(57)【要約】【課題】故障診断に必要となる種々の情報を、正確かつユーザストレスを与えることなく取得するとともに、正確、均質、迅速な故障診断ができるようにする。【解決手段】特徴量抽出部５０２は、画像検査装置５を用いて取得される画像検査結果の情報を受け取る。故障判定部５４０は、特徴量抽出部５０２から種々の情報を受け取ると、推論エンジン５６０と協働して、ベイジアンネットワークを利用して、ノードの故障確率を特定し、その故障確率に基づいて、画像品質に関わる故障を起している箇所や故障を起す可能性のある箇所の候補を抽出し、その情報を通知部５７０を介してカスタマーに通知する。１つの動作条件の元で取得された情報に基づく自動診断だけでは故障原因の切り分けが難しい場合には、別の動作条件の元で取得された情報に基づいても故障診断を行なう。【選択図】図７
2005309078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象装置に生じる故障を診断する故障診断方法であって、
前記診断対象装置がそれぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号をそれぞれ取得し、
この取得したそれぞれの動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記診断対象装置を構成する個々の構成部材について故障診断を行なう
ことを特徴とする故障診断方法。
【請求項２】
前記診断対象装置が第１の動作条件の元で動作している間の動作状態を示す第１の動作状態信号をセンサ部材を用いて自動的に取得するとともに、
前記第１の動作条件とは異なる第２の動作条件の元で前記診断対象装置を動作させたときの動作状態を示す第２の動作状態信号をセンサ部材を用いて自動的に取得し、
この自動的に取得した、前記第１および第２の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記診断対象装置を構成する個々の構成部材について故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断方法。
【請求項３】
前記第２の動作条件の元での前記診断対象装置の動作は、ユーザ操作に従ったものである
ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断方法。
【請求項４】
前記故障診断は、前記診断対象装置としての画像形成装置から出力された出力画像における欠陥を発生させる原因を診断するものである
ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断方法。
【請求項５】
診断対象装置に生じる故障を診断する故障診断装置であって、
前記診断対象装置において取得される、前記診断対象装置がそれぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記診断対象装置を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なう故障診断部
を備えたことを特徴とする故障診断装置。
【請求項６】
前記故障診断部は、前記診断対象装置と通信回線を介して接続された機器に設けられている
ことを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
【請求項７】
前記故障診断部は、前記診断対象装置において所定のセンサ部材を用いて自動的に取得される、前記診断対象装置がそれぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号を受け取る動作状態信号受取部を有している
ことを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
【請求項８】
前記故障診断部による故障診断の結果をユーザに通知する通知部をさらに備え、
前記故障診断部は、前記通知部を介した故障診断結果の通知に呼応するユーザ操作に従って前記それぞれ異なる動作条件の一方を設定して前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
【請求項９】
前記故障診断は、前記診断対象装置としての画像形成装置から出力された出力画像における欠陥を発生させる原因を診断する
ことを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
【請求項１０】
前記画像形成装置から出力された出力画像を光学的に読み取って得た撮像画像と検査用の基準画像とを比較することにより前記撮像画像における欠陥の状態を解析する画像検査部をさらに備え、
前記故障診断は、前記画像検査部により解析された欠陥の状態に基づいて、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項９に記載の故障診断装置。
【請求項１１】
前記故障診断部は、前記診断対象装置において自動的に取得される、前記駆動機構の動作に関わる環境情報を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
【請求項１２】
前記故障診断部は、前記診断対象装置において管理されている、前記診断対象装置における前記動作状態信号の履歴情報を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項５に記載の故障診断装置。
【請求項１３】
画像を所定の出力媒体に形成する画像形成装置であって、
前記出力媒体を所定の駆動機構を用いて搬送するする搬送部と、
前記搬送部により所定位置まで搬送された前記出力媒体上に画像を形成する画像形成部と、
前記駆動機構が、それぞれ異なる動作条件の元で所定期間動作している間の前記画像形成装置内の各部の動作状態を表わすそれぞれの動作状態信号を取得する動作状態信号取得部と、
前記動作状態信号取得部が取得した前記それぞれ異なる動作条件の元での前記動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記画像形成装置を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なう故障診断部と
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１４】
前記画像形成部により形成された出力画像を光学的に読み取って得た撮像画像と検査用の基準画像とを比較することにより前記撮像画像における欠陥の状態を解析する画像検査部をさらに備え、
前記故障診断は、前記画像検査部により解析された欠陥の状態に基づいて、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項１３に記載の故障診断装置。
【請求項１５】
前記画像形成部により形成された出力画像を光学的に読み取る画像読取部をさらに備え、
前記画像検査部は、前記画像読取部が読み取った前記撮像画像と検査用の基準画像とを比較することにより前記撮像画像における欠陥の状態を解析する
ことを特徴とする請求項１４に記載の画像形成装置。
【請求項１６】
前記駆動機構の動作に関わる環境情報を、センサ部材を用いて取得する環境情報取得部をさらに備え、
前記故障診断部は、前記環境情報取得部において前記センサ部材を用いて取得された前記環境情報を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項１３に記載の画像形成装置。
【請求項１７】
前記環境情報取得部は、前記駆動機構が有する前記構成部材の周辺温度および／または周辺湿度を前記環境情報として取得する
ことを特徴とする請求項１４に記載の画像形成装置。
【請求項１８】
前記診断対象装置における前記動作状態信号の履歴情報を保持する履歴記憶部をさらに備え、
前記故障診断部は、前記履歴記憶部に保持されている、前記診断対象装置における前記動作状態信号の履歴情報を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項１３に記載の画像形成装置。
【請求項１９】
診断対象装置に生じる故障を、電子計算機を用いて診断するためのプログラムであって、前記電子計算機に、
前記診断対象装置がそれぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号をそれぞれ取得する手順と、
この取得したそれぞれの動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記診断対象装置を構成する個々の構成部材について故障診断を行なう手順と
実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
診断対象装置に生じる故障を、コンピュータを用いて診断するためのプログラムを格納したコンピュータ可読な記憶媒体であって、
前記コンピュータを、
前記診断対象装置がそれぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号を前記診断対象装置からそれぞれ受け取る動作状態信号受取部と、
前記動作状態信号受取部が取得した、前記それぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記診断対象装置を構成する個々の構成部材について故障診断を行なう故障診断部と
して機能させるためのプログラムを格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複写装置、プリンタ装置、ファクシミリ装置、あるいはそれらの機能を兼ね備えた複合機などの搬送装置を備える画像形成装置やその他の機器（たとえば家電品や自動車など）に用いられる駆動機構部などの故障や動作不良などを診断する故障診断方法および故障診断装置、並びに故障診断方法および故障診断装置が適用される画像形成装置、さらには故障診断方法や故障診断装置を電子計算機（コンピュータ）を用いて実現するためのプログラムおよびプログラムを格納した記憶（記録）媒体に関する。
【０００２】
より詳細には、ベイジアンネットワークモデルなど、確率に基づく情報処理モデルのように、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、搬送装置や画像形成装置などの自動診断を行なう技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
近年、各種の機械、たとえば、複写機あるいはプリンタなどのオフィス機器においては、高い生産性が要求されるため故障による遅滞が許容されず、故障を速やかに検知して解決することが求められている。
【０００４】
また、自動車や航空、ロボットや半導体設計装置など、他の産業機器においても動作制御などの手段として、信頼性が高く、高速・高精度での動作が可能な部材が数多く搭載されている。
【０００５】
取り分け、モータやソレノイドなどの駆動部材や、この駆動部材に連動して動作する機構部材は、モータなどを駆動する駆動回路も含めて、他の電子部品（抵抗やコンデンサなどの受動電子部品あるいはトランジスタやＩＣ（集積回路））に比べて、一般的に、故障発生の頻度が高い。特に使用環境が劣悪である場合には、通常の方法で使用していたとしても、検出が困難な様々な異常や故障が発生し、その修復には多大な労力を要することになる。
【０００６】
このため、規則に基づくシステム（ルール型システム）を使用して、自動診断を行なう仕組みが考えられている。ルール型システムの一例としては、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（たとえば特許文献１参照）。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−７５８０８号公報
【０００８】
この特許文献１によれば、システムの故障を引き起こすシステムコンポーネントをベイジアンネットワークを用いてモデル化し、該ベイジアンネットワークは、当該システムコンポーネントが故障を引き起こしているか否かを示す状態を持つ標識ノードと、標識ノードに結合され、故障を生成するシステムコンポーネントの原因をそれぞれが表す複数の原因ノードと、複数の原因ノードのうち少なくとも１つの原因ノードにそれぞれが結合され、該結合された原因ノードの何れかによって表される原因を修復するアクションを提案するトラブルシューティング・ステップをそれぞれが表す第１の複数のトラブルシューティングノードとを備えることにより、システムのトラブルシューティングに際して、問題を解決できる確率が最も高く、必要とされる期待コストの最も少ないアクションがユーザに提供されるとしている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ここで、特許文献１に記載の仕組みでは、具体的には、サービスセンタなどに診断システムのためのサーバを持っており、顧客が、インターネットを介して、接続して、データのやり取りをしながら、顧客の持つプリンタの診断をベイジアンネットワークを使って診断するようにしている。
【００１０】
この例では、顧客が診断プログラムの質問に答える形でトラブルシュートするのであるが、知識情報の獲得には、人間が直接観察してプリンタや印刷物を見て情報を得てそれをインプットするとうい方法を採っている。
【００１１】
このため、この方法では、観察する顧客が慣れていない場合、入力される情報に大きなばらつきが生じ、正確な診断ができず、重大な誤診断を招く可能性がある。また、問題解決までにユーザに課するアクションが多いため、ユーザにストレスを与える。加えて、アクションがなされる前に示される原因だけでは、問題が解決されない可能性もある。
【００１２】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ベイジアンネットワークモデルを利用するなど、故障を引き起こす原因をモデル化して解析する際に、装置を診断するために必要となる種々の情報を、正確に、あるいはユーザにストレスを与えることなく取得し、問題を確実に解決できる仕組みを提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明に係る故障診断方法は、診断対象装置がそれぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号をそれぞれ取得し、この取得したそれぞれの動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、診断対象装置を構成する個々の構成部材について故障診断を行なうこととした。
【００１４】
本発明に係る故障診断装置は、上記本発明に係る故障診断方法を実施するのに好適な装置であって、診断対象装置において取得される、診断対象装置がそれぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、診断対象装置を構成する個々の構成部材について故障診断を行なう故障診断部を備えるものとした。
【００１５】
ここで、「装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析する」とは、確率を利用して装置の故障を引き起こす原因をモデル化することで、故障の発生箇所や故障内容などの故障原因を解析することを意味する。
【００１６】
モデル化の手法としては、確率を利用したものであればよく、一例としては、装置から取得される当該装置の状態を示す実測定値、あるいはこの実測定値から抽出される特徴量（纏めて変数ともいう）の間の依存関係を確率的に捉えてモデル化する手法がある。その具体例としては、ベイジアンネットワークモデル（http://staff.aist.go.jp/y.motomura/bn2002/presen/motomura-tut.files/frame.htm 参照）がある。
【００１７】
ここで、ベイジアンネットワークモデルとは、母集団内の個体の統計的な情報を用いて探索点を生成する確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用するものであり、ノード（変数）間の依存関係を確率的に捉え、グラフ構造（ベイジアンネットワークあるいは因果ネットワークと呼ばれる）を用いて、分布の推定を行なうアプローチである。
【００１８】
より具体的には、先ず、ノードに確率変数（X:{true,false}/{Mon,Tue,…）/連続変数）を与える。そして、親ノードと子ノードとの間に依存関係のある有効リンクについて、定性的依存性に関してグラフ構造を持たせ、かつ、定量的依存性に関して、条件付確率（表／パラメトリックモデル）を持たせる。
【００１９】
そして、故障診断においては、ベイジアンネットワークモデルなど、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析する際の前記モデルを構成するノードの故障確率を、自動取得した情報を解析して特定し、その故障確率に基づいて、故障している箇所や故障を起す可能性のある箇所の候補を抽出する。
【００２０】
故障原因を絞り込めないときには、動作条件の異なる元で取得される情報を使って、同様に、ノードの故障確率を自動取得した情報を解析して特定し、その故障確率に基づいて、故障している箇所や故障を起す可能性のある箇所の候補を抽出する。要するに、これらの動作条件の異なる元で取得される故障確率を総合的に判断して、故障原因を的確に判定するということである。
【００２１】
本発明に係る画像形成装置は、上記本発明に係る故障診断装置が備える上記の各機能要素と同様の機能要素を備えて構成されるものである。なお、画像形成装置に設けられる搬送装置についても、上記本発明に係る故障診断装置が備える上記の各機能要素と同様の機能要素を備えて構成されるものとして、発明を抽出することも可能である。
【００２２】
また従属項に記載された発明は、本発明に係る故障診断方法、故障診断装置、あるいは画像形成装置のさらなる有利な具体例を規定する。また、本発明に係るプログラムおよび当該プログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記憶媒体は、本発明に係る故障診断方法や故障診断装置を、電子計算機を用いてソフトウェアで実現するために好適なものである。プログラムは、コンピュータ読取り可能な記憶媒体に格納されて提供されてもよいし、有線あるいは無線による通信手段を介した配信により提供されてもよい。
【００２３】
たとえば、故障診断部を、診断対象装置と通信回線を介して接続された機器に設ける場合、診断対象装置側において自動的に取得された動作状態信号を診断対象装置から受け取る動作状態信号受取部を設けるのがよい。
【００２４】
また、故障診断部を診断対象装置に組み込んだ形態（一体型の装置）とする場合、診断対象装置には、駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、センサ部材を用いて取得する動作状態信号取得部を設けるのがよい。
【００２５】
また、故障診断は、診断対象装置としての画像形成装置から出力された出力画像における欠陥を発生させる原因を診断するものとすることができる。この場合、画像形成装置から出力された出力画像を光学的に読み取って得た撮像画像と検査用の基準画像とを比較することにより撮像画像における欠陥の状態を解析する画像検査部をさらに設け、画像検査部により解析された欠陥の状態に基づいて故障診断を行なうのがよい。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、それぞれ異なる動作条件の元で動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、診断対象装置を構成する個々の構成部材について故障診断を行なうようにした。１つの動作条件の元で取得された情報に基づく自動診断だけでは故障原因の切り分けが難しい場合でも、別の動作条件の元で取得された情報に基づいても故障診断を行なうことで、複数の指標に基づいて総合的な判定ができるようになり、正確な故障診断が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２８】
＜＜故障診断装置を搭載した画像形成装置の構成例＞＞
図１は、本発明に係る故障診断装置の一実施形態を搭載した画像形成装置の構成例を示す図である。この画像形成装置１は、たとえば原稿の画像を読み取る画像読取部（スキャナ部）を備え、画像読取部で読み取った画像データに基づいて原稿画像に対応する画像を印刷する複写装置機能、パソコンなどから入力された印刷データ（画像を表すデータ）に基づいて印刷出力するプリンタ機能、およびファクシミリ画像を印刷出力可能なファクシミリ送受信機能を備えた複合機であって、デジタルプリント装置として構成されているものである。
【００２９】
図１は、この画像形成装置１における、被搬送体並びに記録媒体の一例である印刷用紙上に画像を転写する機能部分である画像出力部３０と、原稿の画像を読み取る機能部分である画像読取部７００とに着目した、機構部分（ハードウェア構成）の断面図を示している。
【００３０】
＜画像出力部＞
本実施形態の画像出力部３０は、光走査装置（ラスタ出力スキャン；ＲＯＳ）を利用した画像記録装置の一例である画像形成部をＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃの各色に対応するように４組備えたいわゆるタンデム構成のものである。以下、それぞれの部材の参照番号には、各色を示す参照子Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃを付し、纏めて述べる場合には、その参照子を省略して示す。
【００３１】
この画像出力部３０は、先ず、一方向に順次一定間隔をおいて並置されたＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃの各色の画像形成部３１Ｋ，３１Ｙ，３１Ｍ，３１Ｃと、転写ベルト（搬送ベルト）４３とを備える。
【００３２】
転写ベルト４３の上方であって画像形成部３１Ｃよりもシート搬送方向下流側には、転写ベルト４３上の両側部に形成されるレジストパターン（画像濃度や位置合わせ用のテストパッチ）を検出するためのパターン検出部６１４が配設されている。このパターン検出部６１４には、たとえば３個のレジスト補正センサが、転写ベルト４３の搬送方向と垂直な方向（主走査方向に）に一列に配置される。
【００３３】
転写ベルト４３は、シート搬送だけでなく、レジストパターンが直接に印字される記録体としての機能も有する。転写ベルト４３上にレジストパターンを形成した際、パターン検出部６１４によってＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃ画像の濃度や主・副走査方向の色ずれ量を検出し、図示しない補正制御部にて濃度ずれ補正や位置ずれ補正あるいは画像歪み補正を行なうことによって、シート（用紙）上のＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃ画像の濃度不良や色ずれを防止する。これらレジストパターンを用いた補正機構については、当該技術分野の当業者に公知のものであるので、ここでは、図示やその詳細な説明を割愛する。
【００３４】
なお、この転写ベルト４３を中間転写ベルトとして機能させ、各色の画像形成部３１にて、この中間転写ベルトとしての機能を有する転写ベルト４３に順次転写し、その後、画像が転写された転写ベルト４３と転写ローラとの間にシートを通すことで、転写ベルト４３上の画像をシートに転写させる形態とすることもできる。
【００３５】
画像形成部３１は、半導体レーザ３８と、半導体レーザ３８から発せられたレーザ光（レーザビーム）を感光性部材の一例である感光体ドラムロール３２に向けて反射させるポリゴンミラー（回転多面鏡）３９とを有する光走査装置を具備している。
【００３６】
なお、図では示していないが、ポリゴンミラー３９の他に、たとえばコリメータレンズや走査レンズなどの光学系を構成する種々のレンズ、あるいはＶＣＳＥＬ３８０ａから発せられたレーザ光を光量センサに入射させるためのハーフミラーなどがレーザ光の光軸上に配される。
【００３７】
また画像出力部３０は、画像形成部３１に印刷用紙を搬送するための手差し用の原稿カセット４１と搬送路４２とを備えている。また先端検出処理部４４が、原稿カセット４１から各画像形成部３１に搬送される印刷用紙の搬送路４２上に近接して設けられている。
【００３８】
先端検出処理部４４には、たとえば、搬送路４２上で、搬送されてきた印刷用紙を一旦停止させるための停止ツメ（レジゲイト）と、この停止ツメを作動させるためのレジゲイトソレノイドとが設けられる。
【００３９】
画像出力部３０の下部には反転機構部５０が配設されている。この反転機構部５０は、内蔵型の給紙トレイ５１、両面複写のための用紙反転機構５４、および両面複写路５６を備えている。給紙トレイ５１としては、複数段が配される構造としてもよい。
【００４０】
給紙トレイ５１から用紙を感光体ドラムロール３２側へ搬送するべく、たとえば、搬送路４２上には、ロール部材として、給紙トレイ５１側から感光体ドラムロール３２Ｋに向けて順に、ピックアップロール（ナジャーロール）５４、フィードロール５５ａおよびリタードロール５５ｂからなる給紙ロール対５５、第１搬送ロール対（テイクアウェイロール対）５６、第２搬送ロール対（プレレジロール対）５７、および第３搬送ロール対（レジロール対）５８が設けられている。
【００４１】
なお、図示しないが、ピックアップロール５４の近傍には、このピックアップロール５４を作動させるためのナジャーソレノイドが設けられる。ピックアップロール５４と、給紙ロール対５５と、ナジャーソレノイドとでフィード部５３が構成される。
【００４２】
先端検出処理部４４は、転写ベルト（搬送ベルト）４３上に繰り出される印刷用紙の先端をたとえば光学的に検出して先端検出信号を得、この先端検出信号を画像処理部７６０に送る。画像処理部７６０は、入力された先端検出信号に同期して、Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃの各色の画像形成データを順次一定間隔をおいて画像出力部３０に入力する。
【００４３】
画像出力部３０には、画像処理部７６０から、印刷用紙上の表面／裏面の何れの側に配置すべきかを示す情報が入力される。画像出力部３０は、裏面側に配置すべき情報を得たときには、印刷用紙を機外へ排出せずに、印刷用紙を反転機構部５０側に送る。
【００４４】
このような構成の画像出力部３０および反転機構部５０においては先ず、たとえばブラック（Ｋ）系の画像形成部３１Ｋでは、先ず半導体レーザ３８Ｋは、画像処理部７６０からのブラックの画像形成信号によって駆動されることで、ブラックの画像形成信号を光信号に変換し、この変換されたレーザ光をポリゴンミラー３９に向けて照射する。このレーザ光は、さらに反射ミラー４７Ｋ，４８Ｋ，４９Ｋを介して一次帯電器３３Ｋによって帯電された感光体ドラムロール３２Ｋ上を走査することで、感光体ドラムロール３２Ｋ上に静電潜像を形成する。
【００４５】
この静電潜像は、ブラックのトナーが供給される現像器３４Ｋによってトナー像とされ、このトナー像は、転写ベルト４３上の原稿が感光体ドラムロール３２Ｋを通過する間に転写帯電器３５Ｋによって原稿上に転写される。そして転写後は、クリーナ３６Ｋによって感光体ドラムロール３２Ｋ上から余分なトナーが除去される。
【００４６】
同様に、半導体レーザ３８Ｙ，３８Ｍ，３８Ｃは、画像処理部７６０からブラックの画像形成信号に対して順次一定間隔をおいて得られる対応するＹ，Ｍ，Ｃの各色の画像形成信号によって駆動されることで、各色の画像形成信号を光信号に変換し、この変換されたレーザ光をポリゴンミラー３９に向けて照射する。
【００４７】
このレーザ光は、さらに反射ミラー４７Ｙ〜４９Ｙ，４７Ｍ〜４９Ｍ，４７Ｃ〜４９Ｃを介して一次帯電器３３Ｙ，３３Ｍ，３３Ｃによって帯電された対応する感光体ドラムロール３２Ｙ，３２Ｍ，３２Ｃ上を走査することで、感光体ドラムロール３２Ｙ，３２Ｍ，３２Ｃ上に静電潜像を順次形成する。
【００４８】
各静電潜像は、各色のトナーが供給される現像器３４Ｙ，３４Ｍ，３４Ｃによって順次トナー像とされ、各トナー像は、転写ベルト４３上の原稿が対応する感光体ドラムロール３２Ｙ，３２Ｍ，３２Ｃを通過する間に対応する転写帯電器３５Ｙ，３５Ｍ，３５Ｃによって用紙上に順次転写される。
【００４９】
このようにＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃの各色のトナー像が順次多重転写された用紙は、転写ベルト４３上から剥離され、定着ローラ４５によってトナーが定着されて、複写機の外部に排出される。定着ローラ４５の後流側には、用紙を機外に排出する排出路が設けられ、画像出力部３０にて印刷用紙上に画像形成された印刷済み用紙を機外にて受け取るための排紙トレイ７１も設けられる。
【００５０】
なお、画像診断に供される出力画像を読み取るための構成として、機外の排紙トレイ７１に向けて画像が形成された用紙が搬送されている過程で、その画像を自動的に読み取る用紙幅分の長さを持つラインセンサ６１６を画像読取部として、定着ローラ４５と排紙トレイ７１との間に設けるようにしてもよい。
【００５１】
なお、両面印刷モードが設定されているときには、上述のようにして定着ローラ４５で画像が表面に定着された印刷用紙は、機外に排出されることなく、用紙反転機構５４に導かれ印刷用紙を反転させた後、両面複写路５６に送り出される。この用紙反転機構５４および両面複写路５６は、両面複写を取るためのユニットであり定着ローラ４５から印刷用紙が排紙されるとき、図示しない爪により印刷用紙が用紙反転機構５４のローラ５４ａを通して下方へ落ち、その後、ローラ５４ｂが印刷用紙を押し上げ、右にある両面複写路５６上に導くことで印刷用紙を反転させる。その後、搬送路４２を経て裏面が感光体ドラムロール３２側を向くようにして画像形成部３１に送られ、感光体ドラムロール３２に形成された裏面用のトナー像が印刷用紙の裏面に転写される。
【００５２】
なお、画像出力部３０は、１個のレーザ光スキャナによって１個の感光体ドラム上にＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃの各色の静電潜像が順次形成され、静電潜像が感光体ドラムの周囲に設けられた、それぞれＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃの各色のトナーが供給される現像器によって順次トナー像とされ、トナー像が転写ドラム上に吸着された原稿上に順次、多重転写される構成でもよい。
【００５３】
また、画像形成装置１には、故障診断の判定に利用する観測データを自動的に取得する機構が設けられている。観測データとしては、たとえば、装置内のコンポーネント（モータ、ソレノイド、クラッチなど）を単体で動作させたときの駆動電流、振動、差動音、特定部品の温度、用紙が通過するタイミング時間などがある。故障診断時には、これら取得した観測データと、予め正常状態で測定した正常データとを比較する。たとえば、両者の分布から、故障か否かの判定や、将来の故障発生の予測を行なう。
【００５４】
たとえば、搬送路４２上には、画像形成装置１における用紙通過時間情報を収集するためのセンサ部材として、給紙ロール対５５と第１搬送ロール対５６との間における給紙ロール対５５近傍に第１センサ（フィードアウトセンサ）６５が、給紙ロール対５５と第１搬送ロール対５６との間における第１搬送ロール対５６近傍に第２センサ（フィードアウトセンサ）６６が、第２搬送ロール対５７と第３搬送ロール対５８との間における第２搬送ロール対５７近傍に第３センサ（プレレジセンサ）６７が、また第２搬送ロール対５７と第３搬送ロール対５８との間における停止ツメ近傍に第４センサ（レジゲイトセンサ）６８が、それぞれ設けられている。
【００５５】
なお、図示しないが、定着ローラ４５側すなわち排紙処理側の搬送路上には、画像形成装置１における用紙通過時間情報を収集するためのセンサ部材として、定着センサや排出センサがそれぞれ設けられる。
【００５６】
給紙ロール対５５は、用紙を、第１センサ６５、第２センサ６６、および第１搬送ロール対５６へと導くことに加えて、重送（２枚以上の給紙）を防ぐためのサバキの役割も受け持つ。第１搬送ロール対５６および第２搬送ロール対５７は、用紙を感光体ドラムロール３２に導くための役目を果たす。
【００５７】
先端検出処理部４４に設けられるレジゲイトソレノイドは、第２センサ６６がオンしてから、一定の時間経た後に、用紙を停止ツメで一旦停止させるために使われる。この目的は、用紙内での書出位置と感光体ドラムロール３２上の像の位置を合わせるためのタイミングを合わせるためである。
【００５８】
用紙通過時間情報を収集するためのセンサ部材である各センサ６５，６６，６７，６８（以下纏めて用紙タイミングセンサ６９ともいう）は、シート搬送通過時間情報を収集する用紙通過時間検出部を構成する用紙検知部材（用紙タイミングセンサ）であり、被搬送体の一例である印刷用紙が所定のタイミングで搬送されているかどうか検出するために設置されている。各センサで得られた検知信号は、印刷用紙の搬送タイミングや搬送時間（用紙通過時間）を計測する計測部（図示せず）に入力されるようになっている。
【００５９】
用紙検知部材をなす各用紙タイミングセンサ６９は、設置場所に応じて様々な形状や特性のものを使用できる。基本的には、一対の発光素子（たとえば発光ダイオード）と受光素子（たとえばフォトダイオードやフォトトランジスタ）で構成されているものを用いる。発光素子と受光素子の両者が一体となったフォトインタラプタを用いてもよい。
【００６０】
また、各用紙タイミングセンサ６９は、透過型（遮断型ともいわれる）および反射型のうちの何れであってもよい。ここで透過型のセンサは、発光素子と受光素子とを対向配置させておき、その間に印刷用紙が搬送されていない状態では、受光素子は発光素子の光を受光しオン状態となる一方で、両者間を印刷用紙が通過する状態では、発光素子からの光が印刷用紙によって遮断されることでオフ状態となるものである。
【００６１】
これに対して、反射型のセンサは、発光素子からの光が印刷用紙で反射され、その反射光が受光素子に入射するように配置しておく。そして、印刷用紙が搬送されていない状態では、受光素子は発光素子からの光を受光せずオフ状態となる一方で、印刷用紙が通過する状態では、発光素子からの光が印刷用紙によって反射され入射することでオン状態となるものである。図１に示す本実施形態の構成では、全ての用紙タイミングセンサ６９について、反射型のフォトインタラプタを用いている。
【００６２】
画像形成装置１に設けられる故障診断部（図示せず；詳しくは後述する）は、その収集した通過時間情報に基づいて部品の故障確率を決定する。そして、故障診断部は、これらの用紙タイミングセンサ６９を用いて収集した通過時間情報に基づいて、部品の故障確率を決定し、故障診断を行なう。たとえば、ピックアップロール（ナジャーロール）５４や給紙ロール対（フィードロール）５５の状態の結果ノードとして、観測可能なノード（通過時間と標準偏差の各ノード）がある。故障確率は、用紙がセンサを通過する時間の平均と標準偏差を観測して、その値が基準より大きいときに故障確率が高いと判断する。
【００６３】
なお、印刷用紙の通過タイミングが、印刷用紙の搬送開始から各センサを通過する時間が所定の時間範囲から外れている場合、画像形成装置１は、正常にプリントできないとして、シート搬送を、その時点、その位置で停止させる。これを、通常ジャム（ＪＡＭ）と呼ぶ。
【００６４】
また、画像形成装置１は、装置内の各駆動機構部の振動を検出する駆動機構振動検出部８０を備えている。駆動機構振動検出部８０は、装置内の振動をブロックごとに検出するための振動センサ８２を有する。振動センサ８２としては、加速度を検知するタイプの加速度センサや、機械から発生する音を検知するタイプの音響センサを使用することができる。本例では、感光体ドラムロール３２の直下で、図示しない本体シャーシに振動センサ８２を固定している。なお、この振動センサ８２を取り付ける位置は、特に限定しない。画像形成装置１内部で、各ブロックの駆動機構部の加速度や作動音が全て検出できる位置であればよく、感光体ドラムロール３２の直下に限定されない。
【００６５】
また、画像形成装置１は、当該装置に関わる環境情報を取得する機能要素を備えている。一例としては先ず、画像形成装置１は、装置内の温度を検出する稼働温度検出部８４を備えている。本実施形態において、稼働温度検出部８４は、温度センサ８５を有し、この温度センサ８５を利用して、装置内における所望位置の温度を検出するようにしている。
【００６６】
温度センサ８５としては、たとえば白金測温抵抗体、サーミスタ、熱電対などで構成された電子式センサを使用することが好ましい。あるは、物体から放射される赤外線を測定し、その赤外線の量から物体の温度を測定するサーモパイルなどの非接触方式のものを用いてもよい。
【００６７】
温度上昇には、故障で発熱があり装置内の温度が異常に高い場合と、装置が置かれている周囲温度が高いために装置内の温度が上がる場合がある。前者は、たとえば定着ローラ４５に関わる温度制御が故障しているとか、回路が故障して異常に発熱しているとか、関連する個々の部品の故障確率を大きな依存関係があるように設定する。
【００６８】
なお、定着ローラ４５に関しては、動作温度が画像品質に大きな影響を与えるので、部品レベルでもその動作温度を監視するべく、専用の温度センサ（図示せず）が設けられる。なお、ここでは、部品レベルで動作温度を監視する必要のあるものとして定着ローラ４５を例示したが、その他の部材についても、環境レベルではなく、定着ローラ４５と同様にして、専用の温度センサを設けて、その動作温度を部品レベルで監視するようにしてもよい。特に、画像品質に影響を与える部品については、部品レベルで監視する構成とするのが好ましい。
【００６９】
一方後者は、画像形成装置スペック内での利用でも、長期に亘ってそのような状況に置かれる場合、ロール劣化が加速し、ロールと用紙の摩擦係数が変化して、シート搬送時の時間変化に繋がる。この場合も、関連する部品の故障確率が大きくなるように設定する。
【００７０】
また画像形成装置１は、装置内の環境情報を取得する機能要素の他の一例として、装置内の湿度を検出する稼働湿度検出部８６を備えている。本実施形態において、稼働湿度検出部８６は、湿度センサ８７を有し、この湿度センサ８７を利用して、装置内における所望位置の湿度を検出するようにしている。一例としては、給紙トレイ５１近傍にて用紙近傍の湿度を検知するように湿度センサ８７を配するとよい。用紙が湿度の影響を大きく受けるからである。
【００７１】
湿度センサとしては、たとえば雰囲気の湿分の吸脱着による電気的性質の変化を主として利用するものなど、種々のものを使用できる。たとえば、乾湿球式、毛髪式、水晶振動式、高分子系センサや金属酸化物センサなどを用いたものなどを使用できる。特に、高分子系や金属酸化物は、回路との相性のよい小型センサであり、本実施形態の適用に好ましい。
【００７２】
湿度は、ロールと用紙、および用紙間の摩擦係数に影響を与えることが分かっている。湿度が高いほど、用紙間の摩擦係数が大きくなり搬送し難くなり、ミスフィードの確率が大きくなる。フィード部でのジャムになる。また、搬送途中でも、用紙とロール間の摩擦係数がばらつくので、シート搬送時間が変化しジャムの発生確率も高くなる。
【００７３】
また、画像形成装置１は、装置が使用する消耗材の状態を検知する機能要素である消耗材検知部を備えている。本実施形態において、消耗材検知部の一例として、先ず、反射光検知用光センサあるいは透過光検知用光センサを有し、この各検知用光センサを利用して、印刷用紙の厚さ（坪量で表現）や用紙種別などの用紙情報を検出する用紙情報収集部８８を給紙トレイ５１の近傍や搬送路４２上の所定位置に設ける。
【００７４】
用紙が規定の値（たとえば５０〜１００ｇ／ｍ＾２；“＾”はべき乗を示す）より厚い（または薄い）やコート紙の場合、ジャムを生じる可能性が高くなるので、用紙情報を検出して、故障確率の算定に使用する。
【００７５】
また、消耗材検知部の他の一例として、現像器３４の近傍に配される色剤カートリッジ３８には、トナー（色剤）の残量を検出する色剤残量検知部８９が設けられている。色剤残量の監視機構については、当該技術分野の当業者に公知のものであるので、ここでは、図示やその詳細な説明を割愛する。
【００７６】
また、故障診断の判定に利用する観測データとして、感光体ドラムロール３２を中心とするエンジン部の状態を監視するべく、一次帯電器３３に供給される印加電圧を監視する機構が設けられる。この監視機構については、当該技術分野の当業者に公知のものであるので、ここでは、図示やその詳細な説明を割愛する。
【００７７】
＜画像出力部の動作の概要＞
上記構成の画像形成装置１において、画像出力部を動作させて、被搬送体の一例である印刷用紙上に画像を形成する際には、給紙搬送機構部５０により給紙トレイ５１から用紙を繰り出して、その印刷用紙を画像出力部３０の所定位置まで搬送させて、印刷用紙上に画像を形成する。
【００７８】
たとえば、先ず、プリント処理の開始とともに、ナジャーソレノイドが動作し、ピックアップロール５４を押し下げる。これとほぼ同時に、画像形成装置１内の各種ロール（対）を回転させるためのモータが回転動作を始める。ナジャーソレノイドにより押し下げられたピックアップロール５４は、給紙トレイ５１の最上面の印刷用紙に接触し、印刷用紙１枚を給紙ロール対５５に導く。
【００７９】
レジゲイトソレノイドは、第２センサ６６がオンしてから、一定の時間経た後に、印刷用紙を停止ツメで一旦停止させる。この後、印刷用紙内での書出位置と感光体ドラムロール３２上の像の位置が合う所定のタイミングにて、レジゲイトソレノイドは停止ツメを解除する。これにより、停止ツメが元に戻り、第３搬送ロール対５８が、感光体ドラムロール３２と転写ロール３５との間に印刷用紙を送り出す。
【００８０】
画像出力部３０においては先ず、潜像形成用の光源としての半導体レーザ３８が、図示しないホストコンピュータからの画像生成用のデータによって駆動されることで、画像データを光信号に変換し、この変換されたレーザ光Ｌをポリゴンミラー３９に向けて照射する。このレーザ光Ｌは、さらに反射ミラー４８などの光学系を介して一次帯電器３３によって帯電された感光体ドラムロール３２上を走査することで、感光体ドラムロール３２上に静電潜像を形成する。
【００８１】
この静電潜像は、所定色（たとえばブラック；黒）のトナーが供給される現像器３４によってトナー像とされ（現像され）、このトナー像は、搬送路４２を通過してきた用紙が感光体ドラムロール３２と転写ロール３５との間を通過する間に、転写ロール３５によって印刷用紙上に転写される。
【００８２】
そして、感光体ドラムロール３２上に残ったトナーや潜像は、クリーナロール３６および図示しないランプで清掃および消去される。現像ロール３４には、図示しない現像クラッチが設けられており、この現像クラッチを使って現像タイミングを調節する。
【００８３】
トナーが転写された印刷用紙は、定着ローラ４５で加熱および加圧されて、印刷用紙にトナーが定着する。最後に、印刷用紙は、排出路を通って、機外に排出される。
【００８４】
＜画像読取部の構成および動作＞
画像読取部７００は、読取対象となるシート状の原稿から、その原稿上に描かれた画像を光学的に読み取るものであり、プラテンカバー７０６を備える。また、画像読取部７００は、読取対象となる原稿が載置されるＡ３サイズよりも少し大きいプラテンガラス（原稿載置台）７１２を有し、その下部に、原稿を読み取る受光部７４２を含む光学系や、画像読取部側の画像処理部７６０を有している。
【００８５】
また画像読取部７００は、筐体内のプラテンガラス７１２の下方に、プラテンガラス７１２の原稿載置面と反対側の面（裏面）に向かって光を照射する光源７３０を含むとともに、光源７３０から発せられた光をプラテンガラス７１２側に反射させる略凹状の反射笠、反射鏡、プラテンガラス７１２側からの反射光をプラテンガラス７１２に略平行の方向に偏向する反射ミラーなどを有するフルレートキャリッジ（Ｆ／Ｒ−ＣＲＧ）７３４を備える。
【００８６】
光源７３０としては、主走査方向（図における紙面直交方向）を長手方向とする蛍光ランプが使用されている。光源７３０から発せられる照明光の色としては、受光部７４２を構成する各ラインセンサの分光光学特性に合わせたものが使用され、たとえば白色光や緑色光が使用される。
【００８７】
また画像読取部７００は、筐体内に、略直角を形成するように配された２つの反射ミラーを有し、フルレートキャリッジ７３４によって偏向された反射光を順次略９０°ずつ偏向するハーフレートキャリッジ（Ｈ／Ｒ−ＣＲＧ）７３６を備える。フルレートキャリッジ７３４およびハーフレートキャリッジ７３６は、図示しないステッピングモータにより、連動して、副走査方向（図１中矢印Ｘ方向）およびこれと反対方向に往復移動可能に構成されている。
【００８８】
また画像読取部７００は、筐体内に、ハーフレートキャリッジ７３６の反射ミラーにより偏向された反射光を所定の焦点位置に集光するレンズ７４０を備える。受光部７４２は、レンズ７４０で収束された反射光を受光して副走査方向と略直交する主走査方向（図１の紙面奥行き方向）に画像を読み取り、濃度に応じた画像信号（アナログの電気信号）を順次出力する。
【００８９】
受光部７４２は、基板７４４上に配された、フォトダイオードなどの光電変換素子とＣＣＤ（Charge Coupled Device ）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-oxide Semiconductor ）などで構成された図示しないラインセンサ（詳しくは後述する）や、同じく基板７４４上に配された、ラインセンサを駆動するＣＣＤドライバなどの駆動制御部を含む読取信号処理部などによる処理を受けた後に画像処理部７６０に送られる。
【００９０】
また図示していないが、画像読取部７００は、筐体内に、読取光学系や受光部７４２などをプラテンガラス７１２下で移動させるためのワイヤや駆動プーリなども具備する。駆動プーリは、駆動モータの駆動力によって往復回転させられ、該回転駆動によってワイヤを当該駆動プーリに巻き取ることで、プラテンガラス７１２の下方において、光源７３０を含むフルレートキャリッジ７３４やハーフレートキャリッジ７３６あるいはレンズ７４０などからなる読取光学系を所定速度で移動させる。
【００９１】
上記構成において、読取光学系をなす画像読取部７００のフルレートキャリッジ７３４は、通常、プラテンガラス７１２下のホームポジションにある。これにより、読取りを開始する前に、受光部７４２を副走査方向に移動させなくても、受光部７４２が備えるラインセンサで、プラテンガラス７１２上に載置された、原稿の主走査方向のサイズを検知可能となる。
【００９２】
一方、原稿をプラテンガラス７１２上に載置して読み取る固定読取方式時には、人手により原稿載置台としてのプラテンガラス７１２上に原稿を載置し、プラテンガラス７１２上の任意の位置に原稿を載置させた状態で、固定読取画先位置を先端基準として、読取光学系を矢印Ｘの方向へ等速移動走査して原稿を露光し画像を読み取ることで、各分光成分の撮像画像信号、たとえば、赤、緑、青の各色成分のアナログの撮像画像信号を得る。
【００９３】
この読取り時には、光源７３０からの照明光が原稿を全面に亘って照射し、受光部７４２がレンズ７４０などの読取光学系を介して入力画像を全面に亘って読み取るように、光源７３０を含むフルレートキャリッジ７３４やハーフレートキャリッジ７３６あるいはレンズ７４０などからなる読取光学系や受光部７４２などは、矢印Ｘで示すように図１中の左方から右方（副走査方向）に一定速度で相対移動させられる。つまり、画像読取部７００は、光学系を一定速度で移動させながら原稿画像を読み取る。
【００９４】
受光部７４２は、ラインセンサで原稿画像を撮像して得た各分光成分の撮像画像信号を受光部７４２と同様に基板７４４上に設けられた図示しない読取信号処理部に送る。読取信号処理部は、この読取りにより得た撮像画像信号に対して所望のアナログ信号処理を施した後に、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色成分のデジタル画像データに変換し、赤、緑、青のデジタル画像データを画像処理部７６０に送る。
【００９５】
＜＜画像検査装置＞＞
図２は、出力画像の読取方法（ＮＤ１７０）や出力画像関係の観測データ情報（ＮＤ１８０）に関わる画像検査装置の一実施形態を示す概略図である。
【００９６】
図２に示すように、画像検査装置５は、画像形成装置１から出力された出力画像を原稿として読み取る画像読取装置の一例である画像読取部１００、画像読取部１００で読み取った画像に欠陥があるか否かを検査する画像検査処理部２００、画像読取部１００で読み取った画像や画像検査処理部２００で検査用に使用する基準画像あるいはデータ処理中の中途データを格納するデータ格納部３００を備えている。
【００９７】
診断対象の出力画像を載置する原稿設置台としての機能を有する排紙トレイ７１は、原稿（印刷済みの用紙）Ｐと下地（ここでは排紙トレイの色）の判別ができるような色が付いている。
【００９８】
画像読取部１００は、原稿Ｐの画像を読み取る撮像部の一例であるカメラヘッド１０２を有している。カメラヘッド１０２は、撮影レンズ１０４、ラインセンサもしくはエリアセンサとして構成されたＣＣＤ撮像素子１０６、および読取信号処理部１０８を有している。このカメラヘッド１０２は、図示しない支持部材により、排紙トレイ７１上に排出されたＰに対する撮影レンズ１０４の向きが調整可能に支持されかつ排出口５８２の上部に排紙トレイ７１の全体を撮影範囲にできるように設置されており、画像を斜め上から撮影して撮像画像を取得する。
【００９９】
図３は、図２に示した画像検査装置５の詳細を示すブロック図である。本実施形態の画像検査装置５は、画像を撮影して撮像画像を取得する画像読取部１００と画像検査処理部２００とデータ格納部３００と、画像検査装置５の各部を制御する制御部３２０とを備える。
【０１００】
データ格納部３００は、カメラヘッド１０２が取得した撮像画像、撮像画像処理部１１０により処理された処理済画像、あるいは画像検査における処理に用いられる各種の途中演算結果などを保持する。
【０１０１】
画像読取部１００は、カメラヘッド１０２によって取得された撮像画像に対して所定の処理を施す撮像画像処理部１１０を備えている。撮像画像処理部１１０は、カメラヘッド１０２にて読み取られた撮像画像の照度むら（光学系の光量分布特性）やセンサ画素特性ばらつきを補正するシェーディング補正部１１２と、シェーディング補正部１１２によりシェーディング補正された撮像画像に対し主に撮影レンズ１０４に起因する歪曲（湾曲）収差を補正する光学歪補正部１１４とを有する。また撮像画像処理部１１０は、撮像画像における原稿Ｐの領域を特定する原稿領域特定部１１６と、原稿領域特定部１１６により特定された原稿領域の情報を参照して、光学歪補正部１１４により歪曲収差が補正された撮像画像から必要部分（原稿Ｐの領域）を切り出す領域切出部１１８とを有する。
【０１０２】
シェーディング補正部１１２が行なうシェーディング補正は、撮影領域の照度むらやＣＣＤ撮像素子１０６の各画素の特性ばらつきなどを補正する処理である。たとえば、カメラヘッド１０２は、予め白紙を撮影して白基準ＤＷ［ｉ，ｊ］としてデータ格納部３００に保存しておく。ｉ，ｊは画素位置を表わす。次にシェーディング補正部１１２は、撮影画像Ｄ［ｉ，ｊ］に対し式（１）に基づき補正する。
【０１０３】
【数１】
2005309078.tif 000003
【０１０４】
ここで、“ｎ”は、補正後のビット分解能で、８ビット分解能ならｎ＝８となり、“０〜２５５”階調の値をとる。ここでは、全画素について白基準データを保持する方法を述べたが、たとえば簡易的には、撮影された画像全体のピーク値を白基準ＤＷとする方法や、ラインごとのピーク値ＤＷ［ｊ］を白基準とする方法などが適用可能である。
【０１０５】
光学歪補正部１１４は、撮影レンズ１０４に起因する収差を以下のようにして補正する。たとえば撮影レンズ１０４への入射角θでの収差をｄ、撮影レンズ１０４からＣＣＤ撮像素子１０６の結像面までの距離をｃ、結像面における結像位置の光軸からの距離をｒとすると、収差ｄは次式（２）で表される。そこで、光学歪補正部１１４は、この特性に基づいて歪曲収差を補正する。なお収差ｄは、一般にｒの３乗に比例するのでレンズ特性に基づいて比例定数を求めて歪曲収差を補正することもできる。
【０１０６】
【数２】
2005309078.tif 000004
【０１０７】
原稿領域特定部１１６は、カメラヘッド１０２によって画像を撮像する都度、毎回撮像画像から原稿領域を抽出する。領域切出部１１８は、撮影の都度抽出された原稿領域情報を参照して、撮像画像中における原稿Ｐの部分を基準画像との間での比較対象の撮像画像範囲として切り出す。
【０１０８】
原稿Ｐが排紙トレイ７１に排出される場所や向きはある程度一定していると考え、切り出し部分を固定することも考えられるが、実際には、排紙トレイ７１上の上下左右の位置がずれたり、傾いて排紙されたりする。この場合、切り出し部分を固定していると、原稿部分を正確に切り出すことができなくなる。原稿でない部分を比較対象の撮像画像範囲として切り出すと、その部分を欠陥として誤検出してしまう虞れがある。したがって、本実施形態のように、実際の原稿Ｐの部分を撮影の都度特定し、この特定した部分を切り出すようにすることで、原稿部分を精度よく切り出すことができるようになり、惹いては、精度のよい欠陥検出ができるようになる。
【０１０９】
なお、カメラヘッド１０２により読み取られた撮像画像と検査用の基準画像との誤差をより小さくするための誤差補正を施す仕組みとして、たとえば本願出願人が特願２００１−３３４１６３号にて提案したような補正係数算出部および画像補正処理部を設けてもよい。なお、補正係数算出部や画像補正処理部の詳細は、特願２００１−３３４１６３号を参照するとよい。
【０１１０】
たとえば、画像補正処理部は、カメラヘッド１０２により取得された撮像画像に対して、画像処理で一般的に用いられるエッジ強調フィルタなどを適用して強調処理（シャープネス処理）を施したり、撮像画像が有するノイズ成分を低減させるノイズ低減部の一例であって、平滑化フィルタなどを適用してモアレを除去したり、中間調データを平滑化することで撮像画像が有するノイズ成分を低減させるノイズ除去処理（平滑化処理）を施す。
【０１１１】
補正係数算出部は、カメラヘッドにより取得された撮像画像のチルトスキャンに起因した暈け特性の場所依存性を補正するための暈け特性補正係数を算出する。たとえば、台形の原稿領域から強調処理やノイズ除去処理のライン単位の補正係数を算出し、この算出した補正係数を画像補正処理部にセットする。
【０１１２】
画像補正処理部は、強調処理や平滑化処理を施す際には、それぞれのフィルタのパラメータを補正係数算出部により算出された補正係数で調整する。またこの際には、さらに好ましくは、ライン単位でシャープネスとノイズ除去の度合いを両方ともに変化させる、つまり、強調処理とノイズ除去処理をライン単位で同時に施すのが好ましい。
【０１１３】
画像検査処理部２００は、本願出願人が特願２００１−３３４１６３号にて提案した構成と同様に、データ格納部３００に格納してある画像検査の基準となる基準画像（元画像データ）をカメラヘッド１０２にて取得された撮像画像と同じように解像度変換しかつ暈かし処理（平滑化処理）をすることで両画像を比較する際の誤差を少なくする基準画像処理部２１０と、基準画像処理部２１０から出力された基準画像に基づいて撮像画像の良否を検査する画像検査部２３０とを備える。
【０１１４】
基準画像処理部２１０は、原稿領域特定部１１６により特定された原稿領域情報を参照して、データ格納部３００から読み出した基準画像を原稿領域と同一形状に変換（透視変換）する幾何変換部（透視変換部ともいう）２１２と、透視変換された画像に対して線形補間法などを用いて解像度変換処理を施す解像度変換部２１４と、解像度変換処理が施された基準画像に対して高周波成分を低減させる暈かし処理を施す暈かし処理部２１６とを有する。
【０１１５】
本実施形態では、カメラヘッド１０２は、原稿Ｐを斜め上方から撮影するので、矩形である原稿Ｐは撮影された画像データ上では撮像画像エリアに対して台形状に変形している。幾何変換部２１２は、撮像画像の台形形状と一致するように矩形である基準画像を変換する。
【０１１６】
暈かし処理部２１６は、解像度変換部２１４により解像度変換が施された基準画像に対して、撮像画像の暈け具合と同じになるように、ガウス関数の分散σに基づいて（つまりガウスフィルタを用いて）検査用の基準画像の鮮鋭度を調整する（一般的には低下させる）。要するに、撮像画像データのカメラヘッド１０２の光学系に起因する暈けを反映させる。この際には、原稿領域特定部１１６により特定された原稿領域の台形形状を参照してガウスフィルタ処理の補正係数を算出し、これを元に透視変換後の台形状の基準画像に暈かし処理（ガウスフィルタ処理）を施す。なお、分散σを適用したガウスフィルタ処理は、たとえば、特開平５−２２５３８８号などに示されているように、公知の技術であるので、その詳細な説明を割愛する。
【０１１７】
図４は、上記構成の画像検査装置５における処理手順を示すフローチャートである。上記実施形態の画像検査装置５においては、プリンタ部５００が待機状態にあるとき、カメラヘッド１０２は制御部３２０の指示により、排紙トレイ７１上を定期的に撮影し、その画像を出力する。
【０１１８】
制御部３２０は、基準画像の一例であるデータ格納部３００に格納してある排紙トレイ７１の画像とカメラヘッド１０２により取得された撮像画像とを比較し、原稿が排紙トレイ７１上にあるか否かを判断し、原稿が排紙トレイ７１上にある場合には画像検査可能のフラグをオフにしてそのまま待機状態を続ける一方、排紙トレイ７１上に原稿がない場合には画像検査可能のフラグをオンにして待機状態を続ける（Ｓ１００）。
【０１１９】
そして、制御部３２０は、待機状態においてプリントジョブを受け取ると（Ｓ１０２）、画像検査可能のフラグを判定する（Ｓ１０４）。そして、画像検査可能のフラグがオフの場合（Ｓ１０４−ＮＯ）、制御部３２０は、画像出力部３０に通常のプリント処理をさせ（Ｓ１０６）、待機状態へ戻る（Ｓ１８０）。一方、画像検査可能のフラグがオンの場合（Ｓ１０４−ＹＥＳ）、制御部３２０は、プリントジョブのＮ枚目（最初は当然に１枚目）について、画像検査を以下のように実行する。
【０１２０】
すなわち、制御部３２０は、先ずＮ枚目（最初は当然に１枚目）のプリント処理を画像出力部３０に開始させ（Ｓ１０８）、展開後の画像データを、画像出力部３０のプリント出力処理部５７２へ送出するとともに、データ格納部３００に格納する。そして、最後の画像データのレンダリング処理が終了すると、プリント出力処理部５７２からの１枚目処理完了の信号を待ち（Ｓ１３０）、完了信号がくると規定の時間後にカメラヘッド１０２へ撮影開始トリガ信号を送る（Ｓ１３２）。
【０１２１】
カメラヘッド１０２は、トリガ信号に同期してシャッタを切る（撮影する）が、このとき排紙トレイ７１上に原稿Ｐ（プリント出力紙）が出力された直後となっている。カメラヘッド１０２は、矩形状の原稿を撮影して得た台形状の撮像画像をデータ格納部３００に格納する。
【０１２２】
プリントジョブが複数枚（Ｎ枚）の場合、制御部３２０は、その複数枚（Ｎ枚）に対する処理が全て完了するまで後述する処理（Ｓ１３０〜Ｓ１６２）と並行して残りのプリント処理を進行させる（Ｓ１１０）。これらの処理は図では並列処理のように示しているが、時分割の逐次処理として実行することもできる。複数枚（Ｎ枚）が全て完了すると、制御部３２０は、待機状態へ戻る（Ｓ１１２）。このようにして、カメラヘッド１０２により撮像された全ての撮像画像は、デジタル信号に変換されてデータ格納部３００へ格納される。
【０１２３】
撮像画像処理部１１０は、カメラヘッド１０２により撮影された撮像画像に対して前処理を施す。すなわち、シェーディング補正部１１２は、カメラヘッド１０２により撮影された撮像画像をデータ格納部３００から読み出し、照度むらやセンサ画素特性バラ付きを補正するシェーディング補正を行なう（Ｓ１３４）。また、光学歪補正部１１４は、このシェーディング補正が施された画像に対して、撮影レンズ１０４の歪曲収差などを補正する光学歪み補正を施し、処理済の画像データをデータ格納部３００に格納する（Ｓ１３６）。
【０１２４】
また、原稿領域特定部１１６は、シェーディング補正や光学歪み補正が施された撮像画像について、背景の排紙トレイ１８４の色と原稿Ｐの縁の白色との差やエッジ検出などを利用して台形の原稿領域を特定する座標点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを抽出し、抽出した４点の座標値の情報を領域切出部１１８に通知するとともにデータ格納部３００に格納する（Ｓ１３８）。
【０１２５】
次に、制御部３２０は、撮像画像処理部１１０によりシェーディング補正や光学歪み補正が施された撮像画像に対して透視変換（透視変換）処理を行なうかどうかを決定する（Ｓ１４０）。本願発明においては、撮像画像に対して透視変換処理を施さないで、基準画像に対して透視変換処理を施すので、撮像画像に対する透視変換処理（Ｓ１４２）をパスする（Ｓ１４０−ＮＯ）。
【０１２６】
なお、撮像画像に対して透視変換処理を行なう場合（Ｓ１４０−ＹＥＳ）、制御部３２０は、図３では示さない撮像画像処理部１１０側に設けられた幾何変換部に対して透視変換処理を指示する。この指示を受けた幾何変換部は、シェーディング補正された撮像画像をデータ格納部３００から読み出し、この撮影画像からエッジ検出などによって台形の原稿領域を抽出し、台形の斜辺から透視変換処理前の補正係数を算出し、実際に台形の原稿領域を矩形に透視変換処理する（Ｓ１４２）。
【０１２７】
領域切出部１１８は、カメラヘッド１０２にて撮像された撮像画像のうちの原稿領域を検査対象の撮像画像範囲として切り出す（Ｓ１４４）。本実施形態においては、領域切出部１１８は、原稿領域特定部１１６にて抽出された４頂点の座標値で囲まれる台形状の領域を検査対象の撮像画像範囲として切り出し、この切り出した台形状の原稿領域の画像を示す画像データをデータ格納部３００に格納する。
【０１２８】
なお、撮像画像に対して透視変換処理を施す場合には、原稿領域特定部１１６は、この透視変換処理された矩形状に戻された原稿領域の座標点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの座標値の情報を領域切出部１１８に通知するとともにデータ格納部３００に格納する（Ｓ１３８）。領域切出部１１８は、カメラヘッド１０２にて撮像され透視変換処理が施された撮像画像のうち、原稿領域特定部１１６にて抽出された４頂点の座標値で囲まれる領域を検査対象の撮像画像範囲として切り出す（Ｓ１４４）。
【０１２９】
次に、基準画像処理部２１０の幾何変換部２１２は、基準画像であるプリント処理された元画像を示す画像データと原稿領域特定部１１６により抽出された撮像画像の４頂点の座標値を示す情報とをデータ格納部３００から読み出す。そして、先ず、撮像画像の４頂点の座標値に基づいて透視変換処理に必要な補正係数を算出し、この算出した補正係数を適用して基準画像に対して撮像画像の台形形状に合致するように透視変換処理を施す（Ｓ１５０）。
【０１３０】
次に、解像度変換部２１４は、台形状の基準画像のサイズと検査対象である台形状の撮像画像のサイズとが等しくなるように、基準画像の解像度を変換する（Ｓ１５２）。
【０１３１】
次に、暈かし処理部２１６は、透視変換された基準画像に対して、撮像画像データにおけるカメラヘッド１０２の光学系に起因する暈けを反映させるために、原稿領域特定部１１６により抽出された台形を示す頂点座標Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを参照して、ガウスフィルタ処理において使用する画像の台形形状に応じた補正係数の値ｇｘを算出し、これを元に透視変換後の台形状の基準画像に暈かし処理（ガウスフィルタ処理）を施し、処理済みの画像をデータ格納部３００に格納する（Ｓ１５４）。
【０１３２】
ここで、基準画像に暈かし処理を施すのは、基準画像は理想的な濃淡特性を持っているために、撮像画像の暈け特性と同等の暈かし処理を施すことで、撮影画像の暈け分布に対応して暈かし処理を施すことができ、次に説明する差分処理の際の誤差を最小にできるためである。
【０１３３】
次に、位置合わせ処理部２３２は、基準画像処理部２１０の暈かし処理部２１６にて暈かし処理が施された基準画像と画像読取部１００にて前処理が施された撮像画像の位置合わせ処理を開始する（Ｓ１５６）。たとえば、位置合わせ処理部２３２は、基準画像をテンプレートとして撮像画像内を走査しながら、正規化相互相関係数を逐次計算し、最も相関係数の高い場所が位置の合った部分と見なす、いわゆるテンプレートマッチングで位置合わせを行なう。
【０１３４】
次に、欠陥異常検出処理部２３４は、読取画像を基準画像と比較して画質欠陥を検出する画質欠陥検出機能と、この画質欠陥検出機能により検出された欠陥の状態を解析する欠陥状態解析機能とを備えている。たとえば、欠陥異常検出処理部２３４は、撮像画像処理部１１０にて前処理が施されデータ格納部３００に格納された検査対象の撮像画像（台形形状のもの）と、基準画像処理部２１０にて透視変換処理や暈かし処理が施された基準画像（台形形状のもの）との差を求める（両者を比較する）差分処理を行なう（Ｓ１６０）。そして、欠陥異常検出処理部２３４は、差分処理により得られた差分結果に基づいて、撮像画像の欠陥や異常の有無を検出する（Ｓ１６２）。位置合わせ処理部２３２および欠陥異常検出処理部２３４は、以上の処理を基準画像の全面について行ない、完了後には再び待機状態へ戻る。
【０１３５】
たとえば、欠陥異常検出処理部２３４は、位置が合った部分での正規化相互相関係数が判定指標値を下回る場合、その部分に画像欠陥が存在すると見なして欠陥異常検出処理を行なう。これにより、たとえば、プリント出力すなわち撮像画像に黒点などの欠陥パターンがあると、その欠陥を含む場所で正規化相互相関係数が明らかに低下するので、差分結果に黒点が残る。
【０１３６】
よって、たとえば、適当な濃度の閾値を設定して差分結果を２値化することで、黒点を特定することができ、画像欠陥の存在の有無を容易に判定することができる。なお、黒点などの局所的な画像欠陥の検出に限らず、撮像画像の全体的な濃度のむらや濃度シフトなどの画質不良の検出を始めとして、画像診断に供される出力画像の欠陥の特徴を表わす指標としての出力画像関係の観測データ情報（ＮＤ１８０）として、欠陥の形状、大きさ、濃度、輪郭の状態、向き、位置、周期性、発生領域などの検出にも適用できる。
【０１３７】
欠陥異常検出処理部２３４が画像欠陥や画質不良を検出した場合には、画像検査装置５は、故障診断装置に対して、故障発生箇所の特定処理を自動的に起動する。あるいは、自動的に起動することに代えて、所定の表示デバイスあるいは音声信号発生器（たとえばスピーカ）などの図示しないユーザインタフェース上で警告を発したり、プリント管理ソフトウェアなどを利用して、通信網を通してプリントしようとしているクライアント端末（たとえばパソコン）へ警告を発したり、さらにはリモート保守システムなどを介して通信網を通してプリンタの保守業者へ通知する。そして、その後に、故障診断装置に対しての指示があってから、故障発生箇所の特定処理を起動する。
【０１３８】
以上説明したように、上記実施形態の画像検査装置５では、撮像画像を正面から見た画像に変換して（つまり矩形状の画像に戻して）元の画像である基準画像と比較するのではなく、撮像状態に起因する撮像画像の形状（一般的には台形状）に一致するように基準画像に対して透視変換処理を施して、ともに矩形状ではない（前例では台形状）の両画像を比較するようにした。基準画像に対する透視変換処理は、少ない画素点からより多くの画素点の画素値を求めるという補間処理を必要としないので、透視変換後のデータの信頼性が低くなるという問題は生じない。よって、より精度よく画像欠陥の有無を検査できるようになる。
【０１３９】
なお、この思想に従えば、光学歪に対する処理も撮像画像を補正するのではなく、基準画像を歪ませて撮像画像の形状に一致させるべきであるが、透視変換による形状変化分に比べれば光学歪み補正による画像情報の変化量ははるかに少なく、欠陥検出精度への影響は極めて小さい。加えて、画像欠陥検査時において、光学歪みのある画像同士を比較するよりも、歪みのない画像同士を比較する方がはるかに簡便な処理になる。よって、上記実施形態で示したように、撮像画像に光学歪み補正を施した方が、画像欠陥検査システム全体の性能向上に繋がる。
【０１４０】
また、撮像ごとに原稿領域の頂点座標を抽出して原稿領域を特定し、この特定した原稿領域の情報に基づき基準画像に対する透視変換処理の補正係数を算出して、この算出した補正係数を適用して基準画像に対して透視変換処理を施すようにすることで、実際の撮像状態に即した透視変換処理を基準画像に施すことができるので、原稿の排紙状態に関わらず、撮像画像と基準画像との比較・検査の際の精度が向上し、より検査精度の良好な画像欠陥や画質異常の検査ができるようになる。
【０１４１】
加えて、特定した原稿領域の情報に基づき基準画像に対して暈かし処理を施すことで、チルトスキャンの際に生じる暈け度合いの場所による分布に応じた暈かし処理を実際の撮像状態に即して基準画像に対して施すことができ、撮像画像に近い暈け特性を持つ比較画像を生成することができる。
【０１４２】
このように、撮像画像に対しては殆ど画像処理を加えることなく、基準画像側に透視変換処理や暈け補正処理を施すようにすれば、欠陥異常検出処理部２３４における差分処理の際の誤差が非常に少なくなり、一層正確な検査ができるようになる。
【０１４３】
なお、上記で説明した画像検査装置５の仕組みは、排紙トレイ７１近傍にて、エリアセンサまたはラインセンサを用いて、画像出力部３０にて処理された印刷画像が排紙トレイ７１上に出力されたときに自動的に読み取る手法（ＮＤ１７２，ＮＤ１７４）を採っていたが、検査対象画像の読取手法はどのようなものでもよく、画像が形成された用紙が搬送されている過程でラインセンサで自動的に読み取る手法（ＮＤ１７４）やユーザ操作を介するマニュアルの読取手法（ＮＤ１７６）を採っても、画像欠陥検査の処理には影響を与えない。ただし、斜め方向から読み取る読取手法の場合、歪み補正に関わる処理が不要になる。
【０１４４】
＜＜画像形成装置における故障診断機能＞＞
＜故障診断機能の概要＞
図５および図６は、画像形成装置１に設けられる故障診断装置における機能の概要を説明する図である。
【０１４５】
たとえば、自動的に画像画質欠陥系の故障箇所を特定する故障診断を行なう、あるいは自動的にメカ系（用紙搬送系）の故障箇所を特定する故障診断を行なうに際しては（Ｓ１０）、その診断アーキテクチャとして、障害発生前に正常時データを取得しておき、稼働状態の装置状態や環境条件などのデータ（纏めて実働データともいう）を取得し、これらの情報を活用して、推論エンジンにて算出される故障確率なども参照の上、診断を行なう（Ｓ１３）。なお、ここでいう故障診断とは、故障の有無の判断だけでなく、将来の故障の発生を予測する予測診断も含む意味である。
【０１４６】
なお、推論エンジンや故障診断を行なう機能部分は、画像形成装置１の本体に内蔵する構成に限らず、たとえば画像形成装置１とネットワーク接続された管理センタに設けてもよい（Ｓ１４）。この場合、正常時データや実働データをネットワークを介して管理センタに送り、管理センタにて診断を行なう。あるいは、推論エンジンのみを管理センタに置き、故障確率の算出のみを管理センタにて行なうようにしてもよい。また、診断結果に関しては、たとえばカスタマーエンジニア（ＣＥ；Customers Engineer）が管理センタで確認する形態を採ってもよいし、診断結果を画像形成装置１に送ることで、画像形成装置１側にて、カスタマーエンジニアやカスタマー（顧客）が確認する形態を採ってもよい。
【０１４７】
ここで、本実施形態においては、故障確率の算出を行なう推論エンジンとしては、ベイジアン（Bayesian）ネットワークを利用する（Ｓ１１，Ｓ１５）。ベイジアンネットワークを利用する故障診断は、母集団内の良好な個体の統計的な情報を用いて探索点を生成する確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用するものであり、ノード（変数）間の依存関係を確率的に捉えグラフ構造（ベイジアンネットワークあるいは因果ネットワークと呼ばれる）を用いて、分布の推定を行なう最適化アプローチである。
【０１４８】
詳細について後述するように、ベイジアンネットワークを利用して画像形成装置１の故障診断を行なう際には、ベイジアンネットワークの構成要素として、たとえば、コンポーネントが故障を引き起こしているか否かを示す状態を有するコンポーネント状態ノードと、コンポーネント状態ノードに接続され、コンポーネントの状態と因果関係にある複数の情報ノードとを有するネットワーク構成とする（Ｓ１６）。
【０１４９】
一例としては、自動的に画像画質欠陥系の故障箇所を特定する故障診断を行なう場合には、画質欠陥状態を表すノード、コンポーネントの状態を表すノード、履歴情報ノード、環境情報を表すノード、ユーザ操作を表すノードなどからなるベイジアンネットワークを構成する（Ｓ１１）。そして、所定の動作条件で画像形成を行なった後、その出力画像を所定の読取装置で読み取り、画像結果の有無を判定する。
【０１５０】
ここで、画質欠陥を検出すると、診断モードに入り、欠陥の状態を判別し、そのデータをコンポーネントの状態、マシンの履歴、環境情報とともにベイジアンネットワークにより故障確率を算出し、この算出した故障確率に基づいて故障箇所の候補を抽出する。このとき、故障箇所候補を１つに絞り込むことが難しいときは、さらにユーザ操作による結果情報を追加して、故障確率を再計算して、その結果から故障候補を絞り込む（Ｓ１２）。
【０１５１】
また、自動的にメカ系（用紙搬送系）の故障箇所を特定する故障診断を行なう場合には、 コンポーネントの状態を表すノード、履歴情報、環境情報を表すノードからなるベイジアンネットワークを構成する。そして、用紙搬送のタイミングを観測し、異常を検出すると、故障診断モードに入り、各コンポーネントの動作データを収集し、そのデータを装置の履歴や環境情報とともにベイジアンネットワークにより故障確率を算出し、この算出した故障確率に基づいて故障箇所の候補を抽出する。
【０１５２】
このため、故障診断装置では、部品の故障確率を決定するための情報（変数；ノード）として、たとえば、搬送系統の観測データ情報（ＮＤ１２０）、履歴情報（ＮＤ１３０）、環境情報（ＮＤ１４０）、消耗材情報（ＮＤ１５０）、あるいは画像形成装置１の仕様情報（ＮＤ１６０）などを、データ収集アプリケーションソフトを用いるなどして直接に取得する。
【０１５３】
また、画質欠陥に関わる故障診断をも可能とする本実施形態特有の情報として、画像形成装置１で形成された出力画像の読取方法（ＮＤ１７０）、出力画像関係の観測データ情報（ＮＤ１８０）、あるいは画像転写系統の観測データ情報（ＮＤ１９０）なども、データ収集アプリケーションソフトを用いるなどして直接に取得する。さらに、本実施形態では、ユーザ操作情報（ＮＤ１９６）も必要に応じて取り込む。
【０１５４】
搬送系統の観測データ情報（ＮＤ１２０）は、ベイジアンネットワークのコンポーネント観測情報ノードＮＤ２に対応し、装置稼働状態変数を与えるもので、具体的には、センサを用いて取得されるモータやソレノイドなどの駆動部材の稼働状態を示す電流や振動や時間などの情報（コンポーネント情報）に基づき取得する。本実施形態においては、このコンポーネント情報は、画像形成装置１内に種々のセンサを設けることで自動的に取得するようにしている。
【０１５５】
たとえば、用紙タイミングセンサ６９を用いて取得されるシート搬送時間情報に基づくシート搬送路を通過するタイミング（ＮＤ１２２）、コンポーネント（部品）、特にモータ、ソレノイド、プランジャなどの駆動部材の動作状態を示す電流情報や、駆動機構振動検出部８０の振動センサ８２として用いる加速度センサを使用して取得される振動データ（ＮＤ１２４）、あるいは、駆動機構振動検出部８０の振動センサ８２として用いる音響センサを使用して取得される作動音（ＮＤ１２６）などがある。たとえば、取得した作動音に基づき、確率データを決定することができる。
【０１５６】
駆動部材の動作状態を示す電流情報に関しては、装置内のコンポーネント（モータ、ソレノイド、クラッチ）を単体で動作させて、そのときの駆動電流を検知することで取得する。
【０１５７】
履歴情報（ＮＤ１３０）は、ベイジアンネットワークの履歴情報ノードＮＤ３に対応し、画像形成装置１の使用状況を表わすものであり、装置稼働状態変数を与えるコンポーネント情報を補強する機能を持つ。本実施形態においては、この履歴情報についても、画像形成装置１内に種々のセンサを設けるとともに、取得した情報を記憶媒体に記憶しておくことで、自動的に取得するようにしている。
【０１５８】
たとえば、給紙トレイ５１から搬送路４２に繰り出される印刷用紙の数、つまり、累積印刷枚数に対応する用紙フィード数（ＮＤ１３２）、装置設置以降の装置（マシン）の使用年数（ＮＤ１３４）、単位期間内の用紙フィード数で求められる使用頻度（ＮＤ１３５）、コンポーネントの交換情報や使用履歴（ＮＤ１３６）、故障交換頻度情報（ＮＤ１３８）、画像形成装置内部に設ける不揮発性の記憶媒体（半導体メモリやハードディスクなど）に記憶されるパーツ交換履歴や使用履歴などのログデータ（ＮＤ１３９）がある。
【０１５９】
たとえば、用紙フィード数は、直接に、ロールの摩耗や、ギアの摩耗、あるいはモータの軸受けの摩耗に影響を与え、コンポーネントの状態を左右する。よって、装置を所定場所に設置してから、あるいはコンポーネント交換後、フィード部がどの程度の用紙を送ったかという情報（用紙フィード数；ＮＤ１３２）をコンポーネントごとに管理しておき、これを参照して、故障診断を行なうことが有効である。
【０１６０】
コンポーネント情報に加えて、コンポーネントの状態が影響を受ける、装置の履歴（使用状態）、装置の設置環境なども考慮したデータを自動的に取得して確率を算出して、ベイジアンネットワークに組み込んで計算すれば、予備知識がいらず、簡単な操作で正確な故障診断が可能になる。予備知識がなかったり、経験の少ないサービスマンでも、簡単な操作で正確な故障診断が可能となる。
【０１６１】
用紙フィード数（ＮＤ１３２）としては、画像形成装置１の新規設置時、消耗品交換時、あるいは部品交換時からのフィード数を用いる。この用紙のフィード数は、摩耗などが伴うため可動する全ての部品（モータ、ソレノイド、クラッチ、ロール、ギア、ベルトなど）の寿命に影響を与える。モータやソレノイドなどの各部品の劣化の目安となる閾値としては、たとえば５０００００枚（この値は、機種や部品の種類によって異なる）以上、以下で、確率の設定を行なう。この値は、画像形成装置内部に設ける不揮発性の記憶媒体に、部品ごとに、新規設置時、消耗品交換時、あるいは部品交換時からのカスタマーが使用した累積用紙フィード数を逐次記録することで、観測情報として、診断時には確率決定している。
【０１６２】
なお、部品の用紙フィード数は、その部品交換などが発生した場合は、ゼロにリセットする。よって、新規設置時の全ての部品の累積フィード数は、ゼロになっているが、画像形成装置のメンテナンス状況によって、各部品ごとに不揮発性の記憶媒体に記憶されているフィード数は異なってくる。
【０１６３】
環境情報（ＮＤ１４０）は、ベイジアンネットワークの環境情報ノードＮＤ４に対応し、画像形成装置１の動作環境を表わすものであり、コンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件である。たとえば、稼働温度検出部８４の温度センサ８５を使用して取得される温度データ（ＮＤ１４２）、稼働湿度検出部８６の湿度センサ８７を使用して取得される湿度データ（ＮＤ１４４）、あるいは温度データや湿度データに影響を与える画像形成装置１の設置位置（住所や建物、あるいは緯度・経度・高度など）（ＮＤ１４６）などがある。
【０１６４】
温度や湿度は、給紙ロール対５５を構成するフィードロール５５ａの印刷用紙との摩擦係数や紙間摩擦係数に影響を与え、シート搬送時間に影響を与えるので、温度データや湿度データを使用して故障診断を行なうことが有効である。装置仕様に適した場所で使用されているか否かは故障に影響を与えるので、設置位置を使用して故障診断を行なうことが有効である。
【０１６５】
また、消耗材情報（ＮＤ１５０）は、ベイジアンネットワークの消耗材情報ノードＮＤ５に対応し、消耗材検知部８８にて取得される印刷用紙の厚さ（紙厚情報）や用紙種別（ＮＤ１５２）、あるいは色剤の色種や染料／顔料などのタイプやその残量（ＮＤ１５４）など、装置が使用する消耗材の情報である。
【０１６６】
また、仕様情報（ＮＤ１６０）は、ベイジアンネットワークの仕様情報ノードＮＤ６に対応し、通常の装置と異なるか否かを特定するための情報であって、たとえば仕向地（ＮＤ１６２）や顧客希望などに応じて特殊な部品が使用されている（ＮＤ１６４）などがある。
【０１６７】
出力画像の読取方法（ＮＤ１７０）は、画像欠陥故障の診断を行なうための特有のものであり、画像診断に供される出力画像を読み取る手法を表わすものである。たとえば、排紙トレイ７１近傍にて、エリアセンサまたはラインセンサを用いて、画像出力部３０にて処理された印刷画像が排紙トレイ７１上に出力されたときに自動的に読み取る手法を採ることができる（ＮＤ１７２，ＮＤ１７４）。
【０１６８】
あるいは、機外の排紙トレイ７１に向けて、画像が形成された用紙が搬送されている過程で、ラインセンサで自動的に読み取る手法を採ることもできる（ＮＤ１７４）。このような構成を採るには、図１に示した構成において、定着ローラ４５と排紙トレイ７１との間に、用紙幅分の長さを持つラインセンサ６１６を設ける構成とするのがよい。
【０１６９】
あるいは、画像形成装置１の画像読取部７００を読取装置として利用して、もしくは別のスキャナを読取装置として利用して、出力された用紙を、ユーザがこれらの読取装置にセットしてマニュアルで読み取る手法を採ることもできる（ＮＤ１７６）。
【０１７０】
出力画像関係の観測データ情報（ＮＤ１８０）は、画像欠陥故障の診断を行なうための特有のものであり、画像診断に供される出力画像の欠陥の特徴を表わす指標（以下画像欠陥特徴量ともいう）である。たとえば、黒欠陥の形状、大きさ、濃度、輪郭の状態、向き、位置、周期性、発生領域などである。ここで、欠陥の形状は、点・黒線・黒帯・白抜け・白帯・濃度ムラ・全面白・全面黒などである。また、欠陥の大きさは、点ならサイズ、線・帯なら太さ・長さなどである。
【０１７１】
輪郭の状態は、鮮鋭度に関わるもので、シャープ（鮮鋭度が高い）である、あるいは暈けている（鮮鋭度が低い）などである。欠陥の向きは、用紙送り方向、主走査方向、ランダムなどである。欠陥の位置は、毎回同じ位置、部品に対応する位置、ランダムなどである。欠陥の周期性は、欠陥が用紙上で繰返し現われているかや、その状態などである。欠陥の発生領域は、欠陥が用紙上の何処で現われているかを示すもので、たとえば、用紙の縁消しエリアであるのか用紙裏面であるのかなどである。
【０１７２】
画像転写系統の観測データ情報（ＮＤ１９０）は、画像形成に関わるコンポーネントの動作状態を示す情報であり、搬送系に関わる駆動部材の動作状態を示す信号を除くものである。たとえば、部品レベルで温度を監視するようにした定着ローラ４５の温度や、一次帯電器３３に供給される印加電圧や、パターン検出部６１４を用いて検知されるパッチ濃度や、色剤残量検知部８９を用いて検知されるトナー（色剤）の残量などである。これらの画像転写系統の観測データ情報（ＮＤ１９０）は、適切な画像形成に必要な設定情報として、不揮発性の記憶媒体（たとえば記憶媒体５３２）に格納しておく。
【０１７３】
ユーザ操作情報（ＮＤ１９６）は、故障診断装置を用いて自動的に故障診断を行なって提示された故障箇所の情報が適当でないとき（たとえば故障箇所候補を１つに絞り切れていないなど）のときに、画像形成装置１に対して条件を変えて同様の処理をさせる再処理の情報入力である。その再処理の指示だけでなく、変更後の動作条件の情報も含む。
【０１７４】
ユーザ指示を受けると、画像形成装置１は、先の動作条件とは異なる動作条件にして、同様に、搬送系統の観測データ情報（ＮＤ１２０）や、出力画像関係の観測データ情報（ＮＤ１８０）あるいは画像転写系統の観測データ情報（ＮＤ１９０）などの追試結果情報を取得する。
【０１７５】
＜＜故障診断装置の構成例＞＞
図７は、画像形成装置１に設けられる故障診断装置の一構成例を示すブロック図である。
【０１７６】
この故障診断装置３は、上述の図６に示した各情報を取得して故障診断を行なうように構成されている。たとえば、故障診断装置３は、コンポーネントの稼働状態を示すコンポーネント情報を観測データ情報として取得する部品状態情報取得部１２と、画像形成装置１の使用状況を監視するとともに、監視結果を不揮発性の記憶媒体に登録・保持することで履歴情報を管理する履歴情報取得管理部１３とを備えている。
【０１７７】
また、故障診断装置３は、稼働温度検出部８４や稼働湿度検出部８６にて検知される情報に基づき、温度や湿度などのコンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件を環境情報として取得する環境情報取得部１４と、消耗材検知部８８にて検知される情報に基づき、印刷用紙の厚さや用紙種別、あるいは色剤の色種やタイプや残量など装置が使用する消耗材の情報を取得する消耗材情報取得部１５と、画像形成装置１の仕様情報を取得する仕様情報取得部１６とを備えている。
【０１７８】
また、故障診断装置３は、画像欠陥故障の診断を行なうための特有の構成として、上記で説明した画像読取部１００および画像検査処理部２００を備えた画像検査装置５と、追加操作情報取得部１９とを備えている。画像読取部１００は、画像形成装置から出力された印刷画像を読み取る。画像検査処理部２００は、画像読取部１００により読み取られた画像と基準画像とを比較して画質欠陥を検出し、検出した欠陥の状態を解析する。
【０１７９】
また、故障診断装置３は、特徴量抽出部５０２、故障診断時の判定指標となる基準特徴量を所定の記憶媒体（好ましくは不揮発性の半導体メモリ）５３２に格納する基準特徴量格納部５３０、故障判定や故障予測を行なう故障判定部５４０、故障判定部５４０の故障判定や故障予測に際して使用される故障確率を推論する推論エンジン（故障確率推論部）５６０、あるいは故障判定結果や検査内容をカスタマーに通知する通知部５７０などを内部に有する故障診断部５００を備えている。
【０１８０】
特徴量抽出部５０２は、部品状態情報取得部１２にて取得される搬送系の駆動部材が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号に基づいて、その動作状態信号の特徴量を求める。また、特徴量取得部５０２は、部品状態情報取得部１２だけでなく、履歴情報取得管理部１３、環境情報取得部１４、消耗材情報取得部１５、あるいは仕様情報取得部１６からの情報も取得して、それら取得した情報の特徴量も求める。特徴量抽出部５０２は、部品状態情報取得部１２からの動作状態信号やその他の履歴情報取得管理部１３などからの情報を受け取る動作状態信号受取部の機能を持つ。
【０１８１】
なお図示しないが、基準特徴量格納部５３０には、記憶媒体５３２の他に、記憶媒体５３２に基準特徴量を書き込むための書込制御部や、記憶された基準特徴量を記憶媒体５３２から読み出すための読出制御部が設けられる。
【０１８２】
記憶媒体５３２は、画像形成装置１において特徴量抽出部５０２によって取得される種々の動作状態信号の履歴情報を保持する履歴記憶部の機能を持つ。
【０１８３】
基準特徴量としては、たとえば、搬送系の駆動機構部を構成する機構部材（モータやソレノイドなどの駆動部材を含む）や機構部材を駆動する電気部材（駆動信号生成部１５０や駆動回路）が正常に動作している正常状態で特徴量抽出部５０２により取得された特徴量を使用する。あるいは、特徴量抽出部５０２で得られる特徴量に代えて、画像形成装置１におけるステッピングモータなどの動作電流や振動の定格値を利用してもよい。
【０１８４】
また、故障が検知された場合に、その故障箇所や故障状態を判定するための基準特徴量として、各構成部材が故障時に、特徴量抽出部５０２により取得された特徴量を使用する。この故障状態に関する基準特徴量は、当該装置の各部材を強制的に故障状態にして特徴量抽出部５０２により検知したものであってもよいし、管理センタなどに集約されるメンテナンス情報に基づいて取得した情報を用いてもよい。画像形成装置１と管理センタとをネットワーク接続しておき、記憶媒体５３２に格納されている故障時の情報を定期的に更新するようにしてもよい。
【０１８５】
また、故障判定部５４０は、記憶媒体５３２に格納しておいた基準特徴量と故障診断時に特徴量抽出部５０２で得られる特徴量である実働特徴量とを比較することにより、診断対象ブロックに故障が発生しているか否かや、将来故障が生じる可能性など故障に関わる診断処理を行なう。
【０１８６】
たとえば、自動的に画像画質欠陥系の故障箇所を特定する故障診断を行なう場合、故障診断部５００は、画像検査処理部２００の欠陥異常検出処理部２３４により解析された欠陥の状態情報、画像形成装置１を構成するコンポーネントの状態情報、装置の履歴情報、装置が設置されている周辺環境情報、およびユーザ操作によって得られる追試結果情報を用いて前記画質欠陥を引き起こす原因となる箇所の故障確率を推論エンジン５６０にて推論し、推論エンジン５６０にて算出した故障確率を元にして故障判定部５４０にて故障箇所の候補を抽出する。
【０１８７】
故障判定部５４０は、推論エンジン５６０を利用して故障候補を絞り込む故障候補抽出部の機能を有しており、絞り込んだ故障候補、故障判定結果（故障の有無、故障箇所、故障内容）、故障予測結果（故障可能性の有無、故障箇所、故障内容）、あるいは検査内容や取得した動作状態信号などを通知部５７０に通知する。
【０１８８】
ここで、自動判定処理を行なったときに、故障箇所候補を１つに絞りきれないときには、ユーザ操作によって得られた動作条件の異なる状態で取得された追試結果情報の入力を待って、推論エンジン５６０にて故障確率を再計算し、それぞれの動作条件で取得される故障確率に基づいて、より適切な故障箇所を抽出する。
【０１８９】
通知部５７０は、たとえば、故障判定部５４０から受け取った故障判定結果などを、お客様（画像形成装置１の操作者や所有者）、画像形成装置１をメンテナンス（保守、維持、管理）するカスタマーエンジニア、あるいは画像形成装置１を管理している管理センタなどのカスタマーエンジニアやカスタマーに通知する。
【０１９０】
たとえば、お客様に直接知らせる場合は、画像形成装置１にアラームを知らせるような、たとえば表示パネルやスピーカなどで知らせることができる。お客様は、それを見てあるいは聞いて、故障箇所や故障内容をサービスセンタに知らせることができる。また、画像形成装置１をメンテナンスするカスタマーエンジニアに直接知らせる場合は、公衆電話回線や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System ）などの携帯端末を使って、故障発生などを連絡できる。また、故障箇所や故障内容のデータをカスタマーエンジニアが所有する端末に送ることもできる。
【０１９１】
また、画像形成装置１を管理している管理センタなどに知らせる場合は、カスタマーエンジニアに直接知らせる場合と同様に、公衆電話回線や携帯端末を使うこともできる。また、インターネットを利用した連絡もできる。これらの場合も、故障箇所や故障内容のデータを管理センタの端末に送ることもできる。
【０１９２】
また、画像形成装置１（故障状態特定部２４８）側で故障箇所や故障内容を特定せずに、故障診断部５００にて行なった故障診断の検査内容とそこで使用した動作状態信号などのデータを管理センタに通知し、管理センタ側で、故障候補の絞込みあるいは故障箇所や故障内容の特定などを行なうようにしてもよい。
【０１９３】
＜＜電子計算機を利用した構成＞＞
図８は、ＣＰＵやメモリを利用してソフトウェア的に故障診断装置３を構成する、すなわちパーソナルコンピュータなどのコンピュータ（電子計算機）の機能を利用して故障診断装置３をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【０１９４】
後述するベイジアンネットワーク手法を適用した本発明に係る故障診断方法や故障診断装置を、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適なプログラムあるいはこのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体を発明として抽出することもできる。
【０１９５】
もちろん、このようなコンピュータを用いた構成に限らず、図５〜図９を用いて示した各機能部の機能をなす専用のハードウェアの組合せにより故障診断装置３や故障診断部５００を構成することもできる。ソフトウェアにより処理を実行させる仕組みとすることで、ハードウェアの変更を伴うことなく、処理手順などを容易に変更できる利点を享受できるようになる。
【０１９６】
電子計算機に一連のベイジアンネットワーク処理を利用した故障診断機能をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ（組込マイコンなど）、あるいは、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、論理回路、記憶装置などの機能を１つのチップ上に搭載して所望のシステムを実現するＳＯＣ（System On a Chip：システムオンチップ）、または、各種のプログラムをインストールすることで各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１９７】
記録媒体は、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気などのエネルギの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。
【０１９８】
たとえば、コンピュータとは別に、カスタマーにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクＦＤを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory ）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini Disc ）を含む）、または半導体メモリなどよりなるパッケージメディア（可搬型の記憶媒体）により構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でカスタマーに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭやハードディスク装置などで構成されてもよい。または、ソフトウェアを構成するプログラムが、有線あるいは無線などの通信網を介して提供されてもよい。
【０１９９】
たとえば、ベイジアンネットワーク処理における故障確率の算出（更新を含む）機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、ハードウェアにて構成する場合と同様の効果は達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体がベイジアンネットワークを利用した故障診断処理機能を実現する。
【０２００】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することで、ベイジアンネットワークを行なう機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム；基本ソフト）などが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって故障確率算出処理機能や故障箇所判定処理機能などが実現される場合であってもよい。
【０２０１】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって故障確率算出処理機能や故障箇所判定処理機能などが実現される場合であってもよい。
【０２０２】
なお、故障診断装置３を複写機能を持つ画像形成装置１に組み込む形態の場合、図１０に示す電子計算機には、たとえば、複写アプリケーションやプリンタアプリケーション、ファクシミリ（ＦＡＸ）アプリケーション、あるいは他のアプリケーション用の処理プログラムなど、従来の画像形成装置（複合機）におけるものと同様のソフトウェアが組み込まれる。また、ネットワーク９を介して外部とのデータを送受信したりするための制御プログラムも組み込まれる。
【０２０３】
このとき、ベイジアンネットワークを利用して故障確率算出処理機能や故障箇所判定処理機能を実現するプログラムコードを記述したファイルとしてプログラムが提供されるが、この場合、一括のプログラムファイルとして提供されることに限らず、コンピュータで構成されるシステムのハードウェア構成に応じて、個別のプログラムモジュールとして提供されてもよい。たとえば、既存の複写装置制御ソフトやプリンタ制御ソフト（プリンタドライバ）に組み込まれるアドインソフトとして提供されてもよい。
【０２０４】
たとえば、故障診断装置３を構成するコンピュータシステム９００は、コントローラー部９０１と、ハードディスク装置、フレキシブルディスク（ＦＤ）ドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）ドライブ、半導体メモリコントローラなどの、所定の記憶媒体からデータを読み出したり記録したりするための記録・読取制御部９０２とを有する。
【０２０５】
コントローラー部９０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）９１２、読出専用の記憶部であるＲＯＭ（Read Only Memory）９１３、随時書込みおよび読出しが可能であるとともに揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（Random Access Memory）９１５、および不揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（ＮＶＲＡＭと記述する）９１６を有している。ＮＶＲＡＭ９１６には、たとえば、使用時間、頻度、コピー／プリント枚数などで重み付けした各パーツの故障確率の情報を格納する。
【０２０６】
上記において“揮発性の記憶部”とは、故障診断装置３の電源がオフされた場合には、記憶内容を消滅してしまう形態の記憶部を意味する。一方、“不揮発性の記憶部”とは、故障診断装置３のメイン電源がオフされた場合でも、記憶内容を保持し続ける形態の記憶部を意味する。記憶内容を保持し続けることができるものであればよく、半導体製のメモリ素子自体が不揮発性を有するものに限らず、バックアップ電源を備えることで、揮発性のメモリ素子を“不揮発性”を呈するように構成するものであってもよい。また、半導体製のメモリ素子により構成することに限らず、磁気ディスクや光ディスクなどの媒体を利用して構成してもよい。
【０２０７】
また、コンピュータシステム９００は、カスタマーインタフェースをなす機能部として、キーボードやマウスなどを有する指示入力部９０３と、操作時のガイダンス画面や処理結果などの所定の情報をカスタマーに提示する表示出力部９０４と、各機能部との間のインタフェース機能をなすインタフェース部（ＩＦ部）９０９とを有する。なお、故障診断装置３を複写機能を持つ画像形成装置１に組み込んで一体化させる場合、処理対象の画像を読み取る画像読取部（スキャナユニット）９０５と、処理済みの画像を所定の出力媒体（たとえば印刷用紙）に出力する画像形成部９０６も設けられる。
【０２０８】
インタフェース部９０９としては、処理データ（画像データを含む）や制御データの転送経路であるシステムバス９９１の他、たとえば、画像読取部９０５とのインタフェース機能をなすスキャナＩＦ部９９５、画像形成部９０６や他のプリンタとのインタフェース機能をなすプリンタＩＦ部９９６、およびインターネットなどのネットワーク９との間の通信データの受け渡しを仲介する通信ＩＦ部９９９を有している。
【０２０９】
表示装置９０４は、たとえば、表示制御部９４２とＣＲＴ（Cathode Ray Tube；陰極線管）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display；液晶）などでなるディスプレイ部９４４とを有する。たとえば、表示制御部９４２が、ディスプレイ部９４４上に、ガイダンス情報や画像読取部９０５が取り込んだ全体画像などを表示させる。また、故障判定結果や検査内容をカスタマーに通知する際の表示デバイスとしても利用される。なお、表示面上にタッチパネル９３２を有するディスプレイ部９４４とすることで、指先やペンなどで所定の情報を入力する指示入力部９０３を構成することもできる。
【０２１０】
画像読取部９０５は、画像入力端末の機能を備えており、たとえばＣＣＤ固体撮像素子の全幅アレイを使用して、読取位置へ送られた原稿に光を照射することで、原稿上の画像を読み取り、この読み取った画像を表す赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂのアナログビデオ信号をデジタル信号へ変換する。
【０２１１】
画像形成部９０６は、たとえば画像読取部９０５にて得られた画像信号により表される画像を、電子写真式、感熱式、熱転写式、インクジェット式、あるいは同様な従来の画像形成処理を利用して、普通紙や感熱紙上に可視画像を形成する（印刷する）。
【０２１２】
このため、画像形成部９０６は、たとえばイエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫの２値化信号などの印刷出力用データを生成する画像処理部９６２と、故障診断装置３をデジタル印刷システムとして稼働させるためのラスタ出力スキャンベースのプリントエンジン９６４を備える。
【０２１３】
このような構成において、ＣＰＵ９１２は、システムバス９９１を介してシステム全体の制御を行なう。ＲＯＭ９１３は、ＣＰＵ９１２の制御プログラムなどを格納する。ＲＡＭ９１５は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory ）などで構成され、プログラム制御変数や各種処理のためのデータなどを格納する。また、ＲＡＭ９１５は、所定のアプリケーションプログラムによって取得した電子ドキュメント（文字データのみに限らず画像データを含んでよい）や自装置に備えられている画像読取部９０５で取得した画像データ、さらには外部から取得した電子データなどを一時的に格納する領域を含んでいる。
【０２１４】
たとえば、ベイジアンネットワークを利用して故障確率算出処理機能や故障診断処理機能をコンピュータに実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を通じて配布される。あるいは、このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭではなくＦＤに格納されてもよい。また、ＭＯドライブを設け、ＭＯに前記プログラムを格納してもよく、またフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリカードなど、その他の記録媒体にプログラムを格納してもよい。さらに、他のサーバなどからインターネットなどのネットワーク９を経由してプログラムをダウンロードして取得したり、あるいは更新したりしてもよい。
【０２１５】
なお、プログラムを提供するための記録媒体としては、ＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの他にも、ＤＶＤなどの光学記録媒体、ＭＤなどの磁気記録媒体、ＰＤなどの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、ＩＣカードやミニチュアカードなどの半導体メモリを用いることができる。記録媒体の一例としてのＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどには、後で説明する故障診断装置３におけるベイジアンネットワークを利用して故障確率算出処理機能や故障診断処理機能を実現する際の、一部または全ての機能を格納することができる。
【０２１６】
また、ハードディスク装置は、制御プログラムによる各種処理のためのデータを格納したり、画像読取部９０５で取得した画像データや外部から取得した印刷データなどを大量に一時的に格納したりする領域を含んでいる。また、ハードディスク装置、ＦＤドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭドライブは、たとえば、ＣＰＵ９１２にコンテンツ取得やアドレス取得あるいはアドレス設定などの処理をソフトウェアにて実行させるためのプログラムデータを登録するなどのために利用される。
【０２１７】
なお、故障診断装置３の各機能部分の全ての処理をソフトウェアで行なうのではなく、これら機能部分の一部を専用のハードウェアにて行なう処理回路９０８を設けてもよい。ソフトウェアで行なう仕組みは、並列処理や連続処理に柔軟に対処し得るものの、その処理が複雑になるに連れ、処理時間が長くなるため、処理速度の低下が問題となる。これに対して、ハードウェア処理回路で行なうことで、高速化を図ったアクセラレータシステムを構築することができるようになる。アクセラレータシステムは、処理が複雑であっても、処理速度の低下を防ぐことができ、高いスループットを得ることができる。
【０２１８】
画像形成装置１に適用した本実施形態の故障診断装置３の場合であれば、処理回路９０８としては、図４に示した用紙通過時間、駆動電流、振動、作動音、あるいは光量などの観測データ情報（ＮＤ１２０）、温度や湿度などの環境情報（ＮＤ１４０）、出力画像関係の観測データ情報（ＮＤ１８０）、あるいは画像転写系統の観測データ情報（ＮＤ１９０）などを取得するためのセンサ系統のデータ取得機能部９０８ａが該当する。
【０２１９】
＜＜ベイジアンネットワークを利用した故障診断の詳細＞＞
図９は、故障診断部５００において故障診断時に利用するベイジアンネットワークの基本的な構成例を示すベイジアンネットワークモデル図である。
【０２２０】
ベイジアンネットワークは、変数間の因果関係を表す有向非巡回グラフであり、親が与えられると、条件つき確率分布を変数に関連づけるものである。ベイジアンネットワークは、確率理論を使用して問題領域をモデル化する。他に関する情報が与えられたとすると、問題のベイジアンネットワーク表現を使用して、変数のサブセットに関する情報を提供する。
【０２２１】
ベイジアンネットワークは、変数(ノード；楕円で表示）のセットおよび有向エッジ（変数間の接続）を示すアーク（矢印で表示）のセットから構成される。アークと呼ばれる矢印は、因果関係を示し、矢印の方向に原因から結果へと結ばれている。
【０２２２】
各ノード（変数）は、相互に排他的な状態のセットを持つ。各ノードには、原因から結果が発生する確率（条件付き確率表）を予め設定しておく。ノードは、有向エッジ（directed edge）とともに、有向非巡回グラフ（ＤＡＧ；Directed Acyclic Graph ）を形成する。親ｗ1,…,ｗnを持つ各変数ｖについて、条件つき確率テーブルＰ(ｖ|ｗ1,…,ｗn)が定義される。ｖが親を持たない場合に、このテーブルが、周辺確率Ｐ(ｖ)に減少する。
【０２２３】
入ってくる矢印をもたないノードは、そのノードの発生確率だけ設定される。ベイジアンネットワークの大きな特徴は、直接観測できない状態（たとえば、故障の有無など）を直接観測（または入手）できる情報から確率推論し、直接観測できない状態の（故障か否かの）確率算出できることにある。
【０２２４】
つまり、ベイジアンネットワークは、因果関係が複雑な問題領域を表わすため、複数の変数間の因果関係を順次結んでいき、グラフ構造を持つネットワークとして表現するようにしている。ベイジアンネットワークでは、設計変数間の依存関係を有向グラフにより表現する。そして、変数の集合がネットワークのノードを形成する、リンクまたは矢印の集合がノード対を結ぶ、ノードＸからノードＹへの矢印の直感的な意味、はＸがＹに直接的影響を与える（ＹがＸに依存する）という性質を有するグラフ構造として提示される。  グラフは矢印の方向にサイクルを持たない有向非循環グラフである。
【０２２５】
なお、図では、ハッチングで示したノードは、直接観測できるノードである。ハッチング無しで示したノードの確率を計算することで、コンポーネントの状態（故障の有無の可能性）が分かる。各ノードの確率計算には、たとえば、ベイズの定理が使われるが、ノードが多く、かつループを作るようなネットワーク構成では、膨大な計算量のため事実上計算はできない。そこで、ベイジアンネットワークにおける確率を正確に更新するための効率的な様々な計算アルゴリズムが考案されていおり、計算ソフトウェアも幾つかのメーカから販売されている。たとえば、http://staff.aist.go.jp/y.motomura/bn2002/presen/motomura-tut.files/frame.htm；オンライン、を参照するとよい。
【０２２６】
図９に示したベイジアンネットワークは、図６と対応するように示している、すなわち、たとえば図９に示すように、本実施形態のベイジアンネットワークは、コンポーネント状態ノードＮＤ１を中心に、環境状態を表すコンポーネント観測情報ノード（環境ノード）ＮＤ２、履歴情報ノードＮＤ３、環境情報ノードＮＤ４、消耗材情報ノードＮＤ５、仕様情報ノードＮＤ６が因果関係を元に構成されている。
【０２２７】
コンポーネント状態ノードＮＤ１とは、コンポーネントの状態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なう。各ノード内には、因果関係の強さ表す確率データを纏めた確率表を予め入れておく。なお、確率データの初期値は、過去のデータや部品のＭＴＢＦ（Mean Time Between Failure ；平均故障間隔）を使うことができる。値が小さすぎる場合は、故障確率の大小関係が明らかになるような部品間の相対的な値を使ってもよい。
【０２２８】
観測情報ノードＮＤ２はコンポーネント観測情報ノード、出力画像関係の観測データノード、あるいは画像転写系統の観測データノードなど、故障診断の判定に利用する、装置内でセンサ部材を用いて自動的に取得される情報である。ここで、コンポーネント観測情報ノードは、本実施形態では、シート搬送時間情報、駆動電流情報、あるいは振動情報などである。出力画像関係の観測データノードは、欠陥の形状、大きさ、濃度、輪郭、向き、位置、周期性、発生領域などの情報である。画像転写系統の観測データノードは、コンポーネントの温度、印加電圧、パッチ濃度、あるいは色剤（たとえばトナー）残量などの情報である。
【０２２９】
履歴情報ノードＮＤ３は、画像形成装置１の使用状況を表わすものであり、本実施形態では、フィード数の履歴情報を用いる。図６にて説明したように、フィード数は、画像形成装置１を処置位置に設置してから、あるいはコンポーネント交換後、フィード部がどの程度の用紙を送ったがという情報であり、ロールの摩耗や、ギアの摩耗、モータの軸受けの摩耗に対して、直接に影響を与えるもので、コンポーネントの状態を左右する。
【０２３０】
環境情報ノードＮＤ４とは、コンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件で、本実施形態では、温度と湿度である。図６にて説明したように、温度や湿度は、フィードロールの紙との摩擦係数、紙間摩擦係数に影響を与え、シート搬送時間に影響を与える。
【０２３１】
消耗材情報ノードＮＤ５は、用紙厚さや用紙種別、あるいは色剤色種や色剤タイプ、あるいは残量など、装置が使用する消耗材の情報である。たとえば、用紙種別や用紙厚さによって、ロールと用紙の間の摩擦や用紙間摩擦が異なり、また周囲の温度や湿度の影響も異なる。同様に、適切な色剤が使用されていなければ、画像形成に影響を与える。つまり、消耗材の仕様が故障診断に影響を与える。
【０２３２】
仕様情報ノードＮＤ６は、仕向地や特殊部品などの情報である。たとえば、寒冷地仕様や沿岸地仕様の装置は、寒冷地や海岸に適した部材が使用されている。仕向地に応じた部品が使用されている装置の故障診断を行なう際には、元々の部品仕様を考慮せずに判断したのでは、その部品について算出された故障率が同じであったとしても、正確な判断ができない。つまり、製品仕様やそれに基づく部品仕様が故障診断に影響を与える。
【０２３３】
ユーザ操作ノード（ＮＤ９）は、画像形成装置１に対して動作条件を変えて同様の処理をさせる情報であり、変更後の動作条件の情報も含む。
【０２３４】
図１０は、ベイジアンネットワークのより具体的な構成例であり、画像画質欠陥系の故障箇所を特定する故障診断を行なう場合のベイジアンネットワークの構成例を示している。図示するように、このベイジアンネットワークは、画像形成装置を構成する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、装置の履歴情報を表す履歴情報ノードＮＤ３と、装置が設置されている周辺環境情報を表す環境情報ノードＮＤ４と、画質欠陥の状態情報を表す観測状態ノードＮＤ８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ＮＤ９とを含んで構成されている。
【０２３５】
各ノードは、“原因”→“結果”の関係になるように結線される。たとえば、“原因ノード”と“観測状態ノードＮＤ２”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ＮＤ３”と“原因ノード”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。
【０２３６】
＜＜故障診断装置の全体動作の処理手順＞＞
図１１は、図７に示した故障診断部における、ベイジアンネットワークを利用した画像欠陥との関わりにおける故障診断の処理手順の全体概要を示すフローチャートである。また、図１２は、画像欠陥発生時に、ベイジアンネットワークを利用して故障箇所を特定する処理手順をブロック図レベルで表わしたチャートである。
【０２３７】
画像形成装置１において印刷用紙に画像を形成して機外に排出すると、画像検査装置５の画像読取部１００は、その出力画像を読み取る（Ｓ６００、Ｓ７０２）。なお、先にも説明したように、排紙トレイ７１近傍にてエリアセンサまたはラインセンサを用いて排紙トレイ７１上に出力されたときに自動的に読み取る構成でもよいし、図１に示した構成において、定着ローラ４５と排紙トレイ７１との間に設ける用紙幅分の長さを持つラインセンサ６１６を用いて読み取る構成でもよいし、画像形成装置１の画像読取部７００や別のスキャナを読取装置として利用して、出力された用紙を、ユーザがこれらの読取装置にセットしてマニュアルで読み取る構成でもよい。
【０２３８】
画像検査処理部２００の欠陥異常検出処理部２３４は、読取画像を基準画像と比較して画質欠陥を検出する（Ｓ６０２）。欠陥異常検出処理部２３４は、画像欠陥を発見すると（Ｓ６０６−ＹＥＳ，Ｓ７０４）、特徴量抽出部５０２は、画像データの処理を行なって、この検出された欠陥の状態を解析する（Ｓ７０６）。
【０２３９】
たとえば、特徴量抽出部５０２は、適当な濃度の閾値を設定して差分結果を２値化することで黒点を特定する。あるいは、全体的な濃度のむらや濃度シフト、欠陥の形状、大きさ、濃度、輪郭の状態、向き、位置、周期性、発生領域などの、画像欠陥の状態を表わす特徴量を抽出する（Ｓ６０８）。
【０２４０】
＜故障箇所特定処理＞
次に、故障診断部５００は、ベイジアンネットワークを利用した故障箇所の特定処理を起動する（Ｓ７２０）。たとえば、故障判定部５４０は、動作状態情報取得処理を起動し、特徴量抽出部５０２と協働して、動作状態特徴量を取得する（Ｓ７４０）。たとえば、画像転写系の駆動部材である感光体ドラムロール３２を駆動するドラムモータ、ソレノイド、クラッチなどの順に駆動して、それぞれを診断対象駆動部材として単体で動作させる。故障判定部５４０は、電流や振動などの動作状態を示すデータが特徴量抽出部５０２にて取り込まれるのを待機する（Ｓ７２８）。
【０２４１】
画像転写系統の駆動部側は、駆動トリガ信号を検知すると（Ｓ７４４）、単体動作状態で、検査対象ブロック内の各駆動部材について、電流や振動などの動作状態データを収集し（Ｓ７４６）、収集した動作状態データを特徴量抽出部５０２に渡す。
【０２４２】
特徴量抽出部５０２は、収集された動作状態データに基づき、式（３）に従ってデータ処理を行ない、故障判定に必要な実働状態の特徴量Ｖｎを求め、これを実働特徴量Ｖｆとして故障判定部５４０に渡す。なお、収集した電流や振動などの生の動作状態データを実働特徴量Ｖｆとして故障判定部５４０に渡してもよい。
【０２４３】
【数３】
2005309078.tif 000005
【０２４４】
また、特徴量抽出部５０２は、駆動部材の情報だけでなく、特定部品の温度やその他の部品に関わる状態情報、あるいは動作状態における装置内の温度や湿度などの環境データ、履歴情報、さらには装置仕様など、その他のベイジアンネットワークを利用した故障診断に必要な種々のデータも取得する（Ｓ６１０）。
【０２４５】
故障判定部５４０は、特徴量抽出部５０２からデータ（欠陥の状態解析結果や実働状態の特徴量Ｖｎまたは生の動作状態データなど）を受け取ると、推論エンジン５６０と協働して、ベイジアンネットワークを利用して、故障箇所の候補（故障原因候補）を抽出し（Ｓ６１２）、その結果を通知部２７０に通知する。
【０２４６】
たとえば、故障判定部５４０は、特徴量抽出部５０２から受け取ったデータ（欠陥の状態解析結果や実働状態の特徴量Ｖｎまたは生の動作状態データ）を推論エンジン５６０に渡す。推論エンジン５６０は、そのデータに基づき故障確率を計算する、すなわちベイジアンネットワーク計算処理を起動する（Ｓ７３０）。
【０２４７】
推論エンジン５６０は、算出した故障確率に基づき、画像品質に関わる故障を起している故障箇所の候補（故障原因候補）を抽出し（Ｓ７３２）、その結果を故障状態特定部２４８に通知する。この際、推論エンジン５６０は、実働特徴量（平均値や中央値、あるいは標準偏差や分散σなど）で示される、各種の測定データの分布を考慮して、算出する故障確率を調整する。正常状態でも、同様にして、基準特徴量で示される、各種の測定データの分布を考慮して、算出する故障確率を調整しておく。そして、実働状態で測定した動作状態信号に基づく故障確率が、正常範囲に対してどの程度ずれているのか、あるいは本来ないはずの異常出力が存在する否かなどに基づいて、故障候補箇所の判定を行なう。
【０２４８】
たとえば、測定データの平均値や中央値（メジアン）が同じであっても、ばらつきが大きい場合には故障確率を高めに設定する。画像濃度や鮮鋭度など、故障時にばらつきが大きくなる特質の故障モードの判定に有効である。
【０２４９】
また、ばらつきが同程度であれば、平均値が一定範囲内では、故障確率を同じにする。故障がなくても数値自体に揺らぎを持つ特質の測定データの場合に、判定の許容範囲を広くしなくても、誤判定を避けることができるようになる。判定の許容範囲を広くする必要がないので、判定精度の劣化もない。
【０２５０】
故障状態特定部２４８は、通知部２７０を介して、推論エンジン５６０にて抽出された故障箇所の候補を、表示デバイスや音声デバイスなどのマルチメディアデバイスにて、カスタマーに通知する（Ｓ６１６，Ｓ７３４）。故障箇所候補を１つに絞り込むことができていれば、処理を完了させる（Ｓ６１８−ＹＥＳ）。
【０２５１】
ただし、このような自動判定処理にて故障原因候補を１つ、必ず抽出できるとは限らない。このように、故障箇所候補を１つに絞り込むことができないときには（Ｓ６１８−ＮＯ）、動作条件を変更しての再処理の指示を待つ（Ｓ６２０−ＮＯ）。ユーザは、通知部２７０を介した故障診断結果の通知により、故障箇所候補を１つに絞り込めていないことを確認すると、動作条件を変えて再出力と診断の処理を指示する。
【０２５２】
この通知部２７０を介した故障診断結果の通知に呼応したユーザ指示を受けると、故障診断部５００の特徴量抽出部５０２は、先の動作条件とは異なる動作条件にして、同様に、搬送系統の観測データ情報（ＮＤ１２０）や、出力画像関係の観測データ情報（ＮＤ１８０）あるいは画像転写系統の観測データ情報（ＮＤ１９０）などの追試結果情報を取得し（Ｓ６２２−ＹＥＳ）、推論エンジン５６０に追試結果情報の特徴量を抽出したものを渡す（Ｓ６２４）。
【０２５３】
以下、推論エンジン５６０と故障判定部５４０は協働して、動作条件変更後の情報に基づき、上記と同様にして、故障確率を算出し、その算出した故障確率に基づき、故障箇所の候補（故障原因候補）を抽出し（Ｓ７３２）、その結果を故障状態特定部２４８に通知する。このとき、ユーザ操作による結果情報を追加して、故障確率を再計算して、その結果から故障候補を絞り込む。
【０２５４】
故障箇所候補を１つに絞り込むことができない場合において、所定時間内にユーザからの特段の指示がない場合や処理の中止の指示を受けたときには、追試結果情報を取得せずに処理を完了させる（Ｓ６２２−ＮＯ）。
【０２５５】
＜故障診断手法の具体例＞
図１３は、上記構成の故障診断装置３の動作の具体的な事例を説明するものであって、画像欠陥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一例である。図示するように、ノードは、“原因”→“結果”の関係になるように結線される。たとえば、“ドラムの傷”と“線幅情報”の関係は“ドラムの傷”が元で細い線が発生といった“線幅情報”が表れるという関係になる。
【０２５６】
一方、“フィード数履歴情報”と“フューザ”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）が元で“フューザ”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。
【０２５７】
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。
【０２５８】
図１１や図１２に示した処理手順は、一例として、画像の欠陥検出やその特徴量を元に、さらに装置の内部状態情報、履歴情報、周辺環境情報などを自動的に収集して故障診断を行なう場合において、黒線発生時の故障原因が、“感光体ドラムロール３２の傷”であるのか、“定着ロール対（フューザ）７４の劣化”によるものであるのかを切り分ける場合に有効である。また、黒線発生の場所が現われる場所に基づき、黒線発生の故障原因箇所を特定する場合にも有効である。
【０２５９】
たとえば、黒線発生は、“感光体ドラムロール３２の傷”や“定着ローラ４５の劣化”のように、画像出力部側に起因するだけでなく、プラテンガラスの傷など画像読取部側に起因する場合もあり、自動診断だけでは故障原因の切り分けが難しいことがある。
【０２６０】
このような場合、図１１や図１２に示した処理手順に従い、たとえば、原稿の向きや印刷用紙の向きを変えるなど出力条件を変更して処理した結果を受けて、カスタマー操作による追加情報を取得して、故障発生確率を再計算して、黒線発生の場所依存性（つまりブロック依存性）を判断することで、画像読取部側であるのか画像出力部側であるのかというように故障発生箇所を切り分けることができるようになる。
【０２６１】
もちろん、このように、駆動機構部系統や画像読取部側／画像出力部側というように、メカ系統を切り分けることに限らず、画像処理（純粋電気）系かメカ系かという切り分けも可能である。
【０２６２】
また、たとえば、基板ごとに内蔵されたテストパターンを順に出力して。どの基板のテストパターンで黒線が発生していたかという情報をカスタマー操作による追加情報として取得することで、故障発生箇所の絞込みを行なうこともできるようになる。
【０２６３】
以上説明したように、本実施形態で説明した故障診断装置３の故障診断処理によれば、所定の動作条件で画像形成を行なった画像に欠陥を検出した際に、その動作条件での動作状態のコンポーネント状態、マシンの履歴、環境情報などに基づきベイジアンネットワークにより故障確率を算出し、この算出した故障確率に基づいて故障箇所の候補を抽出するが、故障箇所候補を１つに絞り込むことができなかったときには、さらにユーザ操作による結果情報を追加して、故障確率を再計算して、その結果から故障候補を絞り込むようにした。
【０２６４】
画像異常を発生させた原因となった故障箇所の特定処理に際して、コンポーネント（部材）の情報をセンサなどを用いて自動的に収集する手段を有しており、その収集した情報や、その情報から抽出される特徴量（前例では分布に関わる情報）に基づいて、装置が自動的に、ベイジアンネットワークを利用して部品の故障確率を決定し、故障原因箇所を特定するようにしたので、故障診断に際して、予備知識や経験が不要となり、メンテナンスする人の力量に依存しない正確、均質、迅速な故障診断が可能になる。ユーザ入力による場合のようなばらつきが生じないし、ユーザ入力のアクションも不要になり、ユーザにストレスを与え得ることもない、使い勝手のよい仕組みを構築できる。
【０２６５】
また、自動診断だけでは故障原因の切り分けが難しい場合でも、ユーザ操作による追加情報を入力して故障発生確率を再計算するので、経験の少ないサービスマンでも簡単な操作でさらに正確な診断が可能となる。
【０２６６】
加えて、コンポーネント（部材）の情報だけでなく、装置の温度や湿度などの内部状態情報、履歴情報、あるいは周辺環境情報なども自動的に収集して、その特徴量を元に、ベイジアンネットワークを利用して、部品の故障確率を決定し、故障部品を特定するようにしたので、より正確な故障診断が可能となる。
【０２６７】
たとえば、自動トラブルシューティング機構として、トラブルシューティング（ここでは故障診断）に必要な種々のデータを自動収集するプログラムを組み入れることで、診断の速度を上げることもできる。カスタマーからのデータの対話的収集を要しないので、カスタマーの手を煩わせない、簡便な診断システムを実現できる。
【０２６８】
また、検査結果をカスタマーに通知するようにしたので、迅速な対応通知が可能となり、ダウンタイムの大幅な低減が可能となる。
【０２６９】
このように、本実施形態の故障診断装置３によれば、様々な部材について、また様々な故障状態について、あるいは故障の生じる可能性について、予備知識や経験あるいはメンテナンスする人の力量を要することなく、正確、均質、迅速な故障診断が可能になった。
【０２７０】
図１４は、画像形成装置１と通信回線を介して接続された管理センタにて故障診断を行なうようにした故障診断システムの一構成例を示す図である。
【０２７１】
図示する故障診断システム８００においては、先ず、図８に示したような、ＣＰＵ９１２、ＲＡＭ９１５あるいはＮＶＲＡＭ９１６などのメモリ、さらにを利用してソフトウェア処理にて動作するように構成された複数の画像形成装置１（Ａ，Ｂ，…，Ｚ）が、構内ネットワーク（ＬＡＮ；Local Area Network）８０２に接続されている。構内ネットワーク８０２は、さらに通信回線８０４を介して、インターネットなどの外部通信網８０６と接続されている。
【０２７２】
各画像形成装置１（Ａ，Ｂ，…，Ｚ）には、図６に示した用紙通過時間、駆動電流、振動、作動音、あるいは光量などの観測データ情報（ＮＤ１２０）、温度や湿度などの環境情報（ＮＤ１４０）、出力画像関係の観測データ情報（ＮＤ１８０）、あるいは画像転写系統の観測データ情報（ＮＤ１９０）などを取得するためのセンサ系統のデータ取得機能部９０８ａが設けられ、測定データを、通信ＩＦ９９９や構内ネットワーク８０２を介して、外部に通知可能に構成されている。
【０２７３】
管理センタ８１０には、ホストコンピュータ８１２が設けられており、外部通信網８０６、通信回線８０４、構内ネットワーク８０２を介して、画像形成装置１（Ａ，Ｂ，…Ｚ）との間で、通信処理が可能になっている。
【０２７４】
ホストコンピュータ８１２には、上記実施形態で説明した故障診断装置３におけるデータ取得機能部９０８ａを除く、故障診断に関わる特徴量取得機能部分や、故障判定機能部分および推論エンジン機能部分などのデータ処理機能部分をソフトウェア処理にて実現するためのアプリケーションプログラムがインストールされている。たとえば、データ受取機能部としての特徴量取得機能部分は、図７に示した特徴量取得部５０２、用紙通過時間特徴量取得部２２０や制御部２５０などである。また、データ処理機能部分としては、たとえば、図７に示した故障判定部５４０、推論エンジン５６０、通知部５７０などである。
【０２７５】
このような構成により、故障診断システム８００は、インターネットや構内ネットワーク８０２などの通信回線を利用して、装置外部の管理センタ８１０に、故障判定部５４０や推論エンジン５６０などを備える故障診断部を設けたシステムとなり、管理センタ８１０のホストコンピュータ８１２にて、画像形成装置１について故障診断を行なうように構成される。
【０２７６】
このようなシステム構成によっても、画像異常を発生させた原因となった故障箇所の特定処理に際して、画像形成に関わるコンポーネント（部材）の動作状態情報をセンサなどを用いて自動的に収集する手段としてデータ取得機能部９０８ａを有しており、このデータ取得機能部９０８ａにより収集した測定データを、通信網を介して管理センタ８１０に送ることができる。
【０２７７】
よって、管理センタ８１０においては、測定データや、この測定データから抽出される特徴量に基づいて、ホストコンピュータ８１２が自動的に、ベイジアンネットワークを利用して部品の故障確率を決定し、故障部品を特定することができる。また、故障箇所候補を１つに絞り込むことができなかったときには、さらにユーザ操作による結果情報を受け取って故障確率を再計算し、その結果から故障候補を絞り込むことができる。
【０２７８】
よって、故障診断装置３を画像形成装置１内に備えている形態で説明した上記実施形態と同様に、故障診断に際して、予備知識や経験が不要となり、メンテナンスする人の力量に依存しない正確、均質、迅速な故障診断が可能になる。コンポーネント（部材）の情報だけでなく、装置の温度や湿度などの内部状態情報、履歴情報、あるいは周辺環境情報なども自動的に収集して、その特徴量を元に、ベイジアンネットワークを利用して、部品の故障確率を決定し、故障部品を特定することもできるので、より正確な故障診断が可能となる。
【０２７９】
管理センタにて、複数の画像形成装置についての故障診断を、インターネットなどを介して、一括して行なうことができるので、サービスマンは予め診断結果を見ることができ、修理に出向く際、準備すべきパーツなど迅速な対応が可能となる。
【０２８０】
また、故障に至る前に、予備診断（故障予測処理の一例）を行なうこともできるので、故障に至る前に計画的なメンテナンスが可能となり、大幅なサービスコストの低減を図ることができる。この点は、故障診断装置３を画像形成装置１内に備えている形態でも同様であるが、装置の設置場所に出向くことなく診断を行なってメンテナンス計画を立てることができる点で、一層大幅なサービスコストの低減を図ることができる。
【０２８１】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０２８２】
また、上記の実施形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組合せの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組合せにより種々の発明を抽出できる。実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【０２８３】
たとえば、図１１や図１２においては、画像欠陥発生時に、ベイジアンネットワークを利用して、画像画質欠陥系の故障箇所を特定する故障診断を行なう際に、自動診断だけでは故障原因の切り分けが難しい場合にユーザ操作による追加情報を入力して動作条件を変えた情報に基づいて故障発生確率を再計算する事例を説明したが、適用範囲は、このような事例に限定されない。
【０２８４】
たとえば、メカ系（用紙搬送系）の故障箇所を特定する故障診断においても、自動診断だけでは故障原因の切り分けが難しい場合にユーザ操作による追加情報を入力して、たとえば通常よりも高速で動作させる、あるいは逆に低速で動作させるなどして、動作条件を変えた情報に基づいて故障発生確率を再計算することで、動作速度が異なることによって故障状態が顕著に現われるものに関して、より正確な故障診断ができるようになる。
【０２８５】
また、上記実施形態では、複写機能、プリンタ機能、ファクシミリ機能、あるいはそれらの機能を組み合わせて有する複合機などの画像形成装置に故障診断装置を適用した事例で示したが、故障診断装置が適用される装置は、画像形成装置に限らず、家電品や自動車などその他の任意の機器に適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０２８６】
【図１】本発明に係る故障診断装置の一実施形態を搭載した画像形成装置の構成例を示す図である。
【図２】画像検査装置の一実施形態を示す概略図である。
【図３】図２に示した画像検査装置の詳細を示すブロック図である。
【図４】上記構成の画像検査装置５における処理手順を示すフローチャートである。
【図５】画像形成装置に設けられる故障診断装置における機能の概要を説明する図（その１）である。
【図６】画像形成装置に設けられる故障診断装置における機能の概要を説明する図（その２）である。
【図７】画像形成装置に設けられる故障診断装置の一構成例を示すブロック図である。
【図８】電子計算機を利用して故障診断装置をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図９】故障診断部において故障診断時に利用するベイジアンネットワークの基本的な構成例を示すベイジアンネットワークモデル図である。
【図１０】画像画質欠陥系の故障箇所を特定する故障診断を行なう場合のベイジアンネットワークの構成例を示す図である。
【図１１】図７に示した故障診断部における、ベイジアンネットワークを利用した画像欠陥との関わりにおける故障診断の処理手順の全体概要を示すフローチャートである。
【図１２】画像欠陥発生時に、ベイジアンネットワークを利用して故障箇所を特定する処理手順をブロック図レベルで表わしたチャートである。
【図１３】黒線発生時のベイジアンネットワークの一例を示した図である。
【図１４】画像形成装置と通信回線を介して接続された管理センタにて故障診断を行なうようにした故障診断システムの一構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０２８７】
１…画像形成装置、３…故障診断装置、５…画像検査装置、１２…部品状態情報取得部、１３…履歴情報取得管理部、１４…環境情報取得部、１５…消耗材情報取得部、１６…仕様情報取得部、１９…追加操作情報取得部、３０…画像出力部、８０…駆動機構振動検出部、８４…稼働温度検出部、８６…稼働湿度検出部、８８…用紙情報収集部、８９…色剤残量検知部、１００…画像読取部、２００…画像欠陥検出部、５００…故障診断部、５０２…特徴量取得部（動作状態信号受取部）、５３０…基準特徴量格納部、５３２…記憶媒体（履歴記憶部）、５４０…故障判定部、５６０…推論エンジン、５７０…通知部
【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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【図１２】
2005309078.tif 000017
【図１３】
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【図１４】
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