(57)【要約】【課題】  画像形成のためのメディア判別方法及び装置を提供する。【解決手段】  メディアに光を照射する段階と，メディアの影響を受けた光を感知する段階と，第１所定数の特徴を収集する段階及び収集された特徴を利用してメディアの種類を判別する段階と，を含み，発光部と受光部のうち１つは移動して光を発するか感知し，特徴は発光部か受光部の移動によって変わる少なくとも１つのパラメータと受光部で感知された光度間の関係で表現されることを特徴とする光を発する発光部と光を感知する受光部とを有し，画像をメディアに形成する画像形成装置で行われるメディア判別方法を提供する。【選択図】    図１
2005055445.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光を発する発光部及び光を感知する受光部を有し，画像をメディアに形成する画像形成装置で行われる画像形成のためのメディア判別方法において：
（ａ）前記メディアに光を照射する段階と；
（ｂ）前記メディアの影響を受けた光を感知する段階と；
（ｃ）少なくとも１つのパラメータと前記受光部で感知された光度間の関係で表現される特徴を第１所定数収集する段階と；
（ｄ）前記収集された特徴を利用して前記メディアの種類を判別する段階と；を含み，
前記発光部と前記受光部のうち１つは移動して前記光を発し，又は前記光を感知し，前記パラメータは前記発光部又は前記受光部の移動によって変化することを特徴とする画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項２】
前記発光部または前記受光部は，垂直方向と水平方向のうち少なくとも１つの方向に移動することを特徴とする，請求項１に記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項３】
前記発光部または前記受光部が移動する移動位置はあらかじめ定められることを特徴とする，請求項１又は２に記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項４】
前記メディアの影響を受けた光は前記メディアにより反射された光または前記メディアを透過した光に該当することを特徴とする，請求項１，２又は３に記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項５】
前記パラメータは３次元空間上で表現される移動量か時間に該当することを特徴とする，請求項１から４のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項６】
（ｅ）複数の試験的なメディアの特徴を測定する段階と；
（ｆ）前記試験的なメディアの種類に関係ない特徴を除外した特徴よりなり，前記複数の試験的なメディアに共通する関心領域を決定する段階と；
（ｇ）前記決定された関心領域内で仮想数の特徴を選択し，前記仮想数の光度間の対応関係を示す仮想的な特徴領域でクラスタが相互に分離された時，前記仮想数を前記第１所定数と決定する段階と；をさらに含み，
前記移動位置は前記第１所定数として決定された前記仮想数の特徴のパラメータに示されることを特徴とする，請求項１から５のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項７】
前記（ｄ）段階は，
前記第１所定数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点と前記最終的な特徴領域内の各クラスタの所定中心間の距離を求める段階と；
前記求められた距離のうち最も短い距離を見つけ，見つけられた距離を求める時に利用した所定中心を有するクラスタを認識し，認識されたクラスタに該当するメディアの種類を前記画像を形成するメディアの種類として決定する段階と；
を含むことを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項８】
（ｈ）前記最終的な特徴領域で分離されたクラスタを区分する仮想的な境界を設定する段階と；
（ｉ）前記仮想的な境界が設定された前記最終的な特徴領域を利用して試験的なメディアの種類を判別する段階と；
（ｊ）前記（ｉ）段階で前記試験的なメディアの種類の判別に成功できなかったエラー率が許容エラー率以内であるかを判断する段階と；
（ｋ）前記エラー率が前記許容エラー率以内であると判断された場合には，前記仮想的な境界を最終的な境界として決定し，前記最終的な境界を有する前記最終的な特徴領域上の各クラスタの前記中心を求める段階と；をさらに含み，
前記（ｈ）段階は前記エラー率が前記許容エラー率以内ではないと判断された場合には，前記仮想的な境界を新しく再設定することを特徴とする，請求項７に記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項９】
前記（ｄ）段階は，
前記第１所定数ほどの光度の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点と最も近い奇数の第２所定数の隣接点を探す段階と；
前記隣接点それぞれのラベルが最も多く表示するメディアの種類を前記画像を形成するメディアの種類と決定する段階と；を含み，
前記第２所定数の隣接点のうちの１つである第ｐ隣接点のラベルは前記第ｐ隣接点に該当する前記メディアの種類に対する情報を有することを特徴とする，請求項１から８のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項１０】
（ｌ）第２所定数を臨時に設定する段階と；
（ｍ）試験的な前記測定点と最も近い試験的な隣接点を前記臨時第２所定数求め，前記試験的な測定点と前記試験的な隣接点とを利用して試験的なメディアの種類を判別する段階と；
（ｎ）前記（ｍ）段階で前記試験的なメディアの種類の判別に成功できなかったエラー率が許容エラー率以内であるかを判断する段階と；
（ｏ）前記エラー率が前記許容エラー率以内であると判断された場合には，前記臨時に設定された第２所定数を最終的な前記第２所定数と決定する段階と；をさらに含み，
前記（ｌ）段階は，前記エラー率が前記許容エラー率以内ではないと判断された場合には，前記第２所定数を臨時に新しく再設定することを特徴とする，請求項９に記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項１１】
前記（ｄ）段階は，
前記第１所定数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点が前記最終的な特徴領域で相互に分離されたクラスタのうちどのクラスタに属するかを決定する段階と；
前記決定されたクラスタに該当する前記メディアの種類を，前記映像を形成するメディアの種類として決定する段階と；
を含むことを特徴とする，請求項１から１０のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項１２】
前記クラスタに含まれた各点の座標を単純化させて表現可能なように前記最終的な特徴領域の座標軸を移動させる段階をさらに含むことを特徴とする，請求項１１に記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項１３】
前記（ｄ）段階は，
前記収集された特徴を利用して，感知された光度を少なくとも３つのスペクトル別に区分して求める段階と；
前記スペクトル別前記光度の構成比率を決定する段階と；
前記決定された構成比率によって前記メディアの種類を判別する段階と；
を含むことを特徴とする，請求項１から１２のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別方法。
【請求項１４】
画像が形成されるメディアの種類を判別する画像形成のためのメディア判別装置において：
前記メディアに光を照射する少なくとも１つの発光部と；
前記メディアの影響を受けた光を感知する少なくとも１つの受光部と；
前記発光部と前記受光部のうち１つを載せて移動制御信号に応答して移動するキャリアと；
特徴を第１所定数収集する特徴収集部と；
前記収集された特徴から前記メディアの種類を判別するメディア種類判別部と；を具備し，
前記特徴は前記キャリアの移動によって変わる少なくとも１つのパラメータと前記受光部で感知された光度間の関係で表現されることを特徴とする，画像形成のためのメディア判別装置。
【請求項１５】
前記キャリアは垂直方向と水平方向のうち少なくとも一方向に移動することを特徴とする，請求項１４に記載の画像形成のためのメディア判別装置。
【請求項１６】
前記受光部は前記メディアにより反射された光及び前記メディアを透過した光のうち少なくとも１つを受光することを特徴とする，請求項１４または１５に記載の画像形成のためのメディア判別装置。
【請求項１７】
前記メディア種類判別部は，
前記第１所定数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点と前記最終的な特徴領域内の各クラスタの中心間の距離を計算する距離計算部と；
前記計算された距離から前記測定点と最も近い所定中心を有するクラスタを認識し，認識されたクラスタに該当するメディアの種類を前記画像を形成するメディアの種類として決定して出力する種類決定部と；
を具備することを特徴とする請求項１４から１６のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別装置。
【請求項１８】
前記メディア種類判別部は，
前記第１所定数の光度の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点と最も近い第２所定数の隣接点を見つける隣接点調査部と；
前記見つけられた隣接点それぞれのラベルが最も多く表示するメディアの種類を前記画像を形成するメディアの種類として決定する種類決定部と；を具備し，
前記第２所定数の隣接点のうち１つである第ｐ隣接点のラベルは前記第ｐ隣接点に該当する前記メディアの種類に対する情報を有することを特徴とする，請求項１４から１７のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別装置。
【請求項１９】
前記メディア種類判別部は，
前記第１所定数の光度の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点が前記最終的な特徴領域で相互に分離されたクラスタのうちどのクラスタに属するかを決定するクラスタ決定部と；
前記決定されたクラスタに該当する前記メディアの種類を前記映像を形成するメディアの種類として決定する種類決定部と；
を具備することを特徴とする請求項１４から１８のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別装置。
【請求項２０】
前記メディア種類判別部は，
前記収集された特徴を利用して，感知された光度を少なくとも３つのスペクトル別に区分して計算する光度計算部と；
前記スペクトル別の前記光度の構成比率を決定する構成比率決定部と；
前記決定された構成割合で前記メディアの種類を判別する種類決定部と；
を具備することを特徴とする請求項１４から１９のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別装置。
【請求項２１】
前記メディア判別装置は，所定の移動位置に相応して移動制御信号を発生する移動制御部をさらに具備し，
前記キャリアは前記移動制御信号に応答して前記所定の移動位置に移動し，前記所定の移動位置は前記第１所定数として決定された仮想数の特徴のパラメータに示され，前記仮想数は相互に分離されたクラスタを有する仮想的な特徴領域で示される光度の数に該当することを特徴とする請求項１４から２０のいずれかに記載の画像形成のためのメディア判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，プリンタのように画像を形成する画像形成装置に係り，特に，画像形成のためのメディア判別方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に，画像形成装置は画像をメディアの種類に関係なく均等に形成するために，先にメディアの種類を判別しなければならない。
【０００３】
このような従来の画像形成装置は，メディアに光を発する発光部（図示せず）とメディアから反射された光を感知する多数の受光部（図示せず）を備える。すなわち，発光部はメディアのある一点に光を照射する役割をし，受光部はメディアから反射されるか，発散された光を多様な角度で感知する役割をする。このように，多様な角度で感知された光度はメディアの種類を判別するために使われる。
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−０３９５５６号公報
【特許文献２】特開平７−１４４７９４号公報
【特許文献３】特開平１２−２５９８８５号公報
【特許文献４】特開平１０−１６０６８７号公報
【特許文献５】特開平１４−１８８９９７号公報
【特許文献６】特開平１４−１６７０８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述の従来の画像形成装置は，限定された数の受光部のみを備えるしかない。なぜなら，受光部の数を増加させる場合，画像形成装置の体積を増加させ，その製造コストも上昇させる問題点があるためである。したがって，従来の画像形成装置で実行される従来のメディア判別方法は光度を多様に感知できないので，メディアの種類を明確に判別できないという問題点があった。その上，メディア上の一点に光を照射し，その点から反射された光を感知する従来のメディア判別方法は画像形成装置の構造を複雑にし，かつ製造コストを上昇させる問題点を有していた。
【０００６】
そこで，本発明は，このような問題に鑑みてなされたもので，その目的とするところは，発光部か受光部のうちどちらか１つをメディア上で移動させながら特徴を収集し，それによって収集された特徴を利用してメディアの種類が判別できる画像形成のためのメディア判別方法およびメディア判別装置を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，光を発する発光部及び光を感知する受光部を有し，画像をメディアに形成する画像形成装置で行われる画像形成のためのメディア判別方法において，（ａ）前記メディアに光を照射する段階と，（ｂ）前記メディアの影響を受けた光を感知する段階と，（ｃ）少なくとも１つのパラメータと前記受光部で感知された光度間の関係で表現される特徴を第１所定数収集する段階と，（ｄ）前記収集された特徴を利用して前記メディアの種類を判別する段階と，を含み，前記発光部と前記受光部のうち１つは移動して前記光を発し，又は前記光を感知し，前記パラメータは前記発光部又は前記受光部の移動によって変化することを特徴とする画像形成のためのメディア判別方法が提供される。
【０００８】
上記発光部または上記受光部は，垂直方向と水平方向のうち少なくとも１つの方向に移動してもよい。
【０００９】
上記発光部または上記受光部が移動する移動位置はあらかじめ定められていてもよい。
【００１０】
上記メディアの影響を受けた光は前記メディアにより反射された光または前記メディアを透過した光に該当してもよい。
【００１１】
上記パラメータは３次元空間上で表現される移動量か時間に該当してもよい。
【００１２】
上記メディア判別方法は，（ｅ）複数の試験的なメディアの特徴を測定する段階と，（ｆ）前記試験的なメディアの種類に関係ない特徴を除外した特徴よりなり，前記複数の試験的なメディアに共通する関心領域を決定する段階と，（ｇ）前記決定された関心領域内で仮想数の特徴を選択し，前記仮想数の光度間の対応関係を示す仮想的な特徴領域でクラスタが相互に分離された時，前記仮想数を前記第１所定数と決定する段階と，をさらに含み，前記移動位置は前記第１所定数として決定された前記仮想数の特徴のパラメータに示されるてもよい。
【００１３】
上記（ｄ）段階は，前記第１所定数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点と前記最終的な特徴領域内の各クラスタの所定中心間の距離を求める段階と，前記求められた距離のうち最も短い距離を見つけ，見つけられた距離を求める時に利用した所定中心を有するクラスタを認識し，認識されたクラスタに該当するメディアの種類を前記画像を形成するメディアの種類として決定する段階とを含んでもよい。
【００１４】
上記メディア判別方法は，（ｈ）前記最終的な特徴領域で分離されたクラスタを区分する仮想的な境界を設定する段階と，（ｉ）前記仮想的な境界が設定された前記最終的な特徴領域を利用して試験的なメディアの種類を判別する段階と，（ｊ）前記（ｉ）段階で前記試験的なメディアの種類の判別に成功できなかったエラー率が許容エラー率以内であるかを判断する段階と，（ｋ）前記エラー率が前記許容エラー率以内であると判断さた場合には，前記仮想的な境界を最終的な境界として決定し，前記最終的な境界を有する前記最終的な特徴領域上の各クラスタの前記中心を求める段階をさらに含み，前記（ｈ）段階は前記エラー率が前記許容エラー率以内ではないと判断された場合には，前記仮想的な境界を新しく再設定されてもよい。
【００１５】
上記（ｄ）段階は，前記第１所定数ほどの光度の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点と最も近い奇数の第２所定数の隣接点を探す段階と，前記隣接点それぞれのラベルが最も多く表示するメディアの種類を前記画像を形成するメディアの種類と決定する段階と，を含み，前記第２所定数の隣接点のうちの１つである第ｐ隣接点のラベルは前記第ｐ隣接点に該当する前記メディアの種類に対する情報を有していてもよい。
【００１６】
上記メディア判別方法は，（ｌ）第２所定数を臨時に設定する段階と，（ｍ）試験的な前記測定点と最も近い試験的な隣接点を前記臨時第２所定数求め，前記試験的な測定点と前記試験的な隣接点とを利用して試験的なメディアの種類を判別する段階と，（ｎ）前記（ｍ）段階で前記試験的なメディアの種類の判別に成功できなかったエラー率が許容エラー率以内であるかを判断する段階と，（ｏ）前記エラー率が前記許容エラー率以内であると判断された場合には，前記臨時に設定された第２所定数を最終的な前記第２所定数と決定する段階をさらに含み，前記（ｌ）段階は，前記エラー率が前記許容エラー率以内ではないと判断された場合には，前記第２所定数を臨時に新しく再設定してもよい。
【００１７】
上記（ｄ）段階は，前記第１所定数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点が前記最終的な特徴領域で相互に分離されたクラスタのうちどのクラスタに属するかを決定する段階と，前記決定されたクラスタに該当する前記メディアの種類を，前記映像を形成するメディアの種類として決定する段階と，を含んでもよい。
【００１８】
上記メディア判別方法は，前記クラスタに含まれた各点の座標を単純化させて表現可能なように前記最終的な特徴領域の座標軸を移動させる段階をさらに含んでもよい。
【００１９】
上記（ｄ）段階は，前記収集された特徴を利用して，感知された光度を少なくとも３つのスペクトル別に区分して求める段階と，前記スペクトル別前記光度の構成比率を決定する段階と，前記決定された構成比率によって前記メディアの種類を判別する段階と，を含んでもよい。
【００２０】
上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，画像が形成されるメディアの種類を判別する画像形成のためのメディア判別装置において，前記メディアに光を照射する少なくとも１つの発光部と，前記メディアの影響を受けた光を感知する少なくとも１つの受光部と，前記発光部と前記受光部のうち１つを載せて移動制御信号に応答して移動するキャリアと，特徴を第１所定数収集する特徴収集部と，前記収集された特徴から前記メディアの種類を判別するメディア種類判別部と，を具備し，前記特徴は前記キャリアの移動によって変わる少なくとも１つのパラメータと前記受光部で感知された光度間の関係で表現されることを特徴とする，画像形成のためのメディア判別装置が提供される。
【００２１】
上記キャリアは垂直方向と水平方向のうち少なくとも一方向に移動するように構成されてもよい。
【００２２】
上記受光部は前記メディアにより反射された光及び前記メディアを透過した光のうち少なくとも１つを受光するように構成されてもよい。
【００２３】
上記メディア種類判別部は，前記第１所定数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点と前記最終的な特徴領域内の各クラスタの中心間の距離を計算する距離計算部と，前記計算された距離から前記測定点と最も近い所定中心を有するクラスタを認識し，認識されたクラスタに該当するメディアの種類を前記画像を形成するメディアの種類として決定して出力する種類決定部と，を具備してもよい。
【００２４】
上記メディア種類判別部は，前記第１所定数の光度の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点と最も近い第２所定数の隣接点を見つける隣接点調査部と，前記見つけられた隣接点それぞれのラベルが最も多く表示するメディアの種類を前記画像を形成するメディアの種類として決定する種類決定部と，を具備し，前記第２所定数の隣接点のうち１つである第ｐ隣接点のラベルは前記第ｐ隣接点に該当する前記メディアの種類に対する情報を有するように構成されてもよい。
【００２５】
上記メディア種類判別部は，前記第１所定数の光度の対応関係を示す最終的な特徴領域上で前記収集された特性により形成される測定点が前記最終的な特徴領域で相互に分離されたクラスタのうちどのクラスタに属するかを決定するクラスタ決定部と，前記決定されたクラスタに該当する前記メディアの種類を前記映像を形成するメディアの種類として決定する種類決定部と，を具備してもよい。
【００２６】
上記メディア種類判別部は，前記収集された特徴を利用して，感知された光度を少なくとも３つのスペクトル別に区分して計算する光度計算部と，前記スペクトル別の前記光度の構成比率を決定する構成比率決定部と，前記決定された構成割合で前記メディアの種類を判別する種類決定部と，を具備してもよい。
【００２７】
上記メディア判別装置は，所定の移動位置に相応して移動制御信号を発生する移動制御部をさらに具備し，前記キャリアは前記移動制御信号に応答して前記所定の移動位置に移動し，前記所定の移動位置は前記第１所定数として決定された仮想数の特徴のパラメータに示され，前記仮想数は相互に分離されたクラスタを有する仮想的な特徴領域で示される光度の数に該当するように構成されてもよい
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように本発明によれば，発光部や受光部を移動させながらメディアの光反射，または透過特徴を収集するために，受光部を多数備える必要がない。そのため，画像形成装置の体積を減少させるとともに製造コストの節減を実現する。従って，安価で，かつ豊富に特徴が収集でき，１つの発光部と１つの受光部のみでも多数の特徴を収集できるためメディアの種類を正確に判別でき，本発明が適用された画像形成装置はメディアの種類に関係なく常に一定の画像を形成できる。
装置を提供できるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００３０】
以下，本実施形態にかかる画像形成のためのメディア判別方法を図面を参照して説明する。
【００３１】
図１は，本実施形態にかかる画像形成のためのメディア判別方法を説明するためのフローチャートであって，メディアに光を照射した後にメディアからの光を感知する段階（第１０及び第１２段階）と，第１所定数の特徴を収集してメディアの種類を判別する段階（第１４及び第１６段階）を含んでいる。
【００３２】
図１に示されたメディア判別方法は，判別されたメディア（図示せず）の種類を画像形成時に利用する画像形成装置において行われる。ここで，画像形成装置は光を発する発光部（図示せず）と光を感知する受光部（図示せず）とを有する。例えば，画像形成装置がプリンタである場合，メディアは画像が形成される印刷用紙に該当する。
【００３３】
本発明によるメディア判別方法は，まず，発光部を利用してメディア（図示せず）に光を照射する（第１０段階）。この時，発光部が発する光はメディア上に一定の形状に形成される。
【００３４】
第１０段階後に，メディアの影響を受けた光を感知する（第１２段階）。ここで，本実施形態によれば，メディアの影響を受けた光とは，メディアによって反射された光，またはメディアを透過した光に該当する。
【００３５】
従来の場合，発光部と受光部とは固定されたが，本実施形態によるメディア判別方法では，第１０及び第１２段階を行うために，発光部と受光部のうちどちらか１つを移動させながら光を照射し，または感知する。例えば，第１０段階で発光部が移動して光を発し，第１２段階で受光部は固定された状態で光を感知する。または，第１０段階で発光部が固定された状態で光を発し，第１２段階で受光部が移動しながら光が感知する。この時，発光部または受光部は垂直方向と水平方向のうち少なくとも１つの方向に移動し，発光部または受光部が移動する移動位置はあらかじめ定められうる。
【００３６】
第１２段階後に，第１所定数Ｍの特徴を収集する（第１４段階）。ここで，第１所定数は小さいほど望ましく，特徴とは発光部または受光部の移動によって変化する少なくとも１つのパラメータと受光部で感知された光度との関係で表現される。この時，パラメータは３次元空間上で表現される移動量や時間に該当し，移動量は直交座標による位置で表現されることもあり，極座標系による角度で表現されることもある。このように，感知された光度はパラメータとして表現されうる。このような感知された光度は，発光部と受光部間の相対的な距離変化，及び光を反射または透過させるメディアの種類によって多様な包絡線を形成できる。すなわち，収集された特徴に含まれた光度を１つの座標軸とし，パラメータを他の座標軸とする時，収集された特徴により多様な包絡線が形成できる。
収集された特徴は，次の数式１のように表現できる。
【００３７】
【数１】
2005055445.tif 000003
【００３８】
ここで，Ｎ−１はパラメータの数を表し，/ＸＭ×Ｎは特徴を表し，/ｘｍ（ここで，１≦ｍ≦Ｍ）は特徴を表し，次の数式２のように表現される。
【００３９】
【数２】
2005055445.tif 000004
【００４０】
ここで，ｘｍ１は光度を表し，ｘｍｎ（ここで，２≦ｎ≦Ｎ）はパラメータを表す。
【００４１】
以下，図１に示された第１４段階で使われる第１所定数を決定する本実施形態にかかるメディア判別方法を図面を参照して説明する。
【００４２】
図２は本実施形態にかかるメディア判別方法において第１所定数を決定する方法を説明するためのフローチャートであって，関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を決定する段階（第３０及び第３２段階）と，関心領域内で第１所定数を決定する段階（第３４段階）を含む。
【００４３】
図２に示された第１所定数を決定するメディア判別方法は，例えば，画像形成装置を開発する時，すなわち画像形成装置が図１に示されたメディア判別方法を行う以前に行われうる。
【００４４】
まず，複数の試験的なメディアの特徴を測定する（第３０段階）。ここで，試験的なメディアとは，本実施形態によるメディア判別方法により判別できるメディアであって，画像形成装置を開発する時に試験されるメディアを意味する。第３０段階を行うために，判別可能なあらゆる試験的なメディアそれぞれに対して光を照射し，試験的なメディアから反射されるか，透過された光を感知して特徴を抽出する。この時，発光部または受光部は移動しながら光を発するか，感知できる。
【００４５】
第３０段階後に，試験的なメディアの種類に関係のない特徴を除外した特徴よりなり，複数の試験的なメディアに共通する関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を決定する（第３２段階）。第３０段階で測定された特徴は試験的なメディアの種類に関係のない特徴と，試験的なメディアの種類に関係する特徴とがある。したがって，第３２段階で，試験的なメディアの種類と関係する特徴のうち複数の試験的なメディアに共通する特徴を含む関心領域を決定する。すなわち，第１６段階で使用可能性のある特徴を含む領域をＲＯＩとして制限的に決定する。
【００４６】
第３２段階後に，決定されたＲＯＩ内に含まれる特徴のうち，仮想的な特徴領域でクラスタが相互に分離されるまで多様な数学的技法を利用して仮想数ほどの特徴を選択し，クラスタが相互に分離された時の仮想数を第１所定数と決定する（第３４段階）。ここで，仮想的な特徴領域とは，仮想数ほどの光度間の対応点よりなり，クラスタは仮想的な特徴領域上に存在する対応点群を意味する。例えば，特徴のうち’２’個の仮想数ほどの第ｍの特徴/ｘｍと，第ｍ＋ｊ（ここで，ｊは任意の数）の特徴/ｘｍ＋ｊが選択されたならば，仮想的な特徴領域の縦軸は，第ｍの特徴/ｘｍに含まれた光度のｘ（ｍ＋ｊ）１になり，横軸は第ｍ＋ｊの特徴/ｘｍ＋ｊに含まれた光度であるｘｍ１となる。この時，仮想的な特徴領域でクラスタが相互に分離されたならば，仮想的な特徴領域は最終的な特徴領域になり，仮想数は第１所定数となる。
【００４７】
このように，第３４段階で第１所定数が決定される時，特徴も決定される。したがって，発光部または受光部が移動する移動位置，または移動時間は，第１所定数とされた仮想数の特徴のパラメータｘｍｎによって示されたようにあらかじめ決定される。
【００４８】
本実施形態によれば，第３４段階で，クラスタが相互に分離されるまで仮想数を調整できる数式技法は多様であって，例えば，主要成分分析法，回帰分析法及び近似法などがある。ここで，主要成分分析法は”Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”（Ｉ．Ｔ．Ｊｏｌｌｉｆｆｅ，２００２年１０月１日付，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ社，ＩＳＢＮ：０３８７９５４４２２）に開示されている。また，回帰分析法を利用して仮想数を減らす方法が”Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ”（２００１年８月９日付，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ社，ＩＳＢン：０３８７９５２８４５）に開示されている。また，近似法は”Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ”（Ｈｒｕｓｈｉｋｅｓｈ  Ｎ．Ｍｈａｓｋａｒ’及び’Ｄｅｖｉｄａｓ  Ｖ．Ｐａｉ’，２０００年１０月，ＣＲＣ  Ｐｒｅｓｓ社，ＩＳＢＮ：０３８７９５２８４５）に開示されている。
【００４９】
一方，第１４段階後に，収集された特徴を利用してメディアの種類を判別する（第１６段階）。
【００５０】
図３は，図１に示された第１６段階に対する本実施形態による具体例１６Ａを説明するためのフローチャートであり，最終的な特徴領域上に存在するクラスタの中心を利用してメディアの種類を決定する段階（第５０及び第５２段階）を含む。
【００５１】
第１４段階後に，第１所定数の複数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で収集された特性により形成される測定点と，最終的な特徴領域内の各クラスタの所定中心間の距離を求める（第５０段階）。ここで，第１所定数の収集された特徴は最終的な特徴領域上での一点，すなわち測定点で表現されうる。
【００５２】
第５０段階後に，求められた距離のうち最も短い距離を見つけ，見つけられた最も短い距離を求める時に利用した所定中心を有するクラスタを認識し，認識されたクラスタに該当するメディアの種類を，画像を形成するメディアの種類と決定する（第５２段階）。
もし，第１所定数が’２’であり，第１所定数を決定する時，第ｍの特徴／ｘｍ及び第ｍ＋ｊの特徴／ｘｍ＋ｊが選択され，最終的な特徴領域には３個の第１，第２及び第３クラスタが存在する。第１，第２及び第３クラスタはプレーンメディア，透明メディア及び写真印刷用メディアにそれぞれ該当すると仮定しながら，図３に示された第１６Ａ段階を次のように例示的に説明する。
【００５３】
図４は，図３に示された第１６Ａ段階の理解を助けるための最終的な特徴領域の例示的な図面であって，測定点７２，第１，第２及び第３クラスタ６０，６２及び６４で構成される。ここで，各クラスタ６０，６２または６４は所定中心６６，６８または７０をそれぞれ有する。
【００５４】
第５０段階で測定点７２と所定中心６６，６８及び７０間の距離ｄ１，ｄ２及びｄ３
を求める。第５２段階で，距離ｄ１，ｄ２及びｄ３のうち最も短い距離を求める。もし，距離ｄ１が最も短いならば，距離ｄ１を求める時に利用した所定中心６６を有する第１クラスタ６０を認識し，画像を形成するメディアの種類を認識された第１クラスタ６０に該当するメディアの種類であるプレーンメディアと決定する。
【００５５】
以下，図３に示された第１６Ａ段階で利用される最終的な特徴領域内に含まれたクラスタの境界と各クラスタの中心とを求める本実施形態によるメディア判別方法を次のように説明する。
【００５６】
図５は，最終的な特徴領域内にクラスタの境界と所定中心とを求める本実施形態によるメディア判別方法の具体例を説明するためのフローチャートであって，エラー率が許容エラー率以内になるまで仮想的な境界を設定する段階（第８０〜第８４段階）と，最終的な境界を決定し，各クラスタの中心を求める段階（第８６段階）を含む。
【００５７】
図５に示された境界と所定中心とを求めるメディア判別方法は，例えば画像形成装置を開発する時，すなわち，画像形成装置が図１に示されたメディア判別方法を行う以前に行われうる。
【００５８】
まず，最終的な特徴領域で分離されたクラスタを区分する仮想的な境界を設定する（第８０段階）。
【００５９】
第８０段階後に，仮想的な境界が設定された最終的な特徴領域を利用して試験的なメディアの種類を判別する（第８２段階）。第８２段階を行うために，仮想的な境界により最終的な特徴領域上で区分される仮想的なクラスタの各中心を求め，仮想的なクラスタの中心と試験的な測定点間の距離のうち最も短い距離を求める時に利用した中心を有する仮想的なクラスタを認識し，認識された仮想的なクラスタに該当するメディアの種類を試験的なメディアの種類と決定する。ここで，試験的な測定点とは，第１４段階で収集された特徴により形成された測定点でなく，最終的な境界と中心とを求めるために図５に示されたメディア判別方法で試験的に収集された特徴により形成された測定点である。
【００６０】
第８２段階後に，試験的なメディアの種類の判別に成功できなかったエラー率が許容エラー率以内であるか否かを判断する（第８４段階）。例えば，画像形成装置の開発者は第８２段階で判別された試験的なメディアの種類が正確であるか否かを確認してエラー率が許容エラー率以内であるかが判断できる。
【００６１】
もし，エラー率が許容エラー率以内でないと判断されれば，第８０段階に進行して仮想的な境界を最終的な特徴領域で再度新しく設定する。
【００６２】
しかし，エラー率が許容エラー率以内であると判断されれば，仮想的な境界を最終的な境界と決定して，最終的な境界を有する最終的な特徴領域上の各クラスタの中心を求める（第８６段階）。
【００６３】
図６は，図１に示された第１６段階に対する本実施形態による他の具体例１６Ｂを説明するためのフローチャートであって，測定点の隣接点を利用してメディアの種類を決定する段階（第１００及び第１０２段階）を含む。
【００６４】
第１４段階後に，第１所定数の複数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で収集された特性により形成される測定点と最も近い第２所定数Ｋ個の隣接点を探す（第１００段階）。ここで，Ｋは奇数であることが望ましい。
【００６５】
第１００段階後に，見つけられた第２所定数の隣接点のラベルが最も多く表示するメディアの種類を画像を形成するメディアの種類と決定する（第１０２段階）。ここで，第２所定数の隣接点のうちの１つである第ｐ（１≦ｐ≦Ｋ）隣接点のラベルは，第ｐ隣接点に該当するメディアの種類についての情報を有する。
【００６６】
図７は，第２所定数を求める本実施形態によるメディア判別方法を説明するためのフローチャートであって，エラー率が許容エラー率以内になるまで第２所定数を臨時に設定し続ける段階（第１２０〜第１２４段階）と，最終的な第２所定数を決定する段階（第１２６段階）を含む。
【００６７】
図７に示された第２所定数を求めるメディア判別方法は，例えば画像形成装置を開発する時，すなわち画像形成装置が図１に示されたメディア判別方法を行う以前に行われうる。
【００６８】
まず，第２所定数を臨時に設定する（第１２０段階）。第１２０段階後に，試験的な測定点と最も近い試験的な隣接点を臨時に定めた第２所定数ほど求め，試験的な測定点と試験的な隣接点とを利用して試験的なメディアの種類を判別する（第１２２段階）。ここで，試験的な測定点とは，第１４段階で収集された特徴により形成された測定点でなく，画像形成装置を開発する時に第２所定数を求めるために測定された特徴により最終的な特徴領域上に形成される点を意味する。第１２２段階を行うために，臨時に定めた第２所定数ほどの試験的な隣接点が最も多く表示するメディアの種類を試験的なメディアの種類と決定する。
【００６９】
第１２２段階で試験的なメディアの種類の判別に成功できなかったエラー率が許容エラー率以内であるかを判断する（第１２４段階）。もし，エラー率が許容エラー率以内ではないと判断されれば，第１２０段階で第２所定数を再度新しく臨時に設定する。この場合，例えば第２所定数を増加させて新しく臨時に設定できる。
【００７０】
第１２４段階でエラー率が許容エラー率以内であると判断されれば，臨時に定められた第２所定数を最終的な第２所定数と決定する（第１２６段階）。
【００７１】
図８は，図１に示された第１６段階に対する本実施形態によるさらに他の具体例１６Ｃを説明するためのフローチャートであって，測定点が属するクラスタを決定してメディアの種類を決定する段階（第１４０及び第１４２段階）を含む。
【００７２】
第１４段階後に，第１所定数の複数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で収集された特性により形成される測定点が最終的な特徴領域で相互に分離されたクラスタのうち何れのクラスタに属するかどうかを決定する（第１４０段階）。
【００７３】
第１４０段階後に，測定点を含むと決定されたクラスタに該当するメディアの種類を，映像を形成するメディアの種類と決定する（第１４２段階）。
【００７４】
第１所定数が’２’であり，第１所定数を決定する時，第ｍの特徴／ｘｍ及び第ｍ＋ｊの特徴／ｘｍ＋ｊが選択され，最終的な特徴領域に第１及び第２クラスタが存在し，第１及び第２クラスタはプレーンメディア又は写真印刷用メディアにそれぞれ該当すると仮定して，図８に示された第１６Ｃ段階を次のように例示的に説明する。
【００７５】
図９Ａ及び図９Ｂは，図８に示された第１６Ｃ段階の理解を助けるための最終的な特徴領域の例示的な図面であって，図９Ａまたは図９Ｂは第１クラスタ１６２，第２クラスタ１６４及び測定点１７０でそれぞれ構成される。
【００７６】
例えば，図９Ａに示されたように第１及び第２クラスタ１６２及び１６４が最終的な特徴領域に存在するとする。この時，第１及び第２クラスタ１６２及び１６４は直線１６０により区分されうる。この場合，第１４０段階で測定点１７０が第２クラスタ１６４に属するかどうかを判断するために，測定点１７０の座標（ｘｍ１，ｘ（ｍ＋ｊ）１）を第２クラスタ１６４の領域を表す座標と比較する。
【００７７】
このような場合，測定点１７０の座標は２種類に表現されるために，測定点１７０と第２クラスタ１６４の領域を比較するのにかかる時間が延長される。これを解決するために，第２クラスタ１６４に含まれた測定点１７０の座標を単純化させて表現できる。すなわち，図９Ａに示された最終的な特徴領域の座標軸を図９Ｂに示されたように移動させる。付け加えれば，図９Ａに示された第１クラスタ１６２と第２クラスタ１６４とを区分する直線１６０を左側にθほど移動させる。したがって，測定点１７０の座標はｘｍ１とだけ表現されうる。このように，座標軸を変換する場合，図８に示された第１４０段階で測定値が何れのクラスタに属するかを簡単に，かつ速く決定できる。
【００７８】
結局，前述したように，メディアの種類を判別するために，図３または図６に示された非線形的な第１６Ａまたは第１６Ｂ段階が行われる場合もあり，図８に示された線形的な第１６Ｃ段階が行われる場合もある。
【００７９】
図１０は，図１に示された第１６段階に対する本実施形態によるさらに他の具体例１６Ｄを説明するためのフローチャートであって，スペクトル別に求めた光度の構成比率を通じてメディアの種類を決定する段階（第１９０〜第１９４段階）を含む。
【００８０】
第１４段階後に，収集された特徴を利用して，感知された光度を少なくとも３つのスペクトル別に区分して求める（第１９０段階）。ここで，少なくとも３つのスペクトルはシアン（Ｃ：Ｃｙａｎ），マゼンタ（Ｍ：Ｍａｇｅｎｔａ）及びイエロー（Ｙ：Ｙｅｌｌｏｗ）になりうる。
【００８１】
第１９０段階後に，スペクトル別光度の構成比率を決定する（第１９２段階）。第１９２段階後に，決定された構成比率によってメディアの種類を判別する（第１９４段階）。
【００８２】
例えば，第１９０段階後に，光度の相対的な大小が決定できる（第１９２段階）。第１９２段階後に，決定された光度の大小によってメディアの種類が判別できる。もし，シアンに対する光度がマゼンタかイエローに対する光度より大きい場合，メディアの種類，すなわちメディアの色はシアンと決定されうる。
【００８３】
以下，本実施形態による画像形成のためのメディア判別装置の構成及び動作を図面を参照して次のように説明する。
【００８４】
図１１は，本実施形態による画像形成のためのメディア判別装置を説明するための図面であって，メディア２００，キャリア２２０，発光部，受光部，移動制御部２４０，特徴収集部２４２及びメディア種類判別部２４４で構成される。
【００８５】
図１１に示されたメディア判別装置は画像が形成されるメディアの種類を判別し，画像形成のための画像形成装置に含まれ，図１に示されたメディア判別方法を行える。
【００８６】
図１１に示されたキャリア２２０は発光部と受光部のうち１つを載せて移動制御部２４０から入力された移動制御信号に応答して移動する。例えば，キャリア２２０は発光部２２２を載せることもできれば，受光部２２２を載せることもできる。例えば，キャリア２２０が発光部２２２を載せる場合，受光部２２４はメディア２００の上部空間に備えられる場合もあり，メディア２００の下部空間に備えられる場合もある。一方，キャリア２２０が受光部２２２を載せる場合，発光部２２４はメディア２００の上部空間に備えられる場合もあり，メディア２００の下部空間に備えられる場合もある。もし，メディア２００により影響された光がメディアから反射された光である場合，キャリア２２０に載せた移動する発光部（または，受光部）２２２と移動していない受光部（または，発光部）２２４はメディア２００の上部空間に共に備えられる。しかし，メディアの影響を受けた光がメディアを透過した光である場合，移動するキャリア２２０に載せた発光部（または，受光部）２２２はメディア２００の上部空間に備えられる一方，移動していない受光部（または，発光部）２２５はメディアの下部空間に備えられうる。
【００８７】
本実施形態によるメディア判別装置の理解を助けるために，キャリア２２０に載せられた発光部２２２が移動し，受光部２２４または２２５が固定されると仮定する。
【００８８】
図１に示された第１０段階を行うために，発光部２２２はメディア２００に光を照射する。このような発光部は少なくとも１つ備えられうる。この時，発光部２２２が設置されるキャリア２２０は所定の移動位置に移動するために，移動制御部２４０から発生した移動制御信号に応答して垂直方向２１０及びキャリア軸２２６に平行な水平方向２１２のうち少なくとも１つの方向に移動する。このために，移動制御部２４０は所定の移動位置に相応して移動制御信号を発生し，発生した移動制御信号に応答してキャリア２２０を移動させるモーター（図示せず）を内蔵できる。ここで，所定の移動位置は第１所定数と決定された仮想数ほどの特徴のパラメータｘｍｎに現れる。したがって，第１所定数が決定される時，所定の移動位置も共に決定される。このように，キャリア２２０が移動するによってメディア２００上に形成された光も移動する。
【００８９】
第１２段階を行うために，受光部２２４または２２５はメディア２００により影響された光，すなわちメディア２００の一部分２５０で反射した光や一部分２５０を通じて透過した光を感知する。このような受光部２２４または２２５は少なくとも１つ備えられうる。
【００９０】
第１４段階を行うために，特徴収集部２４２は受光部２２４または２２５で感知された光を入力端子ＩＮ１を通じて入力して特徴を第１所定数ほど収集する。このために，特徴収集部２４２は収集される特徴に現れる感知された光度に相応するパラメータの値を移動制御部２４０から入力端子ＩＮ１を通じて入力することもでき，あらかじめ保存することもできる。例えば，特徴収集部２４２は移動制御部２４０からキャリア２２０の移動量をパラメータとして入力され，受光部２２４または２２５から光を感知した結果を入力され，移動量及び光度からなる特徴を生成できる。または，特徴収集部２４２はキャリア２２０が移動を始める時点にカウント動作を行うカウンター（図示せず）を内蔵し，受光部２２４または２２５から光を感知した結果が入力端子ＩＮ１を通じて入力される度にカウンターでカウントされた結果を時間というパラメータとして決定し，時間及び光度からなる特徴を生成できる。
【００９１】
第１６段階を行うために，メディア種類判別部２４４は特徴収集部２４２から入力された収集された特徴からメディアの種類を判別し，判別されたメディアの種類を出力端子ＯＵＴを通じて出力する。
【００９２】
図１２は，図１１に示されたメディア種類判別部２４４の本実施形態にかかる具体例２４４Ａのブロック図であって，距離計算部２７０及び種類決定部２７２で構成される。
【００９３】
本実施形態によれば，メディア種類判別部２４４は図３に示された第１６Ａ段階を行うために，図１２に示されたように実現できる。
【００９４】
第５０段階を行うために，距離計算部２７０は第１所定数の複数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で収集された特性により形成される測定点と最終的な特徴領域内のクラスタの中心間の距離をそれぞれ計算し，計算された結果を種類決定部２７２に出力する。このために，距離計算部２７０は特徴収集部２４２から入力端子ＩＮ２を通じて入力された第１所定数の特徴から測定点の座標を算出し，あらかじめ保存している各クラスタの中心の座標と算出された測定点の座標とを比較して測定点と中心間の距離を計算することができる。
【００９５】
第５２段階を行うために，種類決定部２７２は距離計算部２７０から入力された計算された距離から測定点と最も近い所定中心を有するクラスタを認識し，認識されたクラスタに該当するメディアの種類を画像を形成するメディアの種類と決定し，決定されたメディアの種類を出力端子ＯＵＴを通じて出力する。このために，種類決定部２７２は各クラスタに該当するメディアの種類をあらかじめ保存し，測定点と最も近い所定中心を有するクラスタに該当するメディアの種類を見つけ，画像を形成するメディアの種類と決定する。
【００９６】
図１３は，図１１に示されたメディア種類判別部２４４の本実施形態による望ましい他の具体例２４４Ｂのブロック図であって，隣接点調査部２９０及び種類決定部２９２で構成される。
【００９７】
本具体例によれば，メディア種類判別部２４４は図６に示された第１６Ｂ段階を行うために，図１３に示されたように実現されうる。
【００９８】
第１００段階を行うために，隣接点調査部２９０は第１所定数の複数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で収集された特性により形成される測定点と最も近い第２所定数の隣接点を探す。このために，隣接点調査部２９０は特徴収集部２４２から入力端子ＩＮ２を通じて入力された第１所定数の特徴から測定点の座標を算出し，あらかじめ保存した最終特徴領域上の点の座標を測定点の座標と比較して第２所定数の隣接点を探すことができる。
【００９９】
第１０２段階を行うために，種類決定部２９２は隣接点調査部２９０で見つけた隣接点それぞれのラベルが最も多く表示するメディアの種類を画像を形成するメディアの種類として決定し，決定されたメディアの種類を出力端子ＯＵＴを通じて出力する。
【０１００】
例えば，隣接点調査部２９０は見つけられた隣接点に対するラベルを種類決定部２９２に出力する場合もある。この場合，種類決定部２９２は隣接点調査部２９０から入力されたラベルに保存された情報，すなわち各隣接点に該当するメディアの種類を表す情報を分析し，ラベルが最も多く表示するメディアの種類が決定できる。
【０１０１】
図１４は，図１１に示されたメディア種類判別部２４４の本実施形態による望ましいさらに他の具体例２４４Ｃのブロック図であって，クラスタ決定部３１０及び種類決定部３１２で構成される。
【０１０２】
本具体例によれば，メディア種類判別部２４４は図８に示された第１６Ｃ段階を行うために，図１４に示されたように実現されうる。
【０１０３】
第１４０段階を行うために，クラスタ決定部３１０は第１所定数の複数の光度間の対応関係を示す最終的な特徴領域上で収集された特性により形成される測定点が最終的な特徴領域で相互分離されたクラスタのうち何れかのクラスタに属するかを決定し，決定した結果を種類決定部３１２に出力する。このために，クラスタ決定部３１０は，特徴収集部２４２から入力端子ＩＮ２を通じて入力された第１所定数の特徴から測定点の座標を算出し，あらかじめ保存した各クラスタの領域と測定点の座標とを比較することによって，測定点がどのクラスタに属するかが分かる。
【０１０４】
第１４２段階を行うために，種類決定部３１２はクラスタ決定部３１０で決定されたクラスタに該当するメディアの種類を映像を形成するメディアの種類と決定し，決定された結果を出力端子ＯＵＴを通じて出力する。このために，種類決定部３１２は各クラスタに該当するメディアの種類をあらかじめ保存し，クラスタ決定部３１０から入力された決定されたクラスタに該当するメディアの種類を出力端子ＯＵＴを通じて出力できる。
【０１０５】
図１５は，図１１に示されたメディア種類判別部２４４の本実施形態による望ましいさらに他の具体例２４４Ｄのブロック図であって，光度決定部３３０，構成比率決定部３３２及び種類決定部３３４で構成される。
【０１０６】
本具体例によれば，メディア種類判別部２４４は図１０に示された第１６Ｄ段階を行うために，図１５に示されたように実現されうる。
【０１０７】
第１９０段階を行うために，光度計算部３３０は入力端子ＩＮ２を通じて特徴収集部２４２から入力された収集された特徴を利用して，感知された光度を少なくとも３つのスペクトル別に区分して計算し，計算されたスペクトル別光度を構成比率決定部３３２に出力する。
【０１０８】
第１９２段階を行うために，構成比率決定部３３２は光度計算部３３０から入力されたスペクトル別光度の構成比率を決定し，決定された構成比率を種類決定部３３４に出力する。
【０１０９】
第１９４段階を行うために，種類決定部３３４は決定された構成割合からメディアの種類を判別し，判別された結果を出力端子ＯＵＴを通じて出力する。
【０１１０】
図１１に示されたメディア種類判別部２４４が図１５に示されたように実現される場合，図１１に示されたメディア種類判別装置は各スペクトルを感知する少なくとも３つの受光部を備えられる場合もあり，１つの受光部のみを備えた後，少なくとも３つのスペクトルを１つの受光部により順時に感知できる場合もある。
【０１１１】
上記構成によれば，画像形成装置は図１１に示されたメディア種類判別部２４４から出力されるメディアの種類を認識し，認識された結果を通じてメディアの種類に関係なく一定画像が形成されるようにできる。
【０１１２】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本発明は画像形成のためのメディア判別方法及び装置に関わり，例えばプリンタのように画像を形成する画像形成装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１４】
【図１】本発明の実施形態にかかる画像形成のためのメディア判別方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】第１所定数を決定する本発明によるメディア判別方法の実施例を説明するためのフローチャートである。
【図３】図１に示された第１６段階に対する本実施形態による具体例を説明するためのフローチャートである。
【図４】図３に示された第１６Ａ段階の理解を助けるための最終的な特徴領域の例示的な図面である。
【図５】最終的な特徴領域内にクラスタの境界と所定中心とを求める本実施形態によるメディア判別方法を説明するためのフローチャートである。
【図６】図１に示された第１６段階に対する本実施形態による他の具体例を説明するためのフローチャートである。
【図７】第２所定数を求める本実施形態によるメディア判別方法を説明するためのフローチャートである。
【図８】図１に示された第１６段階に対する本実施形態によるさらに他の具体例を説明するためのフローチャートである。
【図９Ａ】図８に示された第１６Ｃ段階の理解を助けるための最終的な特徴領域の例示的な図面である。
【図９Ｂ】図８に示された第１６Ｃ段階の理解を助けるための最終的な特徴領域の例示的な図面である。
【図１０】図１に示された第１６段階に対する本実施形態によるさらに他の具体例を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本実施形態にかかる画像形成のためのメディア判別装置を説明するための図面である。
【図１２】図１１に示されたメディア種類判別部の本実施形態による望ましい具体例のブロック図である。
【図１３】図１１に示されたメディア種類判別部の本実施形態による望ましい他の具体例のブロック図である。
【図１４】図１１に示されたメディア種類判別部の本実施形態による望ましいさらに他の具体例のブロック図である。
【図１５】図１１に示されたメディア種類判別部の本実施形態による望ましいさらに他の具体例のブロック図である。
【符号の説明】
【０１１５】
２００      メディア
２１０      垂直方向
２１２      水平方向
２２０      キャリア
２２２，２２４      発光部
２２５      受光部
２２６      キャリア軸
２４０      移動制御部
２４２      特徴収集部
２４４      メディア種類判別部
２５０      メディアの一部分
【図１】
2005055445.tif 000005
【図２】
2005055445.tif 000006
【図３】
2005055445.tif 000007
【図４】
2005055445.tif 000008
【図５】
2005055445.tif 000009
【図６】
2005055445.tif 000010
【図７】
2005055445.tif 000011
【図８】
2005055445.tif 000012
【図９Ａ】
2005055445.tif 000013
【図９Ｂ】
2005055445.tif 000014
【図１０】
2005055445.tif 000015
【図１１】
2005055445.tif 000016
【図１２】
2005055445.tif 000017
【図１３】
2005055445.tif 000018
【図１４】
2005055445.tif 000019
【図１５】
2005055445.tif 000020