JP2006217192A - Image processing system, image processor, image forming apparatus, image reader, information terminal device and image processing method, computer-readable recording medium with program for implementing the method stored thereon - Google Patents

Image processing system, image processor, image forming apparatus, image reader, information terminal device and image processing method, computer-readable recording medium with program for implementing the method stored thereon Download PDF

Info

Publication number
JP2006217192A
JP2006217192A JP2005027142A JP2005027142A JP2006217192A JP 2006217192 A JP2006217192 A JP 2006217192A JP 2005027142 A JP2005027142 A JP 2005027142A JP 2005027142 A JP2005027142 A JP 2005027142A JP 2006217192 A JP2006217192 A JP 2006217192A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
image quality
information
quality information
calibration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2005027142A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Maiko Yamada
麻衣子 山田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP2005027142A priority Critical patent/JP2006217192A/en
Publication of JP2006217192A publication Critical patent/JP2006217192A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Facsimiles In General (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To perform calibration without an image reader, to eliminates a mistake of a desired test chart used for the calibration, to easily confirm the cause of a fault when a serviceman repairs the fault, and to quickly repair the fault. <P>SOLUTION: This image processing system is constructed so that a read means of reading a test pattern image and additional information out of an outputted test chart which has a designated test pattern image formed by an image forming means and to which the additional information is added, a picture quality information acquisition means of acquiring picture quality information on the test chart from the test pattern image, and a determination means of determining whether an image output means is calibrated based upon the additional information and picture quality information are connected through a network. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は画像処理システム及び画像処理方法並びに該方法を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、詳細には画像処理システムにおいてネットワークを介して接続するプリンタ等の画像形成装置のキャリブレーションに関する。   The present invention relates to an image processing system, an image processing method, and a computer-readable recording medium storing a program for executing the method, and more particularly, to an image forming apparatus such as a printer connected via a network in the image processing system. Regarding calibration.

近年、パーソナルコンピュータや、これに組合せて用いられるプリンタなどの各種周辺機器が広く普及してきており、これに伴い、コンピュータ上で作成したワープロ文書やグラフィック画像を、簡易にハードコピー出力を行うことが可能となってきている。   In recent years, various types of peripheral devices such as personal computers and printers used in combination with them have become widespread, and along with this, it is possible to easily output hard copy of word processing documents and graphic images created on computers. It has become possible.

このような場合の構成の代表的なものとして図15に示すものが知られている。同図に示す画像処理システム1500は、ホストコンピュータ1501を用いてディスクトップパブリッシング(DTP)などのページレイアウト文書やワープロ、グラフィック文書などを作成し、レーザビームプリンタやインクジェットプリンタなどの画像形成装置1507によりプリント出力するシステムである。アプリケーション1502はホストコンピュータ1501上で動作し、代表的なものとしてMicrosoft社のWord(登録商標)のようなワープロソフトや、Adobe社のPageMaker(登録商標)のようなページレイアウトソフトが知られている。   A typical configuration in such a case is shown in FIG. An image processing system 1500 shown in FIG. 1 uses a host computer 1501 to create a page layout document such as desktop publishing (DTP), a word processor, a graphic document, and the like, and an image forming apparatus 1507 such as a laser beam printer or an inkjet printer. It is a system that prints out. The application 1502 runs on the host computer 1501, and typical examples include word processing software such as Microsoft's Word (registered trademark) and page layout software such as Adobe's PageMaker (registered trademark). .

これらのソフトウェアで作成されたデジタル的な文書等はホストコンピュータ1501のオペレーティングシステム(図示せず)を介してプリンタドライバ1503に渡される。このようなデジタル文書は、通常、一つのページを構成する図形や文字などを表すコマンドデータの集合であり、これらのコマンドをプリンタドライバ1503に渡すことになる。このコマンドは、多くの場合、PDL(ページ記述言語)と呼ばれる言語体系によって記述されている。PDLの代表的なものとして、GDI(登録商標)やPS(ポストスクリプト(登録商標))などが知られている。プリンタドライバ1503は渡されたPDLコマンドをラスタイメージプロセッサ1504内のラスタライザ1505に渡す処理を行う。ラスタライザ1505は、PDLコマンドで表現されている文字、図形などを実際に画像形成装置1507で出力するための2次元のビットマップイメージに展開する。すなわち、ビットマップイメージは2次元平面を1次元のラスタ(ライン)のくり返しとして埋め尽くすような画像として構成されるものである。そして、このような展開された2次元のビットマップイメージは、画像メモリ1506に一時的に格納される。展開された画像データは画像形成装置1507へ送られる。画像形成装置1507は、周知の電子写真方式やインクジェット方式の画像形成ユニット1508を備えており、これらを用いて用紙上に可視画像を形成することによりプリント出力が行われる。なお、画像形成装置1507において、画像メモリ1506内の画像データは、画像形成ユニット1508を動作させるために必要な同期信号やクロック信号、あるいは特定の色成分信号の転送要求などと同期して転送される。   A digital document or the like created by these software is passed to the printer driver 1503 via an operating system (not shown) of the host computer 1501. Such a digital document is usually a collection of command data representing graphics, characters, etc. constituting one page, and these commands are passed to the printer driver 1503. This command is often described by a language system called PDL (page description language). As typical PDLs, GDI (registered trademark), PS (Postscript (registered trademark)), and the like are known. The printer driver 1503 performs processing for passing the passed PDL command to the rasterizer 1505 in the raster image processor 1504. The rasterizer 1505 develops characters, graphics, and the like expressed by the PDL command into a two-dimensional bitmap image that is actually output by the image forming apparatus 1507. That is, the bitmap image is configured as an image that fills a two-dimensional plane as a one-dimensional raster (line) repetition. The developed two-dimensional bitmap image is temporarily stored in the image memory 1506. The developed image data is sent to the image forming apparatus 1507. The image forming apparatus 1507 includes a well-known electrophotographic or ink jet image forming unit 1508, and print output is performed by forming a visible image on paper using these. In the image forming apparatus 1507, the image data in the image memory 1506 is transferred in synchronization with a synchronization signal or a clock signal necessary for operating the image forming unit 1508, or a transfer request for a specific color component signal. The

以上説明したような従来例において、画像出力に利用される画像プリンタ等の画像形成装置では、出力を長期間に渡って行ううちに出力される画像の色味や濃度等が変化する場合があることが知られている。これはプリンタ等の画像出力特性の経時変化や機器間のばらつきの増大に起因するものである。例えば画像形成方式として電子写真方式を用いているプリンタの場合には、電子写真プロセスにおけるレーザ露光、感光体上の潜像形成、トナーによる現像、紙などの出力媒体へのトナー像の転写、熱による定着といった過程が、装置周囲の温度や湿度もしくは構成部品の経時変化などの影響を受けやすく、最終的に紙上に定着されるトナー量が変化することによって生じる。このような画像出力特性の変化は、電子写真方式に特有のものではなく、インクジェット方式、熱転写方式、感熱方式、その他種々の方式でも同様に発生することが知られている。   In the conventional example as described above, in an image forming apparatus such as an image printer used for image output, the color or density of the output image may change while the output is performed over a long period of time. It is known. This is due to a change with time in image output characteristics of a printer or the like and an increase in variation between devices. For example, in the case of a printer using an electrophotographic method as an image forming method, laser exposure in an electrophotographic process, formation of a latent image on a photoreceptor, development with toner, transfer of a toner image to an output medium such as paper, heat The process of fixing due to the toner tends to be affected by the temperature and humidity around the apparatus or the aging of the components, and is caused by the change in the amount of toner finally fixed on the paper. It is known that such a change in image output characteristics is not unique to the electrophotographic system, and occurs in the same way in the ink jet system, thermal transfer system, thermal system, and other various systems.

以上のような不具合を解消するための画像処理システムが従来より知られている。例として、特許文献1等にあるキャリブレーションと呼ばれるものである。これは、プリンタによって図16に示すような所定のパッチからなるテストパターン1601を出力し、この出力されるパターンの濃度を測定し、これに基づいて図15の画像形成ユニット1508の出力特性を修正しようとするものである。この従来のキャリブレーションの処理を図17に示す動作フローに従って以下に説明する。   Conventionally, an image processing system for solving the above-described problems has been known. As an example, this is called calibration in Patent Document 1 or the like. This is because the printer outputs a test pattern 1601 composed of a predetermined patch as shown in FIG. 16, measures the density of the output pattern, and corrects the output characteristics of the image forming unit 1508 shown in FIG. It is something to try. This conventional calibration process will be described below in accordance with the operation flow shown in FIG.

図17において、キャリブレーションが指示されると、先ず図15のホストコンピュータ1501はラスタイメージプロセッサ1504に対し、図16のテストパターン1601を出力するためのコマンドを送る(ステップS201)。図15のラスタイメージプロセッサ1504は渡されたコマンドに基づいてプリンタで出力するためのビットマップデータを生成し、図15の画像形成装置1507へ転送する(ステップS202)。画像形成装置1507は与えられたビットマップデータに基づいて紙などの出力媒体上にプリント出力する(ステップS203)。ここで出力されるパターンは、図16に示すようなテストパターン1601として示すように画像形成装置1507で用いられる4色トナーに対応したシアン(C)、マゼンタ(M)、イエロー(Y)、ブラック(K)それぞれについて、トナーの付着面積率が0%から100%までの8段階で変化するそれぞれのパッチを有したテストパターンである。なお、図16中、8段階のそれぞれのパッチは0から7の番号を付して示され、また色ごとのパッチとしてCパッチ1602、Mパッチ1603、Yパッチ1604、Kパッチ1605でそれぞれ示されている。このように、出力されたテストパターン1601には、4色×8段階で合計32個のパッチが存在するが、この各々の濃度を画像の濃度を測定する計測器である反射濃度計を用いて測定する(ステップ204)。そして、測定された値(各パッチの濃度データ)は図15のホストコンピュータ1501へ送られる(ステップS205)。ホストコンピュータ1501は、測定値と、上記32個のパッチに対応して予め記憶されている基準値とを比較し(ステップS206)、この比較に基づいて、C,M,Y,K各色の画像データを補正するための補正テーブルの内容を更新し、これを図15のラスタイメージプロセッサ1504のテーブル変換部(図示せず)に登録することによりキャリブレーションを終了する(ステップS207)。なお、テーブル変換部は、図15のラスタイメージプロセッサ1504がビットマップイメージを生成する際の各色の画像データを補正する処理に用いられるテーブルである。例えば、図16のテストパターン1601におけるシアン3番目のパッチの濃度が基準値よりも低く測定された場合、キャリブレーションが行われた補正テーブルでは、シアンの3番目のパッチに対応する基準値と等しい濃度値が入力したときは、これを基準値よりも高い値に補正する内容とする。このようにすることによってプリンタの出力濃度特性を全ての濃度範囲で基準値に近付けることができ、その結果、出力濃度特性が安定した適切なプリント出力を維持することができる。   In FIG. 17, when calibration is instructed, first, the host computer 1501 in FIG. 15 sends a command for outputting the test pattern 1601 in FIG. 16 to the raster image processor 1504 (step S201). The raster image processor 1504 in FIG. 15 generates bitmap data to be output by the printer based on the passed command, and transfers it to the image forming apparatus 1507 in FIG. 15 (step S202). The image forming apparatus 1507 prints out on an output medium such as paper based on the given bitmap data (step S203). The pattern output here is cyan (C), magenta (M), yellow (Y), black corresponding to the four color toners used in the image forming apparatus 1507 as shown as a test pattern 1601 as shown in FIG. (K) Each of the test patterns has a patch in which the toner adhesion area ratio changes in 8 stages from 0% to 100%. In FIG. 16, each of the eight patches is indicated by a number from 0 to 7, and is indicated by a C patch 1602, an M patch 1603, a Y patch 1604, and a K patch 1605 as patches for each color. ing. In this way, the output test pattern 1601 has a total of 32 patches of 4 colors × 8 levels. Each density is measured using a reflection densitometer which is a measuring instrument for measuring the density of an image. Measure (step 204). The measured value (density data of each patch) is sent to the host computer 1501 in FIG. 15 (step S205). The host computer 1501 compares the measured value with a reference value stored in advance corresponding to the 32 patches (step S206), and based on this comparison, images of C, M, Y, and K colors. The content of the correction table for correcting data is updated, and this is registered in the table conversion unit (not shown) of the raster image processor 1504 in FIG. 15, thereby completing the calibration (step S207). The table conversion unit is a table used for the process of correcting the image data of each color when the raster image processor 1504 in FIG. 15 generates a bitmap image. For example, when the density of the cyan third patch in the test pattern 1601 of FIG. 16 is measured to be lower than the reference value, the correction table in which the calibration is performed is equal to the reference value corresponding to the cyan third patch. When the density value is input, the content is corrected to a value higher than the reference value. By doing so, the output density characteristics of the printer can be brought close to the reference value in the entire density range, and as a result, an appropriate print output with stable output density characteristics can be maintained.

以上の手順により、プリンタの適切な出力濃度特性を維持するためのキャリブレーションを行うことができるが、そのためには上述したようなプリンタによって出力されたパッチを測定するための濃度計が必要となる。   According to the above procedure, calibration for maintaining an appropriate output density characteristic of the printer can be performed. To that end, a densitometer for measuring the patch output by the printer as described above is required. .

しかし、このような目的で用いられる濃度計は、一般に比較的高価なものであり、プリンタ毎に用意することはコストの点から現実的でなく、また濃度安定化の目的だけでこのような濃度計を購入するユーザは少ない。仮に、ユーザが濃度計を使うことができる状況であっても、プリンタのパッチを測定するため個々のパッチを順に測定する操作を始めとして、種々の煩雑な操作を行わなければならず、そのための労力が多大なものとなるという問題を生じる。   However, a densitometer used for such a purpose is generally relatively expensive, and it is not practical from the viewpoint of cost to prepare for each printer, and such a density meter is used only for the purpose of stabilizing the density. There are few users who purchase the total. Even if the user can use the densitometer, various complicated operations must be performed, including the operation of measuring individual patches in order to measure the patches of the printer. The problem is that the labor becomes tremendous.

そこで、上記問題を解消するため、特許文献2のように、オフィス環境におけるネットワーク化の普及に伴い、画像処理システムの画像出力装置として、プリンタばかりでなく、複写装置を用いることを提案されている。すなわち、このような複写装置は、ネットワークシステムとは独立に、一般に知られる複写処理を行うことが可能であるとともに、ホスト装置等で処理された画像データに基づいてプリント出力することもできるよう構成されている。これは、複写装置の機能を有効に利用することにより、ネットワーク化されたシステムにおけるキャリブレーションを簡易に行うことを可能とするものである。また、特許文献2では、キャリブレーションを実施のため、プリンタ出力したテストチャートを複写装置で読み込むと同時にテストチャート上に印字したプリンタ識別記号も読み込み、テストチャートを出力したプリンタを識別する。
特開2001−094809号公報 特開2000−253252号公報
In order to solve the above problem, as disclosed in Patent Document 2, with the spread of networking in the office environment, it has been proposed to use not only a printer but also a copying apparatus as an image output apparatus of an image processing system. . That is, such a copying apparatus can perform generally known copying processing independently of the network system, and can also print out based on image data processed by a host device or the like. Has been. This makes it possible to easily perform calibration in a networked system by effectively using the function of the copying apparatus. In Patent Document 2, in order to carry out calibration, a test chart output from a printer is read by a copying apparatus, and at the same time, a printer identification symbol printed on the test chart is read to identify a printer that has output the test chart.
JP 2001-094809 A JP 2000-253252 A

しかしながら、特許文献2によれば、テストチャートを出力した出力日時が分からないため、キャリブレーションに使用したいテストチャートを間違う可能性がある。また、ユーザがテストチャートを出力してすぐにキャリブレーションを実施するとは限らず、キャリブレーションを実施するためのテストチャート読込みをした時とでは、時間差が生じる可能性があり、故障の原因を判断しにくくなる。更に、従来例では現在のテストチャートの画質劣化状態が悪く、故障の可能性がある場合でも、キャリブレーションを実施することになるが、故障の場合キャリブレーションを実施したとしても画質劣化状態が改善されることはなく、ユーザに故障を知らせることやサービスマンを呼ぶことを必要となる。   However, according to Patent Document 2, since the output date and time when the test chart is output is not known, there is a possibility that the test chart desired to be used for calibration is wrong. Also, calibration is not always performed immediately after the user outputs the test chart, and there may be a time difference from when the test chart is read for calibration, and the cause of the failure is determined. It becomes difficult to do. Furthermore, in the conventional example, the current test chart image quality deterioration state is poor, and even if there is a possibility of failure, calibration will be performed, but even if calibration is performed, the image quality deterioration state is improved. It is not necessary to inform the user of the failure or to call a service person.

本発明はこの問題点を解決するためのものであり、画像読取装置を有していなくてもキャリブレーションを実施でき、そしてキャリブレーションに使用したいテストチャートの間違いをなくし、かつサービスマンが故障を修理する場合等に故障の原因を簡単に確認することができ、更には早く故障を直すことができる、画像処理システム、画像処理装置、画像形成装置、画像読取装置、情報端末装置及び画像処理方法並びに該方法を実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。   The present invention is intended to solve this problem. Calibration can be performed without an image reading apparatus, and a test chart that is desired to be used for calibration can be corrected. Image processing system, image processing apparatus, image forming apparatus, image reading apparatus, information terminal apparatus, and image processing method capable of easily confirming the cause of a failure when repairing, etc., and further correcting the failure quickly It is another object of the present invention to provide a computer-readable recording medium storing a program for executing the method.

前記問題点を解決するために、本発明の画像処理システムは、出力画像の画質変動を補正するためのキャリブレーション機能を有する。さらに、本発明の画像処理システムは、画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力されたテストチャートからテストパターン画像及び付加情報を読取る読取手段と、テストパターン画像からテストチャートの画質情報を取得する画質情報取得手段と、付加情報及び画質情報に基づき、画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する判断手段とを、ネットワークで接続して構築したことに特徴がある。よって、画像読取装置を有していなくてもキャリブレーションを実施でき、付加情報及び画質情報によりキャリブレーションに使用したいテストチャートの間違いをなくことができる画像処理システムを構築できる。   In order to solve the above problems, the image processing system of the present invention has a calibration function for correcting image quality fluctuations of an output image. Furthermore, the image processing system of the present invention includes reading means for adding the additional information on the test chart having a predetermined test pattern image by the image forming means and reading the test pattern image and the additional information from the output test chart; The image quality information acquisition means for acquiring the image quality information of the test chart from the test pattern image and the determination means for determining whether to execute the calibration of the image output means based on the additional information and the image quality information are connected via a network. The feature is that it was built. Therefore, it is possible to construct an image processing system that can perform calibration even without an image reading device and can eliminate errors in a test chart desired to be used for calibration based on additional information and image quality information.

また、画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも1つ以上であり、あるいは、粒状度、鮮鋭性、階調性のうちいずれか1つであることが好ましい。   The image quality information is preferably at least one of granularity, sharpness, and gradation, or any one of granularity, sharpness, and gradation.

更に、付加情報は前回のメンテナンス時からの使用枚数や前回のメンテナンス時からの稼動時間であることにより、出力時の状態等を正確に知ることができるため、より確実なキャリブレーションの実施・不実施の判断やサービスマンによる正確な故障診断を行うことができる。また、付加情報は画像出力手段がテストチャートを出力した日時情報であることにより、間違ったテストチャートの使用を低減できる。更に、付加情報はテストチャートを出力した画像形成手段を特定する識別番号であることにより、テストチャートを出力した画像形成手段を確実に特定することができる。   Furthermore, since the additional information is the number of sheets used since the last maintenance and the operation time since the last maintenance, it is possible to accurately know the status at the time of output. It is possible to carry out an accurate failure diagnosis by an execution judgment or a service person. Further, since the additional information is date / time information when the image output means outputs the test chart, the use of the wrong test chart can be reduced. Furthermore, since the additional information is an identification number that identifies the image forming means that has output the test chart, the image forming means that has output the test chart can be reliably specified.

また、画質情報が粒状度、鮮鋭性、階調性のうちいずれか1つであるとき、判断手段は、画質情報の値が基準値より悪く、付加情報の値が所定の下限値よりも少ない場合にはキャリブレーションを実行しないと判断することにより、正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができる。   Further, when the image quality information is any one of granularity, sharpness, and gradation, the determination means has a value of the image quality information worse than the reference value and a value of the additional information is smaller than a predetermined lower limit value. In this case, it can be determined whether or not the calibration is performed accurately by determining that the calibration is not performed.

更に、画質情報が粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上であるとき、判断手段は画質情報の全ての値が基準値より悪く、付加情報の値が所定の下限値よりも少ない場合にはキャリブレーションを実行しないと判断することにより、正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができる。   Further, when the image quality information is at least two of granularity, sharpness, and gradation, the judging means determines that all values of the image quality information are worse than the reference value and the value of the additional information is lower than a predetermined lower limit value. By determining that the calibration is not performed when the number is small, it is possible to determine whether or not to perform the calibration accurately.

また、画質情報は粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上であるとき、判断手段は画質情報のうち1つでも値が基準値より悪く、付加情報の値が所定の下限値よりも少ない場合にはキャリブレーションを実行しないと判断することにより、正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができる。   Also, when the image quality information is at least two of granularity, sharpness, and gradation, the judging means has a value that is worse than the reference value even if one of the image quality information is lower, and the value of the additional information is a predetermined lower limit value If it is less than that, it can be determined whether or not the calibration is performed accurately by determining that the calibration is not performed.

更に、画質情報は粒状度、鮮鋭性、階調性のうちのいずれか1つであるとき、判断手段は画質情報の値が基準値より悪く、付加情報の値が所定の上限値よりも多い場合にはキャリブレーションを実行しないと判断することにより、正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができると共に画像形成手段の交換要と簡単に判断できる。   Further, when the image quality information is one of granularity, sharpness, and gradation, the judging means has a value of the image quality information worse than the reference value, and the value of the additional information is larger than a predetermined upper limit value. In this case, by determining that the calibration is not performed, it is possible to determine whether or not the calibration is to be performed accurately and to easily determine that the image forming unit needs to be replaced.

また、画質情報は粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上であるとき、判断手段は画質情報の全ての値が基準値より悪く、付加情報の値が所定の上限値よりも多い場合にはキャリブレーションを実行しないと判断することにより、正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができると共に画像形成手段の交換要と簡単に判断できる。   Further, when the image quality information is at least two of granularity, sharpness, and gradation, the judging means determines that all values of the image quality information are worse than the reference value and the value of the additional information is lower than a predetermined upper limit value. If there are many, it can be determined whether or not the calibration is to be performed accurately by determining that the calibration is not performed, and it can be easily determined that the image forming unit needs to be replaced.

更に、画質情報は粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上であるとき、判断手段は画質情報のうち1つでも値が基準値より悪く、付加情報の値が所定の上限値よりも多い場合にはキャリブレーションを実行しないと判断することにより、正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができると共に画像形成手段の交換要と簡単に判断できる。   Furthermore, when the image quality information is at least two of granularity, sharpness, and gradation, the determination means has a value that is worse than the reference value even if one of the image quality information is greater than the predetermined upper limit value. By determining that the calibration is not executed when the number is larger than that, it is possible to determine whether or not the calibration is to be performed accurately and to easily determine that the image forming unit needs to be replaced.

また、本発明の画像処理システムは、過去に出力したテストチャートの画質に関わる情報を履歴情報として格納する状態メモリと、画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力されたテストチャートからテストパターン画像及び付加情報を読取る読取手段と、テストパターン画像からテストチャートの画質情報を取得する画質情報取得手段と、履歴情報、付加情報及び画質情報に基づき、画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する判断手段とを、ネットワークで接続して構築したことを特徴がある。よって、画質に関わる履歴情報を基にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うため、キャリブレーションの精度を高くすることができる。   The image processing system of the present invention also stores additional information on a test chart having a predetermined test pattern image by a state memory that stores information relating to image quality of the test chart output in the past as history information and an image forming unit. Based on the history information, additional information, and image quality information, reading means for reading the test pattern image and additional information from the added and output test chart, image quality information acquisition means for acquiring image quality information of the test chart from the test pattern image, It is characterized in that it is constructed by connecting a determination means for determining whether or not to execute calibration of the image output means through a network. Therefore, since it is determined whether or not the calibration is performed based on the history information related to the image quality, the accuracy of the calibration can be increased.

更に、履歴情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性の少なくとも1つ以上の過去の画質情報と当該画質情報を計測した日時情報であることにより、正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができる。   Further, the history information is at least one or more past image quality information of granularity, sharpness, and gradation, and date / time information when the image quality information is measured. Judgment can be made.

また、判断手段は、読取手段によって読み取った付加情報の日時情報及び画質情報取得手段により取得した画質情報と、状態メモリから読み出した履歴情報の日時情報及び画質情報とから、1日あたりの画質の変化量を求め、この変化量が所定値より大きいときはキャリブレーションを実行しないと判断する。よって、1日あたりの画質の悪さの変化度を検証でき、この変化度によりキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うため、キャリブレーションの精度を高くすることができる。   Further, the judging means determines the image quality per day from the date information of the additional information read by the reading means and the image quality information acquired by the image quality information acquiring means and the date information and image quality information of the history information read from the state memory. A change amount is obtained, and when this change amount is larger than a predetermined value, it is determined that calibration is not executed. Therefore, the degree of change in bad image quality per day can be verified, and it is determined whether or not calibration is performed based on this degree of change, so that the accuracy of calibration can be increased.

更に、判断手段は、読取手段によって読み取った付加情報の日時情報及び画質情報取得手段により取得した画質情報のうち、粒状度、鮮鋭性、階調性のいずれか1つと、状態メモリから読み出した履歴情報の日時情報及び画質情報のうち、粒状度、鮮鋭性、階調性の中から画質情報取得手段により取得した画質情報と対応する1つとから、画質情報取得手段により取得した画質情報の変化量を求め、この変化量が所定値より大きいときはキャリブレーションを実行しないと判断する。よって、より正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができる。   Further, the determination means includes the date / time information of the additional information read by the reading means and the image quality information acquired by the image quality information acquisition means, and any one of granularity, sharpness, and gradation, and the history read from the state memory. The amount of change in the image quality information acquired by the image quality information acquisition means from the one corresponding to the image quality information acquired by the image quality information acquisition means from the granularity, sharpness, and gradation among the date information and image quality information When this amount of change is larger than a predetermined value, it is determined that calibration is not executed. Therefore, it is possible to determine whether or not to perform calibration more accurately.

また、判断手段は、読取手段によって読み取った付加情報の日時情報及び画質情報取得手段により取得した画質情報のうち、粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上と、状態メモリから読み出した履歴情報の日時情報及び画質情報のうち、粒状度、鮮鋭性、階調性の中から画質情報取得手段により取得した画質情報と対応する少なくとも2つ以上とから、画質情報取得手段により取得した画質情報の複数の変化量を求め、複数の当該変化量のうち、いずれか1つでも所定値より大きいときはキャリブレーションを実行しないと判断する。よって、より正確にキャリブレーションを実施するか否かの判断を行うことができる。   The determination means reads from the state memory at least two or more of granularity, sharpness, and gradation among the date and time information of the additional information read by the reading means and the image quality information acquired by the image quality information acquisition means. The date information and image quality information of the history information acquired from the granularity, sharpness, and gradation by the image quality information acquisition means from at least two corresponding to the image quality information acquired by the image quality information acquisition means. A plurality of change amounts of the image quality information are obtained, and if any one of the change amounts is larger than a predetermined value, it is determined that the calibration is not executed. Therefore, it is possible to determine whether or not to perform calibration more accurately.

更に、判断手段がキャリブレーションを実行しないと判断したときに、故障の可能性があることを報知する故障報知手段を有することにより、サービスマンが故障を修理する場合等に故障の原因を簡単に確認することができ、更には早く故障を直すことができる。なお、故障報知手段は、表示パネルに故障を示す表示を行うことで故障の可能性があることを視認できる。   Furthermore, when the determination means determines that the calibration is not performed, it has a failure notification means for notifying that there is a possibility of failure, so that the cause of the failure can be simplified when a serviceman repairs the failure. It can be confirmed and the failure can be corrected sooner. In addition, the failure notification means can visually recognize that there is a possibility of failure by performing a display indicating the failure on the display panel.

また、故障報知手段は、機器を管轄する中央管理装置に通信回線を介して故障の可能があることを報知することにより、ユーザが故障によるサービスマン要請を行う煩雑さが省け、ユーザ支援の向上となる。   In addition, the failure notifying means notifies the central management device that manages the device that there is a possibility of failure via a communication line, thereby eliminating the trouble of making a serviceman request by the user and improving user support. It becomes.

更に、別の発明としての画像処理装置は、出力画像の画質変動を補正するためのキャリブレーション機能を有する画像形成手段の画像処理を行う。更に、本発明の画像処理装置は、画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力されたテストチャートからテストパターン画像及び付加情報を読取る読取手段と、テストパターン画像からテストチャートの画質情報を取得する画質情報取得手段と、付加情報及び画質情報に基づき、画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する判断手段とを有することに特徴がある。よって、キャリブレーションに使用したいテストチャートの間違いをなくし、かつサービスマンが故障を修理する場合等に故障の原因を簡単に確認することができ、更には早く故障を直すことができる画像処理装置を提供できる。   Furthermore, an image processing apparatus as another invention performs image processing of an image forming unit having a calibration function for correcting image quality variation of an output image. The image processing apparatus according to the present invention further includes reading means for adding the additional information on the test chart having a predetermined test pattern image by the image forming means, and reading the test pattern image and the additional information from the output test chart; It is characterized by having image quality information acquisition means for acquiring image quality information of a test chart from a test pattern image, and determination means for determining whether or not to perform calibration of the image output means based on the additional information and the image quality information. is there. Therefore, an image processing apparatus that eliminates mistakes in a test chart that is desired to be used for calibration, can easily check the cause of a failure when a serviceman repairs the failure, and can quickly correct the failure. Can be provided.

また、別の発明としての画像形成装置は、上記記載の画像形成手段として機能することに特徴がある。   An image forming apparatus as another invention is characterized by functioning as the above-described image forming means.

更に、別の発明としての画像読取装置は、上記記載の読取手段として機能することに特徴がある。また、本発明の画像読取装置は、上記記載の読取手段及び判断手段としての機能を有することに特徴がある。   Furthermore, an image reading apparatus as another invention is characterized in that it functions as the reading means described above. In addition, the image reading apparatus of the present invention is characterized in having functions as the above-described reading means and determination means.

また、別の発明としての情報端末装置は、上記記載の判断手段として機能することに特徴がある。   In addition, an information terminal device as another invention is characterized in that it functions as the determination means described above.

更に、別の発明としての、出力画像の画質変動を補正するためのキャリブレーション機能を有する画像形成手段の画像処理方法によれば、画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力されたテストチャートからテストパターン画像及び付加情報を読取り、テストパターン画像からテストチャートの画質情報を取得し、付加情報及び画質情報に基づき、画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する。よって、画像読取装置を有していなくてもキャリブレーションを実施でき、付加情報及び画質情報によりキャリブレーションに使用したいテストチャートの間違いをなくことができ、精度良くキャリブレーションを実施することができる。   Furthermore, according to another image processing method of an image forming unit having a calibration function for correcting image quality fluctuation of an output image, the image forming unit places a test chart image having a predetermined test pattern on the test chart. Reads the test pattern image and additional information from the output test chart with the additional information added, acquires the image quality information of the test chart from the test pattern image, and executes the calibration of the image output means based on the additional information and the image quality information Judge whether to do. Therefore, the calibration can be performed without having the image reading apparatus, the error of the test chart desired to be used for calibration can be eliminated by the additional information and the image quality information, and the calibration can be performed with high accuracy.

また、別の発明として、画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力されたテストチャートからテストパターン画像及び付加情報を読取る機能と、テストパターン画像からテストチャートの画質情報を取得する機能と、付加情報及び画質情報に基づき、画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する機能とを、コンピュータにより実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に特徴がある。よって、既存のシステムを変えることなく、画像処理システムを汎用的に構築することができる。   As another invention, additional information is added to a test chart having a predetermined test pattern image by the image forming means, and the test pattern image and the additional information are read from the output test chart. A computer-readable program that stores a program for executing by a computer a function for acquiring image quality information of a test chart and a function for determining whether to execute calibration of image output means based on additional information and image quality information It is characterized by possible recording media. Therefore, it is possible to construct an image processing system for general use without changing the existing system.

本発明の画像処理システムによれば、画像読取装置を持たない画像形成装置であっても、精度良くキャリブレーションを実施できる。また、テストチャートを出力した出力装置を確実に特定することができ、出力日時等を付加情報とすることにより間違ったテストチャートの使用を低減することができる。更に、出力時の状態等を正確に知ることができるため、より確実なキャリブレーションの実施や故障診断を行うことができる。   According to the image processing system of the present invention, even an image forming apparatus that does not have an image reading apparatus can perform calibration with high accuracy. Further, the output device that has output the test chart can be reliably identified, and the use of the wrong test chart can be reduced by using the output date and time as additional information. Furthermore, since it is possible to accurately know the state at the time of output, it is possible to perform more reliable calibration and failure diagnosis.

図1は本発明の一実施の形態例に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。同図に示すように、本実施の形態例の画像処理システム100は、ホストコンピュータ101、スキャナ102、複数台例えば2台のカラープリンタ103,104を含んで構成され、また各ユニットがネットワーク121を介してそれぞれ接続されている。ネットワーク121としては、いわゆるイーサネット(登録商標)と呼ばれるシステムが知られており、10BaseTなどの物理的なケーブルを用いてTCP/IPなどのプロトコルにより、接続される各ユニット相互の情報授受やデータの転送を行うことができる。また、ホストコンピュータ101は、表示部(図示せず)、キーボード及びマウス等の操作部(図示せず)を備え、アプリケーションやプリンタドライバのソフトウェアによって、画像出力のための処理が行われる。スキャナ102は、ネットワークインタフェース105、画像処理部106、スキャナ部107、画像メモリ108、制御部109、CPU110、メモリ111を有している。カラープリンタ103,104は、それぞれ、ネットワークインタフェース112,116、ラスタイメージプロセッサ113,117、状態メモリ114,118、画像形成ユニット115,119を有し、各構成要素は内部バス120を介して接続されている。そして、スキャナ102は、ホストコンピュータ101から転送される画像データに基づいて画像出力を行う。この際、ラスタイメージプロセッサ113,117は、PDL形式の画像データをビットマップデータに変換する。更に、スキャナ102は、ネットワーク121を介して接続するカラープリンタ103,104のキャリブレーションに関して、後述のように、ホスト装置的な役割も果すものである。また、スキャナ102内の画像メモリ108は、内部バス120を介して送られてくる画像データを記憶し、制御部109はシステム全体の動作を制御するものであり、これはCPU110がメモリ111に格納されているプログラムに従って制御部109に制御信号を送ることによって可能となる。なお、CPU110は、後述のように、本実施の形態例のキャリブレーションに関してシステム全体の制御をも行う。そして、この場合を含め、スキャナ102の各ユニットは、ネットワークインタフェース105を介してホストコンピュータ101やカラープリンタ103,104との間で情報や命令(コマンド)の交換及び画像データの転送などを行うことができる。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image processing system according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, an image processing system 100 according to this embodiment includes a host computer 101, a scanner 102, and a plurality of units, for example, two color printers 103 and 104, and each unit has a network 121. Are connected to each other. As the network 121, a so-called Ethernet (registered trademark) system is known, and information transmission and data exchange between units connected by a protocol such as TCP / IP using a physical cable such as 10BaseT is used. You can transfer. The host computer 101 includes a display unit (not shown), an operation unit (not shown) such as a keyboard and a mouse, and processing for image output is performed by software of an application or a printer driver. The scanner 102 includes a network interface 105, an image processing unit 106, a scanner unit 107, an image memory 108, a control unit 109, a CPU 110, and a memory 111. The color printers 103 and 104 have network interfaces 112 and 116, raster image processors 113 and 117, status memories 114 and 118, and image forming units 115 and 119, respectively, and each component is connected via an internal bus 120. ing. The scanner 102 outputs an image based on the image data transferred from the host computer 101. At this time, the raster image processors 113 and 117 convert the image data in the PDL format into bitmap data. Further, the scanner 102 also plays a role as a host device as will be described later regarding the calibration of the color printers 103 and 104 connected via the network 121. The image memory 108 in the scanner 102 stores image data sent via the internal bus 120, and the control unit 109 controls the operation of the entire system, which is stored in the memory 111 by the CPU 110. This can be achieved by sending a control signal to the control unit 109 in accordance with the program that is being executed. As will be described later, the CPU 110 also controls the entire system regarding the calibration according to the present embodiment. Including this case, each unit of the scanner 102 exchanges information and commands (commands) and transfers image data with the host computer 101 and the color printers 103 and 104 via the network interface 105. Can do.

また、カラープリンタ103,104は相互に同様の機能を有するものであり、それぞれネットワークインタフェース部114,118、ラスタイメージプロセッサ115,119、プリンタの状態を管理しかつラスタイメージプロセッサで実行される画像処理条件などを記憶する状態メモリ116,120、および電子写真方式による画像形成部ユニット117,121から構成されている。なお、それぞれのプリンタにおいて、その動作を制御するためのCPUや画像データなどを記憶するためのメモリなどの図示は省略されている。これらのプリンタ103,104は、後述される本実施形態のキャリブレーションでは、スキャナ102からの指令等に基づいて所定パターンの出力や補正テーブルの更新を行うことができるよう構成されたものである。   The color printers 103 and 104 have the same functions as each other. The network interface units 114 and 118, the raster image processors 115 and 119, and the image processing executed by the raster image processor for managing the printer status. It includes state memories 116 and 120 for storing conditions and the like, and image forming unit units 117 and 121 using an electrophotographic system. In each printer, illustration of a CPU for controlling the operation, a memory for storing image data, and the like is omitted. These printers 103 and 104 are configured to be able to output a predetermined pattern and update a correction table based on an instruction from the scanner 102 or the like in the calibration of the present embodiment described later.

なお、これらのラスタイメージプロセッサ113,117や状態メモリ114,118等は、ホストコンピュータ101において構成されてもよいことは勿論である。また、スキャナ等の画像出力方式は、上述の電子写真方式に限られないことは勿論であり、例えばインクジェット方式等、他の方式のものであってもよい。ホストコンピュータ101と、画像出力装置としての、スキャナ102やカラープリンタ103,104とは、それぞれに設けられたネットワークインタフェース105,112及び116を介したネットワーク121を通して情報、データの授受が行われる。   Of course, the raster image processors 113 and 117 and the state memories 114 and 118 may be configured in the host computer 101. In addition, the image output method such as a scanner is not limited to the above-described electrophotographic method, and other methods such as an ink jet method may be used. The host computer 101 and the scanner 102 and the color printers 103 and 104 as image output devices exchange information and data through a network 121 via network interfaces 105, 112, and 116 provided respectively.

ここで、図1のスキャナ102の構成について詳細に説明すると、スキャナ102はレーザビームを用いたデジタル方式のものであり、画像処理部106、画像メモリ108、制御部109を含んで構成され、これらは内部バス120を介して互いに接続されているとともに、ネットワークインタフェース105を介してネットワーク121と接続されている。画像処理部106には、原稿画像を所定密度の画素の単位で読み取りを行い、これによって得られた画像信号をデジタル信号として出力する。スキャナ部107及び画像処理部106によって処理した画像信号は、ネットワークインタフェース105を介してネットワーク121上へ送られる。また、通常原稿画像をスキャンする場合、スキャナ部107で読み取られた画像信号は画像処理部106へ送られ、画像処理部106でシェーディング補正、シャープネス補正、ガンマ補正、2値化などの周知の画像処理が施され、ネットワーク121を介してホストコンピュータ101へ送られる。   Here, the configuration of the scanner 102 in FIG. 1 will be described in detail. The scanner 102 is a digital type using a laser beam, and includes an image processing unit 106, an image memory 108, and a control unit 109. Are connected to each other via an internal bus 120 and to a network 121 via a network interface 105. The image processing unit 106 reads a document image in units of pixels having a predetermined density, and outputs an image signal obtained thereby as a digital signal. The image signal processed by the scanner unit 107 and the image processing unit 106 is sent to the network 121 via the network interface 105. When scanning a normal document image, an image signal read by the scanner unit 107 is sent to the image processing unit 106, and the image processing unit 106 uses known images such as shading correction, sharpness correction, gamma correction, and binarization. Processing is performed and the data is sent to the host computer 101 via the network 121.

図2は図1のスキャナの構成を示す概略断面図である。同図に示すスキャナ200において、原稿給送装置201は原稿を最終頁から順に1枚ずつプラテンガラス202上へ給送し、原稿の読み取り動作終了後、プラテンガラス202上の原稿を排出するものである。原稿がプラテンガラス202上に搬送されると、ランプ203を点灯し、このランプ203を搭載したスキャナユニット204の移動を行い、原稿を露光走査する。この走査による原稿からの反射光は、ミラー205,206,207及びレンズ208によってCCDカラーイメージセンサ(以下CCDと称す)209へ導かれる。そして、CCD209に入射した反射光は、R,G,Bの3色に色分解されて各色毎の輝度信号として読み取られる。さらに、CCD209から出力される輝度信号はA−D変換によってデジタル信号の画像データとして図1の画像処理部106に入力し、シェーディング補正、階調補正、2値化などの周知の画像処理が施された後、図1のネットワーク121上へ転送される。   FIG. 2 is a schematic sectional view showing the configuration of the scanner of FIG. In the scanner 200 shown in the figure, a document feeder 201 feeds documents one by one from the last page onto the platen glass 202, and discharges the document on the platen glass 202 after the document reading operation is completed. is there. When the document is conveyed onto the platen glass 202, the lamp 203 is turned on, the scanner unit 204 equipped with the lamp 203 is moved, and the document is exposed and scanned. Reflected light from the original by this scanning is guided to a CCD color image sensor (hereinafter referred to as CCD) 209 by mirrors 205, 206, 207 and a lens 208. The reflected light incident on the CCD 209 is separated into three colors of R, G, and B and is read as a luminance signal for each color. Further, the luminance signal output from the CCD 209 is input to the image processing unit 106 of FIG. 1 as image data of a digital signal by A / D conversion, and known image processing such as shading correction, gradation correction, and binarization is performed. Then, it is transferred onto the network 121 of FIG.

図3は図1のカラープリンタの構成を示す概略断面図である。同図に示すカラープリンタ300において、レーザドライバ311は、レーザ発光部301を駆動するものであり、図1のホストコンピュータ101から送られた各色毎の画像データに応じたレーザ光をレーザ発光部301によって発光させる。このレーザ光は感光ドラム302に照射され、感光ドラム302にはレーザ光に応じた潜像が形成される。そして、この感光ドラム302の潜像の部分には現像器303によって現像剤であるトナーが付着される。なお、図3における現像器は、図示の簡略化のため、唯一つのみが示されるが、C,M,Y,Kの各色毎にトナーが用意され、それに応じて4つの現像器が設けられることはもちろんである。また、以上の構成の代わりに感光ドラムや現像器等を各色毎に4組設ける構成であってもよい。上述のレーザ光の照射開始と同期したタイミングで、カセット304またはカセット305から選択されたいずれかから記録紙が給紙され、転写部306へ搬送される。これにより、感光ドラム302に付着した現像剤を記録紙に転写することができる。現像剤が転写された記録紙は、定着部307に搬送され、定着部307の熱と圧力により現像剤の記録紙への定着が行われる。そして、定着部307を通過した記録紙は排出ローラ308によって排出される。また、両面記録が設定されている場合は、排出ローラ308のところまで記録紙を搬送した後、排出ローラ308の回転方向を逆転させ、フラッパ309によって再給紙搬送路310へ導く。多重記録が設定されている場合は、記録紙を排出ローラ308まで搬送しないようにフラッパ309によって再給紙搬送路310へ導く。再給紙搬送路310へ導かれた記録紙は上述したタイミングで転写部306へ給紙される。なお、色毎の潜像および現像の処理や定着は、上述の記録紙搬送機構を用いて、潜像形成等を4回分繰り返すことによって実現することは周知の通りである。   FIG. 3 is a schematic sectional view showing the configuration of the color printer of FIG. In the color printer 300 shown in the figure, a laser driver 311 drives the laser light emitting unit 301, and laser light corresponding to the image data for each color sent from the host computer 101 in FIG. To emit light. The laser beam is irradiated onto the photosensitive drum 302, and a latent image corresponding to the laser beam is formed on the photosensitive drum 302. Then, a toner as a developer is attached to the latent image portion of the photosensitive drum 302 by the developing unit 303. In FIG. 3, only one developing device is shown for simplification, but toner is prepared for each color of C, M, Y, and K, and four developing devices are provided accordingly. Of course. Further, instead of the above configuration, four sets of photosensitive drums, developing devices, and the like may be provided for each color. The recording paper is fed from either the cassette 304 or the cassette 305 at a timing synchronized with the start of the laser light irradiation described above, and is conveyed to the transfer unit 306. As a result, the developer attached to the photosensitive drum 302 can be transferred to the recording paper. The recording sheet to which the developer has been transferred is conveyed to the fixing unit 307, and the developer is fixed onto the recording sheet by the heat and pressure of the fixing unit 307. The recording paper that has passed through the fixing unit 307 is discharged by a discharge roller 308. If double-sided recording is set, the recording paper is conveyed to the discharge roller 308, and then the rotation direction of the discharge roller 308 is reversed and guided to the refeed conveyance path 310 by the flapper 309. When multiple recording is set, the recording paper is guided to the refeed conveyance path 310 by the flapper 309 so as not to be conveyed to the discharge roller 308. The recording sheet guided to the refeed conveyance path 310 is fed to the transfer unit 306 at the timing described above. As is well known, the latent image and development processing and fixing for each color are realized by repeating the latent image formation and the like four times using the recording paper transport mechanism described above.

次に、上述した本実施の形態例の画像処理システムにおけるカラープリンタに関して行うことができるキャリブレーションの処理もしくは操作の手順について、図1及び当該手順フローを示す図4を参照して説明する。   Next, a calibration process or operation procedure that can be performed for the color printer in the image processing system of the present embodiment described above will be described with reference to FIG. 1 and FIG. 4 showing the procedure flow.

先ず、図1のスキャナ102のCPU110が、メモリ111に格納されたプログラムに基づいて実行する。図1のカラープリンタ103をキャリブレーションしたい場合、カラープリンタ103とスキャナ102の電源が投入されると、本処理手順が起動され、先ずカラープリンタ103の所定の操作パネルにキャリブレーション実行を指示するための所定の表示、例えば図5のような表示を行う。図5に示すように、表示ボタンは「テストチャート出力」を選択できる。操作パネルを介し、ユーザによりキャリブレーションの実行が指示されると、テストチャート出力が開始される(ステップS101)。なお、本実施の形態例では、カラープリンタ103の識別記号を「No.1」、カラープリンタ104の識別記号を「No.2」としてそれが予め状態メモリ114,118に書き込まれているものとし、図1のスキャナ102のメモリ111はカラープリンタと識別記号の対応した情報が記憶してある。なお、プリンタ識別記号としては、ネットワークにおけるプリンタのIPアドレスを用いてもよいし、それらを1次元又は2次元のバーコードとして書き込むことも可能である。また、図1の各々のカラープリンタ103,104の状態メモリ114,118には、図6に示すテーブルのようにテストチャートの出力日時毎に出力時の状態等を登録する。また、図1のスキャナ102によってこのテストチャートの読み取りを行い(ステップS102)、画質に係わる情報、例えば粒状度や鮮鋭性、階調性等を測定した後(ステップS103)、ネットワークを介してカラープリンタ103,104の状態メモリ114,118に履歴情報として画質に係わる情報を記憶する(ステップS104)。ここで、測定する画質に係わる情報は、粒状度や鮮鋭性、階調性のうちいずれか1つ以上の情報を用いることとする。なお、出力日時毎に出力時の状態等や画質に係わる情報の履歴情報を記憶するとしたが、もちろんテストチャートを出力した際出力したテストチャート毎にID番号がつけられ、ID番号毎に出力日時や出力時の状態等、画質に係わる情報の履歴情報を状態メモリに登録するようにしてもよい。   First, the CPU 110 of the scanner 102 in FIG. 1 executes based on a program stored in the memory 111. When it is desired to calibrate the color printer 103 in FIG. 1, when the color printer 103 and the scanner 102 are turned on, this processing procedure is started. First, in order to instruct the predetermined operation panel of the color printer 103 to execute calibration. Is displayed, for example, as shown in FIG. As shown in FIG. 5, the display button can select “test chart output”. When the execution of calibration is instructed by the user via the operation panel, test chart output is started (step S101). In this embodiment, it is assumed that the identification symbol of the color printer 103 is “No. 1” and the identification symbol of the color printer 104 is “No. 2”, which are written in the state memories 114 and 118 in advance. The memory 111 of the scanner 102 in FIG. 1 stores information corresponding to color printers and identification symbols. As the printer identification symbol, the IP address of the printer in the network may be used, or these may be written as a one-dimensional or two-dimensional barcode. Further, in the state memories 114 and 118 of the respective color printers 103 and 104 in FIG. 1, the output state and the like are registered for each output date and time of the test chart as shown in the table of FIG. The test chart is read by the scanner 102 in FIG. 1 (step S102), and information relating to image quality, such as granularity, sharpness, gradation, etc., is measured (step S103), and then the color is transmitted via the network. Information relating to image quality is stored as history information in the status memories 114 and 118 of the printers 103 and 104 (step S104). Here, as the information related to the image quality to be measured, any one or more information of granularity, sharpness, and gradation is used. It should be noted that the history information of the information related to the state of output and the image quality is stored for each output date and time, but of course, an ID number is assigned to each test chart output when the test chart is output, and the output date and time is assigned to each ID number. The history information of the information related to the image quality such as the output state or the like may be registered in the state memory.

ここで、本実施の形態例で出力されるテストパターンの一例を図7に示す。テストパターンが印刷される用紙の一部、例えば下部には、付加情報として、いずれのカラープリンタから出力したパターンであるかを識別するためのプリンタ識別番号701と、いつ出力したかが分かる出力日時702が印字される。その他、出力時の状態(湿度や温度等)、前回のトナーの交換や、サービスマンによる保守作業などのメンテナンス作業を行った時からの使用情報(使用枚数や稼動時間等)が印字される。この付加情報は、それぞれのプリンタの状態メモリに書き込まれている識別情報と出力日時に基づいてラスタイメージプロセッサがそのビットマップデータを生成することにより階調パターンとともに紙面上に出力することが可能となる。   Here, an example of the test pattern output in this embodiment is shown in FIG. A part of the paper on which the test pattern is printed, for example, in the lower part, as additional information, a printer identification number 701 for identifying which color printer the pattern is output, and an output date and time indicating when the test pattern is output 702 is printed. In addition, the output status (humidity, temperature, etc.), usage information (number of used sheets, operating time, etc.) since the previous maintenance of the toner, maintenance work such as maintenance by a service person, are printed. This additional information can be output on the paper together with the gradation pattern by the raster image processor generating the bitmap data based on the identification information written in the status memory of each printer and the output date and time. Become.

そして、図4においてテストパターンの印刷が行われると、ユーザはそれが印刷されたテストパターン原稿をプリンタから取出し、図1のスキャナ102のプラテンガラス上に指定された向きで載置し、スキャナ102の操作パネルを操作し、図8に示すキャリブレーション操作画面を表示する。ユーザは、操作画面上の「キャリブレーション実施」を指示するボタンを押してキャリブレーション開始を指示することができる。テストチャートの読み込みが指示されたことを判別すると、図1の制御部109を介して読み込み等を実行する。先ず、プラテンガラス上に置かれたテストパターン全体の画像データの読み込み動作をカラースキャナ部に指示する。カラースキャナ部は前述したように読み取り動作を行い、読み取った画像データを図1の画像メモリ108へ送る。読み取った画像データを基に画質に係わる情報(粒状度や鮮鋭性、階調性等)を測定し、プリンタの識別情報より、対応するプリンタの状態メモリから画質に係わる履歴情報を取得する。測定した結果と取得した結果を基にキャリブレーションを実施するか否かの判定を行う(ステップS105)。例えば、画質に係わる情報として、粒状度を履歴情報として記憶しているとする。その場合、テストパターンの読み込み動作によって、読み取った画像データより、粒状度測定(測定方法は下記に記述)を行う。なお、粒状度測定方法は後述するものとする。また、粒状度は高いと画質が悪く、低いと画質が良い。その測定結果と履歴情報に記憶されている粒状度データを比較する。まず、付加情報であるプリンタの識別情報と出力日時を基に、テストチャートを出力したプリンタを特定し、特定したプリンタの状態メモリより、テストチャート上に記載されていた出力日時よりも前に出力したテストパターンの粒状度結果を取得する。   When the test pattern is printed in FIG. 4, the user takes out the test pattern document on which the test pattern has been printed from the printer, and places it on the platen glass of the scanner 102 in FIG. The calibration operation screen shown in FIG. 8 is displayed. The user can instruct the start of calibration by pressing a button for instructing “execute calibration” on the operation screen. If it is determined that reading of the test chart is instructed, reading or the like is executed via the control unit 109 of FIG. First, the color scanner unit is instructed to read the image data of the entire test pattern placed on the platen glass. The color scanner unit performs the reading operation as described above, and sends the read image data to the image memory 108 in FIG. Information related to image quality (granularity, sharpness, gradation, etc.) is measured based on the read image data, and history information related to image quality is obtained from the status memory of the corresponding printer from the identification information of the printer. It is determined whether or not to execute calibration based on the measured result and the acquired result (step S105). For example, it is assumed that granularity is stored as history information as information relating to image quality. In that case, the granularity measurement (the measurement method is described below) is performed from the read image data by the test pattern reading operation. The granularity measurement method will be described later. Further, when the granularity is high, the image quality is poor, and when it is low, the image quality is good. The measurement result is compared with the granularity data stored in the history information. First, based on the printer identification information and output date / time, which is additional information, the printer that output the test chart is identified, and output before the output date / time listed on the test chart from the status memory of the identified printer The granularity result of the test pattern is acquired.

具体的な例に沿って説明すると、1日あたりの粒状度の変化を見ることによって、キャリブレーション実施するか否かを判定する。0.04<粒状度差/1日間の場合、粒状度劣化が大きいとみなし、故障した可能性があると判定され、すなわちキャリブレーション実施をしないと判定されとする(ステップS105;NO)。一方、テストチャートを2004年6月1日に出力したとする。粒状度を測定(粒状度=0.1)し、履歴情報には以前の情報はないため、キャリブレーションを実施すると判定され(ステップS105;YES)、2004年6月1日の履歴情報に粒状度値0.1が記憶される。次に、テストチャートを2004年6月5日に出力したとする。粒状度を測定(粒状度=0.15)し、以前の履歴情報を取得(2004年6月1日、粒状度0.1)し、粒状度差/1日間を計算する。0.0125=粒状度差0.05(0.15−0.1)/4日間(5日−1日)となり、0.04以下となるため、キャリブレーションを実施すると判定され(ステップS105;YES)、2004年6月5日の履歴情報に粒状度値0.15が記憶される。   If it demonstrates along a specific example, it will be determined whether calibration is implemented by seeing the change of the granularity per day. In the case of 0.04 <granularity difference / one day, it is determined that the granularity deterioration is large and it is determined that there is a possibility of failure, that is, it is determined not to perform calibration (step S105; NO). On the other hand, it is assumed that the test chart is output on June 1, 2004. The granularity is measured (granularity = 0.1), and since there is no previous information in the history information, it is determined that the calibration is performed (step S105; YES), and the history information on June 1, 2004 is granular. A degree value of 0.1 is stored. Next, it is assumed that the test chart is output on June 5, 2004. The granularity is measured (granularity = 0.15), the previous history information is acquired (June 1, 2004, granularity 0.1), and the granularity difference / one day is calculated. 0.0125 = granularity difference 0.05 (0.15-0.1) / 4 days (5 days-1 day), which is 0.04 or less, so it is determined that calibration is performed (step S105; YES), a granularity value of 0.15 is stored in the history information of June 5, 2004.

また、テストチャートを2004年6月15日に出力したとする。粒状度を測定(粒状度=0.6)し、以前の履歴情報を取得(2004年6月5日、粒状度0.15)し、粒状度差/1日間を計算する。すると、0.045=粒状度差0.45(0.6−0.15)/10日間(15日−5日)となり、0.04より大きくなるため、故障した可能性があると判定され、すなわちキャリブレーション実施をしないと判定される(ステップS105;NO)。キャリブレーションを実施しないと判定された場合は、例えば図8のスキャナの保守作業を点滅させ、ユーザに故障の知らせを出す(ステップS108)。   It is assumed that the test chart is output on June 15, 2004. The granularity is measured (granularity = 0.6), previous history information is acquired (June 5, 2004, granularity 0.15), and the granularity difference / one day is calculated. Then, 0.045 = granularity difference 0.45 (0.6-0.15) / 10 days (15 days-5 days), which is larger than 0.04, so it is determined that there is a possibility of failure. That is, it is determined that the calibration is not performed (step S105; NO). If it is determined not to perform calibration, for example, the maintenance work of the scanner in FIG. 8 is blinked to notify the user of the failure (step S108).

以上のような方法だけに限られるわけではなく、他の例としては、上記条件(例えば、0.04<粒状度差/1日間)かつテストチャートを出力した時の粒状度が0.6以上になった場合、故障した可能性があると判定するようにしてもよい。   The present invention is not limited to the above method, and other examples include the above conditions (for example, 0.04 <granularity difference / one day) and a granularity of 0.6 or more when a test chart is output. If it becomes, it may be determined that there is a possibility of failure.

このようなキャリブレーションを実施するか否かの判定を行い、キャリブレーションを実施すると判定された場合、図1のCPU110は、以下で詳述されるように、図1の画像メモリ108に一旦蓄積された画像データを解析して各パッチの濃度値を求める。なお、階調性測定には濃度値を用いるため、キャリブレーション実施するか否かの判定に階調性の測定結果を用いる場合、すでに測定されている濃度値を使用することもできる。得られた濃度値をもとに補正テーブルを作成し(ステップS106)、指定されているプリンタの状態メモリにネットワークを経由して登録する(ステップS107)。例えば、テストパターンに印字されたプリンタ識別記号が「No.1」であり、カラープリンタ103の状態メモリ114の補正テーブルが更新され、上記で測定された粒状度結果も状態メモリ114の履歴情報として記憶される。   When it is determined whether or not to perform such calibration, and it is determined that calibration is to be performed, the CPU 110 in FIG. 1 temporarily accumulates in the image memory 108 in FIG. 1 as will be described in detail below. The obtained image data is analyzed to obtain the density value of each patch. Since the density value is used for the measurement of gradation, when the measurement result of the gradation is used for determining whether or not to perform calibration, the density value that has already been measured can be used. A correction table is created based on the obtained density value (step S106), and is registered in the status memory of the designated printer via the network (step S107). For example, the printer identification symbol printed on the test pattern is “No. 1”, the correction table in the state memory 114 of the color printer 103 is updated, and the granularity result measured above is also used as history information in the state memory 114. Remembered.

以上説明したように、本実施の形態例によれば、キャリブレーションを行う場合、ユーザは、プリンタからパターン原稿を取出す以外、スキャナにおいて全ての操作を行うことができ、またスキャナの操作部に順次表示される画面に応じた指定操作のみを行えば良く、複数のプリンタを接続した画像処理システムにおけるプリンタのキャリブレーションを簡便に行うことができる。また、付加情報に出力日時を記載することで、間違ったテストチャートを使用する可能性を低減することができる。さらに、画質に係わる履歴情報を基にキャリブレーションを実施するか否かの判定を行う、すなわち故障判定をすることができ、キャリブレーションの精度を高くすることができる。更に、スキャナ自身が図4に示したようなキャリブレーションに関する処理を行うため、ホストコンピュータの処理負荷を軽くすることも可能となる。   As described above, according to the present embodiment, when performing calibration, the user can perform all operations in the scanner except for taking out the pattern original from the printer, and sequentially in the operation unit of the scanner. It is only necessary to perform a designation operation according to the displayed screen, and printer calibration in an image processing system in which a plurality of printers are connected can be easily performed. Further, by describing the output date and time in the additional information, the possibility of using an incorrect test chart can be reduced. Furthermore, it is possible to determine whether or not to perform calibration based on the history information related to image quality, that is, to determine failure, and to increase the accuracy of calibration. Furthermore, since the scanner itself performs the process related to calibration as shown in FIG. 4, the processing load on the host computer can be reduced.

なお、図1のスキャナ102で構成された補正テーブルは、該当するプリンタに送られて登録されるものとしたが、システムの構成によっては、補正テーブルを図1のホストコンピュータ101にも登録できるようにしてもよいことは勿論である。キャリブレーションを実施しないと判定された場合、上述したように図8のスキャナの保守作業を点滅させてユーザに故障の知らせを出し、ユーザは故障によるサービスマン要請を電話等により行うことになるが、ユーザ自身がサービスマン要請する必要がなくなる形態であってもよい。例えば、図1のスキャナ102がデータ通信装置及び通信回線を介して自機を管轄する中央管理装置に接続される通信機構を構築し、そして地区別のサービスセンタにそれぞれ設置されている中央管理装置にそれぞれ、通信回線を介して各サービス拠点に設置された端末装置が接続されれば、キャリブレーションを実施しないという情報を中央管理装置へ送信し、その中央管理装置から画像出力装置を管轄するサービス拠点に設置されている端末装置へ情報が送信されることによって、ユーザ自身がサービスマンの要請する必要がなくなり、ユーザ支援の向上となる。なお、通信回線としては、電話回線等の公衆回線網を利用することができる。   Although the correction table configured by the scanner 102 in FIG. 1 is sent to the corresponding printer and registered, the correction table can be registered in the host computer 101 in FIG. 1 depending on the system configuration. Of course, it may be. If it is determined that the calibration is not to be performed, the maintenance work of the scanner in FIG. 8 is blinked to notify the user of the failure as described above, and the user makes a serviceman request due to the failure by telephone or the like. The user himself / herself may not be required to make a serviceman request. For example, the scanner 102 of FIG. 1 constructs a communication mechanism in which the scanner 102 is connected to the central management apparatus that has jurisdiction over the data communication apparatus and the communication line, and the central management apparatus installed in each service center. If a terminal device installed at each service base is connected via a communication line, information indicating that calibration is not performed is transmitted to the central management device, and the central management device controls the image output device. By transmitting information to the terminal device installed at the base, the user himself / herself does not need to make a request from the service person, and the user support is improved. Note that a public line network such as a telephone line can be used as the communication line.

また、テストチャート上に出力時の出力状態(湿度、温度)や前回のメンテナンス作業時期からの使用情報等が印字されているため、サービスマンは簡単にその情報を見ることができ、またその印字情報より故障原因を特定することも可能とする。   Also, since the output state (humidity and temperature) at the time of output and usage information from the previous maintenance work are printed on the test chart, the service person can easily see the information and print it out. It is also possible to identify the cause of failure from the information.

ここで、粒状度、鮮鋭度、階調性の測定法について簡単に説明する。
粒状度の測定法としては、例えば被評価用画像の2次元の位置情報、及びRGB信号情報をスキャナ等から読み取り、被評価用画像の空間周波数成分を求め、人間の視覚周波数特性を乗じて周波数領域で積分を行い、さらに得た値に画像の平均明度または濃度に対する補正を行い、これによって得た値を粒状度とする方法などがある。粒状度はざらつきを評価する値であり、値が小さい程、画質が良いことになる。
Here, a method for measuring granularity, sharpness, and gradation will be briefly described.
As a method for measuring granularity, for example, two-dimensional position information of an image to be evaluated and RGB signal information are read from a scanner or the like, a spatial frequency component of the image to be evaluated is obtained, and a frequency obtained by multiplying human visual frequency characteristics is used. There is a method in which integration is performed in the region, and the obtained value is corrected for the average brightness or density of the image, and the obtained value is used as the granularity. The granularity is a value for evaluating roughness, and the smaller the value, the better the image quality.

また、鮮鋭度の測定法としては、例えばスキャナ等のから空間周波数の異なるラダーパターンを読み取り、一般にMTFと呼ばれる空間周波数特性を人間の視覚周波数特性で補正した値を鮮鋭度とする方法などがある。鮮鋭度はシャープさを評価する値であり、値が大きい程、はっきりとした線であることになる。   As a method for measuring sharpness, for example, a ladder pattern having a different spatial frequency is read from a scanner or the like, and a value obtained by correcting a spatial frequency characteristic generally called MTF with a human visual frequency characteristic is used as the sharpness. . The sharpness is a value for evaluating sharpness, and the larger the value, the clearer the line.

更に、階調特性の測定法としては、例えば隣接する階調レベルで出力した画像に対して知覚される明度差または濃度差などを測定する方法がある。また、一般に入出力の階調が離散性をもつプリンタやデジタル画像処理系における、入力レベルに対する出力レベルの相対的な数値関係や入出力曲線(γ曲線)を階調特性と言う場合もある。階調性の評価値が小さい程、階調再現性が優れていることになる。   Further, as a method for measuring gradation characteristics, for example, there is a method of measuring a brightness difference or density difference perceived for an image output at an adjacent gradation level. In general, in a printer or digital image processing system in which input / output gradations are discrete, a relative numerical relationship of an output level to an input level and an input / output curve (γ curve) may be referred to as gradation characteristics. The smaller the tone evaluation value, the better the tone reproducibility.

なお、鮮鋭度、粒状度、及び階調特性の測定方法、及び導出方法は上記に挙げた例の他にも種々の方法が提案されているがそれらを用いても良く、また鮮鋭度、粒状度、及び階調特性を得るための測定物理量として、上記に挙げた例の他にも濃度を用いるか明度を用いるか等により種々の方法が提案されており、それらを用いても良い。さらに、上記に挙げた例の他にも空間周波数成分の導出方法や人間の視覚特性による補正の仕方や画像の平均特性に対する補正の仕方は種々の方法が提案されており、それらを用いても良い。   In addition to the above-mentioned examples, various methods have been proposed as methods for measuring sharpness, granularity, and gradation characteristics, and methods for deriving them. In addition to the examples given above, various methods have been proposed as measurement physical quantities for obtaining degree and gradation characteristics, depending on whether density is used or brightness is used, and these may be used. In addition to the examples given above, various methods have been proposed for the spatial frequency component derivation method, the correction method based on human visual characteristics, and the correction method for the average characteristic of the image. good.

次に、上述した補正テーブルの作成の詳細について以下に説明する。
図1のスキャナ102のカラースキャナ部で出力用紙全面から読み取られた画像データは、図9に示すように、色分解によりR,G,Bそれぞれの色毎のビットマップイメージとなっており、これが図1の画像メモリ108に登録されることになる。図9の(a),(b)及び(c)はこれらのビットマップデータを模式的に示す図であり、同図の(a)がRプレーン901、同図の(b)がGプレーン902、同図の(c)がBプレーン903をそれぞれ示している。これらの図中、白い部分ほど読み取られた信号値が大きい、すなわち、明るい(濃度が低い)領域を表しており、黒い部分ほど信号値が小さい、すなわち、濃度が高い領域を表している。これらの図から明らかなように、Rプレーン901は、シアンとブラックのパッチの高濃度部を高濃度領域として読み取ることを示し、また、Gプレーン902はマゼンタとブラック、Bプレーン903ではイエローとブラック、をそれぞれの濃度をそのまま読み取ることを示している。従ってシアンのパッチの濃度を測定するためには、Rプレーン901のデータを、またマゼンタパッチの濃度はGプレーン902のデータを、イエローパッチの濃度はBプレーン903のデータを用いればよいことがわかる。ブラックのパッチ濃度はR,G,Bいずれのプレーンを用いてもよいが、本実施の形態例では、Gプレーンのデータを用いることにする。
Next, details of creation of the correction table described above will be described below.
Image data read from the entire surface of the output paper by the color scanner unit of the scanner 102 in FIG. 1 is a bitmap image for each color of R, G, B by color separation, as shown in FIG. It is registered in the image memory 108 of FIG. 9A, 9B, and 9C are diagrams schematically showing these bitmap data. FIG. 9A shows an R plane 901, and FIG. 9B shows a G plane 902. FIG. (C) of FIG. 8 shows the B plane 903, respectively. In these drawings, a white portion represents a region having a larger signal value, that is, a bright (low density) region, and a black portion represents a region having a small signal value, that is, a high concentration. As is apparent from these drawings, the R plane 901 indicates that the high density portion of the cyan and black patches is read as a high density region, the G plane 902 is magenta and black, and the B plane 903 is yellow and black. , Indicates that the respective densities are read as they are. Therefore, in order to measure the density of the cyan patch, it is sufficient to use the data of the R plane 901, the density of the magenta patch using the data of the G plane 902, and the density of the yellow patch using the data of the B plane 903. . For the black patch density, any of R, G, and B planes may be used, but in this embodiment, data of the G plane is used.

図10はRプレーンの読み取り画像データを示し、図9に示すRプレーン901と同じものである。なお、図10では各パッチの位置を示す矩形のみが示されており、パッチの明るさは省略している。以下では、図10を参照して、まずシアンパッチを例にとりその濃度の測定について説明する。画像データは、図示したように、x,yの2次元座標上にマトリックス状に配列した画素値の集まりであり、各パッチの位置や大きさはx,yの座標値で指定することができる。なお、このx,y座標は、パターン印刷の際にプリンタに送られた階調パターン出力コマンドで決定されるので、その座標値をパターン出力コマンドと対応付けてあらかじめ記憶しておき、記憶された座標値をここで読み出すようにしておけばよい。   FIG. 10 shows read image data of the R plane, which is the same as the R plane 901 shown in FIG. In FIG. 10, only the rectangle indicating the position of each patch is shown, and the brightness of the patch is omitted. In the following, with reference to FIG. 10, the measurement of the density of the cyan patch will be described as an example. As shown in the figure, the image data is a collection of pixel values arranged in a matrix on the two-dimensional coordinates of x and y, and the position and size of each patch can be designated by the coordinate values of x and y. . Since the x and y coordinates are determined by a gradation pattern output command sent to the printer at the time of pattern printing, the coordinate value is stored in advance in association with the pattern output command. The coordinate value may be read out here.

先ず、シアンの上段のパッチ列から左端の最も低濃度のパッチ(階調番号0番)の位置座標に基づいて画像切り出し領域1000(斜線で示した矩形の内部)を決定し、矩形内部の画像データS(x,y)を読み込む。データS(x,y)は、通常8ビット程度のデジタル信号として表現されているので、ここでは、0〜255の整数値であるとして説明する。データS(x,y)は、画像切り出し領域1000内の画像データの集まりであり、その総数は画像切り出し領域1000の矩形領域内部に含まれる画素の数で定まる。矩形領域のx方向の画素数をNx画素、y方向の画素数をNy画素とするとデータS(x,y)の総数は、Nx×Ny画素となる。次に、画像切り出し領域1000内の画素値の平均値Smを求める。これは下記の式(1)で求められる。   First, an image clipping region 1000 (inside the rectangle indicated by diagonal lines) is determined based on the position coordinates of the lowest density patch (tone number 0) from the uppermost patch row of cyan, and an image inside the rectangle is determined. Data S (x, y) is read. Since the data S (x, y) is usually expressed as a digital signal of about 8 bits, it will be described here as an integer value of 0-255. Data S (x, y) is a collection of image data in the image cutout area 1000, and the total number is determined by the number of pixels included in the rectangular area of the image cutout area 1000. If the number of pixels in the x direction in the rectangular area is Nx pixels and the number of pixels in the y direction is Ny pixels, the total number of data S (x, y) is Nx × Ny pixels. Next, an average value Sm of pixel values in the image cutout area 1000 is obtained. This is obtained by the following equation (1).

Sm=(ΣS(x,y))/(Nx×Ny) ・・・(1)   Sm = (ΣS (x, y)) / (Nx × Ny) (1)

ここで、Σは画像切り出し領域1000の矩形領域内のデータの総和を表す。得られた平均値Smをシアンの上段のパッチ列の階調番号0番のパッチの画素データの平均値ということでSc0Aと表すことにする。   Here, Σ represents the sum of the data in the rectangular area of the image cutout area 1000. The obtained average value Sm is expressed as Sc0A because it is the average value of the pixel data of the patch of gradation number 0 in the upper patch row of cyan.

次に、シアンの2番目のパッチに移動する。上記と同様、パッチ位置座標情報に基づき画像切り出し領域1001を求め、同様の手順で画素データの平均値Sc1Aを求める。以下同様に画像切り出し領域1002,1003,・・・,1007と順次進めていき平均値データSc2A,Sc3A,・・・,Sc7Aを求める。   Next, move to the second patch of cyan. Similarly to the above, the image cutout area 1001 is obtained based on the patch position coordinate information, and the average value Sc1A of the pixel data is obtained by the same procedure. In the same manner, the image cutout areas 1002, 1003,..., 1007 are sequentially advanced to obtain average value data Sc2A, Sc3A,.

以上の処理を終了すると、シアンの下段のパッチへ移動し、今度は逆に右端のパッチから画像切り出し領域1010を求め画素データの平均値を求める。下段では最右端が階調番号0番に対応するので、これをSc0Bと表わすことにする。下段についても同様に、画像切り出し領域1011,1012,・・・,1017の各領域について平均値を求め、これをSc1,Sc2B,・・・,Sc7Bとする。ここで、画像切り出し領域1000と画像切り出し領域1010,画像切り出し領域1001と画像切り出し領域1011,・・・,画像切り出し領域1007と画像切り出し領域1017はそれぞれ同じ階調レベルを再現したパッチであるので、本来、プリンタの出力位置による濃度変動や、スキャナ部のやはり読み取り位置による読み取り値変動がなければ、得られる平均値データは等しくなるはずである。すなわち、Sc0A=Sc0B、Sc1A=Sc1B、・・・、Sc7A=Sc7Bとなるはずであるが、実際は様々な変動要因により、必ずしも等しくなるとは限らない。そこで、本実施の形態例では、Sc0A=Sc0B、Sc1A=Sc1B、・・・、Sc7A=Sc7Bが必ずしも成り立たない状況で、両者の平均値が真のパッチ読み取り値であるとして処理するという構成としている。すなわち、Sc0,Sc1,・・・,Sc7を真のパッチデータであるとして、Sc0=(Sc0A+Sc0B)/2、Sc1=(Sc1A+Sc1B)/2、・・・、Sc7=(Sc7A+Sc7B)/2と表わす。以上により、各パッチの平均画像信号が求められると、次に、これらを濃度値に換算する。スキャナのスキャナ部で読み取られる画像データは、通常、原稿の反射率に比例したいわゆる輝度信号であり、これを濃度値に換算するには適当な対数変換処理が施される。濃度値Dをやはり8ビットの整数値として表現するための換算式の一例として下記の式(2)のような式を用いる。   When the above processing is completed, the process moves to the lower patch of cyan, and on the contrary, the image cutout area 1010 is obtained from the rightmost patch, and the average value of the pixel data is obtained. In the lower row, the rightmost end corresponds to the gradation number 0, which is represented as Sc0B. Similarly, in the lower stage, average values are obtained for the image cut-out areas 1011, 1012,..., 1017, and are referred to as Sc 1, Sc 2 B,. Here, the image cutout area 1000 and the image cutout area 1010, the image cutout area 1001 and the image cutout area 1011,..., And the image cutout area 1007 and the image cutout area 1017 are patches that reproduce the same gradation level. Originally, the average value data obtained should be equal if there is no density fluctuation due to the output position of the printer and no fluctuation in the reading value due to the reading position of the scanner section. That is, Sc0A = Sc0B, Sc1A = Sc1B,..., Sc7A = Sc7B, but in reality, they are not necessarily equal due to various fluctuation factors. Therefore, in the present embodiment, in a situation where Sc0A = Sc0B, Sc1A = Sc1B,..., Sc7A = Sc7B does not necessarily hold, processing is performed assuming that the average value of both is a true patch reading value. . That is, assuming that Sc0, Sc1,..., Sc7 are true patch data, Sc0 = (Sc0A + Sc0B) / 2, Sc1 = (Sc1A + Sc1B) / 2,..., Sc7 = (Sc7A + Sc7B) / 2. As described above, when the average image signal of each patch is obtained, these are converted into density values. The image data read by the scanner unit of the scanner is usually a so-called luminance signal proportional to the reflectance of the document, and an appropriate logarithmic conversion process is performed to convert this into a density value. The following formula (2) is used as an example of a conversion formula for expressing the density value D as an 8-bit integer value.

D=−255×log10(S/255)/2.0 ・・・(2)   D = −255 × log 10 (S / 255) /2.0 (2)

この式(2)は、輝度信号Sを原稿濃度が2.0のときにD=255となるように換算する式であり、Dが255以上になる場合は255に制限するようにする。   This equation (2) is an equation for converting the luminance signal S so that D = 255 when the document density is 2.0. When D is 255 or more, the luminance signal S is limited to 255.

この式(2)を用いて上記で得られたSc0,Sc1,・・・,Sc7を濃度値Dc0,Dc1,・・・,Dc7に変換する。すなわち、Dc0=−255×log10(Sc0/255)/2.0、Dc1=−255×log10(Sc1/255)/2.0、・・・、Dc7=−255×log10(Sc7/255)/2.0とする。他の色のパッチである、マゼンタ、イエロー、ブラックに対する濃度値についても同様な手順で求めることができる。こうして得られる濃度値をそれぞれDm0〜Dm7,Dy0〜Dy7,Dk0〜Dk7と表す。   Using this equation (2), Sc0, Sc1,..., Sc7 obtained above are converted into density values Dc0, Dc1,. That is, Dc0 = −255 × log10 (Sc0 / 255) /2.0, Dc1 = −255 × log10 (Sc1 / 255) /2.0,..., Dc7 = −255 × log10 (Sc7 / 255) / 2.0. The density values for magenta, yellow, and black, which are patches of other colors, can be obtained by a similar procedure. The density values thus obtained are represented as Dm0 to Dm7, Dy0 to Dy7, and Dk0 to Dk7, respectively.

なお、以上説明した濃度値への換算は限られないことは勿論であり、他の換算式を用いてもよい。また、輝度信号値と濃度値との関係をあらかじめ計測して求めておき、これをルックアップテーブルとし、このテーブルを用いて濃度変換を行ってもよい。   Of course, the conversion to the density value described above is not limited, and other conversion formulas may be used. Alternatively, the relationship between the luminance signal value and the density value may be measured in advance and used as a lookup table, and density conversion may be performed using this table.

図11は、以上のようにして得られたシアンの各パッチの濃度値Dc0〜Dc7をパッチの階調番号に対応してプロットした特性図である。同図において、横軸は階調番号及びプリンタ入力信号値を表わし、縦軸は濃度値を表わす。図中、○印で示される点が各パッチの濃度測定値を示し、細線で示された直線1101はこれら測定値を結んだものである。ここで、0〜7の各階調番号で示される各パッチについて本来測定されるべき濃度値は、画像形成ユニットであるプリンタに入力する信号値に対応させると、8ビット信号が表わす0〜255の値を等間隔でサンプリングした8個の信号値に対応するものである。すなわち、通常のプリンタではC,M,Y,Kについて各8ビットの信号が入力し、この信号値に基づき周知のディザ処理や誤差拡散法などによる2値化処理、あるいは電子写真感光体を露光するレーザの発光時間の変調処理などを行い、紙上にドットを形成し、階調画像をプリント出力する。本実施の形態例では、0〜255の8ビット信号を等間隔に区切った信号値によって上述のパッチ0〜7を出力しているので、図11の横軸において、階調番号0=入力信号値0、階調番号1=入力信号値36、階調番号2=入力信号値73、階調番号3=入力信号値109、階調番号4=入力信号値146、階調番号5=入力信号値182、階調番号6=入力信号値219、階調番号7=入力信号値255の対応関係がある。図11において、太線で示される直線1102は本来プリンタにおいて入力信号値に対しパッチの測定濃度値がとるべき理想的な基準濃度特性の一例を示すものである。すなわち、プリンタは、入力信号値に比例した線形の出力濃度特性を持つことが望ましい。しかし、プリンタの入力信号値が持つ色空間とプリンタの出力色空間とは線形の対応関係にないのが一般的であり、このため、通常、ルックアップテーブルと補間演算を用いて入力信号値の補正を行っている。しかしながら、プリンタにおける経時変化や環境変動等の要因によって上述のルックアップテーブルが相対的に不適切なものとなることがあり、その結果、図11の細線で示された直線1101で示すような出力濃度特性となる。キャリブレーションは、このような出力濃度特性を太線で示された直線1102で示されるものにするためになされるものであり、具体的には、ルックアップテーブルの内容を変更することによって行う。   FIG. 11 is a characteristic diagram in which the density values Dc0 to Dc7 of the cyan patches obtained as described above are plotted corresponding to the tone numbers of the patches. In the figure, the horizontal axis represents the gradation number and the printer input signal value, and the vertical axis represents the density value. In the figure, the points indicated by ◯ indicate the measured density values of each patch, and a straight line 1101 indicated by a thin line connects these measured values. Here, the density value that should be originally measured for each patch indicated by each gradation number from 0 to 7 corresponds to the signal value input to the printer that is the image forming unit, from 0 to 255 represented by the 8-bit signal. This corresponds to eight signal values sampled at equal intervals. That is, in an ordinary printer, 8-bit signals are input for C, M, Y, and K, respectively, and binarization processing using a known dither processing or error diffusion method or the electrophotographic photosensitive member is exposed based on this signal value. The laser emission time modulation process is performed, dots are formed on the paper, and a gradation image is printed out. In the present embodiment, since the patches 0 to 7 described above are output based on signal values obtained by dividing 8-bit signals of 0 to 255 at equal intervals, the gradation number 0 = input signal on the horizontal axis of FIG. Value 0, gradation number 1 = input signal value 36, gradation number 2 = input signal value 73, gradation number 3 = input signal value 109, gradation number 4 = input signal value 146, gradation number 5 = input signal There is a correspondence relationship of value 182, gradation number 6 = input signal value 219, gradation number 7 = input signal value 255. In FIG. 11, a straight line 1102 indicated by a bold line shows an example of an ideal reference density characteristic that should be taken by the measured density value of the patch with respect to the input signal value in the printer. That is, the printer desirably has a linear output density characteristic proportional to the input signal value. However, the color space of the input signal value of the printer and the output color space of the printer are generally not in a linear correspondence relationship. For this reason, the input signal value is usually calculated using a lookup table and an interpolation operation. Correction is being performed. However, the look-up table described above may be relatively inappropriate due to factors such as changes in the printer over time and environmental fluctuations, and as a result, output as indicated by a straight line 1101 indicated by a thin line in FIG. Concentration characteristics. The calibration is performed in order to make such output density characteristics as shown by a straight line 1102 indicated by a bold line, and specifically, is performed by changing the contents of the lookup table.

本実施の形態例では、上述のルックアップテーブルは、プリンタにおけるラスタイメージプロセッサがPDLコマンドをラスタライズしC,M,Y,Kの各入力信号値であるビットマップイメージを生成する際に用いられるが、このルックアップテーブルに対し、上述の濃度測定値に基づいて得られる補正テーブルをスキャナにおいて作成しこれをプリンタに転送してルックアップテーブルの内容とする処理を行う。すなわち、ルックアップテーブルの内容としては、図11の細線で示された直線1101の逆特性を持つテーブルとすればよく、図1のスキャナ102のCPU110は上述の測定濃度値に基づいてこのような特性を持った変換テーブルをC,M,Y,Kそれぞれについて演算し、キャリブレーションの対象となっている図1のカラープリンタ103,104に転送し、その内容によって状態メモリ114,118に格納されているルックアップテーブルを更新する。   In the present embodiment, the lookup table described above is used when the raster image processor in the printer rasterizes the PDL command and generates a bitmap image that is each of the input signal values of C, M, Y, and K. For this lookup table, a correction table obtained based on the above-mentioned density measurement value is created in the scanner, and this is transferred to the printer and processed as the contents of the lookup table. That is, the contents of the look-up table may be a table having the reverse characteristic of the straight line 1101 shown by the thin line in FIG. 11, and the CPU 110 of the scanner 102 in FIG. A conversion table having characteristics is calculated for each of C, M, Y, and K, transferred to the color printers 103 and 104 in FIG. 1 to be calibrated, and stored in the state memories 114 and 118 according to the contents thereof. Update the lookup table.

図12はキャリブレーションによって更新されたルックアップテーブルの内容を模式的に示す図である。図中、直線1201はPDLコマンドをラスタライズしたデータが有する濃度値に対するビットマップデータが有する濃度値の関係を示し、この逆特性、すなわち、図11の細線で示された直線1101の、太線で示された直線1102に関して対称な曲線として示されるものとなっている。そして、通常のプリントでは、このような更新されたルックアップテーブルを用い、ラスタライズ後の信号値(ここではC信号)をビットマップデータに書き込むための信号値(C’信号)に変換する。   FIG. 12 is a diagram schematically showing the contents of the lookup table updated by calibration. In the figure, a straight line 1201 indicates the relationship between the density value of the bitmap data with respect to the density value of the data obtained by rasterizing the PDL command. The reverse characteristic, that is, the straight line 1101 indicated by the thin line in FIG. It is shown as a symmetrical curve with respect to the straight line 1102 made. In normal printing, the updated look-up table is used to convert the rasterized signal value (here, C signal) into a signal value (C ′ signal) for writing into bitmap data.

図13は図1のラスタイメージプロセッサの詳細な構成を示すブロック図である。同図において、ネットワークインタフェースを介してホストコンピュータ又はスキャナから送られてきたPDLコマンドはラスタライザ1301でC,M,Y,Kのビットマップイメージに展開されて画像メモリ1303に蓄積されるが、この際、階調補正テーブル(上述のルックアップテーブル)1302で補正される。なお、上述の説明において図1のスキャナ102のCPU110によって作成された階調補正テーブルはネットワーク121を介して一旦図1のカラープリンタ103,104の状態メモリ114,118に蓄積されるが、PDLコマンドのラスタライズ処理を行う際に、この状態メモリ中の補正テーブルを読み出し、時間補正テーブル1302にセットすることになる。   FIG. 13 is a block diagram showing a detailed configuration of the raster image processor of FIG. In this figure, a PDL command sent from a host computer or scanner via a network interface is expanded into a C, M, Y, K bitmap image by a rasterizer 1301 and stored in an image memory 1303. The tone correction table (the above-mentioned lookup table) 1302 corrects the image. In the above description, the gradation correction table created by the CPU 110 of the scanner 102 in FIG. 1 is temporarily stored in the state memories 114 and 118 of the color printers 103 and 104 in FIG. When the rasterization process is performed, the correction table in the state memory is read and set in the time correction table 1302.

なお、上記の構成において、図1のカラープリンタ103,104の画像形成ユニット115,119が、例えばインクジェット方式のように、ドットのオン、オフの2値で画像を表現するようなものである場合は、C’信号は、前述したように、さらにディザ処理など周知の擬似中間調処理した後、図13の状態メモリ1303に書き込まれる。また、図13に示す例では、階調補正テーブル(ルックアップテーブル)1302は画像メモリ1303の前段に置かれているが、画像メモリ1303の後段に配置して画像形成ユニットへデータを送出すると同時に階調補正を行うという構成でもよいことは勿論である。更に、本実施の形態例においては、キャリブレーションを実施することができるスキャナを1つ持つことによって、他のプリンタ等(複写機)もそのスキャナによってキャリブレーションを実行することができる。さらに、テストチャートを出力する際、テストチャート上に出力したカラープリンタの識別記号の他に出力日時等を印字することにより、ユーザがテストチャートを間違うことをなくすことができ、ユーザ支援となる。また、以前測定した粒状度の状態を見ることによって、キャリブレーションを実施しても画質向上となる可能性が低く、故障の可能性のある場合を簡易に見つけることができる。すなわち、キャリブレーションと故障診断を同時に行うことを可能とし、ユーザ支援の向上となる。   In the above-described configuration, when the image forming units 115 and 119 of the color printers 103 and 104 in FIG. 1 represent an image with binary values of dot on and off, for example, as in the ink jet method. As described above, the C ′ signal is written in the state memory 1303 of FIG. 13 after further known pseudo-halftone processing such as dither processing. In the example shown in FIG. 13, the gradation correction table (lookup table) 1302 is placed at the front stage of the image memory 1303, but is arranged at the rear stage of the image memory 1303 and simultaneously sends data to the image forming unit. Of course, a configuration in which gradation correction is performed may be used. Furthermore, in this embodiment, by having one scanner that can perform calibration, other printers (copiers) can also perform calibration using the scanner. Further, when outputting the test chart, the date and time of output are printed in addition to the identification symbol of the color printer output on the test chart, so that the user can be prevented from making a mistake in the test chart. Also, by looking at the state of granularity measured previously, it is unlikely that image quality will be improved even if calibration is performed, and a case where there is a possibility of failure can be easily found. That is, calibration and failure diagnosis can be performed simultaneously, which improves user support.

次に、上述したように、履歴情報として粒状度を用いることによって、キャリブレーションを実施するか否かを判定したが、履歴情報として粒状度と鮮鋭度、階調性の3つを用いることによって、キャリブレーションを実施するか否かを判定することもできる。処理は図1のCPU110で行われることとする。粒状度と鮮鋭度、階調性の各々1日あたりの変化率を算出し、各々にスレッシュを設け、キャリブレーション実施するか否かの判定をする。例えば、0.04<粒状度差/1日間もしくは−0.006>鮮鋭度差/1日間もしくは0.006<階調性差/1日間である場合、故障した可能性があると判定される。   Next, as described above, it is determined whether or not the calibration is performed by using the granularity as the history information. By using three of the granularity, the sharpness, and the gradation as the history information, it is determined. It can also be determined whether or not to perform calibration. The processing is performed by the CPU 110 in FIG. The rate of change per day for each of granularity, sharpness, and gradation is calculated, a threshold is provided for each, and it is determined whether or not to perform calibration. For example, if 0.04 <granularity difference / 1 day or -0.006> sharpness difference / 1 day or 0.006 <gradation difference / 1 day, it is determined that there is a possibility of failure.

具体的な例に沿って説明する。まず、テストチャートを2004年6月1日に出力したとする。粒状度、鮮鋭度、階調性を測定(結果:粒状度=0.1、鮮鋭度=0.4、階調性=0.9)し、履歴情報には以前の情報はないため、キャリブレーションを実施すると判定され、2004年6月1日の履歴情報に粒状度0.1、鮮鋭度0.4、階調性0.9が記憶される。次に、テストチャートを2004年6月5日に出力したとする。粒状度を測定(結果:粒状度=0.15、鮮鋭度=0.4、階調性=0.91)し、以前の履歴情報を取得(2004年6月1日、粒状度0.1、鮮鋭度0.4、階調性0.9)し、粒状度差/1日間、鮮鋭度差/1日間、階調性差/1日間を計算する。0.0125=粒状度差0.05(0.15−0.1)/4日間(5日−1日)、0=鮮鋭度差0(0.4−0.4)/4日間(5日−1日)、0.0025=階調性差0.01(0.91−0.9)/4日間(5日−1日)となり、粒状度、鮮鋭度、階調性ともに0.04以下となるため、キャリブレーションを実施すると判定され、2004年6月5日の履歴情報に粒状度0.15、鮮鋭度0.4、階調性0.91が記憶される。また、更にテストチャートを2004年6月15日に出力したとする。粒状度を測定(結果:粒状度=0.5、鮮鋭度=0.35、階調性=0.98)し、以前の履歴情報を取得(2004年6月5日、粒状度0.15、鮮鋭度0.4、階調性0.91)し、粒状度差/1日間を計算する。0.035=粒状度差0.35(=0.5−0.15)/10日間(=15日−5日)、−0.005=鮮鋭度差−0.05(=0.35−0.4)/10日間(=15日−5日)、0.007=階調性差0.07(0.98−0.91)/10日間(15日−5日)となるため、故障した可能性があると判定され、すなわちキャリブレーション実施をしないと判定される。   A description will be given along a specific example. First, it is assumed that a test chart is output on June 1, 2004. Measure granularity, sharpness, and gradation (results: granularity = 0.1, sharpness = 0.4, gradation = 0.9), and there is no previous information in the history information, so calibration In the history information on June 1, 2004, the granularity 0.1, the sharpness 0.4, and the gradation 0.9 are stored. Next, it is assumed that the test chart is output on June 5, 2004. Measure granularity (results: granularity = 0.15, sharpness = 0.4, gradation = 0.91), and obtain previous history information (June 1, 2004, granularity 0.1 Sharpness 0.4, gradation 0.9), granularity difference / 1 day, sharpness difference / 1 day, gradation difference / 1 day. 0.0125 = granularity difference 0.05 (0.15-0.1) / 4 days (5 days-1 day), 0 = sharpness difference 0 (0.4-0.4) / 4 days (5 Day-1), 0.0025 = gradation difference 0.01 (0.91-0.9) / 4 days (5 days-1 day), and granularity, sharpness, and gradation are all 0.04. Therefore, it is determined that the calibration is performed, and the granularity 0.15, the sharpness 0.4, and the gradation 0.91 are stored in the history information on June 5, 2004. Further, it is assumed that a test chart is output on June 15, 2004. The granularity is measured (results: granularity = 0.5, sharpness = 0.35, gradation = 0.98), and previous history information is acquired (June 5, 2004, granularity 0.15) Sharpness 0.4, gradation 0.91), and difference in granularity / one day is calculated. 0.035 = granularity difference 0.35 (= 0.5-0.15) / 10 days (= 15 days-5 days), -0.005 = sharpness difference-0.05 (= 0.35- 0.4) / 10 days (= 15 days-5 days), 0.007 = gradation difference 0.07 (0.98-0.91) / 10 days (15 days-5 days) That is, it is determined that the calibration is not performed.

04>粒状度差/1日間(=0.035)、−0.006<鮮鋭度差/1日間(=−0.005)、0.006<階調性差/1日間(=0.007)であり、階調性について条件(0.04<粒状度差/1日間もしくは−0.006>鮮鋭度差/1日間もしくは0.006<階調性差/1日間)にあてはまるため、故障している可能性があると判定され、すなわちキャリブレーション実施をしないと判定される。   04> granularity difference / 1 day (= 0.035), -0.006 <sharpness difference / 1 day (= -0.005), 0.006 <gradation difference / 1 day (= 0.007) And the condition of gradation (0.04 <granularity difference / one day or -0.006> sharpness difference / one day or 0.006 <gradation difference / one day) That is, it is determined that there is a possibility that the calibration is not performed.

他の例として、粒状度と鮮鋭度、階調性の3つを画質の悪さを評価するための式に代入することによって、判定してもよい。例えば、画質の悪さを評価するための式として、下記の式(3)のような式であるとする。左辺の値は、値0を理想的な画像の持つ画質の値であるとし、値が大きいほど画質が悪くなる。   As another example, the determination may be made by substituting three of granularity, sharpness, and gradation in an expression for evaluating the poor image quality. For example, it is assumed that the following equation (3) is used as an equation for evaluating the poor image quality. The value on the left side is assumed to be a value of image quality of an ideal image with a value of 0, and the larger the value, the worse the image quality.

(画質の悪さ)=P1/(鮮鋭度)+P2×(粒状度×鮮鋭度×階調性)−P3 ・・・(3)   (Poor image quality) = P1 / (Sharpness) + P2 × (Granularity × Sharpness × Gradation) −P3 (3)

測定した粒状度、鮮鋭度、階調性と、以前の履歴情報によって取得した粒状度、鮮鋭度、階調性を上記の式(3)に代入し、画質の悪さの値を各々求める。そして、各々1日あたりの画質の悪さの変化率を求め、キャリブレーションを実施するか否かを判定する。例えば、0.8<画質の悪さの差/1日間の場合、故障した可能性があると判定されるとする。   The measured granularity, sharpness, and gradation, and the granularity, sharpness, and gradation obtained from the previous history information are substituted into the above equation (3), and the values of poor image quality are obtained. Then, the rate of change in the poor image quality per day is obtained to determine whether or not to perform calibration. For example, when 0.8 <difference in image quality / 1 day, it is determined that there is a possibility of failure.

なお、上記いずれの例においても、画質に係わる情報の1日あたりの変化率を算出することによって判定を行っていたが、もちろん時間あたりの変化率等によってもよい。また、上述したように、テストパターンデータとテストチャート上に印字した付加情報から画質に係わる履歴情報を取得し、その履歴情報に基づきキャリブレーションの実施か否かを判定したが、テストパターンデータと前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数、稼働時間や出力時の状態(出力機の設置されている環境状態:温度、湿度)に基づきキャリブレーションの実施か否かを判定してもよい。例えば、テストパターンデータと前回の交換時期からの使用枚数に基づきキャリブレーションの実施か否かを判定する。例えば、テストパターンデータの測定値(粒状度)>0.5、かつ前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数<500枚のとき、もしくは、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数>2000枚のとき、キャリブレーションを実施しないと判定する。これは、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数が少ない(例えば、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数<500枚)のに画質が悪い、すなわち故障の可能性があると判断できる。また、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数が多い(例えば、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数>2000枚)ため画質が悪い、すなわちメンテナンス作業の必要性があると判断できる。メンテナンス作業を行わずにキャリブレーションをしたとしても、キャリブレーションによる画質向上効果がそれほど望めないためである。   In any of the above examples, the determination is performed by calculating the change rate per day of the information relating to the image quality. However, the change rate per time may be used as a matter of course. Further, as described above, the history information regarding the image quality is acquired from the test pattern data and the additional information printed on the test chart, and it is determined whether or not the calibration is performed based on the history information. Whether or not calibration is to be performed may be determined based on the number of sheets used since the previous maintenance work, the operating time, and the output state (environmental state where the output machine is installed: temperature, humidity). For example, it is determined whether or not calibration is performed based on the test pattern data and the number of used sheets from the previous replacement time. For example, when the measured value (granularity) of the test pattern data is 0.5 and the number of used sheets from the previous maintenance work period is <500 sheets, or the number of used sheets from the previous maintenance work period is> 2000 sheets, It is determined that calibration is not performed. This can be determined that the number of used sheets from the previous maintenance work period is small (for example, the number of used sheets from the previous maintenance work period <500 sheets), but the image quality is poor, that is, there is a possibility of failure. Further, since the number of used sheets from the previous maintenance work period is large (for example, the number of used sheets from the previous maintenance work period> 2000), it can be determined that the image quality is poor, that is, the maintenance work is necessary. This is because even if calibration is performed without performing maintenance work, the image quality improvement effect by calibration cannot be expected so much.

そのため、テストパターンデータの測定値(粒状度)>0.5、かつ前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数<500枚のとき、読取り装置上の表示画面に「故障」と表示することによって、ユーザに伝える。一方、テストパターンデータの測定値(粒状度)>0.5、かつ前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数>2000枚のとき、読取り装置上の表示画面に例えば「メンテナンス作業時期である」と表示することによって、ユーザに伝える。他には、読取り装置上の操作画面上に、例えば「メンテナンス作業する」、「キャリブレーションを続ける」と選択ボタンを設け、ユーザが選択するようにしてもよい。   Therefore, when the measured value of the test pattern data (granularity)> 0.5 and the number of used sheets from the previous maintenance work time <500, the user is displayed by displaying “failure” on the display screen on the reader. To tell. On the other hand, when the measured value of the test pattern data (granularity)> 0.5 and the number of used sheets from the previous maintenance work time> 2000, for example, “Maintenance work time” is displayed on the display screen on the reading device. To tell the user. In addition, for example, selection buttons such as “maintenance work” and “continue calibration” may be provided on the operation screen on the reading device, and the user may select them.

具体的な例に沿って説明する。先ず、テストパターンデータを測定(例えば、粒状度=0.6)する。一方、読取り装置は付加情報に付加してある前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数(例えば、1000枚)を読取る。次に、テストパターンデータの測定値(粒状度)>0.5、かつ前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数<500枚のとき、もしくは、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数>2000枚であるかを見る。テストパターンデータの測定値(粒状度0.6)>0.5、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数(1000枚)<2000枚、または前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数(1000枚)>500枚であるため、キャリブレーション実施と判定される。   A description will be given along a specific example. First, test pattern data is measured (for example, granularity = 0.6). On the other hand, the reading device reads the number of used sheets (for example, 1000 sheets) from the previous maintenance work time added to the additional information. Next, when the measured value (granularity) of the test pattern data> 0.5, and the number of used sheets from the previous maintenance work period <500 sheets, or the number of used sheets from the previous maintenance work period> 2000 sheets. To see. Measured value of test pattern data (granularity 0.6)> 0.5, number of used sheets from previous maintenance work (1000 sheets) <2000 sheets, or number of used sheets from previous maintenance work (1000 sheets)> Since it is 500 sheets, it is determined that calibration is performed.

そして、テストパターンデータを測定(例えば、粒状度=0.6)する。一方、読取り装置は付加情報に付加してある前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数(例えば、300枚)を読取る。次に、テストパターンデータの測定値(粒状度)>0.5、かつ前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数<500枚のとき、もしくは、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数>2000枚であるかを見る。テストパターンデータの測定値(粒状度0.6)>0.5、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数(300枚)<2000枚、または前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数(300枚)<500枚であるため、キャリブレーション実施しないと判定される。そして、テストパターンデータの測定値(粒状度0.6)>0.5かつ前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数(300枚)<500枚であるため、これは、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数が少ないのに画質が悪いと判断でき、故障と判断する。そして、読取り装置上の表示画面に「故障」と表示することによって、ユーザに伝える。なお、前回のメンテナンス作業時期からの使用枚数、稼働時間や出力時の状態(出力機の設置されている環境状態:温度、湿度)等の付加情報を、プリンタの状態メモリに格納しておき、それを読み出して行うことも可能である。   Then, test pattern data is measured (for example, granularity = 0.6). On the other hand, the reading device reads the number of used sheets (for example, 300 sheets) from the previous maintenance work time added to the additional information. Next, when the measured value (granularity) of the test pattern data> 0.5, and the number of used sheets from the previous maintenance work period <500 sheets, or the number of used sheets from the previous maintenance work period> 2000 sheets. To see. Test pattern data measured value (granularity 0.6)> 0.5, number of used sheets from previous maintenance work (300 sheets) <2000 sheets, or number of used sheets from previous maintenance work (300 sheets) < Since it is 500 sheets, it is determined that calibration is not performed. Since the measured value of the test pattern data (granularity 0.6)> 0.5 and the number of sheets used (300 sheets) <500 sheets from the previous maintenance work time, this is Even though the number of sheets used is small, it can be determined that the image quality is bad, and it is determined that there is a failure. Then, “failure” is displayed on the display screen on the reading device to inform the user. Note that additional information such as the number of sheets used since the previous maintenance work, operating time, and output status (environmental status where the output machine is installed: temperature and humidity) are stored in the printer status memory. It is also possible to read it out.

一方、他の例として、テストパターンデータの測定値と出力機の状態(出力機の設置されている環境状態:温度、湿度)に基づきキャリブレーションの実施か否かを判定してもよい。これは、出力機の設置されている場所の環境状態が悪く(例えば、温度が高すぎる、低すぎる等)、かつ画質が悪いときは出力機の設置されている場所の環境状態が悪いと判断でき、環境状態が悪いときにキャリブレーションをしたとしても、キャリブレーションによる画質向上がそれほど望めないと判断でき、キャリブレーション実施をしないとする。また、出力機の設置されている場所の環境状態が良く、かつ画質が悪いときは、故障していると判断でき、この場合もキャリブレーションによる画質向上がそれほど望めないと判断でき、キャリブレーション実施しないとする。   On the other hand, as another example, it may be determined whether or not calibration is performed based on the measurement value of the test pattern data and the state of the output machine (environmental state where the output machine is installed: temperature, humidity). This is because the environmental condition of the place where the output device is installed is bad (for example, the temperature is too high or too low) and the image quality is bad, the environmental condition of the place where the output device is installed is bad. Even if the calibration is performed when the environmental condition is bad, it can be determined that the image quality improvement by the calibration cannot be expected so much, and the calibration is not performed. In addition, when the environmental condition of the place where the output device is installed is good and the image quality is poor, it can be determined that there is a malfunction. Do not do.

次に、図14は本発明の画像処理方法を実行するプログラムを起動するための具体的な装置の構成を示すブロック図である。つまり、同図は上記実施の形態例における画像処理方法によるソフトウェアを実行するマイクロプロセッサ等から構築されるハードウェアを示すものである。同図において、画像処理システムはインターフェース(以下I/Fと略す)1401、CPU1402、ROM1403、RAM1404、表示装置1405、ハードディスク1406、キーボード1407及びCD−ROMドライブ1408を含んで構成されている。また、汎用の処理装置を用意し、CD−ROMなどの読取可能な記録媒体1409には、本発明の画像処理方法を実行するプログラムが記憶されている。更に、I/F1401を介して外部装置から制御信号が入力され、キーボード1407によって操作者による指令又は自動的に本発明のプログラムが起動される。そして、CPU1402は当該プログラムに従って上述の画像処理方法に伴う制御処理を施し、その処理結果をRAM1404やハードディスク1406等の記憶装置に格納し、必要により表示装置1405などに出力する。以上のように、本発明の画像処理方法を実行するプログラムが記録した記録媒体を用いることにより、既存のシステムを変えることなく、画像処理システムを汎用的に構築することができる。   Next, FIG. 14 is a block diagram showing the configuration of a specific apparatus for starting a program for executing the image processing method of the present invention. That is, this figure shows hardware constructed from a microprocessor or the like that executes software according to the image processing method in the above embodiment. In the figure, the image processing system includes an interface (hereinafter abbreviated as I / F) 1401, a CPU 1402, a ROM 1403, a RAM 1404, a display device 1405, a hard disk 1406, a keyboard 1407, and a CD-ROM drive 1408. A general-purpose processing apparatus is prepared, and a readable recording medium 1409 such as a CD-ROM stores a program for executing the image processing method of the present invention. Further, a control signal is input from an external device via the I / F 1401, and an instruction from the operator or the program of the present invention is automatically activated by the keyboard 1407. The CPU 1402 performs control processing associated with the above-described image processing method according to the program, stores the processing result in a storage device such as the RAM 1404 and the hard disk 1406, and outputs it to the display device 1405 or the like as necessary. As described above, by using the recording medium recorded with the program for executing the image processing method of the present invention, an image processing system can be constructed universally without changing the existing system.

なお、本発明は上記実施の形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲内の記載であれば多種の変形や置換可能であることは言うまでもない。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and it goes without saying that various modifications and substitutions are possible as long as they are described within the scope of the claims.

本発明の一実施の形態例に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration of an image processing system according to an embodiment of the present invention. 図1のスキャナの構成を示す概略断面図である。It is a schematic sectional drawing which shows the structure of the scanner of FIG. 図1のカラープリンタの構成を示す概略断面図である。It is a schematic sectional drawing which shows the structure of the color printer of FIG. 本実施の形態例の画像処理システムにおけるキャリブレーションの処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of the calibration in the image processing system of the example of this Embodiment. キャリブレーション実行の指示表示の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the instruction | indication display of calibration execution. 図1の状態メモリ内のメモリテーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the memory table in the state memory of FIG. 本実施の形態例で出力されるテストパターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the test pattern output in this Example. キャリブレーション操作画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a calibration operation screen. 色分解による各色毎のビットマップイメージを示す図である。It is a figure which shows the bitmap image for every color by color separation. Rプレーンの読み取り画像データを示す図である。It is a figure which shows the read image data of R plane. シアンの各パッチの濃度値をパッチの階調番号に対応してプロットした特性図である。FIG. 6 is a characteristic diagram in which density values of cyan patches are plotted in correspondence with patch gradation numbers. キャリブレーションによって更新されたルックアップテーブルの内容を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the content of the look-up table updated by calibration. 図1のラスタイメージプロセッサの詳細な構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a detailed configuration of the raster image processor of FIG. 1. 本発明の画像処理方法を実行するプログラムを起動するための具体的な装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the specific apparatus for starting the program which performs the image processing method of this invention. 従来の画像処理システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the conventional image processing system. 従来の所定のパッチからなるテストパターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the test pattern which consists of the conventional predetermined patch. 従来のキャリブレーションの処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of the conventional calibration.

符号の説明Explanation of symbols

100;画像処理システム、101;ホストコンピュータ、
102;スキャナ、103,104;カラープリンタ、
105,112,116;ネットワークインタフェース、
106;画像処理部、107;スキャナ部、108;画像メモリ、
109;制御部、110;CPU、111;メモリ、
113,117;ラスタイメージプロセッサ、
114,118;状態メモリ、115,119;画像形成ユニット、
120内部バス、121;ネットワーク、
701;プリンタ識別番号、702;出力日時。
100; Image processing system 101; Host computer
102; Scanner, 103, 104; Color printer,
105, 112, 116; network interface,
106; Image processing unit 107; Scanner unit 108; Image memory
109; control unit, 110; CPU, 111; memory,
113, 117; raster image processor;
114, 118; status memory; 115, 119; image forming unit;
120 internal bus, 121; network,
701: Printer identification number, 702: Output date and time.

Claims (29)

出力画像の画質変動を補正するためのキャリブレーション機能を有する画像形成手段の画像処理システムにおいて、
前記画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力された前記テストチャートからテストパターン画像及び前記付加情報を読取る読取手段と、
前記テストパターン画像から前記テストチャートの画質情報を取得する画質情報取得手段と、
前記付加情報及び前記画質情報に基づき、前記画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する判断手段と
を、ネットワークで接続して構築したことを特徴とする画像処理システム。
In an image processing system of an image forming unit having a calibration function for correcting image quality variation of an output image,
Additional information is added to the test chart having a predetermined test pattern image by the image forming means, and reading means for reading the test pattern image and the additional information from the output test chart;
Image quality information acquisition means for acquiring image quality information of the test chart from the test pattern image;
An image processing system comprising: a determination unit configured to determine whether to execute calibration of the image output unit based on the additional information and the image quality information, connected by a network.
前記画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも1つ以上である請求項1記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 1, wherein the image quality information is at least one of granularity, sharpness, and gradation. 前記画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうちいずれか1つである請求項1記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 1, wherein the image quality information is one of granularity, sharpness, and gradation. 前記付加情報は、前回のメンテナンス時からの使用枚数である請求項1記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 1, wherein the additional information is the number of sheets used since the previous maintenance. 前記付加情報は、前回のメンテナンス時からの稼動時間である請求項1記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 1, wherein the additional information is an operation time from a previous maintenance. 前記付加情報は、前記画像形成手段が前記テストチャートを出力した日時情報である請求項1記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 1, wherein the additional information is date information when the image forming unit outputs the test chart. 前記付加情報は、前記テストチャートを出力した前記画像形成手段を特定する識別番号である請求項1記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 1, wherein the additional information is an identification number that identifies the image forming unit that has output the test chart. 前記画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうちいずれか1つであるとき、前記判断手段は、前記画質情報の値が基準値より悪く、前記付加情報の値が所定の下限値よりも少ない場合にはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項1〜5のいずれかに記載の画像処理システム。   When the image quality information is any one of granularity, sharpness, and gradation, the determination means determines that the value of the image quality information is worse than a reference value and the value of the additional information is a predetermined lower limit value. The image processing system according to claim 1, wherein the image processing system determines that the calibration is not executed when the number is smaller. 前記画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上であるとき、前記判断手段は前記画質情報の全ての値が基準値より悪く、前記付加情報の値が所定の下限値よりも少ない場合にはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項1、2、4、5のいずれかに記載の画像処理システム。   When the image quality information is at least two of granularity, sharpness, and gradation, the determination means determines that all values of the image quality information are worse than a reference value, and the value of the additional information is a predetermined lower limit. The image processing system according to claim 1, wherein when it is less than the value, it is determined that the calibration is not executed. 前記画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上であるとき、前記判断手段は前記画質情報のうち1つでも値が基準値より悪く、前記付加情報の値が所定の下限値よりも少ない場合にはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項1、2、4、5のいずれかに記載の画像処理システム。   When the image quality information is at least two of granularity, sharpness, and gradation, the determination means has a value that is worse than a reference value for at least one of the image quality information, and the value of the additional information is predetermined. The image processing system according to any one of claims 1, 2, 4, and 5, wherein it is determined that the calibration is not executed when the lower limit value is smaller. 前記画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうちのいずれか1つであるとき、前記判断手段は前記画質情報の値が基準値より悪く、前記付加情報の値が所定の上限値よりも多い場合にはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項1〜5のいずれかに記載の画像処理システム。   When the image quality information is any one of granularity, sharpness, and gradation, the determination means has a value of the image quality information worse than a reference value, and the value of the additional information is a predetermined upper limit value. The image processing system according to claim 1, wherein the image processing system determines that the calibration is not executed when the number is larger. 前記画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上であるとき、前記判断手段は前記画質情報の全ての値が基準値より悪く、前記付加情報の値が所定の上限値よりも多い場合にはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項1、2、4、5のいずれかに記載の画像処理システム。   When the image quality information is at least two of granularity, sharpness, and gradation, the determination means determines that all values of the image quality information are worse than a reference value, and the value of the additional information is a predetermined upper limit. The image processing system according to claim 1, wherein the image processing system determines that the calibration is not executed when the number is larger than the value. 前記画質情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上であるとき、前記判断手段は前記画質情報のうち1つでも値が基準値より悪く、前記付加情報の値が所定の上限値よりも多い場合にはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項1、2、4、5のいずれかに記載の画像処理システム。   When the image quality information is at least two of granularity, sharpness, and gradation, the determination means has a value that is worse than a reference value for at least one of the image quality information, and the value of the additional information is predetermined. The image processing system according to any one of claims 1, 2, 4, and 5, wherein it is determined that calibration is not executed when the upper limit is exceeded. 出力画像の画質変動を補正するためのキャリブレーション機能を有する画像形成手段の画像処理システムにおいて、
過去に出力したテストチャートの画質に関わる情報を履歴情報として格納する状態メモリと、
前記画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力された前記テストチャートからテストパターン画像及び前記付加情報を読取る読取手段と、
前記テストパターン画像から前記テストチャートの画質情報を取得する画質情報取得手段と、
前記履歴情報、前記付加情報及び前記画質情報に基づき、前記画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する判断手段と
を、ネットワークで接続して構築したことを特徴とする画像処理システム。
In an image processing system of an image forming unit having a calibration function for correcting image quality variation of an output image,
A state memory for storing information related to image quality of test charts output in the past as history information;
Additional information is added to the test chart having a predetermined test pattern image by the image forming means, and reading means for reading the test pattern image and the additional information from the output test chart;
Image quality information acquisition means for acquiring image quality information of the test chart from the test pattern image;
An image processing system comprising: a determination unit configured to determine whether or not to execute calibration of the image output unit based on the history information, the additional information, and the image quality information. .
前記履歴情報は、粒状度、鮮鋭性、階調性の少なくとも1つ以上の過去の画質情報と当該画質情報を計測した日時情報である請求項14記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 14, wherein the history information is at least one past image quality information of granularity, sharpness, and gradation and date / time information when the image quality information is measured. 前記付加情報は、前記画像出力手段が前記テストチャートを出力した日時情報である請求項14記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 14, wherein the additional information is date information when the image output unit outputs the test chart. 前記判断手段は、前記読取手段によって読み取った前記付加情報の前記日時情報及び前記画質情報取得手段により取得した前記画質情報と、前記状態メモリから読み出した前記履歴情報の前記日時情報及び前記画質情報とから、1日あたりの画質の変化量を求め、該変化量が所定値より大きいときはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項14〜16のいずれかに記載の画像処理システム。   The determination means includes the date and time information of the additional information read by the reading means and the image quality information acquired by the image quality information acquisition means, and the date and time information and image quality information of the history information read from the state memory. The image processing system according to any one of claims 14 to 16, wherein an amount of change in image quality per day is obtained, and it is determined that calibration is not executed when the amount of change is greater than a predetermined value. 前記判断手段は、前記読取手段によって読み取った前記付加情報の前記日時情報及び前記画質情報取得手段により取得した前記画質情報のうち、粒状度、鮮鋭性、階調性のいずれか1つと、前記状態メモリから読み出した前記履歴情報の前記日時情報及び前記画質情報のうち、粒状度、鮮鋭性、階調性の中から前記画質情報取得手段により取得した前記画質情報と対応する1つとから、前記画質情報取得手段により取得した前記画質情報の変化量を求め、該変化量が所定値より大きいときはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項14〜16のいずれかに記載の画像処理システム。   The determination means includes any one of granularity, sharpness, and gradation among the date and time information of the additional information read by the reading means and the image quality information acquired by the image quality information acquisition means, and the state Among the date information and the image quality information of the history information read from the memory, the image quality is obtained from one corresponding to the image quality information acquired by the image quality information acquisition means from granularity, sharpness, and gradation. The image processing system according to any one of claims 14 to 16, wherein a change amount of the image quality information acquired by the information acquisition unit is obtained, and when the change amount is larger than a predetermined value, it is determined that the calibration is not executed. 前記判断手段は、前記読取手段によって読み取った前記付加情報の前記日時情報及び前記画質情報取得手段により取得した前記画質情報のうち、粒状度、鮮鋭性、階調性のうち少なくとも2つ以上と、前記状態メモリから読み出した前記履歴情報の前記日時情報及び前記画質情報のうち、粒状度、鮮鋭性、階調性の中から前記画質情報取得手段により取得した前記画質情報と対応する少なくとも2つ以上とから、前記画質情報取得手段により取得した前記画質情報の複数の変化量を求め、複数の当該変化量のうち、いずれか1つでも所定値より大きいときはキャリブレーションを実行しないと判断する請求項14〜16のいずれかに記載の画像処理システム。   The determination unit includes at least two or more of granularity, sharpness, and gradation among the date and time information of the additional information read by the reading unit and the image quality information acquired by the image quality information acquisition unit, Among the date information and the image quality information of the history information read from the state memory, at least two or more corresponding to the image quality information acquired by the image quality information acquisition means from granularity, sharpness, and gradation From the above, a plurality of change amounts of the image quality information acquired by the image quality information acquisition unit are obtained, and if any one of the plurality of change amounts is larger than a predetermined value, it is determined that the calibration is not executed. Item 17. The image processing system according to any one of Items 14 to 16. 前記判断手段がキャリブレーションを実行しないと判断したときに、故障の可能性があることを報知する故障報知手段を有する請求項1〜19のいずれかに記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 1, further comprising a failure notification unit that notifies that there is a possibility of a failure when the determination unit determines not to perform calibration. 前記故障報知手段は、表示パネルに故障を示す表示を行うことで故障の可能性があることを報知する請求項20記載の画像処理システム。   21. The image processing system according to claim 20, wherein the failure notification unit notifies that there is a possibility of failure by displaying a display indicating a failure on the display panel. 前記故障報知手段は、機器を管轄する中央管理装置に通信回線を介して故障の可能があることを報知する請求項20記載の画像処理システム。   21. The image processing system according to claim 20, wherein the failure notification means notifies the central management apparatus that has jurisdiction over a device that a failure is possible via a communication line. 出力画像の画質変動を補正するためのキャリブレーション機能を有する画像形成手段の画像処理装置において、
前記画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力された前記テストチャートからテストパターン画像及び前記付加情報を読取る読取手段と、
前記テストパターン画像から前記テストチャートの画質情報を取得する画質情報取得手段と、
前記付加情報及び前記画質情報に基づき、前記画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する判断手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
In an image processing apparatus of an image forming unit having a calibration function for correcting image quality variation of an output image,
Additional information is added to the test chart having a predetermined test pattern image by the image forming means, and reading means for reading the test pattern image and the additional information from the output test chart;
Image quality information acquisition means for acquiring image quality information of the test chart from the test pattern image;
An image processing apparatus comprising: a determination unit that determines whether to perform calibration of the image output unit based on the additional information and the image quality information.
請求項1〜23のいずれかに記載の画像形成手段として機能することを特徴とする画像形成装置。   An image forming apparatus that functions as the image forming unit according to claim 1. 請求項1〜23のいずれかに記載の読取手段として機能することを特徴とする画像読取装置。   An image reading apparatus that functions as the reading unit according to claim 1. 請求項1〜23のいずれかに記載の読取手段及び判断手段としての機能を有することを特徴とする画像読取装置。   24. An image reading apparatus having a function as a reading unit and a determination unit according to claim 1. 請求項1〜23のいずれかに記載の判断手段として機能することを特徴とする情報端末装置。   An information terminal device that functions as the determination means according to claim 1. 出力画像の画質変動を補正するためのキャリブレーション機能を有する画像形成手段の画像処理方法において、
前記画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力された前記テストチャートからテストパターン画像及び前記付加情報を読取り、前記テストパターン画像から前記テストチャートの画質情報を取得し、前記付加情報及び前記画質情報に基づき、前記画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断することを特徴とする画像処理方法。
In an image processing method of an image forming unit having a calibration function for correcting image quality variation of an output image,
Additional information is added onto the test chart having a predetermined test pattern image by the image forming means, and the test pattern image and the additional information are read from the output test chart, and the image quality of the test chart is read from the test pattern image. An image processing method comprising: acquiring information, and determining whether to execute calibration of the image output unit based on the additional information and the image quality information.
コンピュータにより、出力画像の画質変動を補正するためのキャリブレーション機能を有する画像形成手段の画像処理方法を実行するためのプログラムを格納した記録媒体において、
前記画像形成手段によって、所定のテストパターン画像を有するテストチャート上に付加情報を付加され、出力された前記テストチャートからテストパターン画像及び前記付加情報を読取る機能と、前記テストパターン画像から前記テストチャートの画質情報を取得する機能と、前記付加情報及び前記画質情報に基づき、前記画像出力手段のキャリブレーションを実行するか否かを判断する機能とを実行するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
In a recording medium storing a program for executing an image processing method of an image forming unit having a calibration function for correcting image quality variation of an output image by a computer,
Additional information is added to the test chart having a predetermined test pattern image by the image forming means, and a function of reading the test pattern image and the additional information from the output test chart, and the test chart from the test pattern image A computer-readable program storing a program for executing a function for acquiring image quality information and a function for determining whether to execute calibration of the image output means based on the additional information and the image quality information recoding media.
JP2005027142A 2005-02-03 2005-02-03 Image processing system, image processor, image forming apparatus, image reader, information terminal device and image processing method, computer-readable recording medium with program for implementing the method stored thereon Pending JP2006217192A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005027142A JP2006217192A (en) 2005-02-03 2005-02-03 Image processing system, image processor, image forming apparatus, image reader, information terminal device and image processing method, computer-readable recording medium with program for implementing the method stored thereon

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005027142A JP2006217192A (en) 2005-02-03 2005-02-03 Image processing system, image processor, image forming apparatus, image reader, information terminal device and image processing method, computer-readable recording medium with program for implementing the method stored thereon

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2006217192A true JP2006217192A (en) 2006-08-17

Family

ID=36980041

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005027142A Pending JP2006217192A (en) 2005-02-03 2005-02-03 Image processing system, image processor, image forming apparatus, image reader, information terminal device and image processing method, computer-readable recording medium with program for implementing the method stored thereon

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2006217192A (en)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008182420A (en) * 2007-01-24 2008-08-07 Konica Minolta Business Technologies Inc Image forming device
JP2008235980A (en) * 2007-03-16 2008-10-02 Ricoh Co Ltd Image forming apparatus
JP2008277999A (en) * 2007-04-26 2008-11-13 Sharp Corp Image processing apparatus and picture quality adjusting method
JP2008301114A (en) * 2007-05-30 2008-12-11 Murata Mach Ltd Image processor
WO2009104584A1 (en) * 2008-02-21 2009-08-27 コニカミノルタエムジー株式会社 Quality management system and quality management program of image display system
JP2009232064A (en) * 2008-03-21 2009-10-08 Brother Ind Ltd Image processing method and image processing apparatus
JP2011030128A (en) * 2009-07-29 2011-02-10 Ricoh Co Ltd Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
US7973987B2 (en) 2007-04-24 2011-07-05 Murata Machinery, Ltd. Image copying apparatus and method of correcting image data
US8139966B2 (en) 2006-09-29 2012-03-20 Brother Kogyo Kabushiki Kaisha Image forming system having a density correction unit
US8199361B2 (en) 2007-05-30 2012-06-12 Murata Machinery, Ltd. Image processing apparatus that performs color calibration
US9106771B2 (en) 2013-03-15 2015-08-11 Ricoh Company, Limited Image inspection device, image inspection system, and image inspection method
JP2017204880A (en) * 2017-07-20 2017-11-16 株式会社リコー Information processing apparatus, image processing apparatus, image processing system, and information synchronization method
JP2018156244A (en) * 2017-03-16 2018-10-04 ブラザー工業株式会社 Server, control program, and device

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8139966B2 (en) 2006-09-29 2012-03-20 Brother Kogyo Kabushiki Kaisha Image forming system having a density correction unit
JP2008182420A (en) * 2007-01-24 2008-08-07 Konica Minolta Business Technologies Inc Image forming device
JP2008235980A (en) * 2007-03-16 2008-10-02 Ricoh Co Ltd Image forming apparatus
US7973987B2 (en) 2007-04-24 2011-07-05 Murata Machinery, Ltd. Image copying apparatus and method of correcting image data
JP2008277999A (en) * 2007-04-26 2008-11-13 Sharp Corp Image processing apparatus and picture quality adjusting method
US8199361B2 (en) 2007-05-30 2012-06-12 Murata Machinery, Ltd. Image processing apparatus that performs color calibration
JP2008301114A (en) * 2007-05-30 2008-12-11 Murata Mach Ltd Image processor
WO2009104584A1 (en) * 2008-02-21 2009-08-27 コニカミノルタエムジー株式会社 Quality management system and quality management program of image display system
JP2009232064A (en) * 2008-03-21 2009-10-08 Brother Ind Ltd Image processing method and image processing apparatus
JP2011030128A (en) * 2009-07-29 2011-02-10 Ricoh Co Ltd Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
US9106771B2 (en) 2013-03-15 2015-08-11 Ricoh Company, Limited Image inspection device, image inspection system, and image inspection method
JP2018156244A (en) * 2017-03-16 2018-10-04 ブラザー工業株式会社 Server, control program, and device
JP2017204880A (en) * 2017-07-20 2017-11-16 株式会社リコー Information processing apparatus, image processing apparatus, image processing system, and information synchronization method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2006217192A (en) Image processing system, image processor, image forming apparatus, image reader, information terminal device and image processing method, computer-readable recording medium with program for implementing the method stored thereon
US6975418B1 (en) Copying machine, image processing apparatus, image processing system and image processing method
US7742181B2 (en) Image forming apparatus and method for controlling image forming apparatus
US9069319B2 (en) Information processing apparatus and information processing method
CN102447808B (en) Image processing apparatus and image processing method
CN104219422A (en) Color adjusting system, and color adjusting method
JP2018195993A (en) Hue value correction control method, hue value correction control program, and image forming apparatus
US6714673B1 (en) Image processing method and apparatus, and recording medium therefor
JP2000056525A (en) Image forming device/method
JP2016037042A (en) Image forming apparatus, image forming method, and program
JP2008067068A (en) Image processing apparatus
JP2006135681A (en) Image processing method and image processor
US11831845B2 (en) Image processing apparatus, information processing system, image processing method, and non-transitory computer-executable medium
KR101224398B1 (en) Image forming apparatus to save toner and control method thereof
JP2010076193A (en) Image forming apparatus and image formation controlling program
JP2009253956A (en) Image processing apparatus
JP4720727B2 (en) Image forming apparatus
JP7484421B2 (en) Color parameter generating device, execution device, and color parameter generating program
JP2008302648A (en) Image forming device
US7672018B2 (en) Image generation such that halftone colors are expressed with dither patterns selected based on densities of gross areas of dots
JP2003300342A (en) Image forming apparatus and method of forming image
US10567619B2 (en) Image forming apparatus, method of generating image data therefor and storage medium
JP2005119010A (en) Density correction system for printer
JP6236971B2 (en) Image processing apparatus, image forming apparatus, and image processing program
JP2010118928A (en) Image processing apparatus and method, program, and recording medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080118

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20090701

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20090714

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090902

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20091020

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20091207

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20100115