(57)【要約】【課題】異常画像は様々な要因から生じることに対応して様々なパターンや構成のチャートを複数枚出力してしまうと、不要なチャートまで出力してしまう。【解決手段】画像形成装置による出力画像を解析して診断を行うサーバーに接続された画像形成装置であって、画像形成時にジョブに含まれるページそれぞれの画像特徴を分析する分析手段と、前記画像特徴をページごとに関連付けて保存する保存手段と、画像処理の結果、出力画像に異常が発生したジョブに含まれるページの選択をユーザから受け付ける手段と、前記選択されたページに関連付けられた画像特徴を用いて、複数の診断用チャートから１または複数のチャートを選定する選定手段と、前記選定されたチャートを出力する出力手段と、前記出力したチャートの出力画像にて異常が発生しているか否かをユーザから受け付け、異常が発生しているとされたチャートの出力画像を読み取る読取手段と、前記読み取ったチャートの画像を前記サーバーへ送信する送信手段とを有する。【選択図】  図３
2015167302.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバーと、画像形成装置とを含み、前記画像形成装置による出力画像を解析して前記画像形成装置の診断を行うシステムであって、
前記画像形成装置は、
ジョブに対する画像形成時に、当該ジョブに含まれるページそれぞれの画像特徴を分析する分析手段と、
前記分析手段により分析された画像特徴をページごとに関連付けて保存する保存手段と、
前記画像形成装置の診断時に、画像処理の結果、出力画像に異常が発生したジョブに含まれるページの選択をユーザから受け付ける第一の受付手段と、
前記第一の受付手段で選択されたページに関連付けられた画像特徴を用いて、複数の診断用チャートから１または複数のチャートを選定する選定手段と、
前記選定手段にて選定されたチャートを出力する出力手段と、
前記出力手段にて出力したチャートの出力画像にて異常が発生しているか否かをユーザから受け付ける第二の受付手段と、
前記第二の受付手段にて異常が発生しているとされたチャートの出力画像を読み取る読取手段と、
前記読み取ったチャートの画像を前記サーバーへ送信する送信手段と
を有し、
前記サーバーは、
前記画像形成装置の送信手段から送信されたチャートの画像を解析し、前記画像形成装置の状態を推定する診断手段と、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記分析手段は、ジョブにて用いられる画像データの種類に応じて、画像特徴を分析する際の属性情報の項目を切り替えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記分析手段は、前記属性情報を用いて分類された、ジョブに含まれるページそれぞれに含まれるオブジェクトを前記画像特徴として抽出することを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記分析手段は、ジョブに含まれるページそれぞれの画像を構成する画素の色値のヒストグラムを前記画像特徴として算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記分析手段は、ジョブに含まれるページそれぞれの画像を構成する画素の色値に基づき、有彩色、無彩色、および単色の画素の個数を、前記画像特徴として算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記第一の受付手段は、ジョブに関わらず出力画像に異常が発生しているか否かをユーザから受け付け、
前記選定手段は、前記第一の受付手段にてジョブに関わらず出力画像に異常が発生している旨の指示を受け付けた場合、前記画像形成装置の画像形成を行う部位の汚れを検知するためのチャートを選定する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記第二の受付手段が前記出力手段にて出力したチャートの出力画像にて異常が発生していない旨の指示を受け付けた場合、
前記選定手段は、前記複数の診断用チャートのうち選定していなかったチャートを再選定し、
前記出力手段は、前記再選定されたチャートを出力することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記第一の受付手段は、過去に実行したジョブの画像特徴に応じて出力するチャートを選定する指示をユーザから受け付け、
前記選定手段は、当該指示を受け付けた場合、一定期間に実行されたジョブに含まれるページそれぞれの画像特徴に基づいて、前記複数の診断用チャートからチャートの候補を抽出し、当該抽出したチャートの候補の数が閾値よりも少ない場合に、当該チャートの候補をチャートとして選定することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記選定手段は、前記抽出したチャートの候補の数が閾値以上である場合、前記第一の受付手段で選択されたページに関連付けられた画像特徴を用いて、前記複数の診断用チャートからチャートを選定することを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記選定手段は、前記画像特徴として抽出されたオブジェクトの属性に応じて、前記複数の診断用チャートからチャートを選定することを特徴とする請求項３に記載のシステム。
【請求項１１】
前記選定手段は、前記ヒストグラムに基づき、ページそれぞれの画像を構成する各色に対するチャートを選定することを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項１２】
前記選定手段は、前記ヒストグラムに基づき、ページそれぞれの画像を構成する各色を複数の濃度の領域に分類し、分類された領域ごとにチャートを選定することを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項１３】
前記選定手段は、前記画像特徴にて示されるページそれぞれの有彩色、無彩色、および単色の画素の個数に応じて、単色階調、色味、およびグレーバランスに対するチャートを選定することを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項１４】
前記選定手段は、前記第一の受付手段で選択されたページの画像形成を行った際のトナー消費量が閾値以上である場合、単色階調に対するチャートを選定することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記読取手段は、スキャナにてチャートの画像を読み取ることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記サーバーは、過去に異常が発生したジョブの履歴を保持する保持手段を更に有し、
前記診断手段は、前記保持手段にて保持しているジョブの履歴と、前記画像形成装置の送信手段にて送信されたチャートの画像の解析結果とに基づいて、前記画像形成装置の状態を診断することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記サーバーは、前記診断手段にて診断した診断結果を前記画像形成装置へ送信する手段を更に有し、
前記画像形成装置は、前記サーバーから受信した診断結果を表示する表示手段を更に有する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
画像形成装置による出力画像を解析して前記画像形成装置の診断を行うサーバーに接続された画像形成装置であって、
ジョブに対する画像形成時に、当該ジョブに含まれるページそれぞれの画像特徴を分析する分析手段と、
前記分析手段により分析された画像特徴をページごとに関連付けて保存する保存手段と、
前記画像形成装置の診断時に、画像処理の結果、出力画像に異常が発生したジョブに含まれるページの選択をユーザから受け付ける第一の受付手段と、
前記第一の受付手段で選択されたページに関連付けられた画像特徴を用いて、複数の診断用チャートから１または複数のチャートを選定する選定手段と、
前記選定手段にて選定されたチャートを出力する出力手段と、
前記出力手段にて出力したチャートの出力画像にて異常が発生しているか否かをユーザから受け付ける第二の受付手段と、
前記第二の受付手段にて異常が発生しているとされたチャートの出力画像を読み取る読取手段と、
前記読み取ったチャートの画像を前記サーバーへ送信する送信手段と
を有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項１９】
サーバーと、画像形成装置とを含み、前記画像形成装置による出力画像を解析して前記画像形成装置の診断を行うシステムの制御方法であって、
前記画像形成装置において、
ジョブに対する画像形成時に、当該ジョブに含まれるページそれぞれの画像特徴を分析する分析工程と、
前記分析工程により分析された画像特徴をページごとに関連付けて記憶部に保存する保存工程と、
前記画像形成装置の診断時に、画像処理の結果、出力画像に異常が発生したジョブに含まれるページの選択をユーザから受け付ける第一の受付工程と、
前記第一の受付工程にて選択されたページに関連付けられた画像特徴を用いて、複数の診断用チャートから１または複数のチャートを選定する選定工程と、
前記選定工程にて選定されたチャートを出力する出力工程と、
前記出力工程にて出力したチャートの出力画像にて異常が発生しているか否かをユーザから受け付ける第二の受付工程と、
前記第二の受付工程にて異常が発生しているとされたチャートの出力画像を読み取る読取工程と、
前記読み取ったチャートの画像を前記サーバーへ送信する送信工程と
を有し、
前記サーバーにおいて、
前記画像形成装置の送信手段から送信されたチャートの画像を解析し、前記画像形成装置の状態を推定する診断工程と、
を有することを特徴とするシステムの制御方法。
【請求項２０】
画像形成装置による出力画像を解析して前記画像形成装置の診断を行うサーバーに接続された画像形成装置の制御方法であって、
ジョブに対する画像形成時に、当該ジョブに含まれるページそれぞれの画像特徴を分析する分析工程と、
前記分析工程にて分析された画像特徴をページごとに関連付けて記憶部に保存する保存工程と、
前記画像形成装置の診断時に、画像処理の結果、出力画像に異常が発生したジョブに含まれるページの選択をユーザから受け付ける第一の受付工程と、
前記第一の受付工程にて選択されたページに関連付けられた画像特徴を用いて、複数の診断用チャートから１または複数のチャートを選定する選定工程と、
前記選定工程にて選定されたチャートを出力する出力工程と、
前記出力工程にて出力したチャートの出力画像にて異常が発生しているか否かをユーザから受け付ける第二の受付工程と、
前記第二の受付工程にて異常が発生しているとされたチャートの出力画像を読み取る読取工程と、
前記読み取ったチャートの画像を前記サーバーへ送信する送信工程と
を有することを特徴とする画像形成装置の制御方法。
【請求項２１】
コンピュータを、
ジョブに対する画像形成時に、当該ジョブに含まれるページそれぞれの画像特徴を分析する分析手段、
前記分析手段により分析された画像特徴をページごとに関連付けて保存する保存手段、
前記コンピュータの診断時に、画像処理の結果、出力画像に異常が発生したジョブに含まれるページの選択をユーザから受け付ける第一の受付手段、
前記第一の受付手段で選択されたページに関連付けられた画像特徴を用いて、複数の診断用チャートから１または複数のチャートを選定する選定手段、
前記選定手段にて選定されたチャートを出力する出力手段、
前記出力手段にて出力したチャートの出力画像にて異常が発生しているか否かをユーザから受け付ける第二の受付手段、
前記第二の受付手段にて異常が発生しているとされたチャートの出力画像を読み取る読取手段、
前記読み取ったチャートの画像をサーバーへ送信する送信手段
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、システムおよびその制御方法、画像形成装置およびその制御方法、並びにプログラムに関し、特に、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技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像形成装置を長時間にわたって使用することにより、部品等が劣化し、出力される画像の画質面での異常が発生する可能性がある。このような劣化等により発生する「異常画像」はセンサ等を用いた自動検知が難しく、ユーザからの指摘を受けてから、プリンタを補修するサービスマン等が対応するケースが非常に多い。この時、異常画像は言葉で表現することが難しく、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。そのため、ユーザから異常画像の指摘を受けた際にサービスマンが現地に行って画質の異常を確認する必要があった。そして、サービスマンは、故障箇所を予測して関係するサービスパーツを特定し、一度サービスの拠点に戻り、サービスパーツを入手してから再び現地にて対応を行っていた。
【０００３】
このような対応では、サービスマンのコストに加え、対応が終了するまで機械が使えなくなるというダウンタイムが発生し、ユーザの生産性を大きく低下させてしまう。この問題に対し、例えば、異常画像の原因を特定する際、サービスマンが直接現地で確認する代わりに、ユーザに障害を診断するためのテストチャートを出力及び送信してもらい、障害が発生した原因を特定する画像診断技術が知られている。この診断技術の場合、故障箇所によって障害として発生する異常画像が異なるため、多くのテストチャートを出力して、その原因の特定を行わなければならなかった。
【０００４】
例えば特許文献１では、出力するパターンの枚数を削減する技術が提案されている。この技術では、ユーザが異常画像を目視で確認して、ユーザインタフェース上で表示されている異常画像の種類で近いものを選択する。そして、選択された異常画像の種類に対応したテストパターンを出力することで枚数を削減している。しかしながら、ユーザが異常画像の種類を分析する場合、ユーザの分析スキルによって判断を誤ってしまうことがあるため、診断精度が低下してしまう可能性があった。
【０００５】
一方、ユーザの分析スキルに依存しない画像分析を行う方法として、特許文献２では、ユーザが異常画像を確認した出力ジョブから異常画像を分析している。この方法では、障害の発生していない画像をスキャンした基本画像を予め用意し、異常画像が発生した画像をスキャンした問題画像を取得する。そして、基本画像と問題画像の特徴量の差分量から発生した異常画像を分析し、その分析結果に対応したテストパターンのみ出力することで、テストチャートの出力枚数とユーザースキルの課題を改善している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４６１８１８５号公報
【特許文献２】特許第４７１０４９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献２では異常画像の発生していない画像のスキャン画像をユーザが予め用意しなければいけないため、画像診断を行うためにユーザの負担がかかってしまう課題があった。
【０００８】
本発明は、ユーザの分析スキルに依存することなく、画像診断のためのテストチャートを削減することができる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために本願発明は以下の構成を有する。すなわち、サーバーと、画像形成装置とを含み、前記画像形成装置による出力画像を解析して前記画像形成装置の診断を行うシステムであって、前記画像形成装置は、ジョブに対する画像形成時に、当該ジョブに含まれるページそれぞれの画像特徴を分析する分析手段と、前記分析手段により分析された画像特徴をページごとに関連付けて保存する保存手段と、前記画像形成装置の診断時に、画像処理の結果、出力画像に異常が発生したジョブに含まれるページの選択をユーザから受け付ける第一の受付手段と、前記第一の受付手段で選択されたページに関連付けられた画像特徴を用いて、複数の診断用チャートから１または複数のチャートを選定する選定手段と、前記選定手段にて選定されたチャートを出力する出力手段と、前記出力手段にて出力したチャートの出力画像にて異常が発生しているか否かをユーザから受け付ける第二の受付手段と、前記第二の受付手段にて異常が発生しているとされたチャートの出力画像を読み取る読取手段と、前記読み取ったチャートの画像を前記サーバーへ送信する送信手段とを有し、前記サーバーは、前記画像形成装置の送信手段から送信されたチャートの画像を解析し、前記画像形成装置の状態を推定する診断手段と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザの分析スキルに依存することなく、画像診断のために出力されるテストチャートを削減することができる。その結果、ユーザへの負担を軽減した画像形成装置の診断が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像診断システムの構成例を示す図。
【図２】画像形成処理の流れを示す図。
【図３】特徴分析処理の流れを示す図。
【図４】第一の実施形態に係る画像診断実行時の処理の流れを示す図。
【図５】第一の実施形態に係る画像選定処理の流れを示す図。
【図６】第一の実施形態に係る色別チャート選定処理の流れを示す図。
【図７】サーバー側における画像診断実行時の処理の流れを示す図。
【図８】第一の実施形態に係る画像診断実行時のＵＩ画面の構成例を示す図。
【図９】画像診断用チャートの構成例を示す図。
【図１０】属性情報の設定の例を示す図。
【図１１】第二の実施形態に係る画像診断実行時の処理の流れを示す図。
【図１２】第二の実施形態に係る傾向推定処理の流れを示す図。
【図１３】第二の実施形態に係る画像診断実行時のＵＩ画面の構成例を示す図。
【図１４】特徴分析処理の概要を説明するための図。
【図１５】第一の実施形態に係る異常画像確認時のＵＩ画面の構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜第一の実施形態＞
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。
【００１３】
［システム構成］
図１は、本実施形態に係る画像診断システムの構成例を示す。図１において、ＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｒｉｎｔｅｒ）１０１は、ユーザ側の画像形成装置として機能する。ＭＦＰ１０１が備えるコントローラ１０２は、ＭＦＰ１０１の制御部であり、ＭＦＰ１０１を制御する装置制御部１０５、画像診断時の処理を行うための診断処理部１０６、及び処理対象の画像データを最適化する画像処理部１０３を備える。画像処理部１０３は更に、出力画像の特徴を分析するための特徴分析部１０４を備える。
【００１４】
コントローラ１０２は、ＣＰＵ１０７やＲＡＭ１０８を用いて、読取手段であるスキャナ１１１から画像データを取得し、画像データを処理して記憶装置１１０へ格納する。また、コントローラ１０２は、プリンタ１１３を介して画像データを紙などの記録媒体へ出力の制御を行う。コントローラ１０２へは、マウスやキーボードなどの入力装置１０９を用いたユーザ操作による各種設定が通知され、画像処理部１０３は通知された設定に基づいて画像データを処理する。あるいは、入力装置１０９で設定された値はコントローラ１０２を介して記憶装置１１０に保存され、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。
【００１５】
記憶装置１１０は、装置を制御するためのパラメータや本実施形態を実現するためのプログラム、アプリケーション、およびＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などを格納している。表示装置１１２は、ユーザへの指示やＭＦＰ１０１の状態を表示するＵＩ（ユーザインタフェース）である。本実施形態では、表示装置１１２と入力装置１０９が一体となっているタッチパネル式のインタフェースを用いた場合について説明する。ネットワークＩ／Ｆ１１４は、ネットワーク１１５を介して接続されているＰＣ（不図示）からの印刷データ等の受信や、本実施形態に係る画像診断システムを実施するサーバー１１６に必要となるデータの送受信も行う。なお、画像形成装置としてのＭＦＰ１０１の構成は上記に限定するものではなく、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接続されたＰＣ（不図示）などを更に追加してもよい。
【００１６】
サーバー１１６は、サービスセンター側の画像診断装置として機能する。サーバー１１６は、情報処理装置であり、ＭＦＰ１０１とネットワーク１１５を介して接続され、画像データ、管理データ、制御データなどのやりとりを行う。サーバー１１６が備えるコントローラ１１７は、サーバー１１６の制御部であり、サーバー１１６を制御する装置制御部１１８と画像データの解析を行う画像解析部１１９を備える。
【００１７】
コントローラ１１７は、ＣＰＵ１２１やＲＡＭ１２２を用いて、ＭＦＰ１０１から送られてきた画像データを解析する。装置制御部１１８へは、マウスやキーボードなどの入力装置１２３を用いたユーザ操作による各種指示が通知され、画像解析部１１９は通知された指示に基づいて画像データを処理し、その画像データの特徴を抽出・特定する。あるいは、入力装置１２３からの指示は装置制御部１１８を介して記憶装置１２４やＲＡＭ１２２に保存され、画像解析部１１９は保存された指示を読み出して画像データを解析する。
【００１８】
故障箇所推定部１２０は、画像解析部１１９にて解析された画像の特徴量（特徴情報）を用いて、画像問題の原因となる故障部品の推定を通知された指示に基づいて処理する。表示装置１２５は、ユーザへの指示やサーバー１１６の状態を表示するＵＩである。ネットワークＩ／Ｆ１２６は、ネットワーク１１５を介して接続されているＭＦＰ１０１とデータの送受信を行う。
【００１９】
なお、サービスセンター側のサーバー１１６の構成は上記に限定するものではなく、必要に応じてその他のインタフェースや部位を追加してもよい。さらに、サーバー１１６はサービスセンターのサーバーやＰＣで実現できるが、これに限るものではなく、記憶装置１２４や画像解析部１１９の機能の一部は、クラウドなどネットワーク１１５にて接続されたリモートの機器で実現する構成であってもよい。また、図１においては、ＭＦＰ１０１およびサーバー１１６はそれぞれ１台ずつを示したが、これに限定されるものではなく、必要に応じて物理的に複数台の装置から構成され、機能を分割してもよい。
【００２０】
［処理フロー（ＭＦＰ）］
ＭＦＰ１０１の画像処理部１０３における処理の流れについて図２を用いて説明する。図２では、ラスター画像やスキャナ１１１で読み込んだ画像に対して行う画像処理の流れを示す。本実施形態において、図２に示す処理は、画像処理部１０３が備えるＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：不図示）が実行することにより実現されるものとする。なお、以下のフローチャートの図において、破線矢印は、各種データの参照や記録を示す。また、図２の処理において、本願発明に直接関与しない処理については、従来の技術を用いるものとして詳細な説明は省略する。
【００２１】
Ｓ２０１にて、画像処理部１０３は、画像データを受信する。このとき、受信するデータは２種類あり、スキャナ１１１から受信したスキャンデータと、ＰＣ（不図示）等から送られたプリンタデータがある。尚、本実施形態でのプリンタデータは、ＣＭＹＫ色空間の画像データであるものとし、コントローラ１０２が備えるＣＭＳ（Ｃｏｌｏｒ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ：不図示）により、ＣＭＹＫ色空間に変換されたものとする。ここでのプリンタデータは、ＰＤＬ（Ｐａｇｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）データであるものとするが、これに限定するものではない。
【００２２】
Ｓ２０２にて、画像処理部１０３は、Ｓ２０１で受信したデータがスキャンデータかプリンタデータのいずれであるかの判定を行う。スキャンデータである場合（Ｓ２０２にてＹＥＳ）、Ｓ２０３へ進み、プリンタデータである場合（Ｓ２０２にてＮＯ）、Ｓ２０９へ進む。
【００２３】
Ｓ２０３にて、画像処理部１０３は、画像データ（すなわちスキャンデータ）に対し像域分離処理を行い、画素属性データ（多値）２０４を生成する。ここでの像域分離処理とは、画像内のエッジを検出し、属性情報を有しているか否かの判定を画素毎に行う処理である。
【００２４】
ここでスキャンデータとプリンタデータが有している属性情報について図１０を用いて説明する。スキャンデータの属性情報は、図１０（ａ）に示すように、ベタ、文字、網点を含む情報を有する。ベタは、注目画素と周辺画素との値の差が、エッジが抽出されないような一定の信号値の範囲内であると判定された画素を“１”とし、該当しない画素を“０”とする。文字は、注目画素でエッジが検出され、周辺画素のエッジの検出される数も閾値以下と判定される画素を“１”とし、該当しない画素を“０”とする。網点は、周辺画素でエッジの検出される数が閾値以上と判定される画素を“１”とし、該当しない画素を“０”とする。ベタ、文字、網点のそれぞれにおいて“０”もしくは“１”の１ｂｉｔデータとして表現するため、本実施形態の場合、各画素に対する属性情報は３ｂｉｔの多値のデータとなる。尚、判定するための閾値は、機種毎もしくは、ＭＦＰ本体内で設定できる像域分離のレベルによって切り替えることが可能である。
【００２５】
プリンタデータの属性情報は、図１０（ｂ）のように、オブジェクト、ベクター、文字を含む情報を有する。尚、受信した画像データがプリンタデータである場合は、Ｓ２０１で画素属性データ（多値）２０４と画像データそのものとを併せて受信している。なお、本実施形態では、スキャンデータとプリンタデータ共に３種類の属性情報であるが、それ以外で画素毎に処理の切り替え等を行うための情報が設定されていてもよい。
【００２６】
図１０に示す原稿タイプについて説明する。本実施形態に係る原稿タイプとは、「文字原稿」と「イメージ原稿」の２種類があり、それぞれの属性情報の設定値の組み合わせから決定する原稿の種類のことである。文字原稿は、画像データにおける文字領域となる部分のことである。また、イメージ原稿は、画像データにおけるイメージ領域となる部分のことである。スキャンデータにおいて、「文字原稿」と判定するための属性情報の設定例は、図１０（ａ）のようになる。つまり、ベタが“０”、文字が“１”、網点に関しては設定値による判定を行わないものとする。なお、本実施形態では、原稿タイプを文字原稿とイメージ原稿の２種類で説明しているが、他の原稿タイプを用意してもよい。また、属性情報で設定できる種類についても更に追加してもよいし、他の情報にしてもよい。
【００２７】
図２の説明に戻る。Ｓ２０５にて、画像処理部１０３は、受信した画像データがスキャンデータの場合ではＲＧＢ画像であるため、その画像データに対し色変換処理を行い、スキャンデータをデバイス（ＭＦＰ）に依存しない色空間の画像データを生成する。
【００２８】
Ｓ２０６にて、画像処理部１０３は、Ｓ２０５にて色変換された画像データに対して画素属性データ（多値）２０４を用いて原稿タイプを判定し、フィルタ処理を行う。ここで、画像処理部１０３は、文字原稿の場合にはエッジ強調フィルタを用いて処理し、文字原稿に該当しない場合（ここではイメージ原稿）にはスムージングフィルタを用いて処理する。
【００２９】
Ｓ２０７にて、画像処理部１０３は、下地飛ばし処理を行い、Ｓ２０６にてフィルタ処理された画像データの下地を除去する。Ｓ２０８にて、画像処理部１０３は、Ｓ２０７にて下地を除去した画像データに対し色変換処理を行い、ＣＭＹＫ色空間の画像に変換する。
【００３０】
Ｓ２０９にて、画像処理部１０３は、１Ｄ−ＬＵＴを用いてＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各単色の階調特性を補正し、ＣＭＹＫ画像（多値）２１７として生成する。１Ｄ−ＬＵＴは、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋのそれぞれの色を補正するための１次元のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）であり、予め記憶部等に保持されているものとする。
【００３１】
Ｓ２１０にて、画像処理部１０３は、画素属性データ（多値）２０４とＣＭＹＫ画像（多値）２１７を用いて特徴分析処理を行い、入力された画像データがどのような特徴を有しているかを分析する。本工程における特徴分析処理の詳細については、図３を用いて後述する。
【００３２】
Ｓ２１１にて、画像処理部１０３は、Ｓ２１０で行った画像の分析結果をジョブ情報２１２においてページ毎に関連付けて保存する。ここのジョブ情報とは、色空間、ページ数、部数等を含めた印刷された設定を保存するための情報のことであり、記憶装置１１０に保存される。
【００３３】
Ｓ２１３にて、画像処理部１０３は、スクリーン処理や誤差拡散処理などの画像形成処理を行ってＣＭＹＫ画像（２値）２１４を作成する。Ｓ２１５にて、画像処理部１０３は、Ｓ２１３にて生成したＣＭＹＫ画像（２値）２１４を印刷対象の画像データとしてプリンタ１１３へ送信する。そして、本処理フローを終了する。
【００３４】
（特徴分析処理）
続いて、本実施形態に係る、画像データから画像特徴を分析するための概要について図１４を用いて説明する。ここでの説明は、スキャンデータにおけるイメージ原稿の画像特徴分析における処理の概要である。すでに述べた説明に関しては省略する。図１４に示す概要の処理は、特徴分析部１０４内のＡＳＩＣ（不図示）が実行することにより実現される。
【００３５】
画像データ１４０１は、Ｓ２０１にてスキャナ１１１を介して受信したスキャンデータであり、ＲＧＢ画像である。Ｓ２０３にて像域分離処理が画像データ１４０１に対して行われると、画素属性データ１４０２が生成される。このとき、画素属性データ１４０２内の顔マーク（イメージ）の部分は一様に属性情報で網点のみを判定し、画素属性データ１４０２内の文字は属性情報で文字のみを判定する。
【００３６】
次に画素属性データ１４０２を用いて、原稿タイプ毎に二値化処理が行われ、二値化画像データ１４０３が生成される。このとき、図１０（ａ）の原稿タイプ毎に該当する属性情報の設定値と画素属性データ１４０２の設定値が一致しているか判定を行う。ここで、一致している画素を“１”、一致していない画素を“０”とする。イメージ原稿で二値化処理を行う場合は二値化画像データ１４０３のように、顔マークの部分のみ抽出される。尚、二値化処理は図３のＳ３０７に該当する処理である。
【００３７】
次に二値化画像データ１４０３で抽出された部分の画像特徴が抽出される。まず、画像特徴を抽出するために二値化画像データ１４０３に対しラベリング処理を行う。ラベリング処理とは、二値化された画素で連続した画素について同じ番号を振り分ける処理のことであり、各画素において同一の領域に属するか否かを判別することが可能となる。そして、ラベリングされた領域毎に、面積（大きさ）、円近似度、周囲長を求めた画像特徴データ１４０５が算出される。つまり、イメージや文字などのオブジェクトごとに、特徴として抽出される。画像特徴データ１４０５は、画像の分析結果の一つとして記録部に保存される。なお、本実施形態の図１４に示す例において、ラベリング処理された画像の特徴は、面積（大きさ）、重心座標、周囲長としたが、それ以外にラベリング処理によって抽出できる画像特徴でも構わない。尚、ラベリング処理は図３のＳ３０９に該当する処理であり、画像特徴抽出処理は図３のＳ３１２に該当する処理である。
【００３８】
ＣＭＹＫ画像データ１４０７は、図２のＳ２０８の色変換処理までが行われることで、画像データ１４０１がＣＭＹＫ色空間の画像に変換されたものである。二値化画像データ１４０３を用いてＣＭＹＫ画像データ１４０７のマスキング処理が行われる。このとき、二値化画像データ１４０３で“１”となった画素のみＣＭＹＫ画像の信号値をマスキング後の信号値とし、二値化画像データ１４０３で“０”となった画素は信号値を“０”とする。その結果、ＣＭＹＫ画像データ１４０７から、マスキング済みのＣＭＹＫ画像データ１４０４が生成される。尚、マスキング処理は図３のＳ３１０に該当する処理である。
【００３９】
次に、マスキング処理されたＣＭＹＫ画像データ１４０４に対し色版毎に入力値の頻出度を求めるためのヒストグラムの算出が行われ、原稿タイプ毎のヒストグラムデータ１４０６が画像の分析情報の一つとして記録部に保存される。図１４に示すヒストグラムデータ１４０６は、横軸を入力値、縦軸を入力値の範囲内の頻出度とする。尚、ヒストグラムデータの作成処理は、図３のＳ３１１に該当する処理である。
【００４０】
図２の特徴分析処理（Ｓ２１０）について、図３を用いて説明する。図３の処理は画像処理部１０３が備えるＡＳＩＣ（不図示）が実行することにより実現される。また、本処理工程が図２に示す画像形成時に行われている点も本願発明の特徴の一つである。
【００４１】
Ｓ３０１にて、画像処理部１０３は、ＣＭＹＫ画像（多値）２１７を出力した時のページ内におけるトナーの消費量を算出する。トナーの消費量を算出する方法の例としては、色版毎に信号値に対応した各色トナーの消費量を換算するための１Ｄ−ＬＵＴを備え、その１Ｄ−ＬＵＴによってトナーの消費量を計算方法がある。なお、ここでの計算方法は、特に限定するものではない。
【００４２】
Ｓ３０２にて、画像処理部１０３は、読み込む原稿タイプの設定を行う。本実施形態における原稿タイプとは、「文字原稿」と「イメージ原稿」のいずれかとなり、本処理フローが開始してから処理されていない原稿タイプを設定する。
【００４３】
Ｓ３０３にて、画像処理部１０３は、Ｓ２０１にて受信した画像データがスキャンデータもしくはプリンタデータのいずれであるかを判定する。スキャンデータの場合（Ｓ３０３にてＹＥＳ）、Ｓ３０３にて、画像処理部１０３は、Ｓ３０２で設定した原稿タイプに対応するスキャンデータ用の属性情報の設定（図１０（ａ））を取得する。スキャンデータではない（すなわち、プリンタデータ）場合（Ｓ３０３にてＮＯ）、Ｓ３０６にて、画像処理部１０３は、Ｓ３０２で設定した原稿タイプに対応するプリンタデータ用の属性情報の設定（図１０（ｂ））を取得する。
【００４４】
Ｓ３０７にて、画像処理部１０３は、画素属性データ（多値）２０４の画素毎の属性データとＳ３０５またはＳ３０６で設定された属性情報を用いて画素属性画像（２値）３０８を生成する。具体的には、図１０（ａ）の原稿タイプ毎に該当する属性情報の設定値と画素属性データ（多値）２０４の設定値が一致しているか判定を行い、一致している画素を“１”とし、一致していない画素を“０”とする。
【００４５】
Ｓ３０９にて、画像処理部１０３は、画素属性画像（２値）３０８を用いてラベリング処理を行い、ラベリング画像を生成する。Ｓ３１０にて、画像処理部１０３は、ＣＭＹＫ画像（多値）２１７および画素属性画像（２値）３０８を用いてマスキング処理を行い、マスキング画像を生成する。
【００４６】
Ｓ３１１にて、画像処理部１０３は、Ｓ３１０にて生成したマスキング画像を用いて原稿タイプ別で色版毎のヒストグラムを作成する。Ｓ３１２にて、画像処理部１０３は、Ｓ３０９にて静止したラベリング画像を用いて、画像特徴を抽出する。尚、画像特徴の抽出処理は、図１４の画像特徴データ１４０５で説明したものと同様である。
【００４７】
Ｓ３１３にて、画像処理部１０３は、全ての原稿タイプ（ここでは、イメージ原稿および文字原稿）を読み込んでいるか判定する。全てのタイプを読み込んでいない場合（Ｓ３１３にてＮＯ）、Ｓ３０３に戻り、画像処理部１０３は、読み込んでいない別の原稿タイプを設定し、全ての原稿タイプの読み込みが終了するまで処理を繰り返す。全ての原稿タイプが読み込まれた場合（Ｓ３１３にてＹＥＳ）、Ｓ３１４にて、画像処理部１０３は、画素毎に有彩色もしくは無彩色の画素のいずれであるかを判定し、有彩色もしくは無彩色となる画素の総計を算出する。更に、画像処理部１０３は、単色の画素の総計を算出する。そして、本処理フローを終了し、図２のＳ２１１の処理へ進む。
【００４８】
図２のＳ２１１にて、画像処理部１０３は、Ｓ３１１で求めたヒストグラムおよびＳ３１２で求めた画像特徴の抽出結果を画像分析結果として、ジョブ情報に関連付けて原稿タイプごとに保存する。更に、画像処理部１０３は、Ｓ３０１で求めた色毎のトナー消費量と、有彩色、無彩色、および単色の画素数についても画像分析結果として保存する。そして、画像処理部１０３は、画像分析結果をページ毎に保持する。なお、保存する画像分析結果は、本実施形態で説明したものに限定するものではなく、画像データの特徴を分析した結果であればどのようなものでも構わない。
【００４９】
（画像診断処理）
続いて、本実施形態に係る画像診断処理について図４と図８を用いて説明する。図４の画像診断処理は、コントローラ１０２がＣＰＵ１０７、ＲＡＭ１０８、記憶装置１１０を用いて実行することにより実現される。
【００５０】
まずは、画像診断の実行方法について図８（ａ）を用いて説明する。図８（ａ）のＵＩ８０１は、キャリブレーション等を実行できる本体設定のためのＵＩ画面の構成例である。ＵＩ８０１は、単色の階調性を補正するための自動階調補正を実行するためのボタン８０２、色版毎のレジのずれの補正を実施するためのボタン８０３、および異常画像を起こしている部品を推定するための画像診断ボタン８０４を備える。また、ＵＩ８０１は、ＵＩ８０１の１つ上の階層の画面に戻るためのボタン８０５を備える。なお、自動階調補正および自動色ずれ補正については、既存の技術を用いて実行されるものとし、その詳細な説明は省略する。
【００５１】
本実施形態に係る画像診断は、ユーザが画像診断ボタン８０４を押下することにより以下に説明する画像診断処理（図４）が実行される。なお、本実施形態のＵＩ８０１に示した構成に限らず、キャリブレーション以外の本体設定に画像診断を実行するためのボタンがあってもよい。
【００５２】
Ｓ４０１にて、コントローラ１０２は、ジョブ情報２１２からジョブ履歴を取得する。Ｓ４０２にて、コントローラ１０２は、基本チャートデータ４０３を取得する。ここで用いる基本チャートは、画像診断で故障箇所を推定するときに用いる複数の診断用のチャートを含む。基本チャートデータ４０３の例について図９を用いて説明する。ここでは基本チャートデータ４０３として、チャート９０１、チャート９０３、チャート９０５の３つのチャートを用いるものとして説明する。なお、ここで示すチャートデータの構成（例えば、パッチの配置）は一例であり、異常画像を検出できるように構成されたチャートデータであればどのようなものであってもよい。
【００５３】
チャート９０１のパッチ９０２は、全面均一な中間調の信号値で構成されており、ムラやスジ等の異常画像を検出するのに用いる。チャート９０３のパッチ９０４は、カラーやグレー、モノクロ等の信号値の異なる複数の矩形データで構成され、配置されており、色再現性不良等の異常画像を検出するのに用いる。
【００５４】
チャート９０５のパッチ９０６は、格子状に表現されている細線の信号値で構成されており、線幅の再現不良等の異常画像を検出するのに用いる。上記のチャートデータは異常画像を検出できるチャートデータであればどのようなものであってもよい。チャート９０１、チャート９０３、チャート９０５の信号値（特徴）によって検出できる異常画像も異なるため、信号値の異なる数パターンを用意する必要がある。また、現像器（不図示）などの色毎に部品が構成されているものは、色毎に出力することで原因の特定が容易になるため、基本チャートは同じような構成で信号値の異なるパターンを複数用意してもよい。尚、基本チャートの画像データについては、記憶装置１１０によって保存されており、信号値の異なるパターン毎に管理されているものとする。しかし、基本チャートを保存する場所や管理方法については、本実施形態の方法に限定するものではなく、どのような形態であってもよい。
【００５５】
Ｓ４０４にて、コントローラ１０２は、ユーザが入力装置１０９を用いて画質問題の発生したジョブとページの選択を受け付ける。ユーザがジョブとページを選択するためのＵＩの例について図８（ｂ）を用いて説明する。図８（ｂ）のＵＩ８０６は、問題の発生したジョブをユーザが選択するためＵＩ画面の構成例である。ＵＩ８０６において、最新のジョブから順番に表８０７のように表示される。表８０７を構成する項目として、ジョブを出力した日時、ジョブ名、ジョブの種類、ページ数を示す。なお、本実施形態では４項目としたが、その他の項目があってもよく、ジョブを選択するためのＵＩであればどのようなものでもよい。
【００５６】
ボタン８０８は、ＵＩ８０１で画像診断処理をキャンセルするためのボタンである。ユーザによりボタン８０８が押下された場合、コントローラ１０２は、画像診断処理を中断し、ＵＩ８０１の表示に遷移する。ボタン８０９は、ＵＩ８０６において画質問題がジョブに関係なく発生している場合に選択するためのボタンである。ユーザによりボタン８０９が押下された場合、汚れを検知するためのチャート（不図示）を出力し、画像診断を継続して実施する。汚れを検知するためのチャートとは、ＭＦＰ１０１が画像形成を行う際に用いる各種部位のいずれかに汚れが付着している結果、異常画像が生じる場合があるため、その汚れを検出するためのチャートである。ボタン８１０は、画質問題が発生したジョブをユーザが表８０７から選択した後に、ページを設定するためのＵＩ８１１に移行するためのボタンである。ユーザが、表８０７の中からいずれかのジョブを選択し、ボタン８１０を押下した場合、ページを選択するための画面である図８（ｃ）のＵＩ８１１が表示される。
【００５７】
図８（ｃ）のＵＩ８１１は、問題の発生したジョブ中のページを選択するためＵＩの構成例である。テキストボックス８１２は、ＵＩ８１１内で画質問題の発生したジョブのページ数を設定するためのテキストボックスであり、ＵＩ８０６で選択されたジョブのページ数を上限として入力が可能である。なお、ページ数の上限値を追加で表示するようにしてもよい。戻るボタン８１３は、ＵＩ８１１内でジョブを選択するＵＩ８０６に戻るためのボタンである。ボタン８１４は、ＵＩ８１１内でページの設定が完了した後に、画像診断処理を実行するためのボタンである。ボタン８１４が押下された際にテキストボックス８１２で設定されたページがＵＩ８０１で選択されたジョブのページ数を超えていない場合、画像診断処理を継続して実行するためのフローに移行する。
【００５８】
なお、本実施形態にて示した構成に限定するものではなく、画質問題の発生したジョブのページを設定できることやいずれのジョブでも発生することを指定できるようなＵＩであればどのような構成でもよい。図８（ｂ）（ｃ）により、ユーザからのジョブおよびその中のページの選択を受け付ける第一の受付手段を実現する。
【００５９】
Ｓ４０５にて、コントローラ１０２は、Ｓ４０４にて受け付けた選択において、ユーザにより「全てのジョブで発生」（ボタン８０９）が選択されているか否かの判定を行う。全てのジョブで異常が発生していると選択されている場合（Ｓ４０５にてＹＥＳ）、Ｓ４０７にて、コントローラ１０２は、選定情報４０８に汚れ検知に必要となるチャートを設定する。ここでの選定情報４０８とは、基本チャートデータ４０３のうち、本実施形態の画像診断に必要となるチャートのみを出力するように設定している情報である。例えば、信号値の異なるパターン毎に番号が付けられている場合、出力するチャートに対する番号のみ保持しておき、出力時にその番号に対応する基本チャートの画像データを取得して出力する。そして、Ｓ４０９にて、コントローラ１０２は、選定情報４０８を用いて基本チャートから選択されたチャートのみプリンタ１１３を用いて出力する。
【００６０】
一方、Ｓ４０４にて受け付けた選択において、ユーザにより「全てのジョブで発生」が選択されていない場合（Ｓ４０５にてＮＯ）、Ｓ４０６にて、コントローラ１０２は、画像選定処理を行い、出力する基本チャートを選別した情報を選定情報４０８に保持する。なお、本工程における画像選定処理の詳細については、図５を用いて後述する。そして、Ｓ４０９にて、コントローラ１０２は、選定情報４０８を用いて基本チャートから選択されたチャートのみプリンタ１１３を用いて出力する。
【００６１】
Ｓ４１０にて、コントローラ１０２は、Ｓ４０９で出力したチャートにおいてユーザが異常画像であると認識した現象と同様の現象が視認できるか否かをユーザに入力装置１０９を用いて入力させる。ここで、図１５のＵＩ１５０１は、出力したチャートで異常画像を視認できるか確認するためのＵＩ画面の構成例である。ボタン１５０２は、出力したチャートで異常画像が確認できた際に押下されるボタンである。ボタン１５０３は、出力したチャートで異常画像が確認できない際に押下されるボタンである。ボタン１５０４は、ＵＩ１５０１を閉じ、一つ上の階層のＵＩ画面を表示するためのボタンである。図１５のＵＩにより、出力したチャートにて異常が再現された異常画像の有無をユーザから受け付ける第二の受付手段を実現する。
【００６２】
ユーザによってボタン１５０２が押下された場合（Ｓ４１０にてＹＥＳ）、出力したチャートをスキャンするためのＳ４１２に移行する。Ｓ４１２にて、コントローラ１０２は、Ｓ４０９で出力した画像診断用チャートをユーザ操作によりスキャナ１１１を用いてスキャンし、診断用スキャンデータ４１３を生成する。
【００６３】
ユーザによってボタン１５０３が押下された場合（Ｓ４１０にてＮＯ）、Ｓ４１１にて、コントローラ１０２は、基本チャートデータ４０３の中から選定情報４０８で選定されていないチャートデータを再選定し、取得する。ここでは、選定していなかったチャートデータをすべて選択するものとする。そして、コントローラ１０２は、取得したチャートデータについてプリンタ１１３を用いて出力する。更に、Ｓ４１２にて、コントローラ１０２は、Ｓ４１２で出力した画像診断用チャートをユーザ操作によりスキャナ１１１を用いてスキャンし、診断用スキャンデータ４１３を生成する。
【００６４】
Ｓ４１４にて、コントローラ１０２は、診断用スキャンデータ４１３と選定情報４０８とを、サーバー１１６に送信する。ここで、サーバー１１６は、診断用スキャンデータ４１３と選定情報４０８を用いて故障箇所の推定を行い、故障箇所の推定結果を故障箇所推定情報４１６として記録する。サーバー１１６による故障箇所の推定の処理については、図７を用いて後述する。
【００６５】
Ｓ４１５にて、コントローラ１０２は、サーバー１１６から故障箇所推定情報４１６を受信する。Ｓ４１７にて、コントローラ１０２は、表示装置１１２を用いて故障箇所推定情報４１６の推定結果を表示する。そして本処理フローを終了する。
【００６６】
なお、Ｓ４１７で表示する内容は、サービスマンによる部品の交換が必要ない場合に関してのみ、表示装置１１２を用いて推定結果を表示する。例えば、診断した結果、故障している部品がないと判定される場合や、キャリブレーション等の本体の設定で改善可能と判定された場合は、その内容を表示する。故障している可能性の高い部品が生じている場合は、ユーザが、ＭＦＰ１０１の保守と担当するサービスマンの拠点に故障箇所推定情報４１６を連絡し、故障箇所推定情報４１６に基づいてサービスマンは交換する部品を用意して交換対応を行う。これにより、部品交換のための待ち時間を含めるダウンタイムを削減し、ユーザの生産性向上が可能となる。
【００６７】
（画像選定処理）
続いて、図４のＳ４０６の画像選定処理の流れについて図５を用いて説明する。図５の処理は、コントローラ１０２がＣＰＵ１０７、ＲＡＭ１０８、記憶装置１１０を用いて実行することにより実現される。
【００６８】
Ｓ５０１にて、コントローラ１０２は、機種情報５０２を用いて、基本チャートを出力するか否かを判定するための閾値を決定する。ここで機種に応じて閾値を変える理由は、機種によって画像に関する問題の起こりやすさが変化するためである。本実施形態では、各機種に対応する閾値は、予め設定されている値としているが、これまでの累積出力枚数や環境等に応じて閾値を変えるような構成であってもよい。
【００６９】
Ｓ５０３にて、コントローラ１０２は、Ｓ４０４にて選択された画質問題の発生したジョブ中のページに対応した分析結果を取得する。Ｓ５０４にて、コントローラ１０２は、Ｓ５０３で取得した分析結果の中で、単色データの画素数と閾値との比較を行う。その結果、画素数が閾値以上の場合（Ｓ５０４にてＹＥＳ）、Ｓ５０５にて、コントローラ１０２は、単色階調確認用チャートを選択する。このとき、単色階調確認用チャートの構成は図９（ｂ）のチャート９０３で表現され、各列で各単色の階調性のあるパッチとなる。これにより、階調性に異常があるか否かを診断することが可能となる。
【００７０】
Ｓ５０６にて、コントローラ１０２は、Ｓ５０３で取得した分析結果の中で、有彩色の画素数と閾値との比較を行う。その結果、画素数が閾値以上の場合（Ｓ５０６にてＹＥＳ）、Ｓ５０７にて、コントローラ１０２は、色味確認用チャートを選択する。このとき、色味確認用チャートの構成も図９（ｂ）のチャート９０３で表現され、様々な有彩色のパッチで構成される。これにより、混色の特性に異常があるか否かを診断することが可能となる。
【００７１】
Ｓ５０８にて、コントローラ１０２は、Ｓ５０３で取得した分析結果の中で、無彩色の画素数と閾値との比較を行う。その結果、画素数が閾値以上の場合（Ｓ５０８にてＹＥＳ）、Ｓ５０５にて、コントローラ１０２は、グレーバランス確認用チャートを選択する。このとき、グレーバランス確認用チャートは、図９（ｂ）のチャート９０３で表現され、ＣＭＹから構成されたグレーパッチや、Ｋ単色のパッチで構成される。これにより、グレーバランスに異常があるか否かを診断することが可能となる。
【００７２】
Ｓ５１０にて、コントローラ１０２は、色別チャート選定処理を行う。色別チャート選定処理は、Ｓ３１１で作成したヒストグラムデータやＳ３１２で抽出した画像特徴を用いて、高濃度、中濃度、低濃度で分けられた濃度別に線幅再現性の確認やムラやスジを確認するためのチャートを選択するための処理となる。本工程の詳細については、図６を用いて後述する。
【００７３】
Ｓ５１１にて、コントローラ１０２は、画質問題の発生したジョブ中のページに対応したトナーの消費量を取得する。Ｓ５１２にて、コントローラ１０２は、Ｓ５１１にて取得したトナーの消費量が閾値以上であるか否かを判定する。消費量が閾値以上の場合（Ｓ５１２にてＹＥＳ）、Ｓ５１３にて、コントローラ１０２は、単色階調確認用チャートを選択する。
【００７４】
Ｓ５１４にて、コントローラ１０２は、これまで選択した基本チャートの情報を選定情報４０８として保存する。そして、画像選定処理を終了し、図４のＳ４０９へ進む。
【００７５】
（色別チャート選定処理）
色別チャート選定処理（図５のＳ５１０）の流れについて図６を用いて説明する。図６の処理は、コントローラ１０２がＣＰＵ１０７、ＲＡＭ１０８、記憶装置１１０を用いて実行することにより実現される。
【００７６】
Ｓ６０１にて、コントローラ１０２は、図１４のヒストグラムデータ１４０６において、高濃度領域、中濃度領域、低濃度領域のうち、入力値がどの濃度領域となるか決定するための設定値を、機種情報５０２を用いて決定する。Ｓ６０１の設定値は機種に応じて予め決定する。なお、本実施形態に示した構成に限定するものではなく、これまでの累積出力枚数や環境等に応じて閾値を変えてもよい。
【００７７】
Ｓ６０２にて、コントローラ１０２は、Ｓ４０４で選択された画質問題の発生したジョブ中のページに対応した分析結果を取得する。Ｓ６０３にて、コントローラ１０２は、判定する原稿タイプを設定する。本実施形態における原稿タイプとは、文字原稿とイメージ原稿のいずれかとなり、本処理フローが開始されてから処理されていない原稿タイプが設定される。Ｓ６０４にて、コントローラ１０２は、判定する色版を設定する。本実施形態における色版とはＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのいずれかの色となり、本処理フローが開始されてから処理されていない色版を設定する。
【００７８】
Ｓ６０５にて、コントローラ１０２は、図３のＳ３１１にて作成したヒストグラムデータのうち、高濃度領域を設定した領域について頻出度が閾値以上であるか否かを判定する。頻出度が閾値以上である場合（Ｓ６０５にてＹＥＳ）、Ｓ６０６にて、コントローラ１０２は、Ｓ６０３で設定した原稿タイプが文字原稿であるか否かを判定する。文字原稿である場合（Ｓ６０６にてＹＥＳ）、Ｓ６０７にて、コントローラ１０２は、Ｓ３１２で抽出した画像特徴結果で文字と判定された個数が閾値以上であるか否かを判定する。ここでの閾値は予め定義されたものを用いるものとするが、これに限定するものではなく、濃度やヒストグラムの分布に応じて変更するものであってもよい。文字の個数が閾値以上である場合（Ｓ６０７にてＹＥＳ）、コントローラ１０２は、高濃度の線幅表現チャートを選択する。ここで線幅表現チャートは、図９（ｃ）のチャート９０５であり、線の色はＳ６０４で設定された色となる。
【００７９】
文字個数が閾値より小さい場合（Ｓ６０７にてＮＯ）、Ｓ６１０にて、コントローラ１０２は、中濃度領域の判定を行う。Ｓ６０３で設定した原稿タイプが文字原稿ではない場合（Ｓ６０６にてＮＯ）、Ｓ６０８にて、コントローラ１０２は、高濃度の面内均一チャートを選択する。ここで面内均一チャートとは図９（ａ）のチャート９０１であり、パッチ９０２の色はＳ６０４で設定された色となる。なお、色に対応する信号値は予め決められた値でもよいし、高濃度領域の中でも頻出度の高い信号値にしてもよい。
【００８０】
Ｓ６１０にて、コントローラ１０２は、Ｓ３１１にて作成したヒストグラムデータのうち、中濃度領域を設定した領域について頻出度が閾値以上であるか否かを判定する。頻出度が閾値以上である場合（Ｓ６１０にてＹＥＳ）、Ｓ６１１にて、コントローラ１０２は、Ｓ６０３で設定した原稿タイプが文字原稿であるか否かを判定する。文字原稿である場合（Ｓ６１１にてＹＥＳ）、Ｓ６１２にて、コントローラ１０２は、Ｓ３１２で抽出した画像特徴結果で文字と判定された個数が閾値以上であるか否かを判定する。文字の個数が閾値以上である場合（Ｓ６１２にてＹＥＳ）、コントローラ１０２は、中濃度の線幅表現チャートを選択する。ここで線幅表現チャートは、図９（ｃ）のチャート９０５であり、線の色はＳ６０４で設定された色となる。
【００８１】
文字個数が閾値より小さい場合（Ｓ６１２にて）、Ｓ６１５にて、コントローラ１０２は、低濃度領域の判定を行う。Ｓ６０３で設定した原稿タイプが文字原稿ではない場合（Ｓ６１１にてＮＯ）、Ｓ６１３にて、コントローラ１０２は、中濃度の面内均一チャートを選択する。ここで面内均一チャートは、図９（ａ）のチャート９０１であり、パッチ９０２の色はＳ６０４で設定された色となる。なお、色に対応する信号値は予め決められた値でもよいし、中濃度領域の中でも頻出度の高い信号値にしてもよい。
【００８２】
Ｓ６１５にて、コントローラ１０２は、Ｓ３１１にて作成したヒストグラムデータのうち、低濃度領域を設定した領域について頻出度が閾値以上であるか否かを判定する。頻出度が閾値以上である場合（Ｓ６１５にてＹＥＳ）、Ｓ６１６にて、コントローラ１０２は、Ｓ６０３で設定した原稿タイプが文字原稿であるか否かを判定する。文字原稿である場合（Ｓ６１６にてＹＥＳ）、Ｓ６１７にて、コントローラ１０２は、Ｓ３１２で抽出した画像特徴結果で文字と判定された個数が閾値以上であるか否かを判定する。文字の個数が閾値以上である場合（Ｓ６１７にてＹＥＳ）、コントローラ１０２は、低濃度の線幅表現チャートを選択する。ここで線幅表現チャートは、図９（ｃ）のチャート９０５であり、線の色はＳ６０４で設定された色となる。
【００８３】
文字個数が閾値より小さい場合（Ｓ６１７にてＮＯ）、Ｓ６２０へ進む。Ｓ６０３で設定した原稿タイプが文字原稿ではない場合（Ｓ６１６にてＮＯ）、Ｓ６１８にて、コントローラ１０２は、低濃度の面内均一チャートを選択する。ここで面内均一チャートは、図９（ｃ）のチャート９０１であり、パッチ９０２の色はＳ６０４で設定された色となる。なお、信号値は予め決められた値でもよいし、低い濃度領域の中でも頻出度の高い信号値にしてもよい。
【００８４】
Ｓ６２０にて、コントローラ１０２は、全ての色を判定したか確認する。全ての色を確認していない場合（Ｓ６２０にてＮＯ）、Ｓ６０４へ戻り、コントローラ１０２は、全ての色を判定するまで処理を繰り返す。全ての色を確認した場合（Ｓ６２０にてＹＥＳ）、Ｓ６２１にて、コントローラ１０２は、全ての原稿タイプを判定したか確認する。全ての原稿タイプを確認していない場合（Ｓ６２１にてＮＯ）、Ｓ６０３へ戻り、コントローラ１０２は、全ての原稿タイプを判定するまで処理を繰り返す。全ての原稿タイプを判定した場合（Ｓ６２１にてＹＥＳ）、色別チャート選定処理を終了し、図５のＳ５１１へ進む。
【００８５】
［処理フロー（サーバー）］
サーバー１１６側の処理について図７を用いて説明する。図７の処理は、コントローラ１１７がＣＰＵ１２１、ＲＡＭ１２２、記憶装置１２４を用いて実行することにより実現される。また、コントローラ１１７における処理は、特徴量を算出する画像解析部１１９と特徴量から故障箇所推定を行うための故障箇所推定部１２０にて構成される。
【００８６】
Ｓ７０１にて、コントローラ１１７は、ＭＦＰ１０１が出力した画像の診断用スキャンデータ４１３と選定情報４０８を受信する。Ｓ７０２にて、コントローラ１１７は、Ｓ７０１で取得した診断用スキャンデータ４１３を用いて画像解析を行い、その結果として、特徴量データ７０３を算出する。このとき、コントローラ１１７は、基本チャートデータ４０３で分類された種類に対応する画像解析方法を、診断用スキャンデータ４１３に実施する。ここで、診断用スキャンデータ４１３にどのような種類があるのかを判断するために、選定情報４０８が用いられる。
【００８７】
画像解析方法の一例について説明する。図９（ｂ）のチャート９０３のようなパッチ構成で単色階調性を確認するためのチャートを用いた解析方法について説明する。出力（印刷）したチャート９０３をスキャナで読み込んだスキャンデータの色値を濃度に変換し、パッチの信号値に対応した濃度となっているか、または階調が逆転していないか等を解析する。そして、その結果を特徴量データとする。
【００８８】
図９（ｂ）のチャート９０３のような構成で混色等の色味を確認するためのチャートを用いた解析方法では、スキャンデータの色値をＬ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換し、予め登録しているＬ＊ａ＊ｂ＊色空間の信号値との色差を算出し、その色差を特徴量データとする。このとき予め登録しているＬ＊ａ＊ｂ＊色空間の信号値は、製品毎に設定されている場合や、以前に出力した色味確認用チャートを、スキャナ１１１を用いたスキャンデータの信号値からＬ＊ａ＊ｂ＊値に変換したものを登録できるようにしてもよい。ここで、色差は以下の式（１）を用いて算出する。なお、Ｌ１、ａ１、ｂ１は、取得したＬ＊ａ＊ｂ＊値とし、Ｌ２、ａ２、ｂ２は、基準となるＬ＊ａ＊ｂ＊値とする。
2015167302.tif 000003
・・・式（１）
【００８９】
図９（ａ）のチャート９０１のような構成で面内の濃度の均一性を確認するためのチャートを用いた解析方法では、スキャンデータの色値を濃度に変換し、予め設定された小さい領域毎に濃度の平均値を算出する。そして、小さい領域の濃度のバラつきから面内でムラやスジが発生していないか解析し、ムラやスジの発生している強度に応じた解析結果を特徴量データとする。
【００９０】
図９（ｃ）のチャート９０５のような構成で細線の再現性を確認するためのチャートを用いた解析方法では、抽出するエッジ成分を用いてトナーが飛び散っていないか、または線がぼやけていないか解析し、エッジ成分のばらつきを特徴量データとする。
【００９１】
本実施形態では、選択しているチャートの種類に応じてそれぞれ解析方法を選択しているが、これに限定するものではなく、診断したい画質問題を適切に解析できる方法であって、特徴量データとして算出できるものであれば、他の方法であってもよい。また、本実施形態の特徴量データは連続値で説明しているが、これに限定するものではない。例えば、離散値を用いた特徴量データ、例えば解析した結果に予め閾値を用意し、閾値を超えた場合には異常ありとし、超えない場合には異常なしと判定するようにしてもよい。
【００９２】
Ｓ７０４にて、コントローラ１１７は、Ｓ７０２で算出した特徴量データ７０３を用いて故障箇所の推定を行い、それぞれの部品が故障している確率情報が格納されている故障箇所推定情報４１６を算出する。特徴量データ７０３を用いた故障箇所推定方法について説明する。これまでの同一機種の特徴量データとサービスマンが実際に交換した箇所が対応付けられていた実績データが大量にある場合、ベイズの定理やベイズの展開公式を用いて故障箇所の確率を部品毎に算出する。つまり、過去の実績データを用いて得られた特徴量データから故障した原因を算出することが可能となる。また、故障ではなくキャリブレーション等の本体の設定を変更することで解決する場合もあるため、本体の設定の変更の必要な確率も算出できるようにしてもよい。
【００９３】
なお、上記の故障箇所推定の方法は一例であり、その他にも、ベイジアンネットワークのように故障箇所推定が可能な方法を用いても構わない。
【００９４】
Ｓ７０５にて、コントローラ１１７は、サーバー１１６側における診断結果として故障箇所推定情報４１６をＭＦＰ１０１に送信する。Ｓ７０６にて、コントローラ１１７は、サーバー１１６側における診断結果として故障箇所推定情報４１６をサービスマンの拠点のサーバー（不図示）等に送信する。そして、サーバー１１６における画像診断処理を終了する。
【００９５】
本実施形態により、ユーザの分析スキルに依存することなく、画像診断のためのテストチャートを削減でき、ユーザへの負担を軽減した画像診断が容易となる。
【００９６】
＜第二の実施形態＞
本実施形態では、第一の実施形態と異なり、画像問題の発生したジョブとページを指定することなく、予め決められた期間のジョブの画像の特徴分析結果から出力画像の傾向がないか推定し、推定した結果から画像診断に用いる出力枚数を削減する方法を示す。ここでは、第一の実施形態と異なる部分のみを説明し、重複部分については説明を省略する。
【００９７】
［処理フロー］
まず、画像診断実施時の処理の流れについて図１１を用いて説明する。図１１の処理はコントローラ１０２がＣＰＵ１０７、ＲＡＭ１０８、記憶装置１１０を用いて実行することにより実現される。また、ユーザが、入力装置１０９を用いてＵＩ８０１の画像診断の実行を指示したときに実施される。
【００９８】
Ｓ１１０１及びＳ１１０３は、図４のＳ４０１及びＳ４０３と同様の処理のため、説明を省略する。本実施形態に係るＵＩの例について図１３を用いて説明する。尚、画像診断処理を実行するために使用するＵＩ８０１は第一の実施形態と同様のため説明を省略する。
【００９９】
図１３（ａ）のＵＩ１３０１は、Ｓ１１０５にて表示されるＵＩ画面であり、ＵＩ８０１の画像診断ボタン８０４をユーザが押下した場合に表示されるＵＩの構成例である。表１３０２は、図８（ｂ）に示すＵＩ８０６の表８０７と同様に、出力されたジョブを最新のものから順番に表示する。ボタン１３０３、ボタン１３０５、およびボタン１３０６は、第一の実施形態のＵＩ８０６と同様の動作をするため説明を省略する。ボタン１３０４は、ジョブの傾向から発生しやすい画像問題を推定するための処理を行うためのボタンである。ユーザがボタン１３０４を押下することにより傾向推定処理を実行する。本工程における傾向推定処理の詳細は、図１２を用いて後述する。
【０１００】
図１３（ｂ）のＵＩ１３０７は、Ｓ１１０８において図１３（ａ）のＵＩ１３０１のボタン１３０４をユーザが押下した結果、出力画像の異常等に関する傾向が推定できなかった場合に表示されるＵＩの構成例である。基本的な動作に関しては、図１３（ａ）のＵＩ１３０１と同様であるが、ボタン１３１０がグレーアウトされている。その結果、傾向推定が実施できなくなり、第一の実施形態と同様に、ユーザによる異常画像の発生したジョブとページの選択を受け付けることとなる。傾向推定できない場合として、例えば、予め決められた期間内でジョブが出力されていないことや、全ての基本チャートが選択される回数が閾値以上であり、傾向を推定できない等が挙げられる。
【０１０１】
表１３０２は、図８（ｂ）のＵＩ８０６の表８０７と同様に、出力されたジョブを最新ものから順番に表示する。ボタン１３０３、ボタン１３０５、およびボタン１３０６は、第一の実施形態のＵＩ８０６と同様の動作をするため、説明を省略する。図１３（ｃ）のＵＩ１３１３は、図８（ｃ）のＵＩ８１１と同様の動作をするため、説明を省略する。
【０１０２】
ユーザからの指示に基づき傾向推定を実施する場合（Ｓ１１０５にてＹＥＳ）、Ｓ１１０６にて、コントローラ１０２は、予め決められた期間内で出力物の画像特徴に傾向があるか推定を行う処理を行い、推定した結果を選定情報１１１１に保存する。本工程における傾向推定処理の詳細については、図１２を用いて後述する。
【０１０３】
Ｓ１１０８にて、コントローラ１０２は、Ｓ１１０６にて推定した出力傾向があるか否かを判定する。出力傾向がある場合（Ｓ１１０８にてＹＥＳ）、Ｓ１１１３にて、コントローラ１０２は、選定情報１１１１に基づいて選定したチャートを、プリンタ１１３を用いて出力する。出力傾向がない場合（Ｓ１１０８にてＮＯ）、Ｓ１１０７にて、コントローラ１０２は、第一の実施形態と同様に、ユーザによる異常画像の発生したジョブとページの選択を受け付ける。Ｓ１１０９〜Ｓ１１２１は、図４のＳ４０５〜Ｓ４１７と同様の処理のため説明を省略する。
【０１０４】
（傾向推定処理）
図１１のＳ１１０６の傾向推定処理の詳細について図１２を用いて説明する。図１２の処理はコントローラ１０２が、ＣＰＵ１０７、ＲＡＭ１０８、記憶装置１１０を用いて実行することにより実現される。
【０１０５】
Ｓ１２０１にて、コントローラ１０２は、傾向推定処理をする時に参照するジョブの期間を設定する。本実施形態では、機種毎に予め決められた一定期間を、傾向推定処理にて参照対象とするジョブの期間としている。しかし、上記に限定するものではなく、例えば１時間以内のジョブを参照することや、ユーザが設定できるようにすることや、出力した枚数の累計から参照する期間を決めるなど、参照対象とするジョブの期間を設定できるものであれば、どのようなものでもよい。
【０１０６】
Ｓ１２０２にて、コントローラ１０２は、ジョブ情報１１０２から、Ｓ１２０１で設定した参照する期間内で、かつ、まだ処理していないジョブ中のページのジョブ情報を読み出す。Ｓ１２０３にて、コントローラ１０２は、Ｓ１２０２で読み込んだページのジョブ情報を用いて画像選定処理を行い、処理したページにおける基本チャートを選別した情報を選定情報１１１１に記録する。尚、Ｓ１２０３の画像選定処理は、第一の実施形態にて示した図５の処理と同様であるため、説明を省略する。
【０１０７】
Ｓ１２０４にて、コントローラ１０２は、Ｓ１２０３で選定したチャートを基本チャートデータ４０３から選択された回数として加算する。ここで、決められた期間内のジョブ中のページを処理し、選択された回数の総計を参照することで傾向を推定する。
【０１０８】
Ｓ１２０５にて、コントローラ１０２は、Ｓ１２０１で設定した参照する期間内で、かつ、まだ処理していないジョブ中のページがあるか否かを判定する。処理していないページがある場合（Ｓ１２０５にてＮＯ）、コントローラ１０２は、Ｓ１２０２へ戻り、参照する期間内の全てのジョブ中のページの画像選定処理を繰り返す。参照する期間内の全てのジョブ中のページが処理された場合（Ｓ１２０５にてＹＥＳ）、Ｓ１２０９にて、コントローラ１０２は、基本チャートデータ４０３の中でまだ選択されていないチャートデータを読み出す。
【０１０９】
Ｓ１２１０にて、コントローラ１０２は、Ｓ１２０９で選択したチャートデータについてＳ１２０５までの処理で選択された回数の総計が閾値以上であるか否かを判定する。閾値以上である場合（Ｓ１２１０にてＹＥＳ）、Ｓ１２１１にて、コントローラ１０２は、選択したチャートを出力するチャートの候補として選択する。閾値より小さい場合（Ｓ１２１０にてＮＯ）、Ｓ１２１２の処理を実行する。ここで、出力する候補として判定するための閾値は、予め決められた値、または、参照したページの総計から予め決められた割合以上となる値にしてもよい。
【０１１０】
Ｓ１２１２にて、コントローラ１０２は、Ｓ１２０９の基本チャートデータ４０３の中でまだ選択されていないチャートデータがあるか否かを判定する。基本チャートデータ４０３の中で読み出されていないチャートデータがある場合（Ｓ１２１２にてＮＯ）、Ｓ１２０９に戻り、コントローラ１０２は、全てのチャートデータを読み出して、選択された総計から出力する候補の判定処理を繰り返す。
【０１１１】
全てのチャートデータを読み出した場合（Ｓ１２１２にてＹＥＳ）、Ｓ１２１３にて、コントローラ１０２は、Ｓ１２１１で候補となったチャートデータの総計を確認し、総計が閾値以上であるか否かを判定し、出力する傾向があるかを確認する。つまり、出力候補となったチャートデータの数（種類）が少ない場合には、異常が発生する画像が偏っているとみなし、傾向があると判定できる。一方、多くの種類のチャートデータが出力候補として選定されている場合には、どれかの画像に偏って異常が発生しているとは判定できないため、傾向は無いと判定する。閾値以上である場合（Ｓ１２１３にてＹＥＳ）、Ｓ１２１５にて、コントローラ１０２は、出力に傾向がないと判定する。閾値よりも少ない場合（Ｓ１２１３にてＮＯ）、Ｓ１２１４にて、コントローラ１０２は、Ｓ１２１１で候補となったチャートデータを選定情報１１１１に上書きする。本実施形態における出力する傾向を判定するための閾値は、予め決められた値としているが、これに限定するものではなく、ユーザによって傾向を推定する時に出力するチャートの上限数を設定された値のように傾向を判断できるのであればいずれの方法でもよい。
【０１１２】
以上により、画像問題の発生したジョブとページを指定することなく、予め決められた期間のジョブの画像の特徴分析結果から出力画像の傾向がないか推定することで、画像診断で出力するチャートの枚数を削減することができる。これにより、ユーザの分析スキルに依存することなく、第一の実施形態と比べてページを選択しないで出力チャート枚数を削減でき、さらにユーザの負担を軽減した画像形成装置の診断ができる。
【０１１３】
＜その他の実施形態＞
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、上述した実施形態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】
2015167302.tif 000004
【図２】
2015167302.tif 000005
【図３】
2015167302.tif 000006
【図４】
2015167302.tif 000007
【図５】
2015167302.tif 000008
【図６】
2015167302.tif 000009
【図７】
2015167302.tif 000010
【図８】
2015167302.tif 000011
【図１０】
2015167302.tif 000012
【図１１】
2015167302.tif 000013
【図１２】
2015167302.tif 000014
【図１３】
2015167302.tif 000015
【図１５】
2015167302.tif 000016
【図９】
2015167302.tif 000017
【図１４】
2015167302.tif 000018