JP2014136353A - プリンタ、プリンタの異常検出装置、及びその異常検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】プリンタで印刷異常が検出された場合に、印刷異常の原因となる被疑部品を特定するプリンタの異常検出装置を提供する。
【解決手段】該プリンタの異常検出装置は、印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部と、プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部と、ピクセルデータと読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部と、予め、ピクセルデータと読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースと、を備える。ここで、画像比較部が出力した誤差が所定範囲内にない場合にプリンタが異常状態であると判定し、データベースを参照して誤差がデータベースで分類された複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、プリンタ、プリンタの異常検出装置、及びその異常検出方法に関する。特に、本発明は、プリンタの障害発生を検出し、修理や交換の対象となる被疑部品を特定するための異常検出技術に関する。

プリンタで印刷汚れ、白抜け等の印刷異常が発生した場合、プリンタの保守担当者は印刷異常の連絡を受けると、プリンタが設置されている現場に行き、故障診断を行って印刷異常の原因となっていると推定される被疑部品を特定し手配する。そして部品の到着後に、プリンタの保守担当者は再度現場に行って部品交換を行っている。

一方、プリンタで印刷された印刷物をスキャナで取り込んで元のデータと比較することでプリンタの状態をチェックする技術が広く知られている。例えば、特許文献１には、プリンタで印刷された帳票の印刷状態の良否を判定する帳票印刷システムが開示されている。該帳票印刷システムでは、帳票データの印字領域のピクセルデータを当該印字領域の位置情報と共に記憶部に記憶しておく。そして、上記帳票データに基づいてプリンタが印刷した帳票を、イメージスキャナが印刷結果画像データとして読み取る。続いて、該印刷結果画像データを記憶部に記憶された該印字領域のピクセルデータと比較する。この比較結果に基づいてプリンタに印刷された帳票が正常であるか否かを判定している。

特開２０１１−６０１２３号公報

以下の分析は、本発明の観点から与えられる。

特許文献１に記載された帳票印刷システムは、プリンタに印刷された帳票が正常であるか否かを判定することで、印刷された帳票を検品することができる。しかしながら、該帳票印刷システムでは、印刷結果に異常が検出された場合に被疑部品を特定することに関しては考慮されていない。そのため、プリンタを正常状態に復帰させるには、前述したように、プリンタの保守担当者が故障診断と被疑部品交換の２度の作業を行わなければならず、時間が掛かってしまうという問題がある。かくて、プリンタで印刷異常が検出された場合に、該印刷異常の原因となっていると推定される被疑部品の特定を行うことができるプリンタの異常検出装置の実現が期待される。

本発明は、プリンタで印刷異常が検出された場合に、該印刷異常の原因となる被疑部品を特定することに貢献しうるプリンタの異常検出装置を提供することを課題とする。

本発明の第１の視点によるプリンタの異常検出装置は、入力した印刷データを印刷するプリンタに装着し、該プリンタの異常検出を行うプリンタの異常検出装置であって、以下の構成要素を含む。即ち、該プリンタの異常検出装置は、前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部を含む。また、該プリンタの異常検出装置は、前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部を含む。また、該プリンタの異常検出装置は、前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部を含む。さらに該プリンタの異常検出装置は、予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを含む。ここで、前記画像比較部が出力した前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定し、前記データベースを参照して前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定する。

本発明の第２の視点によるプリンタは、以下の構成要素を含む。即ち、該プリンタは、入力した印刷データを印刷する印刷部を含む。また、該プリンタは、前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部を含む。また、該プリンタは、前記印刷部により印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部を含む。また、該プリンタは、前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部を含む。さらに該プリンタは、予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを含む。ここで、前記画像比較部が出力した前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定し、前記データベースを参照して前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定する。

本発明の第３の視点によるプリンタの異常検出方法は、入力した印刷データを印刷するプリンタの異常検出を行うプリンタの異常検出方法であって、以下のステップを含む。即ち、該プリンタの異常検出方法は、前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生ステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取ステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較ステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを用意するステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、前記画像比較ステップによる前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定するステップを含む。さらに、該プリンタの異常検出方法は、前記データベースを参照して前記画像比較ステップでの誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定するステップを含む。

本発明の第４の視点によるプログラムは、入力した印刷データを印刷するプリンタの異常検出をコンピュータに実行させるプログラムであって、以下の処理をコンピュータに実行させる。即ち、該プログラムは、前記印刷データから生成したピクセルデータと、前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取った読取データと、を互いに対応する位置で比較し、誤差を算出する処理をコンピュータに実行させる。また、該プログラムは、前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定する処理をコンピュータに実行させる。さらに、該プログラムは、予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを参照して、前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定する処理をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、プリンタで印刷異常が検出された場合に、該印刷異常の原因となる被疑部品を特定することに貢献しうるプリンタの異常検出装置を提供することができる。

第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置の構成を示すブロック図である。 図１のプリンタの印刷部と、プリンタの異常検出装置の読取部の詳細な構成を示す図である。 第１の実施形態におけるデータベースの構成を示す図である。 第１の実施形態におけるデータベースの位置情報の一例である。 第１の実施形態におけるデータベースから取得された分割領域位置情報の一例である。 第１の実施形態におけるデータベースの閾値情報の一例である。 第１の実施形態におけるデータベースのエラー情報の一例である。 第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置の動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置の動作を示すフローチャートである。

まず、本発明の一実施形態の概要について説明する。なお、実施形態の概要の説明において付記した図面参照符号は専ら理解を助けるための例示であり、図示の態様に限定することを意図するものではない。

一実施形態におけるプリンタの異常検出装置２は、図１に示すように、入力した印刷データＣ１を印刷するプリンタ１に装着し、プリンタ１の異常検出を行うプリンタの異常検出装置であって、以下の構成要素を含む。即ち、プリンタの異常検出装置２は、印刷データＣ１からピクセルデータＣ５を生成するピクセルデータ再生部２０を含む。また、プリンタの異常検出装置２は、プリンタ１で印刷された印刷物Ｃ２をイメージセンサ１１で読み取り、読取データＣ３を生成する読取部１２を含む。また、プリンタの異常検出装置２は、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３を互いに対応する位置で比較し、誤差Ｃ７を出力する画像比較部２６を含む。さらにプリンタの異常検出装置２は、予め、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターン（例えば、図７に示す８通りの現象）に分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報（図７のエラー情報８に含まれる）を記憶させたデータベース３を含む。ここで、画像比較部２６が出力した誤差Ｃ７が所定範囲内にない場合（例えば、図６においてε＜−５、ε＞＋５の場合）にプリンタ１が異常状態であると判定し、データベース３を参照して誤差Ｃ７がデータベース３で分類された複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、誤差Ｃ７の原因となっていると推定される被疑部品Ｃ９を特定する。

上記の構成によれば、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベース３を用意しておき、プリンタ１で印刷異常が検出された場合に、データベース３を参照して、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間の誤差Ｃ７が、データベース３の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、該印刷異常の原因となっていると推定される被疑部品を特定することが可能になる。

上記のプリンタの異常検出装置２は、図１に示すように、複数の分割領域の位置を示す分割領域位置情報３６を設定し、分割領域位置情報３６に基づいて、複数の分割領域毎のピクセルデータの特徴量Ｃ６を算出するピクセルデータ特徴量算出部２２と、分割領域位置情報３６に基づいて、複数の分割領域毎の読取データの特徴量Ｃ４を算出する読取データ特徴量算出部１４と、をさらに備え、画像比較部２６は、複数の分割領域毎の、ピクセルデータの特徴量Ｃ６と読取データの特徴量Ｃ４の差を誤差Ｃ７として出力するようにしてもよい。

上記の分割領域位置情報３６は、印刷する用紙サイズに応じて設定されることが好ましい。

上記の読取データの特徴量Ｃ４、ピクセルデータの特徴量Ｃ６を、黒ピクセル比率としてもよい。

上記の読取部１２は、印刷物Ｃ２を多階調で読み取り、所定の閾値以下を黒データとする２値化を行って、読取データＣ３としてもよい。

上記のデータベース３を、プリンタの種別（レーザプリンタ、インクジェットプリンタ、ドットインパクトプリンタ、熱転写プリンタ等）に応じて設定することが好ましい。

一実施形態におけるプリンタは、図１に示すプリンタの印刷部１０とプリンタの異常検出装置２とを一体化して構成したプリンタであり、以下の構成要素を含む。即ち、該プリンタは、入力した印刷データＣ１を印刷する印刷部１０を含む。また、該プリンタは、印刷データＣ１からピクセルデータＣ５を生成するピクセルデータ再生部２０を含む。また、該プリンタは、印刷部１０により印刷された印刷物Ｃ２をイメージセンサ１１で読み取り、読取データＣ３を生成する読取部１２を含む。また、該プリンタは、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３を互いに対応する位置で比較し、誤差Ｃ７を出力する画像比較部２６を含む。さらに該プリンタは、予め、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターン（例えば、図７に示す８通りの現象）に分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報（図７のエラー情報８に含まれる）を記憶させたデータベース３を含む。ここで、画像比較部２６が出力した誤差Ｃ７が所定範囲内にない場合（例えば、図６においてε＜−５、ε＞＋５の場合）にプリンタが異常状態であると判定し、データベース３を参照して誤差Ｃ７がデータベース３で分類された複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、誤差７の原因となっていると推定される被疑部品Ｃ９を特定する。

一実施形態におけるプリンタの異常検出方法は、図１、図８のいずれかに示すように、入力した印刷データＣ１を印刷するプリンタ１の異常検出を行うプリンタの異常検出方法であって、以下のステップを含む。即ち、該プリンタの異常検出方法は、印刷データＣ１からピクセルデータＣ５を生成するピクセルデータ再生ステップ（Ｓ１０）と、プリンタ１で印刷された印刷物Ｃ２をイメージセンサ１１で読み取り、読取データＣ３を生成する読取ステップ（Ｓ１７）と、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３を互いに対応する位置で比較し、誤差Ｃ７を出力する画像比較ステップ（Ｓ２３）と、予め、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターン（例えば、図７に示す８通りの現象）に分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報（図７のエラー情報８に含まれる）を記憶させたデータベース３を用意するステップと、画像比較ステップによる誤差Ｃ７が所定範囲内にない場合（例えば、図６においてε＜−５、ε＞＋５の場合）にプリンタが異常状態であると判定するステップ（Ｓ２４、Ｓ２６）と、データベース３を参照して画像比較ステップでの誤差Ｃ７がデータベース３で分類された複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定するステップ（Ｓ２７、Ｓ２８）と、を含む。

以下、本発明の各実施形態について、図面を参照して詳しく説明する。

［第１の実施形態］
（第１の実施形態の構成）
第１の実施形態について、図１〜９を参照しながら詳細に説明する。図１は、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２の構成を示すブロック図である。図１に示すように、プリンタの異常検出装置２は、プリンタ１に装着してプリンタ１の異常検出を行うための装置である。プリンタ１は、入力された印刷データＣ１を印刷する印刷部１０を備えている。

図２は、図１のプリンタ１の印刷部１０と、プリンタの異常検出装置２の読取部１２の詳細な構成を示す図である。図２に示すように、プリンタ１は、電子写真方式のレーザプリンタであり、印刷部１０は光学部（ＲＯＳ；Ｒａｓｔｅｒ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｃａｎｎｅｒ）３２、現像部（カスタマ取り替え可能ユニットＣＲＵ；Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｐｌａｃｅ Ｕｎｉｔ）３３、定着部３４により構成される。図２において、印刷部１０では指定された用紙サイズＣ０の用紙３１を給紙し、印刷プロセスに用紙３１を搬送する。印刷プロセスでは、光学部（ＲＯＳ）３２でドラム表面上に静電潜像を形成するためにレーザを照射し、現像部（ＣＲＵ）３３でドラムへの帯電・現像を実行し、定着部３４で用紙３１上に転写された完成トナー像を熱と圧力で用紙３１に定着させ印刷物Ｃ２を排出側に出力する。

プリンタの異常検出装置２の読取部１２は、図２に示すように、定着部３４の後に配置され、読取部１２が備えるイメージセンサ１１が印刷物Ｃ２を読み取る。ここで、イメージセンサ１１としては、ラインＣＣＤセンサが好適であり、排出側に搬送される印刷物Ｃ２を読み取って、読取データＣ３を出力する。

次に、図１に戻って、プリンタの異常検出装置２の構成について説明する。プリンタの異常検出装置２は、図１に示すように、読取部１２、読取データ特徴量算出部１４、読取データ特徴量記録部１６、ピクセルデータ再生部２０、ピクセルデータ特徴量算出部２２、ピクセルデータ特徴量記録部２４、画像比較部２６、誤差パターン判定部２８、エラー表示部３０、データベース３を含んで構成される。

ここで、プリンタの異常検出装置２の構成要素のうち、読取データ特徴量算出部１４、読取データ特徴量記録部１６、ピクセルデータ再生部２０、ピクセルデータ特徴量算出部２２、ピクセルデータ特徴量記録部２４、画像比較部２６、誤差パターン判定部２８は、プリンタの異常検出装置２を機能単位で分割したユニットであり、各ユニットはプログラムで実装され、プリンタの異常検出装置２が備えたＣＰＵにより処理される。あるいは、各ユニットの一部又は全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）等でハードウェア化し、該ハードウェアにより処理するようにしてもよい。

ピクセルデータ再生部２０は、プリンタ１に入力された印刷データＣ１を受けて、印刷データＣ１に対応したピクセルデータＣ５を生成する。ここで、ピクセルデータＣ５は、所定の解像度（ｄｐｉ；ｄｏｔｓ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）で印刷データＣ１をラスタライズしたビットマップ画像である。ラスタライズに使用するフォントデータは、後述するようにピクセルデータＣ５と印刷物Ｃ２の読取データＣ３を比較するので、プリンタ１で使用されているものに類似したフォントデータを使用することが好ましい。

一方、前述したように、印刷物Ｃ２は、読取部１２のイメージセンサ１１で読み取られ、読取データＣ３を得る。ここで、読取部１２による解像度（ｄｐｉ）は、ピクセルデータ再生部２０の解像度（ｄｐｉ）と一致していることが望ましい。但し、両者の解像度（ｄｐｉ）に差があっても、後述するように換算することは可能である。また、イメージセンサ１１は、印刷物Ｃ２を多階調（２５６階調等）で読み取る。読取部１２ではその多階調のデータに対して、所定の閾値以下を黒データとし、それ以外を白データとする２値化処理を行い、読取データＣ３とする。ここで、所定の閾値は、白と黒の中間の濃度で、０と１が入れ替わる程度に設定しておくことが好ましい。

プリンタの異常検出装置２は、基本的には、読取データＣ３とピクセルデータＣ５とを対応する位置で比較することにより、印刷異常を検出する。但し、上記した解像度の画素単位で比較するのではなく、後述するように、複数に分割された分割領域の単位で比較することで、演算量を削減して処理を高速化すると共に、安定した異常検出を可能にしている。

次に、データベース３について、詳細に説明する。図３は、第１の実施形態におけるデータベースの構成を示す図である。図３に示すように、データベース３は、位置情報６、閾値情報７、エラー情報８を含んで構成される。図４は、第１の実施形態におけるデータベース３の位置情報６の一例である。図４に示すように、位置情報６は用紙サイズＣ０毎に、「寸法（縦×横）」の情報（単位はｍｍ）、「比較領域（縦×横）」の情報（単位はｍｍ）、「上（余白）」の情報（単位はｍｍ）、「下（余白）」の情報（単位はｍｍ）、「左（余白）」の情報（単位はｍｍ）、「右（余白）」の情報（単位はｍｍ）、「縦（位置数）」、「横（位置数）」のデータを含んでいる。

用紙サイズＣ０の情報は、プリンタ１が対応している用紙を示し、「Ａ５縦」、「Ａ５横」、「Ａ４縦」、「Ａ４横」等で表される。「寸法（縦×横）」は各用紙サイズＣ０の寸法である。「比較領域（縦×横）」は「寸法（縦×横）」のうち、読取データＣ３とピクセルデータＣ５の比較を行う領域を示している。また、４つの余白データ「上（余白）」、「下（余白）」、「左（余白）」、「右（余白）」は、「比較領域（縦×横）」の「寸法（縦×横）」に対する上下左右の余白（単位はｍｍ）を示している。

「縦（位置数）」、「横（位置数）」は、「比較領域（縦×横）」を複数の分割領域に分割した場合の縦方向の数、横方向の数をそれぞれ示している。また、１つの分割領域を１０×１０ｍｍとしている。図５は第１の実施形態におけるデータベース３から取得された分割領域位置情報３６の一例である。図５は、データベース３の位置情報６に対して、「Ａ５縦」の用紙サイズＣ０を指定した場合に、取得される分割領域位置情報３６を示している。分割領域位置情報３６は、縦方向が２０個、横方向が１４個に分割された２８０個の分割領域の位置を出力する。具体的には、例えば、図５のＡＦ−６で表される分割領域の位置は、その対角の頂点座標（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）（単位はｍｍ）で表される。このように、各分割領域の位置が表されたデータが分割領域位置情報３６として出力される。

図１に戻って、ピクセルデータ特徴量算出部２２と読取データ特徴量算出部１４について説明する。ピクセルデータ特徴量算出部２２と読取データ特徴量算出部１４は、用紙サイズＣ０に応じてデータベース３から出力された分割領域位置情報３６を入力する。ピクセルデータ特徴量算出部２２は、入力した分割領域位置情報３６をピクセルデータＣ５上のピクセル単位の位置データに換算したピクセルデータ分割領域位置情報を得る。同様に、読取データ特徴量算出部１４は、入力した分割領域位置情報３６を読取データＣ３上の画素単位の位置データに換算した読取データ分割領域位置情報を得る。

上記の換算を精度よく行うには、印刷データＣ１として、４角にアライメントマークを含んだテスト画像を用意しておき、そのピクセルデータＣ５と読取データＣ３の位置がアライメントマークで一致するように、位置情報を補正すればよい。また、このような補正を行うことで、ピクセルデータＣ５の解像度（ｄｐｉ）と読取データＣ３の解像度（ｄｐｉ）の差も併せて補正されるので、両者の解像度が揃っていなくてもよいことになる。以下では、上記のピクセルデータ分割領域位置情報及び読取データ分割領域位置情報は、上記のアライメントマークによる補正を行うことで、お互いの位置が対応した画素単位の位置データになっているものとする。

次に、ピクセルデータ特徴量算出部２２は、ピクセルデータ分割領域位置情報に基づいて、各分割領域における黒ピクセル比率Ｃ６を算出する。ここで、黒ピクセル比率とは、その分割領域内に含まれるピクセル（画素）のうち、黒データであるピクセル数の比率である。そして、ピクセルデータ特徴量記録部２４は、ピクセルデータ特徴量算出部２２が算出した各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６をメモリ（不図示）に一旦格納する。

同様に、読取データ特徴量算出部１４は、読取データ分割領域位置情報に基づいて、各分割領域における黒ピクセル比率Ｃ４を算出する。そして、読取データ特徴量記録部１６は、読取データ特徴量算出部１４が算出した各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４をメモリ（不図示）に一旦格納する。

続いて、画像比較部２６は、読取データ特徴量記録部１６に格納された各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４と、ピクセルデータ特徴量記録部２４に格納された各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６と、をそれぞれ読み出して比較し、誤差Ｃ７を算出する。ここで、誤差Ｃ７は、分割領域位置情報３６で定義された各分割領域における誤差の情報を有している。

次に、図６を参照し、データベース３の閾値情報７について説明する。図６は、第１の実施形態におけるデータベース３の閾値情報７の一例である。黒ピクセル比率Ｃ４の黒ピクセル比率Ｃ６に対する誤差は、式（１）で示す誤差εで評価する。

ε ＝ １００×（Ｃ４−Ｃ６）／Ｃ６ ［％］ 式（１）

図６に示すように、式（１）で算出した誤差εにおいて、−５≦ε≦＋５の範囲内であれば、プリンタ１は正常状態であると判断し、それ以外の場合は、プリンタ１は異常状態であると判断する。より詳細には、ε＜−５の場合にはプリンタ１による印刷物Ｃ２は薄いと判定し、ε＞＋５の場合には濃いと判定する。ここで、正常状態の範囲を定めている閾値−５、＋５は、適宜調整することが可能である。また、第１の実施形態では、各分割領域のうち、１つでも誤差εが所定の範囲内（−５≦ε≦＋５）に入らなければ、異常状態としている。但し、それに限定されず、例えば、誤差εが所定の範囲内に入らない分割領域の数が閾値を超えた場合に異常状態であるようにしてもよく、異常状態の判定方法には、種々の変形が可能である。

次に、図７を参照し、データベース３のエラー情報８について説明する。図７は、第１の実施形態におけるデータベース３のエラー情報８の一例である。図７のエラー情報８は、誤差Ｃ７のパターン（各分割領域の読取データの黒ピクセル比率Ｃ４とピクセルデータの黒ピクセル比率Ｃ６の差）として、生じる可能性のあるものを分類したものである。図７では、８通りに分類されている。図７の第２列（「現象」の列）は、印刷データＣ１が「あ」の場合の各異常状態を画像で示したものである。

データベース３のエラー情報８には、各異常状態に対して、図示しない誤差のパターンのデータが保存されている。また、図７に示すように、データベース３のエラー情報８には、各異常状態に対応してエラーコードＡＬＭ−０１〜ＡＬＭ−０８が付されている。また、図７に示すように、データベース３のエラー情報８には、各異常状態に対して異常状態の原因となる被疑部品の情報が登録されている。

図７において、エラーコードＡＬＭ−０１の場合は、印刷物Ｃ２が「全白」（用紙に何も印刷されない状態）の異常状態で、被疑部品は、感光ドラム、ＲＯＳである。エラーコードＡＬＭ−０２の場合は、印刷物Ｃ２が「全黒（黒ベタ）」の異常状態で、被疑部品は、ＲＯＳ、ＨＶＰＳ（Ｈｉｇｈ Ｖｏｌｔａｇｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ；高電圧電源部）である。エラーコードＡＬＭ−０３の場合は、「印刷方向縦白筋」（即ち、誤差位置が印刷方向縦配列で黒ピクセル比率Ｃ４が低い）の異常状態で、被疑部品は、感光ドラム、ＲＯＳである。エラーコードＡＬＭ−０４の場合は、「印刷方向横白筋」（即ち、誤差位置が印刷方向横配列で黒ピクセル比率Ｃ４が低い）の異常状態で、被疑部品は、感光ドラム、ＲＯＳ、転写ローラである。エラーコードＡＬＭ−０５の場合は、「印刷方向縦黒筋」（即ち、誤差位置が印刷方向縦配列で黒ピクセル比率Ｃ４が高い）の異常状態で、被疑部品は、定着器、感光ドラムである。エラーコードＡＬＭ−０６の場合は、「印刷方向横黒筋」（即ち、誤差位置が印刷方向横配列で黒ピクセル比率Ｃ４が高い）の異常状態で、被疑部品は、定着器、感光ドラム、転写ローラである。エラーコードＡＬＭ−０７の場合は、「ランダム汚れ」（即ち、誤差位置に規則配列がなく黒ピクセル比率Ｃ４が高い）の異常状態で、被疑部品は、定着器、感光ドラム、転写ローラ、搬送ローラである。エラーコードＡＬＭ−０８の場合は、「薄い」（即ち、全体に濃度が薄い）の異常状態で、被疑部品は、感光ドラム、ＲＯＳである。

次に、図１に戻って、誤差パターン判定部２８について説明する。誤差パターン判定部２８は、データベース３のエラー情報８を参照し、画像比較部２６が出力した各分割領域の誤差Ｃ７が、エラー情報８内の８通りの誤差のパターンのいずれに対応するかを判定する。判定の具体的なアルゴリズムは、図９のフローチャートで後述する。

そして、誤差パターン判定部２８は、判定した誤差のパターンに対応したエラーコードＣ８と、その被疑部品Ｃ９を出力する。続いて、エラー表示部３０は、誤差パターン判定部２８が出力したエラーコードＣ８を表示する。ここで、エラー表示部３０は、プリンタの異常検出装置２が備える液晶パネル方式の表示デバイス（不図示）であり、プリンタ１のユーザは該表示デバイスにより、プリンタ１が異常状態にあること、及びそのエラーコードＣ８を得ることができる。さらに、プリンタの異常検出装置２は、異常状態を検知した場合には、アラームを発生するようにしてもよい。アラームとしては、アラーム音、ＬＥＤランプの点滅等、プリンタ１のユーザに報知できるものであればよい。

次に、図８〜９を参照し、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２の動作について詳細に説明する。図８は、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２の動作を示すフローチャートである。図８の説明において、図１によって既に説明済みの内容については、説明を省略する場合がある。

使用しているプリンタ１の種別、用紙サイズに対応したデータベース３（位置情報６、閾値情報７、エラー情報８を含む）を用意し、予め設定しておく（図８には不図示）。その状態で、用紙サイズＣ０、印刷データＣ１がプリンタ１に入力されたと想定する。図８のステップＳ１０〜Ｓ１５は、ピクセルデータＣ５を再生して各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６を算出し、一旦格納した各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６を画像比較部２６で読み出すまでの処理を示している。ステップＳ１０〜Ｓ１５の各ステップの詳細な内容については説明を省略する。

また、図８のステップＳ１６〜Ｓ２２は、指定された用紙サイズＣ０に印刷データＣ２を印刷してイメージセンサ１１で読み取り、読取データＣ３を入力して、各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４を算出し、一旦格納した各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４を画像比較部２６で読み出すまでの処理を示している。ステップＳ１６〜Ｓ２２の各ステップの詳細な内容については説明を省略する。

続いて、画像比較部２６で読取データ特徴量記録部１６に一旦格納された各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４と、ピクセルデータ特徴量記録部２４に一旦格納された各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６から、各分割領域の黒ピクセル比率の誤差Ｃ７を計算する（ステップＳ２３）。続いて、黒ピクセル比率の誤差が許容範囲内か否かを判定する（Ｓ２４）。具体的には、式（１）による誤差εを算出して、各分割領域の誤差εがそれぞれ許容範囲内（例えば、−５≦ε≦＋５）に入るか否かを判定する。

ステップＳ２４でＹｅｓの場合には、印刷結果が正常であると判定する（Ｓ２５）。一方、ステップＳ２４でＮｏの場合には、印刷結果が異常であると判定する（Ｓ２６）。続いて、誤差Ｃ７がデータベース３のエラー情報８の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定する（Ｓ２７）。そして、判定された誤差のパターンに対応するエラーコードＣ８の表示を行う（Ｓ２８）。

次に、図９を参照しながら、図８のステップＳ２７、Ｓ２８の詳細について説明する。図９は、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２の動作を示すフローチャートであって、図８のステップＳ２７、Ｓ２８の詳細を示したものである。図９の左側の一点鎖線で囲んだ枠内（Ｓ２７）は、誤差Ｃ７がデータベース３の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定するアルゴリズムを示している。図９の右側の一点鎖線で囲んだ枠内（Ｓ２８）は、エラーコードの表示を行っている。

図９では、まず、印刷データＣ１に関係なく「全白」「全黒」になる場合について、先に判定した後、印刷結果（即ち、読取データＣ３）が印刷データＣ１に対して誤差を発生する場合の判定を行っている。

まず、図９において、全ての分割領域の位置で黒ピクセル比率Ｃ４が同じか否かを判定する（Ｓ３０）。ステップＳ３０でＹｅｓの場合、各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４が略１００％又は略０％であるかを判定する（Ｓ３４）。ステップＳ３４で黒ピクセル比率Ｃ４が略０％と判定された場合は、図７のＡＬＭ−０１：「全白」と判定される。また、黒ピクセル比率Ｃ４が略１００％と判定された場合は、図７のＡＬＭ−０２：「全黒」と判定される。ステップＳ３４で黒ピクセル比率Ｃ４が略０％、略１００％のいずれでもないと判定された場合には、ステップＳ３０でＮｏと判定された場合と同様に、ステップＳ３１に進む。

続いて、誤差Ｃ７が、印刷方向に対し縦方向に黒ピクセル比率の差（黒ピクセル比率Ｃ４の黒ピクセル比率Ｃ６に対する差）があるか否かを判定する（Ｓ３１）。ステップＳ３１においてＹｅｓの場合、黒ピクセル比率Ｃ４が高いか否かを判定する（Ｓ３５）。ステップＳ３５でＮｏの場合、図７のＡＬＭ−０３：「印刷方向縦白筋」と判定される。一方、ステップＳ３５でＹｅｓの場合、図７のＡＬＭ−０５：「印刷方向縦黒筋」と判定される。

続いて、ステップＳ３１でＮｏの場合、誤差Ｃ７が、印刷方向に対し横方向に黒ピクセル比率の差（黒ピクセル比率Ｃ４の黒ピクセル比率Ｃ６に対する差）があるか否かを判定する（Ｓ３２）。ステップＳ３２においてＹｅｓの場合、黒ピクセル比率Ｃ４が高いか否かを判定する（Ｓ３６）。ステップＳ３６でＮｏの場合、図７のＡＬＭ−０４：「印刷方向横白筋」と判定される。一方、ステップＳ３６でＹｅｓの場合、図７のＡＬＭ−０６：「印刷方向横黒筋」と判定される。

続いて、ステップＳ３２でＮｏの場合、誤差Ｃ７が、印刷方向に関わらず黒ピクセル比率が高いか否かを判定する（Ｓ３３）。ステップＳ３３でＮｏの場合、図７のＡＬＭ−０８：「薄い」と判定される。一方、ステップＳ３３でＹｅｓの場合、図７のＡＬＭ−０７：「ランダム汚れ」と判定される。

尚、印刷結果の濃度が薄くなる異常で図７のＡＬＭ−０８：「薄い」に判定されるべき場合に、読取部１２の２値化処理の閾値によっては、２値化処理後の読取データＣ３が全白になってしまい、ＡＬＭ−０１：「全白」と誤判定されてしまう問題が生じる。これを回避するには、例えば、２値化処理した際に多階調でのヒストグラムを保存しておき、ヒストグラムを参照して全白でない場合には、ＡＬＭ−０２に分類されないようにすればよい。このように、印刷濃度に関する異常の場合は、適宜ヒストグラムを参照することにより、誤判定の問題を解消することができる。

尚、ステップＳ２７の誤差のパターンの判定アルゴリズムは、ステップＳ３０〜Ｓ３６の方法に限定されず、公知のパターンマッチングの手法を適用することができる。

続いて、図９のステップＳ２８に含まれるステップＳ３７〜Ｓ４４において、それぞれステップＳ２７の判定結果に対応したエラーコードＣ８（「ＡＬＭ−０１」〜「ＡＬＭ−０８」）を表示する。

以上説明したように、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２によれば、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベース３を用意しておき、プリンタ１で印刷異常が検出された場合に、データベース３を参照して、各分割領域の読取データの黒ピクセル比率Ｃ４とピクセルデータの黒ピクセル比率Ｃ６間の誤差Ｃ７が、データベース３の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、該印刷異常の原因となる被疑部品を特定することが可能になる。

プリンタ１のユーザは、エラーコードＣ８の表示によりプリンタ１が異常状態であること及び誤差のパターンの情報を得ることができるという効果が得られる。

プリンタ１のユーザは、保守担当者に連絡し、表示されたエラーコードＣ８を知らせる。エラーコードＣ８と被疑部品Ｃ９とは図７に示すように対応しているため、プリンタ１の保守担当者は被疑部品Ｃ９を特定することができるという効果が得られる。即ち、プリンタ１の保守担当者は現場で故障診断を行わなくても被疑部品Ｃ９を手配して、部品の到着後に現場に行って被疑部品の交換作業を行えばよい。従来、故障診断と被疑部品交換で２度、現場で作業を行う必要があったが、プリンタの異常検出装置２を使用することで被疑部品の交換作業の１回で済むことになり、プリンタの保守担当者の負担が減ると共に、保守経費を減らすことができる。また、故障診断にかかる時間が不要になるため、早く正常状態に復帰させることが可能になる。

尚、実施形態で開示した内容について、以下に示すような変形、修正が可能である。

実施形態では、読取データＣ３とピクセルデータＣ５を比較するのに各分割領域の黒ピクセル比率を使用する場合を例示したが、それに限定されない。黒ピクセル比率の代わりに、画像の特性を表す任意の特徴量を使用することができる。例えば、各分割領域の分散値を使用すると、印刷結果にノイズ量が増えたか否かをチェックすることができる。

実施形態では、白黒の２値画像のプリンタの場合を例示したが、それに限定されない。例えば、白黒の連続階調の画像（グレースケール画像）のプリンタに対しても適用することができる。白黒の連続階調の画像の場合には、イメージセンサで読み取った多階調のデータを２値化せずにそのまま使用する。一方、ピクセルデータのほうも多階調のビットマップ画像となる。多階調の読取データと多階調のピクセルデータを比較する際には、特徴量として黒ピクセル比率の代わりに、例えば、各分割領域内の画素の階調値の平均を使用すればよい。

また、カラープリンタに対しても、実施形態の開示内容を拡張して適用することができる。具体的には、読取部１２のイメージセンサとしてカラーのラインＣＣＤ等を使用して、ＲＧＢ３色で色分解した読取データを取得する。一方、ピクセルデータもＲＧＢチャネル毎に生成する。そして、色チャネル毎に、各分割領域の読取データとピクセルデータを比較すればよい。

また、実施形態では、プリンタ１にプリンタの異常検出装置２を装着する構成について例示したが、それに限定されない。例えば、異常検出装置を組み込んだ構成のプリンタを提供することも可能である。

実施形態で開示した異常検出の処理は、常時行うようにしてもよいし、或いは、テストモードにしたときだけ、異常検出の処理を行うようにしてもよい。

また、プリンタで印刷した印刷物をプリンタと分離したスキャナで取り込んで、異常検出の処理を行うようにしてもよい。この場合、異常検出の処理はオフラインで行うため、異常検出装置をプリンタに接続するインターフェースが不要となり、任意のプリンタに容易に対応することができる。

実施形態では、電子写真方式のレーザプリンタについて例示したが、それに限定されず、任意の方式のプリンタに対応することが可能である。例えば、インクジェットプリンタ、ドットインパクトプリンタ、熱転写プリンタ等に適用することができる。ここで、プリンタの種別により異常時に発生する可能性のある誤差のパターン及び誤差のパターンに対応した被疑部品は異なるので、プリンタの種別毎に、データベース３のエラー情報８を用意すればよい。さらに、機種によって誤差のパターン、及び誤差のパターンに対応する被疑部品が異なる場合には、機種毎にデータベース３のエラー情報８を用意すればよい。

具体的に、プリンタの種別毎にデータベース３のエラー情報８を用意するには、以下のようにすればよい。例えば、全く印刷がされない異常の場合（図７のＡＬＭ−０１：「全白」に相当）について、プリンタの種別毎にその原因を分析する。インクジェットプリンタの場合は、インク吐出ノズルの詰まり、印刷データを変換する制御装置の異常、等の原因が考えられ、その原因に対応する被疑部品を登録すればよい。また、ドットインパクトプリンタの場合は、インクリボンを紙に転写する部分の異常、印刷データを変換する制御装置の異常、等の原因が考えられ、その原因に対応する被疑部品を登録すればよい。また、熱転写プリンタの場合には、熱転写ヘッドの加熱制御の異常、印刷データを変換する制御装置の異常、等の原因が考えられ、その原因に対応する被疑部品を登録すればよい。以上、ＡＬＭ−０１：「全白」の場合について説明したが、他の誤差のパターンの場合にも、プリンタの種別に応じて、誤差のパターンの原因に対応した被疑部品を登録すればよい。

本発明のプリンタの異常検出装置は、プリンタ全般（インクジェットプリンタ、ドットインパクトプリンタ、熱転写プリンタ、レーザプリンタ等の様々な方式のプリンタを含む）の障害発生を検出し、修理や交換の対象となる被疑部品を特定するのに利用することができる。

なお、本発明の全開示（請求の範囲及び図面を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲及び図面を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。

１：プリンタ
２：プリンタの異常検出装置
３：データベース
４：ピクセルデータ分割領域位置情報
５：読取データ分割領域位置情報
６：位置情報
７：閾値情報
８：エラー情報
１０：印刷部
１１：イメージセンサ
１２：読取部
１４：読取データ特徴量算出部
１６：読取データ特徴量記録部
２０：ピクセルデータ再生部
２２：ピクセルデータ特徴量算出部
２４：ピクセルデータ特徴量記録部
２６：画像比較部
２８：誤差パターン判定部
３０：エラー表示部
３１：用紙
３２：光学部
３３：現像部
３４：定着部
３６：分割領域位置情報
Ｃ０：用紙サイズ
Ｃ１：印刷データ
Ｃ２：印刷物
Ｃ３：読取データ
Ｃ４：黒ピクセル比率（読取データの特徴量）
Ｃ６：黒ピクセル比率（ピクセルデータの特徴量）
Ｃ５：ピクセルデータ
Ｃ７：誤差
Ｃ８：エラーコード
Ｃ９：被疑部品

Claims (9)

1. 入力した印刷データを印刷するプリンタに装着し、該プリンタの異常検出を行うプリンタの異常検出装置であって、
   前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部と、
   前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部と、
   前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部と、
   予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースと、
   を備え、
   前記画像比較部が出力した前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定し、前記データベースを参照して前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定することを特徴とするプリンタの異常検出装置。
2. 複数の分割領域の位置を示す分割領域位置情報を設定し、
   前記分割領域位置情報に基づいて、前記複数の分割領域毎の前記ピクセルデータの特徴量を算出する、ピクセルデータ特徴量算出部と、
   前記分割領域位置情報に基づいて、前記複数の分割領域毎の前記読取データの特徴量を算出する、読取データ特徴量算出部と、
   をさらに備え、
   前記画像比較部は、前記複数の分割領域毎の、前記ピクセルデータの特徴量と前記読取データの特徴量の差を前記誤差として出力する、ことを特徴とする請求項１に記載のプリンタの異常検出装置。
3. 前記分割領域位置情報は、印刷する用紙サイズに応じて設定されることを特徴とする請求項２に記載のプリンタの異常検出装置。
4. 前記特徴量は、黒ピクセル比率であることを特徴とする請求項２または３に記載のプリンタの異常検出装置。
5. 前記読取部は、前記印刷物を多階調で読み取り、所定の閾値以下を黒データとする２値化を行って前記読取データとする、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一に記載のプリンタの異常検出装置。
6. 前記データベースを、プリンタの種別に応じて設定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一に記載のプリンタの異常検出装置。
7. 入力した印刷データを印刷する印刷部と、
   前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部と、
   前記印刷部により印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部と、
   前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部と、
   予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースと、
   を備え、
   前記画像比較部が出力した前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定し、前記データベースを参照して前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定することを特徴とするプリンタ。
8. 入力した印刷データを印刷するプリンタの異常検出を行うプリンタの異常検出方法であって、
   前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生ステップと、
   前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取ステップと、
   前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較ステップと、
   予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを用意するステップと、
   前記画像比較ステップによる前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定するステップと、
   前記データベースを参照して前記画像比較ステップでの誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定するステップと、
   を含むことを特徴とするプリンタの異常検出方法。
9. 入力した印刷データを印刷するプリンタの異常検出をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記印刷データから生成したピクセルデータと、前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取った読取データと、を互いに対応する位置で比較し、誤差を算出する処理と、
   前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定する処理と、
   予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを参照して、前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定する処理と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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