JP2006287746A - 画像処理装置及び画像処理装置の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ネットワークを介した負荷分散処理を実行している画像処理装置において、電源遮断時にユーザの指示に応じて適切な処理を行う。
【解決手段】 ネットワークに接続され、該ネットワークを介して他の装置から依頼された処理を実行可能に構成された画像処理装置において、電源の遮断を指示されたときに、依頼された処理が実行中であるか否かを判定し、依頼された処理が実行中である場合、その旨を操作パネルに表示してユーザに通知し、通知に応答してユーザが１５０１〜１５０３を選択すると、対応した所定の処理を行った後に電源を遮断する。
【選択図】 図１５

Description

本発明は画像処理装置及び画像処理装置の制御方法に関し、より詳細には、ネットワークに接続され、該ネットワークを介して他の装置から依頼された処理を実行可能に構成された画像処理装置における電源遮断時の処理に関する。

近年、ネットワークで接続された複数のコンピュータを一つのシステムのように利用可能とする、グリッドコンピューティング（Grid computing：以下、単に「グリッド」とも称する）が注目されており、様々な分野への適用が試みられている。

図１は、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においてクライアント（Client）１０は、ユーザが要求としてジョブを投入する機器であり、投入されたジョブはタスクマネージャ（Task Manager：以下、ＴＭと略す）２０に渡され、ＴＭ２０はダイナミックジョブスケジューラ（Dynamic Job Scheduler：以下、ＤＪＳと略す）３０にその内容を伝える。

ＤＪＳ３０は、それぞれがブローカ（Broker）４１１とリソースマネージャ（Resource Manager：以下、ＲＭと略す）４１２とを含みリソースとして認識される、複数のホスト機器４１〜４３全体のリソース管理をしており、ジョブを分析して最適なリソースのブローカ４１１を選択してＴＭ２０に通知する。なお、ここでリソースとは利用可能なＣＰＵの空き状態のことを言っている。

ブローカ４１１は、ＲＭ４１２が取得したリソースの情報をＤＪＳ３０に登録し、ＴＭ２０からの要求に応じて最適なリソースにジョブを投入し、ジョブが終了したときにＴＭ２０にジョブの完了を通知する。

ＴＭ２０は、ＤＪＳ３０が選択した最適なブローカ４１１にジョブを投入し、以後そのジョブの進行状況をモニタリングし、完了通知をブローカ４１１から受信するとクライアント１０にその結果を通知する。またリソースに変化や異常が発生したとき（例えば、故障や他のジョブを受け付けた等）、ＲＭ４１２はブローカ４１１に通知する。

このような仕組みで、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し、ユーザが意識することなしに複数の機器での分散処理を可能にすることで、デスクトップグリッドコンピューティングが実現されている。
ＩＢＭプロフェッショナル論文、「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」、インターネット、＜ＵＲＬ：http://www-6.ibm.com/jp/provision/no36/pdf/36_ppr1.pdf＞

上記のようなグリッドコンピューティング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行われているが、この技術の組み込み機器への適用はあまり行われていない。

コンピューティングの技術を画像処理装置の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は、グリッドコンピューティングをプリンタのＰＤＬ処理（ページ記述言語のラスターイメージへの展開処理）に適用する場合の構成を示す図である。図１に示した例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、複合機（ＭＦＰ）やプリンタ等の画像形成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構成が一般的である。

図２の構成では、ユーザは印刷指示等のジョブをクライアントＰＣ１１０から投入し、投入されたジョブはＴＭ及びＤＪＳ機能を有するプリンタ等の画像形成装置１２０によって分析され、それぞれがブローカ及びＲＭを有するＰＣ１（１４１）、ＰＣ２（１４２）、ＰＣ３（１４３）の３台のＰＣのリソースを用いてグリッドコンピューティングによる分散処理が行なわれる。

すなわち、図示した構成では、画像形成装置１２０が、グリッドコンピューティングにおけるホストとしての機能も有している。もちろん、画像形成装置１２０以外の他のＰＣがホストとしての機能を有していてもよい。

クライアントＰＣ１１０からＰＤＬの印刷ジョブが投入されると、ジョブは画像形成装置１２０のＴＭ及びＤＪＳを経由して１４１〜１４３の各ＰＣのリソースに適宜分散される。またこの時、ＰＤＬの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１２０から各ＰＣに送信されるようにする。

それぞれのＰＣでＰＤＬを展開して形成されたイメージは、画像形成装置１２０によって収集されまとめた状態で最終的に出力される。

なお、この分散処理の対象となるクライアント（リソース）の数には特に制限はなく３台以上であってもよいし、ジョブが投入されるクライアントＰＣ１１０のリソースや画像形成装置１２０のリソースを分散処理の対象にしても良い。

グリッドコンピューティングのＭＦＰへの適用としては、上記図２に関して説明したようなＰＤＬ処理に加え、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ことなどが考えられる。

しかしながら、ＭＦＰは、終業時やトラブル発生時などに電源を遮断されることがしばしばある。上記で説明したような一般的なグリッドコンピューティングの構成においては、そのような電源遮断時に、バックグランド処理として実行されている分散処理については考慮されていない。そのため、グリッドコンピューティングを構成する装置の電源が突然遮断されると、他の機器から依頼され、バックグランド処理として実行していた分散処理は完了しないままとなってしまい、分散処理の効率が低下してしまうという問題が生じる。

Microsoft Windows（登録商標）等のＯＳでは、ＰＣのハードディスク上のフォルダが、ネットワークに共有フォルダとして公開され、他のＰＣからアクセスされている場合に、そのＰＣをシャットダウンしようとした場合には、接続を解除するかどうかをユーザに問い合わせる処理が行われる。しかしこれは共有フォルダに関する処理であり、他の機器から依頼されてバックグランドで行っている分散処理に関するものではない。

このように、グリッドコンピューティング等の負荷分散処理をネットワークを介して接続された複数の組み込み型機器に適用する場合、システムを構成する各装置の電源を遮断する際に、電源遮断時にどのような処理を行うかを指示可能とする技術が必要となる。

本発明は以上のような状況に鑑みてなされたものであり、ネットワークを介した負荷分散処理を実行している画像処理装置において、電源遮断時にユーザの指示に応じて適切な処理を行えるようにすることを目的とする。

更に、本発明の別の目的は、グリッドコンピューティング技術等を利用して負荷分散処理を行う際に、ユーザの所望する条件に応じて適切な装置に処理を分散できるようにすることである。

上記目的を達成する本発明の一態様としての画像処理装置は、ネットワークに接続され、該ネットワークを介して他の装置から依頼された処理を実行可能に構成された画像処理装置であって、
前記依頼された処理を実行中に電源の遮断を指示された場合、前記依頼された処理を実行中であることをユーザに通知する通知手段と、
前記通知に応答してユーザが指示を入力するための入力手段と、
前記指示に対応した所定の処理を行った後に電源を遮断する終了処理手段と、を備えている。

また、上記目的を達成する本発明の別の態様としての画像処理装置の制御方法は、ネットワークに接続され、該ネットワークを介して他の装置から依頼された処理を実行可能に構成された画像処理装置の制御方法であって、
電源の遮断を指示されたときに、前記依頼された処理が実行中であるか否かを判定する判定工程と、
前記依頼された処理が実行中であると判定された場合、その旨をユーザに通知する通知工程と、
前記通知に応答してユーザが入力した指示を受け付ける指示受付工程と、
前記指示に対応した所定の処理を行った後に電源を遮断する終了処理工程と、を備えている。

すなわち、本発明では、ネットワークに接続され、該ネットワークを介して他の装置から依頼された処理を実行可能に構成された画像処理装置において、電源の遮断を指示されたときに、依頼された処理が実行中であるか否かを判定し、依頼された処理が実行中である場合、その旨をユーザに通知し、通知に応答してユーザが入力した指示に対応した所定の処理を行った後に電源を遮断する。

このようにすると、グリッドコンピューティング等のように複数の装置での負荷分散処理を画像処理装置に適用する構成において、画像処理装置で他の装置から依頼された処理を実行中である場合、依頼された処理を実行中であることがユーザに通知され、該通知に応じたユーザの指示に対応して、所定の終了処理が行われる。

従って、ネットワークを介した負荷分散処理を実行している画像処理装置において、電源遮断時にユーザの指示に応じて適切な処理が行われ、分散処理による処理の効率の低下を抑制できると共に処理が終了しないままとなることを防止できる。

上記別の目的を達成する本発明の一態様としての画像処理装置は、ネットワークに接続され、該ネットワークを介して他の複数の装置に処理を依頼可能に構成された画像処理装置であって、
前記他の複数の装置を所定の基準に応じて複数のグループに分けるグループ化手段と、
依頼する処理についての条件をユーザが入力するための入力手段と、
前記条件に基づいて、処理を依頼するグループを選択するグループ選択手段と、を備えている。

この構成によれば、グリッドコンピューティング技術等を利用して負荷分散処理を行う際に、ユーザの所望する条件に応じて適切なグループに処理を分散できる。

また、上記の目的は上記の画像処理装置の制御方法を情報処理装置によって実行させるコンピュータプログラム、該プログラムを記憶する記憶媒体によっても達成される。

本発明によれば、ネットワークを介した負荷分散処理を実行している画像処理装置において、電源遮断時にユーザの指示に応じて適切な処理が行われ、分散処理による処理の効率の低下を抑制できると共に処理が終了しないままとなることを防止できる。

以下に、添付図面を参照して、本発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

＜第１の実施の形態＞
（画像形成装置のハード構成）
図３は、本発明に係るグリッドコンピューティング（以下、単に「グリッド」とも称する）を構成する画像処理装置の実施形態としての画像形成装置の一例の外観を示す図である。本実施形態の画像形成装置は、スキャナ機能、複写機能、及び印刷機能を有する複合機（ＭＦＰ）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。

ユーザが、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において読み取り動作の開始を指示すると、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、各種動作設定の指定をするためのユーザインタフェースであり、タッチパネル型の操作パネルを備えている。

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に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、微小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を備えている。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、本実施形態の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、一方ではクライアントＩ／Ｆ３０８経由で、クライアン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。

クライアントＩ／Ｆ３０８は、各クライアント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圧縮伸張処理を行い、２値画像データに対してはＪＢＩＧ、ＭＭＲ、ＭＨ等の圧縮伸張処理を行う。

以上のような構成の本実施形態の画像形成装置は、クライアントインターフェース（例えば、Ethernet（登録商標）等の相互通信可能なネットワークインターフェース）３０８を介して各クライアント（ＰＣ）と接続され、グリッドコンピューティングによる負荷分散処理を行なうホストとしても動作する。

（画像形成装置でのセットアップ）
以下、本実施形態において上記で説明した画像形成装置にグリッドコンピューティングを適用する際に行われるセットアップについて説明する。なお本実施形態で用いるグリッドコンピューティングの技術及び構成は、上記で図１及び図２に関して説明したものと同様である。

ただし、以下では本実施形態の画像形成装置からグリッド対象機器をセットアップする場合について説明するが、同じネットワーク内の他の機器や装置からも同様にグリッド対象機器をセットアップすることが可能であり、本実施形態の画像形成装置は、グリッドシステムにおいて、クライアントとして動作すると共に（同時に）ホストとしても動作することが可能である。

更に、このようにグリッドを構成する各装置がクライアント及びホストのいずれとしても動作可能に構成されている場合、各装置は同時に他の複数の装置から依頼された複数の処理を実行することが可能である。

図５及び図８は、本実施形態の画像形成装置をグリッド対象機器としてセットアップする際の処理を示すフローチャートであり、図６及び図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を説明する図である。

ここで図５に示す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。

始めに図５のフローチャートと図６を参照して、画像形成装置でのセットアップの処理について説明する。

図６は、画像形成装置の操作部２０２の操作パネルのメニュー画面から「分散処理適用機器の設定」ボタンを押下した場合に表示される画面の例（６０１）と、ホストＰＣ群のイメージとを示している。この画面６０１では、画像形成装置と同じネットワークに接続され、ホストとして機能するＰＣそれぞれについてＩＰアドレスが表示される。そして各ＰＣについて、管理用の名称として「ホスト名」を操作パネルからユーザが入力可能である。更に各ホストＰＣについて、グリッドの対象としてセットアップする（Grid欄に「セット」と表示される）か否（Grid欄に「−−−」と表示される）かを操作パネルからのユーザが指定して選択できる。

図５を用いてこの処理フローの詳細を説明する。ここでの処理は、上記のように「分散処理適用機器の設定」ボタンを押下した場合に実施される。

ステップＳ５０１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）を収集し、図６の６０１で示す画面に表示させる（ステップＳ５０２）。この画面６０１を表示した状態で操作パネルからのキー入力受付けを行い（ステップＳ５０３）、操作パネルから入力された情報を画像形成装置のメモリ（図４のＲＡＭ３０２）に保持する。

続くステップＳ５０４にて６０１の画面の「実行する」キーが押されれたか否かを判定し、キーが押された場合にはＲＡＭ３０２に保持したデータを不揮発性のメモリ（図４のＮＶＲＡＭ３１６）に書き込み（ステップＳ５０５）、最後にステップＳ５０６で、画面６０１でグリッドの対象として指定された各ホストＰＣにグリッドコンピューティングでの負荷分散処理に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含むプログラム）を送信する。このプログラムは、各ＰＣのＣＰＵリソースに余裕があるときに実行されるプログラムであり、グリッドの機構を構成するＲＭ（Resorce Manager）及びブローカ（Broker）機能を各ホストＰＣ上で実現するものである。

次に、このような画像形成装置のグリッドコンピューティング用の環境へのセットアップに関連する、各ホストＰＣについての分散処理適用の設定処理について図７及び図８を参照して説明する。

図７は、画像形成装置の操作パネルに表示される「分散処理適用のための設定」画面の例７０１を示す図である。図６の画面６０１で設定したホスト名が表示され、各ホストそれぞれについて、各ＰＣをグリッドで使うか／使わないかの設定がGrid欄に「使う」又は「使わない」で表示されている。この設定は操作パネルからの入力で変更することができ、設定の情報は図４のＮＶＲＡＭ３１６に保存される。

このような各ホストに対する設定が終了した後に、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を行うかについて、図８のフローチャートを参照して説明する。

まずステップＳ８０１で、印刷ジョブの受付けがされているか否かを判定する。受付けされてれば、次のステップＳ８０２で、ＴＭ（Task Manager）がＤＪＳに対して最適なホストのブローカを選択するよう指示する。このホスト選択処理において、図７での設定がグリッドで「使う」設定となっているホストであって、かつ最適な空きリソースを有するホストを選択させる。

選択されたホストに対して、ステップＳ８０３で印刷ジョブの種類に応じた処理用プログラム（例えば、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い、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省略する。

このように本実施形態では画像形成装置の操作パネルから、ネットワークで接続された各ホストＰＣに対してグリッドを適用するためのセットアップが容易にできると共に、一旦グリッドの対象としてセットアップされたホストＰＣについても、必要に応じて適用対象外とすることが可能になる。

次に、本実施形態の画像形成装置でスキャンした原稿を、グリッドコンピューティングを使用して処理する場合について、図９を参照して説明する。ここでは、図２に関して説明したＰＤＬ処理についての適用例と同様に、ＴＭ及びＤＪＳの機能を画像形成装置１２０にもたせ、ブローカ及びＲＭの機能をＰＣ１（１４１）、ＰＣ２（１４２）及びＰＣ３（１４３）のそれぞれにもたせて、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場合を示している。

画像形成装置１２０から、例えばスキャンした画像に画像処理を施すジョブが投入されると、このジョブは画像形成装置１２０のＴＭ及びＤＪＳを経由して１４１〜１４３の各ＰＣのリソースに適宜分散される。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１２０から各ＰＣに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て形成されたイメージは、画像形成装置１２０によって収集されまとめた状態で最終的に出力される。

なお、この分散処理の対象となるリソースの数には制限は無く、３台以上のＰＣであってもよいし、また、ＰＣをリソースとするのではなく同じネットワーク上にある画像形成装置のリソースを分散処理の対象にしても良い。

更に、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は、図９に関して説明したジョブの投入から各ＰＣやＭＦＰ等の他の画像形成装置への分散処理を画像形成装置で行うフローチャートである。

ステップＳ１００１で、投入された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定する。ここで、投入されたジョブに対してグリッド処理を行うか否かの指定は、操作部２０２を介したユーザモードのメニュー画面において、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。ここでは例えば、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想定する。また、該ユーザモードにおいて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（バックグランド処理等）を指定することが可能になっている。

ステップＳ１００１で、グリッドジョブとして指定されている色調整処理を含むジョブが投入されたと判定した場合には、ステップＳ１００２で、当該グリッドジョブが「後で実行してもよい」と設定されているかどうかを判定する。「後で実行してもよい」と設定されている場合には、ステップＳ１００３でスキャンした画像とジョブに必要な設定をＨＤＤ３０４内に保存し、スキャンジョブは終了させる。次にステップＳ１００４で、ＴＭに対してグリッド処理を開始するタイミング（開始時刻）を指示してもらうように依頼する。

ここでＴＭは、ブローカからステータス情報を取得し、グリッド処理を開始してもよいかどうかを判定する。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定し、グリッド実行の条件が整うまで定期的なタイミングで、ブローカからステータス情報を取得する。パフォーマンスを判定するための情報としては、ブローカ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等といったステータス情報に含まれる情報を用いる。

次にステップＳ１００５で、ＴＭからジョブ開始の指示が出されたと判定すると、ステップＳ１００６で、ＴＭはＤＪＳに問い合わせ最適なブローカを選択するが、この選択の際に図７に関して説明した設定でグリッドの適用をする（「使う」に設定されている）ホストの中から最適なリソースのホストを選択する。

選択されたホストに対して、ステップＳ１００７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、ＨＤＤ３０４に保存されていた画像データを適宜分割して送信する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省略する。

一方、ステップＳ１００２で「後で実行してもよい」を設定されていないと判定した場合には、ステップＳ１００６に進み、以降上記と同様な処理を実行する。

なお、本例では、ＴＭがブローカからステータス情報を取得して、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を介してユーザがグリッドジョブの実行時間を指定し、「後で実行してもよい」と設定されている場合には、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。このようにすると、例えば、深夜はＰＣ、画像形成装置の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。

このように本実施形態では、グリッド処理の実行を画像形成装置の操作パネルから指示することができると共に、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については、ユーザの判定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を介して指示することができる。これにより、画像形成装置に関連したグリッドのＣＰＵリソースを利用したジョブの投入及び実行タイミングの指定を、画像形成装置のユーザインタフェースを利用してユーザが柔軟かつ容易に行うことが出来る。

（ファイリング機能）
次に、本実施形態で画像形成装置で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ＯＣＲ化してファイリングする場合の処理について、図１１を参照して説明する。ここでも、図２に関して説明したＰＤＬ処理についての適用例と同様に、ＴＭ及びＤＪＳの機能を画像形成装置１２０にもたせ、ブローカ及びＲＭの機能をＰＣ１（１４１）、ＰＣ２（１４２）及びＰＣ３（１４３）のそれぞれにもたせて、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場合を示している。

画像形成装置１２０から、例えばスキャンした画像にＯＣＲ処理を施すジョブが投入されると、このジョブは画像形成装置１２０のＴＭ及びＤＪＳを経由して１４１〜１４３の各ＰＣのリソースに適宜分散される。またこの時、ＯＣＲ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１２０から各ＰＣに送信されるようにする。

それぞれのＰＣでＯＣＲ処理を分散実行して形成されたイメージは、画像形成装置１２０によって収集されまとめた状態で最終的にＨＤＤに記憶（格納）される。

なお、この分散処理の対象となるリソースの数には制限は無く、３台以上のＰＣであってもよいし、また、ＰＣをリソースとするのではなく同じネットワーク上にある画像形成装置のリソースを分散処理の対象にしても良い。

更に、グリッドの対象となる処理の例としては、ＯＣＲ処理を想定してるが、この他の画像処理であっても一向に差し支えない。

図１２は、本実施形態の画像形成装置の操作パネルに表示される「ファイリング機能」の画面の例を示す図である。この画面１２０１には、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ウインドウ１２０２内に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。ウインドウ内に収まらない場合に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、文書名の変更や入力が可能となる。

文書が原稿フィーダ２０３にセットされた状態でスキャンボタン１２０３を押すと、原稿フィーダ２０３により原稿が送られてスキャンされ、ＭＦＰ内のＨＤＤ３０４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処理を施し、得られた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ＨＤＤ３０４に保存する。

検索ボタン１２０４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。この検索にはＯＣＲ処理で得られたテキストデータが用いられる。

文書を１つ以上選択した状態（チェックボックスがマークされた状態）でプリントボタン１２０５を押すと、選択した文書がＭＦＰによって印刷される。

文書を１つ以上選択した状態で削除ボタン１２０６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とがＭＦＰのＨＤＤ３０４から消去される。

キャンセルボタン１２０７は、スキャンやプリントをキャンセルする場合に使う。また、戻るボタン１２０８を押すとこの操作画面を閉じてメニュー画面に戻る。

（電源遮断時の処理）
以下、図１３のフローチャートを参照して、本実施形態の特徴的な処理である電源遮断時の処理について説明する。

ステップＳ１３０１で、ソフト電源スイッチによりユーザによる電源オフの指示を受けて以降の処理を開始する。ステップＳ１３０２で、現在他のＰＣやＭＦＰ等の画像形成装置から依頼された分散処理をバックグランド等で実行しているか否かを判定する。分散処理を実行していなければ、ステップＳ１３１０へ進み、電源オフ処理を行う。

図１４は、この電源オフ処理中にＭＦＰの操作パネルに表示される画面の例を示している。この画面により、ユーザにシャットダウン処理を実行中であることを通知する。

一方、ステップＳ１３０２で、バックグランド等で分散処理を実行していると判定された場合、ステップＳ１３０３へ進み、処理選択画面を表示させる。図１５は、この処理選択画面の例を示す図である。この処理選択画面では、他の機器から依頼された処理を実行中であることをユーザに通知すると共に、依頼された処理をどうするか、及び電源オフの実行タイミング等をユーザに選択させる。

ステップＳ１３０４で、ユーザからの入力を待つ。ステップＳ１３０５では、入力がキャンセルか否か、すなわち図１５の処理選択画面でボタン１５０３が押されたかどうかを判定し、押されていればステップＳ１３１１へ進みキャンセル処理を実行する。この処理では、図１５の画面を終了しその前に表示していた画面に戻る。

ステップＳ１３０５で、キャンセルボタン以外の入力であると判定された場合、ステップＳ１３０６で分散処理終了を待つかどうか、すなわち、図１５の「しばらくしてから電源オフ」ボタン１５０２が押されたか否かを判定する。このボタン１５０２が押された場合にはステップＳ１３０７に進み、現在実行中の分散処理が終わるまで待つ。

ステップＳ１３０６で分散処理終了を待たないと判定された場合、ステップＳ１３０８に進み、強制終了かどうか、すなわち、図１５のチェックボックス１５０４がチェックされていない状態で「すぐに電源オフ」ボタン１５０１が押されたか否かを判定する。そうである場合には、特に何も処理せずにステップＳ１３１０へ進み電源オフ処理を直ちに行う。

ステップＳ１３０８で強制終了でない（図１５のチェツクボックス１５０４がチェックされている）と判定された場合、ステップＳ１３０９へ進み、現在実行中の分散処理の情報をＭＦＰのＨＤＤ３０４に退避させた後、ステップＳ１３１０へ進み電源オフ処理を行う。この場合、次回に当該ＭＦＰが起動された場合、退避させた情報に基づいて分散処理を再開する。

なお、図１３のフローチャートでは、ステップＳ１３０８で強制終了であると判定された場合、直ちにステップＳ１３１０へ進み電源オフ処理を実行するとしたが、電源オフ処理実行の前に、グリッドコンピューティングのＤＪＳに依頼された処理を中断することを通知し、さらに必要に応じてＤＪＳがその処理を他のＭＦＰへ代行依頼するようにしてもよい。

図１５の処理選択には、依頼処理一覧ボタン１５０６があり、このボタンが押されると図１６に例示する依頼処理一覧画面を表示する。図示した例では２つの依頼処理１６０１及び１６０２をバックグランドで現在実行中であることを表している。更に、１６０１で示す依頼処理について、どこのＭＦＰからの処理依頼であるのかを１６０３に表示し、処理内容を１６０４に表示する。また、１６０５に処理１６０１の処理終了までの予測時間（残り時間）を表示する。もう一方の依頼処理１６０２についても同様に表示する。この依頼処理一覧画面から「戻る」ボタン１６０５を押下することにより、図１５の処理選択画面に戻る。

また、図１５の処理選択画面には、全てのバックグランドの処理時間が終わるまでの予測時間を領域１５０５に表示する。この時間は図１６に表示される依頼処理の予測時間のうち、最も長い時間を表示する。

以上説明したように本実施形態によれば、グリッドコンピューティングを、ＭＦＰ等の画像形成装置に適用した構成において、電源遮断時に他の機器から依頼された処理が実行中である場合に、実行中の処理があることをユーザに通知すると共に、実行中の処理に対してユーザの選択に応じて分散処理の終了を待つ、分散処理を退避する、分散処理を中止するのいずれかの処理を行った後に電源を遮断することができる。このため、電源の遮断が比較的頻繁に行われる機器を含む分散処理のシステムを、一層効率的なものとすることができる。

＜他の実施形態＞
以上述べた実施形態では、グリッド用の制御プログラムを画像形成装置にもたせた構成を例にあげて説明したが、グリッド構成する要素はそれぞれ独立させてサーバや他のＰＣに持たせた構成としても良い。

また、上記の実施形態はグリッドコンピューティング技術を使った例であるが、例えばＭＦＰへＬＡＮ経由で接続したＰＣからのサービスソフトの実施や、ファームウェアのダウンロードなど、他の機器から依頼された処理をバックグランドで実行する場合など、ネットワークで接続された他の装置から依頼された処理を実行可能に構成された装置であれば、本発明は同様に適用できる。

本発明は、複数の機器から構成されるグリッドコンピューティングシステム（グリッド網）に適用しても良いし、また、グリッド網を構成する一つの機器に適用しても良い。

なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（本実施形態では図５、図８、図１０、図１３や図１９に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。その場合、プログラムの機能を有していれば、形態は、プログラムである必要はない。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明のクレームでは、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範囲に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

グリッドコンピューティングの基本的構成を示す図である。 グリッドコンピューティングをプリンタのＰＤＬ処理に適用する場合の例を示す図である。 本発明に係る画像形成装置の概観を示す図である。 図３の画像形成装置の制御構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の画像形成装置でのセットアップの際の処理を示すフローチャートである。 図５の処理に関連したユーザインタフェース画面の例を示す図である。 図５の処理に関連したユーザインタフェース画面の例を示す図である。 第１の実施形態の印刷ジョブに対する負荷分散処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態でスキャンした原稿を処理する場合のフローチャートである。 図９のジョブの投入から各ホストへの分散までの画像形成装置で行われる処理のフローチャートである。 第１の実施形態でスキャンした原稿をＯＣＲ化してファイリングする場合の処理を示す図である。 第１の実施形態の画像形成装置のファイリング機能の画面の例を示す図である。 第１の実施形態の電源遮断時の処理のフローチャートである。 第１の実施形態の電源オフ処理中に表示される画面の例を示す図である。 第１の実施形態の電源遮断時の処理に関連する選択画面の例を示す図である。 図１５の画面から表示される依頼処理一覧画面を示す図である。

Claims (14)

1. ネットワークに接続され、該ネットワークを介して他の装置から依頼された処理を実行可能に構成された画像処理装置であって、
   前記依頼された処理を実行中に電源の遮断を指示された場合、前記依頼された処理を実行中であることをユーザに通知する通知手段と、
   前記通知に応答してユーザが指示を入力するための入力手段と、
   前記指示に対応した所定の処理を行った後に電源を遮断する終了処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記ネットワークを介して他の装置に処理を依頼することが可能であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記依頼された処理が複数の処理を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記依頼された処理が、グリッドコンピューティング技術を利用して前記他の装置から前記ネットワークを介して複数の装置に分散された処理であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記通知手段は操作パネルの画面に複数の選択肢を表示し、前記指示は該複数の選択肢の１つに対する実行の指示であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記依頼された処理が終了するまでの予測時間を算出する残り時間算出手段を更に備え、
   前記通知手段は、前記予測時間を前記画面に表示することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記依頼された処理が複数ある場合、各処理毎に予測時間を前記画面に表示することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記複数の選択肢が、前記依頼された処理を中断して電源を遮断する第１の選択肢と、前記依頼された処理が終了した後に電源を遮断する第２の選択肢とを含むことを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記依頼された処理を退避させて中断するか否かをユーザが選択可能に表示することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記終了処理手段は依頼された処理を中断することを前記ネットワークを介して別の装置へ通知することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
11. 前記終了処理手段は前記ネットワークを介して前記依頼された処理を別の装置に転送することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
12. 前記別の装置が、当該処理を依頼した装置を含むことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像処理装置。
13. 原稿を読み取るスキャン機能と、画像データを印刷するプリンタ機能とを備える複合機であることを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. ネットワークに接続され、該ネットワークを介して他の装置から依頼された処理を実行可能に構成された画像処理装置の制御方法であって、
    電源の遮断を指示されたときに、前記依頼された処理が実行中であるか否かを判定する判定工程と、
    前記依頼された処理が実行中であると判定された場合、その旨をユーザに通知する通知工程と、
    前記通知に応答してユーザが入力した指示を受け付ける指示受付工程と、
    前記指示に対応した所定の処理を行った後に電源を遮断する終了処理工程と、を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。

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