JP2022040908A - Image forming apparatus, management device, method for controlling image forming apparatus, method for controlling management device, program, and management system - Google Patents

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Abstract

To provide a management system that can perform maintenance of an image forming apparatus based on the state of generation of noise in a synchronization signal.SOLUTION: An abnormality prediction system 100 comprises an image forming apparatus 101, a server 103, and a management device 104. The image forming apparatus 101 includes a scanner unit 201 that generates image data of a read document and transfers the image data in synchronization with a synchronization signal; a scan image processing unit 305 that performs image processing on the image data received from the scanner unit 201; and a noise mask unit 601 that executes mask processing of removing noise generated in the synchronization signal. The image forming apparatus 101 transmits characteristic extraction data 311 of the image forming apparatus 101 including noise information to the management device 104 through the server 103. The management device 104 predicts the details of maintenance of the image forming apparatus 101 based on the characteristic extraction data 311 of the image forming apparatus 101 received from the server 103.SELECTED DRAWING: Figure 12

Description

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

画像形成装置を管理する管理システムが知られている。管理システムは、管理装置及び複数の画像形成装置で構成され、管理装置は、複数の画像形成装置とネットワークを介して接続されている。例えば、管理システムでは、画像形成装置が、当該画像形成装置の状態の特徴量を算出し、算出した特徴量の推移の傾向から検知した異常の予兆に関する情報(以下、「異常予兆情報」という。)を管理装置へ送信する(例えば、特許文献1参照)。管理装置は、受信した異常予兆情報に基づいて異常の予兆を検知した一の画像形成装置のメンテナンスを保守担当者に依頼し、依頼を受けた保守担当者が一の画像形成装置のメンテナンスを実施する。このように異常の予兆を検知した段階で画像形成装置のメンテナンスを実施することで、画像形成装置が故障して稼働できなくなる前に適切な処置を行って、画像形成装置の故障によるダウンタイムの発生を防止することができる。 A management system for managing an image forming apparatus is known. The management system is composed of a management device and a plurality of image forming devices, and the management device is connected to the plurality of image forming devices via a network. For example, in the management system, the image forming apparatus calculates the feature amount of the state of the image forming apparatus, and the information about the sign of the abnormality detected from the tendency of the transition of the calculated feature amount (hereinafter, referred to as "abnormality sign information". ) Is transmitted to the management device (see, for example, Patent Document 1). The management device requests the maintenance staff to maintain the one image forming device that detects the sign of abnormality based on the received abnormality sign information, and the maintenance staff who receives the request carries out the maintenance of the one image forming device. do. By performing maintenance on the image forming apparatus at the stage when a sign of abnormality is detected in this way, appropriate measures are taken before the image forming apparatus fails and cannot operate, and downtime due to the failure of the image forming apparatus can be achieved. It can be prevented from occurring.

画像形成装置は、読み取った原稿の画像データを生成するスキャナ部、及び生成された画像データに画像処理を施す画像処理部を備える。スキャナ部はCCD(Charge Coupled Device)やCMOS等のイメージセンサを備える。イメージセンサは光検出部が1ラインに配列されたラインセンサで構成される。スキャナ部は、読み取ったラインデータを、1ライン毎に副走査同期信号及び主走査同期信号等の同期信号に同期させて、画像処理部へ転送する。このような画像形成装置において、例えば、装置外に生じた静電気の影響を受けて、上記同期信号にノイズが発生してしまうことがある。同期信号にノイズが発生すると、画像データの転送が正常に行われず、その結果、例えば、画像のラインずれや、白抜け等が発生してしまう。これに対し、例えば、同期信号に発生したノイズを除去するマスク処理を実行するマスク処理部を備える画像形成装置が開発されている(例えば、特許文献2参照)。マスク処理を実行することにより、静電気等の影響を受けて同期信号に発生したノイズを除去して、画像データの転送を正常に行うことができ、もって、ラインずれや白抜け等が無い画像データを出力することができる。 The image forming apparatus includes a scanner unit that generates image data of the scanned document, and an image processing unit that performs image processing on the generated image data. The scanner unit includes an image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) or CMOS. The image sensor is composed of a line sensor in which photodetectors are arranged in one line. The scanner unit synchronizes the read line data with a synchronization signal such as a sub-scan synchronization signal and a main scan synchronization signal for each line, and transfers the read line data to the image processing unit. In such an image forming apparatus, for example, noise may be generated in the synchronization signal due to the influence of static electricity generated outside the apparatus. When noise occurs in the synchronization signal, the image data is not transferred normally, and as a result, for example, line shift of the image, whiteout, etc. occur. On the other hand, for example, an image forming apparatus including a mask processing unit that executes mask processing for removing noise generated in a synchronization signal has been developed (see, for example, Patent Document 2). By executing the mask processing, noise generated in the synchronization signal under the influence of static electricity can be removed, and the image data can be transferred normally. Therefore, the image data has no line shift or whiteout. Can be output.

特開2020-3656号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2020-3656 特開2009-253908号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2009-253908

同期信号におけるノイズの発生要因は、静電気等に限られず、例えば、同期信号にノイズが頻繁に発生する場合には、同期信号の転送経路に不具合が生じていることが考えられるので、画像形成装置のメンテナンスを行うのが好ましい。しかしながら、マスク処理部を備える画像形成装置では、同期信号に発生したノイズは除去され、画像データの転送が正常に行われるので、異常の予兆が検知されない。つまり、この画像形成装置から管理装置へ異常予兆情報が送信されない。このため、従来では、同期信号におけるノイズの発生状況に基づいて画像形成装置のメンテナンスを行うことができない。 The cause of noise in the synchronization signal is not limited to static electricity and the like. For example, when noise is frequently generated in the synchronization signal, it is possible that a defect has occurred in the transfer path of the synchronization signal. It is preferable to perform maintenance. However, in the image forming apparatus provided with the mask processing unit, the noise generated in the synchronization signal is removed and the image data is transferred normally, so that no sign of abnormality is detected. That is, the abnormality sign information is not transmitted from this image forming apparatus to the management apparatus. Therefore, conventionally, it is not possible to perform maintenance on the image forming apparatus based on the state of noise generation in the synchronization signal.

本発明の目的は、同期信号におけるノイズの発生状況に基づいて画像形成装置のメンテナンスを行うことができる画像形成装置、管理装置、画像形成装置の制御方法、管理装置の制御方法、プログラム、及び管理システムを提供することにある。 An object of the present invention is an image forming apparatus, a management apparatus, a control method of an image forming apparatus, a control method of the management apparatus, a program, and management capable of performing maintenance of the image forming apparatus based on the generation state of noise in a synchronization signal. It is to provide the system.

上記目的を達成するために、本発明の画像形成装置は、画像形成装置であって、読み取った原稿の画像データを生成し、前記画像データを同期信号に同期させて転送する読み取り手段と、前記読み取り手段から受信した画像データに画像処理を施す画像処理手段と、前記同期信号に発生したノイズを除去するマスク処理を実行するマスク処理実行手段と、前記同期信号に発生したノイズに関する情報を生成する生成手段と、前記画像形成装置のメンテナンスに関する管理を行う管理装置へ直接的又は間接的に前記ノイズに関する情報を送信する送信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 is an image forming apparatus, which is a reading means for generating image data of a scanned original and transferring the image data in synchronization with a synchronization signal. An image processing means for performing image processing on image data received from a reading means, a mask processing executing means for executing mask processing for removing noise generated in the synchronization signal, and information on noise generated in the synchronization signal are generated. It is characterized by comprising a generation means and a transmission means for directly or indirectly transmitting information regarding the noise to a management device that manages the maintenance of the image forming apparatus.

本発明によれば、同期信号におけるノイズの発生状況に基づいて画像形成装置のメンテナンスを行うことができる。 According to the present invention, maintenance of the image forming apparatus can be performed based on the generation state of noise in the synchronization signal.

本発明の実施の形態に係る管理システムとしての異常予測システムの構成を概略的に示す構成図である。It is a block diagram which shows roughly the structure of the abnormality prediction system as the management system which concerns on embodiment of this invention. 図1の画像形成装置の構成を概略的に示すブロック図である。It is a block diagram schematically showing the structure of the image forming apparatus of FIG. 図2のコントローラ部の構成を概略的に示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the controller part of FIG. 図1の管理装置のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram schematically showing a hardware configuration of the management device of FIG. 1. 図2のスキャナ部の構成を概略的に示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the scanner part of FIG. 図3のスキャン画像処理部の構造を概略的に示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the scan image processing part of FIG. 図2のスキャナ部からコントローラ部への画像データの転送について説明するためのタイミングチャートである。It is a timing chart for demonstrating the transfer of the image data from the scanner part of FIG. 2 to the controller part. 図6のノイズマスク部の構成を概略的に示すブロック図である。It is a block diagram which shows schematic structure of the noise mask part of FIG. 図6のノイズマスク部における信号の入出力を表すタイミングチャートである。It is a timing chart which shows the input / output of a signal in the noise mask part of FIG. 図3のシステム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 the system control part of FIG. 図1の異常予測システムによって生成される特徴抽出データと当該特徴抽出データに関する処理について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the feature extraction data generated by the anomaly prediction system of FIG. 1 and the process which concerns on the feature extraction data. 図1の異常予測システムにおいて特徴抽出データを生成してメンテンナンスが必要であることを通知する一連の処理の流れを説明するためのシーケンス図である。It is a sequence diagram for demonstrating the flow of a series of processing which generates the feature extraction data in the anomaly prediction system of FIG. 1 and notifies that maintenance is necessary. 図1の画像形成装置によって実行されるノイズ情報送信処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the noise information transmission processing executed by the image forming apparatus of FIG. 図1のサーバが当該サーバに接続された複数の画像形成装置から収集したノイズ情報を説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for demonstrating the noise information collected by the server of FIG. 1 from a plurality of image forming apparatus connected to the server. 図1の管理装置によって実行される異常予測制御処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the abnormality prediction control processing executed by the management apparatus of FIG. 図1の管理装置がサーバから取得した特徴抽出データに含まれるノイズ情報に基づいて実行する異常予測処理の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the abnormality prediction processing which the management apparatus of FIG. 1 executes based on the noise information included in the feature extraction data acquired from a server. 図1のサーバによって管理されるデータ管理テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data management table managed by the server of FIG.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳述する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図1は、本発明の実施の形態に係る管理システムとしての異常予測システム100の構成を概略的に示す構成図である。異常予測システム100は、1台以上の画像形成装置、サーバ103(格納手段)、及び管理装置104を備える。なお、本実施の形態では、一例として、異常予測システム100が2台の画像形成装置101,102を備える構成について説明する。画像形成装置101,102、サーバ103、及び管理装置104は、インターネット、LAN、ISDN、イントラネット等のネットワーク105を介して通信可能である。異常予測システム100は、画像形成装置101,102からデータを収集し、収集したデータに基づいて画像形成装置101や画像形成装置102の異常の予兆を検知する。 FIG. 1 is a configuration diagram schematically showing a configuration of an abnormality prediction system 100 as a management system according to an embodiment of the present invention. The abnormality prediction system 100 includes one or more image forming devices, a server 103 (storage means), and a management device 104. In this embodiment, as an example, a configuration in which the abnormality prediction system 100 includes two image forming devices 101 and 102 will be described. The image forming apparatus 101, 102, the server 103, and the management apparatus 104 can communicate with each other via a network 105 such as the Internet, LAN, ISDN, and an intranet. The abnormality prediction system 100 collects data from the image forming devices 101 and 102, and detects signs of abnormality in the image forming device 101 and the image forming device 102 based on the collected data.

画像形成装置101,102は、スキャン機能、プリント機能、コピー機能、FAX通信機能等の複数の機能を備えるデジタル複合機である。なお、本実施の形態では、画像形成装置101及び画像形成装置102は同様の機能及び構成であり、以下では、一例として、画像形成装置101を用いてその機能及び構成を説明する。 The image forming devices 101 and 102 are digital multifunction devices having a plurality of functions such as a scanning function, a printing function, a copying function, and a fax communication function. In the present embodiment, the image forming apparatus 101 and the image forming apparatus 102 have the same functions and configurations, and the functions and configurations thereof will be described below using the image forming apparatus 101 as an example.

画像形成装置101は、ユーザによる機能選択操作を受け付け、また、ユーザによって指示されたジョブを実行する。画像形成装置101が実行するジョブは、例えば、スキャンジョブ、印刷ジョブ、コピージョブ、FAX送信ジョブである。また、画像形成装置101は、当該画像形成装置101の異常の予兆を検知するために必要となる後述する図3のログデータ310や特徴抽出データ311を定期的にサーバ103へ送信する。 The image forming apparatus 101 accepts a function selection operation by the user, and also executes a job instructed by the user. The jobs executed by the image forming apparatus 101 are, for example, a scan job, a print job, a copy job, and a fax transmission job. Further, the image forming apparatus 101 periodically transmits the log data 310 and the feature extraction data 311 of FIG. 3, which will be described later, which are necessary for detecting a sign of abnormality of the image forming apparatus 101, to the server 103.

サーバ103は、画像形成装置101,102からそれぞれ受信したログデータ310及び特徴抽出データ311を蓄積する。また、サーバ103は、蓄積したログデータ310及び特徴抽出データ311を管理装置104へ送信する。 The server 103 stores the log data 310 and the feature extraction data 311 received from the image forming devices 101 and 102, respectively. Further, the server 103 transmits the accumulated log data 310 and the feature extraction data 311 to the management device 104.

管理装置104は、サーバ103から、例えば、画像形成装置101のログデータ310及び特徴抽出データ311を受信すると、受信した特徴抽出データ311を分析して、画像形成装置101の異常の予兆を検知する。具体的に、管理装置104は、画像形成装置101が備える各種部品の故障や寿命等を予測する。予測した結果、画像形成装置101の部品の交換が必要である場合には、管理装置104は、保守点検員106に画像形成装置101のメンテナンス作業を依頼する。このようにして、本実施の形態では、異常予測システム100の管理対象となる画像形成装置に搭載された部品が故障する前に、寿命が近付いた部品を交換する等のメンテナンス作業を行うことができる。 When the management device 104 receives, for example, the log data 310 and the feature extraction data 311 of the image forming apparatus 101 from the server 103, the management device 104 analyzes the received feature extraction data 311 and detects a sign of an abnormality in the image forming apparatus 101. .. Specifically, the management device 104 predicts failures, lifespans, and the like of various parts included in the image forming device 101. As a result of the prediction, when it is necessary to replace the parts of the image forming apparatus 101, the management apparatus 104 requests the maintenance inspector 106 to perform the maintenance work of the image forming apparatus 101. In this way, in the present embodiment, maintenance work such as replacement of parts that have reached the end of their service life can be performed before the parts mounted on the image forming apparatus to be managed by the abnormality prediction system 100 break down. can.

図2は、図1の画像形成装置101の構成を概略的に示すブロック図である。図2において、画像形成装置101は、スキャナ部201、プリンタ部205、コントローラ部210、及び操作部211を備える。 FIG. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of the image forming apparatus 101 of FIG. In FIG. 2, the image forming apparatus 101 includes a scanner unit 201, a printer unit 205, a controller unit 210, and an operation unit 211.

スキャナ部201は、原稿を光学的に読み取り、読み取った原稿の画像データを生成する。スキャナ部201は、原稿給紙部202、原稿読取部203、及びセンサ群204を備える。原稿給紙部202は、原稿を搬送するベルト等で構成される。原稿読取部203は、原稿を光学的に読み取るためのレーザ光源やレンズ等で構成される。センサ群204は、スキャナ部201が原稿読み取り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複数のセンサを含む。 The scanner unit 201 optically scans the document and generates image data of the scanned document. The scanner unit 201 includes a document feeding unit 202, a document reading unit 203, and a sensor group 204. The document feeding unit 202 is composed of a belt or the like for transporting documents. The document reading unit 203 includes a laser light source, a lens, and the like for optically reading the document. The sensor group 204 includes a plurality of sensors that monitor the operating state of the moving parts that operate when the scanner unit 201 performs the document reading process.

プリンタ部205は、記録媒体としての用紙を搬送し、当該用紙上に画像データを可視画像として印刷する。プリンタ部205は、給紙部206、転写定着部207、排紙部208、及びセンサ群209を備える。給紙部206は、用紙を転写定着部207へ給紙する。転写定着部207は、給紙部206から給紙された用紙に画像データを転写し、更に定着させる。排紙部208は、転写定着部207によって画像データが定着された印刷済みの用紙に対し、ソートやステイプルといった後処理を施して、後処理済みの用紙を画像形成装置101外へ出力する。センサ群209は、プリンタ部205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複数のセンサを含む。 The printer unit 205 conveys paper as a recording medium and prints image data as a visible image on the paper. The printer unit 205 includes a paper feeding unit 206, a transfer fixing unit 207, a paper ejection unit 208, and a sensor group 209. The paper feed unit 206 feeds the paper to the transfer fixing unit 207. The transfer fixing unit 207 transfers the image data to the paper fed from the paper feeding unit 206, and further fixes the image data. The paper ejection unit 208 performs post-processing such as sorting and stapling on the printed paper on which the image data is fixed by the transfer fixing unit 207, and outputs the post-processed paper to the outside of the image forming apparatus 101. The sensor group 209 includes a plurality of sensors that monitor the operating state of the moving parts that operate when the printer unit 205 performs the image forming process.

コントローラ部210は、スキャナ部201、プリンタ部205、及び操作部211と電気的に接続されている。また、コントローラ部210は、インターネット、LAN、ISDN、イントラネット等のネットワーク105と接続されている。 The controller unit 210 is electrically connected to the scanner unit 201, the printer unit 205, and the operation unit 211. Further, the controller unit 210 is connected to a network 105 such as the Internet, LAN, ISDN, and an intranet.

例えば、ユーザがコピー機能を利用する場合、コントローラ部210は、スキャナ部201を制御して原稿の画像データを生成し、プリンタ部205を制御して上記原稿の画像データを用紙に印刷する。また、ユーザがスキャン機能を利用する場合、コントローラ部210は、スキャナ部201を制御して原稿の画像データを生成し、当該原稿の画像データをコードデータに変換し、ネットワーク105を介してホストPC(不図示)へ変換済みの画像データを送信する。ユーザがプリント機能を利用する場合、コントローラ部210は、ホストPCからネットワーク105を介して印刷データ(コードデータ)を受信し、受信した印刷データを画像データに変換し、プリンタ部205を制御して上記印刷データに対応する画像を用紙に印刷する。なお、本実施の形態の画像形成装置101において、ユーザは、上述した機能の他に、ISDN等からデータを受信してプリントするFAX受信機能や、スキャンしたデータをISDN等へ送信するFAX送信機能を利用可能である。操作部211は、ユーザが入力操作を行うユーザインタフェースである。操作部211は、例えば、タッチパネルや各種ボタンで構成される。 For example, when the user uses the copy function, the controller unit 210 controls the scanner unit 201 to generate image data of the original document, and controls the printer unit 205 to print the image data of the original document on paper. When the user uses the scan function, the controller unit 210 controls the scanner unit 201 to generate image data of the original document, converts the image data of the original document into code data, and hosts the host PC via the network 105. Send the converted image data to (not shown). When the user uses the print function, the controller unit 210 receives print data (code data) from the host PC via the network 105, converts the received print data into image data, and controls the printer unit 205. The image corresponding to the print data is printed on paper. In the image forming apparatus 101 of the present embodiment, in addition to the above-mentioned functions, the user has a fax receiving function for receiving and printing data from ISDN or the like, and a fax transmitting function for transmitting scanned data to ISDN or the like. Is available. The operation unit 211 is a user interface for performing an input operation by the user. The operation unit 211 is composed of, for example, a touch panel and various buttons.

図3は、図2のコントローラ部210の構成を概略的に示すブロック図である。図3において、コントローラ部210は、CPU301、ROMコントローラ302、RAMコントローラ303、操作部インタフェース304、スキャン画像処理部305、プリント画像処理部306、HDDコントローラ307、LANコントローラ312、モデム313、レンダリング部314、及びシステム制御部315を備える。CPU301、ROMコントローラ302、RAMコントローラ303、操作部インタフェース304、スキャン画像処理部305、プリント画像処理部306、HDDコントローラ307、LANコントローラ312、モデム313、レンダリング部314、及びシステム制御部315は、システムバス320を介して互いに接続されている。なお、コントローラ部210は、上述したスキャナ部201、プリンタ部205、及び操作部211の他に、画像形成装置101が備える図3のHDD308、ROM316、RAM317、及びPHY318とも電気的に接続されている。 FIG. 3 is a block diagram schematically showing the configuration of the controller unit 210 of FIG. In FIG. 3, the controller unit 210 includes a CPU 301, a ROM controller 302, a RAM controller 303, an operation unit interface 304, a scan image processing unit 305, a print image processing unit 306, an HDD controller 307, a LAN controller 312, a modem 313, and a rendering unit 314. , And a system control unit 315. The CPU 301, ROM controller 302, RAM controller 303, operation unit interface 304, scan image processing unit 305, print image processing unit 306, HDD controller 307, LAN controller 312, modem 313, rendering unit 314, and system control unit 315 are systems. They are connected to each other via a bus 320. The controller unit 210 is electrically connected to the HDD 308, ROM 316, RAM 317, and PHY 318 of FIG. 3 included in the image forming apparatus 101 in addition to the scanner unit 201, the printer unit 205, and the operation unit 211 described above. ..

CPU301は、画像形成装置101のシステム全体を制御するプロセッサである。CPU301は、RAM317に展開されたOSや制御プログラムに従って、プリント処理やスキャン処理といったジョブ処理を統括的に制御する。ROMコントローラ302は、システムのブートプラグラムを格納するROM316にアクセスするための制御モジュールである。画像形成装置102の電源がONされた際に、CPU301は、ROMコントローラ302を介してROM316にアクセスし、ブートプラグラムを実行する。 The CPU 301 is a processor that controls the entire system of the image forming apparatus 101. The CPU 301 comprehensively controls job processing such as print processing and scan processing according to the OS and the control program expanded in the RAM 317. The ROM controller 302 is a control module for accessing the ROM 316 that stores the boot program of the system. When the power of the image forming apparatus 102 is turned on, the CPU 301 accesses the ROM 316 via the ROM controller 302 and executes the boot program.

RAMコントローラ303は、システムの制御プログラムや画像データを格納するRAM317にアクセスするための制御モジュールである。RAMコントローラ303は、RAM317の設定や制御を行うためのレジスタ(不図示)を備え、このレジスタは、CPU301からアクセス可能である。 The RAM controller 303 is a control module for accessing the RAM 317 that stores the system control program and image data. The RAM controller 303 includes a register (not shown) for setting and controlling the RAM 317, and this register can be accessed from the CPU 301.

操作部インタフェース304は、ユーザが操作部211に入力した指示を操作部211から取得し、また、操作部211に表示される各種画面の表示制御を行う。スキャン画像処理部305は、スキャナ部201が生成した画像データに対し、シェーディング補正処理、MTF補正処理、ガンマ補正処理、及びフィルタ処理といったスキャナ用の画像処理を施す。また、スキャン画像処理部305は、後述する異常周期の同期信号を検出し、検出した異常周期の同期信号のマスク処理を実行する機能を備える。さらに、スキャン画像処理部305は、異常周期の同期信号がアクティブ状態を示す信号レベルに遷移した数、つまり、異常周期の同期信号がアサートした数をカウントする機能を備える。なお、以下では、信号がアクティブ状態を示す信号レベルに遷移することを「アサートする」という。異常周期の同期信号とは、想定される周期よりも短い周期でアサートする同期信号である。プリント画像処理部306は、画像データに対し、色空間変換処理、中間調処理、及びガンマ補正処理といったプリント用の画像処理を施す。プリント画像処理部306は、プリント用の画像処理を実施済みの画像データをプリンタ部205へ出力する。 The operation unit interface 304 acquires the instruction input to the operation unit 211 by the user from the operation unit 211, and also controls the display of various screens displayed on the operation unit 211. The scan image processing unit 305 performs image processing for the scanner such as shading correction processing, MTF correction processing, gamma correction processing, and filter processing on the image data generated by the scanner unit 201. Further, the scan image processing unit 305 has a function of detecting a synchronization signal having an abnormal cycle, which will be described later, and executing mask processing of the detected synchronization signal of the abnormal cycle. Further, the scan image processing unit 305 has a function of counting the number of transitions of the synchronization signal of the abnormal cycle to the signal level indicating the active state, that is, the number asserted by the synchronization signal of the abnormal cycle. In the following, it is referred to as "asserting" that the signal transitions to the signal level indicating the active state. The synchronization signal with an abnormal period is a synchronization signal asserted with a period shorter than the expected period. The print image processing unit 306 performs print image processing such as color space conversion processing, halftone processing, and gamma correction processing on the image data. The print image processing unit 306 outputs the image data for which image processing for printing has been performed to the printer unit 205.

HDDコントローラ307は、HDD308にアクセスするための制御モジュールである。HDD308は、システムソフトウェア、アプリケーションプログラム、画像データ、各画像データに対応するページ情報やジョブ情報を格納する。また、HDD308は、内部データ309、ログデータ310、及び特徴抽出データ311を格納する。内部データ309は、スキャナ部201のセンサ群204やプリンタ部205のセンサ群209によって測定されたセンサ計測値や画像形成装置101の各種ステータスの時系列データである。ログデータ310は、画像形成装置101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311は、内部データ309に基づいて生成される。特徴抽出データ311は、画像形成装置101の特性を示すデータであって内部データ309よりデータ量が小さいデータである。 The HDD controller 307 is a control module for accessing the HDD 308. The HDD 308 stores system software, application programs, image data, page information and job information corresponding to each image data. Further, the HDD 308 stores the internal data 309, the log data 310, and the feature extraction data 311. The internal data 309 is time-series data of various statuses of the sensor measurement value and the image forming apparatus 101 measured by the sensor group 204 of the scanner unit 201 and the sensor group 209 of the printer unit 205. The log data 310 is data that records the execution history of the job in the image forming apparatus 101, and includes detailed information of the executed job, execution date and time information of the job, and the like. The feature extraction data 311 is generated based on the internal data 309. The feature extraction data 311 is data showing the characteristics of the image forming apparatus 101 and has a smaller amount of data than the internal data 309.

LANコントローラ312は、PHY318を介してネットワーク105に接続され、外部のホストPCと画像データ等の各種データの送受信を行う。モデム313は、公衆回線319に接続され、FAX送信ジョブやFAX受信ジョブを実行する際に外部のFAX機器とファクシミリ通信を行う。レンダリング部314は、LANコントローラ312によって受信した画像データ(PDLデータ)を、プリンタ部205が処理可能なビットマップデータに変換する。システム制御部315は、画像形成装置101の動作を統括的に制御する。例えば、システム制御部315は、センサ群204やセンサ群209によって測定された複数のセンサ計測値に基づいて内部データ309を生成する制御を行う。また、システム制御部315は、取得した内部データ309及び当該内部データ309に基づいて生成された特徴抽出データ311をサーバ103へ送信する制御を行う。 The LAN controller 312 is connected to the network 105 via the PHY 318, and transmits and receives various data such as image data to and from an external host PC. The modem 313 is connected to the public line 319 and performs facsimile communication with an external fax device when executing a fax transmission job or a fax reception job. The rendering unit 314 converts the image data (PDL data) received by the LAN controller 312 into bitmap data that can be processed by the printer unit 205. The system control unit 315 comprehensively controls the operation of the image forming apparatus 101. For example, the system control unit 315 controls to generate internal data 309 based on a plurality of sensor measurement values measured by the sensor group 204 and the sensor group 209. Further, the system control unit 315 controls to transmit the acquired internal data 309 and the feature extraction data 311 generated based on the internal data 309 to the server 103.

次に、サーバ103及び管理装置104のハードウェア構成について説明する。なお、本実施の形態では、サーバ103及び管理装置104は同様の構成であり、以下では、一例として、管理装置104を用いてその構成を説明する。 Next, the hardware configuration of the server 103 and the management device 104 will be described. In the present embodiment, the server 103 and the management device 104 have the same configuration, and the configuration will be described below using the management device 104 as an example.

図4は、図1の管理装置104のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。図4において、管理装置104は、CPU401、メモリ402、記憶装置403、及びネットワークI/F404を備える。CPU401、メモリ402、記憶装置403、及びネットワークI/F404は、システムバス405を介して互いに接続されている。 FIG. 4 is a block diagram schematically showing a hardware configuration of the management device 104 of FIG. In FIG. 4, the management device 104 includes a CPU 401, a memory 402, a storage device 403, and a network I / F 404. The CPU 401, the memory 402, the storage device 403, and the network I / F 404 are connected to each other via the system bus 405.

CPU401は、管理装置104全体の動作を制御する中央演算装置である。メモリ402は、CPU401の起動用プログラムや当該起動用プログラムの実行に必要となるデータを格納する。記憶装置403は、メモリ402より大容量の記憶装置であり、例えば、HDDである。なお、記憶装置403は、HDDに限られず、HDDと同等の機能を有する他の記憶装置、例えば、ソリッドステートドライブ(SSD)であっても良い。記憶装置403は、CPU401が実行する制御用プログラム等を格納する。 The CPU 401 is a central processing unit that controls the operation of the entire management device 104. The memory 402 stores a boot program of the CPU 401 and data necessary for executing the boot program. The storage device 403 is a storage device having a larger capacity than the memory 402, and is, for example, an HDD. The storage device 403 is not limited to the HDD, and may be another storage device having the same function as the HDD, for example, a solid state drive (SSD). The storage device 403 stores a control program or the like executed by the CPU 401.

CPU401は、管理装置104の起動時、メモリ402に格納されている起動用プログラムを実行する。この起動用プログラムは、記憶装置403に格納された制御用プログラムをメモリ402に展開するためのプログラムである。次いで、CPU401は、メモリ402に展開された制御用プログラムを実行し、各種制御を行う。また、CPU401は、ネットワークI/F404により、ネットワーク105を介してサーバ103等の他の機器とデータ通信を行う。例えば、管理装置104は、ネットワークI/F404により画像形成装置101から受信したデータに基づいて、画像形成装置101の操作部211に表示された画面を共有し、管理装置104の表示部に当該画面を表示することができる。 When the management device 104 is started, the CPU 401 executes a start-up program stored in the memory 402. This startup program is a program for expanding the control program stored in the storage device 403 to the memory 402. Next, the CPU 401 executes a control program expanded in the memory 402 to perform various controls. Further, the CPU 401 performs data communication with other devices such as the server 103 via the network 105 by the network I / F 404. For example, the management device 104 shares the screen displayed on the operation unit 211 of the image forming device 101 based on the data received from the image forming device 101 by the network I / F 404, and the screen is displayed on the display unit of the management device 104. Can be displayed.

図5は、図2のスキャナ部201の構成を概略的に示すブロック図である。図5において、スキャナ部201は、画像読取部501及び画像読取制御部502を備える。 FIG. 5 is a block diagram schematically showing the configuration of the scanner unit 201 of FIG. In FIG. 5, the scanner unit 201 includes an image reading unit 501 and an image reading control unit 502.

画像読取部501は、リニアイメージセンサを用いたスキャナである。画像読取部501は、ユーザから指示を受けると、スキャナ部201の原稿台(不図示)の上に置かれた原稿を読み取る。原稿を読み取る際、画像読取部501は、白色光やLEDといった光源を用いて原稿に光を照射し、当該原稿からの反射光をCCD、CIS、CMOSといったリニアイメージセンサで読み取る。このようにして、スキャナ部201は、上記原稿台に置かれた原稿の画像データを内部へ取り込む。このリニアイメージセンサは、水平方向(主走査方向)の1ライン分の画像データを取り込むことが可能である。スキャナ部201は、スキャナ部201が備えるモータを駆動させて上記リニアイメージセンサを垂直方向(副走査方向)に移動させることで1ページの原稿の画像の読み取りを実現する。このように上記リニアイメージセンサを移動させて原稿を読み取ることを、以下では、「圧板読み」と呼ぶ。また、スキャナ部201は、リニアイメージセンサを所定の位置に固定し、原稿フィーダを動作させることによって原稿を垂直方向に搬送して、画像を読み取ることも可能である。このようにリニアイメージセンサを所定の位置に固定して原稿を読み取ることを、以下では、「流し読み」と呼ぶ。 The image reading unit 501 is a scanner using a linear image sensor. Upon receiving an instruction from the user, the image reading unit 501 reads a document placed on the platen (not shown) of the scanner unit 201. When reading a document, the image reading unit 501 irradiates the document with light using a light source such as white light or an LED, and reads the reflected light from the document with a linear image sensor such as a CCD, CIS, or CMOS. In this way, the scanner unit 201 takes in the image data of the document placed on the platen inside. This linear image sensor can capture image data for one line in the horizontal direction (main scanning direction). The scanner unit 201 drives a motor included in the scanner unit 201 to move the linear image sensor in the vertical direction (sub-scanning direction), thereby realizing reading of an image of a document on one page. Reading a document by moving the linear image sensor in this way is hereinafter referred to as "press plate reading". Further, the scanner unit 201 can fix the linear image sensor at a predetermined position and operate the document feeder to convey the document in the vertical direction and read the image. Reading a document with the linear image sensor fixed at a predetermined position in this way is hereinafter referred to as "scanning".

画像読取制御部502は、画像読取部501を制御し、また、その制御のタイミングに従ってコントローラ部210へ画像データを送信する。画像読取制御部502は、CPU301と通信し、CPU301からスキャナ起動指示を受ける。なお、CPU301は、操作部211を介してユーザからスキャン指示を受け付ける。画像読取制御部502は、CPU301から受けたスキャナ起動指示に従って、画像読取部501に圧板読み又は流し読みを実行させ、後述する同期信号を用いて所定のタイミングで読み取った画像データをコントローラ部210へ送信する。 The image reading control unit 502 controls the image reading unit 501, and transmits image data to the controller unit 210 according to the timing of the control. The image reading control unit 502 communicates with the CPU 301 and receives a scanner activation instruction from the CPU 301. The CPU 301 receives a scan instruction from the user via the operation unit 211. The image reading control unit 502 causes the image reading unit 501 to execute the pressure plate reading or the scanning reading according to the scanner activation instruction received from the CPU 301, and transfers the image data read at a predetermined timing to the controller unit 210 using the synchronization signal described later. Send.

スキャナ部201からコントローラ部210への画像データの送信は、2つの同期信号、具体的に、垂直同期信号503及び水平同期信号504を用いて行われる。スキャナ部201は、これらの同期信号により、コントローラ部210と同期を取りながら、読み取った画像データを画像データ信号505としてコントローラ部210へ送信する。垂直同期信号503は、読み取るべき画像データの各ページの先頭で発行される同期信号であり、ページ同期信号とも呼ばれる。水平同期信号504は、読み取るべき画像データの各ラインの先頭で発行される同期信号であり、ライン同期信号とも呼ばれる。これら2つの同期信号を使用することにより、コントローラ部210は、スキャナ部201が送信するタイミングに合わせて画像データを受信することが可能となる。 The transmission of image data from the scanner unit 201 to the controller unit 210 is performed using two synchronization signals, specifically, a vertical synchronization signal 503 and a horizontal synchronization signal 504. The scanner unit 201 transmits the read image data as an image data signal 505 to the controller unit 210 while synchronizing with the controller unit 210 by these synchronization signals. The vertical sync signal 503 is a sync signal issued at the beginning of each page of image data to be read, and is also called a page sync signal. The horizontal synchronization signal 504 is a synchronization signal issued at the beginning of each line of image data to be read, and is also called a line synchronization signal. By using these two synchronization signals, the controller unit 210 can receive the image data at the timing transmitted by the scanner unit 201.

圧板読みでは、垂直同期信号503は、リニアイメージセンサが画像の読み取りを開始する直前に所定の位置(ホームポジション)に移動した際に発行される。一方、流し読みでは、垂直同期信号503は、原稿フィーダによって原稿が読取開始位置に移動した際に発行される。なお、リニアイメージセンサ及び原稿の位置は、スキャナ部201が備える検出センサ(不図示)を用いる、若しくはリニアイメージセンサや原稿フィーダを駆動するモータの回転数をカウントすることで検出される。 In the pressure plate reading, the vertical synchronization signal 503 is issued when the linear image sensor moves to a predetermined position (home position) immediately before starting the reading of the image. On the other hand, in the scanning, the vertical synchronization signal 503 is issued when the document is moved to the scanning start position by the document feeder. The positions of the linear image sensor and the document are detected by using a detection sensor (not shown) provided in the scanner unit 201 or by counting the rotation speed of the motor that drives the linear image sensor and the document feeder.

また、画像読取部501のリニアイメージセンサは、1ラインのラインデータを読取素子によって読み取り、読み取ったラインデータを先頭の画素から順次画像データ信号505として出力し、水平同期信号504は、その1ラインの先頭で発行される。水平同期信号504は、コントローラ部210にも出力され、コントローラ部210では、水平同期信号504が1ラインのラインデータの受信位置を把握するための基準として用いられる。 Further, the linear image sensor of the image reading unit 501 reads the line data of one line by the reading element, and outputs the read line data sequentially from the first pixel as an image data signal 505, and the horizontal synchronization signal 504 is the one line. Issued at the beginning of. The horizontal synchronization signal 504 is also output to the controller unit 210, and the horizontal synchronization signal 504 is used in the controller unit 210 as a reference for grasping the reception position of the line data of one line.

図6は、図3のスキャン画像処理部305の構造を概略的に示すブロック図である。図6において、スキャン画像処理部305は、ノイズマスク部601(マスク処理実行手段)、シェーディング補正部602、ガンマ補正部603、フィルタ処理部604、及びDMAC605を備える。 FIG. 6 is a block diagram schematically showing the structure of the scan image processing unit 305 of FIG. In FIG. 6, the scan image processing unit 305 includes a noise mask unit 601 (mask processing executing means), a shading correction unit 602, a gamma correction unit 603, a filter processing unit 604, and a DMAC605.

ノイズマスク部601は、スキャナ部201から転送される垂直同期信号503や水平同期信号504に生じたノイズをマスクする機能を持つ。また、ノイズマスク部601は、マスクしたノイズの数をカウントする機能を持つ。シェーディング補正部602は、画像データ信号505に基づく画像データに対し、一様な明るさの画像になるように光学系や撮像系の特性による輝度ムラを補正する処理を施す。ガンマ補正部603は、当該処理を実施済みの画像データに対して、読取素子と機器との間の色特性の差を補正する。ガンマ補正部603は、ガンマ補正用の補正カーブを表すルックアップテーブルを補正処理時に参照することでガンマ補正を実現する。フィルタ処理部604は、ガンマ補正を実施済みの画像データに基づいて生成されたRGBデータに対して、文字のエッジ強調や写真画像の平滑化等を目的としたフィルタ処理を実行し、処理結果となる読み取り画像データをDMAC605に出力する。DMAC605は、ダイレクトメモリアクセスコントローラである。DMAC605は、フィルタ処理部604から取得した読み取り画像データをRAMコントローラ303へ出力する。DMAC605から出力された読み取り画像データは、RAMコントローラ303により、RAM317へ書き込まれる。プリント画像処理部306は、CPU301の指示に従って、RAM317へ書き込まれた読み取り画像データに対して画像処理を施し、画像処理済みの読み取り画像データをプリント部240へ出力する。なお、図6を参照して説明したスキャン画像処理部305が備える画像処理機能は、一例であり、スキャン画像処理部305が、上述した画像処理機能以外の別の機能を備えていても良い。 The noise mask unit 601 has a function of masking noise generated in the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504 transferred from the scanner unit 201. Further, the noise mask unit 601 has a function of counting the number of masked noises. The shading correction unit 602 performs a process of correcting the brightness unevenness due to the characteristics of the optical system and the imaging system on the image data based on the image data signal 505 so that the image has a uniform brightness. The gamma correction unit 603 corrects the difference in color characteristics between the reading element and the device for the image data for which the processing has been performed. The gamma correction unit 603 realizes gamma correction by referring to a look-up table representing a correction curve for gamma correction at the time of correction processing. The filter processing unit 604 executes a filter process for the purpose of edge enhancement of characters, smoothing of a photographic image, etc. on the RGB data generated based on the image data for which gamma correction has been performed, and the processing result is obtained. The read image data is output to the DMAC605. The DMAC605 is a direct memory access controller. The DMAC605 outputs the read image data acquired from the filter processing unit 604 to the RAM controller 303. The read image data output from the DMAC605 is written to the RAM 317 by the RAM controller 303. The print image processing unit 306 performs image processing on the read image data written in the RAM 317 according to the instruction of the CPU 301, and outputs the image-processed read image data to the print unit 240. The image processing function included in the scan image processing unit 305 described with reference to FIG. 6 is an example, and the scan image processing unit 305 may have a function other than the above-mentioned image processing function.

図7は、図2のスキャナ部201からコントローラ部210への画像データの転送について説明するためのタイミングチャートである。図7(a)は、1ページ分の画像データを転送する際の垂直同期信号503、水平同期信号504、画像データ信号505を示す。 FIG. 7 is a timing chart for explaining the transfer of image data from the scanner unit 201 of FIG. 2 to the controller unit 210. FIG. 7A shows a vertical synchronization signal 503, a horizontal synchronization signal 504, and an image data signal 505 when transferring one page of image data.

垂直同期信号503は、画像読取制御部502が各ページの画像データの転送を開始する際にLowレベルに遷移するLowアクティブの信号である。図7(a)に示すように、垂直同期信号503がLowレベルに遷移してから所定の時間が経過した際に1ページ分の画像データの転送が開始される。水平同期信号504は、画像読取制御部502が画像データを構成する複数のラインデータの各々の転送を開始する際にLowレベルに遷移するLowアクティブの信号である。画像データ信号505は、画像データに対応する信号であり、一般にR、G、B色空間の信号としてスキャナ部201からコントローラ部210へ転送される。例えば、画像データがR、G、Bそれぞれ8ビットである場合、R、G、Bの各画像データ信号505は、0~255までのデジタルデータとしてスキャナ部201からコントローラ部210へ転送される。 The vertical synchronization signal 503 is a Low active signal that transitions to the Low level when the image reading control unit 502 starts transferring the image data of each page. As shown in FIG. 7A, when a predetermined time elapses after the vertical synchronization signal 503 transitions to the Low level, the transfer of image data for one page is started. The horizontal synchronization signal 504 is a Low active signal that transitions to the Low level when the image reading control unit 502 starts transferring each of the plurality of line data constituting the image data. The image data signal 505 is a signal corresponding to the image data, and is generally transferred from the scanner unit 201 to the controller unit 210 as a signal in the R, G, and B color spaces. For example, when the image data is 8 bits each for R, G, and B, each image data signal 505 of R, G, and B is transferred from the scanner unit 201 to the controller unit 210 as digital data from 0 to 255.

ここで、図7(a)において、垂直同期信号503がLowレベルに遷移してから1ライン目のラインデータの転送を開始するまでのライン数をページ先端幅701として示している。このページ先端幅701は、上述した検出センサの位置によって決まる。また、図7(a)において、垂直同期信号503がLowレベルに遷移してから1ページ分の画像データの転送を完了するまでのライン数をページ後端幅702として示している。ページ後端幅702は、ページ先端幅701に有効ライン数を加算した値である。 Here, in FIG. 7A, the number of lines from the transition of the vertical synchronization signal 503 to the Low level to the start of transfer of the line data of the first line is shown as the page tip width 701. The page tip width 701 is determined by the position of the detection sensor described above. Further, in FIG. 7A, the number of lines from the transition of the vertical synchronization signal 503 to the Low level until the transfer of the image data for one page is completed is shown as the page rear end width 702. The page rear end width 702 is a value obtained by adding the number of effective lines to the page front end width 701.

図7(b)は、ラインデータを転送する際の水平同期信号504、画像データ信号505を示す。 FIG. 7B shows a horizontal synchronization signal 504 and an image data signal 505 when transferring line data.

図7(b)に示すように、水平同期信号504がLowレベルに遷移してから所定の時間が経過した際にラインデータの転送が開始される。例えば、Lowレベルに遷移した水平同期信号504がHighレベルに遷移して1ライン目のラインデータの転送が完了し、その後、水平同期信号504が再びLowレベルに遷移すると、2ライン目のラインデータの転送が開始される。このようにして、本実施の形態では、1ページ分の画像データを構成する全てのラインデータがスキャナ部201からコントローラ部210へ転送される。 As shown in FIG. 7B, the line data transfer is started when a predetermined time has elapsed after the horizontal synchronization signal 504 transitions to the Low level. For example, when the horizontal synchronization signal 504 that has transitioned to the Low level transitions to the High level and the transfer of the line data of the first line is completed, and then the horizontal synchronization signal 504 transitions to the Low level again, the line data of the second line is completed. Transfer is started. In this way, in the present embodiment, all the line data constituting the image data for one page is transferred from the scanner unit 201 to the controller unit 210.

ここで、図7(b)において、水平同期信号504がLowレベルに遷移してから1画素目のデータの転送が開始されるまでの画素数をライン先端幅703として示している。このライン先端幅703は、画像読取制御部502が水平同期信号504を送信してから画像データの転送を開始するまでのレイテンシによって決まる。また、図7(b)において、水平同期信号504がLowレベルに遷移してから1ライン分のラインデータの転送を完了するまでの画素数をライン後端幅704として示している。ライン後端幅704はライン先端幅703に有効画素数を加算した値である。 Here, in FIG. 7B, the number of pixels from the transition of the horizontal synchronization signal 504 to the Low level to the start of data transfer of the first pixel is shown as the line tip width 703. The line tip width 703 is determined by the latency from the transmission of the horizontal synchronization signal 504 by the image reading control unit 502 to the start of image data transfer. Further, in FIG. 7B, the number of pixels from the transition of the horizontal synchronization signal 504 to the Low level until the transfer of the line data for one line is completed is shown as the line rear end width 704. The line rear end width 704 is a value obtained by adding the number of effective pixels to the line tip width 703.

また、図7(b)において、水平同期信号504がLowレベルに遷移し、Highレベルに遷移し、再度Lowレベルに遷移するまでの期間、すなわち、水平同期信号504の周期を705で表している。周期705は、ライン先端幅703と1ラインの画素数によって決まる。例えば、1ラインの画素数が7200画素であった場合、周期705は、ライン先端幅703に7200画素を加算した値に基づいて決定される。 Further, in FIG. 7B, the period until the horizontal synchronization signal 504 transitions to the Low level, transitions to the High level, and then transitions to the Low level again, that is, the period of the horizontal synchronization signal 504 is represented by 705. .. The period 705 is determined by the line tip width 703 and the number of pixels in one line. For example, when the number of pixels in one line is 7200 pixels, the period 705 is determined based on the value obtained by adding 7200 pixels to the line tip width 703.

このように、本実施の形態では、スキャナ部201からコントローラ部210への画像データの転送には、垂直同期信号503、水平同期信号504、及び画像データ信号505が用いられる。これらの信号は、スキャナ部201とコントローラ部210との間を接続する伝送ケーブル及びプリント基板上の配線を利用して転送される。 As described above, in the present embodiment, the vertical synchronization signal 503, the horizontal synchronization signal 504, and the image data signal 505 are used for transferring the image data from the scanner unit 201 to the controller unit 210. These signals are transferred using a transmission cable connecting the scanner unit 201 and the controller unit 210 and wiring on the printed circuit board.

図8は、図6のノイズマスク部601の構成を概略的に示すブロック図である。図8において、ノイズマスク部601は、画素数カウント部810、マスク信号生成部820、マスク処理部830、異常同期信号検出部840、及び異常同期信号カウント部850(ノイズ発生数計測手段)を備える。また、ノイズマスク部601は、マスク期間設定部821、割り込み通知部841、及びカウント通知部851を備える。マスク期間設定部821、割り込み通知部841、及びカウント通知部851は、CPU301とデータ通信可能であり、CPU301によって各種設定が行われる。 FIG. 8 is a block diagram schematically showing the configuration of the noise mask portion 601 of FIG. In FIG. 8, the noise mask unit 601 includes a pixel number counting unit 810, a mask signal generation unit 820, a mask processing unit 830, an abnormality synchronization signal detection unit 840, and an abnormality synchronization signal counting unit 850 (noise generation number measuring means). .. Further, the noise mask unit 601 includes a mask period setting unit 821, an interrupt notification unit 841, and a count notification unit 851. The mask period setting unit 821, the interrupt notification unit 841, and the count notification unit 851 are capable of data communication with the CPU 301, and various settings are made by the CPU 301.

ノイズマスク部601は、静電気等の影響を受けて垂直同期信号503や水平同期信号504といった同期信号に発生したノイズを除去するマスク処理を実行する。具体的に、ノイズマスク部601は、同期信号をマスクする期間(以下、「マスク期間」という。)を設定し、マスク期間にアサートした同期信号をマスクする。また、ノイズマスク部601は、設定されたマスク期間中に同期信号がアサートした数をカウントし、カウントした数をCPU301へ通知する。なお、以下では、一例として、ノイズマスク部601が水平同期信号504を受信した際の動作について説明するが、ノイズマスク部601が垂直同期信号503を受信した際も同様の処理を行って異常周期の垂直同期信号503のマスク処理を行う。 The noise mask unit 601 executes a mask process for removing noise generated in a synchronization signal such as a vertical synchronization signal 503 or a horizontal synchronization signal 504 under the influence of static electricity or the like. Specifically, the noise mask unit 601 sets a period for masking the synchronization signal (hereinafter, referred to as “mask period”), and masks the synchronization signal asserted during the mask period. Further, the noise mask unit 601 counts the number asserted by the synchronization signal during the set mask period, and notifies the CPU 301 of the counted number. In the following, as an example, the operation when the noise mask unit 601 receives the horizontal synchronization signal 504 will be described. However, when the noise mask unit 601 receives the vertical synchronization signal 503, the same processing is performed to perform the abnormal cycle. Mask processing of the vertical synchronization signal 503 is performed.

画素数カウント部810は、スキャナ部201から受信した画像データの画素数を計数するカウンタである。画素数カウント部810は、マスク処理部830が出力する後述する出力水平同期信号831がアサートするタイミングでカウント数を「0」とし、ノイズマスク部601が1画素分のデータを受信する毎にカウント数を1ずつ加算する。 The pixel number counting unit 810 is a counter that counts the number of pixels of the image data received from the scanner unit 201. The pixel number counting unit 810 sets the count number to "0" at the timing when the output horizontal synchronization signal 831 to be described later, which is output by the mask processing unit 830, asserts, and counts each time the noise mask unit 601 receives data for one pixel. Add the numbers one by one.

マスク期間設定部821は、CPU301から受信したコマンドに従って、水平同期信号504のマスク期間を設定する。マスク期間設定部821によって設定されたマスク期間は、マスク信号生成部820に通知され、後述するマスク信号822の生成に使用される。 The mask period setting unit 821 sets the mask period of the horizontal synchronization signal 504 according to the command received from the CPU 301. The mask period set by the mask period setting unit 821 is notified to the mask signal generation unit 820 and used to generate the mask signal 822 described later.

マスク信号生成部820は、水平同期信号504をマスクする区間を決定するためのマスク信号822を生成する。マスク信号生成部820は、マスク処理部830が出力する後述する出力水平同期信号831、マスク期間設定部821によって設定されたマスク期間、及び画素数カウント部810によってカウントされた画素数を用いてマスク信号822を生成する。具体的に、マスク信号生成部820は、異常周期の水平同期信号504をマスクした状態である出力水平同期信号831がアクティブ状態(Lowレベル)からインアクティブ状態(Highレベル)に遷移した際にマスク信号822をアサートする。マスク信号生成部820は、マスク期間中、マスク信号822の信号レベルを、マスク信号822のアクティブ状態を示す信号レベルのまま維持する。画素数カウント部810のカウント値がマスク期間設定部821によって設定された値に達した場合、マスク信号生成部820は、マスク信号822をデアサートする。 The mask signal generation unit 820 generates a mask signal 822 for determining a section for masking the horizontal synchronization signal 504. The mask signal generation unit 820 masks using the output horizontal synchronization signal 831 output by the mask processing unit 830, the mask period set by the mask period setting unit 821, and the number of pixels counted by the pixel number counting unit 810. Generate signal 822. Specifically, the mask signal generation unit 820 masks when the output horizontal synchronization signal 831, which is a state in which the horizontal synchronization signal 504 with an abnormal cycle is masked, transitions from the active state (Low level) to the inactive state (High level). Assert signal 822. The mask signal generation unit 820 maintains the signal level of the mask signal 822 at the signal level indicating the active state of the mask signal 822 during the mask period. When the count value of the pixel number counting unit 810 reaches the value set by the mask period setting unit 821, the mask signal generation unit 820 deasserts the mask signal 822.

マスク処理部830は、スキャナ部201から受信した水平同期信号504、及びマスク信号生成部820によって生成されたマスク信号822を用いて、水平同期信号504に発生したノイズを除去した出力水平同期信号831を出力する。具体的に、マスク処理部830は、マスク信号822がデアサートされている期間に受信した水平同期信号504を、そのまま出力水平同期信号831として出力する。また、マスク処理部830は、マスク信号822がアサートされている期間に水平同期信号504がアクティブ状態を示す信号レベルに遷移した場合には、水平同期信号504の信号レベルの遷移がノイズ成分であると判断し、後段にこのノイズ成分を出力しないようにマスク処理を実行する。 The mask processing unit 830 uses the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201 and the mask signal 822 generated by the mask signal generation unit 820 to remove noise generated in the horizontal synchronization signal 504, and is an output horizontal synchronization signal 831. Is output. Specifically, the mask processing unit 830 outputs the horizontal synchronization signal 504 received during the period when the mask signal 822 is deasserted as the output horizontal synchronization signal 831 as it is. Further, in the mask processing unit 830, when the horizontal synchronization signal 504 transitions to the signal level indicating the active state during the period in which the mask signal 822 is asserted, the transition of the signal level of the horizontal synchronization signal 504 is a noise component. Therefore, mask processing is executed so that this noise component is not output in the subsequent stage.

異常同期信号検出部840は、スキャナ部201から受信した水平同期信号504、及びマスク信号生成部820から出力されたマスク信号822を用いて、水平同期信号504の異常周期を検出する。具体的に、マスク信号822がアサートされている期間にスキャナ部201から受信した水平同期信号504がアクティブ状態を示す信号レベルに遷移した場合、異常同期信号検出部840は、受信した水平同期信号504の周期が異常周期であると判断し、この旨を示す検出結果を割り込み通知部841へ通知する。 The abnormality synchronization signal detection unit 840 detects the abnormality cycle of the horizontal synchronization signal 504 by using the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201 and the mask signal 822 output from the mask signal generation unit 820. Specifically, when the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201 transitions to the signal level indicating the active state during the period in which the mask signal 822 is asserted, the abnormal synchronization signal detection unit 840 receives the horizontal synchronization signal 504. It is determined that the cycle of is an abnormal cycle, and the detection result indicating this is notified to the interrupt notification unit 841.

割り込み通知部841は、異常同期信号検出部840が水平同期信号504の異常周期を検出した場合に、この旨を示す異常検出信号842をCPU301へ通知する。CPU301は、割り込み通知部841から受信した割り込み信号である異常検出信号842に基づいて、スキャナ部201から受信した水平同期信号504が異常周期であることを知ることができる。 When the abnormality synchronization signal detection unit 840 detects the abnormality cycle of the horizontal synchronization signal 504, the interrupt notification unit 841 notifies the CPU 301 of the abnormality detection signal 842 indicating this fact. The CPU 301 can know that the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201 has an abnormal cycle based on the abnormality detection signal 842 which is an interrupt signal received from the interrupt notification unit 841.

異常同期信号カウント部850は、スキャナ部201から受信した水平同期信号504、及びマスク信号生成部820から出力されたマスク信号822を用いて、異常周期の水平同期信号504のアサート数をカウントする。具体的に、異常同期信号カウント部850は、マスク信号822がアサートされている期間にスキャナ部201から受信した水平同期信号504がアクティブ状態を示す信号レベルに遷移した場合にカウント値に1を加算する。異常同期信号カウント部850は、カウント値を異常カウント数852としてカウント通知部851へ通知する。CPU301は、カウント通知部851を通して、異常周期の水平同期信号504のアサート数を把握することが可能である。 The abnormal synchronization signal counting unit 850 counts the number of asserts of the horizontal synchronization signal 504 in the abnormal cycle by using the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201 and the mask signal 822 output from the mask signal generation unit 820. Specifically, the abnormal synchronization signal counting unit 850 adds 1 to the count value when the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201 transitions to the signal level indicating the active state during the period in which the mask signal 822 is asserted. do. The abnormal synchronization signal counting unit 850 notifies the count notification unit 851 of the count value as the abnormal count number 852. The CPU 301 can grasp the asserted number of the horizontal synchronization signal 504 of the abnormal cycle through the count notification unit 851.

なお、異常同期信号カウント部850のカウント値は、1ページ毎に0にクリアされる構成であっても良く、また、1ライン毎に0にクリアされる構成であっても良い。また、例えば、複数のラインデータで構成される画像データの転送においてノイズの発生数が最大となるラインデータの転送におけるノイズの発生数(以下、「1ラインにおけるノイズの最大発生数」という。)を保持するような構成であっても良い。本実施の形態では、異常同期信号カウント部850は、第1のカウンタ(不図示)及び第2のカウンタ(不図示)を備える。第1のカウンタは、1ページ分の画像データの転送におけるノイズの総発生数(以下では、「1ページにおけるノイズの総発生数」という。)をカウントする。第2のカウンタは、画像データを構成する複数のラインデータの各々の転送におけるノイズの発生数をカウントする。このように異常同期信号カウント部850が2つのカウンタを持つことで、1ページにおけるノイズの発生数を把握すると共に、ライン毎のノイズの発生数を把握可能となる。これにより、例えば、複数のラインデータで構成される画像データの転送において、或るラインデータの転送時に多くのノイズが発生しているといったノイズの発生状況を把握することが可能となる。 The count value of the abnormal synchronization signal counting unit 850 may be cleared to 0 for each page, or may be cleared to 0 for each line. Further, for example, the number of noises generated in the line data transfer in which the number of noises generated is the maximum in the transfer of image data composed of a plurality of line data (hereinafter, referred to as "the maximum number of noises generated in one line"). It may be configured to hold. In the present embodiment, the abnormality synchronization signal counting unit 850 includes a first counter (not shown) and a second counter (not shown). The first counter counts the total number of noises generated in the transfer of image data for one page (hereinafter, referred to as "total number of noises generated in one page"). The second counter counts the number of noises generated in each transfer of the plurality of line data constituting the image data. By having the abnormal synchronization signal counting unit 850 having two counters in this way, it is possible to grasp the number of noises generated on one page and the number of noises generated for each line. This makes it possible to grasp the noise generation status, for example, in the transfer of image data composed of a plurality of line data, a large amount of noise is generated when a certain line data is transferred.

本実施の形態では、ノイズマスク部601により、スキャナ部201からコントローラ部210へ転送される同期信号に異常周期のアサートがあった場合に、異常周期のアサートをマスクすることが可能となる。さらに、割り込み通知部841及びカウント通知部851により、CPU301は、異常周期の同期信号のアサート数を容易に把握することが可能となる。 In the present embodiment, the noise mask unit 601 can mask the assertion of the abnormal cycle when the synchronization signal transferred from the scanner unit 201 to the controller unit 210 has an assertion of the abnormal cycle. Further, the interrupt notification unit 841 and the count notification unit 851 enable the CPU 301 to easily grasp the number of asserts of the synchronization signal of the abnormal cycle.

図9は、図6のノイズマスク部601における信号の入出力を表すタイミングチャートである。なお、図9において、水平同期信号504及び画像データ信号505は、画像データの転送においてスキャナ部201からコントローラ部210へ転送された信号である。 FIG. 9 is a timing chart showing input / output of signals in the noise mask unit 601 of FIG. In FIG. 9, the horizontal synchronization signal 504 and the image data signal 505 are signals transferred from the scanner unit 201 to the controller unit 210 in the image data transfer.

マスク信号822は、マスク信号生成部820によって生成されるHighアクティブの信号である。マスク信号822のHighレベルの期間は、同期信号のマスク期間である。この期間に水平同期信号504がアクティブ状態を示す信号レベルに遷移した場合、水平同期信号504の周期が異常周期であると判断され、マスク処理が実行される。マスク信号822は、上述したように出力水平同期信号831がアクティブ状態(Lowレベル)からインアクティブ状態(Highレベル)に遷移した際にアサートされ、マスク期間設定部821によって設定されたマスク期間が経過した際にデアサートされる。 The mask signal 822 is a High active signal generated by the mask signal generation unit 820. The period of the high level of the mask signal 822 is the mask period of the synchronization signal. When the horizontal sync signal 504 transitions to the signal level indicating the active state during this period, it is determined that the cycle of the horizontal sync signal 504 is an abnormal cycle, and the mask process is executed. The mask signal 822 is asserted when the output horizontal synchronization signal 831 transitions from the active state (Low level) to the inactive state (High level) as described above, and the mask period set by the mask period setting unit 821 has elapsed. Is deasserted when

出力水平同期信号831は、図8を用いて説明した通り、マスク処理部830が後段の画像処理モジュール、具体的に、シェーディング補正部602へ出力する水平同期信号である。出力水平同期信号831は、スキャナ部201から受信した水平同期信号504において異常周期の要因となるノイズ成分が除去された水平同期信号である。マスク信号822がアサートされている期間に、スキャナ部201から受信した水平同期信号504がインアクティブ状態(Highレベル)からアクティブ状態(Lowレベル)に遷移した場合、出力水平同期信号831は、アサートされず、インアクティブ状態(Highレベル)を保持する。マスク信号822がアサートされていない期間では、出力水平同期信号831は、スキャナ部201から受信した水平同期信号504と同じ信号レベルのまま出力される。なお、図9のタイミングチャートでは、ノイズマスク部601が水平同期信号504を受信した後、ノイズマスク部601の内部の処理の実行時間を加味し、一例として、2画素分遅れて出力水平同期信号831が出力される様子が示されている。 As described with reference to FIG. 8, the output horizontal synchronization signal 831 is a horizontal synchronization signal output by the mask processing unit 830 to the image processing module in the subsequent stage, specifically, the shading correction unit 602. The output horizontal synchronization signal 831 is a horizontal synchronization signal from which the noise component that causes an abnormal cycle is removed from the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201. If the horizontal sync signal 504 received from the scanner unit 201 transitions from the inactive state (High level) to the active state (Low level) while the mask signal 822 is asserted, the output horizontal sync signal 831 is asserted. It does not keep the inactive state (High level). During the period when the mask signal 822 is not asserted, the output horizontal synchronization signal 831 is output at the same signal level as the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201. In the timing chart of FIG. 9, after the noise mask unit 601 receives the horizontal synchronization signal 504, the execution time of the internal processing of the noise mask unit 601 is taken into consideration, and as an example, the output horizontal synchronization signal is delayed by two pixels. It is shown that 831 is output.

異常検出信号842は、割り込み通知部841が出力する割り込み信号であり、同期信号の異常周期が検出された際にアサートされる。より具体的には、マスク信号822がアサートされている期間に、スキャナ部201から受信した水平同期信号504がインアクティブ状態(Highレベル)からアクティブ状態(Lowレベル)に遷移した場合、異常検出信号842がアサートされる。CPU301は、異常検出信号842がアサートされたことにより、スキャナ部201から受信した水平同期信号504の周期が異常周期であることを把握することができる。 The abnormality detection signal 842 is an interrupt signal output by the interrupt notification unit 841, and is asserted when the abnormality cycle of the synchronization signal is detected. More specifically, when the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201 transitions from the inactive state (High level) to the active state (Low level) during the period in which the mask signal 822 is asserted, the abnormality detection signal is signaled. 842 is asserted. Since the abnormality detection signal 842 is asserted, the CPU 301 can grasp that the cycle of the horizontal synchronization signal 504 received from the scanner unit 201 is the abnormality cycle.

異常カウント数852は、カウント通知部851がカウントする異常周期の同期信号のカウント数である。より具体的には、異常カウント数852は、マスク信号822がアサートされている期間に、水平同期信号504がアサートされた回数である。図9のタイミングチャートでは、ノイズAが検出された際に異常カウント数852が1となり、ノイズBが検出された際に異常カウント数852が2となる。なお、図9のタイミングチャートでは、ノイズA,Bが発生した後、ノイズマスク部601の内部の処理の実行時間を加味し、一例として、2画素分遅れて異常周期の同期信号のカウント数が反映される様子が示されている。CPU301は、カウント通知部851を介して異常カウント数852を取得することで、スキャナ部201から送信された水平同期信号504におけるノイズの発生数を把握することが可能となる。 The abnormal count number 852 is the count number of the synchronization signal of the abnormal cycle counted by the count notification unit 851. More specifically, the abnormality count number 852 is the number of times the horizontal synchronization signal 504 is asserted during the period during which the mask signal 822 is asserted. In the timing chart of FIG. 9, the abnormality count number 852 becomes 1 when noise A is detected, and the abnormality count number 852 becomes 2 when noise B is detected. In the timing chart of FIG. 9, after the noises A and B are generated, the execution time of the internal processing of the noise mask unit 601 is taken into consideration. It is shown how it is reflected. By acquiring the abnormal count number 852 via the count notification unit 851, the CPU 301 can grasp the number of noise generations in the horizontal synchronization signal 504 transmitted from the scanner unit 201.

本実施の形態では、一例として、ノイズマスク部601による水平同期信号504のマスク処理の実行、及びノイズの発生数のカウントについて説明したが、ノイズマスク部601は、垂直同期信号503に対しても同様の処理を実行する。このようにして、ノイズマスク部601は、スキャナ部201から送信された垂直同期信号503からノイズ成分が除去された出力垂直同期信号をシェーディング補正部602へ出力し、また、上記垂直同期信号503におけるノイズの発生数をカウントする。 In the present embodiment, as an example, the execution of the mask processing of the horizontal synchronization signal 504 by the noise mask unit 601 and the counting of the number of generated noises have been described, but the noise mask unit 601 also applies to the vertical synchronization signal 503. Perform the same process. In this way, the noise mask unit 601 outputs the output vertical synchronization signal from which the noise component is removed from the vertical synchronization signal 503 transmitted from the scanner unit 201 to the shading correction unit 602, and also in the vertical synchronization signal 503. Count the number of noise occurrences.

図10は、図3のシステム制御部315の機能構成を示すブロック図である。画像形成装置101において、CPU301がROM316やHDD308に格納されたプログラムを実行することにより、システム制御部315は、ジョブ制御部1001及びデータ管理部1003として機能する。 FIG. 10 is a block diagram showing a functional configuration of the system control unit 315 of FIG. In the image forming apparatus 101, the system control unit 315 functions as the job control unit 1001 and the data management unit 1003 by executing the program stored in the ROM 316 or the HDD 308 by the CPU 301.

ジョブ制御部1001は、画像形成装置101におけるジョブの実行を制御する。ジョブ制御部1001は、スキャナ部201、プリンタ部205の動作を制御することにより、ユーザによって指示されたジョブの実行を制御する。ジョブ制御部1001は、ログ記録部1002を含む。ログ記録部1002は、ユーザによって指示されたジョブが実行された際にログデータ310にジョブの実行履歴を記録する。 The job control unit 1001 controls the execution of the job in the image forming apparatus 101. The job control unit 1001 controls the execution of the job instructed by the user by controlling the operations of the scanner unit 201 and the printer unit 205. The job control unit 1001 includes a log recording unit 1002. The log recording unit 1002 records the job execution history in the log data 310 when the job instructed by the user is executed.

データ管理部1003は、内部データ309や特徴抽出データ311を管理する。データ管理部1003は、タイミング判別部1004、データ取得部1005、特徴抽出部1006、データ送信判定部1007、及びデータ送信部1008を含む。 The data management unit 1003 manages the internal data 309 and the feature extraction data 311. The data management unit 1003 includes a timing determination unit 1004, a data acquisition unit 1005, a feature extraction unit 1006, a data transmission determination unit 1007, and a data transmission unit 1008.

タイミング判別部1004は、サーバ103に対して特徴抽出データ311を送信するタイミング(以下、「データ送信タイミング」という。)であるか否かを判別する。例えば、タイミング判別部1004は、特徴抽出データ311をサーバ103へ前回送信(以下、「特徴抽出データ311の前回送信時」という。)してから予め設定された所定の時間が経過した場合、データ送信タイミングであると判別する。また、タイミング判別部1004は、内部データ309が前回送信時から更新された場合、データ送信タイミングであると判別する。 The timing determination unit 1004 determines whether or not it is the timing to transmit the feature extraction data 311 to the server 103 (hereinafter, referred to as “data transmission timing”). For example, when the timing determination unit 1004 elapses a predetermined time set in advance after the last transmission of the feature extraction data 311 to the server 103 (hereinafter referred to as "the last transmission of the feature extraction data 311"), the data It is determined that it is the transmission timing. Further, the timing determination unit 1004 determines that it is the data transmission timing when the internal data 309 is updated from the time of the previous transmission.

データ取得部1005は、サーバ103に送信する特徴抽出データ311の生成に用いられる内部データ309をHDD308から取得する。具体的に、データ取得部1005は、上述したセンサ群204,209に含まれる各センサに対し、センサ毎に定義された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。なお、所定のタイミングは、数msec~数sec間隔等といった一定の時間毎であっても良く、また、ユーザによって指示されたジョブを実行する前後のタイミングであっても良い。また、データ取得部1005は、HDD308に保存されているログデータ310を取得する。 The data acquisition unit 1005 acquires the internal data 309 used for generating the feature extraction data 311 to be transmitted to the server 103 from the HDD 308. Specifically, the data acquisition unit 1005 outputs a data acquisition request to each sensor included in the above-mentioned sensor groups 204 and 209 at a predetermined timing defined for each sensor, and acquires the sensor measurement value from each sensor. do. The predetermined timing may be every fixed time such as an interval of several msec to several sec, or may be a timing before and after executing the job instructed by the user. Further, the data acquisition unit 1005 acquires the log data 310 stored in the HDD 308.

特徴抽出部1006は、上記データ取得部1005によって取得した内部データ309を特徴抽出データ311に変換する特徴抽出処理を実行し、生成した特徴抽出データ311をHDD308に格納する。データ送信判定部1007は、生成した特徴抽出データ311をサーバ103へ送信するか否かを判定する。例えば、データ送信判定部1007は、生成した特徴抽出データ311が前回送信した特徴抽出データと同じである場合や、特徴抽出データ311の前回送信時から一度もジョブが実行されていない場合に、生成した特徴抽出データ311をサーバ103へ送信しないと判定する。 The feature extraction unit 1006 executes a feature extraction process for converting the internal data 309 acquired by the data acquisition unit 1005 into the feature extraction data 311 and stores the generated feature extraction data 311 in the HDD 308. The data transmission determination unit 1007 determines whether or not to transmit the generated feature extraction data 311 to the server 103. For example, the data transmission determination unit 1007 is generated when the generated feature extraction data 311 is the same as the feature extraction data previously transmitted, or when the job has never been executed since the previous transmission of the feature extraction data 311. It is determined that the feature extraction data 311 is not transmitted to the server 103.

データ送信部1008は、データ送信判定部1007によって特徴抽出データ311をサーバ103へ送信すると判定された場合に、特徴抽出データ311をサーバ103へ送信する。このように、本実施の形態では、データ送信タイミングであり且つデータ送信判定部1007によって特徴抽出データ311をサーバ103へ送信すると判定された場合にのみ、特徴抽出データ311がサーバ103へ送信される。これにより、サーバ103に特徴抽出データ311を送信する必要がない場合に、画像形成装置101がサーバ103へ不要なデータを送信するのを防止することができ、もって、画像形成装置101及びサーバ103の間の通信負荷を軽減することができる。 When the data transmission unit 1008 determines that the feature extraction data 311 is transmitted to the server 103 by the data transmission determination unit 1007, the data transmission unit 1008 transmits the feature extraction data 311 to the server 103. As described above, in the present embodiment, the feature extraction data 311 is transmitted to the server 103 only when it is the data transmission timing and the data transmission determination unit 1007 determines that the feature extraction data 311 is transmitted to the server 103. .. This makes it possible to prevent the image forming apparatus 101 from transmitting unnecessary data to the server 103 when it is not necessary to transmit the feature extraction data 311 to the server 103, and thus the image forming apparatus 101 and the server 103. It is possible to reduce the communication load between.

図11は、図1の異常予測システム100によって生成される特徴抽出データと当該特徴抽出データに関する処理について説明するための図である。図11(a)は、内部データ309と画像形成装置101が実行する特徴抽出処理と管理装置104が実行する異常予測処理との関係を表す。 FIG. 11 is a diagram for explaining the feature extraction data generated by the abnormality prediction system 100 of FIG. 1 and the processing related to the feature extraction data. FIG. 11A shows the relationship between the internal data 309, the feature extraction process executed by the image forming apparatus 101, and the abnormality prediction process executed by the management apparatus 104.

図11(a)において、データ項目1101は、内部データ309のデータ項目、具体的に、データ取得部1005がスキャナ部201やプリンタ部205から取得したセンサ計測値やカウント値等の項目名を表している。本実施の形態では、内部データ309のデータ項目には、それぞれデータ項目を識別するためのIDが割り当てられている。 In FIG. 11A, the data item 1101 represents a data item of the internal data 309, specifically, an item name such as a sensor measurement value or a count value acquired by the data acquisition unit 1005 from the scanner unit 201 or the printer unit 205. ing. In the present embodiment, an ID for identifying the data item is assigned to each data item of the internal data 309.

データ取得元1102は、データ項目1101のデータが画像形成装置101の何れの構成要素から取得されたデータであるかを表している。データ種別1103は、データ項目1101のデータの属性を表している。特徴抽出処理1104は、データ項目1101のデータを用いて特徴抽出データ311を生成する特徴抽出処理の種別を表している。なお、図11(a)では、例えば、スキャンカウンタ、プリントカウンタ、ログデータのように、特徴抽出データ311が生成されないデータのデータ項目は、特徴抽出処理を実行しない旨を示す「-」で表されている。 The data acquisition source 1102 represents which component of the image forming apparatus 101 the data of the data item 1101 is acquired from. The data type 1103 represents the data attribute of the data item 1101. The feature extraction process 1104 represents a type of feature extraction process for generating feature extraction data 311 using the data of the data item 1101. In FIG. 11A, data items such as scan counters, print counters, and log data for which feature extraction data 311 is not generated are represented by "-" indicating that the feature extraction process is not executed. Has been done.

判別処理1105は、データ項目1101のデータを用いて生成された特徴抽出データ311に基づいて管理装置104が実行する異常予測処理の種別を表している。異常予測システム100では、異常予測処理の種別が、当該異常予測処理に使用される特徴抽出データ311の生成に用いられるデータ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ID1106は、判別処理1105の異常予測処理に対応付けて割り当てられた固有の番号である。なお、管理装置104と画像形成装置101,102とで予測要求ID1106の番号を共有する構成であれば、予測要求ID1106の番号は、判別処理1105の異常予測処理の各々に予め設定されていても良く、また、管理装置104が定期的に設定しても良い。管理装置104は、予測要求ID1106の番号に基づいて、実行する異常予測処理を決定する。例えば、保守点検員106が、画像形成装置101の転写ローラの状態を確認するために予測要求ID「3」の異常予測処理の実行を管理装置104に指示した場合、管理装置104は、予測要求ID「3」に対応する分散率を求める異常予測処理の実行を決定する。管理装置104は、当該異常予測処理の実行に用いる転写ローラの走行距離に対応する特徴抽出データ311をサーバ103から取得し、取得した特徴抽出データ311に基づいて分散率を求める異常予測処理を実行する。 The discrimination process 1105 represents a type of abnormality prediction process executed by the management device 104 based on the feature extraction data 311 generated by using the data of the data item 1101. In the abnormality prediction system 100, the type of abnormality prediction processing is managed in association with the data item of the data used for generating the feature extraction data 311 used for the abnormality prediction processing. The prediction request ID 1106 is a unique number assigned in association with the abnormality prediction process of the discrimination process 1105. If the management device 104 and the image forming devices 101 and 102 share the number of the prediction request ID 1106, the number of the prediction request ID 1106 may be preset in each of the abnormality prediction processes of the discrimination process 1105. Also, the management device 104 may be set periodically. The management device 104 determines the abnormality prediction process to be executed based on the number of the prediction request ID 1106. For example, when the maintenance inspector 106 instructs the management device 104 to execute the abnormality prediction process of the prediction request ID "3" in order to confirm the state of the transfer roller of the image forming apparatus 101, the management device 104 requests the prediction. It is determined to execute the abnormality prediction process for obtaining the dispersion rate corresponding to the ID "3". The management device 104 acquires the feature extraction data 311 corresponding to the mileage of the transfer roller used for executing the abnormality prediction process from the server 103, and executes the abnormality prediction process for obtaining the dispersion rate based on the acquired feature extraction data 311. do.

図11(b)は、図1の画像形成装置101がサーバ103へ送信する送信用データ1107の一例を示す図である。送信用データ1107は、複数の特徴抽出データ311で構成される。図11(b)において、送信用データ1107は、データ項目1108及び具体値1109で構成される。データ項目1108には、特徴抽出データのデータ項目が設定される。具体値1109には、データ項目1108の特徴抽出データの具体値が、元となる内部データ309の生成時刻毎に設定される。このような構成により、何れの生成時刻の内部データ309に基づいて生成された特徴抽出データであるかが確認可能となる。 FIG. 11B is a diagram showing an example of transmission data 1107 transmitted by the image forming apparatus 101 of FIG. 1 to the server 103. The transmission data 1107 is composed of a plurality of feature extraction data 311. In FIG. 11B, the transmission data 1107 is composed of a data item 1108 and a specific value 1109. The data item of the feature extraction data is set in the data item 1108. In the specific value 1109, the specific value of the feature extraction data of the data item 1108 is set for each generation time of the original internal data 309. With such a configuration, it is possible to confirm which feature extraction data is generated based on the internal data 309 at which generation time.

図11(b)の送信用データ1107には、例えば、計測時刻t(2020/01/01/00:00:00)から所定の計測時刻までの画像形成装置101の定着器(不図示)の温度を示すセンサ計測値の最大値を算出する最大値算出処理が施された結果の値y(80)が設定されている。また、図11(b)の送信用データ1107には、計測時刻t(2020/01/01/00:00:00)の転写ローラの走行距離を示すセンサ計測値に対し、所定のルールでヒストグラム化するヒストグラム化処理を施した結果、例えば、ヒストグラム処理の分類グループが(80)であることが設定されている。さらに、図11(b)の送信用データ1107には、ノイズマスク部601によって検知されたノイズの発生数が設定されている。具体的に、時刻t(2020/01/01/00:00:30)において、水平同期信号504にノイズが一度発生したことを意味するx=(1,1,0,0)が設定されている。これらの値は、例えば、左から順に、水平同期信号504に関する1ページにおけるノイズの総発生数、水平同期信号504に関する1ラインにおけるノイズの最大発生数、垂直同期信号503に関する1ページにおけるノイズの総発生数、垂直同期信号503に関する1ラインにおけるノイズの最大発生数である。画像形成装置102は、送信用データ1107をテキスト形式に変換し、また、テキスト形式に変換済みのデータを必要に応じて圧縮して、サーバ103へ送信する。 In the transmission data 1107 of FIG. 11B, for example, the fuser (not shown) of the image forming apparatus 101 from the measurement time t (2020/01/01/00: 00: 00) to the predetermined measurement time. The value y (80) as a result of the maximum value calculation process for calculating the maximum value of the sensor measurement value indicating the temperature is set. Further, in the transmission data 1107 of FIG. 11B, a histogram is obtained according to a predetermined rule with respect to the sensor measurement value indicating the mileage of the transfer roller at the measurement time t (2020/01/01/00: 00: 00). As a result of performing the histogram processing, for example, it is set that the classification group of the histogram processing is (80). Further, in the transmission data 1107 of FIG. 11B, the number of noises generated by the noise mask unit 601 is set. Specifically, at time t (2020/01/01/00: 00: 30), x = (1,1,0,0), which means that noise has once occurred in the horizontal synchronization signal 504, is set. There is. These values are, for example, the total number of noises generated on one page for the horizontal sync signal 504, the maximum number of noises generated on one line for the horizontal sync signal 504, and the total number of noises generated on one page for the vertical sync signal 503, in order from the left. The number of occurrences, the maximum number of noises generated in one line with respect to the vertical synchronization signal 503. The image forming apparatus 102 converts the transmission data 1107 into a text format, compresses the data converted into the text format as necessary, and transmits the data to the server 103.

図12は、図1の異常予測システム100において特徴抽出データを生成してメンテンナンスが必要であることを通知する一連の処理の流れを説明するためのシーケンス図である。 FIG. 12 is a sequence diagram for explaining a series of processing flows for generating feature extraction data in the abnormality prediction system 100 of FIG. 1 and notifying that maintenance is required.

図12において、画像形成装置101は、内部データ取得判別を行い(ステップS1201)、スキャナ部201やプリンタ部205からセンサ計測値やカウント値を取得するタイミング(以下、「内部データ取得タイミング」という。)であるか否かを判別する。内部データ取得タイミングであると判別した場合、画像形成装置101は、内部データ309を構成する各種データを取得する(ステップS1202)。例えば、画像形成装置101は、システム制御部315により、スキャナ部201やプリンタ部205からセンサ計測値やカウント値等のデータを取得する。また、画像形成装置101は、ジョブを実行中に異常を検知した場合に通知される割り込み通知をトリガとして各種ステータスを取得する。画像形成装置101は、取得した各種データを内部データ309としてHDD308に格納する。 In FIG. 12, the image forming apparatus 101 determines the internal data acquisition (step S1201), and the timing of acquiring the sensor measurement value and the count value from the scanner unit 201 and the printer unit 205 (hereinafter referred to as “internal data acquisition timing””. ) Is determined. When it is determined that it is the internal data acquisition timing, the image forming apparatus 101 acquires various data constituting the internal data 309 (step S1202). For example, the image forming apparatus 101 acquires data such as sensor measurement values and count values from the scanner unit 201 and the printer unit 205 by the system control unit 315. Further, the image forming apparatus 101 acquires various statuses by using an interrupt notification notified when an abnormality is detected during execution of a job as a trigger. The image forming apparatus 101 stores various acquired data as internal data 309 in the HDD 308.

次いで、画像形成装置101は、内部データ309に基づいて特徴抽出データ311を生成する(ステップS1203)。具体的に、画像形成装置101は、内部データ309に含まれる複数のセンサ計測値に対し、対応付けられた特徴抽出処理を実行して、各センサ計測値に対応する特徴抽出データ311を生成する。 Next, the image forming apparatus 101 generates feature extraction data 311 based on the internal data 309 (step S1203). Specifically, the image forming apparatus 101 executes the associated feature extraction process on the plurality of sensor measurement values included in the internal data 309, and generates feature extraction data 311 corresponding to each sensor measurement value. ..

次いで、画像形成装置101は、データ送信判定処理を実行する(ステップS1204)。データ送信判定処理では、画像形成装置101は、特徴抽出データ311の前回送信時からの画像形成装置101の動作状態の変化に基づいて特徴抽出データ311の送信を許可するか否かを判定する。特徴抽出データ311の送信を許可すると判定した場合、画像形成装置101は、特徴抽出データ311及びログデータ310をサーバ103へ送信する(ステップS1205)。ステップS1205では、画像形成装置101は、複数の特徴抽出データ311で構成される送信用データ1107をサーバ103へ送信しても良い。また、画像形成装置101は、複数の特徴抽出データ311のうち、前回送信時から更新された特徴抽出データ311をサーバ103へ送信しても良い。その後、画像形成装置101は、ステップS1201の処理を行う。このように、画像形成装置101は、ステップS1201~S1205の処理を繰り返し実行する。 Next, the image forming apparatus 101 executes a data transmission determination process (step S1204). In the data transmission determination process, the image forming apparatus 101 determines whether or not to allow the transmission of the feature extraction data 311 based on the change in the operating state of the image forming apparatus 101 from the time of the previous transmission of the feature extraction data 311. When it is determined that the transmission of the feature extraction data 311 is permitted, the image forming apparatus 101 transmits the feature extraction data 311 and the log data 310 to the server 103 (step S1205). In step S1205, the image forming apparatus 101 may transmit the transmission data 1107 composed of the plurality of feature extraction data 311 to the server 103. Further, the image forming apparatus 101 may transmit the feature extraction data 311 updated from the previous transmission among the plurality of feature extraction data 311 to the server 103. After that, the image forming apparatus 101 performs the process of step S1201. In this way, the image forming apparatus 101 repeatedly executes the processes of steps S1201 to S1205.

画像形成装置101から特徴抽出データ311及びログデータ310を受信すると、サーバ103は、ステップS1206の処理を行う。ステップS1206では、サーバ103は、管理していた画像形成装置101の特徴抽出データ311及びログデータ310を、上記受信した特徴抽出データ311及びログデータ310に更新する。次いで、更新済みの特徴抽出データ311及びログデータ310を保存する(ステップS1207)。その後、サーバ103は、ステップS1206の処理を行う。このように、サーバ103は、ステップS1206~S1207の処理を繰り返し実行する。 Upon receiving the feature extraction data 311 and the log data 310 from the image forming apparatus 101, the server 103 performs the process of step S1206. In step S1206, the server 103 updates the feature extraction data 311 and the log data 310 of the image forming apparatus 101 that have been managed to the received feature extraction data 311 and the log data 310. Next, the updated feature extraction data 311 and log data 310 are stored (step S1207). After that, the server 103 performs the process of step S1206. In this way, the server 103 repeatedly executes the processes of steps S1206 to S1207.

管理装置104は、後述する図15のステップS1501の処理を行い、異常予測処理の実施タイミングであるか否かを判別する(ステップS1208)。異常予測処理の実施タイミングであると判別した場合、管理装置104は、サーバ103から、上記異常予測処理の実行に必要となる予測用データを取得する(ステップS1209)。予測用データは、画像形成装置101の特徴抽出データ311及びログデータ310である。次いで、管理装置104は、取得した予測用データに対応付けられた異常予測処理を実行する(ステップS1210)。次いで、管理装置104は、異常予測処理を実行した結果、例えば、画像形成装置101のメンテナンスが必要であると判別した場合には、保守点検員106へ通知を行い(ステップS1211)。その後、管理装置104は、ステップS1208の処理を行う。このように、管理装置104は、ステップS1208~S1211の処理を繰り返し実行する。 The management device 104 performs the process of step S1501 of FIG. 15 to be described later, and determines whether or not it is the execution timing of the abnormality prediction process (step S1208). When it is determined that it is the execution timing of the abnormality prediction process, the management device 104 acquires the prediction data necessary for executing the abnormality prediction process from the server 103 (step S1209). The prediction data are the feature extraction data 311 and the log data 310 of the image forming apparatus 101. Next, the management device 104 executes the abnormality prediction process associated with the acquired prediction data (step S1210). Next, when the management device 104 determines that maintenance of the image forming apparatus 101 is necessary as a result of executing the abnormality prediction process, the management device 104 notifies the maintenance inspector 106 (step S1211). After that, the management device 104 performs the process of step S1208. In this way, the management device 104 repeatedly executes the processes of steps S1208 to S1211.

図13は、図1の画像形成装置101によって実行されるノイズ情報送信処理の手順を示すフローチャートである。図13の処理は、CPU301がHDD308に格納されたプログラムを実行することによって実現される。 FIG. 13 is a flowchart showing a procedure of noise information transmission processing executed by the image forming apparatus 101 of FIG. The process of FIG. 13 is realized by the CPU 301 executing the program stored in the HDD 308.

図13において、まず、CPU301は、ジョブの実行指示を受け付けたか否かを判別する(ステップS1301)。例えば、操作部インタフェース304を介して操作部211から、スキャンジョブやFAX送信ジョブの実行指示となるユーザ操作を受けた旨を示す通知を受信した場合、CPU301は、ジョブの実行指示を受け付けたと判別する。CPU301は、ジョブの実行指示を受け付けるまで待機し、ジョブの実行指示を受け付けると(ステップS1301でYES)、同期信号のマスク期間を設定する(ステップS1302)。具体的に、CPU301は、ノイズマスク部601のマスク期間設定部821に同期信号のマスク期間を設定する。 In FIG. 13, first, the CPU 301 determines whether or not the job execution instruction has been accepted (step S1301). For example, when a notification indicating that a user operation that is an execution instruction for a scan job or a fax transmission job has been received from the operation unit 211 via the operation unit interface 304, the CPU 301 determines that the job execution instruction has been accepted. do. The CPU 301 waits until the job execution instruction is received, and when the job execution instruction is received (YES in step S1301), the mask period of the synchronization signal is set (step S1302). Specifically, the CPU 301 sets the mask period of the synchronization signal in the mask period setting unit 821 of the noise mask unit 601.

次いで、CPU301は、ステップS1301にて受け付けたジョブの画像読み取り動作を開始する(ステップS1303)。具体的に、CPU301は、圧板(不図示)に置かれた原稿、又はADF(Auto Document Feeder)に設置された原稿をスキャナ部201に読み取らせ、読み取った原稿の画像データを生成させる。 Next, the CPU 301 starts the image reading operation of the job received in step S1301 (step S1303). Specifically, the CPU 301 causes the scanner unit 201 to read a document placed on a pressure plate (not shown) or a document placed on an ADF (Auto Document Feeder), and generates image data of the scanned document.

次いで、CPU301は、スキャナ部201によって生成された画像データをスキャナ部201からコントローラ部210へ転送する画像データ転送処理を開始する(ステップS1304)。画像データ転送処理では、上述したように、スキャナ部201は、垂直同期信号503及び水平同期信号504に同期させて、画像データを画像データ信号505として転送する。次いで、CPU301は、1ページ分の画像データの転送を完了したか否かを判別する(ステップS1305)。CPU301は、1ページ分の画像データの転送を完了するまで待機し、1ページ分の画像データの転送を完了すると(ステップS1305でYES)、1ページ分の画像データの転送中に、同期信号の異常周期を検出したか否かを判別する(ステップS1306)。具体的に、CPU301は、割り込み通知部841から出力される割り込み信号に基づいて、同期信号の異常周期を検出したか否かを判別する。 Next, the CPU 301 starts the image data transfer process of transferring the image data generated by the scanner unit 201 from the scanner unit 201 to the controller unit 210 (step S1304). In the image data transfer process, as described above, the scanner unit 201 synchronizes with the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504, and transfers the image data as the image data signal 505. Next, the CPU 301 determines whether or not the transfer of image data for one page has been completed (step S1305). The CPU 301 waits until the transfer of the image data for one page is completed, and when the transfer of the image data for one page is completed (YES in step S1305), the synchronization signal is transmitted during the transfer of the image data for one page. It is determined whether or not an abnormal cycle has been detected (step S1306). Specifically, the CPU 301 determines whether or not an abnormal cycle of the synchronization signal has been detected based on the interrupt signal output from the interrupt notification unit 841.

ステップS1306の判別の結果、同期信号の異常周期を検出しない場合、CPU301は、後述するステップS1309の処理を行う。ステップS1306の判別の結果、同期信号の異常周期を検出した場合、CPU301は、異常周期が検出された同期信号の種別を判別する(ステップS1307)。具体的に、CPU301は、垂直同期信号503及び水平同期信号504の何れにおいて異常周期が検出されたかを判別する。次いで、CPU301は、異常周期が検出された同期信号のアサート数を取得し、取得したアサート数をノイズ情報としてHDD308に格納する(ステップS1308)。具体的に、CPU301は、カウント通知部851によるカウント値をノイズ情報としてHDD308に格納する。なお、ノイズ情報がHDD308に既に格納されていた場合、CPU301は、既に格納されていたノイズ情報を、上記取得したアサート数に更新する。次いで、CPU301は、ステップS1301にて受け付けたジョブにおいて処理すべきページの画像データが残っているか否かを判別する(ステップS1309)。 If the abnormal cycle of the synchronization signal is not detected as a result of the determination in step S1306, the CPU 301 performs the process of step S1309 described later. When the abnormal cycle of the synchronization signal is detected as a result of the determination in step S1306, the CPU 301 determines the type of the synchronization signal in which the abnormal cycle is detected (step S1307). Specifically, the CPU 301 determines in which of the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504 the abnormal cycle is detected. Next, the CPU 301 acquires the number of asserts of the synchronization signal in which the abnormal cycle is detected, and stores the acquired number of asserts as noise information in the HDD 308 (step S1308). Specifically, the CPU 301 stores the count value by the count notification unit 851 as noise information in the HDD 308. When the noise information is already stored in the HDD 308, the CPU 301 updates the noise information already stored to the acquired number of asserts. Next, the CPU 301 determines whether or not the image data of the page to be processed remains in the job received in step S1301 (step S1309).

ステップS1309の判別の結果、ステップS1301にて受け付けたジョブにおいて処理すべきページの画像データが残っている場合、ノイズ情報送信処理は、ステップS1302に戻る。ステップS1309の判別の結果、ステップS1301にて受け付けたジョブにおいて処理すべきページの画像データが残っていない場合、CPU301は、HDD308に格納されたノイズ情報がステップS1301にて受け付けたジョブの実行に伴って更新された新たなノイズ情報であるか否かを判別する(ステップS1310)。 As a result of the determination in step S1309, if the image data of the page to be processed remains in the job accepted in step S1301, the noise information transmission process returns to step S1302. As a result of the determination in step S1309, when the image data of the page to be processed does not remain in the job received in step S1301, the CPU 301 accompanies the execution of the job received in step S1301 by the noise information stored in the HDD 308. It is determined whether or not the noise information is new and updated (step S1310).

ステップS1310の判別の結果、HDD308に格納されたノイズ情報がステップS1301にて受け付けたジョブの実行に伴って更新された新たなノイズ情報でない場合、ノイズ情報送信処理は終了する。ステップS1310の判別の結果、HDD308に格納されたノイズ情報がステップS1301にて受け付けたジョブの実行に伴って更新された新たなノイズ情報である場合、CPU301は、HDD308に格納されたノイズ情報をサーバ103へ送信する(ステップS1311)(例えば、ステップS1205を参照。)。ステップS1311では、CPU301は、ノイズ情報を含む送信用データ1107をサーバ103へ送信する、若しくは、HDD308に格納されたノイズ情報のみをサーバ103へ送信する。次いで、ノイズ情報送信処理は終了する。このようにして、本実施の形態では、画像形成装置101や画像形成装置102において検出された同期信号の異常周期に関するノイズ情報がサーバ103によって管理される。 As a result of the determination in step S1310, if the noise information stored in the HDD 308 is not new noise information updated with the execution of the job received in step S1301, the noise information transmission process ends. As a result of the determination in step S1310, if the noise information stored in the HDD 308 is new noise information updated with the execution of the job received in step S1301, the CPU 301 uses the noise information stored in the HDD 308 as the server. Transmission to 103 (see, for example, step S1205). In step S1311, the CPU 301 transmits the transmission data 1107 including the noise information to the server 103, or transmits only the noise information stored in the HDD 308 to the server 103. Next, the noise information transmission process ends. In this way, in the present embodiment, the noise information regarding the abnormal period of the synchronization signal detected by the image forming apparatus 101 and the image forming apparatus 102 is managed by the server 103.

図14は、図1のサーバ103が当該サーバ103に接続された複数の画像形成装置から収集したノイズ情報を説明するための概念図である。例えば、サーバ103は、図14のテーブル1400を用いて、各画像形成装置から収集したノイズ情報を管理する。 FIG. 14 is a conceptual diagram for explaining noise information collected by the server 103 of FIG. 1 from a plurality of image forming devices connected to the server 103. For example, the server 103 manages the noise information collected from each image forming apparatus by using the table 1400 of FIG.

図14において、機体No.1401は、サーバ103に接続された画像形成装置を識別する番号を表している。発生回数1402は、サーバ103に接続された画像形成装置において、異常周期が検出されたジョブの数を表している。例えば、図14では、機体No.1401が「2」の行において、発生回数1402は「2」である。これは、機体No.1401の「2」に対応する画像形成装置101において、異常周期が2度のジョブの実行中に検出されたことを表している。 In FIG. 14, the aircraft No. Reference numeral 1401 represents a number for identifying an image forming apparatus connected to the server 103. The number of occurrences 1402 represents the number of jobs in which an abnormal cycle is detected in the image forming apparatus connected to the server 103. For example, in FIG. 14, the aircraft No. In the row where 1401 is "2", the number of occurrences 1402 is "2". This is the aircraft No. In the image forming apparatus 101 corresponding to "2" of 1401, it indicates that the abnormal cycle was detected during the execution of the job twice.

ノイズ特徴量データ1403は、サーバ103に接続された画像形成装置から受信したノイズ情報を表している。サーバ103は、水平同期信号504及び垂直同期信号503に発生したノイズ情報をそれぞれ管理している。図14のノイズ特徴量データ1403において、左の括弧内の値が水平同期信号504のノイズ情報を表し、右の括弧内の値が垂直同期信号503のノイズ情報を表す。また、それぞれの括弧内の値について、左の値が、1ページにおけるノイズの総発生数に関して過去データで平均した値(以下、「1ページのノイズ総発生数の平均値」という。)を表している。右の値が、1ラインにおけるノイズの最大発生数に関して過去データで平均した値(以下、「1ラインのノイズ最大発生数の平均値」という。)を表している。例えば、図14では、機体No.1401の「2」に対応する画像形成装置101において、水平同期信号504の1ページのノイズ総発生数の平均値は2であり、水平同期信号504の1ラインのノイズ最大発生数の平均値は1であることを表している。また、垂直同期信号503の1ページのノイズ総発生数の平均値は1であり、垂直同期信号503の1ラインのノイズ最大発生数の平均値は1であることを表している。 The noise feature amount data 1403 represents noise information received from the image forming apparatus connected to the server 103. The server 103 manages noise information generated in the horizontal synchronization signal 504 and the vertical synchronization signal 503, respectively. In the noise feature amount data 1403 of FIG. 14, the value in parentheses on the left represents the noise information of the horizontal synchronization signal 504, and the value in the parentheses on the right represents the noise information of the vertical synchronization signal 503. In addition, for each value in parentheses, the value on the left represents the value averaged in the past data regarding the total number of noise generations on one page (hereinafter referred to as "the average value of the total number of noise generations on one page"). ing. The value on the right represents the value averaged in the past data with respect to the maximum number of noise generations in one line (hereinafter referred to as "the average value of the maximum number of noise generations in one line"). For example, in FIG. 14, the aircraft No. In the image forming apparatus 101 corresponding to "2" of 1401, the average value of the total number of noises generated on one page of the horizontal synchronization signal 504 is 2, and the average value of the maximum number of noises generated on one line of the horizontal synchronization signal 504 is 2. It represents that it is 1. Further, the average value of the total number of noises generated on one page of the vertical synchronization signal 503 is 1, and the average value of the maximum number of noises generated on one line of the vertical synchronization signal 503 is 1.

図15は、図1の管理装置104によって実行される異常予測制御処理の手順を示すフローチャートである。図15の処理は、管理装置104のCPU401がメモリ402や記憶装置403に格納されたプログラムを実行することによって実現される。 FIG. 15 is a flowchart showing a procedure of abnormality prediction control processing executed by the management device 104 of FIG. The process of FIG. 15 is realized by the CPU 401 of the management device 104 executing the program stored in the memory 402 or the storage device 403.

図15において、CPU401は、異常予測処理の実施タイミングであるか否かを判別する(ステップS1501)。本実施の形態では、管理装置104が実行可能な異常予測処理の予測要求IDに対し、所定の期間や所定の時刻といった実施タイミングが予め設定されている。また、管理装置104は、保守点検員106等が操作する画像形成装置から異常予測処理の実行要求を受け付けることも可能である。ステップS1501では、予め設定された異常予測処理の実施タイミングに到達した場合、又は画像形成装置101等から保守点検員106が指定した異常予測処理の予測要求IDを含む実行要求を受け付けた場合、CPU401は、異常予測処理の実施タイミングであると判別する。一方、予め設定された異常予測処理の実施タイミングに到達しない場合、又は画像形成装置101等の装置から異常予測処理の実行要求を受け付けない場合、CPU401は、異常予測処理の実施タイミングでないと判別する。 In FIG. 15, the CPU 401 determines whether or not it is the execution timing of the abnormality prediction process (step S1501). In the present embodiment, the execution timing such as a predetermined period or a predetermined time is set in advance for the prediction request ID of the abnormality prediction process that can be executed by the management device 104. Further, the management device 104 can also receive an execution request of the abnormality prediction process from the image forming device operated by the maintenance inspector 106 and the like. In step S1501, when the execution timing of the abnormality prediction process set in advance is reached, or when an execution request including the prediction request ID of the abnormality prediction process designated by the maintenance inspector 106 is received from the image forming apparatus 101 or the like, the CPU 401 Determines that it is the execution timing of the abnormality prediction process. On the other hand, if the execution timing of the abnormality prediction process set in advance is not reached, or if the execution request of the abnormality prediction process is not received from the device such as the image forming apparatus 101, the CPU 401 determines that the execution timing of the abnormality prediction process is not reached. ..

ステップS1501の判別の結果、異常予測処理の実施タイミングでない場合、異常予測制御処理は終了する。ステップS1501の判別の結果、異常予測処理の実施タイミングである場合、CPU401は、実行する異常予測処理を識別するための予測要求IDを取得する。例えば、保守点検員106が定着ベルトの状況を把握するために画像形成装置101から送信された予測要求ID「2」を含む実行要求を受け付けた場合、CPU401は、この予測要求ID「2」を取得する。 As a result of the determination in step S1501, if it is not the execution timing of the abnormality prediction process, the abnormality prediction control process ends. As a result of the determination in step S1501, when it is the execution timing of the abnormality prediction process, the CPU 401 acquires the prediction request ID for identifying the abnormality prediction process to be executed. For example, when the maintenance inspector 106 receives an execution request including the prediction request ID "2" transmitted from the image forming apparatus 101 in order to grasp the state of the fixing belt, the CPU 401 receives the prediction request ID "2". get.

次いで、CPU401は、取得した予測要求IDに対応する異常予測処理の実行に必要となる特徴抽出データ311及びログデータ310をサーバ103から取得する(ステップS1502)。次いで、CPU401は、取得した特徴抽出データ311及びログデータ310に基づいて、取得した予測要求IDに対応する異常予測処理を実行する(ステップS1503)。 Next, the CPU 401 acquires the feature extraction data 311 and the log data 310 necessary for executing the abnormality prediction process corresponding to the acquired prediction request ID from the server 103 (step S1502). Next, the CPU 401 executes an abnormality prediction process corresponding to the acquired prediction request ID based on the acquired feature extraction data 311 and log data 310 (step S1503).

例えば、予測要求ID「2」に対応する異常予測処理として、CPU401は、定着ベルトモータの回転加速度を示すセンサ計測値の時系列データに対してヒストグラム化処理を施して生成された特徴抽出データ311を用いて分散率を算出する処理を実行し、異常の発生や異常の兆候があるか否かを判別する。さらに、CPU401は、中間転写ベルトの速度を示すセンサ計測値の時系列データに対して移動平均処理を施した特徴抽出データ311を用いて傾き分析処理を行うことで、異常の兆候があるか否かを判別する。一方、取得した予測要求IDが「5」である場合、異常周期が検出された同期信号のアサート数を含むノイズ情報に対して、閾値処理を行い、画像形成装置101にメンテナンスが必要な兆候があるか否かの予測を行う。詳細は図16及び図17を参照して後述する。 For example, as an abnormality prediction process corresponding to the prediction request ID “2”, the CPU 401 performs a histogram processing on the time series data of the sensor measurement value indicating the rotational acceleration of the fixing belt motor, and the feature extraction data 311 is generated. Is executed to calculate the dispersion rate using, and it is determined whether or not an abnormality has occurred or there is a sign of an abnormality. Further, the CPU 401 performs a tilt analysis process using the feature extraction data 311 obtained by performing a moving average process on the time series data of the sensor measurement value indicating the speed of the intermediate transfer belt, and whether or not there is a sign of abnormality. To determine. On the other hand, when the acquired prediction request ID is "5", the noise information including the number of asserts of the synchronization signal in which the abnormal cycle is detected is subjected to threshold processing, and there is a sign that the image forming apparatus 101 needs maintenance. Predict whether or not there is. Details will be described later with reference to FIGS. 16 and 17.

次いで、CPU401は、異常予測処理の実行結果に基づいて、保守点検員106へ通知を行うか否かを判別する(ステップS1504)。ステップS1504では、例えば、異常予測処理の実行結果において異常の発生や異常の兆候が検知された場合、CPU401は、保守点検員106へ通知を行うと判別する。一方、異常予測処理の実行結果において異常の発生や異常の兆候が検知されない場合、CPU401は、保守点検員106へ通知を行わないと判別する。 Next, the CPU 401 determines whether or not to notify the maintenance inspector 106 based on the execution result of the abnormality prediction process (step S1504). In step S1504, for example, when the occurrence of an abnormality or a sign of an abnormality is detected in the execution result of the abnormality prediction process, the CPU 401 determines that the maintenance inspector 106 is notified. On the other hand, if the occurrence of an abnormality or a sign of an abnormality is not detected in the execution result of the abnormality prediction process, the CPU 401 determines that the maintenance inspector 106 is not notified.

ステップS1504において、保守点検員106へ通知を行わないと判別した場合、異常予測制御処理は終了する。ステップS1504において、保守点検員106へ通知を行うと判別した場合、CPU401は、異常予測処理の実行結果に基づいて決定されたメンテナンスの内容を含む異常状態通知を生成する(ステップS1505)。次いで、CPU401は、異常状態通知を保守点検員106へ出力し(ステップS1506)、異常予測制御処理は終了する。 If it is determined in step S1504 that the maintenance inspector 106 is not notified, the abnormality prediction control process ends. When it is determined in step S1504 that the maintenance inspector 106 is notified, the CPU 401 generates an abnormal state notification including the content of maintenance determined based on the execution result of the abnormality prediction process (step S1505). Next, the CPU 401 outputs an abnormality status notification to the maintenance inspector 106 (step S1506), and the abnormality prediction control process ends.

図16は、図1の管理装置104がサーバ103から取得した特徴抽出データ311に含まれるノイズ情報に基づいて実行する異常予測処理の手順を示すフローチャートである。ノイズ情報は、画像形成装置101に関する発生回数1402及びノイズ特徴量データ1403の各値を含む。図16の処理は、取得した予測要求IDが「5」である場合にステップS1503にて実行される。図16では、一例として、ステップS1502にて、管理装置104が、予測要求ID「5」を含む実行要求を送信した画像形成装置101の特徴抽出データ311をサーバ103から取得したこととする。図16の処理は、管理装置104のCPU401がメモリ402や記憶装置403に格納されたプログラムを実行することによって実現される。 FIG. 16 is a flowchart showing a procedure of abnormality prediction processing executed by the management device 104 of FIG. 1 based on the noise information included in the feature extraction data 311 acquired from the server 103. The noise information includes each value of the number of occurrences 1402 and the noise feature amount data 1403 regarding the image forming apparatus 101. The process of FIG. 16 is executed in step S1503 when the acquired prediction request ID is “5”. In FIG. 16, as an example, it is assumed that in step S1502, the management device 104 acquires the feature extraction data 311 of the image forming device 101 that has transmitted the execution request including the prediction request ID “5” from the server 103. The process of FIG. 16 is realized by the CPU 401 of the management device 104 executing the program stored in the memory 402 or the storage device 403.

図16において、CPU401は、サーバ103から取得した特徴抽出データ311に含まれる画像形成装置101の発生回数1402に基づいて、画像形成装置101にてノイズが発生したジョブ数が予め設定された第1の閾値より大きいか否かを判別する(ステップS1601)。 In FIG. 16, in the CPU 401, the number of jobs in which noise is generated in the image forming apparatus 101 is preset based on the number of occurrences 1402 of the image forming apparatus 101 included in the feature extraction data 311 acquired from the server 103. It is determined whether or not it is larger than the threshold value of (step S1601).

ステップS1601の判別の結果、画像形成装置101にてノイズが発生したジョブ数が第1の閾値以下である場合、CPU401は、画像形成装置101のメンテナンス対応が不要であると判別する(ステップS1602)。より詳細には、CPU401は、検出されたノイズは偶発的に発生したものであり、このノイズは上述したマスク処理によってマスクされることで問題がないという判断を行う。このような場合、上述したステップS1504では、保守点検員106へ通知を行わないと判別される。次いで、異常予測処理は終了する。 As a result of the determination in step S1601, when the number of jobs in which noise is generated in the image forming apparatus 101 is equal to or less than the first threshold value, the CPU 401 determines that maintenance support for the image forming apparatus 101 is unnecessary (step S1602). .. More specifically, the CPU 401 determines that the detected noise is accidentally generated and that there is no problem by masking this noise by the above-mentioned mask processing. In such a case, in step S1504 described above, it is determined that the maintenance inspector 106 is not notified. Then, the abnormality prediction process ends.

ステップS1601の判別の結果、画像形成装置101にてノイズが発生したジョブ数が第1の閾値より大きい場合、CPU401は、ステップS1603の処理を行う。ステップS1603では、CPU401は、取得した特徴抽出データ311に含まれる画像形成装置101のノイズ特徴量データ1403に基づいて、1ラインのノイズ最大発生数の平均値が予め設定された第2の閾値より大きいか否かを判別する。ここで、画像形成装置101にてノイズが発生したジョブ数が第1の閾値より大きく、且つ1ラインのノイズ最大発生数の平均値が第2の閾値より大きい場合は、ノイズが複数のジョブで発生し、且つ1ライン内に多くのノイズが発生していることを意味する。このような場合のノイズの発生要因は、静電気等の偶発的なものではなく、伝送線路側の不具合によるものと予測される。 As a result of the determination in step S1601, when the number of jobs in which noise is generated in the image forming apparatus 101 is larger than the first threshold value, the CPU 401 performs the process of step S1603. In step S1603, the CPU 401 sets the average value of the maximum number of noises generated in one line from the second threshold value set in advance based on the noise feature amount data 1403 of the image forming apparatus 101 included in the acquired feature extraction data 311. Determine if it is large or not. Here, when the number of jobs in which noise is generated in the image forming apparatus 101 is larger than the first threshold value and the average value of the maximum number of noise generations in one line is larger than the second threshold value, the noise is in a plurality of jobs. It means that it is generated and a lot of noise is generated in one line. It is predicted that the cause of noise generation in such a case is not an accidental one such as static electricity, but a defect on the transmission line side.

ステップS1603の判別の結果、1ラインのノイズ最大発生数の平均値が第2の閾値より大きい場合、CPU401は、ノイズの発生要因が伝送線路の不具合であると予測し(ステップS1604)、異常予測処理は終了する。このように予測した結果に基づいて、CPU401は、同期信号のノイズを除去したとしても、当該同期信号の信号線の隣接に信号線が配線される画像データ信号505等に悪影響を及ぼす可能性があるため、画像形成装置101のメンテナンスが必要であると判別する。CPU401は、上述したステップS1505にて、画像形成装置101において同期信号を伝送するケーブル及び基板に対するメンテナンスが必要である旨を保守点検員106へ通知する。 As a result of the determination in step S1603, when the average value of the maximum number of noises generated in one line is larger than the second threshold value, the CPU 401 predicts that the noise generation factor is a transmission line defect (step S1604), and predicts an abnormality. The process ends. Based on the result predicted in this way, even if the CPU 401 removes the noise of the synchronization signal, there is a possibility that the image data signal 505 or the like in which the signal line is wired adjacent to the signal line of the synchronization signal is adversely affected. Therefore, it is determined that maintenance of the image forming apparatus 101 is necessary. In step S1505 described above, the CPU 401 notifies the maintenance inspector 106 that maintenance is required for the cable and the board that transmit the synchronization signal in the image forming apparatus 101.

ステップS1603の判別の結果、1ラインのノイズ最大発生数の平均値が第2の閾値以下である場合、CPU401は、ステップS1605の処理を行う。ステップS1605では、CPU401は、取得した特徴抽出データ311に含まれる画像形成装置101のノイズ特徴量データ1403に基づいて、1ページのノイズ総発生数の平均値が垂直同期信号503及び水平同期信号504の何れにおいても予め設定された第3の閾値より大きいか否かを判別する。ここで、画像形成装置101にてノイズが発生したジョブ数が第1の閾値より大きく、1ラインのノイズ最大発生数の平均値が第2の閾値以下であり、且つ1ページのノイズ総発生数の平均値が垂直同期信号503及び水平同期信号504の何れにおいても第3の閾値より大きい場合は、1ライン内にて多くのノイズが発生していないものの、垂直同期信号503及び水平同期信号504の何れにおいても一定数のノイズが発生していることを意味している。このような場合には、画像形成装置101の設置場所がノイズの発生要因であると予測され、垂直同期信号503及び水平同期信号504以外、具体的に、垂直同期信号503や水平同期信号504の信号線に隣接して信号線が配線される画像データ信号505等にもノイズが発生している可能性がある。 As a result of the determination in step S1603, when the average value of the maximum number of noises generated in one line is equal to or less than the second threshold value, the CPU 401 performs the process of step S1605. In step S1605, the CPU 401 sets the average value of the total number of noises generated on one page as the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504 based on the noise feature amount data 1403 of the image forming apparatus 101 included in the acquired feature extraction data 311. In any of the above, it is determined whether or not it is larger than the preset third threshold value. Here, the number of jobs in which noise is generated in the image forming apparatus 101 is larger than the first threshold value, the average value of the maximum number of noise generations in one line is equal to or less than the second threshold value, and the total number of noise generations in one page. When the average value of is larger than the third threshold value in both the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504, the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504 do not generate much noise in one line. It means that a certain number of noises are generated in any of the above. In such a case, it is predicted that the installation location of the image forming apparatus 101 is a cause of noise, and specifically, other than the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504, specifically, the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504. There is a possibility that noise is also generated in the image data signal 505 or the like in which the signal line is wired adjacent to the signal line.

ステップS1605の判別の結果、1ページのノイズ総発生数の平均値が垂直同期信号503及び水平同期信号504の何れにおいても第3の閾値より大きい場合、CPU401は、ノイズの発生要因が画像形成装置101の設置環境であると予測し(ステップS1606)、異常予測処理は終了する。このように予測した結果に基づいて、CPU401は、画像形成装置101の設置環境の改善が必要であると判別する。CPU401は、上述したステップS1505にて、画像形成装置101の設置環境の改善が必要である旨を保守点検員106へ通知する。 As a result of the determination in step S1605, when the average value of the total number of noise generations on one page is larger than the third threshold value in both the vertical synchronization signal 503 and the horizontal synchronization signal 504, the CPU 401 causes the noise generation device to be an image forming apparatus. It is predicted that the installation environment is 101 (step S1606), and the abnormality prediction process ends. Based on the result predicted in this way, the CPU 401 determines that the installation environment of the image forming apparatus 101 needs to be improved. In step S1505 described above, the CPU 401 notifies the maintenance inspector 106 that the installation environment of the image forming apparatus 101 needs to be improved.

ステップS1605の判別の結果、1ページのノイズ総発生数の平均値が垂直同期信号503又は水平同期信号504において第3の閾値以下である場合、CPU401は、画像形成装置101のメンテナンス対応が不要であると判別する(ステップS1607)。このような場合、上述したステップS1504では、保守点検員106へ通知を行わないと判別される。次いで、異常予測処理は終了する。 As a result of the determination in step S1605, when the average value of the total number of noises generated on one page is equal to or less than the third threshold value in the vertical synchronization signal 503 or the horizontal synchronization signal 504, the CPU 401 does not need to maintain the image forming apparatus 101. It is determined that there is (step S1607). In such a case, in step S1504 described above, it is determined that the maintenance inspector 106 is not notified. Then, the abnormality prediction process ends.

上述した実施の形態によれば、画像形成装置101は、サーバ103を介して(間接的に)管理装置104へ、ノイズ情報を含む画像形成装置101の特徴抽出データ311を送信する。管理装置104は、サーバ103から取得した画像形成装置101の特徴抽出データ311に基づいて画像形成装置101のメンテナンスの内容を予測し、予測したメンテナンスの内容を通知する。これにより、同期信号におけるノイズの発生状況に基づいて画像形成装置101のメンテナンスを行うことができる。 According to the above-described embodiment, the image forming apparatus 101 transmits the feature extraction data 311 of the image forming apparatus 101 including noise information to the management apparatus 104 (indirectly) via the server 103. The management device 104 predicts the maintenance content of the image forming apparatus 101 based on the feature extraction data 311 of the image forming apparatus 101 acquired from the server 103, and notifies the predicted maintenance content. As a result, maintenance of the image forming apparatus 101 can be performed based on the state of noise generation in the synchronization signal.

また、上述した実施の形態では、ノイズ情報は、異常周期の同期信号に関する情報を含む。これにより、同期信号の異常周期が検知された画像形成装置101のメンテナンスを行うことができる。 Further, in the above-described embodiment, the noise information includes information regarding a synchronization signal having an abnormal period. As a result, maintenance of the image forming apparatus 101 in which the abnormal cycle of the synchronization signal is detected can be performed.

さらに、上述した実施の形態では、1ページの画像データの転送におけるノイズの発生数、及び画像データを構成する1ライン分のラインデータの転送におけるノイズの発生数が計測される。これにより、ノイズの発生状況を詳細に把握することができる。 Further, in the above-described embodiment, the number of noises generated in the transfer of image data on one page and the number of noises generated in the transfer of line data for one line constituting the image data are measured. This makes it possible to grasp the noise generation status in detail.

上述した実施の形態では、同期信号は、垂直同期信号及び水平同期信号である。これにより、垂直同期信号や水平同期信号にノイズが頻繁に発生した際に画像形成装置101のメンテナンスを即座に行うことができる。 In the above-described embodiment, the synchronization signal is a vertical synchronization signal and a horizontal synchronization signal. As a result, maintenance of the image forming apparatus 101 can be performed immediately when noise frequently occurs in the vertical synchronization signal or the horizontal synchronization signal.

以上、本発明について、上述した実施の形態を用いて説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。例えば、異常予測システム100が、サーバ103を備えず、画像形成装置101,102が管理装置104へ直接的にノイズ情報を含む特徴抽出データ311を送信する構成であっても良い。 Although the present invention has been described above with reference to the above-described embodiment, the present invention is not limited to the above-mentioned embodiment. For example, the abnormality prediction system 100 may not include the server 103, and the image forming devices 101 and 102 may directly transmit the feature extraction data 311 including noise information to the management device 104.

また、上述した実施の形態では、生成された複数の特徴抽出データ311を集約した送信用データ1107をサーバ103へ送信する構成について説明したが、本発明はこの構成に限られない。例えば、生成された複数の特徴抽出データ311をそれぞれサーバ103へ送信する構成であっても良い。 Further, in the above-described embodiment, the configuration of transmitting the transmission data 1107 in which the generated plurality of feature extraction data 311 are aggregated to the server 103 has been described, but the present invention is not limited to this configuration. For example, the configuration may be such that the generated plurality of feature extraction data 311 are transmitted to the server 103, respectively.

上述した実施の形態では、収集したノイズ情報及び当該ノイズ情報に対応付けられたメンテナンスの実施状況に基づいて、上述した図16の異常予測処理にて用いられる閾値を更新しても良い。 In the above-described embodiment, the threshold value used in the above-mentioned abnormality prediction process of FIG. 16 may be updated based on the collected noise information and the maintenance implementation status associated with the noise information.

図17は、図1のサーバ103によって管理されるデータ管理テーブル1700の一例を示す図である。データ管理テーブル1700は、サーバ103の記憶装置(不図示)に記憶される。 FIG. 17 is a diagram showing an example of a data management table 1700 managed by the server 103 of FIG. The data management table 1700 is stored in a storage device (not shown) of the server 103.

図17において、データ管理テーブル1700は、事前サンプル1705及び市場サンプル1706を含む。事前サンプル1705は、画像形成装置101や画像形成装置102等といったサーバ103に接続された画像形成装置が初期値としてHDDに格納していた開発時のノイズ情報である。市場サンプル1706は、図13のノイズ情報送信処理にてサーバ103に接続された各画像形成装置が送信したノイズ情報である。機体No.1701は、機体No.1401と同様に、サーバ103に接続された画像形成装置を識別する番号を表している。発生回数1702は、発生回数1402と同様に、サーバ103に接続された画像形成装置において、異常周期が検出されたジョブの数を表している。ノイズ特徴量データ1703は、ノイズ特徴量データ1403と同様に、サーバ103に接続された画像形成装置のノイズ情報を表している。 In FIG. 17, the data management table 1700 includes a pre-sample 1705 and a market sample 1706. The preliminary sample 1705 is noise information at the time of development stored in the HDD as an initial value by an image forming apparatus connected to a server 103 such as an image forming apparatus 101 or an image forming apparatus 102. The market sample 1706 is noise information transmitted by each image forming apparatus connected to the server 103 in the noise information transmission process of FIG. Aircraft No. 1701 is the aircraft No. Like 1401, it represents a number that identifies the image forming apparatus connected to the server 103. The number of occurrences 1702 represents the number of jobs in which an abnormal cycle is detected in the image forming apparatus connected to the server 103, similarly to the number of occurrences 1402. The noise feature amount data 1703 represents the noise information of the image forming apparatus connected to the server 103, similarly to the noise feature amount data 1403.

メンテナンス分類1704は、各画像形成装置におけるメンテナンス内容の分類を表すラベルである。例えば、メンテナンス分類1704の「1」は、メンテナンスが不要であることを示す。メンテナンス分類1704の「2」は、伝送線路のメンテナンスが必要であることを示す。メンテナンス分類1704の「3」は、設置環境の改善が必要であることを示す。事前サンプル1705では、発生回数1702及びノイズ特徴量データ1703に基づいて予測される分類内容が設定されている。 The maintenance classification 1704 is a label indicating the classification of the maintenance content in each image forming apparatus. For example, "1" in maintenance classification 1704 indicates that maintenance is not required. A "2" in the maintenance category 1704 indicates that maintenance of the transmission line is required. A "3" in the maintenance category 1704 indicates that the installation environment needs to be improved. In the preliminary sample 1705, the classification contents predicted based on the number of occurrences 1702 and the noise feature amount data 1703 are set.

一方、市場サンプル1706における発生回数1702及びノイズ特徴量データ1703において、異常予測システム100が各画像形成装置から収集したノイズ情報が設定される。また、市場サンプル1706におけるメンテナンス分類1704において、実際に行われたメンテナンスの種類が設定される。例えば、データ管理テーブル1700において、機体No.1701が「1001」や「1002」の行のメンテナンス分類1704には、ユーザからメンテナンスの要求を受けていないことを示す「1」が設定されている。また、機体No.1701が「1003」の行のメンテナンス分類1704には、保守点検員106によって伝送線路に関するメンテナンス対応が行われたことを示す「2」が設定されている。機体No.1701が「1004」の行のメンテナンス分類1704には、ユーザからの要求に基づいて保守点検員106が画像形成装置の設置環境の改善対応を行ったことを示す「3」が設定されている。本実施の形態では、管理装置104は、これらの市場サンプル1706の情報をサーバ103から取得し、取得した情報に基づいて、上述した図16の異常予測処理の内容を更新することが可能である。ここで、例えば、管理装置104では、初期設定として、図16の異常予測処理にて使用される第2の閾値が「20」に予め設定されていたとする。つまり、1ラインのノイズ最大発生数の平均値が「20」に到達した際に伝送線路のメンテナンスが必要であると予測することとしている。これに対し、市場において、1ラインのノイズ最大発生数が15回にてユーザから要求を受けて、保守点検員106がメンテナンスを行った場合、管理装置104は、これに対応する情報をサーバ103から取得し、取得した情報に基づいて、図16の異常予測処理にて使用される第2の閾値を「20」から「15」に変更する。同様にして、管理装置104は、図16の異常予測処理にて使用する第1の閾値、第3の閾値を変更可能である。また、本実施の形態では、メンテナンスの分類数自体を変更することも可能である。 On the other hand, in the number of occurrences 1702 and the noise feature amount data 1703 in the market sample 1706, the noise information collected from each image forming apparatus by the abnormality prediction system 100 is set. Further, in the maintenance classification 1704 in the market sample 1706, the type of maintenance actually performed is set. For example, in the data management table 1700, the machine No. In the maintenance classification 1704 of the line in which 1701 is "1001" or "1002", "1" indicating that the maintenance request has not been received from the user is set. In addition, the aircraft No. In the maintenance category 1704 in the line where 1701 is "1003", "2" is set, which indicates that the maintenance inspector 106 has performed maintenance on the transmission line. Aircraft No. In the maintenance classification 1704 in the line 1701 of "1004", "3" indicating that the maintenance inspector 106 has taken measures to improve the installation environment of the image forming apparatus based on the request from the user is set. In the present embodiment, the management device 104 can acquire the information of these market samples 1706 from the server 103, and update the contents of the abnormality prediction process of FIG. 16 described above based on the acquired information. .. Here, for example, in the management device 104, it is assumed that the second threshold value used in the abnormality prediction process of FIG. 16 is preset to "20" as an initial setting. That is, it is predicted that maintenance of the transmission line is required when the average value of the maximum number of noises generated in one line reaches "20". On the other hand, in the market, when the maintenance inspector 106 performs maintenance after receiving a request from the user when the maximum number of noises generated in one line is 15 times, the management device 104 provides the corresponding information to the server 103. The second threshold value used in the abnormality prediction process of FIG. 16 is changed from "20" to "15" based on the acquired information. Similarly, the management device 104 can change the first threshold value and the third threshold value used in the abnormality prediction process of FIG. Further, in the present embodiment, it is possible to change the number of maintenance classifications themselves.

このように、収集したノイズ情報及び当該ノイズ情報に対応付けられたメンテナンスの実施状況に基づいて、上述した図16の異常予測処理にて用いられる閾値を更新することにより、異常予測処理にメンテナンスの実績状況を反映させることができる。 In this way, by updating the threshold value used in the abnormality prediction process of FIG. 16 described above based on the collected noise information and the maintenance implementation status associated with the noise information, the maintenance can be performed in the abnormality prediction process. The actual status can be reflected.

本発明は、上述の実施の形態の1以上の機能を実現するプログラムをネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、該システム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサ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。 The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiment to a system or device via a network or storage medium, and one or more processors in the computer of the system or device read the program. It can also be realized by the processing to be executed. The present invention can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.

100 異常予測システム
101 画像形成装置
102 画像形成装置
103 サーバ
104 管理装置
201 スキャナ部
301 CPU
305 スキャン画像処理部
311 特徴抽出データ
315 システム制御部
401 CPU
503 垂直同期信号
504 水平同期信号
505 画像データ信号
601 ノイズマスク部
100 Abnormality prediction system 101 Image forming device 102 Image forming device 103 Server 104 Management device 201 Scanner unit 301 CPU
305 Scan image processing unit 311 Feature extraction data 315 System control unit 401 CPU
503 Vertical sync signal 504 Horizontal sync signal 505 Image data signal 601 Noise mask section

Claims (11)

画像形成装置であって、
読み取った原稿の画像データを生成し、前記画像データを同期信号に同期させて転送する読み取り手段と、
前記読み取り手段から受信した画像データに画像処理を施す画像処理手段と、
前記同期信号に発生したノイズを除去するマスク処理を実行するマスク処理実行手段と、
前記同期信号に発生したノイズに関する情報を生成する生成手段と、
前記画像形成装置のメンテナンスに関する管理を行う管理装置へ直接的又は間接的に前記ノイズに関する情報を送信する送信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 scanning means that generates image data of a scanned document and transfers the image data in synchronization with a synchronization signal.
An image processing means that performs image processing on the image data received from the reading means, and an image processing means.
A mask processing execution means for executing a mask processing for removing noise generated in the synchronization signal, and a mask processing execution means.
A generation means for generating information about noise generated in the synchronization signal, and
An image forming apparatus comprising a transmission means for directly or indirectly transmitting information regarding the noise to a management apparatus that manages maintenance of the image forming apparatus.
前記ノイズに関する情報は、異常周期の同期信号に関する情報を含むことを特徴とする請求項1記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to claim 1, wherein the information regarding noise includes information regarding a synchronization signal having an abnormal period. 前記同期信号におけるノイズの発生数を計測するノイズ発生数計測手段を更に備え、
前記ノイズ発生数計測手段は、1ページの画像データの転送におけるノイズの発生数、及び前記画像データを構成するライン毎のデータの転送におけるノイズの発生数を計測することを特徴とする請求項1又は2記載の画像形成装置。
Further provided with a noise generation number measuring means for measuring the number of noise generations in the synchronization signal,
Claim 1 is characterized in that the noise generation number measuring means measures the number of noises generated in the transfer of image data on one page and the number of noises generated in the data transfer for each line constituting the image data. Or the image forming apparatus according to 2.
前記同期信号は、垂直同期信号及び水平同期信号であることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the synchronization signal is a vertical synchronization signal and a horizontal synchronization signal. 画像処理手段と、読み取った原稿の画像データを生成して当該画像データを同期信号に同期させて前記画像処理手段へ転送する読み取り手段とを備える画像形成装置を管理する管理装置であって、
前記同期信号に発生したノイズに関する情報を取得する取得手段と、
前記ノイズに関する情報に基づいて前記画像形成装置のメンテナンスの内容を予測する予測手段と、
前記予測したメンテナンスの内容を通知する通知手段とを備えることを特徴とする管理装置。
A management device that manages an image forming apparatus including an image processing means and a reading means that generates image data of a scanned document, synchronizes the image data with a synchronization signal, and transfers the image data to the image processing means.
An acquisition means for acquiring information on noise generated in the synchronization signal, and
A predictive means for predicting the maintenance content of the image forming apparatus based on the information regarding the noise, and
A management device including a notification means for notifying the contents of the predicted maintenance.
前記画像形成装置のメンテナンスの内容を予測するための閾値を更新する更新手段を更に備え、
前記取得手段は、前記画像形成装置のメンテナンスの実施状況が対応付けられた前記ノイズに関する情報を取得し、
前記更新手段は、前記取得したメンテナンスの実施状況が対応付けられた前記ノイズに関する情報に基づいて前記画像形成装置のメンテナンスの内容を予測するための閾値を更新することを特徴とする請求項5項記載の管理装置。
Further provided with an updating means for updating the threshold value for predicting the maintenance content of the image forming apparatus.
The acquisition means acquires information on the noise associated with the maintenance implementation status of the image forming apparatus.
The fifth aspect of the present invention is characterized in that the updating means updates a threshold value for predicting the maintenance content of the image forming apparatus based on the information regarding the noise associated with the acquired maintenance implementation status. The management device described.
画像処理手段と、読み取った原稿の画像データを生成して当該画像データを同期信号に同期させて前記画像処理手段へ転送する読み取り手段とを備える画像形成装置の制御方法であって、
前記同期信号に発生したノイズを除去するマスク処理を実行するマスク処理実行ステップと、
前記同期信号に発生したノイズに関する情報を生成する生成ステップと、
前記画像形成装置のメンテナンスに関する管理を行う管理装置へ直接的又は間接的に前記ノイズに関する情報を送信する送信ステップとを有することを特徴とする画像形成装置の制御方法。
A control method for an image forming apparatus including an image processing means and a reading means that generates image data of a scanned document, synchronizes the image data with a synchronization signal, and transfers the image data to the image processing means.
A mask processing execution step for executing a mask processing for removing noise generated in the synchronization signal, and a mask processing execution step.
A generation step that generates information about the noise generated in the synchronization signal, and
A method for controlling an image forming apparatus, which comprises a transmission step of directly or indirectly transmitting information regarding the noise to a management apparatus that manages maintenance of the image forming apparatus.
画像処理手段と、読み取った原稿の画像データを生成して当該画像データを同期信号に同期させて前記画像処理手段へ転送する読み取り手段とを備える画像形成装置を管理する管理装置の制御方法であって、
前記同期信号に発生したノイズに関する情報を取得する取得ステップと、
前記ノイズに関する情報に基づいて前記画像形成装置のメンテナンスの内容を予測する予測ステップと、
前記予測したメンテナンスの内容を通知する通知ステップとを有することを特徴とする管理装置の制御方法。
It is a control method of a management device that manages an image forming apparatus including an image processing means and a reading means that generates image data of a scanned document, synchronizes the image data with a synchronization signal, and transfers the image data to the image processing means. hand,
An acquisition step for acquiring information about noise generated in the synchronization signal, and
A prediction step for predicting the maintenance content of the image forming apparatus based on the information regarding the noise, and
A method for controlling a management device, which comprises a notification step for notifying the contents of the predicted maintenance.
請求項1乃至4のうちいずれか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 4. 請求項5又は6項に記載の管理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 management device according to claim 5 or 6. 画像処理手段と、読み取った原稿の画像データを生成して当該画像データを同期信号に同期させて前記画像処理手段へ転送する読み取り手段と、前記同期信号に発生したノイズを除去するマスク処理を実行するマスク処理実行手段とを備える1つ以上の画像形成装置を管理する管理システムであって、
前記画像形成装置から前記同期信号に発生したノイズに関する情報を取得する取得手段と、
前記ノイズに関する情報を格納する格納手段と、
前記ノイズに関する情報に基づいて前記画像形成装置のメンテナンスの内容を予測する予測手段と、
前記予測したメンテナンスの内容を通知する通知手段とを備えることを特徴とする管理システム。
An image processing means, a reading means that generates image data of a scanned document, synchronizes the image data with a synchronization signal, and transfers the image data to the image processing means, and a mask process that removes noise generated in the synchronization signal are executed. A management system that manages one or more image forming apparatus including a means for executing mask processing.
An acquisition means for acquiring information about noise generated in the synchronization signal from the image forming apparatus, and
A storage means for storing information about the noise and
A predictive means for predicting the maintenance content of the image forming apparatus based on the information regarding the noise, and
A management system including a notification means for notifying the contents of the predicted maintenance.
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