(57)【要約】【課題】画像欠陥の分類精度を向上することができる画像処理装置、画像処理プログラム、故障診断装置、及び故障診断プログラムを提供する。【解決手段】一次テストチャートを出力（ステップ１００）し、読取った一次テストチャート画像の画像欠陥領域を検出（ステップ１０４）し、発生している画像欠陥の色成分及び欠陥の種類を分類（ステップ１０６）し、色成分及び種類の特定ができない場合（ステップ１１０で否定）は、特定できない欠陥の類似度を算出（ステップ１１４）し、類似度に基づきパラメータを変更（ステップ１０６）し、変更したパラメータに基づいて決定された二次テストチャートを出力（ステップ１２０）し、二次テストチャートに発生している画像欠陥の色成分及び欠陥の種類を分類する（ステップ１２６）。【選択図】図４
2008224745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められた一次検査対象画像を出力する一次検査対象画像出力手段と、
前記一次検査対象画像出力手段から出力された前記一次検査対象画像を読取った画像の画像データから画像欠陥が発生している画像欠陥領域を検出する第１の欠陥領域検出手段と、
前記画像欠陥領域に発生している画像欠陥を分類する第１の画像欠陥分類手段と、
前記第１の画像欠陥分類手段の分類結果に応じて、発生している画像欠陥と、予め定めた複数種類の画像欠陥と、の類似度を各々算出する類似度算出手段と、
前記第１の画像欠陥分類手段の分類結果と、前記類似度算出手段で算出した類似度とに基づいて、一次検査対象画像に関するパラメータを変更するパラメータ変更手段と、
前記パラメータ変更手段により変更されたパラメータに基づく二次検査対象画像を出力する二次検査対象画像出力手段と、
前記二次検査対象画像出力手段から出力された前記二次検査対象画像を読取った画像の画像データから画像欠陥が発生している画像欠陥領域を検出する第２の欠陥領域検出手段と、
前記二次検査対象画像の画像欠陥領域に発生している画像欠陥を分類する第２の画像欠陥分類手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の画像欠陥分類手段は、前記一次検査対象画像に発生している画像欠陥の色成分及び画像欠陥の種類を分類し、前記第２の画像欠陥分類手段は、前記二次検査対象画像に発生している画像欠陥の色成分及び画像欠陥の種類を分類する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記類似度算出手段は、前記一次検査対象画像に発生している画像欠陥の特徴値を算出し、当該算出した特徴値と前記複数種類の画像欠陥毎に予め定められた特徴値との関係に基づいて類似度を各々算出する請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴値は、前記画像欠陥のサイズ、濃度、及び周波数成分を含む請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記類似度算出手段は、前記複数種類の画像欠陥毎に予め定められた特徴値の差を算出する請求項３または請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記パラメータ変更手段は、前記一次検査対象画像のトナー濃度及び色成分の少なくとも一方を変更する請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記二次検査対象画像に発生している画像欠陥の程度に関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記請求項１乃至請求項６のいずれか1項に記載の画像処理装置の前記第２の画像欠陥分類手段の分類結果とに基づいて、前記画像欠陥が発生する原因を故障原因として特定する特定手段と、
を備えた故障診断装置。
【請求項８】
前記特定手段は、予め定めた画像欠陥の種類毎に設けられた複数のベイジアンネットワークの中から、前記分類結果に応じて選択されたベイジアンネットワークを用いて、前記故障原因を特定する請求項７に記載の故障診断装置。
【請求項９】
前記特定手段の特定結果を表示する表示手段をさらに備えた、請求項７または請求項８に記載の故障診断装置。
【請求項１０】
予め定められた一次検査対象画像を出力するステップと、
出力された前記一次検査対象画像を読取った画像の画像データから画像欠陥が発生している画像欠陥領域を検出するステップと、
前記画像欠陥領域に発生している画像欠陥を分類するステップと、
前記画像欠陥の分類結果に応じて、発生している画像欠陥と、予め定めた複数種類の画像欠陥と、の類似度を各々算出するステップと、
前記画像欠陥の分類結果と、前記類似度とに基づいて、一次検査対象画像に関するパラメータを変更するステップ、
前記変更されたパラメータに基づく二次検査対象画像を出力するステップと、
出力された前記二次検査対象画像を読取った画像の画像データから画像欠陥が発生している画像欠陥領域を検出するステップと、
前記二次検査対象画像の画像欠陥領域に発生している画像欠陥を分類するステップと、
を含む処理をコンピュータで実行させる画像処理プログラム。
【請求項１１】
前記二次検査対象画像に発生している画像欠陥の程度に関する特徴量を抽出するステップと、
前記抽出された特徴量と、前記請求項１乃至請求項６のいずれか1項に記載の画像処理装置の前記第２の画像欠陥分類手段の分類結果とに基づいて、前記画像欠陥が発生する原因を故障原因として特定するステップと、
を含む処理をコンピュータで実行させる故障診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理プログラム、故障診断装置、及び故障診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、複写機やプリンタ等の画像形成装置に対して、専門のサービスマンによる定期的なメンテナンスや故障箇所の診断及び修理等が実施されている。しかし、近年の画像形成装置のカラー化、高機能化に伴い、故障の様態も複雑化してきており、専門のサービスマンでも故障原因を特定しきれない場合がある。このような場合、画像形成装置のダウンタイムを極力少なくする必要があるため、故障原因に関連しそうな部品を複数、まとめて交換する。このため、本来、正常な部品も一緒に交換されてしまい、故障修理に要する費用の増大を招くという問題があった。
【０００３】
この問題に対し、テストチャート（検査対象画像）を印刷してテストチャートの画像欠陥状態から画像形成装置の故障箇所を診断する技術が知られている。この技術では、画像欠陥が発生した場合に、画像形成装置内に格納されている複数種類のテストチャートから、当該発生した画像欠陥の状態に対応するテストチャートを選択して、画像欠陥診断を行う。画像欠陥診断は、当該選択したテストチャートを出力し、出力したテストチャートに発生した画像欠陥を検出し、画像欠陥の種類を分類し、当該分類結果と画像欠陥の発生レベルとから画像形成装置の故障箇所を推定する。
【０００４】
このような技術として、画像形成装置の機械データやジョブデータを収集し、収集したデータを診断推論エンジンにより分析して初期診断結果を得て、初期診断結果を基にテストチャートを決定して出力する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、複数のテストパターン（テストチャート）から最適なテストパターンセットを自動的に選択する動的なテストパターン生成技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。この技術では、機械の内部情報や操作者入力情報から初期診断を行い、当該初期診断結果からテストパターンを選択し、出力する。そして、当該出力されたテストパターンに対して画質分析を行い、不具合の特徴を抽出し、診断エンジンによる診断結果の確実性を算出し、確実性レベルが閾値未満の場合、予め対応付けられた不具合の特徴とテストパターンの関係から、不具合に対応したテストパターンセットを自動的に選択して、再度、画質分析と診断処理とを実行する。
【特許文献１】特開２００１−２４５０９１号公報
【特許文献２】特開２００６−１４３３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、画像形成装置内部に予め格納されたテストチャートのみを用いると、濃度ムラや濃度低すぎ（ＬｏＩＤ）等の画像欠陥の中でも、程度が小さいものについては、画像欠陥診断において、画像欠陥の分類が難しい。
【０００７】
電子写真方式の画像形成装置に発生する特有の欠陥のうち、画像欠陥の分類が難しい具体的な例としては、図２７に示す、ＣＭＹＫをベタで印刷したテストチャート（図２７（Ａ））で発生するＣＭＹ色抜けとＫ単色抜けの分類が挙げられる。図２７の破線の画像欠陥領域部に対して欠陥の特徴を算出するために、主走査方向の投影波形を算出して分類するが、ＣＭＹ色抜けの場合（図２７（Ｂ））とＫ単色抜けの場合（図２７（Ｃ））で、スキャン後の画像のＲＧＢ成分（図２７（Ｄ））の特徴は同じになり、どちらの画像欠陥が発生したか区別が難しい。
【０００８】
また、他の例として、画像欠陥の程度が小さいＩｎＯｕｔ濃度ムラと呼ばれる濃度ムラとＬｏＩＤとの分類について、図２８に示す。図２８に示す画像欠陥の程度が小さいＩｎＯｕｔ濃度ムラとＬｏＩＤとの場合、欠陥の発生状況も似ているため、図２９に示すように、特徴空間（詳細後述）にプロットしてもＩｎＯｕｔ濃度ムラ空間（詳細後述）及びＬｏＩＤ空間（詳細後述）のどちらからも判断できない位置にプロットされることになり、画像欠陥の種類を特定することが難しい。
【０００９】
さらにまた、画像欠陥の程度が小さいバンディング（筋状の濃度ムラ）と呼ばれる濃度ムラと線／筋との分類について、図３０に示す。バンディングの場合、バンディングの周期性を抽出することが重要であるが、図３０に示すようにバンディングの程度が小さい場合、周期性が抽出できなくなり、横線の場合と特徴がほぼ同じになってしまう。そのため、特徴空間にプロットしても、バンディング空間（詳細後述）及び横線空間（詳細後述）のどちらからも判断できない位置にプロットされることになり、画像欠陥の種類を特定することが難しい。
【００１０】
本発明は、画像欠陥の分類精度を向上することができる画像処理装置、画像処理プログラム、故障診断装置、及び故障診断プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の画像処理装置は、予め定められた一次検査対象画像を出力する一次検査対象画像出力手段と、前記一次検査対象画像出力手段から出力された前記一次検査対象画像を読取った画像の画像データから画像欠陥が発生している画像欠陥領域を検出する第１の欠陥領域検出手段と、前記画像欠陥領域に発生している画像欠陥を分類する第１の画像欠陥分類手段と、前記第１の画像欠陥分類手段の分類結果に応じて、発生している画像欠陥と、予め定めた複数種類の画像欠陥と、の類似度を各々算出する類似度算出手段と、前記第１の画像欠陥分類手段の分類結果と、前記類似度算出手段で算出した類似度とに基づいて、一次検査対象画像に関するパラメータを変更するパラメータ変更手段と、前記パラメータ変更手段により変更されたパラメータに基づく二次検査対象画像を出力する二次検査対象画像出力手段と、前記二次検査対象画像出力手段から出力された前記二次検査対象画像を読取った画像の画像データから画像欠陥が発生している画像欠陥領域を検出する第２の欠陥領域検出手段と、前記二次検査対象画像の画像欠陥領域に発生している画像欠陥を分類する第２の画像欠陥分類手段と、を備える。
【００１２】
請求項２に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記第１の画像欠陥分類手段は、前記一次検査対象画像に発生している画像欠陥の色成分及び画像欠陥の種類を分類し、前記第２の画像欠陥分類手段は、前記二次検査対象画像に発生している画像欠陥の色成分及び画像欠陥の種類を分類するものである。
【００１３】
請求項３に記載の画像処理装置は、請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、前記類似度算出手段は、前記一次検査対象画像に発生している画像欠陥の特徴値を算出し、当該算出した特徴値と前記複数種類の画像欠陥毎に予め定められた特徴値との関係に基づいて類似度を各々算出するものである。
【００１４】
請求項４に記載の画像処理装置は、請求項３に記載の画像処理装置において、前記特徴値は、前記画像欠陥のサイズ、濃度、及び周波数成分を含むものである。
【００１５】
請求項５に記載の画像処理装置は、請求項３または請求項４に記載の画像処理装置において、前記類似度算出手段は、前記複数種類の画像欠陥毎に予め定められた特徴値の差を算出するものである。
【００１６】
請求項６に記載の画像処理装置は、請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の画像処理装置において、前記パラメータ変更手段は、前記一次検査対象画像のトナー濃度及び色成分の少なくとも一方を変更するものである。
【００１７】
請求項７に記載の故障診断装置は、前記二次検査対象画像に発生している画像欠陥の程度に関する特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された特徴量と、前記請求項１乃至請求項６のいずれか1項に記載の画像処理装置の前記第２の画像欠陥分類手段の分類結果とに基づいて、前記画像欠陥が発生する原因を故障原因として特定する特定手段と、を備える。
【００１８】
請求項８に記載の故障診断装置は、請求項７に記載の故障診断装置において、前記特定手段は、予め定めた画像欠陥の種類毎に設けられた複数のベイジアンネットワークの中から、前記分類結果に応じて選択されたベイジアンネットワークを用いるものである。
【００１９】
請求項９に記載の故障診断装置は、請求項７または請求項８に記載の故障診断装置において、前記特定手段の特定結果を表示する表示手段をさらに備えたものである。
【００２０】
請求項１０に記載の画像処理プログラムは、予め定められた一次検査対象画像を出力するステップと、出力された前記一次検査対象画像を読取った画像の画像データから画像欠陥が発生している画像欠陥領域を検出するステップと、前記画像欠陥領域に発生している画像欠陥を分類するステップと、前記画像欠陥の分類結果に応じて、発生している画像欠陥と、予め定めた複数種類の画像欠陥と、の類似度を各々算出するステップと、前記画像欠陥の分類結果と、前記類似度とに基づいて、一次検査対象画像に関するパラメータを変更するステップ、前記変更されたパラメータに基づく二次検査対象画像を出力するステップと、出力された前記二次検査対象画像を読取った画像の画像データから画像欠陥が発生している画像欠陥領域を検出するステップと、前記二次検査対象画像の画像欠陥領域に発生している画像欠陥を分類するステップと、を含む処理をコンピュータで実行させる。
【００２１】
請求項１１に記載の故障診断プログラムは、前記二次検査対象画像に発生している画像欠陥の程度に関する特徴量を抽出するステップと、前記抽出された特徴量と、前記請求項１乃至請求項６のいずれか1項に記載の画像処理装置の前記第２の画像欠陥分類手段の分類結果とに基づいて、前記画像欠陥が発生する原因を故障原因として特定するステップと、を含む処理をコンピュータで実行させる。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、請求項１乃至請求項６に記載の本発明によれば、画像欠陥の分類精度を向上することができる、という効果が得られる。
【００２３】
請求項７及び請求項８に記載の本発明によれば、画像欠陥が発生する故障原因を特定する故障診断の精度を向上することができる、という効果が得られる。
【００２４】
請求項９に記載の本発明によれば、故障診断結果をユーザに報知することができる、という効果が得られる。
【００２５】
請求項１０に記載の本発明によれば、精度良く画像欠陥を分類する処理をコンピュータに実行させることができる、という効果が得られる。
【００２６】
請求項１１に記載の本発明によれば、精度良く故障診断を行う処理をコンピュータに実行させることができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
［第１の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２８】
本実施の形態に係る画像処理装置及び故障診断装置を備える画像形成装置１０の概略構成を図１に示す。本実施の形態の画像形成装置１０は、ネットワークＩ／Ｆ（ネットワークインターフェイス）部１２、プリントエンジン部１４、画像読取部１６、操作指示部１８、ユーザインターフェイス部２０、記憶部２２、テストチャート格納部２４、ＣＰＵ２６、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）２８、ループカウンタ３０、画像処理部３２、及び故障診断部３４を備える。
【００２９】
ネットワークＩ／Ｆ部１２は、ユーザ等によりプリント指示された印字データ（画像データ）１１を通信するためのネットワークインターフェイスである。プリントエンジン部１４は、プリント指示された画像を記録媒体１５上に形成し、出力する。本実施の形態では、具体的には、電子写真方式プリンタであり、Ｃ（シアン）色、Ｍ（マゼンタ）色、Ｙ（イエロー）色、Ｋ（黒）色のトナー又はインクを用いて、カラー画像を記録媒体１５上に形成するものである。なお、無彩色を記録媒体１５上に形成する場合は、Ｋ色のみを用いて形成する場合と、Ｃ色、Ｍ色、Ｙ色を混合することにより形成する場合とがある。
【００３０】
画像読取部１６は、記録媒体１５上に形成された画像（テストチャート）を読取って、画像データを出力するものであり、例えば、スキャナ等である。
【００３１】
操作指示部１８は、例えば、ユーザの操作によって、画像形成に関する操作指示を行う。ユーザインターフェイス部２０は、画像形成に関する情報等をユーザへ報知するものであり、例えば、液晶ディスプレイ等である。
【００３２】
記憶部２２は、図示しないメモリ、ハードディスク、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等から構成されるものであり、各処理フローを実行するためのプログラム、ループカウンタ３０の既定値（ループ処理の回数）、パラメータ変更ルール、トナー濃度と類似度Ｒとの関係、特徴空間における各種類の画像欠陥の中心値ベクタ、色成分特定のための閾値、欠陥種類特定（類似度）のための閾値及び、ベイジアンネットワーク（それぞれ、詳細後述）等を予め記憶する。テストチャート格納部２４は、例えば、ハードディスク等の不揮発性の記憶装置であり、予め、種々のテストチャート（検査対象画像）を格納しておく。
【００３３】
ＣＰＵ２６及びＡＳＩＣ２８は、画像形成装置１０の全体を制御するものである。ループカウンタ３０は、詳細を後述するループ処理の実行回数をカウントするためのものである。
【００３４】
画像処理部３２は、本実施の形態の画像処理装置に対応するものであり、プリントエンジン部１４から出力され、画像読取部１６で読取られたテストチャートの画像データに基づいて、テストチャートに発生した画像欠陥の分類を行う。故障診断部３４は、本実施の形態の故障診断装置に対応するものであり、画像処理装置で分類された画像欠陥に基づいて画像形成装置１０の故障の診断を行う。
【００３５】
ネットワークＩ／Ｆ部１２、プリントエンジン部１４、画像読取部１６、操作指示部１８、ユーザインターフェイス部２０、記憶部２２、テストチャート格納部２４、ＣＰＵ２６、ＡＳＩＣ２８、ループカウンタ３０、画像処理部３２、及び故障診断部３４は、コントロールバスやデータバス等のバス３６を介して、互いに情報などの授受が可能に接続されている。
【００３６】
次に、図２を参照して本実施の形態に係る画像処理装置５０について説明する。図２は、画像処理装置５０の概略構成を示す機能ブロック図である。
【００３７】
本実施の形態の画像処理装置５０は、画像処理部３２、テストチャート格納部２４、プリントエンジン部１４、画像読取部１６、ループカウンタ３０、及び記憶部２２を含んでいる。
【００３８】
画像処理部３２は一次テストチャート出力手段５２、第１の画像欠陥領域検出手段５４、第１の画像欠陥分類手段５６、第１の画像欠陥分類終了判定手段５７、類似度算出手段５８、パラメータ変更手段６０、二次テストチャート決定手段６２、二次テストチャート出力手段６４、第２の画像欠陥領域検出手段６６、第２の画像欠陥分類手段６８、及び第２の画像欠陥分類終了判定手段６９を備える。
【００３９】
一次テストチャート出力手段５２は、テストチャート格納部２４から読取ったテストチャートを出力するようにプリントエンジン部１４に指示する。一次テストチャート出力手段５２には、第１の画像欠陥領域検出手段５４が接続されており、第１の画像欠陥領域検出手段５４は、画像読取部１６から出力された一次テストチャートの画像データの画像欠陥領域を検出する。第１の画像欠陥領域検出手段５４には、第１の画像欠陥分類手段５６が接続されており、第１の画像欠陥分類手段５６は、検出した画像欠陥領域に対し、発生している画像欠陥を分類する。なお、本実施の形態では、画像欠陥の色成分及び種類を分類する。第１の画像欠陥分類手段５６には、第１の画像欠陥分類終了判定手段５７が接続されている。また、第１の画像欠陥分類終了判定手段５７は、ループカウンタ３０の値または第１の画像欠陥分類手段５６により画像欠陥が１種類に特定されたかどうかを判定する手段である。類似度算出手段５８は、画像欠陥分類処理の分類結果に基づいて、類似度を算出する。類似度算出手段５８には、パラメータ変更手段６０が接続されており、パラメータ変更手段６０は、一次テストチャートのパラメータを変更する。パラメータ変更手段６０には、二次テストチャート決定手段６２が接続されており、二次テストチャート決定手段６２は、変更されたパラメータに基づいて、二次テストチャートを決定する。二次テストチャート決定手段６２には、二次テストチャート出力手段６４が接続されており、二次テストチャート出力手段６４は、決定された二次テストチャートを、プリントエンジン部１４に出力するように指示する。二次テストチャート出力手段６４には、第２の画像欠陥領域検出手段６６が接続されており、第２の画像欠陥領域検出手段６６は、画像読取部１６から出力された二次テストチャートの画像データの画像欠陥領域を検出する。第２の画像欠陥領域検出手段６６には、第２の画像欠陥分類手段６８が接続されており、第２の画像欠陥分類手段６８は、検出した画像欠陥領域に対し、発生している画像欠陥を分類する。第２の画像欠陥分類終了判定手段６９は、ループカウンタ３０の値または第２の画像欠陥分類手段６８により画像欠陥が１種類に特定されたかどうかを判定する手段である。なお、本実施の形態では、画像欠陥の色成分及び種類を分類する。また、第２の画像欠陥分類終了判定手段６９には、故障診断装置７０が接続されており、特定した、画像欠陥の分類結果を故障診断装置７０に出力する。なお、ユーザインターフェイス部２０によって、ユーザに画像欠陥の分類結果を報知するようにしてもよい。
【００４０】
さらに、図３を参照して本実施の形態に係る故障診断装置７０について説明する。図３は、故障診断装置７０の概略構成を示す機能ブロック図である。本実施の形態の故障診断装置７０は、故障診断部３４を含んでいる。
【００４１】
故障診断部３４は、特徴量抽出部７２、特徴量算出手段７４、故障特定手段７６、及び記憶部２２を備える。特徴量抽出部７２は、発生している画像欠陥の特徴量を情報として抽出するものであり、例えば、線が発生する画像欠陥に対しては、発生している線の幅や周期性の情報を抽出する線抽出フィルタ等である。特徴量抽出部７２には、特徴量算出手段７４が接続されており、特徴量値算出手段７４は、特徴量抽出部７２で抽出された画像欠陥の情報に基づき、画像欠陥の特徴量を算出する。特徴量算出手段７４には、故障特定手段７６が接続されており、故障特定手段７６は、算出された特徴量及び画像処理装置５０から出力された画像欠陥の分類に基づいて画像形成装置１０の故障原因を特定する。なお、故障特定手段７６により特定した結果（故障診断結果）を、ユーザインターフェイス部２０を介して、ユーザに報知するようにしてもよい。
【００４２】
次に、本実施の形態の画像処理装置５０で実行される画像処理及び故障診断装置７０で実行される故障診断処理を図４〜１５を参照して詳細に説明する。
（画像欠陥診断処理）
まず、画像欠陥診断処理について説明する。本実施の形態の画像欠陥診断処理とは、画像処理装置５０で実行される画像欠陥を分類する処理及び故障診断装置７０で実行される故障診断処理を含む処理である。本実施の形態の画像欠陥診断処理のフローチャートを図４に示す。図４に示す画像欠陥診断処理は、例えば、プリントエンジン部１４から出力された記録媒体の画像に画像欠陥が発生した場合等にユーザが、操作指示部１８を介して指示することにより、実行される。
【００４３】
まず、ステップ１００では、テストチャート格納部２４から一次テストチャートを読出して、読出した一次テストチャートを出力するようにプリントエンジン部１４に指示する。なお、本実施の形態の一次テストチャートは、一般的なテストチャートを用いることができる。例えば、ＣＭＹＫをベタで印刷したテストチャート等である。
【００４４】
次のステップ１０２では、プリントエンジン部１４から出力された一次テストチャートを画像読取部１６で読取るように指示する。次のステップ１０４では、読取った一次テストチャートの画像データの画像欠陥領域を検出する。本実施の形態の画像欠陥領域の検出は、例えば、読取った一次テストチャートの画像データに対して二値化処理を施し、二値画像の階調値が０または、１の領域を画像欠陥領域として検出する。また、検出した全ての画像欠陥領域に対して、ラベル処理を実行することで、画像欠陥領域単位での画像欠陥を検出するようにしてもよい。
【００４５】
次のステップ１０６では、画像欠陥分類処理を実行する。画像欠陥分類処理とは、画像欠陥が発生している色成分及び画像欠陥の種類が１種類に特定可能か判定し、分類する処理である（詳細後述）。
【００４６】
画像欠陥分類処理が終了すると次のステップ１０８では、ループカウンタ３０は既定値以上であるか否か、即ち、規定回数のループ処理を実行したか否かを判断し、ループカウンタ３０が既定値以上（ループ処理を規定回数実行済み）の場合は、肯定判断され、ステップ１３０へ進む。一方、ループカウンタ３０が既定値未満（未だループ処理を規定回数実行せず）の場合は、ステップ１１０へ進む。なお、本実施の形態では、当該既定値は予め記憶部２２に記憶されている。
【００４７】
ステップ１１０では、テストチャートに発生している画像欠陥の種類が１種類に特定されているか否かを判断する。画像欠陥分類処理により、画像欠陥の種類が１種類に特定されている場合は、肯定判断され、ステップ１３０へ進む。一方、１種類に特定されていない場合は、否定判断され、ステップ１１２へ進む。
【００４８】
ステップ１１２では、テストチャートに発生している画像欠陥の色成分は特定されているか否かを判断する。画像欠陥分類処理により、画像欠陥の色成分の特定は不可能と判定されている場合は、否定判断され、ステップ１１６へ進む。一方、色成分が特定されている場合は、肯定判断され、ステップ１１４へ進む。
【００４９】
ステップ１１４では、類似度算出処理を行う。類似度算出処理とは、テストチャートに発生している画像欠陥の種類が１種類に特定できない場合に、特定できない複数の種類（本実施の形態では２種類）の画像欠陥の類似度Ｒを算出する処理である（詳細後述）。
【００５０】
類似度算出処理が終了した場合及びステップ１１２で否定判断された場合の次のステップ１１６では、特定できない画像欠陥の種類とその画像欠陥の類似度Ｒ、及び色成分特定不可能（色成分不明）の判定結果により、一次テストチャートのパラメータを変更する。なお、本実施の形態では、パラメータの変更は、予め設定され、記憶部２２に記憶されているパラメータ変更ルールに基づいて行う。パラメータ変更ルールの一例を図５に示す。
【００５１】
図５に示すように、欠陥領域が発生した色成分が不明な場合は、変更するパラメータは、パラメータ１及びパラメータ２の２種類が規定されており、何れかのパラメータに変更する。パラメータ１は、一次テストチャートの色成分をＹＭＣ色のみで出力するように変更するものであり、パラメータ２は、一次テストチャートの色成分をＫ色のみで出力するものである。また、濃度低すぎ（ＬｏＩＤ）と、ＩｎＯｕｔ濃度ムラとの何れの欠陥が生じているのか特定できない場合は、パラメータ１では、一次テストチャートのトナー濃度（全色）を類似度Ｒに基づいて図１２に示す関係に従って変更し、パラメータ２では、一次テストチャートの特定されている色成分のトナー濃度を類似度Ｒに基づいて図６に示す関係に従って変更する。なお、図６及び図７は類似度Ｒとトナー濃度の変更量との関係（パラメータ曲線）の一例を示す図であり、予め記憶部２２に記憶されている。いずれも、画像欠陥の種類により、トナー濃度の変更量（パラメータ曲線の傾き）が異なる。類似度Ｒが小さいほど、即ち、特定できない画像欠陥が類似しているほど、一次テストチャートのトナー濃度を上げていくことを示している。このように、類似度が小さくて画像欠陥が特定できない度合いが高くなるほど、一次テストチャートのトナー濃度が濃くなるように変更する。
【００５２】
さらに、線／筋と、バンディング濃度ムラとの何れの欠陥が生じているのか特定できない場合は、一次テストチャートのトナー濃度（全色）を類似度Ｒに基づいて、図７に示す関係に従って変更する（パラメータ１）。
【００５３】
次のステップ１１８では、二次テストチャートを決定する。本実施の形態では、ステップ１００で出力した一次テストチャートをテストチャート格納部２４から読出して、パラメータを変更したものを二次テストチャートとして、決定し、次のステップ１２０では、決定した二次テストチャートを出力するように、プリントエンジン部１４に指示する。そして次のステップ１２２では、出力された二次テストチャートを読取るように画像読取部１６に指示し、ステップ１２４へ進む。
【００５４】
ステップ１２４では、読取った二次テストチャートの画像データの画像欠陥領域検出を行う。なお、この画像欠陥領域検出は、ステップ１０４の画像欠陥領域検出と同様に行えばよいので、ここでは、詳細な説明を省略する。
【００５５】
次のステップ１２６では、画像欠陥分類処理を行う。なお、この画像欠陥分類処理は、ステップ１０６の画像欠陥分類処理と同様の処理なので、ここでは、詳細な説明を省略する。
【００５６】
次のステップ１２８では、ループカウンタ３０をインクリメントし、ステップ１０８のループカウンタ３０が既定値以上であるか否か、即ち、規定回数のループ処理を実行したか否かの判断に戻る。これにより、ループカウンタ３０が既定値以上になる（規定回数のループ処理を実行）か、または、テストチャートに発生している画像欠陥の色成分が特定且つ、画像欠陥の種類が１種類に特定されるまで、ステップ１０８〜ステップ１２８を繰返す。
【００５７】
そして、ループカウンタ３０が既定値以上（ステップ１０８で肯定）または、画像欠陥の種類が１種類に特定（ステップ１１０で肯定）の場合の次のステップ１３０では、故障診断処理を行う。故障診断処理とは、画像欠陥の分類結果に基づいて画像形成装置１０の故障を診断する処理である（詳細後述）。
【００５８】
ステップ１３０の故障診断処理が終了した後、本処理（画像欠陥診断処理）を終了する。
（画像欠陥分類処理）
次に、画像欠陥分類処理（図４に示す画像形成診断処理のステップ１０６の処理）について、図８及び図９を参照して詳細に説明する。図８は、画像欠陥分類処理の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
まず、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のうち、どの色成分で画像欠陥が発生しているのかを特定するために、ステップ２００では、一次テストチャートの画像データをＲＧＢ各色成分に分解する。そして、次のステップ２０２では、特徴空間において、ＲＧＢ各色成分の特徴値と、原点間との距離の逆数Ｄｉｓｔ＿Ｒ、Ｄｉｓｔ＿Ｇ、Ｄｉｓｔ＿Ｂを（１）式〜（３）式により算出する。
【００６０】
【数１】
2008224745.tif 000003
【００６１】
【数２】
2008224745.tif 000004
【００６２】
【数３】
2008224745.tif 000005
なお、本実施の形態では、特徴空間とは、画像欠陥サイズＳ、周波数成分Ｆ、及び濃度Ｄをパラメータとする３次元空間である。図９には、特徴空間における、ＲＧＢ各色成分の特徴値及びＲ成分の特徴値と原点間との距離の一例を示す。
【００６３】
さらに、次のステップ２０４では、Ｄｉｓｔ＿Ｒ、Ｄｉｓｔ＿Ｇ、Ｄｉｓｔ＿Ｂの中から、値が最小のものをＤｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１とし、次に小さいものをＤｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２とし、次に小さいもの（最大のもの）をＤｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ３として抽出する。
【００６４】
次のステップ２０６では、画像欠陥色成分特定判定処理を行う。画像欠陥色成分特定判定処理とは、画像欠陥が発生している色成分を１つに特定できるか否かを判定する処理である（詳細後述）。
【００６５】
画像欠陥色成分特定判定処理が終了すると、次のステップ２０８では、画像欠陥が発生している色成分が特定されているか否かを判断する。ステップ２０６の画像欠陥色成分特定判定処理の結果が、色成分は１種類に特定不可能と判定されている場合は、否定判断され、ステップ２１０へ進み、ステップ２１０では、画像欠陥が発生している色成分の特定は不可能と判定（色成分が不明）と判定して、本処理を終了する。
【００６６】
一方、画像欠陥色成分特定判定処理の結果が、画像欠陥が発生している色成分は特定可能と判定されている場合は、ステップ２０８では、色成分が特定されていると判断（肯定判断）し、ステップ２１２へ進む。
【００６７】
特定されている色成分に対して、発生している画像欠陥の種類をクラスタリング処理により特定するため、ステップ２１２では、画像欠陥が発生した色成分（特定されている色成分）の欠陥領域の特徴値の中心値ベクタとして、欠陥領域の画像領域サイズＳｄｅｆｅｃｔ、欠陥領域の平均濃度Ｄｄｅｆｅｃｔ、周波数成分のピーク値Ｆｄｅｆｅｃｔを各々算出する。
【００６８】
そして、次のステップ２１４では、画像欠陥領域の特徴値と各種類の画像欠陥の特徴値との距離を算出する。なお、本実施の形態では、各種類の画像欠陥に対応する画像欠陥空間が、特徴空間内においてそれぞれ予め定められている。例えば、ＩｎＯｕｔ濃度ムラ空間、ＬｏＩＤ空間、バンディング空間、及び横線空間等がある。そして、これらの画像欠陥空間の中心値ベクタが予め記憶部２２に記憶されている。例えば、欠陥の種類が「点（テストチャートに本来、発生しない点画像が発生している）」の場合、その特徴値の中心値ベクタは、（Ｓｓｐｏｔ、Ｄｓｐｏｔ、Ｆｓｐｏｔ）として表す。「点」欠陥の中心値ベクタと、テストチャートの欠陥領域の中心値ベクタ（Ｓｄｅｆｅｃｔ、Ｄｄｅｆｅｃｔ、Ｆｄｅｆｅｃｔ）とのユークリッド距離Ｄｉｓｔ＿Ｓｐｏｔを（４）式により算出する。
【００６９】
【数４】
2008224745.tif 000006
また、他の種類の欠陥の中心値ベクタと、テストチャートの欠陥領域の中心値ベクタとのユークリッド距離を同様にして算出する。例えば、欠陥の種類が、ＩｎＯｕｔ濃度ムラの場合、予め記憶部２２に記憶されている特徴値の中心値ベクタ（Ｓｉｎｏｕｔ、Ｄｉｎｏｕｔ、Ｆｉｎｏｕｔ）により、ユークリッド距離Ｄｉｓｔ＿ＩｎＯｕｔを算出する。また例えば、欠陥の種類が濃度低すぎ（ＬｏＩＤ）の場合、予め記憶部２２に記憶されている特徴値の中心値ベクタ（Ｓｌｏｉｄ、Ｄｌｏｉｄ、Ｆｌｏｉｄ）により、ユークリッド距離Ｄｉｓｔ＿ＬｏＩＤを算出する。
【００７０】
なお、本実施の形態では、ユークリッド距離を算出しているが、マハラノビス距離の算出を行うようにしてもよい。この場合は、マハラノビス距離算出に必要な各種類の画像欠陥の特徴値の中心値ベクタを予め、記憶部２２に記憶しておく。
【００７１】
次のステップ２１６では、Ｄｉｓｔ＿Ｓｐｏｔ、Ｄｉｓｔ＿ＬｏＩＤ、Ｄｉｓｔ＿ＩｎＯｕｔのうち、一番小さいもの、即ち、テストチャートの欠陥領域の中心値ベクタからの距離が一番近いものをＤｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１’とし、次に小さいもの（近距離のもの）をＤｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２’とし、最も大きいもの（遠距離のもの）をＤｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ３’として抽出する。なお、本実施の形態では一例として、３種類の画像欠陥の何れかに分類を行うため、ここでは、Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１’〜３’を抽出しているが、３種類より多い種類の画像欠陥の何れかに分類を行う場合は、これに限らない。
【００７２】
次のステップ２１８では、画像欠陥種類特定判定処理を行う。画像欠陥種類分特定判定処理とは、発生している画像欠陥の種類が１つに特定できるか否かを判定する処理である（詳細後述）。
【００７３】
画像欠陥色成分特定判定処理が終了すると、次のステップ２２０では、画像欠陥の種類は１種類に特定できたか否かを判断する。ステップ２１６の画像欠陥種類特定判定処理の結果が、画像欠陥の種類は１種類に特定不可能と判定されている場合は、否定判断され、ステップ２２２へ進み、ステップ２２２では、発生している画像欠陥の種類の特定は不可能と判定して、本処理を終了する。
【００７４】
一方、画像欠陥種類特定判定処理の結果が、画像欠陥の種類は１種類に特定可能と判定されている場合は、ステップ２２０では、画像欠陥の種類は１種類に特定されていると判断（肯定判断）し、ステップ２２４に進む。ステップ２２４では、発生している画像欠陥の種類の特定は可能と判定し、本処理を終了する。
（画像欠陥色成分特定判定処理）
次に、画像欠陥色成分特定判定処理（図８に示す画像欠陥分類処理のステップ２０６の処理）について、図１０を参照して詳細に説明する。図１０は、画像欠陥色成分特定判定処理の一例を示すフローチャートである。
【００７５】
まず、ステップ３００では、（５）式を算出する。
【００７６】
Ｄ１＝｜Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１−Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２｜  ・・・（５）
さらに、次のステップ３０２では、（６）式を算出する。
【００７７】
Ｄ２＝｜Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１−Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ３｜  ・・・（６）
そして、次のステップ３０４では、記憶部２２に予め記憶されている閾値を読み出して、Ｄ１及びＤ２の少なくとも一方が閾値以上であるか否かを判断する。Ｄ１及びＤ２の両方共に閾値未満の場合は否定判断され、ステップ３０６へ進み、ステップ３０６では、画像欠陥が発生している色成分は１種類に特定することが不可能と判定した後、本処理を終了する。
【００７８】
一方、Ｄ１及びＤ２の少なくとも一方が閾値以上である場合は、肯定判断され、ステップ３０８へ進む。ステップ３０８では、画像欠陥色成分は１種類に特定することが可能と判定した後、本処理を終了する。なお、本実施の形態では、Ｄ１）のみが閾値以上の場合は、Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２に対応する色成分を、Ｄ２のみが閾値以上の場合は、Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ３に対応する色成分を、Ｄ１及びＤ２が閾値以上の場合は、Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１に対応する色成分が、それぞれ画像欠陥色成分として特定される。
（画像欠陥種類特定判定処理）
次に、画像欠陥種類特定判定処理（図８に示す画像欠陥分類処理のステップ２１８の処理）について、図１１を参照して詳細に説明する。図１１は、画像欠陥種類特定判定処理の一例を示すフローチャートである。
【００７９】
まずステップ４００では、（７）式を算出する。
Ｄ３＝｜Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１’−Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２’｜    ・・・（７）
そして、次のステップ４０２では、記憶部２２に予め記憶されている閾値を読み出して、Ｄ３が閾値以上であるか否かを判断する。閾値未満の場合は否定判断され、ステップ４０４へ進み、ステップ４０４では、発生している画像欠陥の種類は１種類に特定することが不可能と判定した後、本処理を終了する。
【００８０】
一方、Ｄ３が閾値以上である場合は、肯定判断され、ステップ４０６へ進む。ステップ４０６では、発生している画像欠陥の種類は１種類に特定することが可能と判定した後、本処理を終了する。なお、本実施の形態では、Ｄ３が閾値以上の場合は、Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１’に対応する欠陥の種類がテストチャートに発生している画像欠陥の種類として特定される。
（類似度算出処理）
次に、類似度算出処理（図４に示す画像欠陥診断処理のステップ１１４の処理）について、図１２及び図１３を参照して詳細に説明する。図１２は、画像欠陥ｄｅｆｅｃｔ１’と画像欠陥ｄｅｆｅｃｔ２’の分類が難しい場合を一例として、示している。なお、画像欠陥ｄｅｆｅｃｔ１’とは、画像欠陥分類処理でテストチャートの欠陥領域の中心値ベクタからの距離が一番近い（距離Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１’）中心値ベクタ（Ｓｄｅｆｅｃｔ１’、Ｄｄｅｆｅｃｔ１’、Ｆｄｅｆｅｃｔ１’）を持つ画像欠陥の種類（例えば、ＩｎＯｕｔ濃度ムラ）であり、画像欠陥ｄｅｆｅｃｔ２’とは、次に距離が近い（距離Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２’）中心値ベクタ（Ｓｄｅｆｅｃｔ２’、Ｄｄｅｆｅｃｔ２’、Ｆｄｅｆｅｃｔ２’）を持つ画像欠陥の種類（例えば、ＬｏＩＤ）である。
【００８１】
また、図１３は、類似度算出処理の一例を示すフローチャートである。ステップ５００では、テストチャートの欠陥の特徴値の中心値ベクタと各画像欠陥の中心値ベクタとの距離の差の絶対値を（８）式により類似度として算出し、本処理を終了する。
【００８２】
類似度Ｒ＝｜Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１’−Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２’｜    ・・・（８）
なお、距離Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１’と距離Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２’との値が近いほど、類似度Ｒは０に近くなり、反対に、値が離れるほど、類似度Ｒは大きくなる。従って、類似度Ｒが０に近い（類似度Ｒが小さい）ほど、画像欠陥ｄｅｆｅｃｔ１’及び画像欠陥ｄｅｆｅｃｔ２’の画像欠陥が類似しており、発生している画像欠陥の種類が画像欠陥ｄｅｆｅｃｔ１’及び画像欠陥ｄｅｆｅｃｔ２’の何れなのか分類が難しいことを意味している。
（故障診断処理）
次に故障診断処理（図４に示す画像欠陥診断処理のステップ１３０の処理）について図１４及び図１５を参照して説明する。本実施の形態では、故障診断処理の一例として、ベイジアンネットワークを用いた故障診断処理を行う。図１４は、故障診断処理を示すフローチャートである。ステップ６００では、特定されている画像欠陥の特徴量を算出する。例えば、テストチャートに黒線が発生する画像欠陥が発生しており、画像処理装置５０により、画像欠陥が発生している色成分がＫ（黒）色、且つ欠陥の種類が線に分類されている場合には、線、点抽出フィルタ等の特徴量抽出部７２によって、抽出した情報に基づき、黒線の線幅や、周期性を特徴量として算出する。
【００８３】
次のステップ６０２では、画像欠陥の種類に対応したベイジアンネットワークを記憶部２２から読出す。本実施の形態では、複数の画像欠陥の種類に対応したベイジアンネットワークが予め記憶部２２に記憶されている。ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）とは、因果関係が複雑な問題領域を表すため、条件付き確率分布を関連づけられた複数の変数間の因果関係を順次結線し、グラフ構造を持つネットワークとして表現し、変数間の依存関係を有向グラフにより表したものである。即ち、ベイジアンネットワークとは、確立理論を使用して問題領域をモデル化するものである（詳細は、特開２００５−３０９０７８号公報を参照）。記憶されているベイジアンネットワークの一例として、黒線が発生する画像結果に対応するベイジアンネットワークを図１５に示す。図１５に示すように、ノードは、「原因」→「結果」の関係になるように結線されている。例えば、「ドラムの傷」と「線幅情報」との関係は、「ドラムの傷」が元（原因）で細い線が発生（結果）といった「線幅情報」が現れるという関係になる。一方、「フィード数履歴情報」と「フューザ」との関係は、「フィード数」に基づく状態（フィード数が何枚以上）が元（原因）で「フューザ」劣化による黒線発生の可能性が高くなるという関係が成り立つ。各ノードの確率データの初期値は、例えば、過去のデータを元に決定する。その後、画像形成装置１０の部品の交換頻度や、不具合発生頻度等、市場トラブルの統計データ等を元に定期的に各ノードの確率を更新するようにしてもよい。また、図１５中にハッチングで示した「線幅情報」や「周期性情報」といった画像欠陥の特徴を表すノードは、ステップ６００で算出された特徴量により状態が決定される。
【００８４】
そして、次のステップ６０４では、読み出したベイジアンネットワークに基づき、故障原因を特定し、本処理を終了する。なお、特定した故障原因をユーザインターフェイス部２０によって、ユーザに表示させるようにしてもよい。
【００８５】
なお、本実施の形態では、画像処理装置５０により、画像欠陥が発生している色成分が特定、且つ欠陥の種類が１種類に分類されている場合について説明したが、複数の欠陥の種類に分類されている場合は、分類されている複数の欠陥の種類に応じた情報が追加されたベイジアンネットワークを用いて故障診断処理を行えばよい。
【００８６】
また、故障診断処理はこれに限らず、例えば、画像欠陥種類と欠陥領域の特徴量とに対応した故障箇所が記されたルール（例えば、表等）に基づく診断処理や、ニューラルネットワークを用いた診断処理等であってもよい。
【００８７】
これにより、画像処理装置５０で分類した画像欠陥に基づいて、画像形成装置１０の故障診断を行うことができる。また、画像処理装置５０で精度良く、画像欠陥の分類を行った結果により、故障診断を行うことができるため、精度良く、故障診断を行うことができる。例えば、ベイジアンネットワークを用いた場合では、画像欠陥に対し、誤った分類をしてしまうと、誤った故障原因にたどり着いてしまうが、正しく分類をすることにより、このようなことを防ぐことができ、精度良く故障診断を行うことができる。
【００８８】
以上説明したように、本実施の形態では、一次テストチャートに発生している複数の画像欠陥の類似度Ｒを算出し、類似度Ｒに基づいて一次テストチャートのパラメータを変更させて、二次テストチャートを出力するため、二次テストチャートに基づいて画像欠陥の分類を行うことができる。これにより、発生している画像欠陥に合わせてパラメータを変更させた二次テストチャートを用いて画像欠陥の分類を行うことができるため、画像欠陥の分類を精度良く行うことができる。従って、分類が難しい（類似した）画像欠陥に対しても、何れの色成分及び種類の画像欠陥が発生したのか分類することができる。
【００８９】
また、テストチャートに発生している画像欠陥を精度良く分類することができるため、分類結果に基づいて精度良く画像形成装置１０の故障診断を行うことができる。
【００９０】
［第２の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、具体的な一例として、実際にはＩｎＯｕｔ濃度ムラが発生したが、濃度低すぎ（ＬｏＩＤ）との分類が難しい場合について説明する。なお、本実施の形態は、第１の実施の形態と略同様の構成及び処理であるので、同一部分には、同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【００９１】
まず、画像欠陥診断処理（図４参照）がスタートすると、ステップ１００では、一次テストチャートとして、Ｃ（シアン）３０％、Ｍ（マゼンダ）３０％、Ｙ（イエロー）３０％、Ｋ（黒）３０％のトナー濃度で記録媒体上の画像形成領域の全面に重ね合わされて印刷されたテストチャートをプリントエンジン部１４に出力するよう指示する。出力後の一次テストチャートを図１６に示す。本実施の形態では、一次テストチャートの主走査方向の右側に画像欠陥が発生しているものとする。
【００９２】
次のステップ１０２では、出力された一次テストチャートを読取るように画像読取部１６に指示し、ステップ１０４へ進む。ステップ１０４では、画像欠陥領域の検出を行う。画像欠陥領域の検出結果を図１７に示す。
【００９３】
そして、次のステップ１０６では、画像欠陥分類処理を行う。特徴空間上における予め設定されたＩｎＯｕｔ濃度ムラにおける中心値ベクタ、予め設定されたＬｏＩＤにおける中心値ベクタ、一次テストチャートの画像欠陥領域から抽出した特徴値のプロット位置を図１８に示す。一次テストチャートにおける特徴空間上のプロット位置は、ＩｎＯｕｔ濃度ムラの中心値ベクタから最も近い距離に位置するが、ＬｏＩＤの中心値ベクタからも同程度距離に位置するため、画像欠陥種類がＩｎＯｕｔ濃度ムラ及びＬｏＩＤの何れなのか、画像欠陥の種類を１種類に特定することができない。従って、画像欠陥分類処理の結果、画像欠陥の種類が１種類に特定不可能と判断される。
【００９４】
従って、次のステップ１０８で否定判断されると、次のステップ１１０では、否定判断され、さらに、次のステップ１１２で肯定判断されると、ステップ１１４へ進み、ステップ１１４では、画像欠陥分類処理の結果に基づいて、類似度算出処理を行う。
【００９５】
さらに、次のステップ１１６では、テストチャートのパラメータを変更させる。パラメータの変更は、予め設定され、記憶部２２に記憶されているパラメータ変更ルールに基づいて行う。なお、本実施の形態では、パラメータ変更ルールとして、図５に示した表を用いる。本実施の形態の場合は、ＩｎＯｕｔ濃度ムラとＬｏＩＤとの何れかに特定することができないため、変更させるパラメータは、トナー濃度であり、変更量は図６の関係に従って、類似度Ｒに基づいて決定される。
【００９６】
次のステップ１１８で変更されたパラメータに基づいて、二次テストチャートを決定し、次のステップ１２０では、決定した二次テストチャートを出力するように、プリントエンジン部１４に指示する。出力された二次テストチャートの画像を図１９に示す。そして、次のステップ１２２では、出力された二次テストチャートを読取るように画像読取部１６に指示し、ステップ１２４へ進む。
【００９７】
ステップ１２４では、出力された二次テストチャート画像欠陥領域を検出し、次のステップ１２６では、画像欠陥分類処理を行う。特徴空間上における予め設定されたＩｎＯｕｔ濃度ムラにおける中心値ベクタ、予め設定されたＬｏＩＤにおける中心値ベクタ、一次テストチャートの画像欠陥領域から抽出した特徴値のプロット位置を図２０に示す。二次テストチャートにおける特徴空間上のプロット位置は、ＬｏＩＤの中心値ベクタよりもＩｎＯｕｔ濃度ムラの中心値ベクタから近い距離に位置するため、画像欠陥分類処理の結果、画像欠陥種類がＩｎＯｕｔ濃度ムラに特定される。
【００９８】
これにより、次のステップ１２８でループカウンタ３０をインクリメントした後、ステップ１０８に戻り、ステップ１０８で肯定、または、さらに次のステップ１１０で肯定されて、ステップ１３０へ進む。
【００９９】
ステップ１３０では、発生している画像欠陥がＩｎＯｕｔ濃度ムラに分類されるという分類結果に基づいて、画像形成装置１０の故障診断を行った後、本処理を終了する。
【０１００】
以上説明したように、本実施の形態では、一次テストチャートによる画像欠陥の分類処理では、発生している画像欠陥の種類がＩｎＯｕｔ濃度ムラ及びＬｏＩＤの何れかに分類ができない場合でも、ＩｎＯｕｔ濃度ムラ及びＬｏＩＤの類似度Ｒに基づいて一次テストチャートのトナー濃度を変更（パラメータを変更）し、変更したパラメータに基づいて決定された二次テストチャートを出力して、当該二次テストチャートによる画像欠陥分類処理を行うため、発生している画像欠陥をＩｎＯｕｔ濃度ムラに、精度良く分類することができる。これにより、精度良く画像欠陥の種類が分類できるため、精度良く故障診断を行うことができる。
【０１０１】
［第３の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、具体的な一例として、ＹＭＣＫのベタチャートで発生する、イエロー、マゼンダ、シアン（ＹＭＣ）同時抜けと黒（Ｋ）単色との分類が難しい場合について説明する。なお、本実施の形態は、第１の実施の形態と略同様の構成及び処理であるので、同一部分には、同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【０１０２】
まず、画像欠陥診断処理（図４参照）がスタートすると、ステップ１００では、一次テストチャートとして、Ｃ（シアン）３０％、Ｍ（マゼンダ）３０％、Ｙ（イエロー）３０％、Ｋ（黒）３０％のトナー濃度で記録媒体上の画像形成領域の全面に重ね合わされて印刷されたテストチャートをプリントエンジン部１４に出力するよう指示する。出力後の一次テストチャートを図２１（Ａ）に示す。本実施の形態では、一次テストチャートの主走査方向の左側に画像欠陥が発生しているものとする。
【０１０３】
次のステップ１０２では、出力された一次テストチャートを読取るように画像読取部１６に指示し、ステップ１０４へ進む。ステップ１０４では、画像欠陥領域の検出を行う。
【０１０４】
そして、次のステップ１０６では、画像欠陥分類処理を行う。本実施の形態では、一次テストチャートのＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の濃度が図２１（Ｂ）に示すように、類似してしまうことから、各色成分における画像欠陥サイズの総和や画像欠陥領域の濃度値総和等の特徴値を算出しても、差が殆どないため、どの色成分で画像欠陥が発生したかを分類することが難しい。すなわち、図８に示した画像欠陥分類処理のステップ２００〜ステップ２０８において、算出したＤｉｓｔ＿Ｒ、Ｄｉｓｔ＿Ｇ、及びＤｉｓｔ＿Ｂから抽出したＤｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ１、Ｄｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ２、及びＤｉｓｔ＿ｄｅｆｅｃｔ３により、上述の（５）式及び（６）式を算出した結果、何れの値も閾値未満であるためＲ成分、Ｇ成分、及びＢ成分の何れの色成分で画像欠陥が発生したのかを特定することが不可能と判定される。従って、画像欠陥分類処理の結果、画像欠陥が発生している色成分の特定は不可能と判断される。
【０１０５】
従って、次のステップ１０８で否定判断されると、次のステップ１１０では、否定判断され、さらに、次のステップ１１２で否定判断されると、ステップ１１６へ進む。
【０１０６】
ステップ１１６では、テストチャートのパラメータを変更させる。パラメータの変更は、予め設定され、記憶部２２に記憶されているパラメータ変更ルールに基づいて行う。なお、本実施の形態では、パラメータ変更ルールとして、図５に示した表を用いる。本実施の形態の場合は、欠陥領域が発生した色成分を特定することができないため、変更させるパラメータは、パラメータ１及びパラメータ２の２種類有り、何れかのパラメータに変更させる。パラメータ１では、一次テストチャートの色成分をイエロー３０％、マゼンダ３０％、シアン３０％に変更させる。また、パラメータ２では、一次テストチャートの色成分を黒３０％に変更させる。
【０１０７】
次のステップ１１８で変更されたパラメータに基づいて、二次テストチャートを決定し、次のステップ１２０では、決定した二次テストチャートを出力するように、プリントエンジン部１４に指示する。パラメータ１に基づいてパラメータを変更させた二次テストチャートを図２２（Ａ）に示す。また、当該二次テストチャートのＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の濃度を図２２（Ｂ）に示す。さらに、パラメータ２に基づいてパラメータを変更させた二次テストチャートを図２３に示す。また、当該二次テストチャートのＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の濃度を図２３（Ｂ）に示す。そして、次のステップ１２２では、出力された二次テストチャートを読取るように画像読取部１６に指示し、ステップ１２４へ進む。
【０１０８】
ステップ１２４では、出力された二次テストチャート画像欠陥領域を検出し、次のステップ１２６では、画像欠陥分類処理を行う。図２２及び図２３に示したように、二次テストチャートにより、画像欠陥分類処理の結果、ＹＭＣ同時抜けの欠陥に特定される。
【０１０９】
これにより、次のステップ１２８でループカウンタ３０をインクリメントした後、ステップ１０８に戻り、ステップ１０８で肯定、または、さらに次のステップ１１０で肯定されて、ステップ１３０へ進む。
【０１１０】
ステップ１３０では、発生している画像欠陥がＹＭＣ同時抜けに分類されるという分類結果に基づいて、画像形成装置１０の故障診断を行った後、本処理を終了する。
【０１１１】
以上説明したように、本実施の形態では、一次テストチャートによる画像欠陥の分類処理では、発生している画像欠陥の種類がＹＭＣ同時抜け及びＫ単色抜けの何れかに分類ができない場合でも、一次テストチャートの色成分を変更（パラメータを変更）し、変更したパラメータに基づいて決定された二次テストチャートを出力して、当該二次テストチャートによる画像欠陥分類処理を行うため、発生している画像欠陥をＹＭＣ同時抜けに、精度良く分類することができる。これにより、精度良く画像欠陥の種類が分類できるため、精度良く故障診断を行うことができる。
【０１１２】
［第４の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、具体的な一例として、実際にはＩｎＯｕｔ濃度ムラが発生したが、濃度低すぎ（ＬｏＩＤ）との分類が難しい場合及び、ＹＭＣＫのベタチャートで発生する、イエロー、マゼンダ、シアン（ＹＭＣ）同時抜けと黒（Ｋ）単色抜けとの分類が難しい場合とが同時に発生した場合について説明する。なお、本実施の形態は、第１の実施の形態と略同様の構成及び処理であるので、同一部分には、同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【０１１３】
まず、画像欠陥診断処理（図４参照）がスタートすると、ステップ１００では、一次テストチャートとして、Ｃ（シアン）３０％、Ｍ（マゼンダ）３０％、Ｙ（イエロー）３０％、Ｋ（黒）３０％のトナー濃度で記録媒体上の画像形成領域の全面に重ね合わされて印刷されたテストチャートをプリントエンジン部１４に出力するよう指示する。次のステップ１０２では、出力された一次テストチャートを読取るように画像読取部１６に指示し、ステップ１０４へ進む。ステップ１０４では、画像欠陥領域の検出を行う。
【０１１４】
そして、次のステップ１０６では、画像欠陥分類処理を行う。図２４は、本実施の形態の画像欠陥分類処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１５】
ステップ２００〜ステップ２０８は、第１の実施の形態の画像欠陥分類処理（図８）と同様の処理なので、詳細な説明は省略する。
【０１１６】
ステップ２０８では、画像欠陥が発生している色成分が特定されているか否かを判断し、否定判断されると、ステップ２１０へ進み、色成分の特定は不可能（色成分が不明）と判定し、ステップ７００へ進む。
【０１１７】
ステップ７００では、画像欠陥は１種類に特定できるか否かを判断する。画像欠陥が１種類に特定できるか否かの判断は、例えば、色成分を特定せずに、テストチャートの欠陥の種類を特定する処理（ステップ２１２〜ステップ２１８の処理）等を行い、その結果により、判断すればよい。
【０１１８】
ステップ７００で否定判断されるとステップ７０２へ進む。ステップ７０２では、発生している画像欠陥の色成分は不明、画像欠陥の種類の特定も不可能（レベル３）と判定し、本処理を終了する。一方、ステップ７００で肯定判断されると、ステップ７０４へ進む。ステップ７０４では、発生している画像欠陥の色成分は不明、画像欠陥の種類の特定は可能（レベル２）と判定し、本処理を終了する。
【０１１９】
一方、ステップ２０８で肯定判断されると、ステップ２１２へ進み、ステップ２１２〜ステップ２１８の後、ステップ２２０で画像欠陥は１種類に特定できたか否かを判断する。否定判断されると、ステップ７０６へ進み、ステップ７０６では、発生している画像欠陥の色成分は特定、画像欠陥の種類の特定は不可能（レベル１）と判定し、本処理を終了する。一方、ステップ２２０で肯定判断されると、ステップ７０８へ進み、発生している画像欠陥の色成分は特定、画像欠陥の種類の特定も可能と判定し、本処理を終了する。
【０１２０】
ステップ１０６画像欠陥分類処理が終わった、後のステップ１０８〜ステップ１１４は、第１の実施の形態と同様の処理なので、詳細な説明は省略する。
【０１２１】
次のステップ１１６では、テストチャートのパラメータを変更させる。パラメータの変更は、予め設定され、記憶部２２に記憶されているパラメータ変更ルールに基づいて行う。なお、本実施の形態では、パラメータ変更ルールとして、図２５に示した表を用いる。図２５に示した表に基づいて、各レベル（レベル１〜レベル３）に対応する色成分やトナー濃度を変化させるようにパラメータを変更させる。
【０１２２】
本実施の形態の場合は、ＩｎＯｕｔ濃度ムラとＬｏＩＤとの何れかに特定することができない且つ、色成分が不明な場合であるため、変更させるパラメータは、パラメータ１及びパラメータ２の２種類有り、何れかのパラメータに変更させる。パラメータ１では、一次テストチャートの色成分をＹＭＣのみに、変更し、特定された色成分のトナー濃度を図６の関係に従った変更量に変更させる。また、パラメータ２では、一次テストチャートの色成分をＫのみに、変更し、特定された色成分のトナー濃度を図６の関係に従った変更量に変更させる。
【０１２３】
次のステップ１１８で変更されたパラメータに基づいて、二次テストチャートを決定し、次のステップ１２０では、決定した二次テストチャートを出力するように、プリントエンジン部１４に指示する。出力された二次テストチャートの画像を図１９に示す。そして、次のステップ１２２では、出力された二次テストチャートを読取るように画像読取部１６に指示し、ステップ１２４へ進む。
【０１２４】
ステップ１２４では、出力された二次テストチャート画像欠陥領域を検出し、次のステップ１２６では、画像欠陥分類処理を行う。次のステップ１２８でループカウンタ３０をインクリメントした後、ステップ１０８に戻り、ステップ１０８で肯定、または、さらに次のステップ１１０で肯定されて、ステップ１３０へ進む。ステップ１３０では、画像欠陥分類処理の分類結果に基づいて、画像形成装置１０の故障診断を行った後、本処理を終了する。
【０１２５】
以上説明したように、本実施の形態では、一次テストチャートによる画像欠陥の分類処理では、画像欠陥分類処理によりレベル１〜レベル３まで分類することができ、各レベルに対応するパラメータ変更ルール（図２５）が記憶部２２に記憶されているので、画像欠陥の診断に適した二次テストチャートを出力することができるため、精度良く画像欠陥を分類することができる。これにより、精度良く画像欠陥の種類が分類できるため、精度良く故障診断を行うことができる。
【０１２６】
また、ＩｎＯｕｔ濃度ムラ及びＬｏＩＤの何れかに分類が難しい場合及び、ＹＭＣ同時抜けとＫ単色抜けとの分類が難しい場合とが同時に発生した場合でも、一次テストチャートのパラメータを変更させ、変更されたパラメータに基づいて決定された二次テストチャートを出力して、当該二次テストチャートによる画像欠陥分類処理を行うため、発生している画像欠陥を、精度良く分類することができ、従って、精度良く故障診断を行うことができる。
【０１２７】
［第５の実施の形態］
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、画像処理プログラム及び故障診断処理プログラムを用いて画像処理及び故障診断処理（両処理を含む画像欠陥診断処理）を行う場合の構成について説明する。なお、本実施の形態は、第１の実施の形態と略同様の構成であるので、同一部分には、同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【０１２８】
本実施の形態に係る画像処理装置及び故障診断装置を備える画像形成装置１０’の概略構成を図２６に示す。記憶部２２には、画像処理プログラム及び故障診断処理プログラムを含むプログラム（画像欠陥診断処理プログラム）４０が記憶されている。バス３６を介して、ＣＰＵ２６によりプログラム４０が記憶部２２から読込まれて実行される。
【０１２９】
なお、ＣＤ−ＲＯＭ４２やＤＶＤ−ＲＯＭ４４、その他図示しない記録媒体などに記録しておき、バス３６を介して、記憶部２２にインストールすることにより画像欠陥診断処理を実施するようにしてもよい。
【０１３０】
また、本実施の形態では、画像処理プログラム及び故障診断処理プログラムを含む単一のプログラムとして、画像欠陥診断処理プログラムを構成し、用いているが、画像処理プログラム及び故障診断処理プログラムをそれぞれ別のプログラムとして構成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３１】
【図１】第１の実施の形態に係る画像形成装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態に係る画像処理装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図３】第１の実施の形態に係る故障診断装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図４】第１の実施の形態に係る画像欠陥診断処理のフローチャートである。
【図５】第１の実施の形態に係るパラメータ変更ルールの一例の表を示す説明図である。
【図６】第１の実施の形態に係る類似度とトナー濃度変更量との関係の一例を説明するための説明図である。
【図７】第１の実施の形態に係る類似度とトナー濃度変更量との関係のその他の例を説明するための説明図である。
【図８】第１の実施の形態に係る画像欠陥分類処理のフローチャートである。
【図９】第１の実施の形態に係る特徴空間におけるＲＧＢ各色成分の特徴値と原点との距離を説明するための説明図である。
【図１０】第１の実施の形態に係る画像欠陥色成分特定判定処理のフローチャートである。
【図１１】第１の実施の形態に係る画像欠陥種類特定判定処理のフローチャートである。
【図１２】第１の実施の形態に係る類似度算出処理のフローチャートである。
【図１３】第１の実施の形態に係る画像欠陥の種類の類似度を説明するための説明図である。
【図１４】第１の実施の形態に係る故障診断処理のフローチャートである。
【図１５】第１の実施の形態に係る故障診断処理で用いられるベイジアンネットワークの一例を説明するための説明図である。
【図１６】第２の実施の形態に係る一次テストチャートを示す説明図である。
【図１７】第２の実施の形態に係る一次テストチャートの画像欠陥領域の検出結果を示す説明図である。
【図１８】第２の実施の形態に係る一次テストチャートの欠陥の特徴値の中心値ベクタと各種類の欠陥の中心値ベクタとの関係を説明するための説明図である。
【図１９】第２の実施の形態に係る二次テストチャートを示す説明図である。
【図２０】第２の実施の形態に係る二次テストチャートの欠陥の特徴値の中心値ベクタと各種類の欠陥の中心値ベクタとの関係を説明するための説明図である。
【図２１】第３の実施の形態に係る一次テストチャートおよび欠陥領域のＲＧＢ各成分を説明するための説明図である。
【図２２】第３の実施の形態に係るパラメータ１に変更された二次テストチャートおよび欠陥領域のＲＧＢ各成分を説明するための説明図である。
【図２３】第３の実施の形態に係るパラメータ２に変更された二次テストチャートおよび欠陥領域のＲＧＢ各成分を説明するための説明図である
【図２４】第４の実施の形態に係る画像欠陥分類処理のフローチャートである。
【図２５】第４の実施の形態に係るパラメータ変更ルールの一例の表を示す説明図である。
【図２６】第５の実施の形態に係る画像形成装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２７】従来のＹＭＣ同時抜けとＫ単色抜けとの分類について説明するための説明図である。
【図２８】従来のＩｎＯｕｔ濃度ムラとＬｏＩＤとの分類について説明するための説明図である。
【図２９】従来のＩｎＯｕｔ濃度ムラとＬｏＩＤとの分類について説明するための特徴空間を用いた説明図である。
【図３０】従来のバンディングと線／筋との分類について説明するための説明図である。
【符号の説明】
【０１３２】
１０  画像形成装置
１４  プリントエンジン部
１６  画像読取部
３２  画像処理部
３４  故障診断部
４０  プログラム
５０  画像処理装置
５２  一次テストチャート出力手段
５４  第１の画像欠陥領域検出手段
５６  第１の画像欠陥分類手段
５８  類似度算出手段
６０  パラメータ変更手段
６４  二次テストチャート出力手段
６６  第２の画像欠陥領域検出手段
６８  第２の画像欠陥分類手段
７０  故障診断装置
７２  特徴量抽出部
７４  特徴量算出手段
７６  故障特定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２０】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２９】
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【図１６】
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【図１９】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２７】
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【図２８】
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【図３０】
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