(57)【要約】      （修正有）【課題】濃度予測制御において、濃度予測モデルが変化する条件分岐点付近においても濃度予測の精度を著しく低下させることなく、高精度に予測することが可能な制御システム、及び画像形成装置を提供する。【解決手段】像担持体上にトナー像を形成する画像形成手段と、画像形成手段において画像形成を行わずに、予め決められたパッチ画像の濃度を予測する濃度予測部と、濃度予測部において濃度予測を行うための入力信号を出力するための入力信号出力部と、を有し、濃度予測部は、予め複数の濃度予測関数を有しており、予測濃度を算出する際に、該濃度予測関数を選択するための判断基準値が設定されており、入力信号出力部からの信号に応じて濃度予測関数を選択する画像形成装置において、入力信号出力部からの信号が、判断基準値、及び判断基準値を含む一定の範囲内にある場合は、複数の濃度予測関数を用いて予測濃度を算出することを特徴とする。【選択図】図２４
2019074574.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに基づき像担持体に画像を形成し、形成された画像を記録媒体に転写し定着する電子写真方式の画像形成装置であって、
像担持体上にトナー像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段において画像形成を行わずに、予め決められたパッチ画像の濃度を予測する濃度予測部と、
前記濃度予測部において濃度予測を行うための入力信号を出力するための入力信号出力部と、を有し、
前記濃度予測部は、予め複数の濃度予測関数を有しており、
予測濃度を算出する際に、該濃度予測関数を選択するための判断基準値が設定されており、
前記入力信号出力部からの信号に応じて前記濃度予測関数を選択する画像形成装置において、
前記入力信号出力部からの信号が、前記判断基準値、及び判断基準値を含む一定の範囲内にある場合は、複数の濃度予測関数を用いて予測濃度を算出することを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
前記濃度予測関数を選択するための判断基準値は、複数個設定されてい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】
前記入力信号出力部からの信号が、前記判断基準値、及び判断基準値を含む一定の範囲内にある場合に選択される複数の濃度予測関数は、
前記判断基準値よりも大きく、かつ判断基準値を含む一定の範囲内にない場合に選択される濃度予測関数と、
前記判断基準値よりも小さく、かつ判断基準値を含む一定の範囲内にない場合に選択される濃度予測関数でることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像形成装置。
【請求項４】
前記濃度予測部において予測される予測濃度値は、基準となる濃度値と、基準となる濃度値からの差分値を合わせたもので、
前記濃度予測部において用いる予測関数は、濃度予測する箇所の実測濃度値の基準濃度からの差分値と、基準となる入力信号値からの差分値との相関関係から決定される予測関数であり、
（予測濃度）＝（基準濃度）＋（基準濃度からの差分予測濃度値）
（基準濃度からの差分予測濃度値）＝α＊（基準となる入力信号値からの差分値）
α；任意の係数
で表わされることを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の画像形成装置。
【請求項５】
前記入力信号出力部からの信号が、前記判断基準値、及び判断基準値を含む一定の範囲内にある場合に、前記濃度予測部において予測される予測濃度値は、
選択された複数の濃度予測関数を用いて算出された、複数の基準濃度からの差分予測濃度値を用いて算出されることを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記基準濃度からの差分予測濃度値は、選択された複数の濃度予測関数を用いて算出された、複数の基準濃度からの差分予測濃度値を、平均することで算出されることを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の画像形成装置。
【請求項７】
前記基準濃度からの差分予測濃度値は、選択された複数の濃度予測関数を用いて算出された、複数の基準濃度からの差分予測濃度値を用いて算出する際に、
前記入力信号出力部からの信号に応じて、各濃度予測関数において算出された差分予測濃度値に重みづけを行うことによって算出されることを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか一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、画像形成装置および画像形成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置は、装置が設置される環境の変動や装置内の環境の変動に起因する短期的な変動及び感光体や現像剤の経時変化（経時劣化）に起因する長期的な変動等の影響で、出力画像の濃度や濃度階調性が所望の濃度や階調性と異なる場合が生じる。
【０００３】
そこで、画像形成装置では、出力画像の濃度や階調性を所望の濃度や階調性に合わせるためにそれらの様々な変動を考慮して随時画像形成条件を補正する必要がある。
【０００４】
このように、濃度や色味の変化を適切に補正する処理は、一般にキャリブレーションと称されており、例えば濃度が一様なパターン画像を用紙や感光体或いは中間転写体などにいくつか形成し、形成したパターンの濃度を測定してその目標値と比較し、その比較結果に基づいて画像を形成するための各種条件を適宜調整する。
【０００５】
従来は、前記した出力画像の濃度や階調性を安定化させるために、特許文献１のように、階調パターン等の特定パターンを用紙に形成し、画像読取部で読み取った階調パターン情報をγ補正等の画像形成条件にフィードバックさせることにより、画像品質の安定性を向上させている。
【０００６】
また、キャリブレーションが必要になるタイミングは、前述したように環境の変動や長時間の放置がある場合で、特に環境変動が起こりやすい朝一番の電源投入時や節電モードからの復帰時に濃度や階調性の補正が必要になる。このような電源投入時にキャリブレーションを行う技術として、特許文献２のような技術が提案されている。
【０００７】
一方、近年、画質の安定性と同時に、ユーザビリティの向上、特に待機時間やダウンタイムの削減による生産性の向上に対する要求が高まっており、前記したように画質安定化のためのキャリブレーション制御に対しても、より短時間に制御することが強く求められている。この制御時間短縮化に対する対応技術としては、環境変動や長時間放置後の濃度調整のためのキャリブレーションを、パッチ作像、及び作像パッチを測色することから生じる制御時間を短縮化するために、外部環境の変動を入力値として、その変動とパッチの変動との間の相関関係をモデル化することによって、瞬時に予測する濃度予測制御が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０００−２３８３４１号公報
【特許文献２】特開２００３−１６７３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、前記した濃度予測制御において、環境の変動や放置時間等を入力値として用いた場合に、入力値と入力値に対するパッチの濃度変動との間の相関関係が常に同じとは限らない。
【００１０】
たとえば、低湿環境（例えば湿度１０％）から、低湿環境（例えば湿度１５％）に変化する場合と、低湿環境（例えば湿度１０％）から、高湿環境（例えば湿度７０％）に変化する場合は、相関関係が異なってくる。つまり、変動量に応じた相関関係が必要となる。
【００１１】
このとき、変動量に応じて使用する相関関係や相関モデル（以後濃度予測モデル）を適切に選択することが考えられるが、以下のような課題が発生する。
【００１２】
すなわち、選択される濃度予測モデルが変化する条件分岐点前後においては、モデル構造自体が変化するために、算出される濃度予測変動量が異なる。この時、条件分岐点付近において使用するモデルが正確でないと、濃度予測の精度が著しく低下してしまう可能性がある。
【００１３】
本発明は、上記のような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、色味・濃度階調性安定化制御のためのキャリブレーションを、外部環境の変動を入力値とすることから予測濃度値を算出して実行する濃度予測制御において、変動量に応じて選択される濃度予測モデルが変化する場合に、その条件分岐点付近においても濃度予測の精度を著しく低下させることなく、高精度に予測することが可能な制御システム、及び該制御システムを搭載した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】
【００１４】
上記の目的を達成するために、本発明に係る画像形成装置は、
画像データに基づき像担持体に画像を形成し、形成された画像を記録媒体に転写し定着する電子写真方式の画像形成装置であって、
像担持体上にトナー像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段において画像形成を行わずに、予め決められたパッチ画像の濃度を予測する濃度予測部と、
前記濃度予測部において濃度予測を行うための入力信号を出力するための入力信号出力部と、を有し、
前記濃度予測部は、予め複数の濃度予測関数を有しており、
予測濃度を算出する際に、該濃度予測関数を選択するための判断基準値が設定されており、
前記入力信号出力部からの信号に応じて前記濃度予測関数を選択する画像形成装置において、
前記入力信号出力部からの信号が、前記判断基準値、及び判断基準値を含む一定の範囲内にある場合は、複数の濃度予測関数を用いて予測濃度を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係る画像形成装置によれば、色味・濃度階調性安定化制御のためのキャリブレーションを短時間かつ高精度に達成することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施例における画像形成装置の全体概略構成図
【図２】プリントシステム構成図
【図３】本発明にかかる濃度予測部ブロック図
【図４】本実施例における自動階調補正実行時のフローを示す図
【図５】本実施例における自動階調補正時の階調補正テーブルを示す図
【図６】本実施例における濃度予測値から補正ＬＵＴを作成するフローを示す図
【図７】本実施例における初期補正ＬＵＴと基本濃度カーブ及び予測濃度カーブの関係を示す図
【図８】本実施例において予測濃度カーブから作成される予測時ＬＵＴを示す図
【図９】本実施例における初期補正ＬＵＴと予測時ＬＵＴ、及び合成補正ＬＵＴの関係を示した図
【図１０】本実施例において画像濃度予測モデルから予測濃度を算出するフローを示す図
【図１１】本実施例における予測関数モデル作成のフローを示す図
【図１２】本実施例１に係る予測関数モデル作成用測定データの一例を示す図
【図１３】本実施例１に係る条件別の予測関数モデルを示す図
【図１４】本実施例１において用いた条件別予測関数モデルの予測精度を示す図
【図１５】本実施例１における条件分岐検証用の測定データの一例を示す図
【図１６】本実施例１における条件分岐検証用の測定データの変動量及び選択されるモデル種を示す図
【図１７】本実施例１における条件分岐検証用の測定データの変動量を示す図
【図１８】本実施例１における条件分岐検証時に算出された予測濃度変動量及び予測濃度値を示す図
【図１９】本実施例１における現像器内トナー濃度センサの測定値及び測定値バラつきの一例を示す図
【図２０】本実施例１における現像器内トナー濃度センサの測定値及び測定値バラつきに対する予測濃度を示す図
【図２１】本実施例１における現像器内トナー濃度センサの測定値に対する変動量及び選択されるモデル種を示す図
【図２２】本実施例１における現像器内トナー濃度センサの測定値に対してモデル種が変わったときの予測濃度変動量、予測濃度値、及びΔＥを示す図
【図２３】本実施例１に係る条件分岐点における平均処理を行った場合のΔＥを示す図
【図２４】本実施例１に係るセンサ値変動量に対するモデル種選択の際のフローを示す図
【図２５】本実施例２に係るセンサ値変動量と使用するモデルのＦＢ率の関係を示す概略図
【図２６】本実施例３に係るセンサ値変動量と使用するモデルのＦＢ率を算出する際の条件分岐点からの距離を示す概略図
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１８】
［実施例１］
先ず、本発明の第一の実施形態について説明する。
【００１９】
本実施形態では電子写真方式の画像形成装置を用いて上記課題の解決方法を説明する。説明は電子写真方式で行うが、制御の特徴的な点、特に請求項で記載した事項は、インクジェットプリンタや昇華型プリンタなどでも同じ課題がありかつ以下で述べる方法を用いて課題を解決することができる。よって各画像形成装置においても上記請求項は特許の請求の範囲内と主張する。
【００２０】
（画像形成装置）
（リーダー部）
図１に示すように、画像形成装置１００は、リーダー部Ａを有する。リーダー部Ａの原稿台ガラス１０２上に置かれた原稿は光源１０３によって照され、原稿１０１からの反射光は光学系１０４を介してＣＣＤセンサ１０５に結像する。ＣＣＤセンサ１０５は、三列に配置されたレッド、グリーンおよびブルーのＣＣＤラインセンサ群からなり、ラインセンサ毎にレッド、グリーンおよびブルーの色成分信号を生成する。これら読取光学系ユニットは図１に示す矢印の方向に移動され、原稿１０１の画像をライン毎の電気信号に変換する。
【００２１】
原稿台ガラス１０２上には、原稿１０１の一辺を当接させて原稿１０１の斜め配置を防ぐ位置決め部材１０７、ＣＣＤセンサ１０５の白レベルを決定し、ＣＣＤセンサ１０５のスラスト方向のシェーディング補正を行うための基準白色板１０６が配置されている。ＣＣＤセンサ１０５によって得られる画像信号は、リーダー制御部１０８によってＡ／Ｄ変換、基準白色版１０６の読取信号を用いたシェーディング補正、色変換がされてプリンタ部に送られ、プリンタ制御部で処理される。また、リーダー部Ａには、オペレーターがコピー開始や各種設定等の操作するための操作部２０および表示器２１８が接続されている。
【００２２】
（プリンタ部）
図１に示すように、画像形成装置１００は、中間転写ベルト６に沿ってイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの画像形成部ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫを配列したタンデム型中間転写方式のフルカラープリンタである。
【００２３】
画像形成部ＰＹでは、感光ドラム１Ｙにイエロートナー像が形成されて中間転写ベルト６に一次転写される。画像形成部ＰＭでは、感光ドラム１Ｍにマゼンタトナー像が形成されて中間転写ベルト６のイエロートナー像に重ねて一次転写される。画像形成部ＰＣ、ＰＫでは、それぞれ感光ドラム１Ｃ、１Ｋにシアントナー像、ブラックトナー像が形成されて同様に中間転写ベルト６に順次重ねて一次転写される。
【００２４】
中間転写ベルト６に一次転写された四色のトナー像は、二次転写部Ｔ２へ搬送されて記録材Ｐへ一括二次転写される。四色のトナー像を二次転写された記録材Ｐは、定着装置１１で加熱加圧を受けて表面にトナー像を定着された後に、機体外部へ排出される。
【００２５】
中間転写ベルト６は、テンションローラ６１、駆動ローラ６２、及び対向ローラ６３に掛け渡して支持され、駆動ローラ６２に駆動されて所定のプロセススピードで矢印Ｒ２方向に回転する。
【００２６】
記録材カセット６５から引き出された記録材Ｐは、分離ローラ６６で１枚ずつに分離して、レジストローラ６７へ送り出される。レジストローラ６７は、停止状態で記録材Ｐを受け入れて待機させ、中間転写ベルト６のトナー像にタイミングを合わせて記録材Ｐを二次転写部Ｔ２へ送り込む。
【００２７】
二次転写ローラ６４は、対向ローラ６３に支持された中間転写ベルト６に当接して二次転写部Ｔ２を形成する。二次転写ローラ６４に正極性の直流電圧が印加されることによって、負極性に帯電して中間転写ベルト６に担持されたトナー像が記録材Ｐへ二次転写される。
【００２８】
画像形成部ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫは、現像装置４Ｙ、４Ｍ、４Ｃ、４Ｋで用いるトナーの色がイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックと異なる以外は、実質的にほぼ同一に構成される。以下では、特に区別を要しない場合は、いずれかの色用のものであることを示すために符号に付した添え字Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋは省略して、総括的に説明する。
【００２９】
図１に示すように、画像形成部は、感光ドラム１の周囲に、帯電装置２、露光装置３、現像装置４、一次転写ローラ７、クリーニング装置８を配置している。
【００３０】
感光ドラム１は、アルミニウムシリンダの外周面に負極性の帯電極性を持たせた感光層が形成され、所定のプロセススピードで矢印Ｒ１方向に回転する。感光ドラム１は、近赤外光（９６０ｎｍ）の反射率が約４０％のＯＰＣ感光体である。しかし、反射率が同程度であるアモルファスシリコン系の感光体などであっても構わない。
【００３１】
帯電装置２は、スコロトロン帯電器を用いており、コロナ放電に伴う荷電粒子を感光ドラム１に照射して、感光ドラム１の表面を一様な負極性の電位に帯電する。スコロトロン帯電器は、高圧電圧が印加されるワイヤと、アースにつながれたシールド部と、所望の電圧が印加されたグリッド部とを有する。帯電装置２のワイヤには、帯電バイアス電源（図示せず）から、所定の帯電バイアスが印加される。帯電装置２のグリッド部には、グリッドバイアス電源（図示せず）から、所定のグリッドバイアスが印加される。ワイヤに印加される電圧にも依存するが、感光ドラム１は、ほぼグリッド部に印加された電圧に帯電する。
【００３２】
露光装置３は、レーザービームを回転ミラーで走査して、帯電した感光ドラム１の表面に画像の静電像を書き込む。電位検出手段の一例である電位センサ（図示せず）は、露光装置３が感光ドラム１に形成した静電像の電位を検出可能である。現像装置４は、感光ドラム１の静電像にトナーを付着させてトナー像に現像する。
【００３３】
一次転写ローラ７は、中間転写ベルト６の内側面を押圧して、感光ドラム１と中間転写ベルト６との間に一次転写部Ｔ１を形成する。正極性の直流電圧が一次転写ローラ７に印加されることによって、感光ドラム１に担持された負極性のトナー像が、一次転写部Ｔ１を通過する中間転写ベルト６へ一次転写される。
【００３４】
画像濃度センサ（パッチ検センサ）４００は、中間転写ベルトに対向させて配置し、未定着のトナーの画像濃度を測定する。なお、本実施例中では中間転写ベルトに対向させて配置した構成であるが、感光ドラムに対向させて配置する構成も含め適宜配置することが可能である。また、感光ドラムや中間転写ベルト上等に配置した画像濃度センサは、未定着のトナーの画像濃度を測定するセンサであるが、定着後のパターン画像を測定する画像濃度センサを定着装置下流側に配置することも可能で、本実施例で説明する画像濃度センサに限定されるものではない。
【００３５】
クリーニング装置８は、感光ドラム１にクリーニングブレードを摺擦させて、中間転写ベルト６への転写を逃れて感光ドラム１に残った転写残トナーを回収する。
【００３６】
ベルトクリーニング装置６８は、中間転写ベルト６にクリーニングブレードを摺擦させて、記録材Ｐへの転写を逃れて二次転写部Ｔ２を通過して中間転写ベルト６に残った転写残トナーを回収する。
【００３７】
（画像処理部）
図２は、本発明おけるプリントシステム構成を示す図である。
【００３８】
同図において、３０１はホストコンピュータであり、１００は画像形成装置である。そして、ホストコンピュータ３０１及び画像形成装置１００はＵＳＢ２．０Ｈｉｇｈ−Ｓｐｅｅｄ、１０００Ｂａｓｅ−Ｔ／１００Ｂａｓｅ−ＴＸ／１０Ｂａｓｅ−Ｔ（ＩＥＥＥ  ８０２．３準拠）などの通信線によって接続されている。
【００３９】
画像形成装置１００において、プリンタコントローラ３００はプリンタ全体の動作を制御する。また、プリンタコントローラ３００は、ホストコンピュータ３０１との入出力を司るホストＩ／Ｆ部３０２と、ホストＩ／Ｆ部３０２からの制御コードや各通信手段からデータの送受信を行なうための入出力バッファ３０３、コントローラ３００全体の動作を制御するプリンタコントローラＣＰＵ３１３、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が内蔵されているプログラムＲＯＭ３０４、上記制御コード、データの解釈や印刷に必要な計算、或いは印字データの処理のためのワークメモリに利用されるＲＡＭ３０９、ホストコンピュータ３０１から受信したデータの設定より各種の画像オブジェクトを生成する画像情報生成部３０５、画像オブジェクトをビットマップ画像に展開するＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）部３１４、多次色の色変換処理を行う色処理部３１５、単色の階調補正を実行する階調補正部３１６、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実行する擬似中間調処理部３１７、変換された画像を画像形成エンジン部に転送するエンジンＩ／Ｆ部３１８を有し、画像形成エンジン部に転送され、画像が形成される。
【００４０】
以上が基本的な画像形成時のプリンタコントローラの画像処理の流れで、太い実線で示している。
【００４１】
プリンタコントローラ３００は、上記画像形成だけではなく各種制御演算も司る。そのための制御プログラムをプログラムＲＯＭ３０４内に持ち、最大濃度調整を行なう最大濃度条件決定部（Ｖｃｏｎｔ：現像コントラストと呼ばれる）３０６、センサからの出力値等により濃度を予測する予測濃度算出部３０７、濃度階調補正を行う階調補正テーブル生成部（γＬＵＴ）３０８を有する。なお、プリンタコントローラ内の各種制御演算に関する詳細説明は後述する。
【００４２】
上記最大濃度条件決定部３０６〜階調補正テーブル生成部３０８までの調整結果を一次格納するテーブル格納部３１０、印刷装置の操作や上記補正処理に実行指示を行う操作パネル２１８、プリンタコントローラ３００と操作パネル２１８とを繋ぐパネルＩ／Ｆ部３１１、印字データや様々な印刷装置の情報等の保存に利用される外部メモリ部１８１、コントローラ３００と外部メモリ部１８１とを繋ぐメモリＩ／Ｆ部３１２、そして、各ユニットをつなぐシステムバス３１９から構成されている。
【００４３】
（濃度予測部）
次に、図３を用いて、プリンタコントローラ内での予測濃度算出部について説明する。
【００４４】
画像形成装置が備えるセンサ２００、タイマー２０１、カウンター２０２からの各種信号値が、プリンタコントローラ内の予測濃度算出部３０７に入力される。この時、まず予測濃度算出部内の入力信号値処理部３２０に信号値は入力される。この入力信号値処理部は、基本となる信号値を記憶しておく信号値記憶部３２１と、入力された信号値と信号値記憶部３２１に記憶されている信号値との差分を算出する、差分算出部３２２とからなる。
【００４５】
入力信号値処理部から処理された信号値は、濃度予測部３３０に入力される。濃度予測部は、基本となる濃度を記憶しておく濃度記憶部３３１と、入力信号処理部からの入力値から、濃度を予測する予測関数部３３２とからなる。予測関数部は、入力値から基本となる濃度からの濃度変化量を算出する画像濃度予測モデルを有し、ここで算出された濃度変化量と、濃度記憶部に記憶されている基本濃度とを足し合わせて、現在の予測濃度を算出する。なお、画像濃度予測モデルについては後述する。また、基本となる信号値の取得、基本となる濃度の取得についても後述する。
【００４６】
算出された予測濃度は、階調補正テーブル生成部３０８に入力され、階調補正部３１６に入力するためのγＬＵＴを作成する。なお、階調補正方法については後述する。
【００４７】
（基本信号値、基本濃度取得）
次に、前述の濃度予測部において説明した、信号値記憶部３２１に保存される基本となる信号値、及び濃度記憶部３３１に保存される基本となる濃度の取得方法について説明する。
【００４８】
本実施例で用いる基本濃度は、図４に示すように定期的に行われる用紙上に形成された出力画像（定着後のトナー画像）を用いた自動階調補正制御時に取得される。
【００４９】
まず、ユーザー任意で自動階調補正が実行されると、各色６４階調の画像パターンを形成し、紙上へ出力する（Ｓ２０１）。なお、階調数についてはこれに限定されるものではない。
【００５０】
出力された画像はユーザーにてリーダー部にセットされ、画像パターンの濃度が自動的に検出される（Ｓ２０２）。
【００５１】
画像パターンから得られた濃度から、補間処理とスムージング処理を行い、全濃度領域のエンジンγ特性を得る。次に得られたエンジンγ特性と予め設定されている階調ターゲットを用いて、入力画像信号を出力用の画像信号に変換するための階調補正テーブルが作成される（Ｓ２０３）。
【００５２】
本実施例では、図５に示すように、階調ターゲットに対して一致するように逆変換処理を行い作成する。
【００５３】
この作業が終了すると、階調ターゲットに対して紙上の濃度が全濃度領域で合うようになる。
【００５４】
従って、上記条件で複数トナー画像パターンを形成し（Ｓ２０４）、中間転写体上で画像濃度センサ４００を用いて濃度を検出すれば（Ｓ２０５）、その濃度値が中間転写体上におけるターゲット濃度となり、基本濃度として濃度記憶部３３１に保存される（Ｓ２０６）。本実施例では、階調補正テーブルが作成された後に各色１０階調の画像パターンを形成し、画像濃度センサ４００を用いて濃度値を検出し、その結果を基本濃度として濃度記憶部３３１に保存する。
【００５５】
また、この自動階調補正を行い、基本濃度を取得したときのセンサ、カウンター、タイマー値を、基本となる信号値として、信号値記憶部３２１に保存される（Ｓ２０７）。
【００５６】
なお、本実施例中では画像濃度予測モデルを中間転写体上のパッチ濃度を予測するモデルとしたため、基本となる濃度値は中間転写体上で測定した濃度値を保存したが、例えば記録媒体上のパッチ濃度を予測するモデルとする場合は、基本となる濃度値は記録媒体上のパッチ濃度として保存する。前記基本濃度は、画像濃度予測モデルを、どの位置のパッチ濃度を扱うかによって、適宜選択すればよく、上記に限定されるものではない。
【００５７】
（ＬＵＴ作成方法）
次に、本実施例において、予測濃度値をＬＵＴに反映していく方法について説明する。
【００５８】
まず、ユーザー任意で行った自動階調補正時に、予め設定されている階調ターゲット（以後階調ＬＵＴ）になるように、エンジンγ特性に合わせて階調補正テーブル（以後基本補正ＬＵＴ）が形成され、その後前記した各色１０階調の基本濃度値を取得する。自動階調補正後は、入力画像データにこの初期補正ＬＵＴをかけてエンジンに入力し、エンジンγ特性が合わさって出力されることによって、狙いの階調ＬＵＴになるように  出力される。
【００５９】
以後、例えば電源ＯＮ時、スリープ復帰時、環境変動時、予め設定された任意のタイミングで予測濃度値を取得し、取得した予測濃度値を用いて画像出力時のＬＵＴ（以後合成補正ＬＵＴ）を作成する。
【００６０】
図６、図７、図８及び図９を用いて合成補正ＬＵＴ作成方法について説明する。
【００６１】
まず、予測濃度値を取得する（Ｓ３０１）。次に、取得した予測濃度値を階調毎にプロットし、図７の○点に示す予測濃度値に対する濃度カーブ（破線）を作成する（Ｓ３０２）。
【００６２】
この予測濃度値の濃度カーブを、初期濃度カーブに補正するために逆変換を行い、図８の長破線で示すような予測時ＬＵＴを作成する（Ｓ３０３）。
【００６３】
最後に、予測時ＬＵＴと、初期補正ＬＵＴを掛け合わせた図９の長２点鎖線に示すような合成補正ＬＵＴを作成し（Ｓ３０４）、出力画像に反映させて出力する。
【００６４】
なお、濃度カーブの作成方法は、１０点を結ぶような近似式を用いる等、一般的に使用される近似方法で構わない。
【００６５】
（予測濃度算出）
予測濃度値を算出するフローは、図１０のようになる。ここでは、前記した方法において、予め基本信号値、基本濃度が取得された状態において、本体を起動させたときの濃度を予測するフローについて説明する。
【００６６】
まず、本体が起動されると、画像形成装置に備えられているセンサ、タイマー、カウンターから、本体起動時における入力信号値を取得する（Ｓ４０１）。
【００６７】
この取得した信号値と、予め記憶されている基本信号値との差分を抽出する（Ｓ４０２）。
【００６８】
次に、抽出された差分値を、予め検討に基づいて作成されている画像濃度予測モデル式に代入し（Ｓ４０３）、現時点での濃度の基本濃度からの差分値を予測値として算出する（Ｓ４０４）。
【００６９】
この差分予測値と、基本濃度値との和から、現時点での予測濃度値を算出する（Ｓ４０５）。
【００７０】
（濃度予測モデル作成）
画像濃度予測モデルは、画像の濃度変動に相関のある情報を入力情報とし、画像濃度情報を出力情報として、実験結果をもとに数式化することで得られる。前記入力情報とは、画像形成装置の電源投入直後にセンサ２００から入手できる環境情報や、タイマー２０１から入手できる前の印刷からの放置時間などの時間情報や、カウンター２０２から入手できるトナー補給回数や空回転回数などの回数情報である。
【００７１】
画像濃度予測モデルは、必ずしも画像濃度に最も相関の高い情報から成るとは限らない。例えば、センサ２００から入手される環境情報で、印刷時より過去の情報が最も相関が高い場合、電源投入直後の印刷では、過去の情報はセンサが通電されていないため得られない。過去の環境情報と相関が高い濃度変動の特性を持つ画像形成装置において、画像濃度予測モデルを使って濃度補正を行うには、過去の環境情報の代わりに印刷時現在の情報を入力とした予測モデルを構築する必要がある。
【００７２】
以下、本発明に用いる画像濃度予測モデルを予め作成する手順を、図１１のフローチャートにより説明する。
【００７３】
まず、環境条件の変動パターンを多数用意し、その条件下で印刷して、環境条件と画像濃度を測定する（Ｓ１０１）。
【００７４】
環境条件とは、印刷時の現像器内トナー濃度や様々な箇所の温度・湿度、前の印刷時の現像器内トナー濃度や、前の印刷からの放置時間などである。これらは、電源投入直後に入手できる環境情報である。また、画像濃度とは、トナーパッチの感光体上での濃度や中間転写体上での濃度や印刷媒体上での濃度のいずれかである。
【００７５】
次に、測定データを同定用データと検証用データとに分ける（Ｓ１０２）。
【００７６】
次に、測定データを、各実験日の最初のデータを基準とした環境変動と画像濃度変動のデータにする（Ｓ１０３）。
【００７７】
次に、同定用データに対して、各環境条件を入力変数とし、各階調の画像濃度を出力変数とする一次関数式でカーブフィットを行う（Ｓ１０４）。
【００７８】
例えば、以下ではセンサからの入力値として、印刷時の現像器内トナー濃度、現像器内温度、現像器外湿度、前の印刷からの放置時間を用いて説明するが、これに限定されるものではない。また、上記のセンサ入力値に対して、４入力の１次関数モデルまでの説明を行うが、５入力やそれ以上のセンサ入力を用いた場合においても、同様の処理を行うことによってモデル作成は可能で、これに限定されるものではない。
【００７９】
【数１】
2019074574.tif 000003
【００８０】
【数２】
2019074574.tif 000004
【００８１】
最後に、入力変数の組み合わせに対する予測誤差を比較し、最適な入力変数の組み合わせと一次関数モデルとを得て、これを画像濃度予測モデルとする（Ｓ１０６）。
【００８２】
本実施例では、同定用データを用いて演算した予測誤差の二乗和と、検証用データを用いて演算した予測誤差の二乗和との和を評価し、同定用と検証用の両方を考慮して最適な入力変数組み合わせになる一次関数モデルを画像濃度予測モデルとする。なお、検証用データを用いて演算した予測誤差の二乗和を比較し、この値が最小である一次関数モデルを用いてもよい。
【００８３】
本実施例では、入力変数をｘ１（ｔ）のような単純なものとしたが、ｘ１（ｔ）×ｘ２（ｔ）のような環境条件の積や商を用意することにより、複雑なモデルも検討することができる。例えば、現像器内トナー濃度と放置時間とを加味したトナー帯電量の変化を表現できる入力変数を作成し、予測モデルを検討することができる。
【００８４】
今回は簡単のため、各実験日の最初のデータを基準としたカーブフィットのみで説明したが、各測定データを基準にしたカーブフィットを行い、全予測誤差の和で予測精度を評価することにより、さらに誤差の小さい予測モデルが得られる。
【００８５】
（作成モデルと予測精度）
本実施例においては、現像器内トナー濃度、現像器内部温度、現像器内部湿度、現像器内部水分量、機外環境温度、機外環境湿度、機外環境水分量のうちの一つあるいは複数個の入力値と、１０階調のトナーパッチの中間転写体上で検出した濃度との間での相関を示す予測濃度モデルを、前述の方法にて作成した。なお、入力値はこれに限定されるものではなく、また検出濃度値も中間転写体上に限定されるものではない。
【００８６】
本実施例においては、環境の変動状態や放置前の画像形成装置の状態に応じて、あらかじめ濃度予測をするための複数のモデルを保持している場合について説明する。
【００８７】
なお、本実施例においては、予測濃度と実測濃度との差分（予測誤差）を示す指標として、色度の差分であるΔＥで算出した。ΔＥとはＣＩＥが定めるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間内の三次元距離（式１）で表すことができる。
ΔＥ＝√（（Ｌ１−Ｌ２）＾２＋（ａ１−ａ２）＾２＋（ｂ１−ｂ２）＾２）
・・・（式１）
例えば、同じ濃度のずれ量であっても、高濃度域と低濃度域では、ずれ量に対するＬ＊ａ＊ｂ＊色空間内の色度点の距離が異なるため、ΔＥの方が実際に人が感じるずれ分評価する場合には有効である。
【００８８】
本実施例においては、１０階調のパッチ濃度の実測値と予測値のずれ分を評価するため、ΔＥで評価を行った。
【００８９】
なお、実測値と予測濃度値のずれ分ΔＤをΔＥに変換するには、式２を用いた。
【００９０】
ΔＥ  ＝（（−４７．０３＊（評価濃度域）＋７１．６４））＊ΔＤ
・・・（式２）
式２は、予め使用する画像形成装置の濃度及び色度と、ΔＥとの関係を取得しておくことで算出可能である。なお、式２は使用する画像形成装置やトナー種に応じて変化するものであり、これに限定されるものではない。
【００９１】
図１２に本実施例において使用した測定データの一例を示す。図１２（ａ）は、環境条件でのデータである。図１２（ｂ）は画像濃度のデータである。本実施例においては、（１）温湿度環境の変化がなくて、履歴変動がある場合、（２）履歴変動がなくて、温湿度環境の変化がある場合、（３）履歴変動と温湿度環境の変化の両方がある場合、（４）履歴変動と温湿度環境変化の両方がない場合、のデータを用いて、図１１のフローに基づいて予測濃度モデルを作成した。作成された予測濃度モデルを図１３に示す。
【００９２】
本実施例において、温湿度環境の変化の有無は、環境湿度の変動量の絶対値が５％よりも小さい場合を温湿度環境の変化がない、５％以上ある場合を温湿度環境の変化があると区分した。また、放置前履歴変動の有無については、サンプリングしたときに前回のサンプリング時点からのトナー濃度センサの変動量の絶対値が０．１よりも小さい場合を、放置前履歴変動がない、０．１以上ある場合を放置前履歴変動があると区分した。
【００９３】
なお、温湿度環境変動や放置前履歴変動の閾値については、画像形成装置の種類やトナーの種類によって変化し、上記に限定されるものではない。
【００９４】
上記のような条件で図１１のフローに基づいてそれぞれ濃度予測関数を作成し、作成した濃度予測関数の評価を行った。なお、濃度予測関数の精度評価は、図１１のフローの予測誤差の演算（Ｓ１０５）において、前述したΔＥの演算を行うことで行った。すなわち、実測濃度と予測濃度との差分をΔＥを用いて評価した。
【００９５】
評価結果を図１４に示す。
【００９６】
図１４は、（１）（２）（３）（４）それぞれの変動パターンに応じて個別に予測濃度モデルを作成した場合のそれぞれの変動パターンに応じた測定データにて検証を行った場合の予測精度で、予測と実測の誤差が最大で１．４６、平均で１．０４と高精度に予測ができていることが分かる。
【００９７】
（条件分岐点付近における予測精度）
次に、本実施例の特徴である条件分岐点における予測濃度算出方法について説明する。ここでいう条件分岐点とは、前述したように、作成したモデルが履歴変動や温湿度環境の変化の変動量に応じて切り替わる条件のことで、本実施例においては、温湿度環境の変化の有無を判断するポイントで環境湿度の変動量の絶対値が５％である点、及び放置前履歴変動の有無を判断するポイントでトナー濃度センサの変動量の絶対値が０．１である点のことである。
【００９８】
まず、条件分岐点においてそのままモデルを切り替えたときに発生する問題について説明する。ここでは、履歴変動の変動量の絶対値が０．１である場合の説明を行うが、温湿度変動の条件分岐点についても同様である。
【００９９】
一例として、図１５のような環境湿度、現像器内トナー濃度がある場合について説明する。また、この時環境水分量についても図１５のような数値を得ている。図１５のような変動がある場合、各センサ値の変動量は図１６、及び図１７に示すようになる。この変動量の絶対値に応じて、前述した４種類の変動パターンに応じた個別モデルが選択される。本実施例においては、環境湿度の変動量の絶対値が５％、現像器内トナー濃度の変動量の絶対値が０．１を条件分岐点としているため、経過時間が２３８８０ｓｅｃまでが環境湿度変化有、現像器内トナー濃度変化無、すなわち温湿度環境の変化がなくて、履歴変動があるモデルで変動パターン（１）、それ以降が環境湿度変化なし、現像器内トナー濃度変化なし、すなわち、履歴変動と温湿度環境変動の変化が両方ないモデルで変動パターン（４）となる。
【０１００】
この時、たとえば画像ＤＵＴＹが６０％のときの濃度予測値について説明する。なお、そのほかの画像ＤＵＴＹにおいても同様であり、これ限定されるものではない。
【０１０１】
画像ＤＵＴＹが６０％のときの濃度変動量は、図１３で示したモデルを用いて算出することができる。また、画像ＤＵＴＹ６０％の初期濃度は０．５７２であった。したがって、変動パターン（１）及び（４）のモデルを用いて、各々経過時間毎の予測濃度変動量、及び予測濃度値は、図１８に示すような値になる。
【０１０２】
ところで、使用するセンサには必ず数％の測定のバラつきがある。従って、図１６に示したような場合においても、センサ値が必ず同じ値を示すとは限らない。この測定値のバラつきは、使用する濃度予測モデルが同じ時には、大きな問題にはならない。
【０１０３】
例えば、図１５に示した現像器内トナー濃度センサ値が中心値（パターンＡ）だと仮定して、使用する現像器内トナー濃度センサが、±１％の測定バラつきを持っている場合は、図１９に示すような測定値に対する測定値バラつきがある。この時、濃度予測モデルが変化しない場合は、各々の測定バラつきの上下限が交互に測定された場合（パターンＢ）においても、図２０のような濃度予測値となり、最大の濃度値差分で０．００４程度とほぼ変化しないことが分かる。
【０１０４】
ところが、実際にはこの場合は濃度予測モデルが変化する。図２１に、パターンＡとパターンＢにおける現像器内トナー濃度値、変動量、及び選択される濃度予測モデルを示す。
【０１０５】
図２１からわかるように、パターンＡでは経過時間１６５２０ｓｅｃにおける選択モデルは、変動パターン（１）であるのに対し、パターンＢにおいては、変動パターン（４）に選択され濃度予測モデルが変化していることが分かる。
【０１０６】
この時のそれぞれの予測濃度変動量及び予測濃度値、及びパターンＡとパターンＢにおける予測濃度値のΔＥを図２２に示す。
【０１０７】
これを見てわかるように、使用するモデルが変化すると、そのポイントで大きく濃度予測変動量が変化し、予測濃度値のΔＥが大きくなっていることが分かる。
【０１０８】
そこで、本実施例では、条件分岐点前後においても、著しく濃度予測の精度を落とさないように、条件分岐点付近においては、その前後両方のモデルから濃度予測変動量を算出し、濃度予測値を算出する。
【０１０９】
本実施例においては、経過時間が１６５２０ｓｅｃにおいては、選択モデルは変動パターン（１）と変動パターン（４）の両方を用いて、それぞれから算出した予測濃度変動量の平均値を、その点での予測濃度変動量とする。
【０１１０】
図２３に、現像器内トナー濃度の変化が、前述したパターンＡの場合と、パターンＢの場合について、それぞれ選択される濃度予測モデル、及び選択されたモデルから算出した予測濃度変動量、予測濃度値を示す。
【０１１１】
図２３で示すように、現像器内トナー濃度の変化がパターンＡのように出力された場合に選択されるモデルは、経過時間が１６５２０ｓｅｃの場合には、トナー濃度センサの条件分岐点０．１に相当するため、変動パターン（１）と変動パターン（４）の両方のモデルを選択し、それぞれのモデルで予測濃度変動量を算出し、平均化したものを経過時間が１６５２０ｓｅｃにおける予測濃度変動量としている。一方、パターンＢのように出力された場合に選択されるモデルは、経過時間が１６５２０ｓｅｃの場合には、トナー濃度センサの条件分岐点０．１よりも小さいため、変動パターン（４）のモデルを選択し、変動パターン（４）のモデルを用いて予測濃度値を算出している。
【０１１２】
また、図２３には、パターンＡとパターンＢのようにセンサ値が出力された場合の、予測濃度値の違いをΔＥで示している。これを見るとわかるように、本実施例のように条件分岐点付近において、分岐点をまたぐ両モデルを用いて予測濃度値を算出することによって、予測精度の著しい低下を防止することができていることが分かる。
【０１１３】
本実施例においては、現像器内トナー濃度センサ値が条件分岐点付近の場合について説明したが、温湿度環境のセンサ値においても同様である。また、現像器内トナー濃度センサ値と温湿度環境センサ値の両方が条件分岐点付近の場合、すなわち、環境湿度の変動量の絶対値が５％、現像器内トナー濃度の変動量の絶対値が０．１の場合は、前述した濃度予測モデルの変動パターンに応じた（１）（２）（３）（４）の４種類のモデルでそれぞれ濃度変動量を算出し、平均化することで、濃度予測値を算出すれば、同様に条件分岐点付近における予測精度の低下を防止することができる。
【０１１４】
また、条件分岐点の値については、本実施例においては、環境湿度変動量の絶対値が５％、現像器内トナー濃度変動量の絶対値が０．１としたが、これに限定されるものではない。さらに、本実施例において説明したような分岐点にまたがるモデルからそれぞれ予測濃度変動量を算出し、その平均値から予測濃度値を算出する方法は、分岐点のみの値ではなく、分岐点前後にある程度幅を持たせて設定したほうが望ましい。この分岐点前後の幅については、使用するセンサの検出精度や振れ幅、あるいは予測濃度モデルを作成した際に使用した環境の振れ等によって適宜決定することが望ましい。
【０１１５】
例えば、本実施例で用いたセンサは、環境湿度センサについては０．４％程度の検出振れ幅を持ち、一方トナー濃度センサは０．０４程度の検出振れ幅を持っているため、条件分岐点を環境湿度変動量の絶対値５％とした場合は、４．８％〜５．２％の範囲、トナー濃度センサ０．１とした場合は、０．０８〜０．１２の範囲の場合に両モデルを用いた平均値として予測濃度値を算出する。なお、検出振れ幅についてはこれに限定されるものではない。
【０１１６】
図２４に、前記したような条件において、予測濃度を算出するために使用するモデルを選択するフローを説明する。
【０１１７】
まず、画像形成装置が放置される直前、あるいは画像形成装置における画像形成が終わった直後の各センサ入力値を記憶しておく（Ｓ５０１）。
【０１１８】
次に、ジョブの受付等で画像形成装置が立ち上がった瞬時の各センサ入力値を取得する（Ｓ５０２）。
【０１１９】
次にＳ５０１とＳ５０２において取得したセンサ入力値差分を算出し（Ｓ５０３）、トナー濃度センサの差分を比較する（Ｓ５０４）。トナー濃度センサの差分が０．０８以上かつ０．１２以下の場合はＳ５０５へ、そうでない場合は、Ｓ５１０へ進む。Ｓ５０５では、環境湿度センサの差分を比較する。環境湿度センサの差分が４．８％以上かつ５．２％以下の場合は、Ｓ５０６において、濃度予測モデルの（１）（２）（３）（４）のそれぞれにおいて予測濃度変動量を算出し、それを平均化することよって、予測濃度変動量を算出する。そうでない場合は、Ｓ５０７に進む。
【０１２０】
Ｓ５０７において、再度環境湿度センサの差分を比較する。環境湿度センサの差分が、４．８％よりも小さい場合は、Ｓ５０８において、濃度予測モデルの（１）（３）のそれぞれにおいて予測濃度変動量を算出し、それを平均化することによって、予測濃度変動量を算出する。そうでない場合、Ｓ５０９において、濃度予測モデルの（２）（４）のそれぞれにおいて予測濃度変動量を算出し、それを平均化することによって、予測濃度変動量を算出する。Ｓ５０４において、トナー濃度センサの差分が０．０８以上、かつ０．１２以下でない場合は、Ｓ５１０に進み、Ｓ５１０において、トナー濃度センサの差分を比較する。トナー濃度センサの差分が０．０８よりも小さい場合は、Ｓ５１１へ、そうでない場合は、Ｓ５１６へ進む。
【０１２１】
Ｓ５１１では、環境湿度センサの差分を比較する。環境湿度センサの差分が４．８％以上かつ５．２％以下の場合は、Ｓ５１２において、濃度予測モデルの（１）（２）のそれぞれにおいて予測濃度変動量を算出し、それを平均化することによって、予測濃度変動量を算出する。そうでない場合は、Ｓ５１３に進む。Ｓ５１３において、再度環境湿度センサの差分を比較する。環境湿度センサの差分が４．８％よりも小さい場合は、Ｓ５１４において、濃度予測モデルの（１）から予測濃度変動量を算出する。そうでない場合は、Ｓ５１５において、濃度予測モデルの（２）から予測濃度変動量を算出する。Ｓ５１０において、トナー濃度センサの差分が０．０８よりも小さくない場合は、Ｓ５１６に進み、
Ｓ５１６において、環境湿度センサの差分を比較する。環境湿度センサの差分が４．８％以上かつ５．２％以下の場合は、Ｓ５１７において、濃度予測モデルの（３）（４）のそれぞれにおいて予測濃度変動量を算出し、それを平均化することによって、予測濃度変動量を算出する。そうでない場合は、Ｓ５１８へ進む。Ｓ５１８において、再度環境湿度センサの差分を比較する。環境湿度センサの差分が４．８％よりも小さい場合は、Ｓ５１９において濃度予測モデルの（３）から予測濃度変動量を算出する。そうでない場合は、Ｓ５２０において、濃度予測モデルの（４）から予測濃度変動量を算出する。
【０１２２】
以上説明したように、色味・濃度階調性安定化制御のためのキャリブレーションを、外部環境の変動を入力値とすることから予測濃度値を算出して実行する濃度予測制御において、変動量に応じて選択される濃度予測モデルが変化する場合に、その条件分岐点付近においても分岐点前後のモデルを用いて予測濃度を算出することによって、濃度予測の精度を著しく低下させることなく、高精度に予測することが可能になる。
【０１２３】
［実施例２］
実施例１においては、センサ出力値の変動量が、設定された条件分岐点、あるいは、条件分岐点前後に設けられた一定の範囲内にある場合には、その分岐点をまたぐ両モデル、あるいは複数のモデルを用いてそれぞれ予測濃度変動量を算出し、算出した各予測濃度変動量を平均化することによって、その条件における濃度予測変動量、濃度予測値を算出する方法について説明した。
【０１２４】
本実施例２においては、予測濃度変動量を算出する際に、使用するモデルから算出される予測濃度変動量のフィードバック率（ＦＢ率）を、センサ出力値変動量に応じて変更する方法について説明する。
【０１２５】
なお、画像形成装置の構成や濃度の取得方法、濃度予測を行うためのモデル作成フロー、及び変動パターン別に作成された濃度予測モデルについては、実施例１と同様とする。
【０１２６】
本実施例における説明は、一例としてトナー濃度センサの変動量に対して、濃度予測モデルを用いて予測濃度変動量を算出する方法について説明するが、これに限定されるものではない。また、その他のセンサの変動量に対しても同様の効果を得ることができる。
【０１２７】
また、実施例１においては、トナー濃度センサの変動量の絶対値の分岐点を０．１、分岐点前後の振れ幅を０．０４における説明を行ったが、本実施例２においては、分岐点を０．１、分岐点前後の振れ幅を０．０８とした場合の説明を行うが、これに限定されるものではない。
【０１２８】
図２５を用いて説明する。
【０１２９】
図２５は横軸にトナー濃度センサの変動量、縦軸にモデルから算出される濃度予測変動量のＦＢ率を表している。
【０１３０】
図２５中のモデル（１）及びモデル（４）は実施例１と同様のモデルを用い、図１３中の（１）及び（４）の濃度予測モデルで、モデル（１）については環境湿度の変動がなくて、トナー濃度センサの変動があると判断された場合の濃度予測モデル、モデル（４）については、環境湿度の変動がなくて、トナー濃度センサの変動もないと判断された場合の濃度予測モデルである。
【０１３１】
図２５からわかるように、モデル（１）においては、トナー濃度センサの変動量の絶対値が０〜０．０６まではＦＢ率が０％で、０．０６を境に０．１４まで徐々に増加し、０．１４になるとＦＢ率が１００％で、それ以上の場合もＦＢ率が１００％になるように設定している。
【０１３２】
一方、モデル（４）においては、トナー濃度センサの変動量の絶対値が０〜０．０６まではＦＢ率が１００％で、０．０６を境に０．１４まで徐々に減少し、０．１４になるとＦＢ率が０％で、それ以上の場合もＦＢ率が０％になるように設定している。
【０１３３】
すなわち、各モデルのＦＢ率は、トナー濃度センサの変動値をＸ（−）、ＦＢ率をＹ（％）とすると、以下の式であらわされる。
【０１３４】
モデル（１）
Ｘ＜０．０６の時  Ｙ＝０
０．０６≦Ｘ≦０．１４の時  Ｙ＝１００＊（Ｘー０．０６）／０．０８
Ｘ＞０．１４の時  Ｙ＝１００
モデル（４）
Ｘ＜０．０６の時  Ｙ＝１００
０．０６≦Ｘ≦０．１４の時  Ｙ＝１００＊（０．１４−Ｘ）／０．０８
Ｘ＞０．１４の時  Ｙ＝０
一例として、環境湿度変動量０．６、環境水分量変動量１３１．２、現像器内トナー濃度変動量０．１２の場合の画像ＤＵＴＹ５０％パッチの予測濃度変動量を算出する。なお、この時、環境湿度変動は無と判断するモデルを考える。この場合、トナー濃度センサの変動値が０．１２であるので、
モデル（１）のＦＢ率＝１００＊（０．１２−０．０６）／０．０８＝７５％
モデル（４）のＦＢ率＝１００＊（０．１４−０．１２）／０．０８＝２５％
となる。
【０１３５】
図１３の画像ＤＵＴＹ５０％時のモデルを参照し、各モデルにおいて算出される濃度変動量は、
モデル（１）の濃度変動量
＝（−８．０７Ｅ−０２）＊０．１２＋（−６．６３Ｅ−０３）＊０．６
＝−０．００１３７
モデル（４）の濃度変動量
＝（−９．９７Ｅ−０２）＊０．１２＋（−４．０９Ｅ−０５）＊１３１．２
＝−０．００１７３
となる。従って、前記した条件下における予測濃度変動量は、
（予測濃度変動量）
＝（モデル（１）予測濃度変動量）＊（モデル（１）ＦＢ率）
＋（モデル（４）予測濃度変動量）＊（モデル（４）ＦＢ率）
＝（−０．００１３７）＊０．７５＋（−０．００１７３）＊０．２５
＝０．１４６
となる。
【０１３６】
以上の説明においては、ＦＢ率の増減を１次関数式にて算出したが、これに限定されるものではなく、例えばＦＢ率を算出する方法として２次関数式や指数関数式等適宜使用してもよい。
【０１３７】
以上説明したように、条件分岐点前後のモデルを用いて予測濃度を算出する際に、各々のモデルのＦＢ率を変更することによって、瞬時センサ入力値から濃度を予測することが可能で、この方法を用いることによって、濃度予測の精度を著しく低下させることなく、高精度に予測することが可能になる。
【０１３８】
［実施例３］
実施例２においては、センサ出力値の変動量が、設定された条件分岐点、あるいは、条件分岐点前後に設けられた一定の範囲内にある場合には、その分岐点をまたぐ両モデル、あるいは複数のモデルを用いてそれぞれ予測濃度変動量を算出し、算出した各予測濃度変動量にＦＢ率をかけて、その条件における濃度予測変動量、濃度予測値を算出する方法において、分岐点をまたぐモデルが２つの場合について説明した。
【０１３９】
本実施例３においては、分岐点をまたぐモデルが４つの場合について説明する。なお、本実施例３において説明する複数の予測濃度モデルを用いる場合のそれぞれのモデルから算出する予測濃度変動量のＦＢ率の方法は一例であり、これに限定されるものではない。
【０１４０】
画像形成装置の構成や濃度の取得方法、濃度予測を行うためのモデル作成フロー、及び変動パターン別に作成された濃度予測モデルについては、実施例１と同様とする。
【０１４１】
本実施例における説明は、一例として環境湿度の変動量の絶対値と現像器内トナー濃度の変動量の絶対値に対して、濃度予測モデルを用いて予測濃度変動量を算出する方法について説明するが、これに限定されるものではない。
【０１４２】
本実施例においては、トナー濃度センサの変動量の絶対値の分岐点を０．１、分岐点前後の振れ幅を０．０８、環境湿度センサの変動量の絶対値の分岐点を５．０、分岐点前後の振れ幅を０．４とした場合の説明を行うが、これに限定されるものではない。
【０１４３】
図２６を用いて説明する。
【０１４４】
図２６は縦軸（Ｙ軸）に環境湿度変動量の絶対値、横軸（Ｘ軸）に現像器内トナー濃度変動量の絶対値をとったものである。図中のＡ〜Ｄまでの各点は、（Ｘ、Ｙ）＝（現像器内トナー濃度変動量の絶対値、環境湿度変動量の絶対値）として、それぞれ、
Ａ点：（０．０６、０．５２）
Ｂ点：（０．０６、０．４８）
Ｃ点：（０．１４、０．５２）
Ｄ点：（０．１４、０．４８）
のように、前記した条件分岐点が交差する点である。
【０１４５】
また、交差点の外側に示したモデル番号は、その領域において使用する濃度予測モデルで、例えば、Ａ点の外側であるＸ＜０．０６、Ｙ＞０．５２の領域においては、履歴変動がなくて温湿度環境の変化がある場合のモデル（２）を使用して予測濃度変動量を算出するという意味である。
【０１４６】
ここで、一例として、環境湿度センサの変動量の絶対値及び、トナー濃度センサの変動量の絶対値を中央付近の×印（Ｅ点）すなわち、（Ｘ、Ｙ）＝（０．０８、０．４９）と検知した場合の、予測濃度変動量の算出方法について説明する。
【０１４７】
Ｅ点は、トナー濃度センサの変動量の絶対値が０．０６以上、０．１４以内、かつ環境湿度センサの変動量の絶対値が４．８以上５．２以内の範囲にあるため、濃度予測に使用するモデルは４種類にまたがる。
【０１４８】
この４種類のモデルを使用したときに、各々のモデルで算出した予測濃度変動量のＦＢ率は、一例としてＥ点とＡ〜Ｄまでの各交差点までの距離に応じて変更するものとする。
【０１４９】
Ｅ点からＡ〜Ｄ点までのそれぞれの距離を、ａ〜ｄとすると、
２点間距離＝（（Ｘ１−Ｘ２）＾２＋（Ｙ１−Ｙ２）＾２）＾０．５
であるので、
ａ＝０．０３６１
ｂ＝０．０２２４
ｃ＝０．０６７１
ｄ＝０．０６０８
となる。この距離の逆数をそれぞれ算出すると、
（１／ａ）＝２７．７
（１／ｂ）＝４４．７
（１／ｃ）＝１４．９
（１／ｄ）＝１６．４
となる。
このそれぞれの距離の逆数に応じて、ＦＢ率は以下の式で求める。
【０１５０】
モデル（１）ＦＢ率（％）＝  １００＊（１／ｃ）／（（１／ａ）＋（１／ｂ）＋（１／ｃ）＋（１／ｄ））＝１４．４
モデル（２）ＦＢ率（％）＝  １００＊（１／ａ）／（（１／ａ）＋（１／ｂ）＋（１／ｃ）＋（１／ｄ））＝２６．７
モデル（３）ＦＢ率（％）＝  １００＊（１／ｄ）／（（１／ａ）＋（１／ｂ）＋（１／ｃ）＋（１／ｄ））＝１５．８
モデル（４）ＦＢ率（％）＝  １００＊（１／ｂ）／（（１／ａ）＋（１／ｂ）＋（１／ｃ）＋（１／ｄ））＝４３．１
となる。
【０１５１】
つまり、Ｅ点における予測濃度変動量は、モデル（１）〜（４）の全てを用いて算出するが、各モデルのＦＢ率はＡ〜Ｄの各交差点までの距離を考慮し、この場合はＢ点に最も近いので、モデル（４）のＦＢ率が最も高くなるように、逆にＣ点には最も遠いので、モデル（１）のＦＢ率が最も低くなるように、それぞれのＦＢ率を決定する。
【０１５２】
以上説明したように、条件分岐点前後のモデルを用いて予測濃度を算出する際に、各々のモデルのＦＢ率を各条件分岐点からの距離に応じて変更することによって、瞬時センサ入力値から濃度を予測することが可能で、この方法を用いることによって、濃度予測の精度を著しく低下させることなく、高精度に予測することが可能になる。
【符号の説明】
【０１５３】
１  感光体ドラム、２  帯電装置、３  露光装置、４  現像装置、６  転写装置、
２００  中間転写上画像濃度センサ、３００  プリンタコントローラ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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