(57)【要約】【課題】故障発生時のサービスマンの対応時間やメディア、トナーの使用を削減し、コストを抑制することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像を出力する画像出力手段１１５と、画像出力手段により出力された画像を読み取ることで得られた画像データの画像特徴情報を取得する取得手段１１９と、画像診断部１２６とを備えた画像処理装置を提供する。画像診断部１２６は、取得手段により取得された画像特徴情報を用いて画像処理装置の故障箇所を推定する推定手段と、推定手段により推定された結果を用いて画像条件を決定する決定手段と、画像条件に基づいて前記画像出力手段により出力すべき画像を設定する設定手段とを備える。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を出力する画像出力手段と、
前記画像出力手段により出力された画像を読み取ることで得られた画像データの画像特徴情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像特徴情報を用いて、画像処理装置の故障箇所を推定する推定手段と、
前記推定手段により推定された結果を用いて画像条件を決定する決定手段と、
前記画像条件に基づいて、前記画像出力手段により出力すべき画像を設定する設定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像処理装置は、さらに、前記設定手段により設定された画像と解析パラメータを用いて異常が解消されたか確認する確認手段を備え、
前記設定手段は、前記画像条件に基づいて前記出力すべき画像に対応する前記解析パラメータを設定する
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】
前記画像特徴情報とは、画像の色についての情報、濃度についての情報、スクリーン線数についての情報のうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記決定手段は、異常画像の現象ごとに、現象が発生する色、現象が発生しやすい濃度、現象が発生しやすいスクリーン線数のうち少なくとも１つを予め対応させたテーブルを用いて、前記画像条件を決定することを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記設定手段は、設定する画像について、現象が発生する色、現象が発生しやすい濃度、現象が発生しやすいスクリーン線数のうち少なくとも１つを予め対応させたテーブルを用いて、前記出力すべき画像を設定することを特徴とする請求項請求項１乃至４のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記設定手段は、現象が発生する色に基づいて、特定の色もしくは白、もしくは全色のいずれかにパッチの色を設定し、現象が発生する濃度に基づいて、高濃度もしくは低濃度のいずれかにパッチの信号値を設定し、現象が発生するスクリーン線数に基づいて、高線数もしくは低線数のいずれかにパッチのオブジェクトの属性を設定することで、前記出力すべき画像を設定することを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像処理装置は、さらに、前記設定手段により設定された複数種類の画像を１枚の用紙に統合する統合手段を備えることを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記決定手段は、前記推定された結果に基づき交換された部品の情報を用いて前記画像条件を決定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記決定手段は、前記交換された部品ごとに、現象が発生する色、現象が発生しやすい濃度、現象が発生しやすいスクリーン線数のうち少なくとも１つを予め対応させたテーブルを用いて、前記画像条件を決定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像処理装置は、さらに、前記推定手段により推定された結果、または、前記確認手段により確認された結果を表示する表示手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理装置の制御方法であって、
診断用画像を出力する工程と、
前記診断用画像を読み取ることで得られた診断用画像データの画像特徴情報を取得する工程と、
前記診断用画像データの画像特徴情報を用いて、画像処理装置の故障箇所を推定する工程と、
推定された結果を用いて画像条件を決定する工程と、
前記画像条件に基づいて、確認用画像を設定する工程と、
前記確認用画像を出力する工程と、
前記確認用画像について異常が解消されたか確認する工程と、
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１２】
請求項１１に記載の制御方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタなどの画像処理装置を長時間にわたりストレスのかかる使い方をすると、劣化等により通常と異なる画像が出力される「異常画像」が発生する可能性がある。劣化等により発生する「異常画像」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多い。しかし、「異常画像」について言葉で説明することが難しく、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「異常画像」の指摘を受けた際にサービスマンが現地に行って「異常画像」を含む出力画像を確認する必要がある。そして、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てしまう。
そこで、特許文献１は、プリンタで画像を出力してそのスキャン画像を取得し、特徴量を算出して推論エンジンを用いて故障箇所を診断する「画像診断」技術を開示している。また、特許文献２は、階調確認のための画像をプリンタで出力し、画像内のパッチ濃度を測定し、測定したパッチ濃度が閾値を超えた場合に、閾値を超えたパッチ濃度の画像のみ出力する階調補正技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４６８７６１４号
【特許文献２】特開２００８−１８５８６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１で、「対応確認」を行うサービスマンは、画像診断で使用した画像と同様の種類の画像を再びプリンタで出力し、そのスキャン画像を取得し、再度特徴量の算出を実施する必要がある。しかし、例えば、特定色の低濃度領域で顕著に現れる異常画像を対応する場合、「対応確認」時の画像出力では、特定色以外の画像を出力する必要がないのに、異常画像が発生しない画像まで含んだ全画像が出力される。
また、例えば、特定色の低濃度領域で顕著に現れる異常画像が、高濃度領域で発生することもある。その現象を確認した場合は、高濃度領域の画像のパッチ濃度が閾値を超えていたとしても、特定色の低濃度領域の画像のみを出せばよい。しかし、特許文献２では、閾値を超えたパッチ濃度の画像は全て出力されるため、不要な高濃度領域の画像まで出力されてしまう。
対応確認時に、異常画像が顕著に現れている画像以外の画像まで出力されてしまうと、サービスマンの対応時間や必要以上のトナーやメディアを使用することでコストが増大してしまう。
【０００５】
そこで、本発明は、故障発生時のサービスマンの対応時間やメディア、トナーの使用を削減し、コストを抑制することができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、画像を出力する画像出力手段と、前記画像出力手段により出力された画像を読み取ることで得られた画像データの画像特徴情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された画像特徴情報を用いて画像処理装置の故障箇所を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された結果を用いて画像条件を決定する決定手段と、前記画像条件に基づいて前記画像出力手段により出力すべき画像を設定する設定手段とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の画像処理装置によれば、故障発生時のサービスマンの対応時間やメディア、トナーの使用を削減し、コストを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】画像診断システムの構成図である。
【図２】画像形成処理の流れを示した図である。
【図３】画像診断処理の流れを示した図である。
【図４】画像診断用チャートと対応確認用チャートの例を示した図である。
【図５】診断用チャートのパッチ構成情報のテーブルを示した図である。
【図６】現象、対応内容、画像特徴等を記載したテーブルを示した図である。
【図７】故障箇所推定処理の流れを示した図である。
【図８】画像診断及び画質確認時に表示されるＵＩの一例を示した図である。
【図９】対応確認処理の流れを示した図である。
【図１０】対応確認用チャートのパッチ構成情報のテーブルを示した図である。
【図１１】画像選択処理の流れを示した図である。
【図１２】実施例２の画像生成情報を記載したテーブルを示した図である。
【図１３】実施例２の画像生成処理の流れを示した図である。
【図１４】実施例３の対応内容の確認時に表示されるＵＩの一例を示した図である。
【図１５】実施例３の対応確認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】
【０００９】
（実施例１）
実施例１では、画像診断によって故障箇所の診断を行い、その診断結果の特徴から対応確認で出力する画像を選択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へ印刷データ等を送信する。
【００１０】
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。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。
ＣＭＳ１０６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。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。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。
【００１１】
ＣＭＳ１０９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。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。
【００１２】
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。
画像診断部１２６は、異常画像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故障箇所を推定する画像診断処理を行う。処理の詳細については後述する。
【００１３】
コントローラ１０２と接続されたプリンタ１１５（画像出力手段）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。
表示装置１１８は、ユーザへの指示やＭＦＰ１０１の状態を表示する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。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、レンズを介して原稿反射像を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。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。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。
【００１４】
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、画像処理部１１４が行う画像処理の流れを示している。画像処理部１１４の処理の流れについて、図２を用いて説明する。
なお、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。
【００１５】
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かを判別する。スキャンデータではない場合は、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としてステップＳ２１１に進み、以降の処理を行う。スキャンデータの場合は、スキャンデータは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。
並行して、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。
【００１６】
ステップＳ２０７にて、共通ＲＧＢ画像２０４に対し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。
ステップＳ２０９にて色変換処理を行い、ＣＭＹＫ画像２１０を生成する。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。
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等のハーフトーン処理を行って、ＣＭＹＫ画像（２値）２１３を作成する。
【００１７】
＜画像診断処理について＞
図３は、画像診断処理の流れを示した図である。
画像診断処理は、異常画像が発生した際、ユーザ等によって実行される処理であり、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Ｓ３０９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。
【００１８】
ステップＳ３０１にて、画像診断するための診断用チャートデータ３０２を取得する。一例として、診断用チャートデータ３０２について図４（Ａ）と図５を用いて説明する。
図４（Ａ）のチャート４０１は用紙の搬送方向に対するスジ画像（以下、縦スジと称す）を検出するためのチャートである。縦スジが発生する主な原因には、現像部の現像剤のコートムラ、帯電部の帯電不良、転写ベルトの変形、転写ベルトやドラムのクリーニング不良がある。
パッチ４０２、パッチ４０３、パッチ４０４、パッチ４０５はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのいずれかの色について、図５のようなチャート構成情報に基づいて予め決めたオブジェクトの線数や濃度域に基づいて構成されたものである。例えば、Ｃの縦スジを診断する場合、パッチ４０２は、Ｃで低濃度の信号値となり、ステップＳ２１２のハーフトーン処理で低線数のスクリーンで構成されたパッチとなる。同様に、パッチ４０３はＣで低濃度の信号値で高線数のスクリーン、パッチ４０４はＣで高濃度の信号値で低線数のスクリーン、パッチ４０５はＣで高濃度の信号値で高線数のスクリーン、パッチ４０６は何も印字しない紙白の領域で構成される。
【００１９】
本実施例では、Ｃで構成されたチャートに関して説明したが、他の単色であるＭ、Ｙ、Ｋで構成されたチャートも出力するものとする。また、単色による構成について説明しているが、ＭとＹによって構成されたレッド（Ｒ）のパッチや、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）のパッチを用いてもよい。さらに、用紙の搬送方向に対して垂直方向の縦スジを診断するために、パッチ４０２から４０５までの信号値やスクリーン処理を同一にすることで面内一様のチャートにする構成にし、図５の濃度域とハーフトーン処理毎にチャートを出力するようにしてもよい。尚、本実施例では、低濃度域の信号値を１５％、高濃度域の信号地を８０％のように予め決めているものとするが、機種によって変化させてもよいものとする。
【００２０】
ステップＳ３０３にて、ステップＳ３０１で取得したチャートデータをプリンタで出力し、診断用画像である出力チャート３０４を得る。ステップＳ３０５にて、出力チャート３０４をスキャナ１１９で読み込み、診断用画像データ３０６を取得する。
ステップＳ３０７にて、診断用画像データ３０６に対して診断用解析パラメータ３０８を用いて解析処理を実行し、画像特徴情報である画像特徴量３１０を算出する。本実施例における診断用解析パラメータ３０８は、読み込んだ診断用画像データ３０６の解析を行うために、画像内で解析する領域や特徴量を算出する時の判定閾値などを記載しているものとする。診断用解析パラメータ３０８は、読み込んだ診断用画像データ３０６の色や図５で記載された濃度域やハーフトーン処理の特徴に応じて切り替えてもよいものとする。
【００２１】
パッチ毎に縦スジが発生しているか解析する方法の一例として、まず、用紙の搬送方向に対して輝度平均値を算出し、用紙の搬送方向の垂直方向の輝度平均値信号を算出する。輝度平均値信号が、診断用解析パラメータ３０８の閾値を超えた場合に、スジの発生した領域と判定し、スジの位置、スジの濃度、平均値との差分値、スジの幅を画像特徴量３１０として算出する方法がある。本実施例では、縦スジの発生している領域の濃度が平均値信号よりも濃い場合は黒スジとし、薄い場合は白スジとする。以上の方法で縦スジの解析を行っているが、この方法に限らず縦スジを解析し特徴量を算出できる方法であればどのような方法でもよい。
【００２２】
次に、ステップＳ３０９にて、ステップＳ３０７で算出した画像特徴量３１０と故障箇所推定データベース（ＤＢ）３１１を用いて故障箇所を推定し、故障箇所推定結果３１２を判定する。本実施例における故障箇所推定ＤＢ３１１の一例について、図６を用いて説明する。図６は、縦スジが起こる現象毎に、現象を解決するための対応内容、スジの濃度、スジが起こる発生色、スジが発生しやすい濃度域、スジが発生しやすいスクリーン線数に関する情報をテーブルとして記載したものである。
【００２３】
帯電不良白スジは、トナーの外添剤が帯電部材に付着したことによって、帯電部材の抵抗がその領域だけ高くなり、その結果、高抵抗領域が白いスジとして現れたものである。特に、低濃度領域やスクリーン線数が高い領域で縦スジが発生しやすくなる。スジが発生した色のプロセスカートリッジを交換することで解決することが可能である。
現像コート不良白スジは、ホコリや髪の毛が現像器の現像スリーブで詰まることにより、現像剤の流れが妨げられてしまった結果、白いスジとして現れてしまったものである。所定の濃度以上にならないため、スジの発生しやすい領域は高濃度領域となる。スジが発生した色のプロセスカートリッジを交換することで解決することが可能である。
ドラムクリーニング不良スジは、感光ドラムでドラムクリーナが一部欠けてしまうことが原因で、ドラム上で一次転写後のトナーを掻き取りきれないことにより、黒いスジが発生したものである。白紙領域に対してトラムクリーナが欠けてしまった色の黒スジが発生する。スジが発生した色のプロセスカートリッジを交換することで解決することが可能である。
転写ベルトクリーニング不良は、転写クリーナの一部が欠けることによって、中間転写ベルト上で二次転写後のトナーを掻き取りきれないことにより、黒いスジが発生したものである。白紙領域に対してＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの全色が混ざっている黒スジが発生する。転写ベルトクリーナを交換することで解決することが可能である。
転写ベルト変形白スジは、長時間使用したことによる中間転写ベルトの凸形状に塑性変形したことが原因で発生する。変形した領域で用紙上にトナー像が形成されないため、白いスジが発生する。特に、低濃度領域でＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの全色が白いスジとして現れる。転写ユニットを交換することで解決することが可能である。
【００２４】
ステップＳ３０９の故障箇所推定処理の詳細について、図７を用いて説明する。故障箇所推定処理は、故障箇所推定ＤＢ３１１に記載されている異常画像の発生する特徴を基に故障箇所を推定するもので、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Ｓ７１６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。
【００２５】
ステップＳ７０１にて、ステップＳ３０７で算出した画像特徴量３１０を取得する。
次に、ステップＳ７０２にて、ステップＳ７０１で取得した特徴量にスジがあるか判定し、スジがない場合は、ステップＳ７０３にてスジなしと判定する。一方、ステップＳ７０１で取得した特徴量にスジがあると判定された場合は、ステップＳ７０４にて、特徴量の中の同一の位置でスジが発生している色を抽出する。
【００２６】
ステップＳ７０５にて、紙白の領域に黒スジが発生しているか判定し、スジが発生している場合は、ステップＳ７０６にて、黒スジが特定の色で発生しているか判定する。ステップＳ７０６にて黒スジが特定の色で発生していると判定された場合は、ステップＳ７０７にて、特定の色のドラムクリーニング不良と判定する。一方、ステップＳ７０６で黒スジが混色したスジとして発生していると判定された場合は、ステップＳ７０８にて、転写ベルトクリーニング不良と判定する。ステップＳ７０５にて黒スジが発生していないと判定された場合、ステップＳ７０９にて、白スジが特定の色で発生しているか判定する。ステップＳ７０５にて、白スジが特定の色ではなく、混色したスジとして発生していると判定された場合は、ステップＳ７１０にて、転写ベルト変形白スジと判定する。一方、ステップＳ７０９で白スジが特定の色で発生していると判定された場合は、ステップＳ７１１に進む。
【００２７】
ステップＳ７１１では、高濃度領域と低濃度領域で平均値との差分値の比較を行う。ステップＳ７１１で高濃度領域の差分値の方が小さくなる場合は、ステップＳ７１２にて、帯電不良白スジとして判定する。一方、ステップＳ７１１で高濃度領域の差分値の方が大きくなる場合は、ステップＳ７１３に進む。
ステップＳ７１３にて、低線数領域と高線数領域で平均値との差分値の比較を行う。ステップＳ７１３にて低濃度領域の方が小さい場合は、ステップＳ７１２にて帯電不良白スジとして判定する。ステップＳ７１３で低濃度領域の方が大きい場合は、ステップＳ７１４にて、現像コート不良白スジと判定する。
【００２８】
ステップＳ７１５にて、判定された結果を故障箇所推定結果３１２に保存する。ステップＳ７１６にて、全ての色でスジの発生位置を判定しているか確認する。ステップＳ７１６で全てのスジの発生位置を判定していないと確認された場合、ステップＳ７０４にて、次のスジの発生位置で故障箇所推定を行い、全てのスジの発生位置を判定するまで行う。一方、ステップＳ７１６で全てのスジの発生位置を判定していると確認された場合、処理を終了する。解析した特徴量によっては、故障箇所が複数存在することもある。故障箇所が複数推定された場合は、複数の診断結果を保存する。
本実施例では、縦スジが起こる現象の特徴から故障箇所の推定を行っているが、特徴量からベイジアンネットワークや機械学習などを用いた分類分けを行い、その分類分け結果から故障箇所を推定する方法などを用いても構わない。
【００２９】
次に、ステップＳ３１３にて、ステップＳ３０９の故障箇所推定処理を行った結果を表示装置１１８にて表示する。本実施例における故障箇所の推定結果を表示するＵＩの一例として図８（Ａ）に示す。ＵＩ８０１は異常画像の判定結果の例を示している。ここでは、ユーザがわかるように、具体的な文言としてメッセージと、サービス等が定量的に判断できるようにコード化した情報や交換ユニットを表示している。ステップＳ３０９にて異常画像が無いと判断された場合はプリンタ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／定量的な情報で異常画像の内容がわかるため、異常画像に対応する負荷の軽減、対応時間の短縮が可能となる。
【００３０】
＜対応確認処理について＞
図９は、対応確認処理の流れを示した図である。対応確認処理は、異常画像が解決されたか確認する際、サービスマンによって実行される処理であり、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Ｓ９０１〜ステップＳ９１７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。
【００３１】
サービスマンが対応確認処理を開始すると、画像診断部１２６は、ステップＳ９０１にて、故障箇所推定結果３１２を取得する。
次に、ステップＳ９０２にて、画像条件情報９０３を取得する。本実施例における画像条件情報９０３は、図６の縦スジが起こる現象毎に、スジが起こる発生色、スジが発生しやすい濃度域、スジが発生しやすいスクリーン線数に関する情報などを抽出し、テーブルとして記載したものである。
【００３２】
ステップＳ９０４にて、対応確認用画像データベース９０５を取得する。本実施例における対応確認用画像データベース９０５の詳細について、図１０と図４を用いて説明する。
図１０は、対応確認用画像データベースの一例を示したもので、チャート番号毎に、使用するチャート、使用する色、パッチの濃度域、パッチに行うハーフトーン処理に関する情報をテーブルとして記載したものである。故障箇所推定結果から縦スジが起こる現象の特徴とテーブルに記載された特徴が一致するものを対応確認時に使用するチャートとして選択する。
【００３３】
図４（Ｂ）のチャート４０７は、対応確認用画像チャートの一つで用紙の搬送方向に対するスジ画像を確認するチャートである。パッチ４０８は、図６のチャート構成情報で選択されたＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのいずれかの色と、オブジェクトの線数や濃度域に基づいて構成されたものである。全色を用いて確認する場合は図４（Ａ）のチャート４０１とし、特定の色を用いて対応確認する場合は図４（Ｂ）のチャート４０７とする。全色を用いて確認する場合は、パッチ４０２にＣ、パッチ４０３にＭ、パッチ４０４にＹ、パッチ４０５にＫ、パッチ４０６に白とする。故障推定した結果から対応確認用チャートデータを選択することで、不要なチャートを出力する必要がなくなる。
【００３４】
ステップＳ９０６にて、故障箇所推定結果３１２と画像条件情報９０３と対応確認用画像データベース９０５を用いて、対応確認で出力する対応確認用チャートデータ９０８と解析に用いる対応確認用解析パラメータ９０７を保存する画像選択処理を行う。尚、画像選択処理の詳細については後述する。
ステップＳ９０９にてステップＳ９０６で選択された対応確認用チャートをプリンタで出力し、出力チャート９１０を得る。ステップＳ９１１にて、出力チャート９１０をスキャナ１１９で読み込み、対応確認用画像データ９１２を取得する。
ステップＳ９１３にて、対応確認用画像データ９１２に対して対応確認用解析パラメータ９０７を用いて解析処理を実行し、画像特徴量９１４を算出する。この時、対応確認用解析パラメータ９０７は、ステップＳ９０６で選択された、対応確認用チャートを解析可能なパラメータであり、診断用解析パラメータ３０８と異なるものでよい。
【００３５】
ステップＳ９１５にて、画像解析して算出された画像特徴量９１４で縦スジが解消されたか判定する。縦スジが発生していない、すなわち縦スジが解消されたと判定された場合、ステップＳ９１６にて、対応終了したことを表示装置１１８にて表示し、対応確認処理を終了する。一方、ステップＳ９１５にて縦スジが発生している、すなわち画像異常が解消されていないと判定された場合、ステップＳ９１７にて異常画像が改善されていないことを表示装置１１８にて表示し、対応内容をサービスマンに通知する。ＵＩの一例を図８（Ｂ）に示す。ＵＩ８０２は異常画像が改善されていないことを表示した例を示している。ここでは、サービスマンがわかるように、具体的な文言としてメッセージとサービス等が定量的に判断できるようにコード化した情報や交換ユニットを表示している。
【００３６】
＜対応確認時の画像選択処理について＞
Ｓ９０６の対応確認用画像を選択する画像選択処理の詳細について図１１、図１０を用いて説明する。画像選択処理は、故障箇所推定結果３１２と画像条件情報９０３と対応確認用画像データベース９０５を用いて、対応確認に使用する画像を選択する処理であり、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Ｓ１１０１〜ステップＳ１１１４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。
【００３７】
ステップＳ１１０１にて、故障箇所推定結果３１２から縦スジが発生する色が全色であるか判定し、全色で発生すると判定された場合はステップＳ１１０２にて全色のチャートパターンを設定する。この場合、図１０のチャートＮｏ１から４のいずれかが設定されるようになる。ステップＳ１１０１にて全色で発生しないと判定された場合、ステップＳ１１０３に進む。
ステップＳ１１０３にて、故障箇所推定結果３１２から縦スジが紙白領域で発生するか判定する。ステップＳ１１０３にて縦スジが白領域で発生すると判定された場合は、図１０のチャートＮｏ２１が設定され、濃度域とハーフトーンパターンの設定は行わない。ステップＳ１１０３にて紙白領域で発生しないと判定された場合、ステップＳ１１０５にて、縦スジの発生した特定の色のチャートパターンを設定する。この場合、図１０のチャートＮｏ５から２０の中のいずれかが設定されるようになる。
【００３８】
ステップＳ１１０６にて、故障箇所推定結果３１２から縦スジが高濃度領域で発生するか判定し、高濃度領域で発生すると判定された場合は、ステップＳ１１０７にて、高濃度域のパッチとなるチャートパターンが設定する。ステップＳ１１０６にて高濃度領域で発生しないと判定された場合は、ステップＳ１１０８にて、低濃度域のパッチとなるチャートパターンが設定する。
【００３９】
ステップＳ１１０９にて、故障箇所推定した結果から、縦スジが発生するスクリーン線数について高線数領域か判定する。縦スジが高線数領域で発生すると判定された場合は、ステップＳ１１１０にて、オブジェクトの属性が高線数となるチャートパターンを設定する。一方、縦スジがステップＳ１１０９にて高線数領域で発生しないと判定された場合は、ステップＳ１１１１にて、オブジェクトの属性が低線数となるチャートパターンを設定する。
ステップＳ１１１２にて、ステップＳ１１０１からステップＳ１１１１で設定されたチャートパターンから出力するチャートパターンを決定し、対応確認用チャートデータ９０８として出力する。本実施例の一例として、シアンで帯電不良白スジが発生した場合は、対応確認用チャートデータ９０８として、図１０のチャートＮｏ６の特徴を持つ画像が決定される。
【００４０】
ステップＳ１１１３にて、ステップＳ１１１２で決定したチャートパターンに対応した画像解析用パラメータを設定し、対応確認用解析パラメータ９０７を保存する。これにより、ステップＳ１１１２で決定したチャートパターンに対し、ステップＳ９１３の画像解析を精度良く行うことが可能となる。
ステップＳ１１１４にて、全ての対応内容を処理したか確認し、全て処理していない場合は全ての故障箇所結果からチャートパターンを決定するまでステップＳ１１０１から処理を繰り返す。ステップＳ１１１４にて全ての対応内容を処理したことが確認できた場合は、画像選択処理を終了する。
【００４１】
本実施例では、縦スジが発生しているが画像解析を行い、解析した特徴量から故障箇所の診断を行った。そして対応確認時に診断した異常画像の特徴から、異常画像が解決したか確認しやすい画像を対応確認用画像として選択している。本実施例に限らず、縦スジ以外の異常画像でも、異常画像の起こる現象の特徴を用いて、対応確認用画像を選択できる方法であれば、どのような方法でもよい。
【００４２】
以上により、診断した異常画像発生における現象の特徴に応じて対応確認する画像を出力するため、必要な画像のみ出力することが可能となった。これにより、サービスマンの対応時間や必要以上のトナーやメディアを使用することによるコストを抑制することが可能となる。
【００４３】
（実施例２）
実施例１では、診断した異常画像の現象の特徴に応じて対応確認時に出力する画像を選択することで削減する方法について説明した。実施例２では、異常画像の特徴から確認用画像を生成し出力することで、異常画像が複数発生している場合にもチャートの枚数を削減することを可能とする例について説明する。
画像診断処理と対応確認処理のフローチャートは実施例１と同様であるため、説明を省略する。本実施例では、図９のステップＳ９０６の画像選択処理が実施例１と異なる。
【００４４】
本実施例におけるステップＳ９０６の画像選択処理について図１３と図１２を用いて説明する。本実施例の画像選択処理は、故障箇所推定結果３１２と画像条件情報９０３を用いて、対応確認に使用する画像を生成する処理であり、画像診断部１２６により制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ１３０１〜ステップＳ１３１７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。
【００４５】
ステップＳ１３０１からステップＳ１３１１までは実施例１の図１１で説明したステップＳ１１０１からステップＳ１１１１の処理と同様のため、説明を省略する。
次に、ステップＳ１３１２にて、ステップＳ１３１１までで設定されたチャートパターンの情報を画像生成情報１３１３として設定し保存する。本実施例における画像生成情報１３１３について図１２を用いて説明する。
画像生成情報１３１３とは、対応確認用の画像を生成するための画像情報を記載しているテーブルのことである。対応確認用の画像のチャート構成は、図４（Ａ）とし、それぞれのパッチ毎に、縦スジが起きている現象、スジが起こる発生色、スジが発生しやすい濃度域、スジが発生しやすいハーフトーン処理に関する情報をテーブルとして記載したものである。全色で発生する現象の場合、複数のチャート領域を使用する。
【００４６】
本実施例では、「帯電不良白スジ」と「転写ベルト変形白スジ」が同時に発生ときの記載方法を説明する。「帯電不良白スジ」は、縦スジの発生した色のみ確認すればよいため、パッチ４０２のみで画像情報を設定する。「転写ベルト変形白スジ」は全色の低濃度領域で縦スジが発生するために、４つのパッチに画像情報を設定する。このとき、パッチ４０３ではＣ、４０４ではＭ、４０５ではＹ、４０６ではＫを設定するものとする。尚、縦スジの起きている現象が複数あり、１枚のチャートで設定することができなかった場合は、２ページ目の画像生成情報１３１３を作成するものとする。
【００４７】
ステップＳ１３１４にて、全ての対応内容を処理したか判定し、全て処理していないと判定された場合は全ての故障箇所結果からチャートパターンを決定するまでステップＳ１３０１から処理を繰り返す。一方、ステップＳ１３１４にて全ての対応内容を処理したと判定された場合は、ステップＳ１３１５に進み、ステップＳ１３１２で設定した画像生成情報１３１３を統合し、対応確認用チャートデータ９０８を生成する。
ステップＳ１３１７にて、ステップＳ１３１５で生成したチャートパターンに対応した画像解析用パラメータを設定し、対応確認用解析パラメータ９０７を保存する。これにより、ステップＳ１３１５で生成した対応確認用チャートデータ９０８を、ステップＳ９１３の画像解析で精度良く解析することが可能となる。
【００４８】
実施例２では、縦スジが発生しているか画像解析を行い、解析した特徴量から故障箇所の診断を行った。そして対応確認時に診断した異常画像の特徴から、異常画像が解決したか確認しやすい画像を生成している。本実施例に限らず、縦スジ以外の異常画像でも、異常画像の起こる現象の特徴を用いて、対応確認用画像を生成できる方法であれば、どのような方法でもよい。
【００４９】
以上により、異常画像の特徴から確認用画像を生成することで、異常画像が複数発生している場合にも、対応確認時の出力画像の枚数を削減することを可能となる。
【００５０】
（実施例３）
実施例２では、異常画像の特徴から確認用画像を生成することで、異常画像が複数発生している場合にも、対応確認時の出力画像の枚数を削減できる方法について説明した。実施例３では、サービスマンが故障対応した内容の特徴から確認用画像の選択を可能とする例について説明する。
画像選択処理のフローチャートは実施例１と同様であるため、説明を省略する。本実施例では、図３の対応確認処理が実施例１と異なる。
【００５１】
実施例３における対応確認処理について図１４と図１５を用いて説明する。対応確認処理は、部品交換などを行った後に異常画像が解決したか確認する際、サービスマンによって実行される処理であり、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Ｓ９０１〜ステップＳ９１７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。
【００５２】
まず、ステップＳ１５０１にて、サービスマンが対応して交換した部品を入力するための画面を表示装置１１８にて表示し、サービスマンは交換の内容を入力する。このとき表示するＵＩの一例を図１４に示す。ＵＩ１４０１は対応内容を入力するＵＩの例を示している。リストボックス１４０２には、サービスマンが対応する内容をリスト化したものである。サービスマンがリストボックス１４０２から該当する対応内容を選択し、ボタン１４０３を押下すると、選択した対応内容が記憶装置１２１に保存される。尚、リストの記載内容は「Ｃのプロセスカートリッジの交換」、「Ｍのプロセスカートリッジの交換」、「Ｙのプロセスカートリッジの交換」、「Ｋのプロセスカートリッジの交換」、「転写ベルトクリーナの交換」、「転写ユニットの交換」などである。これにより、具体的に交換した内容を入力することが可能となる。
【００５３】
ステップＳ１５０２にて、画像条件情報１５０３を取得する。画像条件情報１５０３の詳細について、図６を用いて説明する。実施例３における画像条件情報１５０３は、図６の対応内容毎に、スジが発生しやすい濃度域、スジが発生しやすい線数に関する情報を抽出し、テーブルとして記載したものである。そして、ステップＳ１５０１で入力した対応内容においてプロセスカートリッジの交換が選択された場合は、その交換した色を発生色と設定する。また、転写ベルトクリーナの交換もしくは転写ユニットの交換が選択された場合は、全色を発生色と設定する。
【００５４】
ステップＳ１５０４は実施例１のステップＳ９０４の処理と同様のため、説明を省略する。ステップＳ１５０６は実施例２のＳ９０６の画像選択処理の処理と同様のため、説明を省略する。実施例２の画像選択処理を用いることで、プロセスカートリッジの交換のように複数の特徴を持つ場合でも、１ページに収まるよう対応確認用チャートデータ１５０９を生成することが可能となる。ステップＳ１５０８からステップＳ１５１７までは、実施例１のステップＳ９０９からステップＳ９１６の処理と同様のため、説明を省略する。
【００５５】
実施例３ではサービスマンが対応した内容の特徴から、異常画像が解決したか確認しやすい画像を選択している。実施例３で説明した縦スジの異常画像に限らず、縦スジ以外の異常画像でも、対応した内容の特徴を用いて対応確認用画像を選択できる方法であれば、どのような方法でもよい。また、ステップＳ１５０１の対応内容の選択が複数であってもよい。
【００５６】
以上により、サービスマンの対応した内容から確認用チャートを選択することが可能となる。これにより、診断した異常画像発生における現象の特徴に応じて対応確認する画像を出力するため、必要な画像のみ出力することが可能となった。これにより、サービスマンの対応時間や必要以上のトナーやメディアを使用することによるコストを抑制することが可能となる。
【００５７】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００５８】
以上、本発明の好ましい実施例について説明したが、本発明は、これらの実施例に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形および変更が可能である。
【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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