(57)【要約】【課題】  経済性が良好で、オペレータの負担も軽減でき、かつキャリブレーション精度を向上させることができる装置、システムおよび方法を提供する。【解決手段】  画像形成装置は、キャリブレーションを実行可能な装置とされ、少なくとも２つの方法により形成された各画像の画像出力特性を検出する少なくとも２つの検出手段９０、９１と、検出手段９０により検出された画像出力特性の検出結果に基づき、キャリブレーションに使用するための補正パラメータを算出する算出手段９２と、算出手段９２により算出された補正パラメータを用いてキャリブレーションを実行している間に検出手段９１により検出された画像出力特性の検出結果を、基準検出データとして記憶する記憶手段９３と、検出手段９１により検出された画像出力特性の検出結果に基づいてキャリブレーションを実行する際、当該検出結果と記憶手段９３に記憶された基準検出データとを用いて補正パラメータを補正する補正手段９４とを含む。【選択図】  図３１
2015055733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
キャリブレーションを実行可能な画像形成装置であって、
少なくとも２つの方法により形成された各画像の画像出力特性を検出する少なくとも２つの検出手段と、
前記少なくとも２つの検出手段のうちの第１検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づき、キャリブレーションに使用するための補正パラメータを算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記補正パラメータを用いてキャリブレーションを実行している間に前記少なくとも２つの検出手段のうちの第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果を、基準検出データとして記憶する記憶手段と、
前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づいてキャリブレーションを実行する際、当該検出結果と前記記憶手段に記憶された前記基準検出データとを用いて前記補正パラメータを補正する補正手段とを含む、画像形成装置。
【請求項２】
前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づいてキャリブレーションを実行する際、前記補正パラメータの特性を検出するキャリブレーション情報検出手段と、
前記キャリブレーション情報検出手段により検出された特性の検出結果と、前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果と、前記記憶手段に記憶された前記基準検出データとを用いて、前記補正パラメータに対する補正量を、画像の出力レベル毎に調整する補正量調整手段とを含む、請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項３】
前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に応じて、前記第１検出手段に画像出力特性の検出を実行させ、前記算出手段に補正パラメータを算出させ、キャリブレーションを実行させるように要求するシステム制御手段をさらに含む、請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項４】
前記第１検出手段および前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づいて２つのキャリブレーションが一定期間内に実行された場合、当該第１検出手段および当該第２検出手段により検出された２つの検出結果を、キャリブレーション履歴情報として記憶するキャリブレーション履歴情報記憶手段と、
前記キャリブレーション履歴情報記憶手段に記憶された前記キャリブレーション履歴情報と、前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果と、前記記憶手段に記憶された前記基準検出データとを用いて、前記補正パラメータに対する補正量を、画像の出力レベル毎に調整する補正量調整手段とを含む、請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項５】
設定された画像出力条件に従って画像形成を行い、画像を出力する画像形成部の当該画像出力条件を検出する画像出力条件検出手段と、前記第１検出手段および前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果と前記画像出力条件とを、キャリブレーション履歴情報として記憶するキャリブレーション履歴情報記憶手段と、
前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づいてキャリブレーションを実行する際、前記キャリブレーション履歴情報記憶手段に記憶された前記キャリブレーション履歴情報と、当該第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果と、前記記憶手段に記憶された前記基準検出データとを用いて、前記補正パラメータに対する補正量を、画像の出力レベル毎に調整する補正量調整手段とを含む、請求項１に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記補正量調整手段は、前記キャリブレーション履歴情報記憶手段に記憶された前記キャリブレーション履歴情報を用いて、前記画像出力条件毎に標準偏差を算出し、算出した当該標準偏差に応じて、前記出力レベル毎に前記補正量を調整する、請求項５に記載の画像形成装置。
【請求項７】
前記画像出力条件検出手段により検出される前記画像出力条件は、少なくとも画像形成を行う記録媒体の種類を含む、請求項５または６に記載の画像形成装置。
【請求項８】
キャリブレーションを実行可能な画像形成システムであって、
少なくとも２つの方法により形成された各画像の画像出力特性を検出する少なくとも２つの検出手段と、
前記少なくとも２つの検出手段のうちの第１検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づき、キャリブレーションに使用するための補正パラメータを算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された前記補正パラメータを用いてキャリブレーションを実行している間に前記少なくとも２つの検出手段のうちの第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果を、基準検出データとして記憶する記憶手段と、
前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づいてキャリブレーションを実行する際、当該検出結果と前記記憶手段に記憶された前記基準検出データとを用いて前記補正パラメータを補正する補正手段とを含む、画像形成システム。
【請求項９】
画像形成装置においてキャリブレーションを実行する方法であって、
少なくとも２つの方法のうちの１つにより形成された画像の画像出力特性を、第１検出手段により検出するステップと、
前記第１検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づき、キャリブレーションに使用するための補正パラメータを算出手段により算出するステップと、
前記算出手段により算出された前記補正パラメータを用いてキャリブレーションを実行している間に第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果を、記憶手段に基準検出データとして記憶するステップと、
前記第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づいてキャリブレーションを実行する際、当該検出結果と前記記憶手段に記憶された前記基準検出データとを用いて補正手段により前記補正パラメータを補正するステップとを含む、キャリブレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、キャリブレーションを実行可能な画像形成装置、画像形成システムおよびそのキャリブレーション方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラープリンタやＭＦＰ(Multi Function Peripheral)等の画像形成装置が長時間使用され続けると、用紙に形成される画像濃度の変化に伴い、色データと出力色の対応関係が変化してしまうことがある。そこで、キャリブレーションと呼ばれる補正処理を実施し、適切な出力色になるように補正している。
【０００３】
キャリブレーションとしては、濃度が一様なパッチ画像を用紙等に形成し、パッチ画像の濃度を測定して目標値と比較し、比較結果に基づき、画像を形成するための各種条件や出力ガンマ変換特性を調整する技術が知られている（例えば、特許文献１、２参照）。この技術では、用紙のほか、感光体ドラムや中間転写ベルト等の像担持体も、パッチ画像を形成するために用いられている。また、所望の記録媒体についてのキャリブレーションを他の種類の記録媒体を用いて実行する技術も知られている（例えば、特許文献３参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の用紙にパッチ画像を形成し、スキャナや測色計で測定して各種条件等を調整する技術では、キャリブレーション直後は比較的高精度で出力特性を補正することができる。しかしながら、高精度に色出力を管理するためには、頻繁に用紙への画像形成やスキャナ等による測定を実施しなければならず、経済性が悪く、オペレータに負担がかかるという問題があった。
【０００５】
感光体ドラムや中間転写ベルト等の像担持体上にパッチ画像を形成し、トナー量を検出することにより濃度を測定する技術では、作像エンジンの出力濃度変動を比較的容易に補正することができる。しかしながら、画像形成条件によっては、中間転写ベルト以降の定着ユニット等でばらつきが生じる場合があり、キャリブレーション精度が低いという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑み、キャリブレーションを実行可能な画像形成装置であって、少なくとも２つの方法により形成された各画像の画像出力特性を検出する少なくとも２つの検出手段と、少なくとも２つの検出手段のうちの第１検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づき、キャリブレーションに使用するための補正パラメータを算出する算出手段と、算出手段により算出された補正パラメータを用いてキャリブレーションを実行している間に少なくとも２つの検出手段のうちの第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果を、基準検出データとして記憶する記憶手段と、第２検出手段により検出された画像出力特性の検出結果に基づきキャリブレーションを実行する際、当該検出結果と記憶手段に記憶された基準検出データとを用いて、補正パラメータを補正する補正手段とを含む、画像形成装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、経済性が良好となり、オペレータの負担も軽減でき、かつキャリブレーション精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態の画像形成装置の全体構成図。
【図２】第１画像データ処理装置の機能ブロック図。
【図３】第２画像データ処理装置の機能ブロック図。
【図４】プロッタ装置の一例としてのカラープリンタの構成例を示した図。
【図５】プロッタ装置の制御部の構成およびその制御部により制御される装置を例示した図。
【図６】中間転写ベルト上に形成されるパターンブロックの一例を示した図。
【図７】画像形成部の配置構成を例示した図。
【図８】中間転写ベルトの振動やうねりを防止するための構成を説明する図。
【図９】制御部において画像濃度を検出する処理の流れを例示したフローチャート。
【図１０】用紙上に形成されるパターンの一例を示した図。
【図１１】ＡＣＣにおけるエンジンＲａｗγ特性の算出方法について説明する図。
【図１２】ＡＣＣターゲットの算出方法について説明する図。
【図１３】高濃度部の補正を説明する図。
【図１４】ベースγ制御点の算出方法について説明する図。
【図１５】γテーブルの作成方法について説明する図。
【図１６】ＩＢＡＣＣパターン基準読取値の三次スプライン補間を説明する図。
【図１７】ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点の算出方法について説明する図。
【図１８】パターン読取値変動特性の算出方法について説明する図。
【図１９】逆引エンジンＲａｗγ読取参照点の算出方法について説明する図。
【図２０】逆引エンジンＲａｗγ出力参照点の算出方法について説明する図。
【図２１】逆引エンジンＲａｗγ特性の算出方法について説明する図。
【図２２】パターン読取変動値の算出方法について説明する図。
【図２３】予測エンジンＲａｗγ特性の算出方法について説明する図。
【図２４】ＩＢＡＣＣ検出値からエンジンＲａｗγ特性の変動予測について説明する図。
【図２５】仮想ベースγ制御点の算出方法について説明する図。
【図２６】制御点差分データの算出方法について説明する図。
【図２７】出力特性合成用γ制御点の算出方法について説明する図。
【図２８】ＡＣＣによるベースγ特性を説明する図。
【図２９】γ特性合成について説明する図。
【図３０】キャリブレーション対象の差分履歴情報を例示した図。
【図３１】本実施形態の画像形成装置の構成例を示した図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、本実施形態の画像形成装置の全体構成図である。画像形成装置は、図１に示す各装置を、１つの装置内に備えている。しかしながら、これらの各装置は、複数の装置内に分散して設けられていてもよく、この場合、画像形成システムとして提供することができる。なお、複数の装置内に分散して設けられる場合、複数の装置は、ケーブルやネットワークにより互いに通信可能に接続される。
【００１０】
この画像形成装置は、電話回線１０を介してファックス装置１１と接続され、ネットワーク１２を介してＰＣ１３と接続されている。ファックス装置１１は、この画像形成装置やＰＣ１３との間でファックス送受信を行う。ＰＣ１３は、画像形成装置に対して印刷データを送信して印刷を実行させる。ここでは、画像形成装置は、ファックス装置１１とＰＣ１３とに接続されているが、サーバ等のその他の機器と接続されていてもよい。また、他の画像形成装置と接続されていてもよい。
【００１１】
画像形成装置は、読取装置２０、第１画像データ処理装置２１、バス制御装置２２、第２画像データ処理装置２３、ＨＤＤ２４、ＣＰＵ２５、メモリ２６、プロッタＩ／Ｆ２７、プロッタ装置２８を備えている。また、画像形成装置は、操作表示装置２９、回線Ｉ／Ｆ３０、外部装置Ｉ／Ｆ３１、ＳＢ(South Bridge)３２、ＲＯＭ３３、拡張バス３４を備えている。
【００１２】
読取装置２０は、スキャナであり、光を出射する光源、ミラー、そのミラーにより反射された光を入射させ、電気信号に変換するＣＣＤ光電変換素子からなるラインセンサを備えている。また、読取装置２０は、ラインセンサにより変換された電気信号をデジタル画像データに変換するＡ／Ｄコンバータ、それらを駆動する駆動回路を備えている。この読取装置２０は、セットされた原稿等をスキャンし、得られた原稿等の濃淡情報から、例えばＲＧＢ各１０ビットのデジタル画像データを生成して出力する。
【００１３】
第１画像データ処理装置２１は、読取装置２０から出力されたＲＧＢ各１０ビットのデジタル画像データに対し、予め定めた特性に統一するための処理、例えば各色８ビットに変換する処理を施して出力する。バス制御装置２２は、画像形成装置内で必要な画像データや制御コマンド等の各種データのやり取りを行うデータバスの制御装置である。バス制御装置２２は、複数種のバス規格間のブリッジ機能も有する。第２画像データ処理装置２３は、第１画像データ処理装置２１により予め定めた特性に統一された画像データとそれに付帯する付帯情報に対し、ユーザから指定された出力先に適した画像処理を施して出力する。第１画像データ処理装置２１および第２画像データ処理装置２３が備える詳細な機能構成については後述する。
【００１４】
ＨＤＤ２４は、主に、画像データおよびその付帯情報を記憶する。付帯情報は、例えば、デコードされた像域分離信号である。ＣＰＵ２５は、画像形成装置全体を制御する。メモリ２６は、ＣＰＵ２５が画像形成装置の制御を行う際に使用するプログラムやデータを一時的に記憶する。プロッタＩ／Ｆ２７は、ＣＰＵ２５により送られてくる画像データをプロッタ装置２８の専用Ｉ／Ｆに出力するバスブリッジ処理を行う。プロッタ装置２８は、画像データを受け取ると、例えば、レーザ光を用いた電子写真プロセスを使用し、受け取った画像データを用紙に印刷出力する。
【００１５】
操作表示装置２９は、画像形成装置とユーザのインタフェースを行い、表示装置とキースイッチとから構成される。表示装置は、各種状態や操作方法等を表示し、キースイッチは、ユーザからの入力を受け付ける。回線Ｉ／Ｆ３０は、電話回線１０を介してファックス装置１１と画像データのやりとりを行う。外部装置Ｉ／Ｆ３１は、ＰＣ１３等の外部装置と各種データのやりとりを行う。
【００１６】
ＳＢ３２は、ＲＯＭ３３と拡張バス３４との間をブリッジ（橋渡し）する。ＲＯＭ３３は、画像形成装置の制御を行うプログラムや画像形成装置を起動するためのブートプログラム等を記憶する。拡張バス３４は、ＣＰＵ２５と、操作表示装置２９、回線Ｉ／Ｆ３０、外部装置Ｉ／Ｆ３１、ＳＢ３２とを接続する。
【００１７】
図２を参照して、第１画像データ処理装置２１の機能構成について説明する。第１画像データ処理装置２１は、スキャナ補正処理部４０、γ変換部４１、フィルタ処理部４２、色変換部４３、像域分離部４４、分離デコード部４５、変倍処理部４６を含んで構成される。スキャナ補正処理部４０は、読取装置２０から出力された画像データに対し、シェーディング補正等の読取装置２０の機構上発生する読み取りムラ等を補正する。
【００１８】
γ変換部４１は、読取装置２０から出力された画像データのγ特性を、予め定めた特性になるように変換する。γ特性は、読取装置２０が固有にもつγ値で、２．２等の値である。フィルタ処理部４２は、画像データの鮮鋭性を予め定めた特性に統一する。具体的には、基準チャートをスキャンしたとき、線数毎に対して、設定された画質モード毎に予め定めたＭＴＦ(Modulation Transfer Function)特性値になるように変換する。ＭＴＦ特性値は、スキャン対象物のコントラストをどの程度忠実に再現できるかを周波数特性で表現したものである。また、モアレを防止するため、読み取り画像の周波数特性を変えて、画像をくっきり滑らかにする。この処理は、像域分離部４４により生成された像域分離信号に基づくパラメータを用いて行われる。
【００１９】
色変換部４３は、一般に知られているｓＲＧＢやｏｐＲＧＢ等の予め定めた特性のＲＧＢ画像データ値に変換する。像域分離部４４は、その画像の特徴的な領域の抽出を行う。この像域分離部４４は、例えば一般的な印刷により形成されている網点部の抽出、文字等のエッジ部の抽出、その画像データの有彩、無彩の判定、背景画像が白であるかの白背景の判定等を行う。そして、像域分離部４４は、その処理結果から像域分離信号を生成し、フィルタ処理部４２および分離デコード部４５へその像域分離信号を入力する。
【００２０】
分離デコード部４５は、設定された画質モードに応じて、黒文字や色文字、白地や非白地等の属性情報にデコードして変倍処理部４６へ出力する。変倍処理部４６は、画像データのサイズ（解像度）を、プロッタ装置２８の再現性能に従ってサイズ変換を行う。
【００２１】
図３を参照して、第２画像データ処理装置２３の機能構成について説明する。第２画像データ処理装置２３は、フィルタ処理部５０、色変換部５１、パターン発生部５２、変倍処理部５３、γ補正部５４、階調処理部５５を含んで構成されている。フィルタ処理部５０は、設定された画質モードに応じてデコードされた像域分離信号に従って、画像データに対して鮮鋭化処理または平滑化処理を行う。例えば、文字原稿モードでは、文字をはっきり、くっきりさせるために鮮鋭化処理を行い、写真モードでは、滑らかに階調性を表現するために平滑化処理を行う。
【００２２】
色変換部５１は、変換されたＲＧＢ画像データ値を、プロッタ装置２８用の色空間であるＣＭＹＫ画像データ値に変換する。また、色変換部５１は、設定された画質モードに応じてデコードされた像域分離信号に従って最適な色調整を行う。パターン発生部５２は、予め設定されたキャリブレーション用の読み取り画像、すなわち読み取りパターンを出力する。
【００２３】
変倍処理部５３は、画像データのサイズを、プロッタ装置２８の再現性能に従ってサイズ変換を行う。γ補正部５４は、予めＣＰＵ２５により設定された配信用のγテーブルを用いてγ値の補正を行う。階調処理部５５は、指定されたスキャナ配信にて送受信される階調処理能力に従った階調数変換処理を行う。
【００２４】
図４を参照して、プロッタ装置２８の一例として、カラープリンタの構成を簡単に説明する。カラープリンタは、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）という各色に色分解された画像を形成するための各色に対応した感光体ドラム６０を並設したタンデム構造を有する電子写真方式のプリンタとされている。
【００２５】
各感光体ドラム６０の周囲には、感光体ドラム６０の回転に従って画像形成処理を行うための帯電装置６１、現像装置６２、一次転写ローラ６３、クリーニング装置６４が配置されている。また、各感光体ドラム６０の周囲には、図示しない除電装置も配置されている。各感光体ドラム６０は、帯電装置６１により帯電された後、光走査装置６５により書込が行われる。
【００２６】
光走査装置６５は、光源、カップリングレンズ、ｆθレンズ、トロイダルレンズ、ミラー、回転多面鏡等を備え、各色に対応した書き込み光を、各感光体ドラム６０に向けて出射させる。現像装置６２は、書き込み光により各感光体ドラム６０の表面に形成された静電潜像に各色のトナーを付着させ、現像を行う。一次転写ローラ６３は、中間転写ベルト６６に、現像により形成された各感光体ドラム６０上のトナー像を転写させる。クリーニング装置６４は、転写後に各感光体ドラム６０上に残ったトナーを除去し、除電装置は、各感光体ドラム６０を除電する。
【００２７】
カラープリンタは、二次転写ローラ６７、クリーニング装置６８、二次転写バックアップローラ６９、クリーニングバックアップローラ７０、テンションローラ７１を備えている。二次転写バックアップローラ６９、クリーニングバックアップローラ７０およびテンションローラ７１には、中間転写ベルト６６が掛け回される。中間転写ベルト６６は、二次転写バックアップローラ６９と二次転写ローラ６７とによって挟持され、二次転写ニップを構成する。中間転写ベルト６６に転写されたトナー像は、この二次転写ニップにより用紙に転写される。
【００２８】
転写後に中間転写ベルト６６上に残ったトナーは、クリーニング装置６８により除去される。クリーニングバックアップローラ７０およびテンションローラ７１は、中間転写ベルト６６に対する張力付勢手段としても機能する。このため、これらのローラには、バネ等の付勢手段が設けられている。
【００２９】
カラープリンタは、さらに、シート給送装置７２、給送ローラ７３、レジストローラ対７４、図示しないセンサ、定着装置７５、排紙ローラ７６、排紙トレイ、各色のトナーボトル７７を備えている。
【００３０】
シート給送装置７２は、用紙を積載した給紙カセットを有する。給送ローラ７３は、シート給送装置７２に設けられ、用紙の上面に当接し、一方に回転することにより用紙を１枚ずつ供給する。レジストローラ対７４は、シート給送装置７２から給送ローラ７３によって供給された用紙を、トナー像を転写するタイミングに合わせた所定のタイミングで二次転写ニップへ向けて搬送する。図示しないセンサは、用紙の先端がレジストローラ対７４に到達したことを検知する。
【００３１】
二次転写ニップによりトナー像が転写された用紙は、定着装置７５へ向けて搬送される。定着装置７５は、内部に熱源を備える定着ローラ７８と、定着ローラ７８に圧接された加圧ローラ７９とを備え、定着ローラ７８と加圧ローラ７９との間に用紙を通すことで、熱および圧力を加えて用紙にトナー像を定着させる。トナー像が定着された用紙は、排紙ローラ７６により排紙トレイへ排紙される。各色のトナーボトル７７は、現像装置６２へ各色のトナーを供給する。
【００３２】
図４に例示したプロッタ装置２８の制御部の構成およびその制御部により制御される装置を、図５に例示する。制御部８０は、ＣＰＵ２５、ＲＯＭ３３、メモリ２６としてのＲＡＭ８１を含んで構成される。ＲＯＭ３３は、画像形成に係るプログラムを記憶し、ＣＰＵ２５は、ＲＡＭ８１にそのプログラムを読み出し、実行する。
【００３３】
制御部８０には、光走査装置６５、シート給送装置７２や給送ローラ７３を含む給紙装置８２、レジストローラ対７４、転写装置８３、各色に対応した現像装置６２Ｙ、６２Ｍ、６２Ｃ、６２Ｋ、反射型フォトセンサ８４が接続されている。なお、転写装置８３は、一次転写ローラ６３、中間転写ベルト６６、二次転写ローラ６７等を含んで構成される。
【００３４】
反射型フォトセンサ８４は、転写装置８３が備える二次転写バックアップローラ６９と対向する位置に配置され、中間転写ベルト６６からの光反射率に応じた信号を出力する。反射型フォトセンサ８４としては、拡散光検出器または正反射光検出器であって、中間転写ベルト６６の表面での反射光量と、後述する基準パターン像からの反射光量との差を充分な出力値として得ることができるものが用いられる。これらの検出器のうち、拡散光検出器は、カラートナーの高濃度部を検知することが可能な点で望ましい。
【００３５】
制御部８０は、画像形成装置の主電源投入時、所定時間経過した後の待機時、所定枚数以上印刷出力した後の待機時等、所定のタイミングで現像装置６２での像形成性能、すなわち画像濃度等の作像性能を試験する。このため、制御部８０は、所定のタイミングになると、最初に各感光体ドラム６０を回転させ、各帯電装置を制御し、各感光体ドラム６０を帯電させる。
【００３６】
制御部８０は、光走査装置６５を制御し、書き込み光であるレーザ光を各感光体ドラム６０に向けて出射させ、基準パターン像用の静電潜像を形成させる。そして、制御部８０は、各現像装置６２を制御し、現像を行い、各色の基準パターン像を形成させる。制御部８０は、転写装置８３を制御し、中間転写ベルト６６上に各色の基準パターン像により構成されるパターンブロックを形成させる。
【００３７】
ここで、図６に中間転写ベルト６６上に形成されるパターンブロックの一例を示す。パターンブロックは、矩形からなる各色の基準パターン像を、互いに重なり合わないように一定間隔で離間して形成することにより形成される。中間転写ベルト６６の移動方向を、矢線Ａ１で示す方向とすると、各色の基準パターン像ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫは、例えば、矢線Ａ１に向けた長さ１５ｍｍ、離間する長さ５ｍｍとして一列に並ぶように形成される。すると、中間転写ベルト６６上において各色の基準パターン像により構成される１つのパターンブロックが占有する長さＬ１は、４つの基準パターン像と３つの隙間によって７５ｍｍとなる。
【００３８】
図７に示す画像形成部を参照すると、感光体ドラム６０の設置ピッチＬ２は１００ｍｍに設定されており、１つのパターンブロックが占有する長さＬ１は、このＬ２より短くなっている。このため、基準パターン像間に隙間を設け、それぞれの端部が互いに重なり合わないように転写することができる。
【００３９】
また、最終色の基準パターン像を形成するために使用される感光体ドラム６０が中間転写ベルト６６に接触している位置からテンションローラ７１の展回位置までの距離と、その展回位置から二次転写ニップまでの距離はいずれもＬ３で、７５ｍｍとされている。このため、その感光体ドラム６０から二次転写ニップまでの距離は約１５０ｍｍであり、Ｌ１はこの１５０ｍｍより短い。このことから、基準パターン像間に隙間を設け、それぞれの端部が互いに重なり合わないように転写することができる。
【００４０】
中間転写ベルト６６上に形成されたパターンブロック中の各基準パターン像は、中間転写ベルト６６の矢線Ａ１で示される方向への移動に伴い、二次転写ローラ６７の後流側に配置された反射型フォトセンサ８４と対向した位置となる。このとき、反射型フォトセンサ８４は、各基準パターン像へ光を出射し、反射した光の光反射量を検出し、電気信号として制御部８０へ出力する。制御部８０は、反射型フォトセンサ８４から順次入力される電気信号に基づき、各基準パターン像の光反射率を計算し、濃度パターンデータとしてＲＡＭ８１に記憶していく。反射型フォトセンサ８４を通過したパターンブロックは、クリーニング装置６８により除去される。
【００４１】
制御部８０は、パターンブロックとして形成されている基準パターン像の検出に際して、二次転写ローラ６７の中間転写ベルト６６への接離動作を制御することが可能となっている。二次転写ローラ６７は、基準パターン像の検出に際し、中間転写ベルト６６から離間される。そして、二次転写ローラ６７は、パターンブロックの最終の基準パターン像が反射型フォトセンサ８４と対向した位置を通過した後、中間転写ベルト６６に再接触されるように設定されている。
【００４２】
これは、二次転写ローラ６７の接離動作により中間転写ベルト６６が衝撃を受け、振動やうねりを生じるためで、その対向した位置を通過する前に再接触すると、この振動やうねりにより検出誤差が大きくなってしまうからである。このように反射型フォトセンサ８４と対向した位置を通過した後に再接触するように設定することで、パターンブロック内での基準パターン像の濃度検出の精度を高めることができる。
【００４３】
反射型フォトセンサ８４と対向した位置を通過した後に再接触する構成では、光反射量を検出するための検出時間が長くなってしまう。この検出時間を短くするには、反射型フォトセンサ８４を出来るだけ二次転写ローラ６７に近い位置に配置することが望ましい。なお、反射型フォトセンサ８４は、二次転写ローラ６７の前流側に配置することも可能であるが、二次転写ローラ６７が離間する際の衝撃の影響が中間転写ベルト６６に及びやすく、反射型フォトセンサ８４での検出誤差が顕著となるため、後流側が望ましい。
【００４４】
また、中間転写ベルト６６に生じる振動やうねりは、中間転写ベルト６６の展張部分で発生しやすいことから、反射型フォトセンサ８４は、この展張部分以外に配置することが望ましい。例えば、二次転写バックアップローラ６９とクリーニングバックアップローラ７０の中間位置における中間転写ベルト６６は、最も振動やうねりが大きくなる。
【００４５】
図８を参照すると、中間転写ベルト６６は、点Ａにおいて二次転写バックアップローラ６９と接触し、点Ｂにおいて離間している。点Ａから点Ｂまでの二次転写バックアップローラ６９に対する中間転写ベルト６６の巻き付け角Ｃは９０°以上に設定されている。このため、反射型フォトセンサ８４の配置位置は、二次転写ローラ６７の後流側である点Ｂを中心とし、二次転写バックアップローラ６９の半径ｒに相当する距離を加減したＢ−ｒからＢ＋ｒまでの範囲内の任意の位置として決定することができる。なお、Ｂ＋ｒの位置にすると、中間転写ベルト６６の展張部分となってしまうが、点Ｂからの距離が短いので、充分に検出誤差を小さくすることができる。
【００４６】
基準パターン像の画像濃度を検出する処理の流れを、図９を参照しながら詳細に説明する。画像形成動作が指令されると、ステップ９００からこの処理を開始し、画像形成プロセスにおける二次転写工程を実施するために、ステップ９０５では、二次転写ローラ６７が中間転写ベルト６６に接触し、ステップ９１０において、画像形成処理が実行される。画像形成処理では、各色のトナー像を形成し、それらを重畳した像を中間転写ベルト６６上に転写し、その後、用紙に転写および定着させ、排紙させる。
【００４７】
ステップ９１５では、画像形成処理の途中、例えば画像形成回数等をパラメータとして画像情報に基づくプロセス制御タイミングであるか否かを判断する。画像情報は、形成する各色の基準パターン像に関する情報で、その形状や色、その数等の情報を含む。プロセス制御タイミングは、キャリブレーションを実行するタイミングである。プロセス制御タイミングであると判断した場合、ステップ９２０へ進み、各色の基準パターン像からなるパターンブロックを中間転写ベルト６６上に形成する。
【００４８】
ステップ９２５では、パターンブロック内の先頭の基準パターン像が二次転写ローラ６７の前流側の所定位置まで移動したかどうかを判断する。この判断は、その所定位置に移動するまで繰り返される。移動したと判断した場合、ステップ９３０へ進み、二次転写ローラ６７を中間転写ベルト６６から離間させる。そして、ステップ９３５で、この状態において反射型フォトセンサ８４により各色の基準パターン像をすべて検出する。
【００４９】
ステップ９４０では、ステップ９３５の検出結果に基づき、制御部８０がプロセス制御、すなわちキャリブレーションを実行する。ステップ９４５では、プロセス制御が完了すると、二次転写ローラ６７を中間転写ベルト６６に再接触させる。二次転写ローラ６７の再接触させる時期は、反射型フォトセンサ８４に対向した位置を、全ての色の基準パターン像が通過した直後である。
【００５０】
ステップ９１５においてプロセス制御タイミングでないと判断した場合は、ステップ９５０において、二次転写ローラ６７がクリーニングされる。このクリーニング処理では、二次転写ローラ６７に対して転写工程時とは逆の電界を付与して二次転写ローラ６７に付着しているトナーを中間転写ベルト６６側に転移させ、中間転写ベルト６６のクリーニング装置６８により転移したトナーを除去する。
【００５１】
二次転写ローラ６７が中間転写ベルト６６に接触すると、または、二次転写ローラ６７がクリーニングされた後、ステップ９５５において、引き続き画像形成処理を実行する画像の有無を判断する。画像形成処理を実行する画像が有る場合、ステップ９１０に戻り、再び画像形成処理を実行する。一方、画像形成処理を実行する画像がない場合、ステップ９６０へ進み、二次転写ローラ６７を中間転写ベルト６６から離間させ、待機状態となり、ステップ９６５でこの処理を終了する。
【００５２】
ここまで、画像形成装置の構成や、画像形成装置により実行される画像形成処理について詳細に説明してきた。以下、画像形成装置におけるキャリブレーション動作について詳細に説明する。この画像形成装置は、少なくとも２つの方法によりテストパターンを形成し、それを検出し、その検出結果に基づきキャリブレーションを実行する。まず、その１つの方法として、実際に用紙に画像形成したテストパターンを、１つの検出手段としての読取装置２０により読み取り、その読取値を用いてキャリブレーションを行う方法（ＡＣＣ）について説明する。
【００５３】
ＡＣＣでは、実際に用紙に画像形成されたテストパターンを読取装置２０により読み取り、その読取値を用いて出力γ変換特性を調整する。すなわち、ＡＣＣでは、その読取値に基づき、キャリブレーションに使用するための補正パラメータ（出力特性補正パラメータ）を算出し、その算出された出力特性補正パラメータを用いてキャリブレーションを実行する。これにより、長時間使用による画像形成装置の画像出力濃度に変化があっても、適切な出力濃度に補正することができ、出力画像の色再現性を保持することができる。
【００５４】
ＡＣＣでは、図３に示した第２画像データ処理装置２３が備えるフィルタ処理部５０および色変換部５１は、特に変換は行わない。パターン発生部５２は、予め設定されたキャリブレーション用のテストパターンの画像データを出力する。テストパターンとしては、図１０に示すような１段目の白から１７段目の各原色までの階調を変化させた各色のパターンとすることができる。ここでは１７段目までとしているが、それより少なくてもよいし、多くてもよい。また、図１０では、写真用と文字用の２種類につき、各色の階調を変化させたパターンを形成しているが、１種類のみであってもよいし、３種類以上であってもよい。このため、パターン発生部５２は、その種類等の属性情報も画像データとともに出力する。
【００５５】
変倍処理部５３は、プロッタ装置２８において出力可能な解像度に応じて、その解像度の変換を行う。特に変換が必要ない場合は、変換を行わず、画像データはそのまま次のγ補正部５４へ送られる。γ補正部５４では、プロッタ装置２８の画像出力特性を補正することなく、そのまま画像データを出力する。階調処理部５５では、画像データとその属性情報とを受け取り、その属性情報に応じてプロッタ装置２８の階調処理能力に従った階調数変換処理を行う。
【００５６】
階調数変換された画像データは、プロッタ装置２８により画像形成のために使用される。プロッタ装置２８は、この画像データに基づき、印刷を実行し、図１０に示すようなキャリブレーション用のテストパターンとして出力する。読取装置２０は、この出力されたテストパターンが印刷された原稿を読み取り、例えばＲＧＢ各１０ビットの画像データとして出力する。第１画像データ処理装置２１は、その画像データに対し、ユーザの指示に応じて、予め定めた特性に統一する処理を施し、８ビットの統一ＲＧＢとして出力するか、読取装置２０の補正を施さない読取値（読取領域内のＲＧＢ各値の平均値）を出力するかを選択する。
【００５７】
第１画像データ処理装置２１により得られたＲＧＢの読取値を、制御部８０は、図１１に示すようなＡＣＣパターン出力値に対するＡＣＣ読取値として設定する。ＡＣＣパターン出力値は、プロッタ装置２８への書き込み値に相当し、ＡＣＣ読取値は、プロッタ装置２８の出力濃度に相当する。
【００５８】
ここでは、読取装置２０の補正を施さない読取値を出力することを選択した場合について説明する。この場合、制御部８０は、操作表示装置２９においてユーザが設定した用紙に対応するＣＭＹＫの色毎に、設定された目標値（目標濃度）であるＡＣＣターゲットを取得し、図１２に示すようなプロッタ装置２８の入出力特性データとして設定する。この入出力特性データは、第２画像データ処理装置２３が備える階調処理部５５において使用されるＣＭＹＫデータ（ＬＤデータ）を入力特性データとし、プロッタ装置２８の出力濃度（読取装置２０の読取値に換算）を出力特性データとしたものである。
【００５９】
プロッタ装置２８は、その作像条件に応じて高濃度部に変動が生じることから、高濃度部の補正が必要となる。ここで、作像条件としては、画像形成装置が動作している温度、湿度等の設置環境、光走査装置６５から出射する光の露光量、現像バイアス等の条件を挙げることができる。高濃度部は、高濃度部補正パラメータ（予め定められたＬＤデータに対するＯＮ／ＯＦＦ設定）から、ＡＣＣ追従性がＯＦＦになる最も低濃度の点と、その追従性がＯＦＦの最も高濃度の点とを取得し、その間の範囲として決定される。
【００６０】
図１３を参照して、高濃度部の補正値の算出方法の一例について説明する。図１３は、ＬＤデータとＡＣＣターゲットとの関係を示した図で、図１３中、白丸は、補正前のＡＣＣターゲット、黒丸は、最も濃度が高いトップ濃度のＡＣＣ読取値、白抜きの四角形は、算出された補正後のＡＣＣターゲットをそれぞれ示す。
【００６１】
まず、ＡＣＣ追従性がＯＦＦになる最も低濃度の点ref_maxと、その追従性がＯＦＦの最も高濃度の点ref_minとを探す。これらの間にある白丸で示したＡＣＣターゲットが補正対象のデータである。実際のプロッタ装置２８の出力濃度のうち最も高い濃度を、トップ濃度のＡＣＣ読取値det_minとして取得する。上記の間にある白丸で示した補正前のＡＣＣターゲットをX、補正後のＡＣＣターゲットをYとすると、下記式１により白抜きの四角形で示されるYの値を計算することができる。
【００６２】
【数１】
2015055733.tif 000003
【００６３】
得られた補正後のＡＣＣターゲットは、ＬＤデータと対応付けてテーブル化される。高濃度部補正パラメータは、操作表示装置２９においてユーザが設定した画像出力モードに応じて高濃度部の追従性が異なるため、切り替える必要がある。例えば、写真出力モードが設定された場合、高濃度部の階調性を重視した色再現になるように、追従性ＯＦＦの階調レベルが増加し、反対に、文字再現を重視した出力モードが選択された場合、追従性ＯＦＦの階調レベルが減少するようなパラメータ設定となる。
【００６４】
制御部８０は、ＡＣＣ読取値のうち、図１０に示した１段目の白色（地肌部）の読取値B_Detをそれぞれ取得する。そして、制御部８０は、下記式２に示すように、そのB_DetとＡＣＣターゲットにおける地肌部のデータAcc_T1との差分を取り、各ＡＣＣ読取値の補正値Cng_Acc_Tnを求める。なお、ｎは、図１０に示した段数に相当し、Acc_U_Crctは、地肌部の補正率で、予め定められた値（設計値）である。
【００６５】
【数２】
2015055733.tif 000004
【００６６】
上記式２により各ＡＣＣ読取値の補正値Cng_ACC_Tnを算出したところで、各ＡＣＣ読取値に算出した各補正値を加算し、各ＡＣＣ読取値の補正を行う。この補正は、全てのＡＣＣ読取値に対して行われる。
【００６７】
高濃度部の補正まで行ったＡＣＣターゲットを用い、制御点入力パラメータからターゲットデータを算出する。ここで、制御点入力パラメータは、高濃度部補正パラメータを作成する際の制御点における入力値である。制御点は、例えば、最小値０から最大値２５５までの範囲を１６分割した１６、３２、４８といった値とされる。まず、制御点入力パラメータが、ＬＤデータのどの点とどの点の間にあるかを検出する。検出された制御点入力パラメータとＬＤデータの関係は、下記式３のようなものとなる。なお、制御点入力パラメータAn、ＬＤデータLdnのｎは、何番目の制御点入力パラメータ、ＬＤデータであるかを示す。
【００６８】
【数３】
2015055733.tif 000005
【００６９】
上記式３のLdn-1とLdnに対するターゲットデータから線形補間式を求め、その線形補間式を用い、制御点入力パラメータに対するターゲットデータを算出する。ターゲットデータをAcc_Tn、補間後のターゲットデータをAcc_Tn’とし、ｎを何番目の制御点入力データであるかを示すものとすると、線形補間式は、下記式４で表すことができる。この線形補間式を用いることにより、制御点入力パラメータに対する補間後のターゲットデータを算出することができる。
【００７０】
【数４】
2015055733.tif 000006
【００７１】
次に、補間後のターゲットデータを用いて制御点入力パラメータからターゲットデータを算出する。まず、上記式４により算出したターゲットデータがＡＣＣ読取値のどの点とどの点の間にあるかを検出する。ここで、ターゲットデータをACC_Tn’、ＡＣＣ読取値をACC_Sm’とし、ｎを何番目の制御点入力パラメータであるかを示すものとし、ｍを何番目のＡＣＣ読取値であるかを示すものとする。すると、ターゲットデータとＡＣＣ読取値との関係は、下記式５に示すようなものとなる。
【００７２】
【数５】
2015055733.tif 000007
【００７３】
上記式５のAcc_Sm’-1とAcc_Sm’に対するＡＣＣパターン出力値から線形補間式を求め、その線形補間式を用い、ターゲットデータからＡＣＣパターン出力値を算出する。ＡＣＣパターン出力値をAcc_Pm、補間後のＡＣＣパターン出力値をAcc_Pm’とし、ｍを何番目のＡＣＣパターン出力値に対するパターンであるかを示すものとする。すると、上記線形補間式は、下記式６で表される。この線形補間式を用いて制御点入力パラメータに対するターゲットデータを算出する。
【００７４】
【数６】
2015055733.tif 000008
【００７５】
次に、図１４を参照して、ベースγ制御点出力データの算出方法について説明する。ベースγ制御点出力データ（以下、制御点出力データと略す。）は、図３に示した第２画像データ処理装置２３が備えるγ補正部５４に設定されるγテーブルを求めるために使用される。γテーブルは、例えばＣＭＹＫ用のエッジ用γテーブル、非エッジ用γテーブルとされ、γ補正部５４は、これらのγテーブルを用い、ＣＭＹＫ毎のテーブル変換を実施し、γ補正を行う。
【００７６】
上記式６で算出された補間後のＡＣＣパターン出力値Acc_Pm’は、図１４に示すように、リニアデータによるリニア特性によってそのまま制御点出力データとなる。このため、最終的な制御点パラメータは、（制御点入力パラメータ, 制御点出力データ）= (Am, Acc_Pm’)となる。
【００７７】
このようにして算出された制御点出力データを出力とし、制御点入力パラメータを入力として、その関係を示したものが、図１５である。図１５は、任意の制御点入力パラメータに対するベースγ制御点出力データをプロットすることにより得られるが、各データ間の値については、隣り合う制御点出力データを三次スプライン曲線により補間することで、その間の値を得ることができる。このようにして得られた各値を、入力値０から２５５に対する値として用い、ＬＵＴ（Look Up Table）を作成する。作成されたＬＵＴは、γ補正部５４にγテーブルとして設定され、γ補正部５４がγ補正を行う際に使用される。ここでは入力値を０から２５５としているが、これに限定されるものではない。なお、この処理は、制御部８０が備えるＣＰＵ２５がプログラムを実行し、出力特性を補正するための出力特性補正パラメータであるγテーブルを算出する算出手段として機能させることにより実現することができる。
【００７８】
これまで、ＡＣＣについて説明してきた。ここからは、像担持体上にテストパターンを形成し、そのテストパターンの濃度検出を行い、その濃度検出値に基づきキャリブレーションを行う方法（ＩＢＡＣＣ）について説明する。ＩＢＡＣＣは、電位制御（ベタ濃度制御）で補正しきれない濃度変動を、濃度検出結果として検出し、γ補正部５４へフィードバックすることにより補正を行い、画像品質（出力濃度の階調特性）を一定に維持することを目的とするものである。
【００７９】
読取装置２０を備えた画像形成装置では、濃度安定化を図る機能として、上記のＡＣＣがある。そして、像担持体上の濃度検出値によるキャリブレーションの一例として、中間転写ベルト６６といった像担持体上に階調パターンを形成し、その濃度を検出することによりキャリブレーションを行うＩＢＡＣＣがＡＣＣの補助的な機能として設けられている。このＩＢＡＣＣをＡＣＣの補助的な補正機能として使用する場合、ＡＣＣを実行する際、プロセス制御時に実行されるＩＢＡＣＣによるγテーブルの補正が無効になるようにリセットされると同時に、ＩＢＡＣＣパターン基準読取値の取得が行われる。このＩＢＡＣＣパターン基準読取値は、もう１つの検出手段としての図５に示した反射型フォトセンサ８４により濃度検出値として検出、取得される。
【００８０】
ＩＢＡＣＣによるγテーブルの補正の有効または無効を判断する制御因子として、ＩＢＡＣＣ特性合成有効フラグを設け、そのフラグとＩＢＡＣＣパターン基準読取値を使用する。ＩＢＡＣＣ特性合成有効フラグがＦＡＬＳＥである場合、γテーブルを補正するためのＩＢＡＣＣ補正テーブルの合成が無効であることを表し、ＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点＝制御点入力としてリニア特性をＮＶＲＡＭ等に記憶し、制御を終了する。このとき、ＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点をリニアにすることで、ＩＢＡＣＣ補正テーブルを合成したとしても、実質的にＩＢＡＣＣ補正は実施されない。
【００８１】
ＩＢＡＣＣパターン基準読取値がＮＧである場合、ＡＣＣ実施時のプロセス制御（プロコン）、ＩＢＡＣＣにおけるパターン読み取り、ＡＣＣが異常であることを示すため、ＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点＝制御点入力としてリニア特性をＮＶＲＡＭ等に記憶する。そして、この制御を終了する。ＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点をリニアにすることで、ＩＢＡＣＣ補正テーブルを合成したとしても、実質的にＩＢＡＣＣ補正は反映されない。
【００８２】
ＩＢＡＣＣパターン基準読取値がＮＧ値、すなわちすべてが０でない場合、ＡＣＣ実施時のプロコン、ＩＢＡＣＣパターン読み取り、ＡＣＣが正常であることを示すため、以下に説明する処理を実行する。
【００８３】
この処理として、まず、ＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性を算出する。ＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性は、後述する逆引エンジンＲａｗγ特性から予測エンジンＲａｗγ特性を算出する際に用いられる。逆引きエンジンＲａｗγ特性および予測エンジンＲａｗγ特性は、ＡＣＣパターン出力値の個数分の特性点が存在する。このため、ＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性も、それと同じ個数分の特性点をもつ必要がある。このことから、ＡＣＣパターン出力値に対応するＩＢＡＣＣパターン基準読取値（ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点）を下記の手順に従って算出する。
【００８４】
ＩＢＡＣＣパターン出力値、ＩＢＡＣＣパターン基準読取値、ＡＣＣパターン出力値を用いて、ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点を算出する。ここで、ＩＢＡＣＣパターン出力値IBAccPatOut[IPNUM]は、像担持体上への書き込み値に相当する。ＩＢＡＣＣパターン基準読取値はIBAccPatBaseIn[IPNUM]、ＡＣＣパターン出力値AccPatOut[APNUM]とされる。また、ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点はIBAccPatBaseInRef[APNUM]とされる。このＡＰＮＵＭは、ＡＣＣパターン出力値の個数であり、下記の境界条件および例外条件を満たした三次スプライン補間式を適用して算出することができる。
【００８５】
境界条件に使用する変数としては、ＩＢＡＣＣパターン出力値、ＩＢＡＣＣパターン基準読取値、三次スプライン補間関数がある。ＩＢＡＣＣパターン出力値をxt、ＩＢＡＣＣパターン基準読取値をyt、三次スプライン補間関数をStとし、ｔをそれぞれ、ｔ番目のＩＢＡＣＣパターン出力値、ＩＢＡＣＣパターン基準読取値、区間[xt,xt+1]を補間する関数とする。すると、境界条件および例外条件は、下記のように表される。
【００８６】
（境界条件）
（１）St(xt+1) = St+1(xt+1) = yt+1 （t = 0,1,2,…,IPNUM）
（２）St’(xt+1) = St+1’(xt+1)    （t = 0,1,2,…,IPNUM）
（３）St”(xt+1) = St+1”(xt+1)    （t = 0,1,2,…,IPNUM）
（４）S0(x0) = y0
（５）SIPNUM(xIPNUM+1) = yIPNUM+1
（６）S0”(x0) = SIPNUM”(xIPNUM+1)
【００８７】
（例外条件）
（１）St(xt) < 0ならば、St(xt) = 0に補正する。
（２）St(xt) > 255ならば、St(xt) = 255に補正する。
【００８８】
なお、この境界条件に使用する変数、すなわちＩＢＡＣＣパターン出力値、ＩＢＡＣＣパターン基準読取値、三次スプライン補間値の関係を、図１６および図１７に示す。図１６は、ＩＢＡＣＣパターン出力値と、ＩＢＡＣＣパターン基準読取値との関係を示した図である。図１７は、ＩＢＡＣＣパターン出力値とＩＢＡＣＣパターン基準読取値との関係を示した図で、ＡＣＣパターン出力値およびＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点も示した図である。
【００８９】
図１６に示す各点は、座標(x1,y1)から座標(x5,y5)で表され、図示していないが、(x0,y0)=(0,1023)であり、(x6,y6)=(255,0)である。ちなみに、x1は、IBAccPatBaseOut[0]、y1は、IBAccPatBaseIn[0]である。また、x2は、IBAccPatBaseOut[1]、y2は、IBAccPatBaseIn[1]である。各点を滑らかにつなぐと、図１６に示す三次スプライン曲線が得られる。
【００９０】
次に、図１７を参照すると、ＩＢＡＣＣパターン出力値を示す座標軸に平行して、各ＡＣＣパターン出力値が示されている。このＡＣＣパターン出力値は、一定間隔で１７点設けられていて、各点に対応する三次スプライン曲線上の点を、ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点として求めることができる。そして、ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点に対応するＩＢＡＣＣパターン出力濃度からＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性を算出することができる。
【００９１】
このＩＢＡＣＣ読取値変動特性は、例えば、ＡＣＣの実施とは異なるタイミングで、作像エンジンにおけるプロコン実施毎に実施される像担持体上に形成したテストパターンの濃度検出値から算出される作像エンジンに対する画像出力濃度の変動予測とされる。これは、ＡＣＣ実施時の状態からのＣＭＹＫ画像出力濃度の変動に相当する。
【００９２】
ＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性は、図１４を参照して説明した制御点パラメータの算出方法と同様の手順により、ＩＢＡＣＣパターン現在読取値、ＩＢＡＣＣパターン出力値、ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点を用いて求めることができる。このときに参照される各変数と、三次スプライン補間値との関係を、図１８に示す。
【００９３】
図１８を参照してＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性の算出方法について説明する。まず、ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点に対応する変動特性入力パラメータ、ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点に対応するＩＢＡＣＣパターン現在読取値をそれぞれ算出する。これらは、パターン基準読取参照点に隣り合う上下２つの値を探し、線形補間することにより算出することができる。
【００９４】
このようにして算出したＩＢＡＣＣパターン現在読取値に対するＩＢＡＣＣパターン出力値を、線形補間により算出する。算出されたＩＢＡＣＣパターン出力値は、リニアデータによりそのまま変動特性出力データとなる。その結果、ＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性は、（変動特性入力パラメータ, 変動特性出力データ）として得られる。
【００９５】
次に、逆引エンジンＲａｗγ特性の算出方法について説明する。像担持体上の濃度検出値に基づくキャリブレーションの最終的な出力であるＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点は、仮に現時点でＡＣＣを実行した場合に得られるはずのエンジンＲａｗγ特性を予測し、予測したエンジンＲａｗγ特性に応じて算出される制御点である。なお、この予測したエンジンＲａｗγ特性は、予測エンジンＲａｗγ特性とされる。
【００９６】
下記の手順に従って、制御点入力パラメータに対するＡＣＣターゲット（逆引エンジンＲａｗγ読取参照点）を算出する。ＬＤデータ、ＡＣＣターゲット、制御点入力パラメータを用い、逆引エンジンＲａｗγ読取参照点を算出する。
【００９７】
逆引エンジンＲａｗγ読取参照点を算出する方法を、図１９を参照して詳細に説明する。ＬＤデータとＡＣＣターゲットとを用い、制御点入力パラメータに隣り合う上下２つのＬＤデータを探す。制御点入力パラメータに隣り合う上下２つのＬＤデータとは、例えば、ＬＤデータが２０、３２、４６、６０、…であり、制御点入力パラメータが３６であった場合、３６に隣り合う上下２つの値、３２と４６を意味する。
【００９８】
次に、それら２つのＬＤデータに対するＡＣＣターゲットを線形補間して制御点入力パラメータに対応する逆引エンジンＲａｗγ読取参照点を算出する。図１９では、向かって下側に、制御点入力パラメータと制御点出力データとの関係を示した図も示されている。なお、矩形で表される座標（制御点入力パラメータ, 制御点出力データ）で表される点が、基準ベースγ制御点である。
【００９９】
逆引エンジンＲａｗγ読取参照点を算出した後、基準ベースγ制御点と逆引エンジンＲａｗγ読取参照点とから、逆引エンジンＲａｗγ特性を算出する。ここでは、逆引エンジンＲａｗγ特性として、逆引エンジンＲａｗγ出力参照点を算出する。図２０を参照して説明すると、制御点出力データは、リニアデータによってそのまま逆引エンジンＲａｗγ出力参照点とされる。
【０１００】
逆引エンジンＲａｗγ出力参照点を算出した後、この逆引エンジンＲａｗγ出力参照点に対応する逆引エンジンＲａｗγ読取値を算出する。図２１に示すように、この逆引エンジンＲａｗγ読取値は、逆引エンジンＲａｗγ読取参照点と逆引エンジンＲａｗγ出力参照点とから算出される。
【０１０１】
ＡＣＣパターン出力値に隣り合う上下２つの逆引エンジンＲａｗγ出力参照点を探し、それらに対応する逆引エンジンＲａｗγ読取値を線形補間して、ＡＣＣパターン出力値に対応する逆引エンジンＲａｗγ読取値を算出する。これにより、逆引エンジンＲａｗγ特性を算出する。
【０１０２】
次に、予測エンジンＲａｗγ特性の算出方法について説明する。予測エンジンＲａｗγ特性は、仮に現時点でＡＣＣを実行した場合に、得られるはずのエンジンＲａｗγ特性を予測した特性値であり、仮想ベースγ制御点を算出する際に用いられる。予測エンジンＲａｗγ特性は、下記の手順に従って、逆引エンジンＲａｗγ特性をＩＢＡＣＣパターン読取値の変動特性に応じて補正することにより算出することができる。
【０１０３】
次に、ＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性からＩＢＡＣＣパターン読取値変動値を求める。この変動値IBAccPatVarCharVal[n]は、ＡＣＣパターン出力値AccPatOut[n]と、ＩＢＡＣＣパターン読取値変動特性IBAccPatVarChar[n]とを用い、下記式７により求めることができる。なお、ｎは、ＡＣＣパターン出力値の個数より小さい値である。
【０１０４】
【数７】
2015055733.tif 000009
【０１０５】
すなわち、ＩＢＡＣＣパターン読取値変動値は、図２２にも示すように、直線で示されるＡＣＣパターン出力値から変動特性出力データの値を減じることにより算出することができる。
【０１０６】
式７により算出された変動値と、予測反映係数ExpMulCoef[n]と、逆引エンジンＲａｗγ特性InvRawGamma[n]とを用い、下記式８により、予測エンジンＲａｗγ特性ExpRawGamma[n]を算出する。このｎも、ＡＣＣ出力パターンの個数より小さい値である。また、ExpRawGamma[n]は、０から１０２３の値でクリッピングされる。
【０１０７】
【数８】
2015055733.tif 000010
【０１０８】
すなわち、予測エンジンＲａｗγ特性の読取値は、図２３にも示すように、逆引エンジンＲａｗγ読取値から所定の値を減じることにより算出することができる。所定の値は、上記式８に示すように、ＩＢＡＣＣパターン読取値変動値に、補正量としての予測反映係数を乗じ、それを階調数である２５５で除して得られる値である。
【０１０９】
予測エンジンＲａｗγ特性は、逆引エンジンＲａｗγ特性から所定の値を減算することにより得られる。所定の値は、ＡＣＣ実施時に検出したＩＢＡＣＣ検出値（基準読取値）と、その後のプロコン実施時のＩＢＡＣＣ検出値（現在読取値）との差、すなわち図２４（ａ）の矢線で示す差であり、ＩＢＡＣＣパターン出力値に対する読取値の変動特性である。ＡＣＣ実施時のＲａｗγ特性（逆引エンジンＲａｗγ特性）と予測エンジンＲａｗγ特性との差、すなわち図２４（ｂ）の矢線で示す差は、図２４（ａ）の矢線で示す差と同じになる。この結果、逆引エンジンＲａｗγ特性とＩＢＡＣＣパターン読取値変動値とから現在のＲａｗγ特性を予測していることになる。
【０１１０】
ここで、予測エンジンＲａｗγ（ＡＣＣパターン出力値に対する読取装置２０の予測値）を算出するために、ＡＣＣ実施時のＡＣＣパターン出力値に対する読取装置２０の読取値（逆引エンジンＲａｗγ）を、下記式９を用いて算出する。なお、下記式９中、InvRawGamma[n]は、逆引エンジンＲａｗγであり、IBAccPatVarCharVal[n]は、ＩＢＡＣＣパターン読取値変動値である。また、ExpRawGamma[n]は、予測エンジンＲａｗγである。
【０１１１】
【数９】
2015055733.tif 000011
【０１１２】
ただし、上記式９において、AccPatOut[n]は、Ａｃｃパターン出力値で、ExpMulCoef[n]は、予測反映係数である。予測反映係数は、後述する画像出力特性検出結果と、画像出力条件として記憶されているキャリブレーション履歴情報に応じて出力レベル、具体的には出力濃度レベル毎に補正される。
【０１１３】
次に、仮想ベースγ制御点の算出方法について説明する。予測エンジンＲａｗγ特性をＡＣＣターゲット特性に対して補正するため、仮想ベースγ制御点を算出する。仮想ベースγ制御点を算出するための手順は、図２５に示すように、基準ベースγ制御点を算出する手順と同様の処理手順で行われる。このため、ここでは詳述しない。基準ベースγ制御点の値を、仮想ベースγ制御点の値へ補正するために、下記の手順に従い、ＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点を算出する。
【０１１４】
図２６に示すように、制御点出力データBaseGammaCPOut[n]と仮想ベースγ制御点出力データVBaseGammaCPOut[n]とから、制御点差分データを算出する。制御点差分データGammaCPDiff[n]は、下記式１０を用いて算出することができる。
【０１１５】
【数１０】
2015055733.tif 000012
【０１１６】
式１０により算出された制御点差分データ、ＩＢＡＣＣ特性合成係数SynGammaCPCoeff[n]、制御点入力パラメータBaseGammaCPIn[n]から、図２７に示すように、ＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点を算出する。このＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点SynGammaCPOut[n]は、下記式１１を用いて算出することができる。ただし、SynGammaCPOut[n]は、０から２５５の値でクリッピングされる。
【０１１７】
【数１１】
2015055733.tif 000013
【０１１８】
ここで、ＩＢＡＣＣ特性合成係数は、像担持体上に形成されたテストパターンの濃度検出値（ＩＢＡＣＣ検出値）に対する信頼性に応じて予め設定された補正パラメータである。この補正パラメータは、出力特性補正パラメータに対する補正量であり、基準とする出力特性補正パラメータの特性（例えば、ＡＣＣにより得られた出力γ変換特性を表す曲線の形状）によって変化させる。
【０１１９】
具体的に説明すると、図２８に示すような基準とする出力特性補正パラメータであるＡＣＣで算出された出力γ変換特性があった場合、その制御点間の傾き（出力階調差）に応じて、ＩＢＡＣＣ特性合成係数を、下記式１２を用いて補正する。このような補正が必要なのは、作像エンジンの出力Ｒａｗγ特性が変動し、ＣＭＹＫ制御データに対して所望の出力濃度になるように補正する出力γ変換特性の形状がＡＣＣ実施毎に変化するためである。
【０１２０】
このような補正は、制御部８０が備えるＣＰＵ２５により実行され、このため、ＣＰＵ２５は補正量を調整するための補正量調整手段としても機能する。また、ＣＰＵ２５は、出力特性補正パラメータの特性を検出するキャリブレーション情報検出手段としても機能する。
【０１２１】
【数１２】
2015055733.tif 000014
【０１２２】
この式１２により算出された各変数は、各色の出力濃度レベル、すなわち制御点ｎ毎に設定された値となる。ここで、式１２中、HSynGammaCPCoef[n]は、補正後のＩＢＡＣＣ特性合成係数で、SynGammaCPCoef[n]は、予め各色の出力濃度レベル（制御点）毎に設定されたＩＢＡＣＣ特性合成係数（初期値）である。また、BaseGammaCPIn[n]は、基準ベースγ制御点、すなわちＡＣＣ実施時のプロッタ装置２８の出力γ変換特性である。SynGammaCPOut[n]は、ＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点、すなわちＩＢＡＣＣ実施時のプロッタ装置２８の出力γ変換特性である。α[n]は、予め各色の出力濃度レベル毎に設定された傾き（階調差）補正係数である。
【０１２３】
ここで、ＩＢＡＣＣ特性合成係数の初期値の設定では、制御点入力パラメータに対応した数の各色の初期値を設定する。この初期値は、ＩＢＡＣＣ検出値に対する信頼性に応じて予め設定された調整パラメータである。
【０１２４】
以上のようにして算出したＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点の入力パラメータや出力データは、メモリ２６に記憶される。このメモリ２６は、基準検出データとしてのＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点の入力パラメータや出力データを記憶するための記憶手段として機能する。その後、図２９に示すように、ＡＣＣ実施時のプロッタ装置２８の出力γ変換特性にＩＢＡＣＣ実施時のプロッタ装置２８の出力γ変換特性を合成する。この合成は、上記補正手段により実施される。cpx[i]、cpy[i]を、有効な制御点のｘ座標およびｙ座標とし、iを有効な制御点の数とし、ibcpy[i]を、有効なＩＢＡＣＣ特性合成用γ制御点のｙ座標とする。すると、下記式１３が成立する。
【０１２５】
【数１３】
2015055733.tif 000015
【０１２６】
cpy[i]が２５５より大きい場合は、cpy[i]は２５５とし、cpy[i]が０より小さい場合は、cpy[i]は０とする。このようなＩＢＡＣＣ特性を反映したγテーブルの設定も、制御点入力パラメータからγテーブルを設定したようにＣＰＵ２５により実施される。
【０１２７】
このプロッタ装置２８の出力特性を所望の出力特性に補正するγテーブルは、γ補正部５４に設定され、γ補正部５４は、設定されたＣＭＹＫ用のエッジ用γテーブルや非エッジ用γテーブルを用いて、ＣＭＹＫ毎のテーブル変換を実施し、γ補正を行う。
【０１２８】
γ補正部５４に設定されるγテーブルは、ＣＭＹＫ毎の入力値０から２５５に対するＬＵＴであり、制御部８０が、ＩＢＡＣＣ特性を反映した基準ベースγ制御点の間を三次スプライン曲線により補間することで、入力値に対するＬＵＴを作成する。そして、境界条件を満たす一般的に知られている三次関数からなる三次スプライン補間式を用い、γ補正部５４に設定するγテーブルを求める。
【０１２９】
制御部８０は、画像形成装置により実行されたＩＢＡＣＣおよびＡＣＣについて監視し、キャリブレーション情報として、ＡＣＣパターン出力値に対するＡＣＣ読取値、ＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点、その差分値を算出する。そして、制御部８０は、図３０に示すように、画像形成するプロセスカートリッジのタイプや用紙の情報等のような画像出力条件毎にメモリ２６に記憶する。
【０１３０】
ここでは、ＡＣＣ実施前のプロコン実施時に連動してＩＢＡＣＣを動作させるため、ＡＣＣパターン出力値という共通の入力値を介したＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点とＡＣＣパターン読取値として、画像出力条件毎に記憶されることになる。
【０１３１】
画像出力条件には、画像形成装置が動作している温度、湿度等の設置環境、画像露光量や現像バイアス等の作像条件も含まれる。ＡＣＣパターン出力値およびＩＢＡＣＣパターン出力値は、これらの関係がわかるように画像出力条件毎にキャリブレーション履歴情報として記憶される。このため、メモリ２６は、このキャリブレーション履歴情報を記憶するキャリブレーション履歴情報記憶手段としても機能する。
【０１３２】
ＡＣＣパターン出力値とＩＢＡＣＣパターン出力値とを紐付けて記憶する際、初期値として、階調表現における面積率が同じになるような出力値を設定する。しかしながら、その出力値は、画像出力条件毎に変動するため、キャリブレーション履歴情報を参照して、ＩＢＡＣＣパターン出力値を調整し、調整した出力値が画像出力条件毎に記憶される。記憶された出力値は、ＩＢＡＣＣにおける少なくとも用紙といった記録媒体の種類を含む画像出力条件毎の補正パラメータとして使用される。
【０１３３】
ＡＣＣ実行時にＩＢＡＣＣによる画像出力特性の検出を行う場合、ある画像出力条件では、ＡＣＣパターン出力値とＩＢＡＣＣパターン出力値の関係を検出できないことがある。しかしながら、プロコン実施時に画像出力条件を検出し、必要に応じてＡＣＣの実行を操作表示装置２９を介して要求し、ＩＢＡＣＣ実施直後にＡＣＣを実施することにより、ＡＣＣパターン出力値とＩＢＡＣＣパターン出力値の関係を取得することができる。必要な場合として、例えば、データ数が基準値以下の画像出力条件である場合を挙げることができる。なお、この要求は、制御部８０が備えるＣＰＵ２５により受け取られ、ＣＰＵ２５がＡＣＣを実施させるように各手段に要求する。このため、ＣＰＵ２５はその要求を行うシステム制御手段としても機能させることができる。
【０１３４】
キャリブレーション履歴において、ＡＣＣパターン出力値とＩＢＡＣＣパターン出力値の関係に変動が生じる場合、そのキャリブレーション履歴情報からばらつき具合、例えば標準偏差σを算出し、その標準偏差σに応じて、補正量としての予測反映率を調整する。この調整は、下記式１４を用いて行うことができる。式１４中、HExpMulCoef[n]は、ＡＣＣパターン出力に対するばらつきに応じた補正後のＩＢＡＣＣ予測反映率である。ExpMulCoef[n]は、予め各色のＡＣＣパターン出力の濃度レベル毎に設定されたＩＢＡＣＣ予測反映率（初期値）である。σ[n]は、ＩＢＡＣＣパターン出力値に対応するＡＣＣパターン出力値のばらつき（標準偏差）である。β[n]は、予め各色のＡＣＣパターン出力の濃度レベル毎に設定された補正係数である。ｎは、制御点の番号で、ＡＣＣパターン出力の個数APNUMより小さい値である。
【０１３５】
【数１４】
2015055733.tif 000016
【０１３６】
同じ画像出力条件においても、ＡＣＣパターン出力値とＩＢＡＣＣパターン出力値の関係が変動する場合、像担持体上のトナー濃度等の検出値と用紙に画像形成した出力濃度との相関が低いと考えられる。このため、ＩＢＡＣＣによる補正量が小さくなるようにパラメータ（予測反映率）を調整する。
【０１３７】
以上のように、少なくとも２つの方法により画像を検出し、検出結果に基づきキャリブレーションを実行する画像形成装置は、ＡＣＣとＩＢＡＣＣを実施できる場合、ＡＣＣの方が補正精度に対する信頼性が高い。このＡＣＣ実行前にプロコンを実施するため、ＡＣＣ実行時にＩＢＡＣＣ合成用γ制御点（差分データ）をスルーし、ＡＣＣ実行時のＩＢＡＣＣパターン基準読取値やＩＢＡＣＣパターン基準読取参照点を基準としたγ補正を実施する。このことから、ＩＢＡＣＣは、ＡＣＣにて生成したγテーブルを補正するＡＣＣの補助的な機能となっている。
【０１３８】
まとめると、画像形成装置は、図３１に示すように、少なくとも２つの検出手段９０、９１と、算出手段９２と、記憶手段９３と、補正手段９４とを含む。検出手段９０は、上記例では読取装置２０であり、検出手段９１は、反射型フォトセンサ８４である。記憶手段９３は、メモリ２６等の記憶装置であり、算出手段９２および補正手段９４は、制御部８０により実現される。検出手段９０、９１は、第１キャリブレーション実行時に画像出力特性、例えばテストパターンの濃度を検出し、算出手段９２は、出力特性補正パラメータを算出する。補正手段９４は、第１キャリブレーション実行後の第２キャリブレーション実行時、すなわち検出手段９１で検出された検出値に基づいてキャリブレーションを実行する際、その検出値と記憶手段９３に記憶された基準検出データである検出値との差分を取る。そして、補正手段９４は、その差分に基づき出力特性補正パラメータを補正する。
【０１３９】
簡単に言えば、同時期に２つの検出手段９０、９１によりテストパターンの濃度を検出し、検出手段９０の検出結果から補正パラメータを求め、検出手段９１の検出結果を記憶しておく。ある時間が経過した後、検出手段９１のみで検出を行い、その検出結果と記憶しておいた検出結果の差を、補正パラメータに加算あるいは減算して補正する。この差は、画像形成装置の使用により生じたずれであり、このずれを補正することにより、補正パラメータを算出したときの画質と同等の画質の画像を出力することができる。
【０１４０】
この画像形成装置は、さらに、上記のキャリブレーション情報検出手段、補正量調整手段、システム制御手段、キャリブレーション履歴情報記憶手段、画像出力条件検出手段のいずれか、もしくはその２つ以上またはその全部を備えることができる。キャリブレーション情報検出手段は、出力特性補正パラメータの特性、例えば、ＡＣＣにより得られた出力γ変換特性を表す曲線の形状を検出する。補正量調整手段は、補正手段９４が出力特性補正パラメータを補正するために使用する補正量、例えば予測反映率やＩＢＡＣＣ特性合成係数を調整する。システム制御手段は、指示を受けて、プロコン実施直後にＡＣＣを実施するように要求する。
【０１４１】
キャリブレーション履歴情報記憶手段は、検出手段９０、９１により検出された画像出力特性の検出結果に基づき、２つのキャリブレーションが一定期間内に実行された場合、それら２つの検出結果をキャリブレーション履歴情報として記憶する。このキャリブレーション履歴情報には、上記の画像出力条件を含めることができる。画像出力条件検出手段は、画像形成装置に設定された画像出力条件を検出し、取得する。
【０１４２】
補正量調整手段は、検出された特性、画像出力条件、記憶されたキャリブレーション履歴情報等も使用して、出力特性補正パラメータに対する補正量を画像の出力レベル毎、例えば濃度レベル毎に調整する。なお、キャリブレーション履歴情報を用いて調整する場合、画像出力条件毎に検出値の標準偏差を求め、求めた標準偏差に応じて、濃度レベル毎に補正量を調整する。具体的には、ばらつき具合が大きい場合は、補正量を小さくする。
【０１４３】
また、画像形成装置により実行される処理は、キャリブレーション方法として提供できる。キャリブレーション方法は、上記各手段により実行される処理を、処理ステップとして含む。具体的には、少なくとも２つの方法のうちの１つにより形成された画像の画像出力特性を、検出手段９０により検出するステップ、検出された画像出力特性の検出結果に基づき、出力特性正パラメータを算出手段９２により算出するステップを含む。また、算出された出力特性補正パラメータを用いてキャリブレーションを実行している間に検出手段９１により検出された画像出力特性の検出結果を、記憶手段９３に基準検出データとして記憶するステップを含む。さらに、検出手段９１により検出された画像出力特性の検出結果に基づいてキャリブレーションを実行する際、当該検出結果と記憶手段９３に記憶された基準検出データとを用いて補正手段９４により出力特性補正パラメータを補正するステップを含む。
【０１４４】
１回１回用紙に印刷し、スキャンすることなく、補正パラメータを用いてキャリブレーションを実行できるので、経済性が良好となり、オペレータの負担も軽減できる。補正パラメータを補正して使用するので、キャリブレーション精度を向上させることができる。また、補正量調整手段を備え、補正量を調整できるので、最終的な画像出力の階調性を悪化させることなく、経時的な画像出力特性の変動を調整して画像形成することができる。
【０１４５】
画像出力条件によっては２つの方法により画像形成を行い、検出した検出結果の相関が低い場合がある。すると、一方の方法により画像形成を行い、検出した検出結果を用いたキャリブレーションを実行すると、所望する画像形成を行うことができない場合がある。しかしながら、本発明では、キャリブレーション履歴情報を用い、補正量を小さくする等して調整することで、経時的な画像出力特性の変動を調整して所望の画像形成を行うことができる。
【０１４６】
キャリブレーション履歴情報において記録紙にトナー像を転写する前のトナー濃度検出結果にばらつきがあっても、上記のように補正量を小さく調整できるので、実際に記録紙に画像形成された出力濃度との相関が高い経時的な画像出力特性を高精度に調整できる。また、画像出力条件毎に調整できるので、用紙等の記録媒体の種類に応じて高精度に調整することも可能となる。
【０１４７】
これまで本発明の画像形成装置、画像形成システムおよびキャリブレーション方法について図面に示した実施形態を参照しながら詳細に説明してきたが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、他の実施形態や、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。したがって、画像形成システムは、他の機器を含んでいてもよく、上記キャリブレーション方法を実行させるコンピュータ可読なプログラム、そのプログラムが記録された記録媒体等も提供することができるものである。
【符号の説明】
【０１４８】
１０…電話回線、１１…ファックス装置、１２…ネットワーク、１３…ＰＣ、２０…読取装置、２１…第１画像データ処理装置、２２…バス制御装置、２３…第２画像データ処理装置、２４…ＨＤＤ、２５…ＣＰＵ、２６…メモリ、２７…プロッタＩ／Ｆ、２８…プロッタ装置、２９…操作表示装置、３０…回線Ｉ／Ｆ、３１…外部装置Ｉ／Ｆ、３２…ＳＢ、３３…ＲＯＭ、３４…拡張バス、４０…スキャナ補正処理部、４１…γ変換部、４２…フィルタ処理部、４３…色変換部、４４…像域分離部、４５…分離デコード部、４６…変倍処理部、５０…フィルタ処理部、５１…色変換部、５２…パターン発生部、５３…変倍処理部、５４…γ補正部、５５…階調処理部、６０…感光体ドラム、６１…帯電装置、６２、６２Ｙ、６２Ｍ、６２Ｃ、６２Ｋ…現像装置、６３…一次転写ローラ、６４…クリーニング装置、６５…光走査装置、６６…中間転写ベルト、６７…二次転写ローラ、６８…クリーニング装置、６９…二次転写バックアップローラ、７０…クリーニングバックアップローラ、７１…テンションローラ、７２…シート給送装置、７３…給送ローラ、７４…レジストローラ対、７５…定着装置、７６…排紙ローラ、７７…トナーボトル、７８…定着ローラ、７９…加圧ローラ、８０…制御部、８１…ＲＡＭ、８２…給紙装置、８３…転写装置、８４…反射型フォトセンサ、９０、９１…検出手段、９２…算出手段、９３…記憶手段、９４…補正手段
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１４９】
【特許文献１】特開２００８−１７２７５号公報
【特許文献２】特許第４４４７８８７号公報
【特許文献３】特開２０１２−３７７７５号公報
【図１】
2015055733.tif 000017
【図２】
2015055733.tif 000018
【図３】
2015055733.tif 000019
【図４】
2015055733.tif 000020
【図５】
2015055733.tif 000021
【図６】
2015055733.tif 000022
【図７】
2015055733.tif 000023
【図８】
2015055733.tif 000024
【図９】
2015055733.tif 000025
【図１０】
2015055733.tif 000026
【図１１】
2015055733.tif 000027
【図１２】
2015055733.tif 000028
【図１３】
2015055733.tif 000029
【図１４】
2015055733.tif 000030
【図１５】
2015055733.tif 000031
【図１６】
2015055733.tif 000032
【図１７】
2015055733.tif 000033
【図１８】
2015055733.tif 000034
【図１９】
2015055733.tif 000035
【図２０】
2015055733.tif 000036
【図２１】
2015055733.tif 000037
【図２２】
2015055733.tif 000038
【図２３】
2015055733.tif 000039
【図２４】
2015055733.tif 000040
【図２５】
2015055733.tif 000041
【図２６】
2015055733.tif 000042
【図２７】
2015055733.tif 000043
【図２８】
2015055733.tif 000044
【図２９】
2015055733.tif 000045
【図３０】
2015055733.tif 000046
【図３１】
2015055733.tif 000047