JP2001245091A - 文書処理システムのイメージ品質ベースの自動的な診断と修復のためのシステムと方法 - Google Patents

文書処理システムのイメージ品質ベースの自動的な診断と修復のためのシステムと方法

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JP2001245091A JP2000384233A JP2000384233A JP2001245091A JP 2001245091 A JP2001245091 A JP 2001245091A JP 2000384233 A JP2000384233 A JP 2000384233A JP 2000384233 A JP2000384233 A JP 2000384233A JP 2001245091 A JP2001245091 A JP 2001245091A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 文書処理システムにおける障害の自動診断、
予測及び修復を行う。 【解決手段】 文書処理システムの操作時に機械及びジ
ョブデータを文書処理システムから収集する。ジョブデ
ータと機械データを蓄積した後、診断推論エンジンは分
析を実行し、文書処理システムの初期診断結果を求め
る。初期診断情報を入手した後、システムは印刷するテ
ストパターンと実行するイメージ品質テストとを決定す
る。次に、システムはテストパターンを印刷し、パター
ンをスキャンし、イメージ品質パラメータを決定して自
動的にイメージ欠陥を識別する。次に診断推論エンジン
はイメージ品質分析の結果を使用して、初期診断を精密
化する。次に、診断結果を出力し、顧客またはカスタマ
サービスエンジニアなどにオプションで表示する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、イメージ品質欠陥
分析を基にした文書処理システムの障害診断、予測、及
び修復に関する。
【０００２】
【従来の技術】コピー機やプリンタに問題が発生して
も、顧客がサービス呼出しをしなければならないほど深
刻な問題に発展する前に解決できれば、顧客の満足度は
向上し保守費用も低減することはよく知られている。許
容範囲を超えた操作パラメータをセンサが検出すると、
プリンタ及びコピー機が自動的にサービスを要求するシ
ステムが存在する。一般的に、これらのシステムが効力
を発揮するのは、しきい値を超え、イメージ品質の低下
が顧客にもすぐに分かる段階になってからである。例え
ば、操作時に追跡しなければならない操作パラメータの
数が多いと、システム内の他のパラメータの累積値によ
っては、あるパラメータが特定の値になっても問題にな
らないこともある。さらに、印刷のイメージ品質分析を
基に、文書処理システムの障害を診断しようとするシス
テムもある。すべてを本願に引用して援用する米国特許
第５，３６５，３１０号など、電話線を介したイメージ
品質ベースのコピー機診断システムも存在する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、文書処理シ
ステムの障害の診断や予知をより高度化できるようにす
ることを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明のシステムと方法
は、イメージ品質欠陥の分析と機械／装置データの分析
を基にして、文書処理システムにおける障害の自動診
断、予測、及び修復を行う。具体的には、本発明のシス
テムと方法は、イメージ処理及びパターン認識などの技
法を駆使して特定のテストパターンを分析することで、
電子写真、インクジェット、液体インク、リソグラフィ
などのすべての直接的及び間接的なマーキングテクノロ
ジを用いたアナログ及びデジタルコピー機、プリンタ、
スキャナ、ファクシミリなどの文書処理システムにおけ
るイメージ品質問題を自動的に識別する。
【０００５】２番目に、本発明のシステムと方法は、診
断エキスパートシステムにおいて、イメージ品質の分析
と機械データの分析の結果の組合せを基に、機械の障害
を自動的に診断および／または予測する。３番目に、本
発明は、診断／予測分析の結果を基に適切な処置を決定
して実行するシステムと方法を別途に提供する。このよ
うな処置には、顧客への修理手順への案内、サービス、
部品および／または消耗品の自動スケジューリング、及
び障害の自動修理などがある。これらは、同時係属中で
すべて本願に引用して援用している代理人整理番号１０
３２４４（米国特許出願番号０９／４６４，５９７号、
１９９９年１２月１６日出願）で説明している。
【０００６】さらに、本発明は、コンピュータユーザイ
ンターフェース、ｅメール、ウェブページ、ページング
サービスまたは携帯電話などでローカルにまたは遠隔操
作で障害の予測、診断、または修復の結果を表示するシ
ステムと方法、及び１つ以上のデータベース、サーバ、
または装置履歴ログなどに結果を記憶するシステムと方
法を別途提供している。したがって、本発明のシステム
と方法は、イメージ品質の欠陥に繋がる問題のインテリ
ジェントな自己診断、訂正、及び通知を実行できる。
【０００７】本発明のシステムと方法は、文書処理シス
テムに関する診断／予知分析装置を提供する。
【０００８】本発明は、イメージ品質欠陥を識別するシ
ステムと方法を別途提供する。
【０００９】本発明は、また、イメージ品質データと装
置データを組み合わせた分析に基づいて、機械障害を自
動的に診断および／または予知するシステムと方法を別
途提供する。さらに、本発明は各種診断テクノロジを組
み込むための統合された骨組みを有するシステムと方法
を提供する。
【００１０】また本発明は、診断／予知分析の結果を基
に適切な処置を決定するシステムと方法を提供する。
【００１１】また本発明は、サービス、部品および／ま
たは消耗品の自動スケジュール機能を電子システムに提
供するシステムと方法を提供している。
【００１２】また本発明は、顧客に修理手順を案内する
システムと方法を提供する。
【００１３】また本発明は、障害の修復のすべてまたは
一部を人間の介入付きまたは介入なしで行うシステムと
方法を提供する。
【００１４】本発明は、障害の予測、診断、修復の結果
をローカル装置にまたはリモート装置に表示するシステ
ムと方法を別途提供する。
【００１５】また本発明は、電子システムをネットワー
クを介して遠隔操作で調べたり制御したりして、障害の
予測、診断、および／または修復で使用するデータを獲
得できるシステムと方法を提供する。
【００１６】本発明はさらに、複数の文書処理システム
に関するデータを蓄積し、分散電子システムの障害予
測、診断、及び修復を行うシステムと方法を提供する。
【００１７】すなわち例えば、文書処理システムの操作
時の任意の時点で、本発明の診断／予知システムと方法
を呼び出すことができる。このとき、機械及びジョブデ
ータが文書処理システムから収集される。機械情報は、
診断の対象になる機械から収集でき、また、機械固有情
報及び同様な機械すべての母集団情報を記憶している１
つ以上の知識サーバまたはデータベースからも、ネット
ワーク接続を介して収集できる。ジョブデータおよび機
械データが蓄積されると、診断推論エンジンは分析を実
行し、文書処理システムの初期診断状態を判別する。初
期診断状態を獲得した後、システムは分析対象となるテ
ストパターン及び実行するイメージ品質テストを決定す
る。次に、システムはテストパターンを印刷し、それら
パターンをスキャンしてイメージ品質の欠陥を識別す
る。次に、診断推論エンジンは印刷されたテストパター
ンに含まれるイメージ欠陥を分析し、初期診断結果を精
密化する。次に、診断結果が出力される。また、顧客ま
たはカスタマサービスエンジニアなどに対して表示する
ことも可能である。
【００１８】問題が検出されたら、診断結果に基づき、
機械は修理シーケンスを開始する。すなわち例えば、機
械は、顧客またはカスタマサービスエンジニアに修理処
置を要求するか、または、自動訂正モードまたは自動補
正モードになり自分自身で修理する。１つ以上のこれら
の修理処置、またはそれら処置の任意の組合せが完了す
ると、機械は動作検証を行い、修理が正常に完了したこ
とを確認するために再び検査する。
【００１９】診断または修復プロセスの任意の時点で、
機械から追加データを入手できる。これは、機械を調べ
たり制御したりして行うか、あるいは追加テストパター
ンの印刷、スキャン、及び分析を要求することで行う。
【００２０】本発明のこれらの特長と利点は、以下の好
ましい実施例の詳細な説明で記述しているかまたはその
説明から明らかである。
【００２１】
【発明の実施の形態】プリンタ、コピー機、スキャナ、
ファクシミリ機、または上記の１つ以上を組み込んだ多
機能装置などの文書処理システムにおいて、ユーザが機
械のパフォーマンスに満足していないときあるいは予防
的な保守を希望するとき、本発明に係る診断システムが
呼び出される。具体的には、診断ルーチンは、機械自身
で開始したり、ユーザまたは他のオペレータの指示で開
始したり、または分散ネットワークに常駐する診断サー
バによって開始したりすることができる。システム問題
の診断／予測を行うための最初のステップは、関連する
機械データの収集と分析である。このデータには、次の
ようなデータが含まれるが、これらに限定されているわ
けではない。制御データとしては、システム及びサブシ
ステムコントローラが出すコマンド、スケジューリング
及びタイミングデータ、セットポイント及びアクチュエ
ータデータ、センサデータ、状態推定データなどがあ
り、診断データとしては、障害カウント、エラーカウン
ト、イベントカウント、警告及びインターロックカウン
ト、補正（キャリブレーション）データ、装置セットア
ップデータ、高頻度サービス項目情報、サービス履歴デ
ータ、機械履歴データなどがあり、仮想センサの読取値
があり、また、ジョブ関連データとしては、コピーカウ
ント、エリアカバレッジ（印刷面積割合）のパーセント
値、文書のサイズやタイプなどがある。また、このデー
タには、操作環境の温度と湿度などの環境条件、機械使
用タイプ及び使用頻度などの機械使用情報、及び機械構
成情報を含めることもできる。このデータ収集をリアル
タイムで実行できるのは、ユーザが文書を処理している
とき、または特殊な診断のための「ストレスモード」つ
まりテストモードのときなどである。ストレスモードで
は、通常の機械操作モードでは入手不能な有用な診断情
報を抽出できるように文書処理システムが実行されてい
る。
【００２２】また、機械のサービスを実行する前または
機械が故障モードになったときでも、このデータ収集を
その時点で実行できる。これらの情報の入手元は、その
機械自身であることもあれば、診断対象機械に関する情
報を記憶していて分散ネットワーク内の機械に接続され
ている１つ以上のサーバであることもある。機械固有情
報以外にも、母集団データベースまたはサーバにある全
体的な機械データも、診断／予知分析に使用できる。次
にこれらのデータを診断推論エンジンに転送し、そこで
データを分析し初期診断を行う。この初期診断が不完全
であること判明したら、イメージ品質分析モジュールが
呼び出される。次に、初期診断の結果に基づき、スキャ
ンするテストプリント及び実行するイメージ品質テスト
を決定する。あらかじめ定めておいたテストパターンセ
ットを印刷し、後であるいは直ちにスキャンする。この
スキャンタイミングは、テストパターンが診断対象機械
の内部に記憶されているか、ネットワークで接続された
ドライブ上にあるか、ハードコピーの形式で入手可能か
による。このスキャンは、外部スキャナを使用するか、
または文書処理システムに組み込まれているスキャナを
使用して行うことができる。さらに、スキャンプロセス
は、ユーザが介入して行ってもよい。また、装置に媒体
移動機構が備わっていて、プリンタ内のフューザモジュ
ール出力などの出力パスから装置のスキャンパスへ文書
を再循環させることができる場合は、完全に自動化して
もよい。次に、イメージ品質分析モジュールが、即時ス
キャンしたイメージまたは印刷して後でスキャンしたイ
メージを分析し、イメージ内に欠陥があるかどうかを識
別し、イメージ品質パラメータを決定する。イメージ品
質／欠陥分析の結果は、次に、診断エンジンへ供給され
る。このエンジンは、印刷されたテストパターンから受
け取った新しい情報を基に元の診断内容をよりよく（精
密化）し、障害、障害と疑われるもの、または障害にな
りそうなものの最終的なリストを作成する。機械データ
を収集して分析した後にその分析結果を使用してイメー
ジ品質分析の程度と内容を指示することで、作成しなけ
ればならないテストパターン数は減り、したがって、顧
客、カスタマサービスエンジニア、サードパーティの修
理担当者、または独立修理代理店が、機械の診断・サー
ビスに費やす時間を短縮できる。機械データ分析及びイ
メージ品質分析は、システムが具体的にインプリメント
されている状況に従い、任意の順序で実行でき、また、
平行して実行することもできる。さらに、診断プロセス
の任意の時点で、対象の機械に対して照会処理を実行し
たり、その機械を制御したりして、その機械から追加デ
ータを入手することもできる。例えば、追加テストを実
行するなどによりそのような追加データを取得できる。
同様に、必要であれば、プロセス時の任意の時点で追加
テストパターンを印刷したり、スキャンしたり、分析し
たりすることもできる。さらに、あらかじめ定めてある
ユーザ認証スキームや、対応するユーザ識別情報などを
基に、診断プロセスの範囲を限定することもできる。
【００２３】次に、診断エンジンの処理結果を、顧客ま
たはカスタマサービスエンジニアなどに伝達する。可能
であれば、システムは自分自身で修理を試みる。修理が
不可能な場合は、顧客またはサービスエンジニアに対
し、適切な修理処置を実行するように通知する。さら
に、要求を、部品／消耗品供給業者に自動的に転送する
ようにしてもよい。その機械が修理されると、検査プロ
セスが開始され、修理が成功したかどうかを確認する。
最後に、診断／予知分析の結果及び修理手順が、機械サ
ービスログまたは１つ以上のデータベースに記録され
る。
【００２４】図１は、診断システム１０の一実施例を示
している。診断システム１０は、電子写真マーキングエ
ンジン、インクジェットプリンタ、リソグラフプリン
タ、カラーまたはモノクロプリンタ、カラーまたはモノ
クロ写真複写機、カラーまたはモノクロスキャナ、ファ
クシミリ機などの文書処理システム１００、スキャナ１
１０、イメージ品質分析回路１２０、ジョブ制御回路１
３０、システム／サブシステムコントローラ１４０、１
つ以上のセンサ１５０、メモリー１６０、１つ以上の仮
想センサ１７０、診断プリプロセッサ回路１８０、診断
推論エンジン回路１９０、診断コントローラ２００、知
識サーバ／データベース２３０、ローカルユーザインタ
ーフェース２１０、及び遠隔ユーザインターフェース２
２０を備えていて、これらすべてがリンク２５により相
互接続されている。
【００２５】診断システムの任意の構成要素またはそれ
ら構成要素の一部は、任意の位置に設けることができ
る。例えば、実際の文書処理システム自身の上に設けて
もよく、また分散ネットワーク上に設けてもよく、また
同一場所又は遠隔地の診断場所に設けても構わない。
【００２６】さらに、リンク２５は有線リンクでも無線
リンクでもよく、あるいはそのような接続要素と電子デ
ータのやり取りができる、既に知られているあるいはこ
れから開発される他の要素でも構わない。さらに、リン
ク２５は、ダイレクトシリアル接続や、イントラネッ
ト、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）、ＭＡ
Ｎ（Metropolitan Area Network:メトロポリタン・エリ
ア・ネットワーク）、ＷＡＮ（ワイド・エリア・ネット
ワーク）、衛星通信ネットワーク、赤外線ネットワー
ク、インターネットなどの分散ネットワークのいずれで
もよく、またその組合せでもよい。
【００２７】センサは、通常は、文書処理システムでは
使用されないものである。したがって、機械障害を、個
別の構成要素、簡単に交換可能なユニット、または顧客
で交換可能なユニット、のレベルまで詳細に診断するた
めには、通常、オンボードセンサ（システムに搭載され
ているセンサ）が提供する情報量より多くの機械情報が
必要になる。このためには、仮想センサを使用し、機械
に備わっている実センサが提供する情報量を増加させ
る。仮想センサ１７０は、信号から有用な診断情報を抽
出するために、グラウンド帰還ライン電流などの機械信
号の定量分析に基づいて機能する。また、これらのセン
サは、信号の変化、欠陥カウント値、補正処理の実行、
処理されたページなどを求めるカウンタなどの場合もあ
る。文書処理システム、診断対象となる障害の性質、及
び利用可能な情報の性質によっては、様々なレベルの各
種技法が仮想センサ１７０に使用できる。本願に引用し
て援用する米国特許第６０／１５４，０１６号に記載さ
れているこの種の技法には、しきい値分析、平均及び分
散分析などの統計分析、特徴分析（Signature Analysi
s）、パターン分析、傾向（トレンド）分析、イベント
シーケンス分析、タイミング分析、レート分析、信号変
化カウンタなどの計数機構、状態推定分析などが含まれ
ているが、これらに限定されているわけではない。
【００２８】動作原理を説明すると、データは、ジョブ
制御回路１３０、システム／サブシステムコントローラ
１４０、１つ以上のセンサ１５０、１つ以上の仮想セン
サ１７０、及びメモリー１６０から収集される。このデ
ータは、文書処理システム１００の操作特性データから
取り出され、診断前処理回路１８０へ転送される。さら
に、個別機械情報と全体的な母集団の統計情報は、知識
サーバ／データベース２３０から獲得できる。前処理回
路１８０は、各種センサ、コントローラなどから機械及
びジョブデータを収集し、このデータを診断推論エンジ
ン回路１９０が認識可能な形式に変換する。例えば、こ
の前処理には、１つ以上のセンサから受け取ったアナロ
グデータを定性値へ離散値化する処理が含まれる。ま
た、この前処理には、機械信号を米国特許第６０／１５
４，０１６号で説明している離散的なイベントのシーケ
ンスに変換する処理も含まれていて、これは診断推論エ
ンジン回路１９０により認識できる。
【００２９】診断推論エンジン回路１９０は複数の診断
／予知情報により推論作業を実行し、実際に発生してい
るかまたは発生する危険性がある障害の原因の根本をつ
きとめる。診断推論エンジン回路１９０は、以下に述べ
る１つ以上の診断／予知テクノロジを基にしている。こ
のテクノロジには、モデルベース診断、離散事象システ
ム診断、ベイジアン（bayesian）ネットワーク、因果ネ
ットワーク、ニューラルネットワーク、人工知能、ルー
ルベースシステム、エキスパートシステム、ファジイ論
理分析、ルックアップテーブル（あるいはこれらの組合
せ）などがある。したがって、プリプロセッサ回路１８
０が出力するデータの分析を基に、診断推論エンジン回
路１９０は、障害が発生した構成要素、発生したと思わ
れる構成要素、または発生すると推定される構成要素の
リストを決定する。
【００３０】次に、診断推論エンジン回路１９０は、プ
リプロセッサ回路１８０を介して各種センサ、仮想セン
サ、コントローラ、及びメモリー装置から受け取ったデ
ータを基に、文書処理システム１００の初期診断結果を
決定する。この初期診断を基に、及び診断コントローラ
２００と協調操作を実行することで、初期診断データを
１つ以上のローカルユーザインターフェース２１０また
は遠隔ユーザインターフェース２２０へ転送して表示す
る。さらに、診断コントローラ２００は、印刷及びスキ
ャンシーケンスを開始し、イメージ品質パラメータの決
定とイメージ欠陥の検出の少なくとも一方を実行する。
具体的には、診断コントローラは、初期診断を基に、ス
キャンの対象となるテスト印刷物、決定するイメージ品
質パラメータ、及び／または、認識し特徴付けるべき欠
陥（あるいはその組合せ）を決定する。次に、文書処理
システム１００は、内部メモリーに記憶されているか分
散ネットワーク環境のネットワークドライブに記憶され
ている１つ以上のテストパターン印刷物を作成するよう
に指示される。このテストパターン印刷物は、スキャナ
１１０へ転送されてデジタル化される。また、顧客また
はカスタマサービスエンジニアなどが、ハードコピーの
テスト印刷物を直接スキャンしてもよい。
【００３１】スキャナ１１０は、文書処理システム１０
０と同じ場所に設けてもよく、また、独立装置としても
よく、専用のスキャナ・診断システムなどに組み込んで
もよい。また、診断する文書処理システムへスキャナが
組み込まれている場合など、移動機構が用意されていて
印刷済みのテストパターンをスキャナに再循環すること
が可能であれば、印刷・スキャンプロセスを完全に自動
化できる。
【００３２】スキャナ１１０が作成するテストパターン
のデジタル化イメージは、イメージ品質分析回路１２０
へ転送される。イメージ品質分析回路１２０は、周知の
イメージ処理技法を使用してこのイメージを分析し、イ
メージ品質パラメータの評価および／またはイメージ欠
陥の評価を実行する。周知のイメージ処理技法には、フ
ーリエ変換分析、ヒストグラム、エッジ検出、１−Ｄプ
ロジェクション、セグメンテーション、分類、アーティ
ファクト検出、ＦＩＲフィルタリング、形態素解析、ウ
エーブレット分析と統計分析によるパターン識別技術、
ニューラルネットワークなどがある。さらに、イメージ
処理は、補正（キャリブリーション）回路を介してスキ
ャナによる欠陥を補償した後、イメージ品質パラメータ
の決定および／または印刷文書欠陥の検出を実行するこ
とができる。
【００３３】具体的に説明すると、イメージ品質欠陥認
識回路１２０は、入力スキャンイメージ内にあらかじめ
定めておいた欠陥の集合の存在を検出し、１つ以上のイ
メージ品質パラメータの値を計算する（少なくともその
一方を実行する）。これらの欠陥及びパラメータには、
以下に列挙するものが含まれているが、それらに限定さ
れているわけではない。すなわち、線、バンド、しま、
スポット、はん点、ハロー（暈輪）、とびはね、明るい
イメージ、暗いイメージ、空白イメージ、削除、背景の
インクの汚れ、粒子の粗さ、ゴースト、ゆがみ、見当欠
陥、カラーバランス、カラー見当、１ページ内でのカラ
ーの変化、印刷と印刷との間での変化、インボード−ア
ウトボード変化、色調再生の低下、ライン幅、エッジ
幅、ライン密度（濃度）、ラインエッジ、ライン形状、
鮮明さ、輪郭、リロード、ピクセル間の位置合せ欠陥な
どである。特に、イメージ品質分析と欠陥認識は、すべ
てを本願に引用して援用している同時係属中の米国出願
番号０９／４５０１８５号、０９／４５０１８３号、０
９／４５０１８２号、０９／４５０１８１号、０９／４
５０１８０号、０９／４６４５９６号、及び０９／４５
０１７７号で記述しているイメージ処理および／または
パターン認識のアルゴリズムを使用して行われる。
【００３４】イメージ処理アルゴリズム以外にも、イメ
ージ品質欠陥認識回路１２０は光学文字認識コンポーネ
ントやバーコード・グリフ（glyph）認識コンポーネン
トを備え、正しいテストパターンがスキャンされ正しい
順序と方向でスキャンされたことを確認できるようにな
っている。正しいテストパターンがスキャンされなかっ
た場合、診断コントローラ２００との連携操作で、正し
い印刷物を再印刷し再スキャンするようにユーザに再び
指示を出すことができる。
【００３５】次に、イメージ品質欠陥分析が完了した
ら、イメージ品質欠陥認識回路１２０は、１つ以上の欠
陥を定性化及び定量化する計測値のセットおよび／また
はイメージ品質パラメータを出力する。イメージ品質欠
陥を自動的に認識するだけでなく、テスト印刷結果また
は顧客の印刷結果で観察された欠陥を特徴付けるための
入力データを、ユーザインタフェース２１０又は２２０
を介して顧客および／またはカスタマサービスエンジニ
アから入手できる。ユーザからのこの追加入力を使用
し、イメージ品質分析モジュールの結果を拡張および／
または検証したり、スキャンするテスト印刷物の数及び
特徴付ける欠陥の数を減らすことができる。これを、機
械に基づいた初期診断の結果を使用する場合と同様に行
う。
【００３６】欠陥認識の結果は、リンク２５を介して診
断プリプロセッサ１８０へ転送される。この場合の前処
理において、複数のスキャンイメージからのイメージ品
質分析の結果を比較してもよく、これにより例えば、す
べての印刷結果における欠陥の存在、１ページ内での欠
陥の見当合わせ、テストパターンの回転／拡大の効果な
どを検査することができる。イメージ品質に関する情報
を持っているプリプロセッサ回路１８０は、この追加情
報を診断推論エンジン回路１９０へ転送する。次に、診
断推論エンジン回路１９０は初期診断をより精密化し、
この診断結果を１つ以上のローカルユーザインターフェ
ース２１０および／または遠隔ユーザインターフェース
２２０へ出力する。例えば、診断推論エンジン回路１９
０は、その機械が許容範囲内で動作しているか、または
１つ以上の障害の発生を予測されているか、または障害
がすでに起こっているか、などの情報を、いずれかのユ
ーザインターフェースへ転送できる。
【００３７】診断推論エンジン回路１９０は、文書処理
システムの動作状況に関する情報を出力する。具体的に
は、リストには、システムに関する状況情報、障害が発
生している１つ以上の構成要素のリスト、障害が発生す
ると予測される構成要素に関する情報などが含まれる
が、これらに限定されているわけではない。これらの結
果は、システムのユーザインターフェースおよび／また
は顧客側のローカル診断サーバでローカルに出力され表
示されるか、またはカスタマサービスエンジニア、診断
サーバ、部品供給業者など、この情報を必要としている
任意の実体へと遠隔伝送される。さらに、診断推論エン
ジン回路１９０の結果は、視覚的な通知情報に限る必要
もない。つまり、通常の当業者に明らかな音声通知など
の手段を含み、該当する相手へ通知することもできる。
このような通知方法の例には、ｅメール、ページング、
携帯電話、ウェブページなどによる通知が含まれる。最
後に、診断／予知分析の結果は、機械履歴ログおよび／
または１つ以上のデータベースあるいはサーバに記憶さ
せることができる。
【００３８】機械が正常に動作していれば、診断ルーチ
ンは正常終了する。しかし、エラーが検出されたり、ま
たは高度化された診断ステップで予測されるエラーが判
別されたりする場合は、診断システム１０は修理処置を
開始するために、顧客またはカスタマサービスエンジニ
アに対し１つ以上の連絡処理を実行する。または、診断
システム１０は文書処理システム１００と通信し、適切
な自動修理手順を起動する。これには、機械セットアッ
プ手順、カラーバランス処理、カラー補正、機械を低生
産性（低速処理）モードにするなどの手順がある。自動
修理手順の実行結果には、例えば、セットアップ手順時
に変更された機械のパラメータなどがあるが、これらは
システムのユーザインターフェースおよび／または診断
サーバに表示され、及び／又はカスタマサービスエンジ
ニアに対し遠隔送信され、更に機械履歴ログに記憶され
る。顧客またはカスタマサービスエンジニアによる修理
処置と自動修理シーケンス（少なくともその一方）が完
了すると、機械の動作検証が行われ、正常な場合は、診
断ルーチンは完了する。顧客が修理する場合、顧客には
修理手順が案内される。さらに、システムにはセキュリ
ティシステムが装備されていることがあり、これによ
り、様々な顧客クラス（エンドユーザ、キーオペレー
タ、及びシステム管理者など）に対し異なったアクセス
レベルが与えられ修理処置を実行できるようになってい
る。例えば、エンドユーザには消耗品を置き換えるため
のアクセス権は与えられているが、カラー補正ルーチン
を実行したり機械のセットポイントを調整したりするア
クセス権は与えられていない。キーオペレータには補正
ルーチンを実行したり消耗品を置き換えたりするアクセ
ス権は与えられているが、システム内部メモリーのセッ
トポイント値を変更するアクセス権は拒否される。一
方、すべてのユーザにはサービス呼出しを出す許可は与
えられている。
【００３９】上記の実施例では、機械データ分析はイメ
ージ品質分析より先に行われる点に注意してほしい。し
かし、具体的なシステムの実現方法によっては、機械デ
ータ分析とイメージ品質分析は任意の順序で行われる可
能性がある。また、診断プロセスの任意の時点で、機械
に対する照会処理や機械の制御処理を実行して機械から
追加情報を入手することもできる。これは、追加テスト
を実行することなどで行う。同様に、必要に応じ、プロ
セスの任意の時点で、追加テストパターンをスキャンし
分析することもできる。
【００４０】図２から図７は、診断／予知システム１０
の構成要素の位置に関する各種実施例を示したものであ
る。これら位置は、コスト、ネットワーク帯域、プロセ
ッサ要件、メモリーに関する要求、レイテンシ、データ
伝送速度、ファイアウオールとセキュリティの問題、マ
ーケットの考慮事項など、様々な考慮事項を基にしてい
る。
【００４１】具体的には、図２で示している実施例で
は、診断処理の大部分は文書処理システム自身で行われ
るが、その表示情報と通知情報は別な場所に送信でき
る。例えば、コピー機３００には、イメージ品質分析回
路（ＩＱＡ）１２０と診断推論エンジン回路（ＤＩＥ）
１９０とが含まれている。さらに、プリンタ４００は、
イメージ品質分析回路１２０と診断推論エンジン回路１
９０とを備えている。プリンタ４００は、そのプリンタ
４００で作成した１つ以上のテストパターンをデジタル
化するためにスキャナ１１０と通信する。コピー機３０
０は、外部スキャナを使用する必要がある場合、スキャ
ナ１１０と通信できる。この実施形態では、ローカル診
断サーバ５００は、ファイアウオール５０からみてコピ
ー機３００及びプリンタ４００の側に設置され、診断サ
ーバ７００はファイアウオール５０の向こう側に設置さ
れていて、ポータブルワークステーション６００はファ
イアウオール５０のどちらの側に存在していてもよい。
【００４２】図３で示している実施例では、診断計算処
理が顧客サイトなどのローカル診断サーバ５１０で行わ
れる。この場合、イメージ品質分析回路１２０はコピー
機３１０またはプリンタ４１０に含まれていて、これが
スキャン１１０に接続されている。診断推論エンジン回
路１９０は、ローカル診断サーバ５１０に含まれてい
る。イメージ品質分析回路１２０をプリンタ／コピー機
に組み込むことで、高帯域である可能性が高いスキャン
イメージデータを顧客のネットワークを介して移動する
必要がなくなった。したがって、診断エンジンが必要と
するその他の情報（つまり、関連すべての機械データ）
は、ローカルサーバへリアルタイムで送るか、またはメ
モリー１６０などにいったん記憶した後そのサーバへ伝
送すればよい。図２の場合のように、コピー機３１０
は、外部スキャナを使用する必要がある場合は、スキャ
ナ１１０とも通信できる。この実施例では、ローカル診
断サーバ５１０は、ファイアウオール５０からみてコピ
ー機３１０及びプリンタ４１０の側に設置され、診断サ
ーバ７１０はファイアウオール５０の反対側に設置され
ている。ポータブルワークステーション６１０は、ファ
イアウオール５０のどちらの側でもよい。
【００４３】図４では、ローカル診断サーバ５２０は、
イメージ品質分析回路（ＩＱＡ）１２０と診断推論エン
ジン回路（ＤＩＥ）１９０とを内蔵している。この場
合、スキャナ１１０はローカル診断サーバ５２０へ直結
されている。この場合、コピー機３２０及びプリンタ４
２０には、診断アルゴリズムがない。この場合も、必要
に応じ、コピー機３２０を外部スキャナ１１０へ接続で
きる。ローカル診断サーバ５２０は、ファイアウオール
５０から見てコピー機３２０及びプリンタ４２０側に設
置され、診断サーバ７２０はファイアウオール５０の反
対側に設置されている。ポータブルワークステーション
６２０はファイアウオール５０のどちらの側でもよい。
【００４４】図５で示している別の実施例では、診断推
論エンジン回路１９０はポータブルワークステーション
６３０内に設置されている。このワークステーションは
ファイアウオール５０のどちらの側でもよい。コピー機
３３０とプリンタ４３０は、スキャナに追加されたりま
たは接続することができ、またその内部にイメージ品質
分析回路１２０を備えている。また、イメージ品質分析
回路１２０はローカル診断サーバ５３０に設けてもよ
い。ローカル診断サーバ５３０はファイアウオール５０
に関しコピー機３３０及びプリンタ４３０の側に設置さ
れているが、この実施例では、診断サーバ７３０はファ
イアウオール５０の反対側に設置されている。ポータブ
ルワークステーション６３０はファイアウオール５０の
どちらの側でもよい。
【００４５】図６で示している別の実施例では、イメー
ジ品質分析は文書処理システムまたはローカルサーバに
存在していて、診断推論エンジンはファイアウオール５
０の向こう側の診断サーバの一部になっている。具体的
には、コピー機３４０には、イメージ品質分析回路１２
０が含まれていて、プリンタ４４０にはイメージ品質分
析回路１２０が含まれている。プリンタは、及び場合に
よってはコピー機も、スキャナ１１０に接続されてい
る。ローカル診断サーバ５４０にはイメージ品質分析回
路１２０が含まれていて、診断サーバ７４０には診断推
論エンジン回路１９０が含まれている。この特定の実施
例では、イメージ品質分析回路は文書処理システムまた
はローカルサーバに含まれているが、この回路は診断サ
ーバ及び診断推論エンジンに設けることもできる。上記
で説明した実施例と同様に、ポータブルワークステーシ
ョン６４０はファイアウオール５０のどちらの側でもよ
いが、この場合は、ワークステーションの中には診断推
論エンジンは含まれない。
【００４６】図７で示している実施例では、イメージ品
質分析回路と診断推論エンジンの両方を「イメージ品質
診断テスタ」に実装する。このイメージ品質診断テスタ
（ＩＱボックス）５５５には、スキャナを組み込むこと
もできる。診断テスタ５５５はローカル接続媒体を介し
て文書処理システム（コピー機、プリンタ）に接続され
る。この接続媒体は、シリアルリンク、イーサネット
（登録商標）、または既に知られているか又は今後開発
される有線または無線リンクである。さらに、診断テス
タ５５５をポータブルワークステーション６５０または
ファイアウオール５０の外側の診断サーバ７５０（ある
いはその両方）へ接続できる。特に、本実施例は、コピ
ー機３５０、プリンタ４５０、診断テスタ５５５（診断
推論エンジン回路１９０、イメージ分析回路１２０、ス
キャナ１１０を含む）、またオプションで、ローカル診
断サーバ５５０、ファイアウオール５０、及び診断サー
バ７５０を備えることができる。
【００４７】図８は、診断／予知システムの各種構成要
素間のデータの流れを示す典型的なワークフロー図であ
る。具体的には、制御はステップＳ１から始まり、不良
イメージ品質を検出する。次に、ステップＳ２で、イメ
ージ品質診断を呼び出す。次に、ステップＳ４で、機械
データサービスを呼び出して機械データを獲得する。オ
プションで、追加テストを実行して追加機械データを取
り出すこともできる。
【００４８】ステップＳ６で、機械テストを実行する。
次に、ステップＳ８で、獲得したデータに前処理を施し
てデータベースに記憶する。次にステップＳ１０で、機
械データについて第１フェーズの診断を実行し、初期診
断／予知データを獲得する。次に、ステップＳ１２で、
イメージ品質テストを実行するかどうか、及びどのテス
トパターンをスキャンするか、を決定する。ステップＳ
１４では、決定したテストパターンを取り出し印刷しス
キャンする。次に、スキャンイメージを、ステップＳ１
６で獲得する。次に、ステップＳ２０で、スキャンイメ
ージデータをイメージ品質分析回路へ転送し、イメージ
品質分析と欠陥認識を実行できるようにする。
【００４９】ステップＳ２２では、イメージ品質分析の
結果、つまり、イメージ品質欠陥データとイメージ品質
パラメータデータとを前処理する。次に、ステップＳ２
４で、第２フェーズの診断／予知を実行し、発生した障
害、または発生する危険性がある障害のリストを決定す
る。次に、ステップＳ２６で、修理処置を計画し、推奨
修理処置を、診断／予知分析の最終結果及び中間結果の
すべてと共に、データベースへ転送する。さらに、スキ
ャンイメージデータ、実行したイメージ品質テスト、及
び使用したテストパターンのすべてを、データベースに
記憶してもよい。
【００５０】ステップＳ２８で、推奨修理処置に従っ
て、自動修理シーケンスが開始される。セットポイント
変更などの自動修理処置に関するデータを、データベー
スに書き込む。また、ステップＳ３０は、顧客の修理処
置が推奨されている場合であり、必要または適切な情報
を顧客へ送る。次に、顧客が機械を修理する。また、ス
テップＳ３２で、推奨された修理処置を基にサービスの
呼出しを行う。これには、サービス監視システムへの呼
出しの送信が含まれる。この監視システムは、図９に示
すように、ステップＳ３４でカスタマサービスエンジニ
アに対しサービス呼出しを出すか、ステップＳ３６でポ
ータブルワークステーションに対しサービス呼出しを転
送する（少なくともその一方を実行）。次に、ステップ
Ｓ３８で、カスタマサービスエンジニアが機械を修理す
る。ステップＳ４０で、修理処置及び機械の正常な動作
を検証し、診断／予知シーケンスを終了する。
【００５１】図１０は、本発明による文書処理システム
障害の診断／予測のための１つの方法の実施例を示した
ものである。制御はステップＳ１００から開始し、ステ
ップＳ１１０へ移る。ステップＳ１１０で、診断ルーチ
ンが開始される。次に、ステップＳ１２０で、機械デー
タとジョブデータを収集し、記憶する。次に、ステップ
Ｓ１３０で、診断推論エンジンは１つ以上の機械及びジ
ョブデータに操作を加え、初期診断データを入手する。
次に、制御はステップＳ１４０へ進む。
【００５２】ステップＳ１４０で、テストパターンと対
応する実行イメージ品質分析テストを決定する。次にス
テップＳ１５０で、テストパターンを印刷しスキャンす
る。次に、ステップＳ１６０で、正しいテストパターン
をスキャンしたか及びそれらが正しい順序でスキャンさ
れたかを判別する。正しいテストパターンがスキャンさ
れなかった場合は、制御はステップＳ１７０へ移り、ユ
ーザに対し印刷物を正しくスキャンするように要求す
る。次に制御はステップＳ１５０へ戻る。正しいテスト
パターンがスキャンされた場合は、制御はステップＳ１
８０へ移る。
【００５３】ステップＳ１８０で、イメージ品質分析が
開始され、イメージ欠陥を識別する。次に、ステップＳ
１９０で、診断推論エンジンは、検出された１つ以上の
イメージ欠陥と機械及びジョブデータに基づき、初期診
断データを精密化する。次に、ステップＳ２００で、診
断の結果を出力および／または記憶する。次に、制御は
ステップＳ２１０へ移る。
【００５４】ステップＳ２１０で、機械が正しく動作し
ているかどうか判別する。機械障害が発生したと検出さ
れた場合は、制御はステップＳ２２０へ移る。ステップ
Ｓ２２０及びＳ２３０で、適切な修理処置を決定して、
顧客による修理処置、カスタマサービスエンジニアによ
る修理処置、または自動機械修理処置のうちの１つ以上
が開始される。次に、ステップＳ２４０で、機械の動作
を検証する。次に、制御はステップＳ２１０へ戻る。
【００５５】機械に障害が発生していない場合は、制御
はステップＳ２５０に移り、診断ルーチンを終了する。
次に、制御はステップＳ２６０へ渡り、制御シーケンス
を終了する。
【００５６】図１から図８で示すように、この診断シス
テムは、好ましくはシングルプログラムの汎用コンピュ
ータまたはセパレートプログラムの汎用コンピュータの
いずれかで実現する。しかし、診断システムは、専用コ
ンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサやマ
イクロコントローラ及び周辺集積回路素子、ＡＳＩＣ、
他の集積回路、デジタル・シグナル・プロセッサ、ディ
スクリート素子回路などのハードワイヤードの電子また
は論理回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ、など
のプログラマブル論理デバイスでも実現できる。一般的
に、有限状態機械を実現できる装置であって、その有限
状態機械が図８に示すフローチャートを実行できるもの
であれば、その装置を使用して診断システムを実現でき
る。
【００５７】さらに、開示した方法は、オブジェクトま
たはオブジェクト指向ソフトウェア開発環境を使用し、
ソフトウェアで簡単に実現できる。その環境とは、各種
コンピュータ、ワークステーション、または携帯情報端
末のハードウェア（またはその組み合せ）などのプラッ
トフォームで使用できる移植可能なソースコードを提供
している環境である。開示した診断システムは、標準論
理回路またはＶＬＳＩ設計を使用しているハードウェア
で一部またはすべてを実現できる。本発明によるシステ
ムを実現するためにソフトウェアを使うかハードウェア
を使うかは、システムの速度および／または効率に関す
る要求、特定の機能、及び使用する特定のソフトウェア
またはハードウェアシステムあるいはマイクロプロセッ
サやマイクロコンピュータシステムなどによって異な
る。しかし、上記で説明した診断システムと方法は、当
業者であれば本明細書に記載した機能説明の内容につい
てさらに実験を繰り返さなくても、コンピュータ技術の
一般的な知識さえあれば、公知の、またはこれから開発
されるシステムまたは構造、装置またはソフトウェア
（あるいはその両方）を使用して簡単に実現できる。
【００５８】さらに、開示した方法は、プログラム式汎
用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッ
サなどで実行されるソフトウェアとして簡単に実現でき
る。この場合、本発明の方法とシステムは、Ｊａｖａ
（登録商標）またはＣＧＩスクリプトなどパーソナルコ
ンピュータ上の組込みルーチンとして、サーバまたはグ
ラフィックワークステーション上に常駐する資源とし
て、診断システム、携帯情報端末インタフェース、専用
ハンドヘルド装置などの組込みルーチンとして実現でき
る。また、この診断システムは、ワークステーションま
たは専用診断システムのハードウェア及びソフトウェア
システムなど、ソフトウェアおよび／またはハードウェ
アシステムに、システムと方法を物理的に組み込むこと
でも実現できる。
【００５９】このように、本発明によれば、文書処理シ
ステムに関する自動化イメージ品質ベースの診断システ
ムのシステムと方法が提供されていることは明らかであ
る。本発明を好ましい実施例と共に説明したが、当業者
ならば本発明の範囲内でそれらに対するさまざまな代
替、変形、及び変更が可能であることは明らかである。
したがって、出願人は、本発明に従ったこのようなすべ
ての代替、変形、及び変更を本発明の主旨と範囲に含め
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明による診断システムの第１実施例を示
す機能ブロック図である。
【図２】 本発明による診断システムの第２実施例を示
す機能ブロック図である。
【図３】 本発明による診断システムの第３実施例を示
す機能ブロック図である。
【図４】 本発明による診断システムの第４実施例を示
す機能ブロック図である。
【図５】 本発明による診断システムの第５実施例を示
す機能ブロック図である。
【図６】 本発明による診断システムの第６実施例を示
す機能ブロック図である。
【図７】 本発明による診断システムの第７実施例を示
す機能ブロック図である。
【図８】 本発明によるシステムワークフローの例を示
すワークフロー図である。
【図９】 本発明によるシステムワークフローの例の一
部を示すワークフロー図である。
【図１０】 本発明によるシステム障害を診断する方法
の一実施例の概要を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０ 診断システム、２５ リンク、１００ 文書処理
システム、１１０ スキャナ、１２０ イメージ品質分
析回路、１３０ ジョブ制御回路、１４０ システム／
サブシステムコントローラ、１５０ センサ、１６０
メモリー、１７０ 仮想センサ、１８０ 診断プリプロ
セッサ回路、１９０ 診断推論エンジン回路、２００
診断コントローラ、２１０ ローカルユーザインターフ
ェース、２２０ 遠隔ユーザインターフェース、２３０
知識サーバ／データベース。
フロントページの続き (72)発明者 ステファン ジェイ ニコルズ アメリカ合衆国 ニューヨーク州 ウォル ワース パインビュー ドライブ 3247 (72)発明者 エリザベス エイ リッチェンダーファー アメリカ合衆国 ニューヨーク州 フェア ポート グロリア ドライブ 1740

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 文書処理システムの自動イメージ品質ベ
    ースの予知、診断、及び修復のためのシステムであっ
    て、 データを収集して処理するデータ獲得・診断処理回路
    と、 前記データを分析して初期診断結果を得る診断推論エン
    ジン回路と、 少なくとも１つのイメージに対応するデータ内の少なく
    とも１つの欠陥を識別するイメージ品質分析回路と、を
    備え、診断推論エンジン回路は、識別された前記欠陥を
    基に前記初期診断結果を精密化することを特徴とするシ
    ステム。
JP2000384233A 1999-12-16 2000-12-18 文書処理システムのイメージ品質ベースの自動的な診断と修復のためのシステムと方法 Pending JP2001245091A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US09/464,596 US6665425B1 (en) 1999-12-16 1999-12-16 Systems and methods for automated image quality based diagnostics and remediation of document processing systems
US09/464596 1999-12-16

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