JP2022100693A - 画像処理方法、画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】テスト画像に基づいて画像不良の一種であるノイズ点の原因を正しく判定すること。【解決手段】プロセッサー８０は、テスト画像ｇ１における画像不良の一種であるノイズ点Ｐｓ１３が抽出された抽出画像ｇ２３を生成する。さらに、プロセッサー８０は、前記抽出画像ｇ２３における、前記ノイズ点Ｐｓ１３のエッジ強度、前記ノイズ点Ｐｓ１３の扁平の程度および前記ノイズ点Ｐｓ１３を横断する画素列である横断画素列ＡＲ１における画素値分布のうちの少なくとも１つを用いて前記ノイズ点Ｐｓ１３の原因を判定する。【選択図】図２

Description

本発明は、テスト画像に基づいて画像不良の原因を判定する画像処理方法および画像処理装置に関する。

プリンターまたは複合機などの画像形成装置は、シートに画像を形成するプリント処理を実行する。前記プリント処理において、縦スジ、横スジまたはノイズ点などの画像不良が、出力シートに形成された画像に生じる場合がある。

例えば、前記画像形成装置が電子写真方式で前記プリント処理を実行する装置である場合、前記画像不良の原因は、感光体、帯電部、現像部および転写部などの様々な部分が考えられる。そして、前記画像不良の原因の判定には熟練を要する。

また、画像処理装置において、前記画像不良の一例である縦スジを引き起こす現象と、前記縦スジの色、濃度またはスクリーン線数などの特徴情報とが、予めテーブルデータとして対応付けられ、前記縦スジを引き起こす現象が、テスト画像における前記縦スジの画像の色、濃度またはスクリーン線数の情報と前記テーブルデータとに基づいて特定されることが知られている（例えば、特許文献１参照）。

前記テーブルデータは、前記縦スジを引き起こす現象の種類ごとに、画像の色、濃度またはスクリーン線数などのパラメーターの範囲がしきい値によって設定されたデータである。

特開２０１７－８３５４４号公報

ところで、前記画像不良の一種であるノイズ点は、異常現像、キャリア現像または廃トナー落ちなどの様々な原因によって生じ得る。

前記異常現像は、前記画像形成装置の現像部によって点状の不良トナー像が、前記感光体の表面に現像され、さらにシートへ転写される現象である。前記キャリア現像は、二成分現像剤における前記トナーと混合された磁性キャリアが、前記感光体へ移行し、さらにシートへ転写される現象である。

前記廃トナー落ちは、トナー像をシートに転写する中間転写ベルトに付着した廃トナーが前記シートに転写される現象である。前記廃トナーは、前記中間転写ベルトから残存トナーを除去するベルトクリーニング装置から前記中間転写ベルトへ逆戻りするトナーである。

前記ノイズ点の原因を正しく判定することは、熟練者でなければ難しい。また、前記ノイズ点を解消するための対策は、前記ノイズ点の原因に応じて異なる。

本発明の目的は、画像形成装置の出力シートに対する画像読取処理を通じて得られるテスト画像に基づいて画像不良の一種であるノイズ点の原因を正しく判定することができる画像処理方法および画像処理装置を提供することにある。

本発明の一の局面に係る画像処理方法は、プロセッサーが、画像形成装置の出力シートに対する画像読取処理を通じて得られるテスト画像に基づいて画像不良の原因を判定する方法である。前記画像処理方法は、前記プロセッサーが、前記テスト画像における前記画像不良の一種であるノイズ点が抽出された抽出画像を生成することを含む。さらに、前記画像処理方法は、前記プロセッサーが、前記抽出画像における、前記ノイズ点のエッジ強度、前記ノイズ点の扁平の程度および前記ノイズ点を横断する画素列である横断画素列における画素値分布のうちの少なくとも１つを用いて前記ノイズ点の原因を判定することを含む。

本発明の他の局面に係る画像処理装置は、前記画像処理方法の処理を実行するプロセッサーを備える。

本発明によれば、画像形成装置の出力シートに対する画像読取処理を通じて得られるテスト画像に基づいて画像不良の一種であるノイズ点の原因を正しく判定することができる画像処理方法および画像処理装置を提供することが可能になる。

図１は、実施形態に係る画像処理装置の構成図である。 図２は、実施形態に係る画像処理装置におけるデータ処理部の構成を示すブロック図である。 図３は、実施形態に係る画像処理装置における画像不良判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図４は、実施形態に係る画像処理装置における特異不良判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図５は、実施形態に係る画像処理装置におけるノイズ点判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図６は、実施形態に係る画像処理装置における電圧補正処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、特異部を含むテスト画像の一例とそのテスト画像に基づき生成される前処理画像および特徴画像の一例とを示す図である。 図８は、実施形態に係る画像処理装置による主フィルター処理においてテスト画像から順次選択される注目領域および隣接領域の一例を示す図である。 図９は、ノイズ点と横断画素列における画素値分布と横断画素列における微分値分布との一例を示す図であり、図９Ａは、ノイズ点の症状が軽度の場合を示す図であり、図９Ｂはノイズ点の症状が中度の場合を示す図であり、図９Ｃはノイズ点の症状が重度の場合を示す図である。 図１０は、テスト画像における本来描画部の一例である万線スクリーンを示す図である。 図１１は、テスト画像におけるノイズ点と本来描画部との位置関係の一例を示す図である。 図１２は、実施形態に係る画像処理装置の第１応用例における特徴画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１３は、実施形態に係る画像処理装置の第２応用例における特徴画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１４は、実施形態に係る画像処理装置の第３応用例における特徴画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、実施形態に係る画像処理装置の第４応用例における特徴画像生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

［画像処理装置１０の構成］
図１に示されるように、実施形態に係る画像処理装置１０は、プリント処理を実行する画像形成装置２を備える。前記プリント処理は、シートに画像を形成する処理である。前記シートは、用紙またはシート状の樹脂部材などの画像形成媒体である。

さらに、画像処理装置１０は、原稿から画像を読み取る読取処理を実行する画像読取装置１も備える。例えば、画像処理装置１０は、複写機、ファクシミリ装置または複合機などである。

画像処理装置１０は、画像形成装置２および画像読取装置１に加え、データ処理部８およびヒューマンインターフェイス装置８００を備える。ヒューマンインターフェイス装置８００は、操作部８０１および表示部８０２を含む。

前記プリント処理の対象となる画像は、画像読取装置１によって前記原稿から読み取られる画像または不図示のホスト装置から受信されるプリントデータが表す画像などである。前記ホスト装置は、パーソナルコンピューターまたは携帯情報端末などの情報処理装置である。

さらに、画像形成装置２は、前記プリント処理によって予め定められた原テスト画像ｇ０１を前記シートに形成する場合もある（図７参照）。原テスト画像ｇ０１は、画像形成装置２における画像不良の有無および原因の判定に用いられるテスト画像ｇ１の元になる画像である（図７参照）。テスト画像ｇ１については後述する。

画像読取装置１の前記読取処理と、前記読取処理で得られる画像に基づく画像形成装置２の前記プリント処理とを含む処理はコピー処理である。

図１に示されるように、画像形成装置２は、シート搬送機構３およびプリント部４を備える。シート搬送機構３は、シート送出機構３１および複数組のシート搬送ローラー対３２を含む。

シート送出機構３１は、前記シートをシート収容部２１からシート搬送路３０へ送り出す。複数組のシート搬送ローラー対３２は、前記シートをシート搬送路３０に沿って搬送し、画像が形成された前記シートを排出トレイ２２へ排出する。

プリント部４は、シート搬送機構３によって搬送される前記シートに対して前記プリント処理を実行する。本実施形態において、プリント部４は、電子写真方式で前記プリント処理を実行する。

プリント部４は、作像部４ｘ、バイアス出力回路４３０、レーザースキャニングユニット４ｙ、転写装置４４および定着装置４６を備える。作像部４ｘは、ドラム状の感光体４１、帯電装置４２、現像装置４３およびドラムクリーニング装置４５を含む。

感光体４１が回転し、帯電装置４２が感光体４１の表面を一様に帯電させる。帯電装置４２は、感光体４１の表面に接する状態で回転する帯電ローラー４２ａを含む。帯電装置４２は、帯電ローラー４２ａを通じて感光体４１に帯電電圧を出力することにより、感光体４１の表面を帯電させる。

レーザースキャニングユニット４ｙは、レーザー光を走査することによって帯電した感光体４１の表面に静電潜像を書き込む。

現像装置４３は、前記静電潜像をトナー像へ現像する。感光体４１は前記トナー像を担持する像担持体の一例である。現像装置４３は、現像ローラー４３ａ、現像槽４３ｂおよび規制ブレード４３ｃなどを備える。現像槽４３ｂは、トナーを収容する容器である。

現像ローラー４３ａは、現像槽４３ｂ内の前記トナーを担持しつつ回転することにより、感光体４１の表面に前記トナーを供給する。バイアス出力回路４３０は、現像バイアスを現像ローラー４３ａ各々に印加する。前記現像バイアスの基準電位は感光体４１の電位である。本実施形態において、バイアス出力回路４３０は、前記現像バイアスを補正可能である。

前記規制ブレードは、現像ローラー４３ａに担持される前記トナーの層の厚みを制限する部材である。なお、４種類の現像色に対応する４つの現像装置４３各々は、現像部の一例である。

転写装置４４は、感光体４１の表面の前記トナー像を前記シートに転写する。なお、前記トナーは、粒状の現像剤の一例である。

定着装置４６は、前記シート上の前記トナー像を加熱することによって前記シートに定着させる。定着装置４６は、前記シートに接触し回転する定着回転体４６ａと、定着回転体４６ａを加熱する定着ヒーター４６ｂとを備える。

図１に示される画像形成装置２は、タンデム式のカラープリント装置であり、カラー画像の前記プリント処理を実行可能である。そのため、プリント部４は、それぞれ異なる色のトナーに対応する４つの作像部４ｘを備える。４つの作像部４ｘは、それぞれ現像色が異なる。

また、タンデム式の画像形成装置２において、転写装置４４は、４つの感光体４１に対応する４つの一次転写ローラー４４１と、中間転写ベルト４４０と、二次転写ローラー４４２と、ベルトクリーニング装置４４３とを含む。

４つの作像部４ｘは、それぞれシアン、マゼンタ、イエローおよびブラックの前記トナー像を感光体４１の表面に形成する。一次転写ローラー４４１各々は、作像部４ｘ各々の一部でもある。

作像部４ｘ各々において、一次転写ローラー４４１は、回転しつつ中間転写ベルト４４０を感光体４１の表面へ付勢する。一次転写ローラー４４１は、前記トナー像を感光体４１から中間転写ベルト４４０へ転写する。これにより、４色の前記トナー像からなるカラー画像が中間転写ベルト４４０上に形成される。

作像部４ｘ各々において、ドラムクリーニング装置４５は、中間転写ベルト４４０に転写されずに感光体４１上に残ったトナーを、感光体４１から除去し回収する。

二次転写ローラー４４２は、中間転写ベルト４４０上の４色の前記トナー像を前記シートに転写する。なお、画像処理装置１０において、中間転写ベルト４４０は、前記トナー像を前記シートに転写する転写体の一例である。

ベルトクリーニング装置４４３は、前記シートに転写されずに中間転写ベルト４４０上に残ったトナーを、中間転写ベルト４４０から除去し回収する。

データ処理部８は、前記プリント処理または前記読取処理に関する各種のデータ処理を実行し、さらに、各種の電気機器を制御する。

操作部８０１は、ユーザーの操作を受け付ける装置である。例えば、操作部８０１は、押しボタンおよびタッチパネルの一方または両方を含む。表示部８０２は、ユーザーに提要する情報を表示する表示パネルを含む。

図２に示されるように、データ処理部８は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８０、ＲＡＭ（Random Access Memory）８１、二次記憶装置８２および通信装置８３を備える。

ＣＰＵ８０は、通信装置８３の受信データの処理、各種の画像処理および画像形成装置２の制御を実行可能である。前記受信データは、前記プリントデータを含む場合がある。ＣＰＵ８０は、前記画像処理を含むデータ処理を実行するプロセッサーの一例である。なお、ＣＰＵ８０が、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などの他の種類のプロセッサーで実現されてもよい。

通信装置８３は、ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークを通じて前記ホスト装置などの他装置との間で通信を行う通信インターフェイスデバイスである。ＣＰＵ８０は、前記外部装置との間のデータの送信および受信の全てを、通信装置８３を通じて行う。

二次記憶装置８２は、コンピューター読み取り可能な不揮発性の記憶装置である。二次記憶装置８２は、ＣＰＵ８０により実行される前記コンピュータープログラムおよびＣＰＵ８０により参照される各種のデータを記憶する。例えば、フラッシュメモリーまたはハードディスクドライブの一方または両方が、二次記憶装置８２として採用される。

ＲＡＭ８１は、コンピューター読み取り可能な揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ８１は、ＣＰＵ８０が実行する前記コンピュータープログラムおよびＣＰＵ８０が前記プログラムを実行する過程で出力および参照するデータを一次記憶する。

ＣＰＵ８０は、コンピュータープログラムを実行することにより実現される複数の処理モジュールを含む。前記複数の処理モジュールは、主制御部８ａおよびジョブ制御部８ｂなどを含む。なお、前記複数の処理モジュールの一部または全部が、ＤＳＰなどのＣＰＵ８０とは別の独立したプロセッサーによって実現されてもよい。

主制御部８ａは、操作部８０１に対する操作に応じたジョブの選択処理、表示部８０２に情報を表示させる処理および各種データを設定する処理などを実行する。さらに、主制御部８ａは、通信装置８３の受信データの内容を判別する処理も実行する。

ジョブ制御部８ｂは、画像読取装置１および画像形成装置２を制御する。例えば、ジョブ制御部８ｂは、通信装置８３の受信データが前記プリントデータを含む場合に、画像形成装置２に前記受信プリント処理を実行させる。

また、主制御部８ａが操作部８０１に対するコピー要求操作を検出したときに、ジョブ制御部８ｂは、画像読取装置１に前記読取処理を実行させるとともに、画像形成装置２に前記読取処理で得られる画像に基づく前記プリント処理を実行させる。

前記プリント処理において、縦スジＰｓ１１、横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３などの画像不良が、出力シートに形成された画像に生じる場合がある（図７参照）。

前述したように、画像形成装置２は、電子写真方式で前記プリント処理を実行する。この場合、前記画像不良の原因は、感光体４１、帯電装置４２、現像装置４３および転写装置４４などの様々な部分が考えられる。そして、前記画像不良の原因の判定には熟練を要する。

本実施形態において、画像形成装置２は、予め定められた原テスト画像ｇ０１を前記シートに形成するテストプリント処理を実行する（図７参照）。

例えば、主制御部８ａが操作部８０１に対するテスト出力操作を検出したときに、ジョブ制御部８ｂは、画像形成装置２に前記テストプリント処理を実行させる。以下の説明において、原テスト画像ｇ０１が形成された前記シートのことをテスト出力シート９と称する（図１参照）。

さらに、主制御部８ａは、前記テストプリント処理が実行されたときに表示部８０２に予め定められた案内メッセージを表示させる。この案内メッセージは、画像読取装置１にテスト出力シート９をセットした上で操作部８０１に読み取り開始操作を行うことを促すメッセージである。

そして、主制御部８ａが、前記案内メッセージが表示部８０２に表示された後に操作部８０１に対する読み取り開始操作を検出したときに、ジョブ制御部８ｂは、前記読取処理を画像読取装置１に実行させる。これにより、原テスト画像ｇ０１が、画像形成装置２により出力されたテスト出力シート９から画像読取装置１によって読み取られ、原テスト画像ｇ０１に対応する読取画像が得られる。

そして、後述するように、ＣＰＵ８０は、前記読取画像または前記読取画像が圧縮された画像であるテスト画像ｇ１に基づいて、前記画像不良の有無および原因を判定する処理を実行する（図６参照）。ＣＰＵ８０は、前記画像不良の有無および原因を判定するための画像処理方法の処理を実行するプロセッサーの一例である。

なお、テスト出力シート９から原テスト画像ｇ０１を読み取る装置が、例えばデジタルカメラであってもよい。なお、画像読取装置１または前記デジタルカメラがテスト出力シート９から原テスト画像ｇ０１を読み取る処理は、テスト出力シート９に対する画像読取処理の一例である。

ところで、前記画像不良の一種であるノイズ点Ｐｓ１３は、異常現像、キャリア現像または廃トナー落ちなどの様々な原因によって生じ得る。

前記異常現像は、画像形成装置２の現像装置４３によって点状の不良トナー像が、感光体４１の表面に現像され、さらに前記シートへ転写される現象である。

前記キャリア現像は、二成分現像剤における前記トナーと混合された磁性キャリアが、感光体４１へ移行し、さらに前記シートへ転写される現象である。前記磁性キャリアは、周囲の環境または前記磁性キャリアの劣化などの要因により、現像ローラー４３ａから感光体４１の表面へ移行してしまう場合がある。この場合、前記磁性キャリアは、転写装置４４によって感光体４１の表面から前記シートへ転写される。一般に、前記磁性キャリアの色は、ブラック系の色である。

前記廃トナー落ちは、トナー像を前記シートに転写する中間転写ベルト４４０に付着した廃トナーが前記シートに転写される現象である。前記廃トナーは、中間転写ベルト４４０から残存トナーを除去するベルトクリーニング装置４４３から中間転写ベルト４４０へ逆戻りするトナーである。前記廃トナーは、ベルトクリーニング装置４４３へ一旦回収された後に、中間転写ベルト４４０へ移行する場合がある。一般に、前記廃トナーの色は、複数の現像色が混合された色である。

ノイズ点Ｐｓ１３の原因を正しく判定することは、熟練者でなければ難しい。また、ノイズ点Ｐｓ１３を解消するための対策は、ノイズ点Ｐｓ１３の原因に応じて異なる。

ＣＰＵ８０は、後述する画像不良判定処理を実行することにより、テスト出力シート９に対する前記画像読取処理を通じて得られるテスト画像ｇ１に基づいて前記画像不良の一種であるノイズ点Ｐｓ１３の原因を正しく判定することができる。

以下の説明において、ＣＰＵ８０による処理の対象となるテスト画像ｇ１などの画像は、デジタル画像データである。前記デジタル画像データは、３原色それぞれについて主走査方向Ｄ１および主走査方向Ｄ１に交差する副走査方向Ｄ２の二次元の座標領域に対応する複数の画素値を含むマップデータを構成する。前記３原色は、例えば赤、緑および青である。なお、副走査方向Ｄ２は主走査方向Ｄ１に直交する。なお、主走査方向Ｄ１はテスト画像ｇ１における横方向であり、副走査方向Ｄ２はテスト画像ｇ１における縦方向である。

本実施形態において、テスト画像ｇ１は、画像形成装置２における複数の現像色に対応するそれぞれ一様な複数の単色ハーフトーン画像が合成された混色ハーフトーン画像である。前記複数の単色ハーフトーン画像は、それぞれ予め定められた中間階調の基準濃度で一様に形成された画像である。

例えば、原テスト画像ｇ０１およびテスト画像ｇ１は、画像形成装置２における複数の現像色に対応するそれぞれ一様な複数の単色ハーフトーン画像が合成された混色ハーフトーン画像である。前記複数の単色ハーフトーン画像は、それぞれ予め定められた中間階調の基準濃度で一様に形成された画像である。

本実施形態において、原テスト画像ｇ０１およびテスト画像ｇ１は、画像形成装置２における全ての現像色に対応するそれぞれ一様な４つの単色ハーフトーン画像が合成された混色ハーフトーン画像である。前記テストプリント処理において、１つの原テスト画像ｇ０１を含む１枚のテスト出力シート９が出力される。従って、原テスト画像ｇ０１に対応する１つのテスト画像ｇ１が、前記画像不良の特定の対象である。本実施形態におけるテスト画像ｇ１は混色テスト画像の一例である。

また、ＣＰＵ８０における前記複数の処理モジュールは、前記画像不良判定処理を実行するために、特徴画像生成部８ｃ、特異部特定部８ｄ、色ベクトル特定部８ｅ、周期性判定部８ｆ、パターン認識部８ｇおよびノイズ点判定部８ｈをさらに含む（図２参照）。

［画像不良判定処理］
以下、図３に示されるフローチャートを参照しつつ、前記画像不良判定処理の手順の一例について説明する。以下の説明において、Ｓ１０１，Ｓ１０２，…は、前記画像不良判定処理における複数の工程の識別符号を表す。

主制御部８ａは、前記案内メッセージが表示部８０２に表示された後に、操作部８０１に対する前記読み取り開始操作に応じて前記読取処理が実行されたときに、前記画像不良判定処理における工程Ｓ１０１の処理を特徴画像生成部８ｃに実行させる。

＜工程Ｓ１０１＞
工程Ｓ１０１において、特徴画像生成部８ｃは、テスト出力シート９に対する前記画像読取処理に得られた前記読取画像からテスト画像ｇ１を生成する。

例えば、特徴画像生成部８ｃは、前記読取画像から外縁の余白領域を除いた前記原画像の部分をテスト画像ｇ１として抽出する。

或いは、特徴画像生成部８ｃは、前記読取画像から外縁の余白領域を除いた前記原画像の部分を予め定められた基準解像度へ圧縮する圧縮処理によってテスト画像ｇ１を生成する。特徴画像生成部８ｃは、前記読取画像の解像度が前記基準解像度よりも高い場合に前記読取画像を圧縮する。主制御部８ａは、テスト画像ｇ１を生成した後、処理を工程Ｓ１０２へ移行させる。

＜工程Ｓ１０２＞
工程Ｓ１０２において、特徴画像生成部８ｃは、後述する特異不良判定処理を開始する。前記特異不良判定処理は、テスト画像ｇ１における縦スジＰｓ１１、横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３などの特異部Ｐｓ１の有無および特異部Ｐｓ１の発生原因を判定する処理である（図７参照）。特異部Ｐｓ１は、前記画像不良の一例である。

さらに、主制御部８ａは、前記特異不良判定処理が終了したときに、処理を工程Ｓ１０３へ移行させる。

＜工程Ｓ１０３＞
工程Ｓ１０３において、主制御部８ａは、工程Ｓ１０２の処理によって前記画像不良が生じていると判定された場合に処理を工程Ｓ１０４へ移行させ、そうでない場合に処理を工程Ｓ１０５へ移行させる。

＜工程Ｓ１０４＞
工程Ｓ１０４において、主制御部８ａは、工程Ｓ１０２の処理によって発生していると判定された前記画像不良の種類および原因に対し予め対応付けられた不良対応処理を実行する。

例えば、前記不良対応処理は、以下に示される第１対応処理および第２対応処理の一方または両方を含む。前記第１対応処理は、前記画像不良の原因の判定結果および前記画像不良の原因に対応する対策を表すメッセージを表示部８０２に表示させる処理である。

前記画像不良の原因がノイズ点Ｐｓ１３の原因を含む場合、前記第１対応処理は、ノイズ点Ｐｓ１３の判定結果を、通知装置を通じて通知する処理の一例である。表示部８０２は前記通知装置の一例である。前記対策を表すメッセージは、例えば前記画像不良の原因に対応する部品の交換または清掃を促すメッセージである。

前記第２対応処理は、前記画像不良を解消または緩和するために作像パラメーターを補正する処理である。前記作像パラメーターは、作像部４ｘの制御に関するパラメーターである。本実施形態において、主制御部８ａは、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であると判定された場合に、前記第２対応処理として後述する電圧補正処理を実行する。

主制御部８ａは、前記不良対応処理を実行した後、前記画像不良判定処理を終了させる。

＜工程Ｓ１０５＞
一方、工程Ｓ１０５において、主制御部８ａは、前記画像不良が特定されなかったことを表す正常通知を実行した上で、前記画像不良判定処理を終了させる。

［特異不良判定処理］
続いて、図４に示されるフローチャートを参照しつつ、工程Ｓ１０２の前記特異不良判定処理の手順の一例について説明する。以下の説明において、Ｓ２０１，Ｓ２０２，…は、前記特異不良判定処理における複数の工程の識別符号を表す。前記特異不良判定処理は、工程Ｓ２０１から開始される。

＜工程Ｓ２０１＞
まず、工程Ｓ２０１において、特徴画像生成部８ｃは、テスト画像ｇ１に対して予め定められた特徴抽出処理を実行することにより複数の特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３を生成する。特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３各々は、テスト画像ｇ１における予め定められた特定の種類の特異部Ｐｓ１が抽出された画像である。

本実施形態において、複数の特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３は、第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を含む（図７参照）。

第１特徴画像ｇ２１は、テスト画像ｇ１における縦スジＰｓ１１が抽出された画像である。第２特徴画像ｇ２２は、テスト画像ｇ１における横スジＰｓ１２が抽出された画像である。第３特徴画像ｇ２３は、テスト画像ｇ１におけるノイズ点Ｐｓ１３が抽出された画像である。

本実施形態において、前記特徴抽出処理は、第１前処理と、第２前処理と、特異部抽出処理と、を含む。以下の説明において、テスト画像ｇ１から順次選択される画素のことを注目画素Ｐｘ１と称する（図７，８参照）。

特徴画像生成部８ｃは、テスト画像ｇ１に対する前記第１前処理を、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１として実行することによって第１前処理画像ｇ１１を生成する（図５参照）。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、テスト画像ｇ１に対する前記第２前処理を、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１として実行することによって第２前処理画像ｇ１２を生成する（図５参照）。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に対する前記特異部抽出処理を実行することによって３つの特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３を生成する。

前記第１前処理は、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１とする主フィルター処理を含む。前記主フィルター処理は、テスト画像ｇ１から順次選択される注目画素Ｐｘ１の画素値を、注目領域Ａｘ１の画素値と２つの隣接領域Ａｘ２の画素値との差を強調する処理により得られる変換値へ変換する処理である（図５，６参照）。

注目領域Ａｘ１は、注目画素Ｐｘ１を含む領域であり、２つの隣接領域Ａｘ２は、注目領域Ａｘ１に対し予め設定される処理方向Ｄｘ１において両側に隣接する領域である。注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２は、それぞれ１つ以上の画素を含む領域である。

注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２のサイズは、抽出されるべき縦スジＰｓ１１もしくは横スジＰｓ１２の幅、または抽出されるべきノイズ点Ｐｓ１３の大きさに応じて設定される。

注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２各々は、処理方向Ｄｘ１に交差する方向において同じ範囲を占める。図６に示される例において、注目領域Ａｘ１は、注目画素Ｐｘ１を中心として３列および７行に亘る２１画素分の領域である。隣接領域Ａｘ２各々も、３列７行に亘る２１画素分の領域である。なお、注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２各々において、行数は処理方向Ｄｘ１に沿うラインの数であり、列数は処理方向Ｄｘ１に交差する方向に沿うラインの数である。注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２各々の大きさは予め設定される。

前記主フィルター処理において、注目領域Ａｘ１の各画素値は、予め定められた第１補正係数Ｋ１を用いて第１補正値へ変換され、隣接領域Ａｘ２各々の各画素値は、予め定められた第２補正係数Ｋ２を用いて第２補正値へ変換される。

例えば、第１補正係数Ｋ１は、注目領域Ａｘ１の各画素値に乗算される１以上の係数であり、第２補正係数Ｋ２は、隣接領域Ａｘ２の各画素値に乗算される０未満の係数である。この場合、第１補正係数Ｋ１に注目領域Ａｘ１の画素数を乗算して得られる値と、第２補正係数Ｋ２に２つの隣接領域Ａｘ２の画素数を乗算して得られる値との合計がゼロになるように、第１補正係数Ｋ１および第２補正係数Ｋ２は設定される。

特徴画像生成部８ｃは、注目領域Ａｘ１の各画素値に第１補正係数Ｋ１を乗算することにより、注目領域Ａｘ１の各画素に対応する前記第１補正値を導出し、２つの隣接領域Ａｘ２の各画素値に第２補正係数Ｋ２を乗算することにより、２つの隣接領域Ａｘ２の各画素に対応する前記第２補正値を導出する。そして、特徴画像生成部８ｃは、前記第１補正値および前記第２補正値を統合した値を注目画素Ｐｘ１の画素値の前記変換値として導出する。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、注目領域Ａｘ１の複数の画素に対応する複数の前記第１補正値の合計値または平均値と、２つの隣接領域Ａｘ２の複数の画素に対応する複数の前記第２補正値の合計値または平均値とを加算することにより、前記変換値を導出する。

前記変換値の絶対値は、注目領域Ａｘ１の画素値と２つの隣接領域Ａｘ２の画素値との差の絶対値が増幅された値になる。前記第１補正値および前記第２補正値を統合した前記変換値を導出する処理は、注目領域Ａｘ１の画素値と２つの隣接領域Ａｘ２の画素値との差を強調する処理の一例である。

なお、第１補正係数Ｋ１が負の数であり、第２補正係数Ｋ２が正の数である場合も考えられる。

例えば、特徴画像生成部８ｃが、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理により得られる複数の前記変換値を含む第１主マップデータを第１前処理画像ｇ１１として生成することが考えられる。

図５に示されるように、テスト画像ｇ１が縦スジＰｓ１１およびノイズ点Ｐｓ１３の一方または両方を含む場合に、テスト画像ｇ１に含まれる縦スジＰｓ１１およびノイズ点Ｐｓ１３の一方または両方が抽出された前記第１主マップデータが、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理によって生成される。

また、テスト画像ｇ１が横スジＰｓ１２を含む場合に、テスト画像ｇ１に含まれる横スジＰｓ１２が除かれた前記第１主マップデータが、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理によって生成される。

なお、縦スジＰｓ１１は第１特異部に相当し、横スジＰｓ１２は第２特異部に相当し、ノイズ点Ｐｓ１３は第３特異部に相当する。

一方、前記第２前処理は、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理を含む。

例えば、特徴画像生成部８ｃが、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理により得られる複数の前記統合値を含む第２主マップデータを第２前処理画像ｇ１２として生成することが考えられる。

図５に示されるように、テスト画像ｇ１が横スジＰｓ１２およびノイズ点Ｐｓ１３の一方または両方を含む場合に、テスト画像ｇ１に含まれる横スジＰｓ１２およびノイズ点Ｐｓ１３の一方または両方が抽出された前記第２主マップデータが、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理によって生成される。

また、テスト画像ｇ１が縦スジＰｓ１１を含む場合に、テスト画像ｇ１に含まれる縦スジＰｓ１１が除かれた前記第２主マップデータが、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理によって生成される。

しかしながら、前記主フィルター処理において、特異部Ｐｓ１における処理方向Ｄｘ１の両端のエッジ部において、本来の特異部Ｐｓ１の状態を表す前記統合値に対して正負が逆の誤った前記統合値が導出されてしまう場合がある。そのような誤った前記統合値は、特異部Ｐｓ１を表す画素値として処理された場合に、前記画像不良の判定に悪影響を及ぼすおそれがある。

そこで、本実施形態において、前記第１前処理は、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理に加え、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１とするエッジ強調フィルター処理をさらに含む。

同様に、前記第２前処理は、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理に加え、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１とする前記エッジ強調フィルター処理をさらに含む。

前記エッジ強調フィルター処理は、注目領域Ａｘ１と２つの隣接領域Ａｘ２のうちの予め定められた一方とを対象としてエッジ強調を行う処理である。

具体的には、前記エッジ強調フィルター処理は、テスト画像ｇ１から順次選択される注目画素Ｐｘ１の画素値を、注目領域Ａｘ１の画素値を正または負の第３補正係数Ｋ３で補正した第３補正値と、一方の隣接領域Ａｘ２の画素値を第３補正係数Ｋ３とは正負が逆の第４補正係数Ｋ４で補正した第４補正値とを統合したエッジ強度へ変換する処理である（図５参照）。

図５に示される例において、第３補正係数Ｋ３は正の係数であり、第４補正係数Ｋ４は負の係数である。第３補正係数Ｋ３に注目領域Ａｘ１の画素数を乗算して得られる値と、第４補正係数Ｋ４に一方の隣接領域Ａｘ２の画素数を乗算して得られる値との合計がゼロになるように、第３補正係数Ｋ３および第４補正係数Ｋ４は設定される。

前記エッジ強調フィルター処理が、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１として実行されることにより、テスト画像ｇ１の各画素値が前記エッジ強度へ変換された横エッジ強度マップデータが生成される。

同様に、前記エッジ強調フィルター処理が、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１として実行されることにより、テスト画像ｇ１の各画素値が前記エッジ強度へ変換された縦エッジ強度マップデータが生成される。

本実施形態において、特徴画像生成部８ｃは、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理により前記第１主マップデータを生成する。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、主走査方向Ｄ１を処理方向Ｄｘ１とする前記エッジ強調フィルター処理を実行することにより前記横エッジ強度マップデータを生成する。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、前記第１主マップデータの各画素値を対応する前記横エッジ強度マップデータの各画素値で補正することにより第１前処理画像ｇ１１を生成する。例えば、特徴画像生成部８ｃは、前記第１主マップデータの各画素値に、前記横エッジ強度マップデータの各画素値の絶対値を加算することにより、第１前処理画像ｇ１１を生成する。

同様に、特徴画像生成部８ｃは、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１とする前記主フィルター処理を実行することにより前記第２主マップデータを生成する。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、副走査方向Ｄ２を処理方向Ｄｘ１とする前記エッジ強調フィルター処理を実行することにより前記縦エッジ強度マップデータを生成する。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、前記第２主マップデータの各画素値を対応する前記縦エッジ強度マップデータの各画素値で補正することにより第２前処理画像ｇ１２を生成する。例えば、特徴画像生成部８ｃは、前記第２主マップデータの各画素値に、前記縦エッジ強度マップデータの各画素値の絶対値を加算することにより、第２前処理画像ｇ１２を生成する。

前記特異部抽出処理は、第１前処理画像ｇ１１または第２前処理画像ｇ１２に含まれる縦スジＰｓ１１、横スジＰｓ１２およびノイズ点Ｐｓ１３がそれぞれ個別に抽出された３つの特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３を生成する処理である。３つの特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３は、第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３である。

第１特徴画像ｇ２１は、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２における１つ以上の有意な画素からなる特異部Ｐｓ１のうち、第１前処理画像ｇ１１に存在し第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に共通しない特異部Ｐｓ１が抽出された画像である。第１特徴画像ｇ２１は、横スジＰｓ１２およびノイズ点Ｐｓ１３を含まず、第１前処理画像ｇ１１が縦スジＰｓ１１を含む場合にはその縦スジＰｓ１１を含む。

なお、前記有意な画素は、テスト画像ｇ１における各画素値もしくは各画素値に基づく指標値と予め定められた閾値とを比較することによって他の画素と区別可能な画素である。

第２特徴画像ｇ２２は、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２における特異部Ｐｓ１のうち、第２前処理画像ｇ１２に存在し第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に共通しない特異部Ｐｓ１が抽出された画像である。第２特徴画像ｇ２２は、縦スジＰｓ１１およびノイズ点Ｐｓ１３を含まず、第２前処理画像ｇ１２が横スジＰｓ１２を含む場合にはその横スジＰｓ１２を含む。

第３特徴画像ｇ２３は、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に共通の特異部Ｐｓ１が抽出された画像である。第３特徴画像ｇ２３は、縦スジＰｓ１１および横スジＰｓ１２を含まず、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２がノイズ点Ｐｓ１３を含む場合にはそのノイズ点Ｐｓ１３を含む。

第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２から３つの特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３を生成する方法は各種考えられる。

例えば、特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１における予め定められた基準値を超える各画素値である第１画素値Ｘｉと第２前処理画像ｇ１２における前記基準値を超える各画素値である第２画素値Ｙｉとを以下の（１）式に適用することによって指標値Ｚｉを導出する。ここで、添字ｉは各画素の位置の識別番号である。

縦スジＰｓ１１を構成する画素の指標値Ｚｉは、比較的大きな正の数となる。また、横スジＰｓ１２を構成する画素の指標値Ｚｉは、非確定小さな負の数となる。また、ノイズ点Ｐｓ１３を構成する画素の指標値Ｚｉは、０または０に近い値となる。指標値Ｚｉは、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２における対応する各画素値の差の指標値の一例である。

指標値Ｚｉの上記の性質は、第１前処理画像ｇ１１から縦スジＰｓ１１を抽出し、第２前処理画像ｇ１２から横スジＰｓ１２を抽出し、第１前処理画像ｇ１１または第２前処理画像ｇ１２からノイズ点Ｐｓ１３を抽出する処理を簡素化するために利用することができる。

例えば、特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１における第１画素値Ｘｉを以下の（２）式により導出される第１特異度Ｐｉへ変換することによって第１特徴画像ｇ２１を生成する。これにより、第１前処理画像ｇ１１から縦スジＰｓ１１が抽出された第１特徴画像ｇ２１が生成される。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、第２前処理画像ｇ１２における第２画素値Ｙｉを以下の（３）式により導出される第２特異度Ｑｉへ変換することによって第２特徴画像ｇ２２を生成する。これにより、第２前処理画像ｇ１２から横スジＰｓ１２が抽出された第２特徴画像ｇ２２が生成される。

さらに、特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１における第１画素値Ｘｉを以下の（４）式により導出される第３特異度Ｒｉへ変換することによって第３特徴画像ｇ２３を生成する。これにより、第１前処理画像ｇ１１からノイズ点Ｐｓ１３が抽出された第３特徴画像ｇ２３が生成される。

或いは、特徴画像生成部８ｃは、第２前処理画像ｇ１２における第２画素値Ｙｉを以下の（５）式により導出される第３特異度Ｒｉへ変換することによって第３特徴画像ｇ２３を生成してもよい。これにより、第２前処理画像ｇ１２からノイズ点Ｐｓ１３が抽出された第３特徴画像ｇ２３が生成される。

以上に示されるように、特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１の各画素値を指標値Ｚｉに基づく予め定められた（２）式で変換する処理により第１特徴画像ｇ２１を生成する。（２）式は第１変換式の一例である。

さらに特徴画像生成部８ｃは、第２前処理画像ｇ１２の各画素値を指標値Ｚｉに基づく予め定められた（３）式で変換する処理により第２特徴画像ｇ２２を生成する。（３）式は第２変換式の一例である。

さらに特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１または第２前処理画像ｇ１２の各画素値を指標値Ｚｉに基づく予め定められた（４）式または（５）式で変換する処理により第３特徴画像ｇ２３を生成する。（４）式および（５）式は、それぞれ第３変換式の一例である。

工程Ｓ２０１における第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を生成する処理は、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２における１つ以上の特異部Ｐｓ１のうち縦スジＰｓ１１、横スジＰｓ１２およびノイズ点Ｐｓ１３をそれぞれ前記画像不良として抽出する処理の一例である。

工程Ｓ２０１において第３特徴画像ｇ２３を生成する処理は、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２における１つ以上の特異部Ｐｓ１のうち、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に共通するものをノイズ点Ｐｓ１３として抽出した抽出画像を生成する処理の一例である。第３特徴画像ｇ２３は、前記抽出画像の一例である。

特徴画像生成部８ｃは、特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３が生成された後、処理を工程Ｓ２０２へ移行させる。

＜工程Ｓ２０２＞
工程Ｓ２０２において、特異部特定部８ｄは、特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３それぞれにおける特異部Ｐｓ１の位置を特定する。工程Ｓ２０１，Ｓ２０１の処理は、テスト画像ｇ１における複数の有意な画素からなる特異部Ｐｓ１を特定する処理の一例である。

例えば、特異部特定部８ｄは、特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３それぞれにおける予め定められた基準範囲から外れる画素値を有する部分を特異部Ｐｓ１であると判定する。工程Ｓ２０２において、縦スジＰｓ１１が第１特徴画像ｇ２１から特定され、横スジＰｓ１２が第２特徴画像ｇ２２から特定され、ノイズ点Ｐｓ１３が第３特徴画像ｇ２３から特定される。

また、特異部特定部８ｄは、特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３それぞれについて結合処理を実行する。前記結合処理は、複数の特異部Ｐｓ１が主走査方向Ｄ１および副走査方向Ｄ２のそれぞれにおいて予め定められた近接範囲内に存在する場合に、それら複数の特異部Ｐｓ１を一連の１つの特異部Ｐｓ１として結合する処理である。

例えば、第１特徴画像ｇ２１が、前記近接範囲内で副走査方向Ｄ２に間隔を空けて並ぶ２本の縦スジＰｓ１１を含む場合に、特異部特定部８ｄは、前記結合処理によってそれら２本の縦スジＰｓ１１を１本の縦スジＰｓ１１として結合する。

同様に、第２特徴画像ｇ２２が、前記近接範囲内で主走査方向Ｄ１に間隔を空けて並ぶ２本の横スジＰｓ１２を含む場合に、特異部特定部８ｄは、前記結合処理によってそれら２本の横スジＰｓ１２を１本の横スジＰｓ１２として結合する。

また、第３特徴画像ｇ２３が、前記近接範囲内で主走査方向Ｄ１または副走査方向Ｄ２に間隔を隔てて並ぶ複数のノイズ点Ｐｓ１３を含む場合に、特異部特定部８ｄは、前記結合処理によってそれら複数のノイズ点Ｐｓ１３を１つのノイズ点Ｐｓ１３として結合する。

特異部特定部８ｄは、工程Ｓ２０２の処理を実行した後、処理を工程Ｓ２０３へ移行させる。

＜工程Ｓ２０３＞
工程Ｓ２０３において、特異部特定部８ｄは、第３特徴画像ｇ２３に対するシートノイズ除去処理を実行する。

前記シートノイズ除去処理は、第３特徴画像ｇ２３におけるノイズ点Ｐｓ１３からテスト出力シート９におけるシート自体に含まれる点状のシートノイズを検出し、第３特徴画像ｇ２３から前記シートノイズを除去する処理である。前記シートノイズ除去処理の対象となる第３特徴画像ｇ２３は、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に基づき生成された画像である。

前記シートは、製造される段階で形成される点状の前記シートノイズを有する場合がある。前記シートノイズは、前記画像不良ではないため、第３特徴画像ｇ２３から除去されることが望ましい。

例えば、特異部特定部８ｄは、工程Ｓ２０２で得られたノイズ点Ｐｓ１３の位置に基づいて、第３特徴画像ｇ２３におけるノイズ点Ｐｓ１３を含む部分を特徴部として抽出する。

さらに、特異部特定部８ｄは、前記特徴部を入力画像とし、前記入力画像のパターン認識により、前記入力画像が前記シートノイズに対応する画像であるか否かを判定するシートノイズパターン認識処理を実行することにより、前記シートノイズを検出する。

さらに、特異部特定部８ｄは、検出された前記シートノイズを第３特徴画像ｇ２３から除去する。さらに、特異部特定部８ｄは、工程Ｓ２０２において第３特徴画像ｇ２３について特定されたノイズ点Ｐｓ１３の位置から、検出された前記シートノイズの位置を除外する。即ち、特異部特定部８ｄは、第３特徴画像ｇ２３における前記シートノイズを特異部Ｐｓ１ではないと見なす。

例えば、特異部特定部８ｄは、第３特徴画像ｇ２３における前記シートノイズと判定されたノイズ点Ｐｓ１３の部分の画素値を周囲の画素値に基づく補間値へ変換することにより、前記シートノイズが除去された第３特徴画像ｇ２３を生成する。

例えば、前記シートノイズパターン認識処理は、前記シートノイズに対応する複数のサンプル画像を教師データとして予め学習された学習モデルにより、前記入力画像が前記シートノイズに対応する画像であるか否かを判定する処理である。前記シートノイズパターン認識処理は、後述する特徴パターン認識処理と同様の処理である。

前記シートノイズパターン認識処理に対応する前記サンプル画像は、前記シートノイズを含む前記シートに前記画像不良を含まない原テスト画像ｇ０１が形成されたテスト出力シート９に対応するテスト画像ｇ１における前記シートノイズを含む前記特徴部である。

また、前記シートノイズパターン認識処理に対応する前記学習モデルが、前記シートの種類ごとに用意されてもよい。この場合、主制御部８ａは、テスト出力シート９に対応する前記シートの種類を、予め設定された複数の候補の中から操作部８０１に対する操作に従って選択する。

そして、特異部特定部８ｄは、選択された前記シートの種類に対応する前記学習モデルに基づいて前記シートノイズパターン認識処理を実行する。

例えば、前記学習モデルは、ランダムフォレストと称される分類型の機械学習アルゴリズムが採用されたモデル、ＳＶＭ（Support Vector Machine）と称される機械学習アルゴリズムが作用されたモデル、またはＣＮＮ（Convolutional Neural Network）アルゴリズムが採用されたモデルなどである。

そして、特異部特定部８ｄは、工程Ｓ２０２，Ｓ２０３の処理によって３つの特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３のいずれにおいても特異部Ｐｓ１の位置が特例されなかった場合に、前記特異不良判定処理を終了させる。一方、特異部特定部８ｄは、３つの特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３のうちの１つ以上について特異部Ｐｓ１の位置が特定された場合に、処理を工程Ｓ２０４へ移行させる。

なお、後述する工程Ｓ２０４～Ｓ２０８において処理の対象となる第３特徴画像ｇ２３は、前記シートノイズが除去された第３特徴画像ｇ２３である。

＜工程Ｓ２０４＞
工程Ｓ２０４において、色ベクトル特定部８ｅは、テスト画像ｇ１における特異部Ｐｓ１の色および特異部Ｐｓ１の周辺を含む参照領域の色の一方から他方への色空間内のベクトルを表す色ベクトルを特定する。

前記参照領域は、特異部Ｐｓ１を基準にして定まる予め定められた範囲の領域である。例えば、前記参照領域は、特異部Ｐｓ１に隣接する周辺領域を含み、特異部Ｐｓ１を含まない領域である。また、前記参照領域が、特異部Ｐｓ１と特異部Ｐｓ１に隣接する周辺領域とを含んでもよい。

テスト画像ｇ１は、本来は一様なハーフトーン画像である。そのため、良好なテスト画像ｇ１がテスト出力シート９に形成された場合、特異部Ｐｓ１は特定されず、テスト画像ｇ１のいずれの位置の前記色ベクトルも概ねゼロベクトルである。

一方、特異部Ｐｓ１が特定された場合、特異部Ｐｓ１とその特異部Ｐｓ１に対応する前記参照領域との間の前記色ベクトルの方向は、画像形成装置２における４つの現像色のうちのいずれかのトナー濃度の過剰または不足を表す。

従って、前記色ベクトルの方向は、特異部Ｐｓ１が発生した原因が画像形成装置２における４つの作像部４ｘのうちのいずれであるかを表す。

なお、色ベクトル特定部８ｅは、テスト画像ｇ１における特異部Ｐｓ１の色および予め定められた基準色の一方から他方への色空間内のベクトルを、前記色ベクトルとして特定してもよい。この場合、前記基準色は、テスト画像ｇ１の本来の色である。

さらに、工程Ｓ２０４において、色ベクトル特定部８ｅは、前記色ベクトルに基づいて、特異部Ｐｓ１の原因となっている現像色と、その現像色の濃度の過不足の状態とを判定する。

例えば、テスト画像ｇ１の前記基準色に対してシアン、マゼンタ、イエローまたはブラックのそれぞれの濃度が増大する方向および同濃度が不足する方向を表す複数の単位ベクトルの情報が、予め二次記憶装置８２に記憶されている。

色ベクトル特定部８ｅは、前記色ベクトルを予め定められた単位長さに正規化する。さらに、色ベクトル特定部８ｅは、正規化後の前記色ベクトルが複数の前記単位ベクトルのいずれに最も近似するかを判定する。これにより、色ベクトル特定部８ｅは、特異部Ｐｓ１の原因となっている現像色と、その現像色の濃度の過不足の状態とを判定する。

そして、色ベクトル特定部８ｅは、工程Ｓ２０４の処理を実行した後に、処理を工程Ｓ２０５へ移行させる。

＜工程Ｓ２０５＞
工程Ｓ２０５において、周期性判定部８ｆは、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３の一方または両方において特異部Ｐｓ１が特定されている場合に、処理を工程Ｓ２０６へ移行させ、そうでない場合に処理を工程Ｓ２０７へ移行させる。

以下の説明において、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３のうち特異部Ｐｓ１が特定されている一方または両方のことを周期性判定対象画像と称する。前記周期性判定対象画像における特異部Ｐｓ１は、横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３である（図７参照）。

＜工程Ｓ２０６＞
工程Ｓ２０６において、周期性判定部８ｆは、前記周期性判定対象画像ついて周期的特異部判定処理を実行する。前記周期的特異部判定処理は、数判定処理と、特異部周期性判定処理と、特異部周期性原因判定処理とを含む。

前記数判定処理は、前記周期性判定対象画像において副走査方向Ｄ２に並ぶ特異部Ｐｓ１の数を判定する処理である。

具体的には、周期性判定部８ｆは、第２特徴画像ｇ２２において、主走査方向Ｄ１の同じ範囲を占める部分が予め定められた比率を超える横スジＰｓ１２が副走査方向Ｄ２に並ぶ数をカウントすることにより、副走査方向Ｄ２に並ぶ横スジＰｓ１２の数を判定する。

さらに、周期性判定部８ｆは、第３特徴画像ｇ２３において、主走査方向Ｄ１の位置ズレが予め定められた範囲内であるノイズ点Ｐｓ１３が副走査方向Ｄ２に並ぶ数をカウントすることにより、副走査方向Ｄ２に並ぶノイズ点Ｐｓ１３の数を判定する。

周期性判定部８ｆは、副走査方向Ｄ２に並ぶ数が２つ以上の特異部Ｐｓ１についてのみ前記特異部周期性判定処理を実行する。

また、周期性判定部８ｆは、副走査方向Ｄ２に並ぶ数が１つの特異部Ｐｓ１については、前記周期性が無いと判定し、前記特異部周期性判定処理および前記特異部周期性原因判定処理をスキップする。

前記特異部周期性判定処理は、前記周期性判定対象画像について副走査方向Ｄ２における予め定められた１つ以上の周期性の有無を判定する処理である。

前記周期性は、作像部４ｘ各々、または、転写装置４４において、感光体４１、帯電ローラー４２ａ、現像ローラー４３ａまたは一次転写ローラー４４１などの作像関連の回転体の外周長に対応している。前記作像関連の回転体の状態は、前記シートに形成される画像の良否に影響する。以下の説明において、前記作像関連の回転体のことを作像回転体と称する。

前記作像回転体の不良が原因で前記画像不良が生じる場合、前記作像回転体の外周長に対応する前記周期性が、複数の横スジＰｓ１２または複数のノイズ点Ｐｓ１３の副走査方向Ｄ２の間隔として現れることがある。

従って、前記周期性判定対象画像が、前記作像回転体の外周長に対応する前記周期性を有する場合、その周期性に対応する前記作像回転体が、前記周期性判定対象画像における横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３の原因であるといえる。

周期性判定部８ｆは、前記周期性判定対象画像において副走査方向Ｄ２に並ぶ特異部Ｐｓ１の数が２つである場合、前記特異部周期性判定処理として間隔導出処理を実行する。

周期性判定部８ｆは、前記間隔導出処理において、２つの特異部Ｐｓ１の副走査方向Ｄ２の間隔を２つの特異部Ｐｓ１の周期として導出する。

周期性判定部８ｆは、前記周期性判定対象画像において副走査方向Ｄ２に並ぶ特異部Ｐｓ１の数が３つ以上である場合、前記特異部周期性判定処理として周波数解析処理を実行する。

周期性判定部８ｆは、前記周波数解析処理において、副走査方向Ｄ２に並ぶ３つ以上の特異部Ｐｓ１を含む前記周期性判定対象画像について特異部周波数を特定する。前記特異部周波数は、前記周期性判定対象画像における特異部Ｐｓ１のデータ列の周波数分布における支配的な周波数である。周期性判定部８ｆは、フーリエ変換などの周波数解析を行うことにより、前記特異部周波数を特定する。

さらに、周期性判定部８ｆは、前記特異部周波数に対応する周期を３つ以上の特異部Ｐｓ１の周期として導出する。

そして、周期性判定部８ｆは、前記特異部周期性原因判定処理において、予め定められた前記作像回転体の複数の候補について、各候補の外周長が特異部Ｐｓ１の周期との間で予め定められた周期近似条件を満たすか否かを判定する。工程Ｓ２０６における前記作像回転体の複数の候補は、横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３に対応する予め定められた複数の原因候補の一例である。

以下の説明において、前記作像回転体の候補のいずれかが前記周期近似条件を満たすと判定された対象の特異部Ｐｓ１のことを周期的特異部と称し、その他の特異部Ｐｓ１のことを非周期的特異部と称する。前記周期的特異部および前記非周期的特異部は、第２特徴画像ｇ２２または第３特徴画像ｇ２３に含まれる特異部Ｐｓ１である。

周期性判定部８ｆは、前記特異部周期性原因判定処理において、前記周期近似条件を満たすと判定された前記作像回転体の候補の１つが前記周期的特異部の発生の原因であると判定する。これにより、横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３の原因が判定される。

また、工程Ｓ２０６において、周期性判定部８ｆは、工程Ｓ２０４で判定された前記色ベクトルに基づいて、横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３の原因が、それぞれ現像色が異なる４つの作像部４ｘのうちのいずれの前記作像回転体であるかを判定する。

また、周期性判定部８ｆは、副走査方向Ｄ２に並ぶ３つ以上の特異部Ｐｓ１が前記特異部周波数に対応しない前記非周期的特異部を含む場合、前記非周期的特異部を後述する特徴パターン認識処理の対象とする。

例えば、周期性判定部８ｆは、前記フーリエ変換により得られる前記周波数分布から前記特異部周波数以外の周波数成分が除去されたものに逆フーリエ変換を施すことにより逆フーリエ変換データを生成する。

さらに、周期性判定部８ｆは、副走査方向Ｄ２に並ぶ３つ以上の特異部Ｐｓ１のうち、前記逆フーリエ変換データが示す副走査方向Ｄ２の波形におけるピーク位置から外れた位置に存在するものを前記非周期的特異部として判別する。

そして、周期性判定部８ｆは、工程Ｓ２０６の処理の結果、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３が前記非周期的特異部を含まないと判定された場合に、前記特異不良判定処理を終了させる。

一方、工程Ｓ２０６の処理の結果、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３が前記非周期的特異部を含むと判定された場合に、処理を工程Ｓ２０７へ移行させる。

＜工程Ｓ２０７＞
工程Ｓ２０７において、ノイズ点判定部８ｈは、前記非周期的特異部を含む第３特徴画像ｇ２３について、後述するノイズ点判定処理を実行する。前記ノイズ点判定処理は、第３特徴画像ｇ２３における前記周期性を有さないノイズ点Ｐｓ１３の原因を判定する処理である。

ノイズ点判定部８ｈは、工程Ｓ２０７の処理の後、第２特徴画像ｇ２２または第３特徴画像ｇ２３が未判定の前記非周期的特異部を含む場合に、処理を工程Ｓ２０８へ移行させ、そうでない場合に前記特異不良判定処理を終了させる。

＜工程Ｓ２０８＞
工程Ｓ２０８において、パターン認識部８ｇは、第１特徴画像ｇ２１と、それぞれ未判定の前記非周期的特異部を含む第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３とのそれぞれについて特徴パターン認識処理を実行する。

前記特徴パターン認識処理において、第１特徴画像ｇ２１と、未判定の前記非周期的特異部を含む第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３とのそれぞれが入力画像とされる。パターン認識部８ｇは、前記特徴パターン認識処理において、前記入力画像のパターン認識により、前記入力画像が前記画像不良に対応する予め定められた複数の原因候補のいずれに対応するかを判定する。

また、前記特徴パターン認識処理の前記入力画像が、前記エッジ強調フィルター処理により得られる前記横エッジ強度マップデータまたは前記縦エッジ強度マップデータを含んでいてもよい。例えば、縦スジＰｓ１１の判定のための前記特徴パターン認識処理において、第１特徴画像ｇ２１および前記横エッジ強度マップデータが前記入力画像として用いられる。

同様に、横スジＰｓ１２の判定のための前記特徴パターン認識処理において、第２特徴画像ｇ２２および前記縦エッジ強度マップデータが前記入力画像として用いられる。

同様に、ノイズ点Ｐｓ１３の判定のための前記特徴パターン認識処理において、第３特徴画像ｇ２３と、前記横エッジ強度マップデータおよび前記縦エッジ強度マップデータの一方もしくは両方とが前記入力画像として用いられる。

例えば、前記特徴パターン認識処理は、前記複数の原因候補に対応する複数のサンプル画像を教師データとして予め学習された学習モデルにより、前記入力画像を前記複数の原因候補のいずれかに分類する処理である。

例えば、前記学習モデルは、前記ランダムフォレストが採用されたモデル、前記ＳＶＭが採用されたモデル、または前記ＣＮＮアルゴリズムが採用されたモデルなどである。

前記学習モデルは、第１特徴画像ｇ２１と、それぞれ前記非周期的特異部を含む第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３とのそれぞれについて個別に用意される。また、前記原因候補ごとに前記複数のサンプル画像が前記教師データとして用いられる。

また、工程Ｓ２０８において、パターン認識部８ｇは、工程Ｓ２０４で判定された前記色ベクトルに基づいて、縦スジＰｓ１１、横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３の原因が、それぞれ現像色が異なる４つの作像部４ｘのうちのいずれの部品であるかを判定する。

工程Ｓ２０８の処理により、縦スジＰｓ１１の原因と、前記非周期的特異部として判別された横スジＰｓ１２およびノイズ点Ｐｓ１３の原因とが判定される。パターン認識部８ｇは、工程Ｓ２０７の処理を実行した後、前記特異不良判定処理を終了させる。

[ノイズ点判定処理]
続いて、図５に示されるフローチャートを参照しつつ、工程Ｓ２０７の前記ノイズ点判定処理の手順の一例について説明する。以下の説明において、Ｓ３０１，Ｓ３０２，…は、前記ノイズ点判定処理における複数の工程の識別符号を表す。前記ノイズ点判定処理は、工程Ｓ３０１から開始される。

なお、前述したように、前記ノイズ点判定処理の対象となるノイズ点Ｐｓ１３は、前記非周期的特異部として判別されたノイズ点Ｐｓ１３である。また、前記シートノイズは、前記シートノイズ除去処理によって前記ノイズ点判定処理の対象となるノイズ点Ｐｓ１３から除外されている。

＜工程Ｓ３０１＞
工程Ｓ３０１において、ノイズ点判定部８ｈは、第３特徴画像ｇ２３におけるノイズ点Ｐｓ１３各々について複数の特徴パラメーターを導出する。本実施形態において、前記複数の特徴パラメーターは、ノイズ点Ｐｓ１３のエッジ強度と、ノイズ点Ｐｓ１３の扁平の程度と、ノイズ点Ｐｓ１３を横断する画素列である横断画素列ＡＲ１における画素値分布に基づくエッジ数とを含む（図９参照）。

図９において、横断画素列ＡＲ１における画素値Ｖ１各々は、各画素の輝度を表す値である。しかしながら、横断画素列ＡＲ１における画素値Ｖ１各々が、各画素の濃度を表す値である場合もある。

前記エッジ強度は、第３特徴画像ｇ２３におけるノイズ点Ｐｓ１３の画素値Ｖ１とノイズ点Ｐｓ１３に隣接する隣接領域ＡＮ１の画素値Ｖ１との差の程度を表す。例えば、ノイズ点判定部８ｈは、ノイズ点Ｐｓ１３における画素値Ｖ１の代表値と隣接領域ＡＮ１の画素値Ｖ１の代表値との差を前記エッジ強度として導出する。

また、ノイズ点判定部８ｈは、第３特徴画像ｇ２３に対して周知のエッジ強調処理を実行することにより得られる画像におけるノイズ点Ｐｓ１３の外縁部分の画素値Ｖ１を前記エッジ強度として導出してもよい。

また、ノイズ点判定部８ｈは、ノイズ点Ｐｓ１３の主走査方向Ｄ１の長さと副走査方向Ｄ２の長さの比、真円度または扁平率などを前記扁平の程度として導出する。なお、前記真円度は、円形形体の幾何学的に正しい円からの狂いの大きさを意味する。

また、ノイズ点判定部８ｈは、ノイズ点Ｐｓ１３の長手方向ＤＬ１を特定し、ノイズ点Ｐｓ１３における長手方向ＤＬ１の長さと長手方向ＤＬ１に直交する短手方向の長さとの比を前記扁平の程度として導出してもよい。

また、ノイズ点判定部８ｈは、ノイズ点Ｐｓ１３を横断する横断線Ｌ１を設定し、ノイズ点Ｐｓ１３およびノイズ点Ｐｓ１３の両側の隣接領域ＡＮ１における横断線Ｌ１に沿う画素列を横断画素列ＡＲ１として特定する。

例えば、ノイズ点判定部８ｈは、ノイズ点Ｐｓ１３における前記短手方向の中心を通り長手方向ＤＬ１に沿う線を横断線Ｌ１として設定する。

さらに、ノイズ点判定部８ｈは、横断画素列ＡＲ１における画素値Ｖ１の変化が許容範囲を超える箇所の数を前記エッジ数として導出する。

例えば、ノイズ点判定部８ｈは、横断画素列ＡＲ１における画素値Ｖ１の微分値ｄＶ１が予め定められた第１基準範囲ＲＡ１から外れる箇所の数を前記エッジ数として導出する（図９参照）。

また、ノイズ点判定部８ｈは、横断画素列ＡＲ１における画素値Ｖ１が基準値ＶＡ１または第２基準範囲ＲＡ２を交差する箇所を前記エッジ数として導出してもよい（図９参照）。

例えば、ノイズ点判定部８ｈは、隣接領域ＡＮ１の画素値Ｖ１に基づいて基準値ＶＡ１または第２基準範囲ＲＡ２を設定する。なお、隣接領域ＡＮ１の画素値Ｖ１は、横断画素列ＡＲ１の画素値Ｖ１の一例である。

ノイズ点判定部８ｈは、前記特徴パラメーターを導出した後、処理を工程Ｓ３０２へ移行させる。

＜工程Ｓ３０２＞
工程Ｓ３０２において、ノイズ点判定部８ｈは、３つの前記特徴パラメーターを用いて第１原因判定処理を実行する。前記第１原因判定処理は、第３特徴画像ｇ２３におけるノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であるか否かを判定する処理である。

例えば、ノイズ点判定部８ｈは、前記エッジ数に応じた第１評価値と前記エッジ強度に応じた第２評価値と前記前記扁平の程度に応じた第３評価値とを導出する。

図９Ａ～Ｃは、原因が前記異常現像である場合のノイズ点Ｐｓ１３の一例を示す。図９Ａは、ノイズ点Ｐｓ１３の症状が軽度の場合を示し、図９Ｂはノイズ点Ｐｓ１３の症状が中度の場合を示し、図９Ｃはノイズ点Ｐｓ１３の症状が重度の場合を示す。

図９が示すように、前記異常現像を原因とするノイズ点Ｐｓ１３は、重症化するほど環状の像になり、さらに環状の像が直線に沿って連鎖する形状になる。このような現象は、前記異常現像以外を原因とするノイズ点Ｐｓ１３においては生じない。従って、前記エッジ数が多いほど、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像である可能性が高い。

そこで、ノイズ点判定部８ｈは、前記エッジ数が多いほど、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像である可能性が高いことを表す前記第１評価値を設定する。

また、図９が示すように、前記異常現像を原因とするノイズ点Ｐｓ１３は、重症化するほどより扁平となる。このような現象は、前記異常現像以外を原因とするノイズ点Ｐｓ１３においては生じない。従って、前記扁平の程度がより扁平な状態を示すほど、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像である可能性が高い。

そこで、ノイズ点判定部８ｈは、前記扁平の程度がより扁平な状態を示すほど、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像である可能性が高いことを表す前記第２評価値を設定する。

また、前記異常現像を原因とするノイズ点Ｐｓ１３は、他を原因とするノイズ点Ｐｓ１３に比べて前記エッジ強度が大きい。そこで、ノイズ点判定部８ｈは、前記エッジ強度が大きいほど、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像である可能性が高いことを表す前記第３評価値を設定する。

例えば、ノイズ点判定部８ｈは、前記第１評価値、前記第２評価値および前記第３評価値を統合した統合評価値が予め定められた閾値を超える場合にノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であると判定し、そうでない場合にノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像ではないと判定する。

例えば、前記統合評価値は、前記第１評価値、前記第２評価値および前記第３評価値の合計値または加重平均値などである。

また、ノイズ点判定部８ｈは、前記第１評価値、前記第２評価値および前記第３評価値のうちの少なくとも１つがそれぞれに対応する閾値を超える場合にノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であると判定し、そうでない場合にノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像ではないと判定してもよい。

以下の説明において、第３特徴画像ｇ２３におけるノイズ点Ｐｓ１３のうち前記異常現像が原因であると判定されたものを現像色点と称する。

さらに、ノイズ点判定部８ｈは、前記現像色点に対応する前記色ベクトルに応じて、前記異常現像が、４つの作像部４ｘのうちのいずれの現像装置４３において生じているかを判定する。

ノイズ点判定部８ｈは、前記第１原因判定処理を実行した後、処理を工程Ｓ３０３へ移行させる。なお、工程Ｓ３０２の処理は、前記第１評価値、前記第２評価値および前記第３評価値を用いてノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であるか否かを判定する処理の一例である。

以上に示されるように、ノイズ点判定部８ｈは、工程Ｓ３０１，Ｓ３０２において第３特徴画像ｇ２３における、ノイズ点Ｐｓ１３の前記エッジ強度、ノイズ点Ｐｓ１３の前記扁平の程度および横断画素列ＡＲ１における画素値分布のうちの少なくとも１つを用いてノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であるか否かを判定する。

＜工程Ｓ３０３＞
工程Ｓ３０３において、ノイズ点判定部８ｈは、ノイズ点Ｐｓ１３のうち前記現像色点を以降の工程Ｓ３０４～Ｓ３０６の処理の対象から除外する。その後、ノイズ点判定部８ｈは、処理を工程Ｓ３０４へ移行させる。

＜工程Ｓ３０４＞
工程Ｓ３０４において、ノイズ点判定部８ｈは、テスト画像ｇ１におけるノイズ点Ｐｓ１３の色が彩色および無彩色のいずれであるかを判定する。

通常、ノイズ点Ｐｓ１３が前記廃トナー落ち、または、前記キャリア現像に起因して生じる場合、ノイズ点Ｐｓ１３の色はブラック系の無彩色である。

そこで、ノイズ点判定部８ｈは、ノイズ点Ｐｓ１３の色が彩色であると判定する場合に、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記廃トナー落ち、および、前記キャリア現像のいずれであるかの判定を行うことなく、前記ノイズ点判定処理を終了させる。

一方、ノイズ点判定部８ｈは、ノイズ点Ｐｓ１３の色が無彩色であると判定する場合に、処理を工程Ｓ３０５へ移行させる。

＜工程Ｓ３０５＞
工程Ｓ３０５において、ノイズ点判定部８ｈは、テスト画像ｇ１における本来描画されているべき部分である本来描画部Ｐｄ１を特定する（図１０，１１参照）。

テスト画像ｇ１が複数の線画像からなるスクリーンによって濃淡を表す画像である場合、ノイズ点判定部８ｈは、前記スクリーンの部分を本来描画部Ｐｄ１として特定する。図１０は、テスト出力シート９の一部を拡大して示す図である。

図１０に示される例において、テスト画像ｇ１は、それぞれ副走査方向Ｄ２に対して交差する方向に延びる複数の線画像からなる万線スクリーンによって濃淡を表す画像である。この場合、ノイズ点判定部８ｈは、前記万線スクリーンの部分を本来描画部Ｐｄ１として特定する。なお、副走査方向Ｄ２は、テスト画像ｇ１における縦方向である。

ここで、予め定められた数式により特定される前記万線スクリーンの一部の位置または前記万戦スクリーンの輪郭を表す座標を論理座標と称する。また、テスト画像ｇ１における前記論理座標に対応する一部の位置またはテスト画像ｇ１の輪郭を表す座標を対象座標と称する。

例えば、ノイズ点判定部８ｈは、前記論理座標を前記対象座標と最も近似するように向きおよび大きさの補正係数を導出する。さらに、ノイズ点判定部８ｈは、前記論理式により特定される前記万線スクリーンの位置を前記補正係数によって補正することにより、本来描画部Ｐｄ１の位置を特定する。

また、原テスト画像ｇ０１およびテスト画像ｇ１が、それぞれ予め定められた形状の複数の基準マークを含むことが考えられる。この場合、ノイズ点判定部８ｈは、テスト画像ｇ１における前記複数の基準マークの位置を特定し、前記複数の基準マークの位置を基準にして本来描画部Ｐｄ１を特定する。なお、テスト画像ｇ１における前記基準マークの部分は、前記画像不良の判定の対象から除外される。

ノイズ点判定部８ｈは、工程Ｓ３０５の処理を実行した後、処理を工程Ｓ３０６へ移行させる。

＜工程Ｓ３０６＞
工程Ｓ３０６において、ノイズ点判定部８ｈは、第２原因判定処理を実行する。前記第２原因判定処理は、本来描画部Ｐｄ１とノイズ点Ｐｓ１３との重なり度合いを判定することにより、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が予め定められた２種類の原因候補のいずれであるかを判定する処理である。前記２種類の原因候補は、前記廃トナー落ちおよび前記キャリア現像である。

図１１において、第１ノイズ点Ｐｓ１３１は、前記廃トナー落ちを原因とするノイズ点Ｐｓ１３を表し、第２ノイズ点Ｐｓ１３２は、前記キャリア現像を原因とするノイズ点Ｐｓ１３を表す。

第１ノイズ点Ｐｓ１３１は、本来描画部Ｐｄ１の位置に関係なくいずれの位置でも生じ得る。そのため、第１ノイズ点Ｐｓ１３１は、本来描画部Ｐｄ１と重なることが多い。一方、第２ノイズ点Ｐｓ１３２は、感光体４１の表面における暗電位の部分で生じやすいため、本来描画部Ｐｄ１と重ならないことが多い。

そこで、ノイズ点判定部８ｈは、テスト画像ｇ１における複数のノイズ点Ｐｓ１３のうち本来描画部Ｐｄ１と重なるものの比率である重なり率を導出する。そして、ノイズ点判定部８ｈは、前記重なり率が予め定められた比率を下回る場合にノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記キャリア現像であると判定し、そうでない場合にノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記廃トナー落ちであると判定する。

以上に示されるように、ノイズ点判定部８ｈは、工程Ｓ３０５，Ｓ３０６において、前記無彩色と判定されたノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記廃トナー落ち、および、前記キャリア現像のいずれであるかを判定する。

但し、上記の判定のためには、本来描画部Ｐｄ１の隙間が、前記キャリア現像に起因する第２ノイズ点Ｐｓ１３２の直径よりも大きいことが必要である。そのため、テスト画像ｇ１は、少なくとも４０マイクロメートルを超える間隔を空けて並ぶ複数の線画像からなるスクリーンにより形成されることが望ましい。

また、前記廃トナー落ちに起因する第１ノイズ点Ｐｓ１３１は、縦長の形状で形成されることがある。そのため、テスト画像ｇ１は、それぞれ副走査方向Ｄ２に対して交差する方向に延びる複数の線画像からなる前記万線スクリーンによって濃淡を表す画像であることが望ましい。これにより、縦長の第１ノイズ点Ｐｓ１３１が本来描画部Ｐｄ１と重なる状況が生じやすい。

図１０に示される例において、テスト画像ｇ１は、それぞれ副走査方向Ｄ２に対して斜めに交差する方向に延びる複数の線画像からなる前記万線スクリーンによって濃淡を表す画像である。

ノイズ点判定部８ｈは、工程Ｓ３０６の処理の後、前記ノイズ点判定処理を終了させる。

［電圧補正処理］
次に、図６に示されるフローチャートを参照しつつ、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であると判定される場合に実行される前記電圧補正処理の手順の一例について説明する。

主制御部８ａは、前記電圧補正処理において、帯電装置４２が感光体４１へ出力する前記帯電電圧、および、バイアス出力回路４３０が現像ローラー４３ａへ出力する前記現像バイアスの一方または両方を補正することにより、ギャップ電圧を補正する。

前記ギャップ電圧は、感光体４１の表面の暗電位と前記現像バイアスとの最大電位差である。前記暗電位は、感光体４１の表面における帯電装置４２によって帯電された部分の前記静電潜像が書き込まれる前の電位である。

前記帯電電圧、前記現像バイアスおよび前記ギャップ電圧は、過剰に補正されると前記異常現像以外の前記画像不良の原因となり得る。そのため、前記ギャップ電圧の補正は、予め定められた許容補正範囲内で行われる。

以下の説明において、Ｓ４０１，Ｓ４０２，…は、前記電圧補正処理における複数の工程の識別符号を表す。前記電圧補正処理は、工程Ｓ４０１から開始される。

＜工程Ｓ４０１＞
工程Ｓ４０１において、主制御部８ａは、現状の前記ギャップ補正の状況が前記許容補正範囲に対して未だ余裕がある場合に処理を工程Ｓ４０２へ移行させ、そうでない場合に処理を工程Ｓ４０４へ移行させる。

＜工程Ｓ４０２＞
工程Ｓ４０２において、主制御部８ａは、帯電装置４２およびバイアス出力回路４３０の一方または両方に対し、前記ギャップ電圧を小さく補正することを示す補正司令を出力する。

前記補正司令は、前記帯電電圧を下げることを示す帯電装置４２に対する司令、および、前記現像バイアスを上げることを示すバイアス出力回路４３０に対する司令の一方または両方を含む。

例えば、主制御部８ａは、ノイズ点Ｐｓ１３の不良度合いに応じて、前記ギャップ電圧の補正量を設定する。ノイズ点Ｐｓ１３の前記不良度合いは、例えば図４の工程Ｓ２０２において特定された第３特徴画像ｇ２３におけるノイズ点Ｐｓ１３の数である。この場合、主制御部８ａは、ノイズ点Ｐｓ１３の数が少ない場合よりも多い場合の方が、前記ギャップ電圧がより小さくなるように前記補正司令を設定する。

また、主制御部８ａは、図５の工程Ｓ３０１で導出されたノイズ点Ｐｓ１３の前記エッジ数をノイズ点Ｐｓ１３の前記不良度合いとして用いてもよい。

主制御部８ａは、工程Ｓ４０２の処理の後、処理を工程Ｓ４０３へ移行させる。

＜工程Ｓ４０３＞
工程Ｓ４０３において、主制御部８ａは、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であると判定されたときのノイズ点Ｐｓ１３の前記不良度合い、および、前記異常現像の判定に応じた前記補正司令に関する履歴情報を二次記憶装置８２に記録する。二次記憶装置８２は、不揮発性の記憶装置の一例である。

前記電圧補正処理が実行された後、新たにノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であると判定された場合がある。この場合、主制御部８ａは、新たな前記電圧補正処理の工程Ｓ４０２において、前記履歴情報に基づいて前記補正司令の内容を設定する。

例えば、主制御部８ａは、前記履歴情報における前記ギャップ電圧の補正量と、前記履歴情報における前回のノイズ点Ｐｓ１３の前記不良度合いから今回のノイズ点Ｐｓ１３の前記不良度合いへの改善度合いとに応じて、今回の前記ギャップ電圧の補正量を設定する。

主制御部８ａは、工程Ｓ４０３の処理の後、前記電圧補正処理を終了させる。

＜工程Ｓ４０４＞
工程Ｓ４０４において、主制御部８ａは、予め定められた警告通知を出力する。例えば、前記警告通知の出力は、前記電圧補正処理によってノイズ点Ｐｓ１３を解消できない旨を表すメッセージを表示部８０２に表示させることである。

主制御部８ａは、工程Ｓ４０４の処理の後、前記電圧補正処理を終了させる。

また、本実施形態において、主制御部８ａは、前記電圧補正処理が実行された後、特異部特定部８ｄによって新たなテスト画像ｇ１におけるノイズ点Ｐｓ１３が特定された場合に改善通知処理を実行する。前記改善通知処理は、前記履歴情報に基づいてノイズ点Ｐｓ１３の改善状況を判定し、判定結果を通知する処理である。

例えば、主制御部８ａは、前記改善通知処理において、前記履歴情報における前回のノイズ点Ｐｓ１３の数から今回の新たなテスト画像ｇ１におけるノイズ点Ｐｓ１３の数への改善率を算出する。さらに、主制御部８ａは、前記改善通知処理によって前記改善率に相当するノイズ点Ｐｓ１３の改善が達成された旨を表すメッセージを表示部８０２に表示させる。

また、主制御部８ａは、前記電圧補正処理において、工程Ｓ４０２および工程Ｓ４０３の処理を４つの現像色それぞれについて順番に実行してもよい。この場合、主制御部８ａは、新たなテスト画像ｇ１についての前記特異不良判定処理が実行されたときに、前記履歴情報に基づいて前記現像色ごとの前記改善率を算出する。

さらに、主制御部８ａは、予め定められた有効条件を満たす前記改善率に対応する前記現像色についての前記ギャップ電圧の補正量を維持する。例えば、前記有効条件は、前記改善率が予め定められた値を超えているという条件である。また、前記有効条件は、４つの現像色に対応する前記改善率の中で最も大きな値であるという条件であってもよい。

一方、主制御部８ａは、前記有効条件を満たさない前記改善率に対応する前記現像色についての前記ギャップ電圧の補正量は１回前の状態へ戻す。これにより、前記現像色ごとに適切な前記ギャップ電圧の補正が行われる。なお、１回前の前記ギャップ電圧の補正量の情報は、前記履歴情報に含まれる。

以上に示されるように、特徴画像生成部８ｃは、テスト画像ｇ１における前記画像不良の一種であるノイズ点Ｐｓ１３が抽出された第３特徴画像ｇ２３を生成する（図４の工程Ｓ２０１参照）。

さらに、ノイズ点判定部８ｈは、第３特徴画像ｇ２３における、ノイズ点Ｐｓ１３の前記エッジ強度、ノイズ点Ｐｓ１３の前記扁平の程度およびノイズ点Ｐｓ１３を横断する横断画素列ＡＲ１における画素値分布のうちの少なくとも１つを用いてノイズ点Ｐｓ１３の原因を判定する（図５の工程Ｓ３０１，Ｓ３０２参照）。

本実施形態において、ノイズ点判定部８ｈは、横断画素列ＡＲ１における画素値分布から前記エッジ数を導出する。さらにノイズ点判定部８ｈは、少なくとも前記エッジ数を用いてノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であるか否かを判定する。

本実施形態によれば、テスト出力シート９に対する前記画像読取処理を通じて得られるテスト画像ｇ１に基づいて前記画像不良の一種であるノイズ点Ｐｓ１３の原因を正しく判定することができる。

前記特徴抽出処理は、演算負荷の小さな簡易な処理である。このような簡易な処理により、１つのテスト画像ｇ１からそれぞれ形状の異なる特異部Ｐｓ１が個別に抽出された３つの特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３を生成することができる。

そして、周期性判定部８ｆは、第２特徴画像ｇ２２または第３特徴画像ｇ２３における特異部Ｐｓ１について、前記周期的特異部判定処理を実行する（図４の工程Ｓ２０６および図７を参照）。これにより、周期性判定部８ｆは、前記周期性の判定結果に応じて横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３の原因を判定する。

横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３が前記作像関連の回転体の不良に起因して生じる場合、回転体の外周長に対応する前記周期性を判定する前記周期的特異部判定処理により、横スジＰｓ１２またはノイズ点Ｐｓ１３の原因を高い精度で判定することができる。

さらに、ノイズ点判定部８ｈは、前記周期的特異部判定処理により原因が判定されなかったノイズ点Ｐｓ１３について、前記ノイズ点判定処理を実行する（図４の工程Ｓ２０６～Ｓ２０７および図５，７，８を参照）。これにより、ノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記作像回転体の回転不良以外の原因である場合に、その原因が高い精度で判定される。

また、パターン認識部８ｇは、前記周期的特異部判定処理および前記ノイズ点判定処理によって原因が判定されなかった特異部Ｐｓ１について、前記特徴パターン認識処理を実行する（図４の工程Ｓ２０６～Ｓ２０８を参照）。これにより、特異部Ｐｓ１の様々な原因を判定することが可能である。

また、前記画像不良の原因の判定が、それぞれ種類の異なる特異部Ｐｓ１を含む３つの特徴画像ｇ２１，ｇ２２，ｇ２３について個別に行われることにより、比較的簡易な判定処理によって高い精度で前記画像不良の原因を判定することができる。

［第１応用例］
次に、図１２に示されるフローチャートを参照しつつ、画像処理装置１０の第１応用例における前記特徴画像生成処理の手順について説明する。

以下の説明において、Ｓ５０１，Ｓ５０２，…は、本応用例に係る前記特徴画像生成処理における複数の工程の識別符号を表す。本応用例に係る前記特徴画像生成処理は、工程Ｓ５０１から開始される。

＜工程Ｓ５０１＞
工程Ｓ５０１において、特徴画像生成部８ｃは、予め設定された複数の圧縮率候補の中から採用する圧縮率を選択し、処理を工程Ｓ５０２へ移行させる。

＜工程Ｓ５０２＞
工程Ｓ５０２において、特徴画像生成部８ｃは、選択された前記圧縮率で前記読取画像を圧縮することによりテスト画像ｇ１を生成する。工程Ｓ５０１，Ｓ５０２の処理は圧縮処理の一例である。その後、特徴画像生成部８ｃは、処理を工程Ｓ５０３へ移行させる。

＜工程Ｓ５０３＞
工程Ｓ５０３において、特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ５０１で得られる圧縮後のテスト画像ｇ１に前記第１前処理を実行することにより、第１前処理画像ｇ１１を生成する。その後、特徴画像生成部８ｃは、処理を工程Ｓ５０４へ移行させる。

＜工程Ｓ５０４＞
工程Ｓ５０４において、特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ５０１で得られる圧縮後のテスト画像ｇ１に前記第２前処理を実行することにより、第２前処理画像ｇ１２を生成する。その後、特徴画像生成部８ｃは、処理を工程Ｓ５０５へ移行させる。

＜工程Ｓ５０５＞
工程Ｓ５０５において、特徴画像生成部８ｃは、前記複数の圧縮率候補の全てについて工程Ｓ５０１からＳ５０４の処理が実行された場合に、処理を工程Ｓ５０６へ移行させ、そうでない場合に、異なる前記圧縮率について工程Ｓ５０１～Ｓ５０４の処理を実行する。

特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ５０１，Ｓ５０２の前記圧縮処理において、前記読取画像を複数の圧縮率それぞれで圧縮することによりサイズの異なる複数のテスト画像ｇ１を生成する。

さらに特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ５０３，Ｓ５０４において、複数のテスト画像ｇ１に対して前記第１前処理および前記第２前処理を実行することにより、それぞれ複数のテスト画像ｇ１に対応する複数の第１前処理画像ｇ１１および複数の第２前処理画像ｇ１２を生成する。

＜工程Ｓ５０６＞
工程Ｓ５０６において、特徴画像生成部８ｃは、複数の第１前処理画像ｇ１１および複数の前記第２前処理画像のそれぞれに対して前記特異部抽出処理を実行する。これにより、特徴画像生成部８ｃは、複数のテスト画像ｇ１に対応する第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３のそれぞれの複数の候補を生成する。その後、特徴画像生成部８ｃは、処理を工程Ｓ５０７へ移行させる。

＜工程Ｓ５０７＞
工程Ｓ５０７において、特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ５０６で得られる前記複数の候補を集約することにより、第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を生成する。その後、特徴画像生成部８ｃは、前記特徴画像生成処理を終了させる。

例えば、特徴画像生成部８ｃは、第１特徴画像ｇ２１の複数の候補における各画素値の最大値または平均値などの代表値を第１特徴画像ｇ２１の各画素値として設定する。第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３についても同様である。

工程Ｓ５０１～Ｓ５０４の処理は、テスト画像ｇ１と注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２のサイズとのサイズ比の異なる複数回の前記第１前処理および前記第２前処理を実行することにより、複数の第１前処理画像ｇ１１および複数の第２前処理画像ｇ１２を生成する処理の一例である。前記圧縮率を変更することは、テスト画像ｇ１と注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２のサイズとの前記サイズ比を変更することの一例である。

また、工程Ｓ５０６～Ｓ５０７の処理は、複数の第１前処理画像ｇ１１および複数の第２前処理画像ｇ１２に基づく前記特異部抽出処理により、第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を生成する処理の一例である。

本応用例が採用されることにより、太さの異なる縦スジＰｓ１１もしくは横スジＰｓ１２、または、大きさの異なるノイズ点Ｐｓ１３を漏れなく抽出することができる。

［第２応用例］
次に、図１３に示されるフローチャートを参照しつつ、画像処理装置１０の第２応用例における前記特徴画像生成処理の手順について説明する。

以下の説明において、Ｓ６０１，Ｓ６０２，…は、本応用例に係る前記特徴画像生成処理における複数の工程の識別符号を表す。本応用例に係る前記特徴画像生成処理は、工程Ｓ６０１から開始される。

＜工程Ｓ６０１～Ｓ６０５＞
特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ５０１～Ｓ５０５と同じ処理である工程Ｓ６０１～Ｓ６０５の処理を実行する。工程Ｓ６０５において、特徴画像生成部８ｃは、前記複数の圧縮率候補の全てについて工程Ｓ６０１からＳ６０４の処理が実行された場合に、処理を工程Ｓ６０６へ移行させる。

＜工程Ｓ６０６＞
工程Ｓ６０６において、特徴画像生成部８ｃは、複数の第１前処理画像ｇ１１および複数の前記第２前処理画像をそれぞれ１つに集約する。その後、特徴画像生成部８ｃは、処理を工程Ｓ６０７へ移行させる。

例えば、特徴画像生成部８ｃは、複数の第１前処理画像ｇ１１における各画素値の最大値または平均値などの代表値を集約後の第１特徴画像ｇ２１の各画素値として設定する。複数の第２前処理画像ｇ１２についても同様である。

＜工程Ｓ６０６＞
工程Ｓ６０６において、特徴画像生成部８ｃは、集約後の第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に対して前記特異部抽出処理を実行することにより、第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を生成する。その後、特徴画像生成部８ｃは、前記特徴画像生成処理を終了させる。

本応用例が採用される場合も、第１応用例が採用される場合と同様の効果が得られる。

［第３応用例］
次に、図１４に示されるフローチャートを参照しつつ、画像処理装置１０の第３応用例における前記特徴画像生成処理の手順について説明する。

以下の説明において、Ｓ７０１，Ｓ７０２，…は、本応用例に係る前記特徴画像生成処理における複数の工程の識別符号を表す。本応用例に係る前記特徴画像生成処理は、工程Ｓ７０１から開始される。

以下の説明において、前記第１前処理および前記第２前処理における注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２のサイズのことをフィルターサイズと称する。

＜工程Ｓ７０１＞
工程Ｓ７０１において、特徴画像生成部８ｃは、予め設定された複数のサイズ候補の中から採用する前記フィルターサイズを選択し、処理を工程Ｓ７０２へ移行させる。

＜工程Ｓ７０２＞
工程Ｓ７０２において、特徴画像生成部８ｃは、テスト画像ｇ１に工程Ｓ７０１で選択された前記フィルターサイズでの前記第１前処理を実行することにより、第１前処理画像ｇ１１を生成する。その後、特徴画像生成部８ｃは、処理を工程Ｓ７０３へ移行させる。

＜工程Ｓ７０３＞
工程Ｓ７０３において、特徴画像生成部８ｃは、テスト画像ｇ１に工程Ｓ７０１で選択された前記フィルターサイズでの前記第２前処理を実行することにより、第２前処理画像ｇ１２を生成する。その後、特徴画像生成部８ｃは、処理を工程Ｓ７０４へ移行させる。

＜工程Ｓ７０４＞
工程Ｓ７０４において、特徴画像生成部８ｃは、前記複数のサイズ候補の全てについて工程Ｓ７０１からＳ７０３の処理が実行された場合に、処理を工程Ｓ７０５へ移行させ、そうでない場合に、異なる前記フィルターサイズによって工程Ｓ７０１～Ｓ７０３の処理を実行する。

特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ７０１～Ｓ７０４において、１つのテスト画像ｇ１に対して注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２のサイズの異なる複数回の前記第１前処理および複数回の前記第２前処理を実行する。これにより、特徴画像生成部８ｃは、複数の第１前処理画像ｇ１１および複数の第２前処理画像ｇ１２を生成する。

＜工程Ｓ７０５，Ｓ７０６＞
特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ７０５およびＳ７０６において、図１２の工程Ｓ５０６およびＳ５０７と同じ処理を実行する。その後、特徴画像生成部８ｃは、前記特徴画像生成処理を終了させる。

工程Ｓ７０５，Ｓ７０６の処理により、第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３の複数の候補が集約され、集約後の第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３が生成される。

工程Ｓ７０１～Ｓ７０４の処理は、テスト画像ｇ１と注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２のサイズとのサイズ比の異なる複数回の前記第１前処理および前記第２前処理を実行することにより、複数の第１前処理画像ｇ１１および複数の第２前処理画像ｇ１２を生成する処理の一例である。前記フィルターサイズを変更することは、テスト画像ｇ１と注目領域Ａｘ１および隣接領域Ａｘ２のサイズとの前記サイズ比を変更することの一例である。

本応用例が採用されることにより、太さの異なる縦スジＰｓ１１もしくは横スジＰｓ１２、または、大きさの異なるノイズ点Ｐｓ１３を漏れなく抽出することができる。

［第４応用例］
次に、図１４に示されるフローチャートを参照しつつ、画像処理装置１０の第４応用例における前記特徴画像生成処理の手順について説明する。

以下の説明において、Ｓ８０１，Ｓ８０２，…は、本応用例に係る前記特徴画像生成処理における複数の工程の識別符号を表す。本応用例に係る前記特徴画像生成処理は、工程Ｓ８０１から開始される。

＜工程Ｓ８０１～Ｓ８０４＞
特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ７０１～Ｓ７０４と同じ処理である工程Ｓ８０１～Ｓ８０４の処理を実行する。工程Ｓ８０４において、特徴画像生成部８ｃは、前記複数のサイズ候補の全てについて工程Ｓ８０１からＳ８０３の処理が実行された場合に、処理を工程Ｓ８０５へ移行させる。

＜工程Ｓ８０５，Ｓ８０６＞
さらに特徴画像生成部８ｃは、工程Ｓ６０６，Ｓ６０７と同じ処理である工程Ｓ８０５，Ｓ８０６の処理を実行する。その後、特徴画像生成部８ｃは、前記特徴画像生成処理を終了させる。

本応用例が採用される場合も、第１応用例が採用される場合と同様の効果が得られる。

［第５応用例］
次に、画像処理装置１０の第５応用例における前記特徴画像生成処理について説明する。

本応用例において、特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２の各画素値と予め定められた基準範囲との比較により、特異部Ｐｓ１を構成する画素とそうでない画素とを判別する。

即ち、本応用例において、特徴画像生成部８ｃは、前記特異部抽出処理において、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２の各画素値の大きさにより特異部Ｐｓ１を特定する。

さらに特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１の特異部Ｐｓ１から第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に共通の特異部Ｐｓ１を除くことにより縦スジＰｓ１１を抽出する。

さらに特徴画像生成部８ｃは、第２前処理画像ｇ１２の特異部Ｐｓ１から第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に共通の特異部Ｐｓ１を除くことにより横スジＰｓ１２を抽出する。

さらに特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１および第２前処理画像ｇ１２に共通の特異部Ｐｓ１をノイズ点Ｐｓ１３として抽出する。

例えば、特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１における縦スジＰｓ１１以外に判別された第１画素値Ｘｉを周囲の画素値に基づく補間値へ変換することによって第１特徴画像ｇ２１を生成する。

同様に、特徴画像生成部８ｃは、第２前処理画像ｇ１２における横スジＰｓ１２以外に判別された第２画素値Ｙｉを周囲の画素値に基づく補間値へ変換することによって第２特徴画像ｇ２２を生成する。

同様に、特徴画像生成部８ｃは、第１前処理画像ｇ１１におけるノイズ点Ｐｓ１３以外に判別された第１画素値Ｘｉを周囲の画素値に基づく補間値へ変換することによって第３特徴画像ｇ２３を生成する。

或いは、特徴画像生成部８ｃは、第２前処理画像ｇ１２におけるノイズ点Ｐｓ１３以外に判別された第２画素値Ｙｉを周囲の画素値に基づく補間値へ変換することによって第３特徴画像ｇ２３を生成してもよい。

［第６応用例］
以下、画像処理装置１０の第６応用例における前記画像不良判定処理について説明する。

一般に、イエローと他の色とが混在する画像からイエローの部分の濃淡をイメージセンサー１ａによって正確に検出することは、各色の濃度の状況によって難しい場合がある。同様に、ブラックと彩色とが混在する画像から彩色の部分の濃淡をイメージセンサー１ａによって正確に検出することも、各色の濃度の状況によって難しい場合がある。

本応用例において、ジョブ制御部８ｂは、前記テストプリント処理において、それぞれ異なる種類の原テスト画像ｇ０１が形成された２枚または３枚のテスト出力シート９を出力させる。

３枚のテスト出力シート９が出力される場合、一様なシアンの単色ハーフトーン画像および一様なマゼンタの単色ハーフトーン画像が合成された原混色テスト画像が形成されたシートと、一様なイエローの単色ハーフトーン画像である原イエローテスト画像が形成されたシートと、一様なブラックの単色ハーフトーン画像である原グレーテスト画像が形成されたシートとが出力される。

２枚のテスト出力シート９が出力される場合、一様なシアンの単色ハーフトーン画像、一様なマゼンタの単色ハーフトーン画像および一様なイエローの単色ハーフトーン画像が合成された混色テスト画像が形成されたシートと、前記原グレーテスト画像が形成されたシートとが出力される。

従って、本応用例におけるテスト画像ｇ１は、前記原混色テスト画像、前記原イエローテスト画像および前記原グレーテスト画像のそれぞれに相当する混色テスト画像、イエローテスト画像およびグレーテスト画像を含む。

前記イエローテスト画像および前記グレーテスト画像は、それぞれ前記混色テスト画像に混合されている色とは異なる１つの現像色のハーフトーン画像である。前記イエローテスト画像および前記グレーテスト画像は、それぞれ単色テスト画像の一例である。

本応用例において、特徴画像生成部８ｃは、複数枚のテスト出力シート９から読み取られた前記混色テスト画像および前記単色テスト画像のそれぞれについて、第１特徴画像ｇ２１，第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を生成する。

さらに、本応用例において、特異部特定部８ｄは、前記混色テスト画像および前記単色テスト画像のそれぞれに対応する第１特徴画像ｇ２１，第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３について特異部Ｐｓ１の位置を特定する。

そして、本応用例において、色ベクトル特定部８ｅ、周期性判定部８ｆ、ノイズ点判定部８ｈおよびパターン認識部８ｇは、前記混色テスト画像に対応する第１特徴画像ｇ２１，第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を用いて、前記画像不良の原因を判定するための処理を実行する。これは、前記実施形態と同様である。

本応用例における周期性判定部８ｆ、ノイズ点判定部８ｈおよびパターン認識部８ｇは、前記混色テスト画像における特異部Ｐｓ１の原因を、前記混色テスト画像に混合されている複数の現像色に対応する複数の作像部４ｘの中から判定する。但し、特異部Ｐｓ１の原因が作像部４ｘ以外であると判定される場合は例外である。

さらに、本応用例において、周期性判定部８ｆ、ノイズ点判定部８ｈおよびパターン認識部８ｇは、単色テスト画像に対応する第１特徴画像ｇ２１，第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を用いて、前記画像不良の原因を判定するための処理を実行する。

本応用例における周期性判定部８ｆ、ノイズ点判定部８ｈおよびパターン認識部８ｇは、前記単色テスト画像における前記特異部に対応する前記画像不良の原因を、複数の作像部４ｘのうち前記単色テスト画像の色に対応する１つの中から判定する。但し、特異部Ｐｓ１の原因が作像部４ｘ以外であると判定される場合は例外である。

本応用例が採用される場合も、前記画像不良の原因の判定を、画像形成装置２の全現像色の数よりも少ないテスト出力シート９に基づいて行うことが可能である。

［第７応用例］
以下、画像処理装置１０の第７応用例における前記画像不良判定処理について説明する。

本応用例において、ジョブ制御部８ｂは、前記テストプリント処理において、それぞれ異なる現像色の前記単色テスト画像が形成された４枚のテスト出力シート９を出力させる。従って、本応用例におけるテスト画像ｇ１は、それぞれ異なる現像色の前記単色テスト画像である。この場合、色ベクトル特定部８ｅの処理は不要である。

さらに、本応用例において、周期性判定部８ｆ、ノイズ点判定部８ｈおよびパターン認識部８ｇは、前記単色テスト画像に対応する第１特徴画像ｇ２１，第２特徴画像ｇ２２および第３特徴画像ｇ２３を用いて、前記画像不良の原因を判定するための処理を実行する。

本応用例における周期性判定部８ｆ、ノイズ点判定部８ｈおよびパターン認識部８ｇは、複数の作像部４ｘのうち前記単色テスト画像の色に対応する１つが特異部Ｐｓ１の原因であると判定する。但し、特異部Ｐｓ１の原因が作像部４ｘ以外であると判定される場合は例外である。

本応用例が採用される場合も、ＣＰＵ８０は、画像形成装置２により出力されたテスト出力シート９から読み取られた前記単色テスト画像に基づいて縦スジＰｓ１１、横スジＰｓ１２およびノイズ点Ｐｓ１３の原因を正しく判定することができる。

［第８応用例］
以下、画像処理装置１０の第８応用例における前記画像不良判定処理について説明する。

本応用例において、ＣＰＵ８０は、パターン認識部８ｇによる処理の代わりに、第１特徴画像ｇ２１、第２特徴画像ｇ２２または第３特徴画像ｇ２３に対する他の処理によって前記画像不良の原因の判定を行う。

例えば、本応用例におけるＣＰＵ８０は、特異部Ｐｓ１の数、特異部Ｐｓ１の太さもしくは縦横比、および特異部Ｐｓ１の画素値のレベルのうちの１つまたは複数に基づく場合分けにより、前記画像不良の原因を判定する。

［第９応用例］
以下、画像処理装置１０の第９応用例における前記画像不良判定処理について説明する。

本応用例において、ノイズ点判定部８ｈは、工程Ｓ３０２の前記第１原因判定処理において、学習モデルを用いてノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であるか否かを判定する。この場合、ノイズ点判定部８ｈは、第３特徴画像ｇ２３に基づくノイズ点Ｐｓ１３の前記特徴パラメーターを入力データとし、前記入力データを前記学習モデルに適用することによってノイズ点Ｐｓ１３の原因が前記異常現像であるか否かを判定する。

本応用例において、前記特徴パラメーターを前記入力データとする前記学習モデルは、原因が前記異常現像であるノイズ点Ｐｓ１３に対応する複数組の前記特徴パラメーターのサンプルを教師データとして予め学習されたモデルである。

１ ：画像読取装置
２ ：画像形成装置
３ ：シート搬送機構
４ ：プリント部
４ｘ ：作像部
１０ ：画像処理装置
４１ ：感光体
４２ ：帯電装置
４２ａ ：帯電ローラー
４３ ：現像装置
４３ａ ：現像ローラー
４３ｂ ：現像槽
４３ｃ ：規制ブレード
４４ ：転写装置
４６ ：定着装置
４３０ ：バイアス出力回路
４４０ ：中間転写ベルト（転写体）
Ｄ１ ：主走査方向
Ｄ２ ：副走査方向
Ｐｄ１ ：本来描画部
Ｐｓ１ ：特異部
Ｐｓ１１ ：縦スジ
Ｐｓ１２ ：横スジ
Ｐｓ１３ ：ノイズ点
Ｐｘ１ ：注目画素
ｇ１ ：テスト画像
ｇ１１ ：第１前処理画像
ｇ１２ ：第２前処理画像
ｇ２１ ：第１特徴画像
ｇ２２ ：第２特徴画像
ｇ２３ ：第３特徴画像

Claims (14)

1. プロセッサーが、画像形成装置の出力シートに対する画像読取処理を通じて得られるテスト画像に基づいて画像不良の原因を判定する画像処理方法であって、
   前記プロセッサーが、前記テスト画像における前記画像不良の一種であるノイズ点が抽出された抽出画像を生成することと、
   前記プロセッサーが、前記抽出画像における、前記ノイズ点のエッジ強度、前記ノイズ点の扁平の程度および前記ノイズ点を横断する画素列である横断画素列における画素値分布のうちの少なくとも１つを用いて前記ノイズ点の原因を判定することと、を含む、画像処理方法。
2. 前記プロセッサーは、前記横断画素列における画素値の変化が許容範囲を超える箇所の数であるエッジ数を用いて、前記ノイズ点の原因が、前記画像形成装置の現像部によって不良トナー像が像担持体の表面に現像される異常現像であるか否かを判定する、請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記プロセッサーは、前記横断画素列における画素値の微分値が予め定められた第１基準範囲を超える箇所の数、または、前記横断画素列における画素値が前記横断画素列の画素値に基づき設定される基準値もしくは第２基準範囲を交差する箇所の数を前記エッジ数として導出する、請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記プロセッサーは、前記エッジ数に応じた第１評価値と前記エッジ強度に応じた第２評価値と前記前記扁平の程度に応じた第３評価値とを導出し、前記第１評価値、前記第２評価値および前記第３評価値を用いて、前記ノイズ点の原因が前記異常現像であるか否かを判定する、請求項２または請求項３に記載の画像処理方法。
5. 前記プロセッサーは、前記第１評価値、前記第２評価値および前記第３評価値の統合値が予め定められた閾値を超えるか否かに応じて、前記ノイズ点の原因が前記異常現像であるか否かを判定する、請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記プロセッサーは、前記第１評価値、前記第２評価値および前記第３評価値のうちの少なくとも１つが対応する閾値を超えるか否かに応じて、前記ノイズ点の原因が前記異常現像であるか否かを判定する、請求項４に記載の画像処理方法。
7. 前記プロセッサーが前記抽出画像を生成することは、
   前記テスト画像から順次選択される注目画素の画素値を、前記注目画素を含む注目領域の画素値と前記注目領域に対し予め設定される処理方向において両側に隣接する２つの隣接領域の画素値との差を強調する処理により得られる変換値へ変換する主フィルター処理を含む第１前処理を、前記テスト画像の横方向を前記処理方向として実行することによって第１前処理画像を生成することと、
   前記テスト画像の縦方向を前記処理方向とする前記主フィルター処理を含む第２前処理を実行することによって第２前処理画像を生成することと、
   前記第１前処理画像および前記第２前処理画像における１つ以上の有意な画素からなる特異部のうち、前記第１前処理画像および前記第２前処理画像に共通のものを前記ノイズ点として抽出した画像を前記抽出画像として生成することと、を含む、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の画像処理方法。
8. 前記第１前処理は、
   前記横方向を前記処理方向とする前記主フィルター処理を実行することによって第１主マップデータを生成することと、
   前記テスト画像に対し、前記横方向を前記処理方向として前記注目領域および前記２つの隣接領域の一方を対象とするエッジ強調フィルター処理を実行することによって横エッジ強度マップデータを生成することと、
   前記第１主マップデータの各画素値を対応する前記横エッジ強度マップデータの各画素値で補正することにより前記第１前処理画像を生成することと、を含み、
   前記第２前処理は、
   前記縦方向を前記処理方向とする前記主フィルター処理を実行することによって第２主マップデータを生成することと、
   前記テスト画像に対し、前記横方向を前記処理方向として前記注目領域および前記２つの隣接領域を対象とする前記エッジ強調フィルター処理を実行することによって縦エッジ強度マップデータを生成することと、
   前記第２主マップデータの各画素値を対応する前記縦エッジ強度マップデータの各画素値で補正することにより前記第２前処理画像を生成することと、を含む、請求項７に記載の画像処理方法。
9. 前記抽出画像を生成することは、
   前記第１前処理画像および前記第２前処理画像に基づき生成された前記抽出画像における前記ノイズ点から前記出力シートにおけるシート自体に含まれる点状のシートノイズを検出し、前記抽出画像から前記シートノイズを除去することを含み、
   前記プロセッサーは、前記シートノイズが除去された前記抽出画像に基づいて前記ノイズ点の原因を判定する、請求項７または請求項８に記載の画像処理方法。
10. 前記プロセッサーは、前記抽出画像における前記ノイズ点を含む特徴部を入力画像とし、前記入力画像のパターン認識により、前記入力画像が前記シートノイズに対応する画像であるか否かを判定するシートノイズパターン認識処理を実行することにより、前記シートノイズを検出する、請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記シートノイズパターン認識処理は、前記シートノイズに対応する複数のサンプル画像を教師データとして予め学習された学習モデルにより、前記入力画像が前記シートノイズに対応する画像であるか否かを判定する処理である、請求項１０に記載の画像処理方法。
12. 前記プロセッサーが、前記ノイズ点の原因の判定結果を、通知装置を通じて通知することをさらに含む、請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の画像処理方法。
13. 前記ノイズ点の原因が前記画像形成装置の現像部によって不良トナー像が像担持体の表面に現像される異常現像であると判定された場合に、前記プロセッサーが、前記画像形成装置に対し、感光体の表面の暗電位と前記感光体の表面に形成された静電潜像をトナー像へ現像する現像ローラーに印加される現像バイアスとの最大電位差を小さく補正することを示す補正司令を出力すること、をさらに含む請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の画像処理方法。
14. 請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載の画像処理方法の処理を実行するプロセッサーを備える画像処理装置。

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