(57)【要約】      （修正有）【課題】印刷環境において、統計的品質管理（ＳＰＣ）センサのデータが誤って入力された場合のエラー補正システムに関するもので、安定したフィードバック制御をすることを目的とする。【解決手段】印刷環境において、制御センサの誤った読みを処理する統計的品質管理（ＳＰＣ）を実装する方法および装置を提供する。制御センサデータに基づくフィードバック制御を備えたシステムにおいて、システムはＳＰＣを利用して誤った読みを特定し、適用可能なフィードバックループ中でかかる誤った読みが使用されないようにする。これにより誤った読みに対する不要な反応が回避される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷エンジンがセンサの誤データを処理する統計的品質管理方法であって、
前記印刷エンジン内部の品質管理センサが読み取ったデータを受信するステップであって、前記データは前記印刷エンジンを制御するフィードバックパスにも送信されるステップと、
前記データのサブグループを特定するステップと、
前記サブグループの各々の範囲を求めるステップと、
前記求めた範囲に基づいて平均範囲を計算するステップと、
前記平均範囲に基づいてプロセスの自然変動を推定するステップと、
前記プロセスの自然変動に基づいて管理限界を計算するステップと、
前記管理限界と選択したサブグループ範囲とを比較するステップと、
前記管理限界を越えたデータを誤データとして特定するステップと、
前記誤データを前記フィードバックパスから除外するステップとを含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記サブグループを特定するステップは、特定数のデータポイントからなるサブグループを特定するステップを含む方法。
【請求項３】
印刷エンジン用の統計的品質管理システムであって、
印刷エンジン内部の品質管理センサが読み取ったデータを受信する手段であって、前記データは前記印刷エンジンを制御するフィードバックパスにも送信される手段と、
前記データのサブグループを特定する手段と、
前記サブグループの各々の範囲を求める手段と、
前記求めた範囲に基づいて平均範囲を計算する手段と、
前記平均範囲に基づいてプロセスの自然変動を推定する手段と、
前記プロセスの自然変動に基づいて管理限界を計算する手段と、
前記管理限界と選択したサブグループ範囲とを比較する手段と、
前記管理限界を越えたデータを誤データとして特定する手段と、
前記誤データを前記フィードバックパスから除外する手段とを含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の以下の実施形態は、印刷環境において統計的品質管理（ＳＰＣ）を実装する方法およびシステムに関する。本実施形態は、特に印刷エンジンに適用され、この場合について以下に説明を行う。ただし、本実施形態は、他の同様の応用にも適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
従来のより高度な印刷工程は、多様なタスクを行う品質管理センサを一般的には備えている。例えば、一般的に品質管理センサは、プリンタの印刷エンジン内部に設置され、印刷した色の検出を行う。印刷システムは、センサからのデータを用いて印刷エンジンを調整し、印刷した色のエラーまたは不要な変化に対処する。これにより、印刷工程の品質を向上させる有用なフィードバックシステムが得られる。なお、背景技術に係る複写装置としては、次の特許文献１に記載されているものがある。
【０００３】
【特許文献１】米国特許第５，０５３，８１５号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、この品質管理センサのデータが誤っていて、測定した属性を正しく表していない場合がある。これは、読みの誤りなどの多数の理由で発生しうる。もし品質管理センサの誤った読みが誤りと識別されなければ、この間違った読みに応じてアクチュエータが調整される。これは不要な色の不安定さを生じ、ひいては顧客の満足度を損なう。
【０００５】
例えば、トーン再現曲線センサにおける周期的な「スパイク」は、印刷工程中にカラーシフトを生じうる。この「スパイク」は、印刷される色の実際の問題とは異なり、単に電気的ノイズ等の一時的なシステム上の問題によって生じうる。この不用なカラーシフトにより、完全に間違った印刷物が作成される場合が多い。当然ながら、このような間違った印刷により、品質管理センサの読みの結果として、さらなる不要なカラーシフトを生じる。必要な場合にのみ、つまり実際に不用な色の変化がある場合にのみシステム中でエラー補正が行われ、センサの読みの誤りの場合は行われないのが望ましい。
【０００６】
さらに、産業上の多くの応用では、プロセス能力を判定する上で、リアルタイムＳＰＣ（統計的品質管理）という概念が非常に有効である。これは分析中のプロセスが安定かどうかを判定し、安定ならば、プロセスの平均と分散を求める。プロセスが安定性に欠ける場合も、一般的には検出される。安定性の欠如は問題が存在することを示唆し、根本原因を探るプロセスの開始を可能にする。プロセスが安定でも、プロセスの平均および分散の推定値がやはり問題を示す場合があれば、根本原因の追究とその排除を開始するか、またはプロセスの平均および分散の推定値がシステムの限度を示す場合は、システム自体の設計しなおすことできる。
【０００７】
リアルタイムＳＰＣは、製造工程の診断、デバッグおよび／またはプロセス改善のいかなるシステムにおいても強力な柱となりうる。しかし、ＳＰＣは問題の存在は特定できるが、問題の根本原因の特定には限界がある。これを行うにはシステムにより多くの情報が必要とされる。例えば、印刷環境では、センサ信号の周波数ドメイン特性の分析によって、挙動の差し迫った故障を示す場合がある。一般的には、この種の情報は、根本原因の特定のため、従来の統計的品質管理（ＳＰＣ）技術の補足に用いられる。
【０００８】
米国特許第５，０５３，８１５号は、リアルタイムの統計的品質管理を行う複写装置に関する。ただしこの特許は、比較を行って管理限界の基準値を事前に求めるという概念を教示するもので、プロセスが安定制御されているかどうかを示すリアルタイムのデータストリームを求め、制御下のプロセスの平均と変動の程度を求めるものではない。さらにこの特許は、センサの誤った読みに対処する技術は開示していない。もちろん、開示されたプロセスに誤ったセンサの読みを単純に用いて、故障発生前の問題の前兆を推測できると考えられる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一実施形態の一つの態様によれば、方法は、印刷エンジン内部の品質管理センサが読み取ったデータを受信するステップと、データのサブグループを特定するステップと、各サブグループの範囲を求めるステップと、求めた範囲に基づいて平均範囲を計算するステップと、平均範囲に基づいてプロセスの自然変動を推定するステップと、プロセスの自然変動に基づいて管理限界を計算するステップと、選択したサブグループの範囲と管理限界とを比較する（プロセスが制御下にあるかどうかを判定する）ステップと、管理限界を超えたデータを誤データとして特定するステップと、誤データをフィードバックパスから除外するステップとを含む。
【００１０】
本発明の一実施形態の他の態様によれば、サブグループを特定するステップは、固定数のデータポイントからなるサブグループを特定するステップを含む。
【００１１】
また、本発明は、印刷エンジン用の統計的品質管理システムであって、印刷エンジン内部の品質管理センサが読み取ったデータを受信する手段であって、前記データは前記印刷エンジンを制御するフィードバックパスにも送信される手段と、前記データのサブグループを特定する手段と、前記サブグループの各々の範囲を求める手段と、前記求めた範囲に基づいて平均範囲を計算する手段と、前記平均範囲に基づいてプロセスの自然変動を推定する手段と、前記プロセスの自然変動に基づいて管理限界を計算する手段と、前記管理限界と選択したサブグループ範囲とを比較する手段と、前記管理限界を越えたデータを誤データとして特定する手段と、前記誤データを前記フィードバックパスから除外する手段とを含むことを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本実施形態では自動ＳＰＣを用いるが、本実施形態は、印刷エンジンによる製造システム中にＳＰＣを適用して、診断、修理、およびプロセス改善の戦略の基礎となるアプローチを確立することによって、有用性を高めている。印刷エンジンのプロセスに適用されるＳＰＣと呼ばれるこの技術本体は、公知の技術より有利な効果をもつことが立証されている。当該技術の実施形態の一例を以下に説明するが、印刷環境は異なる場合があり、印刷工程の実行に用いられるシステムは当業者には周知のものである。従って本明細書では、印刷エンジンとその関連システムのみの説明を行って本実施形態を説明する。当然ながら、ここで説明する各実施形態は多様な当該環境に広く適用できる。さらに、ここで説明する印刷エンジンは、ゼログラフィ印刷エンジン等の多様な構成のものが考えられる。
【００１３】
図１には、センサの読みシーケンスの一例（マゼンタの中間パッチの部分領域カバレッジに関連したセンサの読みを意味する「ＭミッドＥＴＡＣリード（ＦＡＣ）」と記載）と、時間（サンプルインスタントの一例として１０秒まで）とのグラフ１０を示す。グラフにしたデータは、分析用に色の検出を行う品質管理センサからのセンサの読みを示すが、本実施形態では他の種類のセンサを使用してもよい。図示するように、すべてのデータポイント１２は０．４〜０．６の範囲に入る。しかしデータポイント１４は、近隣のデータポイントより大幅に高い約１の大きさをもつことを示している。データポイント１４は上述した「スパイク」を表し、おそらく誤ったセンサの読みから生じたものである。センサの読みは、電気的ノイズまたは接地の問題等の色の変動とは無関係のシステム上の問題を表していると考えられる。図１にはまた、データポイントのサブグループ群を示す。これらサブグループは、以下に説明するがデータ分析に有用な範囲値の計算に使用される。図示するように、サブグループ１６は第１範囲の値に関係し、サブグループ１８は第２範囲の値に関係し、サブグループ２０は第３範囲の値に関係し、サブグループ２２は第４範囲の値に関係し、サブグループ２４は第５範囲の値に関係し、サブグループ２６は第６範囲の値に関係し、サブグループ２８は第７範囲の値に関係し、サブグループ３０は第８範囲の値に関係し、サブグループ３２は第９範囲の値に関係する。
【００１４】
図２は、図１のデータポイント１４等のデータの外れ値（アウトライアー）を特定し、外れ値または誤データがそれ以上発生しないと確定するまで開ループ態様で動作するオンラインＳＰＣルーチン２００を示すフローチャートである。当然、システムが開ループ態様で動作すれば、システムに対して誤データポイント１４のフィードバックはない。図３のところで説明するが、確かに誤データは本質的には本実施形態に従う印刷エンジンにフィードバックされないようになっている。この結果、誤った読みに基づく不用なカラーシフトを回避できる。
【００１５】
データポイントは、そのサブグループの平均範囲として時系列的に採取される。サブグループのサイズ２または３を指定することができる。例えば、サイズ３のサブグループは、〔Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３〕，〔Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４〕，〔Ｘ３，Ｘ４，Ｘ５〕等の読みのセットから構成されうる。本実施形態に従い、各サブグループの範囲が計算される（２０２）。範囲は、好適にはサブグループ中のセンサの最大の読みから最低の読みを引いたものとして定義される。その後、計算した範囲を、一次ローパスフィルタにかけるか、または移動平均フィルタにかけて、平均範囲Ｒのバーの推定値を得る（２０４）。この平均化のフィルタリング効果は、忘れ因子（ｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）の使用とみなすこともでき、これによりかなり過去の範囲は現在の外れ値のしきい値にはあまり影響しないようにすることで、システムに適用可能なしきい値を提供できる。フィルタリングの程度は、１つの値で指定できる。さらに、プロセスの変動は時間とともに変化すると仮定する（プロセスは短期には統計的品質管理されているが、長期にはドリフトが生じる）。漸次的なドリフトの可能性に対処するため、移動平均フィルタによって範囲のシーケンスを処理してもよい。
【００１６】
その後、フィルタした範囲をスケーリングして３シグマ管理上下限値を推定する（２０６）。その後、プロセスの自然限界、例えば±３標準偏差単位を、フィルタした範囲から計算する。ここで、周知の関係を利用すれば、サブグループのサイズと平均範囲およびグランドアベレージから、プロセスの自然限界を知ることが可能である。このような関係は、使用の容易さから、通常は表形式で表されている。
【００１７】
次に、選択したサブグループの範囲を管理限界と比較する（２０８）。サブグループの各範囲とプロセスの自然限界はリアルタイムで更新される。特に、プロセスの限界はプロセスの結果であり事前に特定した入力値ではないので、不定である。選択したサブグループ範囲がプロセス限界を超えていれば、そのサブグループ範囲はプロセス中の何らかの問題の結果であるとみなされ、外れ値または誤データとして分類される。外れ値とわかれば、本実施形態では無視され、フィードバック制御システムには送られない（２１０）。外れ値はフィードバック目的では無視されるが、外れ値の存在は記録され、設計またはサービス部門に通信される。読みを無視する一方で発生数のカウントを行うのは、代表値ではない外れ値に応答するか、または追加サンプル間隔の間に開ループにすることとの妥協策である。
【００１８】
好適には、プロセスの統計的特徴に基づいて診断プロセスが実行される。その後、この情報は設計またはサービスエンジニアがシステムの自然変動レベルを理解するのに使用される。システムの変動と仕様の限界を認知することによって、システム能力の多数の指標のうち任意の指標を計算して、自動的にエンジニアリング部門へ送ることができる。一般的な指数は能力比Ｃｐ＝（仕様上限値−仕様下限値）／（６＊標準偏差推定値）である。プロセスの平均が中心にあれば、Ｃｐ＞１ならばシステムは６シグマ性能をもつ。もしＣＰ＜１ならば、システムには６シグマ性能はない。
【００１９】
本実施形態は、プロセスの変動をモニタするために標準ＩＭＲ（個々の移動範囲）表を適用するというユニークな方法を説明している。どのＳＰＣルーチンにおいてもそうであるように、フィルタプロセスは、サブグループサイズの特定が必要である（例えば、本実施例ではサブグループのサイズを値３に設定している）。サブグループのサイズを２より大きく設定すると、継続して誤データを取得する可能性がある。より大きなサイズだが３シグマ管理上限値よりは小さいサブグループのサイズを用いると、アルゴリズムは保守的な態様で読み取りを行う。色の安定性が重要な場合は、実際の発生事項を見落とすよりも、より確実に誤動作を回避する（例えば、単純に短期間の間、開ループにする等）ほうがよい。
【００２０】
次に図３を参照して、本実施形態の一実施例を説明する。当然ながら、本明細書中の教示は多様な環境において多様な方法で実施できる。ただしいずれの実施例においても、誤りの可能性があるセンサの読みを検出し、（当面の間）そのような読みを無視して、システムの通常処理を妨害しないようにする特徴をもつのが好適である。
【００２１】
図３には印刷システム１００を示す。図示するシステム１００は代表的なものであり、実施に際しては、ここでは図示や説明の必要のない周知の他の各種構成要素を含む。ただし、基本的な印刷システム１００は、画像処理装置２００等と印刷エンジンシステム３００とを含む。あるページまたはページデータ１０２がシステムに入力され、最終的に画像処理装置２００によって処理される。その後、画像は、図４のところで詳述する印刷エンジンシステム３００に送られる。印刷工程の最終結果は印刷済みページ１０４である。
【００２２】
印刷システム１００は、好適にはプリンタであるが、コピー機、ファックス等の他の画像レンダリング装置として構成してもよい。当然ながら、いくつかの実施形態ではシステム中にスキャナの設置が必要な場合もある。画像処理装置２００および印刷エンジン３００は、印刷ならびに本実施形態の方法および装置を実装するのに適切なソフトウェアとハードウェアを含む。これら各装置はやはり、本実施形態の説明を一読し理解すれば当業者には明白である多様な形式のものとして構成できる。例えば、システム１００中に記憶装置を用いて、本実施形態を実装するコードを保存することもできる。
【００２３】
図４に示すように、印刷エンジンシステム３００は、内部にセンサ３０４を配置した印刷エンジン３０２を含む。印刷エンジンは、パス３０６および３０８を有するフィードバックループを含み、これらのパスはセンサ３０４から比較装置３１８または比較装置３２０を介して印刷エンジン３０２へ戻る。比較装置３１８または比較装置３２０では、ターゲットとラベル付けされた入力信号とが比較される。当然ながら、印刷エンジンに関連付けられたフィードバックループは周知のものであり、他の目的にも使用できる。例えば、フィードバックループは、カラーセンサが読取ったデータを印刷エンジンにフィードバックするのに使用される。これにより、印刷エンジン内部の静電界を変更できる。これはもちろん、その後に印刷される各ページに影響を及ぼす。パス３０６はフィルタ３１０と制御装置３１２とを含む。同様に、パス３０８はフィルタ３１４と制御装置３１６とを含む。パス３０６および３０８にはまた、比較装置３１８および３２０がそれぞれ含まれる。各フィードバックパスの制御装置、比較装置、およびフィルタは、各パスの制御メカニズムを構成し、一形態では、一つの装置として構成する場合もある。
【００２４】
システム３００にはさらに、統計的品質管理装置３３２と統計的品質管理装置３３４とを含む統計的品質管理部３３０が設けられる。これら装置３３２および３３４は、それぞれその入力側でパス３０６および３０８に接続される。各装置の出力は、プロセス診断センタ３４０に接続され、この決定または情報の出力は設計および／またはサービス部門向けの処置要素３４２に入力される。どのような処置をとるかは場合によって異なる。例えば、再設計、性能評価等が実施されうる。情報または決定は、実行した処置の一部として、処置実行前または実行後に、記憶モジュールに保存されうる。当然ながら、情報または決定はまた、システムもしくは設計者／オペレータによって無視される場合もある。
【００２５】
動作時には、印刷エンジン３０２のセンサ３０４は、信号がリアルタイムフィードバックループ３０６，３０８および／または診断決定プロセス３３０に送られる際に、信号の位置に基づいて２つのタイプのフィルタによって処理される。例えば、フィルタ３１０，３１４は、一定の確率分布から引出されたように振舞うランダムな電気的ノイズを除去する単純なローパスフィルタでありうる。従って、かかるノイズが誤った読み、すなわちここでは「スパイク」と考えられるものを生じることはない。ターゲットとラベル付けされた入力信号は、固定されているか、または他の決定モジュールからの出力でもよい。これらは例えば顧客によって決定されるか、または診断プロセスブロック３４０によって設定される。
【００２６】
図示するように、センサの出力はまた、ＳＰＣブロック３３２，３３４に送られる。このブロック中で、統計的情報が抽出され、図１および図２のところで説明したように、プロセスの安定性、位置、および分布の特徴が得られる。特に、図２（の２０８）で説明したように、選択した範囲と管理限界とが比較される。選択した範囲がプロセス限度を超えていれば、これが制御装置３１２および／または３１６（および／またはその他の適切な装置に）通信され、フィードバックの際にこのデータを「無視する」ように動作する（この通信をＳＰＣ装置と制御装置間の点線で示す）。しかし、各ＳＰＣ処理フィルタの詳細な設計はアプリケーションによって、特に一般に知られた特別な種類のプロセス偏差が疑われる場合には異なるものとなる。これらモジュールの出力は、その後、診断ブロック３４０に送られてさらに処理される。例えば、診断ブロックはまた、上述したように他の場所へデータを送信する。
【００２７】
システム３００の各構成要素は、印刷エンジン３０２以外は、好適にはプリンタ内部のマルチ入出力プロセッサ（ＭＩＯＰ）ボード上に設置されるのが好適である。当然ながら、説明したシステムのプロセス能力および機能性は、特定したハードウェアおよび上述のシステム全体に分配される適当なソフトウェアによって実現される。例えば、印刷エンジンは、一般的には印刷および調整に関係したソフトウェアを動作させ、同時にプロセス診断装置および統計的品質管理装置は、ここで説明する統計的品質管理の特徴のためにソフトウェア機能性を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態に従う方法の各局面を示すグラフである。
【図２】本発明の一実施形態に従う方法のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態を実行するブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態を実行するブロック図である。
【符号の説明】
【００２９】
２００  画像処理装置、３００  印刷エンジンシステム、３０２  印刷エンジン、３０４  センサ、３１０，３１４  フィルタ、３１２，３１６  制御装置、３１８，３２０  比較装置、３３２，３３４  統計的管理装置（SPC）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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