(57)【要約】【課題】測定精度を高精度に維持しながらテストパターンの作成に必要なシートの枚数を少なくする。【解決手段】テストチャート４００は、Ａ、Ｂ、Ｃといったい複数のテストパターンから構成されている。複数のテストパターンのうち、少なくとも１つのテストパターン４０１は１枚のシートに収まらない。そこで、テストパターン４０１を複数のサブテストパターンに分割する。そして、シート上における分割前のテストパターン４０１の形成位置とは異なる位置に複数のサブテストパターンのうち少なくとも１つのサブテストパターンを配置換えする。テストパターンの数を減らすことはないため、測定精度を高精度に維持できる。また、サブテストパターンを配置換えすることで、テストチャートを構成するシートの枚数を削減できるようになる。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の色材を用いてシート上にテストパターンを形成する画像形成手段と、
前記シート上に形成された前記テストパターンの色を測定する１つ以上の測定手段と、を有する画像形成装置であって、
カラーマッチングプロファイルを作成するための複数のテストパターンのうち、少なくとも１つのテストパターンを複数のサブテストパターンに分割し、シート上における分割前のテストパターンの形成位置とは異なる位置に前記複数のサブテストパターンのうち少なくとも１つのサブテストパターンを配置換えして、前記シート上に形成するよう、前記画像形成手段を制御する制御手段
を有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
前記１つ以上の測定手段は、前記シートの搬送方向と直交した方向において異なる位置に配置された複数の測定手段であり、
前記複数の測定手段のうち第１測定手段は、前記複数のサブテストパターンのうち配置換えされなかったサブテストパターンの色を測定し、
前記複数の測定手段のうち第２測定手段は、前記複数のサブテストパターンのうち配置換えされたサブテストパターンの色を測定す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】
前記複数のサブテストパターンのうち配置換えされなかったサブテストパターンと、前記複数のサブテストパターンのうち配置換えされたサブテストパターンとはそれぞれ異なるシート上に形成され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４】
前記複数のサブテストパターンの色を前記測定手段が測定することで得られた測定値の平均値を算出する平均値算出手段を有することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項５】
前記シートを搬送する搬送手段をさらに備え、
前記測定手段は、前記搬送手段により搬送されているシート上の前記テストパターンの色および前記サブテストパターンの色を測定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記測定手段は、分光手段を有するセンサであることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項７】
前記複数のテストパターンは、面積の異なる複数種類のテストパターンであることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項８】
前記複数のテストパターンのそれぞれついて前記測定手段が当該テストパターンを測定する時間である蓄積時間と、前記測定手段が測定した測定値を平均化する回数である平均化処理回数とが予め設定されていることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項９】
前記テストパターンの搬送方向における長さは、前記蓄積時間、前記平均化処理回数および前記シートの搬送スピードの積であることを特徴とする請求項８に記載の画像形成装置。
【請求項１０】
前記サブテストパターンの搬送方向における長さは、前記蓄積時間、前記平均化処理回数および前記シートの搬送スピードの積を前記テストパターンの分割数で除算した値であることを特徴とする請求項８に記載の画像形成装置。
【請求項１１】
複数の色材を用いてシート上にテストパターンを形成する画像形成手段と、
前記シート上に形成された前記テストパターンの色を測定する１つ以上の測定手段と、を有する画像形成装置であって、
カラーマッチングプロファイルを作成するための複数のテストパターンについてのそれぞれの色を測定するために必要となる時間である蓄積時間と、１つのテストパターンから得られた測定値による平均化処理回数と、前記シートが前記測定手段を通過するときの搬送スピードとを記憶した記憶手段と、
前記複数のテストパターンのそれぞれについての搬送方向における長さを前記蓄積時間、前記平均化処理回数および前記搬送スピードとから決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された前記複数のテストパターンのそれぞれについての搬送方向における長さを参照し、前記シート上における前記複数のテストパターンの配置を決定する配置手段と、を有し、
前記決定手段は、前記蓄積時間が第１閾値以上でかつ前記平均化処理回数が第２閾値以上であるテストパターンについてはｎ個のサブテストパターンに分割するために、当該テストパターンの搬送方向における長さをｎで除算することで、当該サブテストの搬送方向における長さを決定す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、ＩＣＣプロファイルなどのカラーマッチングプロファイルを作成する際に必要となるテストチャートを作成する画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置の画質には、粒状性、面内一様性、文字品位、色再現性（色安定性を含む）などがあるが、とりわけ重要なのは色再現性であると言われる。人間は経験に基づいた期待する色（特に人肌、青空、金属など）についての記憶がある。この色は記憶色と呼ばれる。形成された画像の色が記憶色の許容範囲を超えると、人間は違和感を覚えてしまう。
【０００３】
画像形成装置の色再現性を維持するために、ＩＣＣ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｌｏｒ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）プロファイルと呼ばれる多次元ＬＵＴ（ルックアップテーブル）が存在する。ＩＣＣプロファイルを採用することで、表示装置に表示された画像の色と、画像形成装置によりシート上に形成された画像の色とをマッチングさせることができる。このＩＣＣプロファイルは、測定器を用いたパターンの色測定に基づき作成される。
【０００４】
特許文献１では、シート上に形成したテストパターンの色を分光タイプのカラーセンサで測定する測定器が提案されている。カラーセンサからの測定値は分光反射率に変換され、三刺激値などを考慮してＣＩＥ  Ｌａｂに変換される。ＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間（ＣＩＥは国際照明委員；Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）は、印刷機およびプリンタに依存しない色空間として知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−８６０１３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、分光タイプのカラーセンサから照射した光は測定対象物で反射してセンサ面に入射する。入射光の光量は、テストパターンの色によって異なる。このため、入射光が多い色のテストパターンについては露光時間を短くし、逆に入射光が少ない色のテストパターンについては、露光時間を長くする必要がある。さらに、１つのテストパターンについて複数回の測定を行い、得られた複数の測定値を平均化することで、測定精度を向上させる必要がある。必要とされる平均化処理回数は、色ごとに異なる。そのため、テストパターンの配列が複雑化し、測定のタイミングやシーケンスも複雑になってしまう。さらに、十分な蓄積時間を確保するには、テストパターンの面積を大きくせざるをえないこともあろう。この場合、テストパターンを複数のシートをまたいで形成することになり、必要となるシートの枚数が増加してしまう。このように、カラー測定システムの精度を高精度に維持するには、テストパターンの配列が制限され、テストパターンの作成に必要なシートの枚数も増加させなければならなかった。
【０００７】
そこで、本発明は、測定精度を高精度に維持しながらテストパターンの作成に必要なシートの枚数を少なくすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、たとえば、
複数の色材を用いてシート上にテストパターンを形成する画像形成手段と、
前記シート上に形成された前記テストパターンの色を測定する１つ以上の測定手段と、を有する画像形成装置であって、
カラーマッチングプロファイルを作成するための複数のテストパターンのうち、少なくとも１つのテストパターンを複数のサブテストパターンに分割し、シート上における分割前のテストパターンの形成位置とは異なる位置に前記複数のサブテストパターンのうち少なくとも１つのサブテストパターンを配置換えして、前記シート上に形成するよう、前記画像形成手段を制御する制御手段
を有することを特徴とする画像形成装置を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、測定精度を高精度に維持しながらテストパターンの作成に必要なシートの枚数を少なくすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】画像形成装置の概略構成図
【図２】分光タイプのカラーセンサの概略構成図
【図３】画像処理部の概略構成図
【図４】テストパターンの分割を行わないテストチャートの一例を示す図
【図５】テストパターンごとの各種パラメータの一例を示す表
【図６】蓄積時間の違いによる反射光量の一例を示す図
【図７】平均化処理回数と色差ΔＥとの関係を示す図
【図８】テストパターンの分割を行って得られたテストチャートの一例を示す図
【図９】テストパターンの分割による効果を説明するための表
【図１０】テストパターンの分割を行って得られたテストチャートの一例を示す図
【図１１】テストパターンの分割による効果を説明するための表
【図１２】テストパターンのサイズ決定と配置とを示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の実施例によれば、ＩＣＣプロファイルなどのカラーマッチングプロファイルを作成するために使用される複数のテストパターンを含むテストチャート（トナー画像が形成されたシート）の作成方法が提供される。とりわけ、少なくとも１つのテストパターンを複数のサブテストパターンに分割し、シート上における分割前のテストパターンの形成位置とは異なる位置に複数のサブテストパターンのうち少なくとも１つのサブテストパターンを配置換えすることを特徴としている。テストパターンの数を減らすことはないため、測定精度を高精度に維持できる。また、サブテストパターンを配置換えすることで、テストチャートを構成するシートの枚数を削減できるようになる。
【００１２】
（画像形成装置）
本実施例では電子写真方式のレーザビームプリンタを用いて上記課題の解決方法を説明する。ここでは、一例として、画像形成方式として電子写真方式を採用する。しかし、本発明は、インクジェット方式や昇華方式にも適用できる。なお、インクジェット方式では、インクを吐出してシートに画像を形成する像形成手段やインクを乾燥させる定着手段（乾燥手段）が使用される。
【００１３】
図１は画像形成装置１００の構造を示す断面図である。画像形成装置１００は、筐体１０１を備える。筐体１０１には、画像形成エンジン部を構成するための各機構と、制御ボード収納部１０４とが設けられている。制御ボード収納部１０４には、各機構による各印刷プロセス処理（たとえば、給紙処理など）に関する制御を行なうエンジン制御ＣＰＵ１０２と、画像処理などを行うプリンタコントローラ１０３が収納されている。
【００１４】
図１が示すように、画像形成エンジン部にはＹＭＣＫに対応した４つのステーション１２０、１２１、１２２、１２３が設けられている。ステーション１２０、１２１、１２２、１２３は、トナーをシートに転写して画像を形成する画像形成部である。ここで、ＹＭＣＫは、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの略称である。各ステーションは、ほぼ共通の部品により構成されている。感光ドラム１０５は、像担持体の一種であり、一次帯電器１１１により一様の表面電位に帯電する。感光ドラム１０５は、レーザ１０８が出力するレーザ光によって、潜像が形成される。現像器１１２は、色材（トナー）を用いて潜像を現像してトナー像を形成する。トナー像（可視像）は、中間転写体１０６上に一次転写される。中間転写体１０６上に形成された可視像は、収納庫１１３から搬送されてきたシート１１０に対して、転写ローラ１１４に二次転写される。
【００１５】
本実施例の定着処理機構は、シート１１０に転写されたトナー像を加熱および加圧してシート１１０に定着させる第一定着器１５０および第二定着器１６０を有している。第一定着器１５０には、シート１１０に熱を加えるための定着ローラ１５１、シート１１０を定着ローラ１５１に圧接させるための加圧ベルト１５２、定着完了を検知する第一定着後センサ１５３を含む。これらローラは中空ローラであり、内部にそれぞれヒータを有している。また、これらローラは、不図示のモータにより駆動されて、シート１１０を搬送する。第二定着器１６０は、第一定着器１５０よりもシート１１０の搬送方向で下流に配置されている。第二定着器１６０は、第一定着器１５０により定着したシート１１０上のトナー像に対してグロスを付加したり、定着性を確保したりする。第二定着器１６０も、第一定着器１５０と同様に定着ローラ１６１、加圧ローラ１６２、第二定着後センサ１６３を有している。シート１１０の種類によっては第二定着器１６０を通す必要がない。この場合、エネルギ消費量低減の目的で第二定着器１６０を経由せずにシート１１０は搬送経路１３０を通過する。搬送経路切り替えフラッパ１３１は、シート１１０を搬送経路１３０へ誘導するか、第二定着器１６０に誘導するかを切り替える切替手段として機能する。
【００１６】
搬送経路切り替えフラッパ１３２は、シート１１０を排出経路１３５へと誘導するか、外部への排出経路１３９に誘導する誘導部材である。排出経路１３５には、反転センサ１３７が設けられている。シート１１０の先端は、反転センサ１３７を通過し、反転部１３６へ搬送される。反転センサ１３７がシート１１０の後端を検出すると、シート１１０の搬送方向が切り替えられる。搬送経路切り替えフラッパ１３３は、シート１１０を両面画像形成用の搬送経路１３８へと誘導するか、排出経路１３５に誘導する誘導部材である。搬送経路切り替えフラッパ１３４は、シート１１０を外部への排出経路１３９に誘導する誘導部材である。なお、排出経路１３５や排出経路１３９などの搬送路には多数の搬送ローラ１４０が設けられている。
【００１７】
シート１１０の搬送方向において第二定着器１６０よりも下流には、シート１１０上のテストパターンを検知するカラーセンサ２００が配置されている。カラーセンサ２００は、シート１１０の搬送方向において第一定着器１５０および第二定着器１６０よりも下流でシート１１０に定着した画像の色を測定する測定手段として機能する。カラーセンサ２００は、排出経路１３９に配置されていてもよい。操作パネル１８０からの指示により色検出が指示されると、エンジン制御ＣＰＵ１０２は濃度調整、階調調整、多次色調整などを実行する。
【００１８】
（カラーセンサ）
図２はカラーセンサ２００の構造を示す図である。白色ＬＥＤ２０１は、シート１１０上のテストパターン２２０に光を照射する発光素子である。回折格子２０２はテストパターン２２０から反射した光を波長ごとに分光する分光部品である。ラインセンサ２０３は、回折格子２０２により波長ごとに分解された光を検出するｎ個の受光素子を備えた光検出素子である。演算部２０４は、ラインセンサ２０３により検出された各画素の光強度値から各種の演算を行う。メモリ２０５は、演算部２０４が使用する各種のデータを保存する。演算部２０４は、たとえば、光強度値から分光演算する分光演算部やＬａｂ値を演算するＬａｂ演算部などを有する。また、白色ＬＥＤ２０１から照射された光をシート１１０上のテストパターン２２０に集光したり、テストパターン２２０から反射した光を回折格子２０２に集光したりするレンズ２０６がさらに設けられてもよい。カラーセンサ２００は、シート１１０を搬送する搬送部（搬送ローラ１４０）によって搬送されているテストパターン２２０の色を測定する。なお、複数のカラーセンサ２００を画像形成装置１００内に設置する場合、演算部２０４およびメモリ２０５は複数のカラーセンサ２００に対して１組だけ設けてもよい。これにより、複数のカラーセンサ２００からの測定値に関する処理を統合して実行することができ、プリンタコントローラ１０３の負荷を軽減できるからである。また、部品点数を削減できるため、製造コストの低減効果も発揮できる。
【００１９】
（画像処理部）
図３は、制御部の構成を示すブロック図である。ホストコンピュータ３０１は、有線又は無線の通信回線を介してプリントジョブを画像形成装置１００に送信するコンピュータである。プリンタコントローラ１０３は、エンジン制御ＣＰＵ１０２と協働して、画像形成装置１００の動作を制御する。プリンタコントローラ１０３を構成する各ユニットはバス３１９を介して接続されている。
【００２０】
ホストＩ／Ｆ部３０２は、ホストコンピュータ３０１との入出力を司る通信ユニットである。入出力バッファ３０３は、ホストＩ／Ｆ部３０２からの制御コードを記憶したり、各通信ユニットからのデータを蓄積したりする。プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、コントローラ３００全体の動作を統括的に制御するメインプロセッサである。ＲＯＭ３０４は、プリンタコントローラＣＰＵ３１３の制御プログラムや制御データを記憶するメモリである。この制御プログラムをプリンタコントローラＣＰＵ３１３が実行することで実現される機能としては、たとえば、画像情報生成部３０５、階調補正テーブル生成部３０７および多次色テーブル生成部３０８などがある。多次色テーブル生成部３０８は、特開２００９−００４８６５号公報に記載されているようなＩＣＣプロファイル作成方法を実行して、カラーマッチングプロファイルを作成する。ＲＡＭ３０９は、制御コードおよびデータの解釈、印刷に必要な計算、または、プリントデータを処理するためのワークエリアに利用されるメモリである。ＲＡＭ３０９には、テーブル格納部３１０が設けられており、多次色テーブル生成部３０８が生成したＩＣＣプロファイルや階調補正テーブル生成部３０７が作成した階調補正テーブル（γＬＵＴ）を格納する。画像情報生成部３０５は、ホストコンピュータ３０１から受信した設定情報にしたがって各種の画像オブジェクト（テストパターンなど）を生成する。ＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）部３１４は、画像オブジェクトをビットマップ画像に展開するプロセッサである。色処理部３１５は、多次色テーブル生成部３０８が生成したＩＣＣプロファイルなどのカラープロファイルにしたがって色変換処理を行う。階調補正部３１６は、階調補正テーブル生成部３０７が作成した階調補正テーブル（γＬＵＴ）を用いて単色の階調補正を実行する。擬似中間調処理部３１７は、画像データに対してディザマトリクスや誤差拡散法などの擬似中間調処理を施す。エンジンＩ／Ｆ部３１８は、画像データをエンジン制御ＣＰＵ１０２に転送する通信ユニットである。エンジン制御ＣＰＵ１０２は、画像データにしたがって、４つのステーション１２０、１２１、１２２、１２４を制御する。
【００２１】
操作パネル１８０は、表示装置と入力装置とにより構成されており、印刷や補正処理の実行指示を入力したり、オペレータに情報を表示したりする。パネルＩ／Ｆ部３１１は、操作パネル１８０とプリンタコントローラ１０３とを接続している。
【００２２】
プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、画像形成時に使用されるＩＣＣプロファイル、γＬＵＴを管理し、必要に応じて更新し、色処理部３１５や階調補正部３１６などにこれらを反映させることで、所望の色の出力を可能にしている。プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、多次色テーブル生成部３０８に更新を指示することで、多次色テーブル生成部３０８がＩＣＣプロファイルの更新を実行する。同様に、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、階調補正テーブル生成部３０７に更新を指示することで、階調補正テーブル生成部３０７がγＬＵＴの更新を実行する。
【００２３】
（テストチャートの詳細）
図４を用いて、カラーマッチングプロファイルを作成するために使用されるテストチャートの詳細について説明する。図４は、テストチャートの一例と、それを読み取る４つのカラーセンサ２００とを示す図である。４つのカラーセンサ２００を区別するときは、第１センサ２００ａ、第２センサ２００ｂ、第３センサ２００ｃ、第４センサ２００ｄと呼ぶことにする。テストチャート４００は、図４に示したＹ方向に搬送されながら、４つのカラーセンサ２００によって読み取られる。Ｙ方向は搬送方向である。４つのカラーセンサ２００は、搬送方向と直交したＸ方向に並んで配置されている。
【００２４】
この例のテストチャート４００は、サイズの異なるＡ、Ｂ、Ｃといった３種類のテストパターンを有している。サイズとは、テストチャート４００の搬送方向におけるテストパターンの長さのことである。なお、カラーセンサ２００の数が４個であるため、テストパターンの列数は、４列である。この例では、Ａ、Ｂ、Ｃといった３種類のテストパターンを４列に配置したところ、Ｃグループに属するテストパターン４０１が１枚のシートからはみ出してしまうことを示している。直線Ｌは、シートに形成可能な領域の限界位置を示している。よって、直線Ｌを超えた位置に配置されているテストパターン４０１については別のシートに形成しなければならない。以下で、複数種類のテストパターンが必要となる理由について説明する。
【００２５】
図５は、８１種類のテストパターンについての特性を示す表である。ＩＳＯ１２６４２テストフォームによれば９２８種類のテストパターンが必要であるが、特開２００９−００４８６５号公報に記載の発明を利用すれば、８１種類のテストパターンに削減できる。８１種類のテストパターンを示すパラメータは、ＣＭＹＫの信号値、蓄積設定、平均化処理回数、パターンサイズである。ＣＭＹＫの信号値は、０、５０、１００のうちのいずれかとなり、トナーの載り量を示す。蓄積設定は、テストパターンを適正に読み取るために必要となる露光時間を示す。平均化処理回数は、あるテストパターンについて平均値を求めるために必要となるサンプル数である。パターンサイズは、搬送方向におけるテストパターンの長さである。テストパターンのＸ方向における長さは共通であるため、搬送方向におけるテストパターンの長さが異なれば、テストパターンの面積も異なる。
【００２６】
このようにテストチャートを構成する各テストパターンは、多次色の色補正に必要なＣＭＹＫ信号値に対してあらかじめ決められたサイズとなるようにシート上に形成され、かつ、あらかじめ決められたセンサ設定（蓄積時間、平均化処理回数）で測定される。テストパターンのサイズやセンサ設定は、高精度な測定が行えるようにあらかじめ設定される。
【００２７】
一方で、テストチャートを構成する記録媒体（シート）の枚数は、できるだけ少なくなることが望ましい。これは、測定対象のテストチャートの枚数が増加すれば、テストチャートの出力に時間がかかり、ユーザのダウンタイムが増加するからである。もちろん、必要となるシートの数量も増加してしまう。ダウンタイムとは、ユーザが画像形成装置１００で画像を形成できない時間（待時間）のことである。
【００２８】
そこで、本実施例では、テストチャートの枚数を削減しながら、高精度に測定値を算出することが可能な方法について説明する。なお、以下で説明する測定スピードやパターンのサイズ、センサ設定は一例であり、本発明は、これらにのみ限定されるわけではない。
【００２９】
まず、パターンのサイズは以下のような式によって算出される：
Ｓ＝ＰＳ  ×  ｔ  ×  Ｎ      ・・・式１
ここで、ＰＳは、テストパターンが形成されたシートの搬送スピード（ｍｍ／ｓ）である。ｔは、各テストパターン内においてカラーセンサ２００に入射するテストパターンからの反射光の光量を適正な光量にするために必要となる蓄積時間（ｓ）である。Ｎは、各テストパターン内における微小領域のムラを平均化するために必要とされる測定回数である。本実施例では、説明の便宜上、ＰＳを２５０ｍｍ／ｓと仮定した。蓄積時間ｔと平均化処理回数Ｎは各テストパターンごとに異なる。図５が示すように、蓄積時間ｔの設定（蓄積設定）を３段階（３レベル）とし、それぞれのテストパターンごとに適正値が設定されている。
【００３０】
蓄積設定１：  ３ｍｓ
蓄積設定２：  ６ｍｓ
蓄積設定３：  １２ｍｓ
ここで、各テストパターンについての蓄積設定の決定方法について説明する。図５において濃度の濃い（暗部）テストパターンと濃度の薄い（明部）テストパターンについて比較してみる。
【００３１】
図６（Ａ）および図６（Ｂ）は、蓄積時間の違いと反射光量との関係を示す図である。横軸は波長を示し、縦軸は反射光量を示している。とりわけ、図６（Ａ）は、暗部テストパターンの代表例であるパターン番号が８１番のテストパターンについて蓄積時間と反射光量との関係を示している。図６（Ｂ）は、明部テストパターンの代表例であるパターン番号が１３番のテストパターンについて蓄積時間と反射光量との関係を示している。なお、図６（Ａ）および図６（Ｂ）においては３つの蓄積設定に対する反射光量を示している。
【００３２】
ここでの反射光量は、カラーセンサ２００に入射するテストパターンからの反射光の光量から暗出力値が減算されている。暗出力値は、カラーセンサ２００の光源を発光させなかったときに得られるカラーセンサ２００からの出力値のことである。
【００３３】
図６（Ａ）が示すように、８１番の暗部テストパターンについては、蓄積時間を増やしていくと反射光量も増加していくことがわかる。また、８１番の暗部テストパターンについて蓄積設定３が適正であると判断できる。一般に、反射光量が少ない場合、電気信号に対するノイズ成分が占める割合が大きくなる。よって、できるだけダイナミックレンジが大きく取れる蓄積設定３が適正といえる。
【００３４】
一方、１３番の明部テストパターンについては、蓄積設定１が適正と判断できる。ちなみに、蓄積設定２では波長が６００ｎｍ程度以上になると、反射光量が飽和してしまう。蓄積設定３では、波長が５００ｎｍ程度以上で反射光量が飽和してしまう。これは、反射光量を示す信号値が４０９６で制限されていること、および、暗出力値が５９６であることから、反射光量が３５００付近で頭打ちになってしまうことが原因である。
【００３５】
このように、多次色補正で使用される８１個のテストパターンには、それぞれ適正な蓄積時間が存在する。本実施例で使用されるテストパターンについての適正な蓄積設定は、図５に例示したとおりである。各テストパターンについての適正な蓄積設定については予め工場出荷時に決定され、ＲＯＭ３０４に記憶される。
【００３６】
次に、平均化処理回数Ｎについて説明する。平均化処理回数Ｎは、各テストパターン内において微小領域のムラを平均化するために必要とされる測定回数（サンプル数）である。平均化処理回数Ｎを適正化することで、測定精度が向上する。本実施例においては、平均化処理回数Ｎの設定を３段階（例：４回、８回、１６回）とし、各テストパターンごとに適正値を選択した。各テストパターンについての適正な平均化処理回数Ｎについては予め工場出荷時に決定され、ＲＯＭ３０４に記憶される。
【００３７】
図７に、ＣＭＹＫＷＲＧＢのテストパターンの平均化処理回数Ｎと色差ΔＥとの関係を示す。ＣＭＹＫＷＲＧＢは、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック、ホワイト、レッド、グリーン、ブルーを示している。縦軸は、ＣＭＹＫＷＲＧＢのテストパターンを静止状態にて測定した値と、テストパターンを記録したテストチャートを搬送しながらテストパターンを測定した値との色差ΔＥを示している。横軸は、平均化処理回数Ｎである。これは、テストチャートを搬送しながらテストパターンを測定し、各テストパターンの測定値の平均値を算出する際に使用された測定値の数（測定回数やサンプル数とも呼べる）である。なお、図７には、比較として平均化処理回数が２回の場合の色差データも示してある。
【００３８】
図７を見てわかるように、平均化処理回数Ｎを増やしていくと、静止読みに対する色差ΔＥは小さくなってくることが分かる。すなわち、平均化処理回数Ｎを増やしていくと、測定精度が上がっていくことがわかる。
【００３９】
ブラック（Ｋ）やブルー（Ｂ）などの低明度のテストパターンは、他の明度の高いテストパターンに比べ、色差ΔＥの変化量が小さいことが分かる。これは、平均化処理回数が８回と１６回で顕著といえる。低明度のテストパターンについては、蓄積時間が長いため、そもそも測定される領域が他のテストパターンの測定領域に比べて広い。よって、低明度のテストパターンについては、平均化処理回数が少ない場合でも、高精度に検出しやすい。
【００４０】
上記のような検証を、多次色補正用の８１個のテストパターンのすべてについて行いそれぞれについて適正な平均化処理回数を求めた。図５が示す平均化処理回数はその一例である。さらに、図５のパターンサイズは、テストパターンごとに決定された蓄積設定と平均化処理回数とを満たすために必要となるテストパターンのサイズを示している。
【００４１】
ここで、本実施例の特徴であるテストパターンの分割について説明する。図５に示すように、蓄積時間ｔ、平均化処理回数Ｎおよびシートの搬送スピードＰＳから、テストパターンのサイズＳが決定される。ここでは、シートに対してテストパターンをどのように配置するかについて説明する。本実施例では、４つのカラーセンサ２００が、搬送方向と直交したＸ方向に並んで配置されている。ただし、このカラーセンサ２００の個数や配置は一例に過ぎない。カラーセンサ２００の個数は製造コストを考慮して決定される。テストチャート用のシートのサイズはＡ３と仮定する。Ａ３シートの搬送方向の長さは４２０ｍｍである。そのうち、テストパターンを形成可能な搬送方向の長さは、たとえば、３９０ｍｍである。つまり、Ａ３シートの全体にテストパターンを形成できるわけではない。一般に、シートの先端がカラーセンサ２００の測定位置に導入されたときに、シートのうち先端からある距離（例：３０ｍｍ）までの部分は振動していることが多い。仮に、この振動している部分に形成されたテストパターンを読み取れば、読み取り誤差が大きくなってしまう。よって、この振動の影響を小さくするために、シート上にある程度のマージンを確保してテストパターンの画像形成領域を設定する必要がある。どの程度のマージンが必要かは画像形成装置の機種に依存するため、工場出荷時に決定しておくものとする。
【００４２】
テストパターンを複数のサブテストパターンに分割する際には、蓄積設定を考慮する必要がある。上述したように、各テストパターンには、適切な蓄積時間がある。そのため、その蓄積時間を確保できないほどサブテストパターンのサイズを短くすることはできない。そこで、本実施例では、テストパターンの領域分割と、平均化処理回数の分割とをセットで実行する。
【００４３】
平均化処理は、テストパターン内にある微小領域のムラを平均化する処理であり、これにより測定精度を向上させる処理である。この微小領域のムラは、テストパターンの大小に関わらず存在する。また、微小領域のムラはシート上の位置に依存せずに発生する。
【００４４】
本実施例では、蓄積時間が蓄積設定３であり、かつ、平均化処理回数が８回のテストパターンを複数のサブテストパターンに分割するものとして説明する。なお、すべてのテストパターンについて領域分割を実行することも可能である。しかし、蓄積時間が短いテストパターンを細かく分割すると、サブテストパターンが小さくなりすぎてしまう。これは、テストパターンの配置を複雑にし、測定のシーケンスも複雑にするだろう。そこで、本実施例では、蓄積時間が相対的に長いテストパターンである、蓄積時間が蓄積設定３であり、かつ、平均化処理回数が８回のテストパターンを分割するものと仮定する。
【００４５】
ここでは、一例として、図５において８１番のテストパターンを２つのサブテストパターンに分割する方法について説明する。なお、図４に示したテストパターン４０１が８１番のテストパターンである。８１番であるテストパターンの蓄積時間は蓄積設定３（蓄積時間：１２ｍｓ）であり、平均化処理回数は８回であり、パターンサイズは２４ｍｍである。このテストパターンを２等分すると、１２ｍｍの長さの２つのサブテストパターンが得られる。この２つのサブテストパターンの蓄積時間は蓄積設定３（１２ｍｓ）であるが、平均化処理回数は４回となる。２つのサブテストパターンの平均値を加算して２で除算することで、実質的に１つのテストパターンの平均値が求められることになる。
【００４６】
図８は、サブテストパターンの形成と配置換えの一例を示す図である。図４に示したテストパターン４０１は、図５において２つのサブテストパターン８０１、８０２に分割されている。サブテストパターン８０１の位置は、テストパターン４０１の位置と同じであり、配置換えは実行されていない。一方で、サブテストパターン８０２の位置は、テストパターン４０１の位置とは異なる位置へと配置換えされている。サブテストパターン８０１は、第３センサ２００ｃによって測定される列に配置され、サブテストパターン８０２は、第４センサ２００ｄによって測定される列に配置換えされている。演算部２０４は、サブテストパターン８０１の測定値の平均値と、サブテストパターン８０２の測定値の平均値とを求める。さらに演算部２０４は、これらの２つの平均値を加算して２で除算して平均値を求め、これを８１番のテストパターンの測定値として多次色テーブル生成部３０８へ出力する。なお、サブテストパターンの配置については一例であり、テストチャートを構成するシートの枚数を削減できれば、他の配置であってもよい。これはテストパターンのレイアウトの自由度を増加させることにもなろう。
【００４７】
ここで、テストパターンの分割処理をした場合と、分割処理をしなかった場合の比較を行う。まず、図５に示したデータから各テストパターンは、Ａ、Ｂ、Ｃの３種類に分類できる。各パターン種ごとのテストパターンの個数は以下の通りである。
【００４８】
パターン種Ａ（蓄積設定１、平均化処理回数１６回）：  ３４個
パターン種Ｂ（蓄積設定２、平均化処理回数１６回）：  ２９個
パターン種Ｃ（蓄積設定３、平均化処理回数  ８回）：  １８個
これらの８１個のテストパターンを、シートの表面のうち振動マージン領域を除いた画像形成領域（Ａ３シートの場合は、搬送方向の長さが３９０ｍｍとなる領域）に配置する方法について例示する。
【００４９】
図９（Ａ）は、テストパターンの分割処理を行わなかった場合のパターン種と位置とに応じたパターンの数を示すともに、過不足領域を示す表である。具体的なテストパターンの配置位置は図４に示したとおりである。
【００５０】
第１センサ２００ａと第１センサ２００ｂでは、パターン種Ａが８個、パターン種Ｂが７個、パターン種Ｃが５個であるため、過不足領域は次式から算出できる：
（過不足領域）＝３９０−（８＊３＊１６＋７＊６＊１６＋５＊１２＊８）＊２５０／１０００＝６
つまり、搬送方向に６ｍｍの長さの領域が余る。
【００５１】
第３センサ２００ｃでは、パターン種Ａが９個、パターン種Ｂが８個、パターン種Ｃが４個であるため、過不足領域は次式から算出できる：
（過不足領域）＝３９０−（９＊３＊１６＋８＊６＊１６＋４＊１２＊８）＊２５０／１０００＝−６
つまり、搬送方向に６ｍｍの長さの領域が不足している。
【００５２】
第４センサ２００ｄでは、パターン種Ａが９個、パターン種Ｂが７個、パターン種Ｃが４個であるため、過不足領域は次式から算出できる：
（過不足領域）＝３９０−（９＊３＊１６＋７＊６＊１６＋４＊１２＊８）＊２５０／１０００＝１８
つまり、搬送方向に１８ｍｍの長さの領域が余る。このように、第３センサ２００ｃが検出する列については、テストパターンを配置する領域が不足している。すなわち、テストチャートを形成するために必要となるシートが２枚になってしまう。図４に示した配置は一例にすぎないが、どのようにテストパターンを配置しても不足領域ができてしまう。そのため、シートが２枚必要になってくる。
【００５３】
図９（Ｂ）は、テストパターンの分割処理を行った場合におけるパターン種と位置に応じたパターンの数を示す表である。具体的なテストパターンの配置位置は図８に示したとおりである。パターン種Ｄは、パターン種Ｃのテストパターンを分割して得られたサブテストパターンを示している。つまり、パターン種Ｄは、蓄積時間が蓄積設定３で、平均化処理回数が４回のテストパターンである。
【００５４】
第１センサ２００ａと第１センサ２００ｂでは、パターン種Ａが８個、パターン種Ｂが７個、パターン種Ｄが１０個であるため、過不足領域は次式から算出できる：
（過不足領域）＝３９０−（８＊３＊１６＋７＊６＊１６＋１０＊１２＊４）＊２５０／１０００＝６
つまり、搬送方向に６ｍｍの長さの領域が余る。
【００５５】
第３センサ２００ｃでは、パターン種Ａが９個、パターン種Ｂが８個、パターン種Ｄが７個であるため、過不足領域は次式から算出できる：
（過不足領域）＝３９０−（９＊３＊１６＋８＊６＊１６＋７＊１２＊４）＊２５０／１０００＝６
つまり、搬送方向に６ｍｍの長さの領域が余る。
【００５６】
第４センサ２００ｄでは、パターン種Ａが９個、パターン種Ｂが７個、パターン種Ｄが９個であるため、過不足領域は次式から算出できる：
（過不足領域）＝３９０−（９＊３＊１６＋７＊６＊１６＋９＊１２＊４）＊２５０／１０００＝１２
つまり、搬送方向に１２ｍｍの長さの領域が余る。すなわち、すべてのカラーセンサにおいて、不足領域が発生しない。したがって、多次色補正用のテストチャートが一枚のシートで作成可能となる。このように、テストパターンを分割して複数のサブテストパターンを作成し、その一部のサブテストの位置を配置換えすることで、テストチャートを作成するために必要なシートの枚数を削減できる。
【００５７】
図８および図９（Ｂ）ではパターン種Ｃに属するすべてのテストパターンをパターン種Ｄのサブテストパターンへと分割した。しかし、図１０が示すように、別のシート上に形成する必要があったテストパターンのみをサブテストパターンに分割し、配置換えを行ってもよい。
【００５８】
以上説明したように、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、カラーマッチングプロファイルを作成するための複数のテストパターンのうち、少なくとも１つのテストパターンを複数のサブテストパターンに分割する。さらに、図８や図１０が示すように、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、シート上における分割前のテストパターンの形成位置とは異なる位置に複数のサブテストパターンのうち少なくとも１つのサブテストパターンを配置換えして、シート上に形成するよう、画像形成部を制御する。プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、このようなテストパターンを形成するための画像データを画像情報生成部３０５に渡す。さらに、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、各ステーションなどを制御し、テストパターンをシート上に形成することでテストチャート４００を作成し、搬送ローラ１４０を駆動してテストチャート４００をカラーセンサ２００まで搬送する。カラーセンサ２００は、テストパターンを測定して得られた測定データを多次色テーブル生成部３０８に渡す。多次色テーブル生成部３０８は、測定データに基づきＩＣＣプロファイルを作成する。とりわけ、テストパターンの数を減らすことはないため、測定の精度を高精度に維持できる。また、サブテストパターンを配置換えすることで、テストチャートを構成するシートの枚数を削減できるようになる。
【００５９】
本実施例では、複数のカラーセンサ２００をＸ方向に並べて配置しており、それぞれ並行してテストパターンの色を測定する。図８などに示したように、第３センサ２００ｃは、複数のサブテストパターンのうち配置換えされなかったサブテストパターン８０１の色を測定し、第４センサ２００ｄは、複数のサブテストパターンのうち配置換えされたサブテストパターン８０２の色を測定する。このようにサブテストパターンが空き領域の存在する列に配置換えされるため、シートの枚数を削減できるようになる。
【００６０】
また、演算部２０４またはプリンタコントローラＣＰＵ３１３は、複数のサブテストパターンをカラーセンサ２００が測定することで得られた測定値の平均値を算出する平均値算出手段として機能する。図８や図１０の例では、平均値算出部が、サブテストパターン８０１を測定値の平均値と、サブテストパターン８０２を測定値の平均値とからさらなる平均値を求める。これにより、元のテストパターン４０１の測定値を得ることができる。平均値算出部は、サブテストパターン８０１からの４つの測定値と、サブテストパターン８０２からの４つの測定値とを合計して和を求め、和を８で除算することで元のテストパターン４０１の測定値（平均値）を求めてもよい。
【００６１】
（変形例）
上記実施例では、複数のサブテストパターンの一部をあるカラーセンサで測定し、残りの一部を別のカラーセンサで測定し、これらの両方の測定結果から平均値を求める方法について説明した。つまり、上記実施例では、複数のカラーセンサを使用することを前提としていた。しかし、１つのカラーセンサを用いて測定を行う場合であっても本発明を適用できる。一つのカラーセンサ２００で測定を実行する場合においても、多次色を高精度に補正する場合に必要となるテストパターンの数や大きさは変わらない。したがって、上記の実施例で説明したようなテストパターンが必要となる。
【００６２】
図１１（Ａ）は、テストパターンの分割処理を行わなかった場合のパターン種と位置に応じたパターンの数を示す表である。テストパターンの分割を行わない場合は、上記実施例に関連した比較例で説明したように、不足領域が発生することになる。図１１（Ａ）が示すように、１枚目から３枚目までのシートについては不足領域が発生しないが、４枚目のシートについては領域が不足している。よって、テストパターンの分割処理を行わない場合には、テストチャートを形成するために５枚のシートが必要になる。
【００６３】
図１１（Ｂ）は、テストパターンの分割処理を行なった場合のパターン種と位置に応じたパターンの数を示す表である。図１１（Ｂ）が示すように、３枚目に記録されるはずであったパターン種Ｄのテストパターンを２つのサブテストパターンに分割し、一方を３枚目のシートに記録し、他方を４枚目のシートに配置換えしている。その結果、１枚目から４枚目までのシートについていずれも不足領域が発生しない。よって、テストパターンを分割することで、シートの枚数を削減できる。
【００６４】
以上説明したように、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、複数のサブテストパターンのうち配置換えされなかったサブテストパターンと、複数のサブテストパターンのうち配置換えされたサブテストパターンとがそれぞれ異なるシート上に形成されるように各ステーションを制御する。変形例においても、テストパターンの数を減らすことはないため、測定の精度を高精度に維持できる。また、サブテストパターンを配置換えすることで、テストチャートを構成するシートの枚数を削減できるようになる。
【００６５】
（テストパターンのサイズの決定と配置）
図１２は、テストパターンのサイズを決定しシート上に配置する方法の各ステップを示すフローチャートである。各ステップは、プリンタコントローラＣＰＵ３１３が実行するものとする。
【００６６】
Ｓ１２０１で、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、ＲＯＭ３０４に予め格納されているテストパターンの蓄積時間ｔと平均化処理回数Ｎとを読み出す。の蓄積時間ｔと平均化処理回数Ｎとは、たとえば、バッチ番号小さい順から読み出される。ＲＯＭ３０４は、カラーマッチングプロファイルを作成するための複数のテストパターンについてのそれぞれを測定するために必要となる時間である蓄積時間と、１つのテストパターンから得られた測定値による平均化処理回数と、シートが測定部を通過するときの搬送スピードとを記憶した記憶部として機能している。
【００６７】
Ｓ１２０２で、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、蓄積時間ｔが所定の閾値ｔｈ１を超えているかどうかを判定する。閾値ｔｈ１は、分割すべきかどうかの観点から工場出荷時に予め決定される。蓄積時間ｔが所定の閾値ｔｈ１以上であればＳ１２０３に進み、蓄積時間ｔが所定の閾値ｔｈ１以上でなければＳ１２０５に進む。
【００６８】
Ｓ１２０３で、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、平均化処理回数Ｎが閾値ｔｈ２以上であるかどうかを判定する。閾値ｔｈ２は、分割すべきかどうかの観点から工場出荷時に予め決定される。平均化処理回数Ｎが所定の閾値ｔｈ２以上であればＳ１２０４に進み、平均化処理回数Ｎが所定の閾値ｔｈ２以上でなければＳ１２０５に進む。このように、蓄積時間ｔが所定の閾値ｔｈ１以上で、かつ、平均化処理回数Ｎが所定の閾値ｔｈ２以上であれば、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、そのテストパターンは分割が必要と判定する。
【００６９】
Ｓ１２０４で、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、テストパターンをｎ個に分割してサブテストパターンを形成するために、サブテストパターンのサイズＳを決定する。なお、ｎはテストパターンをいくつに分割するかを示す分割数であり、原則として２である。蓄積時間ｔが十分に長く、かつ、平均化処理回数Ｎも十分におおきければ、ｎは３以上の値であってもよい。その後、Ｓ１２０６に進む。
Ｓ＝ｔ  ×  ＰＳ  ×  Ｎ／ｎ
このように、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、蓄積時間が第１閾値以上でかつ平均化処理回数が第２閾値以上であるテストパターンについてはｎ個のサブテストパターンに分割するために、当該テストパターンの搬送方向における長さをｎで除算することで、当該サブテストの搬送方向における長さを決定する決定手段として機能する。なお、テストパターンの搬送方向における長さをｎで除算することと、平均化処理回数Ｎを除算することとは、上記の式から同義である。
【００７０】
Ｓ１２０５で、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、テストパターンを分割せずに、そのテストパターンのサイズＳを決定する。
Ｓ＝ｔ  ×  ＰＳ  ×  Ｎ
このように、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、複数のテストパターンのそれぞれについての搬送方向における長さを蓄積時間、平均化処理回数および搬送スピードとから決定する決定手段として機能する。
【００７１】
Ｓ１２０６で、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、すべてのテストパターンについてサイズＳが決定したかどうかを判定する。図５に示した事例では、テストパターンの総数は８１である。すべてのテストパターンについてサイズＳが決定していなければ、次のテストパターンについてサイズを決定するために、Ｓ１２０１に戻る。一方、すべてのテストパターンについてサイズＳが決定したのであれば、Ｓ１２０７に進む。
【００７２】
Ｓ１２０７で、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、決定されたサイズにしたがってテストパターンをシート上に配置する。たとえば、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、予め指定されたシートのサイズからマージンを除外して画像形成領域を決定し、左上からテストパターンの配置を開始する。複数のカラーセンサが存在する場合、カラーセンサの数に応じて、テストパターンの列数が決定される。テストパターンは左の列から右の列に向かって順番に配置され、右端の列にテストパターンを配置すると、また、左端の列に戻ってテストパターンが配置される。また、画像形成領域に収まらないテストパターン（サブテストパターン）については次のシートに配置される。なお、本実施例では、上記の条件を満たすテストパターンがサブテストパターンに分割されているため、シートの必要数が削減される。このように、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、決定された複数のテストパターンのそれぞれについての搬送方向における長さを参照し、シート上における複数のテストパターンの配置を決定する配置手段として機能する。
【００７３】
以上説明したように、本実施例によれば、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、カラーマッチングプロファイルを作成するための複数のテストパターンのうち、少なくとも１つのテストパターンを複数のサブテストパターンに分割し、シート上における分割前のテストパターンの形成位置とは異なる位置に複数のサブテストパターンのうち少なくとも１つのサブテストパターンを配置換えして、シート上に形成するよう、画像形成手段を制御する制御手段として機能する。
【００７４】
図８や図１０が示すように、第１センサ２００ａないし第４センサ２００ｄは、シート上に形成されたテストパターンの色を測定する１つ以上の測定部である。また、第１センサ２００ａないし第４センサ２００ｄは、シートの搬送方向と直交したＸ方向において異なる位置に配置された複数の測定部である。たとえば、第１測定手段として機能する第３センサ２００ｃは、複数のサブテストパターンのうち配置換えされなかったサブテストパターンの色を測定する。第２測定手段として機能する第４センサ２００ｄは、複数のサブテストパターンのうち配置換えされたサブテストパターンの色を測定する。
【００７５】
このように、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、カラーマッチングプロファイルを作成するための複数のテストパターンのうち、少なくとも１つのテストパターンを複数のサブテストパターンに分割する。さらに、図８や図１０が示すように、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、シート上における分割前のテストパターンの形成位置とは異なる位置に複数のサブテストパターンのうち少なくとも１つのサブテストパターンを配置換えする。テストパターンの数を減らすことはないため、測定精度を高精度に維持できる。また、サブテストパターンを配置換えすることで、テストチャートを構成するシートの枚数を削減できるようになる。
【００７６】
なお、カラーセンサ２００が１つだけ設けられる場合、複数のサブテストパターンのうち配置換えされなかったサブテストパターンと、複数のサブテストパターンのうち配置換えされたサブテストパターンとはそれぞれ異なるシート上に形成されてもよい。図１１（Ｂ）が示すように、３枚目のシートに形成されるはずであったパターン種Ｃのテストパターンが２つのサブテストパターンに分割され、一方のサブテストパターンは３枚目のシートに形成され、他方のサブテストパターンは４枚目のシートに形成される。
【００７７】
演算部２０４は、複数のサブテストパターンをカラーセンサ２００が検出することで得られた測定値の平均値を算出する平均値算出手段として機能する。上述したように、演算部２０４は、それぞれ異なる列またはシートに形成されたサブテストパターンから得られた測定値（サンプル値）を平均化処理回数Ｎ（サンプル数）で除算することで、平均値を算出する。よって、テストパターンを複数に分割することでシートの枚数を削減しつつ、測定精度についても高精度を維持できるようになる。
【図１】
2014158115.tif 000003
【図２】
2014158115.tif 000004
【図３】
2014158115.tif 000005
【図４】
2014158115.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2014158115.tif 000010
【図９】
2014158115.tif 000011
【図１０】
2014158115.tif 000012
【図１１】
2014158115.tif 000013
【図１２】
2014158115.tif 000014