JP2014165541A - 画像形成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】テストパターンのサイズを小さくできる画像形成装置を提供する。
【解決手段】画像形成装置は、シートに基準パターン及びテストパターンを形成する画像形成手段と、シートに形成された基準パターンを検出し、シートに形成されたテストパターンを測定する測定手段と、測定手段によるテストパターンの測定結果により色の補正又は濃度の補正を行う補正手段と、を備えており、補正手段は、測定手段が検出した２つの基準パターンの検出間隔により、テストパターンの測定タイミングを決定する。
【選択図】図７

Description

本発明は、画像形成装置の色安定性を確保するためのキャリブレーション技術に関する。

画像形成装置の画質には、粒状性、面内一様性、文字品位、色再現性（色安定性を含む）などがあるが、とりわけ重要なのは色再現性であると言われる。人間は経験に基づいた期待する色（特に人肌、青空、金属など）についての記憶がある。この色は記憶色と呼ばれる。形成された画像の色が記憶色の許容範囲を超えると、人間は違和感を覚えてしまう。

画像形成装置の色再現性を維持するために、ＩＣＣ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｌｏｒ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）プロファイルと呼ばれる多次元ＬＵＴ（ルックアップテーブル）が存在する。ＩＣＣプロファイルを採用することで、表示装置に表示された画像の色と、画像形成装置によりシート上に形成された画像の色とをマッチングさせることができる。このＩＣＣプロファイルは、測定器を用いたパターンの色測定に基づき作成される。

特許文献１は、シート上に形成したテストパターンの色を分光タイプのカラーセンサで測定する測定器を提案している。カラーセンサからの測定値は分光反射率に変換され、三刺激値などを考慮してＣＩＥ Ｌａｂに変換される。ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間（ＣＩＥは国際照明委員；Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ ｄ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）は、印刷機およびプリンタに依存しない色空間として知られている。

特開２００４−８６０１３号公報

画像形成装置内で、シート上に形成したテストパターンの色を、シートを搬送しながら測定する際に、色の測定精度を向上させるために、１つの色のテストパターンを複数回サンプリングし、各サンプリングでの測定値を平均化することが行われる。この場合、１つの色のテストパターンは、複数回のサンプリングに必要な大きさとする必要がある。さらに、シートの搬送速度が変動すると、シートに形成したテストパターンの測定位置が相対的に変化する。このため、各テストパターンのサイズは、サンプリング回数に加えて、シートの搬送速度の変動を考慮したものとする必要がある。この様に、テストパターンのサイズが大きくなると、１枚のシートに形成できるテストパターンの数が減ることになる。

本発明は、テストパターンのサイズを小さくできる画像形成装置を提供するものである。

本発明の一側面によると、画像形成装置は、シートに基準パターン及びテストパターンを形成する画像形成手段と、前記シートに形成された前記基準パターンを検出し、前記シートに形成された前記テストパターンを測定する測定手段と、前記測定手段による前記テストパターンの測定結果により色の補正又は濃度の補正を行う補正手段と、を備えており、前記補正手段は、前記測定手段が検出した２つの基準パターンの検出間隔により、前記テストパターンの測定タイミングを決定することを特徴とする。

シートの速度変動の影響を考慮してテストパターンのサイズを大きくする必要がなくなり、テストパターンのサイズを小さくできる。

一実施形態による画像形成装置の概略構成図。 一実施形態による分光タイプのカラーセンサの概略構成図。 一実施形態による画像処理部の概略構成図。 一実施形態によるテストパターンの各種パラメータの一例を示す図。 蓄積時間の違いによる反射光量の一例を示す図。 平均化処理回数と色差ΔＥとの関係を示す図。 一実施形態によるテストパターンの測定処理のフローチャート。 一実施形態によるテストパターンの測定タイミングの決定の説明図。 一実施形態によるテストパターンの測定タイミングの決定の説明図。 一実施形態によるテストパターンの測定処理のフローチャート。 一実施形態によるテストパターンの測定タイミングの決定の説明図。

以下、本発明の例示的な実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各図においては、実施形態の説明に必要ではない構成要素については図から省略する。

＜第一実施形態＞
以下では、電子写真方式の画像形成装置により本実施形態の説明を行う。しかし、本発明は、インクジェット方式や昇華方式にも適用できる。なお、インクジェット方式では、インクを吐出してシートに画像を形成する像形成手段やインクを乾燥させる定着手段（乾燥手段）が使用される。

図１は画像形成装置１００の構造を示す断面図である。画像形成装置１００は、筐体１０１を備える。筐体１０１には、画像形成エンジン部を構成するための各機構と、制御ボード収納部１０４とが設けられている。制御ボード収納部１０４には、各機構による各印刷プロセス処理（たとえば、給紙処理など）に関する制御を行なうエンジン制御ＣＰＵ１０２と、画像処理などを行うプリンタコントローラ１０３が収納されている。

図１が示すように、画像形成エンジン部にはＹＭＣＫに対応した４つのステーション１２０、１２１、１２２、１２３が設けられている。ステーション１２０、１２１、１２２、１２３は、トナーをシートに転写して画像を形成する画像形成部である。ここで、ＹＭＣＫは、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの略称である。各ステーションは、ほぼ共通の部品により構成されている。感光ドラム１０５は、像担持体の一種であり、一次帯電器１１１により一様の表面電位に帯電される。感光ドラム１０５には、レーザ１０８が出力するレーザ光によって、潜像が形成される。現像器１１２は、色材（トナー）を用いて潜像を現像してトナー像を形成する。トナー像（可視像）は、中間転写体１０６上に一次転写される。中間転写体１０６上に形成された可視像は、収納庫１１３から搬送されてきたシート１１０に対して、転写ローラ１１４により二次転写される。

本実施形態の定着処理機構は、シート１１０に転写されたトナー像を加熱および加圧してシート１１０に定着させる第一定着器１５０および第二定着器１６０を有している。第一定着器１５０には、シート１１０に熱を加えるための定着ローラ１５１、シート１１０を定着ローラ１５１に圧接させるための加圧ベルト１５２、定着完了を検知する第一定着後センサ１５３を含む。これらローラは中空ローラであり、内部にそれぞれヒータを有している。また、これらローラは、不図示のモータにより駆動されて、シート１１０を搬送する。第二定着器１６０は、第一定着器１５０よりもシート１１０の搬送方向で下流に配置されている。第二定着器１６０は、第一定着器１５０により定着したシート１１０上のトナー像に対してグロスを付加したり、定着性を確保したりする。第二定着器１６０も、第一定着器１５０と同様に定着ローラ１６１、加圧ローラ１６２、第二定着後センサ１６３を有している。シート１１０の種類によっては第二定着器１６０を通す必要がない。この場合、エネルギ消費量低減の目的で第二定着器１６０を経由せずにシート１１０は搬送経路１３０を通過する。搬送経路切り替えフラッパ１３１は、シート１１０を搬送経路１３０へ誘導するか、第二定着器１６０に誘導するかを切り替える切替部として機能する。

搬送経路切り替えフラッパ１３２は、シート１１０を排出経路１３５へと誘導するか、外部への排出経路１３９に誘導する誘導部材である。排出経路１３５には、反転センサ１３７が設けられている。シート１１０の先端は、反転センサ１３７を通過し、反転部１３６へ搬送される。反転センサ１３７がシート１１０の後端を検出すると、シート１１０の搬送方向が切り替えられる。搬送経路切り替えフラッパ１３３は、シート１１０を両面画像形成用の搬送経路１３８へと誘導するか、排出経路１３５に誘導する誘導部材である。搬送経路切り替えフラッパ１３４は、シート１１０を外部への排出経路１３９に誘導する誘導部材である。なお、排出経路１３５や排出経路１３９などの搬送路には多数の搬送ローラ１４０が設けられている。

シート１１０の搬送方向において第二定着器１６０よりも下流には、シート１１０上のテストパターンを検知するカラーセンサ２００が配置されている。カラーセンサ２００は、シート１１０の搬送方向において第一定着器１５０および第二定着器１６０よりも下流でシート１１０に定着した画像の色を測定する測定部として機能する。カラーセンサ２００は、排出経路１３９に配置されていてもよい。操作パネル１８０からの指示により色検出が指示されると、エンジン制御ＣＰＵ１０２は濃度補正、階調補正、色補正などを実行する。

図２はカラーセンサ２００の構造を示す図である。白色ＬＥＤ２０１は、シート１１０上のテストパターン２２０に光を照射する発光素子である。回折格子２０２はテストパターン２２０から反射した光を波長ごとに分光する分光部品である。ラインセンサ２０３は、回折格子２０２により波長ごとに分解された光を検出するｎ個の受光素子を備えた光検出素子である。演算部２０４は、ラインセンサ２０３により検出された各画素の光強度値から各種の演算を行う。メモリ２０５は、演算部２０４が使用する各種のデータを保存する。演算部２０４は、たとえば、光強度値から分光演算する分光演算部やＬａｂ値を演算するＬａｂ演算部などを有する。また、白色ＬＥＤ２０１から照射された光をシート１１０上のテストパターン２２０に集光したり、テストパターン２２０から反射した光を回折格子２０２に集光したりするレンズ２０６がさらに設けられてもよい。カラーセンサ２００は、シート１１０を搬送する搬送部（搬送ローラ１４０）によって搬送されているテストパターン２２０の色を測定する。なお、複数のカラーセンサ２００を画像形成装置１００内に設置する場合、演算部２０４およびメモリ２０５は複数のカラーセンサ２００に対して１組だけ設けてもよい。これにより、複数のカラーセンサ２００からの測定値に関する処理を統合して実行することができ、プリンタコントローラ１０３の負荷を軽減できるからである。また、部品点数を削減できるため、製造コストの低減効果も発揮できる。

図３は、制御部の構成を示すブロック図である。ホストコンピュータ３０１は、有線又は無線の通信回線を介してプリントジョブを画像形成装置１００に送信するコンピュータである。プリンタコントローラ１０３は、エンジン制御ＣＰＵ１０２と協働して、画像形成装置１００の動作を制御する。プリンタコントローラ１０３を構成する各ユニットはバス３１９を介して接続されている。

ホストＩ／Ｆ部３０２は、ホストコンピュータ３０１との入出力を司る通信ユニットである。入出力バッファ３０３は、ホストＩ／Ｆ部３０２からの制御コードを記憶したり、各通信ユニットからのデータを蓄積したりする。プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、コントローラ１０３全体の動作を統括的に制御するメインプロセッサである。ＲＯＭ３０４は、プリンタコントローラＣＰＵ３１３の制御プログラムや制御データを記憶するメモリである。この制御プログラムをプリンタコントローラＣＰＵ３１３が実行することで実現される機能としては、たとえば、画像情報生成部３０５、階調補正テーブル生成部３０７および多次色テーブル生成部３０８などがある。多次色テーブル生成部３０８は、特開２００９−００４８６５号公報に記載されているようなＩＣＣプロファイル作成方法を実行して、カラーマッチングプロファイルを作成する。ＲＡＭ３０９は、制御コードおよびデータの解釈、印刷に必要な計算、または、プリントデータを処理するためのワークエリアに利用されるメモリである。ＲＡＭ３０９には、テーブル格納部３１０が設けられており、多次色テーブル生成部３０８が生成したＩＣＣプロファイルや階調補正テーブル生成部３０７が作成した階調補正テーブル（γＬＵＴ）を格納する。画像情報生成部３０５は、ホストコンピュータ３０１から受信した設定情報にしたがって各種の画像オブジェクト（テストパターンなど）を生成する。ＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）部３１４は、画像オブジェクトをビットマップ画像に展開するプロセッサである。色処理部３１５は、多次色テーブル生成部３０８が生成したＩＣＣプロファイルなどのカラープロファイルにしたがって色変換処理を行う。階調補正部３１６は、階調補正テーブル生成部３０７が作成した階調補正テーブル（γＬＵＴ）を用いて単色の階調補正を実行する。擬似中間調処理部３１７は、画像データに対してディザマトリクスや誤差拡散法などの擬似中間調処理を施す。エンジンＩ／Ｆ部３１８は、画像データをエンジン制御ＣＰＵ１０２に転送する通信ユニットである。エンジン制御ＣＰＵ１０２は、画像データにしたがって、４つのステーション１２０、１２１、１２２、１２３を制御する。メモリ７０１には、後述する色補正のためのテストパターンの測定タイミングを決定するためのデータが格納されている。

操作パネル１８０は、表示装置と入力装置とにより構成されており、印刷や補正処理の実行指示を入力したり、オペレータに情報を表示したりする。パネルＩ／Ｆ部３１１は、操作パネル１８０とプリンタコントローラ１０３とを接続している。

プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、画像形成時に使用されるＩＣＣプロファイル、γＬＵＴを管理し、必要に応じて更新し、色処理部３１５や階調補正部３１６などにこれらを反映させることで、所望の色の出力を可能にしている。プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、多次色テーブル生成部３０８に更新を指示することで、多次色テーブル生成部３０８がＩＣＣプロファイルの更新を実行する。同様に、プリンタコントローラＣＰＵ３１３は、階調補正テーブル生成部３０７に更新を指示することで、階調補正テーブル生成部３０７がγＬＵＴの更新を実行する。

図４は、８１種類のテストパターンについての特性を示す表である。ＩＳＯ１２６４２テストフォームによれば９２８種類のテストパターンが必要であるが、特開２００９−００４８６５号公報に記載の発明を利用すれば、８１種類のテストパターンに削減できる。８１種類のテストパターンを示すパラメータは、ＣＭＹＫの信号値、蓄積設定、平均化処理回数、パターンサイズである。ＣＭＹＫの信号値は、０、５０、１００のうちのいずれかとなり、トナーの載り量を示す。蓄積設定は、テストパターンを適正に読み取るために必要となる露光時間を示す。平均化処理回数は、あるテストパターンについて平均値を求めるために必要となるサンプル数である。パターンサイズは、搬送方向におけるテストパターンの長さである。

このように各テストパターンは、多次色の色補正に必要なＣＭＹＫ信号値に対してあらかじめ決められたサイズとなるようにシート１１０上に形成され、かつ、あらかじめ決められたセンサ設定（蓄積時間、平均化処理回数）で測定される。テストパターンのサイズやセンサ設定は、高精度な測定が行えるようにあらかじめ設定される。

一方で、テストパターンを形成するシート１１０の枚数は、できるだけ少なくなることが望ましい。これは、テストパターンを形成するシートの枚数が増加すれば、テストパターンの出力に時間がかかり、ユーザのダウンタイムが増加するからである。もちろん、必要となるシート１１０の数量も増加してしまう。ダウンタイムとは、ユーザが画像形成装置１００で画像を形成できない時間（待時間）のことである。

ここで、テストパターンを形成するシート１１０の枚数を削減しながら、高精度に測定値を算出することが可能な方法について説明する。なお、以下で説明する測定スピードやパターンのサイズ、センサ設定は一例であり、本発明は、これらにのみ限定されるわけではない。

まず、テストパターンのシート搬送方向のサイズは以下の式によって算出される。

Ｓ＝ＰＳ × ｔ × Ｎ
ここで、ＰＳは、テストパターンが形成されたシートの搬送スピード（ｍｍ／ｓ）である。ｔは、各テストパターン内においてカラーセンサ２００に入射するテストパターンからの反射光の光量を適正な光量にするために必要となる蓄積時間（ｓ）である。Ｎは、各テストパターン内における微小領域のムラを平均化するために必要とされる測定回数である。本実施例では、説明の便宜上、ＰＳを２５０ｍｍ／ｓと仮定した。蓄積時間ｔと平均化処理回数Ｎはテストパターンごとに異なる。図４に示すように、蓄積時間ｔの設定（蓄積設定）を３段階（３レベル）とし、それぞれのテストパターンごとに適正値が設定されている。

蓄積設定１： ３ｍｓ
蓄積設定２： ６ｍｓ
蓄積設定３： １２ｍｓ
ここで、各テストパターンについての蓄積設定の決定方法について説明する。図４において濃度の濃い（暗部）テストパターンと濃度の薄い（明部）テストパターンについて比較してみる。

図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、蓄積時間の違いと反射光量との関係を示す図である。横軸は波長を示し、縦軸は反射光量を示している。とりわけ、図５（Ａ）は、暗部テストパターンの代表例であるパターン番号が８１番のテストパターンについて蓄積時間と反射光量との関係を示している。図５（Ｂ）は、明部テストパターンの代表例であるパターン番号が１３番のテストパターンについて蓄積時間と反射光量との関係を示している。なお、図５（Ａ）および図５（Ｂ）においては３つの蓄積設定に対する反射光量を示している。

ここでの反射光量は、カラーセンサ２００に入射するテストパターンからの反射光の光量から暗出力値が減算されている。暗出力値は、カラーセンサ２００の光源を発光させなかったときに得られるカラーセンサ２００からの出力値のことである。

図５（Ａ）が示すように、８１番の暗部テストパターンについては、蓄積時間を増やしていくと反射光量も増加していくことがわかる。また、８１番の暗部テストパターンについて蓄積設定３が適正であると判断できる。一般に、反射光量が少ない場合、電気信号に対するノイズ成分が占める割合が大きくなる。よって、できるだけダイナミックレンジが大きく取れる蓄積設定３が適正といえる。

一方、１３番の明部テストパターンについては、蓄積設定１が適正と判断できる。ちなみに、蓄積設定２では波長が６００ｎｍ程度以上になると、反射光量が飽和してしまう。蓄積設定３では、波長が５００ｎｍ程度以上で反射光量が飽和してしまう。これは、反射光量を示す信号値が４０９６で制限されていること、および、暗出力値が５９６であることから、反射光量が３５００付近で頭打ちになってしまうことが原因である。

このように、多次色補正で使用される８１個のテストパターンには、それぞれ適正な蓄積時間が存在する。本実施例で使用されるテストパターンについての適正な蓄積設定は、図４に例示したとおりである。各テストパターンについての適正な蓄積設定については予め工場出荷時に決定され、ＲＯＭ３０４に記憶される。

次に、平均化処理回数Ｎについて説明する。平均化処理回数Ｎは、各テストパターン内において微小領域のムラを平均化するために必要とされる測定回数（サンプル数）である。平均化処理回数Ｎを適正化することで、測定精度が向上する。本実施例においては、平均化処理回数Ｎの設定を３段階（例：４回、８回、１６回）とし、テストパターンごとに適正値を選択した。各テストパターンについての適正な平均化処理回数Ｎについては予め工場出荷時に決定され、ＲＯＭ３０４に記憶される。

図６に、ＣＭＹＫＷＲＧＢのテストパターンの平均化処理回数Ｎと色差ΔＥとの関係を示す。ＣＭＹＫＷＲＧＢは、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック、ホワイト、レッド、グリーン、ブルーを示している。縦軸は、ＣＭＹＫＷＲＧＢのテストパターンを静止状態にて測定した値と、テストパターンを形成したシート１１０を搬送しながらテストパターンを測定した値との色差ΔＥを示している。横軸は、平均化処理回数Ｎである。これは、シート１１０を搬送しながらテストパターンを測定し、各テストパターンの測定値の平均値を算出する際に使用された測定値の数（測定回数やサンプル数とも呼べる）である。なお、図６には、比較として平均化処理回数が２回の場合の色差データも示してある。

図６を見てわかるように、平均化処理回数Ｎを増やしていくと、静止読みに対する色差ΔＥは小さくなってくることが分かる。すなわち、平均化処理回数Ｎを増やしていくと、測定精度が上がっていくことがわかる。

ブラック（Ｋ）やブルー（Ｂ）などの低明度のテストパターンは、他の明度の高いテストパターンに比べ、色差ΔＥの変化量が小さいことが分かる。これは、平均化処理回数が８回と１６回で顕著といえる。低明度のテストパターンについては、蓄積時間が長いため、そもそも測定される領域が他のテストパターンの測定領域に比べて広い。よって、低明度のテストパターンについては、平均化処理回数が少ない場合でも、高精度に検出しやすい。

上記のような検証を、多次色補正用の８１個のテストパターンのすべてについて行いそれぞれについて適正な平均化処理回数を求めた。図４が示す平均化処理回数はその一例である。さらに、図４のパターンサイズは、テストパターンごとに決定された蓄積設定と平均化処理回数とを満たすために必要となるテストパターンのサイズを示している。

続いて、本実施形態におけるカラーセンサ２００によるテストパターンの測定処理について図７を用いて説明する。エンジン制御ＣＰＵ１０２は、Ｓ１０において、図８（Ａ）に示す基準パターン５０１ａ及び５０１ｂをシート１１０に形成する。基準パターン５０１ａ及び５０１ｂに使用する色は任意である。なお、基準パターン５０１ａは、シート１１０の搬送方向の先端近傍に形成され、基準パターン５０１ｂは、シート１１０の搬送方向の後端近傍に形成される。エンジン制御ＣＰＵ１０２は、カラーセンサ２００が基準パターン５０１ａを検出してから基準パターン５０１ｂを検出するまでの時間Ｔ１、つまり基準パターン５０１ａと基準パターン５０１ｂの時間間隔をＳ１１で測定する。

メモリ７０１には、図９に示す様に、シート１１０の搬送が理想的な状態としたときに、基準パターン５０１ａを検出してから基準パターン５０１ｂを検出するまでの時間である基準間隔Ｔ０が記憶されている。さらに、メモリ７０１には、シート１１０の搬送が理想的な状態としたときに、基準パターン５０１ａを検出してから、各色のテストパターン５０２−１、５０２-２、・・・、５０２−ｎを検出するまでの時間である基準間隔ｔ０１、ｔ０２、・・・、ｔ０ｎが記憶されている。エンジン制御ＣＰＵ１０２は、上記メモリ７０１に保存されている情報と、Ｓ１１で測定した時間Ｔ１から、各テストパターン５０２−１、５０２-２、・・・、５０２−ｎの測定タイミングｔ１１、ｔ１２、・・・、ｔ１ｎをＳ１２で決定する。図８（Ｂ）に示す様に測定タイミングは、基準パターン５０１ａを検出してからの時間間隔であり、それぞれ、以下の式（１）により求められる。

ｔ１ｋ＝ｔ０ｋ×（Ｔ１／Ｔ０） （ｋ＝１〜ｎ） （１）
エンジン制御ＣＰＵ１０２は、Ｓ１３で基準パターン５０１ａ及びテストパターン５０２−１〜５０２−ｎを、図８（Ｂ）に示す様に、図８（Ａ）に示すシート１１０（第１のシート）の次のシート１００（第２のシート）に形成する。具体的には、基準パターン５０１ａの、シート１１０の搬送方向の後側に、各テストパターンを形成する。そして、Ｓ１４において、Ｓ１２で決定したタイミングで図８（Ｂ）に示すシート１１０に形成した各テストパターンの色を測定する。エンジン制御ＣＰＵ１０２は、測定結果に基づきＳ１５で色補正を行う。

以上、基準パターン５０１ａ及び５０１ｂの検出間隔と、基準パターン５０１ａ及び５０１ｂの基準間隔に基づき、基準パターン５０１ａと、各テストパターンとの基準間隔を補正して、各テストパターンの測定タイミングを決定する。この構成により、シート１１０の速度変動の影響を考慮してテストパターンのサイズを大きくする必要がなくなり、各テストパターンのサイズを小さくできる。したがって、１枚のシート１１０に形成できるテストパターンの数を増加させることができる。これにより、例えば、必要な総てのテストパターンを１つのシート１１０に形成でき、よって、色の測定精度を向上させることができる。なお、テストパターンを複数のシートに跨って形成しなければならない場合、図８（Ｂ）に示す様に各シートにテストパターンを形成し、最初に測定した基準パターン５０１ａ及び５０１ｂの時間Ｔ１により、各シートのテストパターンの測定タイミングを決定できる。

なお、上記実施形態では、色の補正においてテストパターンの測定タイミングを決定するものであったが、本発明は、シート１１０に形成した濃度の補正用のテストパターンの測定タイミングの決定にも適用することができる。さらに、上記実施形態において、メモリ７０１は基準間隔として時間を保存していたが、距離を保存する形態であっても良い。この場合には、カラーセンサ２００の検出結果から基準パターン間の距離を求めて、式（１）により各テストパターンの測定タイミングを決定する。

＜第二実施形態＞
シート１１０のサイズが小さい場合や、高精度な校正のために多くのテストパターンを形成する場合等、テストパターンを複数のシート１１０に形成しなければならない場合がある。以下、テストパターンを複数のシート１１０に形成する場合におけるテストパターンの色の測定について図１０を用いて説明する。なお、一例として、以下の説明においては１つのシート１１０に形成できるテストパターンの数を５つとし、形成すべきテストパターンの数は５より大きいものとする。

エンジン制御ＣＰＵ１０２は、Ｓ２０において、図１１（Ａ）に示す基準パターン５０１ａ及び５０１ｂをシート１１０に形成する。なお、基準パターン５０１ａは、シート１１０の搬送方向の先端近傍に形成され、基準パターン５０１ｂは、シート１１０の搬送方向の後端近傍に形成される。エンジン制御ＣＰＵ１０２は、カラーセンサ２００が基準パターン５０１ａを検出してから基準パターン５０１ｂを検出するまでの時間Ｔ１をＳ２１で測定する。メモリ７０１には、図９に示す様に、シート１１０の搬送が理想的な状態としたときに、基準パターン５０１ａを検出してから基準パターン５０１ｂを検出するまでの時間Ｔ０が記憶されている。さらに、メモリ７０１には、シート１１０の搬送が理想的な状態としたときに、基準パターン５０１ａを検出してから、各テストパターン５０２−１、５０２-２、・・・、５０２−ｎを検出するまでの時間ｔ０１、ｔ０２、・・・、ｔ０ｎが記憶されている。エンジン制御ＣＰＵ１０２は、上記メモリ７０１に保存されている情報と、Ｓ２１で測定した時間Ｔ１から、各テストパターン５０２−１〜５０２−５の測定タイミングｔ１１〜ｔ１５をＳ２２で決定する。図１１（Ｂ）に示す様に、測定タイミングは、基準パターン５０１ａを検出してからの時間であり、それぞれ、以下の式（２）により求められる。

ｔ１ｋ＝ｔ０ｋ×（Ｔ１／Ｔ０） （ｋ＝１〜５） （２）
エンジン制御ＣＰＵ１０２は、Ｓ２３で基準パターン５０１ａ及び５０１ｂ並びにテストパターン５０２−１〜５０２−５を、次のシート１１０に形成し、Ｓ２４において、Ｓ２２で決定した測定タイミングで各テストパターンの色を測定する。また、本実施形態では、このとき、図１１（Ｂ）に示す様に、基準パターン５０１ａを検出してから基準パターン５０１ｂを検出するまでの時間Ｔ２も測定する。Ｓ２５でエンジン制御ＣＰＵ１０２は、総てのテストパターンを測定したかを判定し、測定していなければ、Ｓ２２に戻り、次に形成するテストパターン５０１−６〜５０１−１０の測定タイミングを決定する。なお、このとき、基準パターン５０１ａを検出してから基準パターン５０１ｂを検出するまでの実測値として、前回のＳ２４で測定した時間Ｔ２を使用する。したがって、各測定タイミングは以下の式（３）の通りとなる。

ｔ１ｋ＝ｔ０ｋ×（Ｔ２／Ｔ０） （ｋ＝６〜１０） （３）
以後、同様に、総てのテストパターンを測定するまでＳ２２からＳ２４の処理を繰り返すが、２回目以降の繰り返しにおいては、前回のＳ２４で測定した基準パターン５０１ａ及び５０１ｂ間の検出時間を使用して、Ｓ２２における測定タイミングを決定する。そして、総てのテストパターンの測定が完了すると、エンジン制御ＣＰＵ１０２は、Ｓ２６で測定結果に基づき色補正を行う。

以上、本実施形態では、各シート１１０に形成したテストパターンの測定タイミングを、１つ前に搬送されたシート１１０に形成した基準パターン間の間隔により決定する。この構成により、複数のシート１１０にテストパターンを形成する場合においても、テストパターンの測定タイミングをより正確に判定でき、よって、テストパターンのサイズを小さくできる。

［その他の実施形態］
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (9)

1. シートに基準パターン及びテストパターンを形成する画像形成手段と、
   前記シートに形成された前記基準パターンを検出し、前記シートに形成された前記テストパターンを測定する測定手段と、
   前記測定手段による前記テストパターンの測定結果により色の補正又は濃度の補正を行う補正手段と、
   を備えており、
   前記補正手段は、前記測定手段が検出した２つの基準パターンの検出間隔により、前記テストパターンの測定タイミングを決定することを特徴とする画像形成装置。
2. 前記補正手段は、前記測定手段が検出した２つの基準パターンの検出間隔と、前記２つの基準パターンの基準間隔に基づき、前記２つの基準パターンのうちの１つと前記テストパターンとの基準間隔を補正することで、前記テストパターンの測定タイミングを決定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. 前記補正手段は、前記測定手段が検出する第１のシートに形成した２つの基準パターンの検出間隔により、前記第１のシートの次に搬送される第２のシートに形成したテストパターンの測定タイミングを決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像形成装置。
4. 前記第２のシートには、複数の種類のテストパターンが形成されることを特徴とする請求項３に記載の画像形成装置。
5. 前記補正手段は、前記第１のシートに形成した２つの基準パターンのうちの１つと、前記テストパターンを前記２のシートに形成することを特徴とする請求項３又は４に記載の画像形成装置。
6. 前記テストパターンは、前記シートの搬送方向において、前記第２のシートに形成される基準パターンよりも後側に形成されることを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。
7. 前記補正手段は、前記第２のシートに２つの基準パターンと、前記テストパターンを形成することを特徴とする請求項３又は４に記載の画像形成装置。
8. 前記テストパターンは、前記シートの搬送方向において、前記２のシートに形成した２つの基準パターンの間に形成されることを特徴とする請求項７に記載の画像形成装置。
9. 前記シートを搬送する搬送手段をさらに備えており、
   前記測定手段は、搬送される前記シートに形成された前記基準パターンを検出して前記テストパターンを測定することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の画像形成装置。

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