(57)【要約】【課題】  ジョブを処理する際に、再投入の設定や有効時間の設定などジョブ実行時のパラメータを変化させ処理を行うことで、処理をグリッドに依頼したまま終了されずに放置されるのを防ぐことの出来る画像処理システムを提供する。【解決手段】  グリッドコンピューティングによる負荷分散可能なシステムすなわちグリッドと、前記グリッドに対してジョブを依頼する画像処理装置から構成される画像処理システムにおいて、ジョブの実行条件として設定された有効時間内にジョブの結果が得られない場合には、そのジョブをキャンセルし、実行を依頼したグリッド網に対してジョブのキャンセルの指示を行うことを特徴とする画像処理システム。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
グリッドコンピューティングによる負荷分散可能なシステムすなわちグリッドと、前記グリッドに対してジョブを依頼する画像処理装置から構成される画像処理システムにおいて、
ジョブの実行条件として設定された有効時間内にジョブの結果が得られない場合には、そのジョブをキャンセルし、実行を依頼したグリッド網に対してジョブのキャンセルの指示を行うことを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
前記ジョブを実行していたグリッドに対し、繰り返し回数など実行するためのパラメータを設定して、再度同じジョブの実行をグリッドに指示することを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インタフェースを介してホストコンピュータに接続される、プリンタや複合機能印刷装置にグリッドコンピューティングの負荷分散システムを適用させた画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
図１は本発明に適用されるグリッドコンピューティングのアーキテクチャを説明する図である。
【０００３】
グリッドには数種類あるが、ここで説明するのはデスクトップグリッドと呼ばれる、デスクトップＰＣなどのＣＰＵの空き時間を利用してジョブを実行するタイプのものである。
【０００４】
図１のＣｌｉｅｎｔはジョブを投入するユーザでありその要求（ジョブ）はタスクマネージャ（Ｔａｓｋ  Ｍａｎａｇｅｒ：以下ＴＭと略す）に渡されダイナミックジョブスケジューラ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｊｏｂ  Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ：以下ＤＪＳと略す）にその内容を伝える。
【０００５】
ＤＪＳは全体のリソース管理をしていて最適なリソースのブローカ（Ｂｒｏｋｅｒ）を選択しＴＭに通知する。（このリソースとはここではＣＰＵの空き状態のことを言っている。）
Ｂｒｏｋｅｒはリソースマネージャ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｍａｎａｇｅｒ：以下ＲＭと略す）の吸い上げたリソースの情報をＤＪＳに登録し、ＴＭからの要求で最適なリソースにジョブを投入し、完了通知をＴＭに対して行う。
【０００６】
ＴＭはＤＪＳが選択した最適なＢｒｏｋｅｒにジョブを投入し、以後そのジョブの進行状況のモニタリングを実施し、完了通知をＢｒｏｋｅｒから受けるとユーザにその結果を通知する。またリソースに変化・異常があれば（例：故障、他のジョブを受け付けた等）ＲＭはＢｒｏｋｅｒに通知する。
【０００７】
このような仕組みで最適な（通常は利用されていない）ＣＰＵなどのリソースにジョブを配分することで分散処理を可能にするのがデスクトップグリッドコンピューティングの実現形である。
【０００８】
続いてこの技術を画像処理装置のＰＤＬ処理に適用した場合の構成の説明を図２にて行う。図１の説明ではグリッドを構成するそれぞれのモジュールが別個のものとして扱われたが、印刷装置に適用する場合、複数のモジュールが１つの機器の中に存在することが一般的になる。
【０００９】
図２では印刷指示（ジョブ投入）するクライアントＰＣがプリントジョブを投入しＴＭ，ＤＪＳ機能を画像処理装置にもち、Ｂｒｏｋｅｒ，ＲＭをＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ３がもつことで例えば３台のＰＣを用いてのグリッドコンピューティングによる分散処理を適用した機器構成ができる。
【００１０】
クライアントから投入されたジョブ（ＰＤＬの印刷ジョブデータ）は画像処理装置のＴＭ，ＤＪＳを経由してＰＣ１，２，３のリソースに分割される。またこの時、ＰＤＬデータイメージ展開処理用のアプリケーションプログラムも同時に画像処理装置から送信されるようにする。
【００１１】
それぞれのＰＣでＰＤＬ画像形成を分散実行しできたイメージは画像処理装置が収集して最終的に出力するような処理をグリッドの機構を用いて実施する。
【００１２】
この分散処理対象になるリソースは３台以上のＰＣであってもよいし、それにジョブ投入元のクライアントＰＣのリソースを含めても、同じネットワーク上の画像処理装置のリソースを対象にして利用しても良い。
【非特許文献１】「グリッドコンピューティングの商用システムへの適用性」＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ−６．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｊｐ／ｐｒｏｖｉｓｉｏｎ／ｎｏ３６／ｐｄｆ／３６＿ｐｐｒ１．ｐｄｆ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
近年グリッドコンピューティング（Ｇｒｉｄ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）の技術を用いてコンピュータのＣＰＵパワーを集め、高速処理を実現する研究がサイエンス系の研究において盛んであるが、未だ組み込み機器への適用は類を見ない。
【００１４】
この画像処理装置を適用した場合、グリッドにジョブの処理を依頼し何らかの原因により依頼したジョブの結果が戻ってこないときには、そのジョブは放置されたままになってしまう。画像処理などに使用するシステムに関しては、時間の制限が重要なため、ジョブを処理する場合は有効時間など制限付きの処理依頼が必要と考える。
【００１５】
本発明は、上述の問題点に着目してなされたものであって、ジョブを処理する際に、再投入の設定や有効時間の設定などジョブ実行時のパラメータを変化させ処理を行うことで、処理をグリッドに依頼したまま終了されずに放置されるのを防ぐことの出来る画像処理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記課題を解決するために、本発明の請求項１の画像処理システムは、グリッドコンピューティングによる負荷分散可能なシステムすなわちグリッドと、前記グリッドに対してジョブを依頼する画像処理装置から構成される画像処理システムにおいて、ジョブの実行条件として設定された有効時間内にジョブの結果が得られない場合には、そのジョブをキャンセルし、実行を依頼したグリッド網に対してジョブのキャンセルの指示を行うことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項２の画像処理システムは、グリッドとグリッドに対してジョブを依頼する画像処理装置から構成される画像処理システムにおいて、ジョブの実行条件として設定された有効時間内にジョブの結果が得られない場合には、そのジョブをキャンセルし、グリッドに対する実行パラメータを設定して、再度同じジョブの実行をグリッドに指示することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
ジョブを処理する際に、再投入の設定や有効時間の設定などジョブ実行時のパラメータを変化させ処理を行うことで、処理をグリッドに依頼したまま終了されずに放置されるのを防ぐ。これによりユーザに効率的な処理を行うグリッドコンピューティング技術を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明をその効果的な実施形態に基づき詳細に説明する。
【実施例】
【００２０】
（画像処理装置のハード構成）
図３は、複写機能を有する画像処理装置の外観を示す図である。画像入力デバイスであるスキャナ２０１は、原稿となる紙上の画像を照明し、ＣＣＤラインセンサ（図示せず）を走査することによって、ラスターイメージデータを生成する。
【００２１】
使用者が、原稿用紙を原稿フィーダ２０４のトレイ２０３にセットして、操作部２０２において読み取りの起動を指示すると、画像処理装置のコントローラＣＰＵがスキャナ２０１に指示を与え、フィーダ２０３は原稿用紙を１枚ずつフィードし、スキャナ２０１は原稿画像の読み取り動作を行う。
【００２２】
操作部２０２はコピー動作時の設定指示や状態表示や、各種動作設定を指定するためのユーザインタフェースである。
【００２３】
画像出力デバイスであるプリンタエンジン１０３は、ラスターイメージデータを用紙上の印刷する部分である。その方式は感光体ドラムや感光体ベルトを用いた電子写真方式、微少ノズルアレイからインクを吐出して用紙上に直接画像を印字するインクジェット方式等があるが、どの方式でも構わない。なお、プリント動作は、コントローラＣＰＵからの指示によって起動される。
【００２４】
プリンタエンジン１０３は、異なる用紙サイズまたは異なる用紙向きを選択できるように複数の給紙段を持ち、それに対応した用紙カセット２０６、２０７、２０８がある。また、排紙トレイ２０５は、印字し終わった用紙を受けるものである。
【００２５】
図４は、画像処理装置の制御構成を示すブロック図である。プリンタコントローラ１０２は、画像入力デバイスであるスキャナ２０１や画像出力デバイスであるプリンタエンジン１０３と接続し、一方ではホストＩ／Ｆ３０８経由で、ホストとの間で印刷データや画像情報やデバイス情報の入出力をする。
【００２６】
ＣＰＵ３０１は、システム全体を制御するコントローラである。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が動作するために使用するシステムワークメモリである。また、ＲＡＭ３０２は、画像データを一時記憶するための画像メモリでもある。ＲＯＭ３０３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。ＨＤＤ３０４は、ハードディスクドライブで、システムソフトウェア、画像データを格納する。
【００２７】
操作部Ｉ／Ｆ３０６は、操作部（ＵＩ）２０２との間のインタフェースを司り、操作部２０２に表示する画像データを操作部２０２に対して出力する。また、使用者が操作部２０２を介して入力した情報を、ＣＰＵ３０１に伝える役割を果たす。また操作部２０２からの入力された動作モードなどの環境設定情報は不揮発性のメモリであるＮＶＲＡＭ３１６に記憶される。
【００２８】
ホストインタフェース３０８は、ホスト００１に対して情報の入出力を行う。以上のデバイスがシステムバス３０７上に配置される。
【００２９】
イメージバスインターフェース（Ｉｍａｇｅ  Ｂｕｓ  Ｉ／Ｆ）３０５は、システムバス３０７と画像データを高速で転送する画像バス３０９とを接続し、データ構造を変換するバスブリッジである。画像バス３０９には以下のデバイスが配置される。ラスターイメージプロセッサ（ＲＩＰ）３１０は、ネットワークから送信されて来たＰＤＬコードをビットマップイメージに展開する。デバイスＩ／Ｆ部３１１は、画像入出力デバイスであるスキャナ２０１やプリンタエンジン１０３とプリンタコントローラ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。
【００３０】
スキャナ画像処理部３１２は、入力画像データに対し補正、加工、編集を行う。プリンタ画像処理部３１３は、プリント出力画像データに対して、プリンタの補正、解像度変換等を行う。画像回転部３１４は画像データの回転を行う。画像圧縮部３１５は、多値画像データに対してはＪＰＥＧ圧縮新調処理を行い、２値画像画像データに対してはＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＨ等の圧縮伸張処理を行う。
【００３１】
（画像処理装置のソフト構成）
図５は本画像処理装置でのグリッド対象機器のセットアップを説明するフローチャートであり、図６はその場合の操作部２０２におけるユーザインタフェースの例である。なお背景となるグリッドコンピューティングの技術と構成は図１，図２で説明したものと同じである。
【００３２】
ここで、図５のフローチャートの画像処理装置での処理は、図４のＨＤＤ３０４に格納されたシステムプログラムに従いＣＰＵ３０１の制御のもとに実行される。
【００３３】
以下、まず図５のフローチャートと図６を用いて画像処理装置のグリッドのセットアップフローを説明する。
【００３４】
図６に示すように、操作パネルの「分散処理適用機器の設定」メニューの画面からは、画像処理装置と同じネットワークに接続されたホストＰＣのＩＰアドレスが見え、それぞれについて、管理用にホスト名称を操作パネルからの入力で可能とする。そしてそれぞれのホストＰＣにおいて、グリッドの対象としてセットアップするか否かを操作パネルからの指定で選択できるようにしておく（図６の例ではＰＣ３はアクセス可能であるがグリッド用にセットアップされない）。
【００３５】
図５を用いてこの処理フローの詳細を説明する。
【００３６】
本処理は図６の「分散処理適用機器の設定」メニューの表示時に実施される。
【００３７】
ステップ５０１で画像処理装置と同じネットワーク上に接続されてアクセス可能なホストＰＣの情報（ＩＰアドレス）収集を行い、画面に表示させる。（ステップ５０２）この画面表示中に操作パネルからの指示された入力は画像処理装置のメモリ（図４のＲＡＭ３０２）上に保持され、ステップ５０３で操作パネルからのキー入力受付けを行い、続くステップ５０４にて「実行」キーが押されるとデータの書き込みを不揮発性のメモリ（図４のＮＶＲＡＭ３１６）に対して実施し（ステップ５０５）、最後にステップ５０６で画面で指定されたホストにグリッドコンピューティングでの負荷分散対応させるためのプログラム（例えばスクリーンセーバー）を送信する。このプログラムはＰＣのＣＰＵに余裕があるときに実行されるプログラムであると共にグリッドの機構であるＲｅｓｏｒｃｅ  Ｍａｎａｇｅｒ，  Ｂｒｏｋｅｒ機能を有するものである。
【００３８】
図７は本画像処理装置からスキャンした原稿をグリッドコンピューティングの仕組みを使用して処理する場合の適用例である。図２のＰＤＬ処理での適用例と同様に、ＴＭ，ＤＪＳ機能を画像形成装置にもたせ、Ｂｒｏｋｅｒ，  ＲＭはＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ３でもつようにすれば、例えば３台のＰＣを用いてのグリッドコンピューティングによる分散処理を適用した機器構成ができる。
【００３９】
画像形成装置からから投入されたジョブ（スキャンした画像に画像処理を施す）は画像形成装置のＴＭ，ＤＪＳを経由してＰＣ１，２，３のリソースに分割される。またこの時、画像処理用のアプリケーションプログラムも同時に画像形成装置から送信されるようにする。
【００４０】
それぞれのＰＣで画像処理を分散実行しできたイメージは画像形成装置が収集して最終的に出力するような処理をグリッドの機構を用いて実施する。
【００４１】
この分散処理対象になるリソースは３台以上のＰＣであってもよいし、また、同じネットワーク上の画像形成装置のリソースを対象にして利用しても良い。
【００４２】
ここで、画像処理の例としては、文字強調処理、輪郭処理、色調整処理、色変換処理、拡大縮小処理等を想定しているが、この他の画像処理であっても一向に差し支えない。
【００４３】
図８はグリッドに投入されたジョブが有効時間内に終了しない場合に、ジョブを再投入するまでのフローチャートである。
【００４４】
ステップ８０１で印刷ジョブの受付けがされていれば、ステップ８０２で印刷ジョブの種類に応じた処理用プログラム（データがＰＤＬならＰＤＬ展開プログラム）とジョブデータの送信を行う。ステップ８０３ではステップ８０２で送信されたジョブデータが終了しているかどうかを確認し、その結果ジョブが終了していればこのフローは終了となる。ジョブが終了していない場合、ステップ８０４で、予め設定されているジョブの有効時間を確認し、この有効時間内であればステップ８０３に戻る。ジョブの有効時間を過ぎている、すなわちステップ８０２で送信されたジョブが有効時間後もまだ終了していない場合、そのジョブをキャンセルする。そしてステップ８０６で再投入の設定があるかどうかを確認する。この設定とは、例えば、ジョブの有効時間、再投入を繰り返す回数、高速なＣＰＵのみを使用する、ＣＰＵをＮ個以上使用する、などのことを想定している。また、再投入を繰り返す回数や現在が何回目の繰り返しかによりジョブの有効時間などを変更したりすることも可能であり、設定を動的に変化させることで、より効率的なグリッドの利用が期待できる。
【００４５】
再投入の設定が無い場合はジョブはキャンセルされた状態でフローを終了する。再投入の設定がある場合は、その設定を反映してステップ８０２からの処理を繰り返す。
【００４６】
図９はグリッドに投入されたジョブの状態を表す一例である。また、図１０はジョブの再投入時などに利用するジョブの実行パラメータの一例である。図９で再投入設定の欄が「あり」の場合は、「詳細」をみることで図１０のジョブ再投入パラメータの設定画面に遷移する。
【００４７】
図９では、投入されたジョブの開始時刻、ジョブを実行しているホスト名、再投入の設定があるか否かなどのジョブの状態を示す。すくなくとも再投入の設定欄はユーザの入力を受け付けるようになっており、ここで再投入するか否かの設定を変更し、不揮発性メモリ（図４のＮＶＲＡＭ３１６）に保存される。また、この設定がある場合はさらに詳細な設定項目を入力でき、この欄から図１０に示される設定画面に遷移するために、入力を受け付けるようになっている。
【００４８】
図１０では、ジョブの再投入時の実行パラメータを設定でき、ジョブの有効時間（終了まで待つ時間）、再投入を繰り返す回数、使用するＣＰＵ、などを設定できる。これらの欄は、ユーザからの入力により変更され不揮発性メモリに保存される。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】グリッドコンピューティングのアーキテクチャ例を示す図である。
【図２】ＰＤＬ処理での適用例の図である。
【図３】画像処理装置の概観図である。
【図４】画像処理装置の制御構成を示すブロック図である。
【図５】ホストＰＣセットアップを示すフローチャートである。
【図６】ホストＰＣのセットアップ概念図である。
【図７】複写機でスキャンした画像の適用例の図である。
【図８】ジョブ再投入を示すフローチャートである。
【図９】ジョブ状態画面の一例を示す図である。
【図１０】ジョブ再投入パラメータの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５０】
００１  ホストコンピュータ
１０２  プリンタコントローラ全体
１０３  プリンタエンジン
【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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