JP2017015807A - Image formation apparatus - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To form a toner pattern for preventing curling of a cleaning blade with a proper toner amount.SOLUTION: An image formation apparatus 100 comprises: a photoreceptor 11; development means 14 which forms a toner image on the photoreceptor; an intermediate transfer body 31 to which the toner image is transferred; a transfer member 41 which transfers the toner image to a recording medium S; cleaning blades 15, 101, 43 which remove the toner remaining on the surface of the photoreceptor, intermediate transfer body or transfer member; toner amount prediction means 301 which predicts the toner amount reaching the cleaning blade for a plurality of regions divided in the main-scanning direction; and pattern formation means 301 which forms a toner pattern on the basis of the toner amount predicted for the plurality of regions The image formation apparatus 100 predicts the cumulative value of toner amount reaching the cleaning blade for the plurality of regions from the formation of the toner pattern to the formation of the next toner pattern, and forms the next toner pattern on the basis of the cumulative value for the plurality of regions.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、クリーニングブレードの捲れを防止するためのパターンを形成することができる画像形成装置に関する。   The present invention relates to an image forming apparatus capable of forming a pattern for preventing a cleaning blade from curling.

電子写真方式を用いた画像形成装置において、トナー像を感光体から中間転写体へ一次転写した後、中間転写体から記録紙へ二次転写させる。このような画像形成装置では、感光体や中間転写体の転写残トナーをクリーニングする必要があり、感光体の場合は一次転写位置より下流に、中間転写体であれば、二次転写位置より下流にブレードを配置しクリーニングを行う構成が知られている。クリーニングのためのブレードは、小サイズでの連続通紙、低画像比率の連続通紙によって、潤滑剤となる残トナーが枯渇し、ブレードがめくれる現象が発生する。これを防止するため、定期的に主走査方向に帯状のパターンを形成し、摩擦係数を下げる制御が行われるが、無駄なトナー消費が生じる。   In an image forming apparatus using an electrophotographic system, a toner image is primarily transferred from a photosensitive member to an intermediate transfer member, and then secondarily transferred from the intermediate transfer member to a recording sheet. In such an image forming apparatus, it is necessary to clean the transfer residual toner on the photosensitive member or the intermediate transfer member. In the case of the photosensitive member, it is downstream from the primary transfer position, and in the case of the intermediate transfer member, it is downstream from the secondary transfer position. A configuration is known in which a blade is disposed in the cleaning device. When the blade for cleaning is continuously passed through a small size and continuously passed at a low image ratio, a residual toner serving as a lubricant is depleted and the blade is turned up. In order to prevent this, a belt-like pattern is periodically formed in the main scanning direction to control the friction coefficient, but wasteful toner consumption occurs.

これに対して特許文献１は、非画像領域と画像領域で帯状パターンの濃度を変えることで、無駄なトナー消費をなくしている。また、画像形成領域に対しても、濃度が濃い領域に対しては帯状パターンの濃度を低減させることで、トナー消費量を抑えている。さらに、直前の紙間に濃度調整用パターンを形成した領域には、トナーがすでに供給されているため、帯状パッチを形成しないように制御する。これにより、無駄なトナー消費を抑えている（特許文献１）。   On the other hand, Patent Document 1 eliminates wasteful toner consumption by changing the density of the belt-like pattern between the non-image area and the image area. In addition, for the image forming area, the toner consumption is suppressed by reducing the density of the belt-like pattern in the area having a high density. Further, since the toner has already been supplied to the area where the density adjustment pattern is formed between the immediately preceding sheets, control is performed so as not to form the belt-like patch. Thereby, wasteful toner consumption is suppressed (Patent Document 1).

特開２０１１−５９６２６号公報JP 2011-59626 A

従来技術では、直前の紙間で画質調整用パッチを形成した領域に対しては、帯状パターンを形成しないようにすることで、無駄なトナー消費を抑えている。しかし、前回ブレード捲れ防止パターンを形成してから今回ブレード捲れ防止パターンを形成するまでには、複数の紙間が存在する。各紙間で、色ずれ検出用パッチや濃度検出用パッチなどの画質調整用パッチが異なる位置に形成される。そのため、直前の紙間で画質調整用パッチを形成した領域以外にも潤滑剤としてのトナーがクリーニングブレードへ到達していると考えられる。そのような領域へブレード捲れ防止パターンを供給することは、無駄なトナー消費になると言える。   In the prior art, wasteful toner consumption is suppressed by not forming a band-like pattern in the area where the image quality adjustment patch is formed between the immediately preceding sheets. However, there are a plurality of gaps between the last formation of the blade curl prevention pattern and the current formation of the blade curl prevention pattern. Image quality adjustment patches such as color misregistration detection patches and density detection patches are formed at different positions between the sheets. For this reason, it is considered that the toner as the lubricant reaches the cleaning blade other than the area where the image quality adjustment patch is formed between the immediately preceding sheets. It can be said that supplying the blade wobbling prevention pattern to such an area is wasteful toner consumption.

そこで、本発明は、適切なトナー量でクリーニングブレードの捲れを防止するためのトナーパターンを形成することができる画像形成装置を提供する。   Accordingly, the present invention provides an image forming apparatus capable of forming a toner pattern for preventing the cleaning blade from curling with an appropriate amount of toner.

上記課題を解決するために、本発明の実施形態による画像形成装置は、
感光体と、
前記感光体にトナー像を形成する現像手段と、
前記感光体から前記トナー像が転写される中間転写体と、
前記中間転写体から前記トナー像を記録媒体へ転写する転写部材と、
前記感光体、前記中間転写体または前記転写部材の表面に残留するトナーを除去するクリーニングブレードと、
主走査方向に分割された複数の領域ごとに前記クリーニングブレードへ到達するトナー量を予測するトナー量予測手段と、
前記複数の領域ごとに予測された前記トナー量に基づいて、トナーパターンを形成するパターン形成手段と、
を備え、
前記トナー量予測手段は、前記トナーパターンが形成された時から次のトナーパターンが形成される時までに前記複数の領域ごとに前記クリーニングブレードへ到達する前記トナー量の累積値を予測し、
前記パターン形成手段は、前記複数の領域ごとの前記累積値に基づいて、前記次のトナーパターンを形成することを特徴とする。 In order to solve the above problems, an image forming apparatus according to an embodiment of the present invention provides:
A photoreceptor,
Developing means for forming a toner image on the photoreceptor;
An intermediate transfer member to which the toner image is transferred from the photosensitive member;
A transfer member for transferring the toner image from the intermediate transfer member to a recording medium;
A cleaning blade for removing toner remaining on the surface of the photosensitive member, the intermediate transfer member or the transfer member;
Toner amount predicting means for predicting the amount of toner reaching the cleaning blade for each of a plurality of regions divided in the main scanning direction;
Pattern forming means for forming a toner pattern based on the toner amount predicted for each of the plurality of regions;
With
The toner amount predicting unit predicts a cumulative value of the toner amount reaching the cleaning blade for each of the plurality of regions from the time when the toner pattern is formed to the time when the next toner pattern is formed;
The pattern forming unit forms the next toner pattern based on the accumulated value for each of the plurality of regions.

本発明によれば、適切なトナー量でクリーニングブレードの捲れを防止するためのトナーパターンを形成することができる。   According to the present invention, it is possible to form a toner pattern for preventing the cleaning blade from curling with an appropriate amount of toner.

画像形成装置の断面図。1 is a cross-sectional view of an image forming apparatus. 制御部の構成を示すブロック図。The block diagram which shows the structure of a control part. ＣＰＵにより実行されるブレード捲れ防止パターン形成制御動作を示す流れ図。The flowchart which shows the blade dripping prevention pattern formation control operation performed by CPU. ＣＰＵにより実行される到達係数の算出制御動作を示す流れ図。The flowchart which shows the calculation control operation | movement of the arrival coefficient performed by CPU. 第一係数、第二係数及び第三係数を設定するための探索表を示す図。The figure which shows the search table for setting a 1st coefficient, a 2nd coefficient, and a 3rd coefficient. ＣＰＵにより実行される累積ビデオカウント値の算出制御動作を示す流れ図。The flowchart which shows the calculation control operation | movement of the accumulation video count value performed by CPU. ＣＰＵにより実行される平均ビデオカウント値の算出制御動作を示す流れ図。The flowchart which shows the calculation control operation | movement of the average video count value performed by CPU. ＣＰＵにより実行されるブレード捲れ防止パターン形状の決定制御動作を示す流れ図。The flowchart which shows the determination control operation | movement of the blade dripping prevention pattern shape performed by CPU. ブレード捲れ防止パターン形状を決定するための探索表を示す図。The figure which shows the search table for determining a blade dripping prevention pattern shape. ブレード捲れ防止パターン形状の例を示す図。The figure which shows the example of a blade dripping prevention pattern shape.

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態を説明する。   DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

（画像形成装置の構成）
図１は、画像形成装置１００の断面図である。図２は、制御部３００の構成を示すブロック図である。画像形成装置１００は、中間転写ベルト（中間転写体）３１の水平部に画像形成部１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋが直列状に複数設けられたタンデム型中間転写方式の画像形成装置である。画像形成装置１００は、パーソナルコンピュータ（外部機器）３２０（図２）から送信される画像信号に従って、電子写真方式により記録媒体（以下、シートという。）Ｓにフルカラー画像を形成する。 (Configuration of image forming apparatus)
FIG. 1 is a cross-sectional view of the image forming apparatus 100. FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the control unit 300. The image forming apparatus 100 is a tandem intermediate transfer type image forming apparatus in which a plurality of image forming units 1Y, 1M, 1C, and 1K are provided in series on a horizontal portion of an intermediate transfer belt (intermediate transfer member) 31. The image forming apparatus 100 forms a full-color image on a recording medium (hereinafter referred to as a sheet) S by electrophotography in accordance with an image signal transmitted from a personal computer (external device) 320 (FIG. 2).

画像形成部１Ｙ、１Ｍ、１Ｃ、１Ｋは、ドラムモータ３３１によって駆動する感光ドラム（感光体）１１Ｙ、１１Ｍ、１１Ｃ、１１Ｋに、イエロー、マゼンダ、シアン、ブラックのトナー像をそれぞれ形成する。イエロー、マゼンダ、シアン、ブラックのトナー像は、中間転写ベルト３１上に一次転写されて重ね合わされる。   The image forming units 1Y, 1M, 1C, and 1K form yellow, magenta, cyan, and black toner images on photosensitive drums (photoconductors) 11Y, 11M, 11C, and 11K driven by a drum motor 331, respectively. The yellow, magenta, cyan, and black toner images are primarily transferred and superimposed on the intermediate transfer belt 31.

中間転写ベルト３１は、中間転写ベルト駆動モータ３３２により駆動される駆動ローラ３３、テンションローラ３４、二次転写対向ローラ３２によって張架されて回転する。中間転写ベルト３１の内周面側には、感光ドラム１１Ｙ、１１Ｍ、１１Ｃ、１１Ｋに対向する位置に一次転写駆動モータ３３３により駆動される一次転写を行うための一次転写ローラ３５Ｙ、３５Ｍ、３５Ｃ、３５Ｋが配置されている。   The intermediate transfer belt 31 is stretched and rotated by a driving roller 33 driven by an intermediate transfer belt drive motor 332, a tension roller 34, and a secondary transfer counter roller 32. On the inner peripheral surface side of the intermediate transfer belt 31, primary transfer rollers 35Y, 35M, 35C for performing primary transfer driven by a primary transfer driving motor 333 at positions facing the photosensitive drums 11Y, 11M, 11C, 11K. 35K is arranged.

イエローのトナー像を形成する画像形成部１Ｙは、感光ドラム１１Ｙの周囲に、帯電ワイヤ（帯電装置）１２Ｙ、露光装置１３Ｙ、現像器（現像手段）１４Ｙおよびドラムクリーニングブレード１５Ｙが設けられている。帯電ワイヤ１２Ｙは、感光ドラム１１Ｙの表面を均一に帯電させる。露光装置１３Ｙは、均一に帯電された感光ドラム１１Ｙの表面へ光ビームを出射して潜像を形成する。現像器１４Ｙは、感光ドラム１１Ｙ上の潜像にトナーを付着させてトナー像を形成する。一次転写ローラ（一次転写手段）３５Ｙは、感光ドラム１１Ｙ上のトナー像を中間転写ベルト３１上へ一次転写する。ドラムクリーニングブレード１５Ｙは、一次転写後に感光ドラム１１Ｙ上に残留するトナーを除去する。マゼンダ、シアン、ブラックのトナー像を形成する画像形成部１Ｍ、１Ｃ、１Ｋは、画像形成部１Ｙと同様の構成を有するので、説明を省略する。参照符号の添え字Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋは、イエロー、マゼンダ、シアン、ブラックを表す。以下の説明において、添え字Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋを省略することがある。   The image forming unit 1Y that forms a yellow toner image is provided with a charging wire (charging device) 12Y, an exposure device 13Y, a developing device (developing means) 14Y, and a drum cleaning blade 15Y around the photosensitive drum 11Y. The charging wire 12Y uniformly charges the surface of the photosensitive drum 11Y. The exposure device 13Y emits a light beam to the surface of the uniformly charged photosensitive drum 11Y to form a latent image. The developing device 14Y forms a toner image by attaching toner to the latent image on the photosensitive drum 11Y. The primary transfer roller (primary transfer unit) 35Y primarily transfers the toner image on the photosensitive drum 11Y onto the intermediate transfer belt 31. The drum cleaning blade 15Y removes toner remaining on the photosensitive drum 11Y after the primary transfer. Since the image forming units 1M, 1C, and 1K that form magenta, cyan, and black toner images have the same configuration as the image forming unit 1Y, description thereof is omitted. The suffixes Y, M, C, and K of the reference symbols represent yellow, magenta, cyan, and black. In the following description, the subscripts Y, M, C, and K may be omitted.

一方、給紙カセット６１、６２、６３、６４に収納されたシートＳは、給送モータ３３５によって駆動する給送ローラ７１、７２、７３、７４のいずれかが回転することにより給紙搬送路８１へ搬送される。二次転写駆動モータ３３４により駆動される二次転写ローラ４１と二次転写対向ローラ３２との接触により、二次転写部が形成されている。レジストモータ３３６により駆動されるレジストローラ７５は、中間転写ベルト３１上のトナー像とタイミングを合わせて二次転写部へシートＳを給送する。   On the other hand, the sheet S stored in the sheet feeding cassettes 61, 62, 63, 64 is rotated by one of the feeding rollers 71, 72, 73, 74 driven by the feeding motor 335, thereby feeding the sheet feeding path 81. It is conveyed to. A secondary transfer portion is formed by the contact between the secondary transfer roller 41 driven by the secondary transfer drive motor 334 and the secondary transfer counter roller 32. The registration roller 75 driven by the registration motor 336 feeds the sheet S to the secondary transfer unit in synchronization with the toner image on the intermediate transfer belt 31.

トナー像の二次転写後に、二次転写ローラ（転写部材）４１上に残留するトナーを除去する二次転写ローラクリーニングブレード４３を備えている。トナー像の二次転写後に、二次転写ローラ４１によりシートＳへ転写されずに中間転写ベルト３１上に残留するトナーは、中間転写体クリーニング装置３６のベルトクリーニングブレード１０１により除去される。   A secondary transfer roller cleaning blade 43 that removes toner remaining on the secondary transfer roller (transfer member) 41 after the secondary transfer of the toner image is provided. After the secondary transfer of the toner image, the toner remaining on the intermediate transfer belt 31 without being transferred to the sheet S by the secondary transfer roller 41 is removed by the belt cleaning blade 101 of the intermediate transfer body cleaning device 36.

定着装置５は、定着モータ３３７により駆動される。定着装置５は、加熱ローラ５ａ及び加圧ローラ５ｂからなる。加熱ローラ５ａと加圧ローラ５ｂの定着圧力は、可変に構成されている。加熱ローラ５ａは、内部にハロゲンランプ（加熱部材）を有する。ハロゲンランプの出力を制御することにより、定着装置５の加熱量を調整する。   The fixing device 5 is driven by a fixing motor 337. The fixing device 5 includes a heating roller 5a and a pressure roller 5b. The fixing pressure of the heating roller 5a and the pressure roller 5b is configured to be variable. The heating roller 5a has a halogen lamp (heating member) inside. The heating amount of the fixing device 5 is adjusted by controlling the output of the halogen lamp.

トナー像が転写されたシートＳは、搬送モータ３３８により駆動される搬送ベルト４２により定着装置５へ搬送される。シートＳは、定着装置５により加熱および加圧されてトナー像がシートＳの表面に定着され、フルカラー画像が形成される。画像が形成されたシートＳは、排出搬送路８２を通って排出トレイ６５へ排出される。   The sheet S to which the toner image has been transferred is conveyed to the fixing device 5 by a conveyance belt 42 driven by a conveyance motor 338. The sheet S is heated and pressed by the fixing device 5 to fix the toner image on the surface of the sheet S, thereby forming a full color image. The sheet S on which the image is formed is discharged to the discharge tray 65 through the discharge conveyance path 82.

（制御部の構成）
次に、図２を用いて、画像形成装置１００の負荷制御回路構成を説明する。図２（ａ）は、制御部３００と負荷装置を示す。制御部３００は、ＣＰＵ（制御手段）３０１を有する。ＣＰＵ３０１は、画像形成装置１００の基本制御を行う。ＲＯＭ（記憶手段）３０６は、制御プログラムを格納している。ＲＡＭ（記憶手段）３０５は、制御プログラムの処理を実行するためのワークエリアとして機能する。ＲＡＭ３０５は、画像形成装置１００の電源がＯＦＦされてもデータが消去されないバックアップ機能を有する。本実施形態では、画像形成システムを構成する装置の情報は、ＲＡＭ３０５に格納され、電源がＯＦＦされても情報が消去されない構成となっている。ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３１０は、画像形成システムのログ情報などを格納する大容量記憶媒体として機能する。 (Configuration of control unit)
Next, the configuration of the load control circuit of the image forming apparatus 100 will be described with reference to FIG. FIG. 2A shows the control unit 300 and the load device. The control unit 300 includes a CPU (control unit) 301. The CPU 301 performs basic control of the image forming apparatus 100. A ROM (storage means) 306 stores a control program. A RAM (storage means) 305 functions as a work area for executing control program processing. The RAM 305 has a backup function that does not erase data even when the power of the image forming apparatus 100 is turned off. In the present embodiment, information on apparatuses that constitute the image forming system is stored in the RAM 305, and the information is not erased even when the power is turned off. A hard disk drive (HDD) 310 functions as a mass storage medium that stores log information of the image forming system.

入出力制御部３０４は、制御部３００のＣＰＵ３０１が制御するモータ、センサ等の各種負荷装置に対する制御信号の出力や、シートＳの位置を検知するセンサ等のセンサ信号の入力が可能である。ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０６に格納されている制御プログラムの内容に従って、入出力制御部３０４を介して、前述のモータ、センサ等の各種負荷装置に対する制御を行い、画像形成処理の実行を司ることが可能である。   The input / output control unit 304 can output control signals to various load devices such as motors and sensors controlled by the CPU 301 of the control unit 300 and input sensor signals such as a sensor for detecting the position of the sheet S. The CPU 301 can control the various load devices such as the motors and sensors described above via the input / output control unit 304 in accordance with the contents of the control program stored in the ROM 306, and can control the execution of the image forming process. is there.

また、ＣＰＵ３０１は、操作部３０３と接続されており、操作部３０３における表示制御や、キー入力を制御する。使用者は操作部３０３におけるキー入力を通して、画像形成装置１００の動作モードや、操作部３０３における表示の切り替えをＣＰＵ３０１へ指示することができる。また、ＣＰＵ３０１は、操作部３０３の表示部に対して、画像形成装置１００の動作状態や、キー入力によって設定された動作モードの表示を行うように表示制御することが可能である。尚、制御プログラムの格納は、ＲＯＭ３０６に限定されるものではなく、例えば、不揮発性のメモリを画像形成装置１００に別途設けても良い。また、ハードディスクドライブなどの二次記憶装置を画像形成装置１００内に設けて、制御プログラムを格納するようにしてもよい。   The CPU 301 is connected to the operation unit 303 and controls display control and key input in the operation unit 303. The user can instruct the CPU 301 to switch the operation mode of the image forming apparatus 100 or the display on the operation unit 303 through key input on the operation unit 303. Further, the CPU 301 can perform display control on the display unit of the operation unit 303 so as to display the operation state of the image forming apparatus 100 and the operation mode set by key input. The storage of the control program is not limited to the ROM 306, and for example, a non-volatile memory may be separately provided in the image forming apparatus 100. Further, a secondary storage device such as a hard disk drive may be provided in the image forming apparatus 100 to store the control program.

ＣＰＵ３０１は、ＲＧＢ信号を処理する画像処理部３０８と、処理された画像データを蓄積する画像メモリ部３０２とに接続されている。図２（ｂ）は、画像処理部３０８の構成を示すブロック図である。画像処理部３０８は、外部インターフェース（以下、外部ＩＦという。）３０９を介してパーソナルコンピュータ３２０に電気的に接続されている。画像処理部３０８は、露光装置１３Ｙ、１３Ｍ、１３Ｃ及び１３Ｋにそれぞれ電気的に接続されている。画像処理部３０８は、色処理部３８１、中間調処理部３８２およびビデオカウント値算出部３８３を有する。色処理部３８１は、外部ＩＦ３０９を介してパーソナルコンピュータ３２０から画像信号としてのＲＧＢ信号を受信する。色処理部３８１は、ＲＧＢ信号を多値のＹ信号、Ｍ信号、Ｃ信号およびＫ信号へ変換し、中間調処理部３８２へ出力する。中間調処理部３８２は、多値のＹ信号、Ｍ信号、Ｃ信号およびＫ信号のビット数を削減しながら、画像の階調表現を維持するための変換処理（中間調処理）を施し、二値のＹ画像データ、Ｍ画像データ、Ｃ画像データおよびＫ画像データへ変換する。中間調処理部３８２は、二値のＹ画像データ、Ｍ画像データ、Ｃ画像データおよびＫ画像データを露光装置１３Ｙ、１３Ｍ、１３Ｃ及び１３Ｋへそれぞれ出力する。また、中間調処理部３８２は、二値のＹ画像データ、Ｍ画像データ、Ｃ画像データおよびＫ画像データをビデオカウント値算出部３８３へ出力する。ビデオカウント値算出部３８３は、二値のＹ画像データ、Ｍ画像データ、Ｃ画像データおよびＫ画像データのそれぞれのビデオカウント値を算出し、ＣＰＵ３０１へ出力する。   The CPU 301 is connected to an image processing unit 308 that processes RGB signals and an image memory unit 302 that stores processed image data. FIG. 2B is a block diagram illustrating a configuration of the image processing unit 308. The image processing unit 308 is electrically connected to the personal computer 320 via an external interface (hereinafter referred to as an external IF) 309. The image processing unit 308 is electrically connected to the exposure apparatuses 13Y, 13M, 13C, and 13K, respectively. The image processing unit 308 includes a color processing unit 381, a halftone processing unit 382, and a video count value calculation unit 383. The color processing unit 381 receives RGB signals as image signals from the personal computer 320 via the external IF 309. The color processing unit 381 converts the RGB signal into a multi-value Y signal, M signal, C signal, and K signal, and outputs the converted signal to the halftone processing unit 382. The halftone processing unit 382 performs a conversion process (halftone process) for maintaining the gradation expression of the image while reducing the number of bits of the multi-valued Y signal, M signal, C signal, and K signal. Values are converted into Y image data, M image data, C image data, and K image data. The halftone processing unit 382 outputs binary Y image data, M image data, C image data, and K image data to the exposure devices 13Y, 13M, 13C, and 13K, respectively. Further, the halftone processing unit 382 outputs binary Y image data, M image data, C image data, and K image data to the video count value calculation unit 383. The video count value calculation unit 383 calculates each video count value of binary Y image data, M image data, C image data, and K image data, and outputs the calculated video count value to the CPU 301.

（ブレード捲れ防止パターン形成制御動作）
画像形成装置１００は、ドラムクリーニングブレード１５、ベルトクリーニングブレード１０１及び二次転写ローラクリーニングブレード４３を有する。画像形成装置１００は、これらのクリーニングブレードのためのブレード捲れ防止パターン形成制御動作を実行することができる。本実施形態では、これらのクリーニングブレードのうちドラムクリーニングブレード１５のためのブレード捲れ防止パターン形成制御動作を例に挙げて説明する。 (Blade prevention pattern formation control operation)
The image forming apparatus 100 includes a drum cleaning blade 15, a belt cleaning blade 101, and a secondary transfer roller cleaning blade 43. The image forming apparatus 100 can execute a blade curling prevention pattern formation control operation for these cleaning blades. In the present embodiment, a blade squeezing prevention pattern formation control operation for the drum cleaning blade 15 among these cleaning blades will be described as an example.

図３は、ＣＰＵ３０１により実行されるブレード捲れ防止パターン形成制御動作を示す流れ図である。ブレード捲れ防止パターンは、感光ドラム１１Ｙ、１１Ｍ、１１Ｃ及び１１Ｋごとにそれぞれ形成されるが、ブレード捲れ防止パターン形成制御動作は同じである。以下、一つの感光ドラム１１に関するブレード捲れ防止パターン形成制御動作を説明する。ブレード捲れ防止パターン形成制御動作の制御プログラムは、ＲＯＭ３０６に格納されている。ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０６から制御プログラムを読み出す。ＣＰＵ３０１は、制御プログラムに基づいてブレード捲れ防止パターン形成制御動作を実行する。パーソナルコンピュータ３２０から制御部３００へ画像形成指示情報を含むジョブが入力されると、ＣＰＵ３０１は、ブレード捲れ防止パターン形成制御動作を開始する。ＣＰＵ３０１は、外部ＩＦ３０９を介して画像形成指示情報を入力する（Ｓ４０１）。   FIG. 3 is a flowchart showing the blade droop prevention pattern formation control operation executed by the CPU 301. The blade curl prevention pattern is formed for each of the photosensitive drums 11Y, 11M, 11C, and 11K, but the blade curl prevention pattern formation control operation is the same. Hereinafter, the blade wobbling prevention pattern formation control operation for one photosensitive drum 11 will be described. A control program for the blade wobbling prevention pattern formation control operation is stored in the ROM 306. The CPU 301 reads a control program from the ROM 306. The CPU 301 executes a blade curling prevention pattern formation control operation based on the control program. When a job including image formation instruction information is input from the personal computer 320 to the control unit 300, the CPU 301 starts a blade curl prevention pattern formation control operation. The CPU 301 inputs image formation instruction information via the external IF 309 (S401).

ＣＰＵ３０１は、累積副走査長ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈを０に設定する（Ｓ４０２）。累積副走査長ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈは、形成された画像の副走査方向の長さ副走査長Ｖｌｅｎｇｔｈの累積値を示す。例えば、あるサイズのシートＳに画像を形成する場合、画像の副走査長Ｖｌｅｎｇｔｈは、シートＳの副走査方向の長さに相当する。形成された画像は、シートＳ上に形成れる通常画像および紙間で形成される画質調整用パッチ（色ずれ検出用パッチ、濃度検出用パッチ）を含む。ＣＰＵ３０１は、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝１、２…、Ｎ）を０に設定する（Ｓ４０３）。ここで、ｎは、主走査方向に分割された複数の領域（以下、主走査分割領域という。）のそれぞれを特定する領域番号である。Ｎは、主走査分割領域ｎの数を表す。本実施例では、主走査分割領域ｎの数Ｎを８とする。累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、形成された画像の主走査分割領域ｎごとのビデオカウント値の累積値を表す。累積値は、前回のブレード捲れ防止パターンの形成後にドラムクリーニングブレード１５へ到達する画像の主走査分割領域ｎごとのビデオカウント値を累積することにより算出される。なお、主走査分割領域ｎの数Ｎは、８に限定されるものではなく、７以下または９以上であってもよい。   The CPU 301 sets the cumulative sub-scanning length TotalVlength to 0 (S402). The cumulative sub-scanning length TotalVlength indicates the cumulative value of the length sub-scanning length Vlength in the sub-scanning direction of the formed image. For example, when an image is formed on a sheet S having a certain size, the sub-scanning length Vlength of the image corresponds to the length of the sheet S in the sub-scanning direction. The formed image includes a normal image formed on the sheet S and an image quality adjustment patch (color shift detection patch, density detection patch) formed between the sheets. The CPU 301 sets the accumulated video count value TotalVideoCount [n] (n = 1, 2,..., N) to 0 (S403). Here, n is an area number that identifies each of a plurality of areas divided in the main scanning direction (hereinafter referred to as a main scanning division area). N represents the number of main scanning division regions n. In this embodiment, the number N of main scanning division regions n is 8. The accumulated video count value TotalVideoCount [n] represents the accumulated value of the video count value for each main scanning division region n of the formed image. The accumulated value is calculated by accumulating the video count value for each main scanning division region n of the image that reaches the drum cleaning blade 15 after the previous formation of the blade blur prevention pattern. Note that the number N of main scanning division regions n is not limited to 8, and may be 7 or less, or 9 or more.

ＣＰＵ３０１は、画像形成指示情報に基づいて、画像形成情報を設定する（Ｓ４０４）。画像形成情報は、画像の副走査長Ｖｌｅｎｇｔｈ、画像のトナー回収先、画像の主走査分割領域ｎごとのビデオカウント値ＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］、環境区分および画像の平均濃度Ｄ［％］を含む。ＣＰＵ３０１は、Ｓ４０４で設定された副走査長Ｖｌｅｎｇｔｈに基づいて、以下の式を用いて、累積副走査長ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈを更新する（Ｓ４０５）。
ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈ＝ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈ＋Ｖｌｅｎｇｔｈ The CPU 301 sets image formation information based on the image formation instruction information (S404). The image formation information includes an image sub-scanning length Vlength, an image toner collection destination, a video count value VideoCount [n] for each main scanning division region n of the image, an environmental classification, and an average density D [%] of the image. Based on the sub-scanning length Vlength set in S404, the CPU 301 updates the cumulative sub-scanning length TotalVlength using the following formula (S405).
TotalVlength = TotalVlength + Vlength

ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量は、画像形成条件に従って変化する。そこで、ＣＰＵ３０１は、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量を予測するために、クリーニングブレード到達係数（以下、到達係数という。）αを算出する（Ｓ４０６）。ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量は、ドラムクリーニングブレード１５へ到達する画像のビデオカウント値に基づいて予測する。到達係数αは、画像形成条件に従ってビデオカウント値を補正する補正係数である。到達係数αの算出方法については、後述する。   The amount of toner that reaches the drum cleaning blade 15 changes according to the image forming conditions. Therefore, the CPU 301 calculates a cleaning blade arrival coefficient (hereinafter referred to as an arrival coefficient) α in order to predict the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 (S406). The amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 is predicted based on the video count value of the image reaching the drum cleaning blade 15. The arrival coefficient α is a correction coefficient for correcting the video count value according to the image forming conditions. A method for calculating the arrival coefficient α will be described later.

ＣＰＵ３０１は、主走査方向に８個に分割された主走査分割領域ｎごとに、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝１、２、・・・、８）を算出する（Ｓ４０７）。累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、Ｓ４０４で設定したビデオカウント値ＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］と、Ｓ４０６で算出した到達係数αとを用いて、主走査分割領域ｎごとに算出される。また、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、色ごと、すなわち、感光ドラム１１Ｙ、１１Ｍ、１１Ｃ及び１１Ｋごとにそれぞれ算出される。累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］の算出方法については、後述する。   The CPU 301 calculates a cumulative video count value TotalVideoCount [n] (n = 1, 2,..., 8) for each main scanning division region n divided into eight in the main scanning direction (S407). The cumulative video count value TotalVideoCount [n] is calculated for each main scanning divided region n using the video count value VideoCount [n] set in S404 and the arrival coefficient α calculated in S406. The accumulated video count value TotalVideoCount [n] is calculated for each color, that is, for each of the photosensitive drums 11Y, 11M, 11C, and 11K. A method for calculating the cumulative video count value TotalVideoCount [n] will be described later.

ＣＰＵ３０１は、ブレード捲れ防止パターンを形成するか否かを判断する（Ｓ４０８）。本実施形態において、ブレード捲れ防止パターンを形成するか否かの判断は、画像を形成したシートＳの枚数が所定枚数に達したか否かで判断する。画像を形成したシートＳの枚数が所定枚数に達するごとに、ブレード捲れ防止パターンを形成する。しかし、ブレード捲れ防止パターンを形成するか否かの判断は、他の閾値（所定時間ごと、起動時、ジョブの開始時、ジョブの終了時）を用いて行ってもよい。   The CPU 301 determines whether or not to form a blade wobbling prevention pattern (S408). In the present embodiment, whether or not to form a blade squeezing prevention pattern is determined based on whether or not the number of sheets S on which an image has been formed has reached a predetermined number. Each time the number of sheets S on which an image is formed reaches a predetermined number, a blade stagnation prevention pattern is formed. However, the determination as to whether or not to form the blade drooling prevention pattern may be performed using other threshold values (every predetermined time, at startup, at the start of the job, and at the end of the job).

ブレード捲れ防止パターンを形成する場合（Ｓ４０８でＹＥＳ）、主走査分割領域ｎごとに平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝１、２、・・・、８）を算出する(Ｓ４０９)。平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、前回ブレード捲れ防止パターンを形成してから今回ブレード捲れ防止パターンを形成するまでの間に形成された画像のビデオカウント値の主走査分割領域ｎごとの平均値である。平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、色ごと、すなわち、感光ドラム１１Ｙ、１１Ｍ、１１Ｃ及び１１Ｋごとにそれぞれ算出される。平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］の算出方法については、後述する。   When forming a blade wrinkle prevention pattern (YES in S408), an average video count value AverageVideoCount [n] (n = 1, 2,..., 8) is calculated for each main scanning division region n (S409). The average video count value AverageVideoCount [n] is the average value of the video count values of the images formed between the last blade blurring prevention pattern formation and the current blade blurring prevention pattern formation for each main scanning division area n. It is. The average video count value AverageVideoCount [n] is calculated for each color, that is, for each of the photosensitive drums 11Y, 11M, 11C, and 11K. A method for calculating the average video count value AverageVideoCount [n] will be described later.

ＣＰＵ３０１は、Ｓ４０９で算出した平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］に基づいて、ブレード捲れ防止パターンの形状を決定する（Ｓ４１０）。ブレード捲れ防止パターンの形状は、平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］に従って主走査分割領域ｎごとに濃度を設定することにより決定される。ブレード捲れ防止パターンの形状は、色ごと、すなわち、感光ドラム１１Ｙ、１１Ｍ、１１Ｃ及び１１Ｋごとにそれぞれ決定される。ブレード捲れ防止パターンの形状の決定方法については、後述する。   Based on the average video count value AverageVideoCount [n] calculated in S409, the CPU 301 determines the shape of the blade wrinkle prevention pattern (S410). The shape of the blade blur prevention pattern is determined by setting the density for each main scanning divided region n according to the average video count value AverageVideoCount [n]. The shape of the blade blur prevention pattern is determined for each color, that is, for each of the photosensitive drums 11Y, 11M, 11C, and 11K. A method for determining the shape of the blade twist prevention pattern will be described later.

ＣＰＵ３０１は、Ｓ４１０で決定したブレード捲れ防止パターンをそれぞれの感光ドラム１１Ｙ、１１Ｍ、１１Ｃ及び１１Ｋ上に形成させる（Ｓ４１１）。ＣＰＵ３０１は、ブレード捲れ防止パターン（トナーパターン）を形成するパターン形成手段として機能する。ブレード捲れ防止パターンは、画像形成ジョブ（画像形成時）中に記録媒体へ転写されるトナー像間（紙間）で形成されるとよいが、画像形成ジョブの開始前または終了後（非画像形成時）に形成されてもよい。ＣＰＵ３０１は、累積副走査長ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈを０に設定する（Ｓ４１２）。ＣＰＵ３０１は、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝１、２…、８）を０に設定する（Ｓ４１３）。ＣＰＵ３０１は、ジョブが終了したか否かを判断する（Ｓ４１４）。ジョブが終了していない場合（Ｓ４１４でＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、Ｓ４０４へ戻り、Ｓ４０４〜Ｓ４１３の動作を繰り返す。ジョブの最終シートＳ上に画像が形成されてジョブが終了した場合（Ｓ４１４でＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、ブレード捲れ防止パターン形成制御動作を終了する。   The CPU 301 forms the blade wobbling prevention pattern determined in S410 on each of the photosensitive drums 11Y, 11M, 11C, and 11K (S411). The CPU 301 functions as a pattern forming unit that forms a blade wobbling prevention pattern (toner pattern). The blade blur prevention pattern may be formed between the toner images transferred to the recording medium (between sheets) during the image forming job (image formation), but before or after the image forming job is started (non-image forming). Time). The CPU 301 sets the cumulative sub-scanning length TotalVlength to 0 (S412). The CPU 301 sets the accumulated video count value TotalVideoCount [n] (n = 1, 2,..., 8) to 0 (S413). The CPU 301 determines whether the job is finished (S414). If the job has not ended (NO in S414), the CPU 301 returns to S404 and repeats the operations in S404 to S413. When an image is formed on the last sheet S of the job and the job is completed (YES in S414), the CPU 301 ends the blade curl prevention pattern formation control operation.

（到達係数αの算出方法）
次に、到達係数αの算出方法を説明する。ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量は、ドラムクリーニングブレード１５へ到達する画像のビデオカウント値に基づいて予測することができる。しかし、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量は、画像形成条件に従って変化する。そこで、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量を予測するために、画像形成条件に従ってビデオカウント値に重みづけをする。重みつきビデオカウント値に基づいて、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量を予測する。画像形成条件に依存するビデオカウント値の重みは、到達係数αである。 (Calculation method of reaching coefficient α)
Next, a method for calculating the arrival coefficient α will be described. The amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 can be predicted based on the video count value of the image reaching the drum cleaning blade 15. However, the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 changes according to the image forming conditions. Therefore, in order to predict the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15, the video count value is weighted according to the image forming conditions. Based on the weighted video count value, the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 is predicted. The weight of the video count value depending on the image forming condition is the arrival coefficient α.

到達係数αは、ドラムクリーニングブレード１５へ到達する画像のトナー量を予測するために用いられる。本実施形態において、到達係数αは、第一係数α１、第二係数α２及び第三係数α３から求められる。第一係数α１は、環境区分（環境条件）に従って決定される。第二係数α２は、トナー回収先に従って決定される。第三係数α３は、画像の平均濃度Ｄに従って決定される。ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量は、環境区分（環境条件）、トナー回収先および／または平均濃度Ｄにもとづいて補正される。以下、図３の流れ図のＳ４０６の到達係数αの算出動作のサブルーチンを説明する。   The arrival coefficient α is used to predict the toner amount of the image that reaches the drum cleaning blade 15. In the present embodiment, the reaching coefficient α is obtained from the first coefficient α1, the second coefficient α2, and the third coefficient α3. The first coefficient α1 is determined according to the environmental classification (environmental condition). The second coefficient α2 is determined according to the toner collection destination. The third coefficient α3 is determined according to the average density D of the image. The amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 is corrected based on the environmental classification (environmental conditions), the toner collection destination and / or the average density D. Hereinafter, a subroutine for the calculation operation of the reaching coefficient α in S406 of the flowchart of FIG. 3 will be described.

図４は、ＣＰＵ３０１により実行される到達係数αの算出制御動作を示す流れ図である。到達係数αの算出制御動作の制御プログラムは、ＲＯＭ３０６に格納されている。ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０６から制御プログラムを読み出す。ＣＰＵ３０１は、制御プログラムに基づいて到達係数αの算出制御動作を実行する。   FIG. 4 is a flowchart showing the calculation control operation of the arrival coefficient α executed by the CPU 301. A control program for calculating the reaching coefficient α is stored in the ROM 306. The CPU 301 reads a control program from the ROM 306. The CPU 301 executes a calculation control operation for the arrival coefficient α based on the control program.

ＣＰＵ３０１は、図３の流れ図のＳ４０４で設定された画像形成情報に従って画像形成が行われるときの環境区分を取得する（Ｓ５０１）。本実施形態における環境区分は、温度、湿度および水分量に従って分類されている。ＣＰＵ３０１は、画像形成装置１００が有するセンサ（不図示）により検知された画像形成時の画像形成装置１００の内部の温度、湿度および水分量に基づいて環境区分（環境条件）を取得する。   The CPU 301 acquires an environment classification when image formation is performed according to the image formation information set in S404 of the flowchart of FIG. 3 (S501). The environmental classification in this embodiment is classified according to temperature, humidity, and moisture content. The CPU 301 acquires an environmental classification (environmental condition) based on the temperature, humidity, and moisture content inside the image forming apparatus 100 at the time of image formation detected by a sensor (not shown) included in the image forming apparatus 100.

図５は、第一係数α１、第二係数α２及び第三係数α３を設定するための探索表を示す図である。図５（ａ）は、環境区分と第一係数α１とからなる探索表である。図５（ａ）の探索表（第一係数算出表）の上段は環境区分を示し、下段は第一係数α１を示す。第一係数α１は、環境区分に応じた転写効率を考慮して、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量を予測するために用いられる。第一到達係数α１は、０より大きく１以下の値Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ及びＨを有する。例えば、一次転写の転写効率が低い環境区分８では、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量が多いと予測されるので、重みとしての第一係数α１を大きい値Ｈに設定する。一次転写の転写効率が高い環境区分１では、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナーが少ないと予測されるので、重みとしての第一係数α１を小さい値Ａに設定する。ＣＰＵ３０１は、図５に示す探索表を用いて、Ｓ５０１で取得した環境区分に対応する第一係数α１を設定する（Ｓ５０２）。   FIG. 5 is a diagram showing a search table for setting the first coefficient α1, the second coefficient α2, and the third coefficient α3. FIG. 5A is a search table composed of environment classifications and a first coefficient α1. The upper part of the search table (first coefficient calculation table) in FIG. 5A shows the environmental classification, and the lower part shows the first coefficient α1. The first coefficient α1 is used to predict the amount of toner that reaches the drum cleaning blade 15 in consideration of the transfer efficiency according to the environmental classification. The first reaching coefficient α1 has values A, B, C, D, E, F, G, and H that are greater than 0 and less than or equal to 1. For example, in the environmental category 8 where the transfer efficiency of the primary transfer is low, it is predicted that the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 is large, so the first coefficient α1 as the weight is set to a large value H. In the environmental category 1 where the transfer efficiency of the primary transfer is high, it is predicted that the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 is small, so the first coefficient α1 as the weight is set to a small value A. The CPU 301 sets the first coefficient α1 corresponding to the environment classification acquired in S501 using the search table shown in FIG. 5 (S502).

ＣＰＵ３０１は、Ｓ４０４で設定された画像形成情報からトナー回収先を取得する（Ｓ５０３）。本実施形態におけるトナー回収先は、感光ドラム１１、シートＳおよび二次転写ローラクリーニングブレード４３である。トナー回収先は、画像形成のモードに対応する。つまり、感光ドラムパッチを用いた処理を行うモードの場合は、トナー回収先として感光ドラムが設定される。また、シートＳ上に画像を形成する通常の画像形成モードの場合は、トナー回収先としてシートＳが設定される。そして、中間転写ベルトパッチを用いた処理を行うモード場合は、トナー回収先として二次転写ローラクリーニングブレード４３が設定される。例えば、感光ドラム１１上に形成され、濃度検出センサ２０１（２０１Ｙ、２０１Ｍ、２０１Ｃ、２０１Ｋ）により検出される濃度検出用パッチのトナーは、ドラムクリーニングブレード１５により回収される。通常画像のトナーは、シートＳにより回収される。中間転写ベルト３１上に形成され、色ずれ検出センサ２０２により検出される色ずれ検出用パッチのトナーは、二次転写ローラ４１へ転写され、二次転写ローラクリーニングブレード４３により回収される。   The CPU 301 acquires the toner collection destination from the image formation information set in S404 (S503). In this embodiment, the toner collection destination is the photosensitive drum 11, the sheet S, and the secondary transfer roller cleaning blade 43. The toner collection destination corresponds to the image forming mode. That is, in the mode in which processing using the photosensitive drum patch is performed, the photosensitive drum is set as the toner collection destination. In the normal image forming mode in which an image is formed on the sheet S, the sheet S is set as a toner collection destination. In the mode in which the process using the intermediate transfer belt patch is performed, the secondary transfer roller cleaning blade 43 is set as the toner collection destination. For example, the toner of the density detection patch formed on the photosensitive drum 11 and detected by the density detection sensor 201 (201Y, 201M, 201C, 201K) is collected by the drum cleaning blade 15. The toner of the normal image is collected by the sheet S. The toner of the color misregistration detection patch formed on the intermediate transfer belt 31 and detected by the color misregistration detection sensor 202 is transferred to the secondary transfer roller 41 and collected by the secondary transfer roller cleaning blade 43.

図５（ｂ）は、トナー回収先と第二係数α２とからなる探索表である。図５（ｂ）の探索表（第二係数算出表）の上段はトナー回収先を示し、下段は第二係数α２を示す。第二係数α２は、トナー回収先に応じたドラムクリーニングブレード１５への到達率を考慮して、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量を予測するために用いられる。第二到達係数α２は、０より大きく１以下の値Ｉ、Ｊ及びＫを有する。例えば、感光ドラム１１上に形成される濃度検出用パッチは、中間転写ベルト３１へ一次転写されずに、多くは感光ドラム１１上でドラムクリーニングブレード１５により回収される。よって、トナー回収先が感光ドラムに対応する第二係数α２の値Ｉは、大きい値に設定する。通常画像は、中間転写ベルト３１へ一次転写され、その後、シートＳへ二次転写され、シートＳ上に回収される。従って、トナー回収先がシートに対応する第二係数α２の値Ｊは、トナー回収先が感光ドラムのときの第二係数α２の値Ｉに比較して小さい値に設定する。また、例えば、中間転写ベルト３１上に形成される色ずれ検出用パッチは、二次転写ローラ４１へ転写され、二次転写ローラクリーニングブレード４３により回収される。従って、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量は少ないと予測されるので、第二係数α２の値Ｋを大きい値に設定する。ＣＰＵ３０１は、図５（ｂ）に示す探索表を用いて、Ｓ５０３で取得したトナー回収先に対応する第二係数α２を設定する（Ｓ５０４）。   FIG. 5B is a search table including the toner collection destination and the second coefficient α2. The upper part of the search table (second coefficient calculation table) in FIG. 5B shows the toner collection destination, and the lower part shows the second coefficient α2. The second coefficient α2 is used to predict the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 in consideration of the arrival rate to the drum cleaning blade 15 corresponding to the toner collection destination. The second reaching coefficient α2 has values I, J, and K that are greater than 0 and less than or equal to 1. For example, the density detection patches formed on the photosensitive drum 11 are not primarily transferred to the intermediate transfer belt 31 but are mostly collected by the drum cleaning blade 15 on the photosensitive drum 11. Therefore, the value I of the second coefficient α2 corresponding to the photosensitive drum as the toner collection destination is set to a large value. The normal image is primarily transferred to the intermediate transfer belt 31, and then secondarily transferred to the sheet S and collected on the sheet S. Therefore, the value J of the second coefficient α2 corresponding to the toner collection destination is set to a smaller value than the value I of the second coefficient α2 when the toner collection destination is the photosensitive drum. Further, for example, the color misregistration detection patch formed on the intermediate transfer belt 31 is transferred to the secondary transfer roller 41 and collected by the secondary transfer roller cleaning blade 43. Therefore, since the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 is predicted to be small, the value K of the second coefficient α2 is set to a large value. The CPU 301 sets the second coefficient α2 corresponding to the toner collection destination acquired in S503 using the search table shown in FIG. 5B (S504).

ＣＰＵ３０１は、Ｓ４０４で設定された画像形成情報からトナー像の平均濃度Ｄ［％］を取得する（Ｓ５０５）。図５（ｃ）は、平均濃度Ｄ［％］と第三係数α３とからなる探索表である。図５（ｃ）の探索表（第三係数算出表）の上段は平均濃度Ｄを示し、下段は第三係数α３を示す。第三係数α３は、トナー像の平均濃度Ｄに応じたクリーニング効率を考慮して、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量を予測するために用いられる。第三到達係数α１は、０より大きく１以下の値Ｌ、Ｍ、Ｎ、Ｏ及びＰを有する。平均濃度Ｄが高いトナー像の場合、単位面積あたりのトナー量が多いので、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量が多くなる。よって、ドラムクリーニングブレード１５により回収されるトナー量が多くなるので、重みとしての第三係数α３を大きい値に設定する。一方、平均濃度Ｄが低いトナー像の場合、単位面積あたりのトナー量が少ないので、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量が少なくなる。よって、ドラムクリーニングブレード１５により回収されるトナー量が少なくなるので、重みとしての第三係数α３を小さい値に設定する。例えば、平均濃度Ｄが０％以上２０％未満の場合の第三係数α３の値Ｌは、平均濃度Ｄが８０％以上１００％以下の場合の第三係数α３の値Ｐより小さい。ＣＰＵ３０１は、図５（ｃ）に示す探索表を用いて、Ｓ５０５で取得した平均濃度Ｄに対応する第三係数α３を設定する（Ｓ５０６）。   The CPU 301 acquires the average density D [%] of the toner image from the image formation information set in S404 (S505). FIG. 5C is a search table composed of the average density D [%] and the third coefficient α3. The upper part of the search table (third coefficient calculation table) in FIG. 5C shows the average density D, and the lower part shows the third coefficient α3. The third coefficient α3 is used to predict the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 in consideration of the cleaning efficiency according to the average density D of the toner image. The third reaching coefficient α1 has values L, M, N, O, and P that are greater than 0 and less than or equal to 1. In the case of a toner image having a high average density D, the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 increases because the amount of toner per unit area is large. Accordingly, since the amount of toner collected by the drum cleaning blade 15 increases, the third coefficient α3 as a weight is set to a large value. On the other hand, in the case of a toner image with a low average density D, the amount of toner per unit area is small, so the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 is small. Therefore, since the amount of toner collected by the drum cleaning blade 15 is reduced, the third coefficient α3 as a weight is set to a small value. For example, the value L of the third coefficient α3 when the average density D is 0% or more and less than 20% is smaller than the value P of the third coefficient α3 when the average density D is 80% or more and 100% or less. The CPU 301 sets a third coefficient α3 corresponding to the average density D acquired in S505 using the search table shown in FIG. 5C (S506).

ＣＰＵ３０１は、Ｓ５０２、Ｓ５０４及びＳ５０６で設定された第一係数α１、第二係数α２及び第三係数α３に基づいて、到達係数αを以下の式を用いて設定する。
α＝α１×α２×α３
到達係数αは、画像データ（ビデオカウント値）に従って形成された画像のトナーがドラムクリーニングブレード１５へ到達する確率が高い場合には、大きな値となり、ドラムクリーニングブレード１５へ到達する確率が低い場合には、小さな値となる。 The CPU 301 sets the arrival coefficient α using the following formula based on the first coefficient α1, the second coefficient α2, and the third coefficient α3 set in S502, S504, and S506.
α = α1 × α2 × α3
The arrival coefficient α is a large value when the toner of the image formed according to the image data (video count value) has a high probability of reaching the drum cleaning blade 15, and has a low probability of reaching the drum cleaning blade 15. Is a small value.

（累積ビデオカウント値の算出方法）
次に、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝１、２…、８）の算出方法を説明する。累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝１、２…、８）は、主走査分割領域ｎごとにビデオカウント値ＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を累積することにより算出される。また、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、色ごと、すなわち、感光ドラム１１Ｙ、１１Ｍ、１１Ｃ及び１１Ｋごとにそれぞれ算出される。ビデオカウント値ＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、二値のＹ画像データ、Ｍ画像データ、Ｃ画像データおよびＫ画像データのそれぞれの一画素毎の値を主走査分割領域ｎごとに積算した値である。以下、図３の流れ図のＳ４０７の主走査分割領域ｎごとの累積ビデオカウント値算出制御動作のサブルーチンを説明する。 (Calculation method of cumulative video count value)
Next, a method for calculating the cumulative video count value TotalVideoCount [n] (n = 1, 2,..., 8) will be described. The accumulated video count value TotalVideoCount [n] (n = 1, 2,..., 8) is calculated by accumulating the video count value VideoCount [n] for each main scanning division region n. The accumulated video count value TotalVideoCount [n] is calculated for each color, that is, for each of the photosensitive drums 11Y, 11M, 11C, and 11K. The video count value VideoCount [n] is a value obtained by integrating each pixel value of binary Y image data, M image data, C image data, and K image data for each main scanning division region n. Hereinafter, the subroutine of the cumulative video count value calculation control operation for each main scanning division area n in S407 of the flowchart of FIG. 3 will be described.

図６は、ＣＰＵ３０１により実行される累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝１、２…、８）の算出制御動作を示す流れ図である。累積ビデオカウント値算出制御動作の制御プログラムは、ＲＯＭ３０６に格納されている。ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０６から制御プログラムを読み出す。ＣＰＵ３０１は、制御プログラムに基づいて累積ビデオカウント値算出制御動作を実行する。   FIG. 6 is a flowchart showing the calculation control operation of the accumulated video count value TotalVideoCount [n] (n = 1, 2,..., 8) executed by the CPU 301. A control program for the cumulative video count value calculation control operation is stored in the ROM 306. The CPU 301 reads a control program from the ROM 306. The CPU 301 executes a cumulative video count value calculation control operation based on the control program.

累積ビデオカウント値算出制御動作が開始されると、ＣＰＵ３０１は、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を算出する主走査分割領域ｎを１に設定する（Ｓ６０１）。ＣＰＵ３０１は、図３の流れ図のＳ４０４で設定された画像形成情報から主走査分割領域ｎのビデオカウント値ＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を取得する（Ｓ６０２）。ＣＰＵ３０１は、Ｓ６０２で取得したＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］と、Ｓ４０６で算出した到達係数αとから、到達ビデオカウント値ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔを以下の式を用いて算出する（Ｓ６０３）。
ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ＝ＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ＡｒｅａＮ］×α
到達ビデオカウント値ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔは、ドラムクリーニングブレード１５へ到達すると予測されるトナー像の主走査分割領域ｎにおけるビデオカント値である。到達ビデオカウント値ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔを算出するＣＰＵ３０１は、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量を予測するトナー量予測手段として機能する。 When the cumulative video count value calculation control operation is started, the CPU 301 sets the main scanning division area n for calculating the cumulative video count value TotalVideoCount [n] to 1 (S601). The CPU 301 acquires the video count value VideoCount [n] of the main scanning divided area n from the image formation information set in S404 of the flowchart of FIG. 3 (S602). The CPU 301 calculates a reaching video count value CalcVideoCount from the VideoCount [n] acquired in S602 and the reaching coefficient α calculated in S406 using the following formula (S603).
CalcVideoCount = VideoCount [AreaN] × α
The reached video count value CalcVideoCount is a video cant value in the main scanning division region n of the toner image predicted to reach the drum cleaning blade 15. The CPU 301 that calculates the reached video count value CalcVideoCount functions as a toner amount predicting unit that predicts the amount of toner that reaches the drum cleaning blade 15.

到達係数αは、ビデオカウント値に応じて現像されたトナー像がドラムクリーニングブレード１５へ到達する確率を示す値である。よって、ドラムクリーニングブレード１５へ到達すると予測されるビデオカウント値を示す到達ビデオカウント値ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔは、ドラムクリーニングブレード１５へ到達するトナー量に比例した値となる。   The arrival coefficient α is a value indicating the probability that the toner image developed according to the video count value will reach the drum cleaning blade 15. Therefore, the reaching video count value CalcVideoCount indicating the video count value predicted to reach the drum cleaning blade 15 is a value proportional to the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15.

ＣＰＵ３０１は、Ｓ６０３で算出した到達ビデオカウント値ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔから、主走査分割領域ｎにおける累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を以下の式を用いて算出する（Ｓ６０４）。
ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］
＝ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］＋ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ
累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、前回のブレード捲れ防止パターンの形成後にドラムクリーニングブレード１５へ到達すると予測される主走査分割領域ｎの到達ビデオカウント値ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔの累積値である。累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、ブレード捲れ防止パターンの形成間にドラムクリーニングブレード１５へ到達すると予測されるトナー量の累積値に相当する。 The CPU 301 calculates the cumulative video count value TotalVideoCount [n] in the main scanning division region n from the reached video count value CalcVideoCount calculated in S603 using the following formula (S604).
TotalVideoCount [n]
= TotalVideoCount [n] + CalcVideoCount
The accumulated video count value TotalVideoCount [n] is the accumulated value of the reached video count value CalcVideoCount of the main scanning divided region n that is predicted to reach the drum cleaning blade 15 after the formation of the previous blade curling prevention pattern. The cumulative video count value TotalVideoCount [n] corresponds to the cumulative value of the toner amount that is predicted to reach the drum cleaning blade 15 during the formation of the blade blur prevention pattern.

ＣＰＵ３０１は、主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上であるか否かを判断する（Ｓ６０５）。本実施形態において、主走査分割領域ｎの数Ｎは、８である。主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上でない場合（Ｓ６０５でＮＯ）、主走査分割領域ｎを１増分して（Ｓ６０６）、Ｓ６０３へ戻り、Ｓ６０３、Ｓ６０４及びＳ６０５の処理を繰り返す。主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上である場合（Ｓ６０５でＹＥＳ）、全ての主走査分割領域ｎに関して累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］が算出されたと判断して累積ビデオカウント値算出制御動作を終了する。   The CPU 301 determines whether or not the main scanning division area n is equal to or greater than the number N of main scanning division areas n (S605). In the present embodiment, the number N of main scanning division regions n is eight. If the main scanning division area n is not greater than or equal to the number N of main scanning division areas n (NO in S605), the main scanning division area n is incremented by 1 (S606), the process returns to S603, and the processes of S603, S604, and S605 are repeated. . If the main scanning division area n is equal to or greater than the number N of main scanning division areas n (YES in S605), it is determined that the cumulative video count value TotalVideoCount [n] has been calculated for all the main scanning division areas n. The value calculation control operation is terminated.

累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］が大きい場合、その主走査分割領域ｎにおいてドラムクリーニングブレード１５へ供給されるトナー量が多いことを示す。累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］が小さい場合、その主走査分割領域ｎにおいてドラムクリーニングブレード１５へ供給されるトナー量が少ないことを示す。   When the cumulative video count value TotalVideoCount [n] is large, it indicates that the amount of toner supplied to the drum cleaning blade 15 is large in the main scanning division region n. When the cumulative video count value TotalVideoCount [n] is small, it indicates that the amount of toner supplied to the drum cleaning blade 15 is small in the main scanning division region n.

（平均ビデオカウント値の算出方法）
次に、平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］の算出方法を説明する。平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、主走査分割領域ｎごとに算出される。平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、副走査方向の基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈあたりにおける主走査分割領域ｎごとの累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］の平均値である。平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］、基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈ及び累積副走査長ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈから算出される。以下、図３の流れ図のＳ４０９の平均ビデオカウント値算出制御動作のサブルーチンを説明する。 (Calculation method of average video count value)
Next, a method for calculating the average video count value AverageVideoCount [n] will be described. The average video count value AverageVideoCount [n] is calculated for each main scanning divided region n. The average video count value AverageVideoCount [n] is an average value of the accumulated video count value TotalVideoCount [n] for each main scanning division region n per reference length BaseLength in the sub-scanning direction. The average video count value AverageVideoCount [n] is calculated from the cumulative video count value TotalVideoCount [n], the reference length BaseLength, and the cumulative sub-scanning length TotalVlength. Hereinafter, the subroutine of the average video count value calculation control operation of S409 in the flowchart of FIG. 3 will be described.

図７は、ＣＰＵ３０１により実行される平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］（ｎ＝１、２、・・・、８）の算出制御動作を示す流れ図である。平均ビデオカウント値算出制御動作の制御プログラムは、ＲＯＭ３０６に格納されている。ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０６から制御プログラムを読み出す。ＣＰＵ３０１は、制御プログラムに基づいて平均ビデオカウント値算出制御動作を実行する。   FIG. 7 is a flowchart showing the calculation control operation of the average video count value AverageVideoCount [n] (n = 1, 2,..., 8) executed by the CPU 301. A control program for the average video count value calculation control operation is stored in the ROM 306. The CPU 301 reads a control program from the ROM 306. The CPU 301 executes an average video count value calculation control operation based on the control program.

平均ビデオカウント値算出制御動作が開始されると、ＣＰＵ３０１は、平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を算出する主走査分割領域ｎを１に設定する（Ｓ７０１）。ＣＰＵ３０１は、基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈを、予めＲＯＭ３０６に保持されている値に設定する（Ｓ７０２）。本実施形態では、基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈを３００に設定する。   When the average video count value calculation control operation is started, the CPU 301 sets the main scanning division area n for calculating the average video count value AverageVideoCount [n] to 1 (S701). The CPU 301 sets the reference length BaseLength to a value previously stored in the ROM 306 (S702). In this embodiment, the reference length BaseLength is set to 300.

ＣＰＵ３０１は、累積副走査長ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈ、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］および基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈから、平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を算出する（Ｓ７０３）。平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］の算出式は、以下の通りである。
ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎ［ｎ］
＝ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］×ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈ
／ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈ The CPU 301 calculates an average video count value AverageVideoCount [n] from the cumulative sub-scanning length TotalVlength, the cumulative video count value TotalVideoCount [n], and the reference length BaseLength (S703). The calculation formula of the average video count value AverageVideoCount [n] is as follows.
AverageVideoCount [n]
= TotalVideoCount [n] × BaseLength
/ TotalVlength

ＣＰＵ３０１は、主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上であるか否かを判断する（Ｓ７０４）。主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上でない場合（Ｓ７０４でＮＯ）、主走査分割領域ｎを１増分して（Ｓ７０５）、Ｓ７０３へ戻り、Ｓ７０３及びＳ７０４の処理を繰り返す。主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上である場合（Ｓ７０４でＹＥＳ）、全ての主走査分割領域ｎに関して平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］が算出されたと判断して平均ビデオカウント値算出制御動作を終了する。   The CPU 301 determines whether or not the main scanning division area n is equal to or greater than the number N of the main scanning division areas n (S704). If the main scanning division area n is not greater than or equal to the number N of main scanning division areas n (NO in S704), the main scanning division area n is incremented by 1 (S705), the process returns to S703, and the processes of S703 and S704 are repeated. If the main scanning division area n is equal to or greater than the number N of main scanning division areas n (YES in S704), it is determined that the average video count value AverageVideoCount [n] has been calculated for all the main scanning division areas n, and the average video count The value calculation control operation is terminated.

（ブレード捲れ防止パターン形状の決定方法）
次に、ブレード捲れ防止パターン形状の決定方法を説明する。ブレード捲れ防止パターンの濃度は、主走査分割領域ｎごとに設定される。主走査分割領域ｎ（ｎ＝１、２、・・・、８）のそれぞれのブレード捲れ防止パターンを主走査方向に配置したものをブレード捲れ防止パターン形状とする。以下、図３の流れ図のＳ４１０のブレード捲れ防止パターン形状決定制御動作のサブルーチンを説明する。 (Determination method of blade dripping prevention pattern shape)
Next, a method for determining the blade twist prevention pattern shape will be described. The density of the blade wobbling prevention pattern is set for each main scanning division region n. A blade wobbling prevention pattern shape in which the blade wobbling prevention patterns of the main scanning divided regions n (n = 1, 2,..., 8) are arranged in the main scanning direction is defined as a blade wobbling prevention pattern shape. Hereinafter, a subroutine of the blade wobbling prevention pattern shape determination control operation in S410 of the flowchart of FIG. 3 will be described.

図８は、ＣＰＵ３０１により実行されるブレード捲れ防止パターン形状の決定制御動作を示す流れ図である。ブレード捲れ防止パターン形状決定制御動作の制御プログラムは、ＲＯＭ３０６に格納されている。ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０６から制御プログラムを読み出す。ＣＰＵ３０１は、制御プログラムに基づいてブレード捲れ防止パターン形状決定制御動作を実行する。   FIG. 8 is a flow chart showing the blade wobbling prevention pattern shape determination control operation executed by the CPU 301. A control program for the blade twist prevention pattern shape determination control operation is stored in the ROM 306. The CPU 301 reads a control program from the ROM 306. The CPU 301 executes a blade wobbling prevention pattern shape determination control operation based on the control program.

ブレード捲れ防止パターン形状決定制御動作が開始されると、ＣＰＵ３０１は、ブレード捲れ防止パターンの濃度を設定する主走査分割領域ｎを１に設定する（Ｓ８０１）。図９は、ブレード捲れ防止パターン形状を決定するために用いられる探索表を示す図である。図９（ａ）は、主走査分割領域ｎと目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］とからなる探索表である。図９（ａ）に示す探索表（目標ビデオカント値算出表）の上段は主走査分割領域ｎを示し、下段は基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈあたりの目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を示す。図９（ａ）に示す探索表は、ドラムクリーニングブレード１５の特性を考慮して、主走査分割領域ｎごとにブレード捲れ防止に必要な基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈの目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を算出するために用いられる。目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、主走査分割領域ｎごとにブレード捲れ防止に必要な目標トナー量に対応する。   When the blade wobbling prevention pattern shape determination control operation is started, the CPU 301 sets the main scanning division area n for setting the density of the blade wobbling prevention pattern to 1 (S801). FIG. 9 is a diagram showing a search table used for determining the blade wobbling prevention pattern shape. FIG. 9A is a search table including the main scanning division region n and the target video count value TargetVideoCount [n]. The upper part of the search table (target video cant value calculation table) shown in FIG. 9A shows the main scanning division region n, and the lower part shows the target video count value TargetVideoCount [n] per reference length BaseLength. The search table shown in FIG. 9A calculates the target video count value TargetVideoCount [n] of the reference length BaseLength necessary for preventing blade deflection for each main scanning divided region n in consideration of the characteristics of the drum cleaning blade 15. Used for. The target video count value TargetVideoCount [n] corresponds to a target toner amount necessary for preventing blade blurring for each main scanning division region n.

ドラムクリーニングブレード１５へ到達したトナーは、ドラムクリーニングブレード１５の特性に従って、ドラムクリーニングブレード１５に沿ってドラムクリーニングブレード１５の長手方向（主走査方向）へ移動することがある。他の主走査分割領域ｎへ到達したトナーがドラムクリーニングブレード１５に沿って移動して来やすい主走査分割領域ｎにおいては、直接供給されるトナーが少なくてもブレード捲れ防止に必要なトナー量を確保できる。反対に、他の主走査分割領域ｎへ到達したトナーがドラムクリーニングブレード１５に沿って移動して来にくい主走査分割領域ｎにおいては、直接トナーを供給する必要がある。   The toner that has reached the drum cleaning blade 15 may move in the longitudinal direction (main scanning direction) of the drum cleaning blade 15 along the drum cleaning blade 15 according to the characteristics of the drum cleaning blade 15. In the main scanning division area n where the toner that has reached the other main scanning division area n is likely to move along the drum cleaning blade 15, the amount of toner necessary to prevent blade curl is reduced even if the amount of toner supplied directly is small. It can be secured. On the other hand, in the main scanning division area n where the toner that has reached the other main scanning division area n is unlikely to move along the drum cleaning blade 15, it is necessary to supply the toner directly.

図９（ａ）の探索表に示すように、他の主走査分割領域ｎから移動して来るトナーの量が少ない主走査分割領域ｎでは、目標ビデオカウント値は、高い値に設定されている。例えば、ドラムクリーニングブレード１５の両端部の主走査分割領域ｎ＝１及びｎ＝８における目標ビデオカウント値は、３００の高い値に設定されている。他の主走査分割領域ｎから移動して来るトナーの量が多い主走査分割領域ｎでは、目標ビデオカウント値は、低い値に設定されている。例えば、ドラムクリーニングブレード１５の中央部の主走査分割領域ｎ＝４及びｎ＝５の目標ビデオカント値は、２４０の低い値に設定されている。ＣＰＵ３０１は、図９（ａ）に示す探索表を用いて、主走査分割領域ｎに対応する基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈあたりの目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を取得する（Ｓ８０２）。   As shown in the search table of FIG. 9A, the target video count value is set to a high value in the main scanning divided area n where the amount of toner moving from the other main scanning divided areas n is small. . For example, the target video count value in the main scanning division regions n = 1 and n = 8 at both ends of the drum cleaning blade 15 is set to a high value of 300. In the main scanning division area n where the amount of toner moving from the other main scanning division area n is large, the target video count value is set to a low value. For example, the target video cant value in the main scanning division region n = 4 and n = 5 in the center of the drum cleaning blade 15 is set to a low value of 240. The CPU 301 acquires a target video count value TargetVideoCount [n] per reference length BaseLength corresponding to the main scanning division region n using the search table shown in FIG. 9A (S802).

ＣＰＵ３０１は、目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］と平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］との差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］を算出する（Ｓ８０３）。差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、以下の式を用いて算出される。
ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］
＝ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］
−ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］
差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］は、主走査分割領域ｎにおける目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］とドラムクリーニングブレード１５へ到達したと予測されるトナー量に相当するビデオカウント値の差と考えられる。 The CPU 301 calculates a difference value DeltaVideoCount [n] between the target video count value TargetVideoCount [n] and the average video count value AverageVideoCount [n] (S803). The difference value DeltaVideoCount [n] is calculated using the following equation.
DeltaVideoCount [n]
= TargetVideoCount [n]
-AverageVideoCount [n]
The difference value DeltaVideoCount [n] is considered to be a difference between the target video count value TargetVideoCount [n] in the main scanning division area n and the video count value corresponding to the toner amount predicted to reach the drum cleaning blade 15.

図９（ｂ）は、差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔと濃度区分とからなる探索表である。図９（ｂ）の探索表（ブレード捲れ防止パターン濃度決定表）の差欄差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔを示し、中央欄はブレード捲れ防止パターンの濃度区分を示す。右欄は、濃度区分に対応するブレード捲れ防止パターンの濃度を示す。例えば、濃度区分０は、ブレード捲れ防止パターンの濃度０％に対応する。濃度区分６は、ブレード捲れ防止パターンの濃度１００％に対応する。差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔが大きい場合は、ブレード捲れ防止のために必要なトナー量に対してドラムクリーニングブレード１５へ到達したトナー量が少ない。そこで、大きい濃度区分すなわち濃い濃度のブレード捲れ防止パターンが選択される。ＣＰＵ３０１は、Ｓ８０３で算出した差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］から、図９（ｂ）に示す探索表を用いて、主走査分割領域ｎにおけるブレード捲れ防止パターンの濃度区分を設定する（Ｓ８０４）。   FIG. 9B is a search table composed of the difference value DeltaVideoCount and the density category. In FIG. 9B, the difference column DeltaVideoCount of the search table (blade wobbling prevention pattern density determination table) is shown, and the center column shows the density category of the blade wobbling prevention pattern. The right column shows the density of the blade wobbling prevention pattern corresponding to the density category. For example, the density category 0 corresponds to the density 0% of the blade blurring prevention pattern. The density category 6 corresponds to a density of 100% of the blade wobbling prevention pattern. When the difference value DeltaVideoCount is large, the amount of toner reaching the drum cleaning blade 15 is smaller than the amount of toner necessary for preventing blade blurring. Therefore, a large density section, that is, a high density blade wobbling prevention pattern is selected. The CPU 301 sets the density category of the blade wrinkle prevention pattern in the main scanning division region n using the search table shown in FIG. 9B from the difference value DeltaVideoCount [n] calculated in S803 (S804).

ＣＰＵ３０１は、主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上であるか否かを判断する（Ｓ８０５）。主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上でない場合（Ｓ８０５でＮＯ）、主走査分割領域ｎを１増分して（Ｓ８０６）、Ｓ８０２へ戻り、Ｓ８０２、Ｓ８０３、Ｓ８０４及びＳ８０５の処理を繰り返す。主走査分割領域ｎが主走査分割領域ｎの数Ｎ以上である場合（Ｓ８０５でＹＥＳ）、全ての主走査分割領域ｎに関してブレード捲れ防止パターンの濃度区分が設定されたと判断してブレード捲れ防止パターン形状決定制御動作を終了する。ブレード捲れ防止パターン形状決定制御動作により、主走査分割領域ｎ（ｎ＝１、２、・・・、８）ごとに設定された濃度のブレード捲れ防止パターンを主走査方向に配置したブレード捲れ防止パターン形状が決定される。   The CPU 301 determines whether or not the main scanning division area n is equal to or greater than the number N of main scanning division areas n (S805). If the main scanning division area n is not greater than or equal to the number N of main scanning division areas n (NO in S805), the main scanning division area n is incremented by 1 (S806), the process returns to S802, and the processes of S802, S803, S804, and S805 are performed. repeat. When the number N of the main scanning divided areas n is equal to or more than the number N of the main scanning divided areas n (YES in S805), it is determined that the density classification of the blade wobbling prevention pattern is set for all the main scanning divided areas n. The shape determination control operation is terminated. Blade blurring prevention pattern in which the blade blurring prevention pattern having a density set for each main scanning division region n (n = 1, 2,..., 8) is arranged in the main scanning direction by the blade blurring prevention pattern shape determination control operation. The shape is determined.

（ブレード捲れ防止パターン形状の例）
図１０は、ブレード捲れ防止パターン形状の例を示す図である。図１０を用いて、ブレード捲れ防止パターン形状の決定方法の例を具体的に説明する。前回ブレード捲れ防止パターン９１を形成してから今回ブレード捲れ防止パターン９２を形成するまでに形成される画像は、以下のとおりである。シートＳ上に回収される４枚の通常画像９３、９４、９５及び９６、感光ドラム１１上で回収される感光ドラムパッチ９７、及び二次転写ローラ４１上で回収される中間転写体ベルトパッチ９８である。図１０に示すように、画像は、搬送方向Ｘに上流から下流へ順に形成されている。累積副走査長ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈは、１２００に設定されている。環境区分は、３に設定されている。以下、各主走査分割領域ｎにおけるブレード捲れ防止パターンの濃度区分の設定の手順を説明する。 (Example of blade droop prevention pattern shape)
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a blade wobbling prevention pattern shape. An example of a method for determining the blade wobbling prevention pattern shape will be specifically described with reference to FIG. The images formed from the last blade deflection prevention pattern 91 to the current blade deflection prevention pattern 92 are as follows. Four normal images 93, 94, 95 and 96 collected on the sheet S, a photosensitive drum patch 97 collected on the photosensitive drum 11, and an intermediate transfer belt patch 98 collected on the secondary transfer roller 41. It is. As shown in FIG. 10, the images are sequentially formed in the transport direction X from upstream to downstream. The cumulative sub-scanning length TotalVlength is set to 1200. The environmental classification is set to 3. Hereinafter, a procedure for setting the density division of the blade wobbling prevention pattern in each main scanning divided region n will be described.

（主走査分割領域ｎ＝１）
主走査分割領域ｎ＝１は、非画像領域である。このため、累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［１］は、０である。従って、平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［１］も０である。主走査分割領域ｎ＝１における目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［１］は、図９（ａ）の探索表から３００である。目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］と平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［ｎ］との差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔは、３００となる。図９（ｂ）に示す探索表から、ブレード捲れ防止パターンの濃度は、濃度区分６に設定される。濃度区分６に対応する濃度１００％でブレード捲れ防止パターンが主走査分割領域ｎ＝１に形成される。 (Main scanning division area n = 1)
The main scanning division area n = 1 is a non-image area. Therefore, the cumulative video count value TotalVideoCount [1] is 0. Accordingly, the average video count value AverageVideoCount [1] is also zero. The target video count value TargetVideoCount [1] in the main scanning division area n = 1 is 300 from the search table of FIG. The difference value DeltaVideoCount between the target video count value TargetVideoCount [n] and the average video count value AverageVideoCount [n] is 300. From the search table shown in FIG. 9B, the density of the blade wobbling prevention pattern is set in the density category 6. A blade wobbling prevention pattern with a density of 100% corresponding to the density section 6 is formed in the main scanning division region n = 1.

（主走査分割領域ｎ＝４）
主走査分割領域ｎ＝４には、４枚の通常画像（平均濃度Ｄ：１０％）９３〜９６、中間転写ベルトパッチ（平均濃度Ｄ：１００％）９８、及び感光ドラムパッチ（平均濃度Ｄ：６０％）９７が形成されている。主走査分割領域ｎ＝４におけるビデオカウント値ＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］は、通常画像で８００、中間転写体パッチで６００、感光ドラムパッチで３００とする。 (Main scanning division region n = 4)
In the main scanning division area n = 4, four normal images (average density D: 10%) 93 to 96, an intermediate transfer belt patch (average density D: 100%) 98, and a photosensitive drum patch (average density D: 60%) 97 is formed. The video count value VideoCount [4] in the main scanning division region n = 4 is 800 for a normal image, 600 for an intermediate transfer member patch, and 300 for a photosensitive drum patch.

・到達係数αの算出
環境区分が３に設定されているので、図５（ａ）の探索表から第一係数α１は、Ｃである。通常画像のトナー回収先は、シートＳであるので、図５（ｂ）の探索表から第二係数α２は、Ｊである。中間転写ベルトパッチ９８のトナー回収先は、二次転写ローラクリーニングブレード４３であるので、図５（ｂ）の探索表から第二係数α２は、Ｋである。感光ドラムパッチ９７のトナー回収先は、ドラムクリーニングブレード１５であるので、図５（ｂ）の探索表から第二係数α２は、Ｉである。通常画像９３〜９６の平均濃度Ｄは、１０％であるので、図５（ｃ）の探索表から第三係数α３は、Ｌである。中間転写ベルトパッチ９８の平均濃度Ｄは、１００％であるので、図５（ｃ）の探索表から第三係数α３は、Ｐである。感光ドラムパッチの平均濃度Ｄは、６０％であるので、図５（ｃ）の探索表から第三係数α３は、Ｏである。以上より、各画像ンの到達係数αは、次のようになる。
通常画像９３〜９６：α＝Ｃ×Ｊ×Ｌ
中間転写ベルトパッチ９８：α＝Ｃ×Ｋ×Ｐ
感光ドラムパッチ９７：α＝Ｃ×Ｉ×Ｏ Calculation of reaching coefficient α Since the environmental classification is set to 3, the first coefficient α1 is C from the search table of FIG. Since the toner collection destination of the normal image is the sheet S, the second coefficient α2 is J from the search table of FIG. Since the toner collection destination of the intermediate transfer belt patch 98 is the secondary transfer roller cleaning blade 43, the second coefficient α2 is K from the search table of FIG. Since the toner collection destination of the photosensitive drum patch 97 is the drum cleaning blade 15, the second coefficient α2 is I from the search table of FIG. Since the average density D of the normal images 93 to 96 is 10%, the third coefficient α3 is L from the search table of FIG. Since the average density D of the intermediate transfer belt patch 98 is 100%, the third coefficient α3 is P from the search table of FIG. Since the average density D of the photosensitive drum patch is 60%, the third coefficient α3 is O from the search table of FIG. From the above, the arrival coefficient α of each image is as follows.
Normal images 93 to 96: α = C × J × L
Intermediate transfer belt patch 98: α = C × K × P
Photosensitive drum patch 97: α = C × I × O

・平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］の算出
ビデオカウント値ＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］と到達係数αとに基づいて、各画像の到達ビデオカウント値ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔは、以下のようになる。
通常画像９３〜９６：ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ＝８００×Ｃ×Ｊ×Ｌ
中間転写ベルトパッチ９８：ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ＝６００×Ｃ×Ｋ×Ｐ
感光ドラムパッチ９７：ＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ＝３００×Ｃ×Ｉ×Ｏ Calculation of Average Video Count Value AverageVideoCount [4] Based on the video count value VideoCount [4] and the arrival coefficient α, the reached video count value CalcVideoCount of each image is as follows.
Normal images 93 to 96: CalcVideoCount = 800 × C × J × L
Intermediate transfer belt patch 98: CalcVideoCount = 600 × C × K × P
Photosensitive drum patch 97: CalcVideoCount = 300 × C × I × O

主走査分割領域ｎ＝４における累積ビデオカウント値ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］は、各画像のＣａｌｃＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔを累積したものであるので、次のように算出される。
ＴｏｔａｌＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］
＝８００×Ｃ×Ｊ×Ｌ×４＋６００×Ｃ×Ｋ×Ｐ＋３００×Ｃ×Ｉ×Ｏ The accumulated video count value TotalVideoCount [4] in the main scanning divided region n = 4 is obtained by accumulating the CalcVideoCount of each image, and is calculated as follows.
TotalVideoCount [4]
= 800 × C × J × L × 4 + 600 × C × K × P + 300 × C × I × O

この例では、基準長ＢａｓｅＬｅｎｇｔｈが３００、累積副走査長ＴｏｔａｌＶｌｅｎｇｔｈが１２００に設定されているので、主走査分割領域ｎ＝４における平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］は、以下のように算出される。
ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎ［４］
＝（８００×Ｃ×Ｊ×Ｌ×４＋６００×Ｃ×Ｋ×Ｐ＋３００×Ｃ×Ｉ×Ｏ）×３００
／１２００ In this example, since the reference length BaseLength is set to 300 and the cumulative sub-scanning length TotalVlength is set to 1200, the average video count value AverageVideoCount [4] in the main scanning division region n = 4 is calculated as follows.
AverageVideoCount [4]
= (800 × C × J × L × 4 + 600 × C × K × P + 300 × C × I × O) × 300
/ 1200

・ブレード捲れ防止パターンの濃度設定
主走査分割領域４における目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］は、図９（ａ）の探索表から２４０である。よって、目標ビデオカウント値ＴａｒｇｅｔＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］と平均ビデオカウント値ＡｖｅｒａｇｅＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］との差分値であるＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］は、以下のようになる。
ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］
＝２４０−（８００×Ｃ×Ｊ×Ｌ×４＋６００×Ｃ×Ｋ×Ｐ＋３００×Ｃ×Ｉ×Ｏ）
×３００／１２００
算出された差分値ＤｅｌｔａＶｉｄｅｏＣｏｕｎｔ［４］が、例えば、２０であるとすると、図９（ｂ）の探索表から濃度区分２が設定される。濃度区分２に対応する濃度でブレード捲れ防止パターンが主走査分割領域ｎ＝４に形成される。 Blade Density Prevention Pattern Density Setting The target video count value TargetVideoCount [4] in the main scanning division region 4 is 240 from the search table of FIG. Therefore, DeltaVideoCount [4], which is the difference between the target video count value TargetVideoCount [4] and the average video count value AverageVideoCount [4], is as follows.
DeltaVideoCount [4]
= 240- (800 * C * J * L * 4 + 600 * C * K * P + 300 * C * I * O)
× 300/1200
If the calculated difference value DeltaVideoCount [4] is 20, for example, the density category 2 is set from the search table of FIG. 9B. A blade wobbling prevention pattern is formed in the main scanning division region n = 4 at a density corresponding to the density category 2.

他の主走査分割領域ｎについても、同様に、濃度区分を設定して、ブレード捲れ防止パターン形状を決定する。   Similarly, for other main scanning division regions n, density sections are set and the blade wobbling prevention pattern shape is determined.

本実施の形態によれば、ブレード捲れ防止パターンを形成した時から次のブレード捲れ防止パターンを形成する時までの間に、クリーニングブレードへ到達するトナー量を複数の主走査分割領域ごとに予測することができる。予測したトナー量に基づいて次のブレード捲れ防止パターンを形成するので、ブレード捲れ防止パターンを形成した時から次のブレード捲れ防止パターンを形成する時までの間に複数の画像が形成された場合でも、トナーの消費量を低減することができる。   According to the present embodiment, the amount of toner reaching the cleaning blade is predicted for each of the plurality of main scanning division regions from when the blade curling prevention pattern is formed to when the next blade curling prevention pattern is formed. be able to. Since the next blade blur prevention pattern is formed based on the predicted toner amount, even when a plurality of images are formed between the time when the blade blur prevention pattern is formed and the time when the next blade blur prevention pattern is formed. The toner consumption can be reduced.

本実施の形態によれば、主走査分割領域ごとにビデオカント値に基づいてクリーニングブレードへ到達するトナー量を予測することができるので、主走査分割領域ごとにブレード捲れ防止パターンを形成するためのトナー量をより適切に設定することができる。   According to the present embodiment, the amount of toner that reaches the cleaning blade can be predicted based on the video cant value for each main scanning divided region, so that a blade wobbling prevention pattern can be formed for each main scanning divided region. The toner amount can be set more appropriately.

画像形成時の環境、トナー回収先または画像の濃度に応じて積算するビデオカウント値の重みとしての係数を設定するので、クリーニングブレードへ到達するトナー量をより正確に予測することができる。従って、ブレード捲れ防止パターンを形成するためのトナーの消費量を低減することができる。   Since the coefficient as the weight of the video count value to be integrated is set according to the environment at the time of image formation, the toner collection destination or the image density, the amount of toner reaching the cleaning blade can be predicted more accurately. Accordingly, it is possible to reduce the amount of toner consumed for forming the blade wobbling prevention pattern.

トナー回収先ごとに重みとしての係数を設定することができるので、ブレード捲れ防止パターン間で、トナー回収先の異なる複数のパッチや画像を形成した場合であっても、ブレード捲れ防止パターンのトナー量をより適切に設定することができる。   Since a coefficient as a weight can be set for each toner collection destination, even when a plurality of patches and images with different toner collection destinations are formed between the blade blur prevention patterns, the amount of toner in the blade blur prevention pattern Can be set more appropriately.

本実施形態は、ドラムクリーニングブレード１５に限らず、ベルトクリーニングブレード１０１及び二次転写ローラクリーニングブレード４３の捲れ防止パターンの形成に適用することができる。   The present embodiment is not limited to the drum cleaning blade 15, and can be applied to the formation of a twist prevention pattern for the belt cleaning blade 101 and the secondary transfer roller cleaning blade 43.

１１・・・感光ドラム（感光体）
１４・・・現像器（現像手段）
１５・・・ドラムクリーニングブレード
３１・・・中間転写ベルト（中間転写体）
４１・・・二次転写ローラ（転写部材）
４３・・・二次転写ローラクリーニングブレード
１００・・・画像形成装置
１０１・・・中間転写体クリーニング部材
３０１・・・ＣＰＵ（トナー量予測手段、パターン形成手段）
Ｓ・・・シート（記録媒体） 11 ... Photosensitive drum (photoconductor)
14 ... developer (developing means)
15 ... Drum cleaning blade 31 ... Intermediate transfer belt (intermediate transfer member)
41 ... Secondary transfer roller (transfer member)
43 ... secondary transfer roller cleaning blade 100 ... image forming apparatus 101 ... intermediate transfer member cleaning member 301 ... CPU (toner amount predicting means, pattern forming means)
S ... sheet (recording medium)

Claims (8)

画像形成装置であって、
感光体と、
前記感光体にトナー像を形成する現像手段と、
前記感光体から前記トナー像が転写される中間転写体と、
前記中間転写体から前記トナー像を記録媒体へ転写する転写部材と、
前記感光体、前記中間転写体または前記転写部材の表面に残留するトナーを除去するクリーニングブレードと、
主走査方向に分割された複数の領域ごとに前記クリーニングブレードへ到達するトナー量を予測するトナー量予測手段と、
前記複数の領域ごとに予測された前記トナー量に基づいて、トナーパターンを形成するパターン形成手段と、
を備え、
前記トナー量予測手段は、前記トナーパターンが形成された時から次のトナーパターンが形成される時までに前記複数の領域ごとに前記クリーニングブレードへ到達する前記トナー量の累積値を予測し、
前記パターン形成手段は、前記複数の領域ごとの前記累積値に基づいて、前記次のトナーパターンを形成することを特徴とする画像形成装置。 An image forming apparatus,
A photoreceptor,
Developing means for forming a toner image on the photoreceptor;
An intermediate transfer member to which the toner image is transferred from the photosensitive member;
A transfer member for transferring the toner image from the intermediate transfer member to a recording medium;
A cleaning blade for removing toner remaining on the surface of the photosensitive member, the intermediate transfer member or the transfer member;
Toner amount predicting means for predicting the amount of toner reaching the cleaning blade for each of a plurality of regions divided in the main scanning direction;
Pattern forming means for forming a toner pattern based on the toner amount predicted for each of the plurality of regions;
With
The toner amount predicting unit predicts a cumulative value of the toner amount reaching the cleaning blade for each of the plurality of regions from the time when the toner pattern is formed to the time when the next toner pattern is formed;
The image forming apparatus, wherein the pattern forming unit forms the next toner pattern based on the accumulated value for each of the plurality of regions. 前記クリーニングブレードへ到達すると予測される前記トナー量は、前記感光体、前記中間転写体および前記記録媒体のいずれで前記トナーが回収されるかを示すトナー回収先に従って補正されることを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。   The amount of toner predicted to reach the cleaning blade is corrected according to a toner collection destination that indicates which of the photoconductor, the intermediate transfer body, and the recording medium collects the toner. The image forming apparatus according to claim 1. 前記クリーニングブレードへ到達すると予測される前記トナー量は、前記画像形成装置の内部の環境条件に従って補正され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。   The image forming apparatus according to claim 1, wherein the toner amount predicted to reach the cleaning blade is corrected in accordance with an environmental condition inside the image forming apparatus. 前記クリーニングブレードへ到達すると予測される前記トナー量は、前記トナー像の平均濃度に従って補正されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像形成装置。   The image forming apparatus according to claim 1, wherein the toner amount predicted to reach the cleaning blade is corrected according to an average density of the toner image. 前記パターン形成手段は、画像が形成された前記記録媒体の枚数が所定枚数に達するごとに、前記トナーパターンを形成することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像形成装置。   5. The image formation according to claim 1, wherein the pattern forming unit forms the toner pattern every time the number of the recording media on which an image is formed reaches a predetermined number. 6. apparatus. 前記トナー量予測手段は、画像データの前記複数の領域ごとのビデオカウント値に基づいて前記クリーニングブレードへ到達する前記トナー量を予測することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像形成装置。   6. The toner amount predicting unit predicts the toner amount reaching the cleaning blade based on a video count value for each of the plurality of regions of image data. The image forming apparatus described. 前記複数の領域ごとの目標トナー量と前記複数の領域ごとに前記トナー量予測手段により予測された前記トナー量との差分値に基づいて、前記トナーパターンの前記複数の領域ごとに濃度が設定されることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像形成装置。   A density is set for each of the plurality of regions of the toner pattern based on a difference value between the target toner amount for each of the plurality of regions and the toner amount predicted by the toner amount prediction unit for each of the plurality of regions. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the image forming apparatus is an image forming apparatus. 前記感光体は、複数設けられており、
前記クリーニングブレードは、前記複数の感光体のそれぞれに設けられており、
前記パターン形成手段は、前記複数のクリーニングブレードのそれぞれについて前記トナーパターンを形成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像形成装置。 A plurality of the photoreceptors are provided,
The cleaning blade is provided on each of the plurality of photoconductors,
The image forming apparatus according to claim 1, wherein the pattern forming unit forms the toner pattern for each of the plurality of cleaning blades.
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