JP2021056421A - 画像形成装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 従来の構成よりも消費量を高精度に求める。【解決手段】 画像データに基づきトナーを用いて画像を形成するプリンタ部Bと、プリンタ部Bにトナーを補給する駆動モータ380と、画像の属性に対応するビデオカウントテーブルに基づいて画像データから前記トナーの消費量に関する値を決定するCPU111と、駆動モータ380によるトナー補給を前記消費量に関する値に基づいて制御する副制御部330と、画像パターンを測定するリーダー部Aと、を有し、CPU111は、リーダー部Aの測定結果とイメージ属性用のビデオカウントテーブルとに基づき、テキスト属性用のビデオカウントテーブルを生成する。【選択図】 図22
Description
本発明はトナーを用いて画像を形成する画像形成装置のトナー補給制御に関する。
電子写真方式の画像形成装置では、トナー(現像剤)を使用して入力画像データに基づくトナー像を作成し、そのトナー像を記録用紙に定着させて印刷を行っている。このような画像形成装置は、トナー像を形成することで消費されたトナーの量(消費量)を高精度に予測することが求められる。
特許文献1の画像形成装置は、消費量に基づいて現像カートリッジの交換をユーザに促すタイミングを制御している。さらに、特許文献1には、グラフィック画像の消費量を求めるために使用される決定条件とテキスト画像の消費量を求めるために使用される決定条件とを異ならせている。これによって、写真などのグラフィック画像を形成する場合には同じ印字率のテキスト画像と比べて消費量が少なく算出される。
ここで、特許文献1には、テキスト画像用の決定条件に0.6〜0.9の値を乗じることで、グラフィック画像の消費量を設計することが開示されている。つまり、特許文献1には、第1の属性に対応する第1の決定条件に予め決まった係数を乗算することで第2の属性に対応する第2の決定条件を生成することが開示されている。
しかしながら、画像形成装置により形成される画像のトナー付着量は環境の変化や使用状況に応じて変化してしまう。そして、属性の異なる画像のトナー付着量も同様に変化してしまうことが分かっている。そのため、予め決まった係数を用いる構成であっては、環境の変化や使用状況が変化した場合に最適な決定条件とならない可能性がある。このため、適切にトナー消費量を予測することが困難であった。
そこで、本発明の目的は、従来の構成よりも消費量を高精度に求めることを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の画像形成装置は、画像データに基づき、トナーを用いて画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段に前記トナーを補給する補給手段と、前記画像データに基づき形成される画像の属性に対応する決定条件に基づいて画像データから前記トナーの消費量に関する値を決定する決定手段と、前記補給手段による前記トナーの補給を前記決定手段により決定された前記値に基づいて制御する制御手段と、前記画像形成手段により形成された測定用画像を測定する測定手段と、前記測定手段の測定結果と第1の属性に対応する第1決定条件とに基づき、前記第1の属性と異なる第2の属性に対応する第2決定条件を生成する生成手段と、を有することを特徴とする。
本発明によれば、従来の構成よりも消費量を高精度に求めることができる。
(実施例1)
図2に示すように、画像形成装置100は、中間転写ベルト6に沿ってイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの画像形成部PY、PM、PC、PKを配列したタンデム型中間転写方式のフルカラープリンタである。
図2に示すように、画像形成装置100は、中間転写ベルト6に沿ってイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの画像形成部PY、PM、PC、PKを配列したタンデム型中間転写方式のフルカラープリンタである。
画像形成部PYでは、感光ドラム1Yにイエロートナー像が形成されて中間転写ベルト6に一次転写される。画像形成部PMでは、感光ドラム1Mにマゼンタトナー像が形成されて中間転写ベルト6のイエロートナー像に重ねて一次転写される。画像形成部PC、PKでは、それぞれ感光ドラム1C、1Kにシアントナー像、ブラックトナー像が形成されて同様に中間転写ベルト6に順次重ねて一次転写される。
中間転写ベルト6に一次転写された四色のトナー像は、二次転写部T2へ搬送されて記録材Pへ一括二次転写される。四色のトナー像を二次転写された記録材Pは、定着装置11で加熱加圧を受けて表面にトナー像を定着された後に、機体外部へ排出される。
中間転写ベルト6は、テンションローラ61、駆動ローラ62、及び対向ローラ63に掛け渡して支持され、駆動ローラ62に駆動されて所定のプロセススピードで矢印R2方向に回転する。
記録材カセット65から引き出された記録材Pは、分離ローラ66で1枚ずつに分離して、レジストローラ67へ送り出される。レジストローラ67は、停止状態で記録材Pを受け入れて待機させ、中間転写ベルト6のトナー像にタイミングを合わせて記録材Pを二次転写部T2へ送り込む。
二次転写ローラ64は、対向ローラ63に支持された中間転写ベルト6に当接して二次転写部T2を形成する。二次転写ローラ64に正極性の直流電圧が印加されることによって、負極性に帯電して中間転写ベルト6に担持されたトナー像が記録材Pへ二次転写される。
画像形成部PY、PM、PC、PKは、現像装置4Y、4M、4C、4Kで用いるトナーの色がイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックと異なる以外は、実質的にほぼ同一に構成される。以下では、特に区別を要しない場合は、いずれかの色用のものであることを示すために符号に付した添え字Y、M、C、Kは省略して、総括的に説明する。
図3に示すように、画像形成部Pは、感光ドラム1の周囲に、帯電装置2、露光装置3、現像装置4、一次転写ローラ7、クリーニング装置8を配置している。
感光ドラム1は、アルミニウムシリンダの外周面に負極性の帯電極性を持たせた感光層が形成され、所定のプロセススピードで矢印R1方向に回転する。感光ドラム1は、近赤外光(960nm)の反射率が約40%のOPC感光体である。しかし、反射率が同程度であるアモルファスシリコン系の感光体などであっても構わない。
帯電装置2は、スコロトロン帯電器を用いており、コロナ放電に伴う荷電粒子を感光ドラム1に照射して、感光ドラム1の表面を一様な負極性の電位に帯電する。スコロトロン帯電器は、高圧電圧が印加されるワイヤと、アースにつながれたシールド部と、所望の電圧が印加されたグリッド部とを有する。帯電装置2のワイヤには、帯電バイアス電源(図示せず)から、所定の帯電バイアスが印加される。帯電装置2のグリッド部には、グリッドバイアス電源(図示せず)から、所定のグリッドバイアスが印加される。ワイヤに印加される電圧にも依存するが、感光ドラム1は、ほぼグリッド部に印加された電圧に帯電する。
露光装置3は、レーザービームを回転ミラーで走査して、帯電した感光ドラム1の表面に画像の静電像を書き込む。電位検出手段の一例である電位センサ5は、露光装置3が感光ドラム1に形成した静電像の電位を検出可能である。現像装置4は、感光ドラム1の静電像にトナーを付着させてトナー像に現像する。
一次転写ローラ7は、中間転写ベルト6の内側面を押圧して、感光ドラム1と中間転写ベルト6との間に一次転写部T1を形成する。正極性の直流電圧が一次転写ローラ7に印加されることによって、感光ドラム1に担持された負極性のトナー像が、一次転写部T1を通過する中間転写ベルト6へ一次転写される。
クリーニング装置8は、感光ドラム1にクリーニングブレードを摺擦させて、中間転写ベルト6への転写を逃れて感光ドラム1に残った転写残トナーを回収する。
ベルトクリーニング装置68は、中間転写ベルト6にクリーニングブレードを摺擦させて、記録材Pへの転写を逃れて二次転写部T2を通過して中間転写ベルト6に残った転写残トナーを回収する。
画像形成装置100には、操作部20が設けられている。操作部20は、表示器218を有している。操作部20は、画像読取部AのCPU214及び画像形成装置100の制御部110に接続されている。使用者が、操作部20を通じて画像の種類や枚数等の諸条件を入力することができる。プリンタ部Bは、それに応じて画像形成を行う。
(露光装置)
図3は画像形成部の制御系のブロック図である。図3に示すように、画像形成装置100は、画像形成動作を統括的に制御する制御部110を有する。制御部110は、CPU111とRAM112とROM113とを有する。
図3は画像形成部の制御系のブロック図である。図3に示すように、画像形成装置100は、画像形成動作を統括的に制御する制御部110を有する。制御部110は、CPU111とRAM112とROM113とを有する。
露光装置3は、回転ミラーを有するレーザースキャナを用いた。露光装置3は、レーザー出力信号に対して所望の画像濃度レベルが得られるように、レーザー光量制御回路190が露光出力を決定する。また、γ補正回路209の階調補正テーブル(LUT)を介して生成された駆動信号に従ってパルス幅変調回路191により決めたパルス幅で二値のレーザー光が出力される。
予め求められたレーザー出力信号と画像濃度レベルとの関係から、所望の画像濃度が形成できるレーザー出力信号が、階調補正テーブル(LUT)としてγ補正回路209に記憶され、この階調補正テーブルに則ってレーザー出力信号が決定される。
入力画像信号は、プリンタ制御部109に送られる。そして、露光装置3で、PWM(パルス幅変調)を用いた二値の面積階調により濃度階調を有する画像記録が行われる。
つまり、プリンタ制御部109のパルス幅変調回路191は、入力される画素画像信号毎に、そのレベルに対応した幅(時間幅)のレーザー駆動パルスを形成して出力する。高濃度の画素信号に対しては、より幅の広い駆動パルスを、低濃度の画素画像信号に対しては、より幅の狭い駆動パルスを、中間濃度の画素画像信号に対しては、中間幅の駆動パルスを各々形成する。
パルス幅変調回路191から出力された二値のレーザー駆動パルスは、露光装置3の半導体レーザーに供給され、半導体レーザーを、そのパルス幅に対応する時間だけ発光させる。従って、半導体レーザーは、高濃度画素に対しては、より長い時間駆動され、低濃度画素に対しては、より短い時間駆動されることになる。
このため、感光ドラム1に形成される静電像のドットサイズ(面積)が、画素の濃度に対応して異なる。露光装置3は、高濃度画素に対しては主走査方向により長い範囲を露光し、低濃度画素に対しては主走査方向により短い範囲を露光する。
(リーダー部)
画像読み取り部について図2を用いて説明する。
画像読み取り部について図2を用いて説明する。
原稿台102上に置かれた原稿Gに対して、光源103によって照射された反射光は、レンズなどの光学系104を介して、CCDセンサ105上に結像され、検知される。光源103、光学系104、CCDセンサ105で構成される読み取り部は、図中に示された矢印の方向にスキャンされることで、原稿全域をスキャンのラインに対応するデータ列に変換される。
上記のように得られたデータ列としての画像データは、リーダー画像処理部にて画像処理された後に、プリンタ部に送信され、プリンタ制御部にて所定の画像処理がなされる。なお、画像形成装置100は、リーダー部によって読み取った原稿の画像データに基づいて画像を形成するコピー機能の他、FAX機能やプリント機能も有する。FAX機能において、画像形成装置100は電話回線を介して受信部(不図示)に受信された画像データに基づいて記録用紙に画像を形成する。プリント機能において、画像形成装置100はネットワークを介して転送された画像データに基づいて記録用紙に画像を形成する。プリンタ制御部は、これら電話回線を介して受信された画像データや、ネットワークを介して転送された画像データに、画像処理を行うことが可能である。
図2に、リーダー画像処理部、プリンタ制御部の概略構成をブロック図にて示す。
光源103に照射された原稿102の反射光がCCDセンサ105上で結像すると、輝度値として取得される。輝度値は、画像処理部(輝度→載り量変換)にて濃度値として換算される。LUTid_rは、輝度値を濃度値に換算する濃度値変換用のテーブルであり、8bitの濃度データとしてプリンタ制御部に受け渡される。
(画像濃度センサ)
図3に示すように、現像装置4の下流側で感光ドラム1に対向させて、パッチ画像Qの画像濃度を検出するための画像濃度センサ(パッチ検センサ)12が配置されている。
図3に示すように、現像装置4の下流側で感光ドラム1に対向させて、パッチ画像Qの画像濃度を検出するための画像濃度センサ(パッチ検センサ)12が配置されている。
画像濃度センサ12は、LED等の発光素子を備える発光部12aと、フォトダイオード(PD)等の受光素子を備える受光部12bとを有し、受光部12bが感光ドラム1からの正反射光のみを検出するよう構成されている。
画像濃度センサ12は、画像間のパッチ画像Qが画像濃度センサ12の下を通過するタイミングを見計らって、感光ドラム1からの反射光量を測定する。この測定結果に係る信号は、CPU111に入力される。
図3に示すように、画像濃度センサ12に入力される感光ドラム1からの反射光(近赤外光)は電気信号に変換される。0〜5Vのアナログ電気信号は、制御部110に設けられた不図示のA/D変換回路により、8ビットのデジタル信号に変換される。そして、このデジタル信号は、制御部110に設けられる濃度変換回路(不図示)によって濃度情報に変換される。
図4に示すように、感光ドラム1上に形成したパッチ画像Qの画像濃度を面積階調により段階的に変えた時、形成されたパッチ画像の濃度に応じて画像濃度センサ12の出力が変化する。ここでは、トナーが感光ドラム1に付着していない状態の画像濃度センサ12の出力が5Vであって、255レベルに読み込まれる。
感光ドラム1に形成される画素におけるトナーによる面積被覆率が大きくなり、画像濃度が大きくなるに従い、画像濃度センサ12の出力が小さくなる。このような画像濃度センサ12の特性に基づき、画像濃度センサ12の出力から各色の濃度信号に変換する各色専用のテーブルを予め用意してある。テーブル
先に述べた制御部110内にある濃度変換回路の記憶部に記憶されている。これにより、濃度変換回路は、各色とも精度よくパッチ画像濃度を読み取ることができる。濃度変換回路は濃度情報をCPU111へと出力する。
先に述べた制御部110内にある濃度変換回路の記憶部に記憶されている。これにより、濃度変換回路は、各色とも精度よくパッチ画像濃度を読み取ることができる。濃度変換回路は濃度情報をCPU111へと出力する。
(画像濃度補正パターン)
図3の制御部110は、連続画像形成における所定枚数の画像形成ごとの画像間隔にパッチ画像を形成する。
図3の制御部110は、連続画像形成における所定枚数の画像形成ごとの画像間隔にパッチ画像を形成する。
本実施例では後述する自動階調補正における画像濃度制御用ターゲットを作成する時、連続出力する100枚毎の画像の後端と次の画像の先端とに挟まれた非画像領域(画像間隔)に、図4のようなパッチ画像Qを形成させる。
制御部110は、露光装置3を制御してパッチ画像の静電像である「パッチ静電像」を感光ドラム1に書き込み、現像装置4により現像してパッチ画像Qを形成する。
制御部110は後に示す画像濃度制御を実行して、画像濃度センサ12によるパッチ画像Qの検知結果に基づいて、パッチ画像Qの画像濃度が基準濃度に収束するように制御が実行される。
プリンタ制御部109には、予め定められた画像濃度に対応した信号レベルのパッチ画像信号を発生するパッチ画像信号発生回路(パターンジェネレータ)192が設けられている。パターンジェネレータ192からのパッチ画像信号を、パルス幅変調回路191に供給し、上記の予め定められた濃度に対するパルス幅を有するレーザー駆動パルスを発生させる。このレーザー駆動パルスを、露光装置3の半導体レーザーに供給し、半導体レーザーをそのパルス幅に対応する時間だけ発光させて、感光ドラム1を走査露光する。これによって、上記の予め定められた濃度に対するパッチ静電像が感光ドラム1に形成される。このパッチ静電像は、現像装置4により現像される。
(画像濃度制御体系)
本実施例における画像濃度制御の体系について説明する。
本実施例における画像濃度制御の体系について説明する。
画像濃度制御についてはYМCK4色ともに仕組みが同じなため、各色の説明は省略する。
本実施例ではユーザー任意のタイミングで行われる。用紙上に画像パターンを形成し、そのパターンをリーダーで読み込んで狙いの濃度ターゲットになるような補正を自動階調補正とする。
なお、自動階調補正は最大濃度パターンを形成して最適な帯電電位、現像電位、露光量を決定する最大濃度制御と全階調に対して濃度ターゲットに合うようにルックアップテーブル(LUT)を作成する階調補正とを含む。
一方、図4のような基準画像パターンQを感光体ドラム1上に形成し、先に述べた濃度センサ12を使った階調補正(LUT作成)や後述する濃度ターゲット登録も実施する。
これらの各制御についてはこの後詳細に説明する。
(自動階調補正)
本発明では、紙上にテストパターンを形成して濃度、階調補正を行う自動階調補正をベースに画像形成条件が決定されていく。
本発明では、紙上にテストパターンを形成して濃度、階調補正を行う自動階調補正をベースに画像形成条件が決定されていく。
自動階調補正における、最大濃度部(Dmax部)濃度補正について図6のフローを用いて説明する。自動階調補正は、ユーザが操作部20を介して自動階調補正の実行コマンドが入力された場合に、CPU111がROM113に記憶されたプログラムをRAM112に読み出すことで実行される。
自動階調補正が実行されると、図7(a)に示すような、CPU111がプリンタ部Bによって最大濃度制御に用いられる画像パターンを記録用紙に形成させる(S103)。ステップS103において、CPU111はプリンタ制御部109に第1測定用画像データを入力し、プリンタ制御部109が第1測定用画像データに所定の画像処理を実行する。そして、プリンタ部Bはプリンタ制御部109により画像処理された第1測定用画像データに基づいて記録用紙に最大濃度制御用の画像パターンを形成する。例えば画像形成装置に入力される画像データの画像信号値が8bit(0〜255)であれば、第1測定用画像データは各色255の画像信号値を用いる。これによって、最大画像信号値の画像パターンが記録用紙に形成される。また、最大濃度制御用の画像パターンは色毎に異なる画像形成条件を用いて形成される。例えば、ブラックの画像パターンは露光量が異なる5つの画像パターンから構成される。
最大濃度制御用の画像パターンを形成するときの画像形成条件(帯電電位、露光量、現像電位など)は、環境情報(温度や湿度)に対応した画像形成条件が用いられる。環境情報はプリンタ部Bに設置された環境センサ(不図示)を用いて検出される。なお、ROM113には環境情報(温度や湿度)に対応した画像形成条件が予め記憶されている。
次いで、CPU111は記録用紙上の最大濃度制御用の画像パターンの読み込みを実行する(S104)。ステップS104において、CPU111は、リーダー部Aから出力される画像パターンの読取データを取得する。そのため、ユーザは最大濃度制御用の画像パターンが形成された記録用紙をリーダー部Aの原稿台に載置し、操作部20から読取開始指示を入力する。リーダー部Aは読取開始指示に応じて原稿台上の記録用紙に形成された画像パターンを読み取って読取データをCPU111へ転送する。
CPU111はステップS104において取得された読取データを濃度情報へ変換し、変換された濃度から目標濃度(最大濃度ターゲット)となる画像形成条件(本実施例では露光量)を決定する(S105)。露光量の決定方法を図8を用いて説明する。CPU111は画像パターンの濃度情報に基づいて図8に示す露光量と濃度との対応関係を求め、当該対応関係から最大濃度ターゲットとなる露光量を決定する。なお、本実施例の画像形成装置100は画像形成条件として露光量を決定しているが、露光量に限らず、帯電電位、或いは現像電位の異なる画像パターンを用いることで目標濃度となる帯電電位、或いは現像電位を決定してもよい。
画像形成条件が決定されるとプリンタ制御部109が用いる階調補正テーブル(γLUT)の生成処理が実行される。CPU111はプリンタ部Bを前述の画像形成条件に基づき制御して、階調補正用の画像パターンを記録用紙に印刷させる(S106)。ステップS106において、プリンタ部Bは第2測定用画像データに基づいて記録用紙に階調補正用の画像パターンを形成する。階調補正用の画像パターンは、図7(b)に示すように、各色64階調の画像パターンから構成される。CPU111は記録用紙上の階調補正用の画像パターンの読み込みを実行する(S107)。ステップS107において、CPU111は、リーダー部Aから出力される画像パターンの読取データを取得する。そのため、ユーザは階調補正用の画像パターンが形成された記録用紙をリーダー部Aの原稿台に載置し、操作部20から読取開始指示を入力する。リーダー部Aは読取開始指示に応じて原稿台上の記録用紙に形成された画像パターンを読み取って読取データをCPU111へ転送する。CPU111はステップS107において取得された読取データを濃度情報へ変換し、図9に示すエンジンγ特性を求める。CPU111は、エンジンγ特性と予め設定されている階調ターゲットを用いて、図9に示すような階調補正テーブル(γLUT)を生成する(S108)。
本実施例のγLUTは、8ビットの入力信号値を8ビットの出力信号値へ変換する1次元のテーブルである。その為、出力信号値の最大値は255の最大濃度値を含んでいる。しかし、階調補正時に最大値255で最大濃度が確保されない場合に、出力画像の濃度が薄くなる可能性がある。つまり、最大濃度制御時に補正誤差があった場合、出力画像の濃度が薄くなる可能性がある。そこで、最大濃度制御時の濃度ターゲットは、階調補正時のターゲット濃度の最大値よりも高い濃度に設定されている。つまり、画像形成装置100は、最大濃度制御において本来の最大濃度よりも濃い画像が形成可能な画像形成条件を設定し、階調補正において本来の最大濃度となるようなγLUTを生成する。
そして、CPU111は不図示の不揮発性メモリに画像形成条件とγLUTを記憶させ、パッチ画像Qのターゲット設定へ処理を以降させる。パッチ画像Qは濃度センサ12を使った画像制御で使用する測定用画像である。パッチ画像Qのターゲット設定において、CPU111は、プリンタ部Bを自動階調補正で求めた画像形成条件(帯電電位、現像電位、露光量)に制御し、当該プリンタ部Bに各色10階調の画像パターンを形成させる(S109)。このとき、CPU111は、プリンタ制御部109に階調補正によって生成されたγLUTを設定し、各色10階調の画像パターン用の測定用画像データをγLUTに基づいて変換し、変換後の測定用画像データをプリンタ部Bへ入力する。これによって、感光ドラム1Y、1M、1C、及び1Kに10階調の画像パターンが形成される。
次いで、CPU111は、ステップS109において形成された画像パターンを、濃度検出センサ12を用いて検出させる(S110)。CPU111は画像パターンに対応する検出結果を濃度値へ変換する。そして、CPU111は、変換後の濃度D3を用いてエンジンγ特性(図5)を求める。本実施例のCPU111は、パッチ画像Qの離散的な検出濃度を線形補間することでエンジンγ特性を求める。
CPU111は、エンジンγ特性において入力信号値(0〜255)に対応する濃度値を濃度ターゲットとしてROM113に保存し(S111)、自動階調補正の処理を終了させる。
(ビデオカウント)
現像器へのトナー補給をタイムリーに実行するためには、画像形成において消費されるトナー量を高精度に予測する必要がある。さらには、トナーボトルやトナーカートリッジといった消耗品の残量を予測するためにも、トナー補給で消費したトナー量の情報が必要になる。そこで、画像形成装置100は画像データから各画素の濃度値(信号値)を求め、それをトナー消費量に換算している。
現像器へのトナー補給をタイムリーに実行するためには、画像形成において消費されるトナー量を高精度に予測する必要がある。さらには、トナーボトルやトナーカートリッジといった消耗品の残量を予測するためにも、トナー補給で消費したトナー量の情報が必要になる。そこで、画像形成装置100は画像データから各画素の濃度値(信号値)を求め、それをトナー消費量に換算している。
画像形成装置100が1枚の記録用紙に画像を形成する度に、CPU111は画像データからトナー消費量を求めると共に、当該トナー消費量に基づいて補給動作を実行するか否かを制御している。
ビデオカウント値とは、画像データより各画素の濃度値(入力信号値)を算出し、その値を図15のようなビデオカウントテーブルを用いて変換した数値のことを指す。上記ビデオカウントテーブルは、画像データの入力信号値をトナー消費量へ変換するために用いるテーブルである。
本実施例のCPU111は、先に述べた手法で各画素のビデオカウント値を求め、ベージ単位でビデオカウント値を積算し、積算されたビデオカウント値から1ページ分のトナー消費量を求めている。
(トナー補給制御)
画像形成装置100は画像を形成することで現像器からトナーを消費する。そのため、画像形成装置100は、トナーボトルやトナーカートリッジと呼ばれる収容容器からホッパーを介して現像器へトナーを補給する補給機構を備えている。ホッパーは一時的にトナーを貯蔵するバッファとして機能する。これにより、収容容器が空となっても、ホッパー内のトナーを用いて画像形成を継続して実行することができる。本実施例の画像形成装置100は、取得されたビデオカウント値を求め、ビデオカウント値に基づいてホッパー350にトナーが補給される。
画像形成装置100は画像を形成することで現像器からトナーを消費する。そのため、画像形成装置100は、トナーボトルやトナーカートリッジと呼ばれる収容容器からホッパーを介して現像器へトナーを補給する補給機構を備えている。ホッパーは一時的にトナーを貯蔵するバッファとして機能する。これにより、収容容器が空となっても、ホッパー内のトナーを用いて画像形成を継続して実行することができる。本実施例の画像形成装置100は、取得されたビデオカウント値を求め、ビデオカウント値に基づいてホッパー350にトナーが補給される。
図10はビデオカウント値に基づきトナーの補給を行う様子を示す図である。まず、主制御部310が、印刷用画像データからビデオカウント値を求め、印刷部320へ通知する。そして、印刷部320の副制御部330が、ビデオカウント値に応じた補給信号をエンジン部340へ送る。エンジン部340内の駆動モータ380は、補給信号に基づき、回転駆動が制御される。副制御部330が駆動モータ380を駆動させることで、トナーボトル360が回転し、トナーボトル360からホッパー350へトナーが補給される。
図11はホッパー350にトナーが補給される様子を示す図である。図11において上段は印刷開始前のホッパー350の状態を示しており、ホッパー350には十分な量のトナーが貯蔵されている。中段は1ページ分の印刷処理が終了した時点のホッパー350の状態を示しており、下段は消費された分のトナーが補給された状態を示しており再び上段と同じ状態になっている。
このとき、ホッパー350にどのぐらいのトナーを補給するのかが、主制御310から通知されるビデオカウント値に基づいて決定される。このように、ビデオカウント値を基にホッパー350に対して実際の消費量に応じた量のトナーの補給が行われる。この場合、ホッパー350への補給は、複数回に分けて行ってもよい。なお、ビデオカウント値の取得処理の詳細については後述する。
(終端補正)
画像形成装置100は、出力画像の階調性が理想的な階調性となるように、予め設定された最大濃度まで滑らかな階調性を出すことを狙って補正を行う。しかしながら、画像形成装置100の状態によっては、この最大濃度を超える濃度や逆に最大濃度を下回る現象が生じてしまう。この場合、過不足分をγLUTによって担保する必要がある。例えば、図12(a)のように、最大濃度が濃度ターゲットを超えてしまう場合、補正後の出力信号が補正前の出力信号より小さな値となるように、γLUTが変更される(図12(b))。
画像形成装置100は、出力画像の階調性が理想的な階調性となるように、予め設定された最大濃度まで滑らかな階調性を出すことを狙って補正を行う。しかしながら、画像形成装置100の状態によっては、この最大濃度を超える濃度や逆に最大濃度を下回る現象が生じてしまう。この場合、過不足分をγLUTによって担保する必要がある。例えば、図12(a)のように、最大濃度が濃度ターゲットを超えてしまう場合、補正後の出力信号が補正前の出力信号より小さな値となるように、γLUTが変更される(図12(b))。
上記の補正(信号値変換)は、図13(a)に示すベタ塗りの画像を、図13(b)に示す部分的に画素が間引かれた画像へ変換することを意味する。なお、実際にはトナーは溶融するので、ベタ塗の画像と同様の濃度となる。
前述のように、濃度の上限値を抑制した場合には、文字や細線の外縁の画素が間引かれてしまい、図1のように文字の輪郭がガタガタになる現象や細線が途切れてしまうといった問題が生じる可能性がある。図1の文字の輪郭がガタガタになる画像不良はジャギーと称す。
本実施例の画像形成装置100は、最大濃度制御時の最大濃度ターゲットを反射濃度で1.6、階調補正時の最大濃度ターゲットを反射濃度で1.5と設定している。そのため、濃度0.1分は階調補正にてLUT補正され、ジャギーが発生する可能性がある。
そこで、従来から終端補正という処理が知られている。終端補正処理とは、文字や細線といった特定の画像に対して、最大入力信号値(255)を最大出力信号値(255)へ変換する処理である。画像データを変換するγLUTとして、入力信号の上限値を強制的に最大出力信号値へ修正するγLUTを設定する処理である。画像形成装置100は、例えば、画像データから像域分離によってテキストを印刷する場合には、当該テキスト属性の画像データに対して前述の強制的に最大出力信号値へ修正するγLUTを採用する。つまり、画像形成装置100は、画像データの属性(イメージ、テキスト、グラフィック)に応じて、入力信号の上限値を強制的に最大出力信号値へ修正するγLUTを選択する。
本実施例では図14に示すように、補正テーブルの終端点Aを点A’に補正することで、入力値255(入力信号の最大階調レベル)に対して、出力値が255(出力信号の最大階調レベル)になることが保証される。ここで、図14の階調補正テーブルにおいて入力信号が255の点を終端点とする。具体的な終端点補正の方法としては、入力値Wiに対応する出力値Woの点(Wi、Wo)から入出力の最大値の点(255、255)へ線形に結ぶ線(図14中の破線)を新たな補正テーブルとする。このように終端点を補正する処理を行うことで階調性がターゲットから部分的には離れるものの階調の連続性を保持しつつ外縁から画素が間引かれないので、ラインや文字などを良好に再現する事が可能になる。
(属性による濃度差)
上述したように、本実施例では階調補正後の最大濃度が所望濃度(本実施例では反射濃度で1.5)を下回らないように、最大濃度制御時に所望濃度よりも高い濃度ターゲット(本実施例では反射濃度で1.6)で補正される。
上述したように、本実施例では階調補正後の最大濃度が所望濃度(本実施例では反射濃度で1.5)を下回らないように、最大濃度制御時に所望濃度よりも高い濃度ターゲット(本実施例では反射濃度で1.6)で補正される。
イメージ/グラフィック属性の最大濃度は1.5であるが、終端補正処理が施されるテキスト属性の画像信号値は最大入力信号値が最大出力信号値で出力されるので、その最大濃度値が1.6になる。つまり、最大濃度で比較した場合、イメージ/グラフィック属性の画像とテキスト属性の画像では異なる。これは、出力画像の属性によってトナー消費量も異なることを意味している。本実施例の画像形成装置100は、補給精度を向上させるため、終端補正が施されるテキスト属性用のビデオカウントテーブルを、イメージ/グラフィック属性用のビデオカウントテーブルと異ならせている。これによって、画像形成装置の色味安定化へつなげることを目的としている。
(ビデオカウント値算出処理)
本実施例におけるビデオカウント値の算出は、形成画像のビデオカウント値(濃度値)をページ単位で取得するもので、画像データを受け取った時点でカウントされる。
本実施例におけるビデオカウント値の算出は、形成画像のビデオカウント値(濃度値)をページ単位で取得するもので、画像データを受け取った時点でカウントされる。
すると、同じ画像パターンでも画像データの属性に応じて出力される画像が異なる場合(例えば図14の点Aと点A’で出力)、実際は画像濃度やトナー消費量が異なるがビデオカウント値は同じ値となってしまう。
本発明は上記のようなビデオカウント値の算出を実際の画像濃度や消費したトナー量を加味したカウント値にすることでトナー補給精度を高め、画像安定性を向上させることを目的としている。
本実施例では上記課題を解決するために、画像データ属性に応じたビデオカウントテーブルを持ち、属性によって切り替えることを特徴とする。
本実施例が扱う属性はイメージ属性、グラフィック属性、テキスト属性の3つであり、終端補正が施されるのはテキスト属性のみである。その為、図15(a)、及び図15(b)に示すように、イメージ/グラフィック属性用のビデオカウントテーブルとテキスト属性用のビデオカウントテーブルを有する。
また、上記終端補正の関係上、テキスト属性の方がイメージ/グラフィック属性よりもベタ部付近の濃度(トナー消費量)が大きくなるため、テキスト属性のMax値(入力信号値255)のビデオカウント値を100とした。
本実施例における、ビデオカウント値算出フローについて図20を用いて説明する。
印刷開始される(S201)と、画像データを解析し画素毎の信号値からビデオカウントテーブルを使ってビデオカウント値を算出する。
本実施例では、画像データに紐付いている属性に応じて使用するビデオカウント算出テーブルを選択する(S204)。対象画素の属性がイメージ/グラフィックであれば図15(a)のテーブルからビデオカウント値を算出し(S205)、テキスト属性であれば図15(b)のテーブルからビデオカウント値を算出する(S206)。
それぞれの属性でカウントされたビデオカウント値をページ内で積算し(S207)、副制御部330に通知され(S208)、補給制御が実行される。
(効果の確認)
本実施例の効果を確認するために、ブラック単色、1ページ内同Duty(約5%)のイメージ属性で作成された画像データとテキスト属性で作成された画像データを用いて、トナー消費量、補給量に関わる濃度安定性について調べた。
本実施例の効果を確認するために、ブラック単色、1ページ内同Duty(約5%)のイメージ属性で作成された画像データとテキスト属性で作成された画像データを用いて、トナー消費量、補給量に関わる濃度安定性について調べた。
まず、従来通り属性に関わらず同一のビデオカウントテーブルを用いて連続10000枚流した時のベタ濃度推移を確認した。イメージ属性部は最大濃度が反射濃度にて1.5、テキスト属性部は出力信号値255(最大値)で最大濃度値1.6となるように自動階調補正で調整され通紙を開始した。
その結果を図16に示す。
図16をみてわかるように、イメージ属性画像の濃度はターゲット濃度1.5の前後で推移し、安定した推移をみせた。
一方、テキスト属性画像は開始より徐々に濃度が低下し、10000枚では1.5付近、つまりΔ0.1程度低下してしまった。
同時に補正テーブルの推移を調べてみると、図17(a)、(b)のように、イメージ属性、テキスト属性ともに信号値が殆ど変化していなかった。
このことから、イメージ属性の通紙はビデオカウント値から算出される補給制御が狙い通りされ、現像器内の現像剤量が一定を保たれ、結果的に色味変動しなかったことが確認された。
一方、テキスト画像の方はイメージ画像と同じビデオカウント値であったため、実際の終端補正分のトナー量が補給されず、現像器内のトナー量が減少したことにより安定しなかったことが分かった。
次に、本実施例における構成を用いて同様にブラック単色、1ページ内同Duty(約5%)のイメージ属性で作成された画像データと、テキスト属性で作成された画像データを10000枚連続出力し、トナー消費量、補給量に関わる濃度安定性について調べた。
その結果を図18に示す。
図18を見て分かるようにイメージ属性画像、テキスト属性画像ともに殆ど濃度変化が見られず安定した推移をみせた。
本実施例ではテキスト属性とイメージ属性とで使用するビデオカウントテーブルが異なり(図15)、テキスト属性においても終端補正分の消費量を加味した補給制御が実行されたからである。
以上、本実施例における構成では画像データの属性に応じてトナー消費量が異なる場合に、属性毎のビデオカウント値算出を行うことで、最適な補給制御がなされ現像器内の現像剤量が安定し、結果的に色味変動改善につながっていることを確認できた。
(実施例2)
実施例1では属性ごとにビデオカウントテーブルを持ち、画素毎に属性判別を行い、属性に応じたビデオカウント値を算出していた。この場合、属性ごとにビデオカウントテーブルを持たなければならずメモリの大容量化につながってしまう。本実施例のCPU111は、図19のように、画像データがテキスト属性であり、且つ、所定範囲の入力信号値201〜255である場合に、補正係数を切り替える。CPU111は、当該補正係数とイメージ/グラフィック用のビデオカウントテーブルから、テキスト用のビデオカウントテーブルを生成する。テキスト属性の画像の高濃度域(所定範囲の入力信号値に対応する)は終端補正によって、イメージ/グラフィック用のγLUTと異なるので、この高濃度域のビデオカウントテーブルを変更することで高精度な補給制御を実現することができる。
実施例1では属性ごとにビデオカウントテーブルを持ち、画素毎に属性判別を行い、属性に応じたビデオカウント値を算出していた。この場合、属性ごとにビデオカウントテーブルを持たなければならずメモリの大容量化につながってしまう。本実施例のCPU111は、図19のように、画像データがテキスト属性であり、且つ、所定範囲の入力信号値201〜255である場合に、補正係数を切り替える。CPU111は、当該補正係数とイメージ/グラフィック用のビデオカウントテーブルから、テキスト用のビデオカウントテーブルを生成する。テキスト属性の画像の高濃度域(所定範囲の入力信号値に対応する)は終端補正によって、イメージ/グラフィック用のγLUTと異なるので、この高濃度域のビデオカウントテーブルを変更することで高精度な補給制御を実現することができる。
テキスト属性、且つ、高濃度域の補正係数Ziは予めROM113に記憶されている。なお、補正係数Ziは終端補正を行ったときに得られる濃度値から算出されており、画像形成装置100の構成、ターゲット濃度、終端補正開始点等に応じて適宜決定すればよい。
次に、本実施例の画像形成装置100が実行するビデオカウント値の算出処理を図21のフローチャートに基づき説明する。
印刷開始される(S301)と、CPU111は画像データから画素毎のビデオカウントを算出すると共に、像域分離を行う(S202)。CPU111は、実施例1と同様に、画像データに紐付いている属性に応じて使用するビデオカウント値を算出する。CPU111は、図15(a)のビデオカウントテーブルを共通で使用する。
そして、CPU111はビデオカウントテーブルを用いて求めたビデオカウント値に属性に対応した補正係数を乗算する。対象画素がイメージ/グラフィック属性ならば、CPU111は補正係数を1.0とする(S305)。さらに、対象画素がテキスト属性で入力信号値が201未満の場合も、CPU111は補正係数を1.0とする(S305)。
一方、対象画素がテキスト属性で入力信号値が201以上ならば、CPU111は補正係数をZiとする(S307)。そして、CPU111は、図15(a)を用いて算出されていたビデオカウント値に先に求めた補正係数をかける(S308)。
その後の処理は、実施例1と同様に、1ページ内の画素毎のビデオカウント値を積算し(S309)、印刷部の副制御部310に通知する(S310)。
以上のような構成とすることで、属性毎にビデオカウントテーブルを持たなくてもトナー消費量を示すビデオカウント値を高精度に求めることができるので、補給誤差による色味変動を抑制することができる。
(実施例3)
実施例1では属性ごとにビデオカウントテーブルを持ち、画素毎に属性判別を行い、属性に応じたビデオカウント値を算出していた。実施例2では装置の簡略化を目的に単一のビデオカウントテーブルから算出したビデオカウント値に対して、属性ごとの補正係数演算を行い、属性に応じたビデオカウント値を算出していた。
実施例1では属性ごとにビデオカウントテーブルを持ち、画素毎に属性判別を行い、属性に応じたビデオカウント値を算出していた。実施例2では装置の簡略化を目的に単一のビデオカウントテーブルから算出したビデオカウント値に対して、属性ごとの補正係数演算を行い、属性に応じたビデオカウント値を算出していた。
上記の手法ではイメージ属性、テキスト属性の実際濃度に関わらず、一定のビデオカウント値を設定することになる。しかし、環境の変化や使用状況によっては、エンジンγ特性が自動階調補正によって求めたエンジンγ特性と異なってしまう。画像形成装置100はパッチ画像Qを用いてγLUTを更新することで出力画像のエンジンγ特性を理想的なエンジンγ特性に維持しようとするが、出力画像の濃度が低下している場合にはγLUTと終端補正用のγLUTとの差が減少してしまうことがある。この場合には、予め決まったビデオカウントテーブルを使用し続けてしまうと、トナー消費量の予測値が実際値から乖離してしまい、高精度にトナー消費量を求めることができない。ひいては、画像形成装置のトナー消費量に対して補給量の関係が合わず結果的に濃度変動を起こす要因となる可能性がある。
そこで、本実施例の画像形成装置は、第1の属性用のビデオカウントテーブルと測定用画像の測定結果とに基づいて第2の属性用のビデオカウントテーブルを生成するものです。本実施例のCPU111は、記録用紙に形成された画像パターンの測定結果に基づいて補正係数を推定し、第1の属性用のビデオカウントテーブルに補正係数を乗算することで第2の属性用のビデオカウントテーブルを生成する。
具体的には自動階調補において取得される最大濃度の値に基づいて補正係数を求める。例えば、最大信号値(本実施例では255)の画像パターンの濃度値が階調補正後の濃度ターゲットと同じならば、補正係数として1.0を決定する。これは、イメージ属性の高濃度域の画像濃度とテキスト属性の高濃度域の画像濃度が同じである場合、CPU111は補正係数として1.0を決定することを意味する。つまり、イメージ属性用のビデオカウントテーブルとテキスト属性用のビデオカウントテーブルとが同じになる。
本実施例の自動階調補正を図22のフローチャート図に基づいて説明する。
まず、自動階調補正の実行指示が操作部20から入力されると(S401)、プリンタ部Bの初期調整が実行され(S402)、プリンタ部Bにより最大濃度調整用の画像パターンが記録用紙に形成される(S403)。そして、リーダー部Aから画像パターンの読み込みが実行されると(S404)、CPU111はリーダー部Aから出力された画像パターンに関する読取データを濃度値へ変換する(S404)。そして、CPU111は、ステップS404において求めた最大濃度調整用の画像パターンの読取データに基づいて、最大濃度ターゲットになる画像形成条件(帯電電位、現像電位、露光量)が決定される(S405)。
次に、CPU111は、ステップS405において決定された画像形成条件に基づいてプリンタ部Bを制御し、当該プリンタ部に階調補正用の画像パターンを記録用紙に形成させる(S406)。そして、リーダー部Aから画像パターンの読み込みが実行されると(S407)、CPU111はリーダー部Aから出力された画像パターンに関する読取データを濃度値へ変換する。ここで、本実施例ではテキスト属性に適用される終端補正後(信号値255)の濃度を把握するため、ステップS406において形成される最大濃度の画像パターンは画像信号が変換されずに信号値255に基づき形成される。
CPU111は、階調補正用の64階調の画像パターンの濃度に基づいてエンジンγ特性を求め、プリンタ部Bの階調特性が理想的な階調特性となるように、階調補正テーブル(γLUT)をエンジンγ特性に基づいて生成する(S408)。なお、ステップS401からステップS408の処理は実施例1と同様の処理である。
本実施例の画像形成装置100は、階調補正パターンから得られる画像信号値255の画像パターンから得られた濃度に基づいて補正係数を算出する。本実施例のCPU111は、画像信号値255の画像パターンから得られた濃度をDens、画像信号値255のターゲット濃度をTGTとした時に、濃度差ΔD(ΔD=Dens−TGT)の絶対値が小さいほど補正係数Ziを1.0に近づけ、濃度差ΔDの絶対値が大きいほど補正係数Ziを増加させる。なお、CPU111は、例えば、ROM113に濃度差ΔDと補正係数とZiとの対応関係が記憶されており、この対応関係を参照することで補正係数を決定すればよい。
これにより、CPU111は、実施例2と同様に、テキスト属性用のビデオカウントテーブルを、イメージ/グラフィック属性用のビデオカウントテーブルに補正係数Ziを乗算することで生成している。
その後の印刷時のビデオカウント値算出は実施例2(図21)で示したフローで行われる。
以上のような構成とすることで、印刷時の濃度(消費したトナー量)に応じた示すビデオカウント値算出が可能となり、その結果補給精度誤差による色味変動を抑制することができる。
(変形例)
実施例3の変形例として、補正係数をより高精度に決定する方法として補正式を用いる方法について説明する。画像パターンから得られた濃度をDens_i、画像パターンのターゲット濃度をTGT_i、終端補正開始点I´、画像信号値i(0〜255)としたとき、CPU111は以下の式(A)に基づき、補正係数Zi´を算出する。
Zi´=((Dens_i−TGT_i)/(255−I’)×(i―I’)+Dens_I’)/Dens_i ・・・(式A)
これによって、変形例によれば、画像信号値毎に補正係数が決まるので、トナー消費量をより高精度に求めることができる。
実施例3の変形例として、補正係数をより高精度に決定する方法として補正式を用いる方法について説明する。画像パターンから得られた濃度をDens_i、画像パターンのターゲット濃度をTGT_i、終端補正開始点I´、画像信号値i(0〜255)としたとき、CPU111は以下の式(A)に基づき、補正係数Zi´を算出する。
Zi´=((Dens_i−TGT_i)/(255−I’)×(i―I’)+Dens_I’)/Dens_i ・・・(式A)
これによって、変形例によれば、画像信号値毎に補正係数が決まるので、トナー消費量をより高精度に求めることができる。
B プリンタ部
111 CPU
330 副制御部
380 駆動モータ
111 CPU
330 副制御部
380 駆動モータ
Claims (5)
- 画像データに基づき、トナーを用いて画像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段に前記トナーを補給する補給手段と、
前記画像データに基づき形成される画像の属性に対応する決定条件に基づいて画像データから前記トナーの消費量に関する値を決定する決定手段と、
前記補給手段による前記トナーの補給を前記決定手段により決定された前記値に基づいて制御する制御手段と、
前記画像形成手段により形成された測定用画像を測定する測定手段と、
前記測定手段の測定結果と第1の属性に対応する第1決定条件とに基づき、前記第1の属性と異なる第2の属性に対応する第2決定条件を生成する生成手段と、を有することを特徴とする画像形成装置。 - 前記第1の属性はイメージ属性を含み、
前記第2の属性はテキスト属性を含むことを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。 - 前記画像データは複数の画像信号値を有し、
前記第1の属性は、イメージ属性、及び所定の画像信号値より大きいテキスト属性を含み、
前記第2の属性は、前記所定の画像信号値より小さいテキスト属性を含むことを特徴とする請求項1に記載の画像形成装置。 - 前記第1の属性は、さらにグラフィック属性を含む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。
- 前記測定用画像は、前記画像形成手段により形成される画像の階調特性を補正するために用いられる測定用画像であ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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2019180951A JP2021056421A (ja) | 2019-09-30 | 2019-09-30 | 画像形成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2019180951A Pending JP2021056421A (ja) | 2019-09-30 | 2019-09-30 | 画像形成装置 |
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