JP2020008607A - 学習装置、学習方法および学習プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
画像形成された用紙における画像不良を検出する画像不良検出部と、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出する尤度算出部と、
前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測する予測部と、
検出された前記画像不良を学習データに用いて前記予測部に学習させる学習部と、
を備え、
前記学習部は、前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する。
画像形成された用紙における画像不良を検出し、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出し、
検出された前記画像不良を学習データに使用して、前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測し、
前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する。
コンピューターに、
画像形成された用紙における画像不良を検出する処理と、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出する処理と、
検出された前記画像不良を学習データに使用して、前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測する処理と、
前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する処理と、
を実行させるための学習プログラムである。
次に、上述した診断モードにおける処理の流れを、図7のフローチャートを参照して説明する。なお、図7に示す処理は、上述した図3のステップS40で欠陥画像が発生した場合の他、定期的あるいは任意の時期に実行することができる。
上述した実施の形態では、画像不良として画像スジが発生した場合に予測モデルを学習する構成例について説明した。本実施の形態は、これに制限されず、他の不良ないし欠陥画像(例えば濃度ムラ)が発生した場合に予測モデルを学習する構成としてもよい。他方、画像スジは、他の不良画像と比べて特徴量が多く、要因となる部品ユニットを比較的特定しやすい利点がある。
10 給紙装置
20 画像形成装置
21 画像形成部
22 定着部
25 操作表示部
26 表示部
27 操作部
30 画像読取装置
31 出力画像読取部
40 後処理装置
41 仕分け部
42,43 排紙トレイ
50 画像検査装置(画像不良検出部、尤度算出部、予測部、学習部)
60 PC
51,52 データ格納部
200 画像形成装置の制御部
Claims (13)
- 画像形成された用紙における画像不良を検出する画像不良検出部と、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出する尤度算出部と、
前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測する予測部と、
検出された前記画像不良を学習データに用いて前記予測部に学習させる学習部と、
を備え、
前記学習部は、前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する、
学習装置。 - 前記予測部は、前記画像不良の未来の変化を表す予測モデルを前記画像形成部材毎に学習し、
前記学習部は、各々の前記予測モデルの学習の際に使用される前記学習データを、前記尤度に応じて決定する、
請求項1に記載の学習装置。 - 前記学習部は、各々の前記予測モデルの学習の際に使用される前記学習データの量を、前記尤度に応じて決定する、
請求項2に記載の学習装置。 - 前記学習部は、
前記発生要因として独立性の高い前記画像形成部材と、前記発生要因として相互作用のある複数の前記画像形成部材との間で、各々の前記予測モデルの学習の際に使用される前記学習データの決定方法を変える、
請求項2に記載の学習装置。 - 前記学習部は、前記相互作用のある複数の前記画像形成部材に対しては、各々の前記予測モデルの学習の際に使用される前記学習データの量を、予め設定された比率に決定する、
請求項4に記載の学習装置。 - 前記尤度算出部によって前記独立性の高い画像形成部材が複数、前記画像不良の発生要因として特定された場合、
前記予測部は、該部品の前記予測モデルを学習しない、
請求項4に記載の学習装置。 - 前記尤度算出部によって、前記独立性の高い前記画像形成部材と、前記相互作用のある複数の前記画像形成部材と、の両方が前記画像不良の発生要因として特定された場合、
前記学習部は、前記独立性の高い前記画像形成部材の前記尤度が前記相互作用のある複数の前記画像形成部材の前記尤度よりも高い場合には、前記画像不良を前記学習データに用いて前記独立性の高い部品の前記予測モデルを前記予測部に学習させる、
請求項4に記載の学習装置。 - 前記画像不良は、画像スジである、
請求項1から7のいずれかに記載の学習装置。 - 前記画像不良検出部は、前記用紙上の画像を読み取った結果から、異物に起因して発生した前記画像スジを除外して、前記画像不良を検出する、
請求項8に記載の学習装置。 - 前記画像形成部材を発生要因とした前記画像スジの幅および濃度の発現領域が、前記画像形成部材毎に設定され、
前記尤度算出部は、画像不良検出部によって検出された前記画像スジの幅および濃度が属する前記発現領域を有する前記画像形成部材を、前記画像不良の発生要因として特定する、
請求項8または9に記載の学習装置。 - 前記尤度算出部は、前記画像形成部材を複数特定した場合、前記尤度を、特定された各画像形成部材が有する発現領域における中心点からの距離に基づいて算出する、
請求項10に記載の学習装置。 - 画像形成された用紙における画像不良を検出し、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出し、
検出された前記画像不良を学習データに使用して、前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測し、
前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する、
学習方法。 - コンピューターに、
画像形成された用紙における画像不良を検出する処理と、
前記画像形成に関連する画像形成部材が前記画像不良の発生要因である尤度を算出する処理と、
検出された前記画像不良を学習データに使用して、前記画像形成部材が発生要因で発生する前記画像不良の変化を予測する処理と、
前記尤度に応じて、前記学習データとして使用する前記画像不良の学習態様を変更する処理と、
を実行させるための学習プログラム。
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