JP2009020215A - 画像形成装置およびその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 複数頁の異なる位置に発生する周期画像の発生間隔（周期、周長）を検出し、周期画像の発生原因を特定することができる画像形成装置を提供する。
【解決手段】 連続する複数枚の記録媒体上に形成された画像を検出して、対応する画像データと比較し差異のある部分である周期画像の情報を抽出して、記録媒体上の異なる位置に形成された周期画像の発生間隔を検出する。一方、周期画像の発生原因ごとに、周期画像の発生間隔や位置情報や形状や原因や対策が記憶されている。そこで、算出された発生間隔と一致する発生間隔および発生領域を有する周期画像の発生原因を特定することができる。
【選択図】 図８

Description

本発明は、静電記録方式や電子写真記録方式等を採用した画像形成装置およびその制御方法に関し、特に、検品機能を有する画像形成装置およびその制御方法に関するものである。

従来のカラー画像形成装置では、各色の現像剤毎に画像形成部を設け、画像形成部において像担持体としての感光体ドラムに周知の画像形成プロセスにて各色毎のトナー画像を形成する。次に、これらのトナー画像は、中間転写体としての中間転写ベルト上に順次転写され、給紙される用紙上に一括転写された後に、定着される。

そして、これらの画像形成装置による出力物の品位を保証する手段の一つとして、出力物の検品（品質検査）を実施することが従来より行われている。このような品質検査では、装置内に設けたセンサにより、出力物の異常を自動的に認識し、異常があれば警告を発するので、生産性の観点からも非常に有用である。

例えば、１頁の画像中に異常と認められるような画像（例えば、薄汚れ、筋汚れ、点汚れ）が発生した場合には、エラーが発生したことを警告する出力物検査装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、複数頁の同一位置に異常がある場合に出力物の異常と判断するもの（例えば、特許文献２参照）が考案されている。

一方、このような画像形成装置は、使用状況や環境等の悪条件が重なると、感光体ドラムや中間転写ベルトの表面が局所的に劣化したり、キズが生じる場合がある。また、感光体ドラムの一部が一時的に帯電ムラを起こしてしまうことがある。このため、画像品位を大きく損なう画像が生じる可能性がある。これらの画像の発生は一般に、感光体ドラムや中間転写ベルト一周分の長さで周期的に発生することが多い。
特開２００１−２２５４５３号公報 特開平４−１９７７５２号公報

前述したような周期的な画像が発生した場合には、周期的な画像（本明細書では、周期画像と称す）の発生の原因となった感光体ドラムまたは中間転写ベルトなどを交換する。また、帯電ムラを解消する処理をしたり、あるいは他の部材を清掃する等により、周期的な画像の発生の原因を除去し画質を回復させることが必要となる。

しかしながら、このような周期的な画像の発生の原因を突き止め、さらに最適な対策方法を模索するためには、豊富な知識と経験が必要であり、一般のユーザは勿論、専門のサービスマンでさえ困難を究める作業であった。また、装置内に設けたセンサが、出力物に発生する周期画像を自動的に検知できたとしても、そによる周期画像の発生原因が何であるかを突き止めることはかなり困難なことであった。

一般的にこれらの周期的な画像の発生の原因を特定する際には、その発生周期が、原因となる装置構成の回転周期と一致することを手がかりに進めることが多い。そして、これらの周期的に発生する画像の形状的な特徴から、その原因を特定していく。例えば、φ３０ｍｍの定着ローラにキズが生じた場合は、約９４ｍｍ（３０×π）の周期で定着ローラ上のキズと同じ紋様の画像欠陥が出力物上に発生することになる。また、φ１６ｍｍの現像ローラに偏芯が生じている場合には、現像ローラ一周ごとに現像剤のコートムラが生じ、約５０ｍｍ（１６×π）の周期で濃度ムラが発生する。

しかしながら、特に、生産性をより高めた画像形成装置においては、感光体ドラムや中間転写ベルト等の装置構成が大型であり、その一周分の長さは必然的に大きくなる。したがって、これらの大型の感光体ドラムや中間転写ベルトの周期で発生する周期的な画像は、用紙の複数頁にまたがって（複数頁の異なる位置に）発生することとなり、しかも用紙の搬送周期とは必ずしも一致しない。つまり、複数頁の同一位置には発生しない。

具体的に、図１７を用いて説明する。図１７は、記録材（Ｐn、Ｐn+1、Ｐn+2、Ｐn+3、Ｐn+4、Ｐn+5、Ｐn+6）上に形成された画像（画像部分Ａと画像部分Ｂ）と周期画像の状態を示す図である。記録材Pnに周期画像１０５ａが認識された場合は、これと原因が同じである周期画像１０５ｂが記録材Pn+1上に発生する。しかし、記録材Pｎ+２、Pｎ+３には周期画像は発生しない。また、記録材Pｎ+４、Pｎ+５には記録材Pｎと原因を同じくする周期画像１０５ｄ、１０５ｅが発生する。このように、大型の感光体ドラムなどに起因する周期画像の発生パターンは、１頁ごとに観測するとあたかもランダムに発生しているかのように見え、一見しただけではその周期性を見出すことは大変に困難である。そのため、原因の特定は、極めて困難なものになる。

この様に、生産性を高めた大型の感光体ドラムや中間転写ベルト等を用いる装置構成が原因で発生する周期画像は、そによる周期画像の発生原因を特定し適切な処置を施すことは極めて困難であった。また、経験が豊富なサービスマンであったとしてもその対応に膨大な時間を要することになると、画像形成装置の大型化に伴って期待される生産性の増大が大きく損なわれることになる。

本発明は、上記説明した従来技術の問題点を解決することを出発点としてなされたものである。本発明は、連続して画像形成された記録媒体の複数頁の異なる位置に発生し、１頁ごとに観測するとあたかもランダムに発生しているように見られる周期画像の原因を特定することができる画像形成装置およびその制御方法を提供する。

上記目的を達成するための本発明に係る画像形成装置は、以下の構成を有する。すなわち、画像データに基づいて画像を記録媒体上に形成する画像形成装置であって、当該画像形成装置の部位に関する情報を、当該部位に起因して周期的に発生する周期画像の発生間隔と対応づけて記憶する記憶手段と、画像データに基づいて画像を記録媒体上に形成する画像形成手段と、前記画像形成手段により記録媒体上に形成された画像を読み取って、画像データを出力する読取手段と、前記読取手段で読み取られた画像に対応する画像データを、前記画像の形成に使用された画像データと比較して、画像データの差異を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された画像データの差異に基づいて、周期画像の発生間隔を検出する検出手段と、前記検出手段で検出された周期画像の発生間隔に基づき、前記記憶手段に記憶された周期画像の発生間隔と当該画像形成装置の部位との対応づけから、前記周期画像の発生の起因となった部位を特定する第１の特定手段と、
を有することを特徴とする。

ここで、前記記憶手段は、更に、前記周期画像の発生間隔および形状と対応づけて、前記周期画像の起因となった部位の現象を記憶し、前記抽出手段で抽出された画像データの差異に基づいて、前記周期画像の形状を判別する判別手段と、前記検出手段で検出された周期画像の発生間隔および前記判別手段で判別された周期画像の形状に基づき、前記周期画像の起因となった部位の現象を特定する第２の特定手段と、を更に有する。また、前記記憶手段は、更に、前記部位の現象と対応づけて、前記周期画像の起因となった部位の現象を解消するための対策を記憶し、前記第２の特定手段で特定された前記部位の現象に基づいて、前記部位の現象を解消するための対策を特定する第３の特定手段を更に有する。また、前記第３の特定手段で特定された前記部位の現象を解消するための対策を実行することによって、前記周期画像の発生が解消されるか否かを判断する判断手段と、前記判断手段が周期画像の発生が解消すると判断した場合に、前記対策を実行する実行手段と、を更に有する。また、前記実行手段の実行する対策には、感光ドラムの空回転が含まれる。また、前記判断手段が周期画像の発生が解消しないと判断した場合に、前記第２の特定手段で特定された前記部位の現象を報知する報知手段を更に有する。また、前記画像形成手段は、前記記憶媒体の全体に画像を形成するためのサンプル画像の画像データに基づいて、サンプル画像を記録媒体上に形成し、前記読取手段は、前記サンプル画像を読み取って画像データを出力し、前記抽出手段は、前記読取手段で読み取ったサンプル画像に対応する画像データを、前記サンプル画像の画像形成に使用された画像データと比較して、前記周期画像を抽出する。また、前記サンプル画像を形成する記憶媒体の搬送方向の長さが、少なくとも感光ドラムの周期よりも長く、前記記憶媒体の間隔が通常の画像形成における記憶媒体の間隔よりも短い。

又、本発明の画像形成装置の制御方法は、画像データに基づいて画像を記録媒体上に形成する画像形成装置の制御方法であって、画像データに基づいて画像を記録媒体上に形成する画像形成工程と、前記画像形成工程で記録媒体上に形成された画像を読み取って、画像データを出力する読取工程と、前記読取工程で読み取られた画像に対応する画像データを、前記画像の形成に使用された画像データと比較して、画像データの差異を抽出する抽出工程と、前記抽出工程で抽出された画像データの差異に基づいて、周期的に発生する周期画像の発生間隔を検出する検出工程と、前記検出工程で検出された周期画像の発生間隔に基づき、記憶手段に記憶された、当該画像形成装置の部位に起因した周期画像の発生間隔と当該部位との対応づけから、前記周期画像の起因となった部位を特定する第１の特定工程と、を有することを特徴とする。

ここで、前記記憶手段は、更に、前記周期画像の発生間隔および形状と対応づけて、前記周期画像の起因となった部位の現象を記憶し、前記抽出工程で抽出された画像データの差異に基づいて、前記周期画像の形状を判別する判別工程と、前記検出工程で検出された周期画像の発生間隔および前記判別工程で判別された周期画像の形状に基づき、前記周期画像の起因となった部位の現象を特定する第２の特定工程と、を更に有する。また、前記記憶手段は、更に、前記部位の現象と対応づけて、前記周期画像の起因となった部位の現象を解消するための対策を記憶し、前記第２の特定工程で特定された前記部位の現象に基づいて、前記部位の現象を解消するための対策を特定する第３の特定工程を更に有する。また、前記第２の特定工程で特定された前記部位の現象を解消するための対策を実行することによって、前記周期画像の発生が解消されるか否かを判断する判断工程と、前記判断工程で周期画像の発生が解消すると判断した場合に、前記対策を実行する実行工程と、を更に有する。また、前記実行工程での対策には、感光ドラムの空回転が含まれる。また、前記判断工程で周期画像の発生が解消しないと判断した場合に、前記第２の特定工程で特定された部位の現象を報知する報知工程を更に有する。また、前記画像形成工程では、前記記憶媒体の全体に画像を形成するためのサンプル画像の画像データに基づいて、サンプル画像が記録媒体上に形成され、前記読取工程では、前記サンプル画像を読み取って画像データを出力し、前記抽出工程では、前記読取工程で読み取ったサンプル画像に対応する画像データを、前記サンプル画像の画像形成に使用された画像データと比較して、画像データの差異を抽出する。また、前記サンプル画像を形成する記憶媒体の搬送方向の長さが、少なくとも感光ドラムの周期よりも長く、前記記憶媒体の間隔が通常の画像形成における記憶媒体の間隔よりも短い。

本発明によれば、連続して画像形成された記録媒体の複数頁の異なる位置に発生し、１頁ごとに観測するとあたかもランダムに発生しているように見られる周期画像の原因を特定することができる。そのため、大型の感光体ドラムまたは中間転写ベルト等に起因する、一見しただけではその周期性を見出すことが困難な出力物上に発生した周期画像の原因を特定することができる。従って、周期画像の原因を解消するための対策を容易に立てることができる。

［第１の実施形態］
＜特徴＞
本画像形成装置では、連続する複数枚の記録媒体上に形成された画像を検出し、対応する元画像データと比較して画像データと差異のある部分である周期画像の情報を抽出する。記憶手段（図５参照）には、周期画像の特徴ごとに、画像形成手段の部位（原因ユニット）、現象、形状、周期画像の他の特徴、対策、が記憶されている。ここで、画像形成手段としては、感光体ドラム、中間転写ベルト等が含まれる。

そして、抽出した情報は、記憶手段の情報を基に、複数枚の記録媒体上の異なる位置に形成された周期画像の発生周期、形状が判定される。また、本画像形成装置では、検出された発生周期と一致する周期を抽出して周期画像の発生原因となった部位を特定することができる。

更に、一致した発生周期の周期画像の発生原因となった部位は、周期画像の発生領域が一致する周期画像の発生原因を抽出することによって周期画像の原因を特定することができる。また、特定した周期画像の原因を解消するための対策を得ることができる。そのため、本画像形成装置では、大型の感光体ドラムまたは中間転写ベルトに起因するような一見しただけではその周期性を見出すことが困難な周期画像の発生原因を特定することができる。例えば、周期画像の発生原因が感光体ドラムの表面キズであれば、感光体ドラムの交換をするようにユーザに知らせることができ、周期画像の発生原因が感光体ドラムの帯電ムラであれば帯電ムラを解消するような処理をすることもできる。

以下、図面を参照し、本実施形態の画像形成装置について詳細に説明する。

＜画像形成装置の構成例：図１＞
図１は、本実施形態の画像形成装置の一例を示す断面図であり、複数の画像形成部(画像形成ステーション)を並設してなるカラー画像形成装置である。

カラー画像形成装置は、画像形成部１０、給紙ユニット２０、中間転写ユニット３０、定着ユニット４０及び不図示の制御ユニットで構成されている画像出力部１Ｐが設けられている。画像形成部１０には、４つのステーションａ，ｂ，ｃ，ｄが並設されており、その構成は同一である。以下、各ユニットについて説明する。

画像形成部１０は、図示する矢印方向に回転駆動される像担持体としての感光ドラム１１ａ，１１ｂ，１１ｃ，１１ｄがその中心で軸支される。そして、各感光ドラム１１ａ〜１１ｄの外周面には、その回転方向に一次帯電器１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１２ｄ、光学系１３ａ，１３ｂ，１３ｃ，１３ｄ、現像部１４ａ，１４ｂ，１４ｃ，１４ｄが配置される。

一次帯電器１２ａ〜１２ｄは、感光ドラム１１ａ〜１１ｄの表面に均一な帯電量の電荷を与える。次いで、光学系１３ａ〜１３ｄは、記録画像信号に応じて変調した例えばレーザービーム等の光線を感光ドラム１１ａ〜１１ｄ上に露光し、感光ドラム１１ａ〜１１ｄ上に静電潜像を形成する。そして、各静電潜像はイエロー、シアン、マゼンタ、ブラックの４色の現像剤（トナー）をそれぞれ収納した現像部１４ａ〜１４ｄによってトナー画像として顕像化される。

顕像化されたトナー画像は一次転写領域Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃ，Ｔｄで中間転写ベルト３１に転写される。中間転写ベルト３１に転写されないで感光ドラム１１ａ〜１１ｄ上に残されたトナーはクリーニング部１５ａ，１５ｂ，１５ｃ，１５ｄによって掻き落とされて清掃される。以上に示したプロセスを経て各トナーによる画像形成が順次行われる。

一方、給紙ユニット２０は、記録材Ｐを収納するためのカセット２１ａ，２１ｂ及び手差しトレイ２７を有する。また、記録材Ｐを１枚ずつ送り出すためのピックアップローラ２２ａ，２２ｂ，２６を有する。また、記録材Ｐをレジストローラ２５ａ，２５ｂまで搬送するための給紙ローラ対２３及び給紙ガイド２４を有する。レジストローラ２５ａ，２５ｂは画像形成部１０での画像形成タイミングに合わせて記録材Ｐを二次転写領域Ｔｅへ送り出す。

また、中間転写ユニット３０は、中間転写体としての中間転写ベルト３１を有している。中間転写ベルト３１は、これに駆動力を伝達する駆動ローラ３２と、レジマーク検出センサ６１に対向して設けられたバックアップローラ６２とによって巻回される。さらに、中間転写ベルト３１は、不図示のばねの付勢力によって適度な張力を与えるテンションローラ３３と、二次転写領域Ｔｅに対向する二次転写内ローラ３４とによって巻回される。尚、中間転写ベルト３１の材質としては、例えば、ＰＩ[ポリイミド］やＰＶｄＦ［ポリフッ化ビニリデン］等が選定される。

上記の駆動ローラ３２とバックアップローラ６２の間には一次転写平面Ａが形成される。駆動ローラ３２は金属ローラの表面に数ｍｍ厚のゴム（ウレタン又はクロロプレン）をコーティングして中間転写ベルト３１とのスリップを防止している。尚、この駆動ローラ３２は不図示のパルスモータによって回転駆動される。

各感光ドラム１１ａ〜１１ｄと中間転写ベルト３１が対向する一次転写領域Ｔａ〜Ｔｄには、中間転写ベルト３１の裏に一次転写部３５ａ〜３５ｄが配置される。そして、二次転写領域Ｔｅには二次転写内ローラ３４に対向して二次転写部３６が配置される。又、中間転写ベルト３１上の二次転写領域Ｔｅの下流には中間転写ベルト３１の画像形成面をクリーニングするためのクリーニング部５０が配置される。クリーニング部５０は、クリーナブレード５１と廃トナーを収納する廃トナーボックス５２で構成される。尚、クリーナブレード５１の材質としてはポリウレタンゴム等が用いられる。

定着ユニット４０は、内部にハロゲンヒータ等の熱源を備えた定着ローラ４１ａと定着ローラ４１ａに加圧される加圧ローラ４１ｂ（加圧ローラ４１ｂにも熱源を備える場合もある）を有する。更に、定着ユニット４０は、定着ローラ４１ａと加圧ローラ４１ｂのニップ部へ記録材Ｐを導くためのガイド４３、排出されてきた記録材Ｐを装置外部に導き出すための内排紙ローラ４４、外排紙ローラ４５等を有する。

又、制御ユニットは、上記各ユニット内の機構の動作を制御するための制御基板（制御部）８０や不図示のモータドライブ基板等で構成される。

次に、本カラー画像形成装置の動作について説明する。

図１において、画像形成動作開始信号が発せられると、先ず、ピックアップローラ２２ａによってカセット２１ａから記録材Ｐが１枚ずつ送り出される。そして、給紙ローラ対２３によって記録材Ｐが給紙ガイド２４の間を案内されてレジストローラ２５ａ，２５ｂまで搬送される。このとき、レジストローラ２５ａ，２５ｂは停止しており、記録材Ｐの先端がニップ部に突き当たる。その後、レジストローラ２５ａ，２５ｂは、画像形成部１０が画像の形成を開始するタイミングに合わせて回転を開始する。レジストローラ２５ａ，２５ｂの回転時期は、記録材Ｐと、画像形成部１０より中間転写ベルト３１上に一次転写されたトナー画像とが二次転写領域Ｔｅにおいて一致するようにそのタイミングが設定される。

一方、画像形成部１０では、画像形成動作の開始信号が発せられると、前述したプロセスを経て中間転写ベルト３１の回転方向において一番上流にある感光ドラム１１ｄ上にトナー画像が形成される。続いて、形成されたトナー画像は、高電圧が印加された一次転写用帯電器３５ｄによって、一次転写領域Ｔｄにおいて中間転写ベルト３１に一次転写される。

そして、中間転写ベルト３１上に一次転写されたトナー画像は次の一次転写領域Ｔｃまで搬送される。そこでは画像形成部１０の間をトナー画像が搬送される時間だけ遅延して画像形成が行われており、前画像の上にレジストを合わせて次のトナー画像が転写される。以下も同様の工程が繰り返され、４色のトナー画像が中間転写ベルト３１上に一次転写される。

その後、二次転写部３６は、記録材Ｐが二次転写領域Ｔｅに進入するタイミングに合わせ高電圧を印加する。そして、前述したプロセスによって中間転写ベルト３１上に形成された４色のトナー画像が記録材Ｐの表面に転写される。トナー画像が転写された記録材Ｐは搬送ガイド４３によって定着ユニット４０の定着ローラ４１ａと加圧ローラ４１ｂのニップ部まで案内される。そして、定着ユニット４０のローラ対４１ａ，４１ｂの熱及びニップの圧力によってトナー画像が記録材Ｐの表面に定着される。トナー画像が定着された記録材Ｐは内排紙ローラ４４と外排紙ローラ４５によって機外に排出される。

（検品センサの例：図２）
内排紙ローラ４４と外排紙ローラ４５の間には、検品センサ７０が記録材Ｐに対向して設けられる。検品センサ７０は、例えば、図２に示すように、ＬＥＤ等の光源７１と短焦点結像レンズ７２および光電変換素子（以下、素子と称す）７３で構成される検出部を複数有している。この検出部は、記録材Pの搬送方向に直交する方向（長手方向）に対して、記録材Pの全域に発生した周期画像を検出できるよう（少なくとも１ライン分）に配置される。素子７３は長手方向に概ね０．５ｍｍピッチ以下で配列することで高い分解能で検出できる。そして記録材Ｐ上の画像が読み取られ、読み取られた画像は電気信号に変換されて制御基板８０に伝送される。また、素子７３による検出サンプリング周期は１ライン毎に、検出サンプリング周期を短くすれば、搬送方向の分解能をより高めることができる。検品センサ７０は例えばコンタクトイメージセンサでもよい。かかる検品センサ７０を含む画像読み取りの構成が、読取手段の一例である。

（画像形成装置の制御構成例：図３Ａ）
次に、上記説明した画像形成装置の制御構成について、図３Ａを用いて説明する。

制御部８０はＣＰＵ８１，ＲＯＭ８２，ＲＡＭ８３などから構成される。制御部８０は、画像形成部１０、給紙ユニット２０，中間転写ユニット３０，定着ユニット４０，クリーニング部５０，検品センサ７０を含むセンサ類６０、表示部９０、入力部９５などの各部を制御する。すなわち、制御部８０のＣＰＵ８１はＲＯＭ８２に記憶されている制御プログラムと原因テーブルに基づいてＲＡＭ８３を作業領域に用いて、記録材Pに発生した周期画像の原因を特定したり、周期画像の原因を解消するための対策を表示したりする。

（ＲＯＭ／ＲＡＭの構成例：図３Ｂ）
図３Ｂに、ＲＯＭ８２，ＲＡＭ８３の構成の一例を示す。ＲＯＭ８２，ＲＡＭ８３には、システムプログラム１８１、周期画像制御プログラム１８２、原因テーブル１８３、原因・対策表示画面用データ１８４、用紙サイズ、サンプル用紙サイズ、紙間間隔１８５が記憶されている。また、画像データ１８６，検出された画像のデータ１８７、周期画像の発生間隔を示す周長と周期１８８、周期画像の発生時間・位置・形状１８９、周期画像の原因・対策情報１９０、画像データ枚数１９１、枚数カウンタ１９２が記憶されている。更に、プログラムロード領域１９３、周期画像を検出したことを示すフラグ情報１９４が記憶される。

＜本実施形態の周期画像の原因の特定方法＞
次に、上記説明した本画像形成装置を用いて、大型の感光体ドラムまたは中間転写ベルトに起因するような一見しただけではその周期性を見出すことが困難な出力物に発生した周期画像の原因を特定する方法について、図４〜図７を用いて説明する。

（周期画像の原因を特定する構成例：図４）
まず、本画像形成装置を用いて上記説明した周期画像の原因を特定する構成について説明する。

図４は、本画像形成装置における周期画像の検出、周期画像の原因特定、周期画像の原因の除去または周期画像の回避策を表示する処理の構成を示す。制御部８０は、ＣＰＵ８１が、ＲＯＭ８２に記憶された制御プログラムに基づいてＲＡＭ８３を作業領域に用いながら検品センサ７０、感光ドラム１１、光学系１３などを制御して記録材（出力物）Ｐ上に発生した周期画像の原因を特定する。そして、特定した原因を除去する処理または周期画像を回避する対策（清掃、部品の交換）を表示する処理を行う。

すなわち、ＣＰＵ８１は、光学系１３によって画像データに応じて変調したレーザービームを感光ドラム１１上に露光させて静電潜像を形成し、現像剤を用いて顕像化し、記録材Ｐ上に転写後、定着するように制御する。次に、ＣＰＵ８１は、検品センサ７０が連続する複数枚の記録材Ｐ上に形成された画像を検出するように制御する。次に、ＣＰＵ８１は、検出画像（Ｖ−Ｏｕｔ）を元画像データ（Ｖ−Ｖｉｄｅｏ）と比較して周期画像の位置情報を抽出する。そして、位置情報に基づいて複数枚の記録材Ｐ上の異なる位置に形成された周期画像の発生間隔を示す発生周期（または発生周長）を検出する。

次に、ＣＰＵ８１は、検出された周期画像部分の発生周期を用いて、ＲＯＭ８２に記憶されている原因テーブルから画像形成手段による周期画像の発生原因を特定する。ここで、原因テーブルには、画像形成手段による周期画像の発生原因、周期画像の発生周期、発生場所、周期画像を解消する対策などが記憶されている。そして、算出された発生周期と一致する発生周期を見つけだすことによって、複数枚の記録材Ｐ上の異なる位置に形成された周期画像の原因を特定することができる。

その結果、本画像形成装置では、大型の感光体ドラムまたは中間転写ベルトに起因するような一見しただけではその周期性を見出すことが困難な出力物に発生した周期画像の原因を特定して、周期画像の原因を解消するための対策を立てることができる。

（原因テーブルの構成例：図５）
図５は、ＲＯＭ８２に記憶されている原因テーブルの一例を示す。

すなわち、図５には、周期画像を起こす原因ごとに、その発生場所である原因ユニット、現象、周期画像の形状、周期画像の周期・周長、対策などがテーブルとして記載されている。なお、本実施形態で使用する感光ドラム１１の直径はφ１１６ｍｍであり、その周長Ｌ３は約３６４ｍｍである。したがって、感光ドラム１１に起因する周期画像が発生した場合には、約３６４ｍｍの周期で存在することになる。また、転写ローラ３５の周長Ｌ１は約８８ｍｍ、中間転写ベルト３１の周長Ｌ４は約２２６２ｍｍ、定着ローラ４１の周長Ｌ２は約２２０ｍｍである。

例えば、周期画像を起こす原因が「帯電異常」の場合は、原因ユニットは感光ドラムである。この場合には、発生する現象は画像流れであり、記録材の全域で発生し、発生周期は３６４ｍｍである。周期画像を解消するための対策としては、空回転モードにして感光ドラムを空回転することが推奨されている。同様に、周期画像を起こす原因として、例えば、感光ドラムの表面キズや中間転写ベルト上の付着物の場合についても記載されている。

（周期画像の発生原因となる部位の特定方法の一例：図６，図７）
次に、図４で説明したＣＰＵ８１が原因テーブル（図５）を用いて周期画像の発生原因となる部位を特定する方法について、図６，図７を用いて具体的に説明する。かかる周期画像の発生原因である部位の特定が、本発明の第１の特定に相当する。

図６，図７は、素子７３−1〜７３−nで検出された画像の画像情報を電気信号に変換した検出画像（Ｖ−Ｏｕｔ）を元画像データ（Ｖ−Ｖｉｄｅｏ）と比較した結果である。

図６，図７において、ＴＡＢＬＥ１は転写ローラ３５の周期、ＴＡＢＬＥ２は定着ローラ４１の周期、ＴＡＢＬＥ３は感光ドラム１１の周期、ＴＡＢＬＥ４は中間転写ベルト３１の周期をそれぞれ示したスケールである。すなわち、ＴＡＢＬＥ１のＬ１は転写ローラの周長、ＴＡＢＬＥ２のＬ２は定着転写ローラの周長、ＴＡＢＬＥ３のＬ３は感光ドラムの周長、ＴＡＢＬＥ４のＬ４は中間転写体ベルトの周長である。

図６において、まず、スケールの始点は検品中の記録材Pｎに発生した周期画像１０５ａの位置に合わす。すると、記録材Pｎ+１枚目に発生している周期画像１０５ｂの位置と、ＴＡＢＬＥ３の２番目のピーク１１５ｂが一致する。同様に、記録材Pｎ+４枚目に発生している周期画像１０５ｄの位置とＴＡＢＬＥ３の４番目のピーク１１５ｄが、さらに記録材Pｎ+５枚目に発生している周期画像１０５ｅの位置とＴＡＢＬＥ３の５番目のピーク１１５ｅが、一致する。しかしながら、これらの周期画像の位置は、ＴＡＢＬＥ１，２，４に示されたピークの何れとも一致していない。したがって、着目している周期画像は、感光ドラム１１の１周分の周期３６４ｍｍ間隔で発生していることが特定され、その原因が感光ドラム１１に起因していることが推測される。

図７も同様に、スケールの始点は、検品中の記録材Pｎ枚目に発生した周期画像１０６ａに合わす。すると、記録材Pｎ+１枚目に発生している周期画像１０６ｂの位置と、ＴＡＢＬＥ３の２番目のピーク１１６ｂが一致する。同様に、記録材Pｎ+４枚目に発生している周期画像１０６ｄの位置とＴＡＢＬＥ３の４番目のピーク１１６ｄが、さらに記録材Pｎ+５枚目に発生している周期画像１０６ｅの位置とＴＡＢＬＥ３の５番目のピーク１１６ｅが、一致する。

一方、これらの周期画像の位置は、ＴＡＢＬＥ１，２，４に示されたピークの何れとも一致していない。したがって、着目している周期画像は、感光ドラム１１の１周分の周期３６４ｍｍ間隔で発生していることが特定され、その原因が感光ドラム１１に起因していることが推測される。

ここで、周期画像を識別する他の方法としては、検品センサ７０に色を認識可能なカラーセンサを用いれば、イエロー、シアン、マゼンタ、ブラックの何れの色で周期画像が発生しているかを容易に識別できる。そのため、感光ドラム１１ａ〜ｄのうちどのドラムに起因するものかを特定できる。

従って、本画像形成装置では、上記説明した方法により、複数の頁の異なる位置に形成される複雑な発生パターンで生ずる周期画像の発生周期を特定し、更に、その原因となる原因ユニットの特定も可能である。

＜特定されたユニットの周期画像の発生原因の具体的な特定例＞
次に、特定されたユニットの具体的な周期画像の発生原因を特定する手法について述べる。かかる周期画像の発生原因である部位の特定が、本発明の第２の特定に相当する。

（表面キズの特定：図６）
最初に、表面キズの特定方法について説明する。

図５の原因テーブルには、所定の現象に伴い発生する周期画像の形状に関する情報も格納されている。例えば、周期画像が感光ドラムの「表面キズ」に起因する場合には、長手方向のうちキズに相当する一部分のみに周期画像が発生し、画像データとは無関係にキズに相当した形状でトナー像が形成される。

長手方向の表面キズに相当する一部分は、検品センサ７０の長手方向の素子７３−１〜７３−nが周期画像を検出した検出数（長さ）を概ね２〜３mm相当の規定値と比較して、検出数が規定値より小さければ表面キズと検出する。規定値は装置固有のため予め実験または過去のデータを元に決めればよい。

したがって、図６に示すように、素子７３−２０〜７３−２５の位置のみに周期画像１０５a、１０５ｂ、１０５ｄ、１０５eが観測される場合には、「表面キズ」の可能性が高い。「表面キズ」の場合には、一般に高濃度のトナー像が形成され、検出画像（Ｖ−Ｏｕｔ）において周期画像１０５が高い出力で観測され、その波形の立上り立下りが急峻であることが特徴である。そこで、これらの情報を元に、ＣＰＵ８１は、周期画像の原因が感光ドラム１１の表面に発生しているキズであることを特定してもよい。

（帯電ムラの特定：図７）
次に、帯電ムラの特定方法について説明する。

例えば、装置の放置状況等の影響により感光ドラムに帯電ムラが生じ、長手方向全域に渡って帯状（すじ）の周期画像を生じさせる場合がある。図７は、このような状況における検品結果を示したものである。

長手方向全域の帯状は、検出センサ７０の長手方向の素子７３−１〜７３−nが周期画像を検出した検出数を前述の規定値と比較して、検出数が規定値より大きい場合に帯状と検出する。また、長手方向全域の帯状は、必ずしも完全に長手方向全域で観測されるものではなく、長手方向に途切れた状態で出現する場合もある。このため、周期画像の検出数が、連続せずに概ね６割の長さに相当した場合に、連続していない周期画像が複数個所あると判定し、帯状とする。連続していない周期画像が複数個所あるという判定値は、装置固有のため予め実験または過去のデータを元に決めればよい。

図７に示すように、素子７３−１０〜７３−３０、７３−４０〜７３−５０の位置に帯状の周期画像１０６a、１０６ｂ、１０６ｄ、１０６eが観測される場合には、「帯電ムラ」の可能性が高い。帯電ムラの場合、正常画像に対する濃度変動が比較的なだらかで、表面キズに起因する場合に比べて検出画像（Ｖ−Ｏｕｔ）の波形が急峻ではない。これらの情報を元に、ＣＰＵ８１は、周期画像の原因が感光ドラム１１の帯電ムラであることを特定してもよい。

＜周期画像の発生間隔および周期画像の発生原因の特定方法：図８のＳ１〜Ｓ８＞
次に、上記説明した、記録材上に発生した周期画像の形状と発生間隔の検出、および周期画像の原因を特定する方法について、図８〜図１０のフローチャートを用いて説明する。図８の処理は、制御部８０のＣＰＵ８１が、ＲＯＭ８２に記憶された制御プログラムに基づいてＲＡＭ８３を作業領域に用いて各部を制御しながら実行するものである。

まず、ステップＳ１において、検品処理を開始すると、ステップＳ２に進む。ステップＳ２では、ＣＰＵ８１は、読み込んだ元画像データに応じて変調したレーザービームを感光ドラム１１上に露光して静電潜像を形成し、現像剤を用いて顕像化し、記録材上に転写後、定着するように制御する。

ステップＳ３において、ＣＰＵ８１は、検品センサ７０が連続する複数枚の記録材上に形成された画像を検出するように制御する。

ステップＳ４では、ＣＰＵ８１は、検出画像（Ｖ−Ｏｕｔ）と元画像データ（Ｖ−Ｖｉｄｅｏ）とを比較して差異のある部分、すなわち周期画像の部分があるか否かを判別する。そして、周期画像がある場合にはステップＳ５に進み、周期画像の情報（フラグ情報、発生時間、位置情報、形状情報）を記憶してからステップＳ６に進む。発生時間は、最初に検出した周期画像を起点にサンプリング周期をカウントして、順次検出した周期画像毎に、記憶される。一方、ステップＳ４において、周期画像が無い場合には、ＣＰＵ８１は、ステップＳ６に進むように制御する。

＜周期画像の情報の記憶：Ｓ５＞
次に、図９を用いてステップＳ５の詳細な説明をする。

ステップＳ５１で周期画像の情報記憶と形状判定の処理を開始すると、ステップＳ５２に進む。ステップＳ５２では、ステップ４で判別した周期画像を検出した素子７３−１〜７３−nの位置と周期画像を示すフラグ情報をRAM83に記憶する。

ステップＳ５３では、ＣＰＵ８１が、ＲＡＭ８３に記憶されている周期画像の位置を読み出し、素子７３−１〜７３−nが検出した周期画像の検出数と規定値を比較して、周期画像が長手方向に連続しているか判定する。

図７において、１ライン毎のサンプリング周期で素子７３−１０〜７３−３０、７３−４０〜７３−５０が周期画像１０６a、１０６ｂ、１０６ｄ、１０６eを検知する。ＣＰＵ８１は、素子７３−１０〜７３−３０、７３−４０〜７３−５０の検出数が規定値を超えているため、周期画像は連続していると判断する。この結果、ステップＳ５４では、周期画像の形状が帯と判定し、素子７３−１０〜７３−３０、７３−４０〜７３−５０の位置情報と、発生時間と、周期画像の帯形状を、図１２に示すように、ＲＡＭ８３に記憶する。

図１２は、図７の事例において、ステップＳ５で記録した周期画像の形状と発生時間を示したものである。素子７３−１０〜７３−３０で検出した周期画像の波形１０６ａ、１０６ｂ、１０６ｄ、１０６ｅの発生時間が、周期画像の波形１０６ａを起点に示されている。また、素子７３−４０〜７３−５０で検出した周期画像の波形１０６ａ、１０６ｂ、１０６ｄ、１０６ｅの発生時間が、同じ時間軸で示されている。なお、素子７３−１〜７３−９，素子７３−３１〜７３−３９，素子７３−５１〜７３−ｎでは、周期画像の波形は検出されていない。そして先述したように、同時間に複数の周期画像の画像データが検出されたことから、これらの周期画像の波形が帯状の周期画像であると判断された結果も、合わせて記録されている。

図６において、１ライン毎のサンプリング周期で素子７３−２０〜７３−２５が周期画像の波形１０５a、１０５ｂ、１０５ｄ、１０５eを検出する。ＣＰＵ８１は、素子７３−２０〜７３−２５の検出数が規定値を超えていないため、周期画像は連続していないと判断する。ステップＳ５５では連続していない周期画像が複数個所なければステップＳ５６に進む。ステップＳ５６では、周期画像の形状が点と判定し、素子７３−２０〜７３−２５の位置情報と、発生時間と、周期画像の点形状を図１１に示すように、ＲＡＭ８３に記憶する。

図１１は、図６の事例において、ステップＳ５で記録した周期画像の形状と発生時間を示したものである。素子７３−２０〜７３−２５で検出した周期画像の波形１０５ａ、１０５ｂ、１０５ｄ、１０５ｅの発生時間が、周期画像の波形１０５ａを起点に示されている。また、素子７３−１〜７３−１９および素子７３−２６〜７３−ｎでは、周期画像の波形は検出されなかったことも示されている。そして先述したように、これらの周期画像の波形が点状の周期画像であると判断された結果も、合わせて記録されている。

一方、ステップＳ５５では連続していない周期画像が複数個所あれば、ステップＳ５３に進む。これは、周期画像が必ずしも完全に長手方向全域で観測されるものではなく、長手方向に途切れた状態で出現する場合もあるという特徴を有するためである。このような現象は、例えば、長手方向の手前側のみに出現する場合や、中央部のみに出現する場合がある。これは、装置の放置環境、あるいは感光ドラムとその当接物とのミスアライメントや、当接圧のアンバランスに起因するものである。したがって、ステップＳ５５では、素子７３−１〜７３−nが検出した周期画像の検出数が、連続せずに概ね６割の長さに相当すると判断すると、ステップＳ５４では、複数の周期画像の形状は帯状であると判定する。

以上説明したように、ステップＳ５において周期画像の形状を特定するとともに発生時間、位置を記憶する。そして、これらの情報を元に後述するステップＳ８において周期画像の発生周期を算出し、周期画像の原因を特定していく。

続いて、ステップＳ６では、ＣＰＵ８１は、予め設定された枚数の画像（Ｎ枚）の比較が終了したか否かを判別し、終了していない場合には、ステップＳ４に戻って、上記説明した処理を継続するように制御する。一方、ステップＳ６において、全ての画像（Ｎ枚）の比較が終了した場合には、ＣＰＵ８１は、ステップＳ７に進むように制御する。

なお、ステップＳ６での周期画像の検出は、予め設定された枚数（Ｎ枚）が多ければ多いほど検出の精度が向上するが、枚数が多いと検出時間が増加する。そのため、感光体ドラム、または中間転写ベルトに形成可能な画像形成枚数の整数倍、例えば、Ｎ＝２〜３と設定し、周期画像の検出が最低２〜３回程度行われるようにするのが望ましい。

次に、ステップＳ７では、ＣＰＵ８１が、ＲＡＭ８３に周期画像を示すフラグ情報が記憶されているか否かを調べる。無い場合には、ステップＳ１３に進み、一連の作業を終了するように制御する。一方、ステップＳ７において、周期画像がある場合には、ＣＰＵ８１は、ステップＳ８に進み、周期性のある周期画像における発生周期の算出、その原因ユニットと周期画像の原因の判定を行うように制御する。

＜原因ユニットと周期画像の原因の判定：Ｓ８＞
次に、図１０を用いてステップＳ８の詳細な説明をする。

まず、ステップＳ８１で、周期画像の発生周期と原因を特定する処理を開始すると、ステップＳ８２に進む。

（図６及び図１１の場合：感光ドラムの表面キズの例）
ステップＳ８２では、周期画像の基準データとして、ＲＡＭ８３から、ステップＳ５で記憶した周期画像の最初の発生時間と形状データを読み出す。

図６及び図１１において、最初に検出された周期画像１０５ａの発生時間ｔ-１０５ａが基準データとなり、その周期画像の点形状という情報を読み出す。ステップＳ８３では、周期画像の注目データとして２番目に検出された周期画像１０５ｂの発生時間ｔ-１０５ｂと点形状という情報を読み出す。ステップＳ８４では、注目データの原因が特定済みならステップＳ９０に、特定済みでないならステップＳ８５に進む。図６では周期画像１０５ｂが特定されていないため、ステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データの周期画像の形状と注目データである周期画像の形状が一致するならステップＳ８６に、一致しないならステップＳ９０に進む。図６では、基準データの周期画像１０５ａと注目データの周期画像１０５ｂが、いずれも点形状のため一致し、ステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの発生時間ｔ-１０５ａと注目データの発生時間ｔ-１０５ｂの時間差Δｔ-１０５ａｂを算出する。ステップＳ８７では、時間差Δｔ-１０５ａｂと周期画像の点形状という情報を元に、図５の原因テーブルの各周期または各周長と一致または整数倍かを判定して、一致する項目を算出する。

例えば、時間差Δｔ-１０５ａｂが3.64secとすると、原因テーブルに記憶されている周期が3.64secで点形状である周期画像項目は、感光ドラムのキズ画像が該当することがわかる。

また、図６において、周期画像１０５ａ、１０５ｂの距離ΔＬ-１０５ａｂは、画像形成をする画像形成速度Ｐｓを100mm/secとして、時間差Δｔ-１０５ａｂを用いて、次式、
（ΔＬ-１０５ａｂ）＝（Δｔ-１０５ａｂ）×Ｐｓ
から、ΔＬ-１０５ａｂ＝Ｌ３（364mm）となる。この結果を元に、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）と周期画像の距離（発生間隔）が一致していると判定しても良い。換言すれば、図６におけるＴＡＢＬＥ３のスケールと一致することになる。

ステップＳ８８では、ステップＳ８７で算出した結果から、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致するならステップＳ８９に、一致しないならステップＳ９０に進む。

ステップＳ８９では、注目データの周期画像の原因が図１１に示す周期画像毎にＲＡＭ８３に記憶される。図６では周期画像１０５ａ、１０５ｂが感光ドラムのキズ画像であることをＲＡＭ８３に記憶する。ステップＳ９０では、今回の注目データが最後のデータであればステップＳ９１に、最後の注目データでなければステップＳ８３に進む。

図６では最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、注目データとして周期画像１０５ｄの発生時間ｔ-１０５ｄと点形状という情報を読み出す。そして前述と同様にして、この３番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。ここでは、前述と異なる箇所のみ説明する。

ステップＳ８６では、基準データの発生時間ｔ-１０５ａと注目データの発生時間ｔ-１０５ｄの時間差Δｔ-１０５ａｄを算出する。ステップＳ８７では、時間差Δｔ-１０５ａｄと周期画像の点形状という情報を元に、図５の原因テーブルの各周期とまたは各周長一致または整数倍かを判定して、一致する項目を導出する。

例えば、時間差Δｔ-１０５ａｄが10.92secとすると、原因テーブルに記憶されている周期3.64secの３倍に相当する。したがって、発生周期が3.64secであって点形状である周期画像項目は、感光ドラムのキズ画像が該当することがわかる。

また、図６において、周期画像１０５ａ、１０５ｄの距離ΔＬ-１０５ａｄは、画像形成速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０５ａｄを用いて、次式、
（ΔＬ-１０５ａｄ）＝（Δｔ-１０５ａｄ）×Ｐｓ
から、ΔＬ-１０５ａｄ＝Ｌ３×３（1092mm）となる。この結果を元に、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）の３倍と判定し、周期画像の発生間隔が一致しているとしてもよい。換言すれば、図６におけるＴＡＢＬＥ３のスケールと一致することになる。

ステップＳ８９では、周期画像１０５ｄも感光ドラムのキズ画像であることが図１１に示す周期画像毎にＲＡＭ８３に記憶される。

ステップＳ９０では、周期画像１０５ｄが最後の注目データであったかどうかを判定する。ここでは最後の注目データではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして４番目に検出された周期画像１０５ｅの発生時間ｔ-１０５ｅと点形状の情報を読み出す。そして、前述と同様に処理し、この４番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。ここでは、前述と異なる箇所のみ説明する。

ステップＳ８６では、基準データの発生時間ｔ-１０５ａと注目データの発生時間ｔ-１０５ｅの時間差Δｔ-１０５ａｅを算出する。ステップＳ８７では、時間差Δｔ-１０５ａｅと周期画像の点形状という情報を元に、図５の原因テーブルの各周期または各周長と一致または整数倍かを判定して、一致する項目を導出する。

例えば、時間差Δｔ-１０５ａｅが14.56secとすると、原因テーブルに記憶されている周期3.64secの４倍に相当する。したがって、発生周期が3.64secであって点形状である周期画像の原因項目は、感光ドラムのキズ画像が該当することがわかる。

また、図６において、周期画像１０５ａ、１０５ｅの距離ΔＬ-１０５ａｅは、画像形成速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０５ａｅを用いて、次式、
（ΔＬ-１０５ａｅ）＝（Δｔ-１０５ａｅ）×Ｐｓ
から、ΔＬ-１０５ａｅ＝Ｌ３×４（1４５６mm）となる。この結果を元に、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）の４倍と判定し、周期画像の発生間隔が一致しているとしてもよい。換言すれば、図６におけるＴＡＢＬＥ３のスケールと一致することになる。

ステップＳ８９では、周期画像１０５ｅも感光ドラムのキズ画像であることが図１１に示す周期画像毎にＲＡＭ８３に記憶される。

ステップＳ９０では、周期画像１０５ｅが最後の注目データであったかどうかを判定する。図６では、周期画像１０５ｅが最後の注目データのため、ステップＳ９０からステップＳ９１に進み、次の基準データがあるか否かを判定する。図６では、周期画像１０５ａ、１０５ｂ、１０５ｄ、１０５ｅについて発生周期が判明し原因が特定できたので、他の発生周期に関する周期画像のデータは残されていない。したがって、ステップＳ９２に進み、原因特定の作業を終了する。

（図７及び図１２の場合：感光ドラムの帯電ムラの例）
前述した感光ドラムのキズ画像の場合と同様、帯電ムラによる周期画像の場合にも、以下のようにしてその原因が特定される。

まず、ステップＳ８２で基準データの選択を行なう。具体的には、ステップＳ５で記録した周期画像の発生時間のうち、一番最初のデータを基準データとする。例えば、図７において最初に検出された周期画像の波形１０６ａが発生した時間ｔ-１０６ａを基準データとし、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出しておく。

次にステップＳ８３で、注目データとして２番目に検出された周期画像の波形１０６ｂが発生した時間ｔ-１０６ｂと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。以降、この２番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。

引き続きステップＳ８４で、注目データである２番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでは未だ特定されていないため、次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の形状と注目データである周期画像の形状とが一致するか否かを判定する。いま、基準データとした周期画像の波形１０６ａも注目データの周期画像の波形１０６ｂも、いずれも形状が帯状であったので、ここでは形状が一致すると判断しステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの時間ｔ-１０６ａと注目データの時間ｔ-１０６ｂの時間差Δｔ-１０６ａｂを算出する。そしてステップＳ８７で原因テーブルを参照し、算出した時間差Δｔ-１０６ａｂと周期画像の形状が帯状であったという結果を元に、原因テーブルに記載されている原因と一致する項目を導出する。

例えばいま、時間差Δｔ-１０６ａｂが3.64secであったとすると、原因テーブルに記載されている周期が3.64secであって形状が帯状である周期画像項目として、感光ドラムの帯電ムラが該当することがわかる。

これは図７において、周期画像の波形１０６ａの発生位置と周期画像の波形１０６ｂの発生位置との距離ΔＬ-１０６ａｂは、プロセス速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０６ａｂを用いて、次式、
ΔＬ-１０６ａｂ＝Δｔ-１０６ａｂ×Ｐｓ
で与えられることから、ΔＬ-１０６ａｂ＝Ｌ３（364mm）であることを意味している。（ここで、本実施形態の画像形成装置のプロセス速度は、Ｐｓ＝100mm/secである。）すなわち、時間を距離に換算して考えれば、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）と周期画像の発生間隔が一致している。換言すれば、図７におけるＴＡＢＬＥ３のスケールがちょうど一致することになる。

このようにして、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致したので、ステップＳ８８からステップＳ８９に進む。そして、周期画像の波形１０６ａと１０６ｂが感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、特定された原因を記憶する。

次に、ステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして３番目に検出された周期画像の波形１０６ｄが発生した時間ｔ-１０６ｄと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。そして前述と同様にして、この３番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。

引き続きステップＳ８４で、注目データである３番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでは未だ特定されていないため、次のステップＳ８５に進む。ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の波形１０６ａも注目データの周期画像の波形１０６ｄも、いずれも形状が帯状であったので、ここでは形状が一致すると判断しステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの時間ｔ-１０６ａと注目データの時間ｔ-１０６ｄの時間差Δｔ-１０６ａｄを算出する。そしてステップＳ８７で原因テーブルを参照し、算出した時間差Δｔ-１０６ａｄと周期画像の形状が帯状であったという結果を元に、原因テーブルに記載されている原因と一致する項目を導出する。

例えばいま、時間差Δｔ-１０６ａｄが10.92secであったとすると、この時間は原因テーブルに記載されている周期3.64secの３倍に相当する。したがって、発生周期が3.64secであって形状が帯状である周期画像項目として、感光ドラムの帯電ムラが該当することがわかる。

これは図７において、周期画像の波形１０６ａの発生位置と周期画像の波形１０６ｄの発生位置との距離ΔＬ-１０６ａｄは、プロセス速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０６ａｄを用いて、次式、
ΔＬ-１０６ａｄ＝Δｔ-１０６ａｄ×Ｐｓ
で与えられることから、ΔＬ-１０６ａｄ＝Ｌ３×３（1092mm）であることを意味している。（ここで、本実施形態の画像形成装置のプロセス速度は、Ｐｓ＝100mm/secである。）すなわち、時間を距離に換算して考えれば、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）のちょうど３倍と周期画像の発生間隔が一致している。換言すれば、図６におけるＴＡＢＬＥ３のスケールがちょうど一致することになる。

このようにして、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致したので、ステップＳ８８からステップＳ８９に進む。そして、先の注目データの周期画像の波形１０６ｂの時と同様に、周期画像の波形１０６ｄも感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、この情報が記憶される。

そして、再びステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして４番目に検出された周期画像の波形１０６ｅが発生した時間ｔ-１０６ｅと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。そして前述と同様にして、この４番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。ステップＳ８４で、注目データである４番目のデータの原因が特定済みでないため、次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の波形１０６ａも注目データの周期画像の波形１０６ｅも、いずれも形状が帯状であったので、ここでは形状が一致すると判断しステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの時間ｔ-１０６ａと注目データの時間ｔ-１０６ｅの時間差Δｔ-１０６ａｅを算出する。そして、ステップＳ８７で原因テーブルを参照し、算出した時間差Δｔ-１０６ａｅと周期画像の形状が帯状であったという結果を元に、原因テーブルに記載されている原因と一致する項目を導出する。

例えばいま、時間差Δｔ-１０６ａｅが14.56secであったとすると、この時間は原因テーブルに記載されている周期3.64secの４倍に相当する。したがって、発生周期が3.64secであって形状が帯状である周期画像項目として、感光ドラムの帯電ムラが該当することがわかる。

これは図７において、周期画像の波形１０６ａの発生位置と周期画像の波形１０６ｅの発生位置との距離ΔＬ-１０６ａｅは、プロセス速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０６ａｅを用いて、次式、
ΔＬ-１０６ａｅ＝Δｔ-１０６ａｅ×Ｐｓ
で与えられることから、ΔＬ-１０６ａｅ＝Ｌ３×４（1456mm）であることを意味している。（ここで、本実施形態の画像形成装置のプロセス速度は、Ｐｓ＝100mm/secである。）すなわち、時間を距離に換算して考えれば、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）のちょうど４倍と周期画像の発生間隔が一致している。換言すれば、図７におけるＴＡＢＬＥ３のスケールがちょうど一致することになる。

このようにして、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致したので、ステップＳ８８からステップＳ８９に進む。そして、先の注目データの周期画像の波形１０６ｄの時と同様に、周期画像の波形１０６ｅも感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、この情報が記憶される。

いま例えば、図６に示した情報が本実施形態で行なった検品サンプリングの全てであったとすれば、周期画像の波形１０６ｅが最後のデータである。そこでステップＳ９０からステップＳ９１に進み、次の基準データがあるか否かを判定する。今回の事例では、周期画像の波形１０６ａ、１０６ｂ、１０６ｄ、１０６ｅの全てについて発生間隔が判明し原因が特定できたので、他の発生間隔について吟味すべき周期画像の波形のデータは残されていない。したがってステップＳ９２に進み、原因特定の作業を終了する。

＜特定した周期画像に対する対処方法：図８のＳ９〜Ｓ１４＞
上記説明したステップＳ１〜ステップＳ８までの処理が、周期画像を発生する原因の特定を行う処理である。以下説明するステップＳ９〜ステップＳ１４は、特定した周期画像に対する対処方法の特定である。ステップＳ９〜ステップＳ１４で行う処理を説明する。かかる周期画像の発生原因である部位の特定が、本発明の第３の特定に相当する。

検出した周期画像に対する対処方法は、ステップ８で処理される際に、原因テーブル（図５）から、特定した周期画像の要因ごとに、それぞれの対処方法がＲＡＭ８３に記憶されている。

ステップＳ９では、ＣＰＵ８１が、特定した周期画像の要因に対応する対処方法をＲＡＭ８３から読み出す。ステップＳ１０では、画像形成装置の調整により除去できるか否かを調べる。調整できない場合は、ステップＳ１４に進む。

例えば、感光ドラムの表面に発生した「表面キズ」が原因である場合は、該当する感光ドラム１１を交換する必要がある。この場合には、ステップＳ１４で、図１３に示したように、ＲＡＭ８３の情報を元に、表示部９０に周期画像が発生している旨を表示し、ユーザに感光ドラム１１の交換を促すメッセージを表示してユーザに報知する。また、何らかの付着物が原因で周期画像が発生しているような場合には、これらの付着物の清掃作業を実施するように促す表示で報知を行なうようにしてもよい。

一方、ステップＳ１０で、ＣＰＵ８１が、特定した周期画像の要因に対応する対処方法を、画像形成装置の調整で除去できる場合は、ステップＳ１１に進む。例えば、感光ドラムの「帯電ムラ」が原因である場合には、空回転を繰り返して帯電を安定させることによって「帯電ムラ」を解消できることがある。この場合には、ステップＳ１１で、ＣＰＵ８１は空回転を実施するように制御を行なうとともに、図１４に示したように、表示部９０に「帯電ムラ」による周期画像が発生している旨を表示し、復旧のための動作を実施していることを表示する。ステップＳ１２では、復旧作業完了後、サンプル画像をサンプル紙上に形成し、形成したサンプル画像を検品センサで検出するように制御する。

ステップＳ１３では、サンプル画像の周期画像があるか否かを判別する。ここで、サンプル画像に周期画像が無い場合には、調整処理が成功したとして、ＣＰＵ８１は何もしないでステップＳ１５に進むように制御する。一方、ステップＳ１３で、サンプル画像に周期画像がある場合には、調整処理では周期画像が解消できなかったとしてステップＳ１４に進み、部品交換の対策を表示してユーザに報知してから、ステップＳ１５に進む。ここで交換の対象とする部品は、周期画像の原因として特定済みの部品、例えば感光ドラム周期の周期画像と特定済みの場合には、感光ドラムを交換するよう対策を表示してユーザに報知する。ステップＳ１５では、ＣＰＵ８１は、一連の作業を終了するように制御する。

このように、本画像形成装置では、感光体ドラムまたは中間転写ベルト等に起因する、一見しただけではその周期性を見出すことが困難な出力物に発生した周期画像の原因を特定して、その原因を解消するための対策を実行する／対策を提案することができる。

［第２の実施形態］
以下、第２の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態の画像形成装置は第１の実施形態の画像形成装置と類似するものである。そこで、第２の実施形態の画像形成装置についての説明は、第１の実施形態の画像形成装置と差異のある部分についてのみ説明し、共通する部分の説明は重複するので省略する。

＜特徴＞
第１の実施形態の画像形成装置では、検品作業は、実際のジョブに対応した出力画像を用いて行った。この検品作業は、連続する複数枚の記録材上に形成された画像を検出して、元画像データと比較し、異なる部分である周期画像の情報を抽出して、記録材上の異なる位置に形成された周期画像の発生周期および発生領域を算出することによって行った。しかしながら、検品作業は、実際のジョブに対応した出力画像に対してではなく、専用のテストサンプルに対して実施しても構わない。例えば、装置の立ち上げ直後、実際のジョブ作業を開始する前に検品モードを選択的に実施しチェックを行なうことにより、事前に周期画像の発生を検出でき、記録材のよる周期画像の発生を未然に防止することができる。本画像形成装置は、検品作業を、実際のジョブに対応した出力画像を用いる場合と、専用のテストサンプル画像を形成して用いる場合のいずれかを選択することができる点が特徴である。

＜テストサンプルによる検品結果例：図１５＞
図１５は、テストサンプルとして均一な出力画像、所謂ハーフトーン画像を記録材Ｐの全体に出力したときの検品結果を示したものである。

ここで記録材Ｐは、通紙可能な最大サイズの用紙を使用することが望ましい。そして、記録材Ｐの間隔が通常の画像形成よりも短いのが望ましい。これにより、搬送方向のできるだけ多くの領域に画像データを発生させることができ、周期画像が認識された場合に、より短時間で正確な発生周期判定を実施することが可能である。

図１５では、感光ドラム１１の「帯電ムラ」による周期画像と、中間転写ベルト３１の表面に「付着物」が存在することによる転写抜けの周期画像が同時に発生している状況が示されている。

前者（「帯電ムラ」）に対してはスケールＡが、後者（「付着物」）に対してはスケールＢが当てられ、それぞれに第１の実施形態と同様のＴＡＢＬＥ１〜４が含まれている。

スケールＡは、周期画像１０８ａを始点として当てられ、ＴＡＢＬＥ３と周期が一致することから第１の実施形態と同様のステップにより、周期画像の原因が感光ドラム１１の「帯電ムラ」によることが特定される。

一方、スケールＢは、周期画像１０９ａを始点として当てられ、周期画像１０９ａ〜１０９ｃの発生位置がＴＡＢＬＥ４の周期が一致することから中間転写ベルト３１に起因する周期画像（「付着物」）であることが推測される。そしてさらに、検出画像Ｖ−Ｏｕｔの波形において、ハーフトーン画像の濃度出力よりも低いことから転写抜け（「付着物」）に起因することが特定される。

図１６は、図１５の事例において、ステップＳ５で記録した周期画像の形状と発生時下を示したものである。素子７３−１〜７３−１９で検出した周期画像の波形１０８ａ〜１０８ｍおよび１０９ａ〜１０９ｃの発生時間が、周期画像の波形１０８ａを起点（後述する基準データ１）に示されている。さらに、図示しないＬｉｎｅＢ、ＬｉｎｅＣ、ＬｉｎｅＤ上では、それぞれ周期画像の波形２０８ａ〜２０８ｍ、３０８ａ〜３０８ｍ、４０８ａ〜４０８ｍ（いずれも図示せず）が検出されたことも示されている。そして先述したように、周期画像の波形１０８ａ〜１０８ｍ、２０８ａ〜２０８ｍ、３０８ａ〜３０８ｍ、４０８ａ〜４０８ｍについては、同時間に複数の周期画像の画像データが検出されている。そのため、これらの周期画像の波形が帯状の周期画像であると判断された結果も、合わせて記録されている。さらに、周期画像の波形１０９ａ〜１０９ｃについては、同時間において他の箇所で周期画像の画像データが検出されなかったことから、これらの周期画像の波形が点状の周期画像であると判断された結果も、合わせて記録されている。

なお、図１６には、後述する基準データ２を説明するために、周期画像の波形１０９ａを起点とする時間軸も併記した。ただし、これは、後述するステップＳ８において計算されるものであって、実際にはステップＳ５の段階では記録されているものではない。

＜原因ユニットと周期画像の原因の判定：Ｓ８＞
（図１５及び図１６の場合：帯電ムラと転写抜けが同時に発生している例）
図１５に示した例のように、帯電ムラによる周期画像と転写抜けによる周期画像が同時に発生している場合にも、以下のようにしてその原因が特定される。

まず、ステップＳ８２で基準データの選択を行なう。具体的には、ステップＳ５で記録した周期画像の発生時間のうち、一番最初のデータを基準データとする。例えば、図１５において最初に検出された周期画像の波形１０８ａが発生した時間ｔ-１０８ａを基準データとし（図１６に示した基準データ１）、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出しておく。

次にステップＳ８３で、注目データとして２番目に検出された周期画像の波形１０９ａが発生した時間ｔ-１０９ａと、その周期画像の形状が点状であったという情報を読み出す。引き続き、ステップＳ８４で、注目データである２番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでは未だ特定されていないため、次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の形状と注目データである周期画像の形状とが一致するか否かを判定する。いま、基準データとした周期画像の波形１０８ａの形状が帯状であったのに対し注目データの周期画像の波形１０９ａの形状が点状であったので、ここでは形状が一致しないと判断し、そのままステップＳ９０へ進む。

次にステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして３番目に検出された周期画像の波形１０８ｂが発生した時間ｔ-１０８ｂと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。以降、この３番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。

引き続き、ステップＳ８４で、注目データである３番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでは未だ特定されていないため、次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の形状と注目データである周期画像の形状とが一致するか否かを判定する。いま、基準データとした周期画像の波形１０８ａも注目データの周期画像の波形１０８ｂも、いずれも形状が帯状であったので、ここでは形状が一致すると判断しステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの時間ｔ-１０８ａと注目データの時間ｔ-１０８ｂの時間差Δｔ-１０８ａｂを算出する。そしてステップＳ８７で原因テーブルを参照し、算出した時間差Δｔ-１０８ａｂと周期画像の形状が帯状であったという結果を元に、原因テーブルに記載されている原因と一致する項目を導出する。

例えばいま、時間差Δｔ-１０８ａｂが3.64secであったとすると、原因テーブルに記載されている周期が3.64secであって形状が帯状である周期画像項目として、感光ドラムの帯電ムラが該当することがわかる。

これは、図１５において、周期画像の波形１０８ａの発生位置と周期画像の波形１０８ｂの発生位置との距離ΔＬ-１０８ａｂは、プロセス速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０８ａｂを用いて、次式、
ΔＬ-１０８ａｂ＝Δｔ-１０８ａｂ×Ｐｓ
で与えられることから、ΔＬ-１０８ａｂ＝Ｌ３（364mm）であることを意味している。（ここで、本実施形態の画像形成装置のプロセス速度は、Ｐｓ＝100mm/secである。）すなわち、時間を距離に換算して考えれば、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）と周期画像の発生間隔が一致している。換言すれば、図１５におけるスケールＡのＴＡＢＬＥ３のスケールがちょうど一致することになる。

このようにして、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致したので、ステップＳ８８からステップＳ８９に進む。そして、周期画像の波形１０８ａと１０８ｂが感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、特定された原因を記憶する。

次に、ステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして４番目に検出された周期画像の波形１０８ｃが発生した時間ｔ-１０８ｃと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。そして前述と同様にして、この４番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。

引き続き、ステップＳ８４で、注目データである４番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでは未だ特定されていないため、次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の波形１０８ａも注目データの周期画像の波形１０８ｃも、いずれも形状が帯状であったので、ここでは形状が一致すると判断しステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの時間ｔ-１０８ａと注目データの時間ｔ-１０８ｃの時間差Δｔ-１０８ａｃを算出する。そしてステップＳ８７で原因テーブルを参照し、算出した時間差Δｔ-１０８ａｃと周期画像の形状が帯状であったという結果を元に、原因テーブルに記載されている原因と一致する項目を導出する。

例えばいま、時間差Δｔ-１０８ａｃが7.28secであったとすると、この時間は原因テーブルに記載されている周期3.64secの２倍に相当する。したがって、発生周期が3.64secであって形状が帯状である周期画像項目として、感光ドラムの帯電ムラが該当することがわかる。

これは図１５において、周期画像の波形１０８ａの発生位置と周期画像の波形１０８ｃの発生位置との距離ΔＬ-１０８ａｃは、プロセス速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０８ａｃを用いて、次式、
ΔＬ-１０８ａｃ＝Δｔ-１０８ａｃ×Ｐｓ
で与えられることから、ΔＬ-１０８ａｃ＝Ｌ３×２（728mm）であることを意味している。（ここで、本実施形態の画像形成装置のプロセス速度は、Ｐｓ＝100mm/secである。）すなわち、時間を距離に換算して考えれば、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）のちょうど２倍と周期画像の発生間隔が一致している。換言すれば、図１５におけるスケールＡのＴＡＢＬＥ３のスケールがちょうど一致することになる。

このようにして、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致したので、ステップＳ８８からステップＳ８９に進む。そして、先の注目データの周期画像の波形１０８ｂの時と同様に、周期画像の波形１０８ｃも感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、この情報が記憶される。

そして、再びステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして５番目に検出された周期画像の波形１０８ｄが発生した時間ｔ-１０８ｄと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。そして、前述と同様にして、この５番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。ステップＳ８４で、注目データである５番目のデータの原因が特定済みでないため、次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の波形１０８ａも注目データの周期画像の波形１０８ｄも、いずれも形態が帯状であったので、ここでは形態が一致すると判断しステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの時間ｔ-１０８ａと注目データの時間ｔ-１０８ｄの時間差Δｔ-１０８ａｄを算出する。そしてステップＳ８７で原因テーブルを参照し、算出した時間差Δｔ-１０８ａｄと周期画像の形状が帯状であったという結果を元に、原因テーブルに記載されている原因と一致する項目を導出する。

例えばいま、時間差Δｔ-１０８ａｄが10.92secであったとすると、この時間は原因テーブルに記載されている周期3.64secの３倍に相当する。したがって、発生周期が3.64secであって形状が帯状である周期画像項目として、感光ドラムの帯電ムラが該当することがわかる。

これは図１５において、周期画像の波形１０８ａの発生位置と周期画像の波形１０８ｄの発生位置との距離ΔＬ-１０８ａｄは、プロセス速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０８ａｄを用いて、次式、
ΔＬ-１０８ａｄ＝Δｔ-１０８ａｄ×Ｐｓ
で与えられることから、ΔＬ-１０８ａｄ＝Ｌ３×３（1092mm）であることを意味している。（ここで、本実施形態の画像形成装置のプロセス速度は、Ｐｓ＝100mm/secである。）すなわち、時間を距離に換算して考えれば、感光ドラムの周長Ｌ３（364mm）のちょうど３倍と周期画像の発生間隔が一致している。換言すれば、図１５におけるスケールＡのＴＡＢＬＥ３のスケールがちょうど一致することになる。

このようにして、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致したので、ステップＳ８８からステップＳ８９に進む。ステップＳ８９で、先の注目データの周期画像の波形１０８ｂの時と同様に、周期画像の波形１０８ｄも感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、この情報が記憶される。

同様にして、６〜８番目の周期画像の波形１０８ｅ、１０８ｆ、１０８ｇも順次感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、この情報が記憶される。そして、９番目の周期画像の波形１０９ｂに対し、ステップＳ８３で、周期画像の波形１０９ｂが発生した時間ｔ-１０９ｂと、その周期画像の形状が点状であったという情報を読み出す。

引き続き、ステップＳ８４で、注目データである９番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでは未だ特定されていないため、次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の形状と注目データである周期画像の形状とが一致するか否かを判定する。いま、基準データとした周期画像の波形１０８ａの形状が帯状であったのに対し注目データの周期画像の波形１０９ｂの形状が点状であったので、ここでは形状が一致しないと判断し、そのままステップＳ９０へ進む。

次に、ステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして１０番目に検出された周期画像の波形１０８ｈが発生した時間ｔ-１０８ｈと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。以降、この１０番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。

そして先述した例と同様にして、ステップＳ８４からステップＳ８８で周期画像の波形１０８ｈも感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、ステップＳ８９でこの情報が記憶される。さらに同様にして、１１〜１３番目の周期画像の波形１０８ｉ、１０８ｊ、１０８ｋも順次感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、この情報が記憶される。

そして、１４番目の周期画像の波形１０９ｃに対し、ステップＳ８３で、周期画像の波形１０９ｂが発生した時間ｔ-１０９ｂと、その周期画像の形状が点状であったという情報を読み出す。

引き続き、ステップＳ８４で、注目データである９番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでは未だ特定されていないため、次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の形状と注目データである周期画像の形状とが一致するか否かを判定する。いま、基準データとした周期画像の波形１０８ａの形状が帯状であったのに対し注目データの周期画像の波形１０９ｂの形状が点状であったので、ここでは形状が一致しないと判断し、そのままステップＳ９０へ進む。

次に、ステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして１５番目に検出された周期画像の波形１０８ｌが発生した時間ｔ-１０８ｌと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。以降、この１５番目のデータに注目して、周期画像の原因を特定していく。

そして、先述した例と同様にして、ステップＳ８４からステップＳ８８で周期画像の波形１０８ｌも感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、ステップＳ８９でこの情報が記憶される。さらに、同様にして、１６番目の周期画像の波形１０８ｍも感光ドラムの帯電ムラであることが特定され、この情報が記憶される。

いま例えば、図１５に示した情報が本実施形態で行なった検品サンプリングの全てであったとすれば、周期画像の波形１０８ｍが最後のデータである。そこでステップＳ９０からステップＳ９１に進み、次の基準データがあるか否かを判定する。今回の事例では、周期画像の波形１０８ａ〜１０８ｍの全てについては発生周期が判明し原因が特定できた。しかし、周期画像の波形１０９ａ〜１０９ｃについては周期画像の形状が点状であったので、ステップＳ８５からステップＳ９０に飛ばしており、周期の特定作業を行なっていない。したがって、ステップＳ８２に戻り、次の基準データとして周期画像の波形１０９ａが発生した時間ｔ-１０９ａを選択する（図１６に示した基準データ２）。そして、その周期画像の形状が点状であったという情報を読み出しておく。

次に、ステップＳ８３で、注目データとして３番目に検出された周期画像の波形１０８ｂが発生した時間ｔ-１０８ｂと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。

引き続き、ステップＳ８４で、注目データである３番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここで、周期画像の波形１０８ｂは感光ドラムの帯電ムラであることが先述の作業により既に特定されているため、ステップＳ９０に進む。

次に、ステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして４番目に検出された周期画像の波形１０８ｃが発生した時間ｔ-１０８ｃと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。

引き続き、ステップＳ８４で、注目データである４番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでやはり、周期画像の波形１０８ｃは感光ドラムの帯電ムラであることが先述の作業により既に特定されているため、ステップＳ９０に進む。

同様にして、５〜８番目の周期画像の波形１０８ｄ〜１０８ｇも感光ドラムの帯電ムラであることが既に特定されているため、ステップＳ８４からステップＳ９０に進む。

次に、ステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻る。

そして次に、ステップＳ８３で、注目データとして９番目に検出された周期画像の波形１０９ｂが発生した時間ｔ-１０９ｂと、その周期画像の形状が点状であったという情報を読み出す。

引き続き、ステップＳ８４で、注目データである９番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここで周期画像の波形１０９ｂについては周期画像の形状が点状であったので、先述の作業ではステップＳ８５からステップＳ９０に飛ばしており、その周期と原因が未だ特定されていないため、再び次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の波形１０９ａも注目データの周期画像の波形１０９ｂも、いずれも形状が点状であったので、ここでは形状が一致すると判断しステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの時間ｔ-１０９ａと注目データの時間ｔ-１０９ｂの時間差Δｔ-１０９ａｂを算出する。そしてステップＳ８７で原因テーブルを参照し、算出した時間差Δｔ-１０９ａｂと周期画像の形状が点状であったという結果を元に、原因テーブルに記載されている原因と一致する項目を導出する。

例えばいま、時間差Δｔ-１０９ａｂが22.62secであったとすると、原因テーブルに記載されている周期が22.62secであって形態が点状である周期画像項目として、転写ベルトの画像抜けが該当することがわかる。

これは図１５において、周期画像の波形１０９ａの発生位置と周期画像の波形１０９ｂの発生位置との距離ΔＬ-１０９ａｂは、プロセス速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０９ａｂを用いて、次式、
ΔＬ-１０９ａｂ＝Δｔ-１０９ａｂ×Ｐｓ
で与えられることから、ΔＬ-１０９ａｂ＝Ｌ４（2262mm）であることを意味している。（ここで、本実施形態の画像形成装置のプロセス速度は、Ｐｓ＝100mm/secである。）すなわち、時間を距離に換算して考えれば、転写ベルトの周長Ｌ４（2262mm）と周期画像の発生間隔が一致している。換言すれば、図１５におけるスケールＢのＴＡＢＬＥ４のスケールがちょうど一致することになる。

このようにして、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致したので、ステップＳ８８からステップＳ８９に進み、周期画像の波形１０９ａと１０９ｂが転写ベルトの画像抜けであることが特定され、特定された原因を記憶する。

次に、ステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして１０番目に検出された周期画像の波形１０８ｈが発生した時間ｔ-１０８ｈと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。

引き続きステップＳ８４で、注目データである１０番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでやはり、周期画像の波形１０８ｈは感光ドラムの帯電ムラであることが先述の作業により既に特定されているため、ステップＳ９０に進む。

同様にして、１１〜１３番目の周期画像の波形１０８ｉ〜１０８ｋも感光ドラムの帯電ムラであることが既に特定されているため、ステップＳ８４からステップＳ９０に進む。

次に、ステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻る。

そして、次にステップＳ８３で、注目データとして１４番目に検出された周期画像の波形１０９ｃが発生した時間ｔ-１０９ｃと、その周期画像の形状が点状であったという情報を読み出す。

引き続き、ステップＳ８４で、注目データである１４番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここで、周期画像の波形１０９ｃについては周期画像の形状が点状であったので、先述の作業ではステップＳ８５からステップＳ９０に飛ばしており、その周期と原因が未だ特定されていないため、再び次のステップＳ８５に進む。

ステップＳ８５では、基準データとした周期画像の波形１０９ａも注目データの周期画像の波形１０９ｃも、いずれも形態が点状であったので、ここでは形態が一致すると判断しステップＳ８６へ進む。

ステップＳ８６では、基準データの時間ｔ-１０９ａと注目データの時間ｔ-１０９ｃの時間差Δｔ-１０９ａｃを算出する。そして、ステップＳ８７で原因テーブルを参照し、算出した時間差Δｔ-１０９ａｃと周期画像の形状が点状であったという結果を元に、原因テーブルに記載されている原因と一致する項目を導出する。

例えばいま、時間差Δｔ-１０９ａｃが45.24secであったとすると、この時間は原因テーブルに記載されている周期22.62secの２倍に相当する。したがって、発生周期が22.62secであって形態が点状である周期画像項目として、転写ベルトの画像抜けが該当することがわかる。

これは図１５において、周期画像の波形１０９ａの発生位置と周期画像の波形１０９ｃの発生位置との距離ΔＬ-１０９ａｃは、プロセス速度Ｐｓと時間差Δｔ-１０９ａｃを用いて、次式、
ΔＬ-１０９ａｃ＝Δｔ-１０９ａｃ×Ｐｓ
で与えられることから、ΔＬ-１０９ａｃ＝Ｌ４×２（4524mm）であることを意味している。（ここで、本実施形態の画像形成装置のプロセス速度は、Ｐｓ＝100mm/secである。）すなわち、時間を距離に換算して考えれば、転写ベルトの周長Ｌ４（2262mm）のちょうど２倍と周期画像の発生間隔が一致している。換言すれば、図１５におけるスケールＢのＴＡＢＬＥ４のスケールがちょうど一致することになる。

このようにして、注目データの周期画像の原因が原因テーブルの項目と一致したので、ステップＳ８８からステップＳ８９に進み、周期画像の波形１０９ｃも転写ベルトの画像抜けであることが特定され、特定された原因を記憶する。

次にステップＳ９０で、今回の注目データが最後のデータであったかどうかを判定する。ここでは最後のデータではなかったので、ステップＳ８３に戻り、今度は注目データとして１５番目に検出された周期画像の波形１０８ｌが発生した時間ｔ-１０８ｌと、その周期画像の形状が帯状であったという情報を読み出す。

引き続きステップＳ８４で、注目データである１５番目のデータの原因が特定済みであるか否かを判定する。ここでやはり、周期画像の波形１０８ｌは感光ドラムの帯電ムラであることが先述の作業により既に特定されているため、ステップＳ９０に進む。

同様にして、１６番目の周期画像の波形１０８ｍも感光ドラムの帯電ムラであることが既に特定されているため、ステップＳ８４からステップＳ９０に進む。

そして、図１５に示した情報が本実施形態で行なった検品サンプリングの全てであったとすれば、周期画像の波形１０８ｍが最後のデータである。そこで、ステップＳ９０からステップＳ９１に進み、次の基準データがあるか否かを判定する。今回の事例では、周期画像の波形１０８ａ〜１０８ｍおよび１０９ａ〜１０８ｃの全てについて発生周期が判明し原因が特定できたので、他の周期について吟味すべき周期画像の波形のデータは残されていない。したがって、ステップＳ９２に進み、原因特定の作業を終了する。

このように、全域に画像データが存在しているので、濃度が低下するような周期画像に対しても、より確実に検出が可能である。また、テストサンプルとしてのハーフトーン画像をイエロー、シアン、マゼンタ、ブラックの各色について順次出力すれば、どの色の感光体ドラム１１ａ〜ｄに周期画像の発生原因が存在するかを容易に特定することも可能である。

このように、テストサンプルを用いたモードでは、同時に複数種の周期画像を特定することがさらに容易である。また、中間転写ベルト周期の周期画像のように発生周期が非常に長周期であっても、画像データが存在する場所に一致する確立が高く、より短時間で発生周期の特定が可能である。

［他の実施形態］
本発明の目的は、本実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム（装置）に供給し、そのシステム（装置）のコンピュータが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成される。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現される。また、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カ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込まれる。そして、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カ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い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。

又、自装置にセットされたＣＤ−ＲＯＭ、或いは、インターネット等の外部供給源から、前述した実施形態の機能を実現する為のプログラムデータを、自装置のメモリにダウンロードし、前述した実施形態の機能が実現されるような形状も本発明に包含される。

本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることが好ましい。

本実施形態の画像形成装置の構成例を説明する断面図である。 本実施形態の検出センサの構成例を示す図である 本実施形態の画像形成装置の制御構成例を説明する図である。 ＲＯＭ／ＲＡＭの構成の一例を示す図である。 本実施形態の画像形成装置における周期画像の検出、原因の特定、周期画像の除去処理または特定された原因の表示処理を説明する図である。 ＲＯＭに記憶されている原因テーブルの一例を示す図である。 検品センサの各素子部分で検出された画像を電気信号に変換し画像データと比較した結果（表面キズの場合）を示す図である。 検品センサの各素子部分で検出された画像を電気信号に変換し画像データと比較した結果（帯電ムラの場合）を示す図である。 本実施形態の画像形成装置における周期画像の検出、原因の特定、周期画像の除去処理または特定された原因の表示処理を説明するフローチャートである。 周期画像の形状を特定する処理を説明するフローチャートである。 周期画像の発生間隔を特定する処理を説明するフローチャートである。 図６のＲＡＭに記憶された周期画像情報例を示す図である。 図７のＲＡＭに記憶された周期画像情報例を示す図である 特定した周期画像が「表面キズ」の場合の表示画面の一例である。 特定した周期画像が「帯電ムラ」の場合の表示画面の一例である。 第２の実施形態において、検品センサで検出されたサンプル画像を電気信号に変換し画像データと比較した検品結果の一例を説明する図である。 図１５のＲＡＭに記憶された周期画像情報例を示す図である 記録材上に形成された画像と周期画像の状態を示す図である。

符号の説明

１１ 感光ドラム
３１ 中間転写ドラム
７０ 検品センサ
８１ ＣＰＵ
８２ ＲＯＭ
８３ ＲＡＭ

Claims (17)

1. 画像データに基づいて画像を記録媒体上に形成する画像形成装置であって、
   当該画像形成装置の部位に関する情報を、当該部位に起因して周期的に発生する周期画像の発生間隔と対応づけて記憶する記憶手段と、
   画像データに基づいて画像を記録媒体上に形成する画像形成手段と、
   前記画像形成手段により記録媒体上に形成された画像を読み取って、画像データを出力する読取手段と、
   前記読取手段で読み取られた画像に対応する画像データを、前記画像の形成に使用された画像データと比較して、画像データの差異を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段で抽出された画像データの差異に基づいて、周期画像の発生間隔を検出する検出手段と、
   前記検出手段で検出された周期画像の発生間隔に基づき、前記記憶手段に記憶された周期画像の発生間隔と当該画像形成装置の部位との対応づけから、前記周期画像の発生の起因となった部位を特定する第１の特定手段と、
   を有することを特徴とする画像形成装置。
2. 前記記憶手段は、更に、前記周期画像の発生間隔および形状と対応づけて、前記周期画像の起因となった部位の現象を記憶し、
   前記抽出手段で抽出された画像データの差異に基づいて、前記周期画像の形状を判別する判別手段と、
   前記検出手段で検出された周期画像の発生間隔および前記判別手段で判別された周期画像の形状に基づき、前記周期画像の起因となった部位の現象を特定する第２の特定手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。
3. 前記記憶手段は、更に、前記部位の現象と対応づけて、前記周期画像の起因となった部位の現象を解消するための対策を記憶し、
   前記第２の特定手段で特定された前記部位の現象に基づいて、前記部位の現象を解消するための対策を特定する第３の特定手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の画像形成装置。
4. 前記第３の特定手段で特定された前記部位の現象を解消するための対策を実行することによって、前記周期画像の発生が解消されるか否かを判断する判断手段と、
   前記判断手段が周期画像の発生が解消すると判断した場合に、前記対策を実行する実行手段と、
   を更に有することを特徴とする請求項３に記載の画像形成装置。
5. 前記実行手段の実行する対策には、感光ドラムの空回転が含まれることを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
6. 前記判断手段が周期画像の発生が解消しないと判断した場合に、前記第２の特定手段で特定された前記部位の現象を報知する報知手段を更に有することを特徴とする請求項４に記載の画像形成装置。
7. 前記画像形成手段は、前記記憶媒体の全体に画像を形成するためのサンプル画像の画像データに基づいて、サンプル画像を記録媒体上に形成し、
   前記読取手段は、前記サンプル画像を読み取って画像データを出力し、
   前記抽出手段は、前記読取手段で読み取ったサンプル画像に対応する画像データを、前記サンプル画像の画像形成に使用された画像データと比較して、前記周期画像を抽出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１つに記載の画像形成装置。
8. 前記サンプル画像を形成する記憶媒体の搬送方向の長さが、少なくとも感光ドラムの周期よりも長く、前記記憶媒体の間隔が通常の画像形成における記憶媒体の間隔よりも短いことを特徴とする請求項７に記載の画像形成装置。
9. 画像データに基づいて画像を記録媒体上に形成する画像形成装置の制御方法であって、
   画像データに基づいて画像を記録媒体上に形成する画像形成工程と、
   前記画像形成工程で記録媒体上に形成された画像を読み取って、画像データを出力する読取工程と、
   前記読取工程で読み取られた画像に対応する画像データを、前記画像の形成に使用された画像データと比較して、画像データの差異を抽出する抽出工程と、
   前記抽出工程で抽出された画像データの差異に基づいて、周期的に発生する周期画像の発生間隔を検出する検出工程と、
   前記検出工程で検出された周期画像の発生間隔に基づき、記憶手段に記憶された、当該画像形成装置の部位に起因した周期画像の発生間隔と当該部位との対応づけから、前記周期画像の起因となった部位を特定する第１の特定工程と、
   を有することを特徴とする画像形成装置の制御方法。
10. 前記記憶手段は、更に、前記周期画像の発生間隔および形状と対応づけて、前記周期画像の起因となった部位の現象を記憶し、
    前記抽出工程で抽出された画像データの差異に基づいて、前記周期画像の形状を判別する判別工程と、
    前記検出工程で検出された周期画像の発生間隔および前記判別工程で判別された周期画像の形状に基づき、前記周期画像の起因となった部位の現象を特定する第２の特定工程と、
    を更に有することを特徴とする請求項９に記載の画像形成装置の制御方法。
11. 前記記憶手段は、更に、前記部位の現象と対応づけて、前記周期画像の起因となった部位の現象を解消するための対策を記憶し、
    前記第２の特定工程で特定された前記部位の現象に基づいて、前記部位の現象を解消するための対策を特定する第３の特定工程を更に有することを特徴とする請求項１０に記載の画像形成装置の制御方法。
12. 前記第２の特定工程で特定された前記部位の現象を解消するための対策を実行することによって、前記周期画像の発生が解消されるか否かを判断する判断工程と、
    前記判断工程で周期画像の発生が解消すると判断した場合に、前記対策を実行する実行工程と、
    を更に有することを特徴とする請求項１１に記載の画像形成装置の制御方法。
13. 前記実行工程での対策には、感光ドラムの空回転が含まれることを特徴とする請求項１２に記載の画像形成装置の制御方法。
14. 前記判断工程で周期画像の発生が解消しないと判断した場合に、前記第２の特定工程で特定された部位の現象を報知する報知工程を更に有することを特徴とする請求項１２に記載の画像形成装置の制御方法。
15. 前記画像形成工程では、前記記憶媒体の全体に画像を形成するためのサンプル画像の画像データに基づいて、サンプル画像が記録媒体上に形成され、
    前記読取工程では、前記サンプル画像を読み取って画像データを出力し、
    前記抽出工程では、前記読取工程で読み取ったサンプル画像に対応する画像データを、前記サンプル画像の画像形成に使用された画像データと比較して、画像データの差異を抽出することを特徴とする請求項９乃至１４のいずれか１つに記載の画像形成装置の制御方法。
16. 前記サンプル画像を形成する記憶媒体の搬送方向の長さが、少なくとも感光ドラムの周期よりも長く、前記記憶媒体の間隔が通常の画像形成における記憶媒体の間隔よりも短いことを特徴とする請求項１５に記載の画像形成装置の制御方法。
17. 請求項９乃至１６のいずれか１項に記載の画像形成装置の制御方法を実現する工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。

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