JP2024075903A - 画像処理システム、画像形成システム、情報処理装置、検査方法、対応策特定プログラム、対応策特定システム、学習装置、および学習方法 - Google Patents

Abstract

【課題】不具合の対策に要するサービスマンの労力と作業時間を低減し、無駄な部品の交換を抑制すること。【解決手段】画像処理システム５００は、記録媒体に形成された画像を読み取る画像読取部と、画像読取部により読み取られた画像の不具合を検査する検査部と、検査部による検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定する特定部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理システム、画像形成システム、情報処理装置、検査方法、対応策特定プログラム、対応策特定システム、学習装置、および学習方法に関する。

近年、技術の高度化に伴い、高速かつ高画質で印刷可能な画像処理システムや画像形成システムの開発が進められている。このような画像処理システムや画像形成システムでは、印刷された画像に不具合が生じた場合に、サービスマンが不具合を解消する対処方法を見出すことが難しい場合がある。

特許文献１には、各画像形成装置に適するタイミングで、画像形成装置の保守の実施を要請することが可能な情報処理装置について、記載されている。

特許文献１の情報処理装置の要約書には、「シート状の記録媒体に画像を形成する画像形成装置について保守の実施を促すためのアラートを生成するための情報処理装置は、記録媒体から読み取った検査画像に発生した欠陥の欠陥レベルを算出し、欠陥レベル履歴として時系列で保存する欠陥情報作成／保持部と、画像形成装置に対する保守の実施を検知し、保守の実施を検知した際の欠陥レベルを欠陥情報作成／保持部に保存した欠陥レベル履歴から抽出し、抽出した欠陥レベルに基づいて欠陥レベル閾値を算出して保持する保守情報作成／保持部と、欠陥情報作成／保持部で算出された欠陥レベルと、保持された欠陥レベル閾値とを比較し、欠陥レベルが欠陥レベル閾値よりも画像品質が劣る範囲にある場合にアラートを生成するアラート生成部を備える。」と記載されている。

また、特許文献２には、高精度に故障箇所を特定することが可能な故障箇所特定システムについて、記載されている。

特許文献２の故障個所特定システムの要約書には、「記録媒体に画像を形成する画像形成装置の故障箇所を特定するためのシステムであって、前記画像形成装置を構成する部品の交換前に形成した画像と交換後に形成した画像の画像データを比較して、前記部品交換前の画像には存在し前記部品交換後の画像には存在しない欠陥を抽出する消失欠陥抽出部と、前記抽出した欠陥の特徴量と、前記交換した部品の識別情報とを関連付けした特定情報を保持する特定情報保持部と、前記画像形成装置で形成した画像に生じた欠陥の特徴量と、前記特定情報保持部に保持された前記特定情報とに基づいて、前記欠陥の発生要因となった部品を特定する部品特定部とを備えた。」と記載されている。

特開２０２２―１２７１２８号公報 特開２０２１―５１１３３号公報

画像に不具合が生じた場合、サービスマンは、不具合を解消するために、機械の調整、機械の清掃または故障部品の交換を行う。不具合の原因が明確な場合、サービスマンは、その不具合に関する機械の調整、機械の清掃またはその不具合に関する部品の交換により対処できる。しかしながら、原因が不明な不具合の場合、サービスマンは、取り得る不具合の原因を複数想定して、想定した不具合に関する機械の調整、機械の清掃および想定した不具合の原因と疑われる部品の交換を行わなければならない。

そのため、サービスマンは、不具合の原因が分からない場合、想定した不具合に関する機械の調整や清掃を行うだけでなく、次から次へと部品を交換する必要が生じ、不具合の対策に多くの労力と作業時間を要していた。

このような課題に関し、本発明では、不具合の対策に要するサービスマンの労力と作業時間を低減し、無駄な部品の交換を抑制することを課題とする。

すなわち、本発明の上記課題は、下記の構成により解決される。
（１） 記録媒体に形成された画像を読み取る画像読取手段と、
前記画像読取手段により読み取られた前記画像の不具合を検査する検査手段と、
前記検査手段による前記検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定する特定手段と、
を備える画像処理システム。

（２） 前記所定の提案条件とは、
前記検査の結果に応じた原因確率、作業時間、交換部品の価格、および顧客満足度のうち少なくとも１つに基づく条件である、
（１）に記載の画像処理システム。

（３） 前記対応策に係る作業内容および前記作業時間を、映像または音声で記録する記録手段を備える、
請求項２に記載の画像処理システム。

（４） 前記検査の結果に関する情報および当該情報に応じた前記対応策を、事例として蓄積する蓄積手段を備える、
（１）に記載の画像処理システム。

（５） 前記画像読取手段、前記検査手段、前記特定手段、および前記蓄積手段の少なくとも１つが、ネットワークを介して通信可能に接続されている、
（４）に記載の画像処理システム。

（６） 前記記録媒体に画像を形成する複数の画像形成装置が、ネットワークを介して接続されている、
（４）に記載の画像処理システム。

（７） 前記特定手段は、
前記ネットワークを介して接続された画像形成装置に不具合が生じ、かつ当該画像形成装置と同一構成の画像形成装置に係る同一の不具合の事例が前記蓄積手段に蓄積されていたならば、前記同一構成の画像形成装置に係る前記同一の不具合の事例に基づいて、前記対応策を特定する、
（６）に記載の画像処理システム。

（８） 前記特定手段は、
前記ネットワークを介して接続された画像形成装置に不具合が生じ、当該画像形成装置と異なる構成の画像形成装置に係る同一の不具合の事例が前記蓄積手段に蓄積されていたならば、画像形成装置の構成に依らず前記同一の不具合の事例に基づいて、前記対応策を特定する、
（６）に記載の画像処理システム。

（９） 前記蓄積手段は、
前記画像形成装置の機械データおよび環境データの少なくとも１つを蓄積する、
（６）に記載の画像処理システム。

（１０） 前記機械データは、
前記画像形成装置の各部材に関するパラメータであり、
前記環境データは、
前記画像形成装置の筐体内の温度または湿度、もしくは筐体外の温度または湿度である、
（９）に記載の画像処理システム。

（１１） 前記特定手段は、
前記対応策の候補が複数ある場合、前記提案条件に基づいて、前記複数の対応策に優先順位を付与する、
（１）に記載の画像処理システム。

（１２） 前記特定手段は、
前記複数の対応策に優先順位を付与する場合に、前記画像の不具合の原因を切り分けるモードを実行する、
（１１）に記載の画像処理システム。

（１３） 前記画像の不具合が解消した否か判定する判定手段を備える、
（１）に記載の画像処理システム。

（１４） 前記検査の結果に関する情報、および当該情報に応じた前記対応策を事例として蓄積する蓄積手段を備え、
前記判定手段により前記画像の不具合が解消したと判定された場合、蓄積手段に前記事例を蓄積する、
（１３）に記載の画像処理システム。

（１５） 前記画像の不具合が解消したか否か判定する閾値は、可変である、
（１３）に記載の画像処理システム。

（１６） 記録媒体に形成された画像を読み取る手順、
読み取られた前記画像の不具合を検査する手順、
検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて対応策を特定する手順、
をコンピュータに実行させるための対応策特定プログラム。

（１７） 画像読取部が、記録媒体に形成された画像を読み取るステップと、
検査部が、前記画像読取部が読み取った前記画像の不具合を検査するステップと、
特定部が、前記検査部の検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて対応策を特定するステップと、
を備える検査方法。

（１８） 不具合を検査した結果に関する情報、および当該情報に応じた対応策を事例として蓄積する蓄積手段と、
前記情報および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定する特定手段と、
前記特定された対応策を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。

（１９） 出力物の検査結果に関する検査結果情報を取得する検査結果情報取得手段と、
所定の提案条件に関する提案条件情報を取得する提案条件情報取得手段と、
前記検査結果情報取得手段によって取得された前記検査結果情報、および前記提案条件情報取得手段によって取得された前記提案条件情報に基づいて、対応策に関する対応策情報を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された前記対応策情報を出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。

（２０） 検査結果に関する検査結果情報を取得する検査結果情報取得手段と、
所定の提案条件に関する提案条件情報を取得する提案条件情報取得手段と、
前記検査結果情報取得手段によって取得された前記検査結果情報、および前記提案条件情報取得手段によって取得された前記提案条件情報に基づいて、対応策に関する対応策情報を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された前記対応策情報を出力する出力手段と、
を備える対応策特定システム。

（２１） 検査結果に関する検査結果情報と、所定の提案条件に関する提案条件情報と、対応策に関する対応策情報とを学習データとして取得する学習データ取得部と、
前記学習データ取得部によって取得された、前記検査結果情報、前記提案条件情報および前記対応策情報に基づいて、検査結果情報と提案条件情報とを入力すると特定の対応策情報を出力するように学習器の機械学習を行わせる学習処理部と、
を備える学習装置。

（２２） 学習データ取得部が、検査結果に関する検査結果情報と、所定の提案条件に関する提案条件情報と、対応策に関する対応策情報とを学習データとして取得するステップと、
学習処理部が、前記学習データ取得部によって取得された、前記検査結果情報、前記提案条件情報および前記対応策情報に基づいて、検査結果情報と提案条件情報とを入力すると特定の対応策情報を出力するように学習器の機械学習を行わせるステップと、
を備える学習方法。

本発明によれば、不具合の対策に要するサービスマンの労力と作業時間を低減し、無駄な部品の交換を抑制することができる。

本実施形態に係る画像処理システムの概略構成を示した説明図である。 本実施形態に係る画像形成装置の概略構成を示した説明図である。 本実施形態に係るサーバの概略の物理構成を示した説明図である。 本実施形態に係るサーバの論理構成を示した説明図である。 本実施形態に係る画像処理システムが、画像形成装置において生じた不具合を蓄積する処理を示したフローチャートである。 画像不具合が発生したときの分類と画像の特徴量の関係を示した説明図である（その１）。 画像不具合が発生したときの分類と画像の特徴量の関係を示した説明図である（その２）。 画像形成装置に不具合が生じた場合、サービスマンに対応策を提案する処理を示したフローチャートである（その１）。 画像形成装置に不具合が生じた場合、サービスマンに対応策を提案する処理を示したフローチャートである（その２）。 サーバが格納する画像形成装置の不具合リストの一例を示した説明図である（その１）。 サーバが格納する画像形成装置の不具合リストの一例を示した説明図である（その２）。 画像にＦＤスジが発生した場合、発生要因が露光部であるか否かの不具合要因を切り分けるモードの実行を示したフローチャートである。 対応策に該当する部品ごとに、原因確率、価格、および作業時間の関係を示したコスト算出テーブルである。 原因確率、価格、および作業時間から、適切な優先順位を算出するための優先順位算出テーブルである。

以下に、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実現するための一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正または変更されるべきものであり、本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではない。なお、同一の部材には同一の符号を付して、説明を適宜、省略する。

＜本実施形態＞
［画像処理システムの全体構成］
図１は、本実施形態に係る画像処理システム５００の概略構成を示した説明図である。画像処理システム５００は、画像形成装置１００ａ，１０１ｂ～１００ｎ、サーバ２００を備えて構成されている。画像処理システム５００を構成する各構成要素は、相互にネットワーク３００に接続されている。

各画像形成装置１００ａ～１００ｎは、それぞれ画像形成装置を示しており、いずれかの画像形成装置を特定する必要がない場合は、単に画像形成装置１００と記載する。以下、各装置の構成について説明する。

［画像形成装置の構成］
図２は、本実施形態に係る画像形成装置１００の概略構成を示した説明図である。画像形成装置１００は、制御部１０、画像読取部１１、操作パネル１２、検査部１３、画像形成部１４、蓄積部１５、記憶部１６、通信部１７、および記録部１８を備えて構成されている。

制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、およびＲＡＭ（Random Access Memory）１０３等を備える。ＣＰＵ１０１は、記憶部１６またはＲＯＭ１０２からプログラムを読み出してＲＡＭ１０３に展開して実行することにより、画像形成装置１の各構成部を制御する。このとき、記憶部１６に格納されている各種データが参照される。

記憶部１６は、例えば不揮発性の半導体メモリ（いわゆるフラッシュメモリ）やハードディスクドライブで構成される。

制御部１０は、通信部１７を介して、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の通信ネットワーク（例えば、ネットワーク３００）に接続された外部の装置（例えば、サーバ２００など）との間で各種データの送受信を行う。制御部１０は、例えば、外部の装置から送信された画像データを受信し、画像形成部１４により、この画像データに基づいて記録媒体にトナー像を形成させる。制御部１０は、画像形成装置１００に含まれる各構成部を制御する。制御部１０は「制御装置」または「コントローラ」と称してもよい。

通信部１７は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信制御カードで構成される。

画像形成部１４は、記録媒体に画像を形成する。画像形成部１４は、二次転写ユニットと定着装置とを備えて構成されている。二次転写ユニットは、中間転写ベルト上のトナー像を記録媒体に転写する。定着装置は、トナー像が転写された記録媒体を定着ニップで加熱、加圧することにより、トナー像を定着させる。

画像読取部１１は、画像形成部１４によって、記録媒体に形成された画像を読み取る。画像読取部１１は、ＡＤＦ（Automatic document feeder）装置およびスキャナ装置を備えている。ＡＤＦ装置は、原稿トレーに載置された１以上の原稿を搬送機構により搬送して、スキャナ装置へ送り出す。スキャナ装置は、ＡＤＦ装置からコンタクトガラス上に搬送された原稿またはコンタクトガラス上に載置された原稿を光学的に走査する。スキャナ装置は、原稿からの反射光をＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサの受光面上に結像させ、原稿画像を読み取る。画像読取部１１は、スキャナ装置による読取結果に基づいて、入力画像データ（読取画像）を生成する。

操作パネル１２は、例えば、タッチパネル付の液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）で構成される。操作パネル１２は、表示部１２１および操作部１２２を含んで構成されている。表示部１２１は、例えば液晶ディスプレイで構成され、制御部１０の制御に従って、各種操作画面、画像の状態、各機能の動作状況等を表示する。操作部１２２は、例えばタッチパネルとテンキー、スタートキー等の各種操作キーで構成され、ユーザによる各種入力操作を受け付けて、操作信号を制御部１０に出力する。

検査部１３は、画像読取部１１により読み取られた画像データ（読取画像）の不具合を検査する。検査部１３は、読取画像と基準画像とを比較することで、読取画像に不具合が発生したか否かを検査（判断）する。

蓄積部１５は、記憶部１６の一部として構成されており、検査の結果に関する情報および当該情報に応じた対応策を事例として蓄積する。蓄積部１５は、画像形成装置１００の機械データおよび環境データの少なくとも１つを蓄積する。機械データは、例えば、画像形成装置１００の各部材に関するパラメータである。環境データは、例えば、画像形成装置１００の筐体内の温度または湿度、もしくは筐体外の温度または湿度である。後述する特定部２１は、機械データまたは／および環境データを参照して、不具合の対応策を特定する。これら機械データまたは／および環境データは、検査の結果に関する情報に含まれる。

記録部１８は、例えばカメラまたはマイクロフォンを含んで構成され、サービスマンによる作業内容および作業時間を、映像または音声で記録する。記録部１８は、例えば、蓄積部１５に、サービスマンによる作業内容および作業時間を、カメラによる映像またはボイスレコーダによる音声により自動的に記録する。

［サーバの構成］
図３Ａは、本実施形態に係るサーバ２００の概略の物理構成を示した説明図である。
サーバ２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ１０３、操作部２２、記憶部２６、通信部２７、表示部２４１を備える。

ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２または記憶部２６からプログラムを読み出して実行することで、サーバ２００の各構成部を制御する。このとき、記憶部２６に格納されている各種データが参照される。記憶部２６は、例えば半導体メモリやハードディスクドライブなどの大容量記憶媒体で構成される。

ＣＰＵ２０１は、通信部２７を介して、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の通信ネットワーク（例えば、ネットワーク３００）に接続された外部の装置（例えば、画像形成装置１００ａ～１００ｎなど）との間で各種データの送受信を行う。ＣＰＵ２０１は、例えば、外部の装置から送信された画像データを受信し、この画像データに基づいて、対応策を特定する。

通信部２７は、例えばＮＩＣ等の通信制御カードで構成される。

操作部２２は、テンキー、スタートキー等の各種操作キーを備える。操作部２２は、ユーザによる各種入力操作を受け付けて、操作信号を制御部２０に出力する。
表示部２４１は、例えば液晶ディスプレイなどであり、文字、図形、画像などを表示する。

図３Ｂは、本実施形態に係るサーバ２００の論理構成を示した説明図である。
サーバ２００は、制御部２０、特定部２１、操作部２２、判定部２３、出力部２４、蓄積部２５、学習部２８、検査結果情報取得部３０、および提案条件情報取得部３１を備えて構成されている。なお、特定部２１、判定部２３および学習部２８は、サーバ２００に設けられているが、例えば、画像形成装置１００ａ～１００ｎに設けられていてもよい。

制御部２０は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、およびＲＡＭ１０３の動作によって具現化され、このサーバ２００を統括制御する。制御部２０は「制御装置」または「コントローラ」と称してもよい。

検査結果情報取得部３０は、画像形成装置１００の記録媒体に形成された画像の検査結果に関する検査結果情報を取得する。この検査結果情報は、画像形成装置１００の検査部１３によって生成された不具合解消前後（対応前後）の画像の特徴量、不具合解消前後（対応前後）の機械の特徴量、サービスマンの作業内容、および作業時間である。検査結果情報取得部３０は、通信部２７により、ネットワーク３００を介して、画像形成装置１００ａ～１００ｎのうち何れかから検査結果情報を取得する。

提案条件情報取得部３１は、所定の提案条件に関する情報を取得する。なお、所定の提案条件とは、検査の結果に応じた不具合の原因の確率（これを原因確率ともいう。）、作業時間、交換部品の価格、および顧客満足度のうち少なくとも１つに基づく条件である。ここで顧客満足度とは、画像不具合が直るまでの時間、画像不具合の改善レベル、再発までのインターバル、再発防止に向けた追加策の有無、パネル操作での応急処置の可否、想定メカニズムや不具合発生条件の提示の可否などの条件である。例えば、提案条件情報取得部３１は、サービスマンが画像形成装置１００の操作部１２２に入力した提案条件情報を取得する。

特定部２１は、画像形成装置１００の検査部１３による検査の結果に関する情報、および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定する。ここで、対応策とは、例えば、画像の不具合を生じている画像形成装置１００に対して、サービスマンが施す具体的な作業のことであり、ここでは画像形成装置１００の調整または清掃、および部品の交換のことをいう。

特定部２１は、ネットワーク３００を介して接続された、或る画像形成装置１００に不具合が生じ、かつ、この画像形成装置と同一構成の画像形成装置に係る同一の不具合の事例が蓄積部２５に蓄積されていたならば、この同一構成の画像形成装置に係る不具合の事例に基づいて、対応策を特定する。

更に特定部２１は、ネットワーク３００を介して接続された、或る画像形成装置１００に不具合が生じ、かつ、この画像形成装置とは異なる構成の画像形成装置に係る同一の不具合の事例が蓄積部２５に蓄積されていたならば、画像形成装置の構成に依らず、同一の不具合の事例に基づいて、対応策を特定する。

特定部２１は、例えば、固有の回転部材が用いられた画像形成装置１００にＣＤ(Cross feeding Direction)スジの不具合が発生し、かつ不具合の周期と回転部材の周長が一致している場合、この固有の回転部材が用いられた同一構成の画像形成装置に固有の不具合と判断する。このとき特定部２１は、同一構成の画像形成装置に係るＣＤスジの不具合の事例に基づいて、対応策を特定する。なお、ＣＤスジとは、通紙方向に対して垂直方向に発生するスジをいう。

また、特定部２１は、異なる機種の複数の画像形成装置において、同一のＦＤ(Feed Direction)スジの不具合が発生している場合は、機種に固有の不具合ではないと判断する。このとき特定部２１は、蓄積部２５に蓄積されている全ての画像形成装置に係るＦＤスジの不具合の事例に基づいて、対応策を特定する。なお、ＦＤスジとは、通紙方向に対して平行に発生するスジをいう。

また、特定部２１は、対応策の候補が複数ある場合、提案条件に基づいて、複数の対応策に優先順位を付与する。なお、特定部２１が対応策に優先順位を付与する具体例については、後述する図６Ａ、図６Ｂのフローチャートを用いて説明する。
また、特定部２１は、複数の対応策に優先順位を付与する場合、画像の不具合の原因を切り分けるモードを実行してもよい。なお、特定部２１が、不具合の原因を切り分けるモードを実行する具体例については、図８のフローチャートを用いて説明する。

判定部２３は、画像の不具合が解消したか否かを判定する。画像の不具合が解消したか否かを判定する閾値は、可変である。不具合が解消したか否かは、判定部２３が機械的に判定することに限られず、サービスマンが判定して入力してもよい。例えば、サービスマンが判定する場合、同じ画像であってもサービスマンの個人差により不具合か否かが分かれる。そのため判定部２３が、記録媒体に印刷した画像が不具合であるか否かを機械的に判断することが望ましい。

出力部２４は、特定部２１によって特定された対応策情報を出力する。出力部２４は、特定された対応策情報を画像形成装置１００に送信（出力）して、表示部１２１に表示させる。これにより、画像処理システム５００は、画像形成装置１００を修理するサービスマンに不具合の対応策を報知できる。

蓄積部２５は、例えば記憶部２６の一部として構成されており、画像形成装置１００の検査部１３により検査された検査結果に関する情報、および当該情報に応じた対応策を事例として蓄積する。また、蓄積部２５は、判定部２３により画像の不具合が解消したと判定された場合に、その対応策を事例として蓄積してもよい。

学習部２８は、学習データ取得部２９ａ、学習器２９ｂ、および学習処理部２９ｃを備えて構成されている。学習データ取得部２９ａは、蓄積部２５から、記録媒体に形成された画像の検査結果に関する検査結果情報と、所定の提案条件に関する提案条件情報と、対応策に関する対応策情報とを学習データ（教師データ）として取得する。ここで提案条件情報と不具合の検査結果情報は例題であり、不具合を解消できた対応策は正解である。

学習処理部２９ｃは、学習データ取得部２９ａによって取得された、検査結果情報、提案条件情報および対応策情報に基づいて、検査結果情報と提案条件情報とを入力すると特定の対応策情報を出力するように学習器２９ｂに機械学習を行わせる。特定部２１は、学習済みの学習器２９ｂに、不具合の検査結果情報と所定の提案条件とを入力して、この不具合を解消する対応策を特定する。この学習部２８を具現化するサーバ２００は、提案条件情報と不具合の検査結果情報を例題とし、対応策を正解として学習する学習装置として機能する。

［情報処理装置の構成］
図３のサーバ２００は、蓄積部２５、検査結果情報取得部３０、提案条件情報取得部３１、特定部２１、および出力部２４を備えて構成されており、情報処理装置として機能する。

なお、検査部１３と特定部２１は、サーバ２００に設けられて、ネットワーク３００を介して画像形成装置１００と通信可能に接続されていてもよい。また、画像形成装置１００が蓄積部１５を備えず、サーバ２００の蓄積部２５のみでシステムが構成されていてもよい。

［不具合事例の蓄積処理］
本実施形態に係る画像処理システム５００が、不具合事例を蓄積する処理について説明する。

図４は、本実施形態に係る画像処理システム５００が、画像形成装置１００において生じた不具合を蓄積する処理を示したフローチャートである。

画像処理システム５００は、画像形成装置１００が実行するジョブで記録媒体に印刷した画像を、画像読取部１１によりリアルタイムかつ自動的に読み取る（ステップＳ００１）。

画像形成装置１００の検査部１３は、画像読取部１１が読み取った読取画像と、基準画像を比較して、画像の不具合が発生したか否かを検査する（ステップＳ００３）。

ステップＳ００３にて、画像の不具合が発生していなければ（Ｎｏ）、検査部１３は、ステップＳ００１に戻る。一方、ステップＳ００３にて、画像不具合が発生していた場合（Ｙｅｓ）、検査部１３は、ステップＳ００５に進む。

ステップＳ００５において、検査部１３は、読取画像と基準画像との差分を取得して、その取得した差分を特徴量として抽出することで、画像の不具合を検査する。基準画像とは、画像形成装置１００にて正しく印刷した画像を、画像読取部１１で読み取ったものである。なお、基準画像は、印刷画像データであってもよい。

図５Ａおよび図５Ｂは、画像不具合が発生したときの分類と画像の特徴量の関係を示した説明図である。図５Ａおよび図５Ｂでは、不具合の分類と画像の特徴量の欄を有しており、画像不具合の分類と、画像の特徴量とを保存する。

例えば、図５Ａに示すように、画像不具合としてＦＤスジまたはＣＤスジが発生した場合の特徴量は、ＦＤスジ間隔、スジ幅、スジのシャープさ、スジの濃度差、発生位置、共通スジか、光沢差などが該当する。また、黒点などの汚れが発生した場合の特徴量は、大きさ、数（頻度）、発生位置（分布）、形、色（単色または混色）などが該当する。また、白点などの白抜けが発生した場合の特徴量は、大きさ、数（頻度）、発生位置（分布）、形などが該当する。

また、図５Ｂに示すように、検査部１３は、画像データの他に、現像、転写、定着といった各部材に関するパラメータや温湿度などの環境データを取得してもよい。汚れに係る機械の特徴量は、１次転写出力と２次転写出力である。ＦＤスジに係る機械の特徴量は、定着エア風量と、定着上温度と、定着下温度と、定着ニップ圧と、ＰＦＵ吸引風量と、濃度バランス調整値である。ＣＤスジに係る機械の特徴量は、スクリーンと、ＡＣバイアス微調整値である。ムラに係る機械の特徴量は、現像出力調整値と、カブリマージン微調整値と、トナー濃度調整値と、トナー帯電量と、嵩検知と、ガンマオフセット調整値と、ＲＩＰ（Raster Image Processor）形式と、現像ＡＣ周波数微調整と、１次転写除電極出力とである。不具合全体に係る機械の特徴量は、紙速設定と、線速と、カバレッジと、環境（温度または湿度）と、部材毎の速度である。

なお、図５Ａおよび図５Ｂに示す特徴量は、例示であり、これらに限定されるものではない。

図４に戻り、説明を続ける。サービスマンは、画像形成装置１００に発生した画像の不具合に対応するため、機械の調整、機械の掃除または部品の交換などを行う（ステップＳ００７）。その際、記録部１８は、サービスマンの作業内容、不具合対応に要した作業時間などを自動的に記録する（ステップＳ００９）。

なお、サービスマンが画像形成装置１００の操作部１２２に、自身の作業内容、不具合対応に要した作業時間などを手作業で入力してもよい。但し、サービスマンが手作業で作業内容または不具合対応に要した作業時間を入力すると、操作に時間を要する上に抜けや漏れが発生する可能性がある。そのため、記録部１８が、作業内容または不具合対応に要した作業時間を自動的に記録する構成が望ましい。

サービスマンが対応終了後に印刷を指示すると（ステップＳ０１１）、画像形成部１４が記録媒体に画像を印刷する。その後、画像読取部１１が、対応後に印刷した記録媒体の画像を自動的に読み取る（ステップＳ０１３）。

蓄積部１５と蓄積部２５は、不具合解消前後（対応前後）の画像の特徴量、不具合解消前後（対応前後）の機械の特徴量、サービスマンの作業内容、および作業時間、ならびに、画像形成装置１００の機械データおよび環境データを関連付けて蓄積する（ステップＳ０１５）。その後、判定部２３は、画像の不具合が解消されたか否かを判断する（ステップＳ０１７）。

ステップＳ０１７にて、画像の不具合が解消した場合（Ｙｅｓ）、判定部２３は、図４の処理を終了する。一方、ステップＳ０１７にて、画像の不具合が解消していない場合（Ｎｏ）、判定部２３は、ステップＳ００５に戻る。そして、画像形成装置１００は、引き続き、サービスマンによる機械の修理、機械の清掃または部品の交換などの処理を受け付ける。

本実施形態において、蓄積部１５は、検査の結果である不具合解消前後の画像の特徴量、不具合解消前後の機械の特徴量、対応策であるサービスマンの作業内容、および作業時間を関連付けて、事例として蓄積する。これにより、特定部２１は、より適切な対応策を特定可能である。制御部１０は、画像形成装置１００の蓄積部１５が蓄積した内容を、通信部１７により、サーバ２００に送信する。これにより、サーバ２００の蓄積部２５には、各画像形成装置１００の蓄積部１５に蓄積された対応策と同一の対応策が蓄積される。したがって、特定部２１は、他の画像形成装置１００で発生した画像の不具合と同一の不具合が発生したときに、蓄積部２５に蓄積された同一の不具合の事例に基づいて、適切な対応策を特定できる。そして画像処理システム５００は、サービスマンに対して、より適切な対応策を提示（提案）できる。

［サーバによる提案処理］
図６Ａおよび図６Ｂは、画像形成装置１００の画像に不具合が生じた場合、サービスマンに対応策を提案する処理を示したフローチャートである。図６Ａおよび図６Ｂでは、（１）不具合の特徴量を有する事例を特定して、サービスマンに対応策を提案し、（２）所定の提案条件に基づいて、優先順位を決定でき、（３）機械の電源を落としてから画像不具合が解消するまでの作業時間を提示する、という特徴を有している。

なお、前提として、サーバ２００は、十分に事例が蓄積された蓄積部２５を備えている。

まず、画像処理システム５００は、画像形成装置１００が実行するジョブで記録媒体に印刷した画像を、画像読取部１１によりリアルタイムかつ自動的に読み取る（ステップＳ１０１）。

画像形成装置１００の検査部１３は、画像読取部１１が読み取った読取画像と、基準画像を比較して、画像の不具合が発生しているか否かを検査する（ステップＳ１０３）。

ステップＳ１０３にて、画像の不具合が発生していなければ（Ｎｏ）、検査部１３は、ステップＳ１０１に戻る。一方、ステップＳ１０３にて、画像不具合が発生していた場合（Ｙｅｓ）、検査部１３は、ステップＳ１０５に進む。

ステップＳ１０５において、検査部１３は、読取画像と基準画像との差分を取得して、その取得した差分を特徴量として抽出することで、画像の不具合を検査する。

ステップＳ１０７にて、不具合が発生した画像形成装置１００の制御部１０は、検査部１３が抽出した特徴量を、通信部１７によりサーバ２００に送信する。サーバ２００の制御部２０は、抽出された特徴量を通信部２７にて受信し、蓄積部２５に格納する。制御部２０は、蓄積部２５の不具合リスト２６０を更新し、画像形成装置１００から取得した特徴量を記憶する。

図７Ａおよび図７Ｂは、サーバ２００が格納する画像形成装置１００の不具合リスト２６０の一例を示した説明図である。図７Ａおよび図７Ｂに示す不具合リスト２６０は、例えば、日付、時間、画像形成装置１００の機種、マシンシリアル、温度、湿度、不具合、特徴量、対応、ＦＤスジ、ＣＤスジ、判定の欄を含んで構成される。

日付欄には、不具合の発生日が格納され、時間欄には、不具合の発生時刻が格納される。機種欄には、不具合が発生した装置の機種名が格納される。マシンシリアル欄には、不具合が発生した装置のシリアル番号が格納される。温度欄には、不具合発生時の温度が格納される。湿度欄には、不具合発生時の湿度が格納される。

不具合欄には、不具合発生の有無が格納される。特徴量欄には、不具合を定量化した特徴量が格納される。具体的にはＦＤスジの位置や長さや幅、およびＣＤスジの位置や長さや幅の情報が格納される。

図７Ｂの対応欄には、サービスマンが実行した対応策が記載されている。判定欄には、不具合が解消したか否かの判定結果が格納されている。なお、「○」は不具合の解消を示しており、「×」は不具合が解消しなかったことを示している。

例えば、図７Ａの不具合リスト２６０には、画像形成装置１００ａを示す機種Ｘは、７月1日に、１７時４４分に１回目の不具合が発生し、１７時４６分に２回目の不具合が発生し、１７時５１分に３回目の不具合が発生していることが示されている。

図７Ｂの不具合リスト２６０の２行目に示す１回目の不具合では、対応欄に示すように帯電極の清掃が行われたが、判定欄に示すように不具合は解消していない。また、３行目に示す２回目の不具合では、対応欄に示すように、帯電極の交換が行われたが、判定欄に示すように、不具合は解消していない。４行目に示す３回目の不具合では、対応欄に示すように現像器の交換により、判定欄に示すように不具合が解消している。

サーバ２００は、抽出された特徴量を取得すると、図７Ａおよび図７Ｂの不具合リスト２６０に取得した特徴量を追加して更新する。なお、不具合リスト２６０は、記憶部２６に格納されている。

図６Ａに戻り、説明を続ける。サーバ２００は、特定部２１により画像形成装置１００の不具合を特定する（ステップＳ１０９）。

ここで、サーバ２００が、画像形成装置１００に不具合要因の切り分けモードを実行させる指示を出すと、画像形成装置１００は、不具合要因の切り分けモードを実行する（ステップＳ１１１）。不具合要因の切り分けモードとは、例えば、画像の不具合が発生した場合において、サービスマンに対して対応策を提案する前に、不具合要因を切り分けるためのモードである。

図８は、画像にＦＤスジが発生した場合、発生要因が露光部であるか否かの不具合要因を切り分けるモードの実行を示したフローチャートである。

図８に示すように、画像形成装置１００の検査部１３は、画像にＦＤスジが有るか否かを判定する（ステップＳ２０１）。

ステップＳ２０１にて、画像にＦＤスジがある場合（Ｙｅｓ）、検査部１３は、ステップＳ２０２に進む。一方、ステップＳ２０１にて、画像にＦＤスジがない場合（Ｎｏ）、検査部１３は、図８の処理を終了する。

ステップＳ２０２にて、制御部１０は、画像形成部１４により、露光をオフにして記録媒体に画像を印刷する。具体的には、ステップＳ２０２にて、画像形成装置１００の制御部１０は、白ベタ画像の印刷中に、露光部をオフにした状態で、感光体電位を現象ＤＣバイアスよりもプラス側に変更し、かぶり現像を実行させる。その後、画像読取部１１は、この記録媒体を読み取る。

ステップＳ２０３にて、判定部２３は、露光をオフにして印刷した結果として、ＦＤスジが消えたか否かを判定する。ステップＳ２０３にて、ＦＤスジが消えた場合（Ｙｅｓ）、判定部２３は、露光部が原因である可能性が高いと判定し（ステップＳ２０５）、図８の処理を終了する。

一方、ステップＳ２０３にて、ＦＤスジが消えない場合（Ｎｏ）、判定部２３は、露光部が原因である可能性が低いと判定して（ステップＳ２０７）、図８の処理を終了する。なお、ＦＤスジが消えたか否かの判定は、サービスマンが行ってもよい。

図６Ａに戻り、説明を続ける。サーバ２００の特定部２１は、不具合の原因の確率、作業時間、および交換部品の価格から、複数の対応策に優先順位を付与する（ステップＳ１１３）。すなわち、特定部２１は、対応策の候補が複数ある場合、提案条件に基づいて、複数の対応策に優先順位を付与できる。

優先順位の付与については、図９Ａおよび図９Ｂを用いて説明する。図９Ａは、対応策に該当する部品ごとに、原因確率、価格、および作業時間の関係を示したコスト算出テーブル２６１である。図９Ｂは、原因確率、価格、および作業時間から、適切な優先順位を算出するための優先順位算出テーブル２６２である。図９Ａのコスト算出テーブル２６１および図９Ｂの優先順位算出テーブル２６２は、いずれも記憶部２６に格納されている。

コスト算出テーブル２６１は、列方向に原因確率欄と、価格欄と、作業時間欄を含んで構成される。コスト算出テーブル２６１は、行方向に、サービスマンが交換する部品を示す行を含んで構成される。

図９Ａのコスト算出テーブル２６１の１行目は、ある不具合に対して、サービスマンが部品Ａを交換すれば、不具合が解消する確率が６０％であり、部品Ａの価格は、１００００円であり、交換に掛かる作業時間は３０分であることを示している。一方、コスト算出テーブル２６１の２行目は、ある不具合に対して、サービスマンが部品Ｂを交換すれば、不具合が解消する確率が４０％であり、部品Ｂの価格は１０００円であり、交換に掛かる作業時間は５分であることを示している。

図９Ａについて詳述すると、例えば、同じ画像形成装置１００で同じ種類の不具合が１０回発生した場合において、サービスマンが部品Ａを交換して不具合が解消する回数が平均６回であり、部品Ｂを交換して不具合が解消する回数が平均４回であることを示している。また、異なる１０台の画像形成装置１００で、同じ種類の不具合がそれぞれ１回発生した場合、部品Ａを交換して不具合が解消する台数が平均６台であり、部品Ｂを交換して不具合が解消する台数が平均４台であることを示している。

ここで、比較となる従来技術では、部品の価格や作業時間を考慮することなく、特定部２１は、部品Ａから交換することを提案していた。

これに対して、本実施形態では、部品の価格や作業時間を考慮して、次式（１）から、例えば、部品Ｂを交換することを提案する。

なお、部品の価格、作業時間、原因確率は、一例として、図９Ａの値を使用し、対応策に要する費用Ｃｔが同じ値になった場合、作業時間が短い方を優先する。

図９Ｂでは、部品Ａまたは部品Ｂの交換に伴う費用を算出し、費用的に優先順位を算出する工程を示している。具体的には、部品Ａから交換した場合と、部品Ｂから交換した場合のそれぞれを考慮して、対応策に要する費用Ｃｔを算出する。

図９Ｂに示すように、画像形成装置１００において同じ種類の不具合が１０回発生した場合を考えて、それぞれケースＣＳ１～ＣＳ１０を設定する。

原因行は、不具合の原因を示すものである。この場合、ケースＣＳ１～ＣＳ６の不具合の原因は、部品Ａの劣化である。これに対して、ケースＣＳ７～ＣＳ１０の不具合の原因は、部品Ｂの劣化である。

なお、部品を交換しても不具合を解消しなかった場合、サービスマンは、元々使用していた部品を元に戻す再交換は行わない。サービスマンが元の部品に再交換を行うと、元に戻す交換作業に同じ作業時間がかかってしまうことと、部品の交換時に、部品の使用回数を計測するカウンタがリセットされてしまい、カウンタの計測値を元に戻せないことを考慮したものである。

コスト－理想行には、理想的な不具合解消の部品費用が格納される。理想的には、ケースＣＳ１～ＣＳ６の場合は、部品Ａのみを交換して不具合が解消するため、理想行には１００００円が格納される。ケースＣＳ７～ＣＳ１０の場合は、部品Ｂのみを交換して不具合が解消するため、理想行には１０００円が格納される。この場合、合計欄には、部品Ａの代金１００００円×６ケース（ケースＣＳ１～ＣＳ６）と、部品Ｂの代金１０００円×４ケース（ケースＣＳ７～ＣＳ１０）の和である、６４０００円が格納される。

コスト－「部品Ａから交換」行には、部品Ａから交換した場合の不具合解消の総費用が格納される。ケースＣＳ１～ＣＳ６の場合、部品Ａを交換することで不具合は解消するので、「部品Ａから交換」行には、部品Ａの代金１００００円が格納される。

ここで、ケースＣＳ７～ＣＳ１０の場合、部品Ｂが不具合の原因であるため、部品Ａを交換しても不具合は解消しない。したがって、ケースＣＳ７～ＣＳ１０では、部品Ａを交換した後に、更に追加で部品Ｂを交換する必要がある。ケースＣＳ７～ＣＳ１０の場合、「部品Ａから交換」行には、部品Ａと部品Ｂの代金の和である１１０００円が格納される。また、「部品Ａから交換」行の合計欄には、対応策に要する費用Ｃｔとして、１０４０００円が格納される。

コスト－「部品Ｂから交換」行には、部品Ｂから交換した場合の不具合解消の総費用が格納される。ケースＣＳ１～ＣＳ６の場合、部品Ｂを交換した後に、更に部品Ａを交換する必要があるので、「部品Ｂから交換」行には、部品Ａと部品Ｂの代金１１０００円が格納される。ケースＣＳ７～ＣＳ１０の場合、「部品Ｂから交換」行には、部品Ｂの代金１０００円が格納される。「部品Ｂから交換」行の合計欄には、要する費用Ｃｔとして、７００００円が格納される。

この場合、画像処理システム５００は、サービスマンに対して、部品Ｂから交換した方が、部品Ａから交換した場合に比べて、安く修理できる旨を提案するとよい。

また、作業時間についても同様に判定できる。時間－理想行には、理想的な不具合解消の時間が格納される。理想的には、ケースＣＳ１～ＣＳ６の場合は、部品Ａのみを交換して不具合が解消するため、理想行には３０分が格納される。ケースＣＳ７～ＣＳ１０の場合は、部品Ｂのみを交換して不具合が解消するため、理想行には５分が格納される。この場合、合計欄には、部品Ａの交換時間３０分×６ケース（ケースＣＳ１～ＣＳ６）と、部品Ｂの交換時間５分×４ケース（ケースＣＳ７～ＣＳ１０）の和である、２００分が格納される。

時間－「部品Ａから交換」行には、部品Ａから交換した場合の不具合解消の総時間が格納される。ケースＣＳ１～ＣＳ６の場合、部品Ａを交換することで不具合は解消するので、「部品Ａから交換」行には、部品Ａの交換時間の３０分が格納される。

ここで、ケースＣＳ７～ＣＳ１０の場合、部品Ｂが不具合の原因であるため、部品Ａを交換しても不具合は解消しない。したがって、ケースＣＳ７～ＣＳ１０では、部品Ａを交換した後に、更に追加で部品Ｂを交換する必要がある。ケースＣＳ７～ＣＳ１０の場合、「部品Ａから交換」行には、部品Ａと部品Ｂの交換時間の和である３５分が格納される。「部品Ａから交換」行の合計欄には、３２０分が格納される。

時間－「部品Ｂから交換」行には、部品Ｂから交換した場合の不具合解消の総時間が格納される。ケースＣＳ１～ＣＳ６の場合、部品Ｂを交換した後に、更に部品Ａを交換する必要があるので、「部品Ｂから交換」行には、部品Ａと部品Ｂの交換時間３５分が格納される。ケースＣＳ７～ＣＳ１０の場合、「部品Ｂから交換」行には、部品Ｂの交換時間５分が格納される。また、「部品Ｂから交換」行の合計欄には、要する時間の合計として、２３０分が格納される。

この場合、画像処理システム５００は、サービスマンに対して、部品Ｂから交換した方が、部品Ａから交換した場合に比べて、作業時間が短くなる旨を提案するとよい。画像処理システム５００は、部品Ａから交換する作業よりも、部品Ｂから交換する作業の優先順位を高くして、先にサービスマンに提案する。

図６Ｂに戻り、説明を続ける。サーバ２００の特定部２１は、提案条件情報取得部３１が取得した所定の提案条件に基づいて対応策とその優先順位を特定し、優先順位が最上位である対応策を選択する（ステップＳ１１５）。

具体的には、特定部２１は、例えば、提案条件情報取得部３１が提案条件として作業時間を取得した場合、作業時間について、部品Ｂから交換する対応策の優先度を部品Ａから交換する対応策の優先度よりも上位として特定する。また、特定部２１は、提案条件として部品の価格を取得した場合、部品Ｂから交換する対応策優先度を部品Ａから交換する対応策の優先度よりも上位として特定する。

なお、提案条件情報取得部３１は、顧客満足度に関連する画像不具合が直るまでの時間、画像不具合の改善レベル、再発までのインターバル、再発防止に向けた追加策の有無、パネル操作での応急処置の可否、想定メカニズムや不具合発生条件の提示の可否などを提案条件としてもよい。この場合、提案条件情報取得部３１は、サービスマンに対して、これら異なる複数の条件を提示して選択させる。

例えば、提案条件情報取得部３１は、（１）画像の不具合が直るまでの時間、（２）画像不具合の改善レベル、（３）再発までのインターバル、（４）再発防止に向けた追加策、（５）パネル操作での応急処置、（６）想定メカニズム、（７）不具合発生の条件などを、提案条件として取得してもよい。

特定部２１は、（１）画像の不具合が直るまでの時間が提案条件の場合、直るまでの時間がより短い対応策の優先度をより高く設定する。ここで特定部２１は、過去に発生した同じ不具合に対してサービスマンが直すまでに要した時間の平均値により、各対応策の作業時間を予測する。

特定部２１は、（２）画像不具合の改善レベルが提案条件の場合、改善レベルがより高い対応策の優先度をより高く設定する。ここで特定部２１は、各対応策による改善レベルについて、過去の対応策の事例から予測する。

特定部２１は、（３）再発までのインターバルが提案条件の場合、再発までのインターバルが、より長い対応策の優先度をより高く設定する。特定部２１は、過去の対応策の事例から、再発までのインターバルを予測する。

特定部２１は、同じ画像形成装置１００において、過去に生じた不具合と同じ不具合が生じた際に不具合が再発したと判断する。すなわち、特定部２１は、例えば、新たに生じた不具合事例の特徴量と、過去に生じた不具合事例の特徴量とが所定割合以上（例えば、８０％以上）一致する場合、不具合が再発したと判断する。これにより、特定部２１は、過去に生じた不具合事例に係る対応策の優先度を下げるなどにより、適切な対応策を特定できる。

図６Ｂに戻り、説明を続ける。出力部２４は、特定部２１が特定した対応策を提案する（ステップＳ１１７）。具体的にいうと、出力部２４は、不具合が発生した画像形成装置１００に特定部２１が特定した対応策を送信して、この画像形成装置１００の表示部１２１に対応策を表示させる。

サービスマンは、画像に不具合を生じた画像形成装置１００に対して、対応策で示された作業を実施する（ステップＳ１１９）。その際、記録部１８は、サービスマンの作業内容、不具合対応に要した作業時間などを自動的に記録する（ステップＳ１２０）。なお、サービスマンが画像形成装置１００の操作部１２２に、自身の作業内容、不具合対応に要した作業時間などを手作業で入力してもよい。

サービスマンは、不具合対応終了後、画像形成装置１００に印刷を指示する（ステップＳ１２１）。画像形成装置１００は、画像形成部１４にて記録媒体に画像を印刷し、画像読取部１１にて、不具合対応後に印刷した記録媒体の画像を読み取る（ステップＳ１２３）。

画像形成装置１００の検査部１３は、サービスマンによる不具合対応終了後に印刷した記録媒体の画像の不具合を検査する（ステップＳ１２５）。この場合、検査部１３は、記録媒体から読み取った読取画像と基準画像とを比較して、読取画像と基準画像との差分を特徴量として抽出する。

制御部１０は、通信部１７を介して、検査部１３が抽出した特徴量を不具合の検査結果としてサーバ２００に送信する（ステップＳ１２７）。なお、制御部１０は、検査部１３が抽出した不具合対応前後（対応前後）の画像の特徴量だけでなく、不具合解消前後（対応前後）の機械の特徴量、サービスマンの作業内容、および作業時間もサーバ２００に送信する。制御部１０は、更に、画像形成装置１００の機械データおよび環境データをサーバ２００に送信する。

サーバ２００の検査結果情報取得部３０は、不具合対応前後（対応前後）の画像の特徴量、不具合解消前後（対応前後）の機械の特徴量、サービスマンの作業内容、および作業時間、ならびに、画像形成装置１００の機械データおよび環境データを、通信部２７を用いて受信し、これらを関連付けて蓄積部２５に蓄積する（ステップＳ１２９）。

ステップＳ１３１にて、サーバ２００の判定部２３は、サービスマンの対応により不具合が解消したか否かを、不具合対応前後（対応前後）の画像の特徴量により判定する。画像の不具合が解消した場合（Ｙｅｓ）、判定部２３は、図６Ｂの処理を終了する。一方、ステップＳ１３１にて、画像の不具合が解消していない場合（Ｎｏ）、判定部２３は、ステップＳ１３３に進む。

なお、ステップＳ１３１において不具合が解消したか否かは、判定部２３が判定するが、サービスマンが印刷した記録媒体を目視により判定して、手作業で入力してもよい。更に不具合が解消したか否かの判定の閾値は、判定部２３において、適宜、可変であることが望ましい。

ステップＳ１３３において、特定部２１は、次の優先順位の対応策を特定する。

出力部２４は、特定部２１が特定した次の対応策を出力して、サービスマンに提案する（ステップＳ１１７）。このように、画像処理システム５００は、画像形成装置１００の画像の不具合に対して、サービスマンに優先順位が最も高い対応策を提案し、不具合が解消しなければ、次の優先順位の対応策を順次提案する。

これにより、画像処理システム５００は、サービスマンが対応策を実施したが、画像の不具合が解消していない状況でも、継続して、機械の調整、機械の清掃、および部品の交換などの対応策を提案できる。

以上説明したように、本実施形態に係る画像処理システム５００は、画像読取部１１と、検査部１３と、特定部２１とを備えて構成されている。画像読取部１１は、記録媒体に形成された画像を読み取る。検査部１３は、画像読取部１１により読み取られた画像の不具合を検査する。特定部２１は、検査部１３による検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定する。

これにより、本実施形態に係る画像処理システム５００は、特定部２１が対応策を特定するので、サービスマンは、画像の不具合に対して、好適な対応策を施すことができる。したがって、画像処理システム５００は、画像の不具合に対し、サービスマンの労力と作業時間を低減でき、無駄な部品の交換を抑制することができる。

また、画像処理システム５００は、サーバ２００に複数の画像形成装置１００ａ～１００ｎが接続されており、各画像形成装置１００ａ～１００ｎに発生した不具合の事例を共有することもできる。そのため、画像処理システム５００は、発生頻度が低く、かつ再現性が少ない不具合に対しても、特定部２１により対応策を特定できる。

例えば、不具合の発生頻度の少なくかつ再現性の少ない不具合の例として、ＣＤカブリムラが該当する。ＣＤカブリムラとは、カブリに周期性がある場合、全体的なカブリよりもカブリが目立ちやすくなる画像不具合である。この場合、例えば、真の原因がコネクタの接触不良であっても、現像部材や基盤といった不具合に関連する部材を交換することで、一時的に直ったように見えることがある。

この場合、真の原因に係る不具合対する対応策を実施したサービスマンしか、正しい対応策を知らないことになる。逆に間違った対応策が他のサービスマンに広がることもある。このように、不具合の発生頻度の少なくかつ再現性の少ない不具合は、適切な対応策がノウハウとして蓄積されにくく、不具合が再発した場合に適切に直すまでに相当の時間を要する場合も多い。

本実施形態に係る画像処理システム５００は、複数の画像形成装置１００ａ～１００ｎから不具合の事例を取得して蓄積する。これにより、特に、発生頻度が低く、再現性が少ない不具合に対して、適切な対応策を提案することができる。

（変形例）
本発明は、上記実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更実施が可能であり、例えば、次の（ａ）～（ｋ）のようなものがある。

（ａ） 画像形成装置１００は、検査の結果に関する情報および当該情報に応じた対応策を、事例として蓄積する蓄積部１５を備えておらず、サーバ２００のみが蓄積部２５を備えていてもよい。
（ｂ） 画像処理システム５００は、画像読取部１１、検査部１３、特定部２１、および蓄積部１５，２５のうち少なくとも１つが、ネットワーク３００を介して通信可能に接続されていてもよい。つまり、検査部１３と特定部２１は、画像形成装置１００とサーバ２００のうち何れに備えられていてもよく、限定されない。

（ｃ） 蓄積部１５，蓄積部２５は、画像形成装置１００の機械データおよび環境データの少なくとも１つを蓄積してもよい。この場合、機械データは、例えば、画像形成装置１００の各部材に関するパラメータである。環境データは、例えば、画像形成装置１００の筐体内の温度または湿度、もしくは筐体外の温度または湿度である。
（ｄ） 特定部２１が対応策を特定する際の所定の提案条件とは、検査の結果に応じた原因確率、作業時間、交換部品の価格、および顧客満足度のうち少なくとも１つに基づく条件であってもよい。

（ｅ） 画像形成装置１００は、画像の不具合が解消したか否か判定する判定部２３を備えていてもよい。

（ｆ） 図１に示すサーバ２００は、画像の不具合を検査した結果に関する情報、および当該情報に応じた対応策を事例として蓄積する蓄積部２５と、情報および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定する特定部２１と、特定された対応策を出力する出力部２４と、を備える、情報処理装置として機能してもよい。また、サーバ２００は、検査結果情報取得部３０と、提案条件情報取得部３１と、特定部２１と、出力部２４と、を備える情報処理装置として機能してもよい。

（ｇ） また、画像処理システム５００は、画像形成部１４と、画像読取部１１と、検査部１３と、検査結果情報取得部３０と、提案条件情報取得部３１と、特定部２１と、出力部２４と、を備えていてもよい。

（ｈ） また、サーバ２００は、学習データ取得部２９ａと、学習器２９ｂと、学習処理部２９ｃを備え、学習データ取得部２９ａによって取得された、検査結果情報、提案条件情報および対応策情報に基づいて、検査結果情報と提案条件情報とを入力すると特定の対応策情報を出力する学習装置として機能してもよい。
（ｉ） 本実施形態は、画像形成装置が印刷した記録媒体の検査に限定されず、三次元プリンタの出力物の検査を行い、所定の提案条件に基づいて対応策を特定して出力する対応策特定システムまたは対応策特定プログラムとして実装してもよく、限定されない。
（ｊ） 本実施形態は、任意の対象物の検査を行い、所定の提案条件に基づいて対応策を特定して出力する対応策特定システムまたは対応策特定プログラムとして実装してもよく、限定されない。
（ｋ） 本実施形態は、サーバ２００にて学習させた学習器２９ｂのパラメータを、各画像形成装置１００に配信し、各画像形成装置１００に学習器を動作させて、検査部による検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定してもよい。

１１ 画像読取部（画像読取手段）
１２ 操作パネル
１３ 検査部（検査手段）
１４ 画像形成部（形成手段）
１５，２５ 蓄積部（蓄積手段）
１６，２６ 記憶部
１７，２７ 通信部
２１ 特定部（特定手段）
２２ 操作部
２３ 判定部（判定手段）
２４ 出力部（出力手段）
２８ 学習部
２９ａ 学習データ取得部
２９ｂ 学習器
２９ｃ 学習処理部
３０ 検査結果情報取得部（検査結果情報取得手段）
３１ 提案条件情報取得部（提案条件情報取得手段）
１００，１００ａ，１００ｂ～１００ｎ 画像形成装置
２００ サーバ （情報処理装置、学習装置）
３００ ネットワーク
５００ 画像処理システム

Claims (22)

1. 記録媒体に形成された画像を読み取る画像読取手段と、
   前記画像読取手段により読み取られた前記画像の不具合を検査する検査手段と、
   前記検査手段による検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定する特定手段と、
   を備える画像処理システム。
2. 前記所定の提案条件とは、
   前記検査の結果に応じた原因確率、作業時間、交換部品の価格、および顧客満足度のうち少なくとも１つに基づく条件である、
   請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記対応策に係る作業内容および前記作業時間を、映像または音声で記録する記録手段を備える、
   請求項２に記載の画像処理システム。
4. 前記検査の結果に関する情報および当該情報に応じた前記対応策を、事例として蓄積する蓄積手段を備える、
   請求項１に記載の画像処理システム。
5. 前記画像読取手段、前記検査手段、前記特定手段、および前記蓄積手段のうち少なくとも１つが、ネットワークを介して通信可能に接続されている、
   請求項４に記載の画像処理システム。
6. 前記記録媒体に画像を形成する複数の画像形成装置が、ネットワークを介して接続されている、
   請求項４に記載の画像処理システム。
7. 前記特定手段は、
   前記ネットワークを介して接続された画像形成装置に不具合が生じ、かつ当該画像形成装置と同一構成の画像形成装置に係る同一の不具合の事例が前記蓄積手段に蓄積されていたならば、前記同一構成の画像形成装置に係る前記同一の不具合の事例に基づいて、前記対応策を特定する、
   請求項６に記載の画像処理システム。
8. 前記特定手段は、
   前記ネットワークを介して接続された画像形成装置に不具合が生じ、当該画像形成装置と異なる構成の画像形成装置に係る同一の不具合の事例が前記蓄積手段に蓄積されていたならば、画像形成装置の構成に依らず前記同一の不具合の事例に基づいて、前記対応策を特定する、
   請求項６に記載の画像処理システム。
9. 前記蓄積手段は、
   前記画像形成装置の機械データおよび環境データの少なくとも１つを蓄積する、
   請求項６に記載の画像処理システム。
10. 前記機械データは、
    前記画像形成装置の各部材に関するパラメータであり、
    前記環境データは、
    前記画像形成装置の筐体内の温度または湿度、もしくは筐体外の温度または湿度である、
    請求項９に記載の画像処理システム。
11. 前記特定手段は、
    前記対応策の候補が複数ある場合、前記提案条件に基づいて、前記複数の対応策に優先順位を付与する、
    請求項１に記載の画像処理システム。
12. 前記特定手段は、
    前記複数の対応策に優先順位を付与する場合に、前記画像の不具合の原因を切り分けるモードを実行する、
    請求項１１に記載の画像処理システム。
13. 前記画像の不具合が解消したか否か判定する判定手段を備える、
    請求項１に記載の画像処理システム。
14. 前記検査の結果に関する情報、および当該情報に応じた前記対応策を事例として蓄積する蓄積手段を備え、
    前記判定手段により前記画像の不具合が解消したと判定された場合、蓄積手段に前記事例を蓄積する、
    請求項１３に記載の画像処理システム。
15. 前記画像の不具合が解消したか否か判定する閾値は、可変である、
    請求項１３に記載の画像処理システム。
16. 記録媒体に形成された画像を読み取る手順、
    読み取られた前記画像の不具合を検査する手順、
    検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて対応策を特定する手順、
    をコンピュータに実行させるための対応策特定プログラム。
17. 画像読取部が、記録媒体に形成された画像を読み取るステップと、
    検査部が、前記画像読取部が読み取った前記画像の不具合を検査するステップと、
    特定部が、前記検査部の検査の結果に関する情報および所定の提案条件に基づいて対応策を特定するステップと、
    を備える検査方法。
18. 不具合を検査した結果に関する情報、および当該情報に応じた対応策を事例として蓄積する蓄積手段と、
    前記情報および所定の提案条件に基づいて、対応策を特定する特定手段と、
    前記特定された対応策を出力する出力手段と、
    を備える情報処理装置。
19. 出力物の検査結果に関する検査結果情報を取得する検査結果情報取得手段と、
    所定の提案条件に関する提案条件情報を取得する提案条件情報取得手段と、
    前記検査結果情報取得手段によって取得された前記検査結果情報、および前記提案条件情報取得手段によって取得された前記提案条件情報に基づいて、対応策に関する対応策情報を特定する特定手段と、
    前記特定手段によって特定された前記対応策情報を出力する出力手段と、
    を備える情報処理装置。
20. 検査結果に関する検査結果情報を取得する検査結果情報取得手段と、
    所定の提案条件に関する提案条件情報を取得する提案条件情報取得手段と、
    前記検査結果情報取得手段によって取得された前記検査結果情報、および前記提案条件情報取得手段によって取得された前記提案条件情報に基づいて、対応策に関する対応策情報を特定する特定手段と、
    前記特定手段によって特定された前記対応策情報を出力する出力手段と、
    を備える対応策特定システム。
21. 検査結果に関する検査結果情報と、所定の提案条件に関する提案条件情報と、対応策に関する対応策情報とを学習データとして取得する学習データ取得部と、
    前記学習データ取得部によって取得された、前記検査結果情報、前記提案条件情報および前記対応策情報に基づいて、検査結果情報と提案条件情報とを入力すると特定の対応策情報を出力するように学習器の機械学習を行わせる学習処理部と、
    を備える学習装置。
22. 学習データ取得部が、検査結果に関する検査結果情報と、所定の提案条件に関する提案条件情報と、対応策に関する対応策情報とを学習データとして取得するステップと、
    学習処理部が、前記学習データ取得部によって取得された、前記検査結果情報、前記提案条件情報および前記対応策情報に基づいて、検査結果情報と提案条件情報とを入力すると特定の対応策情報を出力するように学習器の機械学習を行わせるステップと、
    を備える学習方法。

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