JP2018146359A - Image forming device, control method thereof, and program - Google Patents

Image forming device, control method thereof, and program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique for generating an image feature amount that makes highly accurate diagnosis possible when abnormality occurs in an image forming device.SOLUTION: The image forming device outputs a diagnostic chart in which each pixel is formed with a concentration that corresponds to predetermined luminance (e.g., 50%) (S301), and acquires its scanned image (S302). The image forming device applies a conversion process capable of converting pixels of predetermined luminance to pixels of maximum luminance (100%) or minimum luminance (0%) to each pixel of the luminance data acquired from the scanned image and thereby performing the conversion process of the scanned image, and generates an image feature amount on the basis of the post-conversion luminance data (S306).SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、画像形成装置、その制御方法、及びプログラムに関するものである。   The present invention relates to an image forming apparatus, a control method thereof, and a program.

電子写真方式のMFP(複合機)等の画像形成装置では、形成された画像の品質に問題が生じた場合に、検査画像(例えば診断用チャート)を出力し、出力した画像の読み取り結果に基づいて、画像形成装置の診断を行う技術が知られている。例えば特許文献1では、プリンタによって出力した画像のスキャン画像を取得し、取得したスキャン画像に基づいて画像特徴量を算出し、所定の診断モデルを用いて故障個所を診断する故障診断システムが提案されている。   In an image forming apparatus such as an electrophotographic MFP (multifunction peripheral), when a problem occurs in the quality of a formed image, an inspection image (for example, a diagnostic chart) is output, and based on the read result of the output image A technique for diagnosing an image forming apparatus is known. For example, Patent Document 1 proposes a fault diagnosis system that acquires a scan image of an image output by a printer, calculates an image feature amount based on the acquired scan image, and diagnoses a fault location using a predetermined diagnosis model. ing.

上記のような画像特徴量と故障個所との対応関係を保存した統計データを診断モデルとして使用すると、ベイズ推定等の既知の手法によって故障個所を診断することが可能になる。また、過去に発生した事例に関するデータを統計データとして蓄積することで、診断モデルの学習を実現し、診断の精度を向上させることが可能となる。   When statistical data storing the correspondence between the image feature amount and the failure location as described above is used as a diagnosis model, it is possible to diagnose the failure location by a known method such as Bayesian estimation. In addition, by accumulating data relating to cases that occurred in the past as statistical data, learning of a diagnostic model can be realized and the accuracy of diagnosis can be improved.

特許第4687614号公報Japanese Patent No. 4687614

上記のような方法で画像形成装置の診断を行う場合、診断用チャートの濃度と画像不良が生じた部分(例えば、周辺の画素よりも高い又は低い濃度のスジ)の濃度とが近いと、画像形成装置において精度の高い診断を行えない可能性がある。   When the image forming apparatus is diagnosed by the above-described method, if the density of the diagnostic chart is close to the density of the portion where the image defect has occurred (for example, a stripe having a density higher or lower than the surrounding pixels), the image There is a possibility that highly accurate diagnosis cannot be performed in the forming apparatus.

本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、検査画像に発生したスジ画像を高精度に検出することにある。   The present invention has been made in view of the above problems. An object of the present invention is to detect a streak image generated in an inspection image with high accuracy.

本発明は、例えば、画像形成装置として実現できる。本発明の一態様に係る画像形成装置は、シートに画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段を制御して前記シートに検査画像を形成させ、読取装置から出力された前記検査画像に対応する画素毎の読取値を取得する制御手段と、画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が所定値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットするオフセット手段と、画素毎の前記オフセットされた読取値のうち、注目画素の読取値と、前記注目画素と異なる他の画素の読取値とに基づいて、前記検査画像にスジが生じているか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とする。   The present invention can be realized as an image forming apparatus, for example. An image forming apparatus according to an aspect of the present invention includes an image forming unit that forms an image on a sheet, an inspection image that is formed on the sheet by controlling the image forming unit, and the inspection image that is output from the reading device. A control unit that acquires a reading value for each corresponding pixel; an offset unit that offsets the reading value for each pixel so that the reading value of the representative pixel becomes a predetermined value among the reading values for each pixel; Determining means for determining whether or not a streak occurs in the inspection image based on a read value of the target pixel and a read value of another pixel different from the target pixel among the offset read values for each It is characterized by having.

本発明によれば、検査画像に発生したスジ画像を高精度に検出することができる。   According to the present invention, a streak image generated in an inspection image can be detected with high accuracy.

システムの構成例を示すブロック図Block diagram showing a system configuration example 画像処理部114による画像処理の手順を示すフローチャートThe flowchart which shows the procedure of the image processing by the image processing part 114 画像診断処理の手順を示すフローチャートFlow chart showing the procedure of diagnostic imaging processing スキャン画像の変換処理に基づく画像不良の検出例を示す図The figure which shows the example of a detection of the image defect based on the conversion process of a scanned image 診断用チャートの例を示す図Diagram showing an example of a diagnostic chart 画像診断処理に関連する操作画面の例を示す図The figure which shows the example of the operation screen relevant to an image diagnosis process

以下では、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。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須のものとは限らない。   Below, the form for implementing this invention is demonstrated using drawing. The following embodiments do not limit the invention according to the claims, and all combinations of features described in the embodiments are not necessarily essential to the solution means of the invention.

[第1実施形態]
<MFPの構成>
図1は、本実施形態におけるシステムの構成例を示すブロック図である。MFP(Multi Function Printer)101は、シアン(C)、マゼンタ(M)、イエロー(Y)、及びブラック(K)のトナーを用いて、シート(用紙)等の記録材に画像を形成(印刷)する画像形成装置である。MFP101は、印刷機能だけでなく、原稿の画像の読み取り(スキャン)を行ってスキャン画像を生成する読取機能も有する。MFP101は、LAN又はインターネット等のネットワーク123を介して、PC124及びサーバ(サーバ装置)128等のネットワーク対応機器と接続される。PC124は、プリンタドライバ125を使用してMFP101へ印刷データを送信できる。
[First Embodiment]
<Configuration of MFP>
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a system in the present embodiment. An MFP (Multi Function Printer) 101 forms (prints) an image on a recording material such as a sheet (paper) using toners of cyan (C), magenta (M), yellow (Y), and black (K). The image forming apparatus. The MFP 101 has not only a printing function but also a reading function for reading a document image (scanning) to generate a scanned image. The MFP 101 is connected to a network compatible device such as a PC 124 and a server (server device) 128 via a network 123 such as a LAN or the Internet. The PC 124 can transmit print data to the MFP 101 using the printer driver 125.

MFP101は、コントローラ102と、コントローラ102に接続された、プリンタ(印刷装置)115、表示装置118、スキャナ(読取装置)119、入力装置120、記憶装置121、及びネットワークインタフェース(I/F)122とを備える。コントローラ102はCPU103を含む。ネットワークI/F122は、PC124及びサーバ128等の外部装置と通信し、PC124から印刷データ等のデータを受信できる。コントローラ102は、CPU103、レンダラ112、画像処理部114、及び画像診断部126で構成される。コントローラ102は、RAM及びROM(図示せず)を更に備える。CPU103は、記憶装置121又はコントローラ102内のROMに格納された制御プログラムをRAMに読み出して実行することで、MFP101全体を制御する。   The MFP 101 includes a controller 102, a printer (printing device) 115, a display device 118, a scanner (reading device) 119, an input device 120, a storage device 121, and a network interface (I / F) 122 connected to the controller 102. Is provided. The controller 102 includes a CPU 103. The network I / F 122 can communicate with external devices such as the PC 124 and the server 128 and receive data such as print data from the PC 124. The controller 102 includes a CPU 103, a renderer 112, an image processing unit 114, and an image diagnostic unit 126. The controller 102 further includes a RAM and a ROM (not shown). The CPU 103 controls the entire MFP 101 by reading the control program stored in the ROM in the storage device 121 or the controller 102 into the RAM and executing it.

コントローラ102では、以下のような画像処理が行われる。CPU103のインタプリタ104は、ネットワーク123及びネットワークI/F122を介してPC124から受信された印刷データの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。中間言語データ105は、プリンタドライバ125による設定に従って、CMS(Color Management System)106又は109へ入力される。   The controller 102 performs the following image processing. The interpreter 104 of the CPU 103 interprets the PDL (page description language) portion of the print data received from the PC 124 via the network 123 and the network I / F 122 and generates intermediate language data 105. The intermediate language data 105 is input to a CMS (Color Management System) 106 or 109 according to the setting by the printer driver 125.

CMS106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、中間言語データ105の色変換を行い、中間言語データ(CMS後)111を生成する。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。デスティネーションプロファイル108は、デバイス非依存の色空間を、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。   The CMS 106 performs color conversion of the intermediate language data 105 using the source profile 107 and the destination profile 108 to generate intermediate language data (after CMS) 111. The source profile 107 converts a device-dependent color space such as RGB or CMYK into a device-independent color space such as L * a * b * (hereinafter referred to as Lab) or XYZ determined by the CIE (International Lighting Commission). This is a profile for conversion. XYZ is a device-independent color space like Lab, and expresses colors with three types of stimulus values. The destination profile 108 is a profile for converting a device-independent color space into a CMYK color space depending on the device (printer 115).

一方、CMS109は、デバイスリンクプロファイル110を用いて、中間言語データ105の色変換を行い、中間言語データ(CMS後)111を生成する。デバイスリンクプロファイル110は、RGBやCMYK等のデバイス依存の色空間をデバイス(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。本実施形態ではプロファイル(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形態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。   On the other hand, the CMS 109 performs color conversion of the intermediate language data 105 using the device link profile 110 to generate intermediate language data (after CMS) 111. The device link profile 110 is a profile for directly converting a device-dependent color space such as RGB or CMYK into a CMYK color space depending on the device (printer 115). In the present embodiment, the CMS (106 and 109) is divided according to the type of the profile (107, 108 and 110), but a plurality of types of profiles may be handled by one CMS. The type of profile is not limited to the example given in the present embodiment, and any type of profile may be used as long as the device-dependent CMYK color space of the printer 115 is used.

レンダラ112は、CPU103によって生成された中間言語データ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、又はスキャナ119によって生成されたスキャン画像に対して、後述する画像処理を行う。画像診断部126は、プリンタ115によって印刷される画像の品質(印刷品質)に問題が生じた場合に、プリンタ115によって出力された診断用チャートをスキャナ119によって読み取って得られるスキャン画像に基づいて、画像診断処理を行う。   The renderer 112 generates a raster image 113 from the intermediate language data 111 generated by the CPU 103. The image processing unit 114 performs image processing to be described later on the raster image 113 or the scan image generated by the scanner 119. The image diagnosis unit 126 is based on a scan image obtained by reading the diagnostic chart output by the printer 115 with the scanner 119 when a problem occurs in the quality of the image printed by the printer 115 (print quality). Perform image diagnostic processing.

プリンタ115は、C、M、Y及びKのトナーを用いてシートに画像を形成する。プリンタ115は、コントローラ102によって制御され、シートの給紙を行う給紙部116、及び画像が形成されたシートを排紙する排紙部117を備える。スキャナ119は、ADF(オートドキュメントフィーダ)を含み、原稿の画像を光学的に読み取ってスキャン画像を生成して出力する。スキャナ119は、スキャン処理、コピー処理、画像送信処理、画像診断処理等の種々の処理に用いられる。   The printer 115 forms an image on a sheet using C, M, Y, and K toners. The printer 115 is controlled by the controller 102 and includes a paper feeding unit 116 that feeds sheets and a paper discharge unit 117 that discharges sheets on which images are formed. The scanner 119 includes an ADF (Auto Document Feeder), optically reads an image of a document, generates a scan image, and outputs it. The scanner 119 is used for various processes such as a scan process, a copy process, an image transmission process, and an image diagnosis process.

表示装置118は、ユーザへの指示又はMFP101の状態を表示するUI(ユーザインターフェース)である。入力装置120は、ユーザからの入力を受け付けるためのUIである。なお、一部の入力装置はタッチパネルで構成されており、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による処理が行われたデータ、又はコントローラ102が受け取ったデータ等を保存する、HDD等の記憶装置である。   The display device 118 is a UI (user interface) that displays an instruction to the user or the state of the MFP 101. The input device 120 is a UI for receiving input from the user. Note that some of the input devices are configured by touch panels and are integrated with the display device 118. The storage device 121 is a storage device such as an HDD that stores data processed by the controller 102 or data received by the controller 102.

サーバ128は、ネットワーク130を介してMFP101と接続される。ネットワーク130は、ネットワーク123と接続される。サーバ128は、図1ではMFP101とのみ接続されているが、複数のMFP接続されてもよい。   The server 128 is connected to the MFP 101 via the network 130. The network 130 is connected to the network 123. Although the server 128 is connected only to the MFP 101 in FIG. 1, a plurality of MFPs may be connected.

サーバ128は、推定用データベース(DB)129,132及び対応内容推定部131を備える。推定用DB129は、MFP101において印刷品質に問題が生じた際の、サービスマン等による対応内容と、画像診断部126によって得られた特徴量とを関連付けた情報を集計するためのDBである。対応内容推定部131は、推定用DB129の統計データを用いて、画像診断部126によって得られた特徴量から対応内容を推定する。統計データが多ければ多いほど、対応内容推定部131による推定精度が向上し、サービスマンによる判断を必要とせずに対応内容を決定することが可能になる。推定用DB132は、推定用DB129と異なるデータを集計するためのDBである。   The server 128 includes estimation databases (DB) 129 and 132 and a corresponding content estimation unit 131. The estimation DB 129 is a DB for summing up information that associates correspondence contents by a service person and the feature amount obtained by the image diagnosis unit 126 when a problem occurs in print quality in the MFP 101. The correspondence content estimation unit 131 estimates the correspondence content from the feature amount obtained by the image diagnosis unit 126 using the statistical data of the estimation DB 129. The more statistical data, the better the accuracy of estimation by the correspondence content estimation unit 131, and it becomes possible to determine the correspondence content without requiring judgment by a service person. The estimation DB 132 is a DB for aggregating data different from the estimation DB 129.

<画像処理部114による画像処理>
次に、図2を参照して、画像処理部114によって実行される画像処理について説明する。図2は、ラスター画像113又はスキャナ119によって生成されたスキャン画像に対して画像処理部114によって行われる画像処理の手順を示すフローチャートである。なお、図2の各ステップの処理は、画像処理部114内に設けられた不図示のASIC(Application Specific Integrated Circuit)による処理によって実現される。
<Image Processing by Image Processing Unit 114>
Next, the image processing executed by the image processing unit 114 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart illustrating a procedure of image processing performed by the image processing unit 114 on the scanned image generated by the raster image 113 or the scanner 119. 2 is realized by processing by an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) (not shown) provided in the image processing unit 114.

S201で、画像処理部114は、処理対象の画像(受け取った画像データ)が、スキャナ119によって生成されたスキャン画像であるか、ラスター画像113であるかを判定する。画像処理部114は、処理対象の画像が、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である場合、当該画像は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画像であるので、S206へ処理を進める。一方、画像処理部114は、処理対象の画像が、スキャン画像である場合、当該画像はRGB画像であるので、S202へ処理を進める。   In step S <b> 201, the image processing unit 114 determines whether the processing target image (received image data) is a scan image generated by the scanner 119 or a raster image 113. If the image to be processed is a raster image 113 bitmap-developed by the renderer 112, the image processing unit 114 is a CMYK image converted into CMYK depending on the printer device by the CMS. Proceed with the process. On the other hand, if the image to be processed is a scanned image, the image processing unit 114 proceeds with the process to S202 because the image is an RGB image.

S202で、画像処理部114は、RGB画像に対して色変換処理を行い、共通RGB画像を生成する。なお、共通RGB画像は、デバイスに依存しないRGB色空間で定義され、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。   In step S202, the image processing unit 114 performs color conversion processing on the RGB image to generate a common RGB image. The common RGB image is defined in an RGB color space that does not depend on a device, and can be converted into a device-independent color space such as Lab by calculation.

その後、S203で、画像処理部114は、共通RGB画像に対してフィルタ処理を行う。フィルタ処理が完了すると、S204で、画像処理部114は、フィルタ処理後の画像に対して下地飛ばし処理を行うことで、当該画像から地色成分を除去する。更に、S205で、画像処理部114は、下地飛ばし処理が行われた画像に対して色変換処理を行うことで、CMYK画像を生成する。   Thereafter, in S203, the image processing unit 114 performs filter processing on the common RGB image. When the filter processing is completed, in S204, the image processing unit 114 performs background removal processing on the image after the filter processing, thereby removing the ground color component from the image. In step S205, the image processing unit 114 generates a CMYK image by performing color conversion processing on the image on which the background removal processing has been performed.

次にS206で、画像処理部114は、1D−LUT(1次元ルックアップテーブル)を用いてC、M、Y及びKの各色の階調特性を補正する。最後に、画像処理部114は、スクリーン処理や誤差拡散処理等のハーフトーン処理を行って、CMYK画像(2値)を生成し、処理を終了する。   In step S <b> 206, the image processing unit 114 corrects the gradation characteristics of each color of C, M, Y, and K using a 1D-LUT (one-dimensional lookup table). Finally, the image processing unit 114 performs halftone processing such as screen processing and error diffusion processing to generate a CMYK image (binary), and ends the processing.

<画像診断処理>
次に、図3を参照して、CPU103によって実行される画像診断処理について説明する。図3は、本実施形態に係る画像診断処理の手順を示すフローチャートである。図3の各ステップの処理は、CPU103がコントローラ102内の不図示のROM又は記憶装置121に格納された制御プログラムを読み出して実行することにより実現されてもよいし、ASICによる処理により実現されてもよい。
<Image diagnosis processing>
Next, an image diagnosis process executed by the CPU 103 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the image diagnosis processing according to the present embodiment. The processing of each step in FIG. 3 may be realized by the CPU 103 reading and executing a control program stored in a ROM or storage device 121 (not shown) in the controller 102, or by processing by an ASIC. Also good.

画像診断処理は、プリンタ115の印刷品質に問題が生じた場合に、入力装置120を用いたユーザ又はサービスマンの指示により実行される処理であり、CPU103が画像診断部126を利用して実行する。本実施形態では、プリンタ115により形成される画像に、周辺の画素よりも濃度が高い部分(黒スジ)が生じる異常の診断に用いられる画像特徴量を生成する例を示す。なお、画像特徴量とは、例えば、図5に示す診断用チャート500においてスジ画像が発生した位置、スジ画像の種類(白スジか黒スジ)、スジ画像の濃度、スジ画像の太さに関するパラメータである。診断用チャート500は検査画像に相当する。   The image diagnosis process is a process executed by a user or serviceman using the input device 120 when a problem occurs in the print quality of the printer 115, and is executed by the CPU 103 using the image diagnosis unit 126. . In the present embodiment, an example is shown in which an image feature amount used for diagnosing an abnormality in which a portion (black stripe) having a higher density than surrounding pixels is generated in an image formed by the printer 115 is shown. Note that the image feature amount is, for example, a parameter relating to the position where a streak image is generated in the diagnostic chart 500 shown in FIG. 5, the type of streak image (white streak or black streak), the density of the streak image, and the thickness of the streak image. It is. The diagnostic chart 500 corresponds to an inspection image.

まずS301で、CPU103は、診断用チャート(検査画像)をシートに形成(印刷)するよう、プリンタ115を制御する。診断用チャートは、予め定められた輝度に対応する濃度で各画素が形成された画像である。図5は、診断用チャートの一例を示している。図5の診断用チャート500は、例えばA4サイズの1枚のシート(用紙)上に、最大輝度に対して50%の輝度に対応する濃度でそれぞれ形成される、CMYK各色のハーフトーン画像で構成されている。つまり、診断用チャート500は、シートの長手方向の全体にわたって一様の濃度の画素で構成される。なお、診断用チャートの濃度は、50%以外の輝度に対応する濃度であってもよい。   First, in S301, the CPU 103 controls the printer 115 to form (print) a diagnostic chart (inspection image) on a sheet. The diagnostic chart is an image in which each pixel is formed with a density corresponding to a predetermined luminance. FIG. 5 shows an example of a diagnostic chart. The diagnostic chart 500 of FIG. 5 is composed of, for example, halftone images of CMYK colors formed on a single sheet (paper) of A4 size at a density corresponding to a luminance of 50% with respect to the maximum luminance. Has been. That is, the diagnostic chart 500 is composed of pixels having a uniform density throughout the longitudinal direction of the sheet. Note that the density of the diagnostic chart may be a density corresponding to a luminance other than 50%.

次にS302で、CPU103は、診断用チャートが形成されたシートがスキャナ119にセットされると、当該検査画像を光学的に読み取って画像データを生成するよう、スキャナ119を制御する。これにより、CPU103は、診断用チャートに対応するスキャン画像の画像データを取得する。   In step S <b> 302, when the sheet on which the diagnostic chart is formed is set in the scanner 119, the CPU 103 controls the scanner 119 to optically read the inspection image and generate image data. Thereby, the CPU 103 acquires the image data of the scanned image corresponding to the diagnostic chart.

その後、S303で、CPU103は、画像診断部126を制御して、スキャン画像の解析処理を行う。具体的には、CPU103は、スキャナ119によって生成された画像データに対応する、各画素の輝度値を含む輝度データを取得する。そして、S304で、CPU103は、画像診断部126を制御して、診断用チャート500に画像不良(黒スジ)が検出されたか否かを判定する。   Thereafter, in S303, the CPU 103 controls the image diagnosis unit 126 to perform a scan image analysis process. Specifically, the CPU 103 acquires luminance data including the luminance value of each pixel corresponding to the image data generated by the scanner 119. In step S <b> 304, the CPU 103 controls the image diagnostic unit 126 to determine whether an image defect (black stripe) is detected in the diagnostic chart 500.

ここで、画像不良の検出方法について説明する。画像診断部126は、診断用チャート500に含まれる色毎の帯画像において、帯画像に含まれるすべての画素の輝度値の平均値を算出する。次に、画像診断部126は、帯画像の平均輝度値と、帯画像に含まれる画素毎の輝度値とを比較する。このとき、画像診断部126は、平均輝度値と注目画素の輝度値との差が閾値より大きければ、当該注目画素に判定値「1」を設定する。一方、画像診断部126は、平均輝度値と注目輝度値との差が閾値以下ならば、当該注目画素に判定値「0」を設定する。そして、全ての画素に対して判定値を設定した後、画像診断部126は、判定値「1」が設定された画素がライン状に並んでいるか否かを判定する。平均輝度値との差が閾値より大きい画素がライン状に並んでいれば、画像診断部126は、帯画像にスジ画像が発生していると判定する。さらに、CPU103は、得られた輝度データに基づいて、スキャン画像の画像特徴量を生成する。   Here, an image defect detection method will be described. The image diagnostic unit 126 calculates the average value of the luminance values of all the pixels included in the band image in the band image for each color included in the diagnostic chart 500. Next, the image diagnosis unit 126 compares the average luminance value of the band image with the luminance value for each pixel included in the band image. At this time, if the difference between the average luminance value and the luminance value of the target pixel is larger than the threshold, the image diagnosis unit 126 sets a determination value “1” for the target pixel. On the other hand, if the difference between the average luminance value and the target luminance value is equal to or smaller than the threshold value, the image diagnosis unit 126 sets a determination value “0” for the target pixel. Then, after setting the determination values for all the pixels, the image diagnosis unit 126 determines whether or not the pixels for which the determination value “1” is set are arranged in a line. If pixels whose difference from the average luminance value is larger than the threshold are arranged in a line, the image diagnosis unit 126 determines that a streak image is generated in the band image. Further, the CPU 103 generates an image feature amount of the scanned image based on the obtained luminance data.

S304において画像不良が検出された場合、CPU103は処理をS308へ進める。S308で、CPU103は、S303で生成した画像特徴量を記憶装置121に保存し、処理を終了する。この場合、CPU103は、図6の画面600を表示装置118に表示する。また、CPU103は、画像不良の検出結果を、診断用チャートに基づく画像診断の結果としてユーザに通知してもよい。   If an image defect is detected in S304, the CPU 103 advances the process to S308. In step S308, the CPU 103 stores the image feature amount generated in step S303 in the storage device 121, and ends the process. In this case, the CPU 103 displays the screen 600 of FIG. Further, the CPU 103 may notify the user of the detection result of the image defect as a result of the image diagnosis based on the diagnostic chart.

一方、S304において画像不良が検出されない場合、CPU103は処理をS305へ進める。ここで、例えば、診断用チャートの濃度と画像不良が生じた部分(黒スジ)の濃度とが近い場合、S303の解析処理では当該画像不良を検出できない可能性がある。そのような場合、より精度の高い解析処理を行うべく、CPU103は、S305〜S307の処理を行う。   On the other hand, if no image defect is detected in S304, the CPU 103 advances the process to S305. Here, for example, when the density of the diagnostic chart is close to the density of the portion where the image defect has occurred (black stripe), the image defect may not be detected by the analysis processing in S303. In such a case, the CPU 103 performs the processing of S305 to S307 in order to perform analysis processing with higher accuracy.

S305で、CPU103は、画像診断部126を制御して、スキャン画像の変換処理(オフセット処理)を行う。具体的には、CPU103は、予め定められた輝度(本例では50%)の画素を最大輝度(100%)又は最小輝度(0%)の画素に変換可能な変換処理を、S303で取得された輝度データの各画素に対して適用することで、スキャン画像の変換処理を行う。CPU103は、変換後の輝度データに基づいて、画像特徴量を生成する。   In step S305, the CPU 103 controls the image diagnosis unit 126 to perform scan image conversion processing (offset processing). Specifically, the CPU 103 obtains a conversion process capable of converting a pixel having a predetermined luminance (50% in this example) into a pixel having the maximum luminance (100%) or the minimum luminance (0%) in S303. By applying it to each pixel of the luminance data, a scan image conversion process is performed. The CPU 103 generates an image feature amount based on the converted luminance data.

上述の変換処理は、スキャン画像を構成する画素のうち、画像不良が生じていない(50%の輝度に対応する濃度から変化していない)画素の輝度を、最大輝度(100%)又は最小輝度(0%)に変換する。これにより、画像不良が生じている画素を周辺の画素から際立たせていることが可能である。各画素の変換は、予め定められた輝度(本例では50%)の、最大輝度(100%)又は最小輝度(0%)に対する差分値(本例では+50%又は−50%)を、S303で取得された輝度データの各画素の輝度値に加算する処理によって実現できる。   In the above-described conversion processing, the luminance of a pixel that does not cause an image defect (not changed from the density corresponding to 50% luminance) among the pixels constituting the scan image is set to the maximum luminance (100%) or the minimum luminance. Convert to (0%). Thereby, it is possible to make the pixel in which the image defect has occurred stand out from the surrounding pixels. For the conversion of each pixel, a difference value (+ 50% or −50% in this example) of a predetermined brightness (50% in this example) with respect to the maximum brightness (100%) or the minimum brightness (0%) is calculated in S303. This can be realized by the process of adding to the luminance value of each pixel of the luminance data acquired in (1).

例えば、画像不良が生じていない画素を最大輝度(100%)の画素に変換することで、プリンタ115によって形成される画像における、周辺の画素よりも濃度が高い部分(黒スジ)の検出が可能になる。即ち、周辺の画素よりも濃度が高い部分が生じる異常の診断が可能になり、そのような診断に用いられる画像特徴量の生成が可能になる。一方、画像不良が生じていない画素を最小輝度(0%)の画素に変換することで、プリンタ115によって形成される画像における、周辺の画素よりも濃度が低い部分(白スジ)の検出が可能になる。即ち、周辺の画素よりも濃度が低い部分が生じる異常の診断が可能になり、そのような診断に用いられる画像特徴量の生成が可能になる。   For example, by converting a pixel with no image defect into a pixel having the maximum luminance (100%), it is possible to detect a portion (black stripe) having a higher density than the surrounding pixels in the image formed by the printer 115. become. That is, it is possible to diagnose an abnormality in which a portion having a higher density than the surrounding pixels is generated, and it is possible to generate an image feature amount used for such diagnosis. On the other hand, by converting pixels with no image defects into pixels with the minimum luminance (0%), it is possible to detect a portion (white streak) having a lower density than the surrounding pixels in the image formed by the printer 115. become. That is, it is possible to diagnose an abnormality in which a portion having a density lower than that of surrounding pixels is generated, and it is possible to generate an image feature amount used for such diagnosis.

本実施形態では、プリンタ115によって形成される画像に、周辺の画素よりも濃度が高い部分(黒スジ)が生じる異常についての画像診断処理(第1診断)を行う例を示している。なお、第2実施形態では、プリンタ115によって形成される画像に、周辺の画素よりも濃度が低い部分(白スジ)が生じる異常についての画像診断処理(第2診断)の例を示している。なお、診断用チャートの各画素の濃度が中間的な濃度となるよう、対応する輝度を50%程度(50%又は50%に近い濃度)に設定することで、黒スジ及び白スジのいずれについても診断を行うことが可能になり、より精度の高い診断が可能になる。   In the present embodiment, an example is shown in which image diagnosis processing (first diagnosis) is performed for an abnormality in which an image formed by the printer 115 has a portion (black stripe) having a higher density than the surrounding pixels. In the second embodiment, an example of image diagnosis processing (second diagnosis) for an abnormality in which an image formed by the printer 115 has a lower density (white stripes) than surrounding pixels is shown. Note that by setting the corresponding luminance to about 50% (50% or a density close to 50%) so that the density of each pixel in the diagnostic chart becomes an intermediate density, either black stripes or white stripes are set. Diagnosis can be performed, and more accurate diagnosis can be performed.

ここで、CPU103は、上述の第1診断及び第2診断のいずれを行うかを、入力装置120を介したユーザの指示に従って選択してもよい。その場合、CPU103は、例えば図6の画面610を表示装置118に表示することで、第1診断の選択(ボタン612の選択)又は第2診断の選択(ボタン611の選択)をユーザから受け付ける。本実施形態では、画面610においてボタン612がユーザによって選択されたものとする。   Here, the CPU 103 may select which of the first diagnosis and the second diagnosis described above is performed according to a user instruction via the input device 120. In that case, the CPU 103 displays the screen 610 of FIG. 6 on the display device 118, for example, and accepts selection of the first diagnosis (selection of the button 612) or selection of the second diagnosis (selection of the button 611) from the user. In the present embodiment, it is assumed that the button 612 is selected by the user on the screen 610.

図4(A)は、本実施形態に係る、S305における変換処理の一例を示している。本例のように、診断用チャートの各画素が、最大濃度(100%)に対して50%の輝度に対応する濃度で形成された場合、輝度データの変換処理は、図4(A)に示すように簡易に実現できる。ここで、診断用チャート500に含まれる50%の輝度に対応する濃度で形成された画素が代表画素に相当する。具体的には、CPU103は、スキャン画像(輝度データ)401の複製画像(複製データ)402を生成し、スキャン画像401の各画素の輝度値に、複製画像402における対応する画素の輝度値を加算して、合成画像403を取得する。このように、CPU103は、スキャン画像の画素毎の読取値(輝度値)に、当該読取値に複製値を加算することによって、合成画像403を取得する。この変換処理により、図4(A)に示すように、合成画像403では、スキャン画像401に生じた黒スジ400以外の部分が白くなる。一方、黒スジ400は白くならずに周辺の画素から際立った状態になる。   FIG. 4A shows an example of the conversion process in S305 according to the present embodiment. When each pixel of the diagnostic chart is formed with a density corresponding to a brightness of 50% with respect to the maximum density (100%) as in this example, the brightness data conversion process is as shown in FIG. As shown, it can be realized easily. Here, pixels formed at a density corresponding to 50% luminance included in the diagnostic chart 500 correspond to representative pixels. Specifically, the CPU 103 generates a duplicate image (duplicate data) 402 of the scan image (luminance data) 401 and adds the luminance value of the corresponding pixel in the duplicate image 402 to the luminance value of each pixel of the scan image 401. Thus, the composite image 403 is acquired. In this way, the CPU 103 acquires the composite image 403 by adding the duplicate value to the read value (luminance value) for each pixel of the scan image. By this conversion processing, as shown in FIG. 4A, in the synthesized image 403, a portion other than the black stripe 400 generated in the scanned image 401 becomes white. On the other hand, the black stripe 400 does not become white but stands out from surrounding pixels.

次にS306で、CPU103は、画像診断部126を制御して、上述の変換処理による変換後の輝度データ(合成画像403)に基づいて、診断用チャート500にスジ画像が発生しているか否かを判定する判定処理を行う。   In step S <b> 306, the CPU 103 controls the image diagnosis unit 126 to determine whether or not a streak image is generated in the diagnostic chart 500 based on the luminance data (composite image 403) converted by the conversion process described above. A determination process for determining

ここで、判定処理について説明する。画像診断部126は、変換処理において変換されたすべての画素の輝度値の平均値を算出する。次に、画像診断部126は、変換後の輝度値の平均値と、画素毎の変換後の輝度値とを比較する。このとき、画像診断部126は、平均輝度値と注目画素の輝度値との差が閾値より大きければ、当該注目画素に判定値「1」を設定する。一方、画像診断部126は、平均輝度値と注目輝度値との差が閾値以下ならば、当該注目画素に判定値「0」を設定する。そして、全ての画素に対して判定値を付けた後、画像診断部126は、判定値「1」が設定された画素がライン状に並んでいるか否かを判定する。平均輝度値との差が閾値より大きい画素がライン状に並んでいれば、画像診断部126は帯画像にスジ画像が発生していると判定する。さらに、CPU103は、変換処理によって生成された輝度データ(合成画像403)に基づいて画像特徴量を生成する。   Here, the determination process will be described. The image diagnostic unit 126 calculates an average value of the luminance values of all the pixels converted in the conversion process. Next, the image diagnosis unit 126 compares the average luminance value after conversion with the luminance value after conversion for each pixel. At this time, if the difference between the average luminance value and the luminance value of the target pixel is larger than the threshold, the image diagnosis unit 126 sets a determination value “1” for the target pixel. On the other hand, if the difference between the average luminance value and the target luminance value is equal to or smaller than the threshold value, the image diagnosis unit 126 sets a determination value “0” for the target pixel. Then, after assigning determination values to all the pixels, the image diagnosis unit 126 determines whether or not the pixels having the determination value “1” are arranged in a line. If pixels whose difference from the average luminance value is larger than the threshold are arranged in a line, the image diagnosis unit 126 determines that a streak image is generated in the band image. Further, the CPU 103 generates an image feature amount based on the luminance data (composite image 403) generated by the conversion process.

その後、S307で、CPU103は、判定処理の結果を表示装置118に表示することで、診断処理の結果をユーザに通知する。最後にS308で、CPU103は、S306で生成した画像特徴量を記憶装置121に保存し、処理を終了する。なお、CPU103は、画像特徴量を、MFP101の異常の診断又はサービスマンによる対応内容の決定等のために、サーバ128へ送信してもよい。   After that, in S307, the CPU 103 displays the result of the determination process on the display device 118, thereby notifying the user of the result of the diagnosis process. Finally, in step S308, the CPU 103 stores the image feature amount generated in step S306 in the storage device 121, and ends the process. Note that the CPU 103 may transmit the image feature amount to the server 128 for diagnosis of an abnormality of the MFP 101 or determination of corresponding contents by a service person.

以上説明したように、本実施形態のMFP101において、プリンタ115は、シートに画像を形成する。CPU103は、プリンタ115を制御してシートに検査画像を形成させ、スキャナ19から出力された検査画像(診断用チャート)に対応する画素毎の読取値(輝度値)を取得する。CPU103は、画素毎の読取値のうちで代表画素の読取値が所定値となるように、画素毎の読取値をオフセットする。このオフセット処理は、S303におけるスキャン画像の変換処理に対応し、所定値は、最大輝度又は最小輝度の輝度値に対応する。更に、CPU103は、画素毎のオフセットされた読取値のうち、注目画素の読取値と、当該注目画素と異なる他の画素の読取値とに基づいて、検査画像にスジが生じているか否かを判定する。本実施形態によれば、MFP101において異常が発生した際に、スジ画像を高精度に検出することができる。   As described above, in the MFP 101 of this embodiment, the printer 115 forms an image on a sheet. The CPU 103 controls the printer 115 to form an inspection image on the sheet, and acquires a read value (luminance value) for each pixel corresponding to the inspection image (diagnosis chart) output from the scanner 19. The CPU 103 offsets the read value for each pixel so that the read value of the representative pixel becomes a predetermined value among the read values for each pixel. This offset processing corresponds to the scan image conversion processing in S303, and the predetermined value corresponds to the luminance value of the maximum luminance or the minimum luminance. Further, the CPU 103 determines whether or not a streak has occurred in the inspection image based on the read value of the target pixel among the offset read values for each pixel and the read value of another pixel different from the target pixel. judge. According to this embodiment, when an abnormality occurs in the MFP 101, a streak image can be detected with high accuracy.

[第2実施形態]
第2実施形態では、プリンタ115によって形成される画像に、周辺の画素よりも濃度が低い部分(白スジ)が生じる異常についての画像診断処理について説明する。なお、本実施形態では、説明の簡略化のため、第1実施形態と異なる部分を中心として説明する。
[Second Embodiment]
In the second embodiment, an image diagnosis process for an abnormality in which an image formed by the printer 115 has a portion (white streak) having a lower density than surrounding pixels will be described. In the present embodiment, for the sake of simplification of explanation, the description will focus on the parts different from the first embodiment.

本実施形態では、CPU103は、第1実施形態と同様、図3のフローチャートに示される手順で画像診断処理を行う。ただし、S305におけるスキャン画像の変換処理が、第1実施形態と異なっている。   In the present embodiment, the CPU 103 performs image diagnosis processing in the procedure shown in the flowchart of FIG. 3 as in the first embodiment. However, the scan image conversion process in S305 is different from that of the first embodiment.

図4(B)は、本実施形態に係る、S305における変換処理の一例を示している。本例のように、診断用チャートの各画素が、最大濃度(100%)に対して50%の輝度に対応する濃度で形成された場合、輝度データの変換処理は、図4(B)に示すように簡易に実現できる。具体的には、CPU103は、スキャン画像(輝度データ)411の複製画像(複製データ)412を生成する。更に、CPU103は、スキャン画像411の各画素の輝度値に、複製画像412における対応する画素の輝度値を加算し、最大輝度(100%)の輝度値で減算して、合成画像413を取得する。このように、CPU103は、スキャン画像の画素毎の読取値(輝度値)に、当該読取値に複製値を加算し、最大輝度の輝度値で減算することによって、合成画像413を取得する。この変換処理により、図4(B)に示すように、合成画像413では、スキャン画像411に生じた白スジ410以外の部分が黒くなる。一方、白スジ410は黒くならずに周辺の画素から際立った状態になる。   FIG. 4B shows an example of the conversion process in S305 according to the present embodiment. When each pixel of the diagnostic chart is formed with a density corresponding to 50% of luminance with respect to the maximum density (100%) as in this example, the luminance data conversion processing is as shown in FIG. As shown, it can be realized easily. Specifically, the CPU 103 generates a duplicate image (duplicate data) 412 of the scan image (luminance data) 411. Further, the CPU 103 adds the luminance value of the corresponding pixel in the duplicate image 412 to the luminance value of each pixel of the scan image 411 and subtracts it by the luminance value of the maximum luminance (100%) to obtain the composite image 413. . As described above, the CPU 103 obtains the composite image 413 by adding the duplicate value to the read value (luminance value) for each pixel of the scanned image and subtracting the read value with the luminance value of the maximum luminance. By this conversion processing, as shown in FIG. 4B, in the composite image 413, the portion other than the white stripe 410 generated in the scan image 411 becomes black. On the other hand, the white stripe 410 does not become black and stands out from surrounding pixels.

次にS306で、CPU103は、上述の変換処理による変換後の輝度データ(合成画像413)に基づいて、診断用チャート500にスジ画像が発生しているか否かを判定する判定処理を行う。ここで、判定処理は第1実施形態と同様なので、その説明を省略する。さらに、CPU103は、変換処理によって生成された輝度データ(合成画像413)に基づいて画像特徴量を生成する。その後、S307で、CPU103は、判定処理の結果を表示装置118に表示することで、診断処理の結果をユーザに通知する。   In step S <b> 306, the CPU 103 performs a determination process for determining whether or not a streak image is generated in the diagnostic chart 500 based on the luminance data (the composite image 413) converted by the conversion process described above. Here, since the determination process is the same as that of the first embodiment, the description thereof is omitted. Further, the CPU 103 generates an image feature amount based on the luminance data (composite image 413) generated by the conversion process. After that, in S307, the CPU 103 displays the result of the determination process on the display device 118, thereby notifying the user of the result of the diagnosis process.

最後にS308で、CPU103は、第1実施形態と同様、画像特徴量を記憶装置121に保存し、処理を終了する。なお、CPU103は、画像特徴量を、MFP101の異常の診断又はサービスマンによる対応内容の決定等のために、サーバ128へ送信してもよい。   Finally, in S308, the CPU 103 stores the image feature amount in the storage device 121, and ends the process, as in the first embodiment. Note that the CPU 103 may transmit the image feature amount to the server 128 for diagnosis of an abnormality of the MFP 101 or determination of corresponding contents by a service person.

以上説明したように、本実施形態によれば、第1実施形態と同様、スジ画像を高精度に検出することができる。   As described above, according to the present embodiment, a streak image can be detected with high accuracy as in the first embodiment.

[その他の実施形態]
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
[Other Embodiments]
The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiments to a system or apparatus via a network or a storage medium, and one or more processors in a computer of the system or apparatus read and execute the program This process can be realized. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.

101:MFP(画像形成装置)、102:コントローラ、103:CPU、114:画像処理部、115:プリンタ、119:スキャナ、121:記憶装置、122:ネットワークI/F、126:画像診断部 101: MFP (image forming apparatus), 102: controller, 103: CPU, 114: image processing unit, 115: printer, 119: scanner, 121: storage device, 122: network I / F, 126: image diagnostic unit

Claims (14)

シートに画像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段を制御して前記シートに検査画像を形成させ、読取装置から出力された前記検査画像に対応する画素毎の読取値を取得する制御手段と、
画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が所定値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットするオフセット手段と、
画素毎の前記オフセットされた読取値のうち、注目画素の読取値と、前記注目画素と異なる他の画素の読取値とに基づいて、前記検査画像にスジが生じているか否かを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする画像形成装置。
Image forming means for forming an image on a sheet;
Control means for controlling the image forming means to form an inspection image on the sheet and obtaining a read value for each pixel corresponding to the inspection image output from the reading device;
Offset means for offsetting the read value for each pixel so that the read value of the representative pixel becomes a predetermined value among the read values for each pixel;
Judgment to determine whether or not streaks occur in the inspection image based on the read value of the target pixel among the offset read values for each pixel and the read value of another pixel different from the target pixel Means,
An image forming apparatus comprising:
前記所定値は、最大輝度の輝度値であり、
前記オフセット手段は、前記代表画素を前記最大輝度の画素に変換可能な処理を行い、
前記判定手段は、前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が高いスジが生じているか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。
The predetermined value is a luminance value of maximum luminance,
The offset means performs processing capable of converting the representative pixel into the pixel having the maximum luminance,
The image forming apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines whether or not a streak having a density higher than that of surrounding pixels is generated in the inspection image formed by the image forming unit. .
前記代表画素の輝度は、前記最大輝度に対して50%の輝度であり、
前記オフセット手段は、画素毎の前記読取値に、当該読取値の複製値を加算する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像形成装置。
The luminance of the representative pixel is 50% of the maximum luminance,
The image forming apparatus according to claim 2, wherein the offset unit adds a duplicate value of the read value to the read value for each pixel.
前記所定値は、最小輝度の輝度値であり、
前記オフセット手段は、前記代表画素を前記最小輝度の画素に変換可能な処理を行い、
前記判定手段は、前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が低いスジが生じているか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。
The predetermined value is a luminance value of minimum luminance,
The offset means performs processing capable of converting the representative pixel into the pixel having the minimum luminance,
The image forming apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines whether or not a streak having a density lower than that of surrounding pixels is generated in the inspection image formed by the image forming unit. .
前記代表画素の輝度は、最大輝度に対して50%の輝度であり、
前記オフセット手段は、画素毎の前記読取値に、当該読取値の複製値を加算し、前記最大輝度の輝度値で減算する
ことを特徴とする請求項4に記載の画像形成装置。
The luminance of the representative pixel is 50% of the maximum luminance,
The image forming apparatus according to claim 4, wherein the offset unit adds a duplicate value of the read value to the read value for each pixel and subtracts the luminance value of the maximum luminance.
前記所定値は、最大輝度の輝度値であり、
前記オフセット手段は、前記代表画素の輝度の、前記最大輝度に対する差分値を、画素毎の前記読取値に加算し、
前記判定手段は、前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が高いスジが生じているか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。
The predetermined value is a luminance value of maximum luminance,
The offset means adds a difference value of the luminance of the representative pixel with respect to the maximum luminance to the read value for each pixel,
The image forming apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines whether or not a streak having a density higher than that of surrounding pixels is generated in the inspection image formed by the image forming unit. .
前記所定値は、最小輝度の輝度値であり、
前記オフセット手段は、前記代表画素の輝度の、前記最小輝度に対する差分値を、画素毎の前記読取値に加算し、
前記判定手段は、前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が低いスジが生じているか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。
The predetermined value is a luminance value of minimum luminance,
The offset means adds a difference value of the luminance of the representative pixel with respect to the minimum luminance to the read value for each pixel,
The image forming apparatus according to claim 1, wherein the determination unit determines whether or not a streak having a density lower than that of surrounding pixels is generated in the inspection image formed by the image forming unit. .
前記画像形成手段によって形成された前記検査画像に、周辺の画素よりも濃度が高いスジが生じる異常についての第1診断と、周辺の画素よりも濃度が低いスジ生じる異常についての第2診断とのいずれかを、ユーザの指示に従って選択する選択手段を更に備え、
前記オフセット手段は、
前記選択手段によって前記第1診断が選択された場合には、画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が最大輝度の輝度値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットし、
前記選択手段によって前記第2診断が選択された場合には、画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が最小輝度の輝度値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットする
ことを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。
A first diagnosis for an abnormality in which a streak having a density higher than that of surrounding pixels is generated in the inspection image formed by the image forming unit, and a second diagnosis for an abnormality in which a stripe having a density lower than that of surrounding pixels is generated. And further comprising selection means for selecting one according to a user instruction,
The offset means is
When the first diagnosis is selected by the selection unit, the reading value for each pixel is offset so that the reading value of the representative pixel becomes the luminance value of the maximum luminance among the reading values for each pixel. ,
When the second diagnosis is selected by the selection unit, the reading value for each pixel is offset so that the reading value of the representative pixel becomes the luminance value of the minimum luminance among the reading values for each pixel. The image forming apparatus according to claim 1.
前記オフセット手段は、
前記第1診断が選択された場合には、前記代表画素の輝度の、最大輝度に対する差分値を、画素毎の前記読取値に加算し、
前記第2診断が選択された場合には、前記代表画素の輝度の、最小輝度に対する差分値を、画素毎の前記読取値に加算する
ことを特徴とする請求項8に記載の画像形成装置。
The offset means is
When the first diagnosis is selected, the difference value of the luminance of the representative pixel with respect to the maximum luminance is added to the read value for each pixel,
The image forming apparatus according to claim 8, wherein when the second diagnosis is selected, a difference value of the luminance of the representative pixel with respect to the minimum luminance is added to the read value for each pixel.
前記代表画素の輝度は、最大輝度に対して50%の輝度であり、
前記オフセット手段は、
前記第1診断が選択された場合には、画素毎の前記読取値に、当該読取値の複製値を加算し、
前記第2診断が選択された場合には、画素毎の前記読取値に、当該読取値の複製値を加算し、前記最大輝度の輝度値で減算する
ことを特徴とする請求項8に記載の画像形成装置。
The luminance of the representative pixel is 50% of the maximum luminance,
The offset means is
When the first diagnosis is selected, a duplicate value of the read value is added to the read value for each pixel,
9. The method according to claim 8, wherein when the second diagnosis is selected, a duplicate value of the read value is added to the read value for each pixel, and the luminance value of the maximum luminance is subtracted. Image forming apparatus.
画素毎の前記オフセットされた読取値に基づいて、前記画像形成装置の診断に用いられる画像特徴量を生成する生成手段を更に備える
ことを特徴とする請求項1から10のいずれか1項に記載の画像形成装置。
11. The apparatus according to claim 1, further comprising a generation unit configured to generate an image feature amount used for diagnosis of the image forming apparatus based on the offset read value for each pixel. Image forming apparatus.
前記生成手段によって生成された画像特徴量を、前記画像形成装置の異常を診断する診断処理のために、外部のサーバ装置へ送信する送信手段を更に備える
ことを特徴とする請求項11に記載の画像形成装置。
12. The transmission apparatus according to claim 11, further comprising: a transmission unit configured to transmit the image feature amount generated by the generation unit to an external server device for a diagnosis process for diagnosing an abnormality of the image forming apparatus. Image forming apparatus.
シートに画像を形成する画像形成手段を備える画像形成装置の制御方法であって、
前記画像形成手段を制御して前記シートに検査画像を形成させ、読取装置から出力された前記検査画像に対応する画素毎の読取値を取得する工程と、
画素毎の前記読取値のうちで代表画素の読取値が所定値となるように、画素毎の前記読取値をオフセットする工程と、
画素毎の前記オフセットされた読取値のうち、注目画素の読取値と、前記注目画素と異なる他の画素の読取値とに基づいて、前記検査画像にスジが生じているか否かを判定する工程と、
を有することを特徴とする画像形成装置の制御方法。
A method for controlling an image forming apparatus including an image forming unit that forms an image on a sheet,
Controlling the image forming unit to form an inspection image on the sheet, and obtaining a reading value for each pixel corresponding to the inspection image output from the reading device;
Offsetting the read value for each pixel so that the read value of the representative pixel becomes a predetermined value among the read values for each pixel;
A step of determining whether or not a streak is generated in the inspection image based on a read value of the target pixel among the offset read values for each pixel and a read value of another pixel different from the target pixel. When,
A control method for an image forming apparatus, comprising:
請求項13に記載の画像形成装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。   A program for causing a computer to execute each step of the control method for the image forming apparatus according to claim 13.
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