JP2023019941A - 情報処理装置、情報処理システム、画像解析方法、および制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像形成装置の演算処理の負荷を低減するとともに、画像欠陥の検出を高精度に行う。
【解決手段】情報処理装置５０は、画像形成部、画像読取部、および、読取画像データに対して予め定められた検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部１１１を備える１つ以上の画像形成装置１０と、通信接続し、
画像形成装置１０から、画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を画像読取部で読み取って得られた読取画像データに基づく検査元データを、取得する取得部５１１と、
検査元データに対して、第１の画像解析部１１１で行う検査とは、異なる検査内容を検査する第２の画像解析部５１１と、を備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、画像解析方法、および制御プログラムに関する。

画像形成装置により用紙等の記録材上に形成された画像を、画像形成装置または後処理装置に備えられる読取装置により読み取って、画像の品質を判定する検査技術がある。

特許文献１に開示された画像形成装置では、装置内の検品センサーにより、周期画像の発生原因を特定する技術が開示されている。この画像形成装置では、連続する複数枚の記録材上に掲載された画像を検品センサーで検出し、対応する画像データとの差異から、周期画像の情報を抽出し、検出した発生間隔を、記憶している装置構成の回転周期と対応させることで、発生原因を特定している。

特開２００９－０２０２１５号公報

しかしながら、特許文献１の技術は、記憶部に記憶している回転周期と一致する周期の画像ムラ（周期画像）の発生の起因となった部位を特定することは可能であるが、必ずしも１つの部品の回転周期で、画像ムラが発生するものではない。例えば、複数部品の干渉や、回転速度に関する制御パラメータの不整合、等、様々な構成要素を起因として、画像ムラが発生する。特許文献１の技術では、このような問題に対して、予め発生の起因を特定し、対応することは困難である。

また、検査する対象の周期が増えるにつれて、演算処理の負荷が増加するために、闇雲に対象周期を増やすだけの対応は取りづらい。また、発生する画像ムラの強さや、視認性は一律ではないため、１台の画像形成装置の出力結果から、画像ムラの周期を特定するのが困難な場合がある。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の第１の目的は、画像形成装置の演算処理の負荷を低減するとともに、画像欠陥の検出を高精度に行うことが可能な情報処理装置、および画像処理方法を提供することである。

また、本発明の第２の目的は、画像形成装置自体では、検出が困難な画像ムラの周期を特定できる、情報処理装置、および画像処理方法を提供することである。

本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。

（１）画像形成部、画像読取部、および、読取画像データに対して予め定められた検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部を備える１つ以上の画像形成装置と、通信接続する情報処理装置であって、
前記画像形成装置から、前記画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を前記画像読取部で読み取って得られた前記読取画像データに基づく検査元データを、取得する取得部と、
前記検査元データに対して、前記第１の画像解析部で行う検査とは、異なる検査内容を検査する第２の画像解析部と、
を備える情報処理装置。

（２）前記第１の画像解析部による予め定められた前記検査項目には、特定の１つ以上の周期の画像ムラの検査が含まれ、
前記第２の画像解析部は、前記第１の画像解析部で検査する周期以外の周期の画像ムラの検査を実行する、上記（１）に記載の情報処理装置。

（３）前記第１の画像解析部による予め定められた前記検査項目には、特定の１つ以上の周期の画像ムラの検査が含まれ、
前記第２の画像解析部は、前記第１の画像解析部で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラの発生を検出する検出処理を実行する、上記（１）、または上記（２）に記載の情報処理装置。

（４）前記第２の画像解析部は、前記検出処理では、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する、上記（３）に記載の情報処理装置。

（５）画像形成部、および画像読取部を備えた複数の画像形成装置と、通信接続する情報処理装置であって、
前記画像形成装置から、前記画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を前記画像読取部で読み取って得られた読取画像データに基づく検査元データを、取得する取得部と、
前記検査元データに対して、特定の１つ以上の周期の画像ムラに関する検査項目を含む、予め定められた検査項目で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラであって、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する検出処理を実行する、第２の画像解析部と、
を備える情報処理装置。

（６）前記画像形成装置は、前記読取画像データに対して予め定められた前記検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部を備え、
前記第２の画像解析部は、前記第１の画像解析部が前記検査項目に基づいて検査する周期以外の新たな周期の画像ムラを検出する、上記（５）に記載の情報処理装置。

（７）前記検査元データに対して予め定められた前記検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部を備える、上記（５）に記載の情報処理装置。

（８）前記取得部は、複数の前記画像形成装置から、該画像形成装置の機種、ハードウェアバージョン、ソフトウェアバージョン、設定条件、搭載部品、および使用履歴の少なくとも１つを示す装置情報を取得し、
前記第２の画像解析部の前記検出処理では、複数の前記検査元データのうち、前記装置情報の一部、または全部が共通する画像形成装置から取得した前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する、上記（４）から上記（７）のいずれかに記載の情報処理装置。

（９）前記第２の画像解析部は、前記検査元データに対して、周波数解析処理を行い、
前記検出処理により検出した共通に発生する前記画像ムラの対象周期における、複数の画像形成装置の振幅または強度の分布により、欠陥を判定するための振幅または強度の判定閾値を決定する、上記（４）から上記（８）のいずれかに記載の情報処理装置。

（１０）前記第１の画像解析部により検出した欠陥と、前記第２の画像解析部により検出した欠陥を統合し、かつ、複数の欠陥が検出された場合に、欠陥の優先度を付与した、または優先度に応じた順で表示したレポートを生成する、出力部を備える、上記（１）から上記（４）、上記（６）、および上記（７）のいずれかに記載の情報処理装置。

（１１）前記第１の画像解析部により検出した欠陥と、前記第２の画像解析部により検出した欠陥を統合し、前記検査元データにより生成した画像に、前記欠陥が生じた箇所を示すマーキング画像を重畳させた合成画像が含まれるレポートを生成する、出力部を備える、上記（１）から上記（４）、上記（６）、上記（７）、および上記（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。

（１２）画像形成部、画像読取部、および、読取画像データに対して予めで定められた検査項目に関する欠陥を検出する第１の画像解析部を備える画像形成装置と、
上記（１）から上記（６）のいずれかに記載の情報処理装置と、
を備える、情報処理システム。

（１３）画像形成部、画像読取部、および、読取画像データに対して予め定められた検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部を備える１つ以上の画像形成装置と、通信接続する情報処理装置で実行される画像解析方法であって、
前記画像形成装置から、前記画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を前記画像読取部で読み取って得られた前記読取画像データに基づく検査元データを、取得するステップ（ａ）と、
前記検査元データに対して、前記第１の画像解析部で行う検査とは、異なる検査内容を検査するステップ（ｂ）と、を含む、画像解析方法。

（１４）前記第１の画像解析部による予め定められた前記検査項目には、特定の１つ以上の周期の画像ムラの検査が含まれ、
前記ステップ（ｂ）では、前記第１の画像解析部で検査する周期以外の周期の画像ムラの検査を実行する、上記（１３）に記載の画像解析方法。

（１５）前記ステップ（ｂ）では、さらに、前記第１の画像解析部で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラの発生を検出する検出処理が含まれる、上記（１３）、または上記（１４）に記載の画像解析方法。

（１６）前記ステップ（ｂ）の前記検出処理では、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する、上記（１５）に記載の画像解析方法。

（１７）画像形成部、および画像読取部を備える複数の画像形成装置と、通信接続する情報処理装置で実行される画像解析方法であって、
前記画像形成装置から、前記画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を前記画像読取部で読み取って得られた読取画像データに基づく検査元データを、取得するステップ（ａ）と、
前記検査元データに対して、特定の１つ以上の周期の画像ムラに関する検査項目を含む、予め定められた検査項目で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラであって、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する検出処理を実行する、ステップ（ｂ）と、を含む、画像解析方法。

（１８）前記ステップ（ａ）では、複数の前記画像形成装置から、該画像形成装置の機種、ハードウェアバージョン、ソフトウェアバージョン、設定条件、搭載部品、および使用履歴の少なくとも１つを示す装置情報を取得し、
前記ステップ（ｂ）の前記検出処理では、複数の前記検査元データのうち、前記装置情報の一部、または全部が共通する画像形成装置から取得した前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する、上記（１６）、または上記（１７）に記載の画像解析方法。

（１９）上記（１３）から上記（１８）のいずれかに記載の画像解析方法を、コンピューターに実行させるための制御プログラム。

本発明の情報処理装置は、画像形成装置から、前像形成部により画像形成された記録媒体の画像を画像読取部で読み取って得られた取画像データに基づく検査元データを、取得する取得部と、検査元データに対して、画像形成装置の第１の画像解析部で行う検査とは、異なる検査内容を実行する第２の画像解析部と、を備える。このようにすることで、画像形成装置の演算処理の負荷を低減するとともに、画像欠陥の検出を高精度に行うことが可能となる。

また、本発明の情報処理装置は、検査元データに対して、特定の１つ以上の周期の画像ムラに関する検査項目を含む、予め定められた検査項目で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラであって、複数の画像形成装置から取得した複数の検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する検出処理を実行する第２の画像解析部を備える。このようにすることで、画像形成装置自体では、検出が困難な画像ムラの周期を特定できる、

第１の実施形態に係る情報処理装置、およびこれに接続された画像形成装置で構成される情報処理システムを示す概略図である。 画像形成装置の概略構成を示す断面図である。 画像形成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 装置情報の例を示すテーブルである。 画像形成装置の検査処理を示すフローチャートである。 第１の検査項目の例を示すテーブルである。 情報処理装置の検査処理を示すフローチャートである。 ステップＳ２２の検出処理を示すサブルーチンフローチャートである。 第２の検査項目の例を示すテーブルである。 周波数解析処理の例を示す図である。 周波数解析処理の例を示す図である。 周波数解析処理の例を示す図である。 診断レポートの例である。 診断レポートの例である。 第２の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 検査処理を示すフローチャートである。 第２の変形例における、ステップＳ２２（またはＳ４２）の検出処理を示すサブルーチンフローチャートである。

以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システム５００を示す概略図である。情報処理システム５００は、情報処理装置５０と、１つ、または複数の画像形成装置１０とで構成される。図１に示す例では、情報処理システム５００は、情報処理装置５０は、複数の画像形成装置１０で構成される。端末装置７０は、ＰＣ、タブレット端末、スマートフォン等であり、画像形成装置１０を維持、管理するサービススタッフ等のユーザーにより使用される。これらの装置は、ネットワークを介して互いに通信接続する。情報処理装置５０は、ｗｅｂサーバー、データベースサーバー、等のサーバーとして機能する。情報処理装置５０は、各画像形成装置１０から定期的（例えば日毎）に送られる、検査元データ、装置情報、１次検査結果、等を集約し、後述する追加の検査、解析を行うことで、各画像形成装置１０の状態を示す診断レポートを生成する。サービススタッフは、端末装置７０を通じて、生成した診断レポートを参照し、画像形成装置１０の維持、管理に役立てる。

（画像形成装置１０）
図２は、画像形成装置１０の概略構成を示す断面図である。図３は、画像形成装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。

これらの図に示すように、画像形成装置１０は、制御部１１、記憶部１２、画像形成部１３、給紙搬送部１４、操作表示部１５、読取装置１６、および通信部１９を備え、これらは信号をやり取りするためのバス等を介して相互に接続される。

（制御部１１、記憶部１２）
制御部１１は、ＣＰＵであり、プログラムにしたがって装置各部の制御や各種の演算処理を行う。制御部１１は、第１の画像解析部１１１として機能する。第１の画像解析部１１１は、読取装置１６により、生成された読取画像データに対して、検査を行う。この検査には、画像形成装置１０の状態を判定するための定期的な検査（定期検査）と、商品（画像形成した印刷物）が正常に出力されているかを検査する製品検査がある。定期検査に関しては後述する。製品検査では、印刷物を読み取った読取画像データと、印刷データ（原稿データ）とを対比させ、正常であることを検査する。

記憶部１２は、予め各種プログラムや各種データを格納しておくＲＯＭ、作業領域として一時的にプログラムやデータを記憶するＲＡＭ、各種プログラムや各種データを格納するハードディスク等からなる。記憶部１２には、読取画像データ、定期検査で使用されるハーフトーン、複数色のカラーパッチを配置したカラーチャート、位置ずれ検出用の格子画像やトンボ画像を複数配置した検査チャート等の印刷データ（以下、「検査パターン」ともいう）、検査項目（第１の検査項目（群））、および自装置に関する装置情報（後述の図５参照）が記憶されている。

（画像形成部１３）
画像形成部１３は、例えば電子写真方式により画像を形成し、基本色（Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）、Ｋ（ブラック））のそれぞれに対応した書込部１３１、および作像部を備える。各作像部は、感光体ドラム１３２、帯電極（図示せず）、トナー、およびキャリアからなる２成分現像剤を収容する現像部１３３、クリーニング部（図示せず）を含む。各色の作像部で形成されたトナー画像は、中間転写ベルト１３４上で重ね合わせされ、２次転写部１３５において搬送された用紙９０（記録媒体ともいう）に転写される。用紙９０上の（フルカラーの）トナー画像は下流側の定着部１３６で加熱、加圧されることで用紙９０上に定着される。

（給紙搬送部１４）
給紙搬送部１４は、複数の給紙トレイ１４１、搬送路１４２、１４３、１４５、１４７ならびに、これらの搬送路１４２、１４３、１４５、１４７に配置した複数の搬送ローラー、およびこれを駆動する駆動モーター（図示せず）を備える。給紙トレイ１４１から給紙された用紙９０は、搬送路１４２を搬送され、画像形成部１３で画像形成された後、下流側に送られ、設定に応じて読取装置１６による読み取りが行われた後、排紙トレイ１４８、または排紙トレイ１４９に排出される。

また印刷ジョブの印刷設定が、両面印刷の設定であれば、片面（第１面）に画像形成された用紙９０を画像形成装置１０の下部にあるＡＤＵ搬送路１４３に搬送する。このＡＤＵ搬送路１４３に搬送された用紙９０は、スイッチバック経路で表裏を反転された後、搬送路１４２に合流し、再び画像形成部１３で用紙９０のもう一方の面（第２面）に画像形成される。

（操作表示部１５）
操作表示部１５はタッチパネル、テンキー、スタートボタン、ストップボタン等を備え、画像形成装置１０の状態を表示し、ユーザーによる各種設定、および指示の入力に使用される。また、制御部１１によるプルーフ検査、または制御部１１の第１の画像解析部１１１による検査で異常が検出された場合には、検査結果を表示してもよい。

（読取装置１６）
読取装置１６は、画像読取部１６１、１６２、および分光測色計１６３を有する。これらは、搬送路１４５上が読取領域となるように配置される。画像読取部１６１、１６２は、スキャナーであり、両者は同じ構成を備える。画像読取部１６１、１６２は、用紙９０上の異なる面の画像の読み取りをそれぞれ行うように配置されている。両面印刷の設定であれば、画像読取部１６１は用紙９０の下側面（第１面）を、画像読取部１６２は、上側面（第２面）の読み取りを行う。片面印刷の設定であれば、画像読取部１６２のみにより用紙９０の表面側の画像の読み取りを行う。

制御部１１は、定期検査（例えば、毎朝の装置立ち上げ時）に複数の色のパッチや、細線を配置させた検査パターンを読み取って得られた読取画像データを解析することで、色調整や画像位置調整を行う。また、同時に、全面一律濃度のハーフトーンの検査パターンを画像解析することで画像欠陥を検出する。

画像読取部１６１（または１６２）は、センサーアレイ、レンズ光学系、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）光源およびこれらを収納する筐体等を備える。

センサーアレイは、複数の光学素子（例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ））を主走査方向に沿ってライン状に配置したカラーラインセンサーであり、幅方向における読取領域は用紙９０の全幅に対応している。光学系は、複数のミラーとレンズから構成される。ＬＥＤ光源からの光は、原稿ガラスを透過し、搬送路１４５上の読取位置を通過する用紙９０の表面を照射する。この読取位置の像は、光学系により導かれ、センサーアレイ上に結像する。

（分光測色計１６３）
分光測色計１６３は搬送路１４５上において、画像形成部１３により用紙９０上に形成された色評価用画像の各カラーパッチの色を分光的に測定し、可視光領域およびその近傍領域における各波長の分光反射率を取得できる。測色データは、ＸＹＺ等の表色系で出力可能である。この評価画像の各カラーパッチは、後述するように画像読取部１６１または画像読取部１６２でも同様に読み取られ、同じＸＹＺ等の表色系のデータに変換される。そして、両方のデータを比較することで、画像読取部１６１、１６２の校正（補正値の決定）を行う。

（通信部１９）
通信部１９は、画像形成装置１０が、情報処理装置５０等の外部機器との間で通信するためのインターフェースである。通信部１９は、ＵＳＢ、イーサネット（登録商標）、ＩＥＥＥ１３９４等の規格によるネットワークインターフェースや、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１等の無線通信インターフェース等の各種ローカル接続インターフェース等が用いられる。

（情報処理装置５０）
図４は、情報処理装置５０のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置５０は、制御部５１、記憶部５２、通信部５３を備える。これらの構成は、上述の制御部１１、記憶部１２、通信部１９と同様の構成である。

（制御部５１）
制御部５１は、通信部５３と協働することで、取得部５１１、および出力部５１５として機能する。また、さらに制御部５１は、第２の画像解析部５１２として機能する。取得部５１１は、画像形成装置１０から、検査元データ、装置情報、等を取得する。第２の画像解析部５１２は、第１の画像解析部とは異なる検査内容の検査を実行する。出力部５１５は第１の画像解析部１１１、第２の画像解析部１１２の検査結果を統合したり、検査元データで生成した画像に欠陥箇所を示すマーキングを付与した合成画像を含んだりした、診断レポートを生成する。また、出力部５１５は、ｗｅｂアプリ機能があり、ブラウザを通じてサービススタッフへ、診断レポートを提供したり、閲覧を行わせたりする。これらの機能についての詳細は後述する。

（記憶部５２）
記憶部５２には、解析用データ、検査項目（第２の検査項目（群））、および検査結果が記憶されている。検査項目、および検査結果については後述する。

解析用データは、取得部５１１が、複数の画像形成装置１０から取得したデータである。解析用データには、検査元データ、装置情報が含まれる。

「検査元データ」は、検査対象の用紙９０を読み取って得られた画像読取データそのもの、または、これに基づいて検査に必要な画像の空間情報を損失しない範囲で加工した加工データである。例えば、周期的に発生する用紙幅方向（主走査方向ともいう、以下、単にＣＤという）の画像ムラを検査対象とする場合であれば、幅方向の画素値を平均化した（縦方向の）１次元の加工データ（以下、プロファイルデータともいう）である。プロファイルデータとすることで、データサイズを小さくでき、情報処理装置５０に送信する際の送信時間を短縮でき、また、情報処理装置５０でこれを蓄積する際のデータ容量を削減できる。

図５は、装置情報の例を示すテーブルである。「装置情報」は、画像形成装置の機種、ハードウェアバージョン、ソフトウェアバージョン、設定条件、搭載部品、および使用履歴が含まれる。機種は型番、製品名とも称されるものである。ハードウェアバージョンは、ロットと称されるものであり、例えば上市した時の初期ロットのバージョンと、マイナーチェンジした２番目以降のバージョンがある。ソフトウェアバージョンは、ファームウェア（ＦＷ）に書き込まれている制御ソフトのバージョンである。この制御ソフトは、サービススタッフにより、適宜更新される。「設定条件」には、画像形成装置１０の画像形成、用紙搬送に関する調整値が含まれる。例えば、中間転写ベルト１３４、２次転写部１３５のスピード調整値、給紙搬送部１４での給紙タイミング、用紙搬送速度、先端タイミング、等の調整値である。搭載部品は、後処理装置等のオプション装置／部品の有無、およびその型番である。使用履歴は、画像形成装置１０本体、および各交換部品（感光体ドラム１３２、現像部１３３，クリーニング部、定着部１３６の各部品）の使用枚数、使用時間である。交換部品の使用履歴は、サービススタッフが所定のメンテサイクルで交換部品を新品に交換することでリセットされる。

（検査処理）
次に情報処理システム５００で行われる検査処理について説明する。以下に説明する検査処理は、定期検査であり、例えば、日毎に画像形成装置１０の電源を立ち上げたときに実施され、一部の検査結果は、情報処理装置５０側に送られて集約される。定期検査には、色調整（色検査）、画像位置調整（画像位置検査）、画像欠陥検査が含まれるが、以下においては、画像欠陥検査のみについて説明し、他の検査についての説明は省略する。

（画像形成装置１０の検査）
図６は、画像形成装置１０の検査処理を示すフローチャートである。図７は、画像形成装置１０で用いる第１の検査項目の例を示すテーブルである。

（ステップＳ１１）
制御部１１は、記憶部１２に記憶している検査パターン、例えば全面ハーフトーンの画像データに基づいて、画像形成部１３による画像形成を実行させる。例えば、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋそれぞれの単色の全面均一のハーフトーンを複数枚ずつ、連続で形成する。

（ステップＳ１２）
画像読取部１６２は、画像形成部１３で画像形成された用紙９０上の画像を読み取り、読取画像データを生成する。

（ステップＳ１３）
第１の画像解析部１１１は、ステップＳ１２で得られた読取画像データに対して、第１の検査項目に関する検査を実施する。

（第１の検査項目の検査（１次検査））
第１の検査項目は、予め定められた検査項目であり、各画像形成装置１０で、共通で行われる検査項目である。図７に示すように第１の検査項目には、画像ムラ（周期３００ｍｍ）、画像ムラ（周期４３ｍｍ）、用紙送り方向（ＦＤ）の縦筋、スポット状の白抜けのホタルがある。第１の画像解析部１１１は、画像処理により、各検査項目に関する検査を実施する。

ＣＤの周期性の画像ムラの検査は、例えば幅方向に並ぶ画素を平均化処理したのち（上述のプロファイルデータに相当）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等の周波数解析により、各周波数（空間周波数）の信号強度（振幅）を求め、信号強度が予め定めた閾値以上の場合には、画像欠陥があると判定する。

縦筋の検査は、例えば、微分フィルタ等により、注目画素に対して、所定距離（画素数分）だけ幅方向に離れた画素との差分を取り差分値を計算し、差分値が所定閾値以上となる画素の分布により判定したり、あるいは差分値を縦方向で平均化して、隣接する画素の平均値と所定閾値以上の変化がある場合には、縦筋の欠陥があると判定したりする。

ホタル、黒白斑点、汚れ、等の点状欠陥の検査は、例えば、読取画像データと、検査パターン（元画像データ）の対応する位置の画素同士の差分を取り、差分が所定値以上の画素を抽出し、抽出した画素を隣接する画素同士で塊化し（クラスタリング）、その塊の面積および／または積分値（画素数×差分画素値）が所定閾値以上の場合には、ホタル等の点状欠陥があると判定する。

画像形成装置１０側で行う、第１の検査項目は、あまり多くすると処理に時間がかかってしまう。また、画像形成装置１０側の定期検査では、上述のように画像欠陥検査以外の検査（色調整、画像位置調整、等）も含まれるため、画像欠陥検査の処理だけに、リソースを割くことができない。このような事情から、第１の検査項目の数は上限があり、また、その内容に制限がある。そこで、一部の検査項目を、第２の検査項目（後述の図１０）として、情報処理装置５０側で分担して行う。

（ステップＳ１４）
制御部１１は、通信部１９と協働することで、ステップＳ１３で得られた検査結果、ステップＳ１３で用いた読取画像データに基づく検査元データ、および装置情報を送信する。この検査元データは、上述のように読取画像データ自体、またはこれを加工したプロファイルデータである。

（情報処理装置５０の検査処理）
次に情報処理装置５０で実行する検査について説明する。図８は、情報処理装置５０の検査処理を示すフローチャートである。図９は、図８のステップＳ２２の処理を示すサブルーチンフローチャートであり、図１０は、第２の検査項目の例を示すテーブルである。

情報処理装置５０は、以下に説明するように各画像形成装置１０から定期検査することにより送られた検査結果を集約するとともに、検査元データに基づいて、画像形成装置１０の第１の画像解析部１１１の検査とは異なる検査内容として、第２の検査項目に関して検査したり、あるいは、未知の周期の画像ムラを検出する検出処理をし、これを第２の検査項目に設定（追加）したりする。

（ステップＳ２１）
取得部５１１は、複数の画像形成装置１０から、上述のステップＳ１４の処理に応じて、検査結果、検査元データ、装置情報を取得する。なお、装置情報の取得は、省略してもよく、または、画像形成装置を特定できる情報（シリアルナンバー等）と装置情報を対応付けたデータベース（例えば記憶部５２内）から、取得するようにしてもよい。

（ステップＳ２２）
情報処理装置５０の第２の画像解析部５１２は、新たな画像ムラ（未知の画像ムラ）の検出処理を行う。この画像ムラの検出処理は、特に、１台の画像形成装置１０での出力画像からだけでは、判別が難しい画像ムラを、複数台の画像形成装置１０の出力画像を参照することで、精度よく検出する。このステップＳ２２の処理は、ある程度の台数分の検査元データが集約されてから行うことが望ましい。例えば、ステップＳ２２（および、これに連動するステップＳ２３）の処理は、一週間毎に行い、これ以外の処理は、画像形成装置２０からステップＳ２１で、検査元データ、等が送られる度（日毎）に行う。

（ステップＳ３０１）
図９を参照すると、第２の画像解析部５１２は、複数の画像形成装置１０から取得した検査元データに対して、ＦＦＴ解析等の周波数解析を行う。この検査元データは、同じ検査パターン、例えば、各画像形成装置１０で、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋの各色のハーフトーンを出力して得られた読取画像データに基づくデータである。検査元データの収集先の画像形成装置１０の数としては、適宜選択できるが、数十から百数十台分くらいが好ましい。

図１１～図１３は、プロファイルデータ（検知元データ）に対して行った周波数解析処理の例である。

図１１（ａ）は、ある画像形成装置１０におけるプロファイルデータである。グラフにおける横軸は用紙９０の１枚の全体に相当する画像の位置であり左側は先端側であり、右側が後端側である。縦軸は輝度値（Ｇｒａｙ ｖａｌｕｅ）であり、上側が明るく、下側が暗い（濃度が濃い）。図１１（ｂ）はこのプロファイルデータに対して前段処理として、背景除去処理を施したものであり、この処理により、図１１（ａ）では存在した先端から後端に向けた輝度の傾きを除去している。図１１（ｃ）は、図１１（ｂ）の処理後データに対して、ＦＦＴ解析した結果である。横軸は空間周波数（サイクル／画素）を、縦軸は振幅（強度）を示している。図１２、図１３も同様に、ある画像形成装置１０から取得したプロファイルデータに対して処理して得られたデータである。

図１１（ｃ）のＦＦＴ解析結果の例では、周期１．３３ｍｍに振幅のピークがあることが分かる。図１２（ｃ）では、別の例として周期６．３４ｍｍに振幅のピークがあり、図１３（ｃ）では、周期１７．９６ｍｍに振幅のピークがあることが分かる。

（ステップＳ３０２）
第２の画像解析部５１２は、それぞれのプロファイルデータから得られたＦＦＴ解析結果から、振幅順に上位ｎ個の周波数を抽出する。ｎ個は数個であり、例えば５個である。図１２（ｃ）に示す例では、最大ピーク６．３４ｍｍから順に振幅が大きい周波数を抽出する。ただし、このとき、既知の周期（周波数）、すなわち、第１の検査項目、または第２の検査項目で既に検知対象となっている周期は除く。各画像形成装置１０のプロファイルデータの周波数解析結果から抽出した５つの周期（以下、候補周期という）と、振幅値は、関連付けられて保存される（以下、候補データという）。

（ステップＳ３０３）
第２の画像解析部５１２は、複数台の画像形成装置１０の候補データを集約し、候補周期毎の発生状況を解析する。

（ステップＳ３０４）
そして、発生割合が所定閾値ｓ１以上、または、発生台数が上位ｍ番目までの候補周期を、検知対象（新たな検査周期）として決定する。

（ステップＳ３０５）
第２の画像解析部５１２は、各画像形成装置１０の検査元データであるプロファイルデータ（または前段処理後データ）に対して、ＦＦＴ解析、ウェブレット解析、等の周波数解析を行うことで改めて、１つ、または複数個の新たな検知周期（周波数）それぞれの振幅値を取得する。ウェブレット解析はＦＦＴ解析よりも処理時間がかかるが、検知対象の周波数が特定できている場合には、ウェブレット解析の方が、信頼度は高くなる。

そして振幅値の分布から判定閾値を決定する。第２の画像解析部５１２は、判定閾値を統計処理により決定できる。統計処理としては、箱ひげ図や、正規分布を用いることができる。箱ひげ図では第３四分位点を判定閾値とし、正規分布では＋２σを判定閾値とする。判定閾値以上の画像ムラは欠陥と判定される。以上で、図９のサブルーチンの処理を終了し、図８の処理に戻る。

（ステップＳ２３）
第２の画像解析部５１２は、ステップＳ３０４，Ｓ３０５で決定した、１つ、または複数の新たな検査周期、および判定閾値をそれぞれ、新たな検査項目として、第２の検査項目に設定する（追加する）。なお、画像形成装置１０側で行う上述の第１の検査項目の数の上限という観点を考慮しつつ、発生率の多寡等により、新たな検査項目を第１の検査項目に移動させてもよい。

（ステップＳ２４）
第２の画像解析部５１２は、対象となる画像形成装置１０に対して、検査元データから第２の検査項目に関する検査を実施する（２次検査）。図１０に示すように、第２の検査項目には、第１の検査項目とは異なる検査項目として、特に第１の検査項目（図７参照）で検査する周期以外の周期の画像ムラ（１．５ｍｍ周期）、画像ムラ（６ｍｍ周期）、画像ムラ（１８ｍｍ周期）、等がある。この第２の検査項目は、直前のステップＳ２２（特にＳ３０４－Ｓ３０５）の処理により設定されたもの、または、これよりも以前（以前に実行した図９の検出処理）のステップＳ２２の処理により設定されたものである。

（ステップＳ２５）
出力部５１５は、以上の処理により得られた検査結果から診断レポートを生成し、記憶部５２に記憶させる。そして、この診断レポートは、出力部５１５のｗｅｂアプリ機能により、サービススタッフの端末装置７０からの要求に応じて、この端末装置７０に出力される。サービススタッフは、診断レポートを閲覧することで、画像欠陥の発生状況、レベルと、推定される要因を参照し、画像形成装置１０の維持、管理の業務に役立てる。

図１４Ａ、図１４Ｂは、診断レポートの例である。１つの診断レポートは、は、複数ページで構成され（概ね十数ページ）、同図では診断レポートの一部を示している。図１４Ａは先頭ページｐ０１であり、図１４Ｂはこれに続く７枚目のページである。ｐ０７では、Ｙ色ハーフトーンの検査パターン（図では「横スジ評価チャート」と表記」の出力側を読み取って得られた読取画像データを示している。診断レポートの先頭ページｐ０１、ｐ０２（図示省略）には、対象となる画像形成装置１０を特定する情報（シリアルナンバー）、および機種（モデル）、使用履歴、等の装置情報が記述されている。

また、診断レポートでは、第１の画像解析部１１１、および第２の画像解析部５１２それぞれで検出した欠陥を統合し、また、欠陥の優先度（重要度）を付与してもよい。第１の画像解析部１１１の検査結果（１次検査結果）は、例えば、ステップＳ２１で、画像形成装置１０から、他の情報とともに取得したものである。診断レポートでは、優先度順で表示するようにしてもよい。例えば図１４Ａのページｐ０１の欄ａ１１には、第１の画像解析部１１１による、第１の検査項目に関する解析結果が、欄ａ１２には第２の画像解析部５１２による第２の検査項目に関する解析結果が表示され、両解析部による欠陥を統合して表示している。また、この欠陥それぞれに、優先度（ランク）を付与するようにしてもよく、優先度順にならべて表示するようにしてもよい。また、欠陥に対して、推定される発生要因を合わせて表示してもよい。発生要因は、図７、図１０に示すように検査項目に予め紐付けられている。発生要因は、画像ムラの周期に対応する回転周期で駆動する部材を発生要因として制御部５１により自動で設定したり、画像形成装置１０の生産会社の担当者が、研究、調査することで判明した部材を設定したりする。

ページｐ０３～ｐ０６（いずれも図示省略）は、画像形成装置１０から送られた（ステップＳ１４、Ｓ２１）連続して出力した複数ページに渡る読取画像データを、一覧表示したものである。このうち、ページｐ０３はＹ色の現像部１３３によるイエロー色のハーフトーンの検査パターンを連続１２枚の用紙９０に印刷したものを読み取った画像を、サムネイル表示する。ページｐ０４～ｐ０６も、ページｐ０３に対応する色違いのページであり、それぞれ、マゼンタ色、シアン色、ブラック色の画像をサムネイル表示する。

ページｐ０７（図１４Ｂ）、およびｐ０８～ｐ１０（いずれも図示省略）は、ページｐ０３～ｐ０６に含まれる１つの画像を拡大表示したものである。欠陥が検出された場合には、欠陥が生じた箇所を示すマーキング画像を表示させるようにしてもよい。ページｐ０７（図１４Ｂ）では、検査元データに基づく画像ｉ０１に、欠陥が生じた箇所を示すマーキング画像を重畳させた合成画像を表示している。ページｐ０７ではマーキング画像の脇には、欠陥の種類（検査項目：画像ムラ、１８ｍｍ、１．５ｍｍ、６ｍｍ周期）を示している（図１４Ｂの拡大図参照）。特に欠陥が、画像ムラの場合には、マーキング画像はその周期に応じたハジゴ状の線図としている。なお、欠陥の種類とともにランクを表示してもよい。このランクは数字が大きい程、程度は悪く、１．０以上はＮＧ（欠陥）と判定するものである。

このように第１の実施形態に係る情報処理装置は、画像形成装置から検査元データを、取得する取得部と、検査元データに対して、画像形成装置の第１の画像解析部で行う検査とは、異なる検査内容を実行する第２の画像解析部と、を備える。これにより画像形成装置の演算処理の負荷を低減するとともに、画像欠陥の検出を高精度に行うことが可能となる。

特に、本実施形態では第２の画像解析部は、第１の画像解析部で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラであって、複数の画像形成装置で、共通に発生する画像ムラを検出する検出処理（図９）を実行する。このような構成を備えることで新たな周期の画像ムラを高精度に検出できる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態においては、画像形成装置１０側に第１の画像解析部を備える構成であったが、以下に説明する第２の実施形態では、情報処理装置５０ｂ側に第１の画像解析部を備える。図１５は、第２の実施形態に係る情報処理装置５０ｂのハードウェア構成を示すブロック図である。なお、第２の実施形態においては、図１５に示す構成以外の構成は、図１等を含め、第１の実施形態と同じであり、説明を省略する。

図１５に示すように、情報処理装置５０ｂは、制御部５１ｂ、記憶部５２、通信部５３を備える。記憶部５２、通信部５３の構成は、第１の実施形態に係る情報処理装置５０と同様の構成であり、説明を省略する。

制御部５１ｂは、取得部５１１、第１の画像解析部５１３、第２の画像解析部５１４、および出力部５１５として機能する。取得部５１１、および出力部５１５は、第１の実施形態の対応する構成と同様の機能であり、説明を省略する。

第１の画像解析部５１３は、第１の実施形態の画像形成装置１０の第１の画像解析部１１１（図３参照）と同様の機能を有する。すなわち、第２の実施形態における第１の画像解析部５１３は、検査元データ（読取画像データまたはプロファイルデータ）に対して予め定められた第３の検査項目（群）に関する画像欠陥を検出する。この第３の検査項目は、図７に示した第１の検査項目が含まれる。また、画像形成装置１０と異なりリソース的な制約がほとんどないことから、さらに、図１０に示した第２の検査項目のうち、過去の画像ムラの検出処理（ステップＳ２２、または後述のステップＳ４２）で既知となった検査項目が含まれていてもよい。第２の画像解析部５１４は、第１の画像解析部５１３が既知の予め定められた検査項目に基づいて検査する周期以外の新たな周期の画像ムラを検出する。

（情報処理装置５０の検査処理）
図１６は、情報処理装置５０の検査処理を示すフローチャートである。

（ステップＳ４０）
ここでは、取得部５１１は、複数の画像形成装置１０から、検査元データ、および装置情報をそれぞれ取得する。

（ステップＳ４１）
第１の画像解析部５１３は、ステップＳ４０で取得した検査元データに対して、予め定められた第３の検査項目に関する検査を実施する。

（ステップＳ４２）
第２の画像解析部５１４は、新たな画像ムラ（未知の画像ムラ）の検出処理を行う。このステップＳ４４の画像ムラの検出処理も、ステップＳ２２と同様に、図９に示したサブルーチンフローチャートにより処理される。

（ステップＳ４３）
第２の画像解析部５１４は、ステップＳ２３と同様に、図９の処理で決定した、１つ、または複数の新たな検査周波数、および判定閾値をそれぞれ、新たな検査項目として、第３の検査項目に設定する（追加する）。

（ステップＳ４４）
第２の画像解析部５１４は、対象となる画像形成装置１０に対して、検査元データから第３の検査項目に関する検査を実施する。なお、既にステップＳ４１と処理が重複するため、ここでは、新たな検査項目として追加された検査項目に関する検査のみを行うことが好ましい。

（ステップＳ４５）
ここでは、ステップＳ２５と同様の処理を実施する。すなわち、出力部５１５は、以上の処理により得られた検査結果から診断レポートを生成し、記憶部１３０に記憶させる。そして、この診断レポートは、ｗｅｂアプリ機能により、サービススタッフの端末装置７０からの要求に応じて、この端末装置７０に出力される。

このように、第２の実施形態に係る情報処理装置は、画像形成装置から検査元データを、取得する取得部と、検査元データに対して、特定の１つ以上の周期の画像ムラに関する検査項目を含む、予め定められた検査項目で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラであって、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する検出処理を実行する第２の画像解析部とを備える。このような構成を備えることで、新たな周期の画像ムラを高精度に検出できる。

以上に説明した、情報処理装置５０、５０ｂ、およびこれを備える情報処理システム５００の構成は、上述の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上述の構成に限られず、特許請求の範囲内において、種種改変できる。また、情報処理装置５０、５０ｂ、およびこれを備える情報処理システム５００が備える構成を排除するものではない。例えば、以下の変形例のように構成してもよい。

（第１の変形例）
第２の画像解析部５１２（または５１４）が行う検出処理（ステップＳ２２、Ｓ４２）に、以下に説明する変更例のように装置情報を用いてもよい。情報処理装置５０が接続する画像形成装置１０は、機種が異なる場合は当然ながら、機種が同じでも一律ではなく、細かい点で構成が異なる場合がある。また、画像ムラ等の欠陥は、共通が構成する装置間だけに発生する場合も起こり得る。例えば、初期ロットではある検査項目に関する画像ムラの欠陥が発生し易かったが、次のロットで、構成をマイナーチェンジしたこと自体、またはこの変更の副次的な効果で、その欠陥が発生しなくなる場合もある。また、画像形成、用紙搬送に関する調整値（設定条件）が、不適切に調整された場合やＦＷのバージョンと不適合で、正しい調整になっていない場合に、画像ムラの発生要因になり得る。

そこで、第１の変形例においては、新たな画像ムラの検出処理においては、装置情報の少なくとも一部が共通する画像形成装置１０同士で、グループ化し、そのグループ内で、共通に発生する画像ムラを検出する。この場合、複数の装置情報で、グループ化することで、１台の画像形成装置１０は、複数のグループに属することになる。具体的には、図９の検出処理を装置情報が共通化するグループ毎に複数回行うことで、新たな画像ムラを検出する。このようにすることで、ある特定の装置情報を持つ画像形成装置１０間において発生する画像ムラを、第１、第２の実施形態よりも、さらに精度良く検出することが可能となる。

（第２の変形例）
図１７は、第２の変形例における、ステップＳ２２（またはステップＳ４２）の検出処理を示すサブルーチンフローチャートである。第１、第２の実施形態においては、新たな画像ムラの検出処理は、ルールベースの制御処理により行ったが、機械学習した学習済みモデルを用いて、画像ムラの検出処理をしてもよい。この学習済みモデルは、多数の周波数解析結果（図１１（ｃ）、図１２（ｃ）等）と、装置情報を関連付けたデータセットを入力とし、教師無し学習により学習できる。学習済みモデルは、記憶部５２に記憶される。教師無し学習で用いられるアルゴリズムとしては、ｋ平均法（ｋ－ｍｅａｎｓ法）、ウォード法（Ｗａｒｄ法）、主成分分析等を適用できる。学習済みモデルにより、装置情報を入力することで、検査周波数の出力が得られる。

（ステップＳ５０１）
図１７を参照すると、第２の画像解析部５１２（または５１４）は、記憶部５２に記憶されている学習済みモデルに対して、装置情報を入力して、検査周波数の出力を得る。

（ステップＳ５０２）
第２の画像解析部５１２は（または５１４）は、ステップＳ３０５と同様の処理により、プロファイルデータ（または前段処理後データ）に対して周波数解析を行うことで、１つ、または複数個の新たな検知周波数それぞれの振幅値を取得する。そして振幅値の分布から判定閾値を決定する。以上で、図１７のサブルーチンの処理を終了し、図８（または図１６）の処理に戻る。このように機械学習済みモデルを用いても、第１または第２の実施形態と同様の効果が得られる。

（その他の変形例）
上述の第２の実施形態では、情報処理装置５０ｂの第１の画像解析部５１３（図１５）では、第３の検査項目に関する検査を実施していた。この第１の画像解析部５１３を省略し、この機能の全部を、画像形成装置１０側で行うようにしてもよい。全部を画像形成装置１０側で行う場合は、第１の画像解析部５１３と同じ機能を、画像形成装置１０側に持たせる。この場合、情報処理装置５０ｂ（第２の画像解析部５１４）は、新たな検査項目（画像ムラの未知の周波数）の検出処理のみに特化し、新たな検査項目を検出したあとは、この検査項目の情報（周波数、判定閾値）を、各画像形成装置１０に配信する。そして、これを受けた画像形成装置１０は、新たな検査項目を、第１の検査項目に追加し、以降は、この検査項目を用いて、定期検査を行う。なお、上述の第１の変形例のように装置情報に依存する、すなわち特定の装置情報にのみ発生する検査項目であれば、その装置情報に該当する画像形成装置１０のみに配信するようにしてもよい。

上述した実施形態に係る情報処理システム５００、および情報処理装置５０における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＵＳＢメモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、装置の一機能としてその装置のソフトウエアに組み込まれてもよい。

５００ 情報処理システム
１０ 画像形成装置
１１ 制御部
１１１ 第１の画像解析部
１２ 記憶部
１３ 画像形成部
１４ 給紙搬送部
１５ 操作表示部
１６ 読取装置
１９ 通信部
５０ 情報処理装置
５１ 制御部
５１１ 取得部
５１２ 第２の画像解析部
５１５ 出力部
５２ 記憶部
５３ 通信部
５０ｂ 情報処理装置
５１ｂ 制御部
５１１ 取得部
５１３ 第１の画像解析部
５１４ 第２の画像解析部
５１５ 出力部

Claims (19)

1. 画像形成部、画像読取部、および、読取画像データに対して予め定められた検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部を備える１つ以上の画像形成装置と、通信接続する情報処理装置であって、
   前記画像形成装置から、前記画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を前記画像読取部で読み取って得られた前記読取画像データに基づく検査元データを、取得する取得部と、
   前記検査元データに対して、前記第１の画像解析部で行う検査とは、異なる検査内容を検査する第２の画像解析部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記第１の画像解析部による予め定められた前記検査項目には、特定の１つ以上の周期の画像ムラの検査が含まれ、
   前記第２の画像解析部は、前記第１の画像解析部で検査する周期以外の周期の画像ムラの検査を実行する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の画像解析部による予め定められた前記検査項目には、特定の１つ以上の周期の画像ムラの検査が含まれ、
   前記第２の画像解析部は、前記第１の画像解析部で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラの発生を検出する検出処理を実行する、請求項１、または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記第２の画像解析部は、前記検出処理では、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 画像形成部、および画像読取部を備えた複数の画像形成装置と、通信接続する情報処理装置であって、
   前記画像形成装置から、前記画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を前記画像読取部で読み取って得られた読取画像データに基づく検査元データを、取得する取得部と、
   前記検査元データに対して、特定の１つ以上の周期の画像ムラに関する検査項目を含む、予め定められた検査項目で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラであって、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する検出処理を実行する、第２の画像解析部と、
   を備える情報処理装置。
6. 前記画像形成装置は、前記読取画像データに対して予め定められた前記検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部を備え、
   前記第２の画像解析部は、前記第１の画像解析部が前記検査項目に基づいて検査する周期以外の新たな周期の画像ムラを検出する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記検査元データに対して予め定められた前記検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部を備える、請求項５に記載の情報処理装置。
8. 前記取得部は、複数の前記画像形成装置から、該画像形成装置の機種、ハードウェアバージョン、ソフトウェアバージョン、設定条件、搭載部品、および使用履歴の少なくとも１つを示す装置情報を取得し、
   前記第２の画像解析部の前記検出処理では、複数の前記検査元データのうち、前記装置情報の一部、または全部が共通する画像形成装置から取得した前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する、請求項４から請求項７のいずれかに記載の情報処理装置。
9. 前記第２の画像解析部は、前記検査元データに対して、周波数解析処理を行い、
   前記検出処理により検出した共通に発生する前記画像ムラの対象周期における、複数の画像形成装置の振幅または強度の分布により、欠陥を判定するための振幅または強度の判定閾値を決定する、請求項４から請求項８のいずれかに記載の情報処理装置。
10. 前記第１の画像解析部により検出した欠陥と、前記第２の画像解析部により検出した欠陥を統合し、かつ、複数の欠陥が検出された場合に、欠陥の優先度を付与した、または優先度に応じた順で表示したレポートを生成する、出力部を備える、請求項１から請求項４、請求項６、および請求項７のいずれかに記載の情報処理装置。
11. 前記第１の画像解析部により検出した欠陥と、前記第２の画像解析部により検出した欠陥を統合し、前記検査元データにより生成した画像に、前記欠陥が生じた箇所を示すマーキング画像を重畳させた合成画像が含まれるレポートを生成する、出力部を備える、請求項１から請求項４、請求項６、請求項７、および請求項１０のいずれかに記載の情報処理装置。
12. 画像形成部、画像読取部、および、読取画像データに対して予めで定められた検査項目に関する欠陥を検出する第１の画像解析部を備える画像形成装置と、
    請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報処理装置と、
    を備える、情報処理システム。
13. 画像形成部、画像読取部、および、読取画像データに対して予め定められた検査項目に関する画像の欠陥を検出する第１の画像解析部を備える１つ以上の画像形成装置と、通信接続する情報処理装置で実行される画像解析方法であって、
    前記画像形成装置から、前記画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を前記画像読取部で読み取って得られた前記読取画像データに基づく検査元データを、取得するステップ（ａ）と、
    前記検査元データに対して、前記第１の画像解析部で行う検査とは、異なる検査内容を検査するステップ（ｂ）と、を含む、画像解析方法。
14. 前記第１の画像解析部による予め定められた前記検査項目には、特定の１つ以上の周期の画像ムラの検査が含まれ、
    前記ステップ（ｂ）では、前記第１の画像解析部で検査する周期以外の周期の画像ムラの検査を実行する、請求項１３に記載の画像解析方法。
15. 前記ステップ（ｂ）では、さらに、前記第１の画像解析部で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラの発生を検出する検出処理が含まれる、請求項１３、または請求項１４に記載の画像解析方法。
16. 前記ステップ（ｂ）の前記検出処理では、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する、請求項１５に記載の画像解析方法。
17. 画像形成部、および画像読取部を備える複数の画像形成装置と、通信接続する情報処理装置で実行される画像解析方法であって、
    前記画像形成装置から、前記画像形成部により画像形成された記録媒体の画像を前記画像読取部で読み取って得られた読取画像データに基づく検査元データを、取得するステップ（ａ）と、
    前記検査元データに対して、特定の１つ以上の周期の画像ムラに関する検査項目を含む、予め定められた検査項目で検査する周期以外の新たな周期の画像ムラであって、複数の前記画像形成装置から取得した複数の前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する検出処理を実行する、ステップ（ｂ）と、を含む、画像解析方法。
18. 前記ステップ（ａ）では、複数の前記画像形成装置から、該画像形成装置の機種、ハードウェアバージョン、ソフトウェアバージョン、設定条件、搭載部品、および使用履歴の少なくとも１つを示す装置情報を取得し、
    前記ステップ（ｂ）の前記検出処理では、複数の前記検査元データのうち、前記装置情報の一部、または全部が共通する画像形成装置から取得した前記検査元データで、共通に発生する周期性の画像ムラを検出する、請求項１６、または請求項１７に記載の画像解析方法。
19. 請求項１３から請求項１８のいずれかに記載の画像解析方法を、コンピューターに実行させるための制御プログラム。

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