ｍ：（２５０〜２５５，０〜５，２５０〜２５５）
Ｃ：（０〜５，２５０〜２５５，２５０〜２５５）
Ｋ：（０〜５，０〜５，０〜５）
【００５５】
［例１］のテーブルによると、地色のＲＧＢの各色成分の階調値のいずれも（＜Ｒ値＞，＜Ｇ値＞，＜Ｂ値＞）で表される値の範囲内である場合に、地色が当該ＲＧＢ値の組み合わせに対応するトナー色であると判定される。例えば、地色のＲ成分の階調値が２５０から２５５の間であり、Ｇ成分の階調値が２５０から２５５の間であり、かつ、Ｂ成分の階調値が０から５の間であれば、その地色はトナー色Ｙであると判定される。
【００５６】
ステップＳ１８の判定処理の他の例では、地色の各色成分の階調値（本例では、ＲＧＢ値）を、トナー色の表色系（本例では、ＹＭＣＫ色空間）における各色成分の値に変換し、変換後の各色成分の値のうちのいずれか１つが突出して大きい場合に地色がトナー色であると判定する。例えば、地色を表すＹＭＣＫの各値のうち、最大値とその次に大きな値との間の差分を求め、求めた差分が予め設定された閾値よりも大きい場合に、地色が当該最大値を有するトナー色であると判定される。あるいは、例えば、地色を表すＹＭＣＫの各値のうち一色の値が予め設定された第１閾値を超え、かつ、他の三色の値がすべて予め設定された第２閾値（第１閾値よりも小さい値に設定される）以下である場合に、地色が当該第１閾値を超える値を有するトナー色であると判定してもよい。なお、ＲＧＢ色空間で表した色をトナー色の表色系で表すための変換式は、予め記憶部４に記憶させておけばよい。
【００５７】
地色がトナー色であると判定されると（ステップＳ１８でＹＥＳ）、地汚れ検出部７０４は、地汚れが発生していることを検出し（ステップＳ２０）、その旨を表す情報とともに画像データを画像欠陥検出部７２に渡す。そして、処理はステップＳ２６に進む。
【００５８】
地色がトナー色でないと判定されると（ステップＳ１８でＮＯ）、地汚れ検出部７０４はテストパターン用紙が色紙用紙であると判定する（ステップＳ２２）。ここで、「色紙用紙」の語は、本来の地色が有彩色である用紙だけでなく、本来白色の地色を有する用紙が劣化などにより有彩色の地色を有するものとなった用紙も含む。
【００５９】
ステップＳ２２の後、地色補正部７０６による地色補正処理が行われる（ステップＳ２４）。地色補正処理では、地色として検出された色成分に基づいて、画像データにおいて地色を補正する処理が行われる。この地色補正処理は、画像処理の分野で周知の技術を用いて行ってよい。例えば、画像データにおいて、地色に相当するＲＧＢ値を有する画素のＲＧＢ値を白色に対応する値（Ｒ，Ｇ，Ｂ＝（２５５，２５５，２５５））に設定することで地色を除去する。また例えば、上述のような地色の除去を行うとともに、地色に相当するＲＧＢ値を有する画素の他の画素についてもＲＧＢ値の変換を行うことで、地色の除去のために白色に対応するＲＧＢ値に設定される画素の領域と他の画素の領域との間の境界部分を滑らかに処理するようにしてもよい。地色補正処理が終了すると、地色処理部７０は、補正後の画像データを画像欠陥検出部７２に渡し、処理はステップＳ２６に進む。
【００６０】
ステップＳ２６の画像欠陥検出・故障診断処理では、画像欠陥検出部７２による画像の欠陥の検出及び故障原因推定部７８による故障原因の推定が行われる。
【００６１】
画像欠陥検出部７２は、地色処理部７０から受け取った画像データと、記憶部４に記憶された基準画像データと、を比較し、画像の欠陥を検出する。例えば、画像欠陥検出部７２は、地色処理部７０から取得した画像データと、記憶部４から取得した基準画像データと、の間の差分データ（例えば、各画像データにおいて対応する位置にある各画素の各色成分の階調値の差分を含むデータ）を求め、この差分データに基づいて画像の欠陥を検出する。例えば、差分データにおいて、基準画像データとの間の差分が所定の閾値よりも大きい画素を含む領域を画像の欠陥の領域として検出する。画像欠陥検出部７２による処理の対象の画像データは、地色処理部７０による処理の結果の画像データである。よって、テストパターン用紙の地色が有彩色であっても、その地色がトナー色でないと判定されていた場合（ステップＳ１８でＮＯ）、地色補正処理（ステップＳ２４）が行われた結果の画像データに対して画像欠陥検出処理が行われることから、ステップＳ２６で画像データの地色の部分が欠陥の領域として検出されることはない。一方、テストパターン用紙の地色が有彩色であってトナー色であると判定されていた場合（ステップＳ１８でＹＥＳ）、画像データに対して地色補正処理を行うことなく画像欠陥検出処理が行われることから、画像データの地色の部分が欠陥の領域として検出され得る。
【００６２】
画像欠陥検出部７２による画像欠陥検出処理の終了後、特徴量抽出部７４において、検出された画像の欠陥の特徴量が抽出される。例えば、画像欠陥検出部７２が検出した欠陥の領域の形状、大きさ、濃度、輪郭の状態、位置、周期性、発生領域などを特徴量として抽出する。ここで、地色処理部７０の地汚れ検出部７０４０が地汚れの発生を検出していた場合（ステップＳ２０）、特徴量抽出部７４は、例えば、地汚れ発生の旨を表す情報と検出された地色に関する情報（例えば、地色を表すＲＧＢ値及び対応するトナー色）とを地色処理部７０から画像欠陥検出部７２を介して取得し、当該地色に関する情報を地汚れ欠陥の特徴量としてもよい。特徴量抽出部７４が抽出した特徴量は、欠陥種類判定部７６に渡されて、欠陥の種類（例えば、点、黒線、黒帯、白抜け、及び白帯など）が判定される。
【００６３】
故障原因推定部７８は、故障診断処理の実行のため、特徴量抽出部７４が抽出した特徴量と欠陥種類判定部７６が判定した欠陥の種類とを取得する。故障原因推定部７８は、さらに、画像形成装置１の内部状態情報をセンサ部５から取得し、画像形成装置１の履歴情報を記憶部４から取得する。また、故障原因推定部７８は、必要に応じて、操作入力受付部６を介して操作者による入力情報を取得する。故障原因推定部７８が取得する入力情報は、画像形成装置１の故障診断の参考となる情報である。例えば、画像形成装置１の出力画像における欠陥がコピー及び印刷のいずれの操作実行時に発生するのかを表す情報を操作者に入力させて故障原因推定部７８により取得する。例えば、コピー及び印刷のいずれの操作実行時においても出力画像に欠陥が生じる場合、画像の出力に関わるプリントエンジン部３に故障の原因があると考えられ、印刷操作実行時には出力画像に欠陥が生じないけれどもコピー操作実行時には出力画像に欠陥が生じる場合、画像の入力に関わる画像読取部２に故障の原因があると考えられる。よって、故障原因推定部７８は、出力画像に欠陥が生じる場合の状況に関する上述のような入力情報を参照して故障診断処理を行うことがある。
【００６４】
故障診断の実行に用いる各種の情報を取得すると、故障原因推定部７８の推論エンジン７８０は、取得した情報に基づいて、ベイジアンネットワークを用いて故障原因の候補についての故障原因確率を計算する。ここで用いられるベイジアンネットワークは、例えば、画像の欠陥の特徴量及び欠陥の種類、画像形成装置１の内部状態情報及び履歴情報、操作者の入力情報など、故障診断の実行のために取得される各種の情報に対応するノードと、故障原因の候補に対応するノードと、を含み、これらのノードが互いに因果関係に従って結線された有向グラフとして構成される。
【００６５】
推論エンジン７８０が計算した故障原因確率を受け取った故障候補抽出部７８２は、受け取った故障原因確率に従って故障原因の候補を抽出する。例えば、故障候補抽出部７８２は、推論エンジン７８０が計算した故障原因確率の最も高い候補を抽出したり、故障原因確率の高い候補から順に所定の個数の候補を抽出したりする。故障候補抽出部７８２は、故障原因の候補を抽出すると、抽出した故障原因の候補を故障診断処理の結果として診断結果通知部７９に渡す。
【００６６】
欠陥検出・故障診断処理（ステップＳ２６）が終了すると、図５の例の手順の処理は終了する。図５の例の手順の処理の終了後、診断結果通知部７９は、故障診断処理の結果をユーザや管理者などに通知する処理を行う。
【００６７】
図６は、故障診断部７が行う処理の手順の他の例を示すフローチャートである。図６において、図５の例のフローチャートと同様の処理ステップには図５と同様の符号を付している。
【００６８】
図６の例の手順の処理は、図５の例のフローチャートにおけるステップＳ１８とステップＳ２０との間に、地色領域の濃度分布の分散（つまり、画素の階調値の分散）を求める処理（ステップＳ３０）及び求めた分散が予め設定された閾値以上であるか否かの判定処理（ステップＳ３２）が行われる点で、図５の例の手順の処理と異なる。図６を参照し、ステップＳ１０〜Ｓ１８では、図５を参照して上記で説明した処理と同様の処理を行い、地色領域の色がトナー色であると判定された場合（ステップＳ１８でＹＥＳ）、地汚れ検出部７０４の分散値算出部７０４２は、地色領域の濃度分布の分散を求める（ステップＳ３０）。本例では、ＲＧＢの３つの色成分のうちの１つの色成分について、地色領域の画素の階調値の分散を求める。分散を求める対象となる色成分としては、例えば、地色として検出されたトナー色に応じて、最も濃く出現する１つの色成分を選択すればよい。また例えば、地色を表すＲＧＢ値のうち最大値をとる色成分について階調値の分散を求めてもよい。
【００６９】
次に、求めた分散が予め設定された閾値以上であれば（ステップＳ３２でＹＥＳ）、地汚れの発生が検出され（ステップＳ２０）、求めた分散が閾値未満であれば（ステップＳ３２でＮＯ）、色紙用紙と判定される（ステップＳ２２）。
【００７０】
ステップＳ２０，Ｓ２２，Ｓ２４，Ｓ２６の処理は、図５において同符号を付した各ステップの上述の処理と同様である。
【００７１】
図７を参照し、地色領域の画素の階調値の分散が閾値以上である場合に地汚れの発生を検出する（図６のステップＳ３０，Ｓ３２）原理を説明する。図７は、テストパターン用紙が色紙である場合及び地汚れが発生している場合のそれぞれにおける地色領域の画素の階調値のヒストグラムの例を示す。図７において、実線のヒストグラムは用紙が色紙である場合の例を示し、破線のヒストグラムは地汚れが発生している場合の例を示す。テストパターン用紙が色紙である場合は用紙の全体にわたって一様に着色されるのに対し、地汚れが発生している場合は、視覚的には一様に色味を帯びているように見えても、ミクロ的にはトナーが付着している箇所と付着していない箇所がある。したがって、図７に例示するように、テストパターン用紙が色紙である場合の画素の階調値のばらつき（分散）は、地汚れ欠陥が発生している場合の画素の階調値のばらつき（分散）よりも小さくなる。よって、例えば、色紙を読み取った画像データの画素の階調値の分散として考えられる最大値を予め実験などにより求めておき、この最大値以上の値をステップＳ３２の閾値として用いると、画素の階調値の分散が閾値以上である場合に、地汚れが発生していると判断できる。
【００７２】
なお、以上で説明した例では、故障原因推定部７８は、ベイジアンネットワークを用いた推論エンジン７８０により故障候補を推定する。他の例では、故障原因推定部７８は、事例ベースによるエキスパートシステムを用いて故障原因を推定する構成であってもよい。あるいは、故障原因推定部７８は、人工ニューラル・ネットワーク（Artificial Neural Network）を用いたものであってもよい。いずれの手法で故障原因を推定する場合でも、故障原因推定部７８は、地色処理部７０による処理の結果の画像データに対して画像欠陥検出処理を行って得られる画像欠陥の種類及び特徴量を用いて故障診断処理を行う。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】画像形成装置の構成の概略の例を示すブロック図である。
【図２】故障診断部の機能構成の例を示すブロック図である。
【図３】地色処理部の機能構成の例を示すブロック図である。
【図４】テストパターンの一例を示す図である。
【図５】故障診断部が行う処理の手順の例を示すフローチャートである。
【図６】故障診断部が行う処理の手順の他の例を示すフローチャートである。
【図７】画素の階調値のヒストグラムの例を示す図である。
【符号の説明】
【００７４】
１  画像形成装置、２  画像読取部、３  プリントエンジン部、４  記憶部、５  センサ部、６  操作入力受付部、７  故障診断部、８  バス、７０  地色処理部、７２  画像欠陥検出部、７４  特徴量抽出部、７６  欠陥種類判定部、７８  故障原因推定部、７９  診断結果通知部、９０  テストパターン、９２ａ，９２ｂ，９２ｃ，９２ｄ  地色領域、７００  地色領域取得部、７０２  地色検出部、７０４  地汚れ検出部、７０６  地色補正部、７８０  推論エンジン、７８２  故障候補抽出部、７０４０  トナー色判定部、７０４２  分散値算出部。
【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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