JP2006246181A - 画像処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】 ＭＦＰにおいてグリッドコンピューティングを用いた分散処理の開始を遅延処理し、さらに時間をおいて分散数を増加させることにより、処理開始直後のキャンセル指示時等のオーバーヘッドをなくし、処理の効率化、レスポンス向上を実現する。
【解決手段】 ネットワーク手段と、ネットワークに接続された複数の演算処理手段と、所定の画像処理開始を指示する画像処理開始手段と、開始した画像処理の停止を指示する画像処理停止手段と、画像処理を、ネットワークに接続された複数の演算処理手段に分散する処理分散手段と、前記画像処理開始手段により画像処理開始が指示された後、所定の時間経過後に前記処理分散処理手段により処理を分散する遅延制御手段とを備え、その間、前記画像処理停止手段による停止は受け付けることを特徴とする画像処理システム。
【選択図】 図３

Description

本発明は、インターフェースを介してホストコンピュータに接続される、プリンタや複合機能印刷装置にグリッドコンピューティングの負荷分散システムを適用させた画像処理システムに関する。

図１は本発明に適用されるグリッドコンピューティングのアーキテクチャを説明する図である。

グリッドには数種類あるが、ここで説明するのはデスクトップグリッドと呼ばれる、デスクトップＰＣなどのＣＰＵの空き時間を利用してジョブを実行するタイプのものである。

図１のＣｌｉｅｎｔはジョブを投入するユーザでありその要求（ジョブ）はタスクマネージャ（Ｔａｓｋ Ｍａｎａｇｅｒ：以下ＴＭと略す）に渡されダイナミックジョブスケジューラ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｊｏｂ Ｓｃｈｅｄｕｌｅｒ：以下ＤＪＳと略す）にその内容を伝える。

ＤＪＳは全体のリソース管理をしていて最適なリソースのブローカ（Ｂｒｏｋｅｒ）を選択しＴＭに通知する（このリソースとはここではＣＰＵの空き状態のことを言っている）。

Ｂｒｏｋｅｒはリソースマネージャ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎａｇｅｒ：以下ＲＭと略す）の吸い上げたリソースの情報をＤＪＳに登録し、ＴＭからの要求で最適なリソースにジョブを投入し、完了通知をＴＭに対しておこなう。

ＴＭはＤＪＳが選択した最適なＢｒｏｋｅｒにジョブを投入し、以後そのジョブの進行状況のモニタリングを実施し、完了通知をＢｒｏｋｅｒから受けるとユーザにその結果を通知する。またリソースに変化・異常があれば（例 故障、他のジョブを受け付けた等）ＲＭはＢｒｏｋｅｒに通知する。

このような仕組みで最適な（通常は利用されていない）ＣＰＵなどのリソースにジョブを配分することで分散処理を可能にするのがデスクトップグリッドコンピューティングの実現形である。

続いてこの技術を画像形成装置のＰＤＬ処理に適用した場合の構成の説明を図２にて行う。図１の説明ではグリッドを構成するそれぞれのモジュールが別個のものとして扱われたが、印刷装置に適用する場合、複数のモジュールが１つの機器の中に存在することが一般的になる。

図２では印刷指示（ジョブ投入）するクライアントＰＣがプリントジョブを投入しＴＭ，ＤＪＳ機能を画像形成装置にもち、Ｂｒｏｋｅｒ，ＲＭをＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ３がもつことで例えば３台のＰＣを用いてのグリッドコンピューティングによる分散処理を適用した機器構成ができる。

クライアントから投入されたジョブ（ＰＤＬの印刷ジョブデータ）は画像形成装置のＴＭ，ＤＪＳを経由してＰＣ１，２，３のリソースに分割される。またこの時、ＰＤＬデータイメージ展開処理用のアプリケーションプログラムも同時に画像形成装置から送信されるようにする。

それぞれのＰＣでＰＤＬ画像形成を分散実行しできたイメージは画像形成装置が収集して最終的に出力するような処理をグリッドの機構を用いて実施する。

この分散処理対象になるリソースは３台以上のＰＣであってもよいし、それにジョブ投入元のクライアントＰＣのリソースを含めても、同じネットワーク上の画像形成装置のリソースを対象にして利用しても良い。
「グリッド・コンピューティングの商用システムへの適用性」、［ｏｎｌｉｎｅ］、ＩＢＭプロフェッショナル論文、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ−６．ｉｂｍ．ｃｏｍ／ｊｐ／ｐｒｏｖｉｓｉｏｎ／ｎｏ３６／ｐｄｆ／３６＿ｐｐｒ１．ｐｄｆ＞

近年グリッド・コンピューティング（Ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）の技術を用いてコンピュータのＣＰＵパワーを集め、高速処理を実現する研究がサイエンス系の研究において盛んであるが、未だ組み込み機器への適用は類を見ない。ＭＦＰにおいては、ＯＣＲや検索キー自動生成など高度なＣＰＵパワーの必要な処理を分散させる応用などが考えられる。

しかし、多数のＣＰＵへ処理を分散させるためにその処理の開始や停止には大きなオーバーヘッドを伴う。一方、ＭＦＰでは、操作パネルで気軽に操作できるために、処理開始直後にあわててキャンセルボタンを押すことも少なくない。グリッドコンピューティングによる分散処理の開始や停止のオーバーヘッドがＭＦＰの操作性を損ねることが懸念される。

本発明は、以上の点に着目して成されたもので、ユーザによるジョブのキャンセル等やジョブの重さを考慮し、オーバーヘッドの少ない効率的な分散処理を行う画像処理システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の請求項１の画像処理システムは、グリッドコンピューティングによる負荷分散可能なシステム（以下グリッドと省略）と、前記グリッドに対してジョブを依頼する画像形成装置から構成される、画像処理システムにおいて、
・ＴＣＰ／ＩＰネットワークのようなネットワーク手段、
・ネットワークに接続された複数のＭＦＰやＰＣのような演算処理手段、
・ＯＣＲ等の機能を指示できるＭＦＰ操作部のような、画像処理開始手段、
・ＭＦＰ操作部のキャンセルボタンのような、画像処理停止手段、
・画像処理をネットワークを介して他のＭＦＰやＰＣへ分散させる機能を持つＭＦＰのような処理分散手段、
・ＭＦＰ操作部によってＯＣＲ等の画像処理開始が指示された後、所定の時間経過後に分散処理を開始するような遅延制御手段
を備え、処理開始指示直後のキャンセル動作は分散処理のオーバーヘッドなく行えることを特徴とする。

また、本発明の請求項３の画像処理システムは、グリッドと、前記グリッドに対してジョブを依頼する画像形成装置から構成される、画像処理システムにおいて、
・ＴＣＰ／ＩＰネットワークのようなネットワーク手段、
・ネットワークに接続された複数のＭＦＰやＰＣのような演算処理手段、
・ＯＣＲ等の機能を指示できるＭＦＰ操作部のような、画像処理開始手段、
・画像処理をネットワークを介して他のＭＦＰやＰＣへ分散させる機能を持つＭＦＰのような処理分散手段、
・ＭＦＰ操作部によってＯＣＲ等の画像処理開始が指示された後、所定の時間経過後に分散数を増やして分散処理をする遅延制御手段
・遅延制御手段：処理分散手段により画像処理が分散された後、所定の時間経過後に、分散数を増やして分散する
を備え、処理時間がかかるジョブでは分散数を増やして効率的に分散処理を行えることを特徴とする。

すなわち、本発明の技術内容は以下の構成を備えることにより前記課題を解決できた。

（１）ネットワーク手段と、ネットワークに接続された複数の演算処理手段と、所定の画像処理開始を指示する画像処理開始手段と、開始した画像処理の停止を指示する画像処理停止手段と、画像処理を、ネットワークに接続された複数の演算処理手段に分散する処理分散手段と、前記画像処理開始手段により画像処理開始が指示された後、所定の時間経過後に前記処理分散処理手段により処理を分散する遅延制御手段とを備え、その間、前記画像処理停止手段による停止は受け付けることを特徴とする画像処理システム。

（２）ネットワーク手段と、ネットワークに接続された複数の演算処理手段と、所定の画像処理開始を指示する画像処理開始手段と、画像処理を、ネットワークに接続された複数の演算処理手段に分散する処理分散手段と、処理分散手段により画像処理が分散された後、所定の時間経過後に、分散数を増やして分散処理をする遅延制御手段とを備えることを特徴とする画像処理システム。

グリッド・コンピューティング（Ｇｒｉｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）の技術を、画像形成装置に適用した場合、ユーザによるジョブのキャンセル等やジョブの重さを考慮し、オーバーヘッドの少ない効率的な分散処理を行う画像処理システムを提供できる。

以下、図面を参照して本発明をその効果的な実施形態に基づき詳細に説明する。

（画像形成装置のハード構成）
図３は、複写機能を有する画像形成装置の外観を示す図である。

画像入力デバイスであるスキャナ２０１は、原稿となる紙上の画像を照明し、ＣＣＤラインセンサ（図示せず）を走査することによって、ラスターイメージデータを生成する。

使用者が、原稿用紙を原稿フィーダ２０４のトレイ２０３にセットして、操作部２０２において読み取りの起動を指示すると、画像形成装置のコントローラＣＰＵがスキャナ２０１に指示を与え、フィーダ２０３は原稿用紙を１枚ずつフィードし、スキャナ２０１は原稿画像の読み取り動作を行う。

操作部２０２はコピー動作時の設定指示や状態表示や、各種動作設定を指定をするためのユーザインタフェースである。

画像出力デバイスであるプリンタエンジン１０３は、ラスターイメージデータを用紙上の印刷する部分である。その方式は感光体ドラムや感光体ベルトを用いた電子写真方式、微少ノズルアレイからインクを吐出して用紙上に直接画像を印字するインクジェット方式等があるが、どの方式でも構わない。なお、プリント動作は、コントローラＣＰＵからの指示によって起動される。

プリンタエンジン１０３は、異なる用紙サイズまたは異なる用紙向きを選択できるように複数の給紙段を持ち、それに対応した用紙カセット２０６、２０７、２０８がある。また、排紙トレイ２０５は、印字し終わった用紙を受けるものである。

図４は、画像形成装置の制御構成を示すブロック図である。プリンタコントローラ１０２は、画像入力デバイスであるスキャナ２０１や画像出力デバイスであるプリンタエンジン１０３と接続し、一方ではホストＩ／Ｆ３０８経由で、ホストとの間で印刷データや画像情報やデバイス情報の入出力をする。

ＣＰＵ３０１は、システム全体を制御するコントローラである。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が動作するために使用するシステムワークメモリである。また、ＲＡＭ３０２は、画像データを一時記憶するための画像メモリでもある。ＲＯＭ３０３は、ブートＲＯＭであり、システムのブートプログラムが格納されている。ＨＤＤ３０４は、ハードディスクドライブで、システムソフトウェア、画像データを格納する。

操作部Ｉ／Ｆ３０６は、操作部（ＵＩ）２０２との間のインターフェースを司り、操作部２０２に表示する画像データを操作部２０２に対して出力する。また、使用者が操作部２０２を介して入力した情報を、ＣＰＵ３０１に伝える役割を果たす。また操作部２０２からの入力された動作モードなどの環境設定情報は不揮発性のメモリであるＮＶＲＡＭ３１６に記憶される。

ホストインタフェース３０８は、ホスト００１に対して情報の入出力を行う。以上のデバイスがシステムバス３０７上に配置される。

イメージバスインターフェース（Ｉｍａｇｅ Ｂｕｓ Ｉ／Ｆ）３０５は、システムバス３０７と画像データを高速で転送する画像バス３０９とを接続し、データ構造を変換するバスブリッジである。画像バス３０９には以下のデバイスが配置される。ラスターイメージプロセッサ（ＲＩＰ）３１０は、ネットワークから送信されて来たＰＤＬコードをビットマップイメージに展開する。デバイスＩ／Ｆ部３１１は、画像入出力デバイスであるスキャナ２０１やプリンタエンジン１０３とプリンタコントローラ１０２とを接続し、画像データの同期系／非同期系の変換を行う。

スキャナ画像処理部３１２は、入力画像データに対し補正、加工、編集を行う。プリンタ画像処理部３１３は、プリント出力画像データに対して、プリンタの補正、解像度変換等を行う。画像回転部３１４は画像データの回転を行う。画像圧縮部３１５は、多値画像データに対してはＪＰＥＧ圧縮新調処理を行い、２値画像画像データに対してはＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＨ等の圧縮伸張処理を行う。

（画像形成装置のソフト構成）
図５、８は、第一の実施例の画像形成装置でのグリッド対象機器のセットアップ、選択フローを説明するフローチャートであり、図６、７はその場合の操作部２０２におけるユーザインタフェースの例である。なお背景となるグリッドコンピューティングの技術と構成は図１、図２で説明したものと同じである。

ここで図５のフローの画像形成装置での処理は、図４のＨＤＤ３０４に格納されたシステムプログラムに従いＣＰＵ３０１の制御のもとに実行される。

以下、まず図５のフローチャートと図６を用いて画像形成装置のグリッドのセットアップフローを説明する。

図６に示すように操作パネルの「分散処理適用機器の設定」メニューの画面からは、画像形成装置と同じネットワークに接続されたホストＰＣのＩＰアドレスが見え、それぞれについて、管理用にホスト名称を操作パネルからの入力で可能とする。そしてそれぞれのホストＰＣにおいて、グリッドの対象としてセットアップするか否かを操作パネルからの指定で選択できるようにしておく。

図５を用いてこの処理フローの詳細を説明する。

本処理は図６の「分散処理適用機器の設定」メニューの表示時に実施される。

ステップ５０１で画像形成装置と同じネットワーク上に接続されてアクセス可能なホストＰＣの情報（ＩＰアドレス）収集を行い、画面に表示させる（ステップ５０２）。この画面表示中に操作パネルからの指示された入力は画像形成装置のメモリ（図４のＲＡＭ３０２）上に保持され、ステップ５０３で操作パネルからのキー入力受付けを行い、続くステップ５０４にて「実行」キーが押されるとデータの書き込みを不揮発性のメモリ（図４のＮＶＲＡＭ３１６）に対して実施し（ステップ５０５）、最後にステップ５０６で画面で指定されたホストにグリッドコンピューティングでの負荷分散対応させるためのプログラム（例えばスクリーンセーバー）を送信する。このプログラムはＰＣのＣＰＵに余裕があるときに実行されるプログラムであると共にグリッドの機構であるＲｅｓｏｒｃｅ Ｍａｎａｇｅｒ，Ｂｒｏｋｅｒ機能を有するものである。

続いてこのようにグリットコンピューティング用の環境にセットアップされた後に、各ホストＰＣにおける分散処理の適用・非適用の選択方法について図７、８を用いて説明する。

図７は操作パネルに表示される「分散処理適用のための設定」メニューの例である。図６の画面で設定したホスト名に対応して、各ＰＣにおいてグリッドを使うか・使わないかの設定が操作パネルからできる。その設定は図４のＮＶＲＡＭ３１６に保存される。この状態で印刷ジョブ（例としてここではＰＤＬジョブを受け付けた場合）を受け付けた時にどのように負荷分散に用いるかの説明を以下図８のフローで行う。

図８に示すフローはステップ８０１で印刷ジョブの受付けがされていれば、次のステップ８０２でＴａｓｋ ＭａｎａｇｅｒがＤＪＳに問い合わせ最適なＢｒｏｋｅｒを選択するが、この判断において図７での設定値でグリッドの適用をする（“使う”になっている）ホストであって、かつ最適なリソースのホストを選択するようにさせる。

選択されたホストには、最後のステップ８０３で印刷ジョブの種類に応じた処理用プログラム（データがＰＤＬならＰＤＬ展開プログラム）とジョブデータの送信を行うことでホスト選択とジョブ投入処理を終了する。この後の印刷に至る処理は通常のグリッドのフレームワークと同じであるので説明を割愛する。

このようにすれば画像形成装置の操作パネルから、ホストＰＣに対してグリッド対応させるためのセットアップが容易に可能となり、一旦グリッドの対象にセットアップされたＰＣであったとしても場合により、その適用を中断させるような運用が可能になる。

次に、本画像形成装置からスキャンした原稿をグリッドコンピューティングの仕組みを使用して処理する場合について図９を用いて説明する。図２のＰＤＬ処理での適用例と同様に、ＴＭ，ＤＪＳ機能を画像形成装置にもたせ、Ｂｒｏｋｅｒ， ＲＭはＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ３でもつようにすれば、例えば３台のＰＣを用いてのグリッドコンピューティングによる分散処理を適用した機器構成ができる。

画像形成装置からから投入されたジョブ（スキャンした画像に画像処理を施す）は画像形成装置のＴＭ，ＤＪＳを経由してＰＣ１，２，３のリソースに分割される。またこの時、画像処理用のアプリケーションプログラムも同時に画像形成装置から送信されるようにする。

それぞれのＰＣで画像処理を分散実行しできたイメージは画像形成装置が収集して最終的に出力するような処理をグリッドの機構を用いて実施する。

この分散処理対象になるリソースは３台以上のＰＣであってもよいし、また、同じネットワーク上の画像形成装置のリソースを対象にして利用しても良い。

ここで、画像処理の例としては、文字強調処理、輪郭処理、色調整処理、色変換処理、拡大縮小処理等を想定しているが、この他の画像処理であっても一向に差し支えない。

図１０に示すフローはステップ１００１でスキャンジョブに対してグリッド処理の指定がされているかどうかを判断している。ここで、グリッド処理を行うかどうかは、操作部２０２内のユーザーモードの中で、各画像処理に対してグリッドを用いるかどうかを指定することが可能になっている。例えば、色調整処理については、グリッドを用いると指定されているとする。また、ユーザーモードの中ではグリッドを用いるジョブを、直ちに実行するか、後で適切な実行環境になったときに実行するか（後で実行してもよい）を指定することが可能になっている。

１００１で色調整処理が指定されていると判断した場合は、ステップ１００２で、グリッドを用いたジョブを“後で実行してもよい”と設定されているかどうか判断する。“後で実行してもよい”と判断した場合は、次のステップ１００３でスキャンした画像とジョブに必要な設定をＨＤ３０４内に保存し、スキャンジョブは終了させる。次にステップ１００４でＴａｓｋ Ｍａｎａｇｅｒに対してグリッド処理を開始するタイミングを指示してもらうようにＴａｓｋ Ｍａｎａｇｅｒに依頼する。Ｔａｓｋ Ｍａｎａｇｅｒは、Ｂｒｏｋｅｒからのステータスを取得し、グリッド処理を開始してもよいかどうかを判断する。

例えば、想定したパフォーマンスが得られそうにない場合は、グリッド処理を行わないと判断し、グリッド実行の条件が整うまで定期的なタイミングで、Ｂｒｏｋｅｒからのステータスを取得する。パフォーマンスを判断するための情報は、Ｂｒｏｋｅｒから通知されるホストのＣＰＵ種別や、ホスト上のＣＰＵ占有率、ホストが正常に立ち上がっているかどうかといったステータス情報などである。

次にステップ１００５でＴａｓｋ Ｍａｎａｇｅｒからジョブ開始の指示があると、ステップ１００６で、Ｔａｓｋ ＭａｎａｇｅｒがＤＪＳに問い合わせ最適なＢｒｏｋｅｒを選択するが、この判断において図７での設定値でグリッドの適用をする（“使う”になっている）ホストであって、かつ最適なリソースのホストを選択するようにさせる。

選択されたホストには、最後のステップ１００７で画像処理の種類に応じた処理用プログラム（本例だと色調整処理用プログラム）とＨＤ３０４に保存されていた画像データの送信を行うことでホスト選択とジョブ投入処理を終了する。この後の画像処理結果を収集する処理は通常のグリッドのフレームワークと同じであるので説明を割愛する。

また、ステップ１００２で“後で実行してもよい”の設定でないと判断した場合は、ステップ１００６で、Ｔａｓｋ ＭａｎａｇｅｒがＤＪＳに問い合わせ最適なＢｒｏｋｅｒを選択するが、この判断において図７での設定値でグリッドの適用をする（“使う”になっている）ホストであって、かつ最適なリソースのホストを選択するようにさせる。

選択されたホストには、最後のステップ１００７で画像処理の種類に応じた処理用プログラム（本例だと色調整処理用プログラム）とスキャンした画像データの送信を行うことで、ホスト選択とジョブ投入処理を終了する。この後の画像処理結果を収集する処理は通常のグリッドのフレームワークと同じであるので説明を割愛する。

ここでは、Ｔａｓｋ ＭａｎａｇｅｒがＢｒｏｋｅｒからのステータス取得して、グリッドを用いたジョブの実行開始タイミングを決定しているが、例えば、操作部２０２の中でグリッドジョブの実行時間を指定させ、“後で実行してもよい”の設定の場合には、指定された時間になったときに、グリッドジョブを実行させるようにしてもよい。例えば、深夜はＰＣ資源を十分活用できる環境においては、グリッド処理の実行時間を深夜の時間帯に設定することで、分散処理を効率的に行うことが可能になる。

以上、このようにすれば画像形成装置の操作パネルから、グリッド処理の実行を行う場合に、すぐに結果を得る必要のないジョブや、処理に時間がかかりそうなジョブの場合には、ユーザの判断でグリッド処理を直ちに行うのではなく、グリッド資源に余裕があるときに行えるように操作部から指定することができるようになり、画像形成装置からグリッドのＣＰＵリソースを利用したジョブの投入を、ユーザーが柔軟にかつ容易に出来るユーザインタフェースを提供することが可能なる。

（ファイリング機能）
次に、本画像形成装置からスキャンした原稿をグリッドコンピューティングの仕組みを使用して処理する場合について図１４を用いて説明する。図２のＰＤＬ処理での適用例と同様に、ＴＭ，ＤＪＳ機能を画像形成装置にもたせ、Ｂｒｏｋｅｒ，ＲＭはＰＣ１、ＰＣ２、ＰＣ３でもつようにすれば、例えば３台のＰＣを用いてのグリッドコンピューティングによる分散処理を適用した機器構成ができる。

画像形成装置からから投入されたジョブ（スキャンした画像に画像処理を施す）は画像形成装置のＴＭ，ＤＪＳを経由してＰＣ１，２，３のリソースに分割される。またこの時、ＯＣＲ等の画像処理用のアプリケーションプログラムも同時に画像形成装置から送信されるようにする。

それぞれのＰＣでＯＣＲ処理を分散実行しできたテキストデータは画像形成装置が収集して最終的にＨＤへ記憶するような処理をグリッドの機構を用いて実施する。

この分散処理対象になるリソースは３台以上のＰＣであってもよいし、また、同じネットワーク上の画像形成装置のリソースを対象にして利用しても良い。

ここで、画像処理の例としては、ＯＣＲを想定してるが、この他の画像処理であっても一向に差し支えない。

図１５は操作パネルに表示される「ファイリング機能」の操作画面の例である。ＭＦＰ内のハードディスクに登録済の文書の文書名と登録日時がリストアップされる。各文書の左端には文書の選択を示すチェックボックスが配置される。画面に収まらない分はスクロールバーが表示される。また、文書名の欄を押すと、文書名の変更、入力が可能となる。

スキャンボタンを押すと、原稿フィーダ２０３により原稿が送られスキャンされＭＦＰ内のＨＤに画像データが保存される。その際にグリッドコンピューティングの機能を用いて各ページのＯＣＲをかけ、テキストデータを画像データの各ページに対応させる形でＨＤに保存する。

検索ボタンを押すとソフトウェアキーボードを含む文字列入力ダイアログが現れ、文字列を入力して文書を検索できる。この検索にＯＣＲで得られたテキストデータが用いられる。

文書を１つ以上選択してプリントボタンを押すと、選択した文書をＭＦＰにて印刷できる。

文書を１つ以上選択して削除ボタンを押すと、選択した文書の画像データと関連付けられたテキストデータをＭＦＰのハードディスクから消去できる。

キャンセルボタンはスキャンやプリントをキャンセルする場合に使う。

戻るボタンを押すとこの操作画面を閉じる。

図１６に示すフローは、ＯＣＲ処理をグリッドを用いて行う時の遅延処理を示す。

Ｓ１６０１は図１５のスキャンボタンを押下した操作に対応する。Ｓ１６０２で内部のタイマーをリセットする。Ｓ１６０３では図１５のキャンセルボタンが押されたかどうかをチェックし、押されたら処理を終了する。押されていなければ、Ｓ１６０４にてまずＭＦＰのみのリソースを用いてＯＣＲ処理を始める。Ｓ１６０５で原稿全ての処理を終了したかどうかをチェックし、終了していたら一連の処理を終了する。原稿の処理が終わっていなければ、Ｓ１６０５にて所定の時間Ｘ（例えば１０秒）経過するまでＳ１６０３〜Ｓ１６０５の処理を繰り返す。

その所定時間Ｘを過ぎるとＳ１６０７にて、グリッドの分散処理を始める。最初は分散数を少ない数（例えば３台）に限定して開始する。Ｓ１６０７では図１５のキャンセルボタンが押されたかどうかをチェックし、押されたら処理を終了する。押されていなければ、Ｓ１６０８で原稿全ての処理を終了したかどうかをチェックし、終了していたら一連の処理を終了する。原稿の処理が終わっていなければ、Ｓ１６０９にて所定の時間Ｙ（例えば１分）経過するまでＳ１６０７〜Ｓ１６０９の処理を繰り返す。その所定時間Ｙを過ぎるとＳ１６１０にて、ＯＣＲ処理が終了していないページについてグリッドの分散数を増やして（例えば無制限）分散処理を行う。Ｓ１６１１にて図１５のキャンセルボタンが押されたかどうかをチェックし、押されたら処理を終了する。押されていなければ、Ｓ１６１２にて全ての原稿の処理が終わるまでＳ１６１１〜Ｓ１６１２の処理を繰り返す。

ここではすべての原稿の処理が終わるまでフォアグラウンドで処理した例であるが、バックグラウンドにてＯＣＲを行い、別画面にてＯＣＲの処理待ちリストを構成し、キャンセルできるようにしても構わない。

以上、このようにすれば、ＯＣＲのような処理時間のかかる処理をグリッドコンピューティング技術を用い分散処理を行うシステムにおいて、遅延処理を行うことにより、分散処理のオーバーヘッドを少なくし、指示直後のキャンセル等の処理のレスポンスを向上させることが可能になる。

以上述べたグリッド用の制御プログラムをここでは画像形成装置にもたせた構成にしたが、グリッド構成する要素はそれぞれ独立させてサーバーや他のＰＣに持たせたとしても良い。

実施例１では、図６、図７のように、ＰＣに対してホスト名や、グリッドとして使用するかどうかを設定することができ、グリッドにジョブを行わせるときに、グリッドとして指定したＰＣは、すべてグリッド処理の対象になった。

一般的にオフィスにおいては、部課ごとにＰＣを管理していることが多く、グリッド処理の単位も部や課ごとに管理することで、グリッド処理に対しての課金や使用状況を管理しやすくすることが考えられる。

図１１はグリッドで使用されるＰＣをグループ分けするするための画面である。図６の画面で設定されたホストに対して、そのホストをどのグループに分類するかを設定することと、ホストの構成情報を表示することが可能になっている。

図の中で、１１０１はホスト名、１１０２はグループ名、ホストの構成情報としては、１１０３はホストが設置されている場所、１１０４はホストのタイムゾーン、１１０５はＭＦＰ機能があるかどうかを表すフィールドである。グループ名は、操作部２０２によりユーザーが名前を指定して入力することが可能で、この表では、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄという名前で登録されている。グループ名を変更する場合は、新しい名前を入力したあと、設定キー１１０６を押下することにより、グループ名は、不揮発性メモリ（図４のＮＶＲＡＭ３１６）に書き込まれて記憶される。

各ホスト内では、ホストの設置場所、ホストのタイムゾーン、ホストがＭＦＰかＰＣであるかの情報をＲｅｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎａｇｅｒが管理していて、ＴａｓｋＭａｎａｇｅｒからの構成情報取得要求があると、Ｂｒｏｋｅｒを介して構成情報を取得し、図１１のように表形式で表示することが可能になっている。ホストの場所は、Ｓｅｃｔｉｏｎ−Ｊ１、Ｓｅｃｔｉｏｎ−Ｊ２というＳｅｃｔｉｏｎ名で表現されていて、オフィス内の課や部単位の場所を想定している。また、タイムゾーンは、グリニッジ時刻からの＋、―の時間で表示する。ＭＦＰ機能有無とは、ホストが、通常のＰＣコンピューターなのか、画像形成装置内のコントローラー機能を有しているかどうかを表していて、ＭＦＰと表示されている場合は、該当するホストは、画像形成装置内のコントローラーであることを示している。

図１２は、図１１で示した、場所情報とユーザー情報との対応関係を示す図で、操作部２０２内で、機械を使用するユーザー名と、そのユーザーがどの場所に属しているかを対応づけている。例えば、図では、Ｕｓｅｒ１はＳＳｅｃｔｉｏｎ−Ｊ１に、Ｕｓｅｒ２はＳｅｃｔｉｏｎ−Ｊ２に属していることを表している。

次に図１３は、実施例１と同様に本画像形成装置からスキャンした原稿をグリッドコンピューティングの仕組みを使用して処理する場合についての第２の実施例を示すフロー図である。まず、操作部２０２内では、グリッド処理で用いるホストを、場所優先で選択するか、タイムゾーン優先で選択するか、機能優先で選択するかを設定することが可能になっている。

ステップ１３０１でスキャンジョブに対してグリッド処理の指定がされていると判断すると、ステップ１３０２で場所優先モードが設定されているかどうかを判断する。場所優先モードが判断されていると、ステップ１３０３でジョブを投入したユーザー名を判断し、図１２で説明したユーザ名と設置場所の対応づけから、ユーザーがどの場所に属しているかを判断し、判断された場所からグリッドグループを選択する。

次に、ステップ１３０８で、選択されたグループに属しているホストの中で、図７で説明した対応関係によりＧｒｉｄを使うになっているホストを選択し、Ｂｒｏｋｅｒにジョブと処理用のプログラムを投入する。例えばＵｓｅｒ２はＳｅｃｔｉｏｎ−Ｊ２に対応づけられていてグループＢとしてグループ化されているので、Ｕｓｅｒ２の人がグリッドジョブを投入した場合は、グループＢが選択されることになる。次に、ステップ１３０２で場所優先モードでないと判断されればステップ１３０４でタイムゾーン優先モードかどうかを判断し、タイムゾーン優先モードと判断した場合は、現在の時刻を調べ、空きＣＰＵ資源が多そうなタイムゾーンが設定されているグループを選択する。例えば、現在の時刻がタイムゾーンＧＭＴ＋９で、午後４時だった場合は、そのタイムゾーン内のＣＰＵ資源はそのオフィス内で比較的使用されているに違いないと判断し、その時間が深夜になるタイムゾーンがＧＭＴ−５のグループＣを選択する。

次に、ステップ１３０８で、選択されたグループに属しているホストの中で、図７で説明した対応関係によりＧｒｉｄを使うになっているホストを選択し、Ｂｒｏｋｅｒにジョブと処理用のプログラムを投入する。

次に、ステップ１３０４でタイムゾーン優先モードでないと判断した場合は、ステップ１３０６で機能優先モードがどうかを判断し、機能優先モードと判断した場合は、指定されたジョブで使用する処理がハード的に高速に処理可能なグループを選択する。例えば、色調整処理に対して、色調整処理用のハード処理を持っている画像形成装置のコントローラをグリッド資源として使用することで、通常のＰＣを用いてグリッド処理を行うよりも高速に処理が可能になる。次に、ステップ１３０８で、選択されたグループに属しているホストの中で、図７で説明した対応関係によりＧｒｉｄを使うになっているホストを選択し、Ｂｒｏｋｅｒにジョブと処理用のプログラムを投入する。

次に、ステップ１３０６で機能優先モードでないと判断すると、ステップ１３０９で、登録されているホストでＧｒｉｄを使うになっているホストを選択し、Ｂｒｏｋｅｒｎｉジョブと処理用のプログラムんを投入する。この後の画像処理結果を収集する処理は通常のグリッドのフレームワークと同じであるので説明を割愛する。

前述した例では、場所、タイムゾーン、機能の順に判断を行ったが、別の順番で比較を行ってもよい。また、場所、タイムゾーン、機能は、あくまでグループ分けを行う際の例であり、他のグループ分けにより、最適なグリッドグループを求めても一向に差し支えない。また、前述した例では、選択したグリッドグループを用いて自動的に最適と判断したホストにグリッド処理を依頼したが、ジョブを投入したときに、選択したグリッドグループを表示して、ユーザーに確認を促し、ＯＫだったときに選択したグリッドグループに属するホストを用いてグリッド処理を行っても構わない。また、表示したグリッドグループとは別のグリッドグループを操作部で選択させて、選択したグループに属するホストを用いてグリッド処理を行わせても構わない。

このようなシステムにおいても、第一の実施例のようなＯＣＲファイリング機能は実装可能である。

以上、このようにすれば画像形成装置の操作パネルから、グリッド処理の実行を行う場合に、投入したジョブの種類や、投入した時間帯、投入したユーザーに対して最適なグリッドグループを用いてグリッド処理を行えるようになるので、グリッド処理を効率良く、高速に、管理を行いやすく実行することが可能なる。

以上述べたグリッド用の制御プログラムをここでは画像形成装置にもたせた構成にしたが、グリッド構成する要素はそれぞれ独立させてサーバーや他のＰＣに持たせたとしても良い。

背景技術のグリッドコンピューティングの構成を示す図である。 背景技術のＰＤＬ処理に適用した場合の構成を示す図である 画像形成装置の概観を示す図である。 画像形成装置の制御構成を示すブロック図である。 第一の実施例の処理を示すフローチャートである。 第一の実施例のユーザインタフェースを示す図である。 第一の実施例のユーザインタフェースを示す図である。 第一の実施例の処理を示すフローチャートである。 第一の実施例の複写機でスキャンした画像に適用した場合の構成図である。 第一の実施例のジョブ実行のフローチャートである。 第２の実施例の分散処理適用のためのグループ化を示す図である。 第２の実施例のユーザとセクションの対応づけを示す図である。 第２の実施例のジョブ実行のフローチャートである。 第一の実施例の分散ＯＣＲファイリング機能を示す構成図である。 第一の実施例の分散ＯＣＲファイリング機能のユーザインタフェースを示す図である。 第一の実施例の分散ＯＣＲファイリング機能の遅延制御処理を示すフローチャートである。

符号の説明

００１ ホストコンピュータ
１０１ 画像形成装置全体
１０２ プリンタコントローラ全体
１０３ プリンタエンジン

Claims (5)

1. ネットワーク手段と、
   ネットワークに接続された複数の演算処理手段と、
   所定の画像処理開始を指示する画像処理開始手段と、
   開始した画像処理の停止を指示する画像処理停止手段と、
   画像処理を、ネットワークに接続された複数の演算処理手段に分散する処理分散手段と、
   前記画像処理開始手段により画像処理開始が指示された後、所定の時間経過後に前記処理分散処理手段により処理を分散する遅延制御手段と、
   を備え、
   その間、前記画像処理停止手段による停止は受け付けることを特徴とする画像処理システム。
2. 請求項１に記載の画像処理システムにおいて、
   前記処理分散手段が演算処理手段を持ち、遅延制御手段により分散処理を開始するまでの間、自らの演算処理手段により画像処理を行うことを特徴とする画像処理システム。
3. ネットワーク手段と、
   ネットワークに接続された複数の演算処理手段と、
   所定の画像処理開始を指示する画像処理開始手段と、
   画像処理を、ネットワークに接続された複数の演算処理手段に分散する処理分散手段と、
   処理分散手段により画像処理が分散された後、所定の時間経過後に、分散数を増やして分散処理をする遅延制御手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理システム。
4. 請求項３に記載の画像処理システムにおいて、
   前記遅延制御手段が、複数の段階を持って、所定の時間経過後に順次分散数を増やしていくことを特徴とする画像処理システム。
5. 請求項１または３に記載の画像処理システムにおいて、
   ネットワークに接続され、前記画像処理開始手段と、前記画像処理停止手段と、処理分散手段と、遅延制御手段とを有する画像形成手段を備えることを特徴とする画像処理システム。