(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められたテストパターンを示す画像信号に応じて画像処理装置から出力される処理済み画像信号と、前記予め定められたテストパターンを示す画像信号が正常に作動している場合に出力される信号として予め定められた信号とを比較して、前記画像処理装置の異常の有無を、前記画像処理装置が有する複数の部品について診断し、前記複数の部品について診断した診断結果を記憶する診断手段と、
前記複数の部品についての診断結果における異常の有無の組み合わせと、当該組み合わせにおいて故障の確率が高い複数の部品と、当該組み合わせを識別するための識別番号とを対応付けた候補部品テーブルと、
前記識別番号毎に定められた最終判定テーブルであって、前記画像処理装置が有する複数の部品の稼動履歴の組み合わせと、当該組み合わせにおいて故障の確率が最も高い部品とを対応付けた最終判定テーブルと、
前記診断手段によって得られた診断結果に対応する識別番号を前記候補部品テーブルに基づいて特定し、当該識別番号に対応する前記最終判定テーブルに基づいて、前記稼動履歴に対応する部品を特定する特定手段と
を有することを特徴とする異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像信号に所定の画像処理を施して出力する画像処理ユニットについて正常／異常を診断する異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナやファクシミリ、デジタル複写機など、画像を読み取り、読み取った画像を表す画像信号を生成する画像読取装置では、その構成部品の故障などの異常が発生すると、異常内容を示すエラーコードが出力されるようになっている。画像読取装置の保守点検や修理を行うサービスマンは、上記のようにして出力されるエラーコードから異常が発生したと思われる部品を、経験を頼りに見当付け、見当を付けた部品を順次交換して画像読取装置を稼動させることによって、異常が発生した部品を特定するのであるが、異常が発生した部品を特定するまでに要する時間は、サービスマンの経験量に大きく依存してしまうといった問題点があった。
そこで、上記問題点を解決し、サービスマンの経験量によらずに、異常が発生した部品を迅速に特定することを可能にする技術が従来より種々提案されており、その一例としては、特許文献１や特許文献２に開示された技術が挙げられる。特許文献１には、モニタ手段を複数設け、各モニタ手段からの診断結果を総合的に判断して異常が発生した構成部品を特定する技術が提案されている。また、特許文献２には、通信回線を接続し、サービスコードとユーザコードを切り替え、機械診断情報を１箇所のセンタに集中する技術が提案されている。
【特許文献１】特開平３−１３５２６３号公報
【特許文献２】特開平１１−１８４３２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、異常が発生した部品の種類や異常の内容によっては、画像読取装置全体で見た場合に、再現性の低い故障（例えば、ある時間帯だけ発生したり、特定の動作を行わせた場合にのみ発生する故障）となって現れる場合がある。このような再現性の低い故障については、故障診断時の情報を元に診断を実施しても、異常が発生した部品を特定することができない場合があり、実用面での大きな問題となっていた。
【０００４】
本発明は、上記課題に鑑みて為されたものであり、サービスマンの経験の多寡によらずに故障部品を迅速に特定することを可能にするとともに、再現性の低い故障・不良についても、その原因となっている部品を特定することを可能にする技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明は、予め定められたテストパターンを示す画像信号に応じて画像処理装置から出力される処理済み画像信号と、前記予め定められたテストパターンを示す画像信号が正常に作動している場合に出力される信号として予め定められた信号とを比較して、前記画像処理装置の異常の有無を、前記画像処理装置が有する複数の部品について診断し、前記複数の部品について診断した診断結果を記憶する診断手段と、前記複数の部品についての診断結果における異常の有無の組み合わせと、当該組み合わせにおいて故障の確率が高い複数の部品と、当該組み合わせを識別するための識別番号とを対応付けた候補部品テーブルと、前記識別番号毎に定められた最終判定テーブルであって、前記画像処理装置が有する複数の部品の稼動履歴の組み合わせと、当該組み合わせにおいて故障の確率が最も高い部品とを対応付けた最終判定テーブルと、前記診断手段によって得られた診断結果に対応する識別番号を前記候補部品テーブルに基づいて特定し、当該識別番号に対応する前記最終判定テーブルに基づいて、前記稼動履歴に対応する部品を特定する特定手段とを有することを特徴とする異常診断装置を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、サービスマンの経験量によらずに故障部品を迅速に特定することが可能になるとともに、再現性の低い故障・不良についても、その原因となっている部品を特定することが可能になる、といった効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面の参照しつつ本発明の実施形態について説明する。
（Ａ．構成）
図１は、本発明の１実施形態に係る異常診断装置を備えている画像読取装置１の概略断面図である。図１に示すように、画像読取装置１は、箱型の筐体１１と、この筐体１１の上部を覆うカバー１２とで構成されている。筐体１１の上面（すなわち、カバー１２と接触する面）には、プラテンガラス１１ａが嵌め込まれており、筐体１１の上面にし接触するカバー１２の面には、後述するシェーディング補正用の白基準板が嵌め込まれている。カバー１２は、筐体１１の上面端部（なお、図１では奥側）に備えられたヒンジ（図示省略）により係合されて起伏自在となっている。
【００１１】
図１に示すように、カバー１２の上部には、原稿を載置するための支持トレイ１２ｂが取り付けられており、このカバー１２には、支持トレイ１２ｂ上に載置された原稿を一枚ずつ引き込むオートフィード機構１２１が備えられている。このオートフィード機構１２１によってカバー１２の内部へ引き込まれた原稿１０は、図１に示す搬送ルートＡに沿って搬送され、その搬送ルートＡ上の所定の読み取り位置（本実施形態では、図１に示すように、プラテンガラス１１ａまでの距離が最も短くなる位置）でその画像が読み取られた後、支持トレイ１２ｂの下方に確保された排出空間１２ｃへ排出される。なお、オートフィード機構１２１には、支持トレイ１２ｂに載置されている原稿を一枚ずつ引き込むための引込ローラ１２１ａ、引き込んだ原稿を搬送ルートＡに沿って搬送するための搬送ローラ１２１ｂ、および、原稿を排出空間１２ｃへ排出するための排出ローラ１２１ｃが含まれている。
【００１２】
図１に示す筐体１１の内部には、オートフィード機構１２１によって搬送されている原稿１０の画像を、前述した所定の読み取り位置で読み取るとともに、プラテンガラス１１ａに載置された原稿の画像を読み取る際には、自らが移動しつつ読み取りを行う第１キャリッジ１１１および第２キャリッジ１１２などを有する画像読取機構１１０が備えれれている。
【００１３】
第１キャリッジ１１１は、プラテンガラス１１ａに向かって光を照射する光源１１１ａと、プラテンガラス１１ａ上の原稿１０に反射して戻ってくる反射光をプラテンガラス１１ａに略平行な方向へと導く第１反射ミラー１１１ｂとを有している。一方、第２キャリッジ１１２は、図１に示すように、第１反射ミラー１１１ｂによって導かれた反射光の進行方向を逆向きに導くための第２反射ミラー１１２ａおよび第３反射ミラー１１２ｂを有している。これら第１キャリッジ１１１と第２キャリッジ１１２とは、図示しないステッッピングモータにより、図１における左右方向に往復移動可能に構成されている。
【００１４】
また、画像読取機構１１０は、第１キャリッジ１１１および第２キャリッジ１１２の他に、レンズ１１３、ＣＣＤ部１１４、ＣＣＤ駆動回路１１５、読取信号処理基板１１８、および、インターネット接続用ポート１１９を有している。レンズ１１３は、第３反射ミラー１１２ｂによって反射された反射光を収束しＣＣＤ部１１４へと導くためのものである。
ＣＣＤ部１１４は、図１に示すようにＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃが上方から順に取り付けられたＣＣＤ基板１１４ｄを含んでおり、レンズ１１３により収束された反射光をＲ、ＧおよびＢの各色成分毎に受光するためのものでる。なお、本実施形態では、上記反射光のＲ成分はＣＣＤ１１４ａによって、Ｇ成分はＣＣＤ１１４ｂによって、Ｂ成分はＣＣＤ１１４ｃによってそれぞれ受光される。ＣＣＤ部１１４は、ＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃの夫々によって受光された反射光の強度に応じた画像信号を読取信号処理基板１１８へと引渡す。
ＣＣＤ駆動回路１１５は、ＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃの駆動制御を行うためのものである。そして、読取信号処理基板１１８は、ＣＣＤ部１１４から引渡された画像信号に所定の画像処理を施し、その処理結果である処理済み画像信号を出力するものである。
【００１５】
ここで、光源１１１ａの発光は、読取信号処理基板１１８に備えられたＣＰＵ１１８ｅ（図２参照）からの指示によって制御されており、光源１１１ａとＣＰＵ１１８ｅとは、フレキシブルフラットケーブル（以下、「ＦＦＣ」と表記する）１１６によって接続されている。また、ＣＣＤ基板１１４ｄと読取信号処理基板１１８とは、複数の長尺な信号ラインが幅方向に並べられたフレキシブルプリントケーブル（以下、「ＦＰＣ」と表記する）１１７で接続されている。なお、本発明で言うフラットケーブルには、上述したＦＦＣ１１６およびＦＰＣ１１７が含まれるが、後述するように、本実施形態ではＦＰＣ１１７とコネクタの電気的接続を診断する。
【００１６】
図１に示す画像読取装置１では、以上に説明した構成によって、光源１１１ａからの光が原稿に照射され、その反射光が各色成分毎にＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃによって受光される。そして、これらＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃの各々からは、入射光に応じた信号が出力され、これら出力信号が読取信号処理基板１１８へ入力されることで各色毎の画像信号が生成される。
【００１７】
図２は、読取信号処理基板１１８の回路構成例を示す回路ブロック図である。
図２に示すように、読取信号処理基板１１８は、アナログフロントエンド１１８ｂと、ＡＳＩＣ（“エーシック”と表記する）１１８ｃと、画像処理回路１１８ｄと、これら各回路に指示を出すＣＰＵ１１８ｅと、所定の信号データや画像読取装置１の駆動制御をＣＰＵ１１８ｅに行わせるためのファームウェアが記憶されたＲＯＭ１１８ｆと、各種データを記憶するためのＥＥＰＲＯＭ１１８ｇと、を含んでいる。なお、アナログフロントエンド１１８ｂは、図２に示すように、サンプルホールド回路１１８１ｂ、出力増幅回路１１８２ｂ、および、Ａ／Ｄ変換回路１１８３ｂを含んでおり、ＡＳＩＣ１１８ｃは、図２に示すように、シェーディング補正回路１１８１ｃおよび出力遅延回路１１８２ｃを含んでいる。なお、詳細については後述するが、ＣＰＵ１１８ｅは本発明に係る異常診断装置の構成要素である判定手段に相当するものであり、ＲＯＭ１１８ｆは本発明に係る異常診断装置の構成要素である記憶手段に相当するものである。
【００１８】
図２には、シェーディング補正回路１１８１ｃにメモリ１１８０ｃが備えられ、インターネット１５０への接続用のポート１１９に通信ボード１１９ａが備えられている様子が示されている。この通信ボード１１９ａは、本発明にいう通信手段の一例に相当する。
【００１９】
また、図２には、読取信号処理基板１１８を備えた画像読取装置１が、インターネット１５０と接続されたパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」と表記する）１６０と通信可能である様子も示されている。なお、読取信号処理基板１１８の各構成要素については、公知の回路であるのでそれら回路の機能およびそれら回路で為される処理についての説明は省略する。
【００２０】
さらに、図２には、パターンジェネレータ回路１１８ａが読取信号処理基板１１８の先頭部分に備えられている様子が示されている。このパターンジェネレータ回路１１８ａからは、ＣＰＵ１１８ｅからの指示によって所定のテストパターンを示す画像信号がアナログフロントエンド１１８ｂへ出力されるようになっている。
【００２１】
ＣＰＵ１１８ｅは、上記所定の信号の出力をパターンジェネレータ回路１１８ａに指示した後、この所定の信号に応じてアナログフロントエンド１１８ｂから出力される信号をメモリ１１８０ｃへ記憶するようにシェーディング補正回路１１８１ｃへ指示を出す。そして、ＣＰＵ１１８ｅは、メモリ１１８０ｃに記憶されている信号と、この読取信号処理基板１１８が正常に作動している場合に出力される信号としてＲＯＭ１１８ｆに予め記憶されている期待信号とが一致するか否かを判定し、両者が一致しない場合には、読取信号処理基板１１８に異常が発生したことを示す診断結果をＥＥＰＲＯＭ１１８ｇの所定の領域へ書き込む。
【００２２】
図１に示す画像読取装置１では、ＣＣＤ基板１１４ｄと読取信号処理基板１１８とは、ＦＰＣ１１７によって接続されている。前述したように、ＦＰＣ１１７は、長尺な信号ラインを幅方向に複数並べて構成されており、それら複数の信号ラインは、その両端の信号ラインを除いて、ＣＣＤ基板１１４ｄから読取信号処理基板１１８（より正確には、読取信号処理基板１１８のアナログフロントエンド１１８ｂ）への画像信号の送信に利用される。
一方、ＦＰＣ１１７の両端の信号ラインである第１信号ライン１１７１および第２信号ライン１１７２（図３参照）は、ＣＣＤ基板１１４ｄに設けられているコネクタ１１４ｅとＦＰＣ１１７の端部に取り付けられているコネクタ１１７ａとが正常に接続されているか否かを診断するための専用ラインとして使用される。
【００２３】
図３は、ＣＣＤ基板１１４ｄに設けられたコネクタ１１４ｅとＦＰＣ１１７の外観斜視図である。図３には、前述したコネクタ１１７ａとコネクタ１１４ｅとが接続される前の状態が例示されている。コネクタ１１４ｅの内部には、一方の面だけに接点１１４１１（図４参照）を有する２枚の片接点基板１１４１ｅが接点同士が向き合うように設けられている。一方、コネクタ１１７ａの内部には、表裏両面に接点１１７０を千鳥状に有する両接点基板１１７ｂが設けられている。コネクタ１１４ｅとコネクタ１１７ａとの電気的接続は、接点同士が向き合うように設けられた２枚の片接点基板１１４１ｅの間に両接点基板１１７ｂを嵌め込むことによって為される。
【００２４】
図４は、コネクタ１１４ｅにコネクタ１１７ａが正常に接続された際のそれぞれの接点の様子を図３に示す矢視Ｘの向きに透視した場合の図である。図４には、２枚の片接点基板１１４１ｅの間に両接点基板１１７ｂが嵌め込まれていることで、双方の接点が互いに接触している様子が示されている。この画像読取装置１では、コネクタ１１７ａに備えられた両接点基板１１７ｂの両端の接点（第１信号ライン１１７１に繋がる第１接点１１７１ｂおよび第２信号ライン１１７２に繋がる第２接点１１７２ｂ）が、コネクタ１１７ａがコネクタ１１４ｅに正常に接続されているか否かの診断に使用される。より詳細に説明すると、片接点基板１１４１ｅの両端に位置する第１接点１１４１１と第２接点１１４１２とは、互いに短絡ライン１１４１３により短絡されており、コネクタ１１７ａがコネクタ１１４ｅに接続されている状態で、第１信号ライン１１７１に送信したテスト信号を第２信号ライン１１７２を介して受信することができたか否かによって、コネクタ１１７ａとコネクタ１１４ｅの電気的な接続が正常であるか否かをＣＰＵ１１８ｅに診断させることができる。
【００２５】
さて、図１に示す画像読取装置１では、ＣＣＤ基板１１４ｄと読取信号処理基板１１８とを接続するＦＰＣ１１７の接続診断、読取信号処理基板１１８の動作診断、ＣＣＤ駆動回路１１５とＣＣＤ基板１１４ｄとを含むＣＣＤ系の動作診断、光源１１１ａおよびこの光源１１４ａとＣＰＵ１１８ｅとを接続するＦＦＣ１１６を含む光源系の動作診断を行い、その診断結果をＥＥＰＲＯＭ１１８ｇの所定の領域へ書き込むように構成されている。
また、図１に示す画像読取装置１では、この画像読取装置１の稼動履歴を示す稼動履歴データ（光源１１１ａの点灯回数、カバー１２の開閉回数、白基準校正の失敗回数、および、黒基準回数の失敗回数など）を収集しその稼動履歴データをＥＥＰＲＯＭ１１８ｇ内の上記所定の領域とは異なる領域に記憶するように構成されている。なお、このような稼動履歴データの収集および記憶については周知技術であるため、詳細な説明は省略する。
そして、図１に示す画像読取装置１では、上記４種類の診断の何れかで異常有りと診断された場合に、異常が発生した構成部品を上記稼動履歴データを参照して特定するように構成されている。以下、画像読取装置１にて実行される異常診断処理について図面を参照しつつ説明する。
【００２６】
（Ｂ：動作）
図５は、ＲＯＭ１１８ｆに書き込まれているファームウェアにしたがって作動しているＣＰＵ１１８ｅが実行する異常診断処理の流れを示すフローチャートである。図５に示すように、ＣＰＵ１１８ｅは、まず、インターネット１５０を介してＰＣ１６０から異常診断の開始指示が送られたきたか否かを判定する（ステップＳ１）。
【００２７】
ステップＳ１の判定結果が“Ｎｏ”である場合（すなわち、開始指示を受け取っていない場合）には、ＣＰＵ１１８ｅは、その判定結果が“Ｙｅｓ”になるまでステップＳ１の処理を繰り返し実行し待機する。逆にステップＳ１の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合（すなわち、開始指示を受け取った場合）には、ＣＰＵ１１８ｅは、診断結果を記憶するための領域（以下、「診断結果記憶領域」）の初期化をＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに指示する（ステップＳ２）。具体的には、ＣＰＵ１１８ｅは、診断結果記憶領域に「０」をセットする旨をＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに指示する。
【００２８】
次いで、ＣＰＵ１１８ｅは、第１キャリッジ１１１を白基準板下へ移動させる旨を画像読取機構１１０へ指示し（ステップＳ３）、「光源―ＣＣＤ診断処理」を実行する（ステップＳ４）。以下、上記ステップＳ４にて実行される「光源―ＣＣＤ診断処理」について図６を参照しつつ説明する。
【００２９】
図６は、上記ステップＳ４にて実行される「光源―ＣＣＤ診断処理」の流れを示すフローチャートである。図６に示すように、ＣＰＵ１１８ｅは、まず、光源１１１ａを「オン」にする旨を画像読取機構１１０へ指示し（ステップＳ４０）、その後、所定時間（本実施形態では、１００ミリ秒）だけ待機する（ステップＳ４１）。なお、本実施形態では、上記所定時間が１００ミリ秒である場合について説明するが、これはあくまでも例示であり、他の値であっても良いことは勿論である。
【００３０】
次いで、ＣＰＵ１１８ｅは、ＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃの各々の中央部分の所定個数（例えば、４０）分の画素から出力される信号から各色毎の平均値を算出する旨を画像読取機構１１０へ指示し（ステップＳ４２）、各色毎の平均値の全てが光源診断用の閾値Ａ以下であるか否かを判定する（ステップＳ４３）。
【００３１】
ステップＳ４３の判定結果が“Ｎｏ”である場合には、ＣＰＵ１１８ｅは、光源１１１ａに異常は発生していないと判定し、ＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃの各々に異常が発生しているか否かを判定する（ステップＳ４４）。具体的には、ＣＰＵ１１８ｅは、ＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃの全てについて、上記平均値が閾値Ａを超えているか否かを判定する。逆に、ステップＳ４３の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、ＣＰＵ１１８ｅは、光源１１１ａに異常が発生していると判定し、光源についての診断結果を格納するための領域にその旨（すなわち、光源１１１ａに異常が発生していること）を意味する診断結果データ“１”を記憶することをＥＥＰＲＯＭ１１８ｇへ指示し（ステップＳ４６）、前述したステップＳ４４以降の処理を実行する。
【００３２】
ステップＳ４４の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、ＣＰＵ１１８ｅは、ＣＣＤに異常が発生していないと判定し、光源１１１ａをオフにすることを画像読取機構１１０へ指示して（ステップＳ４５）、本“光源―ＣＣＤ診断処理”を終了する。逆に、ステップＳ４４の判定結果が“Ｎｏ”である場合（すなわち、ＣＣＤ１１４ａ、１１４ｂおよび１１４ｃのうち少なくとも１つについて上記平均値が閾値Ａ以下である場合）には、ＣＰＵ１１８ｅは、ＣＣＤに異常が発生していると判定し、その旨（すなわち、ＣＣＤに異常が発生していること）を意味する診断結果データ“１”を記憶することをＥＥＰＲＯＭ１１８ｇへ指示し（ステップＳ４７）、その後、前述したステップＳ４５の処理を実行して、本“光源―ＣＣＤ診断処理”を終了する。
以上が、ＣＰＵ１１８ｅが行う“光源―ＣＣＤ診断処理”の流れである。
【００３３】
図５に戻って、ＣＰＵ１１８ｅは、“光源―ＣＣＤ診断処理”の実行を完了すると、“ＦＰＣ接続診断処理”を実行する（ステップＳ５）。以下、ＣＰＵ１１８ｅが、図５に示すステップＳ５において実行する“ＦＰＣ接続診断処理”について図７を参照しつつ説明する。
【００３４】
図７は、上記ステップＳ５にて実行される「ＦＰＣ接続診断処理」の流れを示すフローチャートである。図７に示すように、ＣＰＵ１１８ｅは、まず、図３の第１信号ライン１１７１に繋がる出力ポートを“Ｈ”に設定し（ステップＳ５０）、所定の時間（例えば、１０ミリ秒）だけ待機する（ステップＳ５１）。
【００３５】
次いで、ＣＰＵ１１８ｅは、図３に示す第２信号ライン１１７２に繋がる入力ポートを監視し、その信号レベルが“Ｈ”であるか否かを判定する（ステップＳ５２）。そして、ステップＳ５２の判定結果が“Ｎｏ”である場合には、ＣＰＵ１１８ｅは、ＦＰＣ接続に異常が発生していると判定し、その旨を示す診断結果データを記憶するようにＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに指示し（ステップＳ５６）、本“ＦＰＣ接続診断処理”を終了する。逆に、ステップＳ５２の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、ＣＰＵ１１８ｅは、図７に示すステップＳ５３以降の処理を実行する。
【００３６】
ステップＳ５２の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合に後続して実行されるステップＳ５３においては、ＣＰＵ１１８ｅは、図３の第１信号ライン１１７１に繋がる出力ポートを“Ｌ”に設定する。そして、ＣＰＵ１１８ｅは、所定の時間（本実施形態では、１０ミリ秒）だけ待機（ステップＳ５４）した後、図３に示す第２信号ライン１１７２に繋がる入力ポートを監視し、その信号レベルが“Ｌ”であるか否かを判定する（ステップＳ５５）。
【００３７】
ステップＳ５５の判定結果が“Ｎｏ”である場合に、ＣＰＵ１１８ｅは、ＦＰＣ接続に異常が発生していると判定し、ＦＰＣ接続についての診断結果を格納するための領域にその旨を示す診断結果データ（本実施形態では、“１”）を記憶するようにＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに指示し（ステップＳ５６）、本“ＦＰＣ接続診断処理”を終了する。逆に、ステップＳ５５の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、ＣＰＵ１１８ｅは、ＦＰＣ接続に異常は発生していないと判定し、本“ＦＰＣ接続診断処理”を終了する。
以上が、ＣＰＵ１１８ｅが行うＦＰＣ接続診断処理の流れである。
【００３８】
図５に戻って、ＣＰＵ１１８ｅは、ＦＰＣ接続診断処理を完了すると、次に、読取信号処理基板１１８について異常の有無を診断する“読取信号処理基板診断処理”を実行する（ステップＳ６）。以下、ＣＰＵ１１８ｅが、図５に示すステップＳ６において実行する“読取信号処理基板診断処理について図８を参照しつつ説明する。
【００３９】
図８は、ＣＰＵ１１８ｅが実行する“読取信号処理基板診断処理”の流れを示すフローチャートである。図８に示すように、ＣＰＵ１１８ｅは、まず、図２に示すパターンジェネレータ回路１１８ａに対してアナログフロントエンド１１８ｂへのテストパターン信号の出力を指示する（ステップＳ６０）。その後、ＣＰＵ１１８ｅは、図２に示すＡＳＩＣ１１８ｃに対して、上記テストパターン信号に応じてアナログフロントエンド１１８ｂから出力されてくる信号をシェーディング補正回路１１８１ｃに設けれたメモリ１１８０ｃへ記憶する旨を指示する（ステップＳ６１）。
【００４０】
ステップＳ６１に後続するステップＳ６２では、ＣＰＵ１１８ｅは、図２に示すＲＯＭ１１８ｆに予め記憶されている期待信号（すなわち、アナログフロントエンドが正常に動作している場合に上記テストパターン信号に応じて出力される信号）とステップＳ６１にてメモリ１１８０ｃに記憶した信号とを比較し、両信号が一致するか否かを判定する。
【００４１】
ステップＳ６２の判定結果が“Ｙｅｓ”である場合には、ＣＰＵ１１８ｅは、読取信号処理基板１１８に異常はないと診断して、本“読取信号処理基板診断処理”を終了する。逆に、ステップＳ６２の判定結果が“Ｎｏ”である場合には、ＣＰＵ１１８ｅは、読取信号処理基板１１８に異常が発生していると診断し、読取信号処理基板についての診断結果を格納するための領域にその旨を示す診断結果データを記憶するようにＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに指示（ステップＳ６３）して、本“読取信号処理基板診断処理”を終了する。
以上が、ＣＰＵ１１８ｅが行う読取信号処理基板診断処理の流れである。
【００４２】
図５に戻って、ＣＰＵ１１８ｅは、上述した“光源―ＣＣＤ診断処理”、“ＦＰＣ接続診断処理”および“読取信号処理基板診断処理”の各診断結果から異常が発生していると考えられる部品の候補を絞りこむ（ステップＳ７）。より詳細に説明すると、ＣＰＵ１１８は、上記各診断処理の実行結果としてＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに書き込まれている診断結果データとＲＯＭ１１８ｆに格納されている候補部品テーブル（図９参照）の格納内容とを比較することによって、異常が発生していると考えられる部品の候補を１乃至２つに絞り込む。
【００４３】
具体的には、本実施形態に係る画像読取装置では、前述した光源―ＣＣＤ診断処理”、“ＦＰＣ接続診断処理”および“読取信号処理基板診断処理”を実行することによって、図１０に示すような診断結果データがＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに書き込まれることになる。なお、図１０では、ＥＥＰＲＯＭ１１８ｇ内に診断結果データを格納するための所定の領域２００が設けられていること、その所定の領域２００内に、光源診断結果格納用の領域２０１、ＣＣＤ診断結果格納用の領域２０２、ＦＰＣ接続診断結果格納用の領域２０３、および、読取信号処理基板診断結果格納用の領域２０４が設けられていることが示されている。図１０に示すように、この診断結果データでは、光源、ＣＣＤ、ＦＰＣおよび読取信号処理基板の各々について、異常の有無が“１”（異常あり）または“０”（異常なし）で表されている。
【００４４】
一方、図９に示す候補部品テーブルは、例えば、サービスマンの過去の修理経験に則してその格納内容が定められるものであり、具体的には、光源、ＣＣＤ、ＦＰＣおよび読取信号処理基板の各々について、異常の有無を示す“１”／“０”の１２通りの組み合わせパターンの各々に対応付けて、その組み合わせパターンに対応する診断結果が得られた場合に、過去の経験から故障している確率が高いと推定される２つの部品を示す部品コードが格納されている。なお、光源、ＣＣＤ、ＦＰＣおよび読取信号処理基板の各々について、異常の有無を示す“１”／“０”で表す場合には、合計１６通りのパターンが考えられるが、光源に異常がある場合には、当然にＣＣＤについても異常が検出されるため、“１０００”、“１０１０”、“１００１”および“１０１１”の４パターンが診断結果として得られることはない。このため、候補部品テーブルには、これら４通りを除く１２通りのパターンが格納されている。また、図９に示す候補部品テーブルでは、上記各組み合わせパターンに対応づけて２つの部品コードが格納されている場合について例示されているが、３つ以上の部品コードを対応付けておくとしても勿論良い。例えば、図９に示すＮＯ１１の組み合わせパターンでは、光源、ＣＣＤ、ＦＰＣおよび読取信号処理基板の夫々について異常と診断されていることを示しているのであるから、故障している確率が高いと推定される部品の部品コードとして、光源、ＣＣＤ、ＦＰＣ、読取信号処理基板および光源用ＦＦＣの５つを対応付けておくとしても勿論良い。
【００４５】
図５のステップＳ７においては、ＣＰＵ１１８ｅは、ＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに格納されている診断結果データと同一の“１”／“０”の組み合わせに対応付けて上記候補部品テーブルに格納されている部品コードをその候補部品テーブルから読み出すことによって、故障が生じている可能性が高い部品の候補を絞り込む。例えば、図５に示す障害診断処理の結果、診断結果データとして“１１００”がＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに格納されている場合には、上記候補部品テーブルを参照することによって、異常が発生していると考えられる部品の候補が、光源および光源用ＦＦＣ（図９におけるＮｏ．２の組み合わせ）に絞り込まれることになる。
【００４６】
上記ステップＳ７に後続して実行されるステップＳ８においては、ＣＰＵ１１８ｅは、ステップＳ７にて絞り込んだ候補部品のうちから、ＲＯＭ１１８ｆに格納されている最終判定テーブル（図１１参照）の格納内容と前述した稼動履歴データとを比較することによって、異常が発生していると考えられる部品を特定する。
ここで、図１１には、図９におけるＮｏ．２の組み合わせに対応する最終判定テーブルが例示されているが、ＲＯＭ１１８ｆには、図９におけるＮｏ．１〜Ｎｏ．１１の夫々に対応する１１個の最終判定テーブルが格納されている。なお、Ｎｏ．０に対応する最終判定テーブルがＲＯＭ１１８ｆに格納されていない理由は、Ｎｏ．０の場合には、該当する部品がないからである。
【００４７】
図１１に示す最終判定テーブルには、光源１１１ａの点灯回数、カバー１２の開閉回数、白基準校正失敗回数および黒基準校正失敗回数の夫々について定められた２段階の閾値（例えば、光源１１１ａの点灯回数については、閾値Ｌ１およびＬ２、但し、Ｌ１＜Ｌ２、同様に、ｍ１＜ｍ２、ｎ１＜ｎ２およびＯ１＜Ｏ２であるとする）と、前述した稼動履歴データの示す光源１１１ａの点灯回数、カバー１２の開閉回数、白基準校正失敗回数および黒基準校正失敗回数との大小関係についての８１通りの組み合わせパターン毎に、故障が発生している確率が最も高いと推定される構成部品の部品コード（“０１”または“１０”の何れか）が格納されている。例えば、図１１に示す最終判定テーブルは、各閾値と稼動履歴データの示す各回数とがＮｏ．２−９の関係を満たしている場合（光源点灯回数が閾値Ｌ２を超え、カバー１２の開閉回数、白基準校正失敗回数および黒基準校正失敗回数については、夫々小さいほうの閾値（ｍ１、ｎ１およびＯ１）を超えた場合）には、光源１１１ａの故障である確率が最も高いことを示している。なお、この最終判定テーブルの格納内容も、前述した候補部品テーブルの格納内容と同様に、サービスマンの過去の修理経験に則して定められるものである。ＣＰＵ１１８ｅは、ＥＥＰＲＯＭ１１８ｇに格納されている稼動履歴データの示す各回数が上記最終判定テーブルに格納されている上記８１通りの組み合わせパターンの何れに該当するのかを判定することによって、異常が発生していると考えられる部品を特定する。
【００４８】
以降、ＣＰＵ１１８ｅは、ステップＳ８にて特定された部品コードをＰＣ１６０へ送信する旨を通信ボード１１９ａへ指示し（ステップＳ９）、本異常診断処理を終了する。このようにして画像読取装置１から送信された部品コードがＰＣ１６０へ到達すると、サービスマンは、ＰＣ１６０上でその部品コードを確認し画像読取装置１の故障箇所を把握することが可能になる。
【００４９】
このように、本実施形態に係る画像読取装置によれば、一連の診断がインターネットを介して受け付けた指示により開始されるとともに、その診断結果がインターネットを外部に送信され故障箇所を迅速に把握することが可能になる。
また、前述したように、候補部品テーブルの格納内容と最終判定テーブルの格納内容とは、サービスマンの過去の経験に則して定められるものであるが、各画像読取装置の各々についてその故障発生時の修理経験に則して上記２つのテーブルの格納内容を設定するようにすれば、各画像読取装置に固有な故障発生特性（例えば、光源部分に故障が発生し易いなど）を加味した異常診断を行うことが可能になる。
【００５０】
（Ｃ：変形）
以上、本発明の１実施形態について説明したが、係る実施形態に以下に述べるような変形を加えても良いことは勿論である。
（１）上述した実施形態では、“光源―ＣＣＤ診断処理”、“ＦＰＣ接続診断処理”および“読取信号処理基板診断処理”をこの順に順次実行する場合について説明したが、これら３つの診断処理の実行順序は、この順に限定されるものではなく、その実行順を適宜変更するようにしても勿論良い。
【００５１】
（２）上述した実施形態では、上記一連の診断処理が、インターネットを介して受けた指示により開始される場合について説明したが、画像読取装置１に設けられている操作パネルを介して為された指示に応じて上記一連の診断処理を実行し、その診断結果を操作パネル上の表示部に表示するようにしても勿論良い。
【００５３】
（４）上述した実施形態では、読取信号処理基板診断処理にて用いるテストパターンを示す画像信号を読取信号処理基板１１８に設けられているパターンジェネレータ回路１１８ａに生成させる場合について説明した。しかしながら、上記テストパターンを示す画像テータまたは上記テストパターンを示す画像信号をインターネット１５０を介してＰＣ１６０から送信し画像読取装置１へ入力するようにしても勿論良い。また、上述した実施形態では、上記テストパターンに対応する期待信号をＲＯＭ１１８ｆに予め書き込んでおく場合について説明したが、係る期待信号をＰＣ１６０に記憶させておき、上記テストパターンを示す画像信号に対応する処理済み画像信号をインターネット１５０を介して画像読取装置１からＰＣ１６０へと送信し、その処理済み画像信号と上記期待信号とをＰＣ１６０に比較させることによって読取信号処理基板診断処理をＰＣ１６０に実行させるようにしても勿論良い。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の１実施形態に係る異常診断装置を備えた画像読取装置の概略断面図である。
【図２】図１に示す読取信号処理基板の回路構成例を示す回路ブロック図である。
【図３】ＣＣＤ基板に設けられたコネクタおよびＦＰＣの外観斜視図である。
【図４】ＣＣＤ基板のコネクタにＦＰＣのコネクタが正常に接続されている際の、それぞれに設けられている接点基板の様子を図３に示す矢視Ｘの向に透視した場合の図である。
【図５】本実施形態に係る画像読取装置において異常診断を行う際に起動されるルーチンのフローチャートである。
【図６】“光源―ＣＣＤ診断処理”の流れを示すフローチャートである。
【図７】“ＦＰＣ接続診断処理”’の流れを示すフローチャートである。
【図８】“読取信号処理基板診断処理”の流れを示すフローチャートである。
【図９】ＲＯＭに格納されている候補部品テーブルの一例を示す図である。
【図１０】ＥＥＰＲＯＭの所定の領域に記憶される診断結果データの一例を示す図である。
【図１１】ＲＯＭに格納されている最終判定テーブルの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１…画像読取装置、１１…筐体、１１ａ…プラテンガラス、１１０…画像読取機構、１１１…第１キャリッジ、１１１ａ…光源、１１２…第２キャリッジ、１１３…レンズ、１１４…ＣＣＤ部、１１４ａ，１１４ｂ，１１４ｃ…ＣＣＤ、１１４ｄ…ＣＣＤ基板、１１４ｅ…コネクタ、１１４１ｅ…片接点基板、１１４１１…接点、１１４１２…短絡ライン、１１５…ＣＣＤ駆動回路、１１６…ＦＦＣ、１１７…ＦＰＣ、１１７ａ…コネクタ、１１７ｂ…両接点基板、１１７１…接点、１１８…読取信号処理基板、１１８ａ…パターンジェネレータ回路、１１８ｂ…アナログフロントエンド、１１８ｃ…ＡＳＩＣ、１１８０ｃ…メモリ、１１８ｄ…画像処理回路、１１８ｅ…ＣＰＵ、１１８ｆ…ＲＯＭ、１１８ｇ…ＥＥＰＲＯＭ、１１９…ポート、１１９ａ…通信ボード、１２…カバー。
【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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