JP2023077875A - 画像形成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】一つの印刷ジョブにより複数の画像形成装置から画像を出力させる場合であっても、出力物の画質を安定させる画像形成装置を提供する。【解決手段】画像形成装置１００は、用紙に画像を形成する画像形成エンジン１０１と、センサ２００と、画像形成エンジン１０１の動作を制御するプリンタ制御部３００と、を備える。プリンタ制御部３００は、センサ２００による検出結果に基づいて予測画像濃度を算出する画像濃度予測モデルを有する予測濃度算出部３０７と、画像濃度予測モデルを修正する予測モデル修正部３５０と、を有する。プリンタ制御部３００は、一つの印刷ジョブに基づいて他の画像形成装置と分散して印刷処理を行う場合に、他の画像形成装置の画像濃度予測モデルに応じて、予測濃度算出部３０７が有する画像濃度予測モデルを更新する。【選択図】図３

Description

本発明は、複写機、複合機、プリンタ等の画像形成装置に関する。

画像形成装置は、設置環境の変動や装置内部の環境変動に起因する短期的な状態変動、及び構成部品や現像剤の経時変化に起因する長期的な状態変動の影響により、出力画像の画像濃度や階調特性に変化が生じる。画像濃度や階調特性の変化により出力画像の色味等の画質が低下する。画像形成装置は、出力画像の画像濃度や階調特性の変化を抑制して所定の画像濃度や階調特性を得るために、随時、画像形成条件を補正する。このような画像濃度や階調特性の変化を抑制する画像形成条件の補正は、「キャリブレーション」と呼ばれる。キャリブレーションでは、例えば画像濃度が一様な検出用画像を形成し、画像濃度の目標値と検出用画像の画像濃度との比較結果に基づいて画像形成条件が適宜補正される。

特許文献１は、階調補正用の検出用画像を用紙に形成し、画像読取部による検出用画像の読取結果をγ補正等の画像形成条件にフィードバックすることで画質を安定化する画像処理装置を開示する。キャリブレーションが必要になるタイミングは、環境変動時や長時間の放置後である。特に、環境変動が起こりやすい早朝の電源投入時や節電モードからの復帰時、出力画像の画像濃度が高くトナー補給量が多い場合、或いは画像濃度が低い出力画像を連続して出力する場合にキャリブレーションを行う必要がある。特許文献２は、このようなキャリブレーションを行う画像形成装置を開示する。

近年では、画質の安定性と同時にユーザビリティの向上への要求が高まっている。特に、待機時間やダウンタイムの削減による生産性の向上に対する要求が高まっている。これは、画質安定化のためのキャリブレーションに対しても、より短時間で行うことを求めている。特許文献３は、キャリブレーションを短時間で行う画像形成装置を開示する。この画像形成装置は、外部環境、画像出力条件、及び各種センサの検出結果の変動を入力値とするモデルを作成する。画像形成装置は、このモデルに基づいてキャリブレーション用の検出用画像の読取結果の変動を予測する。画像形成装置は、このような予測により、キャリブレーションで所要時間の多くを費やす検出用画像の作像工程を省略して、キャリブレーションを短時間で行うことができる。

特開２０００－２３８３４１号公報 特開２００３－１６７３９４号公報 特開２０１７－３７１００号公報

一つの印刷ジョブにより複数の画像形成装置から画像を出力させる分散処理が行われる場合がある。分散処理では、各画像形成装置の状態が異なるために、出力物に印刷された画像の色味が画像形成装置毎に異なる可能性がある。これを回避するために、特許文献１の画像処理装置は有効である。しかしながら、各画像形成装置は、印刷が進行することによる色味や画像濃度の変動の推移が異なる。結果として、出力物の画質が各画像形成装置で異なる可能性がある。

本発明の目的は、一つの印刷ジョブにより複数の画像形成装置から画像を出力させる場合であっても、出力物の画質を安定させる画像形成装置を提供することにある。

本発明の画像形成装置は、用紙に画像を形成する画像形成エンジンと、内部に設けられたセンサと、前記画像形成エンジンの動作を制御するプリンタ制御手段と、を備え、前記プリンタ制御手段は、前記センサによる検出結果に基づいて予測画像濃度を算出する画像濃度予測モデルを有する予測濃度算出手段と、前記画像濃度予測モデルを修正する予測モデル修正手段と、を有し、前記プリンタ制御手段は、一つの印刷ジョブに基づいて他の画像形成装置と分散して印刷処理を行う場合に、予測モデル修正手段により、前記他の画像形成装置の画像濃度予測モデルに応じて、前記予測濃度算出手段が有する前記画像濃度予測モデルを更新することを特徴とする。

本発明によれば、一つの印刷ジョブにより複数の画像形成装置から画像を出力させる場合であっても、出力物の画質を安定させることが可能となる。

プリントシステムの構成図。 画像形成装置の構成図。 プリンタ制御部の説明図。 予測濃度算出部の説明図。 予測モデル修正部の説明図。 基本濃度値の取得処理を表すフローチャート。 ２点電制による電位制御の説明図。 検出用画像の例示図。 テスト画像の画像濃度値とＬＰＷの関係を示す図。 階調補正テーブルの説明図。 合成補正ＬＵＴの作成方法を表すフローチャート。 画像濃度カーブの説明図。 予測時ＬＵＴの説明図。 合成補正ＬＵＴの説明図。 画像濃度値を取得する処理を表すフローチャート。 合成補正ＬＵＴの作成方法の説明図。 合成補正ＬＵＴの作成方法の説明図。 合成補正ＬＵＴの作成方法の説明図。 合成補正ＬＵＴの作成方法の説明図。 予測画像濃度値の算出処理を表すフローチャート。 画像濃度予測モデルの作成処理を表すフローチャート。 分散印刷処理を表すフローチャート。 分散印刷処理の変形例を表すフローチャート。

本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。本実施形態では電子写真方式の画像形成装置を用いて説明するが、画像形成装置は、インクジェットプリンタや昇華型プリンタなどであってもよい。

図１は、本実施形態のプリントシステムの構成図である。プリントシステム１は、画像形成装置１００ａ、１００ｂ、ＰＣ（Personal Computer）１００２、及びサーバ１００３を備える。画像形成装置１００ａと画像形成装置１００ｂとはカラープリンタである。画像形成装置１００ａ、１００ｂは、それぞれ出力物の画像濃度の予測モデル（画像濃度予測モデル）を備える。画像形成装置１００ａ、１００ｂ、ＰＣ１００２、及びサーバ１００３は、ネットワーク回線１００１を介して相互に通信可能である。ネットワーク回線１００１は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、公衆回線等である。

ＰＣ１００２は、プリンタドライバがインストールされており、印刷ジョブにより画像形成装置１００ａ、１００ｂに対して印刷を指示する。サーバ１００３は、ＰＣ１００２から指示される印刷ジョブを取得して、画像形成装置１００ａ、１００ｂに対して印刷ジョブに応じた画像の印刷を指示する。サーバ１００３は、画像形成装置１００ａと画像形成装置１００ｂとに対して、単独による印刷処理と、分散した印刷処理（分散印刷処理）とのいずれかによる印刷を指示する。画像形成装置１００ａ、１００ｂは、単独による印刷処理が指示される場合には、印刷ジョブに応じていずれか一方が印刷処理を行う。画像形成装置１００ａ、１００ｂは、分散印刷処理が指示される場合には、印刷ジョブに応じて、協働して印刷処理を行う。

（画像形成装置）
図２は、画像形成装置１００（画像形成装置１００ａ、１００ｂ）の構成図である。画像形成装置１００は、リーダＡ、プリンタＢ、及び操作部２０を含んで構成される。プリンタＢは、用紙Ｓに画像を形成する。リーダＡは、画像が形成された用紙（原稿Ｇ）から画像を読み取る。操作部２０は、ユーザインタフェースである。操作部２０は、入力インタフェースとして各種キーボタンやタッチパネルを備える。操作部２０は、出力インタフェースとして表示部１１０を備える。ユーザは、操作部２０を用いてコピーの開始や各種設定を行う。

（リーダ）
リーダＡは、原稿Ｇが載置される原稿台ガラス１０２、原稿台ガラス１０２に載置された原稿Ｇに光を照射する光源１０３、光学系１０４、受光部１０５、及びリーダ制御部１０８を備える。光源１０３、光学系１０４、及び受光部１０５は、原稿Ｇの画像を読み取る画像読取部を構成する。原稿台ガラス１０２の縁部には、原稿Ｇの一辺が当接されて原稿Ｇの斜め配置を防止する位置決め部材１０７と、画像読取部のシェーディング補正に用いられる基準白色板１０６とが配置される。

光学系１０４は、光源１０３から照射された光の原稿Ｇによる反射光を受光部１０５の読取面に結像させる。受光部１０５は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサであり、受光した反射光を電気信号に変換した画像信号を出力する。受光部１０５は、例えば複数のＣＣＤセンサが赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）に対応して三列配置される。受光部１０５は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色の色成分信号を画像信号として生成する。画像読取部は、矢印方向Ｒ１０３に移動しながら、原稿台ガラス１０２に載置された原稿Ｇの画像を１ラインずつ読み取る。

受光部１０５で生成された画像信号は、リーダ制御部１０８に入力される。リーダ制御部１０８は、受光部１０５から取得した画像信号に対するＡ／Ｄ変換、シェーディング補正、色変換等の画像処理を行う。リーダ制御部１０８は、画像処理後の画像信号をプリンタＢへ送信する。また、リーダ制御部１０８は、リーダＡの動作を制御する。

（プリンタ）
プリンタＢは、画像形成部ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫ、中間転写ベルト６、二次転写ローラ６４、定着器１１、給紙カセット６５、及びプリンタ制御部３００を備える。プリンタＢは、中間転写ベルト６に沿って画像形成部ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫが配列されたタンデム型中間転写方式のフルカラープリンタである。画像形成部ＰＹはイエローの画像（トナー像）を形成する。画像形成部ＰＭはマゼンタの画像（トナー像）を形成する。画像形成部ＰＣはシアンの画像（トナー像）を形成する。画像形成部ＰＫはブラックの画像（トナー像）を形成する。

中間転写ベルト６は、テンションローラ６１、駆動ローラ６２、及び対向ローラ６３に掛け渡して支持される像担持体である。テンションローラ６１に対向してベルトクリーナ６８が設けられる。中間転写ベルト６は、駆動ローラ６２に駆動されて所定のプロセススピードで矢印Ｒ２方向に回転する。画像形成部ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫのそれぞれで形成された画像（トナー像）は、中間転写ベルト６の回転速度に応じたタイミングで中間転写ベルト６に順次重ねて転写される。これにより中間転写ベルト６にフルカラーの画像（トナー像）が形成される。

対向ローラ６３は、二次転写ローラ６４との間に二次転写部Ｔ２を形成する。中間転写ベルト６に転写された画像は、二次転写部Ｔ２へ搬送されて用紙Ｓへ一括転写される。二次転写ローラ６４に正極性の直流電圧が印加されることにより、中間転写ベルト６に担持された負極性に帯電する画像（トナー像）が用紙Ｓへ転写される。転写後に中間転写ベルト６に残留する現像剤はベルトクリーナ６８により回収される。

用紙Ｓは、給紙カセット６５に収納されており、１枚ずつ給送される。用紙Ｓが搬送される搬送路には、分離ローラ６６及びレジストローラ６７が設けられる。用紙Ｓは、給紙カセット６５から供給され、分離ローラ６６により１枚ずつに分離されて、レジストローラ６７へ搬送される。レジストローラ６７は、停止状態で用紙Ｓを受け入れて待機させ、中間転写ベルト６の画像が二次転写部Ｔ２に搬送されるタイミングに応じて用紙Ｓを二次転写部Ｔ２へ搬送する。

画像が転写された用紙Ｓは、搬送ベルト１０を介して定着器１１へ搬送される。定着器１１は、用紙Ｓを加熱及び加圧することで、用紙Ｓに画像を定着させる。画像が定着された用紙Ｓは、プリンタＢの機体外部へ排出される。

画像形成部ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫによる画像形成について説明する。画像形成部ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫは、現像に用いる現像剤（ここではトナー）の色が異なるのみであり、同じ構成で同じ動作を行う。以下の説明では、色を区別する場合には符号末尾にＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋの添え字を付し、色を区別しない場合には符号末尾のＹ、Ｍ、Ｃ、Ｋを省略する。

画像形成部Ｐは、感光ドラム１、帯電器２、露光器３、現像器４、及び一次転写ローラ７を備える。感光ドラム１と一次転写ローラ７との間に中間転写ベルト６が挟持される。感光ドラム１の周囲に帯電器２、露光器３、現像器４、及び一次転写ローラ７が配置される。

感光ドラム１は、アルミニウムシリンダの外周面に負極性の帯電極性を持たせた感光層が形成される像担持体である。感光ドラム１は、所定のプロセススピードでドラム軸を中心に矢印Ｒ１方向に回転する。感光ドラム１は、近赤外光（９６０［ｎｍ］）の反射率が約４０％のＯＰＣ感光体である。なお、感光ドラム１は、反射率が同程度であるアモルファスシリコン系の感光体等であってもよい。

帯電器２は、本実施形態ではスコロトロン帯電器であり、コロナ放電に伴う荷電粒子を感光ドラム１に照射して、感光ドラム１の表面の感光層を一様な負極性の電位に帯電させる。スコロトロン帯電器は、高圧電圧が印加されるワイヤと、接地されたシールド部と、所望の電圧が印加されるグリッド部とを有する。帯電器２のワイヤには、帯電バイアス電源（図示せず）から、所定の帯電バイアス電圧が印加される。帯電器２のグリッド部には、グリッドバイアス電源（図示せず）から、所定のグリッドバイアス電圧が印加される。ワイヤに印加される電圧にも依存するが、感光ドラム１は、ほぼグリッド部に印加された電圧に帯電する。

露光器３は、レーザビームを回転ミラーで反射することで帯電した感光ドラム１を走査して、感光ドラム１の表面に静電潜像を形成する。感光ドラム１の近傍に電位センサ（図示せず）が設けられる場合、電位センサにより感光ドラム１に形成された静電潜像の電位が検出される。現像器４は、現像バイアス電圧が印加されることで感光ドラム１の静電潜像に現像剤としてトナーを付着させて、感光ドラム１に画像（トナー像）に形成する。

一次転写ローラ７は、中間転写ベルト６の内側面を押圧して、感光ドラム１と中間転写ベルト６との間に一次転写部を形成する。正極性の直流電圧が一次転写ローラ７に印加されることで、感光ドラム１に担持された負極性のトナー像が、一次転写部を通過する中間転写ベルト６へ転写される。このように画像形成部Ｐは、感光ドラム１に対応する色のトナー像を形成し、形成したトナー像を感光ドラム１から中間転写ベルト６へ転写する。なお、転写後に感光ドラム１に残留するトナーは、不図示のクリーナにより回収される。

中間転写ベルト６の回転方向で画像形成部ＰＫの下流側には、中間転写ベルト６を挟んで駆動ローラ６２に対向する位置に、画像センサとしての画像濃度センサ４００が配置される。画像濃度センサ４００は、中間転写ベルト６に転写された未定着のトナー像の画像濃度を測定する。なお、画像濃度センサ４００は、中間転写ベルト６上のトナー像の画像濃度を測定する構成の他に、感光ドラム１上のトナー像の画像濃度を測定する構成であってもよい。また、画像濃度センサ４００は、用紙Ｓに定着された画像の画像濃度を測定するように、用紙Ｓの搬送方向で定着器１１の下流側に配置されてもよい。

（プリンタ制御部）
図３は、プリンタ制御部３００の説明図である。プリンタ制御部３００は、リーダ制御部１０８及び画像形成装置１００の外部に設けられるホストコンピュータ３０１に、通信可能に接続される。ホストコンピュータ３０１は、例えばサーバ１００３である。また、プリンタ制御部３００には、操作部２０、外部メモリ１８１、及び画像形成エンジン１０１が接続される。

プリンタ制御部３００は、画像形成装置１００全体の動作を制御する。プリンタ制御部３００は、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）部３０２、入出力バッファ３０３、入出力Ｉ／Ｆ部３１１、及びメモリＩ／Ｆ部３１２を備える。プリンタ制御部３００は、第１ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１３、プログラムＲＯＭ（Read Only Memory）３０４、及びＲＡＭ（Random Access Memory）３０９を備える。プリンタ制御部３００は、ＲＩＰ（Raster Image Processor）部３１４、色処理部３１５、階調補正部３１６、擬似中間調処理部３１７、及びエンジンＩ／Ｆ部３１８を備える。プリンタ制御部３００のこれらの構成要素は、システムバス３１９に接続されて、相互にデータの送受信が可能である。

通信Ｉ／Ｆ部３０２は、リーダ制御部１０８及びホストコンピュータ３０１との間のネットワーク回線１００１を介した通信を制御する。入出力Ｉ／Ｆ部３１１は、操作部２０との間の通信を制御する。入出力Ｉ／Ｆ部３１１は、操作部２０により入力される指示等を受け付け、且つ表示部１１０に各種情報を表示する。メモリＩ／Ｆ部３１２は、印字データや様々な画像形成装置１００の情報等の保存に利用される外部メモリ１８１との間の通信を制御する。入出力バッファ３０３は、通信Ｉ／Ｆ部３０２が受信した制御コードや、入出力Ｉ／Ｆ部３１１、メモリＩ／Ｆ部３１２により送受信されるデータの一時保管等を行う。

第１ＣＰＵ３１３は、プログラムＲＯＭ３０４に格納されるコンピュータプログラムを実行することで、画像形成装置１００の動作を制御する。ＲＡＭ３０９は、第１ＣＰＵ３１３がコンピュータプログラムを実行する際の作業領域を提供する。プログラムＲＯＭ３０４は、コンピュータプログラムや制御データを格納する。プログラムＲＯＭ３０４は、第１ＣＰＵ３１３がコンピュータプログラムを実行することで、画像情報生成部３０５、最大濃度条件決定部３０６、予測濃度算出部３０７、階調補正テーブル生成部３０８、及び予測モデル修正部３５０として機能する。

画像情報生成部３０５は、ホストコンピュータ３０１やリーダ制御部１０８から取得したデータ（画像信号）に応じて各種の画像オブジェクトを生成する。最大濃度条件決定部３０６は、最大濃度調整を行う。予測濃度算出部３０７は、画像形成エンジン１０１に設けられる後述のセンサ２００の検出結果（信号値）に基づいて画像濃度を予測する。階調補正テーブル生成部３０８は、画像の階調補正に用いられる階調補正テーブル（γＬＵＴ（Look Up Table））を生成する。予測モデル修正部３５０は、画像濃度予測モデルを修正する。ＲＡＭ３０９は、最大濃度条件決定部３０６、予測濃度算出部３０７、及び階調補正テーブル生成部３０８による処理結果を一時格納するテーブル格納部１３８を備える。

ＲＩＰ部３１４は、画像情報生成部３０５で生成された画像オブジェクトをビットマップ画像に展開した画像データを生成する。色処理部３１５は、画像データに対する多次元の色変換処理を行う。階調補正部３１６は、γＬＵＴを用いて色変換処理後の画像データに対する単色の階調補正を行う。

擬似中間調処理部３１７は、階調補正後の画像データに対するディザマトリクスや誤差拡散法等の擬似中間調処理を行う。擬似中間調処理部３１７は、階調補正部３１６により変換された画像データに、画像の種類に適した中間調処理を行う。擬似中間調処理部３１７は、写真や図形が階調性に優れた画像となるように、イメージに関する画像データ及びグラフィックスに関する画像データに対して、イメージスクリーンを用いて中間調処理を行う。擬似中間調処理部３１７は、文字が鮮明に印刷されるように、テキストに関する画像データに対して、テキストスクリーンを用いて中間調処理を行う。擬似中間調処理部３１７は、ユーザが誤差拡散法を選択した場合には、誤差拡散法を用いて中間調処理を行う。

ＲＩＰ部３１４、色処理部３１５、階調補正部３１６、及び擬似中間調処理部３１７により処理された画像データは、エンジンＩ／Ｆ部３１８を介して画像形成エンジン１０１へ送信される。画像形成エンジン１０１は、プリンタ制御部３００から取得する画像データに基づいて画像形成部ＰＹ、ＰＭ、ＰＣ、ＰＫの動作を制御して、用紙Ｓへ画像を形成する。

画像形成エンジン１０１は、第２ＣＰＵ１６０、センサ２００、タイマ２０１、及びカウンタ２０２を備える。第２ＣＰＵ１６０は、プリンタＢの動作を制御して、用紙Ｓへの画像形成処理（印刷処理）を制御する。センサ２００、タイマ２０１、及びカウンタ２０２から出力される信号値は、画像濃度の予測処理に用いられる。センサ２００は、例えば画像形成装置１００の内部に設けられ、画像形成装置１００の環境情報（温度又は湿度）を検出する環境センサである。センサ２００、タイマ２０１、及びカウンタ２０２は、画像形成時の環境条件を検出する検出手段であり、それぞれから出力される信号値は、画像形成時の環境条件の変化を表す。

（予測濃度算出部）
図４は、予測濃度算出部３０７の説明図である。予測濃度算出部３０７は、入力信号値処理部３２０及び画像濃度予測部３３０を備える。入力信号値処理部３２０は、信号値記憶部３２１及び差分算出部３２２を備える。画像濃度予測部３３０は、画像濃度記憶部３３１及び予測関数部３３２を備える。

予測濃度算出部３０７は、画像形成エンジン１０１が備えるセンサ２００、タイマ２０１、及びカウンタ２０２の各々から出力される信号値が入力される。また、予測濃度算出部３０７は、画像形成装置１００による現在の露光強度（以下、「ＬＰＷ」という。）及び帯電電位（以下、「Ｖｄ」という。）等の画像形成条件２０３が入力される。ＬＰＷは、露光器３が出力するレーザビームの強度である。Ｖｄは、帯電時の感光ドラム１の表面の電位である。画像形成条件２０３は、例えばＲＡＭ３０９、外部メモリ１８１、或いは画像形成エンジン１０１内の不図示のメモリに保存されており、必要に応じて予測濃度算出部３０７に入力される。

センサ２００、タイマ２０１、及びカウンタ２０２の各々から出力される信号値と画像形成条件２０３とは、入力信号値処理部３２０に入力される。入力信号値処理部３２０は、信号値記憶部３２１に、各信号値及び画像形成条件２０３の基本となる信号値（以下、「基本信号値」という。）を記憶している。差分算出部３２２は、入力された各信号値及び画像形成条件２０３と基本信号値との差分（差分値）を算出する。

入力信号値処理部３２０で算出された差分値は、画像濃度予測部３３０に入力される。画像濃度記憶部３３１は、基本となる画像濃度（以下、「基本濃度値」という。）を記憶する。予測関数部３３２は、入力信号値処理部３２０から入力される差分値に基づいて画像濃度を予測する。予測関数部３３２は、各信号値及び画像形成条件２０３の差分値に基づいて、基本となる画像濃度からの画像濃度変化量を算出する後述の画像濃度予測モデルを有する。予測関数部３３２は、算出した画像濃度変化量に、画像濃度記憶部３３１に記憶されている基本濃度値を加算して、現在の予測画像濃度を算出する。

予測濃度算出部３０７は、画像濃度予測部３３０で算出した予測画像濃度を階調補正テーブル生成部３０８へ送信する。階調補正テーブル生成部３０８は、予測画像濃度に基づいてγＬＵＴを生成する、

（予測モデル修正部）
図５は、予測モデル修正部３５０の説明図である。予測濃度算出部３０７は、モデル作成用データ記憶部３５１、モデル修正用データ記憶部３５２、及びモデル演算部３５３を備える。モデル作成用データ記憶部３５１は、信号値記憶部３５１１及び画像濃度記憶部３５１２を備える。モデル修正用データ記憶部３５２は、信号値記憶部３５２１及び画像濃度記憶部３５２２を備える。モデル演算部３５３は、演算部３５３１及びモデル記憶部３５３２を備える。

予測濃度算出部３０７が予測画像濃度を算出するための画像濃度予測モデルを修正する。予測モデルの修正は、詳細は後述するが、現状の予測モデルを作成したデータに修正用のデータを追加して修正した予測モデルを作成することで行われる。

モデル作成用データ記憶部３５１は、現状の画像濃度予測モデルを作成したときのデータを記憶する。そのために信号値記憶部３５１１は、予測モデル作成用のセンサ２００等の信号値や画像形成条件２０３を記憶する。画像濃度記憶部３５１２は、信号値記憶部３５１１に記憶される信号値や画像形成条件２０３に対応する画像濃度値を記憶する。

モデル修正用データ記憶部３５２は、新たに取得した修正用データを記憶する。修正用データにより画像濃度予測モデルが修正される。信号値記憶部３５２１は、修正用データとして新たに取得した信号値や画像形成条件２０３を記憶する。画像濃度記憶部３５２２は、信号値記憶部３５２１に記憶される信号値や画像形成条件２０３に対応する画像濃度値を記憶する。

モデル演算部３５３は、モデル作成用データ記憶部３５１に記憶される各種データとモデル修正用データ記憶部３５２に記憶される各種データとにより、新たな画像濃度予測モデルを作成する。演算部３５３１は、新たな画像濃度予測モデルを作成する。モデル記憶部３５３２は、作成された新たな画像濃度予測モデルを記憶する。なお、画像濃度予測モデルの修正が完了すると、モデル修正用データ記憶部３５２に記憶される信号値、画像形成条件２０３、及び画像濃度値は、データセットとしてモデル作成用データ記憶部３５１に記憶される。

なお、予測モデル修正部３５０は、画像形成装置１００内に設けられる例を説明するが、画像形成装置１００にネットワークを介して接続された別の装置に設けられていてもよい。

（基本信号値及び基本濃度値取得）
入力信号値処理部３２０の信号値記憶部３２１に記憶される基本信号値と、画像濃度予測部３３０の画像濃度記憶部３３１に記憶される基本濃度値と、の取得方法について説明する。本実施形態で用いる基本濃度値は、用紙Ｓ上に形成された出力画像（定着後の画像）を用いた自動階調補正制御により取得される。図６は、基本濃度値の取得処理を表すフローチャートである。なお、本実施形態では、感光ドラム１の表面上の電位を測定する不図示の電位センサを有する構成により説明するが、これに限定されるものではない。

・電位制御
自動階調補正制御が開始されると、まず、プリンタ制御部３００は、画像形成エンジン１０１により電位制御処理を行う（Ｓ２０１）。画像形成エンジン１０１は、用紙Ｓ上に画像を形成する前に、電位制御により目標とする帯電電位ＶｄＴ、グリッドバイアスＹ、及び現像バイアスＶｄｃを決定する。電位制御処理により、画像形成装置１００が設置されている環境条件（温度や湿度の条件を含む）に応じた各電位が決定される。

本実施形態では、画像形成エンジン１０１は、２点電制と呼ばれる電位制御を行う。図７は、２点電制による電位制御の説明図である。Ｖｄ１は第１の帯電条件（グリッドバイアス４００［Ｖ］）による帯電電位を示し、Ｖｌ１は標準レーザパワーで形成された露光部電位を示している。Ｖｄ２は第２の帯電条件（グリッドバイアス８００［Ｖ］）による帯電電位を示し、Ｖｌ２はそのときの標準レーザパワーで形成された露光部電位を示している。このとき、４００［Ｖ］及び８００［Ｖ］のグリッドバイアスにおけるコントラスト電位（Ｃｏｎｔ１、Ｃｏｎｔ２）は、以下の式（１）、（２）により算出することができる。
Ｃｏｎｔ１＝Ｖｄ１―Ｖｌ１ …（１）
Ｃｏｎｔ２＝Ｖｄ２－Ｖｌ２ …（２）

帯電電位が１［Ｖ］変化することによるコントラスト電位の変化量ＣｏｎｔΔは、式（１）、（２）の結果に基づいて、式（３）式により算出することができる。
ＣｏｎｔΔ＝（Ｃｏｎｔ２－Ｃｏｎｔ１）／（Ｖｄ２－Ｖｄ１） …（３）

画像形成装置１００内のセンサ２００は環境センサであり、温度や湿度等の環境条件を検出する。画像形成エンジン１０１の第２ＣＰＵ１６０は、環境センサの計測結果に基づいて画像形成装置１００内部の環境条件（例えば、絶対水分量）を取得する。プリンタ制御部３００は、予め登録されている環境テーブルに基づいて、環境条件に対応する目標コントラスト電位ＣｏｎｔＴを決定する。目標コントラスト電位ＣｏｎｔＴと、コントラスト電位の増加量ＣｏｎｔΔとの関係は、式（４）により算出することができる。
ＣｏｎｔＴ＝Ｃｏｎｔ１＋Ｘ・ＣｏｎｔΔ …（４）

式（４）の関係を満たすパラメータ「Ｘ」を算出することで、目標とする帯電電位ＶｄＴ（以下、これを「ターゲット電位」という。）は式（５）で算出することができる。
ＶｄＴ＝Ｖｄ１＋Ｘ …（５）

グリットバイアスが１［Ｖ］変化することによる帯電電位の変化量ＶｄΔは式（６）により算出することができる。
ＶｄΔ＝（Ｖｄ２－Ｖｄ１）／（８００－４００） …（６）

ターゲット電位ＶｄＴを与えるグリットバイアスＹは、式（７）により算出することができる。
ＶｄＴ＝４００＋Ｙ・ＶｄΔ …（７）

式（７）の変化量ＶｄΔは、式（６）により算出することが可能であり、ターゲット電位ＶｄＴは式（５）により算出ことが可能である。従って、式（５）及び式（６）に既知となる電位を代入することで、式（７）の関係を満たすグリットバイアスＹを最終的に決定することができる。

以上の処理により、環境条件に応じたターゲット電位ＶｄＴとグリッドバイアスＹが決定される。現像バイアスＶｄｃは、ターゲット電位ＶｄＴに対して規定電位差を有し、決定したターゲット電位ＶｄＴから規定電位を減じることで算出することが可能である。決定した現像バイアスＶｄｃによりこれ以降の画像形成が行われる。なお、各感光ドラム１上の帯電電位は負であるが、計算のプロセスをわかり易くするために、ここでは負符号を省略している。以上のようにＳ２０１の電位制御処理が行われる。

・最大トナー載り量調整
電位制御処理が終了すると、プリンタ制御部３００は、画像形成エンジン１０１により最大トナー載り量の調整処理を行う。画像形成エンジン１０１は、電位制御処理で決定したグリットバイアスＹと現像バイアスＶｄｃを用いて、トナーの最大載り量を調整するための検出用画像を用紙Ｓに形成する（Ｓ２０２）。生産性を重視したプリンタＢでは、以下の処理を省略して電位制御のみで最大載り量を調整することも可能である。しかしながら、現像器４内の色材電荷保持量やトナーとキャリアの混合比なども環境や時間経過によって変化してしまうため、電位制御のみによる最大載り量の調整は精度が低い。そのため本実施形態では、露光強度（ＬＰＷ）を数段階に変更して検出用画像を形成し、通常の画像形成に用いるＬＰＷを決定する。

グリットバイアスＹと現像バイアスＶｄｃを決定した画像形成エンジン１０１は、最大載り量の調整を行うため、用紙Ｓに検出用画像を形成する。図８は、検出用画像の例示図である。この検出用画像は、ブラック、シアン、イエロー、マゼンタの色毎に、５つのテスト画像（１）～（５）を含んでいる。なお、テスト画像数は、これに限定されるものではない。５つのテスト画像の形成条件は、それぞれＬＰＷが異なる。左に位置するテスト画像から順に、ＬＰＷ１、ＬＰＷ２、ＬＰＷ３、ＬＰＷ４、ＬＰＷ５である。ＬＰＷ３は、電位制御に用いた際の標準レーザパワーに相当する。ＬＰＷ１から順にＬＰＷ５までレーザパワーは高くなっている。

検出用画像が形成された用紙Ｓは、ユーザによりリーダＡの原稿台ガラス１０２に載置され、各テスト画像の画像濃度が自動的に検出される（Ｓ２０３）。ステップＳ２０３の処理においてリーダＡは、テスト画像の画像濃度を測定する画像センサとして機能する。図９は、各テスト画像の画像濃度値とＬＰＷの関係を示す図である。プリンタ制御部３００は、検出された画像濃度値を目標とする濃度ターゲット値（以下、「最大載り量ターゲット濃度値」という。）に合わせてＬＰＷを制御することで、トナー載り量を調整することが可能である。

・階調補正及び基本濃度値取得
最大載り量の調整が終了すると、プリンタ制御部３００は、画像形成エンジン１０１により階調性の補正を行う。画像形成エンジン１０１は、先に決定したグリットバイアスＹ、現像バイアスＶｄｃ、及びＬＰＷレベルを用いて、階調補正用の検出用画像を用紙Ｓに形成する（Ｓ２０４）。本実施形態では、６４階調のテスト画像からなる検出用画像が用紙Ｓに形成されるが、階調数はこれに限定されるものではない。

検出用画像が形成された用紙Ｓは、ユーザによりリーダＡの原稿台ガラス１０２に載置され、各テスト画像の画像濃度が自動的に検出される（Ｓ２０５）。ステップＳ２０５の処理においてリーダＡは、テスト画像の画像濃度を測定する画像センサとして機能する。プリンタ制御部３００は、各テスト画像から得られた画像濃度に補間処理とスムージング処理を行い、全画像濃度領域のエンジンγ特性を取得する。プリンタ制御部３００は、得られたエンジンγ特性と予め設定されている階調ターゲットを用いて、入力画像信号を出力用の画像信号に変換するための階調補正テーブルを作成する（Ｓ２０６）。図１０は、階調補正テーブルの説明図である。本実施形態では、階調ターゲットに一致するようにエンジンγ特性を逆変換することで、階調補正テーブルが作成される。階調補正により、用紙Ｓに形成される画像の画像濃度が、全画像濃度領域で階調ターゲットに合致するようになる。

プリンタ制御部３００は、作成した階調補正テーブルを用いて、画像形成エンジン１０１により画像濃度の検出用画像を中間転写ベルト６上に形成する（Ｓ２０７）。プリンタ制御部３００は、画像濃度センサ４００により、中間転写ベルト６上の検出用画像の画像濃度を検出する（Ｓ２０８）。検出した画像濃度値は、中間転写ベルト６上におけるターゲット濃度となり、基本濃度値として画像濃度記憶部３３１に保存される（Ｓ２０９）。本実施形態では、階調補正テーブルが作成された後に各色１０階調のテスト画像を含む検出用画像が中間転写ベルト６に形成される。画像濃度センサ４００を用いて検出用画像の画像濃度値が検出される。その検出結果が基本濃度値として画像濃度記憶部３３１に保存される。

自動階調補正時及び基本濃度値の取得時の信号値と画像形成条件とは、基本信号値として信号値格納部４０１に保存される（Ｓ２１０）。信号値は、センサ２００、タイマ２０１、及びカウンタ２０２から出力される信号値である。画像形成条件は、グリッドバイアスＹ、現像バイアスＶｄｃ、及びＬＰＷレベル等である。

なお、本実施形態では画像濃度予測モデルを中間転写ベルト６上のテスト画像の画像濃度を予測するモデルとしたため、基本となる画像濃度値は、中間転写ベルト６上で測定した画像濃度値としている。しかし、例えば用紙Ｓ上のテスト画像の画像濃度を予測するモデルの場合、基本となる画像濃度値は用紙Ｓ上で測定した画像濃度値とする。基本濃度値は、画像濃度予測モデルを、どの位置のテスト画像の画像濃度を扱うかによって、適宜選択すればよく、上述の内容に限定されるものではない。

（画像出力時のＬＵＴ作成方法）
算出した画像濃度値を画像出力時のＬＵＴに反映する方法について説明する。

プリンタ制御部３００は、ユーザの指示により行う自動階調補正時に、予め設定されている階調ターゲット（以下、「階調ＬＵＴ」という。）になるように、エンジンγ特性に合わせて階調補正テーブル（以下、「初期補正ＬＵＴ」という。）を作成する。その後、プリンタ制御部３００は、各色１０階調の基本濃度値を取得する。自動階調補正後、プリンタ制御部３００は、入力画像信号を初期補正ＬＵＴにより補正して画像形成エンジン１０１に送信する。画像形成エンジン１０１は、補正された入力画像信号に基づいて用紙Ｓに画像を形成する。これにより、階調ＬＵＴに応じた画像が形成される。

以後、プリンタ制御部３００は、例えば電源投入時、スリープ状態からの復帰時、環境変動時、或いは予め設定されたタイミング等の画像濃度補正制御の起動条件が満たされたタイミングで、画像濃度補正制御を行う。プリンタ制御部３００は、画像濃度補正制御の起動条件が満たされたタイミングで画像濃度値を取得し、取得した画像濃度値を基づいて、画像出力時のＬＵＴ（以下、「合成補正ＬＵＴ」という。）を作成する。

図１１、図１２、図１３、及び図１４は、合成補正ＬＵＴの作成方法の説明図である。図１１は、合成補正ＬＵＴの作成方法を表すフローチャートである。

プリンタ制御部３００は、後述する予測画像濃度値を取得する（Ｓ３０１）。プリンタ制御部３００は、取得した予測画像濃度値を階調毎にプロットして画像濃度カーブを作成する（Ｓ３０２）。図１２は、画像濃度カーブの説明図である。図１２の白丸が予測画像濃度値である。画像濃度カーブは、図１２の破線で表される。プリンタ制御部３００は、画像濃度カーブに対して、画像濃度カーブを初期画像濃度カーブに補正するための逆変換を行い、予測時ＬＵＴを作成する（Ｓ３０３）。図１３は、予測時ＬＵＴの説明図である。図１３の長破線が予測時ＬＵＴである。プリンタ制御部３００は、予測時ＬＵＴと初期補正ＬＵＴを掛け合わせて合成補正ＬＵＴを作成する（Ｓ３０４）。図１４は、合成補正ＬＵＴの説明図である。図１４の長２点鎖線が合成補正ＬＵＴである。プリンタ制御部３００は、画像形成エンジン１０１により、合成補正ＬＵＴを反映した画像を形成する。なお、画像濃度カーブの作成方法は、１０点を結ぶような近似式を用いる等の一般的に用いられる近似方法でよい。

（通常の画像濃度算出）
図１５は、画像濃度補正用の検出用画像を形成する通常の画像濃度補正制御により、現在の画像形成装置１００の画像濃度値を取得する処理を表すフローチャートである。

画像形成装置１００が起動されると、プリンタ制御部３００は、信号値及び画像形成を行うための画像形成条件を入力信号値として取得する（Ｓ５０１）。信号値は、制御動作時の環境値や放置時間、トナー補給回数等の情報であり、センサ２００、タイマ２０１、及びカウンタ２０２から得られる。

プリンタ制御部３００は、取得した入力信号値に応じた画像形成条件で、複数のトナー像である検出用画像を中間転写ベルト６に形成する（Ｓ５０２）。本実施形態では、検出用画像として各色１０階調のテスト画像が形成されるが、検出用画像はこれに限定されるものではない。プリンタ制御部３００は、中間転写ベルト６上の検出用画像の画像濃度センサ４００による検出結果を取得する。プリンタ制御部３００は、検出用画像の検出結果から画像濃度値を検出する（Ｓ５０３）。プリンタ制御部３００は、このように補正時点の画像濃度値（γ特性）を取得する。

（実測制御時のＬＵＴ作成）
図１６、図１７、図１８、及び図１９は、合成補正ＬＵＴの作成方法の説明図である。本実施形態では、画像濃度補正用の検出用画像は、画像信号値が３０Ｈ、６０Ｈ、９０Ｈ、Ｃ０Ｈ、ＦＦＨの５階調のテスト画像を順次打ち回して使用するが、これに限定されるものではない。

プリンタ制御部３００は、現時点の補正ＬＵＴを用いてテスト画像を作成する。プリンタ制御部３００は、自動階調補正後に、画像濃度補正用の決められた階調、例えば画像信号値が３０Ｈのテスト画像を、自動階調補正時に得られた図１７に例示する初期補正ＬＵＴにより変換して作成する（Ｓ９０１、Ｓ９０２）。プリンタ制御部３００は、作成したテスト画像の画像濃度センサ４００による検出結果を３０Ｈの検出画像濃度としてプロットする（Ｓ９０３）。図１８では白丸で示すように、初期画像濃度カーブの初期ターゲット濃度値の３０Ｈ部分に新たに検出画像濃度がプロットされる。

その他の画像濃度値が６０Ｈ、９０Ｈ、Ｃ０Ｈ、ＦＦＨのテスト画像については、初期補正ＬＵＴ作成直後の画像濃度ターゲット値が用いられる。プリンタ制御部３００は、新たにプロットした３０Ｈ実測濃度値（検出画像濃度）と、初期に計測した画像濃度値６０Ｈ、９０Ｈ、Ｃ０Ｈ、ＦＦＨの５点を用いて、図１９で長二点鎖線により示す画像濃度カーブを作成する（Ｓ９０４）。この画像濃度カーブの作成方法は、５点を結ぶような近似式を用いる等の一般的に使用される近似方法でよい。

プリンタ制御部３００は、Ｓ９０４で作成した現時点の画像濃度カーブを初期画像濃度カーブに補正するために、現時点の画像濃度カーブに逆変換を行い逐次補正ＬＵＴを作成する（Ｓ９０５）。図１９の破線は逐次補正ＬＵＴを示す。プリンタ制御部３００は、逐次補正ＬＵＴと初期補正ＬＵＴを掛け合わせた図１８の実線に例示する合成補正ＬＵＴを作成する（Ｓ９０６）。プリンタ制御部３００は、作成した合成補正ＬＵＴを反映させて画像を形成する。この合成補正ＬＵＴを反映させた後、出力画像及び次の紙間部分での画像濃度補正用の検出用画像は、この合成補正ＬＵＴで変換されて出力される。その後、プリンタ制御部３００は、引き続き別の階調の検出用画像を作成して画像濃度検出を行い、画像濃度カーブを作成し、現在の合成補正ＬＵＴと画像濃度カーブから求めた逐次補正ＬＵＴから合成補正ＬＵＴを新たに作成する。

（予測画像濃度算出）
図２０は、予測画像濃度値の算出処理を表すフローチャートである。この処理は、上述した方法により予め基本信号値及び基本濃度値が取得された状態で、画像形成装置１００が起動させたときに行われる。

プリンタ制御部３００は、画像形成装置１００が起動されると、入力信号値として信号値及び画像形成を行うための画像形成条件を取得する（Ｓ４０１）。信号値は、制御動作時の環境値や放置時間、トナー補給回数等の情報であり、センサ２００、タイマ２０１、及びカウンタ２０２から得られる。プリンタ制御部３００は、取得した入力信号値と予め信号値格納部４０１に格納されている基本信号値との差分値を抽出する（Ｓ４０２）。

プリンタ制御部３００は、抽出した差分値を予め作成されている画像濃度予測モデル式に代入し（Ｓ４０３）、現時点における画像濃度と基本濃度値との差分値を、画像濃度の変動量の予測値として算出する（Ｓ４０４）。プリンタ制御部３００は、算出した予測値と基本濃度値との和から、現時点の予測画像濃度値を算出し、γ特性を取得する（Ｓ４０５）。そして、プリンタ制御部３００は、ステップＳ４０５の処理で得られたγ特性と予め設定されている階調ターゲットを用いて、入力画像信号を出力用の画像信号に変換するための逐次補正ＬＵＴを作成する。その後、プリンタ制御部３００は、現在の合成補正ＬＵＴと前述の逐次補正ＬＵＴを掛け合わせて合成補正ＬＵＴを新たに作成する。

（画像濃度予測モデル）
画像濃度予測モデルは、画像濃度の変動に相関のある情報を入力情報とし、画像濃度情報を出力情報として、実験結果に基づいて数式化することで得られる。入力情報は、環境情報、時間情報、回数情報、及び画像形成装置１００が放置される前の画像形成条件等である。環境情報は、画像形成装置１００の電源投入直後やスリープ状態からの復帰直後にセンサ２００から取得される。時間情報は、タイマ２０１から取得できる前回印刷からの放置時間等である。回数情報は、カウンタ２０２から取得できるトナー補給回数や空回転回数等である。

図２１は、画像濃度予測モデルの作成処理を表すフローチャートである。本実施形態では重回帰モデルを用いて説明を行うが、重回帰モデルに限定されず、他の回帰モデルを用いても画像濃度予測モデルの作成が可能である。

プリンタ制御部３００は、環境条件の変動パターンと画像形成条件の変動パターンを多数用意し、その条件下で印刷実験を行い、環境条件と画像濃度を測定する（Ｓ１０１）。環境条件は、印刷時の現像器４内のトナー濃度や様々な箇所の温度、湿度、前回の印刷時の現像器４内のトナー濃度、前回の印刷からの放置時間などである。これらの環境条件は、電源投入直後に入手される環境情報である。画像形成条件は、感光ドラム１上の帯電電位Ｖｄや、露光強度ＬＰＷ、現像器４の現像コントラストＶｃｏｎｔ等である。画像濃度とは、検出用画像の感光ドラム１上や中間転写ベルト６上での濃度や、用紙Ｓ上での濃度のいずれかである。

プリンタ制御部３００は、測定した環境条件及び画像濃度を、各実験日の初期環境及び初期画像形成条件からの環境変動、画像形成条件の変化、及び画像濃度変動を算出し、各データに分類する（Ｓ１０２、Ｓ１０３）。プリンタ制御部３００は、例えば入力変数ｘｉ（ｎ）を、例えば印刷時のＬＰＷ変動ｘ１（ｎ）、帯電電位変動ｘ２（ｎ）、現像器内トナー濃度変動ｘ３（ｎ）、環境温度変動ｘ４（ｎ）の４入力とする。プリンタ制御部３００は、入力変数ｘｉ（ｎ）の組み合わせから予測する出力変数として、４種類の入力変数から予測される画像濃度変動ｙ（ｎ＿ｔｒａｉｎ）の一次関数モデルを作成する（Ｓ１０４）。
４入力モデル：y(n_train)=a1×x1(n) +a2×x2(n) +a3×x3(n) +a4×x4(n)
（i=1,2,3,4 、n=データ数）

プリンタ制御部３００は、この入力モデル（一次関数モデル）に対して、出力変数である画像濃度変動の実際に測定した実測データを教師データｙ（ｎ＿ｔｅａｃｈ）としてカーブフィットを行う。カーブフィットの方法として、例えば、一次関数モデルの係数（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４）に対して、予測値と実測値の次式で表される予測誤差の二乗和Ｌを演算し、これを最小にする係数を導出する。
その導出方法を説明する。まずは各変数を下記のように行列で表す。

そして、プリンタ制御部３００は、予測値と実測値の二乗和Ｌを算出する。これにより予測誤差が演算される。

この展開式が予測誤差の二乗和Ｌである。二乗和Ｌが最小を実現する行列ａ、つまり一次関数モデルの係数（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４）を求めることが目的である。

そのため、プリンタ制御部３００は、二乗和Ｌを目的変数としておき、二乗和Ｌをａで微分した式を０とし、これを解くことで回帰モデルの最適係数を導出する。
まず、プリンタ制御部３００は、微分式を求める。

プリンタ制御部３００は、この解を０とし、ａを左辺に置く式展開を行うことで、以下のようにａを導出する。

このようにして、プリンタ制御部３００は、画像濃度予測モデルの一例とした重回帰モデルの係数ａ行列を求めることにより、重回帰モデルを作成する（Ｓ１０４）。本実施形態では、入力変数をｘ１（ｎ）、ｘ２（ｎ）、ｘ３（ｎ）、ｘ４（ｎ）のような単純なものとした。入力変数をｘ１（ｎ）×ｘ２（ｎ）のような環境条件及び画像形成条件の積や商とすることにより、複雑なモデルも検討することができる。例えば、現像器４内のトナー濃度と放置時間とを加味したトナー帯電量の変化を表現できる入力変数を作成し、予測モデルを検討することができる。

（画像濃度予測モデルの修正）
上記の通り、個別の画像形成装置１００に対応して最適な画像濃度予測モデルを用いて画像濃度調整のためのキャリブレーション制御を行う場合、使用する画像濃度予測モデルを修正していく必要がある。なぜなら、画像形成装置１００は多数の部品で構成されており、各部品の個体差やその組み合わせによって、同じ使用環境、出力条件、使用状況であっても出力される画像濃度に画像形成装置１００の装置差が生じるためである。通常、出荷時に設定されている画像濃度予測モデルには、ある程度の使用環境や状況を網羅できるような平均的なモデルを用いることが一般的で、個別の画像形成装置１００に最適であるとは限らない。

画像濃度予測モデルを修正するには、実際の画像濃度の変動と環境や出力条件等を合わせたデータが必要になってくる。本実施形態では、プリンタ制御部３００は、キャリブレーション用の検出用画像を形成して画像濃度調整を行う制御と同時に、画像濃度予測モデル修正用のデータを取得していく。プリンタ制御部３００は、画像濃度予測モデル修正用のデータのデータ数ｎを増やして以下の行列データへ追加する。

プリンタ制御部３００は、追加更新された各変数を用いて、上述した処理と同様の方法で重回帰モデルの係数ａを再度算出し、新たな重回帰モデルを作成する。新たな重回帰モデルが修正された画像濃度予測モデルとなる。

画像濃度予測モデルの修正を行うにあたり、実際に画像濃度予測制御実行中のモデルの修正を随時進めるか、若しくは画像濃度予測モデルを複数有し、実際に画像濃度予測を行うモデルと、修正を進める画像濃度予測モデルを別に有する構成でもよい。また、画像濃度予測モデルを修正するためのデータ蓄積や、実際に修正した画像濃度予測モデルを求める演算の実行は、画像形成装置１００内、若しくは画像形成装置１００にネットワーク接続された装置で行うことで実現可能である。

（分散印刷）
以上のような構成のプリントシステム１により、複数の画像形成装置を用いて分散印刷処理が行われる。本実施形態では、２台の画像形成装置１００ａ、１００ｂで分散印刷が行われる例を説明する。分散印刷は、サーバ１００３により制御される。図２２は、分散印刷処理を表すフローチャートである。各画像形成装置１００ａ、１００ｂは同様の処理を行う。

ユーザがＰＣ１００２から印刷ジョブを入力すると、サーバ１００３が印刷ジョブに応じて印刷情報と分割処理情報とを生成して、画像形成装置１００ａ、１００ｂにそれぞれ送信する。分割処理情報は、画像形成装置１００ａと画像形成装置１００ｂとで分散印刷を行う場合にのみ生成される。分割処理情報は、複数の画像形成装置（画像形成装置１００ａ、１００ｂ）のそれぞれに印刷情報に応じた画像形成処理を行わせるための情報である。プリンタ制御部３００は、サーバ１００３から印刷情報を取得する。この際、プリンタ制御部３００は、分割処理情報も同時に送信されていれば、これも取得する（Ｓ７０１）。

プリンタ制御部３００は、分割処理情報を取得しているか否かを判断する（Ｓ７０２）。分割処理情報を取得していない場合（Ｓ７０２：N）、分散印刷処理は行われない。この場合、プリンタ制御部３００は、画像濃度予測モデルの更新を行うことなく、印刷情報に応じた印刷処理を開始する（Ｓ７０４）。

分割処理情報を取得している場合（Ｓ７０２：Y）、分散印刷処理が行われる。この場合、プリンタ制御部３００は、画像濃度予測モデルを更新する（Ｓ７０３）。画像濃度予測モデルは、分散印刷が指示された他の画像形成装置との出力物の画像濃度差を抑制するように更新される。例えば、プリンタ制御部３００は、サーバ１００３を介して他の画像形成装置の画像濃度予測モデルから予測される画像濃度を取得し、取得した画像濃度に応じて画像濃度予測モデルを更新する。この場合、他の画像形成装置は、画像濃度予測モデルの更新を行わなくてもよい。プリンタ制御部３００は、更新した画像濃度予測モデルを用いて画像形成条件を調整し、印刷情報に応じた印刷処理を開始する（Ｓ７０４）。

このように分散印刷を行う場合に画像濃度予測モデルを更新することで、複数の画像形成装置１００間で出力される画像（出力物）の色味や画像濃度等の画質の差を小さくなる。そのために、印刷ジョブに応じた均等な画質の出力物が複数の画像形成装置１００から得られる。

（変形例）
図２３は、分散印刷処理の変形例を表すフローチャートである。この処理は、図２２の処理に、分散印刷を行う場合に、画像濃度や色味の画像形成装置１００ａ、１００ｂ間の差に応じて画像濃度予測モデルの更新を行うか否かの判断が追加された処理である。つまり、各画像形成装置１００ａ、１００ｂで画質の差が小さい場合には、画像濃度予測モデルの更新処理が省略される。

プリンタ制御部３００が分割処理情報を取得しているか否かを判断する処理までは、図２２のＳ７０１、Ｓ７０２の処理と同様である（Ｓ８０１、Ｓ８０２）。分割処理情報を取得していない場合（Ｓ８０２：N）、分散印刷処理は行われない。この場合、プリンタ制御部３００は、画像濃度予測モデルの更新を行うことなく、印刷情報に応じた印刷処理を開始する（Ｓ８０６）。

分割処理情報を取得している場合（Ｓ８０２：Y）、プリンタ制御部３００は、現在の画像濃度予測モデルを用いて、取得した印刷情報に基づいて印刷する画像の画像濃度や色味を推定する（Ｓ８０３）。各画像形成装置１００ａ、１００ｂで推定された画像濃度や色味は、サーバ１００３により比較される。サーバ１００３は、各画像形成装置１００ａ、１００ｂから取得した画像濃度や色味の差分を所定値と比較する。比較結果は、各画像形成装置１００ａ、１００ｂへ送信される。

比較の結果、差分が所定値より小さければ（Ｓ８０４：N）、プリンタ制御部３００は、画像濃度予測モデルの更新を行うことなく、印刷情報に応じた印刷処理を開始する（Ｓ８０６）。比較の結果、差分が所定値以上であれば（Ｓ８０４：Y）、プリンタ制御部３００は、図２２のＳ７０３の処理と同様の処理により、画像濃度予測モデルを更新する（Ｓ８０５）。プリンタ制御部３００は、更新した画像濃度予測モデルを用いて画像形成条件を調整し、印刷情報に応じた印刷処理を開始する（Ｓ８０６）。

以上のように一つの印刷ジョブに基づいて複数の画像形成装置１００で分散して印刷処理を行う際に画像濃度予測モデルを更新することで、複数の画像形成装置１００間での色味や画像濃度等の画質の差を小さくすることができる。そのために、一つの印刷ジョブで異なる画像形成装置１００から出力された出力物の画像品位が向上する。

Claims (7)

1. 用紙に画像を形成する画像形成エンジンと、
   内部に設けられたセンサと、
   前記画像形成エンジンの動作を制御するプリンタ制御手段と、を備え、
   前記プリンタ制御手段は、
   前記センサによる検出結果に基づいて予測画像濃度を算出する画像濃度予測モデルを有する予測濃度算出手段と、
   前記画像濃度予測モデルを修正する予測モデル修正手段と、を有し、
   前記プリンタ制御手段は、一つの印刷ジョブに基づいて他の画像形成装置と分散して印刷処理を行う場合に、予測モデル修正手段により、前記他の画像形成装置の画像濃度予測モデルに応じて、前記予測濃度算出手段が有する前記画像濃度予測モデルを更新することを特徴とする、
   画像形成装置。
2. 前記プリンタ制御手段は、前記他の画像形成装置の出力物との画像濃度差を抑制するように、前記予測濃度算出手段が有する前記画像濃度予測モデルを更新することを特徴とする、
   請求項１記載の画像形成装置。
3. 前記プリンタ制御手段は、前記他の画像形成装置の画像濃度予測モデルから予測される画像濃度を取得し、取得した該画像濃度に応じて前記予測濃度算出手段が有する前記画像濃度予測モデルを更新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。
4. 前記プリンタ制御手段は、前記一つの印刷ジョブに基づいて前記他の画像形成装置と分散して印刷処理を行う場合に、現在の画像濃度予測モデルを用いて印刷する前記印刷ジョブに応じた画像の画像濃度を推定し、前記他の画像形成装置で推定された画像濃度との差分が所定値より小さければ、前記現在の画像濃度予測モデルの更新を行わないことを特徴とする、
   請求項１～３のいずれか１項記載の画像形成装置。
5. 前記プリンタ制御手段は、前記差分が前記所定値以上であれば、前記現在の画像濃度予測モデルを更新することを特徴とする、
   請求項４記載の画像形成装置。
6. 前記画像濃度予測モデルは回帰モデルであることを特徴とする、
   請求項１～５のいずれか１項記載の画像形成装置。
7. 前記プリンタ制御手段は、前記画像濃度予測モデルに基づき画像濃度を制御するとともに、検出用画像を測定する画像センサの検出結果に基づいて画像濃度を制御することを特徴とする、
   請求項１～６のいずれか１項記載の画像形成装置。

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