(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成装置に原稿として入力された画像データに対して、当該画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、解析結果と濃度ムラ評価値の相関指標を参照して、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において前記サイズの濃度ムラが目立つ確率を推算することを特徴とする不良画像発生予測システム。
【請求項２】
前記画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じた画像の階調分布の空間周波数を解析するにあたり、
（１）前記濃度ムラを、前記濃度ムラの１周期分の直径を持つ２次元のガウシアン分布に従う円形の階調分布に置き換え、
（２）（１）のガウシアン分布を描いた画像データをフーリエ変換し、前記円形の階調分布の空間周波数のパワースペクトルを求め、
（３）（２）のパワースペクトルのうち、ＤＣ成分を除きつつ、パワーがピークから所定値までの範囲にある周波数帯又はピークの周波数を抽出し、
（４）前記画像データを、（１）のガウシアン分布が収まるサイズに分割して注目領域とし、分割した全ての注目領域それぞれに対して、フーリエ変換により階調分布の空間周波数のパワースペクトルを算出し、（３）で抽出した周波数帯でパワーを積分した値Ｆ又は（３）で抽出した周波数のときのパワーの値Ｆを求めることを特徴とする請求項１に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項３】
（５）（４）の注目領域の値Ｆが所定の基準値より大きければ、濃度ムラが目立たないと判断し、
（６）各注目領域についての（５）の判断を統合して当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率を推算することを特徴とする請求項２に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項４】
注目領域の総数をＮ、濃度ムラが目立つと判断した注目領域の数をｎとし、ｎ／Ｎを、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率Ｐとすることを特徴とする請求項３に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項５】
前記基準値をＸとし、
ｉ番目の注目領域の前記値Ｆをｘｉとして、
Ｘ−ｘｉ≦０の時、対象とするムラが目立つ予想確率ｐｉは、ｐｉ＝０  とし、
Ｘ−ｘｉ＞０の時、対象とするムラが目立つ予想確率を ｐｉ＝（Ｘ−ｘｉ）／Ｘ とし、
注目領域の総数をＮとして、
総数Ｎのｐｉの平均値を、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率とすることを特徴とする請求項３に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項６】
前記濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、ユーザーに対し検品を推奨するメッセージを表示することを特徴とする請求項１から請求項５のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項７】
前記濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令することを特徴とする請求項１から請求項６のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項８】
濃度ムラが目立つ確率をＰとし、最大補正量をＭとしたとき、前記画像形成部に指令する画像形成プロセス条件の補正量は、設定可能な値の中でＭ×Ｐに最も近い値にすることを特徴とする請求項７に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項９】
サイズの異なる複数の濃度ムラを対象として、それぞれの濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、濃度ムラが目立つ確率をそれぞれ推算することを特徴とする請求項１から請求項８のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項１０】
前記濃度ムラが目立つ確率に基づき前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令するにあたり、
前記複数の濃度ムラのうち、濃度ムラの目立つ確率が高い濃度ムラを優先して画像形成プロセス条件の補正を指令することを特徴とする請求項９に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項１１】
前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対し、前記濃度ムラが目立つ確率に応じて濃度ムラの検出閾値の設定情報を出力することを特徴とする請求項１から請求項１０のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項１２】
分割された前記注目領域ごとに前記値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムにフィードバックすることを特徴とする請求項２から請求項５のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項１３】
分割された前記注目領域ごとに前記値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、当該輝度比ΔＬ／Ｌに相当する濃度差の最小値、平均値、最大値等の統計値を、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対して、濃度ムラの検出閾値として与えることを特徴とする請求項２から請求項５のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システム。
【請求項１４】
画像データに対して、画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、解析結果と濃度ムラ評価値の相関指標を参照して、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において前記サイズの濃度ムラが目立つ確率を推算する機能をコンピューターに実現させるための不良画像発生予測プログラム。
【請求項１５】
前記画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じた画像の階調分布の空間周波数を解析するにあたり、
（１）前記濃度ムラを、前記濃度ムラの１周期分の直径を持つ２次元のガウシアン分布に従う円形の階調分布に置き換え、
（２）（１）のガウシアン分布を描いた画像データをフーリエ変換し、前記円形の階調分布の空間周波数のパワースペクトルを求め、
（３）（２）のパワースペクトルのうち、ＤＣ成分を除きつつ、パワーがピークから所定値までの範囲にある周波数帯又はピークの周波数を抽出し、
（４）前記画像データを、（１）のガウシアン分布が収まるサイズに分割して注目領域とし、分割した全ての注目領域それぞれに対して、フーリエ変換により階調分布の空間周波数のパワースペクトルを算出し、（３）で抽出した周波数帯でパワーを積分した値Ｆ又は（３）で抽出した周波数のときのパワーの値Ｆを求める機能をコンピューターに実現させるための請求項１４に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項１６】
（５）（４）の注目領域の値Ｆが所定の基準値より大きければ、濃度ムラが目立たないと判断し、
（６）各注目領域についての（５）の判断を統合して当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率を推算する機能をコンピューターに実現させるための請求項１５に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項１７】
注目領域の総数をＮ、濃度ムラが目立つと判断した注目領域の数をｎとし、ｎ／Ｎを、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率Ｐとする機能をコンピューターに実現させるための請求項１６に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項１８】
前記基準値をＸとし、
ｉ番目の注目領域の前記値Ｆをｘｉとして、
Ｘ−ｘｉ≦０の時、対象とするムラが目立つ予想確率ｐｉは、ｐｉ＝０  とし、
Ｘ−ｘｉ＞０の時、対象とするムラが目立つ予想確率を ｐｉ＝（Ｘ−ｘｉ）／Ｘ とし、
注目領域の総数をＮとして、
総数Ｎのｐｉの平均値を、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率とする機能をコンピューターに実現させるための請求項１６に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項１９】
前記濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、ユーザーに対し検品を推奨するメッセージの表示を指令する機能をコンピューターに実現させるための請求項１４から請求項１８のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項２０】
前記濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令する機能をコンピューターに実現させるための請求項１４から請求項１９のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項２１】
濃度ムラが目立つ確率をＰとし、最大補正量をＭとしたとき、前記画像形成部に指令する画像形成プロセス条件の補正量は、設定可能な値の中でＭ×Ｐに最も近い値にするように指令する機能をコンピューターに実現させるための請求項２０に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項２２】
サイズの異なる複数の濃度ムラを対象として、それぞれの濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、濃度ムラが目立つ確率をそれぞれ推算する機能をコンピューターに実現させるための請求項１４から請求項２１のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項２３】
前記濃度ムラが目立つ確率に基づき前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令するにあたり、
前記複数の濃度ムラのうち、濃度ムラの目立つ確率が高い濃度ムラを優先して画像形成プロセス条件の補正を指令する機能をコンピューターに実現させるための請求項２２に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項２４】
前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対し、前記濃度ムラが目立つ確率に応じて濃度ムラの検出閾値の設定情報を出力する機能をコンピューターに実現させるための請求項１４から請求項２３のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項２５】
分割された前記注目領域ごとに前記値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムにフィードバックする機能をコンピューターに実現させるための請求項１５から請求項１８のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラム。
【請求項２６】
分割された前記注目領域ごとに前記値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、当該輝度比ΔＬ／Ｌに相当する濃度差の最小値、平均値、最大値等の統計値を、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対して、濃度ムラの検出閾値として与える機能をコンピューターに実現させるための請求項１５から請求項１８のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを解析して、当該画像データに基づき画像形成装置が形成する画像において当該画像形成装置における固有の濃度ムラの発生を予測する不良画像発生予測システム及び不良画像発生予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置で画像出力する際、画像形成装置における固有の濃度ムラが発生することがある。一つは、「ホタル」と呼ばれる円形に発生する濃度ムラで、トナーのキャリア粒子に起因する。他の一つは、現像周期濃度ムラで、現像部における現像スリーブの振れに起因し、帯状に発生する。
また、濃度ムラの程度は、装置の耐久状態や環境によって決まり、常に変化する。但し一般的に、濃度ムラの程度の変化速度は、非常に緩やかであり、連続運転する間は殆ど変わらない。
濃度ムラが発生する画像形成装置で印刷する時、入力画像の特徴によってはムラが目立つ場合と目立たない場合がある。
濃度ムラが目立つ画像が印刷された場合は、不良画像として検品装置又は作業者が検品して除外しなければならない。
【０００３】
特許文献１，２に記載の発明にあっては、予め画像データを解析して画像形成プロセスの条件を補正する。
特許文献３に記載の発明にあっては、印刷出力されたシートから画像を読み取って検査処理するが、その際、検査項目に応じて読み取り時のシートの搬送速度を変更する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−５６５７０号公報
【特許文献２】特開昭６３−１３７２５１号公報
【特許文献３】特開２０１２−３９４２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１，２に記載の発明にあっては、階調不良を低減させるべく画像データに応じて階調特性を良好に調整しようとするものであり、画像形成装置における固有の濃度ムラが人の眼で見て目立つか否かの判定手段を有さない。階調表現良好に印刷されても、画像形成装置における固有の濃度ムラが発生することはあり、階調表現良好に印刷されたからこそ、画像形成装置における固有の濃度ムラが目立つ場合があるから、特許文献１，２に記載の発明によっては、画像形成装置における固有の濃度ムラの問題を解決できない。
濃度ムラを人が検品する場合は、印刷と同時に検品することが難しいため、全品検査することが多く、非常に大きな工数がかかる。よって、検品対象とする印刷物は必要最低限に抑えることが望まれている。
特許文献３に記載されるような印刷物の検品装置だけでは、印刷の原稿画像データに基づく不良画像の発生予測手段を有さないため、どの原稿画像データに基づく印刷物に不良画像が発生しやすいか発生しにくいかの予測情報を有さず、全品検査せざるを得ない。
特許文献３に記載されるような印刷物の検品装置においては、不良画像であるか否かを決める濃度ムラの閾値を適切に設定しなければ、濃度ムラが目立たない画像であっても不良画像だと判断し、印刷物を無駄に廃棄することになる、あるいは逆に、濃度ムラが目立つ画像であっても良品だと判断し、不良品を出荷することにつながり、良品、不良品の分別精度に課題がある。
【０００６】
本発明は以上の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、画像形成装置が画像データに基づき形成する画像に発生し得る当該画像形成装置における固有の濃度ムラの目立ちやすさを、同画像データに基づきを予測することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以上の課題を解決するための請求項１記載の発明は、画像形成装置に原稿として入力された画像データに対して、当該画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、解析結果と濃度ムラ評価値の相関指標を参照して、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において前記サイズの濃度ムラが目立つ確率を推算することを特徴とする不良画像発生予測システムである。
【０００８】
請求項２記載の発明は、前記画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じた画像の階調分布の空間周波数を解析するにあたり、
（１）前記濃度ムラを、前記濃度ムラの１周期分の直径を持つ２次元のガウシアン分布に従う円形の階調分布に置き換え、
（２）（１）のガウシアン分布を描いた画像データをフーリエ変換し、前記円形の階調分布の空間周波数のパワースペクトルを求め、
（３）（２）のパワースペクトルのうち、ＤＣ成分を除きつつ、パワーがピークから所定値までの範囲にある周波数帯又はピークの周波数を抽出し、
（４）前記画像データを、（１）のガウシアン分布が収まるサイズに分割して注目領域とし、分割した全ての注目領域それぞれに対して、フーリエ変換により階調分布の空間周波数のパワースペクトルを算出し、（３）で抽出した周波数帯でパワーを積分した値Ｆ又は（３）で抽出した周波数のときのパワーの値Ｆを求めることを特徴とする請求項１に記載の不良画像発生予測システムである。
【０００９】
請求項３記載の発明は、（５）（４）の注目領域の値Ｆが所定の基準値より大きければ、濃度ムラが目立たないと判断し、
（６）各注目領域についての（５）の判断を統合して当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率を推算することを特徴とする請求項２に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１０】
請求項４記載の発明は、注目領域の総数をＮ、濃度ムラが目立つと判断した注目領域の数をｎとし、ｎ／Ｎを、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率Ｐとすることを特徴とする請求項３に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１１】
請求項５記載の発明は、前記基準値をＸとし、
ｉ番目の注目領域の前記値Ｆをｘｉとして、
Ｘ−ｘｉ≦０の時、対象とするムラが目立つ予想確率ｐｉは、ｐｉ＝０  とし、
Ｘ−ｘｉ＞０の時、対象とするムラが目立つ予想確率を ｐｉ＝（Ｘ−ｘｉ）／Ｘ とし、
注目領域の総数をＮとして、
総数Ｎのｐｉの平均値を、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率とすることを特徴とする請求項３に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１２】
請求項６記載の発明は、前記濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、ユーザーに対し検品を推奨するメッセージを表示することを特徴とする請求項１から請求項５のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１３】
請求項７記載の発明は、前記濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令することを特徴とする請求項１から請求項６のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１４】
請求項８記載の発明は、濃度ムラが目立つ確率をＰとし、最大補正量をＭとしたとき、前記画像形成部に指令する画像形成プロセス条件の補正量は、設定可能な値の中でＭ×Ｐに最も近い値にすることを特徴とする請求項７に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１５】
請求項９記載の発明は、サイズの異なる複数の濃度ムラを対象として、それぞれの濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、濃度ムラが目立つ確率をそれぞれ推算することを特徴とする請求項１から請求項８のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１６】
請求項１０記載の発明は、前記濃度ムラが目立つ確率に基づき前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令するにあたり、
前記複数の濃度ムラのうち、濃度ムラの目立つ確率が高い濃度ムラを優先して画像形成プロセス条件の補正を指令することを特徴とする請求項９に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１７】
請求項１１記載の発明は、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対し、前記濃度ムラが目立つ確率に応じて濃度ムラの検出閾値の設定情報を出力することを特徴とする請求項１から請求項１０のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１８】
請求項１２記載の発明は、分割された前記注目領域ごとに前記値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムにフィードバックすることを特徴とする請求項２から請求項５のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システムである。
【００１９】
請求項１３記載の発明は、分割された前記注目領域ごとに前記値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、当該輝度比ΔＬ／Ｌに相当する濃度差の最小値、平均値、最大値等の統計値を、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対して、濃度ムラの検出閾値として与えることを特徴とする請求項２から請求項５のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測システムである。
【００２０】
請求項１４記載の発明は、画像データに対して、画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、解析結果と濃度ムラ評価値の相関指標を参照して、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において前記サイズの濃度ムラが目立つ確率を推算する機能をコンピューターに実現させるための不良画像発生予測プログラムである。
【００２１】
請求項１５記載の発明は、前記画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じた画像の階調分布の空間周波数を解析するにあたり、
（１）前記濃度ムラを、前記濃度ムラの１周期分の直径を持つ２次元のガウシアン分布に従う円形の階調分布に置き換え、
（２）（１）のガウシアン分布を描いた画像データをフーリエ変換し、前記円形の階調分布の空間周波数のパワースペクトルを求め、
（３）（２）のパワースペクトルのうち、ＤＣ成分を除きつつ、パワーがピークから所定値までの範囲にある周波数帯又はピークの周波数を抽出し、
（４）前記画像データを、（１）のガウシアン分布が収まるサイズに分割して注目領域とし、分割した全ての注目領域それぞれに対して、フーリエ変換により階調分布の空間周波数のパワースペクトルを算出し、（３）で抽出した周波数帯でパワーを積分した値Ｆ又は（３）で抽出した周波数のときのパワーの値Ｆを求める機能をコンピューターに実現させるための請求項１４に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００２２】
請求項１６記載の発明は、（５）（４）の注目領域の値Ｆが所定の基準値より大きければ、濃度ムラが目立たないと判断し、
（６）各注目領域についての（５）の判断を統合して当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率を推算する機能をコンピューターに実現させるための請求項１５に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００２３】
請求項１７載の発明は、注目領域の総数をＮ、濃度ムラが目立つと判断した注目領域の数をｎとし、ｎ／Ｎを、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率Ｐとする機能をコンピューターに実現させるための請求項１６に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００２４】
請求項１８記載の発明は、前記基準値をＸとし、
ｉ番目の注目領域の前記値Ｆをｘｉとして、
Ｘ−ｘｉ≦０の時、対象とするムラが目立つ予想確率ｐｉは、ｐｉ＝０  とし、
Ｘ−ｘｉ＞０の時、対象とするムラが目立つ予想確率を ｐｉ＝（Ｘ−ｘｉ）／Ｘ とし、
注目領域の総数をＮとして、
総数Ｎのｐｉの平均値を、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率とする機能をコンピューターに実現させるための請求項１６に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００２５】
請求項１９記載の発明は、前記濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、ユーザーに対し検品を推奨するメッセージの表示を指令する機能をコンピューターに実現させるための請求項１４から請求項１８のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００２６】
請求項２０記載の発明は、前記濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令する機能をコンピューターに実現させるための請求項１４から請求項１９のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００２７】
請求項２１記載の発明は、濃度ムラが目立つ確率をＰとし、最大補正量をＭとしたとき、前記画像形成部に指令する画像形成プロセス条件の補正量は、設定可能な値の中でＭ×Ｐに最も近い値にするように指令する機能をコンピューターに実現させるための請求項２０に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００２８】
請求項２２記載の発明は、サイズの異なる複数の濃度ムラを対象として、それぞれの濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、濃度ムラが目立つ確率をそれぞれ推算する機能をコンピューターに実現させるための請求項１４から請求項２１のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００２９】
請求項２３記載の発明は、前記濃度ムラが目立つ確率に基づき前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令するにあたり、
前記複数の濃度ムラのうち、濃度ムラの目立つ確率が高い濃度ムラを優先して画像形成プロセス条件の補正を指令する機能をコンピューターに実現させるための請求項２２に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００３０】
請求項２４記載の発明は、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対し、前記濃度ムラが目立つ確率に応じて濃度ムラの検出閾値の設定情報を出力する機能をコンピューターに実現させるための請求項１４から請求項２３のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００３１】
請求項２５記載の発明は、分割された前記注目領域ごとに前記値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムにフィードバックする機能をコンピューターに実現させるための請求項１５から請求項１８のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【００３２】
請求項２６記載の発明は、分割された前記注目領域ごとに前記値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、当該輝度比ΔＬ／Ｌに相当する濃度差の最小値、平均値、最大値等の統計値を、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対して、濃度ムラの検出閾値として与える機能をコンピューターに実現させるための請求項１５から請求項１８のうちいずれか一に記載の不良画像発生予測プログラムである。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、画像形成装置に原稿として入力された画像データに対して、当該画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、解析結果と濃度ムラ評価値の相関指標を用いて、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において前記サイズの濃度ムラが目立つ確率を推算するため、これをユーザーが参照することで濃度ムラ検出のための試し刷りや検品工数を低減することができる。
入力される画像データごとに推算される「濃度ムラが目立つ確率」に基づき画像形成プロセス条件の補正を指令できるため、画像形成装置において画像の特徴に応じて適切に補正できるという効果があり、補正量を一律に設定する場合に生じうる過剰補正及び補正不足を低減できる。
入力される画像データごとに推算される「濃度ムラが目立つ確率」に基づき濃度ムラの検出閾値の設定情報を出力することができるため、濃度ムラ検出システムにおいて画像の特徴に応じて適切に検出閾値が設定されるという効果があり、検出閾値を一律に設定する場合に生じうる良品の廃棄及び不良品の検出漏れを低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明を説明するための帯状のムラを円形の階調分布に置き換える概念を示す模式図(a)、同円形の階調分布を示すグラフ(b)、同円形の階調分布を囲む正方画像を示す図(c)、同正方画像とそのパワースペクトルを示す図(d)、原稿画像データの注目領域のパワースペクトルの一例を示す図(e)、及び原稿画像データの注目領域に分割する様子を示す図(f)である。
【図２】本発明を説明するための解析結果（原稿画像データのパワー積分値）と濃度ムラ評価値（輝度比）の相関を示すグラフ(a)、同相関のテーブルを作成するための心理物理実験に用いられる濃度ムラモデルの階調分布を示すグラフ(b)(c)、及び解析結果（原稿画像データのパワー積分値）と濃度ムラ評価値（印象ランク）の相関を濃度ムラ部分の中心と周辺の濃度差を輝度比に換算した値毎に示すグラフ(d)である。
【図３】同上心理物理実験に用いられる提示画像の一例を示す図である。
【図４】図３の提示画像を用いた心理物理実験での濃度ムラモデルの階調分布を示すグラフである。
【図５】図３の提示画像を用いた心理物理実験での画像の切り替えの様子を示す模式図である。
【図６】図３の提示画像を用いた心理物理実験で提示した提示画像に描いた輝度ムラ画像とそのパワースペクトルを示す図である。
【図７】図３の提示画像を用いた心理物理実験で提示した提示画像の輝度ムラ画像を描いた領域（同輝度ムラ画像をを除く）のパワースペクトルを算出する手順を説明する模式図である。
【図８】図７のパワースペクトルから積分値を算出する例を示す図(a)、及び輝度比と積分値との相関図(b)である。
【図９】濃度差と輝度比の換算方法に用いられる画像サンプルの模式図(a)、及び濃度差と輝度比の相関を示すグラフ(b)である。
【図１０】本発明の実施例１に係る検品推奨メッセージの表示アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施例１において帯状のムラを円形の階調分布に置き換える概念を示す模式図である。
【図１２】本発明の実施例１において原稿画像データを注目領域で分割する様子を示す模式図である。
【図１３】本発明の実施例１における解析結果（原稿画像データのパワー積分値）と濃度ムラ評価値（輝度比）の相関を示すグラフである。
【図１４】本発明の実施例２に係る検品推奨メッセージの表示アルゴリズムを示すフローチャート(a)、及び濃度ムラの目立つ確率に応じた現像条件補正アルゴリズムを示すフローチャート(b)である。
【図１５】本発明の実施例２における解析結果（原稿画像データのパワー積分値）と濃度ムラ評価値（輝度比）の相関を示すグラフである。
【図１６】本発明の実施例３に係る検品推奨メッセージの表示アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施例３に係る濃度ムラの目立つ確率に応じた現像条件補正アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施例３において、帯状のムラに対応する注目領域のサイズを設定する様子を示す模式図(a)、及び円形のムラに対応する注目領域のサイズを設定する様子を示す模式図(b)である。
【図１９】本発明の実施例１〜３及び比較例１について、印刷から検品までの所要時間を比較するグラフである。
【図２０】本発明の実施例４に係り、入力画像データに応じて濃度ムラ検出の閾値を設定するアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図２１】本発明の実施例４における解析結果（原稿画像データのパワー積分値）と濃度ムラ評価値（輝度比）の相関を示すグラフである。
【図２２】本発明に適用する印象ランクと値Ｆの相関テーブル（式）の作成するために用いた円形ムラの模式図(a)、明度プロファイルの基準線を示す図(b)及びその明度プロファイル(c)である。
【図２３】本発明に適用する印象ランクと値Ｆの相関テーブル（式）の作成するために用いた一例の提示画像(a)及びその提示画像から円形ムラの発生領域を切り取る様子を示す図(b)である。
【図２４】図２３(b)で切り取った画像を２次元フーリエ変換して得られた階調分布の空間周波数のパワースペクトル(a)及び(b)で、(b)は積分値Ｆの算出の様子を示す。
【図２５】図２２(a)の円形ムラの中心部と周辺部を決めるための明度プロファイル(a)及び、その中心部と周辺部とを示した円形ムラの模式図(b)である。
【図２６】実験に用いた提示画像の値Ｆと被験者から得られた印象ランクと相関図である。
【図２７】本発明の実施例５における値Ｆと印象ランクとの相関を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下に本発明の一実施形態につき図面を参照して説明する。以下は本発明の一実施形態であって本発明を限定するものではない。
【００３６】
〔システム概要〕
不良画像発生予測システムは、画像形成装置に原稿として入力された画像データに対して、当該画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、解析結果と濃度ムラ評価値の相関指標を参照して、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において前記サイズの濃度ムラが目立つ確率を推算する。ここで、相関指標は、データテーブル、相関式等の形式は問わない。
画像形成装置は、原稿入力部（画像データの入力部及び紙原稿の読み取り部）と、画像形成部とを有する。画像形成部は、画像データに基づき感光体上に形成された静電潜像をトナーで現像してトナー像を形成し、形成されたトナー像を用紙に転写し、転写されたトナー像を加熱定着することで、用紙上に画像を形成する。
画像形成装置の有するコンピューター又は外部のコンピューターに本システムの機能を実現するためのコンピュータープログラムをインストールして本システムを構成する。なお、本システムの機能を外部のコンピューターに実現する場合は、画像形成装置に原稿として入力される前又は入力中、入力後画像形成前の画像データを対象に解析し、画像形成装置に原稿として入力され、画像形成された際の確率を推算する。
また、濃度ムラ検出システムを構成する濃度ムラ検出器を画像形成装置に付設し、本システムと濃度ムラ検出システムとを連動させる。濃度ムラ検出器は、画像形成装置が形成した画像を読み取る読み取り部を有する。
【００３７】
上記した画像形成装置における固有の濃度ムラのサイズに応じた画像の階調分布の空間周波数を解析するにあたっては、
（１）まず、前記濃度ムラを、前記濃度ムラの１周期分の直径を持つ２次元のガウシアン分布に従う円形の階調分布１０１に置き換える。
円形に発生する濃度ムラについては、その直径が１周期分であるので、その直径と等しい直径を持つ２次元のガウシアン分布に従う円形の階調分布１０１に置き換える。
図１(a)に示すように帯状のムラ１０２は円形のムラの重ね合った連続１０３に近似でき、局所的には円形のムラに近似できるため、帯状のムラも、その濃度ムラ１周期分の直径を持つ２次元のガウシアン分布に従う円形の階調分布１０１に置き換える。かかる置き換えにより、現像周期濃度ムラなどの帯状のムラが発生しても、画像上のどの部分で目立つかを算出することができる。
以上、置き換えた円形の階調分布１０１の形状は、図１(b)に示すように横軸に位置、縦軸に階調を取ったグラフにおいて、下に凸なグラフ１０４でも上に凸なグラフ１０５でも良い。
【００３８】
（２）（１）のガウシアン分布を描いた画像データをフーリエ変換し、円形の階調分布１０１の空間周波数のパワースペクトルを求める。
ここでフーリエ変換する画像１０７は、図１(c)に示すように判断したい濃度ムラの１周期分長さを１辺とする正方形１０６を領域とし、当該ガウシアン分布のピークが中心に来るように描かれたものである。
（３）（２）のパワースペクトルのうち、ＤＣ成分を除きつつ、パワーがピークから所定値までの範囲にある周波数帯を抽出する。（又はピークの周波数を抽出する。）
図１(d)に示すように画像１０７のパワースペクトル１０８が得られるので、例えば、周波数が０付近のＤＣ成分の影響が大きい周波数帯１０８ａを除き、パワーがピークから所定値までの範囲にある周波数帯Δｆを抽出する。（又はピークの周波数を抽出する。）
若しくは、パワースペクトル１０８からＤＣ成分を除く処理を行えば、周波数が０付近の周波数帯１０８ａを含めても良い。
（４）原稿入力部から入力される画像データ（例えばその画像を図１(f)の画像１０９とする）を、図１(f)に示すように（１）のガウシアン分布が収まるサイズ（正方形１０６相当）に分割して注目領域１１０（１１０−１，１１０−２，１１０−３，・・・）とし、分割した全ての注目領域それぞれに対して、フーリエ変換により階調分布の空間周波数のパワースペクトルを算出し（例えば図１(e)のパワースペクトル１１１のように算出される）、（３）で抽出した周波数帯Δｆでパワーを積分した値Ｆを求める。（又は、（３）で抽出した周波数のときのパワーの値Ｆを求める。）
【００３９】
（５）（４）の注目領域の値Ｆが所定の基準値より大きければ、濃度ムラが目立たないと判断する。
（５．１）
この基準値は、予め測定しておいた、画像形成装置における固有の濃度ムラに相当する値であり、心理物理実験で求めた図２(a)に示すような相関テーブル２０１から求める。
この相関テーブル２０１は、図２(a)に示すように縦軸に濃度ムラの視認性を表す輝度比ΔＬ／Ｌ、横軸に注目領域のパワー積分値Ｆをとったものである。
ΔＬは、事前に行った心理物理実験において、所定の階調分布をもつ背景画像中に発生する濃度ムラに対して、被験者が濃度ムラを視認することができる最小強度の濃度ムラの、ピーク階調と背景階調の差を、輝度差に換算したものであり、Ｌは、前記の背景階調を輝度に換算したものである（図２(b)(c)）。
相関テーブル２０１を作成するための実験の際、横軸に位置、縦軸に輝度を取ったグラフにおける濃度ムラの輝度分布は図２(b)に示すように上に凸でも図２(c)に示すように下に凸でも良い。
濃度ムラが目立つか目立たないかの境界となる輝度比ΔＬ／Ｌ又は色差を、予め任意の値に設定しておき、相関テーブル２０１からその輝度比または色差（基準値）に対応するパワー積分値Ｆを、濃度ムラ判断の基準値とする。
【００４０】
（５．２）画像形成装置の安定化調整運転時に、実際に発生する濃度ムラの濃度差を測定し、その濃度差を相関テーブル２０１に対応する輝度比に換算したものを、画像形成装置固有の濃度ムラに相当する値として、基準値を求めこれを用いる。
（５．３）（５．１）及び（５．２）の輝度比ΔＬ／Ｌは、色差ΔＥ＊ａｂまたはΔＥ００に置き換えても良い。
【００４１】
（５．４）また、（５．１）及び（５．２）の輝度比ΔＬ／Ｌは、濃度ムラの目立ち易さをマグニチュード評価法によって求めた主観評価値でも良い。濃度ムラの目立ち易さを判断する相関式の精度を向上するためである。この時、上記主観評価値とパワー積分値Ｆとの相関を表す式は、対数近似式とすると精度が良好である。
ここで、濃度ムラの目立ち易さをマグニチュード評価法によって求めた主観評価値とは、被験者が濃度ムラを観察して、下記基準に従ってランク付けしたものであり、ここでは「印象ランク」と名付ける。
その基準とは、（印象ランク／判断基準）として、（０／ムラとして認識できない），（１／ムラだと認識できるが、気にならない），（２／やや気になる），（３／気になる），（４／非常に気になる）である。印象ランクは０．１刻みで付けてよいとする。
【００４２】
（５．５）また、印象ランクを用いる場合は、パワー積分値Fと濃度ムラの目立ち易さとの相関式を、対象とする濃度ムラの濃度差に応じて変えてもよい。
すなわち、測定する濃度を輝度に換算した値をＬとし、濃度ムラ部分の中心と周辺の濃度差を輝度比に換算した値をΔＬ／Ｌとする。その上で「印象ランク」を用いると、図２(d)に示すような相関関係が作成できる。
ムラと同じ空間周波数成分の量を示す積分値Ｆは、図２(d)に示すように小さいほど濃度ムラが目立つが、対象とする濃度ムラ部分の中心と周辺の濃度差を輝度比に換算した値ΔＬ／Ｌが小さいと、印象ランク「１」以下に収まり、大きいと印象ランク「１」を超える（図２(d)のグラフ上の平面２０２より上になる。）このように対象とする濃度ムラのΔＬ／Ｌ値によって適用する相関式（２０３，２０４，２０５・・・）を変えることで濃度ムラの目立ち易さの予測精度を向上させることができる。
【００４３】
（６）各注目領域についての（５）の判断を統合して当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率を推算する。
（６．１）一つには、注目領域の総数をＮ、濃度ムラが目立つと判断した注目領域の数をｎとし、ｎ／Ｎを、当該画像データに基づき前記画像形成装置が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率Ｐとする。
（６．２）他の一つには、
前記基準値をＸとし、
ｉ番目の注目領域のパワー積分値Ｆをｘｉとして、
Ｘ−ｘｉ≦０の時、対象とするムラが目立つ予想確率ｐｉは、ｐｉ＝０  とし、
Ｘ−ｘｉ＞０の時、対象とするムラが目立つ予想確率を ｐｉ＝（Ｘ−ｘｉ）／Ｘ とし、
注目領域の総数をＮとして、
式（１）に従い、総数Ｎのｐiの平均値を、当該画像データに基づき前記画像形成装置
が形成する画像において濃度ムラが目立つ確率とする。
【数１】
0006638453.tif 000002
【００４４】
（７．１）以上のようにして算出した濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、ユーザーに対し検品を推奨するメッセージを表示する。表示位置は、例えば画像形成装置の操作パネルとし、表示タイミングは、濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断された画像データの画像形成処理中とする。
【００４５】
（７．２）また、以上のようにして算出した濃度ムラが目立つ確率が所定値以上に高いと判断した場合に、画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令する。
（７．２．１）その際、濃度ムラが目立つ確率をＰとし、最大補正量をＭとしたとき、前記画像形成部に指令する画像形成プロセス条件の補正量は、設定可能な値の中でＭ×Ｐに最も近い値にする。
【００４６】
（７．３）上述した「ホタル」と現像周期濃度ムラのようにサイズの異なる複数の濃度ムラが画像形成装置における固有の濃度ムラとなる場合は、これらサイズの異なる複数の濃度ムラを対象として、それぞれの濃度ムラのサイズに応じて画像の階調分布の空間周波数を解析し、濃度ムラが目立つ確率をそれぞれ推算する。
【００４７】
（７．３．１）濃度ムラが目立つ確率に基づき前記画像形成装置の画像形成部に対し当該濃度ムラを軽減するための画像形成プロセス条件の補正を指令するにあたり、前記複数の濃度ムラのうち、濃度ムラの目立つ確率が高い濃度ムラを優先して画像形成プロセス条件の補正を指令する。例えば、「ホタル」と現像周期濃度ムラとで濃度ムラの目立つ確率が高い方を軽減するために有利な画像形成プロセス条件を指令する。
【００４８】
（７．４）前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対し、前記濃度ムラが目立つ確率に応じて濃度ムラの検出閾値の設定情報を出力する。
【００４９】
（７．４．１）分割された注目領域１１０（１１０−１，１１０−２，１１０−３，・・・）ごとに積分値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムにフィードバックする。濃度ムラ検出システムは、輝度比ΔＬ／Ｌに基づき濃度ムラの検出閾値を設定する。
【００５０】
（７．４．２）分割された注目領域１１０（１１０−１，１１０−２，１１０−３，・・・）ごとに積分値Ｆに対応する輝度比ΔＬ／Ｌを算出し、当該輝度比ΔＬ／Ｌに相当する濃度差の最小値、平均値、最大値等の統計値を、前記画像形成装置が形成した画像を対象に濃度ムラを検出する濃度ムラ検出システムに対して、濃度ムラの検出閾値として与える。濃度ムラ検出システムは、当該統計値を濃度ムラの検出閾値として設定する。
【００５１】
〔実施例、比較例〕
（８）次に、本システムを、実施例に沿って説明し、また比較例と比較する。
【００５２】
（８．１）全実施例及び比較例に共通の条件は以下のとおりである。
電子写真かつ２成分現像方式の画像形成装置に実施例及び比較例に示す条件を適用する。
【００５３】
（８．２）輝度比ΔＬ／Ｌとパワー積分値Ｆの相関テーブルの作成方法につき説明する。
濃度ムラと入力画像特徴（階調分布の空間周波数成分）との相関式を得てΔＬ／ＬとＦの相関テーブルを作成するために、以下の実験と解析を行う。
【００５４】
（８．２．１）概要
被験者に対して、画像形成装置で出力される濃度ムラを想定した輝度ムラが描かれている画像を提示し、輝度ムラが見えるかどうか回答させる実験を行う。
実験によってΔＬ／Ｌを記録し、提示画像解析からＦを算出することで、ΔＬ／ＬとＦの相関図を得る。
【００５５】
（８．２．２）実験条件
被験者：９名（全員視覚正常）（人数は任意に設定して良い）
環境：暗室
画像提示手法：上昇系列の極限法  （心理物理学実験の基本手法の一つであり、被験者が観察するターゲット刺激の強度を次第に強め、ターゲット刺激を知覚できる最小の強度、即ち閾値を求める手法。）
提示画像条件：被験者との距離を５０ｃｍとした。被験者の頭部は非固定である。画像提示時間を４秒とした。背景画像は、グレースケールの自然画像とし、被験者前方の約５０度視野(幅４７８ｍｍ)内に縦１７０×横２３６(ｍｍ２)（縦１９°×横２７°視野)の画像を２つ並べた。濃度ムラ（ターゲット刺激）は、円形ガウシアン刺激で、直径の視角が約１°、中心色は黒（原画より暗くなる）とした。提示画像数を１９２通りとした。提示メディアは、ディスプレイ（メーカー/型番：EIZO/ColorEdgeCG221，最大輝度：80cd/m2）とした。
【００５６】
（８．２．３）実験手順
図３に示すように提示画像には自然画像を用い、全く同じ自然画像を２つ並べて提示した。ディスプレイ３０１に表示する。
１つは輝度ムラが描かれていない原画像（画像形成装置における入力画像）３０２であり、もう１つは、前記画像と同じ画像に、意図的に円形のガウシアン分布に従う輝度ムラ３０４を描いた画像３０３である。
ムラが入る画像３０３とムラ無しの原画像３０２を左右どちらに配置するかは、切り替わり毎にランダムに決定した。
被験者は左右の画像３０２，３０３を４秒の間に見比べ、輝度ムラを発見できれば実験終了する。
発見できなければ自動的にムラの強度を強くした画像に切り替わり、被験者は再び輝度ムラを探す。
【００５７】
輝度ムラの強度は、背景とのコントラストを小さい状態から次第に大きくしていき、被験者が輝度ムラを最初に視認できた時の輝度コントラストを、ΔＬ／Ｌとして記録する。ΔＬ／Ｌはムラの視認性に相当する値であり、大きい程、そのムラが目立たなかったことを意味する。この時、図４に示すように背景画像の平均輝度をＬとし、被験者が視認できる最低強度の濃度ムラの輝度分布におけるピークと平均輝度Ｌとの差をΔＬとした。
【００５８】
図５に示すようにムラの強度を強めた画像に提示画像を切り替える時、インターバルとして均一グレー画像５０１を１秒間提示した。
インターバルを設ける理由は、人の視覚系が刺激光の時間変化に対して敏感である故に、インターバルを設けずにムラの強度を変化させると、静止画像でのムラの目立ち易さを正確に計測できなくなるためである。
【００５９】
（８．２．４）解析手順
図６に示すように、実験の提示画像に描いた輝度ムラ画像を、一様階調（白地、８bitグレースケールで  階調２５５）画像上に描き、１辺の長さがムラの直径と同等になる正方形サイズで切り取り、切り取った画像６０１を２次元フーリエ変換して、階調分布の空間周波数のパワースペクトル６０２を算出した。
得られたパワースペクトル６０２のうち、ＤＣ成分の影響が大きい周波数帯を除いてムラの特徴を表す周波数帯を選択する。具体的には、パワーが、周波数が0.2[cycle/mm]でのパワーの８０％になる周波数0.25[cycle/mm]から、0.2[cycle/mm]までの周波数帯Δｆを抽出した。
【００６０】
一方、図７に示すように実験で提示した各画像（例えば画像７０１）において、輝度ムラを描いた位置で、ムラを描かない状態の背景画像（原画像）データを、前記解析時と同じサイズで切り取り、切り取った画像７０２を２次元フーリエ変換して、階調分布の空間周波数のパワースペクトル７０３を求めた。
ここで得られたパワースペクトル７０３から、図８(a)に示すようにΔｆの周波数帯でパワーを積分した値Ｆを算出した。
なお、値Ｆが大きい程、ムラと同じ空間周波数成分を含むことを意味する。
以上の手順で、実験に用いた提示画像毎の積分値Ｆを算出し、その画像で得られた実験結果ΔＬ／Ｌの値を用いて、図８(b)に示すように輝度比ΔＬ／Ｌと積分値Ｆの相関図を描く。相関図にプロットした結果を近似して相関式Ｒ（Ｆ）を得る。本実施例では、Ｒ（Ｆ）＝ΔＬ／Ｌ＝０．００７１Ｆ０．２１６５  であった。
この相関式Ｒ（Ｆ）を、輝度比ΔＬ／Ｌと積分値Ｆとの相関テーブルの原形として、本発明の不良画像発生予測システムを搭載する画像形成装置の仕様に併せて相関テーブルの具体的な数値を設定する。
【００６１】
（８．３）濃度差と輝度比ΔＬ／Ｌの換算方法
画像形成装置に本発明の不良画像発生予測システムを搭載する前に予め、図９(a)に示すような白地に階調の異なる複数のパッチを描いて紙面に出力した画像サンプル９０１を用いて、白地とパッチ部分の濃度と、同一位置の反射光の輝度を測定する。測定結果から得られる相関式を用いて双方を相互に換算する。
本実施例では、濃度測定器としてＦＤ−７(コニカミノルタ製）、輝度測定器としてCS-100(ミノルタ製)を用い、図９(b)に示すような白地と各パッチ部分の濃度差ΔＩＤと、輝度比ΔＬ／Ｌとの相関を得た。白地の反射光の輝度をＬ、各パッチ部分の輝度をＬｐとして、ΔＬ＝｜Ｌｐ−Ｌ｜とし、パッチの階調を１０％毎に１００〜１０％の５段階で作成した。
【００６２】
（８．３）実施例１
実施例１は、電子写真方式の画像形成装置における現像スリーブの振れによって生じるスリーブ周期の濃度ムラに対して、本発明を適用した例である。
実施例１で採用した検品推奨メッセージの表示アルゴリズムを図１０に示す。
（８．３．１）濃度ムラが目立つ確率の算出方法
（条件）
画像形成装置で発生する濃度ムラの濃度差を輝度比ΔＬ／Ｌに換算した値は、０．１３とした。
ΔＬ／Ｌに対応する、入力画像のパワーの積分値Ｆの基準値は、先述の相関式Ｒ（Ｆ）より ６２０１８６とした。
図１１に示すような対象とする濃度ムラ（スリーブ周期濃度ムラ）１１０１の周期１１０２を４４ｍｍとした。
スリーブ周期濃度ムラ１１０１を、図１１に示すように階調分布がガウシアン分布になる直径４４ｍｍの円形濃度ムラ１１０３に置き換えて以下の手順で実施した。
（手順）
(a)入力画像データを、１辺の長さが４４ｍｍの正方形に分割する。
(b)図１２に示すように分割された画像を注目領域と呼び、注目領域は１ピクセル毎にシフトさせる。
(c)分割した各注目領域の画像を、先述の方法で相関式Ｒ（Ｆ）を導出した時に分割した  画像サイズと同じピクセル数になるよう、画像サイズを伸縮する。
(d)サイズ伸縮した各注目領域の画像を２次元フーリエ変換し、パワースペクトルを得る。
(e)先述のＲ（Ｆ）を求めた時と同じ周波数帯でパワースペクトルを積分した値Ｆを得る。
(f)図１３に示すように各注目領域の画像において、６２０１８６≦Ｆ  の時に「ムラが目立たない」、Ｆ＜６２０１８６  の時に「ムラが目立つ」  と判断することとした。
(g)ムラが目立つと判断する注目領域の数をｎ、全注目領域の数をＮとして、ｎ／Ｎを、この入力画像を出力した時に濃度ムラが目立つ確率Ｐとした。（(a)〜(g)：図１０のステップ１００１）。
(h)確率Ｐが０．５０以上で検品を推奨するメッセージを表示することとした（図１０のステップ１００２でＹＥＳ→ステップ１００３、ステップ１００２でＮＯ→ステップ１００４）。この閾値は任意に設定すればよい。
【００６３】
（８．４）実施例２
実施例２は、実施例１と同様に、電子写真方式の画像形成装置における現像スリーブの振れによって生じる現像周期濃度ムラに対して、本発明を適用した例である。
実施例２で採用した検品推奨メッセージの表示アルゴリズムを図１４(a)に、濃度ムラの目立つ確率に応じた現像条件補正アルゴリズムを図１４(b)に示す。
図１４中、Ｖｐｐは現像ＡＣバイアスのピーク値を示し、Ｐは濃度ムラが目立つ確率を示し、ＭはＶｐｐの最大補正量を示す。
（８．４．１）濃度ムラが目立つ確率の算出方法
（条件）
実施例１と同じ条件に従う。
（手順）
パワースペクトルの積分値Ｆを得るまでの手順は実施例１と同じである。
パワー積分値Ｆを求めた後、下記手順で濃度ムラが目立つ確率を算出する。
ｉ番目の注目領域のパワー積分値Ｆを、ｘｉとした。
ΔＬ／Ｌに対応する積分値Ｆの基準値をＸとした（ここでは、実施例１と同じ条件であるため、ΔＬ／Ｌ＝０．１３、Ｘ＝６２０１８６  である。）。
図１５の相関テーブルに従い、Ｘ−ｘｉ≦０の時、濃度ムラが目立つ確率piは、  ｐｉ＝０  とした。
図１５の相関テーブルに従い、Ｘ−ｘｉ＞０の時、濃度ムラが目立つ確率を  ｐｉ＝（Ｘ−ｘｉ）／Ｘ  とした。
この入力画像全体に対して、分割した全注目領域の数をＮとして、濃度ムラが目立つ確率Ｐを式（１）のとおりとした。
【数２】
0006638453.tif 000003
【００６４】
（８．４．２）検品推奨メッセージの表示方法
検品推奨メッセージの表示は、実施例１と同様に実施した。但し、確率Ｐが０．７５以上で検品を推奨するメッセージを表示することとした（図１４(a)のステップ１４０１でＹＥＳ→ステップ１００３、ステップ１４０１でＮＯ→ステップ１００４）。
【００６５】
（８．４．３）現像ＡＣバイアスの補正値決定方法
（条件）
表１は、ＡＣバイアスピーク値（Ｖｐｐ)の補正テーブルを示す。ＡＣバイアスは、画像形成装置の現像バイアス電圧のＡＣ成分であり、Ｖｐｐが高いほどスリーブ周囲濃度ムラを目立たなくさせる。本画像形成装置にあってはＡＣバイアスピーク値（Ｖｐｐ)の補正ステップは４段階で、最大補正量Ｍは＋３００（Ｖｐｐ＝１１８０）である。
濃度ムラが目立つ確率は、（８．４．１）に記載のＰである。
【００６６】
【表１】
0006638453.tif 000004
【００６７】
（手順）
図１４(b)に示すように入力画像を解析して確率Ｐを算出し（ステップ１４１１）、確率Ｐが０．５０未満であったら補正なしとし（ステップ１４１２でＮＯ→ステップ１４１６）、確率Ｐが０．５０以上であったらＶｐｐの補正量の目標値を、Ｍ×Ｐとして（ステップ１４１２でＹＥＳ→ステップ１４１３）、Ｖｐｐの補正テーブル（表１）の中で、Ｍ×Ｐに最も近い補正値を選択し（ステップ１４１４）、Ｖｐｐを補正する（ステップ１４１５）。
例えば、数例示すと表２に示す通りとなった。
【００６８】
【表２】
0006638453.tif 000005
【００６９】
（８．５）実施例３
実施例３は、電子写真方式の画像形成装置においてトレードオフ関係にある下記２種類の濃度ムラに対して本発明を適用した例である。
実施例３で採用した検品推奨メッセージの表示アルゴリズムを図１６に、濃度ムラの目立つ確率に応じた現像条件補正アルゴリズムを図１７に示す。
（８．５．１）用語の定義
Ｖｐｐ：現像ＡＣバイアスのピーク値
ムラ１：現像スリーブの振れによって生じる現像周期濃度ムラ
ムラ２：キャリア付着に伴う、ホタルと呼ばれる円形の濃度ムラ
Ｐ１：ムラ１が目立つ予想確率
Ｐ２：ムラ２が目立つ予想確率
Ｍ１：Ｖｐｐの、プラス側に補正幅が最大になる時の補正量
Ｍ２：Ｖｐｐの、マイナス側に補正幅が最大になる時の補正量
（８．５．２）濃度ムラが目立つ確率の算出方法
実施例２と同じ方法を、ムラ１とムラ２に対して適用した。但し、対象とする２種の濃度ムラに合わせた注目領域のサイズは、それぞれ次の値に設定した。
すなわち、注目領域（正方形）の１辺の長さを、ムラ１に関しては４４ｍｍとし、ムラ２に関しては１ｍｍとした。前者は図１８(a)に示すように帯状に現れるムラの周期が４４ｍｍであることに基づき、後者は図１８(b)に示すように円形に現れるムラの直径が１ｍｍであることに基づく。
入力画像データを解析して確率Ｐ１及び確率Ｐ２を算出する（ステップ１６０１、１７０１）
【００７０】
（８．５．３）検品推奨メッセージの表示方法
検品推奨メッセージの表示は、実施例１と同様に実施した。但し、確率Ｐ１及び確率Ｐ２のうちいずれか一方が０．７５以上で検品を推奨するメッセージを表示することとした（図１６のステップ１６０２でＹＥＳ→ステップ１６０３、ステップ１６０２でＮＯ→ステップ１６０４）。
【００７１】
（８．５．４）現像ＡＣバイアスの補正値決定方法
（条件）
表３は、ＡＣバイアスピーク値（Ｖｐｐ)の補正テーブルを示す。Ｍ１＝３００[Ｖ]とし、Ｍ２＝−３００[Ｖ]とした。Ｖｐｐが高いほどムラ１を目立たなくさせ、低いほどムラ２を目立たなくさせ、これら両者がトレードオフの関係にある。そこで、以下の手順（図１７のアルゴリズム）のように、濃度ムラの目立つ確率が高い濃度ムラを優先して画像形成プロセス条件の補正を指令する。
【００７２】
【表３】
0006638453.tif 000006
【００７３】
（手順）
ムラ１が目立つ予想確率を実施例１と同じ方法で算出し、Ｐ１とした。
ムラ２が目立つ予想確率は、入力画像を分割する際の注目領域のサイズを１辺が１ｍｍの正方形にして、その他は実施例１と同じ方法で算出し、Ｐ２とした。
図１７に示すフローに従って、Ｖｐｐ補正量の目標値を決め、同目標値に最も近い補正量になるよう、補正ステップを選択した。
すなわち、図１７に示すように入力画像を解析して確率Ｐ１及び確率Ｐ２を算出し（ステップ１７０１）、確率Ｐ１が０．５０未満で（ステップ１７０２でＮＯ）かつ確率Ｐ２が０．５０未満であったら補正なしとする（ステップ１７０３でＮＯ→ステップ１７０５）。確率Ｐ１が０．５０未満で（ステップ１７０２でＮＯ）かつ確率Ｐ２が０．５０以上であったらＶｐｐの補正量の目標値を、Ｍ２×Ｐ２とする（ステップ１７０３でＹＥＳ→ステップ１７０４）。確率Ｐ１が０．５０以上で（ステップ１７０２でＹＥＳ）かつ確率Ｐ２が確率Ｐ１以上であったらＶｐｐの補正量の目標値を、Ｍ２×（Ｐ２−Ｐ１）とする（ステップ１７０６でＹＥＳ→ステップ１７０７）。確率Ｐ１が０．５０以上で（ステップ１７０２でＹＥＳ）かつ確率Ｐ２が確率Ｐ１未満で確率Ｐ２も０．５０以上であったらＶｐｐの補正量の目標値を、Ｍ１×（Ｐ１−Ｐ２）とする（ステップ１７０６でＮＯ→ステップ１７０８でＹＥＳ→ステップ１７０９）。確率Ｐ１が０．５０以上で（ステップ１７０２でＹＥＳ）かつ確率Ｐ２が確率Ｐ１未満で確率Ｐ２が０．５０未満であったらＶｐｐの補正量の目標値を、Ｍ１×Ｐ１とする（ステップ１７０６でＮＯ→ステップ１７０８でＮＯ→ステップ１７１０）。
目標値決定後それぞれ、Ｖｐｐの補正テーブル（表３）の中で、目標値に最も近い補正値を選択し（ステップ１７１１）、Ｖｐｐを補正する（ステップ１７１２）。例えば、数例示すと表４に示す通りとなった。
以上のように、確率Ｐ１及び確率Ｐ２の両者が０．５０未満の場合は補正なしとするが、０．５０以上となるものに関しては補正し、確率Ｐ１及び確率Ｐ２の両者が０．５０以上となる場合は、比較的確率が低いムラも過度に目立たせないように目標値ステップ１７０６ではＭ２×（Ｐ２−Ｐ１）、ステップ１７０８ではＭ１×（Ｐ１−Ｐ２）のように確率の差をとって目標値を設定した。
【００７４】
【表４】
0006638453.tif 000007
【００７５】
（８．６）比較例１
以上の実施例に対し、不良画像発生予測システムを搭載しない（不良画像発生予測システムの機能をオフとした）電子写真画像形成装置を比較例１として実施し、以下の比較評価を行った。
（８．６．１）評価１
実施例１〜３と比較例１とで、印刷ジョブに係る画像データの入力から検品作業終了までの所要時間を比較した。
（条件）
検品作業は人が行い、検品推奨メッセージが表示される印刷物を検品した。
共通の画像形成装置の動作条件は以下のとおりである。
線速を１００ｐｐｍ（画像安定化調整にかかる時間を除いた速度）とした。
印刷ジョブの内容は、表５に記載のとおりである。
【００７６】
【表５】
0006638453.tif 000008
【００７７】
（結果）
印刷及び検品に要した時間を図１９のグラフに示す。
実施例１〜３では全て、比較例１よりも所要時間が短かった。
実施例１は、実施例２，３よりも検品部数が多くなり、Ａ４サイズのジョブ１では比較例１との差が小さかったが、すべてのジョブにおいて比較例１よりも所要時間を短く抑えられた。
実施例３は、不良画像発生予測システムに要する計算時間が最も長いため、  原稿の種類（ページ数）が多いジョブ３では比較例１との差が小さくなったが、すべてのジョブにおいて比較例１よりも所要時間を短く抑えられた。
原稿サイズが大きいＡ３であるジョブ２では、比較例１に対して各実施例では所要時間を大幅に低減できた。
【００７８】
（８．７）実施例４
実施例４は、実施例１と同様に、電子写真方式の画像形成装置における現像スリーブの振れによって生じる現像周期濃度ムラに対して、本発明を適用した例である。
本画像形成装置は、画像形成した画像から濃度差を読み取り、濃度ムラを検出及び除外する、濃度ムラ検出システムを備える。
入力画像データに応じて、濃度ムラ検出システムで濃度ムラと判断する濃度差の閾値を設定するアルゴリズムを図２０に示す。
（８．７．１）濃度ムラが目立つ予想確率の算出方法
実施例２と同じ方法を適用し、原稿として入力される画像データを注目領域毎に分割解析し、ｉ番目の注目領域の予想確率ｐiを求める（ステップ２００１，２００２）。
（８．７．２）濃度ムラ判断濃度差閾値決定方法
原稿として入力される画像データ毎に、ｐｉが最も大きい注目領域 Ｉを選択する。
図２１に示す濃度ムラの輝度比ΔＬ／Ｌと注目領域のパワー積分値Ｆの相関図から、注目領域Ｉで、対象とする濃度ムラ（本実施例の場合は現像周期濃度ムラ）が発生した場合に、そのムラを視認できる、最小値のムラの輝度比 ＲＩ を算出する。
（８．３）に記載の方法で輝度比ＲＩ を濃度差 ＤＩ に換算し、ＤＩ を濃度ムラ検出システムで濃度ムラと判断する濃度差の閾値とする（ステップ２００３）。
なお、最小値に代え平均値、最大値等の他の統計値を適用するようにしてもよい。
【００７９】
（８．８）比較例２
以上の実施例４に対し、不良画像発生予測システムを搭載しない（不良画像発生予測システムの機能をオフとした）電子写真画像形成装置を比較例２として実施し、以下の比較評価を行った。
濃度ムラ検出閾値となる輝度比は０．１３で固定である。
【００８０】
（８．８．１）評価２
実施例４と比較例２とで、濃度ムラ検出システムによる自動検品が終了した印刷物と、濃度ムラとして除外された印刷物とを全て目視で観察し、濃度ムラが目立つか評価することで、不良画像の検出精度を評価した。
（条件）
検品作業は濃度ムラ検出システムが行う。
印刷ジョブの内容としては、原稿数５０００としてＡ３サイズに１原稿あたり１部を印刷する内容とした。
ムラが目立つか否かの判断が、濃度ムラ検出システムによる自動検品と、人の目視評価による判断とで異なる場合、当該自動検品は誤判断だったとする。
（手順）
濃度ムラ検出システムによる自動検品で除外された印刷物と合格した印刷物のそれぞれに対し、以下の式で濃度ムラ検出の誤判断率を算出して評価した。
すなわち、自動検品で除外された印刷物の総枚数をＡ、そのうち目視観察で濃度ムラが目立たないと判断できた枚数をＢとして、不合格誤判断率をＢ／Ａ×１００（％）とした。
また、自動検品で合格した印刷物の総枚数をＡ１、そのうち目視観察で濃度ムラが目立つと判断できた枚数をＢ１として、合格誤判断率をＢ１／Ａ１×１００（％）とした。
（結果）
評価結果を表６に示す。
表６に示すように実施例４では比較例２よりも、不合格誤判断率及び合格誤判断率を低減することができた。
【００８１】
【表６】
0006638453.tif 000009
【００８２】
（８．９）印象ランクと値Ｆの相関テーブル（式）の作成方法につき説明する。
（８．９．１）印象ランクの求め方
下記条件で、斑点状の濃度ムラが発生している画像を印刷して被験者に提示し、被験者に濃度ムラの目立ち易さを「印象ランク」で答えさせる。
（条件）
提示実験環境：ライトブース内
出力機：セイコーエプソン社  PX-H10000
使用コントローラ：Falbard AQUA システム
出力紙：FA Proof coat（画像提示の際は下敷きとしてJペーパーを４枚重ねた上にテスト画像を乗せる）
画像サイズ：３００ｍｍ×３００ｍｍ
色：Full color
背景画像種類：自然画像
濃度ムラ形状：円形で、階調分布がガウス分布に従って変化したもの
濃度ムラのサイズは、観察者の約１度視野に収まる範囲にする。
ここでは、図２２(a)に示す階調が変化する領域の幅を４８．５１ｍｍ、中心部の幅を１４．１ｍｍにしたガウス分布に従う円形ムラを対象とした。
（手順）
図２３(a)に提示画像例を示す。図２３(a)に示すように提示画像中に円形の濃度ムラ２３０１があるものを被験者に提示し、被験者に濃度ムラの目立ち易さを「印象ランク」で答えさせた。印象ランクは、（５．４）に記載のものに従った。
【００８３】
（８．９．２）周波数解析
一方、（８．９．１）の濃度ムラについて周波数解析を次のように行った。
濃度ムラの中心部は、図２２(b)に示す中心線２２０１上の明度プロファイルを図２２(c)に示すように得て一定以上の明度変化量の範囲とした。
図２３(b)に示すようにムラが発生していない入力データ（原稿データ）から、ムラ中心部があった領域２３０２（１４．１ｍｍ×１４．１ｍｍ）を切り取る。
切り取った画像を２次元フーリエ変換して階調分布の空間周波数のパワースペクトル２４０１を得る。図２４(a)は、得られるパワースペクトルの模式図である。
図２４(b)に示すように周波数が{（1/14.1）×3}＝0.213  から、0.220  までの範囲をΔｆとし、Δｆの範囲でこのワースペクトル２４０１を積分した値を、Ｆとする。
この時、{(1/14.1)×3｝という値は、濃度ムラのサイズを基準にしてパワースペクトル２４０１のＤＣ成分を避けられる範囲を選択したもので、印象ランクとの相関が特に良かった時の値である。
本実施例ではΔｆの範囲を設定してパワーを積分した場合を示したが、パワーを積分せず、周波数が{（1/14.1）×3}＝0.213のときのパワーを値Ｆとしても良い。
【００８４】
（８．９．３）濃度ムラの輝度比の求め方
また、（８．９．１）の濃度ムラについて中心と周辺の濃度差を輝度比に換算した値を求めた。その方法としては、一様濃度画像上に濃度ムラが現れた場合の明度プロファイルを計測しておき、図２５に示すように濃度ムラの中心部２５０１の幅を決める。
図２５に示すように、濃度ムラと中心を共有する４８ｍｍ×４８ｍｍの正方形２５０３から、中心部とした正方形２５０１を除いた領域を周辺部２５０２とした。
中心部２５０１と周辺部２５０２の濃度をそれぞれ測定して差を取り、（８．３）に記載の換算方法に従って輝度比に換算した。
【００８５】
（８．９．４）得られる相関式
以上の（８．９．１）〜（８．９．３）の手順で、実験に用いた提示画像毎に値Ｆを算出するとともに、被験者から得られた「印象ランク」を用いて図２６に示すように相関図を描いた。
この時、ΔＬ／Ｌを所定の範囲で区切り、区切ったΔＬ／Ｌ毎に相関図を描いた。
本実施例では、得られた印象ランクと値Ｆとの相関式Ｒ´（Ｆ）は、ΔＬ／Ｌの範囲毎に以下の３つである。
（ｉ）ΔＬ／Ｌ＜０．０５の時、（印象ランク）＝−０．３２７ｌｎ（Ｆ）＋７．９２５３
（ｉｉ）０．０５≦ΔＬ／Ｌ＜０．１の時、（印象ランク）＝−０．４６９ｌｎ（Ｆ）＋１０．９０１
(ｉｉｉ)０．１≦ΔＬ／Ｌ＜０．１５の時、（印象ランク）＝−０．４００ｌｎ（Ｆ）＋９．７４６３
【００８６】
（８．９．５）実施例５
実施例５として、実施例１に（８．９．４）の印象ランクと値Ｆの相関式Ｒ´（Ｆ）を適用する方法につき言及する。
実際の濃度ムラのサイズ４４ｍｍが、“相関式Ｒ´（Ｆ）を得るための周波数解析の時に入力画像から切り取った画像（濃度ムラ中心領域）”と同じピクセル数になるように、  実施例１で画像形成装置に入力された画像データを伸縮する。
（８．９．２）の方法で各注目画像の値Ｆを求めておく。
実施例１において、濃度ムラの輝度比ΔＬ／Ｌは０．１３でありこの例では、０．１≦ΔＬ／Ｌ＜０．１５の範囲となるから、相関式Ｒ´（Ｆ）のうち（ｉｉｉ）の相関式を用いる。図２７に示すように（ｉｉｉ）の相関式がグラフ２７０１で表される。
仮に、濃度ムラの輝度比が  ΔＬ／Ｌ＜０．０５だった場合は（ｉ）の相関式、０．０５≦ΔＬ／Ｌ＜０．１だった場合は式（ｉｉ）を用いる。
印象ランクが１以下であればムラは目立たないため、ムラが目立つ/目立たないの境界に位置する値Ｆの基準値は、図２７から７．３×１０２１となる。
各注目領域において、７．３×１０２１≦Ｆの時に「ムラが目立たない」、Ｆ＜７．３×１０２１  時に「ムラが目立つ」と判断する。
その他は、実施例１と同じ方法で実施する。
【００８７】
（８．９．６）実施例６
実施例６として、実施例２に（８．９．４）の印象ランクと値Ｆの相関式Ｒ´（Ｆ）を適用する方法につき言及する。
実施例５と同様に、濃度ムラの輝度比ΔＬ／Ｌ＝０．１３に対応する（ｉｉｉ）の相関式を用いて、Ｘ＝７．３×１０２１とする。
その他は、実施例２と同じ方法で実施する。
【符号の説明】
【００８８】
１０１ 円形の階調分布
１０２ 帯状のムラ
３０１ ディスプレイ
３０２ 原画像
３０４ 輝度ムラ
５０１ 均一グレー画像
【図１】
0006638453.tif 000010
【図２】
0006638453.tif 000011
【図３】
0006638453.tif 000012
【図４】
0006638453.tif 000013
【図５】
0006638453.tif 000014
【図６】
0006638453.tif 000015
【図７】
0006638453.tif 000016
【図８】
0006638453.tif 000017
【図９】
0006638453.tif 000018
【図１０】
0006638453.tif 000019
【図１１】
0006638453.tif 000020
【図１２】
0006638453.tif 000021
【図１３】
0006638453.tif 000022
【図１４】
0006638453.tif 000023
【図１５】
0006638453.tif 000024
【図１６】
0006638453.tif 000025
【図１７】
0006638453.tif 000026
【図１８】
0006638453.tif 000027
【図１９】
0006638453.tif 000028
【図２０】
0006638453.tif 000029
【図２１】
0006638453.tif 000030
【図２２】
0006638453.tif 000031
【図２３】
0006638453.tif 000032
【図２４】
0006638453.tif 000033
【図２５】
0006638453.tif 000034
【図２６】
0006638453.tif 000035
【図２７】
0006638453.tif 000036