JP3026630B2 - 電子写真プロセス制御装置 - Google Patents
電子写真プロセス制御装置Info
- Publication number
- JP3026630B2 JP3026630B2 JP3088653A JP8865391A JP3026630B2 JP 3026630 B2 JP3026630 B2 JP 3026630B2 JP 3088653 A JP3088653 A JP 3088653A JP 8865391 A JP8865391 A JP 8865391A JP 3026630 B2 JP3026630 B2 JP 3026630B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- neural network
- learning
- charging
- electrophotographic process
- characteristic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03G—ELECTROGRAPHY; ELECTROPHOTOGRAPHY; MAGNETOGRAPHY
- G03G15/00—Apparatus for electrographic processes using a charge pattern
- G03G15/50—Machine control of apparatus for electrographic processes using a charge pattern, e.g. regulating differents parts of the machine, multimode copiers, microprocessor control
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/23—Reproducing arrangements
- H04N1/29—Reproducing arrangements involving production of an electrostatic intermediate picture
- H04N1/295—Circuits or arrangements for the control thereof, e.g. using a programmed control device, according to a measured quantity
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/407—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level
- H04N1/4072—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level dependent on the contents of the original
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Control Or Security For Electrophotography (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Electrostatic Charge, Transfer And Separation In Electrography (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、電子写真プロセス機構
によって複写および印刷等を行なう複写機，プリンタ，
ファクシミリ等の電子写真プロセス制御装置に関する。
によって複写および印刷等を行なう複写機，プリンタ，
ファクシミリ等の電子写真プロセス制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】電子写真プロセスに使用する感光体の帯
電や露光に関する特性は、多くの要因によって複雑に変
化することが知られている。この感光体の帯電や露光に
関する特性を変化させる要因としては、感光体ドラムの
摩耗や静電疲労などの長期的劣化要因と、感光体の露光
疲労や休止時間などの短期的劣化要因と、温度変化など
の実時間的劣化要因とに分類することができる。また、
感光体の帯電電位や露光量の最適な制御方法は、上述の
各劣化要因によってそれぞれ異なっている。しかしなが
ら、従来の電子写真プロセス装置における制御方式は、
表面電位計やフォトセンサの出力に対して適正な制御値
を参照できる表（テーブル）を予め実験的に作成してお
き、実際の制御に当っては、この表を参照することによ
り、各パラメータを制御する方式が一般的であった。
電や露光に関する特性は、多くの要因によって複雑に変
化することが知られている。この感光体の帯電や露光に
関する特性を変化させる要因としては、感光体ドラムの
摩耗や静電疲労などの長期的劣化要因と、感光体の露光
疲労や休止時間などの短期的劣化要因と、温度変化など
の実時間的劣化要因とに分類することができる。また、
感光体の帯電電位や露光量の最適な制御方法は、上述の
各劣化要因によってそれぞれ異なっている。しかしなが
ら、従来の電子写真プロセス装置における制御方式は、
表面電位計やフォトセンサの出力に対して適正な制御値
を参照できる表（テーブル）を予め実験的に作成してお
き、実際の制御に当っては、この表を参照することによ
り、各パラメータを制御する方式が一般的であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、前記従来の
電子写真プロセスの制御方式では、テーブルの作成のた
めに膨大な実験が必要であり、また、制御に必要なデー
タ量も多い上、前記の各要因系を特定せずに制御を行な
うため、その適用できる範囲が狭く、また、しばしば装
置の暴走等の原因にもなっていた。また、前記従来の電
子写真プロセス制御装置では、各グリッドや感光体等の
構成部品の特性が、コピー枚数，温・湿度，トナー濃
度，現像剤の疲労等によって変化したり劣化するため、
コピーに地肌汚れや濃度ムラ等が発生して安定した出力
画像品質が得られない。さらに、このように、内部・外
部環境の影響によって変動する従来の電子写真プロセス
制御装置では、グリッド電圧によってチャージャから放
電され、感光体ドラムに帯電された電荷の一部がレーザ
ダイオード（ＬＤ）からのレーザの照射によって除電さ
れて潜像が形成される際、感光体やチャージャの劣化等
により感光体の表面電位が変化し、出力画像の濃度が十
分に得られなかったり、連続コピー等による残留電位の
上昇により出力画像に地汚れが現れたりする問題点があ
った。本発明は、上述の点に鑑みてなされたものであっ
て、その目的は、電子写真プロセスにおいて感光体ドラ
ム上に潜像を形成する際、感光体の特性変化に対して安
定した画像を得られるように制御することのできる電子
写真プロセス制御装置を提供することにある。
電子写真プロセスの制御方式では、テーブルの作成のた
めに膨大な実験が必要であり、また、制御に必要なデー
タ量も多い上、前記の各要因系を特定せずに制御を行な
うため、その適用できる範囲が狭く、また、しばしば装
置の暴走等の原因にもなっていた。また、前記従来の電
子写真プロセス制御装置では、各グリッドや感光体等の
構成部品の特性が、コピー枚数，温・湿度，トナー濃
度，現像剤の疲労等によって変化したり劣化するため、
コピーに地肌汚れや濃度ムラ等が発生して安定した出力
画像品質が得られない。さらに、このように、内部・外
部環境の影響によって変動する従来の電子写真プロセス
制御装置では、グリッド電圧によってチャージャから放
電され、感光体ドラムに帯電された電荷の一部がレーザ
ダイオード（ＬＤ）からのレーザの照射によって除電さ
れて潜像が形成される際、感光体やチャージャの劣化等
により感光体の表面電位が変化し、出力画像の濃度が十
分に得られなかったり、連続コピー等による残留電位の
上昇により出力画像に地汚れが現れたりする問題点があ
った。本発明は、上述の点に鑑みてなされたものであっ
て、その目的は、電子写真プロセスにおいて感光体ドラ
ム上に潜像を形成する際、感光体の特性変化に対して安
定した画像を得られるように制御することのできる電子
写真プロセス制御装置を提供することにある。
【０００４】参考文献：「ファジィ制御」菅野道夫著，
日刊工業新聞社（１９８８）「潜像形成の諸問題とその
解析手法について」電子写真学会誌，第２６巻，第１号
（１９８７）
日刊工業新聞社（１９８８）「潜像形成の諸問題とその
解析手法について」電子写真学会誌，第２６巻，第１号
（１９８７）
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、上述の課題を
解決するために、ニューラルネットワークの学習時に
は、電子写真プロセス機構の内部および周辺部に設けら
れた表面電位計，ドラム電流計，ドラム回転数カウン
タ，露光時間カウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，
および湿度センサ等の複数のセンサ部からの情報を入力
層に入力し、電子写真プロセスにおいて使用される感光
体ドラムの特性の１つである露光量と画像部電位の関係
を表す潜像γ特性を上記ニューラルネットワークの出力
層から与える学習データとして学習を行ない、制御時に
は、上記学習時と同様に、上記ニューラルネットワーク
の入力層に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力
層から得られる潜像γ特性を基に所望の画像部電位が得
られるように露光量を制御する構成とする。
解決するために、ニューラルネットワークの学習時に
は、電子写真プロセス機構の内部および周辺部に設けら
れた表面電位計，ドラム電流計，ドラム回転数カウン
タ，露光時間カウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，
および湿度センサ等の複数のセンサ部からの情報を入力
層に入力し、電子写真プロセスにおいて使用される感光
体ドラムの特性の１つである露光量と画像部電位の関係
を表す潜像γ特性を上記ニューラルネットワークの出力
層から与える学習データとして学習を行ない、制御時に
は、上記学習時と同様に、上記ニューラルネットワーク
の入力層に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力
層から得られる潜像γ特性を基に所望の画像部電位が得
られるように露光量を制御する構成とする。
【０００６】また、本発明は、上述の課題を解決するた
めに、ニューラルネットワークの学習時には、電子写真
プロセス機構の内部および周辺部に設けられた表面電位
計，ドラム電流計，ドラム回転数カウンタ，露光時間カ
ウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，および湿度セン
サ等の複数のセンサ部からの情報を入力層に入力し、電
子写真プロセスにおいて使用される感光体ドラムの特性
の１つである地肌部電位と帯電グリッド電圧の関係を表
す帯電特性を上記ニューラルネットワークの出力層から
与える学習データとして学習を行ない、制御時には、上
記学習時と同様に、上記ニューラルネットワークの入力
層に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力層から
得られる帯電特性を基に所望の画像部電位が得られるよ
うに帯電グリッド電圧を制御する構成とする。
めに、ニューラルネットワークの学習時には、電子写真
プロセス機構の内部および周辺部に設けられた表面電位
計，ドラム電流計，ドラム回転数カウンタ，露光時間カ
ウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，および湿度セン
サ等の複数のセンサ部からの情報を入力層に入力し、電
子写真プロセスにおいて使用される感光体ドラムの特性
の１つである地肌部電位と帯電グリッド電圧の関係を表
す帯電特性を上記ニューラルネットワークの出力層から
与える学習データとして学習を行ない、制御時には、上
記学習時と同様に、上記ニューラルネットワークの入力
層に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力層から
得られる帯電特性を基に所望の画像部電位が得られるよ
うに帯電グリッド電圧を制御する構成とする。
【０００７】さらに、本発明は、上述の課題を解決する
ために、ニューラルネットワークの学習時には、電子写
真プロセス機構の内部および周辺部に設けられた表面電
位計，ドラム電流計，ドラム回転数カウンタ，露光時間
カウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，および湿度セ
ンサ等の複数のセンサ部からの情報を入力層に入力し、
電子写真プロセスにおいて使用される感光体ドラムの特
性の１つである露光量と画像部電位の関係を表す潜像γ
特性、および地肌部電位と帯電グリッド電圧の関係を表
す帯電特性を上記ニューラルネットワークの出力層から
与える学習データとして学習を行ない、制御時には、上
記学習時と同様に、上記ニューラルネットワークの入力
層に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力層から
得られる潜像γ特性、および帯電特性を基に所望の画像
部電位が得られるように露光量、および帯電グリッド電
圧を制御する構成とする。
ために、ニューラルネットワークの学習時には、電子写
真プロセス機構の内部および周辺部に設けられた表面電
位計，ドラム電流計，ドラム回転数カウンタ，露光時間
カウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，および湿度セ
ンサ等の複数のセンサ部からの情報を入力層に入力し、
電子写真プロセスにおいて使用される感光体ドラムの特
性の１つである露光量と画像部電位の関係を表す潜像γ
特性、および地肌部電位と帯電グリッド電圧の関係を表
す帯電特性を上記ニューラルネットワークの出力層から
与える学習データとして学習を行ない、制御時には、上
記学習時と同様に、上記ニューラルネットワークの入力
層に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力層から
得られる潜像γ特性、および帯電特性を基に所望の画像
部電位が得られるように露光量、および帯電グリッド電
圧を制御する構成とする。
【０００８】
【作用】本発明によれば、センサ出力情報から潜像γ特
性と帯電特性を得るためのニューラルネットワークを使
用することにより、最適な露光量と帯電グリッド電圧が
決定される。
性と帯電特性を得るためのニューラルネットワークを使
用することにより、最適な露光量と帯電グリッド電圧が
決定される。
【０００９】
【実施例】以下、本発明の実施例を図によって詳細に説
明する。但し、本明細書の記述から明らかに想起し得る
範囲の構成・作用、および本発明の前記並びにその他の
目的と新規な特徴については、説明の煩雑化を避ける上
から、その図示並びに開示を省略、もしくは簡略化す
る。
明する。但し、本明細書の記述から明らかに想起し得る
範囲の構成・作用、および本発明の前記並びにその他の
目的と新規な特徴については、説明の煩雑化を避ける上
から、その図示並びに開示を省略、もしくは簡略化す
る。
【００１０】図１は、この発明による電子写真プロセス
制御装置のニューラルネットワークの学習時の構成例で
あって、電子写真プロセス装置（具体的には、複写機内
部および周辺部）に設置されたセンサ類からの情報を出
力するセンサ部１００と、画像部表面電位から潜像γ特
性を生成する潜像γ特性生成部３００と、白地部表面電
位から帯電特性を情報を生成する帯電特性生成部４００
と、ＣＣＤ２０１で原稿画像を読み取り，Ａ／Ｄ変換回
路２０２で原稿画像をデジタル化した後に，原稿画像処
理部２０３で補正等の画像処理を行なったスキャナ部２
００からの書き込み画像情報とセンサ部１００からの出
力情報により露光操作値を決定する露光操作値決定部５
００と、センサ部１００からの出力情報を入力として帯
電制御部への操作値を決定する帯電操作値決定部６００
と、レーザ・ダイオード（ＬＤ）等への出力により露光
量を制御する露光量制御部７００と、チャージャおよび
グリッド電圧により帯電電位を制御する帯電制御部８０
０とで構成されている。
制御装置のニューラルネットワークの学習時の構成例で
あって、電子写真プロセス装置（具体的には、複写機内
部および周辺部）に設置されたセンサ類からの情報を出
力するセンサ部１００と、画像部表面電位から潜像γ特
性を生成する潜像γ特性生成部３００と、白地部表面電
位から帯電特性を情報を生成する帯電特性生成部４００
と、ＣＣＤ２０１で原稿画像を読み取り，Ａ／Ｄ変換回
路２０２で原稿画像をデジタル化した後に，原稿画像処
理部２０３で補正等の画像処理を行なったスキャナ部２
００からの書き込み画像情報とセンサ部１００からの出
力情報により露光操作値を決定する露光操作値決定部５
００と、センサ部１００からの出力情報を入力として帯
電制御部への操作値を決定する帯電操作値決定部６００
と、レーザ・ダイオード（ＬＤ）等への出力により露光
量を制御する露光量制御部７００と、チャージャおよび
グリッド電圧により帯電電位を制御する帯電制御部８０
０とで構成されている。
【００１１】ここで、露光操作値決定部５００は、潜像
γ特性情報を出力する潜像γ特性判定用ニューラルネッ
トワーク５０１と、この潜像γ特性判定用ニューラルネ
ットワーク５０１の出力する潜像γ特性情報から最適な
露光量を決定する露光量決定部５０２を有している。ま
た、帯電操作決定部６００は、帯電特性情報を出力する
帯電特性判定用ニューラルネットワーク６０１と、この
帯電特性特性判定用ニューラルネットワーク６０１の出
力する帯電特性情報から最適な帯電操作値を決定するグ
リッド電圧決定部６０２を有している。
γ特性情報を出力する潜像γ特性判定用ニューラルネッ
トワーク５０１と、この潜像γ特性判定用ニューラルネ
ットワーク５０１の出力する潜像γ特性情報から最適な
露光量を決定する露光量決定部５０２を有している。ま
た、帯電操作決定部６００は、帯電特性情報を出力する
帯電特性判定用ニューラルネットワーク６０１と、この
帯電特性特性判定用ニューラルネットワーク６０１の出
力する帯電特性情報から最適な帯電操作値を決定するグ
リッド電圧決定部６０２を有している。
【００１２】図２は、潜像γ特性判定用ニューラルネッ
トワーク５０１および帯電特性特性判定用ニューラルネ
ットワーク６０１を用いて、潜像γ特性と帯電特性を判
定しながら、実際に制御を行なうときの構成例である。
トワーク５０１および帯電特性特性判定用ニューラルネ
ットワーク６０１を用いて、潜像γ特性と帯電特性を判
定しながら、実際に制御を行なうときの構成例である。
【００１３】センサ部１００は、図３に示すように、電
子写真プロセス装置（具体的には、複写機内部および周
辺部）に設置されており、表面電位計１０１，ドラム電
流計１０２，ドラム回転数カウンタ１０３，露光時間カ
ウンタ１０４，コピーカウンタ１０５，温度センサ１０
６，および湿度センサ１０７からなる。
子写真プロセス装置（具体的には、複写機内部および周
辺部）に設置されており、表面電位計１０１，ドラム電
流計１０２，ドラム回転数カウンタ１０３，露光時間カ
ウンタ１０４，コピーカウンタ１０５，温度センサ１０
６，および湿度センサ１０７からなる。
【００１４】図３において、ハロゲンランプ４等によ
り、コンタクトガラス５と原稿カバー６との間に載置さ
れた原稿３の原稿面に照射された光は、ミラー７等を介
してＣＣＤ２０１で読み取られ、Ａ／Ｄ変換回路２０２
により原稿画像がデジタル化された後に、原稿画像処理
部２０３で所定の画像処理が画像処理が施されて露光操
作値決定部５００に入力される。この露光操作値決定部
５００は、露光部への操作値を決定し、露光制御部７０
０にその操作値を出力する。
り、コンタクトガラス５と原稿カバー６との間に載置さ
れた原稿３の原稿面に照射された光は、ミラー７等を介
してＣＣＤ２０１で読み取られ、Ａ／Ｄ変換回路２０２
により原稿画像がデジタル化された後に、原稿画像処理
部２０３で所定の画像処理が画像処理が施されて露光操
作値決定部５００に入力される。この露光操作値決定部
５００は、露光部への操作値を決定し、露光制御部７０
０にその操作値を出力する。
【００１５】また、帯電操作値決定部６００は、帯電部
への操作値を決定し、帯電制御部８００にその操作値を
出力する。本実施例では、帯電部に電位制御用のグリッ
ド８を持つスコロトロン方式のチャージャ９を例として
示したが、本発明は、グリッドを持たないコロトロン方
式の帯電部にも適用できる。このコロトロン方式では、
帯電チャージャにより電位を制御する。
への操作値を決定し、帯電制御部８００にその操作値を
出力する。本実施例では、帯電部に電位制御用のグリッ
ド８を持つスコロトロン方式のチャージャ９を例として
示したが、本発明は、グリッドを持たないコロトロン方
式の帯電部にも適用できる。このコロトロン方式では、
帯電チャージャにより電位を制御する。
【００１６】図４は、感光体ドラム１に照射される露光
量に対する感光体ドラム１の電位（画像部電位）の関係
を示している。これは、潜像γ特性と呼ばれる。この潜
像γ特性は、露光時間Ｔ＝τのとき、画像部電位ＶＬ＝
ＶＬ（τ）と表す。
量に対する感光体ドラム１の電位（画像部電位）の関係
を示している。これは、潜像γ特性と呼ばれる。この潜
像γ特性は、露光時間Ｔ＝τのとき、画像部電位ＶＬ＝
ＶＬ（τ）と表す。
【００１７】図５は、スコロトン方式を使用する場合の
グリッド電圧に対する白地部表面電位の関係を示してい
る。これは、帯電特性と呼ばれる。この帯電特性は、グ
リッド電圧ＶＧ＝λのとき、白地部電位ＶＤ＝ＶＤ
（λ）と表す。ここで、コロトロン方式を使用する場合
は、チャージ電圧に対する白地部電位の関係が帯電特性
となる。
グリッド電圧に対する白地部表面電位の関係を示してい
る。これは、帯電特性と呼ばれる。この帯電特性は、グ
リッド電圧ＶＧ＝λのとき、白地部電位ＶＤ＝ＶＤ
（λ）と表す。ここで、コロトロン方式を使用する場合
は、チャージ電圧に対する白地部電位の関係が帯電特性
となる。
【００１８】図６，及び図７は、３層型のニューラルネ
ットワークを潜像γ特性判定と帯電特性判定に使用する
例である。このニューラルネットワークの入力層には、
センサ部１００からのセンサ出力情報を入力する。
ットワークを潜像γ特性判定と帯電特性判定に使用する
例である。このニューラルネットワークの入力層には、
センサ部１００からのセンサ出力情報を入力する。
【００１９】以下、本発明による電子写真プロセス制御
装置の動作について、各ニューラルネットワーク５０
１，６０１の学習時と判定時に分けて説明する。先ず、
潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５０１の学習
について説明する。この学習時には、図１に示す構成を
使用する。潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５
０１の学習時には、センサ部１００の出力のうち、ドラ
ム状態に関するパラメータ（センサ出力情報）を潜像γ
特性判定用ニューラルネットワーク５０１の入力とす
る。また、学習データの取得には、先ず、書き込み画像
情報としてグレースケールパターンを使用し、感光体ド
ラム１上に潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５
０１の出力数分の階調を持つグレースケールパターンを
生成する。次ぎに、このグレースケールパターンのそれ
ぞれの階調に対する表面電位を測定することにより潜像
γ特性を得る。この時の画像部表面電位が学習データと
なる。つまり、露光操作部への露光時間操作値τが８ビ
ット情報である場合、２５６階調のグレースケールパタ
ーンと、潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５０
１の出力として２５６本の出力を用意しておき、グレー
スケールパターンの各階調の露光時間τに対する画像部
電位ＶＬ（τ）を対応する出力ポートに学習データとし
て与える。図６の例では、露光時間τを、０（μｓ）〜
１００（μｓ）まで、５（μｓ）刻みとした、２１階調
のグレースケールパターンを使用している。
装置の動作について、各ニューラルネットワーク５０
１，６０１の学習時と判定時に分けて説明する。先ず、
潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５０１の学習
について説明する。この学習時には、図１に示す構成を
使用する。潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５
０１の学習時には、センサ部１００の出力のうち、ドラ
ム状態に関するパラメータ（センサ出力情報）を潜像γ
特性判定用ニューラルネットワーク５０１の入力とす
る。また、学習データの取得には、先ず、書き込み画像
情報としてグレースケールパターンを使用し、感光体ド
ラム１上に潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５
０１の出力数分の階調を持つグレースケールパターンを
生成する。次ぎに、このグレースケールパターンのそれ
ぞれの階調に対する表面電位を測定することにより潜像
γ特性を得る。この時の画像部表面電位が学習データと
なる。つまり、露光操作部への露光時間操作値τが８ビ
ット情報である場合、２５６階調のグレースケールパタ
ーンと、潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５０
１の出力として２５６本の出力を用意しておき、グレー
スケールパターンの各階調の露光時間τに対する画像部
電位ＶＬ（τ）を対応する出力ポートに学習データとし
て与える。図６の例では、露光時間τを、０（μｓ）〜
１００（μｓ）まで、５（μｓ）刻みとした、２１階調
のグレースケールパターンを使用している。
【００２０】次ぎに、帯電特性判定用ニューラルネット
ワーク６０１の学習について説明する。帯電特性判定用
ニューラルネットワーク６０１の学習時には、潜像γ特
性判定用ニューラルネットワーク５０１の学習時と同様
に、センサ出力情報を帯電特性判定用ニューラルネット
ワーク６０１の入力とする。また、学習データの取得に
は、帯電グリッド電圧ＶＧを変化させながら、表面電位
計１０１によって、実際の感光体表面電位を測定する。
そして、この帯電グリッド電圧ＶＧを帯電特性判定用ニ
ューラルネットワーク６０１の出力数分の階調で変化さ
せ、それぞれの階調電圧ＶＧ＝λに対する表面電位ＶＤ
（λ）が帯電特性となる。図７の例では、グリッド電圧
λを、６００（Ｖ）〜９００（Ｖ）まで、２０（Ｖ）刻
みとした、１６階調で変化させた場合である。
ワーク６０１の学習について説明する。帯電特性判定用
ニューラルネットワーク６０１の学習時には、潜像γ特
性判定用ニューラルネットワーク５０１の学習時と同様
に、センサ出力情報を帯電特性判定用ニューラルネット
ワーク６０１の入力とする。また、学習データの取得に
は、帯電グリッド電圧ＶＧを変化させながら、表面電位
計１０１によって、実際の感光体表面電位を測定する。
そして、この帯電グリッド電圧ＶＧを帯電特性判定用ニ
ューラルネットワーク６０１の出力数分の階調で変化さ
せ、それぞれの階調電圧ＶＧ＝λに対する表面電位ＶＤ
（λ）が帯電特性となる。図７の例では、グリッド電圧
λを、６００（Ｖ）〜９００（Ｖ）まで、２０（Ｖ）刻
みとした、１６階調で変化させた場合である。
【００２１】一方、各ニューラルネットワーク５０１，
６０１の判定時には、図２に示す構成を使用する。先
ず、潜像γ特性判定について説明する。図２において、
潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５０１に、セ
ンサ部１００からのセンサ出力情報を入力すると、その
時点における感光体ドラム１の潜像γ特性が判定でき
る。図６の例では、露光時間τを、０（μｓ）〜１００
（μｓ）まで、５（μｓ）刻みで変化させたときの画像
部電位ＶＬ（τ）が、潜像γ特性判定用ニューラルネッ
トワーク５０１の出力として得られる。この画像部電位
の目標値から露光量を決定し、露光量制御を行なう。
６０１の判定時には、図２に示す構成を使用する。先
ず、潜像γ特性判定について説明する。図２において、
潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク５０１に、セ
ンサ部１００からのセンサ出力情報を入力すると、その
時点における感光体ドラム１の潜像γ特性が判定でき
る。図６の例では、露光時間τを、０（μｓ）〜１００
（μｓ）まで、５（μｓ）刻みで変化させたときの画像
部電位ＶＬ（τ）が、潜像γ特性判定用ニューラルネッ
トワーク５０１の出力として得られる。この画像部電位
の目標値から露光量を決定し、露光量制御を行なう。
【００２２】次ぎに、帯電特性判定について説明する。
図２において、帯電特性判定用ニューラルネットワーク
６０１に、センサ部１００からのセンサ出力情報を入力
すると、その時点における感光体ドラム１の帯電特性が
判定できる。図７の例では、グリッド電圧λを、６００
（Ｖ）〜９００（Ｖ）まで、２０（Ｖ）刻みとした、１
６階調で変化させたときの地肌部電位ＶＤ（λ）が、帯
電特性判定用ニューラルネットワーク６０１の出力とし
て得られる。この地肌部電位の目標値からグリッド電圧
を決定し、帯電電位制御を行なう。
図２において、帯電特性判定用ニューラルネットワーク
６０１に、センサ部１００からのセンサ出力情報を入力
すると、その時点における感光体ドラム１の帯電特性が
判定できる。図７の例では、グリッド電圧λを、６００
（Ｖ）〜９００（Ｖ）まで、２０（Ｖ）刻みとした、１
６階調で変化させたときの地肌部電位ＶＤ（λ）が、帯
電特性判定用ニューラルネットワーク６０１の出力とし
て得られる。この地肌部電位の目標値からグリッド電圧
を決定し、帯電電位制御を行なう。
【００２３】場合である。
【００２４】一方、電子写真プロセス部の状態は、セン
サ部１００から取り込まれた各部の電流電圧やカウンタ
値，温・湿度センサとうの出力情報から、ドラム状態に
関するいくつかのパラメータを生成し、これらのパラメ
ータとスキャナー部２００から読み込まれた原稿画像情
報とから、帯電制御と露光制御を行なう。
サ部１００から取り込まれた各部の電流電圧やカウンタ
値，温・湿度センサとうの出力情報から、ドラム状態に
関するいくつかのパラメータを生成し、これらのパラメ
ータとスキャナー部２００から読み込まれた原稿画像情
報とから、帯電制御と露光制御を行なう。
【００２５】以下に、この電子写真プロセス制御装置に
おける画像濃度に影響するパラメータの例とその算出方
法を示す。第１のパラメータ１としてのドラム表面電位
は、感光体ドラム１上に所定の潜像パターンを作成し、
この感光体ドラム１の画像部と白地部の表面電位を表面
電位計１０１で測定して算出する。ここでは、この表面
電位を目標値に安定させることが潜像制御の目標とな
る。
おける画像濃度に影響するパラメータの例とその算出方
法を示す。第１のパラメータ１としてのドラム表面電位
は、感光体ドラム１上に所定の潜像パターンを作成し、
この感光体ドラム１の画像部と白地部の表面電位を表面
電位計１０１で測定して算出する。ここでは、この表面
電位を目標値に安定させることが潜像制御の目標とな
る。
【００２６】第２のパラメータとしてのドラム通過電荷
量は、帯電チャージャ９から感光体ドラム１に供給され
た電流をドラム電流計１０２で測定し、この電流を感光
体ドラム１の使用時間で積分して得られる。すなわち、
感光体ドラム１は、長期的な帯電・除電の繰返しによ
り、その感度が次第に低下する。そこで、このドラム通
過電荷量は、感光体ドラム１の使用限度値（最大定格
値）に対する百分率で表現する。
量は、帯電チャージャ９から感光体ドラム１に供給され
た電流をドラム電流計１０２で測定し、この電流を感光
体ドラム１の使用時間で積分して得られる。すなわち、
感光体ドラム１は、長期的な帯電・除電の繰返しによ
り、その感度が次第に低下する。そこで、このドラム通
過電荷量は、感光体ドラム１の使用限度値（最大定格
値）に対する百分率で表現する。
【００２７】第３のパラメータとしてのドラム摩耗量
は、感光体ドラム１の総回転数に略比例する。すなわ
ち、感光体ドラム１は、その回転に伴うクリーニング部
やブレード等との摺擦によりその表面が削られることに
よって、その静電容量が低下する。そこで、このドラム
摩耗量は、ドラム回転数カウンタ１０３のカウント値を
もってドラム摩耗量の代用特性とし、感光体ドラム１の
使用限度値（最大定格値）に対する百分率で表現する。
は、感光体ドラム１の総回転数に略比例する。すなわ
ち、感光体ドラム１は、その回転に伴うクリーニング部
やブレード等との摺擦によりその表面が削られることに
よって、その静電容量が低下する。そこで、このドラム
摩耗量は、ドラム回転数カウンタ１０３のカウント値を
もってドラム摩耗量の代用特性とし、感光体ドラム１の
使用限度値（最大定格値）に対する百分率で表現する。
【００２８】第４のパラメータとしての露光疲労量は、
感光体ドラム１の総露光時間に略比例する。すなわち、
感光体ドラム１は、短期的な露光の繰返しによってもそ
の感度が変化し、その感度が低下する。そこで、この露
光疲労量は、露光時間カウンタ１０４のカウント値をも
って露光疲労量の代用特性とし、感光体ドラム１の使用
限度値（最大定格値）に対する百分率で表現する。
感光体ドラム１の総露光時間に略比例する。すなわち、
感光体ドラム１は、短期的な露光の繰返しによってもそ
の感度が変化し、その感度が低下する。そこで、この露
光疲労量は、露光時間カウンタ１０４のカウント値をも
って露光疲労量の代用特性とし、感光体ドラム１の使用
限度値（最大定格値）に対する百分率で表現する。
【００２９】第５のパラメータとしての連続使用度は、
複写機等の過去から現在に至るまでの所定時間内に何枚
のコピーが行なわれたかを示す値である。この値は、複
写機等の短期的な使用時間と休止時間との割合を意味す
る。また、感光体ドラム１は、連続使用によりその感度
が低下したり、残留電位が発生したりする。そこで、こ
の連続使用度は、コピーカウンタ１０５のカウント値に
より算出する。
複写機等の過去から現在に至るまでの所定時間内に何枚
のコピーが行なわれたかを示す値である。この値は、複
写機等の短期的な使用時間と休止時間との割合を意味す
る。また、感光体ドラム１は、連続使用によりその感度
が低下したり、残留電位が発生したりする。そこで、こ
の連続使用度は、コピーカウンタ１０５のカウント値に
より算出する。
【００３０】第６のパラメータとしての温度値、及び第
７のパラメータとしての湿度値は、温度センサ１０６、
及び湿度センサ１０７の出力により算出する。感光体ド
ラム１の感度は、その温度値や湿度値の変化によって、
大きく影響を受ける。これは、感光体の静電容量の変化
や、帯電時、及び帯電後の漏れ電流等によるが、その直
接的な関係を把握することは難しい。
７のパラメータとしての湿度値は、温度センサ１０６、
及び湿度センサ１０７の出力により算出する。感光体ド
ラム１の感度は、その温度値や湿度値の変化によって、
大きく影響を受ける。これは、感光体の静電容量の変化
や、帯電時、及び帯電後の漏れ電流等によるが、その直
接的な関係を把握することは難しい。
【００３１】
【発明の効果】本発明によれば、従来のように感光体ド
ラムの劣化要因を特定しない制御方式に比べ、各劣化要
因に対して最適な制御を実施できるので、制御範囲が広
く、また装置の暴走等を防ぐことが可能となる。また、
本発明によれば、表面電位の情報を測定しなくても長期
的劣化要因と短期的劣化要因とから帯電チャージャや露
光量の制御ができる。さらに、本発明によれば、複数の
ドラム劣化要因に対してキメの細かい制御が可能とな
る。 さらに、本発明によれば、プロセス設計開発時に行
なう実験量を軽減できるので装置の開発時間や開発コス
トを低減できる。
ラムの劣化要因を特定しない制御方式に比べ、各劣化要
因に対して最適な制御を実施できるので、制御範囲が広
く、また装置の暴走等を防ぐことが可能となる。また、
本発明によれば、表面電位の情報を測定しなくても長期
的劣化要因と短期的劣化要因とから帯電チャージャや露
光量の制御ができる。さらに、本発明によれば、複数の
ドラム劣化要因に対してキメの細かい制御が可能とな
る。 さらに、本発明によれば、プロセス設計開発時に行
なう実験量を軽減できるので装置の開発時間や開発コス
トを低減できる。
【図１】本発明の電子写真プロセス制御装置のニューラ
ルネットワーク学習時の構成例を示すブロック図であ
る。
ルネットワーク学習時の構成例を示すブロック図であ
る。
【図２】本発明の電子写真プロセス制御装置のニューラ
ルネットワーク判定時の構成例を示すブロック図であ
る。
ルネットワーク判定時の構成例を示すブロック図であ
る。
【図３】本発明を実施した電子写真複写機の概略図であ
る。
る。
【図４】上記電子写真プロセス制御装置における潜像γ
特性を示す線図である。
特性を示す線図である。
【図５】上記電子写真プロセス制御装置における帯電特
性を示す線図である。
性を示す線図である。
【図６】上記電子写真プロセス制御装置における潜像γ
特性判定用ニューラルネットワークの構成図である。
特性判定用ニューラルネットワークの構成図である。
【図７】上記電子写真プロセス制御装置における帯電特
性判定用ニューラルネットワークの構成図である。
性判定用ニューラルネットワークの構成図である。
１ 感光体ドラム ８ グリッド ９ チャージャ １００ センサ部 １０１ 表面電位計 １０２ ドラム電流計 １０３ ドラム回転数カウンタ １０４ 露光時間カウンタ １０５ コピーカウンタ １０６ 温度センサ １０７ 湿度センサ ２００ スキャナ部 ５００ 露光操作値決定部 ５０１ 潜像γ特性判定用ニューラルネットワーク ５０２ 露光量決定部 ６００ 帯電操作値決定部 ６０１ 帯電特性判定用ニューラルネットワーク ６０２ グリッド電圧決定部 ７００ 露光制御部 ８００ 帯電制御部 τ 露光量（露光時間） ＶＬ（τ） 画像部電位 ＶＧ 帯電グリッド電圧 ＶＤ 表面電位 ＶＤ（λ） 地肌部電位 λ グリッド電圧
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−235963（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−260002（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−292602（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−93940（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−180567（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−253767（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−234862（ＪＰ，Ａ) 実開 昭63−187155（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G03G 15/00 303 G03G 21/00 370 - 540 G03G 21/14 G03G 15/04 - 15/056 G03G 15/02 - 15/02 103
Claims (3)
- 【請求項１】ニューラルネットワークの学習時には、電
子写真プロセス機構の内部および周辺部に設けられた表
面電位計，ドラム電流計，ドラム回転数カウンタ，露光
時間カウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，および湿
度センサ等の複数のセンサ部からの情報を入力層に入力
し、電子写真プロセスにおいて使用される感光体ドラム
の特性の１つである露光量と画像部電位の関係を表す潜
像γ特性を上記ニューラルネットワークの出力層から与
える学習データとして学習を行ない、制御時には、上記
学習時と同様に、上記ニューラルネットワークの入力層
に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力層から得
られる潜像γ特性を基に所望の画像部電位が得られるよ
うに露光量を制御することを特徴とする電子写真プロセ
ス制御装置。 - 【請求項２】ニューラルネットワークの学習時には、電
子写真プロセス機構の内部および周辺部に設けられた表
面電位計，ドラム電流計，ドラム回転数カウンタ，露光
時間カウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，および湿
度センサ等の複数のセンサ部からの情報を入力層に入力
し、電子写真プロセスにおいて使用される感光体ドラム
の特性の１つである地肌部電位と帯電グリッド電圧の関
係を表す帯電特性を上記ニューラルネットワークの出力
層から与える学習データとして学習を行ない、制御時に
は、上記学習時と同様に、上記ニューラルネットワーク
の入力層に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力
層から得られる帯電特性を基に所望の画像部電位が得ら
れるように帯電グリッド電圧を制御することを特徴とす
る電子写真プロセス制御装置。 - 【請求項３】ニューラルネットワークの学習時には、電
子写真プロセス機構の内部および周辺部に設けられた表
面電位計，ドラム電流計，ドラム回転数カウンタ，露光
時間カウンタ，コピーカウンタ，温度センサ，および湿
度センサ等の複数のセンサ部からの情報を入力層に入力
し、電子写真プロセスにおいて使用される感光体ドラム
の特性の１つである露光量と画像部電位の関係を表す潜
像γ特性、および地肌部電位と帯電グリッド電圧の関係
を表す帯電特性を上記ニューラルネットワークの出力層
から与える学習データとして学習を行ない、制御時に
は、上記学習時と同様に、上記ニューラルネットワーク
の入力層に上記センサ部からの情報を入力し、上記出力
層から得られる潜像γ特性、および帯電特性を基に所望
の画像部電位が得られるように露光量、および帯電グリ
ッド電圧を制御することを特徴とする電子写真プロセス
制御装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3088653A JP3026630B2 (ja) | 1991-04-19 | 1991-04-19 | 電子写真プロセス制御装置 |
| US07/870,313 US5216463A (en) | 1991-04-19 | 1992-04-17 | Electrophotographic process control device using a neural network to control an amount of exposure |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3088653A JP3026630B2 (ja) | 1991-04-19 | 1991-04-19 | 電子写真プロセス制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04320278A JPH04320278A (ja) | 1992-11-11 |
| JP3026630B2 true JP3026630B2 (ja) | 2000-03-27 |
Family
ID=13948785
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3088653A Expired - Fee Related JP3026630B2 (ja) | 1991-04-19 | 1991-04-19 | 電子写真プロセス制御装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5216463A (ja) |
| JP (1) | JP3026630B2 (ja) |
Families Citing this family (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0583429A (ja) * | 1991-09-18 | 1993-04-02 | Sanyo Electric Co Ltd | 画像形成装置 |
| US5751844A (en) * | 1992-04-20 | 1998-05-12 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for image acquisition with adaptive compensation for image exposure variation |
| JP3143521B2 (ja) * | 1992-06-17 | 2001-03-07 | シャープ株式会社 | 電子画像形成装置 |
| US5627941A (en) * | 1992-08-28 | 1997-05-06 | Hitachi, Ltd. | Method of configuring a neural network and a diagnosis/control system using the neural network |
| JPH06102735A (ja) * | 1992-09-24 | 1994-04-15 | Toshiba Corp | 画像形成装置 |
| US5477308A (en) * | 1992-11-27 | 1995-12-19 | Sharp Kabushiki Kaisha | Image forming apparatus having an image-quality correction function |
| JP3026690B2 (ja) * | 1992-11-30 | 2000-03-27 | 株式会社リコー | 電位推定装置 |
| JPH06167853A (ja) * | 1992-11-30 | 1994-06-14 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置 |
| US5376962A (en) * | 1993-03-31 | 1994-12-27 | Panasonic Technologies, Inc. | Neural network video image processor |
| US5376963A (en) * | 1993-03-31 | 1994-12-27 | Panasonic Technologies, Inc. | Neural network video image processor |
| US5589954A (en) * | 1993-05-28 | 1996-12-31 | Ricoh Company, Ltd. | γ-correction curve selecting apparatus and a γ-correction curve creating apparatus |
| GB2283940B (en) * | 1993-11-09 | 1996-09-11 | Rockwell International Corp | Printing press process controller |
| US5729786A (en) * | 1994-09-13 | 1998-03-17 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image forming control apparatus which retreives control rules via control cases stored in control clusters |
| JPH08138043A (ja) * | 1994-11-10 | 1996-05-31 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像処理装置 |
| JP3095123B2 (ja) | 1995-12-13 | 2000-10-03 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像形成装置および方法 |
| US5682573A (en) * | 1995-03-01 | 1997-10-28 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image quality control in image forming apparatus |
| US5734407A (en) * | 1995-03-31 | 1998-03-31 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image quality control at restart of image forming apparatus |
| JP2991098B2 (ja) * | 1995-12-28 | 1999-12-20 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像形成装置および方法 |
| JPH1063048A (ja) * | 1996-08-13 | 1998-03-06 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像形成装置 |
| EP1370063A3 (en) * | 2002-06-04 | 2006-03-15 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image printing apparatus and method of controlling thereof |
| KR100465337B1 (ko) * | 2003-03-26 | 2005-01-13 | 삼성전자주식회사 | 전자사진방식 화상형성장치 및 그 대전전압 제어방법 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0789247B2 (ja) * | 1986-10-24 | 1995-09-27 | 株式会社東芝 | 記録装置 |
| US4724461A (en) * | 1987-04-06 | 1988-02-09 | Eastman Kodak Company | Dynamic process control for electrostatographic machines |
| JPH01120570A (ja) * | 1987-11-04 | 1989-05-12 | Ricoh Co Ltd | 画像形成制御装置 |
| JP2568710B2 (ja) * | 1989-12-29 | 1997-01-08 | 松下電器産業株式会社 | 描画制御方法 |
| US5111531A (en) * | 1990-01-08 | 1992-05-05 | Automation Technology, Inc. | Process control using neural network |
| JP2521843B2 (ja) * | 1990-10-04 | 1996-08-07 | 大日本スクリーン製造株式会社 | セットアップパラメ―タ決定特性を修正する方法及び自動セットアップ装置 |
| US5075725A (en) * | 1991-04-01 | 1991-12-24 | Eastman Kodak Company | Automatic set-up for electrostatographic machines |
-
1991
- 1991-04-19 JP JP3088653A patent/JP3026630B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1992
- 1992-04-17 US US07/870,313 patent/US5216463A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5216463A (en) | 1993-06-01 |
| JPH04320278A (ja) | 1992-11-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3026630B2 (ja) | 電子写真プロセス制御装置 | |
| EP1940142B1 (en) | Image forming apparatus capable of changing process line speed | |
| JP3026690B2 (ja) | 電位推定装置 | |
| US5204718A (en) | Electrophotographic process control device which uses fuzzy logic to control the image density | |
| JP3030975B2 (ja) | 画質制御装置 | |
| EP0461656B1 (en) | Apparatus for forming image pictures | |
| JP2004109483A (ja) | 画像形成装置 | |
| JP3266297B2 (ja) | 電子写真プロセス制御装置 | |
| JPS60260066A (ja) | 電子写真の制御方法 | |
| JPS63177177A (ja) | 画像形成装置 | |
| JPH11174755A (ja) | 画像形成装置 | |
| JP3136826B2 (ja) | 画像形成装置 | |
| EP0602852A2 (en) | System and method for controlling voltages in a printing apparatus | |
| JP3200121B2 (ja) | 電子写真プロセス制御装置 | |
| JPH05119569A (ja) | 画像形成装置 | |
| JP7375465B2 (ja) | 画像形成装置、交換時期判定方法および交換時期判定プログラム | |
| JP3260793B2 (ja) | 電子写真プロセス制御装置 | |
| JPH06130768A (ja) | 画像形成装置 | |
| JPH05107835A (ja) | 画像形成装置 | |
| JP2001092200A (ja) | 画像形成装置 | |
| EP0819991B1 (en) | Process control of an electrophotographic device | |
| JP2023085891A (ja) | 画像形成装置 | |
| JP2000181157A (ja) | 画像形成装置 | |
| JPH04291274A (ja) | 電子写真プロセス制御装置 | |
| JPH05100535A (ja) | 画像形成装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |