(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのセンサと、
センサ出力から複数の状態信号を抽出する状態信号抽出器とを備え、
状態信号の時間的特徴量を演算する時間的特徴量抽出演算を行い、
時間的特徴量毎に小判別器を用意し、
小判別器として、閾値に対し大小を比較判別するスタンプ判別器を用いて事前判別を行った後、小判別器判別結果の重みつき多数決によって稼働装置の状態を判別することを特徴とする稼働状態判別方法。
【請求項２】
請求項１に記載の稼働状態判別方法において、
小判別器の作成と多数決時の重みつけ決定をサンプルデータに基づく学習アルゴリズムを用いて計算し、
小判別器には反復的に重みを更新するごとに、誤判別率を最小にする小判別器を選択し、
一定の反復的学習回数の実施後、全ての選ばれた小判別器の重みつき多数決によって装置の状態を判別することを特徴とする稼働状態判別方法。
【請求項３】
請求項１または２のいずれかに記載の稼働状態判別方法を用いることを特徴とする画像形成装置。
【請求項４】
請求項３記載の画像形成装置において、
稼働状態の判別が複数色の画像形成部を対象として適用されることを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、稼働状態判別方法および画像形成装置に関し、さらに詳しくは、画像形成装置等の稼働状態にある装置における故障や故障予兆状態の判別に関する。
【背景技術】
【０００２】
複写機やプリンタあるいはファクシミリ装置や印刷機などの画像形成装置においては、例えば、電子写真方式を用いる場合でいうと、潜像担持体として用いられる感光体に対して原稿あるいは画像情報に応じた静電潜像が形成され、その静電潜像を現像装置から供給されるトナーにより可視像処理した後、記録シートなどに転写された画像を定着して複写出力とすることが知られている。
【０００３】
ところで、例えば感光体や中間転写ベルトなどの像担持体を備えた画像形成装置は通常の運転に伴う摩擦磨耗だけでなく、外部からの紙粉など有害物質の混入や、想定外の運転などがもたらすトナーの攪拌過剰に伴う粘着力増大や外添材の脱落、クリーニング手段の磨耗や帯電手段の汚染劣化・偶発故障などによっても緩やかに機能低下し画像形成装置は故障状態となる。このような故障は画像品質の低下、詳しくは回転方向に沿ったタテスジ状の不快な異常画像や、画像のボヤケ、回転方向と直行するヨコスジ状の異常画像、スポット状の汚点画像や白ヌケ画像、そして全面的な地汚れなどを引き起こすが、装置の作像動作自体には支障がないので故障であっても運転しつづけ、使用者が画像を目視した時点でトラブルに気づき、修理と画像形成のやり直しが必要となり大きな時間と資源の無駄が発生してしまう。  
特に、電子写真方式の画像形成装置では構成が比較的複雑で部品点数が多いことから、各種の部品のメンテナンスを定期的に行わないと、異常が突然に発生してしまうという事態に陥りやすくなる。
【０００４】
このような事態を避けるための技術として、画像形成装置内部に装備されている各種センサからの信号のなかから故障の予兆となる信号を検知し（予兆検知）、故障を予測する技術（故障予測技術）が提案されている（例えば、特許文献１）。
特許文献１には、複数種類の情報から指標値を算出し、その指標値の時間変化のデータに基づき画像形成装置の状態変化を判定する構成が開示されている。
【０００５】
また、装置に含まれている特定ユニットや部品の故障検出を対象とする方法（例えば、特許文献２）、それらユニットや部品の寿命を予測する方法（例えば、特許文献３〜６）、さらには、これらの方法を用いて様々な障害を順次診断する方法が提案されている（例えば、特許文献７）。
ユニットや部品での故障や故障予測とは別に、これら装置での不具合の結果物として得られるトナー像の異常検出を行う方法（例えば、特許文献８〜１０）、感光体表面状態を光学的に観察する方法も提案されている（例えば、特許文献１１〜１３）。
さらに、ハイブリッド診断方法論を用いて量的分析に基づくバーチャルセンサを設け、事象ジェネレータでフォーマットした後、診断システムとされる質的分析装置をハイブリッドに用いることで故障診断や予知診断を行う方法も提案されている（例えば、特許文献１４）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−１７８７４号公報
【特許文献２】特開平５−２８１８０９号公報
【特許文献３】特開平５−１００５１７号公報
【特許文献４】特開平７−３６３２３号公報
【特許文献５】特開平７−１０４６１６号公報
【特許文献６】特開２００１−３５６６５５号公報
【特許文献７】特開２０００−２７０１４１号公報
【特許文献８】特開平８−１３７３４４号公報
【特許文献９】特開２０００−８９６２３号公報
【特許文献１０】特開２０００−８９６２３号公報
【特許文献１１】特開平５−３２３７４０号公報
【特許文献１２】特開平７−１０４６１９号公報
【特許文献１３】特開２００４−２１９６１７号公報
【特許文献１４】特開２００１−１７５３２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このため、前記特許文献に開示されているように、通常の画像形成時に感光体や中間転写ベルト上に形成されたトナー像、あるいは用紙上に転写されて後のトナー像を撮像素子で読み取り異常画像となっているかを判断する考案があるが、人間の視覚に匹敵する検出能力を備えた画像評価装置は極めて高い計算能力を備える必要があり、このような目的のために利用するには実用的ではない。
【０００８】
そこでセンサ出力やセンサを用いて得られる状態信号、あるいは運転制御情報を数値化し統計数理的な手法で正常状態と故障または故障予兆状態を判別する考案があるが、フィシャー線型判別やクラスタ解析などの状態値を距離の概念で状態指標を作成する方法では、異なる単位の状態値から距離の概念で状態指標をつくるときに等質均質な空間を適切に創り出すための状態値正規化方法の決定方法に限界があり、満足な結果が得られない。ＭＴ法ではマハラノビス距離を用い正常時のばらつきから正規化するが、この考え方が適合しない場合もある。
【０００９】
またセンサ出力やセンサを用いて得られる状態信号、あるいは運転制御情報を定性的に知識ベースで評価し、故障予兆状態であるかどうかを診断する考案もあるが、多変量の異なる単位の状態値を適切に評価できる知識ベースの構築方法が画像形成装置のような複雑な装置ではきわめて困難であり、故障予兆判別に時間がかかることとなり、この間に無駄な運転が行われてしまう結果を招きかねず、これらの新たな問題の解消も含めて現在も研究対象となっている。
【００１０】
一方、故障予兆の診断結果が実際の稼働状態にある装置の現象にそぐわない結果となることもあり、この場合には、試行錯誤による診断となるので診断作業が大がかりとなり、実質的に診断ができなくなることや診断に用いる制御装置などが大規模なものを必要としてコストアップを招く結果となるなどの新たな問題が生じる。
【００１１】
さらに、画像形成装置の設置箇所によっては、さまざまなオフィスや工場環境等の様々な環境下において広く使用され、温湿度や使用用紙、運転量、画像パターンなどが使用者毎に極めて多様であるが、装置が使用しているトナーや現像剤、帯電器や感光体、感光体クリーナなどの装置構成プロセスは前述の多様な条件の影響を強く受けるので故障に伴う緊急のメンテナンスを必要とするケースがどうしても発生してしまう。このため、故障に伴う緊急のメンテナンスに際して故障状況を迅速に把握することが望まれる。
【００１２】
本発明の目的は、上記従来の画像形成装置における故障診断における問題に鑑み、以下の目的を有する。  
第１の目的として、実用的な装置の状態、特に故障や故障予兆状態を判別する方法を提供し、未然あるいは直後に状態悪化を知ることで、無駄な運転を防止し、計画的にメンテナンスを行うことで故障回復に必要な時間と資源を節約することが可能な稼働状態判別方法を提供することにある。
【００１３】
第２の目的として、稼働状態判別における故障予知方法を実現するに当たり、専門家の知識に頼ることなく、小判別器の作成および重みつけ決定をサンプルデータに基づいて効率的な計算で十分な精度を得られる学習アルゴリズムによって得ることが可能な稼働状態判別方法を提供することにある。
【００１４】
第３の目的として、大幅なコストアップ無く、装置の状態判別を行うことのできる効率的な稼働状態判別方法を提供する。
【００１５】
第４の目的として、装置の状態判別を精度良く大きなコストアップ無く実現し、故障に付随するロスを極小化することとが可能な画像形成装置を提供することにある。
【００１６】
第５の目的として、どのような状況で使用しても故障に伴う緊急のメンテナンスを必要としない信頼性の高い電子写真方式の画像形成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
この目的を達成するため、本発明は次の構成よりなる。
（１）少なくとも１つのセンサと、
センサ出力から複数の状態信号を抽出する状態信号抽出器とを備え、
状態信号の時間的特徴量を演算する時間的特徴量抽出演算を行い、
時間的特徴量毎に小判別器を用意し、
小判別器として、閾値に対し大小を比較判別するスタンプ判別器を用いて事前判別を行った後、小判別器判別結果の重みつき多数決によって稼働装置の状態を判別することを特徴とする稼働状態判別方法。
【００１８】
（２）（１）に記載の稼働状態判別方法において、
小判別器の作成と多数決時の重みつけ決定をサンプルデータに基づく学習アルゴリズムを用いて計算し、
小判別器には反復的に重みを更新するごとに重みつき誤判別率を最小にする小判別器を選択し、
一定の反復的学習回数の実施後、全ての選ばれた小判別器の重みつき多数決によって装置の状態を判別することを特徴とする稼働状態判別方法。
【００２０】
（３）（１）または（２）のいずれかに記載の稼働状態判別方法を用いることを特徴とする画像形成装置。
【００２１】
（４）（３）記載の画像形成装置において、
稼働状態の判別が複数色の画像形成部を対象として適用されることを特徴とする画像形成装置。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、統計数理的な手法で正常状態と故障あるいは故障予兆状態を判別するにあたり、それぞれ異なる単位の状態値群のつくる空間における距離の概念に代わり、状態値毎に予め小判別器を用意し、単位など物理的な意味の違いについて考慮した上で事前判別を行った後、判別結果の重みつけ多数決により装置の状態を判別するので、異なる単位の状態値群の作る空間の等質、均質化といった問題を回避し、学習データに基づく多数決を行うときの適切な重みつけ係数決定問題として取り扱うことができるので、すべて定量的な演算手法だけで正確な装置状態の判別が可能になる。また時間的特徴量を抽出演算してから状態判別に用いたのでさまざまな環境や運転条件に置かれることで正常状態といっても極めて多様な状態となるが、時間的に特徴的な変化が起きていることを状態判別するので、使用条件による状態変化を誤って故障や故障予兆状態と判別することが回避でき信頼性の高い状態判別ができる。  
これによりこれまで故障に気づかずに行っていた無駄な運転を未然防止し、運転不能になってから事後保全完了までのダウンタイム発生をゼロとし、計画的なメンテナンスを行うことで故障回復に必要な時間と資源を節約することが可能となる。
【００２３】
さらに本発明によれば、サンプルデータに基づいて学習を反復的に行うにあたり、重みを更新する毎に誤判別率を全データについて繰り返し均一的に計算するのではなく、判別に失敗したデータのみに重みをつけた誤判別率を用いて計算を行うので、計算量を大幅に縮小でき、学習に膨大な計算時間が掛かり実用化できないという課題を解決できる。
【００２４】
また本発明によれば、小判別器に特徴量を閾値と大小比較する、いわゆるスタンプ判別器を用いたので、小判別器の判定計算を極めて簡素に行うことができ、しかも重みつき多数決をもって精度良く状態判別を行うので、装置に付随するＣＰＵやメモリといった比較的小規模のハードウェア資源でも短時間に装置の状態判別結果を得ることができるのでコスト対効果を大幅に改善し実現可能となる。
【００２５】
本発明によれば、請求項１〜３の装置の状態判定方法を装置に搭載したので、大幅なコストアップ無く精度良く装置の故障や故障予兆状態をすばやく検出できるので、ただちに運転を停止し不良生産物発生を未然防止したり、修理に必要な準備と計画的なメンテナンスを行うことで修理補修時間のロスを極小化できる。
【００２６】
しかも、帯電、現像、転写、クリーニングといった複雑なプロセスによって画像形成する電子写真方式の画像形成装置に請求項１〜３の装置の状態判定方法を搭載したので、前述の各プロセスを最適運転するために必須となっているセンサとセンサから得られる状態値が予め内部使用されており、これを流用して大幅なコストアップ無く精度良く装置の故障や故障予兆状態をすばやく網羅的に検出できるので、状態判定結果に基づいてただちに運転を停止し不良プリント発生を未然防止したり、修理に必要な準備と計画的なメンテナンスを行うことで広く課題となっていた修理補修時間のロスを極小化でき、信頼性の極めて高い画像形成装置を提供できる。  
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に、本発明実施するための最良の形態について説明する。  
図２は、本発明による稼働状態判別方法を適用する画像形成装置の構成を示す図である。
同図において画像形成装置は、複数色の作像部を備えたカラープリンタであり、その概要は次の通りである。
【００２８】
画像形成装置２０には、原稿画像に応じた各色毎の画像を形成する作像装置２１Ｙ、２１Ｍ、２１Ｃ、２１Ｋと、各作像装置２１Ｍ、２１Ｃ、２１Ｙ、２１Ｋに対向して配置された転写装置２２と、各作像装置２１Ｍ、２１Ｃ、２１Ｙ、２１ＢＫおよび転写装置２２とが対向する転写領域に向け給紙カセット２３から記録紙を繰り出す給紙装置２４と、繰り出された記録紙を作像装置２１Ｍ，２１Ｃ，２１Ｍ，２１Ｋによる作像タイミングに合わせてレジストタイミングを設定して繰り出すレジストローラ３０と、転写装置２２に転写された重畳画像を一括転写する２次転写装置４０と、転写領域での転写が行われた記録紙上の画像を定着する定着装置６０および排紙装置７０が設けられている。なお、以下の説明において黒色をブラック（Ｂｋ）と称する場合もある。
【００２９】
作像装置は、いずれも同様な構成であり、図２においてブラック画像の作像装置２１Ｋを対象に説明すると、感光体ドラム２１Ｋ１、帯電装置２１Ｋ２、現像装置２１Ｋ３およびクリーニング装置２１Ｋ４が纏めてプロセスカートリッジに収納されて感光体ドラム２１Ｋ１が転写装置２２に有する転写ベルト２２Ａに対峙させて配置されている。図２において符号８０は、各作像装置に対する露光工程に用いられる書き込み装置を示している。
【００３０】
転写装置２２は、各作像装置において形成された色の画像を順次転写する１次転写部であり、転写ベルト２２Ａに重畳転写された画像が、レジストローラ３０によりレジストタイミングを設定されて搬送されてくる記録紙に対して２次転写部に相当する２次転写装置４０により一括転写されて定着工程に向け搬送される。
一括転写を終えた転写ベルト２２Ａは、転写装置用のクリーニング装置により残存するトナーや紙粉などの異物が除去される。
【００３１】
転写装置２２に用いられている転写ベルト２２Ａには、画像濃度検知および画像同士の転写位置ずれ検知のためにパッチパターン画像Ｐ１（図３参照）が形成されるようになっている。
図３（Ａ）は、転写装置２２の構成を示す図であり、各作像装置間に展張面を有する転写ベルト２２Ａには、展張方向に沿って２箇所の位置に、色毎に５段階のトナー濃度のパッチパターン画像Ｐ１に相当するトナー像が形成されるようになっている。なお、図３（Ｂ）には、便宜上、２種類の色を対象とした５段階（濃淡）およびハッチングの粗密状態で濃度の違いを示している）のトナー像が形成されているが、実際には４色分の５段階パターンが形成される。
【００３２】
このトナー像は、転写ベルト２２Ａの近傍に配置されているトナー像濃度センサ５０（図２参照）により検知される。
トナー像濃度センサ５０は、図５（Ａ）に示すように、トナー画像からの反射光量を検知する反射型光センサであり、ＬＥＤ光源５０Ａ、正反射フォトダイオード５０Ｂおよび光源ＬＥＦＤ５０Ａと正反射フォトダイオード５０Ｂとの間に配置された乱反射フォトダイオード５０Ｃとを組み合わせた構成されている。なお、以下の説明においてフォトダイオードに関しては、ＰＤと表示する。
【００３３】
図４は、トナー像濃度センサ５０を入力側に接続された制御部１００の構成を示すブロック図である。なお、図４においては、トナー像濃度センサに関し、図３に示した場合を対象として、トナー像が２箇所に形成される場合に相当させてあり、正反射フォトダイオード５０Ｂおよび乱反射フォトダイオード５０Ｃが２個のみ示されているが、実際には作像装置の数に合わせてあることもちろんである。
【００３４】
同図において制御部１００（図中、ＣＰＵで示す）は、通常運転信号が画像形成装置の上位制御装置より指示されると画像信号発生回路が起動し露光用レーザーダイオードが画像信号に応じて点滅する。またＣＰＵは感光体モータなどの駆動手段と帯電バイアスを始めとする各作像工程のバイアス出力を順次シーケンシャルに出力し、画像形成を実行する。制御部１００では、電子写真方式の画像形成装置の場合、経時劣化や環境変動で画像濃度が変動してしまう弱点があるので、トナー像濃度センサなどのプロセス制御用センサを設けて画像濃度を安定化制御している。
【００３５】
制御部１００では、画像形成装置の起動時や所定枚数のプリントが行われた際にプロセスコントロール動作、いわゆる画像形成に用いられる装置での初期状態の更新を行うプロコン動作を実行するようになっており、プロコン動作は、プロセス調整運転信号が上位のコントロールから指令されると、通常運転信号を受けたときあるいは通常運転信号によってが画像形成動作が行われた後の時点を判断して開始するようになっている。
【００３６】
プロコン動作では、最初にトナー像濃度センサ５０の校正処理が行われる。つまり、図４に示す画像信号発生回路は画像ナシの状態となり制御部（ＣＰＵ）１００は、感光体ドラム表面からの受光信号が予め決められた所定値になるように、発光光量を調整する。  
これにより受発光素子のばらつきや経時変化、感光体表面状態の経時変化に影響されずに精度良くトナー像濃度を計測できるようになる。
【００３７】
次に、図３に示したパッチパターンをなすトナー像を用いた特定のテスト画像を自動出力し、これに対応した感光体上のトナー像をトナー像濃度センサ５０により濃度および位置を光学的に計測する。
【００３８】
図７は、上述したプロコン動作の内容を説明するためのフローチャートであり、転写ベルト２２Ａ上に画像がない状態でトナー像濃度センサ５０による反射光量を計測し、所定反射量となるように光源ＬＥＤの発光状態を調整する。調整が完了した場合には、図３に示したパッチパターンであるトナー像を形成し、トナー像濃度センサ５０により光学的に計測する。パッチパターン画像に用いられてテスト画像となるトナー像は、図３で説明したように濃度レベルの異なる５段階程度の露光を行った一様濃度のパターンが用いられる。このとき帯電、現像バイアス条件は予め決められた特定値で実行される。
【００３９】
図８に示すように、５点の受光信号から線形近似した現像ポテンシャル−トナー付着量直線を求めると、経時劣化や環境変動などの変動要因によって傾きおよび切片が狙いの特性とずれていることが検出できるので、傾きは主に露光光量補正パラメータＰを露光信号に掛け合わせることで補正し、現像が開始されるポテンシャル（切片Ｘ０）のズレは主に現像バイアスに補正パラメータＱを掛け合わせることで狙いとする画像濃度を安定して得ることが可能となる。
【００４０】
トナー像濃度センサ５０は、図５に示すように、光源ＬＥＤ５０Ａ、正反射ＰＤ５０Ｂおよび乱反射ＰＤ５０Ｃとで構成されており、これを用いて反射光量が計測される転写ベルト２２Ａは、転写されるトナーの固着を避けるために表面での平滑性が重要とされている。このため、ベルト材料としては、ＰＶＤＦやポリアミドなどの光沢を有する表面を持ったものが選択される。
【００４１】
上記材料が用いられる転写ベルト２２Ａを対象としたトナー像濃度センサ０においては、図５（Ａ）に示すように、正反射光軸上に設置した正反射ＰＤ５０Ｂを用いてＬＥＤの発光効率個体差、温度変動や経時変動による受光量変動を図６（Ｂ）に示すように、一定受光量が確保できるように光源ＬＥＤへの制御電流を制御している。
その後、トナー像が対向位置に来たときに乱反射光を主に受光する乱反射ＰＤ５０Ｃに対してトナー像によって散乱された光が受光すると、その光量によって図６（Ｂ）に示すような変化からトナー濃度を計測する。トナーには各色の着色剤が含有されているので、光源ＬＥＤ５０Ａは着色剤の影響を余り受けない８４０ｎｍ程度の波長の近赤外あるいは赤外の光源が用いられる。しかし黒色トナーは低価格のカーボンブラックによって着色されたトナーが一般に用いられており、赤外領域でも強い吸光を示すので、図６（Ｂ）に示すように他色に比べトナー濃度に対する感度が低くなる。  
【００４２】
本例では露光光量と現像バイアスを補正するとしたが、もちろん帯電電位や転写電流など画像濃度に寄与するその他のプロセス制御値を補正して同じ結果を得ても良い。  
【００４３】
これらのプロセス制御は正常範囲内のトナーの帯電量の温湿度による変動や感光体の感度の変動などを補正する目的で運転されるが、特定の故障や故障の予兆があったときにも計測値や計測値に基づいて決定されるパラメータが変動する場合がある。例えば転写後の感光体上に転写されずに残存したトナーを回収し、正常な帯電露光を維持する目的で設置されているクリーナはウレタンゴムブレードで感光体上を摺擦するブレードクリーニング方式が多用されているが、このような構成を取っているため一部のトナーはブレードの下に潜り込み通過してしまう。
通過したトナーは帯電露光部を通過して現像で回収される比率が高いが、ブレードによる摩擦作用などによって帯電特性を失ったり、形状が変化してしまうことで現像に回収されず転写体に画像部であるか非画像部であるか関係なく非静電的に付着し、そのまま転写されるものもある。
【００４４】
このような理由などによって図９（Ａ）に示すように非画像部にも、ごく微量のトナー粒子の付着が見られるが微量であるので画像品質を甚だしく損なうようなことは無い。
長期の摺擦によってブレードの感光体当接部分が磨耗してくると掻き落し力が低下し、このような通過トナー量は加速度的に増えていく傾向となる。そしてついに大量の残存トナーが一気にブレードを通過してしまうと帯電装置はこのトナーによる汚れで帯電能力を低下させ、露光手段もこのトナーによる減衰によって機能低下となり、現像手段もこのような大量のトナーを回収できず、ついには極めて許容しがたいタテスジ状の異常画像が発生してしまい、ただちに修理を要する状態となる。
【００４５】
ところでこのような状態に至る少し前の時点からは、図９（Ｂ）に示すような像担持体上全体についてほぼ均一なトナー付着量の増大がおきているのだが、この時点では使用者にとって気になるような画像劣化とはならず、気づくことは極めて少ない。この状態を「軽度地汚れ」と呼び、クリーナ故障の予兆状態であると考える。
【００４６】
このようなトナーの存在は図１０に示すように、特に低濃度部での計測結果を高くする影響を及ぼし、傾きγの若干の低下や切片Ｘ０の低下を引き起こすが、一般にトナーや感光体の環境経時変動範囲と大差は無く、単色のγやＸ０の変動あるいはこれに基づき決定される補正パラメータＰ，Ｑの変動からこの発生を判別することはきわめて難しく精度のある予兆アラームを作ることは困難である。
【００４７】
このような困難性があるために、従来の装置は明らかに正常から逸脱した場合に故障のアラームを出すにとどまり、故障予知のレベルですばやく異常を見出すことは困難であった。
【００４８】
以上のような校正を対象として、請求項１記載の発明の実施形態について図１，図１１〜１４により説明する。
図１には、本発明による稼働状態判別方法を実施する際に用いるシステム構成を示す。なお、図１において示した符号は、便宜上、先に示した図面に用いた符号と異なる。
図１において、画像形成装置９０１は前述の補正パラメータＰ，Ｑなどのセンシング信号がある。つまり、図４に示した制御装置１００およびその作用は状態信号抽出器として用いられ、補正パラメータＰ，Ｑなどは状態信号に相当する。これをデータ収集器９０２によって符号９０３で示す工程においてログの形で記録し、時間的特徴量抽出器９０４で過去の信号の動きに対して特異な変化を示しているかどうかを数理的あるいは統計的に計算しその時点でのコンディションデータセットを作成する。
【００４９】
例えば、図１１に示すように各色の濃度特性がそれぞれ得られたとき、図１３に示すように補正値Ｑのログが更新されるようになるが、その時間的特徴量として最新のＱ値とひとつ前の時点のＱ値の差分を経過時間や経過運転量で割ることによって概略微分値ｄＱを求めることができる。
【００５０】
装置の劣化は主に運転量に支配されると考えられるので運転時間やプリント枚数カウンタ値を経過運転量として採用することが好適である。これらの運転量はＣＰＵによって一般に内部管理されているので、データ収集器は運転量を合せて記録できる。
データ収集器は、図４に示す制御部（ＣＰＵ）１００およびそれに付随して構成される不図示のメモリ手段を用いて構成しても良いし、制御部（ＣＰＵ）１００と通信によって結ばれた別の制御部（ＣＰＵ）とメモリ手段で実現しても良い。例えば画像形成装置を上位で制御している一般にコントローラと呼ばれる画像形成装置の管理装置や、装置やコントローラとは別に設けられた専用の監視サーバー上でネットワークなどの通信手段を介してログを収集、記録しても良い。
【００５１】
また、このような時間的特徴量は前述の微分値だけでなく、信号変化の回帰値や最近部分の複数データの標準偏差や最大値、平均値などさまざまな特徴量を求めることができる。このような時系列的な信号の特徴抽出方法はＡＲＩＭＡモデルなど多数提案されており適宜の方法を使えばよい。また時間経過の指標は前述同様にプリント枚数カウンタ値に限るものではなく、運転時間積算値や実時間経過値なども選択できる。
【００５２】
故障の予兆は正常なときには安定していた信号が様々な形ではあるが特異な不安定な動きを示したことによって捉えられると考えるので、この視点に立って適切な時間的特徴量抽出方法を選択すればよい。
【００５３】
また時間的な演算を含まない特徴量をコンディションデータセットに加えることも本発明により得られる利点を損なうものではない。
たとえばその時点のセンシング信号値そのものが加えられても良い。あるいは寿命の判断に用いられる運転時間や実時間経過値などの運転情報を加えても良い。
【００５４】
故障修理を行ったことを示す信号を用意しログに加え、修理直後のコンディションデータセットの過渡的な変化を故障予兆状態と誤判別しないように例外処理を行うように構成しても良い。
【００５５】
上記手順により得られたコンディションデータセットは判別器９０６に送られる。
判別器は、図１２に示す処理手順（アルゴリズム）のステップＳＴ４以降に該当し、コンディションデータセットが正常か故障予知状態かを判別する。すなわち各コンディションデータ（ｄＱなどの時間的特徴量）毎に設けられた小判別器で正常か予知状態かの判別を行い、その後、重みつき多数決によって判別指標値Ｆを計算し、０以下ならば予知状態と判別し、アラーム通報器９０７を通じてユーザやサービスステーションなどに通報を行う。
【００５６】
スタンプ判別器はＣＰＵ演算が極めて高速に行えるメリットを有し、しかも重みつき多数決を用いる本方法では十分な精度が得られるので精度良くコストを掛けずに故障予知技術を実現するには大変好適な小判別器である。これが請求項３記載の発明による効果である。
【００５７】
小判別器としてスタンプ判別器を用いたときの状態判別計算方法は以下のようになる。
Ｐ、Ｑ、Ｒについてのｎ個の時間的特徴量計算結果Ｃ１〜Ｃｎの各々についてスタンプ判別器を用意し、重み付き多数決計算結果Ｆ値を次の式１で求める。
【００５８】
【数１】
0005122254.tif 000002
【００５９】
また、スタンプ小判別器は以下のようになる。
Ｏｕｔｉ  ＝    １（ｓｇｎ  ｉ    ×  （Ｃｉ  −  ｂｉ）≧  ０  ）
Ｏｕｔｉ  ＝  −１（ｓｇｎ  ｉ  ×  （Ｃｉ  −  ｂｉ）＜  ０  ）
（但しｂｉはそれぞれの特徴量についての閾値、ｓｇｎ  ｉはその判別極性）
こうして得られたＦ値が０より小さいとき、故障予兆状態と判別すればよい。
【００６０】
請求項２記載の発明において、このような故障予知方法に用いる小判別器の判別条件作成（ｂｉ、ｓｇｎ  ｉの決定）重みつき多数決の計算方法（αｉの決定）を決定するには、一般にブースティング法という教師付き学習アルゴリズムを用いればよい。ブースティング法の説明については数理科学Ｎｏ．４８９，ＭＡＲＣＨ  ２００４「統計的パターン識別の情報幾何」に基づく。
つまり、まず正常な状態であると予め分かっているセンシングログデータと、故障予兆状態にあると分かっているセンシングログデータを用意する。例えば装置の耐久試験などを行うときにセンシングデータログを取り、故障事例に出会ったとき、故障の前に予兆状態があった期間を推定し上記データとして活用する。
【００６１】
図１４以降の図は、本発明者らが実際に１０台を超える画像形成装置を３ヶ月間に渡りセンシングデータログを取りながら故障事例を集め検証した結果を示す。
図１４は、試験機Ｎｏ．８３３機がＢｋ色でクリーニング不良を起し修理した故障事例のときの４色のパラメータＱ（符合が逆となるが切片Ｘｏに対応した値）の変化を記録した結果である。
【００６２】
同様にこれ以外の多数のパラメータ変化も記録し活用しているが変化が顕著であったパラメータＱのみを紹介する。このようにＢｋ色のクリーニング不良に先立って、Ｙ，Ｍ，Ｃ色のパラメータＱが変動していることが観察される。
前述の時間的特徴量抽出を行ってこれらの変化を取り出しコンディションデータセットを生成した。
【００６３】
故障予兆期間を目視推定し、コンディションデータセットの該当部分のラベルを−１（故障予兆期間）、それ以外のラベルを１（正常期間）と与え、ブースティングによる１００回の繰り返し学習を行わせ、ｂ１〜ｂ１００、ｓｇｎ１〜ｓｇｎ１００、α１〜α１００を決定した。学習に用いたデータを使ってＦ値を計算した結果を図１５に示す。
【００６４】
ラベルのついた教師付きデータは適切に学習が行われ予兆該当部分だけがＦ値でマイナスに変化する小判別器と重み付き多数決による判別器が生成されたことが確認できた。
【００６５】
次にこの判別器が学習に用いていないテストデータに対して適切な結果を与えるかを５台の同様の故障事例が発生した装置のセンシングログデータから同様の手順でコンディションデータセットを作成し事後検証した結果を図１６に示す。なお、図１６において線図の左側煮付けてある機番は、試験機の番号を意味している。
【００６６】
先に決定したｂ、ｓｇｎ、αによって演算を行う判別器出力Ｆ値は意図した通り同様の故障事例発生に先立ち、故障予兆状態になっているときにマイナスに変化しており、上手く予兆状態が判別できたことが確認できた。
つまり実際の装置でこのような時間的特徴量抽出器や判別器を用いた状態判別方法を運用しながら運転するならば、状態判別結果がＦ値を通じて故障予兆状態にあることを知りうることになり、タテスジ状の異常画像発生が起こる前に当該故障ユニットを未然交換修理することで回避できることが示された。
【００６７】
このような故障に至る前の状態変化は画像形成装置に限らずあらゆるセンサを備えた自律制御手段を備えた装置において普遍的に発生しうる現象と考えられるので、本発明の方法を用い装置に搭載するならば故障に伴う損失を未然に回避することができることが明らかとなり、実機の使用に際しても予兆状態のよう威喝精度の高い判断ができることで、突然の故障発生によるダウンタイムの発生を極力少なくするのに効果があることが認められた。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明による稼働状態判別方法を実施するためのシステム構成図である。
【図２】図１に示した稼働状態判別法法が適用される画像形成装置を示す図である。
【図３】図２に示した画像形成装置に用いられる転写装置の構成を説明するための図である。
【図４】本発明による稼働状態判別方法に用いられる制御部の構成を説明するためのブロック図である。
【図５】図３に示した転写装置に用いられるセンサの構成とトナーの付着状態による反射状態を説明するための図である。
【図６】図５に示したセンサによる光量に関する検知結果および検知結果から求められる濃度を説明するための線図である。
【図７】図４に示した制御部において実行されるプロコン動作を説明するためのフローチャートである。
【図８】図７に示したプロコン動作時に実行される各種作像条件の調整方法を説明するための線図である。
【図９】像担持体上でのトナーの付着量に応じた故障予兆を説明するための図である。
【図１０】環境変動による像担持体上での汚れ具合と調整方法を説明するための線図である。
【図１１】図１０に示した汚れ具合での各色の変動具合を説明するための井線図である。
【図１２】図１に示したシステム構成において実施される手順を説明するためのフローチャートである。
【図１３】図１２に示した手順内で行われる多数決判定を説明するための線図である。
【図１４】図１に示したシステム構成においてクリーニング不良により発生故障事例を対象として色毎のパラメータの変化を示す線図である。
【図１５】故障予兆判別のためのデータ更新を行う際の学習に用いたデータを示す線図である。
【図１６】図３に示したセンサからの信号による故障および故障修理後のデータを示す線図である。
【符号の説明】
【００６９】
２０，９０１  画像形成装置
２２Ａ  転写ベルト
５０  トナー像濃度センサ
５１  ＬＥＤ
１００  制御部
Ｐ１  パッチパターンをなすトナー像
９０２  データ収集機
９０４  抽出機
９０６  小判別器
【図１】
0005122254.tif 000003
【図２】
0005122254.tif 000004
【図３】
0005122254.tif 000005
【図４】
0005122254.tif 000006
【図５】
0005122254.tif 000007
【図６】
0005122254.tif 000008
【図７】
0005122254.tif 000009
【図８】
0005122254.tif 000010
【図９】
0005122254.tif 000011
【図１０】
0005122254.tif 000012
【図１１】
0005122254.tif 000013
【図１２】
0005122254.tif 000014
【図１３】
0005122254.tif 000015
【図１４】
0005122254.tif 000016
【図１５】
0005122254.tif 000017
【図１６】
0005122254.tif 000018