JP2012113093A

JP2012113093A - Image evaluation device and image forming apparatus

Info

Publication number: JP2012113093A
Application number: JP2010261211A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Yokoyama; 健横山; Megumi Saito; 恵斎藤; Atsushi Nochida; 淳後田; Akihito Sonoda; 昭仁園田
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2010-11-24
Filing date: 2010-11-24
Publication date: 2012-06-14

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image evaluation device that achieves either one of accurate identification of the cause or the condition of image noise, objective evaluation, and reduction of downtime.SOLUTION: An image evaluation device includes: a Fourier transformation part 102 that allows image information of a test print image to be subjected to Fourier transformation and calculates spatial frequency characteristics Raps (u, v); a band-pass filter action part 103 that limits bandwidth of the spatial frequency characteristics Raps (u, v) that has been calculated by the Fourier transformation part 102 using at least two or more band-pass filters; and an evaluation processing part 104 that calculates evaluation value of image noise for the test print image based on information in the bandwidth of the spatial frequency characteristics Raps (u, v) that has been limited by the band-pass filter action part 103.

Description

本発明は、記録媒体上にインクやトナー等の色材で形成された画像を分析して、その画像を形成した画像形成装置を検査するためのデータを提供する画像評価装置及びその画像評価装置を備えた画像形成装置に関する。 The present invention relates to an image evaluation apparatus for analyzing data formed on a recording medium with a color material such as ink or toner and providing data for inspecting the image forming apparatus on which the image is formed, and the image evaluation apparatus The present invention relates to an image forming apparatus including

従来の画像形成装置（プリンタや複写機など）には、予め与えられている画像信号又は画像作成用プログラムを動作させて、テストプリント画像として必要な画像を形成させるテストプリントモードが用意されているものがある。テストプリント画像としては、文字画像や色味確認画像などと共に、一様なベタ画像、とりわけ一様なハーフトーン画像が一般的である。一様なハーフトーン画像は画像形成装置の微細な変動に影響されやすく、画像形成装置の詳細な運転状態を把握するためには簡便な画像である。ユーザ又はサービスマンは、記録媒体上に形成されたテストプリントを参照して、ハーフトーン画像に発生したバンディングやスジなどを目視で判断する。これにより、ユーザやサービスマンは画像形成装置の出力画像を評価でき、場合によっては異常状態の原因個所の推定まで行うことができる。この場合サービスマン又はユーザは、形成される画像を評価し、異常の原因と推定される画像形成装置の各種パラメータを操作したり、あるいは不具合箇所を修理したりして画像形成装置を適切な状態又は好みの状態に調整することができる。尚、バンディングとは本来一様であるべき画像濃度に帯状の濃淡の濃度変化が連続的に生じている状態であり、スジとは濃淡の変化部分の濃度勾配が急峻な線状の画像である。 Conventional image forming apparatuses (printers, copiers, etc.) are provided with a test print mode in which a predetermined image signal is formed by operating a pre-given image signal or image creation program. There is something. The test print image is generally a uniform solid image, especially a uniform halftone image, together with a character image and a color confirmation image. A uniform halftone image is easily affected by minute fluctuations in the image forming apparatus, and is a simple image for grasping the detailed operation state of the image forming apparatus. A user or a service person refers to a test print formed on a recording medium and visually determines banding, streaks, or the like generated in the halftone image. Thereby, the user or service person can evaluate the output image of the image forming apparatus, and in some cases, can estimate the cause of the abnormal state. In this case, the service person or the user evaluates the formed image, operates various parameters of the image forming apparatus that are estimated to be the cause of the abnormality, or repairs the defective part so that the image forming apparatus is in an appropriate state. Or it can adjust to a favorite state. Banding is a state in which a density change of a band-like density is continuously generated in an image density that should be uniform, and a streak is a linear image in which the density gradient of the density change portion is steep. .

また、画像形成装置の定着部の下流側に設けた画像読み取り部により記録媒体に記録されたテストプリント画像を読み取って、読み取り結果に基づいて状態を把握できる画像形成装置も提案されている。また、複写機等であれば複写機自体が備える画像スキャナにより記録媒体に記録されたテストプリント画像を読み取って、読み取り結果に基づいて状態を把握できる画像形成装置も提案されている。このような画像形成装置では、テストプリント画像のバンディングやスジなどを、画像読み取り部で読み取った画像から検出する。バンディングやスジの検出は、読み取られた画像データ、すなわち輝度又は濃度あるいは色味成分の平均値及び標準偏差を求めることで行われる。また、読み取った画像データにフーリエ変換を施して変換後のフーリエ係数から得られる周波数特性に基づいてブレやムラやスジを判断する評価法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この評価法は、特定の周波数のパワースペクトルの増減でその周波数の画像ノイズの増減が判断可能であり、周波数が特定できる原因（例えば駆動ギアやスキャナモータなど）の劣化部品交換などのメンテナンスに利用が可能である。 There has also been proposed an image forming apparatus capable of reading a test print image recorded on a recording medium by an image reading unit provided on the downstream side of the fixing unit of the image forming apparatus and grasping the state based on the read result. In addition, an image forming apparatus that can read a test print image recorded on a recording medium by an image scanner provided in the copying machine itself and grasp the state based on the reading result has been proposed. In such an image forming apparatus, banding or streaks of the test print image are detected from the image read by the image reading unit. Banding and streaking are detected by obtaining the read image data, that is, the average value and standard deviation of the luminance or density or the color component. In addition, an evaluation method has been proposed in which read image data is subjected to Fourier transform, and blur, unevenness, and streaks are determined based on frequency characteristics obtained from the transformed Fourier coefficients (see, for example, Patent Document 1). This evaluation method can be used to determine the increase or decrease in image noise at a specific frequency by increasing or decreasing the power spectrum at a specific frequency, and can be used for maintenance such as replacement of deteriorated parts that cause the frequency to be specified (for example, drive gear or scanner motor). Is possible.

また、周期が揺らぐものや、ある帯域で周期がランダムに変化する等の周期性の低い画像ノイズにおいて特定の周波数のパワースペクトルを観察すると、パワースペクトルの大きさの再現性が低く、画像ノイズの検出能力が低い。このような周期性の低い画像ノイズの評価に有効な手法として、帯域フィルタを用いる手法がある。すなわち、帯域フィルタと、画像の濃度変動のパワースペクトルとのカスケード値を積分する手法である。帯域フィルタを用いレンジを持った周波数帯を評価対象とすることで、そのレンジ内の周期であれば、周期性の低い画像ノイズに対しても検出感度が高い。代表的な帯域フィルタとして、例えば、視覚の空間周波数特性（ＶＴＦ：ＶｉｓｕａｌＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃｔｉｏｎ）が知られている。それを用いた画質評価法として、Ｘｅｒｏｘ社のＤｏｏｌｅｙ及びＳｈａｗによって定義された粒状度ＧＳが知られている（例えば、非特許文献１参照）。これは、画像の濃度変動のパワースペクトル（以下、ＷＳ（ｆ））と、ＶＴＦとのカスケード値が積分された数値である。粒状度ＧＳは、次式によって求められる。

In addition, when the power spectrum of a specific frequency is observed in image noise with low periodicity such as a fluctuation of the period or a period changing randomly in a certain band, the reproducibility of the size of the power spectrum is low, and the image noise Low detection capability. As an effective technique for evaluating such image noise with low periodicity, there is a technique using a band filter. In other words, this is a method of integrating the cascade value of the bandpass filter and the power spectrum of the density fluctuation of the image. By setting a frequency band having a range using a bandpass filter as an evaluation target, detection sensitivity is high even for image noise with low periodicity within a period within the range. As a typical bandpass filter, for example, visual spatial frequency characteristics (VTF: Visual Transfer Function) are known. As an image quality evaluation method using this, granularity GS defined by Dooley and Shaw of Xerox is known (for example, see Non-Patent Document 1). This is a numerical value obtained by integrating the cascade value of the power spectrum (hereinafter, WS (f)) of the density fluctuation of the image and the VTF. The granularity GS is obtained by the following equation.

特開２００３−３６４３７号公報JP 2003-36437 A

Ｒ．Ｐ．ＤｏｏｌｅｙａｎｄＲ．Ｓｈａｗ：”ＮｏｉｓｅＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎｉｎＥｌｅｃｔｒｏ−ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ”，Ｊ．Ａｐｐｌ．Ｐｈｏｔｏｇｒ．Ｅｎｇ．，５，ｐｐ．１９０−１９６（１９７９）R. P. Dooley and R.D. Shaw: “Noise Perception in Electro-photography”, J. Am. Appl. Photogr. Eng. , 5, pp. 190-196 (1979)

しかしながら、画像ノイズによる画像不良は、現象ごとにさまざまな帯域を持つ。そして、メーカーやメンテナンス業務を行うサービスマンは、同じ１次元画像ノイズであっても発生する周波数帯によって表現を替えることで、現象の識別を行っている。一般的に、バンディングはおおよそ１０ｍｍピッチ以下の高周波な帯域をもつ画像ノイズを言う。一方、１０ｍｍピッチ以上の低周波な帯域をもつ一次元ノイズは濃度むらと表現され、バンディングと区別する傾向がある。尚、図７（ａ）にバンディングと濃度むらの画像を示す。また、スジも低周波な周波数特性を示す場合が多い。高周波ノイズのバンディングは、像形成や転写材搬送に用いるローラなど駆動を伝達するギア一歯の噛み合いや、像形成の電気的ノイズに起因し、低周波ノイズの濃度むらは像形成や転写材搬送に用いるローラの偏芯や回転むらなどに起因する。 However, image defects due to image noise have various bands for each phenomenon. Then, a manufacturer or a service person who performs maintenance work identifies the phenomenon by changing the expression depending on the frequency band generated even if the same one-dimensional image noise is generated. In general, banding refers to image noise having a high frequency band of approximately 10 mm pitch or less. On the other hand, one-dimensional noise having a low frequency band of 10 mm pitch or more is expressed as uneven density and tends to be distinguished from banding. FIG. 7A shows an image of banding and uneven density. In addition, streaks often exhibit low frequency frequency characteristics. High-frequency noise banding is caused by the meshing of gears that transmit driving, such as rollers used for image formation and transfer material conveyance, and electrical noise in image formation. This is due to the eccentricity of the rollers used for the rotation and uneven rotation.

次に、転写起因及び定着起因の２次元画像ノイズについて説明する。転写起因のノイズは高周波の周波数帯を持つことが多い。過剰な転写バイアスによってトナーの電荷が中和されたり又は反転したりして、トナーが転写材へ一様に転写されず「ガサツキ」と呼ばれる高周波ノイズが発生する。定着起因の場合には、過定着によって紙目が浮かび上がるまだらと呼ばれる低周波ノイズが発生する。図７（ｂ）にガサツキとまだらの画像、図７（ｃ）にガサツキとまだらのノイズの周波数特性を示す。 Next, two-dimensional image noise due to transfer and fixing will be described. In many cases, transcription-induced noise has a high frequency band. The charge of the toner is neutralized or reversed due to an excessive transfer bias, and the toner is not uniformly transferred to the transfer material, and high-frequency noise called “guzziness” is generated. In the case of fixing, low frequency noise called mottle is generated due to over-fixing. FIG. 7B shows an image of the roughness and mottle, and FIG. 7C shows the frequency characteristics of the roughness and mottle noise.

これらの異なる周波数特性を持つ画像ノイズにＶＴＦのような広帯域の帯域フィルタを適応すると、バンディングやスジなどの画像不良現象の識別が不可能であった。同様に、ガサツキやまだらの画像不良現象の識別ができず、原因の推定が不可能であった。例として、図７（ｄ）に粒状度ＧＳを算出するためのＶＴＦと周波数特性を記したグラフを示す。ＶＴＦが各現象のノイズの周波数帯域を包括するため、画像不良現象の識別ができず、原因（定着か転写か）の特定が不可能であった。従来手法では画像不良の原因や現象が精度良く特定できないことから、プロセス条件を変更するなどのプリンタとして改善の対応がとれずにいた。また、サービスマン対応において、画像不良の現象やその程度、原因をサービスマンが判断するため、サービスマンの主観で判断基準が異なったり、サービスマン対応のダウンタイムの問題もあった。 When a wide band filter such as VTF is applied to the image noise having these different frequency characteristics, it is impossible to identify image defect phenomena such as banding and streaks. Similarly, it has been impossible to identify the image defect phenomenon such as roughness and mottle, and the cause cannot be estimated. As an example, FIG. 7D shows a graph showing VTF and frequency characteristics for calculating the granularity GS. Since the VTF covers the frequency band of noise of each phenomenon, the image defect phenomenon cannot be identified, and the cause (fixing or transfer) cannot be specified. In the conventional method, the cause and phenomenon of image defects cannot be identified with high accuracy, so improvement cannot be taken as a printer such as changing process conditions. In addition, since the serviceman determines the phenomenon, the degree, and the cause of the image defect in the serviceman correspondence, the judgment criteria differ depending on the serviceman's subjectivity, and there is a problem of downtime corresponding to the serviceman.

本発明は、このような課題及び他の課題のうち、少なくとも１つを解決することを目的とする。本発明では、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することを目的とする。 An object of the present invention is to solve at least one of such problems and other problems. An object of the present invention is to accurately identify the cause or phenomenon of image noise, perform objective evaluation, or reduce downtime.

前記課題を解決するために、本発明は以下の構成を備える。 In order to solve the above problems, the present invention comprises the following arrangement.

（１）入力された評価対象画像の画像情報に基づき画像ノイズの評価を行う画像評価装置であって、評価対象画像の画像情報をフーリエ変換して空間周波数特性を算出するフーリエ変換手段と、少なくとも二以上の帯域フィルタを用いて前記フーリエ変換手段により算出された空間周波数特性の帯域を制限するフィルタ手段と、前記フィルタ手段により制限された前記空間周波数特性の帯域内の情報に基づき、前記評価対象画像についての画像ノイズの評価値を算出する評価手段と、を備えることを特徴とする画像評価装置。
（２）評価対象画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段により形成された評価対象画像を読み取る画像読取手段と、前記（１）に記載の画像評価装置と、を備え、前記画像評価装置は、前記画像読取手段により読み取った前記評価対象画像の画像情報が入力されることにより画像ノイズの評価を行うことを特徴とする画像形成装置。 (1) An image evaluation device that evaluates image noise based on image information of an input image to be evaluated, Fourier transform means for Fourier transforming the image information of the image to be evaluated to calculate a spatial frequency characteristic, and at least Based on information in the band of the spatial frequency characteristic limited by the filter means, the filter means for limiting the band of the spatial frequency characteristic calculated by the Fourier transform means using two or more band filters, the evaluation object An image evaluation apparatus comprising: evaluation means for calculating an image noise evaluation value for an image.
(2) An image forming unit that forms an evaluation target image, an image reading unit that reads the evaluation target image formed by the image forming unit, and the image evaluation apparatus according to (1), wherein the image evaluation is performed. The apparatus performs image noise evaluation by inputting image information of the evaluation target image read by the image reading unit.

本発明によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately identify the cause or phenomenon of image noise, perform objective evaluation, or reduce downtime.

実施例１の画像形成装置の構成を示す図、制御基板、入出力装置の電気的構成の説明図The figure which shows the structure of the image forming apparatus of Example 1, and explanatory drawing of the electrical structure of a control board and an input / output device 実施例１の画像の状態を判断する画像解析部のブロック図、帯域フィルタのリストを示す表、ガサツキとまだらの周波数特性に特化した帯域フィルタを付与したグラフThe block diagram of the image analysis part which judges the state of the image of Example 1, the table | surface which shows the list | wrist of a band filter, The graph which provided the band filter specialized to the frequency characteristic of rust and mottle 実施例１のテストプリント画像のレイアウトを示す図、評価結果の一覧を示す表The figure which shows the layout of the test print image of Example 1, and the table | surface which shows the list of evaluation results 実施例１の客観評価とまだら又はガサツキの主観評価値の相関を示す図The figure which shows the correlation of the objective evaluation of Example 1, and the subjective evaluation value of mottled or rustling 実施例３の画像形成装置の構成を示す図、制御基板、外付け入出力装置の電気的構成の説明図、ＣＩＳ装置を説明する断面図The figure which shows the structure of the image forming apparatus of Example 3, the explanatory diagram of the electrical structure of a control board and an external input / output device, and the sectional view explaining the CIS device 実施例４の画像形成装置のプロセス条件のフィードバックルーチンを説明するフローチャート10 is a flowchart for explaining a process condition feedback routine of the image forming apparatus according to the fourth embodiment. 従来例のバンディング、濃度むら、ガサツキ、まだらの画像を示す図、ガサツキとまだらのノイズの周波数特性を示すグラフ、粒状度ＧＳを算出するためのＶＴＦと周波数特性を示すグラフConventional example of banding, density unevenness, roughness, graph showing mottled image, graph showing frequency characteristics of roughness and mottled noise, graph showing VTF and frequency characteristics for calculating granularity GS

以下に、本発明に係わる実施の形態を、図面を参照して詳しく説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、特に特定的な記載がない限りは、この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。 Embodiments according to the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. However, the components described in this embodiment are merely examples, and the scope of the present invention is not intended to be limited only to them unless otherwise specified.

＜画像形成装置の構成＞
図１（ａ）は、実施例１の画像形成装置の構成を示す図である。本実施例の画像形成装置は、リーダスキャナ部１とプリンタ部２０により構成される。本実施例の画像評価におけるテストプリント画像（評価対象画像）は、プリンタ部２０によって形成され、リーダスキャナ部１によって読み取られる。リーダスキャナ部１は、原稿台ガラス２上と圧板３の間に載置された原稿を、蛍光灯やＬＥＤなどの光源４及び反射ミラー５により走査し、原稿からの反射光を反射ミラー６、７及び８にてレンズ９を通過させＣＣＤ１０によりデジタル画像信号に変換する。一方、ＣＣＤ１０により読み取られたデジタル画像信号は、不図示の画像処理装置により、フィルタ処理、濃度変換、γ変換などを経てプリンタ部２０内の半導体レーザ２１を駆動すべき画像信号に変換される。半導体レーザ２１により発生したレーザビームは、スキャナモータ２２及び回転多面鏡２３の回転によりレンズ２４及び反射ミラー２５を経て像担持体である感光ドラム２６に所望の解像度で照射される。感光ドラム２６は予め帯電ローラ２７により印加される帯電バイアスにより均一な電位を帯びており、レーザビームによる走査で画像情報に応じた静電潜像が形成される。感光ドラム２６上（像担持体上）の静電潜像は、現像器２９からのトナーによりトナー像として顕像化される。このトナー像は、転写ローラ３２及び転写ローラ３２により印加される所定の転写バイアスにより、給紙デッキ３３から給紙された転写紙３４に転写される。この後搬送ベルト３５により転写紙３４は搬送され、定着器３６において、所定の定着温度により転写紙上に未定着のトナー画像が定着される。トナー像が定着した転写紙３４は、搬送ローラ対３８、３９により機外に排紙される。なお、転写ローラ３２の位置で転写紙上に転写されずに残留した転写残トナーはクリーナー３７により感光ドラム２６から剥ぎ取られる。 <Configuration of image forming apparatus>
FIG. 1A illustrates a configuration of the image forming apparatus according to the first exemplary embodiment. The image forming apparatus according to the present exemplary embodiment includes a reader scanner unit 1 and a printer unit 20. A test print image (evaluation target image) in the image evaluation of the present embodiment is formed by the printer unit 20 and read by the reader scanner unit 1. The reader scanner unit 1 scans a document placed on the platen glass 2 and the pressure plate 3 with a light source 4 such as a fluorescent lamp or an LED and a reflection mirror 5, and reflects reflected light from the document with a reflection mirror 6, The lens 9 passes through 7 and 8 and is converted into a digital image signal by the CCD 10. On the other hand, the digital image signal read by the CCD 10 is converted into an image signal to drive the semiconductor laser 21 in the printer unit 20 through filter processing, density conversion, γ conversion, and the like by an image processing device (not shown). The laser beam generated by the semiconductor laser 21 is irradiated with a desired resolution to the photosensitive drum 26 which is an image carrier through the lens 24 and the reflecting mirror 25 by the rotation of the scanner motor 22 and the rotary polygon mirror 23. The photosensitive drum 26 has a uniform potential due to a charging bias applied in advance by a charging roller 27, and an electrostatic latent image corresponding to image information is formed by scanning with a laser beam. The electrostatic latent image on the photosensitive drum 26 (on the image carrier) is visualized as a toner image by the toner from the developing device 29. This toner image is transferred to the transfer roller 32 and a transfer paper 34 fed from the paper feed deck 33 by a predetermined transfer bias applied by the transfer roller 32. Thereafter, the transfer paper 34 is transported by the transport belt 35, and an unfixed toner image is fixed on the transfer paper at a predetermined fixing temperature in the fixing device 36. The transfer paper 34 on which the toner image is fixed is discharged out of the apparatus by a pair of conveying rollers 38 and 39. Note that the transfer residual toner remaining without being transferred onto the transfer paper at the position of the transfer roller 32 is peeled off from the photosensitive drum 26 by the cleaner 37.

図１（ｂ）は、画像形成装置内部の制御基板及び入出力装置について電気的構成を説明する図である。図１（ｂ）において、制御基板３０１内には制御プログラムの記述されたＲＯＭ７０と、プログラム上の必要データの一時記憶素子であると同時に、画像信号を展開するＲＡＭ７１がＣＰＵ７２に接続されている。またインターフェイス素子であるＩ／Ｏ７３と、データの変換素子であるＡ／Ｄ変換器７４及びＤ／Ａ変換器７５が外部の入出力装置と接続され、制御基板３０１と入出力装置間で情報が入出力される。そして制御基板３０１には、画像の入力部としてリーダスキャナ部１が接続されている。更に、制御基板３０１には、画像形成装置の状態を表示する表示部９０と、画像の状態を判断する画像解析部９１と、画像形成装置各部の制御を行う各種制御部９２が接続されている。ここで画像解析部９１は、後述する図２（ａ）に示す構成を専用のハードウェアで備えたものとして本実施例では説明する。尚、画像解析部９１は、制御基板３０１のＣＰＵ７２が実行するＲＯＭ７０に記憶されたプログラムとしてソフトウェアで実現されるものとしても良い。また、画像解析部９１は、解析対象の画像データ、解析処理途中の画像データ又は結果のデータを保存するためのメモリ９１０を有する。 FIG. 1B is a diagram illustrating the electrical configuration of the control board and the input / output device inside the image forming apparatus. In FIG. 1B, a ROM 70 in which a control program is described and a RAM 71 for developing image signals are connected to a CPU 72 as well as a temporary storage element for necessary data on the program. An I / O 73 as an interface element, an A / D converter 74 and a D / A converter 75 as data conversion elements are connected to an external input / output device, and information is transmitted between the control board 301 and the input / output device. Are input and output. The reader scanner unit 1 is connected to the control board 301 as an image input unit. Further, a display unit 90 that displays the state of the image forming apparatus, an image analysis unit 91 that determines the state of the image, and various control units 92 that control each unit of the image forming apparatus are connected to the control board 301. . Here, the image analysis unit 91 will be described in the present embodiment assuming that the configuration illustrated in FIG. 2A described later is provided with dedicated hardware. The image analysis unit 91 may be realized by software as a program stored in the ROM 70 executed by the CPU 72 of the control board 301. The image analysis unit 91 includes a memory 910 for storing image data to be analyzed, image data being analyzed, or result data.

＜画像評価＞
本実施例では、例えばバンディング、濃度むら又はスジ、ガサツキ、まだらといった画像ノイズを評価対象とする。ここで、バンディング、濃度むら又はスジは、図７（ａ）に示すように、画像の一方向にのみ周期的に又は非周期的に変化する画像ノイズで、これらを１次元の画像ノイズとする。尚、画像の一方向とは、転写紙の搬送方向又は主走査方向（転写紙の搬送方向に直交する方向）のいずれかである。１次元の画像ノイズは、例えば本実施例では１０ｍｍを閾値とし、１０ｍｍ未満のピッチで変化する高周波のものをバンディング、１０ｍｍ以上のピッチで変化する低周波のものを濃度むら又はスジとする。尚、スジとは濃度むらに比べて濃淡の変化部分の濃度勾配が急峻な線状の画像ノイズである。また、ガサツキ及びまだらは、図７（ｂ）に示すように、画像全体にわたって周期的に又は非周期的に変化が生じる画像ノイズで、これらを２次元の画像ノイズとする。２次元の画像ノイズのうち、高周波のものをガサツキ、低周波のものをまだらとする。 <Image evaluation>
In this embodiment, for example, image noise such as banding, density unevenness, streaks, roughness, and mottle is used as an evaluation target. Here, as shown in FIG. 7A, banding, density unevenness, or streaks are image noise that periodically or aperiodically changes only in one direction of the image, and these are set as one-dimensional image noise. . The one direction of the image is either the transfer paper transport direction or the main scanning direction (a direction orthogonal to the transfer paper transport direction). For example, in the present embodiment, the one-dimensional image noise is 10 mm as a threshold value, and high frequency that changes at a pitch of less than 10 mm is banding, and low frequency that changes at a pitch of 10 mm or more is uneven density or streaks. Note that streaks are linear image noise in which the density gradient of the density change portion is steep compared to the density unevenness. Further, as shown in FIG. 7B, the roughness and the mottle are image noises that change periodically or aperiodically over the entire image, and these are set as two-dimensional image noises. Of the two-dimensional image noise, high-frequency noise is rough and low-frequency noise is mottled.

図２（ａ）は、本実施例の画像の状態を判断する画像解析部９１のブロック図である。まず、２次元の画像ノイズの解析について説明する。リーダスキャナ部１のＣＣＤ１０により読み取られた画像データは、制御基板３０１を介して画像解析部９１に入力され、前処理部１００により画像の加工が行われる。本実施例では、前処理部１００は、ＣＣＤ１０で読み込んだ２次元的な輝度情報から解析対象の範囲分（以後、評価範囲と呼ぶ）だけ画像解析部９１の備えるメモリ９１０に保持する。評価範囲は、メモリ９１０の容量に応じた適切な範囲とする。明度変換部１０１は、不図示の輝度−明度変換テーブルを有する。明度変換部１０１は、メモリ９１０に保持された２次元の輝度情報を読み出し、その輝度情報を明度に変換し、再度メモリ９１０に明度情報として保持する。 FIG. 2A is a block diagram of the image analysis unit 91 that determines the state of the image of the present embodiment. First, analysis of two-dimensional image noise will be described. The image data read by the CCD 10 of the reader scanner unit 1 is input to the image analysis unit 91 via the control board 301, and the preprocessing unit 100 processes the image. In the present embodiment, the pre-processing unit 100 holds only the part to be analyzed (hereinafter referred to as an evaluation range) from the two-dimensional luminance information read by the CCD 10 in the memory 910 provided in the image analysis unit 91. The evaluation range is an appropriate range according to the capacity of the memory 910. The lightness conversion unit 101 has a brightness-lightness conversion table (not shown). The lightness conversion unit 101 reads the two-dimensional luminance information held in the memory 910, converts the luminance information into lightness, and again holds it as lightness information in the memory 910.

フーリエ変換部１０２は、明度変換部１０１により生成された２次元の明度情報をメモリ９１０から読み出し、フーリエ変換する。下記式は、評価範囲の明度情報Ｌ^＊（ｘ，ｙ）をフーリエ変換し、空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）を求めるものである。

Ｍ、Ｎ：評価範囲の縦・横画素数
Ｃ：円周
ｄｐｉ：画像解像度 The Fourier transform unit 102 reads the two-dimensional lightness information generated by the lightness transform unit 101 from the memory 910 and performs Fourier transform. The following formula obtains the spatial frequency characteristic Raps (u, v) by Fourier-transforming the brightness information L ^* (x, y) in the evaluation range.

M, N: Number of vertical and horizontal pixels in the evaluation range C: Circumference dpi: Image resolution

帯域フィルタ作用部１０３はフーリエ変換部１０２により生成された空間周波数特性Ｒａｐｓ（ｕ，ｖ）に所望の帯域フィルタをかけ、ウィーナースペクトルＷＳ_２Ｄ（ｕ，ｖ）を求める。

ここでＢＰＦ_２Ｄ（ｕ，ｖ）は２次元の画像ノイズの評価用の帯域フィルタである。 The band filter operation unit 103 applies a desired band filter to the spatial frequency characteristic Raps (u, v) generated by the Fourier transform unit 102 to obtain the Wiener spectrum WS _2D (u, v).

Here, BPF _2D (u, v) is a bandpass filter for evaluating two-dimensional image noise.

評価処理部１０４はウィーナースペクトルＷＳ_２Ｄ（ｕ，ｖ）の積分値を算出し、評価値とする。評価値が大きいほど画像に２次元の画像ノイズが多く含まれ、画像の劣化を表している。評価処理部１０４は算出した評価値をメモリ９１０に保存する。 The evaluation processing unit 104 calculates an integral value of the Wiener spectrum WS _2D (u, v) and sets it as an evaluation value. The larger the evaluation value, the more two-dimensional image noise is included in the image, and the deterioration of the image is represented. The evaluation processing unit 104 stores the calculated evaluation value in the memory 910.

以上、２次元の画像ノイズの解析について述べたが、バンディングやスジなど１次元の画像ノイズを解析する場合は、あえて２次元で演算する必要はない。そのため１次元の画像ノイズを解析する場合は、前処理部１００において読み取った画像を転写紙の搬送方向、あるいは感光ドラムなどの長手方向に領域を分けて短冊状の範囲の短辺方向に並ぶ画素値を平均して長辺方向に並んだ１次元化情報とする。明度変換部１０１は、２次元の画像ノイズの場合と同様に、前処理部１００でメモリ９１０に保存した評価範囲の１次元の輝度情報を１次元の明度情報Ｌ^＊（ｙ）に変換する。フーリエ変換部１０２は、明度変換部１０１で変換した明度情報Ｌ^＊（ｙ）に１次元のフーリエ変換を行い、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）を求める。

The analysis of the two-dimensional image noise has been described above. However, when one-dimensional image noise such as banding or streak is analyzed, it is not necessary to calculate in two dimensions. Therefore, when analyzing one-dimensional image noise, the pixels read by the preprocessing unit 100 are divided in the transfer paper conveyance direction or the longitudinal direction of the photosensitive drum, and the pixels are arranged in the short side direction of the strip-shaped range. The values are averaged to obtain one-dimensional information arranged in the long side direction. Similar to the case of two-dimensional image noise, the lightness conversion unit 101 converts the one-dimensional luminance information in the evaluation range stored in the memory 910 by the preprocessing unit 100 into one-dimensional lightness information L ^* (y). The Fourier transform unit 102 performs one-dimensional Fourier transform on the lightness information L ^* (y) converted by the lightness conversion unit 101 to obtain a spatial frequency characteristic Vaps (v).

帯域フィルタ作用部１０３は、フーリエ変換部１０２で変換した空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に所望の帯域フィルタをかけ、ウィーナースペクトルＷＳ_１Ｄ（ｖ）を求める。

The band filter operation unit 103 applies a desired band filter to the spatial frequency characteristic Vaps (v) converted by the Fourier transform unit 102 to obtain the Wiener spectrum WS _1D (v).

評価処理部１０４は、帯域フィルタ作用部１０３で求めたウィーナースペクトルＷＳ_ＢＰＦ（ｖ）の積分値を算出し、１次元の画像ノイズの評価値とする。 The evaluation processing unit 104 calculates an integral value of the Wiener spectrum WS _BPF (v) obtained by the band filter operation unit 103 and sets it as an evaluation value of one-dimensional image noise.

図２（ｂ）は、帯域フィルタ作用部１０３が有する複数個の帯域フィルタＢＰＦ（ＢａｎｄＰａｓｓＦｉｌｔｅｒ）のリストである。ＢＰＦ_{２Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｕ，ｖ）は２次元の高周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（２次元高周波帯域フィルタ）であり、主に転写などに起因するガサツキなどの高周波ノイズに対応する。また、ＢＰＦ_{２Ｄ−Ｌｏｗ}（ｕ，ｖ）は２次元の低周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（２次元低周波帯域フィルタ）であり、主に定着などに起因するまだらなどの低周波ノイズに対応する。尚、ｒ＝√（ｕ^２＋ｖ^２）である。また、ＢＰＦ_{１Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｖ）は１次元の高周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（１次元高周波帯域フィルタ）であり、主にバンディングなどの高周波ノイズに対応する。また、ＢＰＦ_{１Ｄ−Ｌｏｗ}（ｖ）は１次元の低周波ノイズを評価するための帯域フィルタ（１次元低周波帯域フィルタ）であり、主に濃度むらやスジなどの低周波ノイズに対応する。 FIG. 2B is a list of a plurality of band filter BPFs (Band Pass Filters) included in the band filter operation unit 103. BPF _2D-High (u, v) is a band-pass filter (two-dimensional high-frequency band filter) for evaluating two-dimensional high-frequency noise, and mainly corresponds to high-frequency noise such as roughness caused by transfer or the like. BPF _2D-Low (u, v) is a band filter (two-dimensional low-frequency band filter) for evaluating two-dimensional low-frequency noise, and is mainly used for low-frequency noise such as mottle caused by fixing. Correspond. Note that r = √ (u ² + v ² ). BPF _1D-High (v) is a band filter (one-dimensional high-frequency band filter) for evaluating one-dimensional high-frequency noise, and mainly corresponds to high-frequency noise such as banding. BPF _1D-Low (v) is a band filter (one-dimensional low-frequency band filter) for evaluating one-dimensional low-frequency noise, and mainly corresponds to low-frequency noise such as density unevenness and streaks.

帯域フィルタ作用部１０３において、ＢＰＦ_{２Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｕ，ｖ）を作用させればガサツキなどの転写起因の画像ノイズ、ＢＰＦ_{２Ｄ−Ｌｏｗ}（ｕ，ｖ）を作用させればまだらなどの定着起因の画像ノイズを評価することとなる。また、帯域フィルタ作用部１０３において、ＢＰＦ_{１Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｖ）を作用させればバンディングなどの高周波な１次元の画像ノイズ、ＢＰＦ_{１Ｄ−Ｌｏｗ}（ｖ）を作用させれば濃度むらやスジなどの低周波な１次元の画像ノイズを評価することとなる。 In-band filter action unit _{103, BPF 2D-High (u} , v) transfer due to image noise, such as roughness when caused to _{act, BPF 2D-Low (u,} v) of fixing due such plaques if caused to act Image noise will be evaluated. Further, in the band filter operation unit 103, if BPF _1D-High (v) is applied, high-frequency one-dimensional image noise such as banding, and if BPF _1D-Low (v) is applied, density unevenness, streaks, etc. One-dimensional image noise having a low frequency will be evaluated.

図２（ｃ）にガサツキとまだらの周波数特性に特化した帯域フィルタを付与したグラフを示す。図中、２Ｄ＿帯域フィルタ１は図２（ｂ）の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｕ，ｖ）であり、２Ｄ＿帯域フィルタ２は図２（ｂ）の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｌｏｗ}（ｕ，ｖ）である。帯域フィルタ作用部１０３が空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｕ，ｖ）を作用させると、図示のようにガサツキに対応する帯域内の周波数のみ抽出できる。帯域フィルタ作用部１０３が空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）に２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｌｏｗ}（ｕ，ｖ）を作用させると、図示のようにまだらに対応する帯域内の周波数のみ抽出できる。このように、従来の図７（ｄ）のＶＴＦではガサツキとまだらを切り分けて評価できなかったのに対し、本実施例では、ガサツキとまだらを切り分けて評価できる。尚、１次元の画像ノイズを抽出するための１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{１Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｖ）及び１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{１Ｄ−Ｌｏｗ}（ｖ）についても図２（ｃ）に示すグラフと同様である。すなわち、１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{１Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｖ）は、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）の帯域を、１０ｍｍに相当する周波数である閾値以上の帯域に制限するもので、バンディングを抽出できる。一方、１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{１Ｄ−Ｌｏｗ}（ｖ）は、空間周波数特性Ｖａｐｓ（ｖ）の帯域を、１０ｍｍに相当する周波数である閾値未満の帯域に制限するもので、濃度むら又はスジを抽出できる。このように本実施例では、帯域フィルタ作用部１０３は少なくとも二以上の帯域フィルタを有する。 FIG. 2C shows a graph to which a band filter specialized for the frequency characteristics of roughness and mottle is added. In the drawing, 2D_band filter 1 is the two-dimensional high-frequency band filter BPF _2D-High (u, v) in FIG. 2B, and 2D_band filter 2 is the two-dimensional low-frequency band filter BPF _{2D in} FIG. 2B. _-Low (u, v). When the band filter operation unit 103 applies the two-dimensional high-frequency band filter BPF _2D-High (u, v) to the spatial frequency characteristic Vaps (v), only the frequency within the band corresponding to the roughness can be extracted as illustrated. When the band filter operation unit 103 applies the two-dimensional low-frequency band filter BPF _2D-Low (u, v) to the spatial frequency characteristic Vaps (v), only the frequency within the band corresponding to the mottle can be extracted as illustrated. In this way, the conventional VTF in FIG. 7D could not evaluate the roughness and the mottle, but in this embodiment, it can be evaluated by separating the roughness and the mottle. Note that the one-dimensional high-frequency band filter BPF _1D-High (v) and the one-dimensional low-frequency band filter BPF _1D-Low (v) for extracting one-dimensional image noise are the same as the graph shown in FIG. It is. That is, the one-dimensional high-frequency band filter BPF _1D-High (v) limits the band of the spatial frequency characteristic Vaps (v) to a band equal to or higher than a threshold value that is a frequency corresponding to 10 mm, and can extract banding. On the other hand, the one-dimensional low-frequency band filter BPF _1D-Low (v) limits the band of the spatial frequency characteristic Vaps (v) to a band less than a threshold that is a frequency corresponding to 10 mm. Can be extracted. Thus, in this embodiment, the band filter operation unit 103 has at least two band filters.

＜本実施例と主観評価、従来例との比較＞
画像ノイズの評価の一例として、図３（ａ）の配置のハーフトーン画像を１４枚印字し、まず主観評価を行った。主観評価の評価条件は、色温度５０００ケルビン、照度６００ルクスの環境で、３０人の被験者でテストを行った。主観評価は順序尺度法を用い、ガサツキとまだらそれぞれについて被験者に順列をつけてもらった。一方、本実施例の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｕ，ｖ）を用いガサツキを、２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｌｏｗ}（ｕ，ｖ）を用いまだらを評価した。また、本実施例との比較対象として、従来のＶＴＦを帯域フィルタとして同一画像を別途評価した。以上の評価結果を図３（ｂ）に示す。各々画像の主観評価値とそれぞれの帯域フィルタを用いて数値化した客観評価値を一覧にして示す。また、この評価結果をグラフに示す。図４（ａ）はまだら評価の結果であり、図４（ｂ）はガサツキの評価結果である。 <Comparison of this example with subjective evaluation and conventional example>
As an example of image noise evaluation, 14 halftone images arranged as shown in FIG. 3A were printed, and subjective evaluation was first performed. The evaluation conditions for the subjective evaluation were 30 subjects under the environment of a color temperature of 5000 Kelvin and an illuminance of 600 lux. Subjective evaluation used ordinal scales, and subjects were permuted with respect to rust and mottle. On the other hand, mottle was evaluated using the two-dimensional high-frequency band filter BPF _2D-High (u, v) of this example, and mottle was evaluated using the two-dimensional low-frequency band filter BPF _2D-Low (u, v). Further, as a comparison object with the present embodiment, the same image was separately evaluated using a conventional VTF as a bandpass filter. The above evaluation results are shown in FIG. The subjective evaluation values of each image and the objective evaluation values quantified using the respective band filters are shown in a list. Moreover, this evaluation result is shown in a graph. FIG. 4A shows the result of mottled evaluation, and FIG. 4B shows the evaluation result of roughness.

まだらにおける主観評価との相関は、ＶＴＦを帯域フィルタとして用いた場合は０．７０であり、本実施例の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｌｏｗ}（ｕ，ｖ）を用いた場合は０．８９であった。すなわち、本実施例の２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｌｏｗ}（ｕ，ｖ）を用いた場合の強い相関が確認された。また、ガサツキにおける主観評価との相関は、ＶＴＦを帯域フィルタとして用いた場合は０．６１であり、２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｕ，ｖ）を用いた場合は０．８７であった。すなわち、本実施例の２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｕ，ｖ）を用いた場合の強い相関が確認された。つまり、従来のＶＴＦを帯域フィルタとして用いるよりも、ガサツキ評価に適した２次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｕ，ｖ）やまだら評価に適した２次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{２Ｄ−Ｌｏｗ}（ｕ，ｖ）を用いることで、次の効果が得られる。すなわち、画像ノイズについて、まだらやガサツキなどの現象に特化した評価を精度良く行うことができる。また、１次元の画像ノイズに対しても、１次元高周波帯域フィルタＢＰＦ_{１Ｄ−Ｈｉｇｈ}（ｖ）及び１次元低周波帯域フィルタＢＰＦ_{１Ｄ−Ｌｏｗ}（ｖ）を用いることで、バンディングや濃度むら又はスジなどの現象に特化した評価を精度良く行うことができる。尚、本実施例では、４つの画像ノイズの現象に特化した４つの帯域フィルタを例として説明したが、画像ノイズの現象に応じて画像ノイズの原因を切り分けられるような複数のフィルタを用いることが可能である。 The correlation with the subjective evaluation in the mottle is 0.70 when the VTF is used as a band filter, and is 0. 0 when the two-dimensional low-frequency band filter BPF _2D-Low (u, v) of this embodiment is used. 89. That is, a strong correlation was confirmed when the two-dimensional low-frequency band filter BPF _2D-Low (u, v) of this example was used. Further, the correlation with the subjective evaluation in the roughness is 0.61 when the VTF is used as a band filter, and 0.87 when the two-dimensional high-frequency band filter BPF _2D-High (u, v) is used. It was. That is, a strong correlation was confirmed when the two-dimensional high-frequency band filter BPF _2D-High (u, v) of this example was used. That is, rather than using the conventional VTF as a band filter, the two-dimensional high-frequency band filter BPF _2D-High (u, v) suitable for the roughness evaluation and the two-dimensional low-frequency band filter BPF _2D-Low (u) suitable for the mottle evaluation , V), the following effects can be obtained. That is, it is possible to accurately evaluate image noise specialized for phenomena such as mottle and rust. Further, even for one-dimensional image noise, banding, density unevenness, streaks, and the like can be obtained by using the one-dimensional high-frequency band filter BPF _1D-High (v) and the one-dimensional low-frequency band filter BPF _1D-Low (v). This makes it possible to accurately evaluate the phenomenon. In this embodiment, four band filters specialized for the four image noise phenomena have been described as examples. However, a plurality of filters that can isolate the cause of the image noise according to the image noise phenomenon are used. Is possible.

このように、本実施例では、複数個の帯域フィルタを予め有し、それらの帯域フィルタが画像不良の現象に対応し、画像の周波数特性をそれら帯域フィルタで帯域制限する構成とする。これにより本実施例によれば、ガサツキやまだら、バンディングやスジなどの画像不良現象の識別や、転写や定着などの画像不良の原因が推定できる。そして、制御基板３０１のＣＰＵ７２は、メモリ９１０に保存された評価値を解析結果として読み込み、例えば画像形成装置の表示部９０に表示させて、ユーザやサービスマンに告知する。尚、本実施例では、明度において説明したが、ａ^＊やｂ^＊などの他のカラーチャンネル各々において複数個の帯域フィルタで帯域制限を行うでもかまわない。また、Ｌａｂ表色系のみならず、Ｌｃｈ表色系など他の表色系でも同様である。 As described above, in this embodiment, a plurality of band filters are provided in advance, these band filters correspond to the phenomenon of image defects, and the frequency characteristics of the image are band-limited by these band filters. As a result, according to the present embodiment, it is possible to identify image defect phenomena such as roughness, mottle, banding and streaks, and cause of image defects such as transfer and fixing. Then, the CPU 72 of the control board 301 reads the evaluation value stored in the memory 910 as an analysis result, displays it on the display unit 90 of the image forming apparatus, for example, and notifies the user or service person. In this embodiment, the lightness has been described. However, band limitation may be performed by a plurality of band filters in each of other color channels such as a ^* and b ^* . The same applies to other color systems such as the Lch color system as well as the Lab color system.

以上、本実施例によれば、画像形成装置により媒体上に形成された画像を読み取って得られる画像データについて、画像不良現象の識別や、転写や定着などの画像不良の原因が推定できる。そして、主観的な評価に依存することなく客観的に評価することが可能である。特に、画像に表れるバンディングやスジ、ガサツキやまだら等の現象や原因の異なる乱れのうち、それら現象を切り分け、また、原因を特定することで、その画像の乱れに対する対処が容易であるのみならず、根本的な原因に対する対応が可能となる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。 As described above, according to the present exemplary embodiment, it is possible to identify an image defect phenomenon and cause of image defects such as transfer and fixing with respect to image data obtained by reading an image formed on a medium by an image forming apparatus. And it is possible to evaluate objectively without depending on subjective evaluation. In particular, it is not only easy to deal with image disturbances by isolating and identifying the causes of banding, streaks, rustling, mottle, etc. It becomes possible to respond to the root cause. As described above, according to the present embodiment, it is possible to accurately specify the cause or phenomenon of image noise, perform objective evaluation, or reduce downtime.

実施例２の画像形成装置は、図１（ａ）の画像形成装置からリーダスキャナ部１を外した画像形成装置と、画像形成装置とは別体の外付けリーダスキャナによって定着後の画像が電子的に読み取られる構成である。すなわち本実施例では、印刷機能のみを備えるシングルファンクションプリンタと外付けリーダスキャナを、ホストコンピュータを介して、もしくはネットワークを介して接続した構成を想定する。 In the image forming apparatus according to the second embodiment, an image formed by an image forming apparatus in which the reader scanner unit 1 is removed from the image forming apparatus in FIG. 1A and an external reader scanner separate from the image forming apparatus are electronically converted. It is the structure which is read automatically. That is, this embodiment assumes a configuration in which a single function printer having only a printing function and an external reader scanner are connected via a host computer or via a network.

外付けリーダスキャナより取得される画像データは、例えばＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の各色成分信号を含んで構成される。例えば、ホストコンピュータにインストールしたソフトウェアである不図示の色情報変換手段（以降、色情報変換部とする）により、外付けリーダスキャナより入力された画像データを色情報に変換する。本実施例では、ホストコンピュータにおいてＲＧＢ値をＬ^＊ａ^＊ｂ^＊表色系の成分に変換することで、Ｌ^＊、すなわち明度情報を取得する。従って、実施例１の図２（ａ）の前処理部１００、明度変換部１０１の動作は、ホストコンピュータにおいて例えばドライバにより行われる。ホストコンピュータにおいて変換された明度情報は、図２（ａ）のフーリエ変換部１０２に入力され、その後、実施例１と同様のステップで画像評価がなされる。フーリエ変換部１０２以降の処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。 Image data acquired from an external reader scanner includes, for example, R (Red), G (Green), and B (Blue) color component signals. For example, image data input from an external reader scanner is converted into color information by color information conversion means (not shown) (hereinafter referred to as a color information conversion unit) which is software installed in the host computer. In the present embodiment, L ^* , that is, lightness information is acquired by converting RGB values into components of the L ^* a ^* b ^* color system in the host computer. Therefore, the operations of the preprocessing unit 100 and the lightness conversion unit 101 in FIG. 2A according to the first embodiment are performed by, for example, a driver in the host computer. The brightness information converted in the host computer is input to the Fourier transform unit 102 in FIG. 2A, and then image evaluation is performed in the same steps as in the first embodiment. Since the processing after the Fourier transform unit 102 is the same as that of the first embodiment, the description thereof is omitted.

以上本実施例によれば、色情報変換手段を有する別体のリーダスキャナを接続し、その別体のリーダスキャナを画像読取手段とすることで、シングルファンクションプリンタでも実施例１と同様の評価が可能となる。そして、画像不良の原因や現象を精度良く特定できるようになる。そして、プロセス条件や画像処理条件にフィードバックをかけるなど、プリンタとして改善の対応が可能となる。また、サービスマン対応において、画像不良の現象やその程度、原因を客観的に評価可能となり、サービスマンの主観で判断基準が異なるなどの問題や、サービスマン対応のダウンタイムの問題が回避される。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。 As described above, according to this embodiment, a separate reader scanner having color information conversion means is connected, and the separate reader scanner is used as an image reading means. It becomes possible. Then, the cause and phenomenon of image defects can be specified with high accuracy. Then, it is possible to cope with the improvement as a printer, for example, by applying feedback to process conditions and image processing conditions. In addition, it is possible to objectively evaluate the phenomenon of image defects, their degree and cause in serviceman correspondence, avoiding problems such as different judgment criteria depending on the serviceman's subjectivity and downtime problems for serviceman correspondence. . As described above, according to the present embodiment, it is possible to accurately specify the cause or phenomenon of image noise, perform objective evaluation, or reduce downtime.

図５（ａ）は、実施例３の画像形成装置について説明する図である。本画像形成装置は、図１（ａ）の画像形成装置からリーダスキャナ部１を外し、定着器３６の下流側、搬送ローラ対３８、３９の間に密着イメージセンサ（ＣｏｎｔａｃｔＩｍａｇｅＳｅｎｓｏｒ）（以降ＣＩＳ）装置５０を配置する。ＣＩＳ装置５０は、定着後の画像を電子的に輝度成分で読み取る。 FIG. 5A illustrates an image forming apparatus according to the third exemplary embodiment. In this image forming apparatus, the reader scanner unit 1 is removed from the image forming apparatus of FIG. 1A, and a contact image sensor (hereinafter referred to as CIS) (hereinafter referred to as CIS) is provided between the pair of conveying rollers 38 and 39 on the downstream side of the fixing device 36. ) Arrange the device 50. The CIS device 50 electronically reads an image after fixing with a luminance component.

図５（ｂ）は、画像形成装置内部の制御基板及び外付けの入出力装置について電気的構成を説明する図である。実施例１で説明した図１（ｂ）と同じ構成には同じ符号を付し説明を省略する。ＣＩＳ装置５０で読み取られた画像データ（画像情報）は、制御基板３０１を介して画像解析部９１に入力される。取得された輝度情報は図２（ａ）の前処理部１００に入力され、もしくは、前処理が必要ない場合は明度変換部１０１に入力される。尚、ＣＩＳ装置５０で転写紙３４上の定着後の画像を読み取る本実施例においては、プリンタ部２０の内部で転写紙３４の搬送を制御している状態であり、転写紙３４上の画像がＣＩＳ装置５０に到達するタイミングは予めわかっており、画像位置がわかる。このため、実施例１のように手動でリーダスキャナ部１にテストプリント画像を載置する場合のように前処理部１００による評価範囲を抽出する前処理を行う必要がない場合がある。その後、実施例１と同様のステップで画像評価がなされる。この処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。 FIG. 5B is a diagram illustrating the electrical configuration of the control board inside the image forming apparatus and the external input / output device. The same components as those in FIG. 1B described in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted. Image data (image information) read by the CIS device 50 is input to the image analysis unit 91 via the control board 301. The acquired luminance information is input to the preprocessing unit 100 in FIG. 2A, or is input to the lightness conversion unit 101 when no preprocessing is required. In this embodiment in which the image after fixing on the transfer paper 34 is read by the CIS device 50, the conveyance of the transfer paper 34 is controlled inside the printer unit 20, and the image on the transfer paper 34 is displayed. The timing to reach the CIS device 50 is known in advance, and the image position is known. For this reason, it may not be necessary to perform the preprocessing for extracting the evaluation range by the preprocessing unit 100 unlike when the test print image is manually placed on the reader scanner unit 1 as in the first embodiment. Thereafter, image evaluation is performed in the same steps as in the first embodiment. Since this process is the same as that of the first embodiment, the description thereof is omitted.

＜ＣＩＳ装置の構成＞
図５（ｃ）は、ＣＩＳ装置５０について説明する断面図である。搬送ローラ対３８、３９に囲まれた領域に、ＣＩＳ装置５０が対向板５１とでギャップＧを構成するように配置されている。このギャップＧを定着ローラから排出された転写紙３４が通過した際に、転写紙上のトナー像をＣＩＳ装置５０が検知するようになっている。ＣＩＳ装置５０は、転写紙上のトナー像に光を照射するＬＥＤアレイ６０と、転写紙３４の摺擦や紙紛などから内部を保護するコンタクトガラス６１とを有する。更にＣＩＳ装置５０は、転写紙３４からの投影光束を導くセルフォック（登録商標）ガラス６２と、投影画像として読み取るフォトダイオード６３とを有する。ＣＩＳ装置５０は、例えば長手方向約３００ｍｍ、長手方向解像度２４００ｄｐｉの高精細センサーで、本画像形成装置内部での通紙方向解像度は２４００ｄｐｉとなっている。またＣＩＳ装置５０は８ビット２５６階調の輝度信号情報として得られるため階調性についても緻密な判定が可能である。 <Configuration of CIS device>
FIG. 5C is a cross-sectional view illustrating the CIS device 50. A CIS device 50 is arranged in a region surrounded by the pair of conveyance rollers 38 and 39 so as to form a gap G with the counter plate 51. When the transfer paper 34 discharged from the fixing roller passes through the gap G, the CIS device 50 detects the toner image on the transfer paper. The CIS device 50 includes an LED array 60 that irradiates light onto a toner image on the transfer paper, and a contact glass 61 that protects the interior from the rubbing or paper dust of the transfer paper 34. Further, the CIS device 50 includes a SELFOC (registered trademark) glass 62 that guides the projected light flux from the transfer paper 34 and a photodiode 63 that reads the projected image. The CIS device 50 is, for example, a high-definition sensor having a longitudinal direction of about 300 mm and a longitudinal resolution of 2400 dpi, and the paper passing direction resolution inside the image forming apparatus is 2400 dpi. Further, since the CIS device 50 is obtained as luminance signal information of 8 bits and 256 gradations, it is possible to make a precise determination on gradation.

本実施例によれば、ＣＩＳ装置５０のような画像読み取り手段を定着後の転写紙搬送路に配置し、作像プロセスを実施しながら画像を読み取るオンライン画像評価が可能となる。オンライン評価なので、テストプリントの印刷と評価、そして実施例４で説明する評価結果のフィードバックを自動で行うことが可能となり、ユーザの手間を軽減することができる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。 According to the present embodiment, it is possible to perform on-line image evaluation in which an image reading unit such as the CIS device 50 is arranged in the transfer paper conveyance path after fixing and the image is read while performing the image forming process. Since it is an online evaluation, it is possible to automatically print and evaluate a test print, and feedback of the evaluation result described in the fourth embodiment, thereby reducing the labor of the user. As described above, according to the present embodiment, it is possible to accurately specify the cause or phenomenon of image noise, perform objective evaluation, or reduce downtime.

図６は、実施例４の画像評価と、評価結果に基づき画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける具体的手順のルーチンを説明するフローチャートである。本実施例を説明するにあたり、画像形成装置の構成は実施例１の画像形成装置の構成で、かつ、２次元の画像ノイズを解析する場合を例として説明する。尚、画像形成装置は、本実施例のようなレーザビームプリンタに限られずインクジェットプリンタでもよい。 FIG. 6 is a flowchart for explaining a routine of image evaluation according to the fourth embodiment and a specific procedure for applying feedback to the process conditions of the image forming apparatus based on the evaluation result. In describing this embodiment, the configuration of the image forming apparatus will be described as an example of the configuration of the image forming apparatus according to the first embodiment and analyzing two-dimensional image noise. The image forming apparatus is not limited to the laser beam printer as in this embodiment, and may be an ink jet printer.

ステップ（以下、Ｓとする）２０でＣＰＵ７２は、プリンタ部２０によりテストプリント画像の印刷を行う。プリンタ部２０が印刷したテストプリント画像のレイアウトを図３（ａ）に示す。テストプリント画像は、例えばＡ４サイズであり、ほぼ全面に均一なハーフトーンが印字される。Ｓ２１でリーダスキャナ部１は、ＣＣＤ１０により原稿台にセットされたテストプリント画像を読み込む。リーダスキャナ部１により読み込まれた画像データの輝度情報は制御基板３０１を介して画像解析部９１に送られる。尚、実施例３で説明した構成の画像形成装置の場合は、定着後のテストプリント画像がＣＩＳ装置５０で読み取られ、読み取られたデータは画像解析部９１に送られる。Ｓ２２で画像解析部９１は実施例１で説明した画像解析を行う。画像解析部９１が画像を解析・評価する過程で、帯域フィルタ作用部１０３が２次元の低周波の帯域フィルタを作用させ、評価処理部１０４はその評価式によって、低周波の画像ノイズのまだらを評価するまだら評価値を計算する。画像解析部９１は評価処理部１０４により計算した評価値を解析結果として制御基板３０１のＣＰＵ７２に出力し、Ｓ２３でＣＰＵ７２は、入力されたまだら評価値が許容値の範囲か否かを判断する。ここでＣＰＵ７２が評価値が許容値の範囲か否かを判断するために閾値を超えるか否かによって判断するとしてもよい。Ｓ２３でＣＰＵ７２は、まだら評価値が許容値の範囲内ではない又は閾値を超えると判断した場合は、すなわち過定着である場合であり、Ｓ２６でＣＰＵ７２は、定着条件である定着温度を低く設定するように定着器３６を制御する。そしてＳ２８でＣＰＵ７２は、評価値とプロセス条件を変更したことをサービスマン又はユーザに知らせる手段として、それらの情報を表示部９０に表示する。その後、ＣＰＵ７２はＳ２０に戻り、再度テストプリント画像を印刷する。 In step (hereinafter referred to as S) 20, the CPU 72 prints a test print image by the printer unit 20. A layout of a test print image printed by the printer unit 20 is shown in FIG. The test print image is, for example, A4 size, and a uniform halftone is printed on almost the entire surface. In S <b> 21, the reader scanner unit 1 reads a test print image set on the document table by the CCD 10. The luminance information of the image data read by the reader scanner unit 1 is sent to the image analysis unit 91 via the control board 301. In the case of the image forming apparatus having the configuration described in the third embodiment, the test print image after fixing is read by the CIS apparatus 50, and the read data is sent to the image analysis unit 91. In S22, the image analysis unit 91 performs the image analysis described in the first embodiment. In the process in which the image analysis unit 91 analyzes and evaluates the image, the band filter operation unit 103 operates a two-dimensional low frequency band filter, and the evaluation processing unit 104 uses the evaluation formula to reduce the mottle of low frequency image noise. Calculate the mottled evaluation value to be evaluated. The image analysis unit 91 outputs the evaluation value calculated by the evaluation processing unit 104 as an analysis result to the CPU 72 of the control board 301. In S23, the CPU 72 determines whether or not the input mottled evaluation value is within an allowable value range. Here, the CPU 72 may determine whether or not the evaluation value exceeds the threshold value in order to determine whether or not the evaluation value is within the allowable value range. In S23, the CPU 72 determines that the mottled evaluation value is not within the allowable range or exceeds the threshold value, that is, overfixing. In S26, the CPU 72 sets the fixing temperature, which is a fixing condition, low. Thus, the fixing device 36 is controlled. In S <b> 28, the CPU 72 displays the information on the display unit 90 as means for notifying the service person or the user that the evaluation value and the process condition have been changed. Thereafter, the CPU 72 returns to S20 and prints the test print image again.

Ｓ２３で、ＣＰＵ７２はまだら評価値が許容値の範囲内である又は閾値を超えなかったと判断した場合は、Ｓ２４で画像解析部９１の帯域フィルタ作用部１０３により２次元の高周波の帯域フィルタを作用させる。評価処理部１０４は、用いた評価式によって高周波の画像ノイズのガサツキを評価するガサツキ評価値を計算する。評価処理部１０４は計算した評価値を解析結果として制御基板３０１のＣＰＵ７２に出力する。Ｓ２４でＣＰＵ７２は、ガサツキ評価値が許容値の範囲か否か又は閾値を超えるか否か判断する。Ｓ２４でＣＰＵ７２は、ガサツキ評価値が許容値の範囲内でない又は閾値を超えたと判断した場合は、すなわち転写不良である場合であり、Ｓ２７で転写条件である転写ローラ３２と感光ドラム２６の間に印加する転写バイアス値を低く設定するように制御する。Ｓ２８でＣＰＵ７２は、評価値と、プロセス条件の変更内容を表示部９０に表示し、Ｓ２０に戻ってテストプリント画像を印字する。 If the CPU 72 determines that the evaluation value is within the allowable value range or has not exceeded the threshold value in S23, the band filter operation unit 103 of the image analysis unit 91 operates the two-dimensional high-frequency band filter in S24. . The evaluation processing unit 104 calculates a roughness evaluation value for evaluating roughness of high-frequency image noise using the evaluation formula used. The evaluation processing unit 104 outputs the calculated evaluation value to the CPU 72 of the control board 301 as an analysis result. In S <b> 24, the CPU 72 determines whether the roughness evaluation value is within the allowable value range or exceeds the threshold value. In S24, the CPU 72 determines that the roughness evaluation value is not within the allowable value range or exceeds the threshold value, that is, a transfer failure. In S27, the transfer condition between the transfer roller 32 and the photosensitive drum 26 is the transfer condition. The transfer bias value to be applied is controlled to be set low. In S28, the CPU 72 displays the evaluation value and the change contents of the process condition on the display unit 90, and returns to S20 to print a test print image.

Ｓ２４で、ＣＰＵ７２は評価値が許容値の範囲内である又は閾値を超えなかったと判断した場合は、Ｓ２５で評価結果を表示部９０に表示した後、画像評価と、評価結果より画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける本ルーチンを終了する。尚、本実施例は画像形成装置のプロセス条件にフィードバックをかける例について説明しているが、スクリーン線数などの画像処理条件にフィードバックをかけてもかまわない。また、本実施例では、２次元の画像ノイズを解析する場合を説明したが、１次元の画像ノイズを解析するように、Ｓ２３で例えば濃度むら、Ｓ２４でバンディングについて評価するようにしてもよい。更に、１次元の画像ノイズ及び２次元の画像ノイズについて解析するようにしてもよい。 If the CPU 72 determines in S24 that the evaluation value is within the allowable value range or does not exceed the threshold value, the evaluation result is displayed on the display unit 90 in S25, and then the image evaluation and the evaluation result of the image forming apparatus are determined. This routine for applying feedback to the process conditions is terminated. Although the present embodiment describes an example in which feedback is applied to the process conditions of the image forming apparatus, feedback may be applied to image processing conditions such as the number of screen lines. In the present embodiment, the case where two-dimensional image noise is analyzed has been described. However, for example, density unevenness may be evaluated in S23 and banding may be evaluated in S24 so as to analyze one-dimensional image noise. Further, one-dimensional image noise and two-dimensional image noise may be analyzed.

以上、本実施例によれば、画像評価の結果のフィードバックより画像形成条件や画像処理条件を自動で最適に調整することが可能となり、画像ノイズを低減した良好な画像を出力することができる。このように本実施例によれば、画像ノイズの原因や現象を精度良く特定すること、客観的な評価を行うこと又はダウンタイムを低減することのいずれかを実現することができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to automatically and optimally adjust the image forming condition and the image processing condition based on the feedback of the image evaluation result, and it is possible to output a good image with reduced image noise. As described above, according to the present embodiment, it is possible to accurately specify the cause or phenomenon of image noise, perform objective evaluation, or reduce downtime.

１０２フーリエ変換部
１０３帯域フィルタ作用部
１０４評価処理部 102 Fourier transform unit 103 Bandpass filter operation unit 104 Evaluation processing unit

Claims

An image evaluation device that evaluates image noise based on image information of an input evaluation target image,
Fourier transform means for calculating the spatial frequency characteristics by Fourier transforming the image information of the image to be evaluated,
Filter means for limiting the band of the spatial frequency characteristic calculated by the Fourier transform means using at least two band filters;
Evaluation means for calculating an evaluation value of image noise for the evaluation target image based on information in a band of the spatial frequency characteristic limited by the filter means;
An image evaluation apparatus comprising:

For the evaluation of the one-dimensional image noise of the evaluation target image, the filter means limits the spatial frequency characteristic band to a band equal to or higher than a threshold, and the spatial frequency characteristic band is less than the threshold. The image evaluation apparatus according to claim 1, further comprising a one-dimensional low-frequency band filter that limits the band.

The filter means includes a two-dimensional high-frequency band filter that limits a band of the spatial frequency characteristic to a band equal to or higher than a threshold for evaluation of a two-dimensional image noise of the evaluation target image; The image evaluation apparatus according to claim 1, further comprising a two-dimensional low-frequency band filter that limits the band.

Image forming means for forming an image to be evaluated;
An image reading means for reading an evaluation object image formed by the image forming means;
An image evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The image evaluation apparatus performs image noise evaluation by inputting image information of the evaluation target image read by the image reading unit.

The image forming apparatus according to claim 4, further comprising a control unit that controls to set an image forming condition based on an evaluation performed by the image evaluation apparatus.

A transfer means for transferring the image on the image carrier onto the transfer paper by applying a predetermined transfer bias;
The image forming apparatus according to claim 5, wherein the image forming condition is the transfer bias.

A fixing means for fixing an unfixed image on the transfer paper at a predetermined fixing temperature;
The image forming apparatus according to claim 5, wherein the image forming condition is the fixing temperature.

The image forming apparatus according to claim 7, wherein the image reading unit is a contact image sensor that reads an image on a transfer sheet fixed by the fixing unit.

The image forming apparatus according to claim 4, wherein the image reading unit is a scanner included in the image forming apparatus.

The image forming apparatus according to claim 4, further comprising a display unit configured to display an evaluation result of image noise performed by the image evaluation apparatus.