(57)【要約】【課題】周期性が不明瞭な画像特徴を有する画像データであっても周期を精度良く検出できるようにすることを目的とする。【解決手段】画像形成装置で予め定めたテストチャートに基づく画像を形成して画像読取部で読み取ることによって得られる読取り画像データとテストチャートの元データの差分画像データを算出する差分画像データ算出手段１２と、差分画像データの主走査方向に加算処理した投影波形データを算出する投影波形算出手段１４と、投影波形データの立ち上がりに関してピーク値に対して所定の値となる位置を画像欠陥のエッジ位置として、画像欠陥の発生間隔を検出する欠陥間隔検出手段１６と、検出された欠陥間隔に対して複数の基準値に対する差分距離を算出して、算出した差分距離に基づいて基準値に対する欠陥周期候補確率を算出し、算出した欠陥周期候補確率の最も高い欠陥周期を操作パネル等のモニタに出力する欠陥周期検出手段１８と、を備える。【選択図】図２
2008139500.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、
前記投影波形算出手段によって算出された前記投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、
を有することを特徴とする画像解析装置。
【請求項２】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、
前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、
を有することを特徴とする画像解析装置。
【請求項３】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段によって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、
前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、
を有することを特徴とする画像解析装置。
【請求項４】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段によって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、
前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、
を有することを特徴とする画像解析装置。
【請求項５】
前記周期間隔検出手段によって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出し、該算出された候補確率に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期を検出する検出手段を更に備えた請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の画像解析装置。
【請求項６】
前記投影波形算出手段は、前記画像データの周期性のある方向と交わる方向に対して加算処理を施すことにより投影波形を算出することを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の画像解析装置。
【請求項７】
前記投影波形算出手段は、算出した前記投影波形の移動平均を算出する移動平均処理を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の画像解析装置。
【請求項８】
前記投影波形算出手段によって前記投影波形を算出する際に、前記画像データを２値化する２値化手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至請求項７の何れか１項に記載の画像解析装置。
【請求項９】
前記検出手段は、算出された前記候補確率の中で最も高い候補確率に対応する前記基準値を前記画像データに含まれる周期性の周期として検出することを特徴とする請求項５乃至請求項８の何れか１項に記載の画像解析装置。
【請求項１０】
前記検出手段は、算出された各前記候補確率に対応する複数の基準値を前記画像データに含まれる周期性の周期として検出することを特徴とする請求項５乃至請求項８の何れか１項に記載の画像解析装置。
【請求項１１】
前記検出手段の検出結果を報知する報知手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至請求項１０の何れか１項に記載の画像解析装置。
【請求項１２】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段によって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、
前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、
前記周期間隔検出手段によって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出する候補確率算出手段と、
前記候補確率算出手段によって算出された候補確率を確率モデルに入力して前記画像形成装置の故障診断を行う故障診断手段と、
を備えた故障診断装置。
【請求項１３】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段によって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、
前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、
前記周期間隔検出手段によって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出する候補確率算出手段と、
前記候補確率算出手段によって算出された候補確率を確率モデルに入力して前記画像形成装置の故障診断を行う故障診断手段と、
を備えた故障診断装置。
【請求項１４】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、
前記投影波形算出ステップによって算出された前記投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるための画像解析プログラム。
【請求項１５】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、
前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるための画像解析プログラム。
【請求項１６】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップによって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、
前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるための画像解析プログラム。
【請求項１７】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップによって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、
前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるための画像解析プログラム。
【請求項１８】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップによって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、
前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、
前記周期間隔検出ステップによって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出する候補確率算出ステップと、
前記候補確率算出ステップによって算出された候補確率を確率モデルに入力して前記画像形成装置の故障診断を行う故障診断ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるための故障診断プログラム。
【請求項１９】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出ステップと、
前記差分算出ステップによって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、
前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、
前記周期間隔検出ステップによって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出する候補確率算出ステップと、
前記候補確率算出ステップによって算出された候補確率を確率モデルに入力して前記画像形成装置の故障診断を行う故障診断ステップと、
を含む処理をコンピュータに実行させるための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、画像解析装置、故障診断装置、画像解析プログラム、及び故障診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データを解析し、周期性を検出することで、何らかの処理を施す、或いは処理を施す際の参考情報として用いるといったことが行われている。
【０００３】
例えば、電子写真方式の複写機やプリンタ等の画像形成装置では、回転体からなる多数の画像形成部材を含んで構成されており、画像欠陥の原因となる不具合箇所を特定する故障診断では、各画像形成部材の周囲長に基づく画像欠陥周期（ピッチ）が有力な診断情報となり、画像欠陥の周期を検出することによって、故障診断情報として活用することができる。
【０００４】
画像欠陥を解析する技術としては、例えば、特許文献１や特許文献２に記載の技術が提案されている。
【０００５】
特許文献１に記載の技術では、間隔の狭い複数のラインの間隔のムラを評価するライン間隔評価装置において、テレビカメラによって撮影した画像の明るさを上記ラインの像であるラインパターンの方向に加算した値の上記ラインパターンと直角方向の分布である投影分布を求めて、投影分布の各凹部の中心線の位置を求め、隣接する各中心線間の間隔を求めることにより、複数のライン間隔のバラツキ量を演算することが提案されている。
【０００６】
また、特許文献２に記載の技術では、複数の周期的なパターンを有する画像データの画像領域のうち選択指定された関心領域の画像データを処理対象画像データとし、処理対象画像データに対して定量的な画像処理を施してパターンのエッジを検出する際に、処理対象画像データに対して、所定の画像特性を有する複数のエッジ候補の中から所定の規則に基づいて代表的なパターンである代表エッジを検出する代表エッジ検出処理をエッジ検出処理の第１処理ステップとして行うことが提案されている。これによって、エッジ品質の悪い画像を定量化することができ、エッジを高精度に検出することができる。
【特許文献１】特開平３−２８２６８４号公報
【特許文献２】特開２００４−２７２３１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、このような背景技術の状況の中でなされたもので、周期性が不明瞭な画像特徴を有する画像データであっても周期を精度良く検出できるようにした画像解析装置、故障診断装置、画像解析プログラム、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】
【０００８】
上記目的を達成するために請求項１に記載の画像解析装置は、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、前記投影波形算出手段によって算出された前記投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、を有することを特徴としている。
【０００９】
請求項２に記載の画像解析装置は、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、を有することを特徴としている。
【００１０】
請求項３に記載の画像解析装置は、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出手段と、前記差分算出手段によって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、を有することを特徴としている。
【００１１】
請求項４に記載の画像解析装置は、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出手段と、前記差分算出手段によって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、を有することを特徴としている。
【００１２】
請求項５に記載の画像解析装置は、請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の発明のいて、前記周期間隔検出手段によって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出し、該算出された候補確率に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期を検出する検出手段を更に備えることを特徴としている。
【００１３】
請求項６に記載の画像解析装置は、請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の発明において、前記投影波形算出手段は、前記画像データの周期性のある方向と交わる方向に対して加算処理を施すことにより投影波形を算出することを特徴としている。
【００１４】
請求項７に記載の画像解析装置は、請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の発明において、前記投影波形算出手段は、算出した前記投影波形の移動平均を算出する移動平均処理を含むことを特徴としている。
【００１５】
請求項８に記載の画像解析装置は、請求項１乃至請求項７の何れか１項に記載の画像解析装置において、前記投影波形算出手段によって前記投影波形を算出する際に、前記画像データを２値化する２値化手段を更に備えることを特徴としている。
【００１６】
請求項９に記載の画像解析装置は、請求項５乃至請求項８の何れか１項に記載の発明において、前記検出手段は、算出された前記候補確率の中で最も高い候補確率に対応する前記基準値を前記画像データに含まれる周期性の周期として検出することを特徴としている。
【００１７】
請求項１０に記載の画像解析装置は、請求項５乃至請求項８の何れか１項に記載の発明において、前記検出手段は、算出された各前記候補確率に対応する複数の基準値を前記画像データに含まれる周期性の周期として検出することを特徴としている。
【００１８】
請求項１１に記載の画像解析装置は、請求項１乃至請求項１０の何れか１項に記載の発明のおいて、前記検出手段の検出結果を報知する報知手段を更に備えることを特徴としている。
【００１９】
請求項１２に記載の故障診断装置は、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出手段と、前記差分算出手段によって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、前記周期間隔検出手段によって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出する候補確率算出手段と、前記候補確率算出手段によって算出された候補確率を確率モデルに入力して前記画像形成装置の故障診断を行う故障診断手段と、を備えることを特徴としている。
【００２０】
請求項１３に記載の故障診断装置は、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出手段と、前記差分算出手段によって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出手段と、前記投影波形算出手段によって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出手段と、前記周期間隔検出手段によって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出する候補確率算出手段と、前記候補確率算出手段によって算出された候補確率を確率モデルに入力して前記画像形成装置の故障診断を行う故障診断手段と、を備えることを特徴としている。
【００２１】
請求項１４に記載の画像解析プログラムは、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、前記投影波形算出ステップによって算出された前記投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００２２】
請求項１５に記載の画像解析プログラムは、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００２３】
請求項１６に記載の画像解析プログラムは、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出ステップと、前記差分算出ステップによって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００２４】
請求項１７に記載の画像解析プログラムは、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出ステップと、前記差分算出ステップによって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００２５】
請求項１８に記載の故障診断プログラムは、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出ステップと、前記差分算出ステップによって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の予め定めたエッジ位置に基づいて前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、前記周期間隔検出ステップによって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出する候補確率算出ステップと、前記候補確率算出ステップによって算出された候補確率を確率モデルに入力して前記画像形成装置の故障診断を行う故障診断ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００２６】
請求項１９に記載の故障診断プログラムは、周期性を少なくとも含む画像特徴を有する画像データと予め定めた画像データとの差分画像データを算出する差分算出ステップと、前記差分算出ステップによって算出された差分画像データから前記画像データの周期性の周期方向と交わる方向の投影波形を算出する投影波形算出ステップと、前記投影波形算出ステップによって算出された投影波形の自己の相関関係を求め、該相関関係に基づいて、前記画像データに含まれる周期性の周期間隔を検出する周期間隔検出ステップと、前記周期間隔検出ステップによって検出された周期間隔と、画像を形成する画像形成装置において周期的画像の原因となる構成部品の周期を表す予め定めた複数の基準値とに基づいて、前記画像データに含まれる画像特徴である周期性の各基準値に対する候補確率を算出する候補確率算出ステップと、前記候補確率算出ステップによって算出された候補確率を確率モデルに入力して前記画像形成装置の故障診断を行う故障診断ステップと、を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００２７】
請求項１に記載の画像解析装置によれば、周期性のある方向に基づいて投影波形を算出するので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を精度良く検出することができる。
【００２８】
請求項２に記載の画像解析装置によれば、外乱や誤差等の不確定な変動に対する安定性を向上することができるので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を検出することができる。
【００２９】
請求項３に記載の画像解析装置によれば、予め定めた画像データとの差分画像データから周期性のある方向に基づいて投影波形を算出するので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を精度良く検出することができる。
【００３０】
請求項４に記載の画像解析装置によれば、予め定めた画像データとの差分画像データから外乱や誤差等の不確定な変動に対する安定性を向上することができるので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を検出することができる。
【００３１】
請求項５に記載の画像解析装置によれば、周期性の各基準値に対する候補確率に基づいて画像データに含まれる周期性の周期を検出するので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を精度良く検出することができる。
【００３２】
請求項６に記載の画像解析装置によれば、周囲性のある方向に交わる方向に対して加算処理を施して投影波形を算出するので、周期性を強調することができるので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を精度良く検出することができる。
【００３３】
請求項７に記載の画像解析装置によれば、投影波形に対して移動平均処理を行うので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期の誤検出を低減することができる。
【００３４】
請求項８に記載の画像解析装置によれば、投影波形を算出する際に２値化処理を行うので、本構成を有していない場合に比較して、ノイズを除去して周期的画像の周期を正確に検出することができる。
【００３５】
請求項９に記載の画像解析装置によれば、最も高い候補確率に対応する基準値を画像データに含まれる周期性の周期として検出するので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期に起因する画像形成装置の構成部品を確実に特定することができる。
【００３６】
請求項１０に記載の画像解析装置によれば、候補確率と共に、各候補確率に対応する複数の基準値を画像データに含まれる周期性の周期として検出するので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期に起因する画像形成装置の構成部品を特定するための情報を得ることができる。
【００３７】
請求項１１に記載の画像解析装置によれば、検出結果を報知するので、本構成を有していない場合に比較して、検出した周期性の周期を表示等により確認することができる。
【００３８】
請求項１２に記載の故障診断装置によれば、周期的画像の周期の候補確率を精度良く算出して確率モデルに入力して画像形成装置の故障診断を行うので、本構成を有していない場合に比較して、画像形成装置の故障診断の精度を向上することができる。
【００３９】
請求項１３に記載の故障診断装置によれば、外乱や誤差等の不確定な変動に対する安定性を向上した候補確率を算出して確率モデルに入力して画像形成装置の故障診断を行うので、本構成を有していない場合に比較して、画像形成装置の故障診断の精度を向上することができる。
【００４０】
請求項１４に記載の画像解析プログラムによれば、周期性のある方向に基づいて投影波形を算出するので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を精度良く検出することができる。
【００４１】
請求項１５に記載の画像解析プログラムによれば、外乱や誤差等の不確定な変動に対する安定性を向上することができるので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を検出することができる。
【００４２】
請求項１６に記載の画像解析プログラムによれば、予め定めた画像データとの差分画像データから周期性のある方向に基づいて投影波形を算出するので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を精度良く検出することができる。
【００４３】
請求項１７に記載の画像解析プログラムによれば、予め定めた画像データとの差分画像データから外乱や誤差等の不確定な変動に対する安定性を向上することができるので、本構成を有していない場合に比較して、周期的画像の周期を検出することができる。
【００４４】
請求項１８に記載の故障診断プログラムによれば、周期的画像の周期の候補確率を精度良く算出して確率モデルに入力して画像形成装置の故障診断を行うので、本構成を有していない場合に比較して、画像形成装置の故障診断の精度を向上することができる。
【００４５】
請求項１９に記載の故障診断プログラムによれば、外乱や誤差等の不確定な変動に対する安定性を向上した候補確率を算出して確率モデルに入力して画像形成装置の故障診断を行うので、本構成を有していない場合に比較して、画像形成装置の故障診断の精度を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る画像解析装置により画像欠陥を検出するための画像を記録するための画像形成装置の概略構成を示す図である。
【００４７】
画像形成装置５０は、電子写真方式を用いて画像形成を行うものであり、図１に示すように、画像出力部５２、画像読取部５４、操作パネル５６で主に構成されている。
【００４８】
操作パネル５６は、画像形成装置５０の動作指示入力、装置情報表示、故障診断のための操作等の画像形成装置５０と使用者とのユーザインタフェースとなり、表示モニタやキーボード等の入力装置を含む。
【００４９】
画像出力部５２は、光走査装置を利用した画像記録装置の一例を適用し、Ｋ（黒）、Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）の各色に対応する画像記録部を４組備えた、所謂タンデム型の画像出力部とされている。この画像出力部５２は、一方向に順次所定間隔をおいて並置された各色の画像形成部５８（５８Ｋ、５８Ｙ、５８Ｍ、５８Ｃ）と、中間転写ベルト６０とを備える。なお、図１中の符号のＫ、Ｙ、Ｍ、Ｃは、Ｋ、Ｙ、Ｍ、Ｃの各色に対応して記し、以下の説明では、各色を区別して説明する場合に各色に対応する符号を記して説明するが、各色を区別しない場合には各色に対応する符号を省略して説明する場合がある。
【００５０】
また、画像形成部５８は、図示しない半導体レーザから射出されたレーザ光を感光性部材の一例である感光体ドラム６２に向けて反射する回転多面鏡６４ＹＭ、６４ＣＫとを有する光走査装置を備えている。
【００５１】
画像出力部５２の下部には、画像形成部５８に給紙するための用紙が設けられた給紙部６６と、給紙部６６の用紙を中間転写ベルト６０へ搬送するための用紙搬送路が設けられている。なお、用紙搬送路は、給紙部６６の用紙を１枚ずつ取り出すためのピックアップロール６８や複数の搬送ロール７０で構成されている。
【００５２】
例えば、ブラック(K)系の画像形成部５８Ｋでは、先ず半導体レーザは、図示しない画像処理部からのブラックの画像形成信号によって駆動されることで、ブラックの画像形成信号を光信号に変換し、この変換されたレーザ光をポリゴンミラー６４ＣＫに向けて照射する。このレーザ光は、さらに反射ミラー７２を介して帯電ロール７４Ｋによって帯電された感光体ドラム６２Ｋ上を走査することで、感光体ドラム６２Ｋ上に静電潜像を形成する。この静電潜像は、ブラックのトナーが供給される現像器７６Ｋによってトナー像とされ、このトナー像は、中間転写ベルト６０が感光体ドラム６２を通過する間に一次転写ロール７８Ｋによって中間転写ベルト６０上に転写される。そして転写後は、クリーナ８０Ｋによって感光体ドラム６２上から余分なトナーが除去される。同様に、画像処理部からブラックの画像形成信号に対して順次所定間隔をおいて得られる対応するＹ、Ｍ、Ｃの各色の画像形成信号によって感光体ドラム６２Ｙ、６２Ｍ、６２Ｃ上に静電潜像が形成され、各静電潜像は、各色のトナーが供給される現像器７６Ｙ、７６Ｍ、７６Ｃによって順次トナー像とされ、各トナー像は、中間転写ベルト６０が対応する感光体ドラム６２Ｙ、６２Ｍ、６２Ｃを通過する間に対応する一次転写ロール７８Ｍ、７８Ｙ、７８Ｃによって中間転写ベルト６０上に順次転写される。
【００５３】
Ｋ、Ｙ、Ｍ、Ｃの各色のトナー像が順次多重転写された中間転写ベルト６０上のトナーは、二次転写ロール８２によって中間転写ベルト６０上から剥離され、定着器８４によってトナーが定着されて、複写機の外部に排出される。定着器８４の用紙搬送方向下流側には、用紙を機外に排出する排出路が設けられ、画像出力部５２にて印刷用紙上に画像形成された印刷済み用紙を機外にて受け取るための排紙部８６も設けられる。
【００５４】
本実施の形態における画像読取部５４は、読取対象となるシート状の原稿から、その原稿上に描かれた画像を光学的に読み取るものであり、原稿を覆うプラテンカバー８８を備える。また、画像読取部５４は、読取対象となる原稿が置かれるプラテンガラス９０を有し、その下部に、原稿を読み取る受光部９２を含む光学系や、画像読取部側の画像処理部を有している。また、画像読取部５４は、プラテンガラス９０の下方に、プラテンガラス９０の原稿が置かれる面と反対側の面に向かって光を照射する光源９４を含むとともに、光源９４から発せられた光をプラテンガラス９０側に反射させる反射笠、反射鏡、プラテンガラス９０側からの反射光をプラテンガラス９０に略平行の方向に偏向する反射ミラー９６などを有するフルレートキャリッジを備える。
【００５５】
光源９４としては、主走査方向（図における紙面直交方向）を長手方向とする蛍光ランプを適用することができる。光源９４の照明光の色としては、受光部９２を構成する各ラインセンサの分光光学特性に合わせたものが使用され、たとえば白色光や緑色光が使用される。また、画像読取部５４は、筐体内に、ハーフレートキャリッジの反射ミラー９６により偏向された反射光を所定の焦点位置に集光するレンズ９８を備える。受光部９２は、レンズ９８で収束された反射光を受光して副走査方向と略直交する主走査方向に画像を読み取り、濃度に応じた画像信号を順次出力する。画像読取部５４からの画像信号は図示しない読取画像処理部を経由して、原稿データ記憶部に画像信号を順次出力する。原稿データ記憶部に格納された原稿データは、操作パネル５６から入力された画像形成装置の動作指示（多数枚、帳合、Ｎページを1ページにする複数ページ合成、両面、冊子両面、拡大連写等）に基づいて、画像出力部５２に順次出力される。
【００５６】
本実施の形態の画像形成装置における画像欠陥のうち周期性のある画像欠陥の原因となるものとしては、例えば、感光体ドラム６２、帯電ロール７４、現像器７６内の現像ロール、一次転写ロール７８、二次転写ロール８２、定着器８４内のヒートロール、中間転写ベルト６０などがある。前記各画像形成部材に起因する画像欠陥周期（ピッチ）としては、例えば、感光体ドラム外周、帯電ロール外周、現像ロール外周、一次転写ロール外周、二次転写ロール外周、ヒートロール外周、中間転写ベルト外周、感光体ドラム間隔などがある。なお、小型の電子写真方式の画像形成装置おける各画像欠陥周期（ピッチ）の一例としては、感光体ドラム外周99.5mm、帯電ロール外周46.6mm、現像ロール外周29.6mm、一次転写ロール外周61.4mm、二次転写ロール外周93.2mm、ヒートロール外周88.9mm、中間転写ベルト外周1005.2mm、感光体ドラム間隔95.7mmの場合がある。上記例において、ヒートロール外周88.9mm、二次転写ロール外周93.2mm、感光体ドラム間隔95.7mm、感光体ドラム外周99.5mmの値は接近しており、不具合個所の特定には正確な欠陥周期（ピッチ）が必要不可欠である。さらに、帯電ロール外周46.6mmの2倍は、二次転写ロール外周93.2mmに相当しており、欠陥周期（ピッチ）の誤検出は、誤診断に結びつくことになる。
【００５７】
続いて、上述の画像形成装置によってシート状の原稿に形成された画像欠陥を検出する本発明の実施の形態に係る画像解析装置について詳細に説明する。
【００５８】
（第１実施形態）
図２は、本発明の第１実施形態に係る画像解析装置１０の概略構成を示すブロック図である。なお、画像解析装置１０は、画像形成装置５０に搭載するようにしてもよいし、別構成とするようにしてもよいが、本実施形態では、画像形成装置５０に搭載するものとして説明する。
【００５９】
本発明の第１実施形態に係る画像解析装置１０は、図２に示すように、差分画像データ算出手段１２、投影波形算出手段１４、欠陥間隔検出手段１６、及び欠陥周期検出手段１８を備えている。
【００６０】
差分画像データ算出手段１２は、画像形成装置５０で予め定めたテストチャートに基づく画像を形成し、画像読取部５４で読み取ることによって得られる読取り画像データと、テストチャートの元データ（テストチャート画像データ）と、を差分処理して、差分画像データを取得する。なお、テストチャートは、画像欠陥に対応したテストチャートを予め用意される。画像欠陥が分かるように白紙のテストチャートや、中間調のグレーチャート等を用いることが望ましい。例えば、図１６（Ａ）に白紙のテストチャートの一例を示し、当該白紙のテストチャートに対する周期性のある画像欠陥（帯電ロール外周周期の画像欠陥の例）を含むテストチャートの一例を図１６（Ｂ）に示す。また、図１７は、図１６（Ａ）と図１６（Ｂ）の差分画像を示す。各図において、横方向が主走査方向であり、縦方向が副走査方向である。
【００６１】
投影波形算出手段１４は、差分画像データの主走査方向に対して加算処理を行う。すなわち、投影波形データとは、主走査方向のデータを加算することによって差分画像データを主走査方向へ投影したデータである。このように主走査方向に加算処理を行うことによって、副走査方向に周期的に発生する低濃度の不明瞭な筋状のムラや帯状のムラの周期性が強調される。例えば、投影波形データは、図３（Ａ）、（Ｂ）に示すようになる。図３（Ａ）は感光体ドラム６２の外周周期の画像欠陥の投影波形の一例を示す図であり、図３（Ｂ）は帯電ロール７４の外周周期の画像欠陥の投影波形の一例を示す図である。なお、図３（Ａ）、（Ｂ）の横軸は、約90μｍの解像度でＡ４サイズ２１０ｍｍに対応するデータ点であり、縦軸は差分画像データの主走査方向の加算値を正規化した値である。
【００６２】
欠陥間隔検出手段１６は、投影波形算出手段１４によって算出された投影波形データから欠陥の発生する間隔を算出する。本実施形態では、投影波形データの立ち上がりに関して、ピーク値に対して所定の値（本実施形態ではピーク値の半値）となる位置を基準として、画像欠陥のエッジ位置として、画像欠陥の発生間隔を検出する。
【００６３】
しかしながら、図３（Ａ）の例で分かるように、１つの画像欠陥の固まりが複数のピークを持ち、中央部にてピーク値の半値以下となる場合があり、この場合には欠陥間隔検出手段１６によって画像欠陥の間隔を検出する際に、誤検出となってしまう。そこで、図４に示すように、投影波形算出手段１４は、投影波形算出処理部１４Ａ及び移動平均処理部１４Ｂを含んで構成するようにしてもよい。すなわち、投影波形算出処理部１４Ａによって投影波形データを生成した後に、移動平均処理部１４Ｂによって投影波形データに対して移動平均処理を加えることによって改善することができる。図５（Ａ）、（Ｂ）に、図３（Ａ）、（Ｂ）に対して７５ポイント毎の平均化処理を行った場合の投影波形データの一例を示す。図５（Ａ）の投影波形データに対して上記アルゴリズムを適用した場合の欠陥間隔は、101.9ｍｍとなり、同様に図５（Ｂ）の投影波形データに対して上記アルゴリズムを適用した場合の欠陥間隔は、47.5ｍｍ、45.2ｍｍ、平均46.4ｍｍとなる。なお、47.5ｍｍ、45.2ｍｍは、それぞれ図５（Ｂ）の２番目と３番目の投影波形データのピークの欠陥間隔、３番目と４番目の投影波形データのピークの欠陥間隔に対応している。それぞれ感光体ドラム６２の外周99.5ｍｍ、帯電ロール７４の外周46.6ｍｍに近い値となる。また、上記アルゴリズムでは、欠陥発生間隔の算出基準として、投影波形の立ち上がりを利用するが、これに限るものではなく、例えば、投影波形データの立ち下がりを利用するようにしてもよい。
【００６４】
なお、欠陥間隔検出手段１６によって画像欠陥の間隔を検出する際のピーク値に対する所定の値を小さく設定した場合には、画像欠陥周辺部の発生状況の影響により、誤差が大きくなる。本実施形態では、一例として、半値を所定の値とするが、半値に限るものではなく、例えば、画像欠陥の種類等に応じて適宜設定することができる。
【００６５】
欠陥周期検出手段１８は、欠陥間隔検出手段１６によって検出された欠陥間隔を画像形成部材で本来発生する周期性（ピッチ）に基づいて補正する。具体的には、検出された欠陥間隔に対して、複数の基準値（例えば、感光体ドラム６２、帯電ロール７４、現像ロール、一次転写ロール７８、二次転写ロール８２、ヒートロール、中間転写ベルト６０等の基準周期を予めメモリ等に記憶しておいた基準値）２０に対する差分距離を算出して、算出した差分距離に基づいて欠陥周期候補確率（基準値２０に対する候補確率）を算出し、算出した欠陥周期候補確率の最も高い欠陥周期を操作パネル５６等のモニタに出力する。欠陥周期候補確率は単純に基準位置との距離に比例してもよいが、個々の画像形成部材に起因して発生した欠陥周期分布に基づいて設定する方が望ましい。欠陥周期候確率の算出は、個々の画像形成部材の周期性（ピッチ）を平均値とし、個々の画像形成部材に起因して発生した欠陥周期分布から算出される標準偏差を標準偏差とした、正規分布と仮定して、差分距離の偏差に対する両側確率を算出する。
【００６６】
例えば、図５（Ａ）に基づいて検出された欠陥間隔は101.9ｍｍであるが、101.9ｍｍの±１０ｍｍの周期を持つ画像形成部材を抽出すると、感光体ドラム６２の外周99.5ｍｍ、感光体ドラム６２間隔95.7ｍｍ、二次転写ロール８２の外周93.2ｍｍが抽出され、差分距離は、感光体ドラム６２の外周2.4ｍｍ、感光体ドラム６２間隔6.2ｍｍ、二次転写ロール８２の外周8.7ｍｍとなる。また、各画像形成部材欠陥周期の標準偏差を、感光体ドラム６２の外周4.2ｍｍ、感光体ドラム６２間隔3.4ｍｍ、二次転写ロール８２の外周5.1ｍｍとすると、それぞれの欠陥周期候補確率は、感光体ドラム６２の外周57％（2.4ｍｍ／4.2ｍｍ＝0.57の両側確率）、感光体ドラム６２間隔７％（6.2ｍｍ／3.4ｍｍ＝1.82の両側確率）、二次転写ロール８２の外周９％（8.7ｍｍ／5.1ｍｍ＝1.71の両側確率）となり、感光体ドラム６２の外周99.5ｍｍの確率が最も高いと判定して、欠陥周期99.5ｍｍを出力する。
【００６７】
同様に、図５（Ｂ）に基づいて検出された欠陥間隔は平均46.4ｍｍであるが、46.4ｍｍの±１０ｍｍの周期を持つ画像形成部材を抽出すると帯電ロール７４の外周46.6ｍｍのみである。帯電ロール７４の外周の欠陥周期の標準偏差が3.0ｍｍであるとすると、欠陥周期候補確率は、９４％（０．２ｍｍ／3.0ｍｍ＝0.07の両側確率）となり、帯電ロール７４の外周の確率が最も高いと判定して、欠陥周期46.6ｍｍを出力する。また、帯電ロール７４の外周の例では、帯電ロール７４の外周で発生する確率の算出に差分距離の平均値を利用したが、個々の差分距離に対する確率を算出した後に、平均値をとるようにしてもよい。
【００６８】
なお、欠陥周期検出手段１８は、欠陥周期候補確率が最も高い欠陥周期を出力するようにしたが、これに限るものではなく、複数の欠陥周期を出力するようにしてもよい。すなわち、画像欠陥の発生状況のバラツキが大きく、複数の候補の可能性がある場合は、確率情報と共に出力するようにしてもよい。例えば、二次転写ロール８２の外周93.2ｍｍと、感光体ドラム６２間隔95.7ｍｍは非常に近いが、検出された間隔に対して、それぞれに対する距離に応じて重み付けをして出力するようにしてもよい。重み付けは単純に基準位置との距離に比例してよいが、検出された欠陥周期の分布に基づいて設定する方が望ましい。
【００６９】
上述の図５（Ａ）の欠陥間隔101.9ｍｍの例では、欠陥周期候補確率は、感光体ドラム６２の外周57％、感光体ドラム６２間隔７％、二次転写ロール８２の外周９％であり、そのまま出力してもよいが、欠陥周期候補確率全体を加算して、修正した百分率を出力するよういしてもよい。この場合、図５（Ａ）では、感光体ドラム６２の外周99.5ｍｍ：７８％、二次転写ロール８２の外周93.2ｍｍ：10％、感光体ドラム６２間隔95.7ｍｍ：12％となる。このように欠陥周期候補確率を算出することで、画像解析装置の後段の処理として、確率情報を用いた故障診断装置を接続することが可能となる。また、詳細は後述するが、ベイジアンネットワークによる故障診断装置が適用される場合は、画像解析装置１０によって求めた確率情報をベイジアンネットワークに入力することで、他の診断情報と合わせて診断することが可能となり、故障診断の精度向上が可能となる。
【００７０】
続いて、上述のように構成された本発明の第１実施形態に係る画像解析装置１０で行われる処理の流れについて説明する。図６は、本発明の第１実施形態に係る画像解析装置１０で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７１】
まず、ステップ１００では、画像形成装置５０によってシート状の原稿に形成した、予め定めたテストチャートに基づく画像を画像読取部５４によって読み取ることによって得られる読取り画像データが画像解析装置１０によって取得されて、ステップ１０２へ移行する。
【００７２】
ステップ１０２では、テストチャートの基準画像データと、ステップ１００で読み取った読取り画像データとの差分画像データが差分画像データ算出手段１２によって算出されて、ステップ１０４へ移行する。
【００７３】
ステップ１０４では、差分画像データを主走査方向に加算することにより投影波形データが投影波形算出手段１４によって算出される。すなわち、差分画像データの主走査方向の画像データがそれぞれ加算されることによって、投影波形データが生成される。該投影波形データは、主走査方向にデータを加算するので、主走査方向と交わる方向の副走査方向の周期的な画像欠陥が強調されたものとなる。
【００７４】
次にステップ１０６では、投影波形算出手段１４によって算出された投影波形データから画像欠陥間隔が欠陥間隔検出手段１６によって検出されてステップ１０８へ移行する。欠陥間隔の算出は、上述したように、各画像欠陥の投影波形データの立ち上がりに対してピーク値に対する所定の値の位置（例えば、ピーク値の半値等）を画像欠陥の基準位置として、画像欠陥の発生間隔が検出される。なお、この時上述したように、投影波形データに対して移動平均処理を行うようにしてもよい。
【００７５】
ステップ１０８では、欠陥間隔検出手段１６によって検出された画像欠陥間隔と、複数の基準値２０に基づいて欠陥周期候補が欠陥周期検出手段１８によって検出されてステップ１１０へ移行して、欠陥周期検出手段１８によって検出された検出結果が操作パネル５６のモニタ等に出力される。すなわち、欠陥間隔検出手段１６によって算出された欠陥周期と、感光体ドラム６２、帯電ロール７４、現像ロール、一次転写ロール７８、二次転写ロール８２、ヒートロール、中間転写ベルト６０等の基準周期との差分距離に基づいて欠陥周期候補確率を算出して、算出した欠陥周期候補確率の最も高い基準値２０の周期、或いは複数の欠陥周期候補確率とその基準値２０の周期が操作パネル５６に出力される。これによって操作パネル５６のモニタに出力結果が表示され、ユーザに欠陥周期候補が報知され、これを確認することで画像欠陥の要因の探求等の故障診断がユーザによって行われる。
【００７６】
（第２実施形態）
次に本発明の第２実施形態に係る画像解析装置について説明する。第１実施形態では、投影波形算出手段１４によって算出した投影波形データの立ち上がりや立ち下がりのピーク値に対する所定の値の位置を画像欠陥として、欠陥間隔検出手段１６が画像欠陥の発生間隔を算出するようにしたが、本実施形態では、投影波形データの自己の相関関係を算出して、算出された自己相関から画像欠陥の発生間隔を求めるものであり、その他の構成は第１実施形態を適用することが可能であるため差異について説明する。ここで、自己の相関関係を算出する方法として、自己相関を用いる。自己相関とは、系列データにおけるデータポイント間の相関を調べる手法であり、相関係数が０であるほど、データ間に相関ないことを意味する。図７は、本発明の第２実施形態に係る画像解析装置の欠陥間隔検出手段１６の構成を示す図である。
【００７７】
図７に示すように、本実施形態の欠陥間隔検出手段１６は、自己相関算出部１６Ａ及び欠陥間隔検出部１６Ｂを含んで構成されている。
【００７８】
自己相関算出部１６Ａは、投影波形算出手段１４によって算出された投影波形データの自己相関を算出する。自己相関の算出は、同一の投影波形データを用意し、一方の投影波形データを所定間隔（例えば、１ポイント）づつ移動させて相関係数を算出する。なお、投影波形データの移動に伴って投影波形データと同一長の空データが投影波形データの後に追加される。
【００７９】
自己相関算出部１６Ａによる投影波形データの自己相関の算出は、以下に示す一般的な相関関数Ｒを求める式を用いて算出される。
【００８０】
【数１】
2008139500.tif 000003
【００８１】
図８（Ａ）、（Ｂ）には、図３（Ａ）、（Ｂ）に示した投影波形データに対して自己相関算出部１６Ａによって自己相関を算出した結果を示す図である。相関係数のピーク値が投影波形データの一致する箇所であり、画像欠陥の発生間隔を示すことになる。
【００８２】
そこで、欠陥間隔検出部１６Ｂは、求めた自己相関のピーク値の間隔を求めることによって画像欠陥間隔を検出する。図８（Ａ）の場合には、欠陥間隔は、101.8ｍｍとなる。同様に、図８（Ｂ）の場合には、欠陥間隔は、46.8ｍｍ、47.4ｍｍ、48.6ｍｍとなる。第１実施形態では、移動平均処理を行った方が望ましかったが、本実施形態では、移動平均処理を事前に行うことなく、画像欠陥間隔を検出することが可能となり、外乱や誤差等の不確定な変動に対する安定性が向上される。
【００８３】
続いて、上述のように構成された本発明の第２実施形態に係る画像解析装置で行われる処理の流れについて説明する。図９は、本発明の第２実施形態に係る画像解析装置で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、第１実施形態と共通処理は同一符号を付して説明する。
【００８４】
まず、ステップ１００では、画像形成装置５０によってシート状の原稿に形成した、予め定めたテストチャートに基づく画像を画像読取部５４によって読み取ることによって得られる読取り画像データが画像解析装置によって取得されて、ステップ１０２へ移行する。
【００８５】
ステップ１０２では、テストチャートの基準画像データと、ステップ１００で読み取った読取り画像データとの差分画像データが差分画像データ算出手段１２によって算出されて、ステップ１０４へ移行する。
【００８６】
ステップ１０４では、差分画像データを主走査方向に加算することにより投影波形データが投影波形算出手段１４によって算出される。すなわち、差分画像データの主走査方向の画像データがそれぞれ加算されることによって、投影波形データが生成される。該投影波形データは、主走査方向にデータを加算するので、主走査方向と交わる方向の副走査方向の周期的な画像欠陥が強調されたものとなる。
【００８７】
次にステップ１０５では、投影波形算出手段１４によって算出された投影波形データの自己相関が自己相関算出部１６Ａによって算出されてステップ１０７へ移行する。すなわち、上述したように、自己相関算出部１６Ａが、同一の投影波形データを用意して、一方の投影波形データを所定間隔づつ移動させて相関係数を算出することによって自己相関を算出する。
【００８８】
ステップ１０７では、算出した自己相関のピーク値の間隔を求めることによって画像欠陥間隔が欠陥間隔検出部１６Ｂによって検出されてステップ１０８へ移行する。
【００８９】
ステップ１０８では、欠陥間隔検出手段１６によって検出された画像欠陥間隔と、複数の基準値２０に基づいて欠陥周期候補が欠陥周期検出手段１８によって検出されてステップ１１０へ移行して、欠陥周期検出手段１８によって検出された検出結果が操作パネル５６のモニタ等に出力される。すなわち、欠陥間隔検出手段１６によって算出された欠陥周期と、感光体ドラム６２、帯電ロール７４、現像ロール、一次転写ロール７８、二次転写ロール８２、ヒートロール、中間転写ベルト６０等の基準周期との差分距離に基づいて欠陥周期候補確率を算出して、算出した欠陥周期候補確率の最も高い基準値２０の周期、或いは複数の欠陥周期候補確率とその基準値２０の周期が操作パネル５６に出力される。これによって操作パネル５６のモニタに出力結果が表示され、ユーザに欠陥周期候補が報知され、これを確認することで画像欠陥の要因の探求等の故障診断がユーザによって行われる。
【００９０】
（第３実施形態）
次に本発明の第３実施形態に係る画像解析装置について説明する。本実施形態は、ノイズを除去して画像欠陥の間隔を正確に検出するために、差分画像データを予め２値化してから投影波形データを算出するようにしたものであり、その他の構成は第１実施形態または第２実施形態を適用することができる。なお、本実施形態では第２実施形態を適用するが、第１実施形態を適用するようにしてもよい。
【００９１】
図１０は、本発明の第３実施形態に係る投影波形算出手段１４の詳細な構成を示すブロック図である。
【００９２】
図１０に示すように、本実施形態の投影波形算出手段１４は、投影波形算出処理を行う前に差分画像データを２値化する２値化処理部１４Ｃを備えており、２値化処理部１４Ｃによって差分画像データを２値化した後に、投影波形算出処理部１４Ａによって差分画像データの主走査方向への投影波形データを算出する。なお、投影波形算出処理部１４Ａは、第１実施形態で説明した投影波形算出手段１４と同様にして投影波形データを算出する。また、本実施形態では投影波形算出手段１４内に２値化処理部１４Ｃを含む構成として説明するが、第１実施形態や第２実施形態の差分画像データ算出手段１２と投影波形算出手段１４間に２値化処理部１４Ｃを設けるようにしてもよい。
【００９３】
図１１（Ａ）は、図３（Ｂ）の投影波形データに対して、差分画像データを２値化処理した後に、投影波形データを算出した場合の投影波形データを示す図である。図１１（Ａ）から分かるように、２値化処理によって明瞭な欠陥に対する、下地ノイズの影響が低減され、画像欠陥間隔が明瞭となる。また、図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）の投影波形データに対応する自己相関を算出した結果を示す図であり、図８（Ｂ）に比較して、相関係数のピーク値が急峻となり、下地ノイズの影響が低減されていることが分かる。なお、図１１（ｂ）の自己相関算出結果では、欠陥間隔は、46.5ｍｍ、47.1ｍｍ、46.3ｍｍ、平均46.6ｍｍとなり、帯電ロール７４の外周46.6ｍｍと一致し、より高精度に検出されることが分かる。
【００９４】
続いて、上述のように構成された本発明の第３実施形態に係る画像解析装置で行われる処理の流れについて説明する。図１２は、本発明の第３実施形態に係る画像解析装置で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、第２実施形態と共通処理は同一符号を付して説明する。
【００９５】
まず、ステップ１００では、画像形成装置５０によってシート状の原稿に形成した、予め定めたテストチャートに基づく画像を画像読取部５４によって読み取ることによって得られる読取り画像データが画像解析装置によって取得されて、ステップ１０２へ移行する。
【００９６】
ステップ１０２では、テストチャートの基準画像データと、ステップ１００で読み取った読取り画像データとの差分画像データが差分画像データ算出手段１２によって算出されて、ステップ１０３へ移行する。
【００９７】
ステップ１０３では、差分画像データが２値化処理部１４Ｃによって２値化されてステップ１０４へ移行する。
【００９８】
ステップ１０４では、差分画像データを主走査方向に加算することにより投影波形データが投影波形算出手段１４によって算出される。すなわち、本実施形態では、投影波形算出処理部１４Ａが、２値化処理部１４Ｃによって２値化された差分画像データの主走査方向の画像データをそれぞれ加算することによって、投影波形データが生成される。該投影波形データは、主走査方向にデータを加算するので、主走査方向と交わる方向の副走査方向の周期的な画像欠陥が強調されたものとなる。
【００９９】
次にステップ１０５では、投影波形算出手段１４によって算出された投影波形データの自己相関が自己相関算出部１６Ａによって算出されてステップ１０７へ移行する。すなわち、上述したように、自己相関算出部１６Ａが、同一の投影波形データを用意して、一方の投影波形データを所定間隔づつ移動させて相関係数を算出することによって自己相関を算出する。
【０１００】
ステップ１０７では、算出した自己相関のピーク値の間隔を求めることによって画像欠陥間隔が欠陥間隔検出部１６Ｂによって検出されてステップ１０８へ移行する。
【０１０１】
ステップ１０８では、欠陥間隔検出手段１６によって検出された画像欠陥間隔と、複数の基準値２０に基づいて欠陥周期候補が欠陥周期検出手段１８によって検出されてステップ１１０へ移行して、欠陥周期検出手段１８によって検出された検出結果が操作パネル５６のモニタ等に出力される。すなわち、欠陥間隔検出手段１６によって算出された欠陥周期と、感光体ドラム６２、帯電ロール７４、現像ロール、一次転写ロール７８、二次転写ロール８２、ヒートロール、中間転写ベルト６０等の基準周期との差分距離に基づいて欠陥周期候補確率を算出して、算出した欠陥周期候補確率の最も高い基準値２０の周期、或いは複数の欠陥周期候補確率とその基準値２０の周期が操作パネル５６に出力される。これによって操作パネル５６のモニタに出力結果が表示され、ユーザに欠陥周期候補が報知され、これを確認することで画像欠陥の要因の探求等の故障診断がユーザによって行われる。
【０１０２】
このような本発明の実施形態に係る画像解析装置を、例えば、画像形成装置において、感光体ドラムや定着器ロールのキズなどに起因する画像欠陥よりも発生周期の明瞭な境界がなく、且つ画像欠陥内でムラの大きい画像形成部材の磨耗や汚れによる帯電不良、転写不良やクリーニング不良で発生する筋状汚れや帯状汚れ等の周期的な画像欠陥に適用しても良い。
【０１０３】
なお、上記の各実施形態に係る画像解析装置は、ベイジアンネットワークを利用した故障診断装置に組み込むようにしてもよい。以下では、画像解析装置をベイジアンネットワークを利用した故障診断装置に組み込む場合の概略について説明する。なお、以下に説明する故障診断装置の詳細な構成としては、例えば、本願出願人によって提案されている、特開２００５−３０９０７７号公報や特開２００５−３０９０７８号公報に記載の技術を適用することができ、以下では一例として後者の場合について説明する。
【０１０４】
図１３は、ベイジアンネットワークを利用した故障診断装置に本発明の実施の形態に係る画像解析装置を組み込んだ場合の構成例を示すブロック図である。
【０１０５】
図１３で示す故障診断装置２００では、画像形成装置５０から種々の情報を取得して故障診断を行うように構成されている。
【０１０６】
例えば、図１３に示すように、本発明の実施の形態に係る画像解析装置２２２と、コンポーネントの稼働状況を示すコンポーネント情報を観測データ情報として取得する部品状態情報取得部２０２と、画像形成装置５０の使用状況を監視すると共に、監視結果を不揮発性の記憶媒体に登録・保持することで履歴情報を管理する履歴情報取得管理部２０４と、稼働時の温度や湿度の情報に基づき、温度や湿度などのコンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件を環境情報として取得する環境情報取得部２０６と、消耗材の検知情報に基づき、印刷用紙の厚さや用紙種別、あるいは色材の色種やタイプや残量など装置が使用する消耗材の情報を取得する消耗材情報取得部２０８と、画像形成装置５０の仕様情報を取得する仕様情報取得部２１０と、を備えている。
【０１０７】
また、故障診断装置２００は、上述の各取得手段等から各種情報を取得して特徴量を抽出する特徴量抽出部２１２と、画像解析装置２２２で検出された画像欠陥抽出部に基づき診断モデルを選択するためのベイジアンネットワーク診断モデルデータベース２１６と、選択された診断モデルと特徴量抽出部より証拠情報として入力される各種特徴量情報とに基づき故障箇所を特定するベイジアンネットワーク推論処理部２１８と、故障診断時の判定指標となる基準特徴量を所定の記憶媒体（好ましくは不揮発性の半導体メモリ）に格納する基準特徴量格納部２１４と、故障判定結果や検査内容をユーザに通知する通知部２２０と、を備えている。
【０１０８】
特徴量抽出部２１２は、画像解析装置２２２から出力される画像欠陥特徴量に基づいて当該画像欠陥に関わる故障診断モデルを選択し、ベイジアンネットワーク診断モデルデータベース２１６より、当該画像欠陥診断に必要な診断情報項目を抽出する。さらに、特徴量抽出部２１２は、抽出された診断情報項目に基づいて、部品状態情報取得部２０２、履歴情報取得管理部２０４、環境情報取得部２０６、消耗材情報取得部２０８、あるいは仕様情報取得部２１０から当該画像欠陥診断に必要な診断特徴量情報を取得する。さらに、取得した診断特徴量情報の内、アナログ値として入力される所定の診断特徴量情報に対して、基準特徴量格納部２１４から出力される当該特徴量に関わる閾値情報に基づいて、当該診断情報を離散化する。
【０１０９】
ここで、ベイジアンネットワーク推論処理部２１８で用いるベイジアンネットワークにてついて簡単に説明する。図１４は、ベイジアンネットワークの基本的な構成例を示すベイジアンネットワークモデル図である。
【０１１０】
ベイジアンネットワークとは、変数間の因果関係を表す有向非巡回グラフであり、親が与えられると条件付き確率分布を変数に関連付けるものである。ベイジアンネットワークは、確率理論を使用して問題領域をモデル化する。他に関する情報が与えられたとすると、問題のベイジアンネットワーク表現を使用して、変数のサブセットに関する情報を提供する。
【０１１１】
ベイジアンネットワークは、変数（ノード：図１４中の楕円で表示）のセットおよび有向エッジ（変数間の接続）を示すアーク（図１４中矢印で表示）のセットから構成される。アークと呼ばれる矢印は、因果関係を示し、矢印の方向に原因から結果へと結ばれている。
【０１１２】
各ノード（変数）は、相互に排他的な状態のセットを持つ。各ノーには、原因から結果が発生する確率（条件付き確率表）を予め設定しておく。ノードは、有向エッジ（dereced edge）と共に、有向非巡回グラフ（ＤＡＧ：Directed Acyclic Graph）を形成する。親ｗ１、・・・、ｗｎを持つ各変数ｖについて、条件付き確率テーブルＰ（ｖ｜ｗ１、・・・、ｗｎ）が定義される。
【０１１３】
なお、図１４では、ハッチングで示したノードは、直接観測できるノードである。ハッチング無しで示したノードの確率を計算することで、コンポーネントの状態（故障の有無の可能性）が分かる。各ノードの確率計算には、例えば、ベイズの定理が使われるが、ノードが多く、かつループを作るようなネットワーク構成では、膨大な計算量のため事実上計算はできない。そこで、ベイジアンネットワークにおける確率を正確に更新するための効率的な様々な計算アルゴリズムが考案されており、計算ソフトウエアも幾つかのメーカから販売されている。
【０１１４】
このような故障診断装置２００で故障判定を行うあたり、図１３に示すように、ベイジアンネットワーク推論処理部２１８で故障確率を推論する際に、上述の各実施形態の何れかを適用した画像解析装置２２２で得られる欠陥周期候補確率等をベイジアンネットワーク推論処理部２１８に入力することにより、上述したように他の診断情報と合わせて故障診断することが可能となり、従来技術よりも精度が高い故障診断が可能となる。
【０１１５】
電子写真方式の複写機やプリンタは、高圧電源による帯電・現像・転写、高温の定着、高分子製トナーの飛散、高速の用紙搬送、用紙の紙粉等の非常に厳しい機内環境で動作するよう構成されているため、良好な品質を維持するためには定期的にメンテナンスを入れる必要があり、電子写真方式の複写機やプリンタのユーザが故障箇所を診断し、簡単な故障であればユーザがパーツ交換や修復する、或いは正確な故障情報をサービスマンに連絡することにより、サービス費用を低減したいという要求が高くなっている。上述したベイジアンネットワークを利用した故障診断装置を用いることで、故障診断に必要となる種々の情報を、正確かつ専門知識の無いユーザにストレスを与えることなく取得するとともに、正確、均質、迅速な故障診断が可能となる。
【０１１６】
なお、上記の各実施形態に係る画像解析装置やベイジアンネットワークを利用した故障診断装置２００の機能は、コンピュータプログラムで実現するようにしてもよい。図１５は、本発明の実施の形態に係る画像解析装置やベイジアンネットワークを利用した故障診断装置２００の機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。図中、１５０はプログラム、１５２はコンピュータ、１５４は光磁気ディスク、１５６は光ディスク、１５８は磁気ディスク、１６０はメモリ、１６２は内部メモリ、１６６は読取部、１７０はハードディスク、１６８、１７４はインタフェース、１７２は通信部である。
【０１１７】
上述した本発明の実施の形態に係る画像解析装置やベイジアンネットワークを利用した故障診断装置２００の各部の機能の一部または全部を、コンピュータにより実行可能なプログラム１５０によって実現することが可能である。その場合、そのプログラム１５０及びそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶することも可能である。記憶媒体としては、コンピュータのハードウエア資源に備えられている読取部１６６に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取部１６６にプログラムの記述内容を伝達できるものである。例えば、光磁気ディスク１５４、光ディスク１５６（ＣＤやＤＶＤなどを含む）、磁気ディスク１５８、メモリ１６０（ＩＣカード、メモリカードなどを含む）等である。もちろんこれらの記憶媒体は、可搬型に限られるものではない。
【０１１８】
これらの記憶媒体にプログラム１５０を格納しておき、例えばコンピュータ１５２の読取部１６６あるいはインタフェース１７４にこれらの記憶媒体を装着することによって、コンピュータからプログラム１５０を読み出し、内部メモリ１６２またはハードディスク１７０に記憶し、ＣＰＵ１６４によってプログラム１５０を実行することによって、本発明の実施の形態に係る画像解析装置やベイジアンネットワークを利用した故障診断装置２００の機能を実現することができる。あるいは、ネットワークなどを介してプログラム１５０をコンピュータ１５２に転送し、コンピュータ１５２では通信部１７２でプログラム１５０を受信して内部メモリ１６２またはハードディスク１７０に記憶し、ＣＰＵ１６４によってプログラム１５０を実行することによって、本発明の実施の形態に係る画像解析装置やベイジアンネットワークを利用した故障診断装置２００の機能を実現してもよい。なお、コンピュータ１５２には、このほかインタフェース１６８を介して様々な装置と接続することができ、例えば情報を表示する表示装置やユーザが情報を入力する入力装置等も接続されている。
【０１１９】
もちろん、一部の機能についてハードウエアによって構成することもできるし、すべてをハードウエア構成としてもよい。あるいは、他の構成とともに本発明の実施の形態も含めたプログラムとして構成することも可能である。
【０１２０】
なお、上記の実施の形態では、画像形成装置５０によって画像を形成する際に発生する、副走査方向の周期的な画像欠陥の周期を検出する場合を例に挙げて説明したが、これに限るものではなく、画像欠陥ではなくても周期的画像の周期を検出するものであれば、本発明の実施の形態を適用することができる。
【０１２１】
また、上記の実施の形態では、電子写真方式の画像形成装置で形成した画像の副走査方向に周期性を有する画像欠陥の周期を検出するものとして説明したが、これに限るものではなく、例えば、ＬＰＨ（LED Print Head）を用いた画像形成装置で形成した画像における周期的画像の周期を検出するようにしてもよい。この場合、所定単位数のＬＥＤに対してＬＥＤを駆動するドライバを設ける場合などでは、主走査方向に周期性を有する画像が形成されることも考えられるので、主走査方向に発生する周期的画像の周期を検出することもできる。すなわち、周期的画像の周期方向は特に上記の実施の形態（副走査方向に周期性を有する画像欠陥）に限るものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像解析装置により画像欠陥を検出するための画像を記録するための画像形成装置の概略構成を示す図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る画像解析装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】（Ａ）は感光体ドラムの外周周期の画像欠陥の投影波形の一例を示す図であり、（Ｂ）は帯電ロールの外周周期の画像欠陥の投影波形の一例を示す図である。
【図４】投影波形算出手段に移動平均処理を追加した場合の構成を示すブロック図である。
【図５】図３（Ａ）、（Ｂ）に対して７５ポイント毎の平均化処理を行った場合の投影波形データの一例を示す図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係る画像解析装置で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２実施形態に係る画像解析装置の欠陥間隔検出手段の構成を示す図である。
【図８】図３（Ａ）、（Ｂ）に示した投影波形データに対して自己相関算出部によって自己相関を算出した結果を示す図である。
【図９】本発明の第２実施形態に係る画像解析装置で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第３実施形態に係る投影波形算出手段の詳細な構成を示すブロック図である。
【図１１】図３（Ｂ）の投影波形データに対して、差分画像データを２値化処理した後に、投影波形データを算出した場合の投影波形データを示す図である。
【図１２】本発明の第３実施形態に係る画像解析装置で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】ベイジアンネットワークを利用した故障診断装置に本発明の実施の形態に係る画像解析装置を組み込んだ場合の構成例を示すブロック図である。
【図１４】ベイジアンネットワークの基本的な構成例を示すベイジアンネットワークモデル図である。
【図１５】本発明の実施の形態に係る画像解析装置やベイジアンネットワークを利用した故障診断装置の機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。
【図１６】（Ａ）は白紙のテストチャートの一例を示す図であり、（Ｂ）は白紙のテストチャートに対する周期性のある画像欠陥を含むテストチャートの一例を示す図である。
【図１７】図１６（Ａ）と図１６（Ｂ）の差分画像を示す図である。
【符号の説明】
【０１２３】
１０    画像解析装置
１２    差分画像データ算出手段
１４    投影波形算出手段
１４Ａ    投影波形算出部
１４Ｂ    移動平均処理部
１４Ｃ    ２値化処理部
１６    欠陥間隔検出手段
１６Ａ    自己相関算出部
１６Ｂ    欠陥間隔検出部
１８    欠陥周期検出手段
２０    基準値
５０    画像形成装置
５６    操作パネル
１５０    プログラム
１５２    コンピュータ
２００    故障診断装置
【図１】
2008139500.tif 000004
【図２】
2008139500.tif 000005
【図４】
2008139500.tif 000006
【図６】
2008139500.tif 000007
【図７】
2008139500.tif 000008
【図９】
2008139500.tif 000009
【図１０】
2008139500.tif 000010
【図１２】
2008139500.tif 000011
【図１３】
2008139500.tif 000012
【図１４】
2008139500.tif 000013
【図１５】
2008139500.tif 000014
【図１６】
2008139500.tif 000015
【図１７】
2008139500.tif 000016
【図３】
2008139500.tif 000017
【図５】
2008139500.tif 000018
【図８】
2008139500.tif 000019
【図１１】
2008139500.tif 000020