(57)【要約】【課題】画像形成部の状態の予測精度の低下を抑制できる画像形成装置を提供する。【解決手段】画像形成装置１は、画像形成部３と、画像制御部２１と、濃度検出部ＳＮと、第１予測部２５とを備える。画像形成部３は、像担持体３ａを含み、像担持体３ａに形成された画像をシートに転写する。画像制御部２１は、予め定められたタイミングが到来するたびに、像担持体３ａに所定画像ＩＭ１を形成するように、画像形成部３を制御する。濃度検出部ＳＮは、所定画像ＩＭ１が形成されるたびに、所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。第１予測部２５は、複数の所定画像ＩＭ１にそれぞれ対応する複数の第１濃度情報に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。第１濃度情報の各々は、濃度検出部ＳＮの検出した所定画像ＩＭの濃度に基づく情報を含む。【選択図】図２
2019101157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
像担持体を含み、前記像担持体に形成された画像をシートに転写する画像形成部と、
予め定められたタイミングが到来するたびに、前記像担持体に所定画像を形成するように、前記画像形成部を制御する画像制御部と、
前記所定画像が形成されるたびに、前記所定画像の濃度を検出する濃度検出部と、
複数の前記所定画像にそれぞれ対応する複数の第１濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する第１予測部と
を備え、
前記第１濃度情報の各々は、前記濃度検出部の検出した前記所定画像の濃度に基づく情報を含む、画像形成装置。
【請求項２】
前記画像制御部は、複数の連続する印刷区間の各々において、前記像担持体に前記所定画像を複数回形成するように、前記画像形成部を制御し、
前記印刷区間の各々は、印刷枚数によって定められ、
前記第１濃度情報の各々に含まれる前記情報は、前記所定画像の濃度を表す濃度値を含む、請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項３】
前記第１予測部は、
前記所定画像の濃度が検出されるたびに、複数の前記濃度値のうち最新の濃度値が最小値であるか否かを判定し、
最新の濃度値が最小値であると連続して判定された場合に、第１差分値が第１所定回数連続して第１閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第１差分値は、前記最小値と判定された前記最新の濃度値の１つ前の濃度値から前記最小値を差し引いた値を示し、
前記第１所定回数は、２以上の整数のうちのいずれかの整数を示す、請求項２に記載の画像形成装置。
【請求項４】
前記第１予測部は、第２差分値が第２閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第２差分値は、互いに隣り合う２つの前記印刷区間のうちの先の印刷区間での複数の前記濃度値の最小値から、後の印刷区間での複数の前記濃度値の最小値を差し引いた値を示す、請求項２又は請求項３に記載の画像形成装置。
【請求項５】
前記第１予測部は、第１数値が第１バラツキ閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第１数値は、前記印刷区間での複数の前記濃度値のバラツキを表す、請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記第１予測部は、第３差分値が第３閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第３差分値は、互いに隣り合う２つの前記印刷区間のうちの後の印刷区間での複数の前記濃度値のバラツキを表す数値から、先の印刷区間での複数の前記濃度値のバラツキを表す数値を差し引いた値を示す、請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項７】
前記画像制御部は、複数の連続する印刷区間の各々において、前記像担持体に前記所定画像を複数回形成するように、前記画像形成部を制御し、
前記印刷区間の各々は、印刷枚数によって定められ、
前記濃度検出部は、前記所定画像ごとに、前記所定画像のうちの複数の異なる領域の濃度を検出し、
前記第１予測部は、前記所定画像ごとに、前記所定画像の濃度差分値を算出し、
前記濃度差分値は、前記複数の異なる領域の濃度を表す濃度値のうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値を示し、
前記第１濃度情報の各々に含まれる前記情報は、前記濃度差分値を含む、請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項８】
前記第１予測部は、
前記所定画像ごとに前記複数の異なる領域の濃度が検出されるたびに、複数の前記濃度差分値のうち最新の濃度差分値が最大値であるか否かを判定し、
最新の濃度差分値が最大値であると連続して判定された場合に、第４差分値が第２所定回数連続して第４閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第４差分値は、前記最大値と判定された前記最新の濃度差分値の１つ前の濃度差分値を前記最大値から差し引いた値を示し、
前記第２所定回数は、２以上の整数のうちのいずれかの整数を示す、請求項７に記載の画像形成装置。
【請求項９】
前記第１予測部は、第５差分値が第５閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第５差分値は、互いに隣り合う２つの前記印刷区間のうちの後の印刷区間での複数の前記濃度差分値の最大値から、先の印刷区間での複数の前記濃度差分値の最大値を差し引いた値を示す、請求項７又は請求項８に記載の画像形成装置。
【請求項１０】
前記第１予測部は、第２数値が第２バラツキ閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第２数値は、前記印刷区間での複数の前記濃度差分値のバラツキを表す、請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項１１】
前記第１予測部は、第６差分値が第６閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第６差分値は、互いに隣り合う２つの前記印刷区間のうちの後の印刷区間での複数の前記濃度差分値のバラツキを表す数値から、先の印刷区間での複数の前記濃度差分値のバラツキを表す数値を差し引いた値を示す、請求項７から請求項１０のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項１２】
複数の画像形成装置のそれぞれに対応する複数の第２濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する第２予測部をさらに備え、
前記第２濃度情報の各々は、対応する前記画像形成装置の像担持体に形成された所定画像の濃度に基づく情報を含む、請求項１から請求項１１のいずれか１項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】
特許文献１に記載された処置判定システムは、障害予兆判定装置と、処置判定装置とを備える。障害予兆判定装置は、画像形成装置における障害の発生について予測を行う。処置判定装置は、障害の発生が予測された画像形成装置について障害の防止及び解消のために有効な処置の判定を行う。
【０００３】
具体的には、処置判定装置は、マシン情報蓄積部と、特徴量群取得機能と、有意差判定機能とを備える。マシン情報蓄積部は、画像形成装置から送信された検出データを蓄積する。検出データは、画像形成装置を識別する情報、検出した監視パラメーターの値、及び監視パラメーターの値を検出した日時の情報を含む。監視パラメーターは、画像形成装置の内部の状態を示すパラメーターである。
【０００４】
特徴量群取得機能は、処置の種類毎に、マシン情報蓄積部に蓄積されているシステム内の全ての画像形成装置の検出データに基づいて異常期間データ群と正常期間データ群とを取得する。以下、異常期間データ群と正常期間データ群とを総称して「データ群」と記載する場合がある。有意差判定機能は、異常期間データ群と正常期間データ群とを同一の特徴量の種類同士で比較して、特徴量の分布における有意差の有無を特徴量の種類別に判定する。その結果、障害の解消に実際に寄与した処置と実際には寄与しなかった処置とが混在した状態であっても、障害の防止及び解消のために有効な処置を判定することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−３６９６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載された処置判定システムでは、マシン情報蓄積部に蓄積された画像形成装置の検出データからデータ群を取得している。従って、検出データの蓄積が少ない場合は、データ群の信頼性が低下する。その結果、画像形成装置の障害の防止及び解消のために有効な処置の判定精度が低下する。換言すれば、画像形成装置の状態の予測精度が低下する。例えば、新しい技術を搭載した画像形成装置で新しい不具合が発生した場合は、検出データの蓄積が不十分なことがあり得る。例えば、既存の技術を搭載した画像形成装置に関しても、検出データの蓄積が少ないことがあり得る。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像形成部の状態の予測精度の低下を抑制できる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】
【０００８】
本発明の一局面によれば、画像形成装置は、画像形成部と、画像制御部と、濃度検出部と、第１予測部とを備える。画像形成部は、像担持体を含み、前記像担持体に形成された画像をシートに転写する。画像制御部は、予め定められたタイミングが到来するたびに、前記像担持体に所定画像を形成するように、前記画像形成部を制御する。濃度検出部は、前記所定画像が形成されるたびに、前記所定画像の濃度を検出する。第１予測部は、複数の前記所定画像にそれぞれ対応する複数の第１濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する。前記第１濃度情報の各々は、前記濃度検出部の検出した前記所定画像の濃度に基づく情報を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像形成部の状態の予測精度の低下を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態１に係る画像形成システムを示す図である。
【図２】実施形態１に係る画像形成装置を示す図である。
【図３】実施形態１に係る画像形成装置の予測処理を示すフローチャートである。
【図４】（ａ）は、実施形態１に係る感光体ドラムに形成される第１所定画像を示す図である。（ｂ）は、実施形態１に係る第１所定画像の濃度の推移を表す濃度グラフを示す図である。
【図５】（ａ）〜（ｄ）は、実施形態１に係る第１予測処理〜第４予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。
【図６】（ａ）は、実施形態１に係る濃度グラフの横軸に関するパラメーターを示す図である。（ｂ）は、実施形態１に係る濃度グラフの縦軸に関するパラメーターを示す図である。
【図７】（ａ）は、実施形態１に係る第１予測処理の結果の一例を示す図である。（ｂ）は、実施形態１に係る第２予測処理〜第４予測処理の結果の一例を示す図である。
【図８】実施形態１に係る画像形成装置の予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】（ａ）は、本発明の実施形態２に係る感光体ドラムに形成される第２所定画像を示す図である。（ｂ）は、実施形態２に係る第２所定画像の濃度の推移を表す濃度グラフを示す図である。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、実施形態２に係る第５予測処理〜第８予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。
【図１１】実施形態２に係る濃度グラフの縦軸に関するパラメーターを示す図である。
【図１２】（ａ）は、実施形態２に係る第５予測処理の結果の一例を示す図である。（ｂ）は、実施形態２に係る第６予測処理〜第８予測処理の結果の一例を示す図である。
【図１３】実施形態２に係る画像形成装置の予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。
【００１２】
（実施形態１）
図１〜図８を参照して、本発明の実施形態１に係る画像形成システム１００を説明する。まず、図１を参照して、実施形態１に係る画像形成システム１００を説明する。図１は、画像形成システム１００を示す図である。図１に示すように、画像形成システム１００は、画像形成装置１と、複数の画像形成装置３００と、サーバー２００とを備える。
【００１３】
図１に示すように、画像形成装置１と複数の画像形成装置３００とサーバー２００とは、ネットワークＮＷに接続される。従って、画像形成装置１とサーバー２００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。画像形成装置３００の各々とサーバー２００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。画像形成装置３００の各々の構成は、画像形成装置１の構成と同様である。例えば、画像形成装置１及び複数の画像形成装置３００は同一機種である。ネットワークＮＷは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びインターネットを含む。
【００１４】
画像形成装置１は、単数又は複数の濃度情報をサーバー２００に送信する。サーバー２００は、画像形成装置１から濃度情報を受信する。そして、サーバー２００は画像形成装置１の濃度情報を蓄積する。画像形成装置３００の各々は単数又は複数の濃度情報をサーバー２００に送信する。サーバー２００は、画像形成装置３００の各々から濃度情報を受信する。そして、サーバー２００は画像形成装置３００の各々の濃度情報を蓄積する。画像形成装置３００の各々の濃度情報は、画像形成装置１の濃度情報と同様である。
【００１５】
次に、図２を参照して、画像形成装置１を説明する。図２は、画像形成装置１を示す図である。図２に示すように、画像形成装置１は、画像形成部３と、通信部５と、表示部７と、制御部９と、記憶部１１と、濃度センサーＳＮとを備える。濃度センサーＳＮは「濃度検出部」の一例に相当する。
【００１６】
画像形成部３は、シートに画像を形成する。具体的には、画像形成部３は、プロセスユニット４と、転写ローラー３ｆと、定着装置３ｇとを含む。プロセスユニット４は、画像形成装置１に対して着脱自在である。プロセスユニット４は、感光体ドラム３ａと、帯電装置３ｂと、露光装置３ｃと、現像装置３ｄと、クリーニング装置３ｅとを含む。そして、画像形成部３は、感光体ドラム３ａに形成された画像をシートに転写する。シートは、例えば、用紙である。感光体ドラム３ａは「像担持体」の一例に相当する。
【００１７】
更に具体的には、帯電装置３ｂは、感光体ドラム３ａを所定の電位に帯電させる。露光装置３ｃは、画像データに基づきレーザー光を出力して感光体ドラム３ａを露光することで、画像データに応じた静電潜像を感光体ドラム３ａ上に形成する。現像装置３ｄは、感光体ドラム３ａ上の静電潜像にトナーを供給して現像し、感光体ドラム３ａ上にトナー像を形成する。転写ローラー３ｆは、感光体ドラム３ａ上のトナー像をシートに転写する。クリーニング装置３ｅは、転写後に感光体ドラム３ａに残留する残留トナーを除去する。定着装置３ｇは、加圧及び加熱によって、トナー像をシートに定着させる。トナー像は、「画像」の一例に相当する。
【００１８】
濃度センサーＳＮは、感光体ドラム３ａに対向する。濃度センサーＳＮは、感光体ドラム３ａに形成された第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。第１所定画像ＩＭ１は、画像形成部３の状態を予測するための画像である。濃度センサーＳＮは、第１所定画像ＩＭ１の濃度を表す濃度値を制御部９に出力する。例えば、濃度センサーＳＮは、反射型濃度センサーである。
【００１９】
反射型濃度センサーは、感光体ドラム３ａに形成された第１所定画像ＩＭ１へ光を出射し、第１所定画像ＩＭ１からの反射光の第１成分と第２成分とを検出する。第１成分と第２成分とは互いに偏光面が直交する。具体的には、第１成分は、Ｐ波（Ｐ偏光）成分を示し、第２成分はＳ波（Ｓ偏光）成分を示す。反射型濃度センサーは、Ｐ波成分とＳ波成分とに基づいて、感光体ドラム３ａに形成された第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。第１所定画像ＩＭ１は、「所定画像」の一例に相当する。
【００２０】
通信部５は、ネットワークＮＷを介して、サーバー２００と通信する。通信部５は、通信装置であり、例えば、ネットワークインターフェイスコントローラーを含む。表示部７は、各種情報を表示する。表示部７は、ディスプレーを含み、入力部として機能するタッチパネルを含んでいてもよい。
【００２１】
制御部９は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）のようなプロセッサーを含む。記憶部１１は、記憶装置を含み、データ及びコンピュータープログラムを記憶する。記憶部１１は、半導体メモリーのような主記憶装置と、半導体メモリー及び／又はハードディスクドライブのような補助記憶装置とを含む。
【００２２】
制御部９は、画像制御部２１と、判定部２３と、第１予測部２５と、第２予測部２７とを含む。具体的には、制御部９のプロセッサーは、記憶部１１の記憶装置の記憶しているコンピュータープログラムを実行して、画像制御部２１、判定部２３、第１予測部２５、及び第２予測部２７として機能する。
【００２３】
画像制御部２１は、予め定められたタイミングが到来するたびに、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１を形成するように、画像形成部３を制御する。濃度センサーＳＮは、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１が形成されるたびに、第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。
【００２４】
次に、図１〜図３を参照して、判定部２３、第１予測部２５、及び第２予測部２７を説明する。図３は、画像形成装置１の実行する予測処理を示すフローチャートである。図３に示すように、予測処理はステップＳ１〜ステップＳ１１を含む。
【００２５】
図１〜図３に示すように、ステップＳ１において、判定部２３は、通信部５及びネットワークＮＷを介してサーバー２００と通信する。サーバー２００は、複数の画像形成装置３００のそれぞれに対応する複数の濃度情報を蓄積している。濃度情報の各々は、対応する画像形成装置３００の感光体ドラムに形成された第１所定画像ＩＭ１Ａの濃度に基づく情報ＩＦｂを含む。具体的には、濃度情報の各々に含まれる情報ＩＦｂは、画像形成装置３００に視認可能な異常が発生した時の第１所定画像ＩＭ１Ａの濃度を表す濃度値を含む。第１所定画像ＩＭ１Ａは、例えば、第１所定画像ＩＭ１と同じである。
【００２６】
本明細書において、「視認可能な異常」は、例えば、画像形成装置３００がシートに形成した画像の視認可能な異常である。「画像の視認可能な異常」は、例えば、画像の濃度が薄いこと、又は、画像に濃度ムラがあることである。以下、実施形態１において、サーバー２００に蓄積された画像形成装置３００の濃度情報を過去濃度情報と記載する。過去濃度情報は「第２濃度情報」の一例に相当する。
【００２７】
ステップＳ３において、判定部２３は、サーバー２００に蓄積された過去濃度情報が利用可能か否かを判定する。例えば、判定部２３は、第１所定数以上の画像形成装置３００の各々の過去濃度情報がサーバー２００に蓄積されている場合は、過去濃度情報が利用可能であると判定する。又は、例えば、判定部２３は、第２所定数以上の過去濃度情報がサーバー２００に蓄積されている場合は、過去濃度情報が利用可能であると判定する。第１所定数及び第２所定数の各々は、画像形成部３の状態を予測するための閾値ＴＬＡを過去濃度情報から決定可能な数を示す。閾値ＴＬＡは、例えば、後述する第１閾値ＴＨ１α及び／又は第１バラツキ閾値ＴＨＡαである。
【００２８】
肯定判定された場合は（ステップＳ３でＹｅｓ）、処理はステップＳ９に進む。
【００２９】
ステップＳ９において、第２予測部２７は、サーバー２００から、通信部５及びネットワークＮＷを介して、複数の過去濃度情報を受信する。そして、第２予測部２７は、複数の過去濃度情報に基づいて閾値ＴＬＡを決定する。
【００３０】
ステップＳ１１において、第２予測部２７は、複数の画像形成装置３００のそれぞれに対応する複数の過去濃度情報に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。
【００３１】
ステップＳ１３において、第２予測部２７は、画像形成部３の状態の予測結果に基づいて所定処理を実行する。具体的には、第２予測部２７は、画像形成部３に異常が発生する可能性が高いと予測した場合は、所定処理として、例えば、第１所定処理、第２所定処理、又は、第３所定処理を実行する。所定処理（第１所定処理〜第３所定処理）は、ステップＳ７の所定処理（第１所定処理〜第３所定処理）と同様である。
【００３２】
一方、否定判定された場合は（ステップＳ３でＮｏ）、処理はステップＳ５に進む。
【００３３】
ステップＳ５において、第１予測部２５は、複数の第１所定画像ＩＭ１にそれぞれ対応する複数の自機濃度情報に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。自機濃度情報の各々は、濃度センサーＳＮの検出した第１所定画像ＩＭ１の濃度に基づく情報ＩＦａを含む。具体的には、自機濃度情報の各々に含まれる情報ＩＦａは、第１所定画像ＩＭ１の濃度を表す濃度値を含む。自機濃度情報は「第１濃度情報」の一例に相当する。
【００３４】
ステップＳ７において、第１予測部２５は、画像形成部３の状態の予測結果に基づいて所定処理を実行する。具体的には、第１予測部２５は、画像形成部３に異常が発生する可能性が高いと予測した場合は、例えば、所定処理として、第１所定処理、第２所定処理、又は、第３所定処理を実行する。第１所定処理は、プロセスユニット４を構成する部材（感光体ドラム３ａ、帯電装置３ｂ、露光装置３ｃ、現像装置３ｄ、及び／又はクリーニング装置３ｅ）に対する設定値を、画像形成部３の異常を抑制できる値に変更する処理を示す。第２所定処理は、現像装置３ｄの寿命が近づいていることを、表示部７を介して報知する処理を示す。第３所定処理は、現像装置３ｄ内のトナーが劣化していることを、表示部７を介して報知する処理を示す。
【００３５】
以上、図３を参照して説明したように、実施形態１によれば、過去濃度情報が利用不可能であると判定されると（ステップＳ３でＮｏ）、第１予測部２５は、複数の自機濃度情報に基づいて画像形成部３の状態を予測する。従って、過去濃度情報が利用不可能であると判定された場合には、過去濃度情報を利用することなく、複数の自機濃度情報に基づいて画像形成部３の状態を予測する。その結果、サーバー２００において過去濃度情報の蓄積がない場合又は少ない場合であっても、画像形成部３の状態の予測精度の低下を抑制できる。
【００３６】
例えば、画像形成装置１が新しい技術を搭載しており、画像形成装置１で新しい不具合が発生した場合は、サーバー２００において、画像形成装置と同一機種の画像形成装置３００からの過去濃度情報が蓄積されていないか、又は、過去濃度情報の蓄積が少ない場合があり得る。又は、例えば、画像形成装置１が既存の技術を搭載している場合でも、サーバー２００において、画像形成装置と同一機種の画像形成装置３００からの過去濃度情報の蓄積が少ない場合があり得る。このような２つの例の場合であっても、実施形態１によれば、自機濃度情報に基づいて画像形成部３の状態を予測することで、画像形成部３の状態の予測精度の低下を抑制できる。
【００３７】
また、実施形態１によれば、自機濃度情報は第１所定画像ＩＭ１の濃度値を含む。そして、第１予測部２５は、第１所定画像ＩＭ１の濃度値を処理するという簡素な処理で、画像形成部３の状態を予測できる。
【００３８】
さらに、実施形態１によれば、過去濃度情報が利用可能であると判定されると（ステップＳ３でＹｅｓ）、第２予測部２７は、複数の過去濃度情報に基づいて画像形成部３の状態を予測する。従って、画像形成装置１と同一機種の画像形成装置３００からの過去濃度情報を活用して、画像形成部３の状態を的確に予測できる。
【００３９】
次に、図２、図４（ａ）、及び図４（ｂ）を参照して、第１所定画像ＩＭ１、画像制御部２１、濃度センサーＳＮ、及び第１予測部２５を説明する。図４（ａ）は第１所定画像ＩＭ１を示す図である。図２及び図４（ａ）に示すように、第１所定画像ＩＭ１は、感光体ドラム３ａの周面に形成される。第１所定画像ＩＭ１は、実施形態１では、パッチ画像である。また、第１所定画像ＩＭ１は、単色のベタ塗りの画像である。第１所定画像ＩＭ１を感光体ドラム３ａに形成する際の印刷条件は、シートに画像を形成する際の印刷条件と同一である。
【００４０】
図４（ｂ）は、第１所定画像ＩＭ１の濃度の推移を表す濃度グラフを示す図である。図４（ｂ）において、横軸は画像形成装置１による印刷枚数を示す。縦軸は第１所定画像ＩＭ１の濃度を示す。曲線Ｃ１は、第１所定画像ＩＭ１の濃度値Ｍを示す。印刷区間Ｐの各々は、シートの印刷枚数によって定められる。具体的には、印刷区間Ｐの各々は、第１所定印刷枚数Ｋａに対応する。第１所定印刷枚数Ｋａは、２枚以上のシートの印刷枚数を示す。
【００４１】
図２及び図４（ｂ）に示すように、画像制御部２１は、複数の連続する印刷区間Ｐの各々において、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１を複数回形成するように、画像形成部３を制御する。具体的には、画像制御部２１は、印刷区間Ｐの各々において、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１を形成するように、画像形成部３を制御する。第２所定印刷枚数Ｋｂは、２枚以上のシートの印刷枚数を示し、第１所定印刷枚数Ｋａよりも小さい数を示す。実施形態１では、第１所定印刷枚数Ｋａは、第２所定印刷枚数ＫｂのＧ倍である。「Ｇ」は２以上の整数を示す。実施形態１では、Ｋａ＝１０００、Ｋｂ＝１００である。
【００４２】
印刷区間Ｐの各々において、濃度センサーＳＮは、第１所定画像ＩＭ１ごとに、第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。つまり、印刷区間Ｐの各々において、濃度センサーＳＮは、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに、第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。そして、濃度センサーＳＮは、第１所定画像ＩＭ１ごとに、第１所定画像ＩＭ１の濃度を表す濃度値Ｍを出力する。濃度グラフには、印刷区間Ｐの各々において、（Ｋａ／Ｋｂ）個の濃度値Ｍがプロットされている。
【００４３】
第１予測部２５は、印刷区間Ｐごとに、印刷区間Ｐで検出された複数の濃度値Ｍの標準偏差σＡを算出する。標準偏差σＡは、印刷区間Ｐの各々での複数の濃度値Ｍのバラツキを表す数値である。標準偏差σＡは「第１数値」の一例に相当する。図４（ｂ）の例では、印刷区間Ｐ１〜Ｐ４にそれぞれ対応して標準偏差σＡ１〜σＡ４が算出されている。
【００４４】
第１予測部２５は、濃度値Ｍ又は標準偏差σＡに基づいて、第１予測処理〜第４予測処理のうちの少なくとも１つを実行する。
【００４５】
第１予測処理は、濃度値Ｍの最小値が第１所定回数ＮＭ１連続して第１閾値ＴＨ１以上小さくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。本明細書において、「予測処理」は、画像形成部３の状態を予測する処理を示す。換言すれば、第１予測処理では、濃度値Ｍの最小値の相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。第１所定回数ＮＭ１は、２以上の整数のうちのいずれかの整数を示す。実施形態１では、第１所定回数ＮＭ１は２回である。
【００４６】
第２予測処理は、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間で濃度値Ｍの最小値が第２閾値ＴＨ２以上小さくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第２予測処理では、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間での濃度値Ｍの最小値の相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。
【００４７】
第３予測処理は、濃度値Ｍの標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上か否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第３予測処理では、標準偏差σＡそのものに基づいて、画像形成部３の状態を予測する。
【００４８】
第４予測処理は、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間で濃度値Ｍの標準偏差σＡが第３閾値ＴＨ３以上大きくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第４予測処理では、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間での標準偏差σＡの相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。
【００４９】
なお、記憶部１１は、第１閾値ＴＨ１、第２閾値ＴＨ２、第１バラツキ閾値ＴＨＡ、及び第３閾値ＴＨ３を予め記憶している。
【００５０】
次に、図２及び図５（ａ）〜図５（ｄ）参照して、第１予測処理〜第４予測処理の詳細を説明する。図５（ａ）〜図５（ｄ）において、横軸及び縦軸は、それぞれ、図４（ｂ）の横軸及び縦軸と同様である。
【００５１】
図５（ａ）は、第１予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図５（ａ）に示すように、第１予測部２５は、ｎ番目の濃度値Ｍnが最新の濃度値である場合、濃度値Ｍnが最小値であるか否かを判定する。そして、濃度値Ｍnが最小値であると判定されると、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１（以下、「第１差分値ＤＦ１ａ」と記載する。）を算出する。第１差分値ＤＦ１ａは、濃度値Ｍn-1から濃度値Ｍnを差し引いた値を示す。さらに、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１ａが第１閾値ＴＨ１以上か否かを判定する。
【００５２】
次に、第１予測部２５は、濃度値Ｍnの次に検出された（ｎ＋１）番目の濃度値Ｍn+1が最新の濃度値である場合、濃度値Ｍn+1が最小値であるか否かを判定する。そして、濃度値Ｍn+1が最小値であると判定されると、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１（以下、「第１差分値ＤＦ１ｂ」と記載する。）を算出する。第１差分値ＤＦ１ｂは、濃度値Ｍnから濃度値Ｍn+1を差し引いた値を示す。さらに、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１ｂが第１閾値ＴＨ１以上か否かを判定する。
【００５３】
第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１ａ及び第１差分値ＤＦ１ｂの各々が第１閾値ＴＨ１以上であると判定したときに、画像形成部３に異常が発生する可能性が高いと予測して、図３のステップＳ７の所定処理を実行する。
【００５４】
以上、図５（ａ）を参照して説明したように、実施形態１によれば、第１予測部２５は第１予測処理を実行する。すなわち、第１予測部２５は、第１所定画像ＩＭ１の濃度が検出されるたびに、複数の濃度値Ｍのうち最新の濃度値が最小値であるか否かを判定する。そして、第１予測部２５は、最新の濃度値が最小値であると連続して判定された場合に、第１差分値ＤＦ１が第１所定回数ＮＭ１連続して第１閾値ＴＨ１以上であるときに所定処理を実行する。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。第１差分値ＤＦ１は、最小値と判定された最新の濃度値の１つ前の濃度値から、最小値を差し引いた値を示す。
【００５５】
換言すれば、第１予測処理において、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１が第１所定回数ＮＭ１連続して第１閾値ＴＨ１以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。
【００５６】
異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。
【００５７】
すなわち、濃度値Ｍの最小値が第１閾値ＴＨ１以上小さくなった回数が１回だけなら、最小値の比較的急な減少は、画像形成装置１の設置環境又は使用状況の変化に起因している可能性が高い。
【００５８】
しかしながら、濃度値Ｍの最小値が第１閾値ＴＨ１以上小さくなった回数が２回以上なら、画像形成部３のプロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化した可能性が高い。プロセスユニット４内の部材の比較的大きな変化は、例えば、感光体ドラム３ａと現像装置３ｄとの間隔が規定値に対して比較的大きく変化したことを示す。プロセスユニット４内のトナーの比較的急な変化は、例えば、トナーが比較的大きく劣化したことを示す。そして、プロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化すると、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。
【００５９】
以上、第１予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。
【００６０】
図５（ｂ）は、第２予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図５（ｂ）に示すように、第１予測部２５は、第２差分値ＤＦ２が第２閾値ＴＨ２以上であるときに所定処理を実行する。第２差分値ＤＦ２は、互いに隣り合う２つの印刷区間Ｐのうちの先の印刷区間Ｐ１での複数の濃度値Ｍの最小値Ｍ1から、後の印刷区間Ｐ２での複数の濃度値Ｍの最小値Ｍ2を差し引いた値を示す。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。
【００６１】
換言すれば、第２予測処理において、第１予測部２５は、第２差分値ＤＦ２が第２閾値ＴＨ２以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。
【００６２】
異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。
【００６３】
すなわち、先の印刷区間Ｐ１と後の印刷区間Ｐ２との間で濃度値Ｍの最小値が減少して、第２差分値ＤＦ２が比較的大きい場合は、第１予測処理の場合と同様に、画像形成部３のプロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化した可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。
【００６４】
以上、第２予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。
【００６５】
図５（ｃ）は、第３予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図５（ｃ）に示すように、第１予測部２５は、濃度値Ｍの標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上であるときに所定処理を実行する。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。図５（ｃ）の例では、印刷区間Ｐ１の標準偏差σＡ１は第１バラツキ閾値ＴＨＡより小さく、印刷区間Ｐ２の標準偏差σＡ２は第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上である。従って、第１予測部２５は、印刷区間Ｐ２において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測する。
【００６６】
換言すれば、第３予測処理において、第１予測部２５は、標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。
【００６７】
異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。
【００６８】
すなわち、標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上であることは、濃度値Ｍのバラツキが比較的大きいことを示す。そして、濃度値Ｍのバラツキが比較的大きいことは、プロセスユニット４内の部材又はトナーが変動している可能性が高い。つまり、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定である可能性が高い。プロセスユニット４内の部材が不安定であることは、例えば、感光体ドラム３ａと現像装置３ｄとの間隔が規定値に対して変動していることを示す。プロセスユニット４内のトナーが不安定であることは、例えば、トナーの特性が変動していることを示す。そして、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定であると、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。
【００６９】
以上、第３予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。
【００７０】
図５（ｄ）は、第４予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図５（ｄ）に示すように、第１予測部２５は、第３差分値ＤＦ３が第３閾値ＴＨ３以上であるときに所定処理を実行する。第３差分値ＤＦ３は、互いに隣り合う２つの印刷区間Ｐのうちの後の印刷区間Ｐ２での複数の濃度値Ｍのバラツキを表す数値（つまり、標準偏差σＡ２）から、先の印刷区間Ｐ１での複数の濃度値Ｍのバラツキを表す数値（つまり、標準偏差σＡ１）を差し引いた値を示す。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。
【００７１】
換言すれば、第４予測処理において、第１予測部２５は、第３差分値ＤＦ３が第３閾値ＴＨ３以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。
【００７２】
異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。
【００７３】
すなわち、先の印刷区間Ｐ１と後の印刷区間Ｐ２との間で標準偏差σＡが増加して、第３差分値ＤＦ３が比較的大きい場合は、濃度値Ｍのバラツキの変化が比較的大きいことを示す。そして、濃度値Ｍのバラツキの変化が比較的大きいことは、第３予測処理の場合と同様に、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定である可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。
【００７４】
以上、第４予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。
【００７５】
以上、図５（ａ）〜図５（ｄ）を参照して説明したように、実施形態１によれば、濃度値Ｍと標準偏差σＡ（濃度値Ｍのバラツキ）との双方の観点で画像形成部３の状態を予測して、適切に所定処理を実行できる。
【００７６】
なお、例えば、過去濃度情報が利用可能な場合は（図３のステップＳ３でＹｅｓ）、第２予測部２７は、サーバー２００から複数の画像形成装置３００にそれぞれ対応する複数の過去濃度情報を取得する。第２予測部２７は、１つの画像形成装置３００に対して複数の過去濃度情報を取得する。過去濃度情報の各々は、画像形成装置３００に視認可能な異常が発生した時の複数の濃度値を含む。
【００７７】
そして、第２予測部２７は、複数の画像形成装置３００の複数の濃度値に基づいて、第１閾値ＴＨ１α及び／又は第１バラツキ閾値ＴＨＡを決定する。さらに、第２予測部２７は、第１閾値ＴＨ１に代えて第１閾値ＴＨ１αに基づいて第１予測処理を実行し、及び／又は、第１バラツキ閾値ＴＨＡに代えて第１バラツキ閾値ＴＨＡαに基づいて第３予測処理を実行する。その結果、第２予測部２７による第１予測処理及び／又は第３予測処理によって、精度良く画像形成部３の状態を予測できる。つまり、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予想できる。
【００７８】
また、過去濃度情報が利用可能な場合において、第２予測部２７が過去濃度情報に基づく予測処理を実行し、第１予測部２５が自機濃度情報に基づく予測処理を実行してもよい。例えば、過去濃度情報が利用可能な場合において、第２予測部２７が、第１閾値ＴＨ１αに基づく第１予測処理と第１バラツキ閾値ＴＨＡαに基づく第３予測処理とのうちの少なくとも１つの処理を実行し、第１予測部２５が、第２閾値ＴＨ２に基づく第２予測処理と第３閾値ＴＨ３に基づく第４予測処理とのうちの少なくとも１つの処理を実行してもよい。
【００７９】
次に、図２及び図６（ａ）〜図７（ｂ）を参照して、具体例を挙げて、第１予測処理〜第４予測処理を説明する。
【００８０】
図６（ａ）は、図５（ａ）〜図５（ｄ）の濃度グラフの横軸に関するパラメーターを示す図である。図６（ａ）に示すように、１印刷区間Ｐを定義する第１所定印刷枚数Ｋａは１０００枚である。濃度値Ｍの検出条件は、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに濃度値Ｍを検出することであり、第２所定印刷枚数Ｋｂは１００枚である。従って、１印刷区間Ｐでの濃度値Ｍの検出数は「１０（＝１０００／１００）」である。
【００８１】
図６（ｂ）は、図５（ａ）〜図５（ｄ）の濃度グラフの縦軸に関するパラメーターを示す図である。図６（ｂ）に示すように、第１閾値ＴＨ１が０．０４であり、第２閾値ＴＨ２が０．１であり、第１バラツキ閾値ＴＨＡが０．１であり、第３閾値ＴＨ３が０．１である。
【００８２】
図７（ａ）は、図６（ａ）及び図６（ｂ）に示すパラメーターに基づいて第１予測処理を実行したときの実行結果を示す。図７（ｂ）は、図６（ａ）及び図６（ｂ）に示すパラメーターに基づいて第２予測処理〜第４予測処理を実行したときの実行結果を示す。図７（ａ）及び図７（ｂ）において、「〇」は、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測していないことを示す。「×」は、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測したことを示す。
【００８３】
図７（ａ）に示すように、ｎ番から（ｎ＋４）番までの濃度値Ｍが検出されている。そして、第１閾値ＴＨ１が０．０４である。その結果、第１予測処理によって、（ｎ＋４）番の濃度値Ｍの処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。
【００８４】
図７（ｂ）に示すように、印刷区間Ｐ１〜印刷区間Ｐ５の各々において、濃度値Ｍの最小値（つまり、最小濃度値）が検出され、さらに、標準偏差σＡが算出されている。そして、第２閾値ＴＨ２が０．１である。その結果、第２予測処理によって、印刷区間Ｐ３での処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。また、第１バラツキ閾値ＴＨＡが０．１である。その結果、第３予測処理によって、印刷区間Ｐ４の処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。さらに、第３閾値ＴＨ３が０．１である。その結果、第４予測処理によって、印刷区間Ｐ４の処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。
【００８５】
以上、図７（ａ）及び図７（ｂ）を参照して説明したように、第１予測処理〜第４予測処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いとの予測（以下、「異常予測」と記載する場合がある。）を出すタイミングが異なる。従って、第１予測部２５は、異常予測を出したいタイミングに応じて、第１予測処理〜第４予測処理を選択して実行できる。
【００８６】
例えば、異常予測を早く出したい場合、又は、過去濃度情報が利用不可能な場合には、第１予測部２５は、第２予測処理及び／又は第４予測処理を実行する。例えば、異常予測を遅く出したい場合には、第１予測部２５は、第１予測処理を実行する。
【００８７】
次に、図２及び図８を参照して、画像形成装置１の予測処理を説明する。図８は、画像形成装置１による予測処理の詳細を示すフローチャートである。図８では、過去濃度情報が利用不可能な場合（図３のステップＳ３でＮｏ）の予測処理が示される。図８に示すように、予測処理は、ステップＳ２１〜ステップＳ４５を含む。
【００８８】
図２及び図８に示すように、ステップＳ２１において、画像制御部２１は、予め定められたタイミングが到来したか否かを判定する。
【００８９】
否定判定がされた場合（ステップＳ２１でＮｏ）、処理はステップＳ３３に進む。
【００９０】
一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ２１でＹｅｓ）、処理はステップＳ２３に進む。
【００９１】
ステップＳ２３において、画像制御部２１は、第１所定画像ＩＭ１を感光体ドラム３ａに形成するように、画像形成部３を制御する。
【００９２】
ステップＳ２５において、濃度センサーＳＮは、第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。そして、記憶部１１は、第１所定画像ＩＭ１の濃度を表す濃度値（濃度値Ｍ）を記憶する。
【００９３】
ステップＳ２７において、第１予測部２５は、最新の濃度値が最小値であるか否かを判定する。
【００９４】
否定判定がされた場合（ステップＳ２７でＮｏ）、処理はステップＳ３３に進む。
【００９５】
一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ２７でＹｅｓ）、処理はステップＳ２９に進む。
【００９６】
ステップＳ２９において、第１予測部２５は、最小値と判定された最新の濃度値の１つ前の濃度値から最小値を差し引いて、第１差分値ＤＦ１を算出する。
【００９７】
ステップＳ３１において、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１が第１所定回数ＮＭ１連続して第１閾値ＴＨ１以上であるか否かを判定する。
【００９８】
肯定判定がされた場合（ステップＳ３１でＹｅｓ）、処理はステップＳ４５に進む。
【００９９】
一方、否定判定がされた場合（ステップＳ３１でＮｏ）、処理はステップＳ３３に進む。
【０１００】
ステップＳ３３において、第１予測部２５は、互いに隣り合う２つの印刷区間のうちの先の印刷区間での複数の濃度値の最小値から、後の印刷区間での複数の濃度値の最小値を差し引いて、第２差分値ＤＦ２を算出する。
【０１０１】
ステップＳ３５において、第１予測部２５は、第２差分値ＤＦ２が第２閾値ＴＨ２以上か否かを判定する。
【０１０２】
肯定判定がされた場合（ステップＳ３５でＹｅｓ）、処理はステップＳ４５に進む。
【０１０３】
一方、否定判定がされた場合（ステップＳ３５でＮｏ）、処理はステップＳ３７に進む。
【０１０４】
ステップＳ３７において、第１予測部２５は、印刷区間での濃度値の標準偏差σＡ（濃度値のバラツキ）を算出する。
【０１０５】
ステップＳ３９において、第１予測部２５は、標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上か否かを判定する。
【０１０６】
肯定判定がされた場合（ステップＳ３９でＹｅｓ）、処理はステップＳ４５に進む。
【０１０７】
一方、否定判定がされた場合（ステップＳ３９でＮｏ）、処理はステップＳ４１に進む。
【０１０８】
ステップＳ４１において、第１予測部２５は、互いに隣り合う２つの印刷区間のうちの後の印刷区間での濃度値の標準偏差σＡから、先の印刷区間での濃度値の標準偏差σＡを差し引いて、第３差分値ＤＦ３を算出する。
【０１０９】
ステップＳ４３において、第１予測部２５は、第３差分値ＤＦ３が第３閾値ＴＨ３以上か否かを判定する。
【０１１０】
否定判定がされた場合（ステップＳ４３でＮｏ）、処理はステップＳ２１に進む。
【０１１１】
一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ４３でＹｅｓ）、処理はステップＳ４５に進む。
【０１１２】
ステップＳ４５では、第１予測部２５は、図３のステップＳ７の所定処理と同様の所定処理を実行する。そして、処理はステップＳ２１に進む。
【０１１３】
（実施形態２）
図１〜図３及び図９（ａ）〜図１３を参照して、本発明の実施形態２に係る画像形成システム１００を説明する。実施形態２が、濃度ムラに基づいて予測処理を実行する点で、実施形態２は実施形態１と異なる。実施形態２に係る画像形成システム１００の構成は、図１を参照して説明した画像形成システム１００の構成と同様である。また、実施形態２に係る画像形成装置１の構成は、図２を参照して説明した画像形成装置１の構成と同様である。以下、実施形態２が実施形態１と異なる点を主に説明する。
【０１１４】
まず、図２を参照して、濃度センサーＳＮを説明する。図２に示すように、濃度センサーＳＮは、感光体ドラム３ａに形成された第２所定画像ＩＭ２のうちの複数の異なる領域の濃度を検出する。第２所定画像ＩＭ２は、画像形成部３の状態を予測するための画像である。濃度センサーＳＮは、第２所定画像ＩＭ２の複数の異なる領域の各々の濃度を表す濃度値を制御部９に出力する。第２所定画像ＩＭ２は、「所定画像」の一例に相当する。
【０１１５】
次に、図１〜図３を参照して、予測処理を説明する。実施形態２に係る画像形成装置１は、図３を参照して説明した予測処理と同様の予測処理を実行する。つまり、図１〜図３に示すように、画像形成装置１は、ステップＳ１〜ステップＳ７に示す予測処理を実行する。
【０１１６】
ただし、ステップＳ１では、判定部２３は、通信部５及びネットワークＮＷを介してサーバー２００と通信する。サーバー２００は、複数の画像形成装置３００のそれぞれに対応する複数の濃度情報を蓄積している。濃度情報の各々は、対応する画像形成装置３００の感光体ドラムに形成された第２所定画像ＩＭ２Ａの濃度に基づく情報ＩＦｂＡを含む。
【０１１７】
具体的には、濃度情報の各々に含まれる情報ＩＦｂＡは、画像形成装置３００に視認可能な異常が発生した時の第２所定画像ＩＭ２Ａの濃度ムラを表す濃度差分値を含む。濃度差分値は、第２所定画像ＩＭ２Ａの複数の異なる領域の濃度を表す濃度値のうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値を示す。つまり、濃度差分値は、最大濃度値から最小濃度値を差し引いた値を示す。第２所定画像ＩＭ２Ａは、例えば、第２所定画像ＩＭ２と同じである。以下、実施形態２において、サーバー２００に蓄積された画像形成装置３００の濃度情報を過去濃度情報と記載する。過去濃度情報は「第２濃度情報」の一例に相当する。
【０１１８】
また、ステップＳ５では、第１予測部２５は、複数の第２所定画像ＩＭ２にそれぞれ対応する複数の自機濃度情報に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。自機濃度情報の各々は、濃度センサーＳＮの検出した第２所定画像ＩＭ２の濃度に基づく情報ＩＦａＡを含む。具体的には、自機濃度情報の各々に含まれる情報ＩＦａＡは、第２所定画像ＩＭ２の濃度ムラを表す濃度差分値Ｑを含む。濃度差分値Ｑは、第２所定画像ＩＭ２Ａの複数の異なる領域の濃度を表す濃度値のうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値を示す。つまり、濃度差分値Ｑは、最大濃度値から最小濃度値を差し引いた値を示す。自機濃度情報は「第１濃度情報」の一例に相当する。
【０１１９】
なお、ステップＳ３において説明した閾値ＴＬＡは、例えば、後述する第４閾値ＴＨ４α及び／又は第２バラツキ閾値ＴＨＢαである。
【０１２０】
以上、図３を参照して説明したように、実施形態２によれば、実施形態１と同様に、サーバー２００において過去濃度情報の蓄積がない場合又は少ない場合であっても、画像形成部３の状態の予測精度の低下を抑制できる。
【０１２１】
また、実施形態２によれば、自機濃度情報は濃度差分値Ｑを含む。そして、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２の濃度ムラを表す濃度差分値Ｑに基づいて画像形成部３の状態を予測する。つまり、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２の濃度の詳細な分析結果に基づいて画像形成部３の状態を予測する。その結果、画像形成部３の状態を更に精度良く予測できる。
【０１２２】
さらに、実施形態２によれば、過去濃度情報が利用可能であると判定されると（ステップＳ３でＹｅｓ）、実施形態１と同様に、画像形成装置１と同一機種の画像形成装置３００からの過去濃度情報を活用して、画像形成部３の状態を的確に予測できる。
【０１２３】
次に、図２、図９（ａ）、及び図９（ｂ）を参照して、第２所定画像ＩＭ２、画像制御部２１、濃度センサーＳＮ、及び第１予測部２５を説明する。図９（ａ）は第２所定画像ＩＭ２を示す図である。図２及び図９（ａ）に示すように、第２所定画像ＩＭ２は、感光体ドラム３ａの周面に形成される。第２所定画像ＩＭ２の形状及びサイズは、実施形態２では、シートの形状及びサイズと同一である。例えば、第２所定画像ＩＭ２は、略矩形形状を有し、Ａ４サイズ（２１０ｍｍ×２９７ｍｍ）のシートと同じサイズを有する。また、第２所定画像ＩＭ２は、単色のベタ塗りの画像である。第２所定画像ＩＭ２を感光体ドラム３ａに形成する際の印刷条件は、シートに画像を形成する際の印刷条件と同一である。
【０１２４】
また、第２所定画像ＩＭ２は、４つの異なる領域ＣＲを有する。４つの領域ＣＲは、第２所定画像ＩＭ２の４隅に位置する。領域ＣＲの各々は略矩形形状を有する。第２所定画像ＩＭ２のサイズがＡ４サイズである場合は、領域ＣＲの各々のサイズは、例えば、１０ｍｍ×１０ｍｍである。
【０１２５】
図９（ｂ）は、第２所定画像ＩＭ２の濃度差分値Ｑ（濃度ムラ）の推移を表す濃度グラフを示す図である。図９（ｂ）において、横軸は画像形成装置１による印刷枚数を示す。縦軸は第２所定画像ＩＭ２の濃度差分を示す。曲線Ｃ２は、第２所定画像ＩＭ２の濃度差分値Ｑを示す。印刷区間Ｐの各々は、実施形態１と同様に、第１所定印刷枚数Ｋａに対応する。
【０１２６】
図２及び図９（ｂ）に示すように、画像制御部２１は、複数の連続する印刷区間Ｐの各々において、感光体ドラム３ａに第２所定画像ＩＭ２を複数回形成するように、画像形成部３を制御する。具体的には、画像制御部２１は、印刷区間Ｐの各々において、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに、感光体ドラム３ａに第２所定画像ＩＭ２を形成するように、画像形成部３を制御する。第２所定印刷枚数Ｋｂは、実施形態１と同様に、第１所定印刷枚数Ｋａよりも小さい数を示す。
【０１２７】
印刷区間Ｐの各々において、濃度センサーＳＮは、第２所定画像ＩＭ２ごとに、第２所定画像ＩＭ２のうちの複数の異なる領域ＣＲ（具体的には４つの領域ＣＲ）の濃度を検出する。つまり、印刷区間Ｐの各々において、濃度センサーＳＮは、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに、第２所定画像ＩＭ２のうちの複数の異なる領域ＣＲの濃度を検出する。そして、濃度センサーＳＮは、第２所定画像ＩＭ２ごとに、各領域ＣＲの濃度を表す濃度値ｑを出力する。
【０１２８】
さらに、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２ごとに、第２所定画像ＩＭ２の濃度差分値Ｑを算出する。具体的には、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２Ａの複数の異なる領域ＣＲ（具体的には４つの領域ＣＲ）の濃度値ｑのうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値である濃度差分値Ｑを算出する。濃度グラフには、印刷区間Ｐの各々において、（Ｋａ／Ｋｂ）個の濃度差分値Ｑがプロットされている。
【０１２９】
第１予測部２５は、印刷区間Ｐごとに、印刷区間Ｐで算出された複数の濃度差分値Ｑの標準偏差σＢを算出する。標準偏差σＢは、印刷区間Ｐの各々での複数の濃度差分値Ｑのバラツキを表す数値である。標準偏差σＢは「第２数値」の一例に相当する。図９（ｂ）の例では、印刷区間Ｐ１〜Ｐ４にそれぞれ対応して標準偏差σＢ１〜σＢ４が算出されている。
【０１３０】
第１予測部２５は、濃度差分値Ｑ又は標準偏差σＢに基づいて、第５予測処理〜第８予測処理のうちの少なくとも１つを実行する。
【０１３１】
第５予測処理は、濃度差分値Ｑの最大値が第２所定回数ＮＭ２連続して第４閾値ＴＨ４以上大きくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第５予測処理では、濃度差分値Ｑの最大値の相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。第２所定回数ＮＭ２は、２以上の整数のうちのいずれかの整数を示す。実施形態２では、第２所定回数ＮＭ２は２回である。
【０１３２】
第６予測処理は、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間で濃度差分値Ｑの最大値が第５閾値ＴＨ５以上大きくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第６予測処理では、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間での濃度差分値Ｑの最大値の相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。
【０１３３】
第７予測処理は、濃度差分値Ｑの標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上か否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第７予測処理では、標準偏差σＢそのものに基づいて、画像形成部３の状態を予測する。
【０１３４】
第８予測処理は、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間で濃度差分値Ｑの標準偏差σＢが第６閾値ＴＨ６以上大きくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第８予測処理では、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間での標準偏差σＢの相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。
【０１３５】
なお、記憶部１１は、第４閾値ＴＨ４、第５閾値ＴＨ５、第２バラツキ閾値ＴＨＢ、及び第６閾値ＴＨ６を予め記憶している。
【０１３６】
次に、図２及び図１０（ａ）〜図１０（ｄ）参照して、第５予測処理〜第８予測処理の詳細を説明する。図１０（ａ）〜図１０（ｄ）において、横軸及び縦軸は、それぞれ、図９（ｂ）の横軸及び縦軸と同様である。
【０１３７】
図１０（ａ）は、第５予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図１０（ａ）に示すように、第１予測部２５は、ｎ番目の濃度差分値Ｑnが最新の濃度差分値である場合、濃度差分値Ｑnが最大値であるか否かを判定する。そして、濃度差分値Ｑnが最大値であると判定されると、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４（以下、「第４差分値ＤＦ４ａ」と記載する。）を算出する。第４差分値ＤＦ４ａは、濃度差分値Ｑnから濃度差分値Ｑn-1を差し引いた値を示す。さらに、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４ａが第４閾値ＴＨ４以上か否かを判定する。
【０１３８】
次に、第１予測部２５は、濃度差分値Ｑnの次に検出された（ｎ＋１）番目の濃度差分値Ｑn+1が最新の濃度値である場合、濃度差分値Ｑn+1が最大値であるか否かを判定する。そして、濃度差分値Ｑn+1が最大値であると判定されると、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４（以下、「第４差分値ＤＦ４ｂ」と記載する。）を算出する。第４差分値ＤＦ４ｂは、濃度差分値Ｑn+1から濃度差分値Ｑnを差し引いた値を示す。さらに、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４ｂが第４閾値ＴＨ４以上か否かを判定する。
【０１３９】
第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４ａ及び第４差分値ＤＦ４ｂの各々が第４閾値ＴＨ４以上であると判定したときに、画像形成部３に異常が発生する可能性が高いと予測して、図３のステップＳ７の所定処理を実行する。
【０１４０】
以上、図１０（ａ）を参照して説明したように、実施形態２によれば、第１予測部２５は第５予測処理を実行する。すなわち、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２ごとに複数の異なる領域ＣＲの濃度が検出されるたびに、複数の濃度差分値Ｑのうち最新の濃度差分値が最大値であるか否かを判定する。そして、第１予測部２５は、最新の濃度差分値が最大値であると連続して判定された場合に、第４差分値ＤＦ４が第２所定回数ＮＭ２連続して第４閾値ＴＨ４以上であるときに所定処理を実行する。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。第４差分値ＤＦ４は、最大値と判定された最新の濃度差分値の１つ前の濃度差分値を最大値から差し引いた値を示す。
【０１４１】
換言すれば、第５予測処理において、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４が第２所定回数ＮＭ２連続して第４閾値ＴＨ４以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。
【０１４２】
異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。
【０１４３】
すなわち、濃度差分値Ｑの最大値が第４閾値ＴＨ４以上小さくなった回数が１回だけなら、最大値の比較的急な増加は、画像形成装置１の設置環境又は使用状況の変化に起因している可能性が高い。
【０１４４】
しかしながら、濃度差分値Ｑの最大値が第４閾値ＴＨ４以上大きくなった回数が２回以上なら、画像形成部３のプロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化した可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。
【０１４５】
以上、第５予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。
【０１４６】
図１０（ｂ）は、第６予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図１０（ｂ）に示すように、第１予測部２５は、第５差分値ＤＦ５が第５閾値ＴＨ５以上であるときに所定処理を実行する。第５差分値ＤＦ５は、互いに隣り合う２つの印刷区間Ｐのうちの後の印刷区間Ｐ２での複数の濃度差分値Ｑの最大値Ｑ2から、先の印刷区間Ｐ１での複数の濃度差分値Ｑの最小値Ｑ1を差し引いた値を示す。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。
【０１４７】
換言すれば、第６予測処理において、第１予測部２５は、第５差分値ＤＦ５が第５閾値ＴＨ５以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。
【０１４８】
異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。
【０１４９】
すなわち、先の印刷区間Ｐ１と後の印刷区間Ｐ２との間で濃度差分値Ｑの最大値が増加して、第５差分値ＤＦ５が比較的大きい場合は、第５予測処理の場合と同様に、画像形成部３のプロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化した可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。
【０１５０】
以上、第６予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。
【０１５１】
図１０（ｃ）は、第７予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図１０（ｃ）に示すように、第１予測部２５は、濃度差分値Ｑの標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上であるときに所定処理を実行する。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。図１０（ｃ）の例では、印刷区間Ｐ１の標準偏差σＢ１は第２バラツキ閾値ＴＨＢより小さく、印刷区間Ｐ２の標準偏差σＢ２は第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上である。従って、第１予測部２５は、印刷区間Ｐ２において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測する。
【０１５２】
換言すれば、第７予測処理において、第１予測部２５は、標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。
【０１５３】
異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。
【０１５４】
すなわち、標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上であることは、濃度差分値Ｑのバラツキが比較的大きいことを示す。そして、濃度差分値Ｑのバラツキが比較的大きいことは、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定である可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。
【０１５５】
以上、第７予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。
【０１５６】
図１０（ｄ）は、第８予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図１０（ｄ）に示すように、第１予測部２５は、第６差分値ＤＦ６が第６閾値ＴＨ６以上であるときに所定処理を実行する。第６差分値ＤＦ６は、互いに隣り合う２つの印刷区間Ｐのうちの後の印刷区間Ｐ２での複数の濃度差分値Ｑのバラツキを表す数値（つまり、標準偏差σＢ２）から、先の印刷区間Ｐ１での複数の濃度差分値Ｑのバラツキを表す数値（つまり、標準偏差σＢ１）を差し引いた値を示す。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。
【０１５７】
換言すれば、第８予測処理において、第１予測部２５は、第６差分値ＤＦ６が第６閾値ＴＨ６以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。
【０１５８】
異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。
【０１５９】
すなわち、先の印刷区間Ｐ１と後の印刷区間Ｐ２との間で標準偏差σＢが増加して、第６差分値ＤＦ６が比較的大きい場合は、濃度差分値Ｑのバラツキの変化が比較的大きいことを示す。そして、濃度差分値Ｑのバラツキの変化が比較的大きいことは、第７予測処理の場合と同様に、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定である可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。
【０１６０】
以上、第８予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。
【０１６１】
以上、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）を参照して説明したように、実施形態１によれば、濃度値Ｍと標準偏差σＡ（濃度値Ｍのバラツキ）との双方の観点で画像形成部３の状態を予測して、適切に所定処理を実行できる。
【０１６２】
なお、例えば、過去濃度情報が利用可能な場合は（図３のステップＳ３でＹｅｓ）、第２予測部２７は、サーバー２００から複数の画像形成装置３００にそれぞれ対応する複数の過去濃度情報を取得する。第２予測部２７は、１つの画像形成装置３００に対して複数の過去濃度情報を取得する。過去濃度情報の各々は、画像形成装置３００に視認可能な異常が発生した時の複数の濃度差分値を含む。
【０１６３】
そして、第２予測部２７は、複数の画像形成装置３００の複数の濃度差分値に基づいて、第４閾値ＴＨ４α及び／又は第２バラツキ閾値ＴＨＢαを決定する。さらに、第２予測部２７は、第４閾値ＴＨ４に代えて第４閾値ＴＨ４αに基づいて第５予測処理を実行し、及び／又は、第２バラツキ閾値ＴＨＢに代えて第２バラツキ閾値ＴＨＢαに基づいて第７予測処理を実行する。その結果、第２予測部２７による第５予測処理及び／又は第７予測処理によって、精度良く画像形成部３の状態を予測できる。つまり、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予想できる。
【０１６４】
また、過去濃度情報が利用可能な場合において、第２予測部２７が過去濃度情報に基づく予測処理を実行し、第１予測部２５が自機濃度情報に基づく予測処理を実行してもよい。例えば、過去濃度情報が利用可能な場合において、第２予測部２７が、第４閾値ＴＨ４αに基づく第５予測処理と第２バラツキ閾値ＴＨＢαに基づく第７予測処理とのうちの少なくとも１つの処理を実行し、第１予測部２５が、第５閾値ＴＨ５に基づく第６予測処理と第６閾値ＴＨ６に基づく第８予測処理とのうちの少なくとも１つの処理を実行してもよい。
【０１６５】
次に、図２及び図１１〜図１２（ｂ）を参照して、具体例を挙げて、第５予測処理〜第８予測処理を説明する。
【０１６６】
図１１は、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）の濃度グラフの縦軸に関するパラメーターを示す図である。図１１に示すように、第４閾値ＴＨ４が０．０２であり、第５閾値ＴＨ５が０．０５であり、第２バラツキ閾値ＴＨＢが０．１であり、第６閾値ＴＨ６が０．０５である。なお、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）の濃度グラフの横軸に関するパラメーターは、図６（ａ）に示す横軸に関するパラメーターと同じである。
【０１６７】
図１２（ａ）は、図６（ａ）及び図１１に示すパラメーターに基づいて第５予測処理を実行したときの実行結果を示す。図１２（ｂ）は、図６（ａ）及び図１１に示すパラメーターに基づいて第６予測処理〜第８予測処理を実行したときの実行結果を示す。図１２（ａ）及び図１２（ｂ）において、「〇」は、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測していないことを示す。「×」は、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測したことを示す。
【０１６８】
図１２（ａ）に示すように、ｎ番から（ｎ＋４）番までの濃度差分値Ｑが検出されている。そして、第４閾値ＴＨ４が０．０２である。その結果、第５予測処理によって、（ｎ＋４）番の濃度差分値Ｑの処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。
【０１６９】
図１２（ｂ）に示すように、印刷区間Ｐ１〜印刷区間Ｐ５の各々において、濃度差分値Ｑの最大値（つまり、最大濃度差分値）が検出され、さらに、標準偏差σＢが算出されている。そして、第５閾値ＴＨ５が０．０５である。その結果、第６予測処理によって、印刷区間Ｐ３での処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。また、第２バラツキ閾値ＴＨＢが０．１である。その結果、第７予測処理によって、印刷区間Ｐ４の処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。さらに、第６閾値ＴＨ６が０．０５である。その結果、第８予測処理によって、印刷区間Ｐ３の処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。
【０１７０】
以上、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）を参照して説明したように、第５予測処理〜第８予測処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いとの予測（以下、「異常予測」と記載する場合がある。）を出すタイミングが異なる。従って、第１予測部２５は、異常予測を出したいタイミングに応じて、第５予測処理〜第８予測処理を選択して実行できる。
【０１７１】
例えば、異常予測を早く出したい場合、又は、過去濃度情報が利用不可能な場合には、第１予測部２５は、第６予測処理及び／又は第８予測処理を実行する。例えば、異常予測を遅く出したい場合には、第１予測部２５は、第５予測処理を実行する。
【０１７２】
次に、図２及び図１３を参照して、画像形成装置１の予測処理を説明する。図１３は、画像形成装置１による予測処理の詳細を示すフローチャートである。図１３では、過去濃度情報が利用不可能な場合（図３のステップＳ３でＮｏ）の予測処理が示される。図１３に示すように、予測処理は、ステップＳ５１〜ステップＳ７５を含む。
【０１７３】
図２及び図１３に示すように、ステップＳ５１において、画像制御部２１は、予め定められたタイミングが到来したか否かを判定する。
【０１７４】
否定判定がされた場合（ステップＳ５１でＮｏ）、処理はステップＳ６３に進む。
【０１７５】
一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ５１でＹｅｓ）、処理はステップＳ５３に進む。
【０１７６】
ステップＳ５３において、画像制御部２１は、第２所定画像ＩＭ２を感光体ドラム３ａに形成するように、画像形成部３を制御する。
【０１７７】
ステップＳ５５において、濃度センサーＳＮは、第２所定画像ＩＭ２の複数の領域ＣＲの濃度を検出する。そして、記憶部１１は、各領域ＣＲの濃度を表す濃度値（濃度値ｑ）を記憶する。
【０１７８】
ステップＳ５６において、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２の複数の領域ＣＲの濃度値のうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値である濃度差分値（濃度差分値Ｑ）を算出する。そして、記憶部１１は、第２所定画像ＩＭ２の濃度差分値を記憶する。
【０１７９】
ステップＳ５７において、第１予測部２５は、最新の濃度差分値が最大値であるか否かを判定する。
【０１８０】
否定判定がされた場合（ステップＳ５７でＮｏ）、処理はステップＳ６３に進む。
【０１８１】
一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ５７でＹｅｓ）、処理はステップＳ５９に進む。
【０１８２】
ステップＳ５９において、第１予測部２５は、最大値と判定された最新の濃度差分値の１つ前の濃度差分値を最大値から差し引いて、第４差分値ＤＦ４を算出する。
【０１８３】
ステップＳ６１において、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４が第２所定回数ＮＭ２連続して第４閾値ＴＨ４以上であるか否かを判定する。
【０１８４】
肯定判定がされた場合（ステップＳ６１でＹｅｓ）、処理はステップＳ７５に進む。
【０１８５】
一方、否定判定がされた場合（ステップＳ６１でＮｏ）、処理はステップＳ６３に進む。
【０１８６】
ステップＳ６３において、第１予測部２５は、互いに隣り合う２つの印刷区間のうちの後の印刷区間での複数の濃度差分値の最大値から、先の印刷区間での複数の濃度差分値の最大値を差し引いて、第５差分値ＤＦ５を算出する。
【０１８７】
ステップＳ６５において、第１予測部２５は、第５差分値ＤＦ５が第５閾値ＴＨ５以上か否かを判定する。
【０１８８】
肯定判定がされた場合（ステップＳ６５でＹｅｓ）、処理はステップＳ７５に進む。
【０１８９】
一方、否定判定がされた場合（ステップＳ６５でＮｏ）、処理はステップＳ６７に進む。
【０１９０】
ステップＳ６７において、第１予測部２５は、印刷区間での濃度差分値の標準偏差σＢ（濃度差分値のバラツキ）を算出する。
【０１９１】
ステップＳ６９において、第１予測部２５は、標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上か否かを判定する。
【０１９２】
肯定判定がされた場合（ステップＳ６９でＹｅｓ）、処理はステップＳ７５に進む。
【０１９３】
一方、否定判定がされた場合（ステップＳ６９でＮｏ）、処理はステップＳ７１に進む。
【０１９４】
ステップＳ７１において、第１予測部２５は、互いに隣り合う２つの印刷区間のうちの後の印刷区間での濃度差分値の標準偏差σＢから、先の印刷区間での濃度差分値の標準偏差σＢを差し引いて、第６差分値ＤＦ６を算出する。
【０１９５】
ステップＳ７３において、第１予測部２５は、第６差分値ＤＦ６が第６閾値ＴＨ６以上か否かを判定する。
【０１９６】
否定判定がされた場合（ステップＳ７３でＮｏ）、処理はステップＳ５１に進む。
【０１９７】
一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ７３でＹｅｓ）、処理はステップＳ７５に進む。
【０１９８】
ステップＳ７５では、第１予測部２５は、図３のステップＳ７の所定処理と同様の所定処理を実行する。そして、処理はステップＳ５１に進む。
【０１９９】
以上、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である（例えば、下記（１）、（２））。また、上記の実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の材質、形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【０２００】
（１）図２を参照して説明した実施形態１及び実施形態２では、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１又は第２所定画像ＩＭ２を形成した。ただし、タンデム方式を採用する画像形成装置において、像担持体としての中間転写ベルトに第１所定画像ＩＭ１又は第２所定画像ＩＭ２を形成してもよい。カラー印刷を行う場合には、異なる色ごとに予測処理を実行してもよい。
【０２０１】
（２）図８において、ステップＳ２７〜Ｓ３１の処理と、ステップＳ３３及びＳ３５の処理と、ステップＳ３７及びＳ３９の処理と、ステップＳ４１及びＳ４３の処理との順番は、特に限定されず、任意の順番であってよい。なお、第１予測処理〜第４予測処理は、単独で実行されてもよいし、一部又は全部を組み合わせて実行されてもよい。
【０２０２】
図１３において、ステップＳ５７〜Ｓ６１の処理と、ステップＳ６３及びＳ６５の処理と、ステップＳ６７及びＳ６９の処理と、ステップＳ７１及びＳ７３の処理との順番は、特に限定されず、任意の順番であってよい。なお、第５予測処理〜第８予測処理は、単独で実行されてもよいし、一部又は全部を組み合わせて実行されてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２０３】
本発明は、画像形成装置に関するものであり、産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【０２０４】
１    画像形成装置
３    画像形成部
３ａ    感光体ドラム（像担持体）
２１    画像制御部
２３    判定部
２５    第１予測部
２７    第２予測部
ＳＮ    濃度センサー（濃度検出部）
【図１】
2019101157.tif 000003
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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