(57)【要約】【課題】周期性のみに基づいて欠陥画像の発生原因を特定する場合と比較して、欠陥画像の発生原因をより高精度に特定する。【解決手段】点筋検出部６１は、画像読取部４３により読み取られたテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する。点分布状態解析部６４は、周期性が無いと判定された複数の点状欠陥画像について、テストパターン画像上における分布状態を解析する。筋発生状態解析部６５は、周期性が無いと判定された複数の筋状欠陥画像について筋状欠陥画像の発生状態を解析する。発生原因診断部６６は、点状欠陥画像の色情報および点分布状態解析部６４により解析された点状欠陥画像の分布状態に基づいて、点状欠陥画像の発生原因を診断し、筋状欠陥画像の色情報および筋発生状態解析部６５により解析された筋状欠陥画像の発生状態に基づいて、筋状欠陥画像の発生原因を診断する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像読取手段により読み取られたテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された点状欠陥画像および筋状欠陥画像を、検出された色情報に基づいて分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に、発生原因を診断する診断手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、テストパターン画像上の点状欠陥画像または筋状欠陥画像の色と、そのテストパターン画像の色とに基づいて、当該点状欠陥画像または筋状欠陥画像の色を識別する請求項１記載の画像処理装置
【請求項３】
前記分類手段により分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に周期性の有無を解析する周期性解析手段をさらに備え、
前記診断手段は、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の色情報および前記周期性解析手段により解析された周期性に基づいて、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の発生原因を診断する請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記周期性解析手段により周期性が無いと判定された複数の点状欠陥画像について、前記テストパターン画像上における分布状態を解析する分布状態解析手段をさらに備え、
前記診断手段は、点状欠陥画像の色情報および前記分布状態解析手段により解析された点状欠陥画像の分布状態に基づいて、点状欠陥画像の発生原因を診断する請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記周期性解析手段により周期性が無いと判定された複数の筋状欠陥画像について、記録媒体の搬送方向において連続的に発生しているのか断続的に発生しているか、異なる色のテストパターン画像の同じ位置において発生しているのか単一色のテストパターン画像においてのみ発生しているのかという筋状欠陥画像の発生状態を解析する筋状欠陥画像解析手段をさらに備え、
前記診断手段は、筋状欠陥画像の色情報および前記筋状欠陥画像解析手段により解析された筋状欠陥画像の発生状態に基づいて、筋状欠陥画像の発生原因を診断する請求項３記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記検出手段により検出された点状欠陥画像のうち、記録媒体の搬送方向の同一位置に存在する複数の点状欠陥画像を筋状欠陥画像に変換する変換手段をさらに備えた請求項１から５のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記テストパターン画像が、プロセスカラーに対応した複数の単色のハーフトーン画像により構成されている請求項１から６のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項８】
記録媒体上に画像を出力する画像出力手段と、
画像が形成された記録媒体から画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段により読み取られたテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された点状欠陥画像および筋状欠陥画像を、検出された色情報に基づいて分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に、発生原因を診断する診断手段と、
を備えた画像形成装置。
【請求項９】
画像が形成された記録媒体から画像を読み取る画像読取ステップと、
前記画像読取ステップにおいて読み取られたテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて検出された点状欠陥画像および筋状欠陥画像を、検出された色情報に基づいて分類する分類ステップと、
前記分類ステップにおいて分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に、発生原因を診断する診断ステップとをコンピュータに実行させ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、画像処理装置、画像形成装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、被記録媒体に形成した記録画像を読み取って、読み取った記録画像と、被記録媒体に形成した記録データとを比較して検出したスポット状の異常データの周期性の有無を判別することにより、異常個所の部品や要素を容易に特定することができるようにした画像形成装置が開示されている。
【０００３】
特許文献２には、連続して複数枚の用紙に画像を形成する際に、１ページ目に出力される用紙の搬送方向の先端位置を基準とした各々の用紙の相対位置を示す情報を生成して、生成した情報を１ページ目に出力される用紙の所定箇所に埋め込むようにした画像欠陥位置判定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２６６２４４号公報
【特許文献２】特開２００８−２２５３７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、周期性のみに基づいて欠陥画像の発生原因を特定する場合と比較して、欠陥画像の発生原因をより高精度に特定することが可能な画像処理装置、画像形成装置およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
［画像処理装置］
請求項１に係る本発明は、画像読取手段により読み取られたテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された点状欠陥画像および筋状欠陥画像を、検出された色情報に基づいて分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に、発生原因を診断する診断手段とを備えた画像処理装置である。
【０００７】
請求項２に係る本発明は、前記検出手段が、テストパターン画像上の点状欠陥画像または筋状欠陥画像の色と、そのテストパターン画像の色とに基づいて、当該点状欠陥画像または筋状欠陥画像の色を識別する請求項１記載の画像処理装置である。
【０００８】
請求項３に係る本発明は、前記分類手段により分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に周期性の有無を解析する周期性解析手段をさらに備え、
前記診断手段は、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の色情報および前記周期性解析手段により解析された周期性に基づいて、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の発生原因を診断する請求項１または２記載の画像処理装置である。
【０００９】
請求項４に係る本発明は、前記周期性解析手段により周期性が無いと判定された複数の点状欠陥画像について、前記テストパターン画像上における分布状態を解析する分布状態解析手段をさらに備え、
前記診断手段は、点状欠陥画像の色情報および前記分布状態解析手段により解析された点状欠陥画像の分布状態に基づいて、点状欠陥画像の発生原因を診断する請求項３記載の画像処理装置である。
【００１０】
請求項５に係る本発明は、前記周期性解析手段により周期性が無いと判定された複数の筋状欠陥画像について、記録媒体の搬送方向において連続的に発生しているのか断続的に発生しているか、異なる色のテストパターン画像の同じ位置において発生しているのか単一色のテストパターン画像においてのみ発生しているのかという筋状欠陥画像の発生状態を解析する筋状欠陥画像解析手段をさらに備え、
前記診断手段は、筋状欠陥画像の色情報および前記筋状欠陥画像解析手段により解析された筋状欠陥画像の発生状態に基づいて、筋状欠陥画像の発生原因を診断する請求項３記載の画像処理装置である。
【００１１】
請求項６に係る本発明は、前記検出手段により検出された点状欠陥画像のうち、記録媒体の搬送方向の同一位置に存在する複数の点状欠陥画像を筋状欠陥画像に変換する変換手段をさらに備えた請求項１から５のいずれか１項記載の画像処理装置である。
【００１２】
請求項７に係る本発明は、前記テストパターン画像が、プロセスカラーに対応した複数の単色のハーフトーン画像により構成されている請求項１から６のいずれか１項記載の画像処理装置である。
【００１３】
［画像形成装置］
請求項８に係る本発明は、記録媒体上に画像を出力する画像出力手段と、
画像が形成された記録媒体から画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段により読み取られたテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された点状欠陥画像および筋状欠陥画像を、検出された色情報に基づいて分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に、発生原因を診断する診断手段とを備えた画像形成装置である。
【００１４】
［プログラム］
請求項９に係る本発明は、画像が形成された記録媒体から画像を読み取る画像読取ステップと、
前記画像読取ステップにおいて読み取られたテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて検出された点状欠陥画像および筋状欠陥画像を、検出された色情報に基づいて分類する分類ステップと、
前記分類ステップにおいて分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に、発生原因を診断する診断ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に係る本発明によれば、周期性のみに基づいて欠陥画像の発生原因を特定する場合と比較して、欠陥画像の発生原因をより高精度に特定することが可能な画像処理装置を提供することができる。
【００１６】
請求項２に係る本発明によれば、テストパターン画像の色に影響されることなく、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の色を識別することが可能な画像処理装置を提供することができる。
【００１７】
請求項３に係る本発明によれば、周期性のある点状欠陥画像または筋状欠陥画像がテストパターン画像に含まれる場合に、欠陥画像の発生原因を特定することが可能な画像処理装置を提供することができる。
【００１８】
請求項４に係る本発明によれば、周期性のない点状欠陥画像がテストパターン画像に含まれる場合に、欠陥画像の発生原因を特定することが可能な画像処理装置を提供することができる。
【００１９】
請求項５に係る本発明によれば、周期性のない筋状欠陥画像がテストパターン画像に含まれる場合に、欠陥画像の発生原因を特定することが可能な画像処理装置を提供することができる。
【００２０】
請求項６に係る本発明によれば、筋状欠陥画像が点状欠陥画像と誤検出された場合でも、筋状欠陥画像の発生原因を特定することが可能な画像処理装置を提供することができる。
【００２１】
請求項７に係る本発明によれば、周期性のみに基づいて欠陥画像の発生原因を特定する場合と比較して、欠陥画像の発生原因をより高精度に特定することが可能な画像処理装置を提供することができる。
【００２２】
請求項８に係る本発明によれば、周期性のみに基づいて欠陥画像の発生原因を特定する場合と比較して、欠陥画像の発生原因をより高精度に特定することが可能な画像形成装置を提供することができる。
【００２３】
請求項９に係る本発明によれば、周期性のみに基づいて欠陥画像の発生原因を特定する場合と比較して、欠陥画像の発生原因をより高精度に特定することが可能なプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態の画像形成システムのシステム構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態における画像形成装置１０の概略断面図である。
【図３】図２に示した画像処理装置５０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】図２に示した画像処理装置５０の機能構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態における画像形成装置１０の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態の画像形成装置１０における欠陥画像の診断処理において用いられるテストパターン画像例を示す図である。
【図７】点筋検出部６１がテストパターン画像中における点状欠陥画像７１および筋状欠陥画像７２を検出する際の位置の特定方法を説明するための図である。
【図８】点筋検出部６１により筋状欠陥画像および点状欠陥画像を検出することにより得られた点筋解析結果例を示す図である。
【図９】点筋検出部６１が点状欠陥画像および筋状欠陥画像の色を識別する際の様子を説明するための図である。
【図１０】周期性解析部６２による周期性の判定方法の具体例（周期性判定方法１）を説明するための図である。
【図１１】周期性解析部６２による周期性の判定方法の具体例（周期性判定方法２、３）を説明するための図である。
【図１２】点筋誤検知解析部６３により、点状欠陥画像７１の情報が同一Ｘ座標上の筋状欠陥画像７２の情報に置き換えられる様子を説明するための図である。
【図１３】点分布状態解析部６４による点の分布状態解析例（キャリア飛散）を説明するための図である。
【図１４】点分布状態解析部６４による点の分布状態解析例（トナーぼた落ち）を説明するための図である。
【図１５】点分布状態解析部６４による、粗密判定を行う際のテーブル例を示す図である。
【図１６】点分布状態解析部６４による、点の総数判定を行う際のテーブル例を示す図である。
【図１７】各色のテストパターン画像中において発生する筋状欠陥画像の例を示す図である。
【図１８】点状欠陥画像の発生原因を診断するための発生原因特定テーブル例を示す図である。
【図１９】図１８の発生原因特定テーブルにおける発生原因が「帯電時異常放電」の場合の色分類の条件を説明するための図である。
【図２０】筋状欠陥画像の発生原因を診断するための発生原因特定テーブル例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２６】
図１は本発明の一実施形態の画像形成システムの構成を示すブロック図である。
【００２７】
本発明の一実施形態の画像形成システムは、図１に示されるように、ネットワーク３０により相互に接続された画像形成装置１０、および端末装置２０により構成される。端末装置２０は、印刷データを生成して、ネットワーク３０経由にて生成した印刷データを画像形成装置１０に対して送信する。画像形成装置１０は、端末装置２０から送信された印刷データを受け付けて、印刷データに応じた画像を用紙上に出力する。なお、画像形成装置１０は、印刷（プリント）機能、スキャン機能、複写（コピー）機能、ファクシミリ機能等の複数の機能を有するいわゆる複合機と呼ばれる装置である。
【００２８】
次に、図１に示した本実施形態の画像形成装置１０の概略断面図を図２に示す。画像形成装置１０は、ＵＩ装置１２、画像形成装置本体１４及び画像読取装置１６を有している。
【００２９】
ＵＩ装置１２は、情報を表示する表示装置、及び操作者によってなされる入力を受付ける入力受付装置からなる装置であり、例えば、タッチパネルなどにより構成されている。操作者は、ＵＩ装置１２を介して、操作設定情報を入力することができる。
【００３０】
画像形成装置本体１４は、例えば３段の記録媒体供給カセット１８を有し、これら記録媒体供給カセット１８のそれぞれには供給ヘッド２１が設けられている。
【００３１】
記録媒体供給カセット１８の一つが選択されると、供給ヘッド２１が作動して選択された記録媒体供給カセット１８から記録媒体供給路２２を介して画像形成部２４に供給される。
【００３２】
画像形成部２４は、イエロー、マゼンタ、シアン及びブラックの各色の感光体２６が併設されていると共に、中間転写ベルト２８が設けられている。
【００３３】
各感光体２６の周囲には、露光装置２７、現像装置２９の他に、帯電装置、一次転写装置及びクリーニング装置など（図示せず）が配置され、各感光体２６に形成されたトナー像が中間転写ベルト２８に転写される。露光装置２７は、ＬＥＤやレーザ発光装置から構成され、各感光体２６の露光を行って静電潜像を形成するようになっている。そして、各感光体２６上に形成された静電潜像は、それぞれ現像装置２９によりトナー像として現像され、中間転写ベルト２８上に転写される。
【００３４】
中間転写ベルト２８上のトナー像は、二次転写ロール３１により、送られてきた記録媒体に転写され、定着装置３２により定着され、このトナー像が定着された記録媒体が記録媒体排出路３４を通って排出部３６に排出される。
【００３５】
画像読取装置１６は、原稿が供給される原稿供給部４２と、原稿の画像を読み取る原稿画像読取部４３と、原稿供給部４２から画像読取部４３へと原稿を送り出す原稿送り装置４４と、原稿画像読取部４３で画像を読み取られた原稿を排出する原稿排出部４５とを備えている。
【００３６】
また、画像形成装置本体１４には、画像処理装置５０が設けられている。画像処理装置５０は、端末装置２０等から送信されてきた画像データや、画像読取部４３により読み取られた画像データの画像処理を行っている。
【００３７】
なお、上記で説明した感光体２６、露光装置２７、現像装置２９、帯電装置等の構成部材により、印刷用紙等の記録媒体上に画像を出力する画像出力手段が構成されている。
【００３８】
次に、図２に示した画像処理装置５０のハードウェア構成を図３に示す。
【００３９】
画像処理装置５０は、図３に示されるように、ＣＰＵ５１、メモリ５２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置５３、外部の装置等との間でデータの送信及び受信を行う通信インタフェース（ＩＦ）５４を有する。これらの構成要素は、制御バス５５を介して互いに接続されている。
【００４０】
ＣＰＵ５１は、メモリ５２または記憶装置５３に格納された制御プログラムに基づいて所定の処理を実行して、画像処理装置５０の動作を制御する。なお、本実施形態では、ＣＰＵ５１は、メモリ５２または記憶装置５３内に格納された制御プログラムを読み出して実行するものとして説明したが、当該プログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してＣＰＵ５１に提供することも可能である。
【００４１】
図４は、上記の制御プログラムが実行されることにより実現される画像処理装置５０の機能構成を示すブロック図である。
【００４２】
本実施形態の画像処理装置５０は、図４に示されるように、点筋検出部６１と、周期性解析部６２と、筋誤検知解析部６３と、点分布状態解析部６４と、筋発生状態解析部６５と、発生原因診断部６６と、発生原因特定テーブル格納部６７とを備えている。
【００４３】
点筋検出部６１は、画像読取部４３により読み取られたテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する。
【００４４】
ここで欠陥画像とは、印刷しようとする画像データ上には存在しないにもかかわらず印刷結果上に意図せず発生した画像を意味する。そして、点状欠陥画像とは、ある特定の位置の周囲に発生する欠陥画像を意味し、筋状欠陥画像とは、用紙搬送方向と平行な直線状に発生する欠陥画像を意味する。
【００４５】
なお、点筋検出部６１は、テストパターン画像上の点状欠陥画像または筋状欠陥画像の色と、そのテストパターン画像の色とに基づいて、その点状欠陥画像または筋状欠陥画像の色を識別する。
【００４６】
周期性解析部６２は、点筋検出部６１により検出された点状欠陥画像および筋状欠陥画像を、検出された色情報に基づいて分類し、分類した点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に周期性の有無を解析する。
【００４７】
筋誤検知解析部６３は、点筋検出部６１により検出された点状欠陥画像のうち、印刷用紙の搬送方向の同一位置に存在する複数の点状欠陥画像を筋状欠陥画像に変換する。
【００４８】
点分布状態解析部６４は、周期性解析部６２により周期性が無いと判定された複数の点状欠陥画像について、テストパターン画像上における分布状態を解析する。
【００４９】
筋発生状態解析部６５は、周期性解析部６２により周期性が無いと判定された複数の筋状欠陥画像について、印刷用紙の搬送方向において連続的に発生しているのか断続的に発生しているか（筋の連続性解析）、異なる色のテストパターン画像の同じ位置において発生しているのか単一色のテストパターン画像においてのみ発生しているのか（筋の発生色数解析）という筋状欠陥画像の発生状態を解析する（筋状欠陥画像解析手段）。
【００５０】
発生原因診断部６６は、周期性解析部６２により分類された点状欠陥画像および筋状欠陥画像毎に、発生原因を診断する。
【００５１】
具体的には、発生原因診断部６６は、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の色情報および周期性解析部６３により解析された周期性に基づいて、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の発生原因を診断する。
【００５２】
また、発生原因診断部６６は、点状欠陥画像の色情報および点分布状態解析部６４により解析された点状欠陥画像の分布状態に基づいて、点状欠陥画像の発生原因を診断する。
【００５３】
さらに、発生原因診断部６６は、筋状欠陥画像の色情報および筋発生状態解析部６５により解析された筋状欠陥画像の発生状態に基づいて、筋状欠陥画像の発生原因を診断する。
【００５４】
発生原因特定テーブル格納部６７には、筋状欠陥画像と点状欠陥画像の発生パターンと、その発生原因とが対応付けられた発生原因テーブルが格納されている。なお、この発生原因特定テーブルの詳細については後述する。
【００５５】
次に、本実施形態の画像形成装置１０における欠陥画像の発生原因を特定する際の動作を図５のフローチャートを参照して説明する。
【００５６】
まず、画像形成装置１０から、図６に示すようなテストパターン画像を印刷用紙上に印刷し、印刷されたテストパターン画像を画像読取部４３により読み取る（ステップＳ１０１）。
【００５７】
図６に示したテストパターン画像例では、それぞれプロセスカラーであるＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）に対応した４枚の単色のハーフトーン画像と、白色（ＣＭＹＫ値＝（０、０、０、０）画像という）により構成されている。
【００５８】
そして、図６に示したような５種類の画像が画像形成装置１０から印刷用紙上に印刷され、印刷された５枚のテストパターン原稿を画像読取部４３により読み取ることにより５つのテストパターン画像が生成される。
【００５９】
すると、点筋検出部６１は、画像読取部４３により読み取られた５つのテストパターン画像から、点状欠陥画像および筋状欠陥画像の位置情報および色情報を検出する点筋解析処理を行う（ステップＳ１０２）。
【００６０】
ここで、点筋検出部６１は、図７に示すように、テストパターン画像中における点状欠陥画像７１の位置を、例えば左上を基準位置（０、０）としたＸ座標およびＹ座標を算出することにより特定する。また、点筋検出部６１は、テストパターン画像中における筋状欠陥画像７２の位置を、例えば左端を基準位置（０）としたＸ座標を算出することにより特定する。
【００６１】
そして、点筋検出部６１は、ＣＭＹＫの各色のテストパターン画像および白色のテストパターン画像のそれぞれから、筋状欠陥画像および点状欠陥画像を検出する。このようにして得られた点筋解析結果例を図８に示す。図８に示した点筋解析結果例では、点または筋の欠陥画像種類毎に、それぞれ欠陥画像ＩＤ、位置情報、色情報、どのテストパターン画像から検出された欠陥画像であるかを示す検出テストパターンの情報が得られているのが分かる。
【００６２】
例えば、欠陥画像ＩＤが１００１の点状欠陥画像は、位置情報が（１００．５、１２１．３）（ｍｍ）であり、色情報のＲＧＢ値が（１２５、１３６、４８）でありＣ色のテストパターン画像において検出されたものとなっている。
【００６３】
次に、点筋検出部６１は、点状欠陥画像および筋状欠陥画像がそれぞれどの色のトナー（色材）により形成されたものであるかを判定するための点筋色識別処理を行う（ステップＳ１０３）。
【００６４】
具体的には、点筋検出部６１は、テストパターン画像の地色に対する点状欠陥画像および筋状欠陥画像の色のコントラストから、その点状欠陥画像および筋状欠陥画像の色を識別する。つまり、テストパターン画像の地色のＲＧＢ値は予め分かっているため、その地色と読み取られたテストパターン画像における点状欠陥画像および筋状欠陥画像のＲＧＢ値とから、点状欠陥画像および筋状欠陥画像そのものの色を特定することができる。
【００６５】
例えば、図９に示すようにシアンのハーフトーン画像であるテストパターン（Ｃ）における地色のＲＧＢ値が（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）であり、点状欠陥画像７１のＲＧＢ値が（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）であったものとして説明する。この場合、点筋検出部６１は、地色のＲＧＢ値（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３）と、点状欠陥画像７１のＲＧＢ値（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）とから、点状欠陥画像７１の色情報（Ｃ１、Ｙ１、Ｍ１、Ｋ１）を特定する。
【００６６】
この点筋色識別処理が行われることにより、点状欠陥画像および筋状欠陥画像は、それぞれ、ＣＹＭＫ色または白色のうちのいずれに対応しているのかが識別されることになる。
【００６７】
つまり、欠陥画像は、本来形成されるべきでない場所にある色のトナーにより画像が形成される場合（ＣＭＹＫ各色のうちの一色）、または本来形成されるべき画像が形成されない場合（白抜け）のいずれかにおいて発生する。そして、同一の原因により複数の色の欠陥画像が発生することは基本的に無いため、欠陥画像の色を識別することにより発生原因毎に欠陥画像を分類することが可能になる。
【００６８】
次に、周期性解析部６２は、点筋検出部６１により検出された点状欠陥画像および筋状欠陥画像の色毎に、周期性の有無を解析する（ステップＳ１０４）。
【００６９】
この周期性解析部６２による周期性の判定方法の具体例を図１０、図１１を参照して説明する。なお、図１０、図１１では、点状欠陥画像の周期性を検出する場合を用いて説明しているが、筋状欠陥画像の周期性を検出する場合でも同様の方法を用いることが可能である。
【００７０】
周期性解析部６２は、点状欠陥画像の周期性を、用紙搬送方向の略同一位置に存在する３つの点状欠陥画像を用いて判定する。例えば、図１０の周期性判定方法１において示しているように、Ｘ座標の差が１ｍｍ以下の３点間のそれぞれの距離Ｙ１、Ｙ２の差が１ｍｍ以下の場合、Ｙ１とＹ２の平均値をその点状欠陥画像の周期として判定する。
【００７１】
ただし、周期的に発生する点状欠陥画像の一部が検出漏れ等により欠落する場合もあるため、ある２点間の距離と同じ距離だけでなく、２点間の距離を整数分の１（×１／ｎ）の値または整数倍（×ｎ）の値に他点が存在する場合にも周期性があると判定する。その際の周期は、最も短い２点間の距離となる。
【００７２】
このような周期性判定方法の例を図１１に示す。図１１（Ａ）では、Ｙ２の１／２倍の距離とＹ１との差が１ｍｍ以下となっており、この３点間に周期性ありと判定した場合の例が示されている。この図１１（Ａ）に示した例では、Ｙ１が周期として判定される。
【００７３】
また図１１（Ｂ）では、Ｙ１の１／２倍の距離とＹ２との差が１ｍｍ以下となっており、この３点間に周期性ありと判定した場合の例が示されている。この図１１（Ｂ）に示した例では、Ｙ２が周期として判定される。
【００７４】
なお、筋状欠陥画像の周期性判定では、用紙搬送方向と直交する方向であるＸ座標方向間の距離において周期性の有無が判定されることになる。
【００７５】
そして、周期性が検出された点状欠陥画像または筋状欠陥画像に対しては、発生原因診断部６６は、検出された周期性に基づいて発生原因を診断する。具体的には、発生原因診断部６６は、感光体等の回転部材の周期情報を予めテーブル等により格納しておき、その周期情報と一致する周期を有する欠陥画像が検出された場合、その欠陥画像の発生原因は検出された周期と同一周期を有する回転部材であると判定する。
【００７６】
次に、筋誤検知解析部６３は、点筋検出部６１により検出された点状欠陥画像のうち、本来は筋状欠陥画像として検出されるはずのものが誤って点状欠陥画像として検出されてしまったものが無いか否かを判定する筋誤検知解析処理を実行する（ステップＳ１０６）。
【００７７】
上記のステップＳ１０２において説明した点筋解析処理では、テストパターン画像における地色の画素とのコントラストに基づいて、点状欠陥画像や筋状欠陥画像が検出される。そのため、本来筋状欠陥画像として検出されるはずのものが多数の点状欠陥画像として誤検出される可能がある。
【００７８】
そのため、図１２に示すように、筋誤検知解析部６３は、用紙搬送方向（Ｙ座標方向）に存在する周期性の無い点状欠陥画像、または発生原因が特定されない周期性のある複数の点状欠陥画像を、その個数や色情報等に基づいて本来は筋状欠陥画像であると判定する。その際に、筋誤検知解析部６３は、同一のＸ座標位置に筋状欠陥画像が存在する場合には、本来は筋状欠陥画像であると判定した点状欠陥画像の情報を削除するようにしても良いし、同一のＸ座標位置に筋状欠陥画像が存在しない場合には、本来は筋状欠陥画像であると判定した複数の点状欠陥画像の情報を筋状欠陥画像の情報に変換することにより置き換えるようにしても良い。
【００７９】
図１２に示した例では、図１２（Ａ）に示した複数の点状欠陥画像７１の情報が、図１２（Ｂ）に示すように同一Ｘ座標上の筋状欠陥画像７２の情報に置き換えられた場合が示されている。
【００８０】
次に、点分布状態解析部６４は、周期性解析部６２により周期性が無いと判定された複数の点状欠陥画像について、テストパターン画像上における分布状態を解析する（ステップＳ１０７）。
【００８１】
この点分布状態解析部６４による点の分布状態解析例を図１３、図１４に示す。図１３は、２成分現像剤におけるキャリアが感光体に付着することに起因する「キャリア飛散」による欠陥画像が発生した場合の例であり、図１４は、トナーがかたまりになって感光体に付着することに起因する「トナーぼた落ち」による欠陥画像が発生した場合の例である。
【００８２】
点分布状態解析部６４は、画像を１２（３×４）の領域に分割して、領域毎の点状欠陥画像の数を算出することにより分布状態情報を生成している。
【００８３】
図１３に示した「キャリア飛散」の例では、テストパターン画像全体にほぼ偏りなく点状欠陥画像が発生しているため、点の分布状態情報もそれぞれの領域で同じような数となっている。また、図１４に示した「トナーぼた落ち」の例では、テストパターン画像の一部の領域に偏って点状欠陥画像が発生しているため、特定の領域において点状欠陥画像の数が多くなっているのが分かる。
【００８４】
そして、点分布状態解析部６４は、例えば、図１５、図１６に示すようなテーブルを用いて、点の分布状態情報の粗密判定および点の総数判定を行う。
【００８５】
例えば、図１５に示した粗密判定では、分割した領域（エリア）内の点が５個以上となる領域数が０の場合には粗密判定結果として「粗」という判定を行い、１または２の場合には粗密判定結果として「一部密」という判定を行い、３以上の場合には粗密判定結果として「全体的に密」という判定を行う。
【００８６】
このような判定が行われる場合、図１３に示した「キャリア飛散」では、粗密判定結果は「粗」と判定され、図１４に示した「トナーぼた落ち」の場合には、粗密判定結果は「一部密」と判定される。
【００８７】
そして、図１６に示した点の総数判定では、１つの画像中の点の総数が１０個未満の場合には「少ない」と判定され、１０個以上３５個未満の場合には「中」と判定され、３５個以上の場合には「多い」と判定される。
【００８８】
このような判定が行われる場合、図１３に示した「キャリア飛散」では、点の総数が３３個であるため点の総数判定結果は「中」であると判定され、図１４に示した「トナーぼた落ち」の場合には、点の総数が１７個であるため点の総数判定結果は「中」と判定される。
【００８９】
次に、筋発生状態解析部６５は、周期性解析部６２により周期性が無いと判定された複数の筋状欠陥画像について、その筋状欠陥画像が、印刷用紙の搬送方向において連続的に発生しているのか断続的に発生しているかを判定する筋の連続性解析処理を実行する（ステップＳ１０８）。
【００９０】
また、筋発生状態解析部６５は、周期性解析部６２により周期性が無いと判定された複数の筋状欠陥画像について、その筋状欠陥画像が、異なる色のテストパターン画像の同じ位置において発生しているのか単一色のテストパターン画像においてのみ発生しているのかを判定する筋の発生色数解析処理を実行する（ステップＳ１０９）。
【００９１】
例えば、各色のテストパターン画像中において、図１７に示すような筋状欠陥画像が発生している場合を用いて説明する。
【００９２】
この図１７に示す例では、用紙搬送方向の一端から他端まで連続的に発生している連続筋９１〜９３と、用紙搬送方向における一部の領域においてのみ発生している断続筋９４がテストパターン画像中において発生している。
【００９３】
そして、連続筋９２は、色がマゼンタ（Ｍ）の欠陥画像であり、ＣＭＹＫの各色のテストパターン画像中の同じ位置に発生している。また、連続筋９４は、色が白の欠陥画像であり、ＣＭＹＫの各色のテストパターン画像中の同じ位置に発生している。そして、連続筋９３は、色が白の欠陥画像であり、Ｍ色のテストパターン画像中においてのみ発生し、ＣＹＫ色のテストパターン画像中においては発生していない。
【００９４】
筋発生状態解析部６５は、このような方法により、筋状欠陥画像の色情報、連続性、発生色数を筋状欠陥画像の発生パターンとして解析する。
【００９５】
そして、発生原因診断部６６は、周期性解析部６２により解析された点状欠陥画像および筋状欠陥画像の周期性や、点状欠陥画像の色情報および点分布状態解析部６４により解析された点状欠陥画像の分布状態、筋状欠陥画像の色情報および筋発生状態解析部６５により解析された筋状欠陥画像の発生状態と、発生原因特定テーブル格納部６７に格納された発生原因特定テーブルとを比較することにより点状欠陥画像および筋状欠陥画像の発生原因を診断する（ステップＳ１１０）。
【００９６】
図１８に点状欠陥画像の発生原因を診断するための発生原因特定テーブル例を示す。この図１８に示した発生原因特定テーブルでは、欠陥画像の発生原因と、点状欠陥画像の周期性（周期／非周期）、色分類、粗密判定結果および点の総数判定結果からなる点の分布状態解析結果とが対応付けられている。
【００９７】
例えば、発生原因診断部６６は、テストパターン画像から検出された点状欠陥画像において周期性が検出されず、その点状欠陥画像の色がＣＭＹＫのいずれかであり、粗密判定結果が「粗」であり、点の総数判定結果が「中」である場合、図１８に示したような特定テーブルを参照することにより、発生原因は「キャリア飛散」である可能性が高いと診断する。
【００９８】
なお、図１８の発生原因特定テーブルにおける発生原因が「帯電時異常放電」の場合の色分類の条件を図１９を参照して説明する。
【００９９】
この図１８の発生原因特定テーブルに規定されている、「ある特定の色では白、それ以外の色では特定色」とは、図１９に示すように、例えばシアン（Ｃ）のテストパターン画像では、白抜けの点状欠陥画像９５となっており、その他の色（ＭＹＫ、白）のテストパターン画像では、シアンの点状欠陥画像９６〜９９が同じ位置に発生しているような場合を示している。
【０１００】
また、図２０に筋状欠陥画像の発生原因を診断するための発生原因特定テーブル例を示す。この図２０に示した発生原因特定テーブルでは、欠陥画像の発生原因と、筋状欠陥画像の周期性（周期／非周期）、色分類、筋の連続性解析結果、筋の発生色数解析結果とが対応付けられている。
【０１０１】
例えば、発生原因診断部６６は、テストパターン画像から検出された筋状欠陥画像において周期性が検出されず、その筋状欠陥画像の色が白であり、筋の連続性解析結果が「連続」であり、筋の発生色数解析結果が「単一色」である場合、図２０に示したような特定テーブルを参照することにより、発生原因は「露光装置」である可能性が高いと診断する。
【０１０２】
そして、発生原因診断部６６は、特定（推定）した欠陥画像の発生原因を診断結果としてＵＩ装置１２に出力する（ステップＳ１１１）。
【０１０３】
ＵＩ装置１２では、発生原因診断部６６から出力された診断結果をユーザに表示することにより、発生原因である部品の交換や調整を促すことにより、ユーザの原因究明の時間短縮が図られることになる。
【符号の説明】
【０１０４】
１０    画像形成装置
１２    ＵＩ装置
１４    画像形成装置本体
１６    画像読取装置
１８    記録媒体供給カセット
２０    端末装置
２１    供給ヘッド
２２    記録媒体供給路
２４    画像形成部
２６    感光体
２７    露光装置
２８    中間転写ベルト
２９    現像装置
３０    ネットワーク
３１    二次転写ロール
３２    定着装置
３４    記録媒体排出路
３６    排出部
４２    原稿供給部
４３    原稿画像読取部
４４    原稿送り装置
４５    原稿排出部
５０    画像処理装置
５１    ＣＰＵ
５２    メモリ
５３    記憶装置
５４    通信インタフェース（ＩＦ）
５５    制御バス
６１    点筋検出部
６２    周期性解析部
６３    筋誤検知解析部
６４    点分布状態解析部
６５    筋発生状態解析部
６６    発生原因診断部
６７    発生原因特定テーブル格納部
７１    点状欠陥画像
７２    筋状欠陥画像
９１〜９３    連続筋
９４    断続筋
９５〜９９    点状欠陥画像
【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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