JP2022029247A - Image forming apparatus, system, method for controlling image forming apparatus, and program - Google Patents

Image forming apparatus, system, method for controlling image forming apparatus, and program Download PDF

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Abstract

To distribute a processing load for detecting a sign of abnormality in an image forming apparatus.SOLUTION: An image forming apparatus comprises: first control means that acquires internal data indicating a state inside the image forming apparatus and transmits the acquired internal data; and second control means that receives the internal data from the first control means and extracts a feature quantity used for detection of a sign of abnormality in the image forming apparatus on the basis of the received internal data.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、画像形成装置、システム、画像形成装置の制御方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an image forming apparatus, a system, a control method and a program of the image forming apparatus.

近年、画像形成装置の状態を取得して、画像形成装置の異常の予兆を検知するシステムが用いられている。関連する技術として特許文献1の技術が用いられている。特許文献1の技術は、複写機の状態を表す状態データが複写機から管理装置に送信され、管理装置は状態データから算出して異常予兆判別を行う。また、関連する技術として特許文献2の技術が提案されている。特許文献2の技術では、画像処理装置が、チャートの読み取りを行ってデータの取得を行い、読み取られたデータの経時的推移の特徴に基づいて、異常の予兆を検知している。 In recent years, a system that acquires the state of an image forming apparatus and detects a sign of an abnormality in the image forming apparatus has been used. The technique of Patent Document 1 is used as a related technique. In the technique of Patent Document 1, state data representing the state of the copying machine is transmitted from the copying machine to the management device, and the management device calculates from the state data to determine an abnormality sign. Further, the technique of Patent Document 2 has been proposed as a related technique. In the technique of Patent Document 2, the image processing apparatus reads a chart to acquire data, and detects a sign of abnormality based on the characteristics of the transition of the read data over time.

特開2011-166427号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2011-166427 特開2020-003656号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2020-003656

ところで、画像形成装置は、印刷処理といったジョブ処理を行う。特許文献1の複写機は、各種センサ等から所定のタイミングで複写機の状態を検出して状態データを収集し、収集された状態データを、管理装置に送信する。従って、特許文献1の複写機は、ジョブ処理の他に、異常予兆の判別を行うための状態データの収集や状態データの送信等の処理を行う必要があるため、処理負荷が高くなる。そして、特許文献2では、画像処理装置が、加重移動平均値の変化率等に基づいて、予兆検知を行っているため、異常予兆を検知するための画像処理装置の処理負荷は高くなる。従って、特許文献1や特許文献2の技術では、異常予兆を検知するための処理負荷が高くなることに起因して、ジョブ処理に影響が及び、印刷生産性が低下する可能性がある。 By the way, the image forming apparatus performs job processing such as printing processing. The copying machine of Patent Document 1 detects the state of the copying machine from various sensors or the like at a predetermined timing, collects the state data, and transmits the collected state data to the management device. Therefore, in addition to the job processing, the copying machine of Patent Document 1 needs to perform processing such as collecting state data and transmitting state data for discriminating an abnormality sign, which increases the processing load. Further, in Patent Document 2, since the image processing device performs the sign detection based on the rate of change of the weighted moving average value and the like, the processing load of the image processing device for detecting the abnormal sign becomes high. Therefore, in the techniques of Patent Document 1 and Patent Document 2, the processing load for detecting an abnormality sign becomes high, which may affect the job processing and reduce the printing productivity.

本発明は、画像形成装置の異常予兆の検知の処理負荷を分散させることを目的とする。 An object of the present invention is to disperse the processing load of detecting an abnormality sign of an image forming apparatus.

上記目的を達成するために、本発明の画像形成装置は、前記画像形成装置の内部の状態を示す内部データを取得し、取得した前記内部データを送信する第1制御手段と、前記内部データを前記第1制御手段から受信し、受信した前記内部データに基づいて、前記画像形成装置の異常の予兆の検知に用いられる特徴量を抽出する第2制御手段と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the image forming apparatus of the present invention acquires the internal data indicating the internal state of the image forming apparatus, and transmits the acquired internal data to the first control means and the internal data. It is characterized by comprising a second control means which is received from the first control means and extracts a feature amount used for detecting a sign of abnormality of the image forming apparatus based on the received internal data.

本発明によれば、画像形成装置の異常予兆の検知の処理負荷を分散させることができる。 According to the present invention, it is possible to distribute the processing load for detecting an abnormality sign of the image forming apparatus.

本実施形態のシステムの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the system of this embodiment. 画像形成装置の構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the structure of an image forming apparatus. 画像形成装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware composition of the image forming apparatus. 分析装置の制御部のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware composition of the control part of an analyzer. システム制御部およびプリンタ制御部の機能構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of a system control part and a printer control part. センサ計測データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the sensor measurement data. 関連テーブルおよび特徴抽出データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relation table and the feature extraction data. システムの全体の処理の流れを示すシーケンス図である。It is a sequence diagram which shows the flow of the whole processing of a system. センサ計測値の取得処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the acquisition process of a sensor measurement value. データ送信処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a data transmission process. 特徴抽出処理およびサーバへのデータ送信処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the feature extraction process and the data transmission process to a server. 図11の特徴抽出処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the feature extraction process of FIG. 予測処理および通知処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a prediction process and a notification process. 各種データおよび予測結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of various data and a prediction result.

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。しかしながら、以下の実施形態に記載されている構成はあくまで例示に過ぎず、本発明の範囲は実施形態に記載されている構成によって限定されることはない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the configurations described in the following embodiments are merely examples, and the scope of the present invention is not limited by the configurations described in the embodiments.

図1は、本実施形態のシステム10の一例を示す図である。システム10は、複数の画像形成装置102、サーバ103、ネットワーク104および分析装置105を有する。図1の例では、2台の画像形成装置102A、102Bが示されているが、画像形成装置102の数は、3台以上であってもよい。また、画像形成装置102の数は、1台であってもよい。システム10は、各画像形成装置102の異常の予兆を検知するために用いられるシステムである。分析装置105は、各画像形成装置102から取得した特徴抽出データ107A、107Bを分析することにより各画像形成装置102の異常の予兆を検知する外部装置である。本実施形態では、分析装置105は、特徴抽出データ107A、107Bを分析することにより各画像形成装置102に搭載されている部品の故障や寿命等を予測し、メンテナンス情報を出力する。システム10の構成は、図1の例には限定されない。 FIG. 1 is a diagram showing an example of the system 10 of the present embodiment. The system 10 has a plurality of image forming devices 102, a server 103, a network 104, and an analysis device 105. In the example of FIG. 1, two image forming devices 102A and 102B are shown, but the number of image forming devices 102 may be three or more. Further, the number of image forming devices 102 may be one. The system 10 is a system used for detecting a sign of abnormality of each image forming apparatus 102. The analysis device 105 is an external device that detects a sign of abnormality in each image forming device 102 by analyzing the feature extraction data 107A and 107B acquired from each image forming device 102. In the present embodiment, the analyzer 105 analyzes the feature extraction data 107A and 107B to predict the failure and life of the parts mounted on the image forming apparatus 102, and outputs the maintenance information. The configuration of the system 10 is not limited to the example of FIG.

画像形成装置102としては、例えば、MFP等が適用され得る。画像形成装置102は、スキャン機能やプリント機能、コピー機能等の複数の機能を有しており、ユーザによる機能選択操作を受け付けることが可能である。画像形成装置102は、ユーザによるジョブの実行指示に基づいてジョブを実行する。画像形成装置102が実行するジョブとしては、スキャンジョブや印刷ジョブ、コピージョブ等がある。また、画像形成装置102は、FAX機能を搭載している場合、FAXデータを送受信するジョブを実行することも可能である。画像形成装置102は、インターネット等のネットワーク104を介してサーバ103と接続されており、サーバ103と通信を行うことが可能である。そして、画像形成装置102は、内部に実装されている各種部品を管理や監視等に用いられる特徴抽出データ107およびログデータを一定時間の間隔でサーバ103へ送信する。 As the image forming apparatus 102, for example, an MFP or the like can be applied. The image forming apparatus 102 has a plurality of functions such as a scanning function, a printing function, and a copying function, and can accept a function selection operation by the user. The image forming apparatus 102 executes a job based on a job execution instruction by the user. Jobs executed by the image forming apparatus 102 include a scan job, a print job, a copy job, and the like. Further, when the image forming apparatus 102 is equipped with the FAX function, it is also possible to execute a job of transmitting and receiving FAX data. The image forming apparatus 102 is connected to the server 103 via a network 104 such as the Internet, and can communicate with the server 103. Then, the image forming apparatus 102 transmits the feature extraction data 107 and the log data used for managing and monitoring various internally mounted components to the server 103 at regular time intervals.

サーバ103は、複数の画像形成装置102のそれぞれから送信される特徴抽出データ107およびログデータを受信し、保存する。また、サーバ103は、受信したログデータおよび特徴抽出データ107を分析装置105に送信する。分析装置105は、各画像形成装置102の特徴抽出データ107やログデータを分析することにより、各画像形成装置102の異常の予兆を検知し、メンテナンス情報を生成する。以下、画像形成装置102の異常の予兆を検知する処理を、予測処理と称することがある。図1の例では、サーバ103と分析装置105とが別個の装置として構成されている例を示しているが、両者は一体的に構成されていてもよい。 The server 103 receives and stores the feature extraction data 107 and the log data transmitted from each of the plurality of image forming apparatus 102. Further, the server 103 transmits the received log data and the feature extraction data 107 to the analyzer 105. The analysis device 105 detects a sign of abnormality in each image forming apparatus 102 by analyzing the feature extraction data 107 and the log data of each image forming apparatus 102, and generates maintenance information. Hereinafter, the process of detecting a sign of abnormality in the image forming apparatus 102 may be referred to as a predictive process. In the example of FIG. 1, an example in which the server 103 and the analyzer 105 are configured as separate devices is shown, but both may be configured integrally.

分析装置105は、予測処理の結果に基づいて、画像形成装置102の設置場所の近傍に位置する保守点検員106に対してメンテナンス作業を実施する旨を通知する。例えば、分析装置105は、保守点検員106が保持する携帯端末に対して上記の通知を行う。これにより、保守点検員106は、画像形成装置102に実装されている部品が故障する可能性や寿命が近づいている可能性を認識できる。上記の通知を確認した保守点検員106が画像形成装置102の設置場所でメンテナンス作業を行うことにより、画像形成装置102は、ジョブを実行可能な状態を維持することができる。 Based on the result of the prediction process, the analyzer 105 notifies the maintenance inspector 106 located near the installation location of the image forming apparatus 102 that the maintenance work is to be performed. For example, the analyzer 105 gives the above notification to the mobile terminal held by the maintenance inspector 106. As a result, the maintenance inspector 106 can recognize the possibility that the component mounted on the image forming apparatus 102 may fail or the life of the component is approaching. When the maintenance inspector 106 who has confirmed the above notification performs the maintenance work at the installation location of the image forming apparatus 102, the image forming apparatus 102 can maintain the state in which the job can be executed.

図2は、画像形成装置102の構造の一例を示す図である。画像形成装置102は、電子写真方式によりカラー画像を形成するプリンタや複写機、複合機、ファクシミリ等により実現可能である。画像形成装置102は、4つの画像形成部Pa~Pdを中間転写ベルト206上に並べて配置した中間転写タンデム方式の画像形成装置である。ただし、画像形成装置102は、中間転写タンデム方式の画像形成装置には限定されない。図2に示されるように、画像形成装置102は、プリンタ部200およびリーダ部240を有する。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the structure of the image forming apparatus 102. The image forming apparatus 102 can be realized by a printer, a copying machine, a multifunction device, a facsimile, or the like that forms a color image by an electrophotographic method. The image forming apparatus 102 is an intermediate transfer tandem type image forming apparatus in which four image forming portions Pa to Pd are arranged side by side on the intermediate transfer belt 206. However, the image forming apparatus 102 is not limited to the intermediate transfer tandem type image forming apparatus. As shown in FIG. 2, the image forming apparatus 102 has a printer unit 200 and a reader unit 240.

画像が形成されるシート等の記録材Sは、記録材収納庫230aおよび230b内に積載されており、画像形成部Pa~Pdによる画像形成のタイミングに応じて、摩擦分離方式を採用した給紙ローラ231aまたは231bにより給紙される。給紙ローラ231aおよび231bは、搬送パスを介してレジストローラ232に記録材Sを搬送する。レジストローラ232は、記録材Sの斜行を補正し、タイミングを調整して二次転写部T2に記録材Sを搬送する。 The recording material S such as a sheet on which an image is formed is loaded in the recording material storages 230a and 230b, and is fed by adopting a friction separation method according to the timing of image formation by the image forming units Pa to Pd. The paper is fed by the rollers 231a or 231b. The paper feed rollers 231a and 231b convey the recording material S to the resist roller 232 via the transfer path. The resist roller 232 corrects the skew of the recording material S, adjusts the timing, and conveys the recording material S to the secondary transfer unit T2.

プリンタ部200は、画像形成部Pa~Pdにより画像形成を行う。画像形成部Pa~Pdは、感光体201a~201d、帯電器202a~202d、露光器203a~203d、現像器204a~204d、一次転写部T1a~T1d、および感光体クリーナ205a~205dを有する。帯電器202a~202dは、感光体201a~201dの表面を一様に帯電させる。感光体201a~201dは、回転駆動されており、露光器203a~203dにより光が照射される。露光器203a~203dは、形成する画像の画像情報に応じて変調された光を感光体201a~201dに照射する。これにより感光体201a~201dには、画像に応じた静電潜像が形成される。 The printer unit 200 forms an image by the image forming units Pa to Pd. The image forming units Pa to Pd include photoconductors 201a to 201d, chargers 202a to 202d, exposure devices 203a to 203d, developing units 204a to 204d, primary transfer units T1a to T1d, and photoconductor cleaners 205a to 205d. The chargers 202a to 202d uniformly charge the surfaces of the photoconductors 201a to 201d. The photoconductors 201a to 201d are rotationally driven, and are irradiated with light by the exposure devices 203a to 203d. The exposure devices 203a to 203d irradiate the photoconductors 201a to 201d with light modulated according to the image information of the image to be formed. As a result, electrostatic latent images corresponding to the images are formed on the photoconductors 201a to 201d.

現像器204a~204dは、感光体201a~201dに形成された静電潜像を現像剤により現像する。本実施形態では、現像剤にトナーが用いられるものとして説明するが、これに限定されない。現像器204a~204dは、静電潜像が形成された感光体201a~201dにトナーを付着させることで現像してトナー像を形成する。一次転写部T1a~T1dは、所定の加圧量および静電的負荷バイアスが与えられ、感光体201a~201dから中間転写ベルト206にトナー像を転写する。この際、感光体201a~201dの各々に形成されたトナー像は、中間転写ベルト206に重畳するように転写される。 The developers 204a to 204d develop the electrostatic latent images formed on the photoconductors 201a to 201d with a developer. In the present embodiment, it is assumed that toner is used as the developer, but the present invention is not limited to this. The developing units 204a to 204d develop the toner image by adhering the toner to the photoconductors 201a to 201d on which the electrostatic latent image is formed. The primary transfer units T1a to T1d are given a predetermined pressure amount and an electrostatic load bias, and transfer the toner image from the photoconductors 201a to 201d to the intermediate transfer belt 206. At this time, the toner images formed on each of the photoconductors 201a to 201d are transferred so as to be superimposed on the intermediate transfer belt 206.

画像形成部Paは、イエローのトナー像を生成する。画像形成部Pbは、マゼンタのトナー像を生成する。画像形成部Pcは、シアンのトナー像を生成する。画像形成部Pdは、ブラックのトナー像を生成する。ただし、形成されるトナー像の色数は、4色には限定されない。本実施形態の現像器204a~204dは、非磁性トナーと磁性キャリアとを混合した二成分現像剤を収容するが、磁性トナーまたは非磁性トナー何れかのみの一成分現像剤であってもよい。 The image forming unit Pa generates a yellow toner image. The image forming unit Pb generates a magenta toner image. The image forming unit Pc generates a cyan toner image. The image forming unit Pd generates a black toner image. However, the number of colors of the formed toner image is not limited to four. The developers 204a to 204d of the present embodiment contain a two-component developer in which a non-magnetic toner and a magnetic carrier are mixed, but may be a one-component developer having only a magnetic toner or a non-magnetic toner.

中間転写ベルト206には、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの各色のトナー像が重畳して転写されることで、フルカラーのトナー像が形成される。転写後に感光体201a~201dに残留するトナーは、感光体クリーナ205a~205dにより回収される。現像器204a~204dは、内部に収容するトナーの量が所定量よりも低下すると、現像剤の補給容器であるトナーボトルTa~Tdからトナーが補給される。中間転写ベルト206は中間転写ベルトフレームに設けられ、二次転写内ローラ208とテンションローラ212と二次転写上流ローラ213とにより張架される無端ベルトである。中間転写ベルト206は、二次転写内ローラ208、テンションローラ212、および二次転写上流ローラ213により矢印R207方向に回転駆動される。フルカラーのトナー像が形成された中間転写ベルト206は、回転することで二次転写部T2にトナー像を搬送する。 A full-color toner image is formed by superimposing and transferring a toner image of each color of yellow, magenta, cyan, and black on the intermediate transfer belt 206. The toner remaining on the photoconductors 201a to 201d after the transfer is recovered by the photoconductor cleaners 205a to 205d. When the amount of toner contained in the developing units 204a to 204d becomes lower than a predetermined amount, toner is replenished from the toner bottles Ta to Td, which are replenishment containers for the developer. The intermediate transfer belt 206 is an endless belt provided on the intermediate transfer belt frame and stretched by the secondary transfer inner roller 208, the tension roller 212, and the secondary transfer upstream roller 213. The intermediate transfer belt 206 is rotationally driven in the direction of arrow R207 by the secondary transfer inner roller 208, the tension roller 212, and the secondary transfer upstream roller 213. The intermediate transfer belt 206 on which the full-color toner image is formed transfers the toner image to the secondary transfer unit T2 by rotating.

記録材Sおよび中間転写ベルト206に形成されたトナー像は、それぞれ二次転写部T2で合致するタイミングで搬送される。二次転写部T2は、対向して配置される二次転写内ローラ208と二次転写外ローラ209とにより形成される転写ニップ部であり、所定の加圧力および静電的負荷バイアスが付与されることで記録材S上にトナー像を吸着させる。このように、二次転写部T2は、中間転写ベルト206上のトナー像を記録材Sに転写する。転写後に中間転写ベルト206に残留するトナーは、転写クリーナ210により回収される。 The toner images formed on the recording material S and the intermediate transfer belt 206 are conveyed by the secondary transfer unit T2 at matching timings. The secondary transfer portion T2 is a transfer nip portion formed by the secondary transfer inner roller 208 and the secondary transfer outer roller 209 arranged to face each other, and is subjected to a predetermined pressing force and an electrostatic load bias. By doing so, the toner image is adsorbed on the recording material S. In this way, the secondary transfer unit T2 transfers the toner image on the intermediate transfer belt 206 to the recording material S. The toner remaining on the intermediate transfer belt 206 after transfer is recovered by the transfer cleaner 210.

トナー像が転写された記録材Sは、二次転写外ローラ209により二次転写部T2から定着器211に搬送される。定着器211は、対向するローラにより形成される定着ニップ内で記録材Sに所定の圧力および熱量を与え、記録材S上にトナー像を溶融固着させる。定着器211は、熱源となるヒータを有し、常に最適な温度が維持されるように制御される。トナー像が定着された記録材Sは、排紙トレイ233上に排出される。両面画像形成の場合、記録材Sは、反転搬送機構により反転してレジストローラ232に搬送される。中間転写ベルト206の近傍にはトナー濃度を検知するための濃度検知センサ220が設けられている。濃度検知センサ220は中間転写ベルト206上に形成された各色のトナーパターンを検出するため、感光体201dと二次転写外ローラ209との間に配置される。 The recording material S on which the toner image is transferred is conveyed from the secondary transfer unit T2 to the fixing device 211 by the secondary transfer outer roller 209. The fuser 211 applies a predetermined pressure and heat to the recording material S in the fixing nip formed by the opposing rollers, and melts and fixes the toner image on the recording material S. The fuser 211 has a heater as a heat source and is controlled so that the optimum temperature is always maintained. The recording material S on which the toner image is fixed is discharged onto the paper ejection tray 233. In the case of double-sided image formation, the recording material S is inverted by the inversion transport mechanism and conveyed to the resist roller 232. A density detection sensor 220 for detecting the toner density is provided in the vicinity of the intermediate transfer belt 206. The density detection sensor 220 is arranged between the photoconductor 201d and the secondary transfer outer roller 209 in order to detect the toner pattern of each color formed on the intermediate transfer belt 206.

リーダ部240は、原稿245に形成された画像を読み取るスキャナである。原稿245は、原稿台246上に、画像が形成された面を原稿台246側にして載置される。リーダ部240は、読み取った画像を表す画像データをプリンタ部200へ送信する。リーダ部240は、読取ユニット249、およびリーダ画像処理部247を有する。読取ユニット249は、発光部242、光学系243、受光部244が一体に構成される。読取ユニット249は、例えば、図2に紙面に直交する方向に伸びるラインセンサであり、矢印R248方向に移動しながら原稿245の全面から画像を読み取る。発光部242は、原稿245を照射する。受光部244は、光学系243を介して、原稿245で反射された光を受光する。受光した結果はリーダ画像処理部247へ送信される。リーダ画像処理部247は、受光部244の受光結果に応じて、原稿245に形成された画像を表す画像データを生成する。また、リーダ画像処理部247は、受光部244の受光結果に応じて、原稿245に形成された画像の画像濃度を計測するセンサとしても機能する。リーダ画像処理部247は、後述のシステム制御部30を介して、画像データおよび計測した画像濃度をプリンタ部200に送信する。 The reader unit 240 is a scanner that reads an image formed on the document 245. The manuscript 245 is placed on the manuscript stand 246 with the side on which the image is formed facing the manuscript stand 246. The reader unit 240 transmits image data representing the read image to the printer unit 200. The reader unit 240 includes a reading unit 249 and a reader image processing unit 247. The reading unit 249 is integrally composed of a light emitting unit 242, an optical system 243, and a light receiving unit 244. The reading unit 249 is, for example, a line sensor extending in a direction orthogonal to the paper surface in FIG. 2, and reads an image from the entire surface of the document 245 while moving in the direction of arrow R248. The light emitting unit 242 irradiates the document 245. The light receiving unit 244 receives the light reflected by the document 245 via the optical system 243. The received light is transmitted to the reader image processing unit 247. The reader image processing unit 247 generates image data representing an image formed on the document 245 according to the light receiving result of the light receiving unit 244. The reader image processing unit 247 also functions as a sensor for measuring the image density of the image formed on the document 245 according to the light receiving result of the light receiving unit 244. The reader image processing unit 247 transmits the image data and the measured image density to the printer unit 200 via the system control unit 30 described later.

図3は、画像形成装置102のハードウェア構成の一例を示す図である。画像形成装置102は、システム制御部30、操作パネル31、記憶装置32、ネットワークインタフェース33、リーダ部240およびプリンタ部200を有する。各部は、データバス34を介して相互にデータ通信を行うことができる。システム制御部30は、CPU301およびメモリ302を有する。システム制御部30は、画像形成装置102の全体の動作を統括的に制御する。CPU301は、プログラム321を実行可能なハードウェアプロセッサである。CPU301は、第1制御手段および送信手段に対応する。CPU301は、画像形成装置102に電源が投入されると、記憶装置32に記憶されているプログラム321を読み出して、メモリ302に展開する。そして、メモリ302に展開されたプログラム321をCPU301が実行することにより、システム制御部30の機能が実現される。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the image forming apparatus 102. The image forming apparatus 102 includes a system control unit 30, an operation panel 31, a storage device 32, a network interface 33, a reader unit 240, and a printer unit 200. Each unit can perform data communication with each other via the data bus 34. The system control unit 30 has a CPU 301 and a memory 302. The system control unit 30 comprehensively controls the overall operation of the image forming apparatus 102. The CPU 301 is a hardware processor capable of executing the program 321. The CPU 301 corresponds to the first control means and the transmission means. When the power is turned on to the image forming apparatus 102, the CPU 301 reads out the program 321 stored in the storage apparatus 32 and expands it into the memory 302. Then, the function of the system control unit 30 is realized by the CPU 301 executing the program 321 expanded in the memory 302.

本実施形態では、CPU301がプログラム321を実行することにより、リーダ部240やプリンタ部200と通信して、内部データ322を取得する。また、CPU301は、一定時間ごとに、サーバ103に特徴抽出データ107を送信するかを判定する。CPU301は、特徴抽出データ107を送信すると判定した場合、内部データ322を用いて特徴抽出データ107を生成する。そして、CPU301は、ネットワークインタフェース33を制御して、生成した特徴抽出データ107をサーバ103に送信する。メモリ302は、CPU301がプログラム321に基づく処理を実行する際に使用するデータなどを一時的に記憶するためのものである。 In the present embodiment, the CPU 301 executes the program 321 to communicate with the reader unit 240 and the printer unit 200 to acquire the internal data 322. Further, the CPU 301 determines whether to transmit the feature extraction data 107 to the server 103 at regular time intervals. When the CPU 301 determines that the feature extraction data 107 is transmitted, the CPU 301 generates the feature extraction data 107 using the internal data 322. Then, the CPU 301 controls the network interface 33 and transmits the generated feature extraction data 107 to the server 103. The memory 302 is for temporarily storing data or the like used by the CPU 301 when executing a process based on the program 321.

操作パネル31は、表示部311および操作部312を有する。表示部311は、例えばカラー液晶ディスプレイで構成されてもよい。表示部311は、ユーザや保守点検員106が操作可能な各種画面やメンテナンスに必要な情報等を表示する。操作部312は、例えば、表示部311の画面上に配置されるタッチパネルキーによって構成されてもよい。操作部312は、ユーザや保守点検員106による操作を受け付ける。 The operation panel 31 has a display unit 311 and an operation unit 312. The display unit 311 may be composed of, for example, a color liquid crystal display. The display unit 311 displays various screens that can be operated by the user and the maintenance inspector 106, information necessary for maintenance, and the like. The operation unit 312 may be configured by, for example, a touch panel key arranged on the screen of the display unit 311. The operation unit 312 accepts operations by the user and the maintenance inspector 106.

記憶装置32は、例えば、ハードディスクドライブ(HDD)等で構成される不揮発性の記憶装置である。記憶装置32には、各CPUが実行するプログラム321が記憶される。また、記憶装置32には、内部データ322、ログデータ323および特徴抽出データ107等が記憶される。内部データ322は、リーダ部240やプリンタ部200内の計測値に関するデータ(例えば、時系列データ)である。計測値は、センサ群のセンサにより計測されたセンサ計測値、またはスキャンカウンタやプリントカウンタ等のカウント値である。以下、計測値は、主にセンサ計測値であるものとして説明する。ログデータ323は、画像形成装置102におけるジョブの実行履歴等を記録したデータであり、実行したジョブの詳細情報やジョブの実行日時情報等を含む。特徴抽出データ107は、内部データ322に基づいて算出される特徴量を示すデータである。記憶装置32には、他のデータが記憶されていてもよい。 The storage device 32 is a non-volatile storage device composed of, for example, a hard disk drive (HDD) or the like. The storage device 32 stores a program 321 executed by each CPU. Further, the storage device 32 stores internal data 322, log data 323, feature extraction data 107, and the like. The internal data 322 is data (for example, time series data) related to the measured values in the reader unit 240 and the printer unit 200. The measured value is a sensor measured value measured by the sensor of the sensor group, or a count value of a scan counter, a print counter, or the like. Hereinafter, the measured value will be described as being mainly a sensor measured value. The log data 323 is data that records the execution history of the job in the image forming apparatus 102, and includes detailed information of the executed job, execution date and time information of the job, and the like. The feature extraction data 107 is data indicating a feature amount calculated based on the internal data 322. Other data may be stored in the storage device 32.

ネットワークインタフェース33は、ネットワーク104に接続される。画像形成装置102は、ネットワークインタフェース33を介してサーバ103と通信を行うことができる。リーダ部240は、リーダ制御部340およびセンサ群341を有する。リーダ制御部340は、CPU342およびメモリ343を含む。CPU342は、記憶装置32に記憶されているプログラム321を読み出して実行することにより、リーダ部240の読取ユニット249やリーダ画像処理部247の動作を制御する。 The network interface 33 is connected to the network 104. The image forming apparatus 102 can communicate with the server 103 via the network interface 33. The reader unit 240 has a reader control unit 340 and a sensor group 341. The reader control unit 340 includes a CPU 342 and a memory 343. The CPU 342 controls the operation of the reading unit 249 of the reader unit 240 and the reader image processing unit 247 by reading and executing the program 321 stored in the storage device 32.

メモリ343は、CPU342がプログラム321に基づく処理を実行する際に使用するデータ等を一時的に記憶するためのものである。センサ群341は、リーダ部240が原稿読み取りを行う際に動作する可動部品の動作状態を監視する少なくとも1つのセンサを含む。センサ群341は、リーダ制御部340からの要求に基づいて計測を行う。可動部品の動作状態を計測したセンサ計測値は、計測後にシステム制御部30へ送信される。 The memory 343 is for temporarily storing data or the like used by the CPU 342 when executing a process based on the program 321. The sensor group 341 includes at least one sensor that monitors the operating state of the moving parts that operate when the reader unit 240 reads the document. The sensor group 341 performs measurement based on a request from the reader control unit 340. The sensor measurement value obtained by measuring the operating state of the moving part is transmitted to the system control unit 30 after the measurement.

プリンタ部200は、プリンタ制御部350およびセンサ群351を有する。プリンタ制御部350は、CPU352およびメモリ353を含む。CPU352は、記憶装置32に記憶されているプログラム321を読み出して実行することにより、プリンタ部200の感光体201や露光器203、現像器204といった画像形成に関わる動作を制御する。メモリ353は、CPU352がプログラム321に基づく処理を実行する際に使用するデータ等を一時的に記憶する。センサ群351は、プリンタ部200が画像形成処理を行う際に動作する可動部品の動作状態を監視する少なくとも1つのセンサを含む。センサ群351は、リーダ制御部340と同様にプリンタ制御部350からの要求に基づいて可動部品の動作状態を計測する。計測されたセンサ計測値は、計測後にシステム制御部30へ送信される。リーダ制御部340のCPU342またはプリンタ制御部350のCPU352は、第2制御手段に対応する。 The printer unit 200 has a printer control unit 350 and a sensor group 351. The printer control unit 350 includes a CPU 352 and a memory 353. The CPU 352 reads and executes the program 321 stored in the storage device 32 to control operations related to image formation such as the photoconductor 201, the exposure device 203, and the developer 204 of the printer unit 200. The memory 353 temporarily stores data or the like used by the CPU 352 when executing a process based on the program 321. The sensor group 351 includes at least one sensor that monitors the operating state of the movable component that operates when the printer unit 200 performs the image forming process. Similar to the reader control unit 340, the sensor group 351 measures the operating state of the moving parts based on the request from the printer control unit 350. The measured sensor measurement value is transmitted to the system control unit 30 after the measurement. The CPU 342 of the reader control unit 340 or the CPU 352 of the printer control unit 350 corresponds to the second control means.

次に、分析装置105のハードウェア構成の一例を説明する。図4は、分析装置105の制御部400のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバ103の制御部も図4の制御部400と同様の構成であるものとする。制御部400は、CPU402、メモリ403、外部記憶装置405およびネットワークインタフェース406を有する。各部は、システムバス401により相互に接続されている。CPU402は、制御部400の全体の動作を制御する。CPU402は、分析手段に対応する。メモリ403は、不揮発性または揮発性メモリであり、CPU402が実行する起動用プログラムや制御プログラム等を記憶する。外部記憶装置405はメモリ403よりも大容量な記憶装置(例えば、ハードディスクドライブ:HDD)である。外部記憶装置405には制御部400が実行する制御プログラムが記憶される。外部記憶装置405には、ソリッドステートドライブ(SSD)等のハードディスクドライブと同等の機能を有する他の記憶装置が適用されてもよい。 Next, an example of the hardware configuration of the analyzer 105 will be described. FIG. 4 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the control unit 400 of the analyzer 105. It is assumed that the control unit of the server 103 has the same configuration as the control unit 400 of FIG. The control unit 400 includes a CPU 402, a memory 403, an external storage device 405, and a network interface 406. Each part is connected to each other by the system bus 401. The CPU 402 controls the overall operation of the control unit 400. The CPU 402 corresponds to the analysis means. The memory 403 is a non-volatile or volatile memory, and stores a startup program, a control program, and the like executed by the CPU 402. The external storage device 405 is a storage device having a larger capacity than the memory 403 (for example, a hard disk drive: HDD). The control program executed by the control unit 400 is stored in the external storage device 405. For the external storage device 405, another storage device having a function equivalent to that of a hard disk drive such as a solid state drive (SSD) may be applied.

CPU402は、装置の電源が投入されて起動した際、メモリ403に記憶されている起動用プログラムを実行する。起動用プログラムは、外部記憶装置405に記憶されている制御プログラムを読み出し、メモリ403上に展開するためのプログラムである。CPU402は、起動用プログラムを実行すると、メモリ403上に展開した制御プログラムを実行する。これにより、各種の制御が実現される。また、CPU402は、制御プログラムの実行時に用いるデータもメモリ403上に記憶し、記憶されたデータの読み出しを行う。外部記憶装置405にはさらに、制御プログラムの実行時に必要な各種設定を記憶することができる。CPU402は、各種設定を読み出すこともでき、書き込むこともできる。CPU402は、ネットワークインタフェース406を介してネットワーク104上の他の機器と通信を行う。例えば、サーバ103のCPU402は、ネットワークインタフェース406を介して、画像形成装置102から受信したデータや操作パネル509の表示画面情報の共有を行うことができる。 The CPU 402 executes a boot program stored in the memory 403 when the power of the device is turned on and boots. The start-up program is a program for reading the control program stored in the external storage device 405 and expanding it on the memory 403. When the CPU 402 executes the boot program, it executes the control program expanded on the memory 403. As a result, various controls are realized. Further, the CPU 402 also stores the data used when executing the control program in the memory 403, and reads out the stored data. The external storage device 405 can further store various settings required when the control program is executed. The CPU 402 can also read and write various settings. The CPU 402 communicates with other devices on the network 104 via the network interface 406. For example, the CPU 402 of the server 103 can share the data received from the image forming apparatus 102 and the display screen information of the operation panel 509 via the network interface 406.

次に、画像形成装置102のシステム制御部30およびプリンタ制御部350の機能構成について説明する。図5は、システム制御部30およびプリンタ制御部350の機能構成を示すブロック図である。図5(A)は、システム制御部30の機能構成を示す。図5(B)は、プリンタ制御部350の機能構成を示す。リーダ制御部340の機能構成も、図5(B)のプリンタ制御部350と同様であるものとする。システム制御部30について説明する。システム制御部30のCPU301がプログラム321を実行することで、データ管理部50およびジョブ制御部51の機能が実現される。データ管理部50は、画像形成装置102の内部に実装されている各種センサが計測するセンサ計測値等の内部データ322に基づいて、特徴抽出データ107を生成する。 Next, the functional configurations of the system control unit 30 and the printer control unit 350 of the image forming apparatus 102 will be described. FIG. 5 is a block diagram showing a functional configuration of the system control unit 30 and the printer control unit 350. FIG. 5A shows the functional configuration of the system control unit 30. FIG. 5B shows the functional configuration of the printer control unit 350. It is assumed that the functional configuration of the reader control unit 340 is the same as that of the printer control unit 350 of FIG. 5 (B). The system control unit 30 will be described. When the CPU 301 of the system control unit 30 executes the program 321, the functions of the data management unit 50 and the job control unit 51 are realized. The data management unit 50 generates feature extraction data 107 based on internal data 322 such as sensor measurement values measured by various sensors mounted inside the image forming apparatus 102.

ジョブ制御部51は、画像形成装置102におけるジョブの実行を制御する。ジョブ制御部51は、リーダ部240やプリンタ部200と通信して、動作を制御することにより、ユーザや保守点検員106が指定したジョブの実行を制御する。ジョブ制御部51は、ログ記録部511を含む。ログ記録部511は、ユーザや保守点検員106により指定されたジョブが実行されることに伴い、ログデータ323に対してジョブの実行履歴を記録する。 The job control unit 51 controls the execution of the job in the image forming apparatus 102. The job control unit 51 controls the execution of the job specified by the user or the maintenance inspector 106 by communicating with the reader unit 240 and the printer unit 200 to control the operation. The job control unit 51 includes a log recording unit 511. The log recording unit 511 records the job execution history in the log data 323 as the job specified by the user or the maintenance inspector 106 is executed.

図5(A)に示されるように、データ管理部50は、データ受信部501、タイミング判定部502、データ送信判定部503、データ送信部504および特徴抽出部505を有する。データ管理部50は、予め定められた特徴抽出データ107の送信タイミングとなるごとに動作する。そして、送信タイミングごとに、データ送信部504は、サーバ103に特徴抽出データ107を送信する処理を行う。ただし、データ管理部50は、特徴抽出データ107の送信タイミングになるごとに、常に送信処理を行うとは限らない。データ管理部50は、送信タイミングとなるごとに、特徴抽出データ107をサーバ103へ送信するかを判定し、送信しないと判定した場合には、送信処理を行わない。一方、データ管理部50は、送信すると判定した場合には、送信処理を行う。 As shown in FIG. 5A, the data management unit 50 includes a data reception unit 501, a timing determination unit 502, a data transmission determination unit 503, a data transmission unit 504, and a feature extraction unit 505. The data management unit 50 operates every time the transmission timing of the predetermined feature extraction data 107 is reached. Then, at each transmission timing, the data transmission unit 504 performs a process of transmitting the feature extraction data 107 to the server 103. However, the data management unit 50 does not always perform the transmission process every time the feature extraction data 107 is transmitted. The data management unit 50 determines whether to transmit the feature extraction data 107 to the server 103 each time the transmission timing is reached, and if it is determined not to transmit, the data management unit 50 does not perform the transmission process. On the other hand, if the data management unit 50 determines that the data is to be transmitted, the data management unit 50 performs a transmission process.

例えば、送信する特徴抽出データ107が前回送信した内容から変化がない場合には、送信処理を行う必要はない。また、前回に特徴抽出データ107が送信されてから今回の送信タイミングまでに画像形成装置102で一度もジョブが実行されていない場合等においても、送信処理を行う必要はない。このような場合、データ送信判定部503は送信処理を行わないと判定する。データ管理部50は、サーバ103に対して特徴抽出データ107を送信する必要がないと判定した場合、サーバ103に対して特徴抽出データ107を送信しない。このため、画像形成装置102の処理負荷を軽減することができる。 For example, if the feature extraction data 107 to be transmitted does not change from the content previously transmitted, it is not necessary to perform the transmission process. Further, even if the job has never been executed by the image forming apparatus 102 between the time when the feature extraction data 107 was transmitted last time and the time when the feature extraction data 107 is transmitted this time, it is not necessary to perform the transmission process. In such a case, the data transmission determination unit 503 determines that the transmission process is not performed. When the data management unit 50 determines that it is not necessary to transmit the feature extraction data 107 to the server 103, the data management unit 50 does not transmit the feature extraction data 107 to the server 103. Therefore, the processing load of the image forming apparatus 102 can be reduced.

データ受信部501は、リーダ制御部340またはプリンタ制御部350と通信し、リーダ部240のセンサ群341またはプリンタ部200のセンサ群351からセンサ計測値を受信する。リーダ部240のメモリ343やプリンタ部200のメモリ353の記憶容量は必要最低限の容量であることが多く、多数のセンサ計測値を蓄積することが難しい。そこで、データ受信部501は、定期的に受信したセンサ計測値を内部データ322として記憶装置32に記憶する。タイミング判定部502は、サーバ103に対して特徴抽出データ107を送信するタイミングとなったかを判定する。本実施形態の画像形成装置102は、通常の状態において、一定時間の間隔で定期的に、サーバ103を介して、分析装置105に特徴抽出データ107を送信する。タイミング判定部502は、前回の送信タイミングから一定時間が経過したかに基づいて、今回の送信タイミングとなったかを判定する。 The data receiving unit 501 communicates with the reader control unit 340 or the printer control unit 350, and receives the sensor measurement value from the sensor group 341 of the reader unit 240 or the sensor group 351 of the printer unit 200. The storage capacity of the memory 343 of the reader unit 240 and the memory 353 of the printer unit 200 is often the minimum necessary capacity, and it is difficult to accumulate a large number of sensor measurement values. Therefore, the data receiving unit 501 stores the sensor measurement values received periodically as internal data 322 in the storage device 32. The timing determination unit 502 determines whether it is time to transmit the feature extraction data 107 to the server 103. The image forming apparatus 102 of the present embodiment periodically transmits the feature extraction data 107 to the analyzer 105 via the server 103 at regular intervals in a normal state. The timing determination unit 502 determines whether or not the current transmission timing has been reached based on whether or not a certain time has elapsed from the previous transmission timing.

データ送信判定部503は、上述したように、特徴抽出データ107の送信タイミングとなったときに、特徴抽出データ107を送信するかを判定する。データ送信部504は、データ送信を制御する。特徴抽出部505は、データ受信部501が受信した内部データ322に対して、受信した内部データから特徴量を抽出する特徴抽出処理を施すことで生成される特徴抽出データ107を記憶装置32に記憶する。 As described above, the data transmission determination unit 503 determines whether to transmit the feature extraction data 107 when the transmission timing of the feature extraction data 107 comes. The data transmission unit 504 controls data transmission. The feature extraction unit 505 stores the feature extraction data 107 generated by performing a feature extraction process for extracting a feature amount from the received internal data on the internal data 322 received by the data reception unit 501 in the storage device 32. do.

次に、図5(B)を参照して、プリンタ制御部350について説明する。CPU352がプログラム321を実行することにより、プリンタ制御部350のデータ管理部52およびデバイス制御部53の機能が実現される。データ管理部52は、プリンタ部200の内部に実装されているセンサ群351が計測したセンサ計測値を管理する。データ取得部521は、予め定められた取得タイミングにおいて、センサ群351が計測したセンサ計測値を取得する。データ取得部521は、上述したプリンタ部200の各部のセンサ群に対して各センサのそれぞれに定義されている所定のタイミングでデータ取得要求を出力し、各センサからセンサ計測値を取得する。データ取得要求の出力タイミング(所定のタイミング)は、例えば、数msec~数sec間隔の一定時間ごとであってもよいし、ユーザや保守点検員106の指示によるジョブを実施する前後のタイミングであってもよい。タイミング判定部522は、所定のタイミングとなったかを判定する。 Next, the printer control unit 350 will be described with reference to FIG. 5 (B). When the CPU 352 executes the program 321, the functions of the data management unit 52 and the device control unit 53 of the printer control unit 350 are realized. The data management unit 52 manages the sensor measurement values measured by the sensor group 351 mounted inside the printer unit 200. The data acquisition unit 521 acquires the sensor measurement value measured by the sensor group 351 at a predetermined acquisition timing. The data acquisition unit 521 outputs a data acquisition request to the sensor group of each unit of the printer unit 200 described above at a predetermined timing defined for each sensor, and acquires a sensor measurement value from each sensor. The output timing (predetermined timing) of the data acquisition request may be, for example, every fixed time at intervals of several msec to several sec, or is the timing before and after the job is executed according to the instruction of the user or the maintenance inspector 106. You may. The timing determination unit 522 determines whether or not the predetermined timing has been reached.

データ送信判定部523は、データ取得部521が取得したデータであるセンサ計測値をシステム制御部30に送信するかを判定する。データ送信部524は、データ送信判定部523が送信すると判定した場合、センサ計測値をシステム制御部30に送信する。データ送信判定部523は、センサ計測値を所定量取得できたかを判定し、所定量取得できたと判定した場合に、取得したセンサ計測値を纏めてシステム制御部30へ送信すると判定する。所定量は、プリンタ制御部350のメモリ353に記憶できる範囲のうち任意の値に設定される。また、所定量は、システム制御部30で実行される特徴抽出処理に用いられるデータ量に基づいて設定されてもよい。例えば、所定量は、特徴抽出処理に用いられるデータ量に設定されてもよいし、該データ量より多く設定されてもよい。以上により、データ送信部534は、センサ計測値を纏めてシステム制御部30に送信するため、センサ計測値を毎回送信する場合と比較して、センサ計測値の送信回数を少なくすることができる。これにより、システム制御部30のCPU301にかかる通信負荷を低減することができる。 The data transmission determination unit 523 determines whether to transmit the sensor measurement value, which is the data acquired by the data acquisition unit 521, to the system control unit 30. When the data transmission unit 524 determines that the data transmission determination unit 523 transmits, the data transmission unit 524 transmits the sensor measurement value to the system control unit 30. The data transmission determination unit 523 determines whether or not the sensor measurement value has been acquired, and if it is determined that the predetermined amount has been acquired, it is determined that the acquired sensor measurement values are collectively transmitted to the system control unit 30. The predetermined amount is set to an arbitrary value within the range that can be stored in the memory 353 of the printer control unit 350. Further, the predetermined amount may be set based on the amount of data used for the feature extraction process executed by the system control unit 30. For example, the predetermined amount may be set to the amount of data used for the feature extraction process, or may be set to be larger than the amount of data. As described above, since the data transmission unit 534 collectively transmits the sensor measurement values to the system control unit 30, the number of transmissions of the sensor measurement values can be reduced as compared with the case where the sensor measurement values are transmitted each time. As a result, the communication load on the CPU 301 of the system control unit 30 can be reduced.

以上は、プリンタ制御部350の機能構成の一例である。リーダ制御部340の機能構成については、デバイス制御部53によって制御されるデバイスがリーダ部の読取ユニット249やリーダ画像処理部247になる。また、データ取得部521で取得されるセンサ計測値がリーダ部に備えられたセンサ群341となる。その他のリーダ制御部340の機能構成は、プリンタ制御部350と同様である。 The above is an example of the functional configuration of the printer control unit 350. Regarding the functional configuration of the reader control unit 340, the device controlled by the device control unit 53 becomes the reading unit 249 of the reader unit and the reader image processing unit 247. Further, the sensor measurement value acquired by the data acquisition unit 521 becomes the sensor group 341 provided in the reader unit. The other functional configurations of the reader control unit 340 are the same as those of the printer control unit 350.

次に、センサ計測データについて説明する。図6は、センサ計測データの一例を示す図である。図6(A)は、センサ計測データの第1の例を示す。センサ計測データは、プリンタ制御部350のCPU352によりセンサ群351から取得される内部データに基づくデータである。複数のセンサ計測データがメモリ353に記憶される。プリンタ制御部350は、センサ計測データをテキスト形式に変換し、システム制御部30に送信する。図6(A)に示されるように、センサ計測データは、データ項目601、優先度602およびセンサ計測値603(603A、603B、603C・・・)の項目を有する。また、データ項目601にはデータIDが対応付けられている。プリンタ制御部350は、データ項目601およびデータIDを管理する。優先度602は、対応するデータ項目601の優先度を示す。優先度602の詳細は後述する。 Next, the sensor measurement data will be described. FIG. 6 is a diagram showing an example of sensor measurement data. FIG. 6A shows a first example of sensor measurement data. The sensor measurement data is data based on internal data acquired from the sensor group 351 by the CPU 352 of the printer control unit 350. A plurality of sensor measurement data are stored in the memory 353. The printer control unit 350 converts the sensor measurement data into a text format and transmits it to the system control unit 30. As shown in FIG. 6A, the sensor measurement data has items of data item 601 and priority 602 and sensor measurement value 603 (603A, 603B, 603C ...). Further, a data ID is associated with the data item 601. The printer control unit 350 manages the data item 601 and the data ID. Priority 602 indicates the priority of the corresponding data item 601. Details of the priority 602 will be described later.

センサ計測値603は、センサ群の各センサの計測値であり、センサ計測データが取得された時刻に対応付けられている。図6の例のセンサ計測値603A、603B、603Cは、それぞれ15分間隔の計測値であり、センサ計測値603C以降にも順次、センサ計測値が記録される。各センサ計測値に時刻が対応付けられていることから、センサ計測値が示す時刻を認識することができる。例えば、図6(A)のセンサ計測データには、センサ計測値603Aで、取得された時刻「2020/01/01/01:01:00」における定着部温度が「250℃」であることが記録されている。また、同じ時刻におけるセンサ計測データには、センサ計測値603Aで、定着ベルトモータ回転速度が「2013rpm」であることが記録されている。同様に、同時刻の転写ローラ走行距離は「3.5m」であり、濃度検知センサ220から取得した電圧が「980」であることが記録されている。なお、電圧は、10bit(0~1023)に量子化した濃度値として記録されている。以上のようにして、「2020/01/01/01:01:00」における各センサ計測値が記録される。 The sensor measurement value 603 is a measurement value of each sensor of the sensor group, and is associated with the time when the sensor measurement data is acquired. The sensor measurement values 603A, 603B, and 603C in the example of FIG. 6 are measurement values at intervals of 15 minutes, respectively, and the sensor measurement values are sequentially recorded after the sensor measurement value 603C. Since the time is associated with each sensor measurement value, the time indicated by the sensor measurement value can be recognized. For example, in the sensor measurement data of FIG. 6A, the sensor measurement value is 603A, and the fixing portion temperature at the acquired time “2020/01/01/01: 11:00” is “250 ° C”. It has been recorded. Further, in the sensor measurement data at the same time, it is recorded that the sensor measurement value is 603 A and the fixing belt motor rotation speed is "2013 rpm". Similarly, it is recorded that the transfer roller mileage at the same time is "3.5 m" and the voltage acquired from the concentration detection sensor 220 is "980". The voltage is recorded as a concentration value quantized to 10 bits (0 to 1023). As described above, the measured values of each sensor at "2020/01/01/01: 01:00" are recorded.

優先度602について説明する。優先度602は内部データ322(データ項目601)の優先度を示す。優先度602の値が小さくなるに応じて優先度が高いことを示す。図6(A)の例の場合、優先度602が「1」の場合、優先度が最も高いことを示し、優先度602が「2」の場合、優先度が低いことを示す。優先度602の表現方法は、図6(A)の例には限定されない。優先度が高くなるデータ項目601としては、例えば、定着温度のように異常値になると画像形成装置が稼働停止となるような故障に直接的に結びつくようなデータ項目がある。そこで、本実施形態では、データ項目601が「定着部温度」に対応する優先度602の値は「1」である。 The priority 602 will be described. Priority 602 indicates the priority of the internal data 322 (data item 601). The smaller the value of the priority 602, the higher the priority. In the case of the example of FIG. 6A, when the priority 602 is "1", it indicates that the priority is the highest, and when the priority 602 is "2", it indicates that the priority is low. The expression method of the priority 602 is not limited to the example of FIG. 6A. As the data item 601 having a high priority, for example, there is a data item such as a fixing temperature that directly leads to a failure such that the image forming apparatus is stopped when an abnormal value is obtained. Therefore, in the present embodiment, the value of the priority 602 in which the data item 601 corresponds to the “fixing portion temperature” is “1”.

一方、優先度が低くなるデータ項目601としては、センサ計測値が異常値であっても、画像形成装置が使用できなくなる故障に直接的に結びつかない不具合のデータ項目がある。このような不具合としては、例えば、トナー濃度センサによる計測値の異常(印刷物の画質劣化を示す異常)がある。トナー濃度が正常でなくなった場合、記録材上に形成される画像は薄くなるか、または濃くなる不具合が生じる。しかしながら、このような不具合は、直ちに画像形成装置が使用できなくなる異常ではない。従って、上記のような不具合のデータ項目601の優先度は低い。図6(A)の例では、トナー濃度センサのデータ項目601に対応する優先度602の値は「2」である。また、システム制御部30が行う特徴抽出処理において、元データとなるセンサ計測値に欠損値があるセンサ計測値のデータ項目601については優先度が低く設定されてもよい。 On the other hand, as the data item 601 having a low priority, there is a data item of a defect that does not directly lead to a failure in which the image forming apparatus cannot be used even if the sensor measurement value is an abnormal value. As such a defect, for example, there is an abnormality of the measured value by the toner density sensor (an abnormality indicating deterioration of the image quality of the printed matter). If the toner concentration becomes abnormal, the image formed on the recording material becomes lighter or darker. However, such a defect is not an abnormality in which the image forming apparatus cannot be used immediately. Therefore, the priority of the data item 601 of the above-mentioned defect is low. In the example of FIG. 6A, the value of the priority 602 corresponding to the data item 601 of the toner concentration sensor is “2”. Further, in the feature extraction process performed by the system control unit 30, the priority may be set low for the data item 601 of the sensor measurement value having a missing value in the sensor measurement value as the original data.

優先度602の情報は、センサ計測値の情報を削除する必要が生じたときに、何れのセンサ計測値の情報を削除するかを判定するために用いられる。例えば、リーダ部240のメモリ343やプリンタ部200のメモリ353は、ハードウェアコスト等の観点から、必要最小限の記憶容量を有していることが多い。従って、メモリ343の使用量が多くなることに起因して容量不足が生じる前に、CPU342は、メモリ343に記憶されているセンサ計測値の情報をシステム制御部30に送信する。メモリ353も同様である。 The information of the priority 602 is used to determine which sensor measurement value information is to be deleted when it becomes necessary to delete the sensor measurement value information. For example, the memory 343 of the reader unit 240 and the memory 353 of the printer unit 200 often have the minimum necessary storage capacity from the viewpoint of hardware cost and the like. Therefore, the CPU 342 transmits the information of the sensor measurement value stored in the memory 343 to the system control unit 30 before the capacity is insufficient due to the large amount of the memory 343 used. The same applies to the memory 353.

一方、リーダ制御部340、プリンタ制御部350およびシステム制御部30はそれぞれデータ管理処理だけでなく、画像形成のジョブ制御やジョブ制御に関わるデバイス制御等のジョブ処理も行っている。そして、ジョブ処理の負荷が高くなることもある。ジョブ処理の負荷が高くなるタイミングと、センサ計測値の情報の送受信のタイミングとが重なり、センサ計測値の情報の送受信が失敗する可能性がある。上述したように、リーダ部240のメモリ343やプリンタ部200のメモリ353に、センサ計測値の情報が蓄積されていく。従って、センサ計測値の情報の送受信が失敗した場合、送信対象のセンサ計測値の情報はメモリ343、353等に蓄積されたままとなる。この場合、メモリの容量不足を生じる可能性が高くなる。 On the other hand, the reader control unit 340, the printer control unit 350, and the system control unit 30 perform not only data management processing but also job processing such as image formation job control and device control related to job control. Then, the load of job processing may become high. There is a possibility that the timing when the load of job processing becomes high and the timing when the sensor measurement value information is transmitted / received overlap, and the transmission / reception of the sensor measurement value information fails. As described above, the information of the sensor measurement value is accumulated in the memory 343 of the reader unit 240 and the memory 353 of the printer unit 200. Therefore, when the transmission / reception of the sensor measurement value information fails, the sensor measurement value information to be transmitted remains stored in the memory 343, 353, or the like. In this case, there is a high possibility that the memory capacity will be insufficient.

メモリの容量不足が生じると、センサ計測値の情報をメモリに記憶できなくなる。そこで、本実施形態では、CPU342やCPU352は、メモリの容量不足を回避するため、メモリに蓄積されているセンサ計測値の情報のうち一部を削除する。優先度602の情報は、何れのセンサ計測値の情報を削除するかの判定に用いられる。例えば、優先度602の値が「2」のデータ項目のセンサ計測値の情報(内部データ322)は、優先度602の値が「1」のデータ項目のセンサ計測値の情報(内部データ322)より優先的に削除される。つまり、CPU342やCPU352は、メモリに記憶されている複数のセンサ計測値の情報のうち、優先度が低いセンサ計測値の情報を削除する。例えば、CPU342やCPU352は、複数段階の優先度のうち最も優先度が低いセンサ計測値の情報から順に削除を行ってもよい。また、CPU342やCPU352は、所定の優先度基準より優先度が低いセンサ計測値の情報を削除してもよい。 When the memory capacity is insufficient, the sensor measurement value information cannot be stored in the memory. Therefore, in the present embodiment, the CPU 342 and the CPU 352 delete a part of the sensor measurement value information stored in the memory in order to avoid the memory capacity shortage. The information of the priority 602 is used to determine which sensor measurement value information is to be deleted. For example, the sensor measurement value information (internal data 322) of the data item having the priority 602 value of "2" is the sensor measurement value information (internal data 322) of the data item having the priority 602 value of "1". It will be deleted with higher priority. That is, the CPU 342 and the CPU 352 delete the information of the sensor measurement value having a low priority among the information of the plurality of sensor measurement values stored in the memory. For example, the CPU 342 and the CPU 352 may delete the information of the sensor measurement value having the lowest priority among the plurality of priorities in order. Further, the CPU 342 and the CPU 352 may delete the information of the sensor measurement value having a priority lower than the predetermined priority reference.

図6(B)は、センサ計測データの第2の例を示す。図6(B)のセンサ計測データは、優先度602の値が「2」のセンサ計測値の情報(転写ローラ走行距離およびトナー濃度センサの情報)が削除されている。従って、図6(A)のセンサ計測データの情報量より、図6(B)のセンサ計測データの情報量は少なくなっている。これにより、メモリに記憶されるデータの情報量を削減することができるため、メモリの容量不足が抑制される。そのため、リーダ制御部340やプリンタ制御部350は、センサ計測値の取得を継続することができる。以上は、プリンタ部200に関するセンサ計測データの一例を示しているが、リーダ部240に関するセンサ計測データも同様である。例えば、両者のフォーマットは同様であり、具体的なセンサ計測値の内容は異なる。 FIG. 6B shows a second example of sensor measurement data. In the sensor measurement data of FIG. 6B, the information of the sensor measurement value (information of the transfer roller mileage and the toner concentration sensor) in which the value of the priority 602 is "2" is deleted. Therefore, the amount of information of the sensor measurement data of FIG. 6B is smaller than the amount of information of the sensor measurement data of FIG. 6A. As a result, the amount of information of the data stored in the memory can be reduced, so that the memory capacity shortage is suppressed. Therefore, the reader control unit 340 and the printer control unit 350 can continue to acquire the sensor measurement value. The above shows an example of the sensor measurement data related to the printer unit 200, but the same applies to the sensor measurement data related to the reader unit 240. For example, the formats of both are the same, and the specific contents of the sensor measurement values are different.

図7は、関連テーブルおよび特徴抽出データ107の一例を示す図である。図7(A)は、関連テーブルの一例を示す図である。関連テーブルは、データ項目701、データ取得元702、データ種別703、特徴抽出処理704、判別処理705および予測要求ID706の項目を有する。データ項目701は、内部データ322を示し、図6のデータ項目601に対応する。リーダ部240やプリンタ部200から受信した計測値(センサ計測値またはカウント値)は、データ項目701で管理される。データ取得元702は、各計測値が、画像形成装置102の何れの部分から取得されたかを表す。データ種別703は、データ項目701ごとのデータの属性を示している。図7の例では、計測値がカウント値またはセンサ計測値の何れかの属性として表されている。 FIG. 7 is a diagram showing an example of the related table and the feature extraction data 107. FIG. 7A is a diagram showing an example of a related table. The related table has items of data item 701, data acquisition source 702, data type 703, feature extraction process 704, discrimination process 705, and prediction request ID 706. The data item 701 shows the internal data 322 and corresponds to the data item 601 in FIG. The measured value (sensor measured value or count value) received from the reader unit 240 or the printer unit 200 is managed by the data item 701. The data acquisition source 702 indicates from which part of the image forming apparatus 102 each measured value is acquired. The data type 703 indicates the data attribute for each data item 701. In the example of FIG. 7, the measured value is represented as an attribute of either a count value or a sensor measured value.

特徴抽出処理704は、データ項目701ごとにそれぞれのデータの特徴を抽出するために定義された特徴抽出処理の種類を表している。特徴抽出処理は、特徴抽出部505により実行される。判別処理705は、メンテナンス情報を生成するために、分析装置105で実施される判別処理の種類を示し、判別処理に使用する特徴抽出データの元のデータ項目と対応付けられて管理されている。予測要求ID706は、ユーザや保守点検員106から要求されたメンテナンス内容や定期的なメンテナンスを実施するために、必要とされる判別処理に関連付けられた番号である。分析装置105は、予測要求ID706が示す番号に基づいて、何れの判別処理を行うかを判定する。例えば、分析装置105は、画像形成装置102から予測要求ID「3」を受信した場合、画像形成装置102からサーバ103に送信された転写ローラ走行距離の情報に基づいて判別処理を行う。また、分析装置105は、ヒストグラム化処理を行った特徴抽出データ107を用いて分散率を求める判別処理を行い、メンテナンス情報を生成する。分析装置105は、予測要求IDを自律的に且つ定期的に生成してもよい。 The feature extraction process 704 represents the type of feature extraction process defined for extracting the features of each data for each data item 701. The feature extraction process is executed by the feature extraction unit 505. The discrimination process 705 indicates the type of the discrimination process performed by the analyzer 105 in order to generate maintenance information, and is managed in association with the original data item of the feature extraction data used for the discrimination process. The prediction request ID 706 is a number associated with the determination process required for carrying out the maintenance content requested by the user or the maintenance inspector 106 and the periodic maintenance. The analyzer 105 determines which discrimination process is to be performed based on the number indicated by the prediction request ID 706. For example, when the analysis device 105 receives the prediction request ID “3” from the image forming device 102, the analysis device 105 performs the discrimination process based on the information of the transfer roller mileage transmitted from the image forming device 102 to the server 103. Further, the analyzer 105 performs a discrimination process for obtaining the dispersion rate using the feature extraction data 107 that has been subjected to the histogram processing, and generates maintenance information. The analyzer 105 may autonomously and periodically generate a prediction request ID.

図7(B)は、特徴抽出データ107の一例を示す図である。データ項目707は、図7(A)のデータ項目701と同様である。データ項目707には、データ項目ごとの処理結果708A、708B、708Cが対応付けられている。各処理結果708(708A、708B、708C・・・)は、特徴抽出処理が行われた処理結果である。各処理結果は、特徴抽出処理が行われた元データの生成時刻が対応付けれて記録されている。例えば、データ項目707の定着部温度に対応する処理結果として、時刻「2020/01/01/00:00:00」から一定期間内での定着部温度のセンサデータの最大値算出処理が行われた結果の値y(=80)が記録されている。上記時刻は、定着部温度のセンサ計測値が生成された時刻である。また、データ項目707の転写ローラ走行距離に対応する処理結果として、時刻「2020/01/01/00:00:00」に対応するセンサ計測値を所定のルールでヒストグラム化の処理が行われた結果x(=80)が記録されている。結果x(=80)は、上記時刻でのセンサ計測値がヒストグラム処理の分類グループ「80」であったことを示す。 FIG. 7B is a diagram showing an example of feature extraction data 107. The data item 707 is the same as the data item 701 in FIG. 7 (A). The data item 707 is associated with the processing results 708A, 708B, and 708C for each data item. Each processing result 708 (708A, 708B, 708C ...) Is a processing result obtained by performing the feature extraction processing. Each processing result is recorded in association with the generation time of the original data in which the feature extraction processing was performed. For example, as a processing result corresponding to the fixing portion temperature of the data item 707, the maximum value calculation processing of the sensor data of the fixing portion temperature within a certain period from the time "2020/01/01/00: 00: 00" is performed. The resulting value y (= 80) is recorded. The above time is the time when the sensor measurement value of the fixing portion temperature is generated. Further, as a processing result corresponding to the transfer roller mileage of the data item 707, the sensor measurement value corresponding to the time "2020/01/01/00: 00: 00" was processed into a histogram according to a predetermined rule. The result x (= 80) is recorded. The result x (= 80) indicates that the sensor measurement value at the above time was the classification group “80” for histogram processing.

画像形成装置102は、図7(B)に示されるような特徴抽出データ107をテキスト形式に変換して、サーバ103に送信する。特徴抽出データ107は圧縮されて、サーバ103に送信されてもよい。特徴抽出データ107の管理方法は、上述指令には限定されず、拡張した形式で管理されてもよい。 The image forming apparatus 102 converts the feature extraction data 107 as shown in FIG. 7B into a text format and transmits the feature extraction data 107 to the server 103. The feature extraction data 107 may be compressed and transmitted to the server 103. The management method of the feature extraction data 107 is not limited to the above-mentioned command, and may be managed in an extended form.

次に、システム10の全体の処理の流れについて説明する。図8は、システム10の全体の処理の流れを示すシーケンス図である。画像形成装置102は、内部データ322を取得するタイミングであるかを判定する(S801)。画像形成装置102は、内部データ322を取得するタイミングであると判定した場合、センサ計測値等の内部データ322を取得する(S802)。このとき、システム制御部30は、リーダ部240やプリンタ部200が送信したセンサ計測値を受信し、受信したセンサ計測値を内部データ322として記憶装置32に記憶する。 Next, the entire processing flow of the system 10 will be described. FIG. 8 is a sequence diagram showing the overall processing flow of the system 10. The image forming apparatus 102 determines whether it is the timing to acquire the internal data 322 (S801). When the image forming apparatus 102 determines that it is the timing to acquire the internal data 322, the image forming apparatus 102 acquires the internal data 322 such as the sensor measurement value (S802). At this time, the system control unit 30 receives the sensor measurement values transmitted by the reader unit 240 and the printer unit 200, and stores the received sensor measurement values as internal data 322 in the storage device 32.

画像形成装置102は、内部データ322に対して、該内部データ322に関連付けられた特徴抽出処理を施して、特徴抽出データ107を生成する(S803)。そして、画像形成装置102は、前回の送信タイミングから今回の送信タイミングまでの期間における動作状態の変化に基づいて、S803で生成した特徴抽出データ107をサーバ103に送信するかを判定する(S804)。画像形成装置102は、S804の判定結果に基づいて、送信対象となる特徴抽出データ107をサーバ103に送信する(S805)。このとき、画像形成装置102は、S803で生成した特徴抽出データ107に含まれる複数のデータの全てをサーバ103へ送信するようにしてもよいし、複数のデータのうちから少なくとも1つのデータを抽出してサーバ103に送信してもよい。また、S805において、画像形成装置102は、特徴抽出データ107とともにログデータ323をサーバ103に送信する。 The image forming apparatus 102 performs a feature extraction process associated with the internal data 322 on the internal data 322 to generate the feature extraction data 107 (S803). Then, the image forming apparatus 102 determines whether to transmit the feature extraction data 107 generated in S803 to the server 103 based on the change in the operating state in the period from the previous transmission timing to the current transmission timing (S804). .. The image forming apparatus 102 transmits the feature extraction data 107 to be transmitted to the server 103 based on the determination result of S804 (S805). At this time, the image forming apparatus 102 may transmit all of the plurality of data included in the feature extraction data 107 generated in S803 to the server 103, or extract at least one data from the plurality of data. And may be transmitted to the server 103. Further, in S805, the image forming apparatus 102 transmits the log data 323 together with the feature extraction data 107 to the server 103.

サーバ103は、画像形成装置102から特徴抽出データ107を受信すると、受信した特徴抽出データ107を過去の特徴抽出データに追加することで、蓄積している特徴抽出データを更新する(S806)。サーバ103は、複数の画像形成装置102のそれぞれから特徴抽出データ107を取得し、複数の画像形成装置102のそれぞれについてS806の処理を行う。 When the server 103 receives the feature extraction data 107 from the image forming apparatus 102, the server 103 updates the accumulated feature extraction data by adding the received feature extraction data 107 to the past feature extraction data (S806). The server 103 acquires the feature extraction data 107 from each of the plurality of image forming devices 102, and performs the processing of S806 for each of the plurality of image forming devices 102.

分析装置105は、予測判定処理を行う(S807)。予測判定処理は、画像形成装置102のメンテナンスに関する情報を生成するタイミング(メンテナンス時期を予測するタイミング)であるかを判定する処理である。分析装置105は、S807でメンテナンス時期を予測するタイミングであると判定した場合、予測に必要な予測用データを取得する要求をサーバ103に送信する(S808)。サーバ103は、受信した要求に応じて、特徴抽出データ107およびログデータ323を予測用データとして送信する(S809)。分析装置105は、受信した予測用データからそれぞれのデータに関連付けられている予測処理を実行する(S810)。分析装置105は、S810の予測処理の結果に基づいて、画像形成装置102の状態をユーザや保守点検員106に通知することが必要であると判定した場合、通知処理を行う(S811)。 The analyzer 105 performs a prediction determination process (S807). The prediction determination process is a process for determining whether or not it is the timing (timing for predicting the maintenance time) for generating information related to the maintenance of the image forming apparatus 102. When the analyzer 105 determines that it is the timing to predict the maintenance time in S807, the analyzer 105 transmits a request to acquire the prediction data necessary for the prediction to the server 103 (S808). The server 103 transmits the feature extraction data 107 and the log data 323 as prediction data in response to the received request (S809). The analyzer 105 executes a prediction process associated with each data from the received prediction data (S810). When the analyzer 105 determines that it is necessary to notify the user or the maintenance inspector 106 of the state of the image forming apparatus 102 based on the result of the prediction process of S810, the analyzer 105 performs the notification process (S811).

画像形成装置102、サーバ103および分析装置105は、上述した一連の処理を繰り返して行う。図8における分析装置105が行うS807およびS808の各処理と、S801~S806の処理とは非同期で行われてもよい。以下、上述したS801~S811の各処理の詳細を説明する。 The image forming apparatus 102, the server 103, and the analyzer 105 repeat the above-mentioned series of processes. The processes of S807 and S808 performed by the analyzer 105 in FIG. 8 and the processes of S801 to S806 may be performed asynchronously. Hereinafter, details of each of the above-mentioned processes S801 to S811 will be described.

次に、画像形成装置102におけるセンサ計測値の取得処理について説明する。図9は、センサ計測値の取得処理の流れを示すフローチャートである。図9のフローチャートの各処理は、図8のS801、S802に対応する処理であり、リーダ部240やプリンタ部200が実行主体となる処理である。図9の各処理は、プリンタ制御部350のCPU352やリーダ制御部340のCPU342がプログラム321を実行することにより実現される。以下、図9のフローチャートの各処理は、プリンタ制御部350が実行する処理として説明するが、リーダ制御部340が実行する場合も同様である。 Next, the process of acquiring the sensor measurement value in the image forming apparatus 102 will be described. FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the sensor measurement value acquisition process. Each process in the flowchart of FIG. 9 is a process corresponding to S801 and S802 of FIG. 8, and is a process in which the reader unit 240 and the printer unit 200 are the main executioners. Each process of FIG. 9 is realized by executing the program 321 by the CPU 352 of the printer control unit 350 and the CPU 342 of the reader control unit 340. Hereinafter, each process in the flowchart of FIG. 9 will be described as a process executed by the printer control unit 350, but the same applies to the process executed by the reader control unit 340.

プリンタ制御部350のCPU352は印刷ジョブに関わる処理を実行する(S901)。S901の処理は、画像形成装置102が印刷指示を検出して実行される。S901において、CPU352は、主にプリンタ部200の感光体201や露光器203、現像器204等の画像形成に関わる処理を印刷動作に合わせて制御する。なお、後述のステップS902からステップS907までの処理とステップS901の印刷ジョブ処理とは非同期で動作する。つまり、印刷ジョブ処理中にS902からステップS907までの各処理が実行されることもあり、またジョブがないアイドル中にS902からステップS907までの各処理が実行されることもある。リーダ制御部340が図9のフローチャートの各処理を実行する場合、リーダ部240の読取ユニット249やリーダ画像処理部247の処理が読取動作に合わせて制御される。 The CPU 352 of the printer control unit 350 executes a process related to a print job (S901). The process of S901 is executed by the image forming apparatus 102 detecting the print instruction. In S901, the CPU 352 mainly controls the processes related to image formation of the photoconductor 201, the exposure device 203, the developer 204, and the like of the printer unit 200 according to the printing operation. The processing from step S902 to step S907 described later and the print job processing in step S901 operate asynchronously. That is, each process from S902 to step S907 may be executed during the print job process, and each process from S902 to step S907 may be executed while the job is idle. When the reader control unit 340 executes each process of the flowchart of FIG. 9, the processes of the reading unit 249 of the reader unit 240 and the reader image processing unit 247 are controlled according to the reading operation.

CPU352は、センサ計測値の取得タイミングであるかを判定する(S902)。取得タイミングは数msec~数sec間隔の一定時間ごとであってもよいし、ユーザや保守点検員106の指示によるジョブを実施する前後のタイミングであってもよい。また、取得タイミングはセンサ群351の各センサのそれぞれで異なるものであってもよい。CPU352は、S902でNoと判定した場合、データ取得タイミングではないため、フローをS902に戻し、取得タイミングになるまで待機する。一方、CPU352は、S902でYesと判定した場合、フローをS903に進める。 The CPU 352 determines whether it is the acquisition timing of the sensor measurement value (S902). The acquisition timing may be at regular time intervals of several msec to several sec, or may be timing before and after the job is executed according to the instruction of the user or the maintenance inspector 106. Further, the acquisition timing may be different for each sensor of the sensor group 351. When the CPU 352 determines No in S902, it is not the data acquisition timing, so the CPU 352 returns the flow to S902 and waits until the acquisition timing is reached. On the other hand, when the CPU 352 determines Yes in S902, the CPU 352 advances the flow to S903.

CPU352は、S902でYesとなったタイミングで、センサ群351を構成する複数のからセンサ計測値を取得する(S903)。CPU352は、例えば、図6(A)に示されるようなセンサ計測値を取得し、取得したセンサ計測値をメモリ353に記憶する。メモリ353には、データ項目に対応して、優先度および取得時刻ごとのセンサ計測値が記憶される。そして、CPU352は、センサ計測値を所定量取得したかを判定する(S904)。所定量は、上述したように、プリンタ制御部350のメモリ353に記憶可能なデータ量に設定されてもよいし、システム制御部30で実行される特徴抽出処理に用いられるデータ量に基づいて設定されてもよい。CPU352は、S904でNoと判定した場合、フローをS902に戻す。一方、CPU352は、S904でYesと判定した場合、フローをS905に進める。 The CPU 352 acquires sensor measurement values from a plurality of sensors constituting the sensor group 351 at the timing of Yes in S902 (S903). The CPU 352 acquires, for example, a sensor measurement value as shown in FIG. 6A, and stores the acquired sensor measurement value in the memory 353. The memory 353 stores the sensor measurement value for each priority and acquisition time corresponding to the data item. Then, the CPU 352 determines whether or not a predetermined amount of the sensor measurement value has been acquired (S904). As described above, the predetermined amount may be set to the amount of data that can be stored in the memory 353 of the printer control unit 350, or set based on the amount of data used for the feature extraction process executed by the system control unit 30. May be done. When the CPU 352 determines No in S904, the CPU 352 returns the flow to S902. On the other hand, if the CPU 352 determines Yes in S904, the CPU 352 advances the flow to S905.

CPU352は、メモリ353に記憶されている複数のセンサ計測値を纏めてシステム制御部30へ送信する(S905)。S905の処理では、システム制御部30のCPU301とプリンタ制御部350のCPU352との間のCPU間通信が行われる。図9のフローチャートの各処理がリーダ制御部340により行われる場合、システム制御部30のCPU301とリーダ制御部340のCPU342との間のCPU間通信が行われる。上述したように、CPU352はメモリ353に記憶されている所定量のセンサ計測値を纏めて送信する。従って、S905におけるセンサ計測値の送信回数は、S903におけるセンサ計測値の取得回数よりも少なくなる。換言すれば、センサ計測値の送信間隔は、センサ計測値の取得間隔より長くなる。従って、センサ計測値のデータ管理処理に関して、システム制御部30のCPU301は、プリンタ制御部350のCPU352よりも、細かい時間単位でデータ管理処理を行わなくてもよいため、負荷が低くなる。 The CPU 352 collectively transmits a plurality of sensor measurement values stored in the memory 353 to the system control unit 30 (S905). In the process of S905, CPU-to-CPU communication is performed between the CPU 301 of the system control unit 30 and the CPU 352 of the printer control unit 350. When each process of the flowchart of FIG. 9 is performed by the reader control unit 340, CPU-to-CPU communication is performed between the CPU 301 of the system control unit 30 and the CPU 342 of the reader control unit 340. As described above, the CPU 352 collectively transmits a predetermined amount of sensor measurement values stored in the memory 353. Therefore, the number of transmissions of the sensor measurement value in S905 is smaller than the number of acquisitions of the sensor measurement value in S903. In other words, the transmission interval of the sensor measurement value is longer than the acquisition interval of the sensor measurement value. Therefore, regarding the data management process of the sensor measurement value, the CPU 301 of the system control unit 30 does not have to perform the data management process in finer time units than the CPU 352 of the printer control unit 350, so that the load is low.

S905のデータ送信処理の詳細を説明する。図10は、データ送信処理の流れを示すフローチャートである。CPU352は、所定のバッファに送信データを準備する(S1001)。一般的に、CPU間通信にはUARTといった集積回路が用いられる。また、UARTのシリアル通信には送受信データを蓄積するFIFOバッファが用いられる。CPU352は、FIFOバッファに送信データを蓄積することで、S1001の処理を行う。本実施形態では、複数のセンサ計測値が纏められて送信データとしてFIFOバッファに蓄積されるため、FIFOバッファを効率的に使い切ることができる。よって、データの送信にかかるCPU負荷を、センサ計測値を1個ずつ送信するよりも低減できる。 The details of the data transmission process of S905 will be described. FIG. 10 is a flowchart showing the flow of data transmission processing. The CPU 352 prepares transmission data in a predetermined buffer (S1001). Generally, an integrated circuit such as a UART is used for communication between CPUs. In addition, a FIFO buffer for accumulating transmission / reception data is used for UART serial communication. The CPU 352 performs the processing of S1001 by accumulating the transmission data in the FIFO buffer. In the present embodiment, since the plurality of sensor measurement values are collected and stored in the FIFO buffer as transmission data, the FIFO buffer can be efficiently used up. Therefore, the CPU load required for data transmission can be reduced as compared with the case where the sensor measurement values are transmitted one by one.

そして、CPU352がシリアル通信の送信トリガを実行することで、データが送信される(S1002)。なお、DMAコントローラがFIFOバッファに送信データを格納する処理を行うことで、CPU352が介在することなく、さらに多くのデータを送信することも可能である。以上のように、センサ計測値を纏めて送信することでCPU352の負荷を低減でき、効率的なデータ送信処理が実現できる。 Then, the CPU 352 executes the transmission trigger of the serial communication, so that the data is transmitted (S1002). By performing the process of storing the transmission data in the FIFO buffer by the DMA controller, it is possible to transmit more data without the intervention of the CPU 352. As described above, the load on the CPU 352 can be reduced and efficient data transmission processing can be realized by collectively transmitting the sensor measurement values.

図9に示されるように、CPU352は、データ送信が失敗したかを判定する(S906)。例えば、CPU352は、CPU301から受信成功の応答がない場合に、データ送信が失敗したと判定できる。S906の判定手法は、任意の方法であってよい。データ送信の失敗が生じるケースとしては、非同期で実行されている画像形成装置102のジョブ処理の高負荷タイミングとデータ送信のタイミングとが重なった場合等が想定される。本実施形態では、CPU301に特徴抽出処理を実行させ、CPU352(またはCPU342)にセンサ計測値の取得処理を実行させることで、CPU負荷の分散を図っている。これにより、ジョブ処理との競合等が生じることに起因してCPUが高負荷になり、所望のセンサ計測値が取得できなくなることを抑制することができる。 As shown in FIG. 9, the CPU 352 determines whether or not the data transmission has failed (S906). For example, the CPU 352 can determine that the data transmission has failed when there is no successful reception response from the CPU 301. The determination method of S906 may be any method. As a case where data transmission fails, it is assumed that the high load timing of the job processing of the image forming apparatus 102 executed asynchronously and the timing of data transmission overlap. In the present embodiment, the CPU load is distributed by causing the CPU 301 to execute the feature extraction process and the CPU 352 (or the CPU 342) to execute the sensor measurement value acquisition process. As a result, it is possible to prevent the CPU from becoming overloaded due to conflicts with job processing and the like, making it impossible to acquire desired sensor measurement values.

上述したように、CPU352からCPU301へのデータ送信が失敗する可能性がある。例えば、システム制御部30が画像読取や画像形成、FAX受信等の複数のジョブを並列的に処理している場合等においては、CPU301はCPU352が送信したデータを受信できないことがある。この場合、データ送信は失敗する。CPU352は、データ送信に失敗したと判定した場合、S906でYesと判定し、フローをS907に進める。 As described above, data transmission from the CPU 352 to the CPU 301 may fail. For example, when the system control unit 30 processes a plurality of jobs such as image reading, image formation, and fax reception in parallel, the CPU 301 may not be able to receive the data transmitted by the CPU 352. In this case, the data transmission fails. When the CPU 352 determines that the data transmission has failed, it determines Yes in S906 and advances the flow to S907.

CPU352は、S906でYesと判定した場合、メモリ353に記憶されているセンサ計測値の一部を削除する(S907)。データ送信に失敗した場合、次の送信タイミングまでセンサ計測値は保持されていることが好ましい。しかしながら、メモリ353は、上述したように、必要最低限の記憶容量を有している場合が多く、多くのセンサ計測値がメモリ353に記憶されると、メモリ353の記憶容量が不足する可能性がある。そこで、CPU352は、S907で、優先度が低いセンサ計測値のデータを削除する。例えば、上述したように、CPU352は、図6(A)の優先度が「2」であるデータ項目のセンサ計測値を削除してもよい。この場合、メモリ353に記憶されているセンサ計測データから優先度が「2」であるデータ項目のセンサ計測値が削除されて、センサ計測データは、図6(B)のようなデータに変更される。これにより、メモリ353の使用量が低減する。CPU352は、S907の処理を実行した後、フローをS908に進める。 When the CPU 352 determines Yes in S906, the CPU 352 deletes a part of the sensor measurement value stored in the memory 353 (S907). When data transmission fails, it is preferable that the sensor measurement value is retained until the next transmission timing. However, as described above, the memory 353 often has the minimum required storage capacity, and if many sensor measurement values are stored in the memory 353, the storage capacity of the memory 353 may be insufficient. There is. Therefore, in S907, the CPU 352 deletes the data of the sensor measurement value having a low priority. For example, as described above, the CPU 352 may delete the sensor measurement value of the data item having the priority “2” in FIG. 6A. In this case, the sensor measurement value of the data item having the priority "2" is deleted from the sensor measurement data stored in the memory 353, and the sensor measurement data is changed to the data as shown in FIG. 6 (B). To. This reduces the amount of memory 353 used. After executing the process of S907, the CPU 352 advances the flow to S908.

S906で、CPU352は、データ送信に成功したと判定した場合、メモリ353にセンサ計測値を記憶しておく必要はないため、S907の処理を実行する必要はない。従って、この場合、CPU352は、フローをS908に進める。そして、CPU352は、図9のフローチャートの処理を継続するかを判定する(S908)。S908の判定基準は、任意の基準であってよい。例えば、画像形成装置102の電源が切断された場合等に、CPU352は、図9のフローチャートの処理を継続しないと判定してもよい。CPU352は、S908でNoと判定した場合、フローをS901に戻す。一方、CPU352は、S908でYesと判定した場合、図9のフローチャートの処理を終了させる。 When the CPU 352 determines in S906 that the data transmission is successful, it is not necessary to store the sensor measurement value in the memory 353, so that it is not necessary to execute the process of S907. Therefore, in this case, the CPU 352 advances the flow to S908. Then, the CPU 352 determines whether to continue the processing of the flowchart of FIG. 9 (S908). The determination standard of S908 may be any standard. For example, when the power of the image forming apparatus 102 is turned off, the CPU 352 may determine that the processing of the flowchart of FIG. 9 is not continued. When the CPU 352 determines No in S908, the CPU 352 returns the flow to S901. On the other hand, when the CPU 352 determines Yes in S908, the CPU 352 ends the processing of the flowchart of FIG.

図9のフローチャートの各処理は、センサ計測値を取得してシステム制御部30にセンサ計測値を送信する処理であり、特徴抽出処理を含まない。そして、図9のフローチャートは、プリンタ制御部350のCPU352により実行される。CPU352は、演算負荷の高い特徴抽出処理を実行しないため、CPU352の負荷を低減できるとともに、メモリ353の使用量を少なくすることができる。この点は、リーダ制御部340も同様である。 Each process of the flowchart of FIG. 9 is a process of acquiring a sensor measurement value and transmitting the sensor measurement value to the system control unit 30, and does not include a feature extraction process. Then, the flowchart of FIG. 9 is executed by the CPU 352 of the printer control unit 350. Since the CPU 352 does not execute the feature extraction process having a high calculation load, the load on the CPU 352 can be reduced and the amount of the memory 353 used can be reduced. This point is the same for the reader control unit 340.

次に、画像形成装置102における特徴抽出処理およびサーバ103へのデータ送信処理について説明する。図11は、特徴抽出処理およびサーバ103へのデータ送信処理の流れを示すフローチャートである。図11のフローチャートの各処理は、図8のS803~S805の各処理に対応し、システム制御部30のCPU301がプログラム321を実行することにより実現される。 Next, the feature extraction process in the image forming apparatus 102 and the data transmission process to the server 103 will be described. FIG. 11 is a flowchart showing the flow of the feature extraction process and the data transmission process to the server 103. Each process of the flowchart of FIG. 11 corresponds to each process of S803 to S805 of FIG. 8, and is realized by the CPU 301 of the system control unit 30 executing the program 321.

最初に、システム制御部30のCPU301は、印刷ジョブに関わる制御を実行する(S1101)。例えば、S1101の処理は、画像形成装置102がジョブ実行指示を検出したときに実行される。この場合、CPU301は、画像読取のスキャンジョブや画像形成の印刷ジョブ、FAX送受信等のジョブを統括的に制御する。図11のフローチャートにおいて、S1001のジョブ制御処理は、S1002~S1007の各処理と非同期で動作する。つまり、印刷ジョブ制御中にS1002~S1007の各処理が実行されることもあり、ジョブのないアイドル中にS1002~S1007の各処理が実行されることもある。 First, the CPU 301 of the system control unit 30 executes control related to the print job (S1101). For example, the process of S1101 is executed when the image forming apparatus 102 detects a job execution instruction. In this case, the CPU 301 comprehensively controls jobs such as an image reading scan job, an image forming print job, and fax transmission / reception. In the flowchart of FIG. 11, the job control process of S1001 operates asynchronously with each process of S1002 to S1007. That is, each process of S1002 to S1007 may be executed during print job control, and each process of S1002 to S1007 may be executed during idle without a job.

次に、CPU301は、プリンタ部200のCPU352またはリーダ部240のCPU342からセンサ計測値のデータを受信したかを判定する(S1102)。上述したように、CPU301は、負荷が高いような場合、CPU352(またはCPU342)が送信したセンサ計測値のデータを受信できないことがある。この場合、CPU301は、フローをS1102に戻し、高負荷状態が解除されてセンサ計測値のデータを受信できるまで、待機する。一方、CPU301は、センサ計測値のデータを受信した場合、S1102でYesと判定し、フローをS1103に進める。 Next, the CPU 301 determines whether or not the sensor measurement value data has been received from the CPU 352 of the printer unit 200 or the CPU 342 of the reader unit 240 (S1102). As described above, when the load is high, the CPU 301 may not be able to receive the sensor measurement value data transmitted by the CPU 352 (or CPU 342). In this case, the CPU 301 returns the flow to S1102 and waits until the high load state is released and the sensor measurement value data can be received. On the other hand, when the CPU 301 receives the data of the sensor measurement value, it determines Yes in S1102 and advances the flow to S1103.

次に、CPU301は、受信したセンサ計測値を内部データ322として記憶装置32に記憶する(S1103)。内部データ322は、図7(A)で示されるような関連テーブルに紐づけられて記憶装置32に記憶される。そして、CPU301はデータ送信タイミングとなったかを判定する(S1104)。CPU301は、所定時刻となった場合に、前回の送信タイミングから今回の送信タイミングまでの期間における動作状態の変化に基づいて、S1104の判定を行ってもよい。CPU301は、S1104でNoと判定した場合、データ送信タイミングではないため、フローをS1102に戻す。一方、CPU301は、S1104でYesと判定した場合、フローをS1105に進める。そして、CPU301は、特徴抽出データを生成する特徴抽出処理を実行する(S1105)。特徴抽出処理については、後述する。 Next, the CPU 301 stores the received sensor measurement value as internal data 322 in the storage device 32 (S1103). The internal data 322 is associated with the related table as shown in FIG. 7A and stored in the storage device 32. Then, the CPU 301 determines whether the data transmission timing has come (S1104). When the predetermined time is reached, the CPU 301 may determine S1104 based on the change in the operating state during the period from the previous transmission timing to the current transmission timing. When the CPU 301 determines No in S1104, the flow is returned to S1102 because it is not the data transmission timing. On the other hand, if the CPU 301 determines Yes in S1104, the CPU 301 advances the flow to S1105. Then, the CPU 301 executes a feature extraction process for generating feature extraction data (S1105). The feature extraction process will be described later.

CPU301は、S1105の特徴抽出処理を実行した後、サーバ103へのデータ送信が不要であるかを判定する(S1106)。CPU301は、例えば、特徴抽出データ107が前回送信した内容から変化がなかった場合、または前回送信してから画像形成装置102で一度もジョブが実行されていない場合に、データ送信が不要であると判定する。CPU301は、S1106でNoと判定した場合、データ送信が必要であるため、生成された特徴抽出データ107をサーバ103に送信する(S1107)。一方、CPU301は、S1106でYesと判定した場合、データ送信は不要であるため、S1107の処理を実行することなく、フローをS1108に進める。 After executing the feature extraction process of S1105, the CPU 301 determines whether data transmission to the server 103 is unnecessary (S1106). The CPU 301 determines that data transmission is unnecessary, for example, when the feature extraction data 107 has not changed from the content previously transmitted, or when the job has never been executed by the image forming apparatus 102 since the previous transmission. judge. When the CPU 301 determines No in S1106, data transmission is required, so the generated feature extraction data 107 is transmitted to the server 103 (S1107). On the other hand, when the CPU 301 determines Yes in S1106, the data transmission is unnecessary, so that the flow proceeds to S1108 without executing the process of S1107.

CPU301は、S1107の処理が実行された後、またはS1106でYesと判定した場合、図11のフローチャートの各処理を継続するかを判定する(S1108)。S1108の判定基準は、任意の基準であってもよいが、図9のS908と同様の判定基準であってもよい。CPU301は、S1108でNoと判定した場合、フローをS1101に戻す。一方、CPU301は、S1108でYesと判定した場合、図11のフローチャートの処理を終了させる。図11のフローチャートでは、CPU301は、データ送信タイミングとなった際に特徴抽出処理を行っているが、特徴抽出処理をデータ送信タイミングと異なるタイミングで行ってもよい。 The CPU 301 determines whether to continue each process of the flowchart of FIG. 11 after the process of S1107 is executed or when it is determined to be Yes in S1106 (S1108). The determination standard of S1108 may be any standard, but may be the same determination standard as S908 of FIG. When the CPU 301 determines No in S1108, the CPU 301 returns the flow to S1101. On the other hand, when the CPU 301 determines Yes in S1108, the CPU 301 ends the processing of the flowchart of FIG. In the flowchart of FIG. 11, the CPU 301 performs the feature extraction process when the data transmission timing comes, but the feature extraction process may be performed at a timing different from the data transmission timing.

次に、S1105の特徴抽出処理について説明する。図12は、特徴抽出処理の流れを示すフローチャートである。特徴抽出処理は、図8のS803にも対応する。CPU301は、記憶装置32に記憶されている内部データ322を参照し、前回に特徴抽出処理を行ったタイミングから今回の特徴抽出処理を行うタイミングまでの期間に、内部データ322に更新があったかを判定する(S1201)。CPU301は、S1201でNoと判定した場合、新たに生成するデータはないため、図12のフローチャートの処理を終了させる。一方、CPU301は、S1201でYesと判定した場合、フローをS1202に進める。 Next, the feature extraction process of S1105 will be described. FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the feature extraction process. The feature extraction process also corresponds to S803 in FIG. The CPU 301 refers to the internal data 322 stored in the storage device 32, and determines whether or not the internal data 322 has been updated during the period from the timing of the previous feature extraction process to the timing of the current feature extraction process. (S1201). When the CPU 301 determines No in S1201, since there is no data to be newly generated, the processing of the flowchart of FIG. 12 is terminated. On the other hand, when the CPU 301 determines Yes in S1201, the CPU 301 advances the flow to S1202.

CPU301は、内部データ322に更新があったと判定した場合、前回に特徴抽出処理を行ったタイミングから今回の特徴抽出処理を行うタイミングまでの期間に、更新されたデータを抽出する(S1202)。そして、CPU301は、図7(A)の内部データ322を参照して、データ項目ごとに、対応する特徴抽出処理を選択する(S1203)。CPU301は、選択した特徴抽出処理を実行するために必要なデータ(内部データ322)があるかを判定する(S1204)。例えば、CPU301は、最大値算出処理や移動平均処理等を適用して、特徴抽出処理を実行する。最大値算出処理や移動平均処理を実行するためには、更新された内部データ322だけでなく、更新以前の一定期間、一定数の内部データ322が必要になる。なお、一定期間や一定数は、図7(A)のデータ項目701ごとに予め設定されているものとする。 When the CPU 301 determines that the internal data 322 has been updated, the CPU 301 extracts the updated data during the period from the timing of the previous feature extraction process to the timing of the current feature extraction process (S1202). Then, the CPU 301 refers to the internal data 322 of FIG. 7A and selects the corresponding feature extraction process for each data item (S1203). The CPU 301 determines whether or not there is data (internal data 322) necessary for executing the selected feature extraction process (S1204). For example, the CPU 301 executes a feature extraction process by applying a maximum value calculation process, a moving average process, or the like. In order to execute the maximum value calculation process and the moving average process, not only the updated internal data 322 but also a certain number of internal data 322 are required for a certain period before the update. It is assumed that a certain period and a certain number are set in advance for each data item 701 in FIG. 7 (A).

CPU301は、特徴抽出処理に用いられる内部データ322がメモリ302に記憶されていない場合、S1204でNoと判定する。この場合、CPU301は、特徴抽出データを生成する必要がないと判定し、図11のフローチャートの処理を終了させる。一方、CPU301は、S1204でYesと判定した場合、特徴抽出処理に応じた内部データ322のデータ項目の値を取得する(S1205)。そして、CPU301は、取得した値を用いて、更新された内部データ322ごとに、最大値算出処理や移動平均処理等を適用した特徴出処理を行い、特徴抽出データ107を生成する(S1206)。 When the internal data 322 used for the feature extraction process is not stored in the memory 302, the CPU 301 determines No in S1204. In this case, the CPU 301 determines that it is not necessary to generate the feature extraction data, and ends the process of the flowchart of FIG. On the other hand, when the CPU 301 determines Yes in S1204, the CPU 301 acquires the value of the data item of the internal data 322 corresponding to the feature extraction process (S1205). Then, the CPU 301 performs a feature extraction process to which a maximum value calculation process, a moving average process, and the like are applied for each updated internal data 322 using the acquired value, and generates a feature extraction data 107 (S1206).

図12の特徴抽出処理が実行されることで、記憶されている内部データ322の数や選択された特徴抽出処理に応じて、新たな特徴抽出データ107が生成されるかが制御される。これにより、画像形成装置102とサーバ103との間のデータの送受信量やタイミング等を、データごとに変更することができる。そして、図11のフローチャートの各処理はセンサ計測値の取得処理を含まない。図11のフローチャートの各処理は、システム制御部30のCPU301により実行されるため、CPU301はセンサ計測値の取得処理を実行しない。センサ計測値の取得処理は、上述したように、数msec~数sec間隔といった細かな時間単位で行われるため、CPU301の負荷が軽減される。 By executing the feature extraction process of FIG. 12, it is controlled whether or not new feature extraction data 107 is generated according to the number of stored internal data 322 and the selected feature extraction process. As a result, the amount and timing of data transmission / reception between the image forming apparatus 102 and the server 103 can be changed for each data. Each process in the flowchart of FIG. 11 does not include the sensor measurement value acquisition process. Since each process in the flowchart of FIG. 11 is executed by the CPU 301 of the system control unit 30, the CPU 301 does not execute the sensor measurement value acquisition process. As described above, the sensor measurement value acquisition process is performed in small time units such as intervals of several msec to several sec, so that the load on the CPU 301 is reduced.

次に、分析装置105のCPU402が実行する予測処理および通知処理について説明する。図13は、予測処理および通知処理の流れを示すフローチャートである。予測処理は、画像形成装置102の故障の予兆を検知する処理である。図13のフローチャートの各処理は、図8のS808、S809、S810およびS811に対応する。まず、CPU402は、予測処理を行うタイミングであるかを判定する(S1301)。予測処理を行うタイミングは、予測処理ごとに、期間または時刻が予め定められている。または、予測処理を行うタイミングは、ユーザや保守点検員106が画像形成装置102を用いて、画像形成装置102に対するメンテナンスがリクエストされたタイミングであってもよい。予測処理は、図7(A)の関連テーブルのうち予測要求ID706に基づいて行われる。予測要求ID706には判別処理705が関連付けられて管理されており、予測要求ID706に対応する判別処理705が実行される。 Next, the prediction process and the notification process executed by the CPU 402 of the analyzer 105 will be described. FIG. 13 is a flowchart showing the flow of prediction processing and notification processing. The prediction process is a process for detecting a sign of failure of the image forming apparatus 102. Each process of the flowchart of FIG. 13 corresponds to S808, S809, S810 and S811 of FIG. First, the CPU 402 determines whether it is the timing to perform the prediction process (S1301). As for the timing of performing the prediction process, the period or time is predetermined for each prediction process. Alternatively, the timing of performing the prediction process may be the timing at which the user or the maintenance inspector 106 requests maintenance for the image forming apparatus 102 by using the image forming apparatus 102. The prediction process is performed based on the prediction request ID 706 in the related table of FIG. 7A. A discrimination process 705 is associated and managed with the prediction request ID 706, and the discrimination process 705 corresponding to the prediction request ID 706 is executed.

CPU402は、S1301でNoと判定した場合、予測処理を行うタイミングではないため、図13のフローチャートの処理を終了させる。一方、CPU402は、S1301でYesと判定した場合、フローをS1302に進める。次に、CPU402は、複数種類の予測処理のうち何れの予測処理を行うかを判別するための予測要求IDを取得する(S1302)。例えば、保守点検員106が、自身が保持する携帯端末を用いて、画像形成装置102の定着ベルトの状況を確認する指示を分析装置105に対して行ったとする。この場合、分析装置105に予測要求ID「2」が送信される。これにより、分析装置105は、予測要求IDを取得する。 When the CPU 402 determines No in S1301, it is not the timing to perform the prediction process, so the process of the flowchart of FIG. 13 is terminated. On the other hand, when the CPU 402 determines Yes in S1301, the CPU 402 advances the flow to S1302. Next, the CPU 402 acquires a prediction request ID for determining which of the plurality of types of prediction processing is to be performed (S1302). For example, it is assumed that the maintenance inspector 106 gives an instruction to the analyzer 105 to confirm the state of the fixing belt of the image forming apparatus 102 by using the portable terminal held by the maintenance inspector 106. In this case, the prediction request ID "2" is transmitted to the analyzer 105. As a result, the analyzer 105 acquires the prediction request ID.

CPU402は、取得した予測要求IDに対応した予測処理を行うために必要な期間の特徴抽出データ107を取得する(S1303)。このとき、CPU402は、特徴抽出データ107とともにログデータ323を取得する。そして、CPU402は、取得した特徴抽出データ107およびログデータ323に基づいて、予測処理を実行する(S1304)。例えば、取得した要求IDが「2」である場合、CPU402は、「定着ベルトモータ回転速度」に対してヒストグラム化処理が実施された特徴抽出データに対して分散率を求める処理を行い、異常(エラー)の発生や兆候があるかを判定する。また、CPU402は、「転写ローラ走行距離」に対して移動平均処理が実施された特徴抽出データに対して傾き分析処理を行うことで異常の兆候があるかを判定する。 The CPU 402 acquires feature extraction data 107 for a period required to perform prediction processing corresponding to the acquired prediction request ID (S1303). At this time, the CPU 402 acquires the log data 323 together with the feature extraction data 107. Then, the CPU 402 executes the prediction process based on the acquired feature extraction data 107 and log data 323 (S1304). For example, when the acquired request ID is "2", the CPU 402 performs a process of obtaining the dispersion rate of the feature extraction data for which the histogram processing is performed on the "fixing belt motor rotation speed", and an abnormality (anomaly) ( Determine if there is an error) or a sign. Further, the CPU 402 determines whether or not there is a sign of abnormality by performing an inclination analysis process on the feature extraction data on which the moving average process has been performed on the “transfer roller mileage”.

そして、予測処理が行われた後、CPU402は、予測処理の結果(予測結果)に基づいて、ユーザや保守点検員106に通知が必要であるかを判定する(S1305)。例えば、予測結果が、画像形成装置102にエラーの予兆があることを示す場合、CPU402は、通知が必要であるとして、S1305でYesと判定してもよい。CPU402は、S1305でNoと判定した場合、つまり通知が不要であると判定した場合、図13のフローチャートの処理を終了させる。一方、CPU402は、S1305でYesと判定した場合、予測結果を示す通知内容を生成する(S1306)。そして、CPU402は、生成された通知内容を保守点検員106に通知する(S1307)。例えば、通知内容は、保守点検員106が所持する携帯端末に通知される。 Then, after the prediction process is performed, the CPU 402 determines whether the user or the maintenance inspector 106 needs to be notified based on the result of the prediction process (prediction result) (S1305). For example, when the prediction result indicates that the image forming apparatus 102 has a sign of an error, the CPU 402 may determine Yes in S1305 as the notification is necessary. When the CPU 402 determines in S1305 as No, that is, when it is determined that the notification is unnecessary, the CPU 402 ends the processing of the flowchart of FIG. On the other hand, when the CPU 402 determines Yes in S1305, the CPU 402 generates a notification content indicating a prediction result (S1306). Then, the CPU 402 notifies the maintenance inspector 106 of the generated notification content (S1307). For example, the content of the notification is notified to the mobile terminal owned by the maintenance inspector 106.

図14は、各種データおよび予測結果の一例を示す図である。図14(A)は、画像形成装置102内の各種のセンサ群から取得される内部データ322の一例である。内部データ322では、時刻Tにおける各種のセンサ計測値やカウンタの値が項目ごとに管理されている。図14(A)は、内部データ322の一例として、時刻Tにおける定着ベルトモータの回転加速度のデータを、横軸を時刻として、縦軸を回転加速度として表した図である。図14(B)は、上記の定着ベルトモータの回転加速度のデータに対してヒストグラム化処理を施した結果を示す図である。上記のデータに対してヒストグラム化処理を実施することで、センサ計測値の出現頻度の情報は維持しつつ、全体のデータ量の削減が削減される。 FIG. 14 is a diagram showing an example of various data and prediction results. FIG. 14A is an example of internal data 322 acquired from various sensor groups in the image forming apparatus 102. In the internal data 322, various sensor measurement values and counter values at time T are managed for each item. FIG. 14A is a diagram showing the rotational acceleration data of the fixing belt motor at time T as an example of the internal data 322, with the horizontal axis representing the time and the vertical axis representing the rotational acceleration. FIG. 14B is a diagram showing the result of performing a histogram processing on the data of the rotational acceleration of the fixing belt motor. By performing the histogram processing on the above data, the reduction of the total amount of data is reduced while maintaining the information on the appearance frequency of the sensor measurement values.

図14(C)は、判別処理の内容および結果を示す図である。図14(C)は、図14(B)のようにヒストグラム化処理が施された特徴抽出データ107に基づいて、ヒストグラムの分散率を用いて判別処理が行われた結果を示す図である。判別処理は、分析装置105のCPU402が行う。図14(C)の「正常時」は、所定の画像形成装置102の判別処理の結果の一例を示し、分散率が所定の値以上であるため、CPU402は、上記所定の画像形成装置102は正常であると判定する。一方、図14(C)の「異常予兆時」は、他の画像形成装置102の判別処理の結果の一例を示し、分散率が所定の値未満であるため、CPU402は、他の画像形成装置102の異常の予兆を検知する。 FIG. 14C is a diagram showing the contents and results of the discrimination process. FIG. 14C is a diagram showing the result of discrimination processing using the variance ratio of the histogram based on the feature extraction data 107 subjected to the histogram conversion processing as shown in FIG. 14B. The discrimination process is performed by the CPU 402 of the analyzer 105. “Normal” in FIG. 14C shows an example of the result of the discrimination process of the predetermined image forming apparatus 102, and since the dispersion rate is equal to or higher than the predetermined value, the CPU 402 uses the predetermined image forming apparatus 102. Judge as normal. On the other hand, “at the time of abnormality sign” in FIG. 14C shows an example of the result of the discrimination processing of the other image forming apparatus 102, and since the dispersion rate is less than a predetermined value, the CPU 402 is the other image forming apparatus. Detects a sign of 102 abnormality.

分析装置105のCPU402は、ヒストグラム化処理が施された特徴抽出データ107のヒストグラムの分散率以外の手法を用いて、以上の予兆があるかの判別処理を行ってもよい。例えば、分析装置105のCPU402は、平均や歪度、尖度等を用いて判別処理を行ってもよい。 The CPU 402 of the analyzer 105 may perform a determination process for determining whether or not there is a sign of the above by using a method other than the variance ratio of the histogram of the feature extraction data 107 that has been subjected to the histogram conversion process. For example, the CPU 402 of the analyzer 105 may perform the discrimination process using the average, skewness, kurtosis, and the like.

図14(D)は、特徴抽出処理としてスペクトル化処理を適用した場合の判別処理の結果の一例を示す図である。内部データ322に対してスペクトル化処理が施されることで、センサ計測値の周波数成分ごとの情報は維持しつつ、全体のデータ量の削減を行うことができる。分析装置105のCPU402は、判別処理が実施される時刻までにスペクトル化処理が行われた特徴抽出データ107の累積結果に基づいて、スペクトルの周期を解析して判別処理を行う。図14(D)の「正常時」は、所定の画像形成装置102の判別処理の結果の一例を示し、波形の周期が所定周期以内であるため、CPU402は、上記所定の画像形成装置102は正常であると判定する。一方、図14(D)の「異常予兆時」は、他の画像形成装置102の判別処理の結果の一例を示し、波形の周期が所定周期よりも長いため、CPU402は、他の画像形成装置102の異常の予兆を検知する。 FIG. 14D is a diagram showing an example of the result of the discrimination process when the spectralization process is applied as the feature extraction process. By performing the spectralization processing on the internal data 322, it is possible to reduce the total amount of data while maintaining the information for each frequency component of the sensor measurement value. The CPU 402 of the analyzer 105 analyzes the period of the spectrum based on the cumulative result of the feature extraction data 107 that has been spectralized by the time when the discrimination process is performed, and performs the discrimination process. “Normal” in FIG. 14D shows an example of the result of the discrimination process of the predetermined image forming apparatus 102, and since the waveform cycle is within the predetermined cycle, the CPU 402 uses the predetermined image forming apparatus 102. Judge as normal. On the other hand, the “abnormality sign time” in FIG. 14D shows an example of the result of the discrimination processing of the other image forming apparatus 102, and since the waveform cycle is longer than the predetermined cycle, the CPU 402 is the other image forming apparatus. Detects a sign of 102 abnormality.

図14(E)は、特徴抽出処理として移動平均処理を適用した場合の判別処理の結果の一例を示す図である。特徴抽出処理として移動平均処理が適用されることで、少ないデータ量でセンサ計測値の傾向把握や計測誤差の削減が可能となる。分析装置105のCPU402は、判別処理が実施される時刻までに移動平均化処理が行われた特徴抽出データ107の累積結果に基づいて、移動平均化の傾きを解析して判別処理を行う。図14(E)の「正常時」は、所定の画像形成装置102の判別処理の結果の一例を示し、波形の傾きが所定度合い以下であるため、CPU402は、上記所定の画像形成装置102は正常であると判定する。一方、図14(E)の「異常予兆時」は、他の画像形成装置102の判別処理の結果の一例を示し、波形の傾きが所定度合いよりも大きいため、CPU402は、他の画像形成装置102の異常の予兆を検知する。 FIG. 14E is a diagram showing an example of the result of the discrimination process when the moving average process is applied as the feature extraction process. By applying the moving average process as the feature extraction process, it is possible to grasp the tendency of the sensor measurement value and reduce the measurement error with a small amount of data. The CPU 402 of the analyzer 105 analyzes the inclination of the moving averaging based on the cumulative result of the feature extraction data 107 that has been subjected to the moving averaging process by the time when the discrimination process is performed, and performs the discrimination process. “Normal” in FIG. 14E shows an example of the result of the discrimination process of the predetermined image forming apparatus 102, and since the inclination of the waveform is not more than a predetermined degree, the CPU 402 uses the predetermined image forming apparatus 102. Judge as normal. On the other hand, “at the time of abnormality sign” in FIG. 14E shows an example of the result of the discrimination processing of the other image forming apparatus 102, and since the inclination of the waveform is larger than a predetermined degree, the CPU 402 is the other image forming apparatus. Detects a sign of 102 abnormality.

以上、説明したように、計測値の取得処理はリーダ制御部340のCPU342やプリンタ制御部350のCPU352が行い、特徴抽出処理はシステム制御部30のCPU301が行う。これにより、画像形成装置102の異常の予兆を検知するための計測値の取得処理と特徴抽出処理との負荷を異なるCPUに分散させることができる。従って、画像形成装置102の異常の予兆を検知する処理を行いつつ、画像形成装置102の本来の役割である印刷やコピーといったジョブ処理に与える影響が少なくなる。これにより、印刷生産性の低下を抑制することができる。 As described above, the measurement value acquisition process is performed by the CPU 342 of the reader control unit 340 and the CPU 352 of the printer control unit 350, and the feature extraction process is performed by the CPU 301 of the system control unit 30. As a result, the load of the measurement value acquisition process and the feature extraction process for detecting the sign of abnormality of the image forming apparatus 102 can be distributed to different CPUs. Therefore, while performing the process of detecting the sign of the abnormality of the image forming apparatus 102, the influence on the job processing such as printing and copying, which is the original role of the image forming apparatus 102, is reduced. As a result, it is possible to suppress a decrease in printing productivity.

また、上述したように、内部データ322のデータ項目に優先度が割り当てられる。そして、ジョブの競合等に起因してCPU間のデータ送受信が失敗したとしても、優先度の低いデータ項目の計測値のデータが削除される。これにより、複数のCPUで上記の負荷分散を図っても、依然として、CPUが高負荷状態であったとしても、優先度が高い重要な計測値を保持することができる。 Further, as described above, priority is assigned to the data item of the internal data 322. Then, even if data transmission / reception between CPUs fails due to job conflict or the like, the measured value data of the data item having a low priority is deleted. As a result, even if the above load balancing is achieved by a plurality of CPUs, even if the CPUs are still in a high load state, important measured values with high priority can be maintained.

以上、本発明の好ましい実施の形態について説明したが、本発明は上述した各実施の形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。本発明は、上述の各実施の形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワークや記憶媒体を介してシステムや装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータの1つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行する処理でも実現可能である。また、本発明は、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。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist thereof. The present invention supplies a program that realizes one or more functions of each of the above-described embodiments to a system or device via a network or storage medium, and one or more processors of the computer of the system or device implements the program. It can also be realized by the process of reading and executing. The present invention can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.

10 システム
30 システム制御部
102 画像形成装置
103 サーバ
105 分析装置
301 CPU
340 リーダ制御部
341 センサ群
342 CPU
350 プリンタ制御部
351 センサ群
352 CPU
402 CPU
10 System 30 System control unit 102 Image forming device 103 Server 105 Analytical device 301 CPU
340 Reader control unit 341 Sensor group 342 CPU
350 Printer control unit 351 Sensor group 352 CPU
402 CPU

Claims (12)

画像形成装置であって、
前記画像形成装置の内部の状態を示す内部データを取得し、取得した前記内部データを送信する第1制御手段と、
前記内部データを前記第1制御手段から受信し、受信した前記内部データに基づいて、前記画像形成装置の異常の予兆の検知に用いられる特徴量を抽出する第2制御手段と、
を備えることを特徴とする画像形成装置。
It is an image forming device
A first control means that acquires internal data indicating the internal state of the image forming apparatus and transmits the acquired internal data.
A second control means that receives the internal data from the first control means and extracts a feature amount used for detecting a sign of abnormality of the image forming apparatus based on the received internal data.
An image forming apparatus comprising.
前記第1制御手段は、前記内部データを送信するタイミングになったときに所定量の前記内部データを取得したかを判定し、所定量の前記内部データを取得したと判定した場合、所定量の前記内部データを纏めて前記第2制御手段に送信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 first control means determines whether or not a predetermined amount of the internal data has been acquired when it is time to transmit the internal data, and if it is determined that a predetermined amount of the internal data has been acquired, the predetermined amount of the internal data is determined. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the internal data is collectively transmitted to the second control means. 前記所定量は、前記特徴量を抽出する処理に用いられるデータ量に基づいて設定されることを特徴とする請求項2に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to claim 2, wherein the predetermined amount is set based on the amount of data used in the process for extracting the feature amount. 前記特徴量を示すデータを、前記異常の予兆の検知を行う外部装置に送信する送信手段、をさらに備え、
前記送信手段は、前記特徴量を示すデータが前回送信してから変化していない場合、または前記特徴量を示すデータを前回送信してからジョブが実行されていない場合、前記特徴量を示すデータを前記外部装置に送信しないことを特徴とする請求項1乃至3のうち何れか1項に記載の画像形成装置。
Further provided with a transmission means for transmitting data indicating the feature amount to an external device that detects a sign of the abnormality.
The transmission means is data indicating the feature amount when the data indicating the feature amount has not changed since the last transmission, or when the job has not been executed since the data indicating the feature amount was transmitted last time. The image forming apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the image is not transmitted to the external device.
前記第1制御手段は、前記第2制御手段が前記内部データの受信に失敗した場合、複数の前記内部データにそれぞれ対応付けられた優先度の情報に基づいて、複数の前記内部データのうち一部を削除することを特徴とする請求項1乃至4のうち何れか1項に記載の画像形成装置。 When the second control means fails to receive the internal data, the first control means is one of the plurality of internal data based on the priority information associated with the plurality of internal data. The image forming apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the part is deleted. 前記第1制御手段は、前記画像形成装置が稼働停止となることを示す内部データよりも、前記画像形成装置の印刷物の画質劣化を示す内部データを優先的に削除することを特徴とする請求項5に記載の画像形成装置。 The first control means is characterized in that it preferentially deletes internal data indicating deterioration of image quality of printed matter of the image forming apparatus over internal data indicating that the image forming apparatus is stopped. The image forming apparatus according to 5. 前記第2制御手段は、前記内部データに変更がない場合、または前記特徴量を抽出する処理に用いられる前記内部データがメモリに記憶されていない場合、前記特徴量を抽出する処理を行わないことを特徴とする請求項1乃至6のうち何れか1項に記載の画像形成装置。 The second control means does not perform the process of extracting the feature amount when the internal data is not changed or the internal data used for the process of extracting the feature amount is not stored in the memory. The image forming apparatus according to any one of claims 1 to 6. 前記第1制御手段は、画像形成の制御または画像の読み取りの制御を行うことを特徴とする請求項1乃至7のうち何れか1項に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the first control means controls image formation or image reading. 前記第2制御手段は、前記画像形成装置の全体の動作を統括的に制御することを特徴とする請求項1乃至8のうち何れか1項に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein the second control means comprehensively controls the overall operation of the image forming apparatus. 画像形成装置と外部装置とを備えるシステムであって、
前記画像形成装置は、
前記画像形成装置の内部の状態を示す内部データを取得し、取得した前記内部データを送信する第1制御手段と、
前記内部データを前記第1制御手段から受信し、受信した前記内部データに基づいて、前記画像形成装置の異常の予兆の検知に用いられる特徴量を抽出する第2制御手段と、
前記特徴量を示すデータを前記外部装置に送信する送信手段と、を備え、
前記外部装置は、
前記特徴量を示すデータに基づいて、前記画像形成装置の異常の予兆の検知を行う分析手段、を備えることを特徴とするシステム。
A system equipped with an image forming device and an external device.
The image forming apparatus is
A first control means that acquires internal data indicating the internal state of the image forming apparatus and transmits the acquired internal data.
A second control means that receives the internal data from the first control means and extracts a feature amount used for detecting a sign of abnormality of the image forming apparatus based on the received internal data.
A transmission means for transmitting data indicating the feature amount to the external device is provided.
The external device is
A system characterized by comprising an analysis means for detecting a sign of abnormality of the image forming apparatus based on data indicating the feature amount.
画像形成装置の制御方法であって、
第1制御手段が、前記画像形成装置の内部の状態を示す内部データを取得し、取得した前記内部データを送信し、
第2制御手段が、前記内部データを前記第1制御手段から受信し、受信した前記内部データに基づいて、前記画像形成装置の異常の予兆の検知に用いられる特徴量を抽出する、
ことを特徴とする画像形成装置の制御方法。
It is a control method of the image forming apparatus.
The first control means acquires internal data indicating the internal state of the image forming apparatus, transmits the acquired internal data, and transmits the acquired internal data.
The second control means receives the internal data from the first control means, and extracts a feature amount used for detecting a sign of abnormality of the image forming apparatus based on the received internal data.
A control method for an image forming apparatus.
請求項1乃至9のうち何れか1項に記載の画像形成装置の各手段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 means of the image forming apparatus according to any one of claims 1 to 9.
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