(57)【要約】【課題】画像形成装置において異常が発生した際に、より精度の高い診断を可能にする画像特徴量を生成する技術を提供する【解決手段】画像形成装置は、予め定められた輝度（例えば５０％）に対応する濃度で各画素が形成された診断用チャートを出力し（Ｓ３０１）、そのスキャン画像を取得する（Ｓ３０２）。画像形成装置は、予め定められた輝度の画素を最大輝度（１００％）又は最小輝度（０％）の画素に変換可能な変換処理を、スキャン画像から取得した輝度データの各画素に対して適用することで、スキャン画像の変換処理を行い、変換後の輝度データに基づいて画像特徴量を生成する（Ｓ３０６）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
シートに画像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段を制御して前記シートに検査画像を形成させ、読取装置から出力された前記検査画像に対応する画素毎の読取値を取得する制御手段と、
画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が所定値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットするオフセット手段と、
画素毎の前記オフセットされた読取値のうち、注目画素の読取値と、前記注目画素と異なる他の画素の読取値とに基づいて、前記検査画像にスジが生じているか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
前記所定値は、最大輝度の輝度値であり、
前記オフセット手段は、前記代表画素を前記最大輝度の画素に変換可能な処理を行い、
前記判定手段は、前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が高いスジが生じているか否かを判定する
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】
前記代表画素の輝度は、前記最大輝度に対して５０％の輝度であり、
前記オフセット手段は、画素毎の前記読取値に、当該読取値の複製値を加算する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像形成装置。
【請求項４】
前記所定値は、最小輝度の輝度値であり、
前記オフセット手段は、前記代表画素を前記最小輝度の画素に変換可能な処理を行い、
前記判定手段は、前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が低いスジが生じているか否かを判定する
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５】
前記代表画素の輝度は、最大輝度に対して５０％の輝度であり、
前記オフセット手段は、画素毎の前記読取値に、当該読取値の複製値を加算し、前記最大輝度の輝度値で減算する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記所定値は、最大輝度の輝度値であり、
前記オフセット手段は、前記代表画素の輝度の、前記最大輝度に対する差分値を、画素毎の前記読取値に加算し、
前記判定手段は、前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が高いスジが生じているか否かを判定する
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７】
前記所定値は、最小輝度の輝度値であり、
前記オフセット手段は、前記代表画素の輝度の、前記最小輝度に対する差分値を、画素毎の前記読取値に加算し、
前記判定手段は、前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が低いスジが生じているか否かを判定する
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８】
前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が高いスジが生じる異常についての第１診断と、周辺の画素よりも濃度が低いスジ生じる異常についての第２診断とのいずれかを、ユーザの指示に従って選択する選択手段を更に備え、
前記オフセット手段は、
前記選択手段によって前記第１診断が選択された場合には、画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が最大輝度の輝度値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットし、
前記選択手段によって前記第２診断が選択された場合には、画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が最小輝度の輝度値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットする
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９】
前記オフセット手段は、
前記第１診断が選択された場合には、前記代表画素の輝度の、最大輝度に対する差分値を、画素毎の前記読取値に加算し、
前記第２診断が選択された場合には、前記代表画素の輝度の、最小輝度に対する差分値を、画素毎の前記読取値に加算する
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】
前記代表画素の輝度は、最大輝度に対して５０％の輝度であり、
前記オフセット手段は、
前記第１診断が選択された場合には、画素毎の前記読取値に、当該読取値の複製値を加算し、
前記第２診断が選択された場合には、画素毎の前記読取値に、当該読取値の複製値を加算し、前記最大輝度の輝度値で減算する
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】
画素毎の前記オフセットされた読取値に基づいて、前記画像形成装置の診断に用いられる画像特徴量を生成する生成手段を更に備える
ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項１２】
前記生成手段によって生成された画像特徴量を、前記画像形成装置の異常を診断する診断処理のために、外部のサーバ装置へ送信する送信手段を更に備える
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像形成装置。
【請求項１３】
シートに画像を形成する画像形成手段を備える画像形成装置の制御方法であって、
前記画像形成手段を制御して前記シートに検査画像を形成させ、読取装置から出力された前記検査画像に対応する画素毎の読取値を取得する工程と、
画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が所定値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットする工程と、
画素毎の前記オフセットされた読取値のうち、注目画素の読取値と、前記注目画素と異なる他の画素の読取値とに基づいて、前記検査画像にスジが生じているか否かを判定する工程と、
を有することを特徴とする画像形成装置の制御方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像形成装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成装置、その制御方法、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
電子写真方式のＭＦＰ（複合機）等の画像形成装置では、形成された画像の品質に問題が生じた場合に、検査画像（例えば診断用チャート）を出力し、出力した画像の読み取り結果に基づいて、画像形成装置の診断を行う技術が知られている。例えば特許文献１では、プリンタによって出力した画像のスキャン画像を取得し、取得したスキャン画像に基づいて画像特徴量を算出し、所定の診断モデルを用いて故障個所を診断する故障診断システムが提案されている。
【０００３】
上記のような画像特徴量と故障個所との対応関係を保存した統計データを診断モデルとして使用すると、ベイズ推定等の既知の手法によって故障個所を診断することが可能になる。また、過去に発生した事例に関するデータを統計データとして蓄積することで、診断モデルの学習を実現し、診断の精度を向上させることが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４６８７６１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のような方法で画像形成装置の診断を行う場合、診断用チャートの濃度と画像不良が生じた部分（例えば、周辺の画素よりも高い又は低い濃度のスジ）の濃度とが近いと、画像形成装置において精度の高い診断を行えない可能性がある。
【０００６】
本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、検査画像に発生したスジ画像を高精度に検出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、例えば、画像形成装置として実現できる。本発明の一態様に係る画像形成装置は、シートに画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段を制御して前記シートに検査画像を形成させ、読取装置から出力された前記検査画像に対応する画素毎の読取値を取得する制御手段と、画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が所定値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットするオフセット手段と、画素毎の前記オフセットされた読取値のうち、注目画素の読取値と、前記注目画素と異なる他の画素の読取値とに基づいて、前記検査画像にスジが生じているか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、検査画像に発生したスジ画像を高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】システムの構成例を示すブロック図
【図２】画像処理部１１４による画像処理の手順を示すフローチャート
【図３】画像診断処理の手順を示すフローチャート
【図４】スキャン画像の変換処理に基づく画像不良の検出例を示す図
【図５】診断用チャートの例を示す図
【図６】画像診断処理に関連する操作画面の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下では、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１１】
［第１実施形態］
＜ＭＦＰの構成＞
図１は、本実施形態におけるシステムの構成例を示すブロック図である。ＭＦＰ（Multi Function Printer）１０１は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、及びブラック（Ｋ）のトナーを用いて、シート（用紙）等の記録材に画像を形成（印刷）する画像形成装置である。ＭＦＰ１０１は、印刷機能だけでなく、原稿の画像の読み取り（スキャン）を行ってスキャン画像を生成する読取機能も有する。ＭＦＰ１０１は、ＬＡＮ又はインターネット等のネットワーク１２３を介して、ＰＣ１２４及びサーバ（サーバ装置）１２８等のネットワーク対応機器と接続される。ＰＣ１２４は、プリンタドライバ１２５を使用してＭＦＰ１０１へ印刷データを送信できる。
【００１２】
ＭＦＰ１０１は、コントローラ１０２と、コントローラ１０２に接続された、プリンタ（印刷装置）１１５、表示装置１１８、スキャナ（読取装置）１１９、入力装置１２０、記憶装置１２１、及びネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）１２２とを備える。コントローラ１０２はＣＰＵ１０３を含む。ネットワークＩ／Ｆ１２２は、ＰＣ１２４及びサーバ１２８等の外部装置と通信し、ＰＣ１２４から印刷データ等のデータを受信できる。コントローラ１０２は、ＣＰＵ１０３、レンダラ１１２、画像処理部１１４、及び画像診断部１２６で構成される。コントローラ１０２は、ＲＡＭ及びＲＯＭ（図示せず）を更に備える。ＣＰＵ１０３は、記憶装置１２１又はコントローラ１０２内のＲＯＭに格納された制御プログラムをＲＡＭに読み出して実行することで、ＭＦＰ１０１全体を制御する。
【００１３】
コントローラ１０２では、以下のような画像処理が行われる。ＣＰＵ１０３のインタプリタ１０４は、ネットワーク１２３及びネットワークＩ／Ｆ１２２を介してＰＣ１２４から受信された印刷データのＰＤＬ（ページ記述言語）部分を解釈し、中間言語データ１０５を生成する。中間言語データ１０５は、プリンタドライバ１２５による設定に従って、ＣＭＳ（Color Management System）１０６又は１０９へ入力される。
【００１４】
ＣＭＳ１０６は、ソースプロファイル１０７及びデスティネーションプロファイル１０８を用いて、中間言語データ１０５の色変換を行い、中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１を生成する。ソースプロファイル１０７は、ＲＧＢやＣＭＹＫ等のデバイスに依存する色空間を、ＣＩＥ（国際照明委員会）が定めたＬ＊ａ＊ｂ＊（以下、Ｌａｂ）やＸＹＺ等のデバイス非依存の色空間に変換するためのプロファイルである。ＸＹＺは、Ｌａｂと同様にデバイス非依存の色空間であり、３種類の刺激値で色を表現する。デスティネーションプロファイル１０８は、デバイス非依存の色空間を、デバイス（プリンタ１１５）に依存したＣＭＹＫ色空間に変換するためのプロファイルである。
【００１５】
一方、ＣＭＳ１０９は、デバイスリンクプロファイル１１０を用いて、中間言語データ１０５の色変換を行い、中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１を生成する。デバイスリンクプロファイル１１０は、ＲＧＢやＣＭＹＫ等のデバイス依存の色空間をデバイス（プリンタ１１５）に依存したＣＭＹＫ色空間に直接変換するためのプロファイルである。本実施形態ではプロファイル（１０７、１０８及び１１０）の種類によってＣＭＳ（１０６及び１０９）を分けているが、１つのＣＭＳで複数種類のプロファイルを扱ってもよい。また、プロファイルの種類は本実施形態で挙げた例に限らず、プリンタ１１５のデバイス依存ＣＭＹＫ色空間を用いるのであればどのような種類のプロファイルでもよい。
【００１６】
レンダラ１１２は、ＣＰＵ１０３によって生成された中間言語データ１１１からラスター画像１１３を生成する。画像処理部１１４は、ラスター画像１１３、又はスキャナ１１９によって生成されたスキャン画像に対して、後述する画像処理を行う。画像診断部１２６は、プリンタ１１５によって印刷される画像の品質（印刷品質）に問題が生じた場合に、プリンタ１１５によって出力された診断用チャートをスキャナ１１９によって読み取って得られるスキャン画像に基づいて、画像診断処理を行う。
【００１７】
プリンタ１１５は、Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫのトナーを用いてシートに画像を形成する。プリンタ１１５は、コントローラ１０２によって制御され、シートの給紙を行う給紙部１１６、及び画像が形成されたシートを排紙する排紙部１１７を備える。スキャナ１１９は、ＡＤＦ（オートドキュメントフィーダ）を含み、原稿の画像を光学的に読み取ってスキャン画像を生成して出力する。スキャナ１１９は、スキャン処理、コピー処理、画像送信処理、画像診断処理等の種々の処理に用いられる。
【００１８】
表示装置１１８は、ユーザへの指示又はＭＦＰ１０１の状態を表示するＵＩ（ユーザインターフェース）である。入力装置１２０は、ユーザからの入力を受け付けるためのＵＩである。なお、一部の入力装置はタッチパネルで構成されており、表示装置１１８と一体化している。記憶装置１２１は、コントローラ１０２による処理が行われたデータ、又はコントローラ１０２が受け取ったデータ等を保存する、ＨＤＤ等の記憶装置である。
【００１９】
サーバ１２８は、ネットワーク１３０を介してＭＦＰ１０１と接続される。ネットワーク１３０は、ネットワーク１２３と接続される。サーバ１２８は、図１ではＭＦＰ１０１とのみ接続されているが、複数のＭＦＰ接続されてもよい。
【００２０】
サーバ１２８は、推定用データベース（ＤＢ）１２９，１３２及び対応内容推定部１３１を備える。推定用ＤＢ１２９は、ＭＦＰ１０１において印刷品質に問題が生じた際の、サービスマン等による対応内容と、画像診断部１２６によって得られた特徴量とを関連付けた情報を集計するためのＤＢである。対応内容推定部１３１は、推定用ＤＢ１２９の統計データを用いて、画像診断部１２６によって得られた特徴量から対応内容を推定する。統計データが多ければ多いほど、対応内容推定部１３１による推定精度が向上し、サービスマンによる判断を必要とせずに対応内容を決定することが可能になる。推定用ＤＢ１３２は、推定用ＤＢ１２９と異なるデータを集計するためのＤＢである。
【００２１】
＜画像処理部１１４による画像処理＞
次に、図２を参照して、画像処理部１１４によって実行される画像処理について説明する。図２は、ラスター画像１１３又はスキャナ１１９によって生成されたスキャン画像に対して画像処理部１１４によって行われる画像処理の手順を示すフローチャートである。なお、図２の各ステップの処理は、画像処理部１１４内に設けられた不図示のＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）による処理によって実現される。
【００２２】
Ｓ２０１で、画像処理部１１４は、処理対象の画像（受け取った画像データ）が、スキャナ１１９によって生成されたスキャン画像であるか、ラスター画像１１３であるかを判定する。画像処理部１１４は、処理対象の画像が、レンダラ１１２によってビットマップ展開されたラスター画像１１３である場合、当該画像はＣＭＳによってプリンタデバイスに依存するＣＭＹＫに変換されたＣＭＹＫ画像であるので、Ｓ２０６へ処理を進める。一方、画像処理部１１４は、処理対象の画像が、スキャン画像である場合、当該画像はＲＧＢ画像であるので、Ｓ２０２へ処理を進める。
【００２３】
Ｓ２０２で、画像処理部１１４は、ＲＧＢ画像に対して色変換処理を行い、共通ＲＧＢ画像を生成する。なお、共通ＲＧＢ画像は、デバイスに依存しないＲＧＢ色空間で定義され、演算によってＬａｂ等のデバイス非依存色空間に変換することが可能である。
【００２４】
その後、Ｓ２０３で、画像処理部１１４は、共通ＲＧＢ画像に対してフィルタ処理を行う。フィルタ処理が完了すると、Ｓ２０４で、画像処理部１１４は、フィルタ処理後の画像に対して下地飛ばし処理を行うことで、当該画像から地色成分を除去する。更に、Ｓ２０５で、画像処理部１１４は、下地飛ばし処理が行われた画像に対して色変換処理を行うことで、ＣＭＹＫ画像を生成する。
【００２５】
次にＳ２０６で、画像処理部１１４は、１Ｄ−ＬＵＴ（１次元ルックアップテーブル）を用いてＣ、Ｍ、Ｙ及びＫの各色の階調特性を補正する。最後に、画像処理部１１４は、スクリーン処理や誤差拡散処理等のハーフトーン処理を行って、ＣＭＹＫ画像（２値）を生成し、処理を終了する。
【００２６】
＜画像診断処理＞
次に、図３を参照して、ＣＰＵ１０３によって実行される画像診断処理について説明する。図３は、本実施形態に係る画像診断処理の手順を示すフローチャートである。図３の各ステップの処理は、ＣＰＵ１０３がコントローラ１０２内の不図示のＲＯＭ又は記憶装置１２１に格納された制御プログラムを読み出して実行することにより実現されてもよいし、ＡＳＩＣによる処理により実現されてもよい。
【００２７】
画像診断処理は、プリンタ１１５の印刷品質に問題が生じた場合に、入力装置１２０を用いたユーザ又はサービスマンの指示により実行される処理であり、ＣＰＵ１０３が画像診断部１２６を利用して実行する。本実施形態では、プリンタ１１５により形成される画像に、周辺の画素よりも濃度が高い部分（黒スジ）が生じる異常の診断に用いられる画像特徴量を生成する例を示す。なお、画像特徴量とは、例えば、図５に示す診断用チャート５００においてスジ画像が発生した位置、スジ画像の種類（白スジか黒スジ）、スジ画像の濃度、スジ画像の太さに関するパラメータである。診断用チャート５００は検査画像に相当する。
【００２８】
まずＳ３０１で、ＣＰＵ１０３は、診断用チャート（検査画像）をシートに形成（印刷）するよう、プリンタ１１５を制御する。診断用チャートは、予め定められた輝度に対応する濃度で各画素が形成された画像である。図５は、診断用チャートの一例を示している。図５の診断用チャート５００は、例えばＡ４サイズの１枚のシート（用紙）上に、最大輝度に対して５０％の輝度に対応する濃度でそれぞれ形成される、ＣＭＹＫ各色のハーフトーン画像で構成されている。つまり、診断用チャート５００は、シートの長手方向の全体にわたって一様の濃度の画素で構成される。なお、診断用チャートの濃度は、５０％以外の輝度に対応する濃度であってもよい。
【００２９】
次にＳ３０２で、ＣＰＵ１０３は、診断用チャートが形成されたシートがスキャナ１１９にセットされると、当該検査画像を光学的に読み取って画像データを生成するよう、スキャナ１１９を制御する。これにより、ＣＰＵ１０３は、診断用チャートに対応するスキャン画像の画像データを取得する。
【００３０】
その後、Ｓ３０３で、ＣＰＵ１０３は、画像診断部１２６を制御して、スキャン画像の解析処理を行う。具体的には、ＣＰＵ１０３は、スキャナ１１９によって生成された画像データに対応する、各画素の輝度値を含む輝度データを取得する。そして、Ｓ３０４で、ＣＰＵ１０３は、画像診断部１２６を制御して、診断用チャート５００に画像不良（黒スジ）が検出されたか否かを判定する。
【００３１】
ここで、画像不良の検出方法について説明する。画像診断部１２６は、診断用チャート５００に含まれる色毎の帯画像において、帯画像に含まれるすべての画素の輝度値の平均値を算出する。次に、画像診断部１２６は、帯画像の平均輝度値と、帯画像に含まれる画素毎の輝度値とを比較する。このとき、画像診断部１２６は、平均輝度値と注目画素の輝度値との差が閾値より大きければ、当該注目画素に判定値「１」を設定する。一方、画像診断部１２６は、平均輝度値と注目輝度値との差が閾値以下ならば、当該注目画素に判定値「０」を設定する。そして、全ての画素に対して判定値を設定した後、画像診断部１２６は、判定値「１」が設定された画素がライン状に並んでいるか否かを判定する。平均輝度値との差が閾値より大きい画素がライン状に並んでいれば、画像診断部１２６は、帯画像にスジ画像が発生していると判定する。さらに、ＣＰＵ１０３は、得られた輝度データに基づいて、スキャン画像の画像特徴量を生成する。
【００３２】
Ｓ３０４において画像不良が検出された場合、ＣＰＵ１０３は処理をＳ３０８へ進める。Ｓ３０８で、ＣＰＵ１０３は、Ｓ３０３で生成した画像特徴量を記憶装置１２１に保存し、処理を終了する。この場合、ＣＰＵ１０３は、図６の画面６００を表示装置１１８に表示する。また、ＣＰＵ１０３は、画像不良の検出結果を、診断用チャートに基づく画像診断の結果としてユーザに通知してもよい。
【００３３】
一方、Ｓ３０４において画像不良が検出されない場合、ＣＰＵ１０３は処理をＳ３０５へ進める。ここで、例えば、診断用チャートの濃度と画像不良が生じた部分（黒スジ）の濃度とが近い場合、Ｓ３０３の解析処理では当該画像不良を検出できない可能性がある。そのような場合、より精度の高い解析処理を行うべく、ＣＰＵ１０３は、Ｓ３０５〜Ｓ３０７の処理を行う。
【００３４】
Ｓ３０５で、ＣＰＵ１０３は、画像診断部１２６を制御して、スキャン画像の変換処理（オフセット処理）を行う。具体的には、ＣＰＵ１０３は、予め定められた輝度（本例では５０％）の画素を最大輝度（１００％）又は最小輝度（０％）の画素に変換可能な変換処理を、Ｓ３０３で取得された輝度データの各画素に対して適用することで、スキャン画像の変換処理を行う。ＣＰＵ１０３は、変換後の輝度データに基づいて、画像特徴量を生成する。
【００３５】
上述の変換処理は、スキャン画像を構成する画素のうち、画像不良が生じていない（５０％の輝度に対応する濃度から変化していない）画素の輝度を、最大輝度（１００％）又は最小輝度（０％）に変換する。これにより、画像不良が生じている画素を周辺の画素から際立たせていることが可能である。各画素の変換は、予め定められた輝度（本例では５０％）の、最大輝度（１００％）又は最小輝度（０％）に対する差分値（本例では＋５０％又は−５０％）を、Ｓ３０３で取得された輝度データの各画素の輝度値に加算する処理によって実現できる。
【００３６】
例えば、画像不良が生じていない画素を最大輝度（１００％）の画素に変換することで、プリンタ１１５によって形成される画像における、周辺の画素よりも濃度が高い部分（黒スジ）の検出が可能になる。即ち、周辺の画素よりも濃度が高い部分が生じる異常の診断が可能になり、そのような診断に用いられる画像特徴量の生成が可能になる。一方、画像不良が生じていない画素を最小輝度（０％）の画素に変換することで、プリンタ１１５によって形成される画像における、周辺の画素よりも濃度が低い部分（白スジ）の検出が可能になる。即ち、周辺の画素よりも濃度が低い部分が生じる異常の診断が可能になり、そのような診断に用いられる画像特徴量の生成が可能になる。
【００３７】
本実施形態では、プリンタ１１５によって形成される画像に、周辺の画素よりも濃度が高い部分（黒スジ）が生じる異常についての画像診断処理（第１診断）を行う例を示している。なお、第２実施形態では、プリンタ１１５によって形成される画像に、周辺の画素よりも濃度が低い部分（白スジ）が生じる異常についての画像診断処理（第２診断）の例を示している。なお、診断用チャートの各画素の濃度が中間的な濃度となるよう、対応する輝度を５０％程度（５０％又は５０％に近い濃度）に設定することで、黒スジ及び白スジのいずれについても診断を行うことが可能になり、より精度の高い診断が可能になる。
【００３８】
ここで、ＣＰＵ１０３は、上述の第１診断及び第２診断のいずれを行うかを、入力装置１２０を介したユーザの指示に従って選択してもよい。その場合、ＣＰＵ１０３は、例えば図６の画面６１０を表示装置１１８に表示することで、第１診断の選択（ボタン６１２の選択）又は第２診断の選択（ボタン６１１の選択）をユーザから受け付ける。本実施形態では、画面６１０においてボタン６１２がユーザによって選択されたものとする。
【００３９】
図４（Ａ）は、本実施形態に係る、Ｓ３０５における変換処理の一例を示している。本例のように、診断用チャートの各画素が、最大濃度（１００％）に対して５０％の輝度に対応する濃度で形成された場合、輝度データの変換処理は、図４（Ａ）に示すように簡易に実現できる。ここで、診断用チャート５００に含まれる５０％の輝度に対応する濃度で形成された画素が代表画素に相当する。具体的には、ＣＰＵ１０３は、スキャン画像（輝度データ）４０１の複製画像（複製データ）４０２を生成し、スキャン画像４０１の各画素の輝度値に、複製画像４０２における対応する画素の輝度値を加算して、合成画像４０３を取得する。このように、ＣＰＵ１０３は、スキャン画像の画素毎の読取値（輝度値）に、当該読取値に複製値を加算することによって、合成画像４０３を取得する。この変換処理により、図４（Ａ）に示すように、合成画像４０３では、スキャン画像４０１に生じた黒スジ４００以外の部分が白くなる。一方、黒スジ４００は白くならずに周辺の画素から際立った状態になる。
【００４０】
次にＳ３０６で、ＣＰＵ１０３は、画像診断部１２６を制御して、上述の変換処理による変換後の輝度データ（合成画像４０３）に基づいて、診断用チャート５００にスジ画像が発生しているか否かを判定する判定処理を行う。
【００４１】
ここで、判定処理について説明する。画像診断部１２６は、変換処理において変換されたすべての画素の輝度値の平均値を算出する。次に、画像診断部１２６は、変換後の輝度値の平均値と、画素毎の変換後の輝度値とを比較する。このとき、画像診断部１２６は、平均輝度値と注目画素の輝度値との差が閾値より大きければ、当該注目画素に判定値「１」を設定する。一方、画像診断部１２６は、平均輝度値と注目輝度値との差が閾値以下ならば、当該注目画素に判定値「０」を設定する。そして、全ての画素に対して判定値を付けた後、画像診断部１２６は、判定値「１」が設定された画素がライン状に並んでいるか否かを判定する。平均輝度値との差が閾値より大きい画素がライン状に並んでいれば、画像診断部１２６は帯画像にスジ画像が発生していると判定する。さらに、ＣＰＵ１０３は、変換処理によって生成された輝度データ（合成画像４０３）に基づいて画像特徴量を生成する。
【００４２】
その後、Ｓ３０７で、ＣＰＵ１０３は、判定処理の結果を表示装置１１８に表示することで、診断処理の結果をユーザに通知する。最後にＳ３０８で、ＣＰＵ１０３は、Ｓ３０６で生成した画像特徴量を記憶装置１２１に保存し、処理を終了する。なお、ＣＰＵ１０３は、画像特徴量を、ＭＦＰ１０１の異常の診断又はサービスマンによる対応内容の決定等のために、サーバ１２８へ送信してもよい。
【００４３】
以上説明したように、本実施形態のＭＦＰ１０１において、プリンタ１１５は、シートに画像を形成する。ＣＰＵ１０３は、プリンタ１１５を制御してシートに検査画像を形成させ、スキャナ１９から出力された検査画像（診断用チャート）に対応する画素毎の読取値（輝度値）を取得する。ＣＰＵ１０３は、画素毎の読取値のうちで代表画素の読取値が所定値となるように、画素毎の読取値をオフセットする。このオフセット処理は、Ｓ３０３におけるスキャン画像の変換処理に対応し、所定値は、最大輝度又は最小輝度の輝度値に対応する。更に、ＣＰＵ１０３は、画素毎のオフセットされた読取値のうち、注目画素の読取値と、当該注目画素と異なる他の画素の読取値とに基づいて、検査画像にスジが生じているか否かを判定する。本実施形態によれば、ＭＦＰ１０１において異常が発生した際に、スジ画像を高精度に検出することができる。
【００４４】
［第２実施形態］
第２実施形態では、プリンタ１１５によって形成される画像に、周辺の画素よりも濃度が低い部分（白スジ）が生じる異常についての画像診断処理について説明する。なお、本実施形態では、説明の簡略化のため、第１実施形態と異なる部分を中心として説明する。
【００４５】
本実施形態では、ＣＰＵ１０３は、第１実施形態と同様、図３のフローチャートに示される手順で画像診断処理を行う。ただし、Ｓ３０５におけるスキャン画像の変換処理が、第１実施形態と異なっている。
【００４６】
図４（Ｂ）は、本実施形態に係る、Ｓ３０５における変換処理の一例を示している。本例のように、診断用チャートの各画素が、最大濃度（１００％）に対して５０％の輝度に対応する濃度で形成された場合、輝度データの変換処理は、図４（Ｂ）に示すように簡易に実現できる。具体的には、ＣＰＵ１０３は、スキャン画像（輝度データ）４１１の複製画像（複製データ）４１２を生成する。更に、ＣＰＵ１０３は、スキャン画像４１１の各画素の輝度値に、複製画像４１２における対応する画素の輝度値を加算し、最大輝度（１００％）の輝度値で減算して、合成画像４１３を取得する。このように、ＣＰＵ１０３は、スキャン画像の画素毎の読取値（輝度値）に、当該読取値に複製値を加算し、最大輝度の輝度値で減算することによって、合成画像４１３を取得する。この変換処理により、図４（Ｂ）に示すように、合成画像４１３では、スキャン画像４１１に生じた白スジ４１０以外の部分が黒くなる。一方、白スジ４１０は黒くならずに周辺の画素から際立った状態になる。
【００４７】
次にＳ３０６で、ＣＰＵ１０３は、上述の変換処理による変換後の輝度データ（合成画像４１３）に基づいて、診断用チャート５００にスジ画像が発生しているか否かを判定する判定処理を行う。ここで、判定処理は第１実施形態と同様なので、その説明を省略する。さらに、ＣＰＵ１０３は、変換処理によって生成された輝度データ（合成画像４１３）に基づいて画像特徴量を生成する。その後、Ｓ３０７で、ＣＰＵ１０３は、判定処理の結果を表示装置１１８に表示することで、診断処理の結果をユーザに通知する。
【００４８】
最後にＳ３０８で、ＣＰＵ１０３は、第１実施形態と同様、画像特徴量を記憶装置１２１に保存し、処理を終了する。なお、ＣＰＵ１０３は、画像特徴量を、ＭＦＰ１０１の異常の診断又はサービスマンによる対応内容の決定等のために、サーバ１２８へ送信してもよい。
【００４９】
以上説明したように、本実施形態によれば、第１実施形態と同様、スジ画像を高精度に検出することができる。
【００５０】
［その他の実施形態］
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１０１：ＭＦＰ（画像形成装置）、１０２：コントローラ、１０３：ＣＰＵ、１１４：画像処理部、１１５：プリンタ、１１９：スキャナ、１２１：記憶装置、１２２：ネットワークＩ／Ｆ、１２６：画像診断部
【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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