(57)【要約】【課題】画一的に取得した欠陥特徴値に基づいて欠陥種別を定量的かつ高精度で判定できる故障診断システム及び故障診断方法を提供する。【解決手段】  欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を要素とする欠陥種別集合を判定するための集合判定特徴値を算出する集合判定値算出手段と、集合判定値算出手段により算出された集合判定特徴値に基づいて、クラスタリング処理により、前記欠陥種別集合を判定する集合判定手段と、を備える。  この構成によれば、集合判定特徴値を用いて欠陥種別集合を定量的かつ画一的に判定することができる。よって、例えば、オペレータが欠陥を推測し、推測した欠陥種別を含む欠陥種別集合毎に集合特徴値を定性的又は個別的に取得して解析する方法に比べて、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの推測能力の優劣に影響を受けることがない。【選択図】図１
2007280136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自ら出力した欠陥を有する画像から取得した情報である欠陥画像情報から、前記欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を要素とする欠陥種別集合を判定するための集合判定特徴値を算出する集合判定値算出手段と、
前記集合判定値算出手段により算出された集合判定特徴値に基づいて、クラスタリング処理により、前記欠陥種別集合を判定する集合判定手段と、
前記欠陥画像情報から、前記欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を判定するための種別判定特徴値を算出する種別判定値算出手段と、
前記種別判定値算出手段により算出された種別判定特徴値に基づいて、前記集合判定手段により判定された欠陥種別集合にそれぞれ対応した個別具体的な条件判断処理により、前記欠陥画像情報の有する欠陥種別を判定する種別判定手段と、を備えることを特徴とする故障診断システム。
【請求項２】
前記集合判定値算出手段は、前記欠陥画像情報であって各画素が多値で表現された欠陥画像情報から、集合判定特徴値を算出し、
前記種別判定値算出手段は、前記欠陥画像情報であって各画素が二値で表現された欠陥画像情報から、種別判定特徴値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断システム。
【請求項３】
前記種別判定手段により判定された欠陥種別を欠陥画像情報から隠蔽する隠蔽手段を更に有し、
前記集合判定値算出手段は、前記隠蔽手段で隠蔽された欠陥画像情報から前記集合判定特徴値を再算出し、
前記集合判定手段は、前記集合判定算出手段により再算出された集合判定特徴値に基づいて前記欠陥種別集合を再判定し、
前記種別判定値算出手段は、前記隠蔽手段で隠蔽された欠陥画像情報から前記種別判定特徴値を再算出し、
前記種別判定手段は、前記集合判定手段により再判定された欠陥種別集合と前記種別判定算出手段により再算出された種別判定特徴値とに基づいて、前記欠陥種別を再判定する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の故障診断システム。
【請求項４】
前記種別判定手段は、前記集合判定値算出手段によって再算出された集合判定特徴値を要素とする集合判定特徴値ベクトルの長さが所定の閾値を超える場合のみ前記欠陥種別を再判定する、ことを特徴とする請求項３に記載の故障診断システム。
【請求項５】
画像形成装置の故障を引き起こす原因をモデル化した故障診断モデルを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の故障を診断する故障診断手部と、
前記故障診断モデルに入力される装置の内部状態情報を取得する内部状態情報取得手段と、
前記種別判定手段で判定した欠陥種別に対して欠陥を特徴付ける特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を更に備え、
前記故障診断手部は、前記特徴量に関する情報と前記内部状態情報とを用いて、前記種別判定手段で判定した欠陥種別に対応した故障診断モデルを解析することで故障原因を特定することを特徴とする請求項１ないし４に記載の故障診断システム。
【請求項６】
前記集合判定特徴値は、階調値ヒストグラムの積分値、階調値投影波形において階調値が閾値を超えた波形幅の合計である高階調値波形幅、階調値ヒストグラムの標準偏差及び階調値投影波形の標準偏差、階調値投影波形のピーク数、階調値投影波形の最大値、並びに、階調値投影波形の周波数成分の強度であることを特徴とする請求項１ないし５に記載の故障診断システム。
【請求項７】
前記種別判定特徴値は、投影波形の最大値、並びに、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の最大値及び投影波形のスペクトル強度の標準偏差であることを特徴とする請求項１ないし６に記載の故障診断システム。
【請求項８】
自ら出力した欠陥を有する画像から取得した情報である欠陥画像情報から、前記欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を要素とする欠陥種別集合を判定するための集合判定特徴値を算出する集合判定値算出ステップと、
前記集合判定値算出ステップにより算出された集合判定特徴値に基づいて、クラスタリング処理により、前記欠陥種別集合を判定する集合判定ステップと、
前記欠陥画像情報から、前記欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を判定するための種別判定特徴値を算出する種別判定値算出ステップと、
前記種別判定値算出ステップにより算出された種別判定特徴値に基づいて、前記集合判定ステップにより判定された欠陥種別集合にそれぞれ対応した個別具体的な条件判断処理により、前記欠陥画像情報の有する欠陥種別を判定する種別判定ステップと、を備えることを特徴とする故障診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像形成装置の故障診断システム及び故障診断方法に関し、特に、画像形成装置の出力する出力画像が有する欠陥の種別を画一的かつ定量的に判定することができる故障診断システム及び故障診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像形成装置の多機能化、高機能化及び高性能化により故障の態様が複雑化した結果、習熟した専門家であっても故障原因の特定が困難となった。そのため、画像形成装置の故障原因の特定を支援する故障診断システム等が必要である。このような機能を有する故障診断システム等としては、欠陥を有する画像と欠陥を有しない基準画像とを比較することで、欠陥の特徴値を抽出し、抽出した特徴値に基づいて故障原因を特定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平０７‐９２１０３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、上記のような故障診断装置では、欠陥種類と取得すべき特徴値とが直接関係付けられているため、欠陥種別を特定するためには、欠陥種別を定性的に推測し、推測された欠陥種別に固有の欠陥特徴値を個別的に取得する必要があった。よって、欠陥の種類が多様な画像形成装置においては欠陥種別の推測が困難なため、欠陥種別の判定精度がオペレータの推測能力に大きく影響を受けていた。また、欠陥の種類が多様であるため欠陥特徴値も多様なものとなり、欠陥特徴値を個別的に取得するオペレータの労力が過大なものとなっていた。
【０００４】
本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的とするところは、画一的に取得した欠陥特徴値に基づいて欠陥種別を定量的かつ高精度で判定できる故障診断システム及び故障診断方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る故障診断システムは、自ら出力した欠陥を有する画像から取得した情報である欠陥画像情報から、欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を要素とする欠陥種別集合を判定するための集合判定特徴値を算出する集合判定値算出手段と、集合判定値算出手段により算出された集合判定特徴値に基づいて、クラスタリング処理により、欠陥種別集合を判定する集合判定手段と、欠陥画像情報から、欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を判定するための種別判定特徴値を算出する種別判定値算出手段と、種別判定値算出手段により算出された種別判定特徴値に基づいて、集合判定手段により判定された欠陥種別集合にそれぞれ対応した個別具体的な条件判断処理により、欠陥画像情報の有する欠陥種別を判定する種別判定手段と、を備えることを特徴としている。
この構成によれば、集合判定特徴値を用いて欠陥種別集合を定量的かつ画一的に判定することができる。よって、例えば、オペレータがテストパターンの有する欠陥を推測し、推測した欠陥種別を要素とする欠陥種別集合毎に集合を特徴付ける値を定性的又は個別的に取得して解析することで欠陥種別集合を特定する方法に比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
また、この構成によれば、クラスタ分析により欠陥種別集合を画一的に判定した後に欠陥種別を個別具体的に判定するため、例えば、欠陥種別をクラスタ分析のみにより画一的に判定する方法と比べて欠陥種別の判別精度を向上させることができる。
【０００６】
上記構成において、集合判定値算出手段は、欠陥画像情報であって各画素が多値で表現された欠陥画像情報から、集合判定特徴値を算出し、種別判定値算出手段は、欠陥画像情報であって各画素が二値で表現された欠陥画像情報から、種別判定特徴値を算出する、構成を採用できる。
この構成によれば、多値で表現されたテストパターンから算出される特徴値は、二値で表現されたものから算出される特徴値と比べ、欠陥種別の印字濃度に関する特徴を強く表す一方で欠陥種別の形状に関する特徴をあまり強く表さない。また、二値で表現されたテストパターンから算出される特徴値は、多値で表現されたものから算出される特徴値と比べ、欠陥種別の印字濃度に関する特徴を余り強く表さないが、欠陥種別の形状に関する特徴を強く表す。これにより、欠陥種別を欠陥種別の印字濃度と形状とからそれぞれ判定することができるため、例えば、多値のみ又は二値のみから欠陥種別を判定する場合と比べ、欠陥種別の判別精度を向上させることができる。
【０００７】
上記構成において、種別判定手段により判定された欠陥種別を欠陥画像情報から隠蔽する隠蔽手段を更に有し、集合判定値算出手段は、隠蔽手段で隠蔽された欠陥画像情報から集合判定特徴値を再算出し、集合判定手段は、集合判定算出手段により再算出された集合判定特徴値に基づいて欠陥種別集合を再判定し、種別判定値算出手段は、隠蔽手段で隠蔽された欠陥画像情報から種別判定特徴値を再算出し、種別判定手段は、集合判定手段により再判定された欠陥種別集合と種別判定算出手段により再算出された種別判定特徴値とに基づいて、欠陥種別を再判定する、構成を採用できる。
この構成によれば、テストパターンが複数の欠陥を有し、複数の欠陥は複数種類の欠陥種別から構成されている場合において欠陥を構成する欠陥種別であると既に判定した欠陥種別を隠蔽して再判定をするため、欠陥を構成する複数種類の欠陥種別をそれぞれ判定することができる。
【０００８】
上記構成において、種別判定手段は、集合判定値算出手段によって算出された集合判定特徴値を要素とする集合判定特徴値ベクトルの長さが所定の閾値を超える場合のみ欠陥種別を再判定する、構成を採用できる。
この構成によれば、集合判定特徴値の長さは欠陥が存在しない場合には値が０に近くなるため、集合判定特徴値ベクトルの長さによって、テストパターンが欠陥を有するか否かを定量的かつ画一的に判断することができる。よって、例えば、オペレータが欠陥の有無を定性的又は個別的に判断する場合と比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
【０００９】
上記構成において、画像形成装置の故障を引き起こす原因をモデル化した故障診断モデルを解析することで画像形成装置を構成する個々の構成部材の故障を診断する故障診断手部と、故障診断モデルに入力される装置の内部状態情報を取得する内部状態情報取得手段と、種別判定手段で判定した欠陥種別に対して欠陥を特徴付ける特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、を更に備え、故障診断手部は、特徴量に関する情報と内部状態情報とを用いて、種別判定手段で判定した欠陥種別に対応した故障診断モデルを解析することで故障原因を特定する、構成を採用できる。
この構成によれば、特徴量の抽出及び内部状態情報の取得はユーザによることなく行われるので、欠陥情報を逐一ユーザが入力する手間を省いて効率化が図れるとともに、装置に関する専門の知識がなくても詳細かつ精度の良い診断が可能となる。なお、本明細書において、ユーザとは、故障診断を行うための入力情報の入力操作を行う者を指す。
【００１０】
上記構成において、集合判定特徴値は、階調値ヒストグラムの積分値、階調値投影波形において階調値が閾値を超えた波形幅の合計である高階調値波形幅、階調値ヒストグラムの標準偏差及び階調値投影波形の標準偏差、階調値投影波形のピーク数、階調値投影波形の最大値、並びに、階調値投影波形の周波数成分の強度である、構成を採用できる。
この構成によれば、階調値ヒストグラムの積分値により欠陥領域の大小が、階調値投影波形の高階調値画素数により走査方向（又は副操作方向）へ一定幅以上に広がった欠陥領域の副走査方向（又は操作方向）の幅の長短が、階調値ヒストグラムの標準偏差及び階調値投影波形の標準偏差により階調値ムラの多少が、階調値投影波形のピーク数により線状の欠陥の数が、階調値投影波形の最大値により欠陥階調値の大小が、及び、階調値投影波形の周波数成分の強度により欠陥の周期的な発生の有無と言った欠陥集合の特徴を定量的に表した特徴値を画一的に取得することができる。よって、欠陥種別である「点」及び「縦線」を要素とする欠陥種別集合である「線／縦線」、欠陥種別である「点」及び「横線」を要素とする欠陥種別集合である「線／横線」、欠陥種別である「かぶり」、「横線」及び「縦線」を要素とする欠陥種別集合である「縦線／横線／かぶり」、欠陥種別である「縦線」のみを要素とする欠陥種別集合である「縦線」、若しくは、欠陥種別である「横線」のみを要素とする欠陥種別集合である「横線」のいずれの集合にテストパターンの有する欠陥が属するかを定量的かつ画一的に判定することができる。よって、例えば、オペレータがテストパターンの有する欠陥を推測し、推測した欠陥種別を要素とする欠陥種別集合毎に集合を特徴付ける値を定性的又は個別的に取得して解析することで欠陥種別集合を特定する方法に比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
【００１１】
上記構成において、種別判定特徴値は、投影波形の最大値、並びに、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の最大値及び投影波形のスペクトル強度の標準偏差である、構成を採用できる。
この構成によれば、走査線（又は副走査線）に平行する「線」として現れる欠陥の走査方向（又は副走査線）の投影波形は、「点」として現れる欠陥の走査方向（又は副操作方向）の投影波形と比べて大きい値となる。よって、テストパターンの有する欠陥の種別が「点」又は「線」であるかを定量的に判定することができる。
また、欠陥種別が「かぶり」であって細切れを伴った場合（以下単に、細切れかぶりと言う）には、細切れは、ほぼ一定の短い周期で繰返し現れる傾向が強いために投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度が強く現れる。よって、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の最大値によってテストパターンの有する欠陥の種別が細切れを伴った「かぶり」であるか否かを定量的に判定できる。
また、欠陥種別が線である場合には、「線」は周期性を有さずに現れる傾向が強いために投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の標準偏差が大きくなる。よって、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の標準偏差によってテストパターンの有する欠陥の種別が「かぶり」であるか「線」であるかを定量的に判定できる。
更に、副走査方向に平行な線状の欠陥である縦線は、副走査方向の投影波形においては一定の周期性を示し、主走査方向の投影波形においては周期性を示さない傾向にある。よって、特定周波数領域におけるスペクトル強度の標準偏差が大きくなったのが主走査方向の投影波形のスペクトルであるかを判断することで、欠陥種別を縦線か横線かのいずれであるかを判断できる。
よって、例えば、オペレータが欠陥のこれらの特徴値を定性的に取得する場合と比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
【００１２】
本発明に係る故障診断方法は、自ら出力した欠陥を有する画像から取得した情報である欠陥画像情報から、欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を要素とする欠陥種別集合を判定するための集合判定特徴値を算出する集合判定値算出ステップと、集合判定値算出ステップにより算出された集合判定特徴値に基づいて、クラスタリング処理により、欠陥種別集合を判定する集合判定ステップと、欠陥画像情報から、欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を判定するための種別判定特徴値を算出する種別判定値算出ステップと、種別判定値算出ステップにより算出された種別判定特徴値に基づいて、集合判定ステップにより判定された欠陥種別集合にそれぞれ対応した個別具体的な条件判断処理により、欠陥画像情報の有する欠陥種別を判定する種別判定ステップと、を備えることを特徴としている。
この方法によれば、集合判定特徴値を用いて欠陥種別集合を定量的かつ画一的に判定することができる。よって、例えば、オペレータがテストパターンの有する欠陥を推測し、推測した欠陥種別を要素とする欠陥種別集合毎に集合を特徴付ける値を定性的又は個別的に取得して解析することで欠陥種別集合を特定する方法に比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
また、この構成によれば、クラスタ分析により欠陥種別集合を画一的に判定した後に欠陥種別を個別具体的に判定するため、例えば、欠陥種別をクラスタ分析のみにより画一的に判定する方法と比べて欠陥種別の判別精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、クラスタリング処理と個別具体的な条件判断処理との二層処理により欠陥種別を判定するため、画一的に取得した欠陥特徴値に基づいて欠陥種別を定量的かつ高精度で判定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の最良の実施形態について、添付図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の画像形成装置１００の一実施形態を示す構成図である。
本発明の画像形成装置１００は、画像読取部１１０、プリントエンジン部１２０、センサ部１３０、故障診断情報入力部１４０、故障診断部１５０、及び、制御部１６０から構成される。
【００１５】
画像読取部１１０は、例えば、スキャナ等の光学的な読取装置で構成され、原稿ＤＣを読み込んで画像情報を取得する。プリントエンジン部１２０は、読み込んだ画像またはプリント指示された画像を形成し出力する。特に、画像読取部１１０が、プリントエンジン部１２０が出力した画像欠陥を有する原稿ＤＣから画像情報を取得した場合には、その画像情報を欠陥画像情報と言う。
【００１６】
センサ部１３０は、センサ群から構成される。センサ群は、用紙通過時間、駆動電流、装置内部の温度、湿度などの装置の内部状態に関する情報を得る。
【００１７】
故障診断情報入力部１４０は、例えば、タッチパネル、ポインティングディバイス、又は、キーボード等で構成され、故障診断に必要な情報を入力される。故障診断部１５０は、故障診断情報入力部１４０により取得した各情報に基づき画像形成装置１００の故障診断を行なう。
【００１８】
制御部１６０は、例えば、ＣＰＵ等の演算装置とＲＡＭ等の記憶装置とＲＯＭ等の記録装置とそれらを制御するプログラムとで構成される。制御部１６０は、画像読取部１１０、プリントエンジン部１２０、センサ部１３０、故障診断情報入力部１４０、及び、故障診断部１５０を制御する。
【００１９】
次に、図２を参照して、故障診断部１５０の構成を説明する。図２は故障診断部１５０の構成例を示すブロック図である。
故障診断部１５０は、欠陥種別判定部１５１０、特徴量抽出手段である特徴量抽出部１５２０、内部状態情報取得手段である内部状態情報取得部１５３０、故障確率推論部１５４０、追加操作情報取得部１５５０、及び、診断結果通知部１５６０等から構成される。
【００２０】
欠陥種別判定部１５１０は、画像取得部１１０から画像情報を受信する。次に、欠陥種別判定部１５１０は、受信した画像情報に基づいて画像欠陥の種別を判定する。その後、判定した欠陥種別を制御部１６０、特徴量抽出部１５２０及び故障確率推論部１５４０へ送信する。
【００２１】
特徴量抽出部１５２０は、欠陥種別判定部１５１０の欠陥種別の判定結果から種々の特徴量を抽出する。ここでは欠陥の種類に応じて、形状、大きさ、濃度、輪郭の状態、欠陥の発生方向、周期性といった特徴量を抽出する。
【００２２】
内部状態情報取得部１５３０は、部品状態情報取得部１５３１、履歴情報取得部１５３２、及び、環境情報取得部１５３３から構成され、センサ部１３０より取得された画像形成装置１００内部の様々な情報を取得する。その後、取得した情報を故障確率推論部１５４０へ送信する。
【００２３】
部品状態情報取得部１５３１は、センサ部１３０より取得された画像形成装置１００の内部状態情報に基づく各部品の稼動状態を示す部品情報を観測データ情報として取得する。
【００２４】
履歴情報取得部１５３２は、画像形成装置１００の使用状況の監視結果を履歴情報として取得する。環境情報取得部１５３３は、画像形成装置１００内部の環境情報を直接取得し、あるいはセンサ部１３０より取得される画像形成装置１００内部の環境情報を取得する。
【００２５】
この構成によれば、特徴量の抽出及び内部状態情報の取得はユーザによることなく行われるので、欠陥情報を逐一ユーザが入力する手間を省いて効率化が図れるとともに、装置に関する専門の知識がなくても詳細かつ精度の良い診断が可能となる。
【００２６】
故障確率推論部１５２１は、部品状態情報取得部１５３１、履歴情報取得部１５３２、環境情報取得部１５３３、特徴量抽出部１５２０、追加操作情報取得部１５５０により得られた情報に基づいて、欠陥種別判定部１５１０で判定された欠陥種別に対応した診断モデルに基づいて各モデル上の故障原因の故障確率を算出する。
【００２７】
さらに故障確率推論部１５４０は、故障候補検出部１５４１、推論エンジン１５４２、及び、診断モデル１５４３等から構成される。
故障候補検出部１５４１は、後述する推論エンジン１５４２で算出した故障原因確率を元にして故障原因候補を絞り込む。
【００２８】
推論エンジン１５４２は、故障を引き起こす各原因候補が、発生した故障の主原因であるであろう確率（故障原因確率）を内部状態情報取得部１５３０から取得した情報、追加操作情報取得部１５５０から取得した情報、及び、特徴量抽出部１５２０から取得した情報に基づいて算出する。
【００２９】
診断モデル１５４３は、後に説明する一又は複数の故障診断モデルであり、欠陥種別判定部１５１０で判定された欠陥種別に対応した診断モデルは、故障原因の確率を算出するために利用される。
【００３０】
ここで、故障原因確率の算出を行う推論エンジン１５４２には、ベイジアンネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を利用する。このベイジアンネットワークとは、因果関係が複雑な問題領域を表すため、複数の変数間の因果関係を順次結線し、グラフ構造を持つネットワークとして表現したものであり、変数間の依存関係を有向グラフにより表したものである。本発明における故障診断モデルはこのベイジアンネットワークを利用して構築されている。
【００３１】
なお、本発明の故障診断モデル、画像形成装置１００等は、従来ある故障診断モデル、画像形成装置等を利用することができる。
【００３２】
追加操作情報取得部１５５０は、ユーザ操作によって動作条件の異なる状態で故障情報を取得する。
診断結果通知部１５６０は、例えば、コントロールパネルなどの表示デバイスで構成され、故障候補抽出部１５４１で抽出された故障原因候補をユーザに通知する。
【００３３】
次に、図３を参照して、欠陥種別判定部１５１０の構成を説明する。図３は、欠陥種別判定部１５１０の構成例を説明するための図である。
【００３４】
欠陥種別判定部１５１０は、集合判定値算出手段である集合判定値算出部１５１１、集合判定手段である集合判定部１５１２、種別判定値算出手段である種別判定値算出部１５１３、種別判定手段である種別判定部１５１４、及び、隠蔽手段である隠蔽部１５１５等で構成される。
【００３５】
集合判定値算出部１５１１は、プリントエンジン部１２０で自ら出力した欠陥を有する原稿ＤＣから画像取得部１１０が取得した多値画像情報である欠陥画像情報に基づいて、欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を要素とする欠陥種別集合を判定するための集合判定特徴値を算出する。
【００３６】
また、後述するが、集合判定値算出部１５１１は、画像取得部１１０が取得した欠陥画像情報の代わりに、隠蔽部１５１５により画像情報の有する欠陥種類の一部を隠蔽された多値の欠陥画像情報に基づいて集合判定特徴値を算出する構成を採用できる。
【００３７】
具体的には、集合判定値算出部１５１１は、集合判定特徴値として、階調値ヒストグラムの積分値、階調値投影波形において階調値が閾値を超えた波形幅の合計である高階調値波形幅、階調値ヒストグラムの標準偏差及び階調値投影波形の標準偏差、階調値投影波形のピーク数、階調値投影波形の最大値、並びに、階調値投影波形の周波数成分の強度を算出する。集合判定値算出部１５１１は、算出した集合判定特徴値を集合判定部１５１２へ送信する。また、後述するが、集合判定値算出部１５１１は、必要な場合には、算出した集合判定特徴値を制御部１６０へ送信する。
【００３８】
集合判定部１５１２は、集合判定値算出部１５１１により算出された集合判定特徴値を受信する。次に、集合判定部１５１２は、受信した集合判定特徴値に基づいて、クラスタリング処理により欠陥種別集合を判定する。その後、集合判定部１５１２は、判定した欠陥種別集合を種別判定値算出部１５１３、隠蔽部１５１５、特徴量抽出部１５２０、故障確率推論部１５４０、及び、制御部１６０へ送信する。
【００３９】
種別判定値算出部１５１３は、集合判定部１５１２から欠陥種別集合を受信する。また、画像取得部１１０の取得した多値画像情報である欠陥画像情報を受信し、二値化する。次に、種別判定値算出部１５１３は、欠陥画像情報から、欠陥画像情報の有する欠陥の種別である欠陥種別を判定するための種別判定特徴値を算出する。その後、算出した種別判定特徴値と欠陥種別集合とを種別判定値算出部１５１３へ送信する。
【００４０】
また、後述するが、種別判定値算出部１５１３は、画像取得部１１０が取得した欠陥画像情報の代わりに、隠蔽部１５１５により画像情報の有する欠陥種類の一部を隠蔽された多値の欠陥画像情報を二値化して種別判定特徴値を算出する構成を採用できる。
【００４１】
具体的には、種別判定値算出部１５１３は、種別判定特徴値として、投影波形の最大値、並びに、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の最大値及び投影波形のスペクトル強度の標準偏差を算出する。種別判定値算出部１５１３は、算出した種別判定特徴値を種別判定部１５１４へ送信する。
【００４２】
種別判定部１５１４は、種別判定値算出部１５１３から受信した種別判定特徴値に基づいて、集合判定手段により判定された欠陥種別集合にそれぞれ対応した個別具体的な条件判断処理により、欠陥画像情報の有する欠陥種別を判定する。次に、種別判定部１５１４は、判定した欠陥種別を隠蔽部１５１５、特徴量抽出部１５２０、故障確率推論部１５４０へ送信する。
【００４３】
隠蔽部１５１５は、集合判定部１５１２又は種別判定部１５１４で判定された欠陥種別に属する欠陥を欠陥画像情報から隠蔽する。その後、隠蔽した欠陥画像情報を集合判定値算出部１５１１及び種別判定値算出部１５１３へ送信する。
【００４４】
隠蔽部１５１５は、集合判定部１５１２、又は、種別判定値算出部１５１３によって判定された欠陥種別に応じて、画像取得部１１０の取得した欠陥画像情報、又は、既に隠蔽部１５１５自らが欠陥を隠蔽した欠陥画像情報に含まれる欠陥を隠蔽する。その後、新たに隠蔽した欠陥画像を集合判定値算出部１５１１又は種別判定値算出部１５１３へ送信する。
【００４５】
次に、図４を参照して、画像欠陥系の故障診断を行う場合のベイジアンネットワークの構成について説明する。図４は、画像欠陥系の故障診断を行う場合のベイジアンネットワークの構成例を概念的に示した図である。
【００４６】
図示するように、このベイジアンネットワークは、画像欠陥を吹き起こす原因を表す故障原因ノードＮＤ０と、画像形成装置を構成する部材（コンポーネント）の状態情報を表すコンポーネント状態ノードＮＤ１と、画像形成装置１００の履歴情報を表す履歴情報ノードＮＤ２と、画像形成装置１００が設置されている周辺環境情報を表す環境情報ノードＮＤ３と、画質欠陥の状態情報を表す観測状態ノードＮＤ４と、ユーザ操作によって得られる追試結果情報を表すユーザ操作ノードＮＤ５と、欠陥種類ノードＮＤ６を含んで構成されている。
【００４７】
故障原因ノードＮＤ０は、画像欠陥を引き起こす原因を表すノードであり、この部分の確率を計算して、故障か否かの判断を行う。各ノード内には、因果関係の強さを表す確率データをまとめた確率表が格納されている。この確率データの初期値は、過去の故障発生時のデータや部品のＭＴＢＦ（Ｍｅａｎ  Ｔｉｍｅ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｆａｉｌｕｒｅ；平均故障間隔）を用いて決定することができる。
【００４８】
コンポーネント状態ノードＮＤ１は、コンポーネントの状態を表すノードであり、コンポーネントの状態を観測するセンサ部１３０から取得される情報である。このような情報としてコンポーネントの温度、印加電圧、パッチ濃度、色材(例えばトナー)残量などの情報がある。
【００４９】
履歴情報ノードＮＤ２は、画像形成装置１００の使用状況を表すものであり、例えばコンポーネントごとのプリント枚数の履歴を用いる。このプリント枚数はコンポーネントの磨耗や劣化などコンポーネントの状態に直接影響を与える。
【００５０】
環境情報ノードＮＤ３は、コンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件で、本実施例では、温度と湿度がこれに相当する。温度や湿度は、各コンポーネントの画像形成条件や動作条件に影響を与える。
【００５１】
観測状態ノードＮＤ４は、出力画像に発生した欠陥の観測状態を表すもので、ユーザにより観測され入力される情報である。例えば、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がある。
【００５２】
ユーザ操作ノードＮＤ５は、画像形成装置１００に対して動作条件を代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まれる。
【００５３】
欠陥種類ノードＮＤ６は、画像欠陥の種類を表すもので、線、点、白抜け、濃度ムラなどの情報がある。まず、発生した画像欠陥の種類を判別してこのノードの状態を確定させてから、他のノード（ＮＤ１〜ＮＤ５）の情報を適宜入力して診断を行い、故障原因を推定する。
【００５４】
これらの各ノードは、"原因"→"結果"の関係になるように結線される。たとえば、"故障原因ノード"と"観測状態ノードＮＤ４"との関係は"故障原因ノード"で示される"原因"が元で"観測状態ノードＮＤ４"で示される"観測状態（濃度が薄い、筋状・帯状、など）"が表れるという関係になる。一方、"履歴情報ノードＮＤ２"と"原因ノード"との関係は"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。
【００５５】
次に、図５を参照して、故障診断システムにおける故障診断モデルの具体的な事例について説明する。図５は、画像欠陥による故障診断の構成例の中で黒線発生時のベイジアンネットワークの一例を示した図である。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
各ノードの確率データの初期値は、たとえば過去のデータを元に決定する。その後、部品の交換頻度や不具合発生頻度など、市場トラブルの統計データを元に定期的に各ノードの確率を更新するようにしてもよい。また、図５中の"線幅情報"や"周期性情報"、"発生箇所情報"といった画像欠陥の特徴を表すノードは、図２の特徴量抽出部１５２０によって得られた特徴量に基づいて状態が決定される。
【００５９】
次に、図６を参照して、制御部１６０の実行する制御処理について説明する。図６は、制御部１６０の実行する制御処理の一例を示すフローチャートである。
【００６０】
まず、制御部１６０は、故障診断モードに移行するとテストパターンを出力する命令を受信し、プリントエンジン部１２０へテストパターンを出力する命令を送信する（ステップＳＴ０１）。
【００６１】
ここで出力するテストパターンは、図１に示したプリントエンジン部１２０に予め保持しているものであり、故障の原因がプリントエンジン部１２０の部品である場合は、テストパターンに欠陥が再現されるが、コピー時のみの不具合など画像読取部１１０の部品に原因がある場合はテストパターンには欠陥は再現されない。しかし、画像読取部１１０の部品に原因がある場合、テストパターンを画像読取部１１０にセットして出力画像を読み取ると、読取画像には欠陥が現れる。従って出力画像の読取前に操作画面より欠陥はコピー時のみ発生するかどうかを問い合わせ、ユーザがその情報を選択入力できるようにしておく。そして、選択された情報を追加操作情報取得部２６０より取得して故障確率推論部２０７に入力する。画像形成装置１００のプリントエンジン部１２０からテストパターンが排出されると、そのテストパターンを画像読取部１１０にセットし、ユーザはテストパターンの読込を指示する命令を入力する。
【００６２】
次に、制御部１６０は、ユーザの入力した読込命令を受信し、図１の画像取得部１１０へ読み取り命令を通知する（ステップＳＴ０２）。
【００６３】
次に、制御部１６０は、故障診断部１５０に含まれる画像欠陥検出部２０４にて読取画像と予め装置内部に保持している基準画像とを比較して画像欠陥の有無を調べる（ステップＳＴ０３）。制御部１６０は、欠陥が存在すると判断した場合にはステップＳＴ０５の処理を、そうでない場合にはそれ以前に発生した欠陥は偶発的なものであったか、あるいはテストパターン出力前に何らかの処置が施されて既に解決された可能性があるので、その旨を操作画面によりユーザに通知して処理を終了する(ステップＳＴ０４−Ｎ)。
【００６４】
ステップＳＴ０４において、制御部１６０は、欠陥が存在すると判断した場合（ステップＳＴ０４−Ｙ）には、欠陥種類の判別を行なうよう欠陥種別判定部１５１０へ実行命令を通知する（ステップＳＴ０５）。次に、制御部１６０は、欠陥種別判定部１５１０が判定した欠陥種別に応じた診断モデル１５４３を選択して故障確率推論部１５４０へ通知する（ステップＳＴ０６）。
【００６５】
その後、制御部１６０は、特徴量抽出部１５２０へ実行通知を行なう（ステップＳＴ０７）。次に、制御部１６０は、さらに、画像形成装置１００を構成する各部品の状態情報や、部品ごとの印刷枚数を示すカウンタ値などの履歴情報、装置内部の温度、湿度などの環境情報といった、故障診断に必要な種々のデータを取得させるために、部品状態情報取得部１５３１、履歴情報取得部１５３２、及び、環境情報取得部１５３３へ実行通知を行なう（ステップＳＴ０８）。
【００６６】
その後、制御部１６０は、ステップＳＴ０６で選択した診断モデルとステップＳＴ０７及びステップＳＴ０８で取得させた情報とに基づいて各故障原因の発生確率を算出させるために、推論エンジン１５４２ヘ実行通知を行なう（ステップＳＴ０９）。
【００６７】
次に、制御部１６０は、ステップＳＴ０９で算出された確率に基づいて、故障原因となる確率の高いほうから指定された候補数分の故障原因を抽出させるために、故障候補抽出部１５４１へ実行通知を行なう（ステップＳＴ１０）。尚、候補数は予め設定できるようにしても良いし、候補抽出前に任意の数を入力して指定できるようにしても良い。
【００６８】
その後、制御部１６０は、抽出された故障原因候補を診断結果通知部１５６０によりコントロールパネルなどの表示デバイスに表示してユーザに通知するよう制御する（ステップＳＴ１１）。
【００６９】
次に、制御部１６０は、故障原因候補を絞り込むことができているかを追試結果情報が有るかによって判断する（ステップＳＴ１２）。制御部１６０は、故障原因候補を絞り込むことができていると判断した場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップＳＴ１３の処理を実行する。
【００７０】
より詳細に説明すれば、このような自動判定処理においては必ずしもこの時点で故障原因候補を一つに絞り込めるとは限らない。そこで、ユーザは、この時点で故障原因候補を絞り込むことができていない場合には、操作画面からさらなる故障診断に必要な追加操作項目を選択する。
【００７１】
制御部１６０は、選択された項目に従って画像形成装置１００の動作条件を変更して画像を再出力するようプリントエンジン部１２０へ実行命令を下す。そして、ユーザは、操作画面から追試結果の情報を入力する。この時の追加操作は、画像の拡大縮小であったり、イメージパスの各箇所で保持しているテストパターンの出力などであり、欠陥の発生状態の変化の有無を調べるものである。従って追試結果はユーザが操作画面の質問に従って容易に入力可能なレベルのものとなっている。よって、制御部１６０は、追加された情報を受信することで故障原因候補を絞り込むことができていないと判断する。
【００７２】
ステップＳＴ１２において、制御部１６０は、追試結果情報が有ると判断した場合には、受信した追試結果情報を推論エンジン１５４２へ送信する（ステップＳＴ１３）。そして追加された情報と、先に入力済みの情報とを合わせて故障原因確率を再計算し、その結果から故障候補を絞り込むようステップＳＴ０９に戻り上記処理を繰り返す。
【００７３】
次に、図６のステップＳＴ０５に示した欠陥種類の判別をする処理（以下単に、欠陥種類判別処理と言う）の一例について説明する。図７は、制御部１６０の実行する欠陥種類判別処理の一例を表すフローチャートである。
【００７４】
先ず、制御部１６０は、集合判定特徴値算出処理を実行するよう、集合判定値算出部１５１１へ実行通知を行なう（ステップＳＴ１０１）。尚、集合判定特徴値算出処理については、後述する。
【００７５】
次に、制御部１６０は、一次層別処理（クラスタリング処理）を実行するよう、集合判定部１５１２へ実行通知を行なう（ステップＳＴ１０２）。尚、一次層別処理（クラスタリング処理）については、後述する。
【００７６】
その後、制御部１６０は、集合判定部１５１２から判定結果である欠陥種別集合が、唯一つの要素から成る集合であるかを判断する（ステップＳＴ１０３）。制御部１６０は、欠陥種別集合が、唯一つの要素から成る集合であると判断する場合には欠陥種別集合の要素を欠陥画像情報が有する欠陥種別と判定してその後に処理を終了し、そうでない場合にはステップＳＴ１０４の処理を実行する。
【００７７】
次に、ステップＳＴ１０３において、制御部１６０は、欠陥種別集合が、唯一つの要素から成る集合でないと判断した場合には、種別判定特徴値算出処理を実行するよう種別判定値算出部１５１３へ実行通知を行なう（ステップＳＴ１０４）。尚、種別判定特徴値算出処理については、後述する。
【００７８】
その後、制御部１６０は、二次層別処理（個別比較処理）を実行するよう、種別判定部１５１４へ実行通知を行なう（ステップＳＴ１０５）。尚、二次層別処理（個別比較処理）については、後述する。その後、制御部１６０は処理を終了する。
【００７９】
この構成によれば、集合判定特徴値を用いて欠陥種別集合を定量的かつ画一的に判定することができる。よって、例えば、オペレータがテストパターンの有する欠陥を推測し、推測した欠陥種別を要素とする欠陥種別集合毎に集合を特徴付ける値を定性的又は個別的に取得して解析することで欠陥種別集合を特定する方法に比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
また、この構成によれば、クラスタ分析により欠陥種別集合を画一的に判定した後に欠陥種別を個別具体的に判定するため、例えば、欠陥種別をクラスタ分析のみにより画一的に判定する方法と比べて欠陥種別の判別精度を向上させることができる。
【００８０】
次に、図７のステップＳＴ１０１に示した集合判定特徴値算出処理について説明する。図８は、集合判定値算出部１５１１の実行する集合判定特徴値算出処理の一例を表すフローチャートである。
【００８１】
先ず、集合判定値算出部１５１１は、画像取得部１１０が取得した多値の欠陥画像情報から以下の集合判定値を算出する。
集合判定値算出部１５１１は、欠陥画像情報の階調値ヒストグラムの積分値（以下単に、階調値ヒストグラム積分値と言う）を算出する（ステップＳＴ２０１）。
【００８２】
次に、集合判定値算出部１５１１は、階調値投影波形において階調値が閾値を超える画素数である高階調値幅を算出する（ステップＳＴ２０２）。尚、高階調値幅については後述する。
【００８３】
その後、集合判定値算出部１５１１は、階調値ヒストグラムの標準偏差（以下単に、階調値ヒストグラム標準偏差と言う）を算出する（ステップＳＴ２０３）。
【００８４】
次に、集合判定値算出部１５１１は、階調値投影波形の標準偏差（以下単に、階調値投影波形標準偏差と言う）を算出する（ステップＳＴ２０４）。
【００８５】
その後、集合判定値算出部１５１１は、階調値投影波形のピーク数（以下単に、階調値投影波形ピーク数と言う）を算出する（ステップＳＴ２０５）。
【００８６】
次に、集合判定値算出部１５１１は、階調値投影波形の最大値（以下単に、階調値投影波形最大値と言う）を算出する（ステップＳＴ２０６）。
【００８７】
その後、集合判定値算出部１５１１は、階調値投影波形の周波数成分の強度（以下単に、周波数成分強度と言う）を算出する（ステップＳＴ２０７）。
次に、集合判定値算出部１５１１は、処理を終了する。
【００８８】
尚、集合判定値算出部１５１１は、画像取得部１１０が取得した多値の欠陥画像情報の代わりに、欠陥画像情報と欠陥画像情報の元となった欠陥を有する原稿ＤＣをプリントエンジン部１２０が出力する際に使用した画像情報との多値の差分画像の画像情報から上記特徴値を算出する構成を採用できる。
【００８９】
また、後述するが、集合判定値算出部１５１１は、画像取得部１１０が取得した欠陥画像情報の代わりに、隠蔽部１５１５が隠蔽した画像情報を利用する実施例を採用できる。
【００９０】
この構成によれば、階調値ヒストグラムの積分値により欠陥領域の大小が、階調値投影波形の高階調値画素数により走査方向（又は副操作方向）へ一定幅以上に広がった欠陥領域の副走査方向（又は操作方向）の幅の長短が、階調値ヒストグラムの標準偏差及び階調値投影波形の標準偏差により階調値ムラの多少が、階調値投影波形のピーク数により線状の欠陥の数が、階調値投影波形の最大値により欠陥階調値の大小が、及び、階調値投影波形の周波数成分の強度により欠陥の周期的な発生の有無と言った欠陥集合の特徴を定量的に表した特徴値を画一的に取得することができる。よって、欠陥種別である「点」及び「縦線」を要素とする欠陥種別集合である「線／縦線」、欠陥種別である「点」及び「横線」を要素とする欠陥種別集合である「線／横線」、欠陥種別である「かぶり」、「横線」及び「縦線」を要素とする欠陥種別集合である「縦線／横線／かぶり」、欠陥種別である「縦線」のみを要素とする欠陥種別集合である「縦線」、若しくは、欠陥種別である「横線」のみを要素とする欠陥種別集合である「横線」のいずれの集合にテストパターンの有する欠陥が属するかを定量的かつ画一的に判定することができる。よって、例えば、オペレータがテストパターンの有する欠陥を推測し、推測した欠陥種別を要素とする欠陥種別集合毎に集合を特徴付ける値を定性的又は個別的に取得して解析することで欠陥種別集合を特定する方法に比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
【００９１】
ここで、図９を参照して、図８に示したステップＳＴ２０２で算出する高階調値幅について説明する。図９は、高階調値幅と閾値との関係を説明するための図である。
図９の上図は、プリントエンジン部１２０から出力された欠陥を有する原稿ＤＣを画像取得部１１０が画像情報として取得した欠陥画像情報ＤＩである。
【００９２】
欠陥画像情報ＤＩは、プリントエンジン部１２０から出力された欠陥を有する原稿ＤCを画像取得部１１０が画像情報として取得した欠陥画像情報である。欠陥画像情報ＤＩは、２本の線からなる画像欠陥を有している。また、これらの２本の線は、中心部が最も濃度が高く、中心部から離れるに従って濃度は低くなる。また、欠陥画像情報ＤＩは、主走査方向ＤＭ、及び、副走査方向ＤＳの座標軸を設定されている。
【００９３】
図９の下図は、上図に示した欠陥画像情報ＤＩの主走査方向ＤＭの投影波形を表した図である。縦軸は、走査方向の単位距離（例えば、画素）毎に副走査方向の階調値の平均を表す。横軸は、上図に示した欠陥画像情報ＤＩの主走査方向ＤＭの座標軸である。図９の下図は、２つの線の中心部の平均階調値が高く、中心から外れるに従って低く表れている。
【００９４】
図９の下図においては、予め定められた所定の閾値が定められており、高階調値幅は、階調値投影波形において平均階調値が閾値を超えた部分の幅であるｄ１とｄ２との和として算出される。
【００９５】
次に、図１０を参照して図７のステップＳＴ１０２で示した一次層別処理（クラスタリング処理）について説明する。図１０は、クラスタと欠陥種別集合との関係を説明するための図である。
【００９６】
図１０は、過去に観察された欠陥の種類が縦線、横線、又は、かぶりである場合に算出された集合判定特徴値で表される座標群で構成される縦線／横線／かぶりクラスタＣVＨＯ、欠陥の種類が横線のみである場合に算出された集合判定特徴値で表される座標群で構成される横線クラスタＣＨ、欠陥の種類が縦線のみである場合に算出された集合判定特徴値で表される座標群で構成される縦線クラスタＣＶ、欠陥の種類が縦線又は点である場合に算出された集合判定特徴値で表される座標群で構成される縦線／点クラスタＣＶＤ、及び、欠陥の種類が横線又は点である場合に算出された集合判定特徴値で表される座標群で構成される横線／点クラスタＣＨＤを表している。
【００９７】
また、縦線／横線／かぶりクラスタＣVＨＯは縦線／横線／かぶり集合ＧＨＶＯに、横線クラスタＣＨは横線集合ＧＨに、縦線クラスタＣＶは縦線集合ＧＶに、縦線／色点クラスタは縦線／点集合ＧＶＤ、及び、横線／点クラスタは横線／点集合ＧＨＤにそれぞれ対応している。
【００９８】
よって、欠陥種別集合である縦線／横線／かぶり集合ＧＶＨＯは欠陥種別である縦線、横線、又は、かぶりを要素とし、横線集合ＧＨは欠陥種別である横線のみを要素し、縦線集合ＧＶは欠陥種別である縦線のみを要素とし、欠陥種別集合である縦線／点集合ＧＶＤは欠陥種別である縦線と色点とを要素とし、欠陥種別集合である横線／点集合ＧＨＤは欠陥種別である横線と色点とを要素とする。
【００９９】
図１０は、説明の便宜上、三次元座標空間をもって表示しているが、実際には三次元空間に限定されない。本実施例では、集合判定特徴値として採用した階調値ヒストグラム積分値、高階調値幅、階調値ヒストグラム標準偏差、階調値投影波形標準偏差、階調値投影波形ピーク数、階調値投影波形最大値、及び、周波数成分強度に対応したそれぞれの座標軸で表される多次元座標空間を用いる。
【０１００】
次に、図１２を参照して図７のステップＳＴ１０２で示した一次層別処理（クラスタリング処理）について説明する。図１１は、集合判定値算出部１５１１が算出する集合判定特徴値から構成される集合判定特徴値ベクタと図１０で示したクラスタとの関係を説明するための図である。
【０１０１】
特徴値テーブルＴＢは、集合判定特徴値ベクタＸの各要素に対応する集合判定特徴値を表示している。順に、要素x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7は、集合判定値算出部１５１１が算出した集合判定特徴値である階調値ヒストグラム積分値、高階調値幅、階調値ヒストグラム標準偏差、階調値投影波形標準偏差、階調値投影波形ピーク数、階調値投影波形最大値、周波数成分強度に対応している。
【０１０２】
欠陥種別集合テーブルＴＳは、縦線／点、横線／点、縦線、横線、縦線／横線／かぶりクラスタと集合判定特徴値ベクタＸとの関係を表示している。
縦線／点クラスタは、縦線／点集合に対応している。縦線／点集合は単一の欠陥から構成されない。つまり、縦線／点集合は複数の要素から構成されるため、欠陥が縦線／点集合に属すると判定されたところで、欠陥の種別は決定しない。
【０１０３】
次に、縦線／点クラスタの中心ベクタＣ１は、縦線／点クラスタを構成する過去に観察された種類が縦線又は点である欠陥の集合判定特徴値で表される座標群を包含する最小の球の中心として算出されている。
【０１０４】
次に、縦線／点クラスタと集合判定特徴値ベクタＸとの距離Ｄ１は、中心ベクタＣ１と集合判定特徴値ベクタＸとのマハラノビス距離で定義される。尚、横線／点、縦線、横線、縦線／横線／かぶりクラスタと集合判定特徴値ベクタとの関係は、色点／縦線クラスタと集合判定特徴値ベクタとの関係と同様なので省略する。
【０１０５】
次に、図１２を参照して図７のステップＳＴ１０２で示した一次層別処理（クラスタリング処理）について説明する。図１２は、集合判定部１５１２が実行する一次層別処理を説明するためのフローチャートである。
【０１０６】
先ず、集合判定部１５１２は、全クラスタ中心ベクトルＣｉと集合判定特徴値ベクタＸとの距離変数Ｄｉを初期化する（ステップＳＴ３０１）。ただし、ｉは１からｎまでの整数とする。また、ｎは、クラスタ数とする。
【０１０７】
次に、集合判定部１５１２は、全クラスタの特徴値中心ベクタＣｉの内で処理対象としていない特徴値中心ベクタＣｉ（以下単に、未処理特徴値中心ベクタＣｉと言う）が存在するかを判断する（ステップＳＴ３０２）。集合判定部１５１２は、未処理特徴値中心ベクタＣｉが存在すると判断する場合にはステップＳＴ３０３の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ３０４の処理を実行する。
【０１０８】
ステップＳＴ３０２において、集合判定部１５１２は、未処理特徴値中心ベクタＣｉが存在すると判断した場合には、未処理特徴値中心ベクタＣｉの内の１つと集合判定特徴値ベクタＸとの距離を算出する（ステップＳＴ３０３）。その後、ステップＳＴ３０２に戻り上記処理を繰り返す。
【０１０９】
ステップＳＴ３０２において、集合判定部１５１２は、未処理特徴値中心ベクタＣｉが存在しないと判断した場合には、ステップＳＴ３０３で算出した距離Ｄｉの内で最小のものをＤｍｉｎとする（ステップＳＴ３０４）。次に、集合判定部１５１２は、Ｄｍｉｎとした距離を算出するために用いられた特徴値中心ベクタＣｉに対応する欠陥種別集合を取得し、欠陥画像情報の有する欠陥種別であると判定する（ステップＳＴ３０５）。その後、集合判定部１５１２は処理を終了する。
【０１１０】
次に、図１３を参照して図７のステップＳＴ１０３で示した種別判定特徴値算出処理について説明する。図１３は、種別判定値算出部１５１３が実行する種別判定特徴値算出処理を説明するためのフローチャートである。
【０１１１】
先ず、種別判定値算出部１５１３は、二値化する処理を実行する（ステップＳＴ４０１）。つまり、種別判定値算出部１５１３は、画像取得部１１０が取得した欠陥画像情報を二値化する処理を実行するか、又は、欠陥画像情報と欠陥画像情報の元となった欠陥を有する原稿ＤＣをプリントエンジン部１２０が出力する際に使用した画像情報との差分画像に対して二値化処理を行なう。
【０１１２】
また、後述するが、種別判定値算出部１５１３は、画像取得部１１０が取得した欠陥画像情報の代わりに、隠蔽部１５１５が隠蔽した画像情報を利用する実施例を採用できる。
【０１１３】
次に、種別判定値算出部１５１３は、ステップＳＴ４０１で二値化した画像情報から画素数を算出する処理（以下単に、画素数算出処理と言う）を実行する（ステップＳＴ４０２）。
【０１１４】
その後、種別判定値算出部１５１３は、ステップＳＴ４０１で二値化した画像情報から画素数による投影波形を算出する処理（以下単に、投影波形算出処理と言う）を実行する（ステップＳＴ４０３）。
【０１１５】
次に、種別判定値算出部１５１３は、画素数による投影波形から種別判定特徴値を算出する処理を実行する（ステップＳＴ４０４）。つまり、命令を受信した種別判定値算出部１５１３は、投影波形の最大値、並びに、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の最大値及び投影波形のスペクトル強度の標準偏差を算出する。その後、種別判定値算出部１５１３は処理を終了する。
【０１１６】
この構成によれば、多値で表現されたテストパターンから算出される特徴値は、二値で表現されたものから算出される特徴値と比べ、欠陥種別の印字濃度に関する特徴を強く表す一方で欠陥種別の形状に関する特徴をあまり強く表さない。また、二値で表現されたテストパターンから算出される特徴値は、多値で表現されたものから算出される特徴値と比べ、欠陥種別の印字濃度に関する特徴を余り強く表さないが、欠陥種別の形状に関する特徴を強く表す。これにより、欠陥種別を欠陥種別の印字濃度と形状とからそれぞれ判定することができるため、例えば、多値のみ又は二値のみから欠陥種別を判定する場合と比べ、欠陥種別の判別精度を向上させることができる。
【０１１７】
この構成によれば、走査線（又は副走査線）に平行する「線」として現れる欠陥の走査方向（又は副走査線）の投影波形は、「点」として現れる欠陥の走査方向（又は副操作方向）の投影波形と比べて大きい値となる。よって、テストパターンの有する欠陥の種別が「点」又は「線」であるかを定量的に判定することができる。
また、欠陥種別が「かぶり」であって細切れを伴った場合（以下単に、細切れかぶりと言う）には、細切れは、ほぼ一定の短い周期で繰返し現れる傾向が強いために投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度が強く現れる。よって、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の最大値によってテストパターンの有する欠陥の種別が細切れを伴った「かぶり」であるか否かを定量的に判定できる。
また、欠陥種別が線である場合には、「線」は周期性を有さずに現れる傾向が強いために投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の標準偏差が大きくなる。よって、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の標準偏差によってテストパターンの有する欠陥の種別が「かぶり」であるか「線」であるかを定量的に判定できる。
更に、副走査方向に平行な線状の欠陥である縦線は、副走査方向の投影波形においては一定の周期性を示し、主走査方向の投影波形においては周期性を示さない傾向にある。よって、特定周波数領域におけるスペクトル強度の標準偏差が大きくなったのが主走査方向の投影波形のスペクトルであるかを判断することで、欠陥種別を縦線か横線かのいずれであるかを判断できる。
よって、例えば、オペレータが欠陥のこれらの特徴値を定性的に取得する場合と比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
【０１１８】
ここで、図１４ないし１６を用いて、欠陥種別とスペクトル強度との関係を説明する。図１４は、欠陥種別が横線である欠陥画像情報のスペクトルの一例を説明するための図である。
【０１１９】
図１４は、それぞれ上から順に、欠陥種別が横線である画像欠陥情報の一例、当該画像欠陥情報の主走査投影波形のスペクトル強度、及び、副走査投影波形のスペクトル強度との関係の一例を表している。
【０１２０】
図１４の中図に示すように、欠陥種別が横線である画像欠陥の副走査方向の投影波形の特定周波数ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間における領域では、画像欠陥である横線の影響がスペクトル・パワー・カーブに不連続な曲線として強く表れる傾向にある。
【０１２１】
よって、欠陥種別が横線である場合の特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間におけるスペクトル強度の標準偏差ＳＬｙ＿σは、後に説明するように、特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間のスペクトル・パワー・カーブがなだらかな連続曲線として表れる傾向がある欠陥種別が縦線又はかぶりの場合に比べて、大きい値を示す傾向にある。
【０１２２】
また、特定周波数ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間の領域よりも大きい値の周波数領域ｆＨｙｓからｆＨｙｅについては、画像欠陥である横線の影響が表れず、スペクトル・パワー・カーブは、なだらかな連続曲線であり、周波数の増加に伴い逓減する傾向にある。
【０１２３】
次に、図１４の下図を参照して、欠陥種別が横線である画像欠陥情報と主走査投影波形のスペクトル強度との関係説明する。
図１４の下図に示すように、欠陥種別が横線である画像欠陥情報の主走査方向の投影波形の特定周波数ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間における領域では、画像欠陥である横線の影響が表れず、スペクトル・パワー・カーブは、なだらかな連続曲線であり、周波数の増加に伴い逓減する傾向にある。
【０１２４】
よって、欠陥種別が横線である場合の特定周波数領域ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間におけるスペクトル強度の標準偏差ＳＬｘ＿σは、特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間のスペクトル・パワー・カーブと比べて、小さい値を示す傾向にある。
【０１２５】
また、特定周波数ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間の領域よりも大きい値の周波数領域ｆＨｘｓからｆＨｘｅについては、画像欠陥である横線の影響が表れず、なだらかな連続曲線であり、スペクトル・パワー・カーブは周波数の増加に伴い逓減する傾向にある。
【０１２６】
次に、図１５を参照して、欠陥種別が細切れかぶりである画像欠陥情報と投影波形のスペクトル強度との関係説明する。
図１５は、それぞれ上から順に、欠陥種別が細切れかぶりである画像欠陥情報の一例、当該画像欠陥情報の主走査投影波形のスペクトル強度、及び、副走査投影波形のスペクトル強度との関係の一例を表している。
【０１２７】
図１５の中図に示すように、欠陥種別が細切れかぶりである画像欠陥情報の副走査方向の投影波形の特定周波数ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間における領域では、画像欠陥である細切れかぶりの影響がスペクトル・パワー・カーブに表れず、なだらかで連続した曲線として表れる傾向にある。
【０１２８】
よって、欠陥種別が細切れかぶりである場合の特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間におけるスペクトル強度の標準偏差ＳＬｙ＿σは、特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間のスペクトル・パワー・カーブが不連続な曲線として表れる傾向がある欠陥種別が横線の場合に比べて、小さい値を示す傾向にある。
【０１２９】
また、特定周波数ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間の領域よりも大きい値の周波数領域ｆＨｙｓからｆＨｙｅについては、画像欠陥である細切れかぶりの影響が強く表れ、スペクトル・パワー・カーブは、ピークのある山状の曲線を示す傾向にある。これは、細切れが一定の周期を持って出現する傾向にあるためである。
【０１３０】
よって、欠陥種別が細切れかぶりである場合の特定周波数領域ｆＨｙｓからｆＨｙｅの間におけるスペクトル強度の最大値ＳＨｙ＿ｍａｘは、特定周波数領域ｆＨｙｓからｆＨｙｅの間のスペクトル・パワー・カーブがなだらかなで連続であり、周波数の増加とともに逓減する曲線として表れる傾向がある欠陥種別が横線又はベタかぶりの場合に比べて、大きい値を示す傾向にある。
【０１３１】
次に、図１５の下図を参照して、欠陥種別が細切れかぶりである画像欠陥と主走査投影波形のスペクトル強度との関係説明する。
図１５の下図に示すように、欠陥種別が細切れかぶりである画像欠陥の主走査方向の投影波形の特定周波数ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間における領域では、画像欠陥である細切れかぶりの影響が表れず、スペクトル・パワー・カーブは、なだらかな連続曲線であり、周波数の増加に伴い逓減する傾向にある。
【０１３２】
よって、欠陥種別が細切れかぶりである場合の特定周波数領域ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間におけるスペクトル強度の標準偏差ＳＬｘ＿σは、特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間のスペクトル強度の標準偏差ＳＬｙ＿σと同様に、小さい値を示す傾向にある。
【０１３３】
また、特定周波数ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間の領域よりも大きい値の周波数領域ｆＨｘｓからｆＨｘｅについては、画像欠陥である細切れかぶりの影響が表れず、なだらかな連続曲線であり、スペクトルカーブは周波数の増加に伴い逓減する傾向にある。
【０１３４】
次に、図１６を参照して、欠陥種別がベタかぶりである画像欠陥と投影波形のスペクトル強度との関係を説明する。
図１６は、それぞれ上から順に、欠陥種別がベタかぶりである画像欠陥情報の一例、当該画像欠陥情報の主走査投影波形のスペクトル強度、及び、副走査投影波形のスペクトル強度との関係の一例を表している。
【０１３５】
図１６の中図に示すように、欠陥種別がベタかぶりである画像欠陥の副走査方向の投影波形の特定周波数ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間における領域では、画像欠陥であるベタかぶりの影響がスペクトル・パワー・カーブに表れず、なだらかで連続した曲線として表れる傾向にある。
【０１３６】
よって、欠陥種別がベタかぶりである場合の特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間におけるスペクトル強度の標準偏差ＳＬｙ＿σは、特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間のスペクトル・パワー・カーブが不連続な曲線として表れる傾向がある欠陥種別が横線の場合に比べて、小さい値を示す傾向にある。
【０１３７】
また、特定周波数ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間の領域よりも大きい値の周波数領域ｆＨｙｓからｆＨｙｅについても、画像欠陥であるベタかぶりの影響が表れず、スペクトル・パワー・カーブは、なだらかな連続曲線であり、周波数の増加に伴い逓減する傾向にある。
【０１３８】
よって、欠陥種別がベタかぶりである場合の特定周波数領域ｆＨｙｓからｆＨｙｅの間におけるスペクトルは、特定周波数領域ｆＨｙｓからｆＨｙｅの間のスペクトル・パワー・カーブがピークのある山状の曲線を表す傾向のある細切れかぶりの場合と比べて、小さい値を示す傾向にある。
【０１３９】
次に、図１６の下図を参照して、欠陥種別がベタかぶりである画像欠陥と主走査投影波形のスペクトル強度との関係説明する。
図１６の下図に示すように、欠陥種別がベタかぶりである画像欠陥の主走査方向の投影波形の特定周波数ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間における領域では、画像欠陥であるベタかぶりの影響が表れず、スペクトル・パワー・カーブは、なだらかな連続曲線であり、周波数の増加に伴い逓減する傾向にある。
【０１４０】
よって、欠陥種別がベタかぶりである場合の特定周波数領域ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間におけるスペクトル強度の標準偏差ＳＬｘ＿σは、特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間のスペクトル強度の標準偏差ＳＬｙ＿σと同様に、小さい値を示す傾向にある。
【０１４１】
また、特定周波数ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間の領域よりも大きい値の周波数領域ｆＨｘｓからｆＨｘｅについては、画像欠陥であるベタかぶりの影響が表れず、なだらかな連続曲線であり、スペクトル・パワー・カーブは周波数の増加に伴い逓減する傾向にある。
【０１４２】
よって、制御部１６０の実行する二次層別処理（個別比較処理）は、欠陥種別集合がかぶり／縦線／横線集合である場合において、このような欠陥種別の違いにより特徴的な値を示す種別判定特徴値である、投影波形の特定周波数領域におけるスペクトル強度の最大値ＳＨｙ＿ｍａｘ、並びに、投影波形のスペクトル強度の標準偏差ＳＬｘ＿σ又はＳＬｙ＿σが、それぞれ予め定められた閾値ＳｐｅｃｔＴｈ、並びに、ＳｉｇｍａＭｉｎ又はＳｉｇｍａＭａｘを超えるか否かを個別的に比較することで欠陥種別をかぶり、縦線、又は、横線のいずれかに判定する。
【０１４３】
次に、図１７を用いて、欠陥種別が点又は縦線である欠陥画像と投影波形との関係を説明する。図１７は、欠陥種別が点又は縦線である欠陥画像と投影波形との関係を説明するための図である。
【０１４４】
図１７に示すように、欠陥種別が点である欠陥画像から得られる主走査方向の投影波形は、欠陥種別が縦線である欠陥画像から得られる主走査方向の投影波形よりも小さくなる傾向にある。これは、副走査線に平行する線状の欠陥種別を縦線と定義したためである。よって、欠陥種別が点である欠陥画像から得られる副走査方向の投影波形は、欠陥種別が縦線である欠陥画像から得られる副走査方向の投影波形よりも小さくなる傾向にある。
【０１４５】
よって、制御部１６０の実行する二次層別処理（個別比較処理）は、欠陥種別集合が点／縦線、又は、点／縦線集合である場合において、このような欠陥種別の違いにより特徴的な値を示す種別判定特徴値である、投影波形の最大値が、予め定められた閾値ＢｉｎＭａｘを超えるか否かを、個別的に比較することで欠陥種別を点、縦線、又は、横線のいずれかに判定する。
【０１４６】
次に、図１６を参照して図７のステップＳＴ１０５で示した二次層別処理（個別比較処理）について説明する。図１６は、種別判定部１５１４が実行する二次層別処理を説明するためのフローチャートである。
【０１４７】
先ず、種別判定部１５１４は、図７のステップＳＴ１０２で集合判定部１５１２に実行を命じた一次層別処理（クラスタリング処理）により判定された欠陥種別集合が縦線／横線／かぶり集合であるかを判断する（ステップＳＴ５０１）。種別判定部１５１４は、欠陥種別集合が縦線／横線／かぶり集合であると判断する場合にはステップＳＴ５０２の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ５０６の処理を実行する。
【０１４８】
ステップＳＴ５０１において、種別判定部１５１４は、欠陥種別集合が縦線／横線／かぶり集合であると判断した場合には、図１３のステップＳＴ４０４で抽出した特徴値である副走査方向の投影波形の特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅ間の間のスペクトル強度の最大値ＳＨｙ＿ｍａｘが所定の閾値ＳｐｅｃｔＴｈを超えるかを判断する（ステップＳＴ５０２）。種別判定部１５１４は、ＳＨｙ＿ｍａｘがＳｐｅｃｔＴｈを超えると判断する場合にはステップＳＴ５０５の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ５０３の処理を実行する。
【０１４９】
ステップＳＴ５０２において、種別判定部１５１４は、最大値ＳＨｙ＿ｍａｘが閾値ＳｐｅｃｔＴｈを超えないと判断した場合には、種別判定部１５１４は、特定周波数領域ｆＬｘｓからｆＬｘｅの間における主走査方向のスペクトル強度の標準偏差ＳＬｘ＿σは、所定の閾値ＳｉｇｍａＭｉｎよりも小さく、かつ、特定周波数領域ｆＬｙｓからｆＬｙｅの間における副走査方向のスペクトル強度の標準偏差ＳＬｙ＿σは、所定の閾値ＳｉｇｍａＭａｘよりも大きいか、を判断する（ステップＳＴ５０３）。
【０１５０】
種別判定部１５１４は、ＳＬｘ＿σがＳｉｇｍａＭｉｎよりも小さく、かつ、ＳＬｙ＿σがＳｉｇｍａＭａｘよりも大きいと判断する場合にはステップＳＴ５０４の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ５１１の処理を実行する。
【０１５１】
ステップＳＴ５０３において、種別判定部１５１４は、ＳＬｘ＿σがＳｉｇｍａＭｉｎよりも小さく、かつ、ＳＬｙ＿σがＳｉｇｍａＭａｘよりも大きいと判断した場合には、ＳＬｘ＿σがＳｉｇｍａＭａｘよりも大きく、かつ、ＳＬｙ＿σがＳｉｇｍａＭｉｎよりも小さいかを判断する（ステップＳＴ５０４）。
【０１５２】
ＳＬｘ＿σがＳｉｇｍａＭａｘよりも大きく、かつ、ＳＬｙ＿σがＳｉｇｍａＭｉｎよりも小さいと判断する場合にはステップＳＴ５０５の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ５１２の処理を実行する。
【０１５３】
ステップＳＴ５０２において、種別判定部１５１４は、最大値ＳＨｙ＿ｍａｘが閾値ＳｐｅｃｔＴｈを超えると判断した場合、又は、ステップＳＴ５０４において、種別判定部１５１４は、ＳＬｘ＿σがＳｉｇｍａＭａｘよりも大きく、かつ、ＳＬｙ＿σがＳｉｇｍａＭｉｎよりも小さいと判断した場合には、欠陥種別をかぶりと判定する（ステップＳＴ５０５）。その後、種別判定部１５１４は、処理を終了する。
【０１５４】
ステップＳＴ５０１において、種別判定部１５１４は、欠陥種別集合が縦線／横線／かぶり集合でないと判断した場合には、種別判定部１５１４は、欠陥種別集合が縦線／点であるかを判断する（ステップＳＴ５０６）。種別判定部１５１４は、欠陥種別集合が縦線／点であると判断する場合にはステップＳＴ５０７の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ５０９の処理を実行する。
【０１５５】
ステップＳＴ５０６において、種別判定部１５１４は、欠陥種別集合が点／縦線であると判断した場合には、主走査投影波形の最大値が所定の閾値Ｂｉｎｍａｘより小さいかを判断する（ステップＳＴ５０７）。種別判定部１５１４は、主走査投影波形の最大値が所定の閾値Ｂｉｎｍａｘより小さいと判断する場合にはステップＳＴ５０８の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ５１３の処理を実行する。
【０１５６】
ステップＳＴ５０７において、種別判定部１５１４は、主走査投影波形の最大値が所定の閾値Ｂｉｎｍａｘより小さいと判断した場合には、欠陥種別を点と判定する（ステップＳＴ５０８）。その後、種別判定部１５１４は、処理を終了する。
【０１５７】
ステップＳＴ５０６において、種別判定部１５１４は、欠陥種別集合が縦線／点でないと判断した場合には、副走査投影波形の最大値が所定の閾値Ｂｉｎｍａｘより小さいかを判断する（ステップＳＴ５０９）。種別判定部１５１４は、副走査投影波形の最大値が所定の閾値Ｂｉｎｍａｘより小さいと判断する場合にはステップＳＴ５１０の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ５１４の処理を実行する。
【０１５８】
ステップＳＴ５０９において、種別判定部１５１４は、副走査投影波形の最大値が所定の閾値Ｂｉｎｍａｘより小さいと判断した場合には、欠陥種別を点と判定する（ステップＳＴ５１０）。その後、種別判定部１５１４は、処理を終了する。
【０１５９】
ステップＳＴ５０３において、種別判定部１５１４は、ＳＬｘ＿σがＳｉｇｍａＭｉｎ以上、又は、ＳＬｙ＿σがＳｉｇｍａＭａｘ以下と判断した場合には、欠陥種別を横線と判定する（ステップＳＴ５１１）。その後、種別判定部１５１４は、処理を終了する。
【０１６０】
ステップＳＴ５０４において、種別判定部１５１４は、ＳＬｘ＿σがＳｉｇｍａＭａｘ以下、又は、ＳＬｙ＿σがＳｉｇｍａＭｉｎ以上と判断した場合には、欠陥種別を縦線と判定する（ステップＳＴ５１２）。その後、種別判定部１５１４は、処理を終了する。
【０１６１】
ステップＳＴ５０７において、種別判定部１５１４は、主走査投影波形の最大値が所定の閾値Ｂｉｎｍａｘ以上と判断した場合には、欠陥種別を縦線と判定する（ステップＳＴ５１３）。その後、種別判定部１５１４は、処理を終了する。
【０１６２】
ステップＳＴ５０９において、種別判定部１５１４は、副走査投影波形の最大値が所定の閾値Ｂｉｎｍａｘ以上と判断した場合には、欠陥種別を横線と判定する（ステップＳＴ５１４）。その後、種別判定部１５１４は、処理を終了する。
【０１６３】
次に、図６のステップＳＴ０５に示した欠陥種類判別処理の他例について説明する。図１７は、制御部１６０の実行する欠陥種類判別処理の他例を表すフローチャートである。尚、本欠陥種類判別処理は、複数の欠陥種別を判断できる点で図７に示した欠陥種類判別処理と異なる。
【０１６４】
先ず、制御部１６０は、ステップＳＴ６０１ないしステップＳＴ６０５の処理を実行する。ステップＳＴ６０１ないしステップＳＴ６０５については、図７に示したステップＳＴ１０１ないしステップＳＴ１０５と同様であるため説明を省略する。
【０１６５】
但し、ステップＳＴ６０２は、図７に示したステップＳＴ１０２と異なり、ステップＳＴ６０１を実行した後、又は、ステップＳＴ６１０において、特徴値ベクタと原点間の距離が閾値より小さいと判断した場合に実行される点で異なる。
【０１６６】
また、制御部１６０は、ステップＳＴ６０３において欠陥種別集合が唯一つの要素から成る集合であると判断した場合、又は、ステップＳＴ６０５を実行した後には、処理を終了せずステップＳＴ６０６の処理を実行する点でも異なる。
【０１６７】
ステップＳＴ６０３において、制御部１６０は、欠陥種別集合が唯一つの要素から成る集合であると判断した場合、又は、ステップＳＴ６０５を実行した後には、隠蔽部１５１５へ欠陥位置を特定する処理（以下単に、欠陥位置特定処理と言う）を実行するよう実行指示を下す（ステップＳＴ６０６）。尚、欠陥位置特定処理については後述する。
【０１６８】
次に、制御部１６０は、隠蔽部１５１５へ欠陥位置を隠蔽するよう実行指示を下す（ステップＳＴ６０７）。
その後、制御部１６０は、ステップＳＴ６０１と同様に、集合判定特徴値算出処理を実行するよう、集合判定値算出部１５１１へ実行通知を行なう（ステップＳＴ６０８）。尚、集合判定値算出部１５１１は、隠蔽部１５１５によって隠蔽された画像情報に基づいて集合判定特徴値算出処理を実行して集合判定特徴値を再算出する点で、ステップＳＴ６０１の指示に従った集合判定特徴値算出処理の実行と異なる。
【０１６９】
その後、制御部１６０は、集合判定値算出部１５１１が算出した集合判定特徴値から成る集合判定特徴値ベクタと原点間の距離を算出する（ステップＳＴ６０９）。
【０１７０】
次に、制御部１６０は、集合判定特徴値ベクタと原点間の距離が所定の閾値より小さいかを判断する（ステップＳＴ６１０）。制御部１６０は、特徴値ベクタと原点間の距離が所定の閾値より小さいと判断する場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップＳＴ６０２に戻り上記処理を繰り返し、ステップＳＴ６０２において欠陥種別集合を再判定し、ステップＳＴ６０４において種別判定特徴値を再算出し、ステップＳＴ６０５において欠陥種別を再判定する。尚、特徴値ベクタと原点間の距離は、マハラノビス距離を用いて算出する。
【０１７１】
この構成によれば、テストパターンが複数の欠陥を有し、複数の欠陥は複数種類の欠陥種別から構成されている場合において欠陥を構成する欠陥種別であると既に判定した欠陥種別を隠蔽して再判定をするため、欠陥を構成する複数種類の欠陥種別をそれぞれ判定することができる。
【０１７２】
この構成によれば、集合判定特徴値の長さは欠陥が存在しない場合には値が０に近くなるため、集合判定特徴値ベクトルの長さによって、テストパターンが欠陥を有するか否かを定量的かつ画一的に判断することができる。よって、例えば、オペレータが欠陥の有無を定性的又は個別的に判断する場合と比べて、オペレータの労力を軽減することができるだけでなく、欠陥種別集合の判別精度がオペレータの欠陥種別集合を推測する能力の優劣に影響を受けることがない。
【０１７３】
次に、図２０を用いて図１９のステップＳＴ６０６で示した欠陥位置特定処理について説明する。図２０は、隠蔽部の実行する欠陥位置特定処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【０１７４】
先ず、隠蔽部１５１５は、集合判定部１５１２又は種別判定部１５１４が判定した欠陥種別が横線であるかを判断する（ステップＳＴ７０１）。隠蔽部１５１５は、欠陥種別が横線であると判断する場合にはステップＳＴ７０２の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ７０４の処理を実行する。
【０１７５】
ステップＳＴ７０１において、隠蔽部１５１５は、欠陥種別が横線であると判断した場合には、主走査方向投影波形が所定の閾値１１よりも大きく、かつ、副走査方向投影波形が所定の閾値１２よりも大きい領域を取り出す（ステップＳＴ７０２）。尚、閾値１１及び閾値１２は、欠陥種別が横線の場合に主走査方向及び副走査方向にそれぞれ予め定められた閾値である。
【０１７６】
その後、隠蔽部１５１５は、マスク範囲決定処理１を実行する（ステップＳＴ７０３）。具体的に言えば、ステップＳＴ７０２で取り出した領域を副走査方向に所定の幅だけ拡張した範囲ををマスク範囲として決定する。副走査方向に拡張するのは、欠陥種別が横線と判定されているからである。その後、隠蔽部１５１５は処理を終了する。
【０１７７】
ステップＳＴ７０１において、隠蔽部１５１５は、欠陥種別が横線でないと判断した場合には、欠陥種別が縦線であるかを判断する（ステップＳＴ７０４）。隠蔽部１５１５は、欠陥種別が縦線であると判断する場合にはステップＳＴ７０５の処理を、そうでない場合にはステップＳＴ７０７の処理を実行する。
【０１７８】
ステップＳＴ７０４において、隠蔽部１５１５は、欠陥種別が縦線であると判断した場合には、主走査方向投影波形が所定の閾値２１よりも大きく、かつ、副走査方向投影波形が所定の閾値２２よりも大きい領域を取り出す（ステップＳＴ７０５）。尚、閾値２１及び閾値２２は、欠陥種別が縦線の場合に主走査方向及び副走査方向にそれぞれ予め定められた閾値である。
【０１７９】
その後、隠蔽部１５１５は、マスク範囲決定処理２を実行する（ステップＳＴ７０６）。具体的に言えば、ステップＳＴ７０５で取り出した領域を主走査方向に所定の幅だけ拡張した範囲をマスク範囲として決定する。主走査方向に拡張するのは、欠陥種別が縦線と判定されているからである。その後、隠蔽部１５１５は処理を終了する。
【０１８０】
ステップＳＴ７０４において、隠蔽部１５１５は、欠陥種別が縦線でないと判断した場合には、欠陥種別が点であるかを判断する（ステップＳＴ７０７）。隠蔽部１５１５は、欠陥種別が点であると判断する場合にはステップＳＴ７０８の処理を実行する。
【０１８１】
ステップＳＴ７０７において、隠蔽部１５１５は、欠陥種別が点であると判断した場合には、主走査方向投影波形が所定の閾値３１よりも大きく、かつ、副走査方向投影波形が所定の閾値３２よりも大きい領域を取り出す（ステップＳＴ７０８）。尚、閾値３１及び閾値３２は、欠陥種別が点の場合に主走査方向及び副走査方向にそれぞれ予め定められた閾値である。
【０１８２】
その後、隠蔽部１５１５は、マスク範囲決定処理３を実行する（ステップＳＴ７０９）。具体的に言えば、ステップＳＴ７０５で取り出した領域を主走査方向及び副走査方向に所定の幅だけ拡張した範囲をマスク範囲として決定する。主走査方向及び副走査方向に拡張するのは、欠陥種別が点と判定されているからである。その後、隠蔽部１５１５は処理を終了する。
【０１８３】
ステップＳＴ７０７において、隠蔽部１５１５は、欠陥種別が点でないと判断した場合には、記載は省略するが、上記ステップＳＴ７０１及びステップＳＴ７０４に示すのと同様な判定処理と、上記ステップＳＴ７０２及びステップＳＴ７０５に示すのと同様な領域を取り出す処理を各欠陥種別に対応した閾値に基づいて実行し、上記ステップＳＴ７０３及びステップＳＴ７０６に示すのと同様なマスク範囲決定処理を各欠陥種別に基づいて実行する。その後、隠蔽部１５１５は、処理の実行を終了する。
【０１８４】
次に、図２１及び２２を参照して、点と横線との２つの欠陥種別を有する欠陥画像情報に対して、図１９で示した欠陥種別判定処理を実行する場合について説明する。図２１及び図２２は、点と横線との２つの欠陥種別を有する欠陥画像情報に対する欠陥種別判定処理を説明するための図である。
【０１８５】
図２１の上図は、点と横線との２つの欠陥種別を有する欠陥画像情報を表している。
図２１の中図は、点と横線との２つの欠陥種別を有する欠陥画像情報から隠蔽部１５１５が描き出した主走査方向投影波形と副走査方向投影波形と、集合判定値算出部１５１１が算出した集合判定特徴値を要素とする集合判定特徴値ベクトルを表している。
【０１８６】
図２１の中図は、集合判定特徴値ベクトルＸ１の長さが所定の閾値を超えていることを表している。また、図７のステップＳＴ１０２で示した一次層別処理により、欠陥種別が横線と判別された場合を表している。
【０１８７】
隠蔽部１５１５は、図２０に示したフローチャートのステップＳＴ７０１において欠陥種別は横線であると判断し、ステップＳＴ７０２において、欠陥種別が横線の場合に使用される閾値１１と１２を投影波形が超える領域を取得する。これによって、横線の欠陥に含まれる領域を取得できる。
【０１８８】
図２１の下図は、ステップＳＴ７０２で取得した領域を包含する領域を示している。これは、隠蔽部１５１５が実行するステップＳＴ７０３のマスク範囲決定処理１を示している。つまり、隠蔽部１５１５が決定したマスク範囲は、図１９の中段で示したステップＳＴ７０２で取り出した領域を副走査方向に所定の幅だけ拡張した範囲であることを示している。
【０１８９】
図２２の上図は、隠蔽部１５１５がマスク範囲決定処理１によって決定した範囲をマスクした後の欠陥画像を示している。横線の欠陥が欠陥画像情報から隠蔽された結果、欠陥画像情報には点の欠陥しか存在しない。
【０１９０】
また、図２２の上図は、図２１の中図と同様に、点の欠陥種別を有する欠陥画像情報から隠蔽部１５１５が描き出した主走査方向投影波形と副走査方向投影波形と、集合判定値算出部１５１１が算出した集合判定特徴値を要素とする集合判定特徴値ベクトルＸ２を表している。
【０１９１】
図２２の上図は、集合判定特徴値ベクトルＸ２の長さが所定の閾値を超えていることを表している。また、図７のステップＳＴ１０２で示した一次層別処理により、欠陥種別が点と判別された場合を表している。
【０１９２】
隠蔽部１５１５は、図２０に示したフローチャートのステップＳＴ７０１において欠陥種別は点であると判断し、ステップＳＴ７０２において、欠陥種別が点の場合に使用される閾値３１と３２を投影波形が超える領域を取得する。これによって、点の欠陥に含まれる領域を取得できる。
【０１９３】
図２２の中図は、ステップＳＴ７０２で取得した領域を包含する領域を示している。これは、隠蔽部１５１５が実行するステップＳＴ７０３のマスク範囲決定処理３を示している。つまり、隠蔽部１５１５が決定したマスク範囲は、図２２の上図で示したステップＳＴ７０２で取り出した領域を、主走査方向、及び、副走査方向に所定の幅だけ拡張した範囲であることを示している。
【０１９４】
図２２の下図は、隠蔽部１５１５がマスク範囲決定処理３によって決定した範囲をマスクした後の欠陥画像を示している。点の欠陥が欠陥画像情報から隠蔽された結果、欠陥画像情報には欠陥が存在しない。
【０１９５】
また、図２２の下段は、図２１の中図と同様に、集合判定値算出部１５１１が算出した集合判定特徴値を要素とする集合判定特徴値ベクトルＸ３を表している。
【０１９６】
図２２の下段は、集合判定特徴値ベクトルＸ３の長さが所定の閾値を超えていないことを表している。
よって、図１９の欠陥種別判定処理は横線と点との２つの欠陥種別を判定して終了する
【０１９７】
上記実施形態では、クラスタの中心ベクトルは、クラスタを構成する欠陥の集合判定特徴値で表される座標群を包含する最小の球の中心ベクトルとして定められるとしたが、これに限定されるわけではなく、例えば、クラスタを構成する欠陥の集合判定特徴値で表される座標群の平均値として定められる構成を採用することも可能である。
【０１９８】
上記実施形態では、クラスタと集合判定特徴値ベクタＸとの距離Ｄ１の算出はマハラノビス距離を算出して行なう場合について説明したが、これに限定されるわけではなく、例えば、ユークリッド距離、標準かユークリッド距離、ユークリッド２乗距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、又は、ミンコフスキー距離を算出して行なう構成を採用することができる。
【０１９９】
上記実施形態では、集合判定特徴値ベクトルの長さを集合判定特徴値ベクタと原点間を算出して求め、距離の算出はマハラノビス距離を算出して行なう場合について説明したが、これに限定されるわけではなく、例えば、ユークリッド距離、標準かユークリッド距離、ユークリッド２乗距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離、又は、ミンコフスキー距離を算出して行なう構成を採用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２００】
【図１】本発明の画像形成装置の一実施形態を示す構成図である。
【図２】故障診断部の構成例を示すブロック図である。
【図３】欠陥種別判定部の構成例を説明するための図である。
【図４】画像欠陥系の故障診断を行う場合のベイジアンネットワークの構成例を概念的に示した図である。
【図５】画像欠陥による故障診断の構成例の中で黒線発生時のベイジアンネットワークの一例を示した図である。
【図６】制御部の実行する制御処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】制御部の実行する欠陥種類判別処理の一例を表すフローチャートである。
【図８】集合判定値算出部の実行する集合判定特徴値算出処理の一例を表すフローチャートである。
【図９】高階調値幅と閾値との関係を説明するための図である。
【図１０】クラスタと欠陥種別集合との関係を説明するための図である。
【図１１】集合判定特徴値ベクタとクラスタとの関係を説明するための図である。
【図１２】集合判定部が実行する一次層別処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】種別判定値算出部が実行する二次特徴値算出処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】欠陥種別が横線である欠陥画像情報とスペクトル強度との関係の一例を説明するための図である。
【図１５】欠陥種別が細切れかぶりである欠陥画像情報とスペクトル強度との関係の一例を説明するための図である。
【図１６】欠陥種別がベタかぶりである欠陥画像情報とスペクトル強度との関係の一例を説明するための図である。
【図１７】欠陥種別が点又は縦線である欠陥画像と投影波形との関係の一例を説明するための図である。
【図１８】種別判定部が実行する二次層別処理を説明するためのフローチャートである。
【図１９】制御部の実行する欠陥種類判別処理の他例を表すフローチャートである。
【図２０】隠蔽部の実行する欠陥位置特定処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２１】点と横線との２つの欠陥種別を有する欠陥画像情報に対する欠陥種別判定処理を説明するための図の一部である。
【図２２】点と横線との２つの欠陥種別を有する欠陥画像情報に対する欠陥種別判定処理を説明するための図の他部である。
【符号の説明】
【０２０１】
１００…画像形成装置
１１０…画像取得部
１２０…プリントエンジン部
１３０…センサ部
１４０…故障診断情報入力部
１５０…故障診断部
１６０…制御部
１５１０…欠陥種別判定部
１５１１…集合判定値算出部（集合判定値算出手段）
１５１２…集合判定部（集合判定手段）
１５１３…種別判定値算出部（種別判定値算出手段）
１５１４…種別判定部（種別判定手段）
１５１５…隠蔽部（隠蔽手段）
１５２０…特徴量抽出部（特徴量抽出手段）
１５３０…内部情報取得部（内部状態情報取得手段）
１５３１…部品状態情報取得部
１５３２…履歴情報取得部
１５３３…環境情報取得部
１５４０…故障確率推論部
１５４１…故障候補検出部
１５４２…推論エンジン
１５４３…診断モデル
１５５０…追加操作情報取得部
１５６０…診断結果通知部
ＣＨ…横線
ＣＨＤ…横線／点
ＣＶ…縦線
ＣＶＤ…縦線／点
ＣＶＨＯ…縦線／横線／かぶり
ＤＩ…欠陥画像情報
ＤＭ…主走査方向
ＤＣ…原稿
ＤＳ…副主走査方向
ＨＶ…縦線
Ｉ…積分値
Ｎ…高階調値画素数
Ｏ…原点
ＴＢ…特徴値テーブル
ＴＳ…欠陥種別集合テーブル
Ｗ…投影波形
Ｘ１〜３…検査画像の特徴値によるプロット
【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】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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