(57)【要約】【課題】交換する部品と時期をより正確に予測する。【解決手段】画像データから生成されるマスタ画像と、画像データに基づく画像が形成された記録媒体から読み取られた検査対象画像と、を比較することにより検査対象画像に異常があるか否かを判定する判定部と、検査対象画像に異常がある場合に、異常の種類と、異常の程度を表す異常ランクと、を特定する特定部と、種類と異常ランクとに基づいて、故障が予測される部品と故障する時期とを予測する予測部と、予測された部品と時期とを通知する通知部と、を備える。【選択図】図３
2015034807.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから生成されるマスタ画像と、画像データに基づく画像が形成された記録媒体から読み取られた検査対象画像と、を比較することにより前記検査対象画像に異常があるか否かを判定する判定部と、
前記検査対象画像に異常がある場合に、異常の種類と、異常の程度を表す異常ランクと、を特定する特定部と、
前記種類と前記異常ランクとに基づいて、故障が予測される部品と故障する時期とを予測する予測部と、
予測された前記部品と前記時期とを通知する通知部と、
を備える画像検査装置。
【請求項２】
前記予測部は、前記異常ランクが予め定められた閾値以下である場合に、複数の記録媒体それぞれに対して特定された複数の前記異常ランクの変化と、故障が予測される部品の使用状況と、前記閾値とに基づいて前記時期を予測すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像検査装置。
【請求項３】
前記予測部は、前記異常ランクが前記閾値以下である場合に、前記変化と前記使用状況との関係を表す関係式に基づいて、前記異常ランクが前記閾値を超える時期を予測すること、
を特徴とする請求項２に記載の画像検査装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記異常ランクが前記種類に応じて定められる閾値以下である場合に、前記変化と、前記使用状況と、前記閾値とに基づいて前記時期を予測すること、
を特徴とする請求項２に記載の画像検査装置。
【請求項５】
前記画像データはカラー画像データであり、
前記異常ランクは、前記マスタ画像と前記検査対象画像との間の色差であること、
を特徴とする請求項１に記載の画像検査装置。
【請求項６】
前記予測部は、さらに、前記異常ランクが予め定められた閾値より大きい場合に、前記種類に基づいて、故障が発生した部品を予測すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像検査装置。
【請求項７】
故障が発生したと予測された部品を調整する調整部をさらに備え、
前記通知部は、前記調整部が調整した後に、前記異常ランクが前記閾値より大きい場合に、故障が発生したと予測された部品を通知すること、
を特徴とする請求項６に記載の画像検査装置。
【請求項８】
前記予測部は、前記種類と前記異常ランクとに基づいて、故障が予測される複数の部品の候補を予測し、前記部品の候補の使用状況に基づいて、前記部品の候補のうちいずれかを、故障が予測される部品として特定すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像検査装置。
【請求項９】
画像データから生成されるマスタ画像と、画像データに基づく画像が形成された記録媒体から読み取られた検査対象画像と、を比較することにより前記検査対象画像に異常があるか否かを判定する判定ステップと、
前記検査対象画像に異常がある場合に、異常の種類と、異常の程度を表す異常ランクと、を特定する特定ステップと、
前記種類と前記異常ランクとに基づいて、故障が予測される部品と故障する時期とを予測する予測ステップと、
予測された前記部品と前記時期とを通知する通知ステップと、
を含むことを特徴とする画像検査方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
画像データから生成されるマスタ画像と、画像データに基づく画像が形成された記録媒体から読み取られた検査対象画像と、を比較することにより前記検査対象画像に異常があるか否かを判定する判定部と、
前記検査対象画像に異常がある場合に、異常の種類と、異常の程度を表す異常ランクと、を特定する特定部と、
前記種類と前記異常ランクとに基づいて、故障が予測される部品と故障する時期とを予測する予測部と、
予測された前記部品と前記時期とを通知する通知部、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像検査装置、画像検査方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プロダクション向けプリンタ市場においては、印刷物そのものを商品として生成するため、画像形成装置が印刷物を形成する生産性能力が重要視され、故障等による遅滞が許容されない。しかし、画像形成装置は、多くの部品で構成されており構造が複雑であるため、故障等が発生してもユーザ独自で修理することは容易ではない。そのため、保守および整備を行う保守要員を呼ばなければならず、画像形成装置の使用不能時間が長くなり、業務の遂行に支障を来たすという問題がある。
【０００３】
特許文献１は、観測によって得られる多次元信号（各種センサの観測値、稼動情報など）から装置の状態を示す指標値を作成し、これを所定の閾値と比較することにより近い将来に発生する可能性のある装置の故障を予測する技術を提案している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の方法では、画像ではない多次元信号から近い将来発生する可能性のある異常画像の種類を予測しているため、予測した異常画像の種類を間違うと、部品交換の時期を正確に予測できないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、交換する部品と時期をより正確に予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、画像データから生成されるマスタ画像と、画像データに基づく画像が形成された記録媒体から読み取られた検査対象画像と、を比較することにより前記検査対象画像に異常があるか否かを判定する判定部と、前記検査対象画像に異常がある場合に、異常の種類と、異常の程度を表す異常ランクと、を特定する特定部と、前記種類と前記異常ランクとに基づいて、故障が予測される部品と故障する時期とを予測する予測部と、予測された前記部品と前記時期とを通知する通知部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、交換する部品と時期をより正確に予測できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本実施形態の画像形成システムの構成例を示す説明図である。
【図２】図２は、本実施形態にかかる画像形成装置、画像検査装置、および、後処理装置の構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、本実施形態にかかる画像検査装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、異常画像の種類ごとに定められる故障の発生原因、および、故障が予測される部品に対する調整動作の一例を示す図である。
【図５】図５は、画像検査装置における故障解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、故障時期の予測方法および通知タイミングを説明するための図である。
【図７】図７は、変形例にかかる画像検査装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】図８は、現像器と感光体ドラムを模式的に示した図である。
【図９】図９は、現像剤の帯電量の変化を示した図である。
【図１０】図１０は、変形例の画像検査装置における故障解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、キャリアの劣化を判断する方法について説明する図である。
【図１２】図１２は、トナーの劣化を判断する方法について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像検査装置、画像検査方法およびプログラムの一実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
上述のように、特許文献１の方法では、画像ではない多次元信号から近い将来発生する可能性のある異常画像の種類を予測しているため、部品交換の時期を正確に予測できない場合があった。特許文献２は、画像形成装置の消耗品の劣化度合いを消耗品の劣化による現象から予測する技術を提案している。しかし、この技術は、複数台の画像形成装置から消耗品の使用条件、使用量、および劣化度合いに関する情報を収集し、統計的に寿命予測するものである。すなわち、寿命予測するために複数台の画像形成装置を必要とするという問題がある。また、特許文献３は、品質の劣化に着目して交換時期を判定する技術を提案している。しかし、この技術は、品質の劣化を確認するために色調整シートの印刷および読み取りを行っており、画像形成のための動作と異なる特別な動作を必要とするという問題がある。
【００１１】
本実施形態の画像検査装置は、画像形成装置から実際に出力された印刷物（記録媒体）から読み取った画像（検査対象画像）を、画像データから生成したマスタ画像と比較することにより、画像形成装置の故障箇所（部品）および故障時期の予測を行う。例えば、画像検査装置は、マスタ画像と、実際に画像形成装置から出力された印刷物の画像を撮像して取得した検査対象画像とを比較し、比較した結果から、実際に印刷された印刷物の異常ランクを決定する。
【００１２】
異常ランクとは、検査対象画像の当該異常の程度を表す情報である。異常ランクとしては、例えば色差を用いることができる。なお、異常ランクは色差に限られるものではなく、異常の程度を表す情報であればあらゆる情報を適用できる。色差は、例えばＬ*ａ*ｂ*表色系では以下のΔＥで表される。なお、Ｌ*１、ａ*１、ｂ*１は、マスタ画像のＬ*値、ａ*値、ｂ*値である。Ｌ*２、ａ*２、ｂ*２は、それぞれ検査対象画像のＬ*値、ａ*値、ｂ*値である。色差Δの算出方法は以下の式に限られるものではない。
ΔＥ＝√｛（Ｌ*１−Ｌ*２）2＋（ａ*１−ａ*２）2＋（ｂ*１−ｂ*２）2｝
【００１３】
画像検査装置は、異常ランクの変化から、画像形成装置の故障箇所および故障時期を予測する。これにより、少なくとも１つの画像形成装置および画像検査装置のみで、特別な動作を行わなくても、交換する部品と時期をより正確に予測することが可能となる。
【００１４】
図１は、本実施形態の画像形成システムの構成例を示す説明図である。画像形成システムは、１以上の画像形成装置５０と、サービスセンタ４００とがネットワーク３００を介して接続された構成となっている。サービスセンタ４００は、画像形成装置５０の保守点検を行うための装置である。ネットワーク３００は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等であり、有線または無線の別は問わない。
【００１５】
図２は、本実施形態にかかる画像形成装置５０、画像検査装置１００、および、後処理装置２００の構成例を示す説明図である。図２を用いて、画像検査装置１００が接続されている画像形成装置５０の構成と動作について説明する。画像形成装置５０は、例えば、タンデム方式によるフルカラー両面画像形成装置を適用できる。画像形成装置５０の排紙側には画像検査装置１００、および、後処理装置２００が接続された構成となっている。なお、図２では、画像形成装置５０と画像検査装置１００とを別々に示しているが、画像形成装置５０内に画像検査装置１００の構成を含む形態であってもよい。
【００１６】
画像形成装置５０は、中央付近に、無端ベルト状の中間転写ベルト２を備える。中間転写ベルト２は、複数の支持ローラに掛け回して図中時計回りに回転搬送可能とする。中間転写ベルト２上には、その搬送方向に沿って、複数の画像形成部３が横に並べて配置される。複数の画像形成部３により、タンデム画像形成部４が構成される。タンデム画像形成部４の上には、露光装置５が備えられる。画像形成部３のそれぞれは、各色トナー像を担持する像担持体としての感光体ドラム６を有している。
【００１７】
感光体ドラム６から中間転写ベルト２にトナー像を転写する一次転写位置には、中間転写ベルト２を間に挟んで各感光体ドラム６に対向するように一次転写部の構成要素としての一次転写ローラ７が設けられている。支持ローラ８は、中間転写ベルト２を回転駆動する駆動ローラである。
【００１８】
中間転写ベルト２を挟んでタンデム画像形成部４と反対の側には、２次転写装置９が備えられる。２次転写装置９は、２次転写対向ローラ１０に２次転写ローラ１１を押し当て転写電界を印加することで中間転写ベルト２上の画像を記録媒体（記録部材ｓ（図示せず））に転写する。２次転写装置９は、転写条件のパラメータである、２次転写ローラ１１の転写電流を記録部材ｓによって変化させる。
【００１９】
２次転写装置９の横には、記録部材ｓ上の転写画像（トナー像）を熱溶融溶着させる定着部１２が備えられる。定着部１２は、熱源としてハロゲンランプ（図示せず）を備える。定着部１２は、無端ベルトである定着ベルト１３に加圧ローラ１４を押し当てた構成となっている。定着部１２は、定着条件のパラメータである、定着ベルト１３と加圧ローラ１４の温度、定着ベルト１３と加圧ローラ１４間のニップ幅、および、加圧ローラ１４の速度を、記録部材ｓによって変化させる。搬送ベルト１５は、画像転写後の記録部材ｓを定着部１２へと搬送する。
【００２０】
画像形成装置５０は、画像データが送られ、作像開始の信号を受けると、駆動モータ（図示せず）で支持ローラ８を回転駆動して他の複数の支持ローラを従動回転し、中間転写ベルト２を回転搬送する。同時に、画像形成装置５０は、個々の画像形成部３で各感光体ドラム６上にそれぞれの単色画像を形成する。そして、画像形成装置５０は、中間転写ベルト２の搬送とともに、それらの単色画像を一次転写ローラ７で順次転写して中間転写ベルト２上に合成カラー画像を形成する。
【００２１】
画像形成装置５０は、給紙テーブル１６の給紙ローラ１７の１つを選択回転し、給紙カセット１８の１つから記録部材ｓを繰り出し、搬送ローラ１９で搬送して、レジストローラ２０に突き当てて止める。画像形成装置５０は、中間転写ベルト２上の合成カラー画像にタイミングを合わせてレジストローラ２０を回転し、２次転写装置９で転写して記録部材ｓ上にカラー画像を記録する。
【００２２】
画像転写後の記録部材ｓは、２次転写装置９で搬送して定着部１２へと送り込まれ、熱と圧力とを加えて転写画像が熱溶融溶着される。両面印刷の場合、画像形成装置５０は、分岐爪２１およびフリップローラ２２により、用紙反転路２３および両面搬送路２４に記録部材ｓを搬送し、上述した方法にて、記録部材ｓの裏側に合成カラー画像を記録する。
【００２３】
また、記録部材ｓを反転させる場合、画像形成装置５０は、分岐爪２１により、用紙反転路２３に記録部材ｓを搬送し、フリップローラ２２により、排紙ローラ２５側に記録部材ｓを搬送することにより、記録部材ｓの表面と裏面を反転させる。用紙反転なしの場合、画像形成装置５０は、分岐爪２１により、排紙ローラ２５に記録部材ｓを搬送する。
【００２４】
その後、画像形成装置５０は、排紙ローラ２５により、デカーラユニット２６へ記録部材ｓを搬送する。デカーラユニット２６は、通紙評価のパラメータであるデカーラ量を記録部材ｓにより変化させる。デカーラ量は、デカーラローラ２７の圧力を変えることで調整される。デカーラローラ２７により、画像検査装置１００に記録部材ｓが排出される。
【００２５】
画像検査装置１００は、入口ローラ１０１と、読み取りユニット１０２、１０３と、出口ローラ１０４と、分岐爪１０５と、用紙反転路１０６と、フリップローラ１０７と、排出ローラ１０８と、判定部１０９と、特定部１１０と、予測部１１１と、通知部１１２と、調整部１１３と、を備えている。
【００２６】
画像検査装置１００は、入口ローラ１０１により、記録部材ｓを読み取りユニット１０２、１０３に搬送する。読み取りユニット１０２、１０３は、記録部材ｓのそれぞれの面に記録されている合成カラー画像を読み取る。読み取られた画像が、後述する判定部１０９による判定に用いられる検査対象画像となる。
【００２７】
判定部１０９は、マスタ画像と検査対象画像とを比較することにより検査対象画像に異常があるか否かを判定する。特定部１１０は、検査対象画像に異常がある場合に、異常画像の種類と異常ランクとを特定する。予測部１１１は、特定された種類と異常ランクとに基づいて、故障が予測される部品と故障する時期とを予測する。通知部１１２は、予測された部品と時期とを例えばサービスセンタ４００に通知する。調整部１１３は、故障が発生したと予測された部品を調整する。調整には、部品の設定値（トナー濃度など）の調整、および、部品の清掃などが含まれる。特定部１１０、予測部１１１、通知部１１２、および、調整部１１３の詳細については後述する。
【００２８】
画像検査装置１００の下流側に欠陥印刷物用の排紙先を備える装置（例えば、後処理装置２００）が接続されている場合、画像検査装置１００は、出口ローラ１０４および分岐爪１０５により、用紙反転路１０６に記録部材ｓを搬送する。画像検査装置１００は、フリップローラ１０７および排出ローラ１０８により、後処理装置２００に記録部材ｓを搬送する。
【００２９】
後処理装置２００は、例えば判定部１０９から、正常印刷物用排紙トレイ２０５に排紙するのか欠陥印刷物用排紙トレイ２０６に排紙するのかの指示を受ける。後処理装置２００は、この指示に従って記録部材ｓの排出先を選択する。正常印刷物として記録部材ｓを排出する場合、後処理装置２００は、入口ローラ２０１、分岐爪２０２および排出ローラ２０３により、正常印刷物用排紙トレイ２０５に記録部材ｓを排紙する。また、欠陥印刷物として記録部材ｓを排出する場合、後処理装置２００は、入口ローラ２０１、分岐爪２０２および排出ローラ２０４により、欠陥印刷物用排紙トレイ２０６に記録部材ｓを排紙する。
【００３０】
図３は、本実施形態にかかる画像検査装置１００の構成例を示すブロック図である。画像検査装置１００は、主なハードウェア構成として、ＣＰＵ４１と、ＲＯＭ４２と、ＲＡＭ４３と、を備えている。ＣＰＵ４１は、ＲＡＭ４３にロードされたプログラムを処理することにより、各種の機能（判定部１０９、特定部１１０、予測部１１１、通知部１１２、調整部１１３など）を実現する。ＲＯＭ４２は、各種のプログラムやプログラムによって利用されるデータ等を記録する。ＲＡＭ４３は、プログラムをロードするための記憶領域や、ロードされたプログラムのワーク領域等として用いられる。
【００３１】
図３の例では、画像検査装置１００は、上述した各機能（判定部１０９、特定部１１０、予測部１１１、通知部１１２、調整部１１３）を、ＣＰＵ４１を用いてソフトウェア（プログラム）により実現する。これら各機能の全部または一部をハードウェア回路により実現してもよい。
【００３２】
判定部１０９は、印刷に使用したＹＭＣＫの画像データを画像形成装置５０から受け取り、受け取った画像データにＲＧＢ変換処理を施してマスタ画像を生成する。判定部１０９は、読み取った検査対象画像とマスタ画像とを比較することにより、読み取った検査対象画像に欠陥（異常）があるか否かを判定する。例えば、判定部１０９は、検査対象画像とマスタ画像とで、画素値が異なる画素が存在する場合に、検査対象画像に欠陥があると判定する。
【００３３】
特定部１１０は、読み取った検査対象画像に欠陥がある場合、欠陥に対する異常画像の種類を特定すると共に、異常ランクを特定する。特定部１１０は、例えば、色変動、地汚れ、ポチ状異常画像、および、スジ状異常画像、などの異常画像の種類を特定する。なお、異常画像の種類はこれに限られるものではない。
【００３４】
色変動は、検査対象画像とマスタ画像との間に色差が生じているかを表す。例えば、色差としてΔＥを用いる場合、ΔＥが０でない場合に色差が生じていると判定できる。特定部１１０は、例えば、画素値が異なる画素の分布や配置を解析することにより、異常画像の種類が、地汚れ、ポチ状異常画像、および、スジ状異常画像のいずれであるかを特定する。
【００３５】
判定部１０９は、異常ランクと、異常ランクの閾値とを比較し、異常ランクが閾値を超えている場合、検査対象画像を読み取った印刷物が欠陥印刷物であると判定する。閾値は、例えば、異常画像の種類ごとに予めユーザにより設定される。判定部１０９は、読み取った検査対象画像の判定結果を予測部１１１に送信する。判定結果は、例えば、欠陥印刷物の有無、欠陥の有無、異常画像の種類、および、異常ランクを含む。
【００３６】
予測部１１１は、異常画像の種類と異常ランクとから、故障が予測される部品および故障する時期を予測する。予測部１１１は、例えば、異常ランクが閾値以下である場合に、複数の印刷物それぞれに対して特定された複数の異常ランクの変化と、故障が予測される部品の使用状況との関係を表す関係式を用いて、異常ランクが閾値を超える時期を、故障が発生する時期として予測する。予測部１１１は、異常画像の種類に応じて定められる閾値、および、異常画像の種類に応じて定められる使用状況（部品と使用状況との関係式）を用いて、故障の時期を予測してもよい。
【００３７】
部品の使用状況は、例えば、部品の稼動時間、および、印刷した印刷物の枚数（印刷枚数）などである。使用状況は、例えば画像検査装置１００内の記憶装置（図示せず）に逐次記憶し、予測部１１１による予測時に取得可能としてもよい。使用状況を画像形成装置５０に問い合わせて取得するように構成してもよい。
【００３８】
予測部１１１は、例えば、異常画像の種類ごとに事前に定められた部品を、故障する部品として予測する。図４は、異常画像の種類ごとに定められる故障の発生原因、および、故障が予測される部品に対する調整動作（自動調整動作、手動調整動作）の一例を示す図である。自動調整動作は、調整部１１３により調整できる動作を表す。手動調整動作は、ユーザによる調整が必要な動作を表す。
【００３９】
予測部１１１は、図４のような対応を定めた情報を参照することにより、異常画像の種類に対応する部品を、故障する部品として予測することができる。例えば、ポチ状異常画像の場合、予測部１１１は、現像器が故障する部品であると予測する。また、例えば、スジ状異常画像の場合、予測部１１１は、帯電器が故障する部品であると予測する。
【００４０】
予測部１１１は、予測した部品の使用状況から、当該部品が調整対象部品であり、かつ、調整時期（清掃時期）が近いか（または調整可能か）、を判定する。調整対象部品であるか（調整可能か）は、例えば図４のように自動調整動作または手動調整動作が可能な部品であるかにより判定できる。調整時期が近いかは、例えば、部品の実際の使用状況の値と、調整が必要となる予め定められた使用状況の値とを比較することにより判定できる。
【００４１】
予測部１１１は、調整対象部品であり、かつ、調整時期が近い（または調整可能）と判定した場合、通知部１１２に対する通知の指示、または、調整部１１３に対する調整の指示を行う。
【００４２】
例えば、予測部１１１は、手動調整動作（図４参照）を実行するようにユーザに通知することを通知部１１２に対して指示する。また、予測部１１１は、自動調整動作（図４参照）を実行することを調整部１１３に指示する。
【００４３】
通知部１１２は、指示に従い、ユーザやサービスセンタ４００に対する各種情報の通知処理を実行する。通知部１１２は、例えば、ネットワーク３００を介してサービスセンタ４００に通知を行う。通知方法は任意であり、通知部１１２が、例えば画像形成装置５０が備える図示しない表示部（タッチパネルなど）に通知を出力してもよい。
【００４４】
調整部１１３は、指示に従い、故障が予測される部品の調整を行う。例えば予測部１１１から帯電器の清掃が指示された場合、画像形成装置５０が備える帯電器の清掃を制御する。
【００４５】
予測部１１１は、調整部１１３による調整の実行後、調整を指示した部品の使用状況をリセットしてもよい。
【００４６】
予測部１１１は、調整対象部品ではない、または、調整対象部品であるが調整時期が遠い（または調整不可）と判定した場合、通知部１１２に対して、異常画像の種類、異常ランク、故障が予測される部品（部品の一覧）、および、使用状況の通知を指示する。
【００４７】
予測部１１１は、判定部１０９による判定結果を参照し、欠陥印刷物がなし、かつ、欠陥があると判断した場合、欠陥の発生が突発的であるかを判断する。予測部１１１は、欠陥の発生が突発的であるかを、例えば、欠陥があると判定した回数が予め定められた規定回数より小さいかにより判断する。欠陥の発生が突発的なものではない（経時的である）と判断した場合、予測部１１１は、異常画像の種類から故障が予測される部品を選定（予測）し、異常ランクと選定した部品の使用状況とから、異常ランクが閾値を超える時期（故障する時期）を予測する。
【００４８】
通知部１１２は、例えば、異常画像の種類、異常ランク、故障が予測される部品、使用状況、および、閾値を超える時期を、ネットワーク３００経由でサービスセンタ４００（の保守要員）に通知する。通知部１１２は、例えば、検査対象画像の異常ランクが変化したタイミングでこれらの情報を通知してもよい。
【００４９】
次に、このように構成された本実施形態にかかる画像解析システムによる故障解析処理について図５を用いて説明する。図５は、本実施形態の故障解析処理の一例を示すフローチャートである。
【００５０】
ユーザは、画像形成装置５０に実装されている操作部（タッチパネルなど）３０より、異常画像の種類ごとに、許容できない異常画像の異常ランクを閾値として設定する。画像形成装置５０は、設定された閾値を受付ける（ステップＳ１）。受け付けられた閾値は、例えば、画像検査装置１００内の記憶装置（図示せず）に記憶される。なお、判定部１０９によって参照可能であれば閾値の記憶場所は任意である。
【００５１】
画像形成装置５０は、印刷対象の画像データを受信し、印刷を開始する（ステップＳ２）。読み取りユニット１０２、１０３は、ステップＳ２で印刷された印刷物から合成カラー画像（検査対象画像）を読み取る（ステップＳ３）。判定部１０９は、印刷に使用したＹＭＣＫの画像データをＲＧＢ変換してマスタ画像を生成する（ステップＳ４）。
【００５２】
判定部１０９は、マスタ画像と、読み取った検査対象画像とを比較し、読み取った検査対象画像に欠陥があるかを判定する（ステップＳ５）。読み取った検査対象画像に欠陥がある場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、ステップＳ６に進む。読み取った検査対象画像に欠陥がない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、ステップＳ１４に進む。
【００５３】
読み取った検査対象画像に欠陥がある場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、特定部１１０は、異常画像の種類と異常ランクとを特定する（ステップＳ６）。
【００５４】
判定部１０９は、特定された異常ランクが、設定された閾値を超えているかを判定する（ステップＳ７）。判定部１０９は、特定した異常画像の種類に応じて設定された閾値を用いて、特定された異常ランクとの比較を行う。特定した異常ランクが閾値を超えていない場合（ステップＳ７：Ｎｏ）、ステップＳ８に進む。特定した異常画像の異常ランクが閾値を超えている場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１５に進む。
【００５５】
予測部１１１は、特定した異常画像の種類と異常ランクが、既に保守要員に通知済みか否かを判定する（ステップＳ８）。例えば、予測部１１１は、通知済みかを判定するための判定情報を記憶した記憶装置等を参照することにより、通知済みか否かを判定する。判定情報は、異常画像の種類および異常ランクごとに管理される。判定情報は、例えば、通知部１１２が後述するステップＳ１３等で通知を行った場合に、通知済みに更新される。また、判定情報は、例えば、保守要員により通知に対する保守作業等が行われた後に、未通知に更新される。
【００５６】
通知済みでない場合（ステップＳ８：Ｎｏ）、ステップＳ９に進む。既に、保守要員に通知済みの場合（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１４に進む。
【００５７】
予測部１１１は、特定した異常画像の種類と異常ランクの欠陥を、規定回数（Ｎ回）、検知したか否かを判定する（ステップＳ９）。Ｎ回検知した場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０に進む。Ｎ回検知していない場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、ステップＳ１４に進む。
【００５８】
予測部１１１は、特定した異常画像の種類から、故障が予測される部品を選定する（ステップＳ１０）。予測部１１１は、選定した部品の使用状況を取得する（ステップＳ１１）。予測部１１１は、取得した使用状況から、選定した各部品に対し、異常ランクが閾値を超える時期を算出（故障時期の算出）する（ステップＳ１２）。故障時期の算出方法の詳細は後述する。通知部１１２は、予測した結果（特定した異常画像の種類、異常ランク、故障が予測される部品、使用状況、および、閾値を超える時期）を保守要員に通知する。
【００５９】
判定部１０９は、印刷が終了したか否かを判定し（ステップＳ１４）、終了していない場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、ステップＳ２に戻り処理を繰り返す。印刷が終了した場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、故障解析処理を終了する。
【００６０】
ステップＳ７で特定した異常画像の異常ランクが閾値を超えていると判定された場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、予測部１１１は、特定した異常画像の種類から、故障が予測される部品を選定する（ステップＳ１５）。例えば、予測部１１１は、図４のような対応を定めた情報を参照することにより、異常画像の種類に対応する部品を、故障が予測される部品として予測する。予測部１１１は、選定した部品の使用状況を取得する（ステップＳ１６）。
【００６１】
予測部１１１は、２回連続で閾値を超えたかを判定する（ステップＳ１７）。２回連続で閾値を超えた場合（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１８に進む。２回連続で閾値を超えていない場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、ステップＳ１９に進む。２回連続で閾値を超えるとは、例えば、ステップＳ１９にて、部品調整可能と判断し部品調整実施後、再度、ステップＳ６にて、閾値を超えた同一異常画像を検出し、かつ、閾値を超える場合をいう。
【００６２】
ステップＳ１８では、通知部１１２は、予測した結果（特定した異常画像の種類、異常ランク、故障が予測される部品一覧、および、使用状況）を保守要員に通知する（ステップＳ１８）。このような処理により、通知部１１２は、調整部１１３が調整した後であるにも関わらず、異常ランクが再度閾値を超えた場合に、故障が予測される部品を保守要員に通知することが可能となる。
【００６３】
ステップＳ１９では、予測部１１１は、予測した部品が、調整対象部品であり、かつ、調整時期（清掃時期）が近いか（または調整可能か）否かを判定する（ステップＳ１９）。
【００６４】
調整対象部品、かつ、調整時期が近い（または調整可能な）場合（ステップＳ１９：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０に進む。調整対象部品でない場合、または、調整対象部品であっても調整時期が近くない（または調整可能でない）場合（ステップＳ１９：Ｎｏ）、ステップＳ１８に進む。
【００６５】
ステップＳ２０では、予測部１１１は、部品の調整を指示する（ステップＳ２０）。ステップＳ２１では、予測部１１１は、調整した部品の使用状況をリセットする（ステップＳ２１）。
【００６６】
次に、図６を用いて、異常ランクから故障する時期を予測する方法、および、予測した結果を保守要員に通知するタイミングについて説明する。図６は、故障時期の予測方法および通知タイミングを説明するための図である。図６のグラフは、横軸が部品の使用状況を表し、縦軸が異常ランクを表す。
【００６７】
判定部１０９は、異常ランクの変化があった場合、異常ランクが閾値を超えているかを判定する（図５のステップＳ７）。
【００６８】
特定した異常ランクが閾値を超えていない場合は、以下のようなタイミングで保守要員への通知が行われる。すなわち、変化後の異常ランクが例えば図６のＡ点の場合、異常ランクは閾値を超えていないため、通知部１１２は、Ｎ回欠陥を検知したＢ点で、予測した結果を保守要員に通知する（図５のステップＳ９：Ｙｅｓ、ステップＳ１３）。その後、異常ランクが変化するまでは、予測した結果を保守要員に通知しない（図５のステップＳ８：Ｙｅｓ）。
【００６９】
上述のように、予測部１１１は、複数の異常ランクの変化と、故障が予測される部品の使用状況との関係を表す関係式を用いて、異常ランクが閾値を超える時期（故障時期）を予測する。図６の例では、予測部１１１は、異常ランクと使用状況（例えば稼働時間、印刷枚数）とが比例関係にあることを表す関係式を用いて故障時期を予測する。図６の例では、原点と、最初に異常ランクが変化したＡ点と、を結ぶ直線が、閾値に相当する線と交差するＣ点に対応する使用状況から、故障時期が算出できる。例えば、使用状況として稼働時間を用いる場合は、Ｃ点に対応する稼働時間となる時期が、故障時期として予測される。使用状況として印刷枚数を用いる場合は、予測部１１１は、例えば印刷枚数を時間に換算することにより、印刷枚数から故障時期を予測する。
【００７０】
なお、関係式は比例関係を表す式に限られるものではない。また、利用する使用状況は、部品および異常画像の種類の少なくとも一方に応じて変更してもよい。
【００７１】
特定した異常ランクが閾値を超えている場合は、以下のようなタイミングで保守要員への通知が行われる。すなわち、変化後の異常ランクが例えば図６のＣ点の場合、異常ランクは閾値を超えているため、予測部１１１は、予測した部品は調整可能かを判定する（ステップＳ１９）。調整不可の場合、通知部１１２は、予測した結果を保守要員に通知する（図５のステップＳ１８）。調整可能な場合、予測部１１１は、部品の調整を指示し（図５のステップＳ２０）、調整した部品の使用状況をリセットする（図５のステップＳ２１）。また、調整後の画像ランクは閾値を超えていないため、保守要員への通知は行わない。図６のＣ点では、調整により異常ランクが改善された例が示されている。
【００７２】
この後、さらに図６のＤ点のように異常ランクが閾値を超えた場合、予測部１１１は、部品の調整を指示する。ここで、図６のＥ点の場合のように、調整した後の異常ランクが閾値を超えている場合は、調整不可として（図５のステップＳ１７：Ｙｅｓ）、通知部１１２は、予測した結果を保守要員に通知する（図５のステップＳ１８）。
【００７３】
（変形例）
変形例では、故障予測の処理によって故障が予測される部品の候補として挙げられた部品から、各部品の使用状況についての情報を取得して解析することで、故障が予測される部品を絞りこむ。
【００７４】
図７は、上記実施形態の変形例にかかる画像検査装置１００−２の構成の一例を示すブロック図である。変形例では、予測部１１１−２の機能が上記実施形態と異なっている。その他の構成および機能は、上記実施形態にかかる画像検査装置１００のブロック図である図３と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【００７５】
予測部１１１−２は、特定された種類と異常ランクとに基づいて故障が予測される部品として挙げた部品の中から、部品の使用状況などを用いて、故障が予測される部品をさらに絞り込む（部品を詳細に特定する）機能が追加された点が、図３の予測部１１１と異なっている。
【００７６】
以下では、故障が予測される部品として現像剤が挙げられた場合を例に説明する。この場合、予測部１１１−２は、現像器内の現像剤に含まれるキャリアの劣化であるか、トナーの劣化であるかをさらに特定する。言い換えると、予測部１１１−２は、故障が予測される部品の候補であるキャリアおよびトナーのうち、いずれの故障と予測されるかを特定する。
【００７７】
なお、予測の対象は現像剤（キャリア、トナー）に限られるものではない。予測部１１１−２が、例えば異常画像の種類ごとに事前に定められた複数の部品を故障する部品の候補として予測し、複数の候補から使用状況に応じていずれかの候補を特定してもよい。予測部１１１−２が、候補として予測された部品の構成要素である複数の部品（構成部品）から、使用状況に応じていずれかの構成部品を特定してもよい。
【００７８】
図８および図９を用いて、現像器の構成と動作および現像剤の劣化ついて説明する。図８は、図２で示した画像形成部３内に含まれる現像器１０００と感光体ドラム６を模式的に示した図である。まず、現像器１０００の構成と動作について述べる。現像剤は、ケース１００１に収納され、スクリューの様な形状をしたアジテータ１００２により攪拌された状態にある。現像剤は、トナーと、鉄粉等のキャリアと、の二成分で構成される。現像剤は、アジテータ１００２による攪拌の過程で、正または負のいずれかに帯電される。帯電した現像剤は、供給ローラ１００３によって、現像ローラ１００４に供給される。現像ローラ１００４は、感光体ドラム６に近接した場所に配置され、感光体ドラム６上の静電潜像にトナーを付着させ現像を行う。現像ブレード１００５は、現像ローラ１００４上の現像剤の量を一定に保つ働きをする。なお、トナーは、図示していないトナー補給部からトナー補給口１００６より補給される。
【００７９】
次に、図９を用いて現像剤の劣化について述べる。図９は、現像剤の帯電量の変化を示す図である。前提として図９は、現像剤を負に帯電した場合の例を示している。前述したように、現像剤は、トナーと鉄粉等のキャリアとの二成分で構成され、現像器１０００のケース１００１内でアジテータ１００２により攪拌された状態にある。この攪拌の過程で、現像剤が劣化し、現像剤の帯電量が減少することが知られている。図９は、そのときの現像剤の帯電量の変化を示している。このように、現像剤が攪拌された状態が長く続くと、現像剤の劣化を引き起こし、結果として現像剤の帯電量が不足する。この現像剤の帯電量不足は、現像の際の感光体ドラム６の静電潜像へのトナーの付着量不足に繋がる。また、出力される印刷画像としては、色の濃度ムラや、地汚れという画像異常となって現れる。
【００８０】
図１０は、本変形例の故障解析処理の一例を示すフローチャートである。図１０では、ステップＳ１００〜ステップＳ１０２が追加され、ステップＳ１９が削除された点が、図５のフローチャートと異なっている。他のステップは図５と同様であるため同一の符号を付し、説明を省略する。
【００８１】
図５で説明したように、予測部１１１−２は、特定した異常画像の種類から、故障が予測される部品を選定する（ステップＳ１５）。ここでは、例として異常画像の種類を地汚れまたは濃度ムラとし、異常ランクを色差ΔＥ＝３と判定し、現像剤の劣化を予測したとする。
【００８２】
この場合、ステップＳ１６では、予測部１１１−２は、選定した部品である現像剤の使用状況を取得する。ここでは、予測部１１１−２は、現像剤の使用時間および現像剤の使用量を、使用状況を示す情報として取得する。
【００８３】
予測部１１１−２は、取得した現像剤の使用状況の情報から、現像剤のうち、キャリアに劣化が発生したのか、トナーに劣化が発生したのかを判定する（ステップＳ１００）。図８でも述べたように、現像剤はキャリアとトナーの二成分から成り、いずれも現像器１０００内の攪拌の過程で劣化し、画像へ影響を与える。このため、キャリアとトナーのいずれが影響を及ぼしているのかを判定する必要があるためである。
【００８４】
ステップＳ１７で、２回連続で閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ１７：Ｎｏ）、予測部１１１−２は、ステップＳ１００の結果から、キャリアが劣化したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。キャリアに劣化があると判定された場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１８に進む。キャリアに劣化がないと判定された場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、ステップＳ１０２に進む。なお、キャリアは入れ替えなどを自動で行うことは困難である。このため、キャリアは、図５のステップＳ１９でいう調整不可能な部品として扱われ、劣化があった場合には、保守要員に通知され交換が実施される。
【００８５】
キャリアに劣化がないと判定された場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、予測部１１１−２は、ステップＳ１００の結果から、トナーが劣化したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。トナーに劣化があると判定された場合（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０に進む。トナーに劣化がないと判定された場合（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、ステップＳ１８に進む。なお、トナーは入れ替えなどを自動で行うことが可能である。このため、トナーは、図５のステップＳ１９でいう調整可能な部品として扱われ、劣化があった場合には、自動で劣化トナーを入れ替える作業が実施される。
【００８６】
トナーに劣化がないと判定された場合（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、現像剤（キャリア、トナー）には異常がなく、他の部品に原因があると予測されるため、通知部１１２は、その結果を保守要員に通知する（ステップＳ１８）。
【００８７】
トナー劣化の場合、ステップＳ２０では、予測部１１１−２は、劣化トナーの新しいトナーへの入れ替え作業を指示する。この入れ替え作業には、画像形成装置５０の動作時に、劣化トナーを印刷範囲外に現像させ、強制的に消費させるといった公知の技術を用いればよい。
【００８８】
ステップＳ２１では、予測部１１１−２は、調整した部品の使用状況をリセットする（ステップＳ２１）。なお、調整前の使用情報も必要となる場合には、このステップＳ２１は省略してもよい。
【００８９】
このように、本変形例によれば、例えば故障が予測される部品が複数あった場合であっても、故障が予測される部品の使用状況を取得して解析することで、いずれの部品が故障している可能性が高いかを判定することができる。
【００９０】
次に、ステップＳ１００で、キャリアに劣化が発生したのか、トナーに劣化が発生したのかを判定する方法の例について説明する。図１１は、キャリアに関連するユニット等の使用状況からキャリアの劣化を判断する方法について説明する図である。キャリアの劣化は、例えば、画像形成装置の稼働時間に対する現像剤の累積の攪拌時間で判断できる。
【００９１】
前提として、現像剤の累積攪拌時間におけるキャリア劣化の判断の閾値としてＹという値が設定されたものとする。この閾値Ｙは任意に設定できる値であるが、評価等の結果から得られた根拠のある値であることが望ましい。図１０のステップＳ１６にて、予測部１１１−２は使用状況に関する情報を取得する。ここでは、異常画像発生時Ｘ'での現像剤の累積攪拌時間について情報を取得するものとする。次に、ステップＳ１００において、予測部１１１−２は、取得した異常画像発生時Ｘ'の現像剤の累積攪拌時間Ｙ'が、閾値Ｙを超えているかを解析する。予測部１１１−２は、現像剤の累積攪拌時間Ｙ'が閾値Ｙ以上であればキャリアの劣化を予測し、累積攪拌時間Ｙ'が閾値Ｙ未満であればキャリアに劣化はないと予測する。
【００９２】
図１２は、トナーに関連するユニット等の使用状況からトナーの劣化を判断する方法について説明する図である。トナーの劣化は、例えば、画像形成装置の一定時間あたりのトナーの使用状況から判断できる。すなわち、一定時間あたりのトナーの使用量が多ければ、現像器内に補給されるトナーの量が多く、現像器内には、攪拌された時間が短く、比較的新しい（劣化の少ない）トナーが常に充填されている。逆に、一定時間あたりのトナーの使用量が少なければ、現像器内に補給されるトナーの量も少なく、現像器内には、攪拌された時間が長く、劣化したトナーが充填されている。
【００９３】
前提として一定時間あたりのトナーの使用量におけるトナー劣化の判断の閾値としてＺという値が設定されたものとする。この閾値Ｚは任意に設定できる値であるが、評価等の結果から得られた根拠のある値であることが望ましい。図１０のステップＳ１６にて、予測部１１１−２は使用状況に関する情報を取得する。ここでは、異常画像発生時Ｘ'でのトナーの使用量について情報を取得するものとする。次に、ステップＳ１００において、予測部１１１−２は、取得した異常画像発生時Ｘ'での一定時間あたりのトナーの使用量Ｚ'が、閾値Ｚを下回っているかを解析する。予測部１１１−２は、一定時間あたりのトナー使用量Ｚ'が閾値Ｚ以下であればトナーの劣化を予測し、一定時間あたりのトナー使用量Ｚ'が閾値Ｚより多ければトナーに劣化はないと予測する。
【００９４】
予測部１１１−２は、図１１および図１２で示したトナーおよびキャリアの劣化解析の結果を用いて、図１０のステップＳ１０１およびステップＳ１０２の判断を行う。
【００９５】
なお、上記に示したキャリアおよびトナーの劣化解析方法は一例であり、キャリアおよびトナーの劣化が定量的に判断できる他の方法を用いてもよい。
【００９６】
なお、本実施形態の画像検査装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。
【００９７】
本実施形態の画像検査装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供するように構成してもよい。
【００９８】
さらに、本実施形態の画像検査装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の画像検査装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【００９９】
本実施形態の画像検査装置で実行されるプログラムは、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上記各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【符号の説明】
【０１００】
５０  画像形成装置
１００  画像検査装置
１０９  判定部
１１０  特定部
１１１  予測部
１１２  通知部
１１３  調整部
２００  後処理装置
３００  ネットワーク
４００  サービスセンタ
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１０１】
【特許文献１】特許第４９３３８８８号公報
【特許文献２】特許第４８６７３６６号公報
【特許文献３】特開平１１−１７９９７１号公報
【図１】
2015034807.tif 000003
【図２】
2015034807.tif 000004
【図３】
2015034807.tif 000005
【図４】
2015034807.tif 000006
【図５】
2015034807.tif 000007
【図６】
2015034807.tif 000008
【図７】
2015034807.tif 000009
【図８】
2015034807.tif 000010
【図９】
2015034807.tif 000011
【図１０】
2015034807.tif 000012
【図１１】
2015034807.tif 000013
【図１２】
2015034807.tif 000014