JP2015220505A - 画像処理装置、画像処理方法ならびにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 画像診断実行時に出力するチャートや実行する解析処理を選択するために専門知識を必要とするため、実行者が限られてしまう。また、全てのチャート出力、解析処理の実行を行うとコストや処理時間がかかってしまう。
【解決手段】 上記課題を解決すべく、本画像処理装置は、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画像の特徴に関する情報を操作部から複数入力する第１の入力手段と、前記第１の入力手段により操作部より入力された複数の情報の組合せによって決定されたチャートを前記画像形成手段により出力する出力手段と、前記出力手段により出力されたチャートを用いて前記画像形成手段より形成される画像の画質について判定する判定手段と、を有することを特徴とする。
【選択図】 図３

Description

本発明はユーザから画質の不具合を指摘された際にプリンタに異常があるか否かを判定するための画像処理装置及び画像処理方法ならびに画像処理を実行するプログラムに関するものである。

近年電子写真装置の性能向上に伴い印刷機と同等の画質を実現した機械（プリンタなどの画像処理装置）が登場している。印刷機と同様に運用するためには高画質の維持が必須だが、長時間にわたりストレスのかかる使い方をするとプリンタが劣化し、画質面での異常が発生する可能性がある。このような劣化等により発生する「異常画像」はセンサ等を用いた自動検知が難しく、ユーザからの指摘を受けてから対応するケースが非常に多い。だが、異常画像は言葉で表現することが難しく、例えば「スジがある」といってもスジの色や方向、大きさ等の詳細な情報がわからないとその原因を特定することができない。そのため、ユーザから異常画像の指摘を受けた際にサービスマンが現地に行って異常画像を確認する必要があった。そして、故障箇所を予測して関係するサービスパーツを特定し、一度サービスの拠点に戻り、サービスパーツを入手してから再びユーザ先へ行って対応を行っていた。このようなやり取りを行うとサービスマンの移動にコストがかかるだけでなく、対応が終了するまで機械が使えなくなるためダウンタイムが発生し、ユーザの生産性を大きく低下させるという問題があった。

そこで、特許文献１で、プリンタで画像を出力してそのスキャン画像を取得し、特徴量を算出して故障箇所を診断することで対応を容易にする技術が開示されている。

特許０４６８７６１４

しかしながら、先行技術では、診断したい異常画像の種類（スジ、ムラ等）に応じてチャートや適用する解析処理が異なる。よって、画像診断の実行者が、画像診断の実行者が異常画像の種類を選択しなければならない。そのため、画像診断の実行者にはプリンタの画質に関して定量的な判断を可能とする専門知識が求められる。だが、実際にプリンタの使用者／管理者は必ずしも専門知識を有しているとは限らない。このように、従来技術では画像診断の実行者が画質に関して定量的な判断を可能とする専門知識を有する者に限られてしまうという課題があった。

それに対応するために、画像診断時に全ての異常画像の種類に対応すべく、全てのチャートを用いて全ての診断処理を一度に実行するやり方もある。だが、その場合は無駄なチャートが出力されてしまいコストがかかる、また全ての解析処理を事項するため処理時間がかかる等の課題があった。

上述した課題を解決するために本願発明の画像処理装置は、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画像の特徴に関する情報を操作部から複数入力する第１の入力手段と、前記第１の入力手段により操作部より入力された複数の情報の組合せによって決定されたチャートを前記画像形成手段により出力する出力手段と、前記出力手段により出力されたチャートを用いて前記画像形成手段より形成される画像の画質について判定する判定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。

本発明では、出力された異常画像を観察することでユーザが認識可能な情報からチャートおよび解析処理を選定する。これにより、コストの削減や処理時間の短縮が可能となる。さらに、実際に出力された異常画像から得られる情報を基に画質問題を判定することができるため、従来技術に比べて画像診断の実行が容易になり、負荷が軽減される。

システムの構成図である。 画像処理の流れを示した図である。 実施例１における画像診断を実行する処理の流れを示した図である。 実施例１におけるチャートと解析処理の対応表及びチャートの例を示した図である。 実施例１における異常画像からわかる情報とチャート／解析処理の対応表の例を示した図である。 実施例１における異常画像からわかる情報を入力するＵＩと画像診断結果のＵＩの例を示した図である。 実施例２におけるスキャン設定を変更して画像診断を実行する処理の流れを示した図である。 実施例２における解析処理とスキャン設定の対応表の例を示した図である。 実施例３における画像診断実行後に補正機能を実行する処理の流れを示した図である。 実施例３における解析処理と補正処理の対応表の例を示した図である。 実施例３における画像診断後に補正機能を実行するＵＩの例を示した図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。

本発明の実施の形態について説明する。本実施例では出力された異常画像を観察することでユーザが認識可能な情報を取得してチャートと解析処理を選定する。そしてこの、選定したチャートと解析処理を用いて異常画像の原因となる画質問題を判定する手法について説明する。

図１は本実施例におけるシステムの構成図である。シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック（以下、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）の各トナーを用いるＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｒｉｎｔｅｒ）１０１はネットワーク１２３を介して他のネットワーク対応機器と接続されている。またＰＣ１２４はネットワーク１２３を介してＭＦＰ１０１と接続されている。ＰＣ１２４内のプリンタドライバ１２５はＭＦＰ１０１へ印刷データを送信する。

ＭＦＰ１０１について詳細に説明する。ネットワークＩ／Ｆ１２２は印刷データ等の受信を行う。コントローラ１０２はＣＰＵ１０３やレンダラ１１２、画像処理部１１４で構成される。ＣＰＵ１０３のインタプリタ１０４は受信した印刷データのＰＤＬ（ページ記述言語）部分を解釈し、中間言語データ１０５を生成する。

そしてＣＭＳ１０６ではソースプロファイル１０７及びデスティネーションプロファイル１０８を用いて色変換を行い、中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１を生成する。ここでＣＭＳとはＣｏｌｏｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍの略であり、後述するプロファイルの情報を用いて色変換を行う。また、ソースプロファイル１０７はＲＧＢやＣＭＹＫ等のデバイスに依存する色空間をＣＩＥ（国際照明委員会）が定めたＬ＊ａ＊ｂ＊（以下、Ｌａｂ）やＸＹＺ等のデバイス非依存の色空間に変換するためのプロファイルである。ＸＹＺはＬａｂと同様にデバイス非依存の色空間であり、３種類の刺激値で色を表現する。また、デスティネーションプロファイル１０８はデバイス非依存色空間をデバイス（プリンタ１１５）に依存したＣＭＹＫ色空間に変換するためのプロファイルである。

一方、ＣＭＳ１０９ではデバイスリンクプロファイル１１０を用いて色変換を行い、中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１を生成する。ここでデバイスリンクプロファイル１１０はＲＧＢやＣＭＹＫ等のデバイス依存色空間をデバイス（プリンタ１１５）に依存したＣＭＹＫ色空間に直接変換するためのプロファイルである。どちらのＣＭＳが選ばれるかはプリンタドライバ１２５における設定に依存する。

本実施例ではプロファイル（１０７、１０８及び１１０）の種類によってＣＭＳ（１０６及び１０９）を分けているが、１つのＣＭＳで複数種類のプロファイルを扱ってもよい。また、プロファイルの種類は本実施例で挙げた例に限らずプリンタ１１５のデバイス依存ＣＭＹＫ色空間を用いるのであればどのような種類のプロファイルでもよい。

レンダラ１１２は生成した中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１からラスター画像１１３を生成する。画像処理部１１４はラスター画像１１３やスキャナ１１９で読み込んだ画像に対して画像処理を行う。画像処理部１１４について詳細は後述する。

コントローラ１０２と接続されたプリンタ１１５はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ等の有色トナーを用いて紙上に出力データを形成するプリンタである。プリンタ１１５はＣＰＵ１２７によって制御され、紙の給紙を行う給紙部１１６と出力データを形成した紙を排紙する排紙部１１７を持つ。

表示装置１１８はユーザへの指示やＭＦＰ１０１の状態を表示するＵＩ（ユーザーインターフェース）である。コピー、送信処理等の他、後述する画像診断処理で用いる。

スキャナ１１９はオートドキュメントフィーダーを含むスキャナである。スキャナ１１９は束状のあるいは一枚の原稿画像を図示しない光源で照射し、原稿反射像をレンズでＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）センサ等の固体撮像素子上に結像する。そして、固体撮像素子からラスター状の画像読み取り信号を画像データとして得る。

入力装置１２０はユーザからの入力を受け付けるためのインタフェースである。一部の入力装置はタッチパネルとなっているため、表示装置１１８と一体化している。

記憶装置１２１はコントローラ１０２で処理されたデータやコントローラ１０２が受け取ったデータ等を保存する。

画像診断部１２６は異常画像が発生した時に出力された異常画像を観察することで認識可能な情報が入力され、その情報を元にチャートや解析処理を決定して画像診断処理を行う。処理の詳細については後述する。

次に画像処理部１１４の流れについて図２を用いて説明する。図２はラスター画像１１３やスキャナ１１９で読み込んだ画像に対して行う画像処理の流れを示している。図２の処理の流れは画像処理部１１４内にある不図示のＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）が実行することにより実現される。

ステップＳ２０１にて受け取った画像データがスキャナ１１９で読み込んだスキャンデータかプリンタドライバ１２５から送られたラスター画像１１３か否かを判定する。

スキャンデータではないと判定された場合はレンダラ１１２によってビットマップ展開されたラスター画像１１３であるため、ＣＭＳによってプリンタデバイスに依存するＣＭＹＫに変換されたＣＭＹＫ画像２１０として以降の処理を行う。

スキャンデータであると判定された場合はＲＧＢ画像２０２であるため、ステップＳ２０３にて色変換処理を行い、共通ＲＧＢ画像２０４を生成する。ここで共通ＲＧＢ画像２０４とはデバイスに依存しないＲＧＢ色空間で定義されており、演算によってＬａｂ等のデバイス非依存色空間に変換することが可能である。

一方、ステップＳ２０５にて文字判定処理を行い、文字判定データ２０６を生成する。ここでは画像のエッジ等を検出して文字判定データ２０６を生成する。

次にステップＳ２０７にて共通ＲＧＢ画像２０４に対して文字判定データ２０６を用いてフィルタ処理を行う。ここでは文字判定データ２０６を用いて文字部とそれ以外で異なるフィルタ処理を行う。そしてステップＳ２０８にて下地飛ばし処理を行い、地色成分を除去する。

次にステップＳ２０９にて色変換処理を行い、ＣＭＹＫ画像２１０を生成する。そしてステップＳ２１１にて１Ｄ−ＬＵＴを用いてＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各単色の階調特性を補正する。１Ｄ−ＬＵＴ とはＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのそれぞれの色を補正する１次元のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ）のことである。

最後にステップＳ２１２にて画像処理部１１４はスクリーン処理や誤差拡散処理のような画像形成処理を行ってＣＭＹＫ画像（２値）２１３を作成する。

次に本実施例の画像診断処理について図３を用いて説明する。画像診断処理は画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ３０１〜ステップＳ３１５までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。

まず、ステップＳ３０１にてプリント出力結果を観察することで認識できる情報３０２を取得する。例を図６に示す。ＵＩ６０１はプリント出力物に異常があるとユーザが判断した時にその異常画像から認識可能な情報を入力するＵＩの一例である。入力内容６０２〜６０４は不具合画像から認識可能な情報の例であり、２種類ある内容のいずれかを選択する。入力内容６０２はカラーモードを入力する画面であり、カラーかモノクロかのいずれかを選択する。入力内容６０３はユーザが実際に認識した不具合の種類について選択する画面である。画像中に発生している不具合は、オリジナル画像データに存在しない不具合（スジ等の発生）か、オリジナル画像データが出力されているが再現性が低下して見栄えが悪いかを選択する。入力内容６０４はオリジナル画像データの種類を入力する画面である。画像データが文字／線のみで構成されているか、写真／グラフィックスを含むかを選択する。このように、画質問題に関する直接的な専門用語（スジ、ムラ、階調等）ではなく、出力された異常画像からわかる間接的な文言から、出力するチャートと実行する解析処理を選定することが本実施例の特徴である。

なお、入力内容については本実施例の例に限らずどのようなものであってもよい。

このように、操作部を介して入力された複数の情報の組合せに応じて複数種類あるチャートの候補から、異常画像の原因を判定するのに適するチャートが決定される。

このとき、操作部に情報を入力するユーザは、画質問題に関する専門知識がなくても、認識可能な情報を入力することでチャートを決定することが可能になる。

また情報を複数入力することで、画像診断に適したチャートが選択される可能性が高くなる。

次にステップＳ３０３にて出力結果情報３０２と出力結果情報対応表３０４を使って、チャート解析処理３０９からチャートの選定を行う。すなわち、ユーザが不具合があると認識した画像の観察結果と、出力結果情報対応表３０４を用いて出力するチャートを選定する。

チャート／解析処理３０９について図４を用いて説明する。表４０１はチャートと解析処理の対応を示したものである。本実施例で用いるチャートの例を４０２〜４０４で示す。

チャート４０２はブルーのハーフトーン（以下、ＨＴ）チャートであり、ＣとＭ中間調データから構成される。同様に、チャート４０３はＫのハーフトーン（以下、ＨＴ）チャートであり、Ｋの中間調データで構成される。

これらのチャートは全面に一様なデータを配置するため、出力結果にムラが無いか、スジ等の本来出力される画像データには含まれないデータが付加されていないかを判定することが可能である。

チャート４０４は階調と色ズレを評価するチャートである。パッチ４０５はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋで構成され、薄いデータから濃いデータにかけて段階的に配置され、階調に不具合があるかを判定することが可能となる。ライン４０６、４０７はＣＭＹＫの４色で構成されたラインであり、いずれかの色版にずれがある場合に検出することが可能となる。

次に、本実施例の解析処理について説明する。本実施例は「ムラ」、「スジ」、「階調」、「色ずれ」の４種類の解析処理を用いる。

「ムラ解析」はチャート４０２、４０３等の面内一様なチャートを読み込み、面内一様性を計算し、ムラの大きさと周期を特徴量として算出する。

「スジ解析」はチャート４０２、４０３等の面内一様なチャートを読み込み、主走査、副走査等の特定の方向を見て条件に合う線を検出し、太さ／長さ等を特徴量として算出する。

「階調解析」はチャート４０４のパッチ４０５の輝度値を読み込み、輝度濃度変換を行って濃度値を特徴量として算出する。

「色ずれ解析」はチャート４０４のライン４０６、４０７を読み込み、ＣＭＹＫの色版ごとのずれを計算する。主走査、副走査のそれぞれに対して各色間のずれ量を特徴量として算出する。

以上で示したように同じチャートを用いても異なる解析処理を実行するケースがある。よって、処理時間を短縮するためには出力するチャートだけでなく、実行する解析処理を選定することが重要である。

なお、チャート、解析処理の種類及び内容については本実施例の例に限らずどのようなものであってもよい。

ステップＳ３０３にて出力結果情報３０２と出力結果情報対応表３０４を用いてチャートを選定する具体的な例について図５を用いて説明する。表５０１、表５０２はチャートと出力結果情報を対応付けた表である。

表５０１は図６の入力内容６０２と対応しており、「カラー」、「モノクロ」のいずれかが選択された際に、「ブルーＨＴ」、「ブラックＨＴ」、「階調／色ずれ」の各チャートのそれぞれが選択されるチャートとして対応しているか否かを示す。対応している場合は１、対応していない場合は０となる。

表５０２は図６の入力内容６０３と対応している。これは「元データに無いデータがある」、「見栄えが悪い」かのいずれかが選択された際に、「ブルーＨＴ」、「ブラックＨＴ」、「階調／色ずれ」の各チャートのそれぞれが選択されるチャートとして対応しているか否かを示す。このように、出力結果情報３０２とは入力内容６０２〜６０４の選択された結果を示す。

ステップＳ３０３において入力内容６０２で「モノクロ」、入力内容６０３で「元データに無いデータがある」が選択された際の例について説明する。「モノクロ」が選択されたため、対応するチャートは「ブラックＨＴ」、「階調／色ずれ」の２種類となる。さらに「元データに無いデータがある」が選択されたため、対応するチャートは「ブラックＨＴ」となる。このように表ごとに各チャートが対応するかを判定し、全ての表で「対応する」と判定された解析処理を選択する。今回の例では「ブラックＨＴ」が全ての表で「対応する」となったので、「ブラックＨＴ」チャートが選定される。入力内容によっては選ばれるチャートが複数になることもある。

このように、画像診断処理に用いることが可能なチャートは複数あるが、ステップＳ３０３にて選択的に決定されることで、全てのチャートを用いずに画像診断処理を行うことが可能になる。

次にステップＳ３０５にて選定されたチャートをプリンタで出力し、出力チャート３０６を得る。

次にステップＳ３０７にて出力結果情報３０２と出力結果情報対応表３０４を使って、チャート／解析処理３０９から実行する解析処理の選定を行う。すなわち、ステップＳ３０１にてプリント出力した結果を観察することで認識できる結果と、出力結果情報対応表３０４を用いて解析処理を選定する。この解析処理の選定方法について図５を使って説明する。表５０３〜５０５は解析処理と出力結果情報を対応付けた表である。

表５０３は図６の入力内容６０２と対応しており、「カラー」、「モノクロ」のいずれかが選択された際に、ムラ解析、スジ解析、階調解析、色ずれ解析の各解析処理のそれぞれが選択される解析処理として対応しているか否かを示す。

表５０４は図６の入力内容６０３と対応している。これは、「元データに無いデータがある」、「見栄えが悪い」かのいずれかが選択された際に、「ムラ解析」、「スジ解析」、「階調解析」、「色ずれ解析」の各解析処理のそれぞれが選択される解析処理として対応しているか否かを示す。

表５０５は図６の入力内容６０４と対応している。これは、「文字／線のみのデータ」、「写真／グラフィックス含む」のいずれかが選択された際に、ムラ解析、スジ解析、階調解析、色ずれ解析の各解析処理のそれぞれが選択される解析処理として対応しているか否かを示す。

表５０３〜５０４のいずれも対応している場合は１、対応していない場合は０となる。

ステップＳ３０７において入力内容６０２で「モノクロ」、入力内容６０３で「元データに無いデータがある」、入力内容６０４で「文字／線のみのデータ」が選択された際の例について説明する。「モノクロ」が選択されたため、対応する解析処理は「ムラ」、「スジ」、「階調」の３種類となる。さらに、「元データに無いデータが付加」が選択されたため、対応する解析処理は「ムラ」、「スジ」の２種類となる。さらに、「文字／線のみのデータ」が選択されたため、対応する解析処理は「スジ」となる。このように表ごとに各解析処理が対応するかを判定し、全ての表で「対応する」と判定された解析処理を選択する。今回の例では「スジ」が全ての表で「対応する」となったので、解析処理として「スジ」の解析が選定される。入力内容によっては選定された解析処理が複数になることもある。

次にステップＳ３０８にて出力したチャート３０６をスキャナ１１９で読み込み、スキャン画像３１０を取得する。

次にステップＳ３１１にてスキャン画像３１０に対してステップＳ３０７で選定した解析処理を実行し、画像特徴量３１２を出力する。

次にステップＳ３１３にて閾値３１４を用いて異常画像が発生した原因である画質問題を判定する処理を行い、画質問題の有無や種類を判定する。

最後にステップＳ３１５にて画質問題の判定結果を表示装置１１８にて表示する。例を図６に示す。画面６０５は画質問題の判定結果の例を示している。ここでは、ユーザがわかるように具体的な文言としてメッセージと、サービス等が定量的に判断できるようにコード化した情報を表示している。ステップＳ３１３にて画質問題が無いと判断された場合は画像処理装置自体に問題ないという内容を表示する。このように、具体的かつ定量的な情報で異常画像の内容がわかるため、異常画像に対応する負荷の軽減、対応時間の短縮が可能となる。

本実施例では対応表を用いてチャートと実行する解析処理を選定しているが、選定する手法はどのようなものであってもよい。

本実施例はＵＩで文言を表示して異常画像からユーザが認識できる内容を入力させたが、例えばサンプル画像を表示して類似した内容を選ばせてもよい。例えばスジやムラ等が発生した事例をデータとして予め保存しておき、ユーザに入力を促す時にデータを読み出して表示する。ユーザは表示された事例から類似した事例を選ぶことで、文言の選択を促した時と同様に対応表を用いてチャートと解析処理を選定することが可能となる。
また、本実施例ではチャートと解析処理を選定するために同じ入力情報を用いたが、チャートを選定させるための入力情報と解析処理を選定するための入力情報を個別に持ってもよい。

本実施例により、出力された異常画像を観察することで識別可能な情報から、出力するチャートと、実行する解析処理が選定される。チャートが選定されることで、出力するチャートの枚数が少なくなりコストを削減することが可能となる。また、解析処理が選定されることで処理時間を短縮することが可能となる。さらに、実際に出力された異常画像から得られる情報を基に画質問題を判定することができるため、従来技術に比べて画像診断の実行が容易になり、負荷が軽減される。

次に解析処理に応じてスキャン設定を変更する実施例について説明する。

前述した実施例１では出力された異常画像から得られる入力を受け付け、出力するチャートと実行する解析処理を選定して画像診断を行う手法について説明した。

しかし、実行する解析処理に応じて適切なスキャン設定が異なる場合がある。例えば解析処理が「スジ」の解析である場合は、チャート上の細い線を読み込む必要があるため、スキャナで読み込める最高の解像度でチャートをスキャンすることが好ましい。だが、解析処理が「階調」の解析である場合は、チャート上のパッチの信号値の平均値を取得するため、計算時間を考慮すると低解像度でチャートをスキャンしても問題ない。

本実施例では上記状況を踏まえ、解析処理に応じたスキャン設定を考慮する例について説明する。

本実施例における画像診断処理について図７を用いて説明する。画像診断処理は画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ７０１〜ステップＳ７１８までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。

ステップＳ７０１〜ステップＳ７０７までの流れは、図３のステップＳ３０１〜ステップＳ３０７までの流れと同様であるため説明を省略する。

ステップＳ７０９において、スキャン設定対応表７１０を用いてスキャン設定を取得する。スキャン設定対応表７１０の例を図８に示す。

対応表８０１は解析処理とスキャン設定の対応関係を示す表である。解析処理はステップＳ７０７で選定する解析処理と同様である。

スキャン設定はスキャナで画像データ（チャート）を読み込む際の設定である。本実施例では「解像度」、「下地飛ばし」の２種類で構成される。本実施例ではスキャン設定を２種類としているが、どのようなものが何種類あってもよい。

「解像度」はスキャナ１１９を使ったスキャン時の読み込み解像度であり、６００ｄｐｉのスキャナであれば６００ｄｐｉと３００ｄｐｉの２種類を選択可能とする。

「下地飛ばし」は原稿の下地が白になるように補正する機能である。例えば解析処理が「レジ解析」の場合は下地の影響を受けないように原稿の下地は白であることが望ましい。一方、解析処理が「階調解析」の場合はハイライトデータが変化してしまうため下地飛ばししない方がよい。

例えばステップＳ７０７にて選定された解析処理が「スジ」であった場合、ステップＳ７０９で、スキャン設定対応表７１０の対応表８０１を参照すると「解像度」は「６００ｄｐｉ」、「下地飛ばし」は「なし」と判定される。ステップＳ７０７にて複数の解析処理が選択された場合は複数の対応するスキャン設定を取得する。

次にステップＳ７１１にて設定したスキャン設定を用いてチャートのスキャン処理を行い、スキャン画像７１２を取得する。ステップＳ７０９にて複数のスキャン設定が取得された場合は複数回スキャンを行う。

次にステップＳ７１３にて全ての解析処理に対応したスキャンをしたか否かを判定し、していない場合はステップＳ７１１の処理を繰り返す。このとき、同じチャートを異なる解析処理で用いるケースがあるため、同じチャートを異なるスキャン設定で複数回数読みこむ場合もある。

ステップＳ７１４〜ステップＳ７１８の処理は、図３のステップＳ３１１〜ステップＳ３１５の処理と同様であるため、説明を省略する。

本実施例では対応表を用いてスキャン設定を取得しているが、設定を取得する手法はどのようなものであってもよい。

本実施例により、出力された異常画像を見てわかる情報から、出力するチャート、実行する解析処理が選定される。チャートが選定されることで、出力するチャートの枚数が少なくなりコストを削減することが可能となる。また、解析処理が選定されることで処理時間を短縮することが可能となる。さらに、実際に出力された異常画像を基に画質問題を判定することができるため、従来技術に比べて画像診断の実行が容易になり、負荷が軽減される。

さらに本実施例により、実行する解析処理に応じてスキャン設定を変更することで解析処理の精度向上や処理時間を短縮することが可能となる。

次に解析処理を行った後、本画像処理装置自体が持つ補正機能で、画質問題に対応可能か否かを判定する実施例について説明する。

前述した実施例では出力された異常画像を観察することで認識できる情報をもとに入力を受け付け、出力するチャートと実行する解析処理を選定して画像診断を行う手法について説明した。

しかし、画像診断を行って発覚した異常のうち、サービスマンを呼ばなくても本画像処理装置自体が持つ補正機能を実行すれば修正出来てしまうものがある。その場合はサービスマンを呼ばなくても本来は対応が可能であり、サービスマンを呼ぶまでの時間がダウンタイムとなってユーザの生産性を低下させてしまう。

本実施例は上記状況を踏まえ、解析処理に応じて本画像処理装置自体が持つ補正機能を実行する例について説明する。

本実施例における画像診断処理について図９を用いて説明する。画像診断処理は画像診断部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ９０１〜ステップＳ９２１までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。
ステップＳ９０１〜ステップＳ９１３までの流れは、図３のステップＳ３０１〜ステップＳ３１３までの流れと同様であるため説明を省略する。

ステップＳ９１５にて補正機能対応表９１６を用いて対応する補正機能があるか否かの判定を行う。補正機能対応表９１６の例を図１０に示す。

対応表１００１は解析処理と補正機能の対応関係を示す表である。解析処理はステップＳ９０７で選定する解析処理と同様である。

補正機能は異常画質が発生した際にその原因となる不具合を解消するための処理を行う機能である。本実施例では「レジ補正」と「階調補正」の２種類で構成される。本実施例では補正機能を２種類としているが、どのようなものが何種類あってもよい。

「レジ補正」はプリンタ１１５の図示しない内部センサで所定の位置に画像を出力出来ているかをＣＭＹＫの各色に対して測定し、ずれが発生している場合に補正する機能である。一度、実行指示をすればユーザが作業することなく自動で処理が終了する。対応表８０１では対応可能な解析処理は「自動実行」となり、対応不可能な解析処理は「‐」で記載している。「レジ補正」はスキャナ等を使えば「手動」でも実行可能だが、本実施例では「自動」で実行するものとする。

「階調補正」はプリンタ１１５で階調データ（チャート）をプリントし、スキャナ１１９でこのチャートを読み込んで輝度濃度変換を行って濃度値に変換し、所定の濃度値とずれがあった場合に補正する機能である。ユーザが実行指示をし、チャートを出力後、さらにユーザがスキャナ１１９に出力されたチャート紙をセットする必要がある。よって「階調補正」を実行するには手動での操作が必要になる。対応表８０１では対応可能な解析処理は「手動実行」となり、対応不可能な解析処理は「‐」で記載している。「階調補正」は装置内部に設置された専用のセンサ等（例えば、搬送経路上の排紙口と定着器の間にあるセンサ）を使えば「自動」でも実行可能だが、本実施例では「手動」で実行するものとする。

補正機能は本実施例の例に限らず、どのようなものであってもよい。

例えばステップＳ９１５において解析処理が「色ずれ」であった場合、対応表１００１を参照すると「レジ補正」は「自動実行」、「階調補正」は「−」となる。そのため、補正可能な機能として「レジ補正」があり、「自動実行」可能であると判定される。対応表の内容によっては複数の補正機能が実行可能となる。

次にステップＳ９１７にて補正機能があるか否かを判定し、補正機能が無い場合はステップＳ９１８にて画質問題判定結果を表示する。この処理は図３のステップＳ３１５の処理と同様である。

ステップＳ９１７にて補正機能があると判定された場合はステップＳ９１９にて対応表１００１の内容から補正機能が自動実行可能か否かを判定する。

ステップＳ９１９にて自動実行できないと判定された場合は、ステップＳ９２０にてユーザに補正機能の実行を促すＵＩを表示する。例を図１１に示す。ＵＩ１１０２は補正機能が自動実行できない時に表示するＵＩの例である。「階調補正」は自動実行できない機能であるため、実行を促すＵＩが表示される。

ステップＳ９１９にて自動実行できると判定された場合は、ステップＳ９２１にて補正機能を自動実行することを示すＵＩを表示する。例を図１１に示す。ＵＩ１１０１は補正機能が自動実行できる時に表示するＵＩの例である。「レジ補正」は自動実行できる機能であるため、実行することを示すＵＩが表示される。自動実行の際は具体的な処理内容を示すＵＩを表示しなくてもよい。

本実施例では対応表を用いて解析処理に対応する補正機能を判定しているが、判定する手法はどのようなものであってもよい。

本実施例では解析処理と補正機能の対応表を参照しているが、補正機能との対応は解析処理でなくてもよい。例えば画質判定結果と対応付けてもよい。

本実施例により、出力された異常画像を見てわかる情報から、出力するチャート、実行する解析処理が選定される。チャートが選定されることで、出力するチャートの枚数が少なくなりコストを削減することが可能となる。また、解析処理が選定されることで処理時間を短縮することが可能となる。さらに、実際に出力された異常画像から得られる情報を基に画質問題を判定することができるため、従来技術に比べて画像診断の実行が容易になり、負荷が軽減される。

さらに本実施例により、実行する解析処理に応じて補正機能があるか否かを判定し、補正機能がある場合は自動または手動で異常画像を補正することが可能となる。このため、サービスマンを呼ばなくても、異常画像の原因となる画像問題が解消できる場合は、ダウンタイムをさらに短縮することが可能になり、ユーザの生産性の低下を抑制することが可能になる。

（その他の実施例）
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、上述した実施例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 (10)

1. 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画像の特徴に関する情報を操作部から複数入力する第１の入力手段と、
   前記第１の入力手段により操作部より入力された複数の情報の組合せによって決定されたチャートを前記画像形成手段により出力する出力手段と、
   前記出力手段により出力されたチャートを用いて前記画像形成手段より形成される画像の画質について判定する判定手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像形成手段により形成された画像の特徴に関する情報を複数入力する第２の入力手段と、
   前記第２の入力手段により入力された複数の情報の組合せによって解析処理を決定する決定手段とを有し、
   前記判定手段は、前記決定手段により決定した解析処理を実行して前記画像形成手段より形成される画像の画質について判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記出力手段により出力されるチャートは、複数種類のチャートから選択的に決定されたチャートであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記決定手段により決定される解析処理は、複数種類の解析処理から選択的に決定された解析処理であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記判定手段は、前記出力手段により出力されるチャートを読み取った結果から取得された特徴量を用いて前記画像形成手段により形成される画像の画質について判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記判定手段は、前記出力手段により出力されたチャートを読み取った結果から特徴量を取得することで、前記画像形成手段により形成される画像の画質について判定することを特徴とし、
   前記チャートを読み取る際の設定は、前記決定手段により決定された解析処理に応じて決定されることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
7. 前記判定手段により判定された画像の画質を補正するための処理が実行可能であるか判定する手段と、
   前記補正するための処理が実行可能であると判定された場合は、前記判定手段により判定された画像の画質を補正するための処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記補正するための処理が実行可能である場合は、ユーザに補正機能の実行を促すことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 画像を形成する画像形成手段を有する画像処理装置の制御方法であって、
   前記画像形成手段によって形成された画像の特徴に関する情報を操作部から複数入力する第１の入力ステップと、
   前記第１の入力ステップにて操作部より入力された複数の情報の組合せによって決定されたチャートを前記画像形成手段により出力する出力ステップと、
   前記出力ステップにて出力されたチャートを用いて前記画像形成手段より形成される画像の画質について判定する判定ステップと、
   を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
10. コンピュータに請求項９に記載の制御方法を実行させるためのプログラム。

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