(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
予め用意された複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量とを特徴空間内で比較して、被検査対象の欠陥種類候補を複数選出する欠陥種類候補選出手段と、
前記欠陥種類候補選出手段によって選出した欠陥種類候補間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する分類パラメータ選択手段と、
前記分類パラメータ選択手段によって選択した分類パラメータを用いて前記欠陥種類候補選出手段によって選出した複数の欠陥種類候補を配置した特徴空間を生成する特徴空間生成手段と、
複数の欠陥種類候補に対する特徴量と前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量とを前記特徴空間生成手段によって生成された特徴空間内で比較して、欠陥種類を特定する欠陥種類特定手段と、
故障原因の発生確率を算出する故障原因確率算出手段と、
前記欠陥種類特定手段によって特定された欠陥種類に対応する前記故障原因確率算出手段を用いて、故障原因を推定する推定手段
を具備することを特徴とする欠陥分類システム。
【請求項２】
被検査画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段によって読み取った被検査画像から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
予め用意された複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量とを特徴空間内で比較して、被検査画像の欠陥種類候補を複数選出する欠陥種類候補選出手段と、
前記欠陥種類候補選出手段によって選出した欠陥種類候補間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する分類パラメータ選択手段と、
前記分類パラメータ選択手段によって選択した分類パラメータを用いて前記欠陥種類候補選出手段によって選出した複数の欠陥種類候補を配置した特徴空間を生成する特徴空間生成手段と、
複数の欠陥種類候補に対する特徴量と前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量とを前記特徴空間生成手段によって生成された特徴空間内で比較して、欠陥種類を特定する欠陥種類特定手段と、
故障原因の発生確率を算出する故障原因確率算出手段と、
前記欠陥種類特定手段によって特定された欠陥種類に対応する前記故障原因確率算出手段を用いて、故障原因を推定する推定手段
を具備することを特徴とする欠陥分類システム。
【請求項３】
被検査画像を出力する画像出力手段
を具備し、
前記画像読取手段は、前記画像出力手段によって出力した被検査画像を読み取る
ことを特徴とする請求項２に記載の欠陥分類システム。
【請求項４】
前記分類パラメータ選択手段は、複数の欠陥種類の群と特徴量との対応表を用いて、欠陥種類間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する
ことを特徴とする請求項１、２または３に記載の欠陥分類システム。
【請求項５】
前記推定手段は、被検査画像に関する部品状態情報、履歴情報または環境情報のいずれか１つ以上を取得して、前記欠陥種類特定手段によって特定された欠陥種類を用いて、故障原因を推定する
ことを特徴とする請求項２、３または４に記載の欠陥分類システム。
【請求項６】
前記被検査画像を出力した画像形成装置は複写の場合にのみ欠陥が発生するか否かの選択を、利用者に問い合せる問合手段と、
前記問合手段による問い合せに対する前記利用者による選択を受け付ける受付手段
をさらに具備し、
前記欠陥種類特定手段は、前記受付手段によって受け付けられた複写の場合にのみ欠陥が発生するか否かの選択結果をも用いて、欠陥種類を特定する
ことを特徴とする請求項２、３、４または５に記載の欠陥分類システム。
【請求項７】
請求項２、３、４、５または６に記載の欠陥分類システムを搭載したことを特徴とする画像形成装置。
【請求項８】
コンピュータに
被検査対象から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出機能と、
予め用意された複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出機能によって抽出した特徴量とを特徴空間内で比較して、被検査対象の欠陥種類候補を複数選出する欠陥種類候補選出機能と、
前記欠陥種類候補選出機能によって選出した欠陥種類候補間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する分類パラメータ選択機能と、
前記分類パラメータ選択機能によって選択した分類パラメータを用いて前記欠陥種類候補選出機能によって選出した複数の欠陥種類候補を配置した特徴空間を生成する特徴空間生成機能と、
複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出機能によって抽出した特徴量とを前記特徴空間生成機能によって生成された特徴空間内で比較して、欠陥種類を特定する欠陥種類特定機能と、
故障原因の発生確率を算出する故障原因確率算出機能と、
前記欠陥種類特定機能によって特定された欠陥種類に対応する前記故障原因確率算出機能を用いて、故障原因を推定する推定機能
を実現させることを特徴とする欠陥分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥分類システム、画像形成装置および欠陥分類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などのオフィス機器においては、良好な品質を維持するために専門のサービスマンが派遣され、定期的なメンテナンスが実施されてきた。しかし、近年のオフィス機器のカラー化、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ず、かつ顧客サイドでの機器のダウンタイムを極力少なくする必要があることから、故障に関連しそうな部品を複数まとめて交換するようなケースが多発している。このため、本来正常な部品も一緒に交換されてしまい、サービスコストの増大を招くという問題があった。この課題に対し、印刷用紙をスキャナで読み取って得られた画像データを利用して自動診断を行う故障診断システムがある。このような故障診断システムとしては、例えば特許文献１に記載の技術がある。この特許文献１によれば、イメージ品質欠陥の分析と機械／装置データの分析を基にして、コピー機やプリンタにおける障害の自動診断、予測、および修復を行う。問題が検出されたら診断結果に基づき修理シーケンスを開始し、処置が施されたら再度動作を検証して問題が修復されるまで動作検証を繰り返す。
【０００３】
ここで、イメージ品質欠陥の分析を行うに当たり、まず欠陥の種類を判定してからその欠陥種類に対する詳細な分析を行う。従って欠陥種類の判定を誤るとその後の欠陥分析および診断に影響を及ぼし、間違った診断結果を与えてしまう恐れがある。欠陥種類を判定する一般的な手法としては、欠陥種類を分類するための複数の分類パラメータからなる分類空間を作成し、被検査画像から欠陥分類に用いる特徴量を分類パラメータとして抽出して、分類空間においてどの欠陥種類の特徴領域に近いかを統計的に判定することで被検査画像の欠陥種類を分類する方法がある。
【０００４】
また欠陥種類を自動的に判定する他の手法として、例えば、特許文献２に記載の技術がある。本公報によれば、ニューロ処理ユニットの入力として欠陥画像から抽出した欠陥情報（面積、形状、位置、明るさ、等）を与え、出力として欠陥種別を得る構成とし、欠陥種別に対応した欠陥情報に対してそれぞれの欠陥種別が出現するように前記ニューロ処理ユニットを学習させておく。この結果、分類対象画像から抽出した欠陥情報を前記ニューロ処理ユニットに入力して、その出力から欠陥種別を判定するものである。
【０００５】
さらに本技術の性能を改善する手法として、例えば、特許文献３に記載の技術がある。本公報によれば、複数の教示用欠陥画像から特徴量を抽出し、各教示用欠陥について分類パラメータを算出して複数の教示用欠陥と欠陥種類に対応するカテゴリとの対応関係を示す教示用データの統計的有意性を診断し、性能を低下させる可能性がある教示用欠陥画像を画面に表示して教示データを修正する。このように学習機能を持たせることで、統計的に有意な教示用データを効率的に作成可能となり、欠陥分類精度の向上が図れるとしている。
【０００６】
また、本技術の性能改善に応用できる技術として、例えば、特許文献４に記載の技術がある。本公報によれば、通信ネットワークの障害診断方法およびシステムに関し、ネットワークからのアラームに応答して因果ネットワークを構成して、障害に繋がった可能性のあるモジュールの誤動作と障害を関連付け、誤動作の各確率に障害の条件付確率を関係付ける。アラームおよび因果ネットワークに基づいて誤動作の確率の少なくとも一つを更新し、更新された確率に応答してアラームの診断を提示する。これにより現実的で効率的な形で大規模で複雑な交換ネットワークを扱うことが出来る診断方法およびシステムを提供できるとしている。本技術の応用により、特許文献３と同様に統計的に有意な教示用データを効率的に作成可能となり、欠陥分類精度の向上を図ることができる。
【０００７】
上記公報に記載の技術では、欠陥情報や分類パラメータの数が多くなると個々のデータの欠陥種類判定に対する寄与率が低下し、結果として誤分類が発生する可能性がある。また、特許文献１には、欠陥種類判定に関する具体的な方法は開示されていない。
【特許文献１】特開２００１−２４５０９１号公報
【特許文献２】特開平０８−０２１８０３号公報
【特許文献３】特開平１１−３４４４５０号公報
【特許文献４】特開２００３−０３２２５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
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、欠陥種類判定に必要な情報が多くなったとしても欠陥種類の誤分類を低減し、より精度の高い分類が可能な欠陥分類システム、画像形成装置および欠陥分類プログラム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】
【０００９】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
［１］  被検査対象から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
予め用意された複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量とを特徴空間内で比較して、被検査対象の欠陥種類候補を複数選出する欠陥種類候補選出手段と、
前記欠陥種類候補選出手段によって選出した欠陥種類候補間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する分類パラメータ選択手段と、
前記分類パラメータ選択手段によって選択した分類パラメータを用いて前記欠陥種類候補選出手段によって選出した複数の欠陥種類候補を配置した特徴空間を生成する特徴空間生成手段と、
複数の欠陥種類候補に対する特徴量と前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量とを前記特徴空間生成手段によって生成された特徴空間内で比較して、欠陥種類を特定する欠陥種類特定手段と、
故障原因の発生確率を算出する故障原因確率算出手段と、
前記欠陥種類特定手段によって特定された欠陥種類に対応する前記故障原因確率算出手段を用いて、故障原因を推定する推定手段
を具備することを特徴とする欠陥分類システム。
【００１０】
［２］  被検査画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段によって読み取った被検査画像から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
予め用意された複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量とを特徴空間内で比較して、被検査画像の欠陥種類候補を複数選出する欠陥種類候補選出手段と、
前記欠陥種類候補選出手段によって選出した欠陥種類候補間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する分類パラメータ選択手段と、
前記分類パラメータ選択手段によって選択した分類パラメータを用いて前記欠陥種類候補選出手段によって選出した複数の欠陥種類候補を配置した特徴空間を生成する特徴空間生成手段と、
複数の欠陥種類候補に対する特徴量と前記特徴量抽出手段によって抽出した特徴量とを前記特徴空間生成手段によって生成された特徴空間内で比較して、欠陥種類を特定する欠陥種類特定手段と、
故障原因の発生確率を算出する故障原因確率算出手段と、
前記欠陥種類特定手段によって特定された欠陥種類に対応する前記故障原因確率算出手段を用いて、故障原因を推定する推定手段
を具備することを特徴とする欠陥分類システム。
【００１１】
［３］  被検査画像を出力する画像出力手段
を具備し、
前記画像読取手段は、前記画像出力手段によって出力した被検査画像を読み取る
ことを特徴とする［２］に記載の欠陥分類システム。
【００１２】
［４］  前記分類パラメータ選択手段は、複数の欠陥種類の群と特徴量との対応表を用いて、欠陥種類間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する
ことを特徴とする［１］、［２］または［３］に記載の欠陥分類システム。
【００１３】
［５］  前記推定手段は、被検査画像に関する部品状態情報、履歴情報または環境情報のいずれか１つ以上を取得して、前記欠陥種類特定手段によって特定された欠陥種類を用いて、故障原因を推定する
ことを特徴とする請求項［２］、［３］または［４］に記載の欠陥分類システム。
［６］  前記被検査画像を出力した画像形成装置は複写の場合にのみ欠陥が発生するか否かの選択を、利用者に問い合せる問合手段と、
前記問合手段による問い合せに対する前記利用者による選択を受け付ける受付手段
をさらに具備し、
前記欠陥種類特定手段は、前記受付手段によって受け付けられた複写の場合にのみ欠陥が発生するか否かの選択結果をも用いて、欠陥種類を特定する
ことを特徴とする請求項［２］、［３］、［４］または［５］に記載の欠陥分類システム。
【００１４】
［７］  請求項［２］、［３］、［４］、［５］または［６］に記載の欠陥分類システムを搭載したことを特徴とする画像形成装置。
【００１５】
［８］  コンピュータに
被検査対象から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出機能と、
予め用意された複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出機能によって抽出した特徴量とを特徴空間内で比較して、被検査対象の欠陥種類候補を複数選出する欠陥種類候補選出機能と、
前記欠陥種類候補選出機能によって選出した欠陥種類候補間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する分類パラメータ選択機能と、
前記分類パラメータ選択機能によって選択した分類パラメータを用いて前記欠陥種類候補選出機能によって選出した複数の欠陥種類候補を配置した特徴空間を生成する特徴空間生成機能と、
複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出機能によって抽出した特徴量とを前記特徴空間生成機能によって生成された特徴空間内で比較して、欠陥種類を特定する欠陥種類特定機能と、
故障原因の発生確率を算出する故障原因確率算出機能と、
前記欠陥種類特定機能によって特定された欠陥種類に対応する前記故障原因確率算出機能を用いて、故障原因を推定する推定機能
を実現させることを特徴とする欠陥分類プログラム。
【発明の効果】
【００１６】
本発明にかかる欠陥分類システム、画像形成装置および欠陥分類プログラムによれば、本構成を有していない場合に比較して、欠陥種類判定に必要な情報が多くなったとしても欠陥種類の誤分類を低減し、より精度の高い分類を可能とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面に基づき本発明の好適な一実施の形態を説明する。
図１は、一実施の形態の概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはプログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、プログラム、システムおよび方法の説明をも兼ねている。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散または並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続を含む。
また、システムとは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク等で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータによって実現される場合も含まれる。
【００１８】
以下、本実施の形態として、故障診断システムの対象として画像形成装置を主に例示して説明する。なお、具体的な画像形成装置としては、プリンタ、複写機、ファックス、複合機（多機能複写機とも呼ばれ、スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等の機能を有している）が少なくともある。
本実施の形態は、出力用紙をスキャナ等で読み取って得られた画像信号に基づいて出力画像に発生した欠陥種類を分類して欠陥の発生原因を推定可能にするものである。
【００１９】
画像形成装置１は、原稿画像を読み込む画像読取モジュール１０１と、読み込んだ画像またはプリント指示された画像を形成し出力するプリントエンジンモジュール１０２と、用紙通過時間、駆動電流、装置内部温湿度などの画像形成装置１の内部状態情報を得るための１つ以上のセンサを含むセンサモジュール１０３と、故障診断に必要な情報を入力するための診断情報入力モジュール１０４と、各取得情報に基づき装置の故障診断を行う故障診断モジュール１０５、外部のセンタ１１０等に通信回線を介して接続されている通信モジュール１０６、これらのモジュール間を接続しているバス１０７を有している。
画像形成装置１の故障診断のために、プリントエンジンモジュール１０２は出力用紙１００を出力し、その出力用紙１００を画像読取モジュール１０１により入力することを行う。
また、故障診断結果は、画像形成装置１の操作者に表示するようにしてもよいし、通信モジュール１０６を介してセンタ１１０へ報告するようにしてもよい。
【００２０】
図２は、故障診断モジュール１０５内の一構成例を模式的に示すブロック図である。
部品状態情報取得モジュール２０１は、センサモジュール１０３より取得した画像形成装置１の内部状態情報に基づく各部品の稼動状態を示す部品情報を観測データ情報として取得する。
履歴情報取得モジュール２０２は、画像形成装置１の使用状況の監視結果を履歴情報として取得する。例えば、いつ用紙サイズがいくつのものを何枚出力した等である。
環境情報取得モジュール２０３は、画像形成装置１内部の環境情報を直接取得し、あるいはセンサモジュール１０３より取得した画像形成装置１内部の環境情報を取得する。
画像欠陥検出モジュール２０４は、画像読取モジュール１０１で読み込んだ画像（被検査画像）を検査用の基準画像と比較して出力画像の不具合を解析する。
特徴量抽出モジュール２０５は、この画像欠陥検出モジュール２０４による解析結果から種々の特徴量を抽出する。
追加操作情報取得モジュール２０６は、ユーザ操作によって動作条件の異なる状態で故障情報を取得する。
故障原因推定モジュール２０７は、これらの各モジュール、すなわち、部品状態情報取得モジュール２０１、履歴情報取得モジュール２０２、環境情報取得モジュール２０３、特徴量抽出モジュール２０５、追加操作情報取得モジュール２０６により得られた情報に基づいて故障原因を推定する。なお、部品状態情報取得モジュール２０１、履歴情報取得モジュール２０２、環境情報取得モジュール２０３、追加操作情報取得モジュール２０６については、いずれか１つ以上を用いるようにし、必ずしも全てを用いる必要はない。
診断結果通知モジュール２０８は、診断結果、つまり故障原因をユーザに通知する。
【００２１】
さらに、故障原因推定モジュール２０７は、故障候補抽出モジュール２０９と推論エンジン２１０を有している。
故障候補抽出モジュール２０９は、例えば故障を引き起こす各原因候補が、発生した故障の主原因であるであろう確率（故障原因確率）を各取得情報に基づいて算出する。
推論エンジン２１０は、この故障候補抽出モジュール２０９にて算出した故障原因確率を元にして故障原因候補を絞り込む。
ここで、故障原因確率の算出を行う故障候補抽出モジュール２０９には、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を利用する。このベイジアンネットワークとは、因果関係が複雑な問題領域を表すため、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たものであり、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。なお、他には、事例ベースに基づくエキスパートシステムを用いて故障原因を推定する構成としても良いし、ニューラルネットワークを用いた診断方法を用いても良い。
【００２２】
図３は、さらに画像欠陥検出モジュール２０４内の一構成例を模式的に示すブロック図である。画像欠陥検出モジュール２０４は、欠陥種類候補選出モジュール３０１、特徴空間３０２、分類パラメータ選択モジュール３０３、欠陥種類−特徴量表３０４、特徴空間生成モジュール３０５、欠陥種類特定モジュール３０６を有している。
欠陥種類候補選出モジュール３０１は、特徴量抽出モジュール２０５、特徴空間３０２、分類パラメータ選択モジュール３０３と接続されており、予め用意された複数の欠陥種類に対する特徴量と特徴量抽出モジュール２０５によって抽出した特徴量とを特徴空間３０２内で比較して、被検査画像の欠陥種類候補を選出する。
分類パラメータ選択モジュール３０３は、欠陥種類候補選出モジュール３０１、欠陥種類−特徴量表３０４、特徴空間生成モジュール３０５と接続されており、特徴量抽出モジュール２０５によって抽出した特徴量のうち欠陥種類候補選出モジュール３０１によって選出した欠陥種類候補間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する。また、複数の欠陥種類の群と特徴量との対応表を用いて、欠陥種類間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択することも行う。
特徴空間生成モジュール３０５は、分類パラメータ選択モジュール３０３、欠陥種類特定モジュール３０６と接続されており、分類パラメータ選択モジュール３０３によって選択した分類パラメータを用いて欠陥種類候補選出モジュール３０１によって選出した欠陥種類候補を配置した特徴空間３０２を生成する。
欠陥種類特定モジュール３０６は、特徴空間生成モジュール３０５と接続されており、複数の欠陥種類に対する特徴量と特徴量抽出モジュール２０５によって抽出した特徴量とを特徴空間生成モジュール３０５によって生成された特徴空間３０２内で比較して、欠陥種類を特定する。
【００２３】
次に作用・働き（動作）を説明する。画像欠陥との関わりにおける故障診断の処理手順の概要を、図４に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、ステップＳ４０１では、ユーザは操作画面より故障診断モードに移行し、故障診断用のテストパターンを出力する。ここで出力するテストパターンは、図１に示したプリントエンジンモジュール１０２に予め保持しているものであり、故障の原因がプリントエンジンモジュール１０２の部品である場合は、テストパターンに欠陥が再現されるが、コピー時のみの不具合など画像読取モジュール１０１の部品に原因がある場合はテストパターンには欠陥は再現されない。しかし、画像読取モジュール１０１の部品に原因がある場合、テストパターンを画像読取モジュール１０１にセットして出力画像を読み取ると、読取画像には欠陥が現れる。従って出力画像の読取前に操作画面より欠陥はコピー時のみ発生するかどうかを問い合わせ、ユーザがその情報を選択入力できるようにしておく。そして、選択された情報を追加操作情報取得モジュール２０６より取得して故障原因推定モジュール２０７に入力する。
次に、ステップＳ４０２では、画像形成装置１のプリントエンジンモジュール１０２からテストパターン（出力用紙１００）が排出されると、そのテストパターンを画像読取モジュール１０１にセットし、出力画像を読み取る。
【００２４】
次に、ステップＳ４０３では、故障診断モジュール１０５に含まれる画像欠陥検出モジュール２０４にて読取画像と予め装置内部に保持している基準画像とを比較して画像欠陥の有無を調べる。この処理により欠陥が検出されなかった場合(ステップＳ４０４−Ｎ)は、それ以前に発生した欠陥は偶発的なものであったか、あるいはテストパターン出力前に何らかの処置が施されて既に解決された可能性があるので、その旨を操作画面によりユーザに通知して処理を終了する。一方、欠陥が検出された場合（ステップＳ４０４−Ｙ）は、さらに画像欠陥検出モジュール２０４にて欠陥種類を判定する（ステップＳ４０５）。判定方法の詳細については後述する。
次に、ステップＳ４０６では、特徴量抽出モジュール２０５は判定された欠陥の種類に応じて検出された欠陥の状態を解析して特徴量を抽出する。
さらに、ステップＳ４０７では、画像形成装置１を構成する各部品の状態情報や、部品ごとの印刷枚数を示すカウンタ値などの履歴情報、装置内部の温度、湿度などの環境情報といった、故障診断に必要な種々のデータを、部品状態情報取得モジュール２０１、履歴情報取得モジュール２０２、環境情報取得モジュール２０３により取得する。この場合、いずれか１つでもよく、複数であってもよい。
【００２５】
ステップＳ４０８では、故障原因推定モジュール２０７は、特徴量抽出モジュール２０５および部品状態情報取得モジュール２０１、履歴情報取得モジュール２０２、環境情報取得モジュール２０３よりデータを受け取ると、検出した欠陥に対応する故障候補抽出モジュール２０９を用いて各故障原因の発生確率を算出する。
ステップＳ４０９では、推論エンジン２１０は、算出された確率に基づいて、故障原因となる確率の高いほうから指定された候補数分の故障原因を抽出する。なお、候補数は予め設定できるようにしても良いし、候補抽出前に任意の数を入力して指定できるようにしても良い。
そして、ステップＳ４１０では、抽出された故障原因候補を診断結果通知モジュール２０８によりコントロールパネルなどの表示デバイスに表示してユーザに通知する。
【００２６】
そして、この段階で故障原因候補を絞り込むことができていれば（ステップＳ４１１−Ｎ）処理を終了する。
ただし、このような自動判定処理においては必ずしもこの時点で故障原因候補を一つに絞り込めるとは限らない。そこで、この時点で故障原因候補を絞り込むことができていないときには（ステップＳ４１１−Ｙ）、操作画面からさらなる故障診断に必要な追加操作項目を選択し、選択した項目に従って画像形成装置１の動作条件を変更して画像を再出力する。
そして、ステップＳ４１２では、操作画面からユーザが追試結果の情報を入力する。この時の追加操作は、画像の拡大縮小であったり、イメージパスの各箇所で保持しているテストパターンの出力などであり、欠陥の発生状態の変化の有無を調べるものである。従って追試結果はユーザが操作画面の質問に従って容易に入力可能なレベルのものとなっている。そして追加された情報と、先に入力済みの情報とを合わせて故障原因確率を再計算し、その結果から故障候補を絞り込む。故障候補が絞り込めた場合、あるいは絞り込めなくても追加する情報がなくなった場合（ステップＳ４１１−Ｎ）は処理を終了する。
【００２７】
次に、図４のステップＳ４０５で述べた欠陥種類判定処理の詳細について図５〜図７を用いて説明する。
図５は欠陥種類判定処理フローを示す図である。
まず、ステップＳ５０１では、被検査画像より、欠陥種類分類に用いる欠陥画像の特徴量を予め定められたｎ種類分抽出する。
次に、ステップＳ５０２では、予め定められた欠陥種類ごとの特徴空間との距離を算出する。ここで、欠陥種類ごとの特徴空間の例を図６を用いて説明する。ここでは説明を簡単にする為、特徴量は３種類として説明する。Ｘ１〜Ｘ３は特徴量１〜特徴量３を示す軸である。欠陥種類ごとに複数の教師データ（図６では、欠陥種類Ａの特徴空間６０１、欠陥種類Ｂの特徴空間６０２、欠陥種類Ｃの特徴空間６０３、欠陥種類Ｄの特徴空間６０４、欠陥種類Ｅの特徴空間６０５、欠陥種類Ｆの特徴空間６０６）を準備し、各データから特徴量１〜３を抽出する。そして欠陥種類ごとに教師データの特徴量１〜３の重心を算出し、各欠陥種類の特徴空間の基準値とする。そして被検査画像から特徴量１〜３を抽出して、特徴空間内に配置する。図６では、被検査画像の特徴量６００の位置である。そして、その被検査画像の特徴量６００と各欠陥種類の基準値との距離を算出する。ここで距離とは、特徴空間におけるユークリッド距離を欠陥種類ごとの教師データの分散で基準化したマハラノビス距離のことを示す。
【００２８】
次に、ステップＳ５０３では、各欠陥種類との距離と予め定められた閾値とを比較する。もし閾値以下の距離の欠陥種類があれば（ステップＳ５０３−Ｙ）、ステップＳ５０４に移る。閾値以下の距離の欠陥種類がなければ（ステップＳ５０３−Ｎ）、ステップＳ５０５に移る。
ステップＳ５０４で、閾値以下の距離の欠陥種類が予め定められた閾値であるＮ個より多ければ、ステップＳ５０５に移る。Ｎ個以下であればステップＳ５０６に移る。
ステップＳ５０５では、距離の短い順に上位Ｎ個の欠陥種類を選出する。このようにして欠陥種類候補をＮ個以下に絞り込む。
【００２９】
次に、ステップＳ５０６では、選出した欠陥種類間で互いに相関の弱い特徴量を選択する。
この時、図７に示すような表を用いて特徴量を選択する。図７は、全体でｍ種類ある欠陥種類（Ｇ１〜Ｇｍ）からＮ種類（本例ではＮ＝３）選出した時の、各欠陥種類間で相関の弱い特徴量（Ｘ１〜Ｘｎ）との関係を示す表である。ステップＳ５０５で絞り込んだ欠陥種類候補から図７の表を参照し、○印の付いた特徴量のみを選択する。
そして、ステップＳ５０７では、絞り込んだ欠陥種類候補に対して図７の表より選択した特徴量のみを用いて再度被検査画像の特徴量との距離を算出する。
そして、ステップＳ５０８では、再算出した距離から最も距離の短い欠陥種類を抽出する。距離計算の方法については、ステップＳ５０２と同様である。
このように、欠陥種類分類に有意な特徴量を絞り込んで分類できるようにしたことで、欠陥種類の誤分類を低減し、より精度の高い分類が可能となり、より確度の高い診断結果を得ることができるようになる。
【００３０】
なお、前記実施の形態においては、画像形成装置における故障診断に関する技術を示したが、その他の故障診断、特に半導体ウエハ又は液晶ガラス基板等の被検体の製造プロセスラインにおいて、被検体の表面検査により検出された欠陥の種別を判定する装置に適用することも可能である。
【００３１】
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納することも可能であり、その場合は、例えば以下の発明としても把握することができる。
コンピュータに
被検査対象から複数の特徴量を抽出する特徴量抽出機能と、
予め用意された複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出機能によって抽出した特徴量とを特徴空間内で比較して、被検査対象の欠陥種類候補を選出する欠陥種類候補選出機能と、
前記特徴量抽出機能によって抽出した特徴量のうち前記欠陥種類候補選出機能によって選出した欠陥種類候補間で互いに相関の弱い特徴量を分類パラメータとして選択する分類パラメータ選択機能と、
前記分類パラメータ選択機能によって選択した分類パラメータを用いて前記欠陥種類候補選出機能によって選出した欠陥種類候補を配置した特徴空間を生成する特徴空間生成機能と、
複数の欠陥種類に対する特徴量と前記特徴量抽出機能によって抽出した特徴量とを前記特徴空間生成機能によって生成された特徴空間内で比較して、欠陥種類を特定する欠陥種類特定機能
を実現させることを特徴とする欠陥分類プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００３２】
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去および書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、上記のプログラムまたはその一部は、上記記録媒体に記録して保存や流通等させることが可能である。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにはこれらの組合せ等の伝送媒体を用いて伝送することが可能であり、また、搬送波に乗せて搬送することも可能である。
さらに、上記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本実施の形態に係る画像形成装置を模式的に示すブロック図である。
【図２】故障診断モジュール内の一構成例を模式的に示すブロック図である。
【図３】画像欠陥検出モジュール内の一構成例を模式的に示すブロック図である。
【図４】故障診断システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図５】画像欠陥の欠陥種類判定処理手順を示すフローチャートである。
【図６】各欠陥種類の特徴空間の基準値と被検査画像の特徴量との距離を示す図である。
【図７】複数の欠陥種類と、その間で相関の弱い特徴量との関係を示す表である。
【符号の説明】
【００３４】
１…画像形成装置
１００…出力用紙
１０１…画像読取モジュール
１０２…プリントエンジンモジュール
１０３…センサモジュール
１０４…診断情報入力モジュール
１０５…故障診断モジュール
１０６…通信モジュール
１０７…バス
１１０…センタ
２０１…部品状態情報取得モジュール
２０２…履歴情報取得モジュール
２０３…環境情報取得モジュール
２０４…画像欠陥検出モジュール
２０５…特徴量抽出モジュール
２０６…追加操作情報取得モジュール
２０７…故障原因推定モジュール
２０８…診断結果通知モジュール
２０９…故障候補抽出モジュール
２１０…推論エンジン
３０１…欠陥種類候補選出モジュール
３０２…特徴空間
３０３…分類パラメータ選択モジュール
３０４…欠陥種類−特徴量表
３０５…特徴空間生成モジュール
３０６…欠陥種類特定モジュール
【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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