(57)【要約】【課題】  電子写真装置のリモート画像診断システムにおいて、診断に必要な画像診断チャートが多数枚になり、診断コスト（紙、トナーのコスト）が高くなり、ユーザーがチャートを読み取る手間が増える場合がある。【解決手段】  上記課題を解決すべく、本発明の画像形成装置は、画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段により形成された画像を読み取ることで得られた画像データに対して領域を指定する指定手段と、前記指定手段により指定された領域に含まれる画像データの画像特徴情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像特徴情報を用いて、前記指定された領域に含まれる異常画像の発生原因を推測する推測手段と、前記推測手段により推測された結果を用いて、前記画像形成手段により形成すべきチャートを決定する決定手段と、を有することを特徴とする。【選択図】  図５
2015119269.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段により形成された画像を読み取ることで得られた画像データに対して領域を指定する指定手段と、
前記指定手段により指定された領域に含まれる画像データの画像特徴情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像特徴情報を用いて、前記指定された領域に含まれる異常画像の発生原因を推測する推測手段と、
前記推測手段により推測された結果を用いて、前記画像形成手段により形成すべきチャートを決定する決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像形成手段により前記決定されたチャートを形成し、該形成されたチャートを読取ることで得られた画像データを接続される装置へ送信する送信手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像特徴情報とは、前記指定された領域に含まれる画像の色についての情報、前記指定された領域に含まれる画像が形成された時に用いられた中間調処理方法についての情報、前記指定された画像の下地領域の割合についての情報、前記指定された画像の文字・ライン割合についての情報、前記指定された画像の位置についての情報のうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記指定手段は、前記画像形成手段により形成された画像を読み取ることで得られた画像データのプレビュー画像を画面に表示し、該表示されたプレビュー画像に対して前記領域を指定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記決定手段により決定された複数種類のチャートを１枚の用紙に統合する統合手段を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記決定手段により決定されたチャートの枚数が閾値より多い場合、
前記統合手段による統合を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記統合手段は、前記指定された領域の形状から得られる情報を用いて、複数の解析用チャートを１枚の用紙に統合することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記統合手段は、ユーザーから入力される情報を用いて、複数の解析用チャートを１枚の用紙に統合することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像処理装置と該画像処理装置に接続される装置により構成されるシステムであり、
画像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段により形成された画像を読み取ることで得られた画像データに対して領域を指定する指定手段と、
前記指定手段により指定された領域に含まれる画像データの画像特徴情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像特徴情報を用いて、前記指定された領域に含まれる異常画像の発生原因を推測する推測手段と、
前記推測手段により推測された結果を用いて、前記画像形成手段により形成すべきチャートを決定する決定手段と、
前記画像形成手段により、前記決定手段により決定されたチャートを形成し、該形成されたチャートを読み取ることで得られた画像データを用いて、前記異常画像の発生原因を判定する判定手段と、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項１０】
画像を形成する画像形成手段を有する画像処理装置の制御方法であり、
前記画像形成手段により形成された画像を読み取ることで得られた画像データに対して領域を指定する指定ステップと、
前記指定ステップにより指定された領域に含まれる画像データの画像特徴情報を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された画像特徴情報を用いて、前記指定された領域に含まれる異常画像の発生原因を推測する推測ステップと、
前記推測ステップにより推測された結果を用いて、前記画像形成手段により形成すべきチャートを決定する決定ステップと、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１１】
前記画像形成手段により前記決定されたチャートを形成し、該形成されたチャートを読取ることで得られた画像データを接続される装置へ送信する送信ステップを有することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１２】
前記画像特徴情報とは、前記指定された領域に含まれる画像の色についての情報、前記指定された領域に含まれる画像が形成された時に用いられた中間調処理方法についての情報、前記指定された画像の下地領域の割合についての情報、前記指定された画像の文字・ライン割合についての情報、前記指定された画像の位置についての情報のうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１３】
前記指定ステップは、前記画像形成手段により形成された画像を読み取ることで得られた画像データのプレビュー画像を画面に表示し、該表示されたプレビュー画像に対して前記領域を指定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１４】
前記決定ステップにて決定された複数種類のチャートを１枚の用紙に統合する統合ステップを有することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１５】
前記決定ステップにて決定されたチャートの枚数が閾値より多い場合、
前記統合ステップにて統合を行うことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１６】
前記統合ステップは、前記指定された領域の形状から得られる情報を用いて、複数の解析用チャートを１枚の用紙に統合することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１７】
前記統合ステップは、ユーザーから入力される情報を用いて、複数の解析用チャートを１枚の用紙に統合することを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１８】
コンピュータに請求項１０乃至１７に記載の方法を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】
本発明はプリンタが故障した際にその故障箇所を推定するための画像処理装置、画像処理装置の制御方法、システム及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、画像形成装置のサービスサポートのひとつとして、画像診断システムがある。画像診断システムは、遠隔地のサービスセンターにおいて、画像に不具合（以下、異常画像とよぶ）が発生したユーザーの画像を解析して速やかに異常画像の問題を解決する事を目的としている。画像診断システムについて、図２を用いて説明する。２０１は従来のサービスサポートの流れである。ユーザーは、異常画像が発生するとサービスセンターにサービスコールをかける。サービスセンターは電話で対応するが、異常画像の場合には、実際にどのような現象が起きているのかを口頭のやり取りだけで把握することは非常に困難である。例えば「ムラがある」といってもムラの発生する方向、頻度、周期等の詳細な情報がわからないとその原因を特定することができない。そこで、サービスマンは現象確認のためユーザーの元（プリンタの設置場所）へ出動する。サービスマンはユーザーの画像形成装置で何枚かの画像を出力して確認した異常から、異常画像の原因箇所を予測する。原因箇所の予測がつくと、交換パーツを入手するために拠点へ戻り、再びユーザーの元へ出動する。つまり、サービスマンは問題の解決までに少なくとも２回出動することになる。このようなやり取りを行うとサービスマンの移動にコストがかかるだけでなく、対応が終了するまで機械が使えなくなるためダウンタイムが発生し、ユーザーの生産性を大きく低下させるという問題があった。
【０００３】
これに対して、画像診断システムがある場合のサービスサポートの流れを２０２に示す。ユーザーは、異常画像の問題が発生するとサービスセンターにサービスコールをかける。サービスセンターは電話で対応し、ユーザーに、画像診断用のチャートを出力し、出力したこのチャートをスキャンした画像データを送信するよう要求する。ユーザーはサービスセンターの指示に従って画像診断用のチャートを出力し、このチャートをスキャンした画像データをサービスセンターへ送信する。サービスセンターでは、ユーザーから送信された画像データを画像診断システムで解析して、ユーザーの異常画像の原因を分析する。サービスマンはこの分析結果に基づいて交換パーツを持ち、ユーザーの元へ出動する。これにより、１回の出動で異常画像を解決する事が出来る。あるいは、パーツの交換は必要なく、簡単な設定やキャリブレーション等で対策可能な場合には、ユーザーに対策のための処理を実施してもらう事で迅速に問題を解決する事が出来る。
【０００４】
以上のように、遠隔地のサービスセンターで画像診断システムを活用することで、ユーザーの問題発生から解決までにかかる時間が圧倒的に短縮さ、生産性の低下を抑制するという利点がある。
【０００５】
しかしながら、画像診断用のチャートは、発生しうるすべての異常画像を考慮すると、様々な種類の画像診断用のチャートを出力する必要がある。
【０００６】
異常画像には例えば、ムラ、汚れ、スジ、トナー飛び散り等がある。これらすべてを診断するためには、様々な種類の画像診断用チャートが必要になる。
【０００７】
例えば、１面同じ濃度の単色のチャートだけでも、トナーの色、中間調処理種、濃度を考慮すると、必要なチャートは数十種類になる。また、トナーの色がシアン・マゼンタ・イエロー・ブラックの４種類、中間調処理種が高線数スクリーン・低線数スクリーン・誤差拡散の３種類、濃度が高濃度・中濃度・低濃度の３種類あるとるとする。そうすると、組み合わせは、３６通りになり、すべてを網羅するためには３６枚の画像診断用のチャートを出力する必要がある。さらに、シアンとマゼンタなど２次色まで出力しようとすると、画像診断用のチャートの枚数は色の組み合わせの数分だけ増える。画像診断用のチャートは、これ以外にも、細線チャートや色パッチチャートなど様々なチャートがあるため、発生しうるすべての異常画像を考慮しようとすると、大量の種類の画像診断用のチャートの出力が必要になる。このように、チャートの出力枚数が増えてしまうと、診断コスト（例えば、紙、トナーのコスト）が高くなる。またて、ユーザーが画像診断用のチャートをスキャンする手間が増えてしまう。
【０００８】
画像診断用のチャートの出力枚数を減らすための手法が、特許文献１にて提案されている。この特許文献１の手法では、画像診断用の１次テストチャートを出力し、出力した１次テストチャートをスキャンする。このスキャンした画像データから異常画像の原因が分からなかった場合には、１次テストチャートに表れている現象から、次に出力すべき診断用のチャートを絞る。そして次に出力する２次テストチャートを決定する。そして、この２次テストチャートを出力し、出力した２次テストチャートをスキャンして、異常画像の原因を分析すべく画像診断を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００８−２２４７４５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１の手法では、１次テストチャートのスキャン結果から、２次テストチャートで印刷すべきチャートを決定している。これは、１次テストチャートに異常画像自体は表れているが原因が絞り切れず、異常画像の原因を特定するために、２次テストチャートを印刷することが前提となっている。
【００１１】
しかしながら、画像診断用のチャートではなくユーザーの出力していた出力物に異常画像が生じていたとしても、１次テストチャートそのものに異常画像が生じるとは限らない。異常画像は、画像の特定の領域で起きるもの、特定の周期でおきるもの、特定の色域で起こるもの、特定の中間調処理で起きるものなどがあり、１次テストチャートが少数枚数である場合、これらの可能性をすべて網羅することは困難である。もし、網羅しようとすると、１次テストチャートの枚数が増えてしまい、２段階でチャートを出力する場合の利点がなくってしまう。
【００１２】
つまり、特許文献１の手法では、出力チャートの枚数を減らそうとすると、異常画像の原因を特定することができない可能性がある。よって、異常画像の原因を確実に特定するためには、多数枚のチャートを出力することが必要になってしまう。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決すべく、本発明の画像形成装置は、画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段により形成された画像を読み取ることで得られた画像データに対して領域を指定する指定手段と、前記指定手段により指定された領域に含まれる画像データの画像特徴情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像特徴情報を用いて、前記指定された領域に含まれる異常画像の発生原因を推測する推測手段と、
前記推測手段により推測された結果を用いて、前記画像形成手段により形成すべきチャートを決定する決定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、異常画像が生じていると判断された出力物の画像特徴情報を活用して、出力する画像診断用チャートの枚数を決定することが可能となる。これにより、診断コスト（紙、トナーのコスト）を削減し、ユーザーがチャートをスキャンする手間を減らすことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】画像診断システムの構成図である。
【図２】従来のサービスサポートの流れを示した図である。
【図３】異常画像の例を示した図である。
【図４】解析用チャートの例を示した図である。
【図５】第１の実施例における処理手順のフローチャートである。
【図６】第１の実施例における異常画像の例である。
【図７】第１の実施例のフローにおいて決定された画像診断用チャートの例である。
【図８】第１の実施例における異常画像の例である。
【図９】第１の実施例のフローにおいて決定された画像診断用チャートの例である。
【図１０】第２の実施例における処理手順のフローチャートである。
【図１１】第２の実施例における診断用チャートの統合の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（実施例１）
以下、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。
【００１７】
図１は、本実施例を実現するために最低限必要な構成のブロック図である。画像形成装置１００の制御部１０１は、画像形成装置１００を制御する装置制御部１０２と画像データを最適化する画像処理部１０３を持つ。制御部１０１は、ＣＰＵ１０５やＲＡＭ１０６を用いて画像読取部１０８から画像を取得し、画像データを処理して記憶部１０７へ格納する。また、制御部１０１は、画像出力部１０９における画像記録メディアへの出力と、モニタ１２０にマウスやキーボードなどのＵＩ（ユーザーインタフェース）１０４のための画像の出力を行う。ＵＩ１０４で設定された各種設定値は装置制御部１０２を通して記憶部１０７に保存され、制御部１０１内の画像処理部１０３は保存された設定値を読み出して画像データを処理する。記憶部１０７は、画像出力履歴として、各種設定値および対応する画像を処理単位ごとに保持しておく。また、記憶部１０７は、装置を制御するためのパラメータや本実施例を実現するためのアプリケーション、ＯＳなどを格納している。以上はユーザーが操作する画像形成装置１００の最低限必要な構成であって、必要に応じてルーターやファイヤーウォール等のネットワークインタフェースや画像形成装置につながるＰＣなどを追加してもよい。また、画像形成装置１００全体を考慮した際に必要となる構成は追加可能である。
【００１８】
画像診断装置１１０はサービスセンターに設置され、画像形成装置１００とネットワーク１１９を介して接続可能である。ネットワーク１１９を介して、画像診断装置１１０は、画像形成装置１００と画像データ、管理データ、制御データなどをやりとりする。
【００１９】
画像診断装置１１０の制御部１１１は、画像診断装置１１０を制御する装置制御部１１２と画像データの解析を行う画像解析部１１３を持つ。制御部１１１は、ＣＰＵ１１５やＲＡＭ１１６を用いて、画像形成装置１００から送られ、記憶部１１７に保存された画像データを解析する。制御部１１１へはマウスやキーボードなどのＵＩ１１４より各種指示が通知され、画像解析部１１３は通知された指示に基づいて画像データを処理する。あるいは、ＵＩ１１４からの指示は装置制御部１１２を通して記憶部１１７やＲＡＭ１１６に保存され、画像解析部１１３は保存された指示を読み出して画像データを解析する。装置制御部１１２は画像や解析結果、ＵＩ１１４からの指示情報などをモニタ１１８に出力する。以上はサービスセンターにて操作される画像診断装置１１０の最低限必要な構成であって、必要に応じてその他のインタフェースを追加してもよい。また、画像診断装置１１０全体を考慮した際に必要となる構成は追加可能である。さらに、画像診断装置１１０はサービスセンターのサーバーやＰＣ、情報処理装置で実現できる。しかしこれに限るものではなく、記憶部１１７や画像解析部１１３の機能の一部はクラウドなどネットワーク１１９でつながるリモートの機器で実現する構成も考えられる。
【００２０】
なお、この画像診断装置１１０の機能は、画像形成装置１００に含まれてもよい。すなわち、画像形成装置１００に、画像診断装置１１０が画像診断を行うために必要な構成が含まれていればよい。
【００２１】
以下に、具体的な異常画像と解析用チャート、解析手法の例をあげる。
【００２２】
図３は、画像形成装置で発生する異常画像の具体例である。例えば、出力画像に小さな汚れ３０２が付着してしまうゴミ問題３０１、画像の縦方向または横方向に線３０４が入ってしまうスジ問題３０３、画像全体に点状、線状の異常３０６が視認されるムラ問題３０５、がある。さらには非図示の色味に関する色問題、主に細線などで発生する定着器の熱によるトナー飛散による飛び散り問題、意図しないトナーが出力画像に付着する汚れ問題、ゴーストと呼ばれる用紙上部の印字内容が用紙下部に影響してしまう問題もある。また、直線がゆがんでしまう幾何的な歪み問題や、トナー同士の印字位置がずれてしまう色ずれ問題などもある。以上は代表的な異常画像の一例だが、この他にも画像形成装置１００内部の様々な要因によってユーザーが適切ではないと感じる異常画像が発生する。適切ではないとは、ユーザーが出力を指示した画像データには含まれない画像や汚れが出力した画像に含まれていたり、出力を指示した画像データが元のデータとは異なる状態で出力されることを指す。
【００２３】
画像診断装置１１０の画像解析部１１３で実行される画像解析手法について、解析に必要な画像診断用のチャートの例と共に説明する。図４に画像診断用のチャートの具体例を示す。図４（ａ）は全面一様な色で塗りつぶされたベタチャート４０１の一例であり、ゴミ問題３０１、スジ問題３０３やムラ問題３０５の解析に適している。
【００２４】
画像形成装置１００は非図示のドラムと現像器を有しており、ドラム上へ付着させたトナーを紙へ転写、定着することで出力物を生成している。一般的に、カラー機の画像形成装置１００では、このドラムをシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの色ごとに持っている。そのため、ベタチャート４０１は、異常画像が発生している色ごとについての画像診断用のチャートが必要となる。例えば、シアンの画像とマゼンタの画像に異常画像が発生していると判断されれば、シアンのベタチャート４０１とマゼンタのベタチャート４０１が必要となる。
【００２５】
また、ベタチャート４０１の濃度は、図に示した濃度だけではなく、異常画像を検出しやすい濃度域に合わせたものが必要となる。
【００２６】
検出しやすい濃度域について、具体的に説明する。
例えば、検出したい画像問題がムラ問題３０５の場合について説明する。ムラ問題が、トナー定着が正常に行われず、白抜けが生じているために生じている場合は、ベタチャート４０１の濃度が濃い方が好ましい。これは、白抜け部分と正常にトナーが定着された部分とのコントラストが大きくなり、ムラ問題３０５が確認しやすくなるためである。一方、ムラ問題が、孤立ドットの再現性のために生じている場合には、ベタチャート４０１の濃度が薄い方が好ましい。これは、濃度が薄い画像の方が、中間調処理により、孤立したドットが多く生じ、ムラ問題３０５が確認しやすくなるためである。
【００２７】
このように、検出したい画像問題の濃度に応じて、ベタチャート４０１の濃度は変更する必要がある。よって、このベタチャート４０１は、検出すべき全ての問題画像に対応する濃度を有する１枚のベタチャートあってもよいし、１枚で全ての濃度を対応できない場合はベタチャートを何枚かに分けてもよい。
【００２８】
また、特定の中間調処理でしか異常画像が再現しない場合もあるので、複数の中間調処理で作成したベタチャート４０１も必要になる。
【００２９】
図４（ｂ）は、前述した汚れ問題など印字プロセスに関わらない部分での異常画像を解析するための白紙チャート４０２である。白紙チャート４０２を出力した場合に、印字情報が含まれない（汚れがない）白紙が出力されない場合には、印字プロセス以外に何かしら問題があることになる。よって、出力された画像の性質にもとづき、異常画像の解析をすることが可能となる。
【００３０】
図４（ｃ）のは前述した飛び散りや幾何的な歪みや色ずれ問題などを検出するための細線を描画した細線チャート４０３の一例である。細線に限らず、小さな文字や、細かい描画特有の問題を解析できるチャートであればよく、細線チャート４０３はこの限りではない。
【００３１】
図４（ｄ）は前述した色問題の解析に用いる色パッチチャート４０４の一例である。パッチ４０５は単色のパッチや混色のパッチを必要に応じて並べたものである。縦方向や横方向の色の一様性を解析したい場合には、同じ色のパッチ４０５を縦または横方向に並べる必要がある。パッチの色は、解析したい色問題の色域に応じて変える必要があり、様々な色問題に対応をするためには、パッチの色域が異なる複数のチャートが必要となる。
【００３２】
図４（ｅ）は前述したゴースト呼ばれる問題を検出するためのゴーストチャート４０６の一例である。ゴーストは用紙上部の印字内容が、用紙下部の画像濃度に影響を及ぼすものである。ゴーストチャート４０６は、上部に濃度を変えたパッチを配置し、下部にベタ部を配置した形状となっている。ゴーストが発生した場合には、出力されたゴーストチャート４０６のベタ部にパッチ形状の濃度段差が生じる。ゴーストは、色ごとに発生し、中間調処理に応じて影響が異なるため、すべてのゴーストに対処するためには、ゴーストチャート４０６は色ごと・中間調処理ごとに必要となる。
【００３３】
ベタチャート４０１および白紙チャート４０２を用いた解析では、全面一様な画像中に、周囲と特徴量の異なる箇所があるか否かの判定が必要である。例えば、信号値の変化を用いて解析したり、周波数解析によって直流成分以外の成分が検出されるか否かを解析したりする方法が考えられる。細線チャート４０３を用いた解析では、細線の回りに飛び散りやにじみや歪みや色ずれがないか否かの判定が必要である。例えば、解析したい細線付近をミクロに見て、正常時と異常画像発生との差を判定する。
【００３４】
エッジ検出や、従来から、コピーで黒文字を高品位に出力するために用いられている、文字領域を検出するための文字判定処理などを用いて細線領域を検出する。そして細線領域のエッジのなまり具合やエッジ付近の紙白にトナーが飛び散った事による紙白との色の変化やエッジの歪みやエッジの色づきなどを解析する方法が考えられる。色パッチチャート４０４の解析ではまず、各パッチ４０５のデータを取得する。通常、パッチ４０５内の小領域の画素値を平均化してパッチの値とする。抽出した値を用いて、正常時と異常画像発生時の差を解析したり、画像内に同じ色のパッチ４０５を配置している場合には、それらのパッチ４０５を比較して面内の一様性を解析したりする方法が考えられる。ゴーストチャート４０６の解析においては、チャート下部のベタ部を、チャート４０１やチャート４０２と同等の手法で解析を行い、パッチ形状の濃度段差の有無の解析を行う。以上はあくまで解析方法の一例であり、診断したい異常画像を適切に解析出来る方法であればよい。
【００３５】
以上で説明したように、画像診断装置１１０の画像解析部１１３は、画像解析に対して適切なチャートを適用することにより、異常画像の発生原因の特定を行う。実際に利用するチャートは画像形成装置１００が出力したものを利用する。以下に、画像形成装置１００におけるチャートの出力方法について説明する。
【００３６】
図５が本実施例の画像形成装置１００における処理の流れを表すフローであり、以下で詳細に説明する。本実施例を実現する不図示の制御プログラムは記憶部１０７に格納されており、ＲＡＭ１０６にロードされて、ＣＰＵ１０５によって実行されるものである。ここでは、画像形成装置１００に予め実装された画像解析モードをユーザーが実行し、手順に沿って作業を行う前提で説明する。
【００３７】
Ｓ５０１で、ＣＰＵ１０５の指示により、画像形成装置１００の制御部１０１が画像を生成して、モニタ１２０に異常が発生したと認識された画像のスキャンをユーザーに指示するための表示を行う。異常画像はユーザーが出力した出力画像で発生したものであるので、その実際の異常画像が発生した出力画像のスキャンをユーザーに指示する。
【００３８】
Ｓ５０２で、ＵＩ１０４からのユーザーの指示を受け、ＣＰＵ１０５は、制御部１０１を通して画像読み取り部１０８を制御し、異常画像が発生した出力画像のスキャンを行う。そして、制御部１０１は、スキャンした画像を記憶部１０７に保存し、スキャン画像をモニタ１２０に表示し、異常画像が発生した領域を、ＵＩ１０４を通して指定することをユーザーに求める。ユーザーはＵＩ１０４を通して、異常画像が発生した領域の指定を行う。領域の指定は、ＵＩ１０４を利用してユーザーがタッチパネルやマウスを利用することにより任意の閉曲線をモニタ１２０上に描画することにより指定してもよい。または、あらかじめモニタ１２０に表示されている枠の位置やサイズをユーザーが変更するようにしてもよい。または、ＵＩに示された画像の座標を指定することで、領域指定してもよい。
【００３９】
また、複数の領域を指定可能としてもよい。その際には、次ステップ以降の処理を領域ごとに実行すればよい。なお、領域の指定方法は上記に限らない。
【００４０】
Ｓ５０３において、制御部１０１は、記憶部１０７に保持されているスキャン画像から、Ｓ５０２にてユーザーが指定した領域を抽出し、その領域の画像特徴情報を取得する。ここでの画像特徴情報とは、異常画像の発生原因と考えられるもの推測するのに利用できる情報である。画像特徴情報の解析は、ＣＰＵ１０５が画像処理部１０３を利用してもよいし、ＣＰＵ１０５がＲＡＭ１０６上だけで行うものでもよい。
【００４１】
この画像特徴情報の解析は、画像診断装置１１０の画像解析部１１３における異常画像発生原因特定のための画像解析方法とは異なる。ここでの解析はチャート絞り込みに利用することが可能となる画像特徴情報の解析となる。よって、画像診断装置１１０で実施するような計算負荷が高い詳細な解析は必要とせず、画像形成装置１００で実施可能なものとなる。すなわち、異常画像の発生原因を最終的に判定するのではなく、可能性としてあげられるもの推測するために画像特徴情報を用いる。
【００４２】
画像特徴情報としては、指定された異常画像領域に含まれる画像の形成に用いられた中間調処理種、指定された異常画像領域に含まれる画像形成に用いられた色、指定された異常画像領域に含まれる画像における下地領域の割合がある。その他、画像特徴情報として、指定された異常画像領域に含まれる画像の文字・ライン割合、指定された異常画像領域に含まれる画像の画像に全体おける位置などが想定される。この出力画像のデジタルデータと、スキャン画像を比較することで、画像特徴情報を得てもよい。
【００４３】
画像特徴情報に中間調処理種を用いる場合、指定された異常画像領域に含まれる画像を形成するのに用いられた中間処理種がスクリーンか誤差拡散かを示す情報が画像特徴情報である。また、中間処理種がスクリーンであった場合には、そのスクリーン種が何であるかを示す情報が画像特徴情報である。
【００４４】
スクリーン種は、ユーザーが指定した異常画像領域について、周波数空間におけるピークとなる周波数と、画像処理部１０３が処理可能なスクリーンと周波数の関係より、判定が可能である。
【００４５】
画像特徴情報に色を用いる場合、異常画像領域がシアン・マゼンタ・イエロー・ブラックの単色で形成されるか、２次色形成されるか、それ以上の混色で形成されるか、画像形成に用いられるトナー色を示す情報が画像特徴情報である。これに加え異常画像領域がどのような濃度域や色域の領域で形成されるかを示す濃度・色域情報も画像特徴情報である。
【００４６】
画像特徴情報に下地領域割合を用いる場合、異常画像領域に含まれる画像の下地領域（一定濃度以下の領域）の割合を示す情報が画像特徴情報である。これは、異常画像領域に紙下地領域が含まれるかどうかを示す情報である。
【００４７】
画像特徴情報に文字・ライン割合を用いる場合、異常画像領域にて強いエッジが連続しており、文字やライン領域と推定される領域が異常画像領域に占める割合を示す情報が画像特徴情報である。
【００４８】
画像特徴情報に画像全体における位置を用いる場合、異常画像領域がスキャン画像全体の端部にあるか下部にあるかなどの異常画像領域の位置と異常画像の近隣オブジェクトの位置を示す情報が画像特徴情報である。近隣オブジェクトの位置を示す情報は、異常画像領域の周囲に類似した画像特徴（色など）を持つ領域があるか否かを示す情報である。これらの画像特徴情報の取得は、周波数解析や像域判定などの公知の画像特徴抽出技術を利用すればよい。
【００４９】
Ｓ５０４において、ＣＰＵ１０５は、Ｓ５０３で取得した画像特徴情報に応じて異常画像の発生原因を推測し、出力すべき解析用チャートの決定を行う。これにより、解析用のチャートの枚数を絞り込むことを目的とする。
【００５０】
まず、画像特徴情報として色を用いた場合の解析用チャートの決定方法について説明する。指定された異常画像領域が単色で形成される領域であった場合、その色のトナーで形成される画像に問題が発生する可能性が高いので、その単色のベタチャート４０１を解析用チャートとする。異常画像領域が、単一色の混色で構成されている場合、混色を構成するトナーの色ごとのベタチャート４０１を解析用チャートにする。異常画像領域が、複数色の混色で構成されている場合、色再現性自体に問題がある可能性もあるので、ベタチャート４０１に加えて、色パッチチャート４０４も解析用チャートにする。ベタチャート４０１の濃度や色パッチチャートの色パッチの色域は、濃度・色域情報を利用することにより決定する。
【００５１】
続いて、他の画像特徴情報を用いた場合の解析用チャートの決定方法について説明する。
【００５２】
まず、画像特徴情報として下地領域割合を用いた場合について説明する。指定された異常画像領域にて取得された下地領域割合が高い場合、異常画像領域に紙下地領域が含まれる可能性が高い。よって、汚れが付着するなど、出力画像に含まれるオブジェクトに関係なく異常画像が生じている可能性が高い。よって、白紙チャート４０２を解析用チャートに決定する。
【００５３】
次に、画像特徴情報として文字・ライン割合を用いる場合について説明する。指定された異常画像領域にて取得された文字・ライン割合が高い場合には、文字・ライン固有の異常画像が生じている可能性が高い。よって、細線チャート４０３を解析用チャートに決定する。
【００５４】
また、画像特徴量として画像全体における位置を用いる場合について説明する。
【００５５】
指定された異常画像領域が、スキャンして得た画像全体において画像端部にある場合、画像端部固有の異常画像が起きている可能性がある。よって、そのような問題に特化したチャートを解析用チャートに決定する。
たとえば、画像端部だけトナーの定着が正常に行われず、白抜けが生じてムラとなる場合がある。その際には、高濃度のベタチャート４０１が解析に適したチャートとなるので、そのチャートを解析用チャートとして決定する。
【００５６】
また、異常画像領域の周囲に類似した画像特徴を持つ領域がある場合、ゴーストが生じている可能性があるので、ゴーストチャート４０６を解析用チャートに決定する。ゴーストチャート４０６の色は、色に関する画像特徴情報を用いて決定する。
【００５７】
解析用チャートは、Ｓ５０３で取得した画像特徴情報が示す中間調処理種と同じ方法を利用して出力される。異常画像によっては、中間調処理の方法で見え方が異なる。よって、指定された異常画像領域の出力に用いられた中間調処理方法と同じものを解析用チャートの出力に用いることで、出力された解析用チャートにて、ユーザーの出力画像で起きた異常画像が再現する可能性が高まる。
【００５８】
Ｓ５０５において、ＣＰＵ１０５は、Ｓ５０５で決定された解析用チャートを生成して、制御部１０１を制御し、画像出力部１０９から出力する。複数の異常画像領域がユーザーに指定された場合には、Ｓ５０５で各領域から決定された解析用チャートを出力する。その際には、重複するチャートは除去して出力するようにする。
【００５９】
Ｓ５０６において、ＣＰＵ１０５は、制御部１０１で画像を生成し、モニタ１２０に、出力したチャートのスキャンをユーザーに指示するための表示を行う。
【００６０】
Ｓ５０７で、ＵＩ１０４からのユーザーの指示を受け、ＣＰＵ１０５が、制御部１０１を通して画像読み取り部１０８を制御し、出力された解析用チャート全てのスキャンを行う。そして、制御部１０１は、スキャンした画像を記憶部１０７に一旦保存し、その保存された画像をネットワーク１１９経由で画像診断装置１１０へ送信する。
【００６１】
以上が、本実施例の処理の流れを表すフローとなる。本フローにおけるＳ５０１〜Ｓ５０４の例を図６、図７を用いて説明する。図６（ａ）を、ユーザーが出力する画像のデジタルデータとする。図６（ａ）の画像を実際に用紙上に出力した場合、図６（ｂ）に示すような画像が出力されたとする。図６（ｂ）は、右側に黒い縦線が入っており、異常画像としてユーザーに認識される。ユーザーはこの異常画像を解決するために、画像診断を開始する。
【００６２】
Ｓ５０１における画像形成装置１００の指示に従い、ユーザーは、用紙に出力された図６（ｂ）の画像を画像読み取り部１０８に置く。Ｓ５０２において、画像形成装置１００は、図６（ｂ）の画像をスキャンする。そして、図６（ｂ）の画像をスキャンした結果であるプレビュー画像がモニタ１２０に表示される。この画面に表示されたプレビュー画像に対し異常画像領域が指定される。例えばＵＩ１０４を用いてモニタ１２０に表示されているスキャン画像に対して異常画像領域の指定を行う。この指定が行われた画像が図６（ｃ）で示されている画像である。図６（ｃ）の楕円で囲まれている領域が指定された異常画像領域である。Ｓ５０３において、画像形成装置１００は、図６（ｃ）に示される異常画像領域の画像を解析し、画像特徴情報を取得する。画像特徴情報に含まれる色の情報については、トナー色がブラックの単色であり、トナー濃度が高濃度であることが示される。また、画像特徴情報に含まれる下地領域割合については、紙白と推定される下地領域が多く含まれているため高いということが示される。なおこの割合は具体的な数値で示されてもよい。
【００６３】
また、画像特徴情報に含まれる文字・ライン割合については、連続した強いエッジが含まれているので高いということが示される。
【００６４】
また、画像特徴量に含まれる中間調処理種については、誤差拡散であることが示される。それ以外の画像特徴情報には、特に目立った特徴がない。Ｓ５０４において、画像形成装置１００はＳ５０３で取得された画像特徴情報に基づき、出力すべき解析用チャートを決定する。図６（ｃ）の異常画像領域に含まれる画像は、下地領域割合が高いので、図７（ａ）の白紙チャートを解析チャートに決定する。また、トナー色がブラックの単色であり、高濃度であったので、図７（ｂ）のブラックの単色の高濃度のベタチャートを解析用チャートチャートに決定する。そして、文字・ライン割合が高いので、図７（ｃ）の細線チャートを解析用チャートに決定する。これらすべての解析用チャートの中間調処理種は誤差拡散とする。
【００６５】
また、別の例について、図８、図９を用いて説明する。
【００６６】
図８（ａ）を、ユーザーが出力する画像のデジタルデータとする。この画像は上部の文字部も下部のベタ部も青色系の色で再現されている。図８（ａ）の画像を実際に用紙上に出力した場合、図８（ｂ）に示すような画像が出力されたとする。図８（ｂ）は、下部の青色系領域に異なる濃度の青色系領域が存在しており、異常画像としてユーザーに認識される。ユーザーは、この異常画像を解決するために、画像診断を開始する。
【００６７】
Ｓ５０１における画像形成装置１００の指示に従い、ユーザーは、用紙に出力された図８（ｂ）の画像を画像読み取り部１０８に置く。Ｓ５０２において、画像形成装置１００は、図８（ｂ）の画像をスキャンする。そして、図８（ｂ）の画像をスキャンした結果がモニタ１２０に表示される。この表示された画像に対し、異常画像領域が指定される。例えば、ＵＩ１０４を用いてモニタ１２０に表示されているスキャン画像に対して異常画像領域の指定を行う。図８（ｃ）の楕円で囲まれている領域がユーザーによって指定された異常画像領域である。Ｓ５０３において、画像形成装置１００は、図８（ｃ）に示される異常画像領域の画像を解析し、画像特徴情報を取得する。画像特徴情報に含まれる色の情報については、トナー色がシアンとマゼンタの混色であり、トナー濃度がシアンとマゼンタともに中濃度であることが示される。しかし、濃度や色味が異なる領域が存在するという情報が示される。
【００６８】
また、画像特徴情報に含まれる位置に関する画像特徴については、画像上部に同系色の領域があることが示される。
【００６９】
また、画像特徴情報に含まれる中間調処理種については、スクリーンであり、ある特定の線数となっていることが示される。それ以外の画像特徴情報には、特に目立った特徴がない。
【００７０】
Ｓ５０４において、画像形成装置１００はＳ５０３で取得された画像特徴情報に基づき、出力すべき解析用チャートを決定する。図８（ｃ）の異常画像領域に含まれる画像には、上部に同系色の領域があり、ゴーストが生じている可能性があるので、図９（ａ）ゴーストチャートを解析チャートに決定する。ゴーストチャートの出力色は、異常画像領域の色味と同じ色味にあわせる。
【００７１】
また、トナー色がシアン・マゼンタの混色であり、中濃度なので、図９（ｂ）のシアンの単色の中濃度のベタチャートと、図９（ｃ）のマゼンタの単色の中濃度のベタチャートを解析チャートに決定する。また、濃度や色味が異なる領域があるので、図９（ｄ）の青色系の色パッチを様々な濃度で出力した色パッチチャートを解析チャートに決定する。
【００７２】
これらすべての解析用チャートの中間調処理種はスクリーンとし、線数はＳ５０３で得た画像特徴と同じにする。
【００７３】
以上のように、実際に異常画像が生じたユーザー出力物の異常画像領域の画像特徴情報を利用することにより、出力すべき画像診断用チャートの枚数を絞り込んで少なく抑えることが可能となる。これにより、診断にかかるコスト（紙、トナーのコスト）を削減し、ユーザーがチャートをスキャンする手間を減らすことが可能となる。
【００７４】
また、実際の異常画像が生じた領域から取得された画像特徴情報を利用しているので、出力された解析用チャートにて異常画像が再現せず、画像診断が機能しない可能性も低減することが可能となる。
【００７５】
（実施例２）
ここでは前述の実施例１と異なる部分のみを説明する。本実施例では実施例１の処理に加えて、異常画像領域の幾何特性を利用して複数枚数に出力されるべき種類の解析用チャートを１枚の用紙に統合する。これにより、出力する解析用チャートの枚数をさらに少なくする。また、異常画像が発生した時の出力画像の出力条件や、ユーザーからの情報などの異常画像領域の画像特徴情報以外の追加情報に基づき、解析用チャートの枚数を絞り込む。これにより、出力するチャートの枚数をさらに少なくする。
【００７６】
図１０が本実施例の処理の画像形成装置１００における流れを表すフローであり、以下で詳細に説明する。本実施例を実現する不図示の制御プログラムは記憶部１０７に格納されており、ＲＡＭ１０６にロードされて、ＣＰＵ１０５によって実行されるものである。ここでは、画像形成装置１００に予め実装された画像解析モードをユーザーが実行し、手順に沿って作業を行う前提で説明する。
【００７７】
Ｓ１００１とＳ１００２は、実施例１のＳ５０１とＳ５０２と同様である。
【００７８】
Ｓ１００３において、ＣＰＵ１０５は、Ｓ５０３と同様に、記憶部１０７に保持されているスキャン画像からユーザーが指定した領域を抽出し、その領域から画像特徴情報を取得する。Ｓ１００３においては、Ｓ５０３の画像特徴情報に加えて、異常画像領域の幾何形状を取得する。幾何形状は、異常画像領域の縦方向の大きさ、横方向の大きさ、縦方向と横方向の比率、スキャン画像全体に占める割合などの幾何形状に関する情報である。
【００７９】
Ｓ１００４は、実施例１のＳ５０４と同様である。
【００８０】
Ｓ１００５において、ＣＰＵ１０５は、Ｓ１００３で取得した幾何形状を利用して、Ｓ１００４で決定された解析チャートの統合を行う。特定の幾何形状の場合には、複数の解析チャートを統合しても、異常画像を解析するのに問題がない。よって複数種類の解析チャートを統合する。異常画像領域の形状が縦方向に長く、縦筋であることが想定される場合、複数種類のベタチャートを統合する。例えば、図１１（ａ）に示すような横方向に短冊状になったチャートを解析用チャートとする。異常画像領域が縦方向であれば、統合された解析用チャートの個々の部分で異常画像が発生するはずであるため、このようなチャートにすることが可能となる。同様に、異常画像領域の形状が横方向に長く、横筋であることが想定される場合、複数種類のベタチャートを統合する。例えば、図１１（ｂ）のような縦方向に短冊状になったチャートを解析用チャートとする。
【００８１】
Ｓ１００６において、ＣＰＵ１０５は、Ｓ１００５で決定された解析用チャートについて、画像特徴情報以外の追加情報を利用した絞り込みを行う。画像特徴情報だけを用いて絞り込みを行うと、出力すべきチャートの種類が増えてしまう場合がある。例えば、画像特徴情報が示す中間調処理が、１つに絞り切れなくＮ種類の中間調処理を用いて異常画像が形成される可能性があると判断される場合がある。この場合は、中間調処理前の１枚の解析用チャートごとに中間調処理が異なるＮ種類の解析用チャートを出力する必要がある。
【００８２】
また、単色領域も、文字領域も、写真領域もあるような複雑な領域を異常画像領域と指定された場合にも、画像特徴情報が複数通り取得される可能性があるため、出力すべき解析用チャートが多数となってしまう可能性がある。よって、追加情報を利用した絞り込みを行うことで解析用チャートの枚数を減らす。
【００８３】
まず、中間調処理については、記憶部１０７に保持されている画像出力履歴の各種設定値から、利用されたであろう中間調処理を絞りこむ。この際に、記憶部１０７に出力した画像も保持されている場合には、ユーザーがスキャンさせた異常画像全体の画像特徴を利用して、記憶部１０７に保持されている画像の中から、異常画像に対応する画像を特定すればよい。そして、特定した画像と紐づけられた各種設定値を利用して、解析用チャートの絞り込みを行う。
【００８４】
また、ユーザーから追加情報を収集するようにしてもよい。ＵＩ１０４およびモニタ１２０を介して、問題が起きているトナーの色、問題の種類（汚れ、色ずれ、スジなど）などのユーザーが簡単に答えられる情報を収集する。このようにしてユーザーから入力された追加情報を利用して、出力すべき解析用チャートの色を絞るなどして、解析用チャートの絞り込みを行う。ユーザーから追加情報を収集することにより、ユーザーの負荷が増えてしまうので、この処理は、出力すべき解析用チャートの枚数が一定の閾値を超えた場合に行うようにしてもよい。Ｓ１００７〜Ｓ１００９は、実施例１のＳ５０５〜Ｓ５０７と同様である。ただし、Ｓ１００７で出力する解析用チャートは、Ｓ１００６で最終的に決定された解析用チャートである。
【００８５】
以上が、本実施例の処理の流れを表すフローとなる。異常画像領域の幾何形状を考慮して、複数種類の解析用チャートを統合し、画像特徴情報以外の追加情報を利用してチャートをさらに絞り込む。これにより、さらに解析用チャートの出力枚数を減らすことが可能となる。
【００８６】
これにより、さらに、診断にかかるコスト（紙、トナーのコスト）を削減し、ユーザーが解析チャートをスキャンする手間を減らすことが可能となる。
【００８７】
（その他の実施例）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施例の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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１０】
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【図１１】
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【図９】
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