(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の故障タイプと各々の故障タイプと因果関係を有する観測情報との関係を確率的に表す第一の因果ネットワークと、
故障タイプ毎に故障タイプの観測情報と故障原因との関係を確率的に表す複数の第二の因果ネットワークと、
被診断システムから複数の観測情報を取得する観測情報取得手段と、
前記観測情報取得手段によって取得した観測情報と前記第一の因果ネットワークから故障タイプ候補の判定確率を算出する判定確率算出手段と、
前記観測情報取得手段によって取得した観測情報と前記第二の因果ネットワークから故障タイプ毎に故障原因候補の発生確率を算出する発生確率算出手段と、
前記判定確率算出手段によって算出した判定確率と前記発生確率算出手段によって算出した故障原因候補の発生確率とを故障タイプ毎に乗算する乗算手段と、
前記第二の因果ネットワーク間で共通の故障原因候補の前記乗算手段による乗算結果の総和を算出する総和算出手段と、
前記総和算出手段によって算出した総和が高い順に故障原因を通知する故障原因通知手段
を具備したことを特徴とする故障診断システム。
【請求項２】
前記被診断システムは画像形成装置であり、
前記被検査画像を出力した前記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、
前記故障原因通知手段は、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に応じて、故障原因を通知する
ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断システム。
【請求項３】
請求項１または２記載の故障診断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４】
コンピュータに、
複数の故障タイプと各々の故障タイプと因果関係を有する観測情報との関係を確率的に表す第一の因果ネットワーク機能と、
故障タイプ毎に故障タイプの観測情報と故障原因との関係を確率的に表す複数の第二の因果ネットワーク機能と、
被診断システムから複数の観測情報を取得する観測情報取得機能と、
前記観測情報取得機能によって取得した観測情報と前記第一の因果ネットワーク機能から故障タイプ候補の判定確率を算出する判定確率算出機能と、
前記観測情報取得機能によって取得した観測情報と前記第二の因果ネットワーク機能から故障タイプ毎に故障原因候補の発生確率を算出する発生確率算出機能と、
前記判定確率算出機能によって算出した判定確率と前記発生確率算出機能によって算出した故障原因候補の発生確率とを故障タイプ毎に乗算する乗算機能と、
前記第二の因果ネットワーク間で共通の故障原因候補の前記乗算機能による乗算結果の総和を算出する総和算出機能と、
前記総和算出機能によって算出した総和が高い順に故障原因を通知する故障原因通知機能
を実現させることを特徴とする故障診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、故障診断システム、画像形成装置および故障診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より複写機やプリンタ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。
【０００３】
この課題に対し、規則に基づくシステム（ルール型システム）を利用して自動診断を行う仕組みが考えられており、その一例としてベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を利用した故障診断システムがある。ベイジアンネットワークは直接観測できない箇所の故障確率を、観測できる箇所のデータから確率推論により推定可能であるという利点があるが、複雑なシステムに適用した場合、ネットワークを構成する変数（ノード）の数が増大して因果関係が多岐にわたり、診断精度の低下を招くという問題があった。そこで、診断精度の向上を図るために、ネットワークで構成される診断モデルを故障タイプ別に構築し、観測データからクラスタリングなどの統計処理によりまず故障タイプを判定し、そして判定された故障タイプに対応する診断モデルを用いて故障診断を行う。このように全体モデルを分割してある特定の問題領域に絞り込むことで診断精度の向上を図ることができる。このような構成を利用した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。
【０００４】
また、例えば特許文献２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技術が記載されている。
【０００５】
ここで、イメージ品質欠陥の識別を診断システムで行う方法として、例えば、特許文献３に記載の技術がある。本公報によれば、ベイジアンネットワークで構成されるサブモデルと、サブモデルを識別するスーパーモデルからなり、ユーザからの第１情報を用いてスーパーモデル内でサブモデルを識別し、識別されたサブモデルは診断情報を用いて根底課題への解決策を識別する方法が紹介されている。
【０００６】
しかし、前記公報に記載の技術では、イメージ欠陥の識別に必要な観測データが充分に取得できなかった場合、イメージ欠陥の識別を誤判定する可能性があり、誤判定されたイメージ欠陥に対する診断モデルを用いると、本来の故障原因とは全く異なった診断結果となる可能性があり、診断精度の低下を招くという問題があった。
【０００７】
このような問題に対しては、例えば、特許文献４に記載の技術を応用することにより、より精度の良い診断を行うことができる。その特許文献４によれば、検査装置の検査結果データの特徴抽出、特徴量から不良キーワードの推論を行い、特徴量と不良キーワードにより過去事例データベースから過去事例情報を検索、取得し、不良解析実験方法、原因対策方法を特定する。不良キーワードならびに検索された過去事例情報は、その正確性の確率順にグラフ並びに表として出力される。これにより不良解析、原因究明、原因対策を効率的に行えるとしている。
【０００８】
しかしながら、特許文献４に記載の技術では、不良キーワード推論時に閾値でキーワードの絞込みを行っており、複数のキーワードの確率が近い値となった場合に、本来の故障原因に関連するキーワードが外される可能性がある。また、故障原因が複数の不良キーワードに関わる場合、閾値で不良キーワードの絞込みを行うことにより、閾値から外れたキーワードに関わる故障原因情報を診断結果に反映させることが出来ず、診断精度の低下を招く可能性がある。従って、この技術を特許文献１記載の技術に応用しても、診断精度の低下を招く恐れがある。
本発明では、このような問題に鑑みてなされたものであり、より精度の良い診断結果を得ることができる診断システムを提供することを目的としている。
【特許文献１】特開２００１−０７５８０８号公報
【特許文献２】特開２００１−２４５０９１号公報
【特許文献３】特開２００３−０５０９８８号公報
【特許文献４】特開平１０−２０９２３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
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、故障タイプの判定に必要な観測データが充分に取得できず、誤判定が発生しそうな場合でも、診断モデルを一意に決定せずに複数の診断モデルからの診断結果を反映し、総合的に故障原因を判定できるようにした故障診断システム、画像形成装置および故障診断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】
【００１０】
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］  複数の故障タイプと各々の故障タイプと因果関係を有する観測情報との関係を確率的に表す第一の因果ネットワークと、
故障タイプ毎に故障タイプの観測情報と故障原因との関係を確率的に表す複数の第二の因果ネットワークと、
被診断システムから複数の観測情報を取得する観測情報取得手段と、
前記観測情報取得手段によって取得した観測情報と前記第一の因果ネットワークから故障タイプ候補の判定確率を算出する判定確率算出手段と、
前記観測情報取得手段によって取得した観測情報と前記第二の因果ネットワークから故障タイプ毎に故障原因候補の発生確率を算出する発生確率算出手段と、
前記判定確率算出手段によって算出した判定確率と前記発生確率算出手段によって算出した故障原因候補の発生確率とを故障タイプ毎に乗算する乗算手段と、
前記第二の因果ネットワーク間で共通の故障原因候補の前記乗算手段による乗算結果の総和を算出する総和算出手段と、
前記総和算出手段によって算出した総和が高い順に故障原因を通知する故障原因通知手段
を具備したことを特徴とする故障診断システム。
【００１１】
［２］  前記被診断システムは画像形成装置であり、
前記被検査画像を出力した前記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、
前記故障原因通知手段は、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に応じて、故障原因を通知する
ことを特徴とする［１］記載の故障診断システム。
【００１２】
［３］       
［１］または［２］記載の故障診断システムを搭載したことを特徴とする画像形成装置。
【００１３】
［４］  コンピュータに、
複数の故障タイプと各々の故障タイプと因果関係を有する観測情報との関係を確率的に表す第一の因果ネットワーク機能と、
故障タイプ毎に故障タイプの観測情報と故障原因との関係を確率的に表す複数の第二の因果ネットワーク機能と、
被診断システムから複数の観測情報を取得する観測情報取得機能と、
前記観測情報取得機能によって取得した観測情報と前記第一の因果ネットワーク機能から故障タイプ候補の判定確率を算出する判定確率算出機能と、
前記観測情報取得機能によって取得した観測情報と前記第二の因果ネットワーク機能から故障タイプ毎に故障原因候補の発生確率を算出する発生確率算出機能と、
前記判定確率算出機能によって算出した判定確率と前記発生確率算出機能によって算出した故障原因候補の発生確率とを故障タイプ毎に乗算する乗算機能と、
前記第二の因果ネットワーク間で共通の故障原因候補の前記乗算機能による乗算結果の総和を算出する総和算出機能と、
前記総和算出機能によって算出した総和が高い順に故障原因を通知する故障原因通知機能
を実現させることを特徴とする故障診断プログラム。
【発明の効果】
【００１６】
本発明にかかる故障診断システム、画像形成装置および故障診断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、故障タイプの判定に必要な観測データが充分に取得できず、誤判定が発生しそうな場合でも、診断モデルを一意に決定せずに複数の診断モデルからの診断結果を反映し、総合的に故障原因を判定できるようになる。その結果、より精度の良い診断を行うことができるようになる。
【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、欠陥種類の判定精度を確率的に示し、複数の診断モデルでの判定精度を反映させた故障確率を算出して複数の診断モデル間で共通する故障原因の確率を統合して、全体で確率の高い順に結果を出力するようにしたものである。故障タイプの判定に必要な観測データが充分に取得できず、誤判定が発生した場合でも、診断モデルを一意に決定せずに複数の診断モデルからの診断結果を反映し、総合的に故障原因を判定できるようになる。その結果、より精度の良い診断を行うことができるようになる。
【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。
画像欠陥種別判定情報抽出モジュール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して欠陥種別の判定に必要な情報を抽出する。
特徴量抽出モジュール２０５は、この画像欠陥種別判定情報抽出モジュール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。
故障確率推論モジュール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、画像欠陥種別判定情報抽出モジュール２０４、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、画像欠陥種別判定情報抽出モジュール２０４、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、故障確率推論モジュール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、さらに故障確率推論モジュール２０７内の一構成例を模式的に示すブロック図である。故障確率推論モジュール２０７は、判定確率算出モジュール３０２、第１のベイジアンネットワーク３０３、発生確率算出モジュール３０４、第２のベイジアンネットワーク３０５、乗算モジュール３０６、総和算出モジュール３０７を有している。
観測情報取得モジュール３０１は、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、画像欠陥種別判定情報抽出モジュール２０４、特徴量抽出モジュール２０５のいずれかまたはこれらの組み合わせに該当する。つまり、被診断システムである画像形成装置１から複数の観測情報を取得する。
第１のベイジアンネットワーク３０３は、ハードディスク等の記憶装置に記憶されており、複数の故障タイプと各々の故障タイプと因果関係を有する観測情報との関係を確率的に表す第一のベイジアンネットワークである。
判定確率算出モジュール３０２は、観測情報取得モジュール３０１によって取得した観測情報と第１のベイジアンネットワーク３０３から故障タイプ候補の判定確率を算出する。
第２のベイジアンネットワーク３０５は、ハードディスク等の記憶装置に記憶されており、故障タイプ毎に故障タイプの観測情報と故障原因との関係を確率的に表す複数の第二のベイジアンネットワークである。
発生確率算出モジュール３０４は、観測情報取得モジュール３０１によって取得した観測情報と第２のベイジアンネットワーク３０５から故障タイプ毎に故障原因候補の発生確率を算出する。
乗算モジュール３０６は、判定確率算出モジュール３０２によって算出した判定確率と発生確率算出モジュール３０４によって算出した故障原因候補の発生確率とを乗算する。
総和算出モジュール３０７は、第２のベイジアンネットワーク３０５間で共通の故障原因候補の乗算モジュール３０６による乗算結果の総和を算出する。
前述の診断結果通知モジュール２０８は、総和算出モジュール３０７によって算出した総和が高い順に故障原因を通知する。
【００２３】
図４に画像欠陥系の故障診断を行う場合のベイジアンネットワークの構成例を観念的に示す。図示するように、このベイジアンネットワークは、画像欠陥を引き起こす原因を表す故障原因ノードＮＤ０と、画像形成装置１を構成する部材（コンポーネント）の状態情報を表すコンポーネント状態ノードＮＤ１と、画像形成装置１の履歴情報を表す履歴情報ノードＮＤ２と、画像形成装置１が設置されている周辺環境情報を表す環境情報ノードＮＤ３と、画質欠陥の状態情報を表す観測状態ノードＮＤ４と、ユーザ操作によって得られる追試結果情報を表すユーザ操作ノードＮＤ５、欠陥種類ノードＮＤ６とを含んで構成されている。
【００２４】
故障原因ノードＮＤ０は、画像欠陥を引き起こす原因を表すノードであり、この部分の確率を計算して、故障か否かの判断を行う。各ノード内には、因果関係の強さを表す確率データをまとめた確率表が格納されている。この確率データの初期値は、過去の故障発生時のデータや部品のＭＴＢＦ（Ｍｅａｎ  Ｔｉｍｅ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｆａｉｌｕｒｅｓ、平均故障間隔時間）を用いて決定することができる。
コンポーネント状態ノードＮＤ１は、コンポーネントの状態を表すノードであり、コンポーネントの状態を観測するセンサモジュール１０３から取得される情報である。このような情報としてコンポーネントの温度、印加電圧、バッチ濃度、色材（例えばトナー）残量などの情報がある。
【００２５】
履歴情報ノードＮＤ２は、画像形成装置１の使用状況を表すものであり、例えばコンポーネントごとの過去のプリント枚数の履歴等である。このプリント枚数はコンポーネントの磨耗や劣化などコンポーネントの状態に直接影響を与えるものである。
環境情報ノードＮＤ３は、コンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件で、温度と湿度等がこれに相当する。温度や湿度は、各コンポーネントの画像形成条件や動作条件に影響を与える。
【００２６】
観測状態ノードＮＤ４は、出力画像に発生した欠陥の観測状態を表すもので、ユーザにより観測されて入力される情報である。例えば、結果の形状、大きさ、濃度、輪郭、向き、位置、周期性、発生領域などの情報がある。
ユーザ操作ノードＮＤ５は、画像形成装置１に対して動作条件を変更して同様の処理をさせるための情報であり、変更後の動作条件の情報も含まれる。
欠陥種類ノードＮＤ６は、画像欠陥の種類を表すもので、線、点、白抜け、濃度ムラなどの情報がある。まず、発生した画像欠陥の種類を判別してこのノードの状態を確定させてから、他のノード（ＮＤ１〜ＮＤ５）の情報を適宜入力して診断を行い、故障原因を推定する。
【００２７】
これらの各ノードは、“原因”→“結果”の関係になるように結線される。つまり、故障原因ノードＮＤ０→観測状態ノードＮＤ４、故障原因ノードＮＤ０→欠陥種類ノードＮＤ６、故障原因ノードＮＤ０→ユーザ操作ノードＮＤ５、履歴情報ノードＮＤ２→故障原因ノードＮＤ０、コンポーネント状態ノードＮＤ１→故障原因ノードＮＤ０、環境情報ノードＮＤ３→故障原因ノードＮＤ０と結線されている。
たとえば、“故障原因ノードＮＤ０”と“観測状態ノードＮＤ４”の関係は“原因”が元で“観測状態（濃度が薄い、筋状・帯状、など）”が表れるという関係になる。一方、“履歴情報ノードＮＤ２”と“故障原因ノードＮＤ０”の関係は“履歴情報に基づく状態（コピー枚数が多い、稼動年数が長いなど）”が元で“原因（部品劣化など）”が発生するという関係が成り立つ。
【００２８】
図５は、故障診断システムにおける故障診断モデルの具体的な事例を示すものであり、面像欠陥による故障診断の構成例の中で黒線発生時のベイジアンネットワークを表している。図４と同様に、ノード間は、“原因”→“結果”の関係になるように結線される。例えば、“ドラムの傷Ｃ３”と“線幅情報”の関係は、“ドラムの傷Ｃ３”が原因で細い線が発生するといった“線幅情報”が現れるという関係になる。一方、“フィード数履歴情報”と“フューザ”との関係は、“フィード数”に基づく状態（フィード数が何枚以上）が原因で“フューザ”の劣化による黒線発生の可能性が高くなるという関係が成り立つ。
同様に、図６は、面像欠陥である点の発生時のベイジアンネットワークを表している。例えば、“プラテンの汚れ”が原因で、“画像入力（スキャナ）系”による点が発生するという関係を表している。また、図７は、面像欠陥である地汚れ発生時のベイジアンネットワークを表している。例えば、“ヒートロールの汚れ”が原因でヒートロールの外周に相当する周期を持った地汚れが発生するという関係を表している。
【００２９】
各ノードの確率データの初期値は、たとえば過去のデータを元に決定する。その後、部品の交換頻度や不具合発生頻度など、市場トラブルの統計データを元に定期的に各ノードの確率を更新するようにしてもよい。また、図５、図６、図７中の“線幅情報”、“周期性情報”、“発生箇所情報”といった画像欠陥の特徴を表すノードは、図２の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によって得られた特徴量に基づいて状態が決定される。
【００３０】
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８に示すフローチャートを用いて説明する。
まず、ステップＳ８０１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（出力用紙１００）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に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より取得して故障確率推論モジュール２０７に入力する。
ステップＳ８０２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が排出されると、ユーザは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、画像読取モジュール１０１は出力画像を読み取る。
【００３１】
次に、ステップＳ８０３では、故障診断モジュール１０５に含まれる画像欠陥種別判定情報抽出モジュール２０４にて読取画像と予め画像形成装置１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。
ステップＳ８０４では、ステップＳ８０３の処理により欠陥が検出されなかった場合(ステップＳ８０４−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Ｓ８０４−Ｙ）は、ステップＳ８０５へと進む。
【００３２】
ステップＳ８０５では、画像欠陥種別判定情報抽出モジュール２０４にて欠陥種別判定に必要な特徴量を抽出する。
次に、ステップＳ８０６では、特徴量抽出モジュール２０５は各欠陥種類の診断モデルで診断に必要な欠陥の特徴量をそれぞれ抽出する。
さらに、ステップＳ８０７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。
【００３３】
ステップＳ８０８では、故障確率推論モジュール２０７は、画像欠陥種別判定情報抽出モジュール２０４、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、推論エンジン２１０を用いて各故障原因の発生確率を算出する。ステップＳ８０８の処理の詳細については後述する。
ステップＳ８０９では、故障候補抽出モジュール２０９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。
【００３４】
そして、ステップＳ８１０では、抽出された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。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Ｓ８１１−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Ｓ８１１−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。
【００３５】
そして、ステップＳ８１２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Ｓ８１１−Ｎ）は処理を終了する。
【００３６】
次にステップＳ８０８で述べた故障原因の発生確率算出処理の詳細について図９〜図１１を用いて説明する。図９は、故障原因の発生確率算出処理フローを示す図である。
ステップＳ９０１では、故障確率推論モジュール２０７は、まず画像欠陥種別判定情報抽出モジュール２０４より受け取った特徴量から各欠陥種類の発生確率（故障タイプ候補の判定確率）を算出する。この時、各欠陥種類の発生確率を算出する手段としては、図１０に示すようなｎ種類の各欠陥種類とｍ種類の各種特徴量との因果関係により構築されたベイジアンネットワークによる欠陥種類判定モデルを用いる。この欠陥種類判定モデルの特徴Ｆｉ（ｉ＝１〜ｍ）ノードに対して、画像欠陥種別判定情報抽出モジュール２０４より受け取った特徴量を基に証拠情報を与えて各欠陥種類の発生確率Ｐ（Ｍｉ）（ｉ＝１〜ｎ）を算出する。その他の手段としてはニューラルネットワークで構成されたモデルを用いてもよい。
【００３７】
次に、ステップＳ９０２では、特徴量抽出モジュール２０５、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より受け取ったデータを用いて、総計ｌ（エル）種類の故障原因に対し、欠陥種類別の診断モデルにそれぞれ含まれている故障原因の発生確率Ｐ（Ｃｊ）（ｊ＝１〜ｌ（エル））（故障原因候補の発生確率）を算出する。図１１に、図５、図６、図７の各欠陥種類の診断モデルに対応付けした故障原因発生確率算出例を表す表を示す。図１１に示すように、まず各診断モデルが有する故障原因の発生確率をそれぞれ算出する。
次に、ステップＳ９０３では、各欠陥種類の発生確率と欠陥種類別の診断モデルごとに算出した故障原因確率とを乗算する。
そして、ステップＳ９０４では、図１１に示すように、欠陥種類毎の診断モデル間で共通する故障原因ごとにステップＳ９０３で算出した確率の乗算値の総和ΣＰ（Ｍｉ）・Ｐ（Ｃｉｊ）を算出する。なお、図１１の表において空欄のセルは対応する故障原因の診断モデルを有していないことを表すので、その部分の確率は０％である。このようにして算出した結果に基づいてステップＳ８０９で確率値の総和の大きい順に故障原因をユーザに通知する。
このように診断モデルを一意に決定せずに複数の診断モデルからの診断結果を反映し、総合的に故障原因を判定できるので、より精度の良い診断を行うことができるようになる。
【００３８】
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、その他の故障診断等、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。
【００３９】
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、
複数の故障タイプと各々の故障タイプと因果関係を有する観測情報との関係を確率的に表す第一の因果ネットワーク機能と、
故障タイプ毎に故障タイプの観測情報と故障原因との関係を確率的に表す複数の第二の因果ネットワーク機能と、
被診断システムから複数の観測情報を取得する観測情報取得機能と、
前記観測情報取得機能によって取得した観測情報と前記第一の因果ネットワーク機能から故障タイプ候補の判定確率を算出する判定確率算出機能と、
前記観測情報取得機能によって取得した観測情報と前記第二の因果ネットワーク機能から故障タイプ毎に故障原因候補の発生確率を算出する発生確率算出機能と、
前記判定確率算出機能によって算出した判定確率と前記発生確率算出機能によって算出した故障原因候補の発生確率とを乗算する乗算機能と、
前記第二の因果ネットワーク間で共通の故障原因候補の前記乗算機能による乗算結果の総和を算出する総和算出機能と、
前記総和算出機能によって算出した総和が高い順に故障原因を通知する故障原因通知機能
を実現させることを特徴とする故障診断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。
【００４０】
「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】
【００４１】
【図１】本実施の形態に係る画像形成装置例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】主に故障確率推論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】画像欠陥系の故障診断を行う場合のベイジアンネットワークの構成例である。
【図５】画像欠陥による故障診断の構成例の中で黒線発生時のベイジアンネットワークの構成例である。
【図６】画像欠陥による故障診断の構成例の中で点発生時のベイジアンネットワークの構成例である。
【図７】画像欠陥による故障診断の構成例の中で地汚れ発生時のベイジアンネットワークの構成例である。
【図８】故障診断システムの処理手順例を示すフローチャートである。
【図９】画像欠陥の故障原因発生確率算出処理手順例を示すフローチャートである。
【図１０】欠陥種類の判定確率を算出するためのベイジアンネットワークの構成例である。
【図１１】各故障原因の発生確率算出手順の例を説明する表である。
【符号の説明】
【００４２】
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…画像欠陥種別判定情報抽出モジュール
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…故障確率推論モジュール
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…観測情報取得モジュール
３０２…判定確率算出モジュール
３０３…第１のベイジアンネットワーク
３０４…発生確率算出モジュール
３０５…第２のベイジアンネットワーク
３０６…乗算モジュール
３０７…総和算出モジュール
３０８…診断結果通知モジュール
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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