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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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.
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
305 Scan
503
Claims (11)
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.
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.
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.
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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