JP2005205682A - 画像形成装置の異常検出装置、異常検出方法、及び異常検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像形成装置において、内部部品に異常が発生した場合に、その異常個所の特定のために利用可能な好適な情報を提供する。
【解決手段】異常検出装置は、印刷済みの用紙を撮像して検査画像データを取得すると（Ｓ３０１）、差分画像データを求めて種別ごとに印刷欠陥を検出する（Ｓ３０２）。次に、感光体ベルトの外周表面における複数の固定位置のうち、検査画像データが対応する固定位置を特定し（Ｓ３０３）、データ蓄積部の記憶領域に差分画像データを積算する（Ｓ３０４）。以上の処理により生成された欠陥積算画像データを表示して（Ｓ３０５）、ユーザの異常個所の特定に供する。
【選択図】図３

Description

本発明は、原稿画像データが印刷処理された用紙を読み取ることにより検査画像データを取得し、この検査画像データを用いて画像形成装置の異常を検出する異常検出技術に関する。

プリンタ、コピー機、ファクシミリ機又はこれらの機能を併せもつデジタル複合機（以下、これらを総称して画像形成装置という）においては、該装置に入力された原稿画像データを用紙（ここで用紙とは、およそ印刷媒体全般であり、一般的な紙以外にＯＨＰシート、厚紙、葉書等を含む概念である）上に印刷して、ユーザに印刷物を提供している。印刷処理時には画像処理装置内部において、給紙装置から取り出された用紙が紙送り機構により搬送路上を送られ、これに対して印字部、定着部等が共同して印刷動作を行う。

画像形成装置には、印刷機構のいずれかの部品に異常が生じる場合がある。例えば、感光体ベルトや定着ローラに傷が付いてしまった場合などである。このような場合には、印刷物に汚れや抜け等の印刷欠陥が含まれることとなり、好ましくない。このため、画像形成装置の内部部品の異常検出は従来より試みがなされている。

従来の異常検出の一般的方法では、画像検出装置が原稿画像データを用紙に印刷処理した後に、印刷された用紙を読み取ることにより検査画像データを生成し、この検査画像データから印刷欠陥を特定して、その印刷欠陥の種類（汚れ、抜け等）ごとに発生回数履歴を作成する。また別の方法では、印刷欠陥が発生したときの検査画像データを保存しておき、後にサービスエンジニアが保存された画像を目視で観察して印刷欠陥の共通性・連続性を解析し、故障個所と特定された内部部品を交換していた。しかし、上記の方法は、サービスエンジニアの経験や勘などに頼った方法であった。また、この方法は、解析に時間がかかるばかりでなく、事前の交換部品用意なども行いにくい状況であった。

また、故障個所特定の補助的機能としては、例えば特開平６−２１０８３５号公報に記載されるように、印刷欠陥を含み不良と判定された不良判定画像と、印刷欠陥のない良判定画像を並べて表示したり、特開平６−２１０８３６号公報に記載されるように、不良判定画像と、印刷処理の元データである原稿画像を並べて表示することにより、サービスエンジニアによる故障個所の特定判断を補助することが行われていた。

特開平６−２１０８３５号公報 特開平６−２１０８３６号公報

本発明は、原稿画像データを用紙に印刷処理する画像形成装置において、内部部品に異常が発生した場合に、その異常個所の特定のために利用可能な好適な情報を提供することを目的とする。

上述した目的を達成するために、本発明は、原稿画像データを用紙に印刷する画像形成装置の内部部品の異常を検出するための異常検出装置であって、原稿画像データが印刷された複数の用紙を撮像して得られた複数の検査画像データを取得する検査画像取得手段と、前記各検査画像データに含まれる一又は複数の印刷欠陥を検出する欠陥検出手段と、多数の画素データからなる画像データを格納可能なデータ蓄積部を有し、前記欠陥検出手段により印刷欠陥が検出されると、該印刷欠陥の検出位置に対応する前記画素データに加算を行い、印刷欠陥の発生頻度を示す欠陥積算画像データを形成する欠陥積算画像形成手段と、を備えたことを特徴とする。

また、前記欠陥積算画像データは、前記回転部品の外周表面における複数の固定位置のそれぞれに対応することが好ましい。

また、前記欠陥積算画像データは、画像形成装置の回転部品の外周表面に対応することが好ましい。

また、前記欠陥積算画像データは、用紙紙面に対応することが好ましい。

また、前記欠陥検出手段は、検査画像データの各画素値から原稿画像データの各画素値を減算して、検査画像データに含まれる汚れを検出することが好ましい。

また、前記欠陥検出手段は、原稿画像データの各画素値から検査画像データの各画素値を減算して、検査画像データに含まれる抜けを検出することが好ましい。

また、前記欠陥積算画像形成手段は、印刷欠陥の種別ごとに欠陥積算画像データを形成することが好ましい。ここで、前記欠陥積算画像形成手段は、印刷欠陥の種別に応じて重み付けを行い、欠陥積算画像データを形成することが好ましい。

また、前記欠陥積算画像形成手段は、印刷欠陥の経時変化に応じて重み付けを行い、欠陥積算画像データを形成することが好ましい。ここで、前記印刷欠陥の経時変化は、検査画像データに印刷欠陥が検出されてから、その後取得される検査画像データに印刷欠陥が検出されるまでの、検査画像データの取得回数であることが好ましい。

また、前記欠陥積算画像形成手段は、各給紙装置ごとに欠陥積算画像データを形成することが好ましい。

また、前記欠陥積算画像形成手段は、表面印刷及び裏面印刷のそれぞれについて欠陥積算画像データを形成することが好ましい。

また、前記欠陥積算画像データを表示する表示手段を備えることが好ましい。

上述した目的を達成するために、本発明は、内部部品の異常を検出する異常検出機能を有する画像形成装置であって、原稿画像データが印刷された複数の用紙を撮像して、複数の検査画像データを取得する検査画像取得手段と、前記各検査画像データに含まれる一又は複数の印刷欠陥を検出する欠陥検出手段と、多数の画素データからなる画像データを格納可能なデータ蓄積部を有し、前記欠陥検出手段により印刷欠陥が検出されると、該印刷欠陥の検出位置に対応する前記画素データに加算を行い、印刷欠陥の発生頻度を示す欠陥積算画像データを形成する欠陥積算画像形成手段と、を備えたことを特徴とする。

上述した目的を達成するために、本発明は、原稿画像データを用紙に印刷する画像形成装置の内部部品の異常を検出する異常検出方法であって、原稿画像データが印刷された複数の用紙を撮像して、複数の検査画像データを取得し、前記各検査画像データに含まれる一又は複数の印刷欠陥を検出し、前記欠陥検出手段により印刷欠陥が検出されると、データ蓄積部において該印刷欠陥の検出位置に対応する画素データに加算を行い、印刷欠陥の発生頻度を示す欠陥積算画像データを形成する、ことを特徴とする。

上述した目的を達成するために、本発明は、原稿画像データを用紙に印刷する画像形成装置の内部部品の異常を検出する異常検出装置に、原稿画像データが印刷された複数の用紙を撮像して、複数の検査画像データを取得する検査画像取得工程と、前記各検査画像データに含まれる一又は複数の印刷欠陥を検出する欠陥検出工程と、前記欠陥検出手段により印刷欠陥が検出されると、データ蓄積部において該印刷欠陥の検出位置に対応する画素データに加算を行い、印刷欠陥の発生頻度を示す欠陥積算画像データを形成する欠陥積算画像形成工程と、を実行させるための異常検出プログラムである。

また、本発明は、原稿画像データを用紙に印刷する画像形成装置に装着され、該画像形成装置の内部部品の異常を検出するための異常検出装置であって、原稿画像データと検査画像データを重ね合わせて表示する表示手段を備えたことを特徴とする。

以下に、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、以下に説明する実施形態では、印刷装置について説明するが、コピー機、ファックス機又はデジタル複合機などにも同様な技術を適用可能である。

図１は、本実施形態の異常検出装置を含む印刷システムの一例を示す概略図である。この印刷システムは高速印刷システムであり、例えば、多量の料金請求書、ビジネス文書などの定型文書を印刷するのに適している。以下、定型文書を印刷する状況を一例として印刷システムについて説明する。

プリントコントローラ１０は、ホストコンピュータより送られてくる顧客の名前、住所等のデータ、請求金額のデータを取り込んで、これらのデータと自らが有する罫線のデータ等を合成してビットマップ形式の原稿画像データを生成し、これをデータ送信線１１を介してプリンタ２０に送信する。このとき、原稿画像データに併せて、ページ番号等の原稿画像データを識別するための識別データが送信される。プリンタ２０は、原稿画像データを受け取って用紙上に印刷する。

プリントコントローラ１０とプリンタ２０とを結ぶデータ送信線１１の途中には、データ抽出処理部２２が設けられている。データ抽出処理部２２は、抽出処理を行うＣＰＵ及びそのワークスペースとなるＲＡＭ等を含み構成され、データ送信線１１に原稿画像データが伝送されると、その原稿画像データとその識別データを抽出し、異常検出装置３１の原稿画像データ保存部２４に送信する。原稿画像データ保存部２４は、送られて来た原稿画像データと識別データを格納する。

また、プリンタ２０内部には、原稿画像データが印刷された用紙が搬送されて通過する位置に撮像手段である読取スキャナが設けられている。読み取り制御部２６は、読取スキャナを制御して、搬送される用紙を読み取り検査画像データを取得する。読み取り制御部２６は、検査画像データに識別データを対応付けて、検査画像データ保存部２８に送信する。検査画像データ保存部２８は、送られて来た検査画像データと識別データを格納する。

データ照合部３０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等を含んで構成され、原稿画像データ保存部２４に格納された原稿画像データと、検査画像データ保存部２８に格納された検査画像データとに基づき、公知の印刷欠陥検出技術を用いて検査画像データに含まれる印刷欠陥を検出する。印刷欠陥は、例えば汚れ、抜け、かすれなどである。公知の印刷欠陥検出技術では、例えば、原稿画像データと検査画像データを比較して、原稿画像データにない印刷部分が検査画像データにある場合にはその部分を印刷汚れと判定したり、原稿画像データにある印刷部分が検査画像データにない場合にはその部分を印刷抜けと判定する。また、印刷部分の特徴量を定量評価することで印刷欠陥を検出することもある。

次に、プリンタ２０の内部構成について説明する。図２は、プリンタ２０の内部構成を簡略化して示した概略図である。

プリンタ２０には、複数の給紙トレイ３２，３４，３６が設けられており、用紙が蓄積されている。各給紙ローラ３８，４０，４２が駆動することで、各給紙トレイ３２，３４，３６から用紙が搬送経路に送り出される。用紙は、搬送ローラ４４によりさらに移送され、感光体ベルト４６の位置に到達する。

感光体ベルト４６は、帯状の感光体を輪状としたものであり、２つの駆動ローラ４８により回転駆動される。感光体ベルト４６は、まず帯電され、ラスタ出力スキャナ５０からのレーザを露光して潜像が形成される。この潜像に対して現像ローラ５３により黒色のトナーが付着されてトナー像が形成されて、このトナー像が感光体ベルト４６から用紙に転写される。その後、クリーナローラ５４により感光体ベルト４６から残留したトナーが除去され、再び上記と同じ処理が繰り返される。なお、本実施形態の印刷システムでは定型文書を対象とするため単色の印刷処理がなされているが、写真などをカラー印刷する場合には印刷機構としてシングルエンジン又はタンデムエンジンなどの他の機構を採用してもよい。

それから用紙は定着ローラ５６へ移送され、トナー像が用紙に定着される。用紙に未定着のトナーは、剥離ブレード５８により除去される。以上の処理で印刷は完了し、用紙は排紙部に送られる。また、両面印刷の場合は両面トレイ６４に送られ、引き続き搬送経路に送り出されて裏面の印刷処理が行われる。

用紙搬送経路において剥離ブレード５８の後段には読取スキャナ６０が設けられる。画像が定着された印刷物の印刷面は、その読取スキャナ６０により光学的に読み取られる。読取スキャナ６０は、照射ランプにより印刷面を照射し、その反射光をレンズ６２で集束して、撮像デバイス６１で検出する。撮像デバイス６１としては、例えば、用紙搬送路の上面と平行な面内において用紙搬送方向に垂直な方向にセルが１列に並んだラインセンサを用いることができる。用紙搬送に同期してラインセンサの読み出しを繰り返し行っていくことで、２次元の印刷面の画像を取得できる。カラー画像を検査する場合は、例えばＲ，Ｇ，Ｂの各色ごとにラインセンサを設ければよい。撮像デバイス６１で取得された印刷面の検査画像データは読み取り制御部２６に送られる。

次に、異常検出装置３１が行う処理について説明する。以下に説明する処理は、プリンタ２０の用紙搬送経路に設けられた各内部部品、又は印刷処理に関連する各内部部品について印刷欠陥の発生頻度を表す欠陥積算画像データを形成する処理である。プリンタ２０の内部部品としては、例えば、感光体ベルト４６、現像ローラ５３、クリーナローラ５４、定着ローラ５６、搬送ローラ４４、給紙ローラ３８，４０，４２などの回転部品、及び給紙トレイ３２，３４，３６、両面トレイ６４などである。欠陥積算画像データの形成処理は、対象部品によって処理の具体的方法が異なるため、以下、同種の処理を行う対象部品ごとに説明する。

先ず、感光体ベルト４６に関する欠陥積算画像データの形成処理について説明する。図３は、欠陥積算画像の形成処理を示すフローチャートである。

データ照合部３０は、原稿画像データが印刷された用紙を撮像して得られた検査画像データを取り込み（Ｓ３０１）、閾値判定することにより０又は１に２値化してから、検査画像データと原稿画像データに対してパターンマッチング処理を行って位置合わせをする。そして、データ照合部３０は、検査画像データと原稿画像データの差分を演算して、検査画像データに含まれる印刷欠陥を検出する（Ｓ３０２）。なお、印刷欠陥は、以下に説明する方法により「汚れ」、「抜け」、「かすれ」等の種別ごとに検出される。

「汚れ」を検出する場合には、検査画像データの各画素値から原稿画像データの各画素値を減算することで、検査画像データに含まれる「汚れ」が抽出された差分画像データが演算される。例えば、両画像データの識別データにずれが生じることにより、図４Ａに示すように、原稿画像データと検査画像データに文字違いがある場合には、原稿画像データの画素値から検査画像データの画素値を減算して求めた差分画像データには「汚れ」が残る。また、図４Ｂに示すように、検査画像データの一部が印刷されずに部分欠損がある場合には、差分画像データには「汚れ」が残る。また、図４Ｃに示すように、検査画像データに横方向に延在する帯状欠損がある場合には、差分画像データには「汚れ」が残る。なお、ここで「減算」とは、一方の画像データの画素値から他方の画像データの画素値を減算して、画素値が０以上である場合にはその値を画素値とし、０未満である場合には画素値を０とする処理である。

「抜け」を検出する場合には、原稿画像データの各画素値から検査画像データの各画素値を減算することで、検査画像データの「抜け」が抽出された差分画像データが演算される。また、「かすれ」を検出する場合には、再びステップＳ３０１に戻り、上記の２値化閾値より小さな閾値で２値化してから、原稿画像データの各画素値から検査画像データの各画素値を減算することで新たな差分画像データを求め、この差分画像データの画素値をＳ３０２で求めた差分画像データから減算することで、検査画像データの「かすれ」が抽出された画像データが演算される。また、上述した印刷欠陥の検出では、色情報を有しない原稿画像データ及び検査画像データについて説明したが、これらの画像データが色情報を有するカラー画像である場合には、その色情報について差分を求め、印刷欠陥の検出を行ってもよい。

ここで、発明の理解のために、上記の処理で検出される印刷欠陥について説明する。印刷物に発生する印刷欠陥は、不良印刷欠陥と準不良印刷欠陥に分類することができる。不良印刷欠陥とは、人間による印刷物の目視判断により、印刷物が不良であると識別される程度の印刷欠陥であり、例えば、印刷物に明らかな汚れ、抜け、色不良などがある場合である。準不良印刷欠陥とは、人間による印刷物の目視判断によっても、印刷物が不良であると識別されず、印刷物は正常品として取り扱われる程度の印刷欠陥であり、例えば、印刷物の汚れ、抜けの大きさが極小であったり、色不良がわずかである場合である。上記の処理は、検査画像データから原稿画像データを減算する処理であるため、不良印刷欠陥だけでなく準不良印刷欠陥も検出される。

データ照合部３０は、検査画像データの取り込みと同時に、感光体ベルト４６の外周表面において、その検査画像データが対応する位置を特定する処理を行う（Ｓ３０３）。この処理を図５を参照して説明する。

図５は、感光体ベルト４６の外周表面を横方向に展開して示した概略図である。横方向（Ｙ方向）が感光体ベルト４６の回転方向であり、縦方向（Ｘ方向）が感光体ベルト４６の帯幅方向である。感光体ベルト４６が連続回転する際の一回転における外周表面は、矢印Ｒ_Nの範囲で示される。また、その前回の一回転における外周表面は矢印Ｒ_Nー1の範囲で示され、その次回の一回転における外周表面は矢印Ｒ_N+1の範囲で示される。

感光体ベルト４６の基準位置には磁性体４７が固定されており、感光体ベルト４６の回転時には、感光体ベルト４６に近接配置されたホールセンサが磁性体４７の通過を検出する。プリンタ２０はホールセンサの検出出力５１でタイミングをとってページ同期信号を生成し、それに合わせて潜像の形成処理を行うため、感光体ベルト４６の外周表面において潜像が形成される位置は、感光体ベルト４６の各回転ごとに同じ固定位置Ｓ１〜Ｓ７となる。各固定位置Ｓ１〜Ｓ７の潜像は、後に現像となり用紙に印刷されるため、各固定位置Ｓ１〜Ｓ７が一枚の用紙紙面、ひいては検査画像データに対応した位置となる。

データ照合部３０は、検出画像データを取り込んだときには、ホールセンサの検出出力のタイミングに基づいて、その検査画像データの元となった潜像が形成された固定位置Ｓ１〜Ｓ７を特定する。すなわち、データ照合部３０は、ホールセンサが磁性体４７を検出してから各固定位置Ｓ１〜Ｓ７の現像が用紙に印刷されて検査画像データとして取り込まれるまでの時間データを記憶しており、ホールセンサの検出出力が入力されてからの時間を計測することで検査画像データに対応する固定位置Ｓ１〜Ｓ７を特定する。

次に、データ照合部３０は、内部に有するデータ蓄積部に欠陥積算画像データを形成する処理を行う（Ｓ３０４）。データ蓄積部は、書き込み可能な不揮発性の記憶媒体で構成され、印刷欠陥の各種別、固定位置Ｓ１〜Ｓ７ごとに、差分画像データと同じ容量の画像データ格納領域が用意されている。

データ照合部３０は、上述の処理により求められた差分画像データについて、印刷欠陥の種別が「汚れ」であり、固定位置がＳ１である場合には、その条件に対応したデータ格納領域を選択し、差分画像データの各画素値（０又は１）を加算する。この処理を、差分画像データを演算するごとに繰り返し行うことにより、印刷欠陥の発生回数に応じた画素値をもつ欠陥積算画像データが、印刷欠陥の種別、固定位置ごとに形成される。

次に、欠陥積算画像データは、ユーザの要求に応じて、図６Ａに示すグラフのように３次元立体表示される（Ｓ３０５）。図６Ａの欠陥積算画像データは、欠陥種別「抜け」及び固定位置Ｓ１に対応して形成されたものである。図６Ａでは、感光体ベルト４６の外周表面のＸ座標，Ｙ座標を水平方向の２軸にとり、各画素の積算値を垂直方向の１軸にとっている。グラフには、各画素の積算値に応じて彩色が施されている。また、グラフには、欠陥積算画像データが対応する固定位置Ｓ１〜Ｓ７及び欠陥種別が表示されており、印刷装置内における紙面方向に対応して「リードエッジ」「テイルエッジ」「アウトボード」「インボード」と表示されている。なお、欠陥種別「汚れ」，「かすれ」、固定位置Ｓ２〜Ｓ７についての他の欠陥積算画像データも同様に表示される。

印刷欠陥が感光体ベルト４６の故障に起因している場合には、差分画像データの画素値１が積算される画素は集中するため、故障個所に対応する画素の画素値が増大して顕著なピークを形成する。一方、印刷欠陥が他部品の故障に起因している場合には、差分画像データの画素値１が積算される画素は分散されるため、目立ったピークは形成されない。よって、サービスエンジニア又は自ら修理を行うユーザは、モニタに表示される欠陥積算画像データを観察して、感光体ベルト４６が故障個所であるか否かを判断することができる。また、感光体ベルト４６が故障個所であると判断される場合には、欠陥積算画像データの積算状況から故障の原因や故障の詳細位置をさらに推測することができる。

例えば、サービスエンジニア又はユーザは、図６Ａのように表示される欠陥積算画像データを観察して、ピークＤ１，Ｄ２があることから、感光体ベルト４６に故障があることを判断する。さらに、印刷欠陥の種別が「抜け」であること、及び、ピークＤ１が一点の周囲で突出した形状であることから、感光体ベルト４６の故障が「傷」であることを判断する。また、ピークＤ１の位置が、紙面のリードエッジ及びアウトボードに近い位置であることから、固定位置Ｓ１における故障の詳細位置を判断する。

また同様に、サービスエンジニア又はユーザは、印刷欠陥の種別が「抜け」であること、及び、ピークＤ２の形状が帯状であることから、感光体ベルト４６の故障が「チャージ汚れ」であることを判断する。また、ピークＤ２の位置が、紙面のインボードに近い位置であることから、固定位置Ｓ１における故障の詳細位置を判断する。

なお、感光体ベルト４６に「傷」のみがある場合、「チャージ汚れ」のみがある場合には、それぞれ図６Ｂ，Ｃに示されるような欠陥積算画像データが形成される。

また、本実施形態においては、別の利点がある。すなわち、本実施形態では、準不良印刷欠陥が検出され、準不良印刷欠陥を含めて欠陥積算画像データが形成されるため、現状では不良判定されない印刷欠陥であるが、印刷欠陥が拡大して、後に不良判定される可能性のある印刷欠陥を早期に発見し、対処することができる。

また、図７Ａ，Ｂに示すように、欠陥積算画像データをＸ，Ｙ軸からなる２次元的な平面画像とし、各画素の画素値に応じて濃淡表示してもよい。図７Ａ，Ｂは、それぞれ図６Ｂ，Ｃの表示方法を変更したものであり、各画素値に応じて大、中、小の領域に区分され、画素値が大きい領域ほど濃い色で表示されている。なお、図７Ａ，Ｂでは、各画素の画素値に応じて濃淡表示しているが、画素値に応じて他の表示属性、例えば色、輝度、領域を区分する線の太さなどを変化させて表示してもよい。

以上に説明した処理は感光体ベルト４６に限った処理ではなく、検査画像データが外周表面の複数の固定位置に対応する他の回転部品にも適用可能である。例えば、中間転写体ベルトである。

また、本実施形態の異常検出装置３１は、欠陥積算画像データを形成するに際して、印刷欠陥の種別に応じて差分画像データに重み付けをしてから当該差分画像データを積算する機能を有してもよい。例えば、印刷欠陥の種別が「抜け」である場合には、感光体ベルト４６に傷などの重要な欠陥があることが予想されるため、差分画像データの画素値に重み付け値（例えば１．５）を乗じてから、欠陥積算画像データの各画素に積算してもよい。これにより、欠陥積算画像データには重要な印刷欠陥が強調して表示されるため、サービスエンジニア又はユーザは故障判定をより適格に行うことができる。

また、本実施形態の異常検出装置３１は、印刷欠陥の経時変化に基づいて、欠陥積算画像データを形成する機能を有してもよい。例えば、検査画像データを処理して差分画像データを演算するごとに、その差分画像データに画素値１の画素があるか否かを調べ、印刷欠陥の有無を判定する。そのとき、前回の印刷欠陥の存在が判定されてから次に印刷欠陥の存在が判定されるまでの検査画像データの取得回数をカウントし、検査画像データの取得回数に応じて差分画像データの画素値に重み付け値を乗じてから、欠陥積算画像データの各画素に積算してもよい。このとき、検査画像データの取得回数が少ないほど、大きな重み付け値とすることが好ましい。これにより、サービスエンジニア又はユーザは発生頻度の高い印刷欠陥を早期に発見することができる。

また、本実施形態の異常検出装置３１は、欠陥積算画像データのいずれかの画素の積算値が予め設定された閾値を超えた場合には、サービスエンジニア又はユーザに対してメンテナンス要求を表示してもよい。

次に、他の回転部品に関する欠陥積算画像データの形成処理について説明する。ここで他の回転部品とは、例えば、現像ローラ５３、クリーナローラ５４、定着ローラ５６、搬送ローラ４４、給紙ローラ３８，４０，４２などである。

図８に、これらの回転部品の外周表面と検査画像データＴ１〜Ｔ３の対応関係を示す。図中太線で描かれる四角枠Ｕが回転部品の展開された外周表面であり、点線、一点鎖線、二点鎖線で描かれる四角枠Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３が、連続して取り込まれる検査画像データの対応位置である。図示されるように、検査画像データは、回転部品の外周表面の固定した位置に対応しない。

これらの回転部品についての欠陥積算画像データの形成処理おいては、検査画像データの画素の座標（ｘ，ｙ）を、回転部品の外周表面の座標（Ｘ，Ｙ）に変換する処理を行う。すなわち、データ照合部３０は、ラインセンサ６１で検査画像データの撮像を行う時に、用紙の座標系とドラム状部材の座標系の相対位置関係を特定するために必要な情報を取得し、これを用いて座標変換を行う。ここで、座標系相互の相対位置関係を特定するための情報としては、例えば、回転部品に設けられたエンコーダにより検出される回転位置及び回転速度、用紙の搬送速度、回転部品からラインセンサ６１までの距離などである。

座標変換後は、欠陥積算画像データに差分画像データの積算が行われ、その結果がモニタに表示される。サービスエンジニア又はユーザは、表示された欠陥積算画像データを観察して、各回転部品の異常の有無を判断することができる。例えば、搬送ローラ４４のニップ圧異常により生じる用紙剥がれを判断することができる。

次に、プリンタ２０の動作状態に応じて、使用又は不使用が決定される内部部品に関する欠陥積算画像データの形成処理について説明する。ここで、このような内部部品の一例は、トレイ選択により使用状態又は非使用状態となる各給紙トレイ３２，３４，３６である。また、他の一例は、片面印刷モードでは不使用状態となり、両面印刷モードでは使用状態となる両面トレイ６４及びそれに関連する部品である。

給紙トレイ３２，３４，３６に関する欠陥積算画像データの形成処理を説明する。プリンタ２０は、いずれか一つの給紙トレイ３２，３４，３６から用紙の供給を受け、その用紙に原稿画像データを印刷処理する。ここで、データ照合部３０は、使用される給紙トレイを特定する給紙トレイ特定情報をプリンタ２０から取得する。データ照合部３０は、当該用紙を撮像して得られた検査画像データを処理して差分画像データを演算すると、給紙トレイ特定情報に基づいて差分画像データを振り分けて、給紙トレイごとに欠陥積算画像データを形成する。

サービスエンジニア又はユーザは、上述した処理により形成された給紙トレイごとの欠陥積算画像データを観察することで、各給紙トレイ３２，３４，３６に関して故障の有無を判断することができる。例えば、給紙トレイ自体に異常がある場合や、給紙トレイごとに設けられた給紙ローラ３８，４０，４２に異常があり、用紙端に傷ができてしまう場合などを判断することができる。

また、各給紙トレイ３２，３４，３６ごとに異なる用紙サイズとなっている場合には、用紙サイズによって生じる搬送ローラ４４の故障を判断することができる。例えば、Ａ３サイズの用紙では搬送ローラ４４による送りが安定するため印刷欠陥が発生せず、Ａ４サイズの用紙では搬送ローラ４４による送りが安定しないため印刷欠陥が発生する場合には、Ａ３サイズの給紙トレイの欠陥積算画像データには印刷欠陥が存在しないが、Ａ４サイズの給紙トレイの欠陥積算画像データには印刷欠陥が顕著となる。このことから搬送ローラの故障を判断できる。

次に、両面トレイ６４などに関する欠陥積算画像データの形成処理を説明する。プリンタ２０は、両面印刷モードでは、先ず、用紙の表面の印刷処理を行ってから、用紙を両面トレイ６４に送り、続いて用紙の裏面の印刷処理を行う。ここで、データ照合部３０は、用紙の印刷面が表面であるか裏面であるかを特定する印刷面特定情報をプリンタ２０から取得する。データ照合部３０は、用紙を撮像して得られた検査画像データを処理して差分画像データを演算すると、印刷面特定情報に基づいて差分画像データを振り分けて、各印刷面ごとに欠陥積算画像データを形成する。

サービスエンジニア又はユーザは、上述した処理により形成された各欠陥積算画像データを観察することで、両面印刷モード時に使用される両面トレイ６４や、搬送される用紙を両面トレイ６４に導くための切換爪について故障の有無を判断することができる。

サービスエンジニア又はユーザが欠陥積算画像データを観察して、内部部品に故障があると判断した場合には、図９に示す表示を行うことも好ましい。

図９で示す表示方法では、データ照合部３０は、検査画像データと原稿画像データについてパターンマッチング処理を行った後に、検査画像データと原稿画像データを重ね合わせて表示する。ここで、視認性の観点から、検査画像データと原稿画像データは異なる表示属性で表示することが好ましい。例えば、色、濃度、輝度を変えて表示すればよい。

図９においては、原稿画像データが正確なグリッドであり、検査画像データがこれを印刷して得られた印刷誤差を含むグリッドである場合を表示例としている。図からも理解できるとおり、検査画像データと原稿画像データを重ね合わせて表示した場合には、サービスエンジニア又はユーザは検査画像データの各部における誤差を容易に認識することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、等価な範囲で様々な変形が可能である。例えば、本実施形態の印刷システムでは高速印刷システムとしているが、より簡易な印刷システムとしてもよい。また、原稿画像データは、通常印刷される画像データであれば定型文書に限らず、写真、文章など他の種類でもよい。また、異常検出装置３１は、印刷システムに組み込まれ固定されたものとしても、取り外し可能なものとしてもよい。

本実施形態に係る異常検出装置を含む印刷システムを示す概略図である。 プリンタの内部構成を簡略化して示す概略図である。 欠陥積算画像データの形成処理を示すフローチャートである。 印刷欠陥の検出工程を説明するための説明図である。 印刷欠陥の検出工程を説明するための説明図である。 印刷欠陥の検出工程を説明するための説明図である。 感光体ベルトの外周表面を示す概略図である。 三次元立体表示された欠陥積算画像データを示す説明図である。 三次元立体表示された欠陥積算画像データを示す説明図である。 三次元立体表示された欠陥積算画像データを示す説明図である。 濃淡表示された欠陥積算画像データを示す説明図である。 濃淡表示された欠陥積算画像データを示す説明図である。 他の回転部品の外周表面を示す概略図である。 重ね合わせ表示された検査画像データと原稿画像データを示す説明図である。

符号の説明

１０ プリントコントローラ、１１ データ送信線、２０ プリンタ、２２ データ抽出処理部、２４ 原稿画像データ保存部、２６ 読み取り制御部、２８ 検査画像データ保存部、３０ データ照合部、３１ 異常検出装置、３２，３４，３６ 給紙トレイ、３８，４０，４２ 給紙ローラ、４４ 搬送ローラ、４６ 感光体ベルト、４８ 駆動ローラ、５０ ラスタ出力スキャナ、５３ 現像ローラ、５４ クリーナローラ、５６ 定着ローラ、５８ 剥離ブレード、６０ 読取スキャナ、６１ 撮像デバイス、６２ レンズ、６４ 両面トレイ。

Claims (17)

1. 原稿画像データを用紙に印刷する画像形成装置の内部部品の異常を検出するための異常検出装置であって、
   原稿画像データが印刷された複数の用紙を撮像して得られた複数の検査画像データを取得する検査画像取得手段と、
   前記各検査画像データに含まれる一又は複数の印刷欠陥を検出する欠陥検出手段と、
   多数の画素データからなる画像データを格納可能なデータ蓄積部を有し、前記欠陥検出手段により印刷欠陥が検出されると、該印刷欠陥の検出位置に対応する前記画素データに加算を行い、印刷欠陥の発生頻度を示す欠陥積算画像データを形成する欠陥積算画像形成手段と、
   を備えたことを特徴とする異常検出装置。
2. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
   前記欠陥積算画像データは、画像形成装置の回転部品の外周表面における複数の固定位置のそれぞれに対応することを特徴とする異常検出装置。
3. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
   前記欠陥積算画像データは、画像形成装置の回転部品の外周表面に対応することを特徴とする異常検出装置。
4. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
   前記欠陥積算画像データは、用紙紙面に対応することを特徴とする異常検出装置。
5. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
   前記欠陥検出手段は、検査画像データの各画素値から原稿画像データの各画素値を減算して、検査画像データに含まれる汚れを検出することを特徴とする異常検出装置。
6. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
   前記欠陥検出手段は、原稿画像データの各画素値から検査画像データの各画素値を減算して、検査画像データに含まれる抜けを検出することを特徴とする異常検出装置。
7. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
   前記欠陥積算画像形成手段は、印刷欠陥の種別ごとに欠陥積算画像データを形成することを特徴とする異常検出装置。
8. 請求項７に記載の異常検出装置であって、
   前記欠陥積算画像形成手段は、印刷欠陥の種別に応じて重み付けを行い、欠陥積算画像データを形成することを特徴とする異常検出装置。
9. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
   前記欠陥積算画像形成手段は、印刷欠陥の経時変化に応じて重み付けを行い、欠陥積算画像データを形成することを特徴とする異常検出装置。
10. 請求項９に記載の異常検出装置であって、
    前記印刷欠陥の経時変化は、印刷欠陥が存在する検査画像データが取得されてから、次に印刷欠陥が存在する検査画像データが取得されるまでの、検査画像データの取得回数であることを特徴とする異常検出装置。
11. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
    前記欠陥積算画像形成手段は、各給紙装置ごとに欠陥積算画像データを形成することを特徴とする異常検出装置。
12. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
    前記欠陥積算画像形成手段は、表面印刷及び裏面印刷のそれぞれについて欠陥積算画像データを形成することを特徴とする異常検出装置。
13. 請求項１に記載の異常検出装置であって、
    前記欠陥積算画像データを表示する表示手段を備えることを特徴とする異常検出装置。
14. 内部部品の異常を検出する異常検出機能を有する画像形成装置であって、
    原稿画像データが印刷された複数の用紙を撮像して、複数の検査画像データを取得する検査画像取得手段と、
    前記各検査画像データに含まれる一又は複数の印刷欠陥を検出する欠陥検出手段と、
    多数の画素データからなる画像データを格納可能なデータ蓄積部を有し、前記欠陥検出手段により印刷欠陥が検出されると、該印刷欠陥の検出位置に対応する前記画素データに加算を行い、印刷欠陥の発生頻度を示す欠陥積算画像データを形成する欠陥積算画像形成手段と、
    を備えたことを特徴とする異常検出機能を有する画像形成装置。
15. 原稿画像データを用紙に印刷する画像形成装置の内部部品の異常を検出する異常検出方法であって、
    原稿画像データが印刷された複数の用紙を撮像して、複数の検査画像データを取得し、
    前記各検査画像データに含まれる一又は複数の印刷欠陥を検出し、
    前記欠陥検出手段により印刷欠陥が検出されると、データ蓄積部において該印刷欠陥の検出位置に対応する画素データに加算を行い、印刷欠陥の発生頻度を示す欠陥積算画像データを形成する、
    ことを特徴とする異常検出方法。
16. 原稿画像データを用紙に印刷する画像形成装置の内部部品の異常を検出する異常検出装置に、
    原稿画像データが印刷された複数の用紙を撮像して、複数の検査画像データを取得する検査画像取得工程と、
    前記各検査画像データに含まれる一又は複数の印刷欠陥を検出する欠陥検出工程と、
    前記欠陥検出手段により印刷欠陥が検出されると、データ蓄積部において該印刷欠陥の検出位置に対応する画素データに加算を行い、印刷欠陥の発生頻度を示す欠陥積算画像データを形成する欠陥積算画像形成工程と、
    を実行させるための異常検出プログラム。
17. 原稿画像データを用紙に印刷する画像形成装置に装着され、該画像形成装置の内部部品の異常を検出するための異常検出装置であって、
    原稿画像データと検査画像データを重ね合わせて表示する表示手段を備えたことを特徴とする異常検出装置。
    
    

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