(57)【要約】【課題】  画像診断実行後に画質問題に関する特徴量と対応内容との関連付けを間違えて保存してしまうと、統計データを用いて対応内容を推定する際に精度が落ちてしまう。【解決手段】  上記課題を解決すべく、本発明の画像処理装置では、形成された画像にある画像不良を改善すべく実行された対応によって前記画像不良が改善されたか否か判定し、前記画像不良が改善されたと判定された場合、前記形成された画像から得られる特徴量と前記実行された対応についての情報を関連付けて保存することを特徴とする。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を形成する画像形成手段を有する画像処理装置であり、
前記画像形成手段により形成された第１のチャートを読み取った結果から第１の特徴量を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得した第１の特徴量を用いて前記画像形成手段により形成された画像に不良があるか否かを判定する第１の判定手段と、
前記第１の判定手段により画像不良があると判定された場合、前記画像形成手段により形成された第２のチャートを読み取り取った結果から第２の特徴量を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得した第２の特徴量を用いて前記第１の判定手段により判定された画像不良が改善されたか否か判定する第２の判定手段と、
前記第２の判定手段により画像不良が改善されたと判定された場合は、前記第２の取得手段が実行される前に、前記画像不良を改善すべく実行された処理内容と前記第１の特徴量とを関連付け、処理内容と特徴量を保存する第１のデータベースに保存する保存手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の判定手段は、前記第１の特徴量と閾値とを比較することで前記画像形成手段により形成された画像に不良があるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の判定手段は、第１の特徴量と第２の特徴量とを比較することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２の判定手段により前記第１の特徴量と前記第２の特徴量との差分が閾値より大きい場合、前記画像形成手段により形成される画像の不良が改善されていないことを通知することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記保存手段により保存される前記第１の特徴量と関連づけられる処理は複数の選択肢の中から選ばれることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１のチャートは、複数種類のチャートから選択されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の特徴量は、前記第１のチャートを解析することで取得され、該解析の方法は複数種類の解析処理から選択されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１のチャートと前記第１のチャートを用いた解析処理についての情報が前記保存手段により保存されることを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像処理装置が前記第１の判定手段にて判定された画像の不良を補正する補正機能を有する場合、該補正機能を実行することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記保存手段は、前記第１の特徴量と前記実行された補正機能を関連付けて保存することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記保存手段は、前記第２の判定手段により画像不良が改善されたと判定されなかった場合に、前記第２の取得手段が実行される前に、前記画像不良を改善すべく実行された処理内容と前記第１の特徴量とを関連付けて第１のデータベースとは異なる第２のデータベースに保存することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
画像を形成する画像形成手段を有する画像処理装置の制御方法であり、
前記画像形成手段により形成された第１のチャートを読み取った結果から第１の特徴量を取得する第１の取得ステップと、
前記第１の取得ステップで取得した第１の特徴量を用いて前記画像形成手段により形成された画像に不良があるか否かを判定する第１の判定ステップと、
前記第１の判定ステップで画像不良があると判定された場合、前記画像形成手段により形成された第２のチャートを読み取り取った結果から第２の特徴量を取得する第２の取得ステップと、
前記第２の取得ステップで取得した第２の特徴量を用いて前記第１の判定ステップで判定された画像不良が改善されたか否か判定する第２の判定ステップと、
前記第２の判定ステップで画像不良が改善されたと判定された場合は、前記第２の取得ステップが実行される前に、前記画像不良を改善すべく実行された処理内容と前記第１の特徴量とを関連付け、処理内容と特徴量を保存する第１のデータベースに保存する保存ステップと、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１３】
形成された画像にある画像不良を改善すべく実行
された対応によって前記画像不良が改善されたか否か判定するステップと、
前記判定により画像不良が改善されたと判定された場合、前記形成された画像から得られる特徴量と前記実行された対応についての情報を関連付けて保存するステップと、
を有することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１４】
コンピュータに請求項１２又は１３に記載の方法を実行させることを特徴とするためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はユーザから画質の不具合を指摘された際にプリンタに異常があるか否かを判定するための画像処理装置及び画像処理方法ならびに画像処理を実行するプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年電子写真装置の性能向上に伴い印刷機と同等の画質を実現した機械（プリンタなどの画像処理装置）が登場している。印刷機と同様に運用するためには高画質の維持が必須だが、長時間にわたりストレスのかかる使い方をするとプリンタが劣化し、本来出力されるべき通常画像と異なる画像が出力される「画質問題」（画像不良）が発生する可能性がある。このような劣化等により発生する「画質問題」はセンサ等を用いた自動検知が難しく、ユーザからの指摘を受けてから対応するケースが非常に多い。だが、「画質問題」は言葉で表現することが難しく、例えば「スジがある」といってもスジの色や方向、大きさ等の詳細な情報がわからないとその原因を特定することができない。そのため、ユーザから「画質問題」の指摘を受けた際にサービスマンが現地に行って「画質問題」を含む出力画像を確認する必要があった。そして、画質問題の原因となる故障箇所を予測して関係するサービスパーツを特定し、一度サービスの拠点に戻り、サービスパーツを入手してから再びユーザ先へ行って対応を行っていた。このようなやり取りを行うとサービスマンの移動にコストがかかるだけでなく、対応が終了するまで機械が使えなくなるためダウンタイムが発生し、ユーザの生産性を大きく低下させるという問題があった。
【０００３】
そこで、特許文献１で、プリンタで画像を出力してそのスキャン画像を取得し、特徴量を算出して診断モデルを使って故障箇所を診断することで、この故障箇所への対応を容易にする「画像診断」技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献１では特徴量と故障箇所の対応関係を保存した統計データを「診断モデル」とし、ベイズ推定等の既知の手法を用いることで特徴量から故障箇所を診断することが可能となる点について開示されている。この「診断モデル」に対して過去に発生した事例に関するデータを統計データに追加していくと、この「診断モデル」の精度が上がり、精度の高い故障診断が可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許０４６８７６１４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
先行技術では、特徴量と特徴量をもとに予測される故障箇所を関連付けていた。
【０００７】
しかし、故障箇所が「転写ベルト」と予測された場合であっても、その故障への対応として交換を行ったのかクリーニングを行ったのか、対応内容は様々ある。
【０００８】
よって、特徴量に対してこの特徴量から推定される故障箇所に対して何を行うべきか（故障箇所への対応内容）を直接関連付けたデータを統計データに追加し、診断モデルとしてもよい。この場合、特徴量をもとに予測された故障箇所に対してサービスマンが実際に対応した内容が統計データに追加されるため、サービスマンにとって推定された故障箇所に対して何をすればよいかわかりやすくなり利便性が向上する。
【０００９】
しかしながら統計データにデータを追加する時に画質問題に関する特徴量と故障箇所への対応内容との関連付けを間違えてしまうと、不適切なデータが追加される。不適切なデータが増えると「診断モデル」の精度が下がり、故障診断の推定精度が落ちてしまう可能性が高くなる。
【００１０】
特徴量とこの特徴量から推定される故障箇所への対応内容（故障対応）の関連付けが間違ってしまうケースは多々考えられるが、以下の３つの例を説明する。
【００１１】
１つ目は、発生した画質問題に対してサービスマンが対応したが、その対応内容が不十分だったケースである。この場合、画質問題に関する特徴量が不適切な故障対応と関連付けられてしまう。これは、画質問題に対して対応できているか否かの基準がサービスマンやユーザの主観によるものであるため、発生する可能性がある。
【００１２】
２つ目は、ユーザが「画像診断」を実行した際に、複数ある出力チャートや解析処理から不適切なチャートが選択されたり、不適切な解析処理が行われてしまうケースである。画質問題の判断は専門的な知識が求められるので、ユーザが「画像診断」を実行する場合は出力すべきチャートや実行すべき解析処理が適切に判断できない可能性がある。
【００１３】
３つ目は、「画像診断」を実行した後に判定内容に従って故障箇所への対応として補正処理を実行したが、補正結果が不十分だったケースである。画質問題の原因は部品の故障に限らず、プリンタ本体にて実行可能な補正処理により修正できる場合がある。しかし、画質問題の程度によってはその補正処理だけでは不十分となる可能性がある。
【００１４】
また、他のケースと同様に最終的に画質問題が解消したか否か判断をするのはユーザの主観によるので、補正が不十分だったがユーザ自身は問題が無くなったと判断して間違った対応関係が保存される可能性がある。
【００１５】
以上のように画質問題の判断はユーザやサービスの主観によるものであるため、定量的な判断が難しいという課題があった。
【００１６】
そのため、その結果をそのまま統計データとして保存し、蓄積した結果を用いて画像診断を行うと特徴量から故障箇所への対応内容を推定する際の推定精度が低下してしまうという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上述した課題を解決するために本願発明の画像処理装置は、画像を形成する画像形成手段を有する画像処理装置であり、前記画像形成手段により形成された第１のチャートを読み取った結果から第１の特徴量を取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段により取得した第１の特徴量を用いて前記画像形成手段により形成された画像に不良があるか否かを判定する第１の判定手段と、前記第１の判定手段により画像不良があると判定された場合、前記画像形成手段により形成された第２のチャートを読み取った結果から第２の特徴量を取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段により取得した第２の特徴量を用いて前記第１の判定手段により判定された画像不良が改善されたか否か判定する第２の判定手段と、前記第２の判定手段により画像不良が改善されたと判定された場合は、前記第２の取得手段が実行される前に、前記画像不良を改善すべく実行された処理内容と前記第１の特徴量とを関連付け、処理内容と特徴量を保存する第１のデータベースに保存する保存手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明により、画質問題が改善されたか否かを判断してから特徴量とこの特徴量から推定される故障箇所への対応の関連付けを統計データに記憶することで、統計データを用いた画像診断の推定精度を向上させることが可能となる。同時に、従来では主観に頼っていた画質問題について定量的に改善されたか否かを判断することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】システムの構成図である。
【図２】画像処理の流れを示した図である。
【図３】実施例１における画像診断を実行する処理の流れを示した図である。
【図４】実施例１における画質問題が改善されたかを判断し、改善された場合は特徴量と対応内容を関連付けて保存する処理の流れを示した図である。
【図５】実施例１におけるチャートの例を示した図である。
【図６】実施例１における画像診断結果のＵＩと画質問題が改善されたかを示すＵＩの例を示した図である。
【図７】実施例２における画像診断を実行する処理の流れを示した図である。
【図８】実施例２における画質問題が改善されたかを判断し、改善された場合は特徴量と対応内容を関連付けて保存する処理の流れを示した図である。
【図９】実施例２におけるチャートと解析処理の対応表及びチャートの例を示した図である。
【図１０】実施例３における画質問題が改善されたかを判断し、改善された場合は特徴量と対応内容を関連付けて保存する処理の流れを示した図である。
【図１１】実施例３における画像診断結果のＵＩの例を示した図である。
【図１２】実施例４における画質問題が改善されたかを判断し、その結果に応じて特徴量と対応内容を関連付けて保存する処理の流れを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
［実施例１］
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。
【００２１】
本発明の実施の形態について説明する。本実施例では画像診断実行時に特徴量を保存し、特徴量を基に判定された故障箇所への対応（故障対応）後に画質問題が改善されたか否かを判定する。改善されたと判定された場合は特徴量と故障対応の内容を関連付けて保存する手法について説明する。図１は本実施例におけるシステムの構成図である。シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック（以下、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）の各トナーを用いるＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｒｉｎｔｅｒ）１０１はネットワーク１２３を介して他のネットワーク対応機器と接続されている。またＰＣ１２４はネットワーク１２３を介してＭＦＰ１０１と接続されている。ＰＣ１２４内のプリンタドライバ１２５はＭＦＰ１０１へ印刷データを送信する。
【００２２】
ＭＦＰ１０１について詳細に説明する。ネットワークＩ／Ｆ１２２は印刷データ等の受信を行う。
【００２３】
コントローラ１０２はＣＰＵ１０３やレンダラ１１２、画像処理部１１４で構成される。ＣＰＵ１０３のインタプリタ１０４は受信した印刷データのＰＤＬ（ページ記述言語）部分を解釈し、中間言語データ１０５を生成する。
【００２４】
そしてＣＭＳ１０６ではソースプロファイル１０７及びデスティネーションプロファイル１０８を用いて色変換を行い、中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１を生成する。ここでＣＭＳとはＣｏｌｏｒ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍの略であり、後述するプロファイルの情報を用いて色変換を行う。また、ソースプロファイル１０７はＲＧＢやＣＭＹＫ等のデバイスに依存する色空間をＣＩＥ（国際照明委員会）が定めたＬ＊ａ＊ｂ＊（以下、Ｌａｂ）やＸＹＺ等のデバイス非依存の色空間に変換するためのプロファイルである。ＸＹＺはＬａｂと同様にデバイス非依存の色空間であり、３種類の刺激値で色を表現する。また、デスティネーションプロファイル１０８はデバイス非依存色空間をデバイス（プリンタ１１５）に依存したＣＭＹＫ色空間に変換するためのプロファイルである。
【００２５】
一方、ＣＭＳ１０９ではデバイスリンクプロファイル１１０を用いて色変換を行い、中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１を生成する。ここでデバイスリンクプロファイル１１０はＲＧＢやＣＭＹＫ等のデバイス依存色空間をデバイス（プリンタ１１５）に依存したＣＭＹＫ色空間に直接変換するためのプロファイルである。どちらのＣＭＳが選ばれるかはプリンタドライバ１２５における設定に依存する。
【００２６】
本実施例ではプロファイル（１０７、１０８及び１１０）の種類によってＣＭＳ（１０６及び１０９）を分けているが、１つのＣＭＳで複数種類のプロファイルを扱ってもよい。また、プロファイルの種類は本実施例で挙げた例に限らずプリンタ１１５のデバイス依存ＣＭＹＫ色空間を用いるのであればどのような種類のプロファイルでもよい。
【００２７】
レンダラ１１２は生成した中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１からラスター画像１１３を生成する。画像処理部１１４はラスター画像１１３やスキャナ１１９で読み込んだ画像に対して画像処理を行う。画像処理部１１４について詳細は後述する。
【００２８】
コントローラ１０２と接続されたプリンタ１１５はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ等の有色トナーを用いて紙上に出力データを形成するプリンタである。プリンタ１１５はＣＰＵ１２７によって制御され、紙の給紙を行う給紙部１１６と出力データを形成した紙を排紙する排紙部１１７を持つ。
【００２９】
表示装置１１８はユーザへの指示やＭＦＰ１０１の状態を表示する表示部であるＵＩ（ユーザーインターフェース）である。コピー、送信処理等の他、後述する画像診断処理で用いる。
【００３０】
スキャナ１１９はオートドキュメントフィーダーを含むスキャナである。スキャナ１１９は束状のあるいは一枚の原稿画像を図示しない光源で照射し、原稿反射像をレンズでＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）センサ等の固体撮像素子上に結像する。そして、固体撮像素子からラスター状の画像読み取り信号を画像データとして得る。
【００３１】
入力装置１２０はユーザからの入力を受け付けるためのインタフェースである。一部の入力装置はタッチパネルとなっているため、表示装置１１８と一体化している。
【００３２】
記憶装置１２１はコントローラ１０２で処理されたデータやコントローラ１０２が受け取ったデータ等を保存する。
【００３３】
画像診断部１２６は画質問題が発生した時にチャートを出力して解析処理を実行することで画像診断処理を行う。処理の詳細については後述する。
【００３４】
サーバー１２８はネットワーク１３０を介してＭＦＰ１０１とつながっている。ネットワーク１３０はネットワーク１２３とつながっており、サーバー１２８はＭＦＰ１０１に対して例えば外部の建物など、遠くに離れた環境に設置されていることを想定している。サーバー１２８は本実施例ではＭＦＰ１０１とのみつながっているが、複数のＭＦＰの情報を管理することを想定している。推定用データベース（ＤＢ）１２９は画質問題発生時にサービスマン等が対応した内容と画像診断部１２６で得られた特徴量を関連付けた情報を集計するＤＢである。対応内容推定部１３１は推定用ＤＢ１２９の統計データを用いて、画像診断部１２６で得られた特徴量から対応内容を推定する。統計データが多ければ多いほど推定の精度が上がり、サービスマンが判断することなく対応内容を決定することが可能になる。推定用ＤＢ１３２は推定用ＤＢ１２９と異なるデータを集計するためのものであり、詳細は別の実施例で説明する。
【００３５】
次に画像処理部１１４の流れについて図２を用いて説明する。図２はラスター画像１１３やスキャナ１１９で読み込んだ画像に対して行う画像処理の流れを示している。図２の処理の流れは画像処理部１１４内にある不図示のＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）が実行することにより実現される。
【００３６】
ステップＳ２０１にて受け取った画像データがスキャナ１１９で読み込んだスキャンデータかプリンタドライバ１２５から送られたラスター画像１１３かを判定する。
【００３７】
スキャンデータではないと判定された場合はレンダラ１１２によってビットマップ展開されたラスター画像１１３であるため、ＣＭＳによってプリンタデバイスに依存するＣＭＹＫに変換されたＣＭＹＫ画像２１０として以降の処理を行う。
【００３８】
スキャンデータであると判定された場合はＲＧＢ画像２０２であるため、ステップＳ２０３にて色変換処理を行い、共通ＲＧＢ画像２０４を生成する。ここで共通ＲＧＢ画像２０４とはデバイスに依存しないＲＧＢ色空間で定義されており、演算によってＬａｂ等のデバイス非依存色空間に変換することが可能である。
【００３９】
一方、ステップＳ２０５にて文字判定処理を行い、文字判定データ２０６を生成する。ここでは画像のエッジ等を検出して文字判定データ２０６を生成する。
【００４０】
次にステップＳ２０７にて共通ＲＧＢ画像２０４に対して文字判定データ２０６を用いてフィルタ処理を行う。ここでは文字判定データ２０６を用いて文字部とそれ以外で異なるフィルタ処理を行う。そしてステップＳ２０８にて下地飛ばし処理を行い、地色成分を除去する。
【００４１】
次にステップＳ２０９にて色変換処理を行い、ＣＭＹＫ画像２１０を生成する。そしてステップＳ２１１にて１Ｄ−ＬＵＴを用いてＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各単色の階調特性を補正する。１Ｄ−ＬＵＴ  とはＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのそれぞれの色を補正する１次元のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ  Ｕｐ  Ｔａｂｌｅ）のことである。
【００４２】
最後にステップＳ２１２にて画像処理部１１４はスクリーン処理や誤差拡散処理のような画像形成処理を行ってＣＭＹＫ画像（２値）２１３を作成する。
【００４３】
次に本実施例の画像診断処理について図３を用いて説明する。画像診断処理は画質問題が発生した際にユーザ等が実行する処理であり、画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ３０１〜ステップＳ３１０までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。
【００４４】
まず、ステップＳ３０１にて画像診断を実行するためのチャートをプリンタで出力し、出力チャート３０２を取得する。ここでチャートについて図５を用いて説明する。
【００４５】
チャート５０１はＫのハーフトーン（以下、ＨＴ）チャートであり、Ｋの中間調データで構成される。このチャートは全面に一様なデータを配置するため、出力結果にスジ等の本来出力される画像データに無いデータが付加されていないかを判定することが可能となる。
【００４６】
次にステップＳ３０３にて出力したチャート３０２をスキャナ１１９で読み込み、スキャン画像３０４を取得する。
【００４７】
次にステップＳ３０５にてスキャン画像３０４に対して解析処理を実行し、画像特徴量３０６を得る。ここで、解析処理について例を挙げて説明する。本実施例ではチャート５０１を読み込み、「スジ解析」を実行する。
【００４８】
本実施例の「スジ解析」では、チャート５０１等の面内一様なチャートを読み込み、主走査、副走査等の特定の方向にて条件に合う線を検出し、検出された線（スジ）の太さ／長さ等を画像特徴量３０６として算出する。本実施例ではチャート及び解析処理としてブラックのＨＴチャートと「スジ解析」を説明したが、画質問題を診断するものであればどのようなものであってもよい。
【００４９】
次にステップＳ３０７にて閾値３０８と画像特徴量３０６を比較し、画質問題があるか否かを判定する。「スジ解析」の場合は画像特徴量３０６である検出された線（スジ）の太さや長さに対応した閾値が用意される。検出された線（スジ）の太さや長さがこの閾値を超えた場合に画像不良すなわち画質問題があると判断する。
【００５０】
次にステップＳ３０９にて画質問題の判定結果を表示装置１１８にて表示する。例を図６に示す。画面６０１は画質問題の判定結果について表示された場合の例を示している。
【００５１】
ここでは、ユーザが画質問題の内容を理解できるように具体的な文言としてメッセージと、この画質問題を改善すべく故障対応をするサービスマン等が故障内容を定量的に判断できるようにコード化した情報を表示している。一方、ステップＳ３０７にて画質問題が無いと判断された場合は画像処理装置自体に問題ないという内容を表示する。このように、具体的／定量的な情報で画質問題の内容がわかるため、ユーザが画像不良を発見しサービスマンへ連絡をする際、画質問題についての伝達が容易になり、負荷の軽減、対応時間の短縮が可能となる。最後にステップＳ３１０にて画像特徴量３０６をＭＦＰ１０１の記憶装置１２１に画像特徴量（保存）３１２として保存する。
【００５２】
次に画質問題が改善されたか否かを判定し、その結果に応じて画像特徴量とこの特徴量から推定される故障箇所への対応（故障対応）の内容を関連付けて保存する処理について図４を用いて説明する。図３の画像診断処理によって画質問題があったと判定された場合、その判定結果が表示される。これによりサービスマンにその判定結果が伝わる。サービスマンはその結果から画質問題を改善すべく対応方法を考察し、パーツ交換や補正処理の実行等を行い故障に対応する。ここでのパーツ交換とは例えば「定着器」等のプリンタ１１５を構成する図示しないパーツの交換である。また、補正処理とは内部センサを使って得られた測定値をフィードバックする「レジ補正」や、パッチを用紙にプリンタ出力してスキャナで読み込み得られた測定値をフィードバックする「階調補正」等を指す。図４に示す処理はサービスマンが推定された故障箇所への対応（故障対応）を行った後に実行することを想定している。
【００５３】
図４に示す処理は画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ４０１〜ステップＳ４１１までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。
【００５４】
ステップＳ４０１〜ステップＳ４０５の処理を行い、画像特徴量４０６を取得する処理の流れは図３のステップＳ３０１〜ステップＳ３０５の処理の流れと同様なので説明を省略する。
【００５５】
ステップＳ４０５にて取得される画像特徴量４０６は、サービスマンがパーツ交換等により対応した後に取得した特徴量である。よって、サービスマンが行った故障対応が正しいものであれば図３のステップＳ３０５にて取得し、保存した特徴量３１２ものに比べて改善された値が取得される。
【００５６】
ステップＳ４０７にて取得した画像特徴量４０６と図３の処理の流れでステップＳ３０５にて取得し保存してある画像特徴量３１２と比較し、画質問題が改善されているか否かを判定する。本実施例では検出されたスジの太さ／長さの数値が、保存してある画像特徴量３１２に比べて小さい場合、画質問題が改善されていると判断する。ここで、改善の判断は別途閾値を設けるなどどのようなものであってもよい。また、保存された画像特徴量３１２を使わず、画像特徴量４０６と閾値とを比較して改善されているか否かを判断してもよい。
【００５７】
次にステップＳ４０８にて画質問題が改善されたか否かを判定する。画質問題が改善されたと判定されていない場合はステップＳ４１１に進み、画質問題が改善されていないことを通知する。例を図６に示す。６０４は画質問題が改善されていないことを示すＵＩである。これにより、サービスマン及びユーザは画質問題がどの程度改善されていないかを定量的に認識することが可能となる。
【００５８】
ステップＳ４０８にて画質問題が改善されたと判定された場合は、ステップＳ４０９にてサービスマンがステップＳ４０１のチャート出力前に画質問題に対して行った故障対応の内容を受け付ける。例を図６に示す。画面６０２は画質問題が改善されたことを示すＵＩである。画面６０３はサービスマンが行った処理内容を入力するＵＩであり、複数ある選択肢から該当する交換部品や実行した補正処理を選択する。なお、故障対応の入力は、選択肢から選択する方法でなくてもサービスマン自身が入力する方法でもよい。
【００５９】
最後にステップＳ４１０にて保存してある画像特徴量３１２とステップＳ４０９で受け付けた故障対応の内容を関連付けてサーバー１２８に送信する。サーバー１２８では推定用ＤＢ１２９に画像特徴量３１２と故障対応の内容を関連付けて保存する。このように画質問題が改善されたことを明確にした状態で推定用ＤＢ１２９に画像特徴量とその特徴量を取得した際に実行された故障箇所への対応（故障対応）との組合せを保存することで間違った関連付けを保存することが無くなり、推定精度が向上する。
【００６０】
よって、図３、図４のフローでは、以下のようにデータ処理を行うことができる。形成された画像にある画像不良を改善すべく実行する故障対応が決定され、実行されると、この故障対応によって画像不良が改善されたか否か判定する。この判定により画像不良が改善されたと判定された場合、形成された画像から得られる特徴量と実行された故障対応について関連付けて保存する。
【００６１】
次に、推定用ＤＢ１２９を用いてサーバー１２８の対応内容推定部１３１にて対応内容を推定する手法について説明する。
【００６２】
まず、ＭＦＰ１０１で取得した画像特徴量をサーバー１２８に送信する。サーバー１２８では対応内容推定部１３１にて画像特徴量と推定用ＤＢ１２９を用いて故障対応の内容を取得する。ここで、既知のベイズ推定の手法を用いれば、対応内容ごとに妥当性を確率で算出することができる。例えば推定用ＤＢ１２９内に「ドラム交換」、「定着器交換」といった対応内容が保存されている場合、それぞれに対して「改善する確率は約○％」といった形で対応内容の妥当性を表示できる。
【００６３】
本実施例により、画質問題が改善されたか否かを判断してから特徴量とこの特徴量から推定される故障対応の関連付けを統計データに記憶することで、統計データを用いた画像診断の推定精度を向上させることが可能となる。同時に、従来では主観に頼っていた画質問題について改善されたか否かを定量的に判断して推定用ＤＢに画像特徴量と対応内容を関連付けて保存することが可能となる。
【００６４】
［実施例２］
次に画像診断時にチャートや解析処理を選択する場合の実施例について説明する。
【００６５】
実施例１では故障対応後に画質問題が改善されたか否かを画像診断実行時に保存した画像特徴量を用いて判別し、改善された場合は推定用ＤＢ１２９に画像特徴量と故障対応の内容を関連付けて保存する手法について説明した。
【００６６】
しかし、画質問題が発生した際に実行する解析処理が複数ある場合がある。その場合は発生した画質問題に応じて解析処理をユーザに選択させる必要があり、解析処理に応じて使用されるチャートが変わる。よって画質問題の対応後に画質問題が改善されたか否かを判定するために使用されるチャートは画像診断時と同じチャートをでなければならない。
【００６７】
本実施例では上記状況を踏まえ、画像診断時に解析処理及び解析処理に必要なチャートを考慮する例について説明する。
【００６８】
図７は本実施例の画像診断処理の流れを示す。画像診断処理は画質問題が発生した際にユーザ等が実行する処理であり、画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ７０１〜ステップＳ７１５までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。
【００６９】
まず、ステップＳ７０１にて複数あるチャート／解析処理７０２の中から選択してチャート／解析処理７０３を得る。ここで、複数あるチャート／解析処理７０２について図９を用いて説明する。
【００７０】
表９０１はチャートと解析処理の対応を示したものである。本実施例で用いるチャートの例を９０２〜９０４で示す。
【００７１】
チャート９０２はＫのハーフトーン（以下、ＨＴ）チャートであり、Ｋの中間調データで構成される。同様に、チャート９０２はブルーのハーフトーン（以下、ＨＴ）チャートであり、ＣとＭ中間調データから構成される。これらのチャートは全面に一様なデータを配置するため、出力結果にムラが無いか、スジ等の本来出力される画像データには無いデータが付加されていないかを判定することが可能となる。
【００７２】
チャート９０４は階調と色ズレを評価するチャートである。パッチ９０５はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋで構成され、薄いデータから濃いデータにかけて段階的に配置され、階調に不具合があるかを判定することが可能となる。ライン９０６、９０７はＣＭＹＫの４色で構成されたラインであり、いずれかの色版にずれがある場合に検出することが可能となる。
【００７３】
次に、本実施例の解析処理について説明する。本実施例は「ムラ」、「スジ」、「階調」、「色ずれ」の４種類の解析処理を用いる。
【００７４】
「ムラ解析」はチャート９０２、９０３等の面内一様なチャートを読み込み、面内一様性を計算し、ムラの大きさと周期を特徴量として算出する。
【００７５】
「スジ解析」はチャート９０２、９０３等の面内一様なチャートを読み込み、主走査、副走査等の特定の方向を見て条件に合う線を検出し、太さ／長さ等を特徴量として算出する。
【００７６】
「階調解析」はチャート９０４のパッチ９０５の輝度値を読み込み、輝度濃度変換を行って濃度値を特徴量として算出する。
【００７７】
「色ずれ解析」はチャート９０４のライン９０６、９０７を読み込み、ＣＭＹＫの色版ごとのずれを計算する。主走査、副走査のそれぞれに対して各色間のずれ量を特徴量として算出する。
【００７８】
以上で示したように異なる解析処理を実行する場合でも同じチャートを適用するケースがある。全てのチャートを出力して全ての解析処理を実行すると時間がかかりすぎるため、発生した画質問題に応じたものを選択することが必要である。
【００７９】
ステップＳ７０１の選択処理では表示装置１１８に発生した画質問題の事例を表示し、入力装置１２０を使って表示された画質問題の事例からユーザ等に最適と判断された事例を選択させる。選択した結果に応じてチャート／解析処理７０２の中から対応したチャート／解析処理７０３が選択される。画質問題によっては複数のチャート／解析処理が選択されることがある。ここでの選択方法はどのようなものであってもよい。
【００８０】
次にステップＳ７０４にて選択されたチャート７０３をプリンタで出力し、出力チャート７０５を得る。そしてステップＳ７０６にてスキャナ１１９を用いてスキャン画像を取得し、スキャン画像７０７を得る。
【００８１】
次にステップＳ７０８にて選択された解析処理を実行し、画像特徴量７０９を得る。
【００８２】
ステップＳ７１０〜ステップＳ７１３の画像特徴量を保存する処理の流れは、図３のステップＳ３０７〜Ｓ３１０の処理の流れと同様なので説明を省略する。
【００８３】
最後にステップＳ７１５にてステップＳ７０１で選択したチャート／解析処理７０３を、チャート／解析処理７１６として保存する。
【００８４】
次に画質問題が改善されたか否かを判定してその結果に応じて画像特徴量とこの特徴量から推定される故障箇所への対応内容（故障対応）を関連付けて保存する処理について図８を用いて説明する。
【００８５】
図８に示す処理は画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ８０１〜ステップＳ８１２までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。
【００８６】
まず、ステップＳ８０１にて図３の処理の流れで保存したチャート／解析処理７１６を読み込む。画像診断時と同様のチャート／解析処理を行うことで、画質問題が改善されたか否かを正しく判定することが可能になる。
【００８７】
ステップＳ８０２〜ステップＳ８０６の画像特徴量８０７を取得する処理の流れは、図７のステップＳ７０４〜ステップＳ７０８の画像特徴量７０９を取得する処理の流れと同等なので説明を省略する。
【００８８】
ステップＳ８０８〜ステップＳ８１２の画質問題が改善されたかを判定して推定用ＤＢ１２９に画像特徴量と対応内容を関連付けて保存する処理の流れは、ステップＳ４０７〜ステップＳ４１１の処理の流れと同様なので説明を省略する。
【００８９】
本実施例により、画質問題が改善されたか否かを判断してから特徴量とこの特徴量から推定される故障対応の関連付けを統計データに記憶することで、統計データを用いた画像診断の推定精度を向上させることが可能となる。同時に、従来では主観に頼っていた画質問題について定量的に改善されたか否かを判断して推定用ＤＢに画像特徴量と対応内容を関連付けて保存することが可能となる。
【００９０】
さらに本実施例により、画像診断時に複数ある解析処理及びチャートを選択して実行する場合でも画質問題が改善されたか否かを判断して推定用ＤＢに画像特徴量と対応内容を関連付けて保存することが可能となる。
【００９１】
［実施例３］
次に画像診断を行った後に、ＭＦＰ自体が持つ補正機能で画質問題に対応した場合の実施例について説明する。
【００９２】
前述した実施例では画像診断を行った後、診断結果の通知を受けたサービスマン等が画質問題に対応（故障対応）した後で画質問題が改善されているか否かを判定する手法について説明した。
【００９３】
しかし、画質問題が発生した後にＭＦＰ自体が持つ補正機能を実行することで画質問題が改善される場合がある。
【００９４】
本実施例は上記状況を踏まえ、ＭＦＰ自体が補正機能を持つ場合の例について説明する。
【００９５】
図１０は本実施例の画像診断処理の流れを示す。画像診断処理は画質問題が発生した際にユーザ等が実行する処理であり、画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ１００１〜ステップＳ１０１３までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。
【００９６】
まず、ステップＳ１００１にて画像診断処理を行い、取得された画像特徴量１００２を記憶装置１２１に保存する。ここで、画像診断処理は図３のステップＳ３０１〜ステップＳ３１０の処理と同様なので説明を省略する。
【００９７】
次にステップＳ１００３にて、このＭＦＰが判定された画質問題に対応する補正機能を有するか否かかを判定する。ステップＳ１００４にて補正機能を有さないと判断された場合は、ステップＳ１００６にて補正機能を有さないことを表示し、処理を終了させる。
【００９８】
ステップＳ１００３にて、このＭＦＰが判定された画質問題に対応する補正機能を有すると判定された場合は、ステップＳ１００５にてさらに自動実行可能なものであるか否かを判定する。ステップＳ１００５にて自動実行できないと判定された場合はステップＳ１００７にて画質問題に対応した補正機能の実行をユーザに指示し、ステップＳ１００９にて補正機能を実行する。
【００９９】
ステップＳ１００５にて、補正機能が自動で実行可能であると判定された場合はステップＳ１００８にて自動で補正機能を実行する。
【０１００】
ここで、解析処理が実施例２の「色ずれ解析」と「階調解析」の場合の例について説明する。
【０１０１】
色ずれが発生していた場合、ＭＦＰ１０１内の内部センサでレジのずれの量を測定することで補正することが可能である。そのため、ＭＦＰにて画像問題に対応する補正機能を有すると判定され、図１１の画面１１０１に示すようなＵＩを表示して補正処理を自動で実行する。
【０１０２】
一方、階調に不具合がある場合は階調を印字したチャートを出力してスキャナで読み取り、ターゲットとの差分を算出して補正する必要がある。スキャナで読み取る際にユーザの作業が必要になるのでステップＳ１００５にて自動実行不可能と判断され、ステップＳ１００９へ進み、手動で実行可能な補正処理と判断される。よってこの場合は、図１１の画面１１０２に示すようなＵＩを表示して補正処理を手動で実行する。
【０１０３】
補正機能が実行された後、ステップＳ１０１０にて保存された画像特徴量１００２を用いて画質問題が改善されたかを判定する処理を行う。ここでの処理は図４のステップＳ４０１〜ステップＳ４０７と同様なので説明を省略する。
【０１０４】
そして、ステップＳ１０１１にて画質問題が改善されたか否かを判定する。
【０１０５】
改善された場合はステップＳ１０１２にて保存した画像特徴量１００２と実行した補正機能を関連付けて推定用ＤＢ１２９に保存する。
【０１０６】
改善されていない場合はステップＳ１０１３にて画質問題が改善されていないことを通知する。
【０１０７】
本実施例により、画質問題が改善されたか否かを判断してから特徴量とこの特徴量から推定される故障対応の関連付けを統計データに記憶することで、統計データを用いた画像診断の推定精度を向上させることが可能となる。同時に、従来では主観に頼っていた画質問題について定量的に改善されたか否かを判断して推定用ＤＢに画像特徴量と対応内容を関連付けて保存することが可能となる。
【０１０８】
さらに本実施例により、ＭＦＰ自体が画質問題を補正する機能を有する場合でも画質問題が改善されたか否かを判断して推定用ＤＢに画像特徴量と補正機能を関連付けて保存することが可能となる。
【０１０９】
［実施例４］
次に画質問題改善判定処理を行った後に、画質問題が改善されていない場合でも特徴量と対応付けを行う場合の実施例について説明する。
【０１１０】
前述した実施例では画質問題改善判定処理を行った後、問題が改善された場合に対応内容と特徴量を関連付けて保存する手法について説明した。
【０１１１】
しかし、「ある対応を行っても画質問題が改善されない」という情報も重要な情報であり、予め無駄な対応方法がわかっていれば同じミスを繰り返さないで済むというメリットがある。
【０１１２】
本実施例は上記状況を踏まえ、画質問題が改善されていない場合でも特徴量と対応付けを行う例について説明する。
【０１１３】
図１２は本実施例における画像特徴量と画質問題への対応内容を関連付けて保存する処理の流れを示したものである。
【０１１４】
図１２に示す処理は画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ１２０１〜ステップＳ１２１２までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。
【０１１５】
ステップＳ１２０１〜ステップＳ１２１１までの処理は図３のステップＳ４０１〜ステップＳ４１１までの処理と同様なので説明を省略する。
【０１１６】
ステップＳ１２１１にて画質問題が改善されていないことが通知された後、ステップＳ１２１２にて保存された画像特徴量３１２と画質問題が改善されなかった故障対応の内容を関連付けて推定用ＤＢ１３２に保存する。
【０１１７】
推定用ＤＢ１３２は推定用ＤＢ１２９と異なり画質問題が改善されなかった故障対応の内容を保存するためのものである。改善されなかった事例の統計データを取ることで、画質問題発生時に実行すべきではない故障対応の内容を提示することが可能になる。
【０１１８】
本実施例により、画質問題が改善されたか否かを判断してから特徴量とこの特徴量から推定される故障対応の関連付けを統計データに記憶することで、統計データを用いた画像診断の推定精度を向上させることが可能となる。同時に、従来では主観に頼っていた画質問題について定量的に改善されたか否かを判断して推定用ＤＢに画像特徴量と対応内容を関連付けて保存することが可能となる。
【０１１９】
さらに本実施例により、画質問題が改善されなかった場合でも画像特徴量と故障対応の内容を別の推定用ＤＢに関連付けて保存することが可能となる。
【０１２０】
（その他の実施例）
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施例の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
2016025646.tif 000003
【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】
2016025646.tif 000010
【図９】
2016025646.tif 000011
【図１０】
2016025646.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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