JP2005319652A - 画像形成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】少ないハード規模で画像形成装置の状態を判定し、サービスマンによる保守が必要な場合でも装置の使用不能な期間を短縮することができる画像形成装置を提供する。
【解決手段】 画像形成装置の状態について正常状態からのずれ量を算出し、ずれ量に基づき異常かどうか判定する画像特性検出部１５と、画像特性検出部１５により異常であると判定した場合に、異常用の画像処理を行う画像処理手段１７と、画像特性検出部１５により異常であると判定した場合にサービスマンコール信号を出力するサービスマンコール信号出力手段２２とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複写機、プリンタ、ＦＡＸ等の画像形成装置に関する。

この種の画像形成装置、特に電子写真方式の画像形成装置においては、画質の低下を抑制するために画像調整、例えば色が安定するようにキャリブレーション等を行う。キャリブレーションの手順としては、例えば所定のテストパターン画像を出力し、出力されたパターン画像の濃度が規定値とどのぐらい差があるかを検出し、その検出結果に基づいて画像形成装置の特性を補正する。また、キャリブレーション時に設定された各種の情報の履歴をとり、次のキャリブレーションの設定に際してこの履歴情報を利用する画像形成装置も提案されている（例えば、特許文献１参照）。

さらには、画像形成装置の状態を示す各種の情報を通信回線を介して管理センターに送信し、管理センター側で情報を解析して装置の異常を検出するようにしたシステムも提案されている。例えば、特許文献２の画像形成装置では、画像読み取り装置が特定の診断用画像を読み取って生成した画像データを通信回線を介して管理センターに設置された画像診断装置へ送信する。画像診断装置では送信された画像データを診断して、異常がある場合には調整情報を生成して画像読み取り装置へ送信する。画像読み取り装置は画像診断装置から送信された調整情報に基づいて画像読み取りに関するパラメータを調整する。

特開平８−３３６０５５号公報 特開２０００−２７８４７１号公報

しかしながら、従来の画像形成装置では、調整不能な異常が発生した場合には、異常発生からサービスマンによる保守完了まで装置を使用することができず、ユーザーにとって時間的なロスが大きい。さらには、特許文献２のようなシステムでは、管理センターの設置が必要となり、さらには装置の調整用データを送信するための通信回線も必要であり、コストや通信トラフィックの増大を伴うという問題がある。

本発明は以上の問題点に鑑みなされたものである。その目的とするところは、少ないハード規模で画像形成装置の状態を判定し、サービスマンによる保守が必要な場合でも装置の使用不能な期間を短縮することができる画像形成装置を提供することである。

上記目的を達成するために、請求項１の発明は、画像データに基づいて画像を形成する画像形成装置において、画像形成装置の状態について正常状態からのずれ量を算出し、該ずれ量に基づき異常かどうか状態を判定する状態判定手段と、該状態判定手段により異常であると判定した場合に異常用の画像処理を行う画像処理手段と、該状態判定手段により異常であると判定した場合にサービスマンコール信号を出力するサービスマンコール信号出力手段とを備えることを特徴とするものである。
請求項２の発明は、請求項１の画像形成装置において、上記状態判定手段は、画像色再現に基づき正常状態からのずれ量を算出し、上記画像処理手段は、該状態判定手段により異常であると判定した場合に異常用のキャリブレーションを行うことを特徴とするものである。
請求項３の発明は、請求項１の画像形成装置において、上記状態判定手段は、画像粒状性に基づき正常状態からのずれ量を判定し、上記画像処理手段は、該状態判定手段により異常であると判定した場合に異常用の中間調処理を行うことを特徴とするものである。
請求項４の発明は、請求項２の画像形成装置において、上記異常用のキャリブレーションは、グレーバランスを保つ出力濃度補正処理であることを特徴とするものである。
請求項５の発明は、請求項１の画像形成装置において、上記状態判定手段が算出したずれ量の履歴情報を保持する履歴情報保持手段を備え、上記サービスマンコール信号出力手段は、該履歴情報保持手段の履歴情報に応じてサービスマンコール信号を出力することを特徴とするものである。
請求項６の発明は、請求項５の画像形成装置において、上記履歴情報は、上記状態判定手段が算出したずれ量、上記画像処理手段がキャリブレーションを行った日時から計算されるキャリブレーション間隔、キャリブレーションを行った時点での記録媒体の総出力数の少なくとも１以上の情報と、これら情報の大小に応じてグループ分けしたグループ毎の情報数を含むことを特徴とするものである。
請求項７の発明は、請求項１又は３の画像形成装置において、上記状態判定手段が算出するずれ量は、ＭＴＳ法により構築され、正常状態時に検出される複数の情報に基づいて定められた基準空間に対するマハラノビス距離であることを特徴とするものである。
これらの画像形成装置においては、状態判定手段によって装置の状態が異常であると判定されても、画像処理手段が異常用の画像処理を行うため、サービスマンが到着するまでの間も画像出力を続けることが可能となる。従来、通常の調整では調整不能な異常画像が発生すると、異常発生からサービスマンによる保守完了まで装置を使用することができずにいた。これに対し、これらの画像形成装置においては、装置の使用不能な期間を短縮することが可能となる。なお、通常の調整とは、サービスマンによる保守を必要としないレベルまでに画質を補正することができる画像調整のことをいう。また、この画像形成装置においては、状態判定手段が装置の状態を判定するので、装置の状態を管理する管理センターを設置する場合に比べ、少ないハード規模で装置の状態を判定することができる。

本発明によれば、少ないハード規模で画像形成装置の状態を判定し、サービスマンによる保守が必要な場合でも装置の使用不能な期間を短縮することができる画像形成装置を提供できるという優れた効果がある。

以下、本発明の実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る画像形成装置の構成を説明するブロック図である。図１に示すように、この画像形成装置は、診断実行指示手段１０、テストパターン像発生手段１１、書き込み手段１２、像担持体１３、現像手段１４、状態判定手段である画像特性検出部１５を備える。そして、この画像形成装置は、画像処理法決定手段１６、画像処理手段１７、画像入力手段１８、画像出力手段１９、履歴情報保持手段２０、サービスマンコール出力判定手段２１、サービスマンコール出力手段２２を備えている。

上記診断実行指示手段１０は、画質に不満を持ったユーザーによって画像形成装置の操作部から診断の実行が指示された場合に、テストパターン像発生手段１１に実行の信号を出力する。テストパターン像発生手段１１は、テストパターン信号を生成して、書き込み手段１２へ送る。例えば図２に示すように、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の各色毎に、濃度の高いパッチから低いパッチに、段階的に変化していくパターンを出力するためのテストパターン信号を生成する。書き込み手段１２は、入力されたテストパターン信号に従って変調されたレーザ光によって感光体等の像担持体に潜像を形成する。現像手段１４は、像担持体に形成された潜像を現像してトナー像を形成する。

上記画像特性検出部１５は、濃度分布等計測手段１５１、画像特性算出手段１５２を備えている。濃度分布等計測手段１５１は、上記テストパターン像の分布を計測する。画像特性算出手段１５２は、画像特性算出手段１５２内のＲＡＭ１（図示せず）に格納されている正常状態の情報を参照して正常状態からのずれ量を算出し、このずれ量から装置の状態を判定して判定結果を画像処理法決定手段１６に送る。画像処理法決定手段１６は、画像特性算出手段１５２で算出されたずれ量を基に、適切なキャリブレーション量や中間調処理法を決定し、その情報を画像処理法決定手段１６内のＲＡＭ２（図示せず）に格納する。画像処理手段１７は画像処理法決定手段１６のＲＡＭ２を参照し、画像入力手段１８から入力された画像データに、濃度補正及び中間調処理を施す。そして、再び、書き込み手段１２、像担持体１３、現像手段１４を介し、画像出力手段１９で転写、定着などの一連の処理を行い、画像を出力する。また、画像特性算出手段１５２は、ずれ量を画像処理法決定手段１６に送ると同時に、履歴情報保持手段２０にも送る。履歴情報保持手段２０は、入力されたその情報を履歴情報保持手段２０内のＲＡＭ３（図示せず）に格納する。サービスマンコール出力判定手段２１は、履歴情報保持手段２０のＲＡＭ３を参照し、蓄積された履歴情報を基に、サービスマンコールが必要か否かを判定する。サービスマンコール出力判定手段２１は、サービスマンコールが必要である場合には、サービスマンコール出力手段２２にサービスマンコール出力を指示する。サービスマンコール出力手段２２は、例えば電話回線を通して、措定の通信先にサービスマンコールを送信する。

濃度分布等計測手段１５１としては、例えば、特開２００３−２１９１５８公報にて提案されている光学センサを用いることができる。図３（ａ）に示すように、この光学センサ３１は、像担持体１３上に形成された各テストパッチのトナー像３０の一次元の濃度データを像担持体１３の回転に従って時系列に取り出すことにより、２次元の濃度分布を計測する。この光学センサ３１は、図３（ｂ）に示すように、ＣＣＤラインセンサ３２、照明手段３３及び光学部材３４から構成されている。照明手段３３により照射された照射光は、像担持体１３上に形成された各テストパッチのトナー像３０に射出され、反射した光は光学部材３４によってＣＣＤセンサ３２に結像されて受光される。これにより各テストパッチのトナー像３０の２次元濃度分布が計測される。

以下、上記画像形成装置における具体的な実施例について図４を参照して説明する。図４は、上記画像形成装置による全体の処理フローチャートである。
［実施例１］
まず、出力物のベタ濃度の低下が発生したとする（Ｓ１１）。すると、ユーザーは操作部、すなわち診断実行指示手段１０により、キャリブレーションの実行を指示する（Ｓ１２）。診断実行の指示が出されると、テストパターン像発生手段１１は、段階的に異なる出力濃度（カラー出力装置の場合は各色ごと）のテストパッチから成るテストパターン像の信号を書き込み手段１２に送る。次いで、書き込み手段１２により像担持体１３上にテストパッチの潜像が形成され、現像手段１４によってトナー像が形成される。濃度分布等計測手段１５１は、像担持体１３上の各テストパッチのトナー像の濃度等の物理特性量を計測する。次いで、画像特性算出手段で行う処理であるが、実施例１では、画像処理法として、濃度に関するキャリブレーションを想定している。そのため、画像特性算出手段１５２は、濃度分布等計測手段１５１によって計測された濃度をそのまま用いて、ＲＡＭ１に格納されている正常状態の濃度と比較を行う。そして、正常状態からのずれ量を算出し通常のキャリブレーションで修正できる範囲内か否かを判定する（Ｓ１４）。通常のキャリブレーションで修正できる範囲内であった場合、画像処理法決定手段１６は、画像特性算出手段１５２で算出された正常状態からのずれ量からキャリブレーション量を算出し、ＲＡＭ２へ格納する。

次いで、画像処理手段１７では、ＲＡＭ２を参照し、通常のキャリブレーション（例えば、濃度をグレーバランスの保たれる正常状態に近づけるように、各色のトナーの供給量を増減させてトーンカーブを調整する等の補正）を行う（Ｓ１５）。これにより、画像入力手段１８から入力された画像データに対し、適切な濃度補正及び中間調処理が施される。そして、再び、書き込み手段１２、像担持体１３、現像手段１４を介し、画像出力手段１５で転写、定着などの一連の処理が行われ、画像が出力される。

また、画像特性算出手段１５２は、ずれ量の情報を画像処理法決定手段１６に送ると同時に、同じ情報を履歴情報保持手段２０にも送る。履歴情報保持手段２０は、画像特性算出手段１５２から送られてきたずれ量の情報以外に、日時の情報等もＲＡＭ３に格納する（Ｓ１６）。次いで、サービスマンコール出力判定手段２１では、ＲＡＭ３を参照して（Ｓ１７）、サービスマンコールを送信する条件に合致するか判定する（Ｓ１８）。サービスマンコール出力手段２２は、サービスマンコール出力判定手段２１の判定結果に応じて、例えば電話回線を通して所定の通信先にサービスコール信号を送信する（Ｓ１９）。

上記サービスマンコール出力判定手段２１の判定方法としては、例えば図５（ａ）（ｂ）に示すように、ずれ量をある幅で切ってグループに分け、ずれ量の大小に応じたグループ毎の度数を計数してもよい。図５（ａ）のように、度数の合計が１０以上の時に、分布のピーク（図中斜線で示す）が所定の基準値を下回った場合には、サービスマンコールは不要と判断する。図５（ｂ）のように、分布のピーク（図中斜線で示す）が所定の基準値を上回った場合には、サービスマンコールが必要と判断し、サービスマンコール出力手段２２にサービスマンコールを発するよう命令を与える。

また、例えば図６（ａ）（ｂ）に示すように、キャリブレーションを実行した時の出力枚数から、その前回のキャリブレーションを実行した時の出力枚数を差し引いた枚数をある幅で切ってグループに分け、出力枚数の大小に応じたグループ毎の度数を計数してもよい。図６（ａ）に示すように、度数の合計が１０以上の時に、分布のピーク（図中斜線で示す）が所定の基準値を上回った場合には、サービスマンコールは不要と判断する。図６（ｂ）に示すように、分布のピーク（図中斜線で示す）が所定の基準値を下回った場合には、サースマンコールが必要と判断し、サービスマンコール出力手段２２にサービスマンコールを発するよう命令を与える。

また、例えば図７（ａ）（ｂ）に示すように、キャリブレーションを実行した時の日時から、その前回のキャリブレーションを実行した時の日時を差し引いた時間、つまりキャリブレーションを実行した間隔をある幅で切ってグループに分け、キャリブレーション実行間隔の大小に応じたグループ毎の度数を計数してもよい。例えば０から１時間、１時間超から２４時間、２４時間超から１週間等の単位時間の範囲毎である。図７（ａ）のように、度数の合計が１０以上の時に、分布のピーク（図中斜線で示す）が所定の基準値を上回った場合には、サービスマンコールは不要と判断する。図７（ｂ）のように、分布のピーク（図中斜線で示す）が所定の基準値を下回った場合には、サービスマンコールが必要と判断し、サービスマンコール出力手段２２にサービスマンコールを発するよう指示を与える。

このように、実施例１に係る画像形成装置は、通常のキャリブレーションを行うと同時に、この処理の履歴情報を利用する。そして、キャリブレーションの頻度が増大してきた時や、比較的大きなずれ量の補正を行った度数が蓄積された時にサービスマンコールを発する。これにより、サービスマンによる保守を必要としない場合にサービスマンコールを発する誤報を減らし、画質面での大きな異常が発生する前にサービスマンによる保守作業を行うことが可能となる。

［実施例２］
次に、実施例２について説明する。実施例１との違いは、装置の正常状態からのずれ量が通常の調整範囲内に収まるか否かを画像特性算出手段１５２が判定するに際して（Ｓ１４）、通常の調整範囲内に収まらないと判断された場合を想定していることである。

まず、出力物のベタ濃度の低下が発生したとする（Ｓ１１）。すると、ユーザーは操作部、すなわち診断実行指示手段１０により、キャリブレーションの実行を指示する（Ｓ１２）。診断実行の指示が出されると、テストパターン像発生手段１１は、段階的に異なる出力濃度（カラー出力装置の場合は各色ごと）のテストパッチから成るテストパターン像の信号を書き込み手段に送る。次いで、書き込み手段１２により像担持体１３上にテストパッチの潜像が形成され、現像手段１４によってトナー像が形成される。濃度分布等計測手段１５１は、像担持体１３上の各テストパッチのトナー像の濃度や粒状度等の物理特性量を計測する。画像特性算出手段１５２は、濃度分布等計測手段１５１によって計測された物理特性量から、ＲＡＭ１に格納されている正常状態の濃度と比較を行い、正常状態からのずれ量を算出する。そして、画像特性算出手段１５２は、物理特性量がＲＡＭ１内の正常値に対して例えば３０％以上悪くなっていた場合、通常調整範囲外と判断する（Ｓ１４）。その場合、トナー像の濃度が正常値から所定値以上ずれていると、色再現の不具合と判断する（Ｓ２０）。次いで画像処理法決定手段１６は、画像特性算出手段１５２の算出結果から異常用のキャリブレーションを行うように画像処理手段１７に指示を出す（Ｓ２１）。同時に、画像特性算出手段１５２は、カラー画像出力装置であればＣＭＹＫ各色毎の最高濃度の値を画像処理法決定手段１６に送る。

画像処理手段１７が行う異常用のキャリブレーションとしては、例えば次のような、グレーバランスをなるべく保つようなキャリブレーションが考えられる。図８（ｂ）に示すように、Ｍ（マゼンタ）の濃度が大幅に低下した場合を考える。この場合、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）で通常と同じトナー量でグレーを作ろうとしても、Ｍの濃度が低下しているために、緑がかった、バランスの崩れたグレーになってしまう。そこで、図８（ｂ）に示す異常時におけるＭの最高濃度と同じ濃度を、図８（ａ）に示す正常時における入力と出力濃度の関係（ＲＡＭ１内に格納されている）から抽出する。そして、図８（ｃ）に示すように、そのときの入力に対するＣ、Ｙ、Ｋの濃度を各色の最高濃度として採用する。これにより、異常時おいてもグレーバランスを保ったキャリブレーションが可能となる。そして、これらのキャリブレーション量をＲＡＭ２に格納する。画像処理手段１７は、ＲＡＭ２を参照し、異常用のキャリブレーションを行う。これにより、画像入力手段１８から入力された画像データに対し、適切な濃度補正及び中間調処理が施される。そして、再び、書き込み手段１２、像担持体１３、現像手段１４を介し、画像出力手段１９で転写、定着などの一連の処理が行われ、画像が出力される。

実施例２において、履歴情報保持手段２０は、正常状態からのずれ量が所定の基準値を上回っている場合には履歴情報として蓄積しない。画像処理法決定手段１６は、画像特性算出手段１５２で算出された正常状態からのずれ量をサービスマンコール出力判定手段２１に直接出力する。サービスマンコール出力判定手段２１では、受け取った正常状態からのずれ量が基準を上回っているため、サービスマンコール出力手段２２にサービスマンコールを発するよう指示する。

このように、実施例２に係る画像形成装置は、画像色再現に関する不具合が発生した場合に、グレーバランスをなるべく保つような異常用のキャリブレーションを行うとともに、サービスマンコールを出力する。これにより、サービスマンによる保守が行われるまでの間も、出力を続けることが可能で、ユーザーが画像出力装置を全く使えなくなってしまう期間を短くすることが可能となる。

［実施例３］
次に、実施例３について説明する。実施例２との違いは、画像特性算出手段１５２が色再現に関する不具合か否かを判定するに際して（Ｓ２０）、色再現に関する不具合ではないと判定した場合を想定している点である。以下、Ｓ２０までの処理工程は実施例２と同様であるので、Ｓ２２以降の処理工程について説明する。

画像特性算出手段１５２は、濃度分布等計測手段１５１から送られてきた粒状度をＲＡＭ１内に格納されている正常値と比較してずれ量を算出し、そのずれ量を画像処理法決定手段１６に送る。画像処理法決定手段１６は、正常な粒状性からのずれ量が、ある基準値以上であった場合、粒状性に関する不具合であると判断し（Ｓ２２）、異常用の画像処理法に強制的に切り替える（Ｓ２３）。例えば、通常ディザ法で行っていた処理を、異常用中間処理方法として誤差拡散法に切り替える。そして、画像特性算出手段１５２は、正常な粒状性からのずれ量をサービスマンコール出力判定手段２１に送る。サービスマンコール出力判定手段２１は、サービスマンコール出力手段２２にサービスマンコールを発するよう指示を送る。

ところで、画像特性算出手段１５２で算出されるずれ量には、ＭＴＳ法により構築された基準空間に対するマハラノビス距離を用いてもよい。以下、ＭＴＳ法について説明する。ＭＴＳ法は、均質なデータ群を基準としてそこからの距離を求めるものである。基準空間に帰属するデータのマハラノビス距離の平均は１であり、基準データと異なる度合いが大きいとその距離が大きくなる。よって、画像形成装置が正常に動作している状態において出力されるデータ群を基準空間とすると、マハラノビス距離が１前後であれば、その対象は正常状態に近い性質にあり、マハラノビス距離が大きい程異常の程度の大きいことになる。

図９は、ＭＴＳ法に基づいて算出される算出値（マハラノビス距離）の算出方法及び算出式を決める手順を示すフローチャートである。まず、画像形成装置の状態と関連があると考えられるｋ個の情報を、画像形成装置を動作させながらｎ組取得する（Ｓ３１）。表１は、取得した情報のデータの構成を示している。最初の条件（例えば１日目あるいは１台目など）でｋ個のデータが得られる。それらをｙ_１１，ｙ_１２，・・・ｙ_１ｋとする。同様に次の条件（２日目あるいは２台目など）で得られるデータをｙ_２１，ｙ_２２，・・・，ｙ_２ｋ、などとし、ｎ組のデータが得られる。

次に、情報の種類（ｊ）ごとに、数１に示す式を用いて生データ（例えばｙｉｊ）を平均値（ｙｊ）と標準偏差（σｊ）で規格化する（Ｓ３２）。表２は、表１に示すデータを用いて規格化した結果を示している。

次に、数２で示す式を用いてｋ種類のうち２組のデータ間の相関係数ｒ_ｐｑ（＝ｒ_ｑｐ）をすべて求め、それらを数３で示すように行列Ｒで表わす（Ｓ３３）。さらに、相関係数の行列Ｒの逆行列を求め、その結果を、数４のように行列Ａで表わす（Ｓ３４）。なお、数２で示す式中の「Σ」は、添字ｉに関する総和を表している。

以上により、上記単一の算出値を算出するときに用いる算出パラメータの値が定まる。ここで扱うデータ群はいずれも正常な状態を表すものであるので、取りこんだ様々な情報間に一定の相関があると考える。正常な状態から離れて故障などの異常が起こりそうになると、これらの相関に乱れが生じて、「距離」が大きくなる。

図１０は、任意のタイミングで算出値を算出する手順を示すフローチャートである。任意のタイミングにおける算出値は次のようにして求める。まず、任意の状態でのｋ種類のデータｘ１，ｘ２，・・・，ｘｋを取得する（Ｓ４１）。データの種類はｙ_１１，ｙ_１２，・・・，ｙ_１ｋなどに対応する。次に、数５に示す式を用いて、取得した情報のデータを規格化する（Ｓ４２）。ここで、規格化したデータをＸ１，Ｘ２，・・・，Ｘｋとする。次に、すでに求めている逆行列Ａの要素ａ_ｋｋを用いて決めた数６に示す算出式により、算出値Ｄ^２を算出する（Ｓ４３）。なお、この指標値の平方根であるＤは「マハラノビスの距離」と呼ばれ、算出値とする。また、数６で示す式中の「Σ」は、添字ｐおよびｑに関する総和を表している。

本実施例では、表１に示すように、画像形成装置に具備されている各種センサから、装置が正常に動作している状態において出力される出力値を複数求め、この出力値から基準空間を構築している。なお、ＭＴＳ法を用いた系の構築に際しては、表３の入力情報に限定されるものではなく、他の入力情報の組み合わせや、数種の入力情報に絞ってもよい。

このように、実施例３に係る画像出力装置は、画像粒状性に関する不具合が発生した場合に、異常用の中間調処理方法に切り替えるとともに、サービスマンコールを出力する。これにより、サービスマンが到着するまでの間も、出力を続けることが可能で、ユーザーが画像出力装置を全く使えなくなってしまう期間を短くすることが可能となる。

［実施例４］
次に、実施例４について説明する。実施例４では図１におけるＳ２２の処理において、画像色再現及び粒状性の不具合が認められない場合を想定している。この場合は、画像出力装置に具備されたセンサ等の手段では検知できないような不具合に対してユーザーが不満を持っている可能性が高い。よって、画像処理法決定手段１６は、基準値以下の濃度のずれと粒状度の情報を直接サービスマンコール出力判定手段２１に送る。サービスマンコール出力判定手段２１は、画像処理法決定手段１６から情報を受け取った場合には無条件でサービスマンコール出力手段２２にサービスマンコールを発するよう指示する。サービスマンコール出力手２２段は、この指示によりサービスマンコールを発する（Ｓ１９）。

このように、実施例４に係る画像形成装置は、画像色再現、画像粒状性以外の不具合が発生した際にもサービスマンによる保守作業を早期に実施することが可能となる。

以上、説明したように、本実施形態に係る画像形成装置は、状態判定手段である画像特性検出部１５が異常時であると判定すると、画像処理手段１７が画像処理法決定手段１６によって決定された異常用の画像処理を行う。そして、同時にサービスマンコール信号出力手段２２がサービスマンコールを出力する。よって、通常の調整では調整不能な異常画像が発生した場合であっても、サービスマンが到着するまでの間も画像出力が可能で、装置の使用不能な期間を短縮することができる。
また、本実施形態に係る画像形成装置は、画像色再現に関する異常が発生すると、画像処理手段１７が異常用のキャリブレーションを行うと同時にサービスマンコール信号出力手段２２がサービスマンコールを出力する。よって、サービスマンが到着するまでの間も画像出力が可能で、装置の使用不能な期間を短縮することができる。
また、本実施形態に係る画像形成装置は、画像粒状性に関する異常が発生すると、画像処理手段１７が異常用の中間処理方法に切り替えると同時にサービスマンコール信号出力手段２２がサービスマンコールを出力する。よって、サービスマンが到着するまでの間も画像出力が可能で、装置の使用不能な期間を短縮することができる。
また、本実施形態に係る画像形成装置は、画像色再現に関する異常が発生すると、画像処理手段１７がグレーバランスをたもつような出力濃度補正を行う。そのため、グレーバランスの乱れによる出力画像の見た目の悪化を抑制することができる。
また、本実施形態に係る画像形成装置は、画像特性検出手段１５２で算出されるずれ量の履歴情報に応じて、サービスマンコール信号出力手段２２がサービスマンコールを出力する。よって、サービスマンによる保守を必要としない場合にサービスマンコールを発する誤報を減らし、画質面での大きな異常が発生する前にサービスマンによる保守作業を行うことが可能となる。
また、本実施形態に係る画像形成装置は、履歴情報保持手段２０によって複数の情報を保持することが可能なため、複数の情報の側面から装置の不具合の発生を予測することが可能である。よって、サービスマンコール信号の出力の信頼性が高くなる。
また、本実施形態に係る画像形成装置は、画像特性算出手段１５２から得られるずれ量（マハラノビス距離）が、正常状態に検出される複数の情報に基づいて算出されるため、複数の要因による装置の不具合の発生を予測することが可能となる。

本実施形態に係る画像形成装置の構成を説明するブロック図。 同画像形成装置で用いられるテストパターン像の例を示す図。 同画像形成装置で用いられる光学センサの構成図で、（ａ）は概略斜視図、（ｂ）は詳細説明図。 同画像形成装置による全体の処理フローチャート。 同画像形成装置におけるずれ量の大小に応じたグループ毎の度数を示す特性図で、（ａ）はサービスマンコールが必要と判断される場合の特性図、（ｂ）はサービスマンコールが不要と判断される場合の特性図。 同画像形成装置におけるキャリブレーション時の出力枚数の大小に応じたグループ毎の度数を示す特性図で、（ａ）はサービスマンコールが不要と判断される場合の特性図、（ｂ）はサービスマンコールが必要と判断される場合の特性図。 同画像形成装置におけるキャリブレーションの間隔の大小に応じたグループ毎の度数を示す特性図で、（ａ）はサービスマンコールが不要と判断される場合の特性図、（ｂ）はサービスマンコールが必要と判断される場合の特性図。 入力と出力濃度との関係を示す特性図で、（ａ）は正常時における特性図、（ｂ）は異常時における特性図、（ｃ）は異常用キャリブレーション時における特性図。 算出値（マハラノビス距離）の算出式を決める手順を示すフローチャート。 任意のタイミングで算出値を算出する手順を示すフローチャート。

符号の説明

１０ 診断実行指示手段
１１ テストパターン像発生手段
１２ 書き込み手段
１３ 像担持体
１４ 現像手段
１５ 画像特性検出部
１６ 画像処理法決定手段
１７ 画像処理手段
１８ 画像入力手段
１９ 画像出力手段
２０ 画像情報保持手段
２１ サービスマンコール出力判定手段
２２ サービスマンコール出力手段

Claims (7)

1. 画像データに基づいて画像を形成する画像形成装置において、
   画像形成装置の状態について正常状態からのずれ量を算出し、該ずれ量に基づき異常かどうか状態を判定する状態判定手段と、
   該状態判定手段により異常であると判定した場合に異常用の画像処理を行う画像処理手段と、
   該状態判定手段により異常であると判定した場合にサービスマンコール信号を出力するサービスマンコール信号出力手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
2. 請求項１の画像形成装置において、
   上記状態判定手段は、画像色再現に基づき正常状態からのずれ量を算出し、
   上記画像処理手段は、該状態判定手段により異常であると判定した場合に異常用のキャリブレーションを行うことを特徴とする画像形成装置。
3. 請求項１の画像形成装置において、
   上記状態判定手段は、画像粒状性に基づき正常状態からのずれ量を判定し、
   上記画像処理手段は、該状態判定手段により異常であると判定した場合に異常用の中間調処理を行うことを特徴とする画像形成装置。
4. 請求項２の画像形成装置において、
   上記異常用のキャリブレーションは、グレーバランスを保つ出力濃度補正処理であることを特徴とする画像形成装置。
5. 請求項１の画像形成装置において、
   上記状態判定手段が算出したずれ量の履歴情報を保持する履歴情報保持手段を備え、
   上記サービスマンコール信号出力手段は、該履歴情報保持手段の履歴情報に応じてサービスマンコール信号を出力することを特徴とする画像形成装置。
6. 請求項５の画像形成装置において、
   上記履歴情報は、上記状態判定手段が算出したずれ量、上記画像処理手段がキャリブレーションを行った日時から計算されるキャリブレーション間隔、キャリブレーションを行った時点での記録媒体の総出力数の少なくとも１以上の情報と、これら情報の大小に応じてグループ分けしたグループ毎の情報数を含むことを特徴とする画像形成装置。
7. 請求項１又は３の画像形成装置において、
   上記状態判定手段が算出するずれ量は、ＭＴＳ法により構築され、正常状態時に検出される複数の情報に基づいて定められた基準空間に対するマハラノビス距離であることを特徴とする画像形成装置。

Images