JP5124361B2 - 状態判別方法及び画像形成装置 - Google Patents
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Description
ひとつは、機器から取得した運転量情報を刻々観測し、予め想定した平均的寿命に近づいたことを以って故障を予測する方法である。これは、運転量に応じて装置があたかも摩耗するように消耗し故障に至るという考え方の上に成り立っている。具体的な一例を挙げると、感光体や現像装置などといった装置内の各種部品や機器の累積稼働時間をカウンタによって順次カウントしていくカウント値が予め耐久実験結果などで定めた寿命カウント値に到達すると故障が近づいたと予測する。このような予測は、機器の個別の環境や運転方法の違いによって寿命が大きく変動することを考慮していないので精度が低い。
もう一つは、故障が発生する前に見られる特有の装置の状態関連情報をパターンとして捉え故障が近いことを予測するパターン認識による方法である。このパターン認識による方法としては、MTS法などの多変量解析を挙げることができる。この方法は、上述の平均寿命による方法よりも故障に至る状況が内部で発生していることを捉えて予測するので、特有の予兆状態を発見することが出来れば、機器の個別の環境や運転方法といった条件に左右されず、その装置が本当にメンテナンスが必要なときを正確に予測することが出来る。
しかし、異常判別の結果から故障が予測される状況であっても、現在の故障予測精度では、その故障が近い将来必ず発生することを保証することはできない。そして、メンテナンスを行う場合には、一般に、相応の費用が発生することから、機器の使用者に対し、例えば上記特許文献3に開示されているように異常が検出された旨をメッセージ表示したところで、実際に故障が発生する前にその故障に対するメンテナンスを機器の使用者に行ってもらうことは難しい場合が多い。故障を予兆するような異常が判別された場合、その時点で使用者が知覚し得る何らかの障害が顕在化していれば、使用者は近い将来に故障が発生するかもしれないことを感じることができるので、使用者にメンテナンスを行ってもらいやすい。しかし、異常が判別された時点で未だ何の障害も顕在化していない場合、使用者は近い将来に故障が発生するかもしれないことを感じることができない。よって、この場合には、使用者に対し、実際に故障が発生する前に、費用を支払ってメンテナンスを行ってもらうことは特に困難である。
また、請求項2の発明は、請求項1の状態判別方法において、上記表示工程は、上記複数の判別工程で判別した現在の各判別結果についての表示内容と、過去の各判別結果についての表示内容とを、互いに比較可能な状態で表示することを特徴とするものである。
また、請求項3の発明は、請求項1又は2の状態判別方法において、上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果の内容をドットマトリックス方式のディスプレイ装置に表示することを特徴とするものである。
また、請求項4の発明は、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の状態判別方法において、上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果に対応する表示面積がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示することを特徴とするものである。
また、請求項5の発明は、請求項1乃至4のいずれか1項に記載の状態判別方法において、上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果に対応する表示色がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示することを特徴とするものである。
また、請求項6の発明は、請求項1乃至5のいずれか1項に記載の状態判別方法において、上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果に対応する表示の輝度又は濃度がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示することを特徴とするものである。
また、請求項7の発明は、請求項1乃至6のいずれか1項に記載の状態判別方法において、上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果に対応する表示内容を、それぞれの重み付けの違いに応じて決められた表示位置に表示することを特徴とするものである。
また、請求項8の発明は、対象機器の状態関連情報に基づき、該対象機器における機器状態の異常を判別し、その判別結果を出力する状態判別方法であって、上記対象機器の状態関連情報を収集する情報収集工程と、該情報収集工程で収集した状態関連情報の経時変化に対応する特徴量を演算する特徴量演算工程と、該特徴量演算工程で演算した同一の特徴量に基づき、これに対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを互いに異なる判別基準を用いて判別するか、又は、該特徴量演算工程で演算した互いに異なる複数の特徴量について、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかをそれぞれ判別する複数の判別工程と、該複数の判別工程での各判別結果に対して予め決められた重み付けを行い、その重み付け後の判別結果の値を用いて正常を示す判別結果と異常を示す判別結果のいずれが多いかを多数決し、多数決により決まった方の判別結果の内容に従い判定対象の機器状態について正常又は異常を判定する多数決判定工程と、重み付け後における正常を示す全判別結果の合算値と異常を示す全判別結果の合算値とから算出される指標値に基づき、判定対象の機器状態を表示する表示工程とを有することを特徴とするものである。
また、請求項9の発明は、請求項8の状態判別方法において、上記表示工程は、現在の指標値に基づく機器状態と、過去の指標値に基づく機器状態とを、互いに比較可能な状態で表示することを特徴とするものである。
また、請求項10の発明は、請求項8又は9の状態判別方法において、上記表示工程は、上記指標値に基づく機器状態の表示を、上記多数決判定工程での多数決分岐点であるゼロ点の表示と併せて表示することを特徴とするものである。
また、請求項11の発明は、請求項8乃至10のいずれか1項に記載の状態判別方法において、上記表示工程は、上記判定対象の機器状態を、上記指標値に応じてその表示の輝度又は濃度が異なる状態で表示することを特徴とするものである。
また、請求項12の発明は、請求項8乃至11のいずれか1項に記載の状態判別方法において、上記表示工程は、上記判定対象の機器状態を、上記指標値に応じてその表示の色が異なる状態で表示することを特徴とするものである。
また、請求項13の発明は、請求項8乃至12のいずれか1項に記載の状態判別方法において、上記表示工程は、上記多数決判定工程が判定した複数種類の機器状態ごとの指標値に基づく各機器状態の表示を、同一の表示領域上に表示することを特徴とするものである。
また、請求項14の発明は、請求項13の状態判別方法において、上記複数種類の機器状態は、上記対象機器に備わった複数のサブシステムの各状態に対応するものであることを特徴とするものである。
また、請求項15の発明は、請求項1乃至14のいずれか1項に記載の状態判別方法において、上記複数の判別工程の少なくとも1つは、上記特徴量を予め決められた閾値とを比較して、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを判別するものであることを特徴とするものである。
また、請求項16の発明は、自己の状態関連情報に基づき、自己の機器状態の異常を判別する判別装置を備えた画像形成装置であって、自己の状態関連情報を収集する情報収集手段と、該情報収集手段が収集した状態関連情報の経時変化に対応する特徴量を演算する特徴量演算手段と、該特徴量演算手段が演算した同一の特徴量に基づき、これに対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを互いに異なる判別基準を用いて判別するか、又は、該特徴量演算手段が演算した互いに異なる複数の特徴量について、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかをそれぞれ判別する複数の判別手段と、該複数の判別手段による各判別結果に対して予め決められた重み付けを行い、その重み付け後の判別結果の値を用いて正常を示す判別結果と異常を示す判別結果のいずれが多いかを多数決し、多数決により決まった方の判別結果の内容に従い判定対象の機器状態について正常又は異常を判定する多数決判定手段と、上記複数の判別手段による各判別結果の内容を、正常を示すものと異常を示すものとで互いに区別し得る表示態様で同一の表示領域上に表示するとともに、その際、各判別結果についての表示状態をそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示する表示手段とを有することを特徴とするものである。
また、請求項17の発明は、自己の状態関連情報に基づき、自己の機器状態の異常を判別する判別装置を備えた画像形成装置であって、自己の状態関連情報を収集する情報収集手段と、該情報収集手段が収集した状態関連情報の経時変化に対応する特徴量を演算する特徴量演算手段と、該特徴量演算手段が演算した同一の特徴量に基づき、これに対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを互いに異なる判別基準を用いて判別するか、又は、該特徴量演算手段が演算した互いに異なる複数の特徴量について、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかをそれぞれ判別する複数の判別手段と、該複数の判別手段による各判別結果に対して予め決められた重み付けを行い、その重み付け後の判別結果の値を用いて正常を示す判別結果と異常を示す判別結果のいずれが多いかを多数決し、多数決により決まった方の判別結果の内容に従い判定対象の機器状態について正常又は異常を判定する多数決判定手段と、重み付け後における正常を示す全判別結果の合算値と異常を示す全判別結果の合算値とから算出される指標値に基づき、判定対象の機器状態を表示する表示手段とを有することを特徴とするものである。
そして、請求項1に係る発明は、多数決に用いる各判別工程での判別結果の内容(正常又は異常)を、正常、異常を区別し得る表示態様で同一の表示領域上に表示する。その際、各判別結果についての表示状態は、それぞれの重み付けの違いに応じて異なったものとなる。これにより、使用者は、異常を示す表示態様で表示されているものが、最終的な機器状態の判別を行う際の多数決において重要視されるもの(重み付けが大きなもの)なのか、それともあまり重要視されない(重み付けの小さなもの)なのかを、容易に認識できるようになる。よって、多数決判定工程で異常と判定されたとき、何の障害も顕在化していない状況下であっても、その表示を見た使用者は、例えば機器状態の判別を行う際に重要視される状態関連情報についての異常が多いことを目の当たりにすることで、機器の状態が悪いことを直感的に感じ取ることが可能となる。その結果、単に異常の判定結果だけが報知される場合よりも、近い将来に故障が発生するかもしれないことを使用者に感じさせることができ、故障発生前に使用者にメンテナンスを行ってもらいやすくなる。
また、請求項8に係る発明は、判定対象の機器状態について、異常投票数と正常投票数とから算出される指標値に基づく表示がなされる。この指標値は、最終的な機器状態の判別を行う際の多数決の内容(僅差なのか、大差なのか)を示すものである。よって、多数決判定工程で異常と判定されたとき、何の障害も顕在化していない状況下であっても、その表示を見た使用者は、多数決の内容が大差であることを実感することで、機器の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。その結果、単に異常の判定結果だけが報知される場合よりも、近い将来に故障が発生するかもしれないことを使用者に感じさせることができ、故障発生前に使用者にメンテナンスを行ってもらいやすくなる。
以下、本発明を、機器である画像形成装置としての電子写真方式のプリンタと、そのプリンタの提供者(メーカー)により管理運営される管理装置とから構成される状態判別システムに適用した一実施形態(以下、本実施形態を「実施形態1」という。)について説明する。
図1は、本実施形態に係る状態判別システム全体の概略構成図である。
この状態判別システムを構成する複数の画像形成装置100は、既に使用者に納品された互いに同機種のプリンタである。これらのプリンタは、それぞれの使用者の使用場所に設置されている。これらの画像形成装置100は、インターネット等に利用される通信ネットワークを介して管理装置200に通信可能に接続されている。なお、本実施形態では、複数の画像形成装置100と管理装置200とから構成される状態判別システムを例に挙げて説明するが、単一の画像形成装置と管理装置200とから構成される状態判別システムや、画像形成装置単体で構成される状態判別システムにも、本発明を同様に適用できる。
このプリンタは、像担持体としての4つの感光体1Y,1M,1C,1Kと中間転写体としての中間転写ベルト10とを備えたタンデム型の画像形成装置である。本プリンタは、各感光体1Y,1M,1C,1Kの周囲に、それぞれ、帯電手段としての帯電装置2Y,2M,2C,2Kと、現像手段としての現像装置3Y,3M,3C,3Kと、クリーニング手段としてのクリーニング装置4Y,4M,4C,4Kと、潜像形成手段としてのレーザーダイオードで構成される露光装置5Y,5M,5C,5Kとを備えている。各感光体1Y,1M,1C,1Kの表面は、まず、帯電装置2Y,2M,2C,2Kにより一様に所定電位に帯電された後、各露光装置5Y,5M,5C,5Kにより露光されることで、各色の静電潜像が形成される。このようにして形成された各静電潜像には、それぞれ、現像装置3Y,3M,3C,3Kにより各色のトナーが供給されて現像され、これにより各感光体1Y,1M,1C,1Kの表面上にはそれぞれトナー像が形成される。各色トナー像は、互いに重なり合うように中間転写ベルト10上に順次転写される。転写後に各感光体1Y,1M,1C,1Kの表面上に残留した転写残トナーは、クリーニング装置4Y,4M,4C,4Kにより除去される。
図5(a)及び図5(b)は、トナー濃度センサの概略構成及び動作を説明するための説明図である。
本実施形態においては、状態関連情報検知手段として、中間転写ベルト上に形成されるトナーパターンの濃度を検知するためのトナー濃度センサ14,15が設けられている。これらのトナー濃度センサ14,15は、図5(a)及び図5(b)に示すように、1つの発光素子であるLEDと2つの受光素子であるPDとから構成される反射型の光学センサである。2つの受光素子のうちの一方は、正反射光を受光する位置に配置される正反射PDであり、正反射光を受光する位置から外れた位置で乱反射光を受光する乱反射PDである。2つのトナー濃度センサ14,15は、中間転写ベルト10の幅方向における中間転写ベルト外周面の端部領域にそれぞれ対向配置されている。なお、本実施形態では、トナー濃度センサ14,15を中間転写ベルト10に対向配置させているが、二次転写領域通過後の用紙が通る用紙経路に対向配置させ、用紙上のトナー濃度を検知するように構成してもよい。
通常運転信号が本プリンタ内のコントローラと呼ばれる上位制御装置より指示されると、画像信号発生回路が起動し、露光駆動回路を通じて露光装置5Y,5M,5C,5Kのレーザーダイオードを画像信号に応じて点滅させる。また、CPUは、感光体モータや現像駆動モータなどの駆動系と、帯電バイアスや現像バイアスなどのバイアス出力とを順次シーケンシャルに出力し、画像形成動作を実行する。ここで、本プリンタのような電子写真方式の画像形成装置は、経時劣化や環境変動で画像濃度が変動してしまうという弱点がある。そのため、一般には、トナー濃度センサやその他のプロセス制御用センサを設けて、画像濃度の安定化を図るためのプロセス調整運転を行う。
プロセス調整運転信号がコントローラ(上位制御装置)より指示された場合、又は、通常運転信号を受けたとき若しくは通常運転信号によって画像形成動作が行われた後のタイミングをCPUが判断した場合、プロセス調整運転が開始される。プロセス調整運転では、最初に、トナー濃度センサ14,15の校正運転が行われる。この校正運転では、画像信号発生回路は画像ナシの状態となり(S1)、感光体1Y,1M,1C,1K上も中間転写ベルト10上も、理想的にはトナーが存在しない状態となる。そして、図8(a)に示すように、この状態の中間転写ベルト10に対するトナー濃度センサ14,15の正反射PDの検出信号が予め決められた目標受光光量となるように、CPUは、トナー濃度センサ14,15の発光光量を調整する(S2〜S4)。これにより、トナー濃度センサ14,15の発光素子及び受光素子の能力バラツキや経時変化、感光体表面状態の経時変化などに影響されずに、トナー濃度を安定して検知することができる。
本実施形態では、各色について濃度が5段階で異なるトナーパターンの計測結果が得られるので、色ごとに、5点のトナー濃度計測結果から線形近似した現像ポテンシャル−トナー付着量直線(以下「特性直線」という。)を求める(S7)。そして、この特性直線の傾きγおよび切片X0が狙いの特性とズレていることを把握する。傾きγは、主に露光光量補正パラメータPを露光信号に掛け合わせることで補正し、現像が開始されるポテンシャル(切片X0)のズレは、主に現像バイアスに補正パラメータQを掛け合わせることで、狙いとする画像濃度の安定化を図る(S8)。なお、本実施形態では、露光光量と現像バイアスを補正する場合を例に挙げて説明したが、もちろん帯電電位や転写電流など画像濃度に寄与するその他のプロセス制御値を補正しても、同様の結果を得ることが可能である。
図13は、黒色用クリーニングブレードの故障予兆状態を判別するための処理の流れを示すフローチャートである。
本実施形態では、画像形成装置100のトナー濃度センサ14,15の検知信号から得られる上述した補正パラメータP,Qを状態関連情報としてのセンシング信号として用い、黒色用クリーニングブレードの故障予兆状態を判別する。具体的には、プロセス制御を行って各色の補正パラメータP,Qを算出したら(S11)、まず、これらの補正パラメータP,Qをデータ収集器101によってログの形でメモリ102に記録する。本実施形態では、データ収集器101を、CPUおよびそれに付随して構成される不図示のメモリ手段で構成しているが、CPUと通信可能に接続された別のCPUとメモリ手段で実現してもよい。例えば、画像形成装置100を上位で制御しているコントローラ(上位制御装置)でデータ収集器101を構成してもよいし、画像形成装置100とは別に設けられた専用の管理装置をデータ収集器101として利用してもよい。
また、時間的特徴量抽出器103で抽出する時間的特徴量は、上述した概略微分値dQだけでなく、信号変化の回帰値や、最近部分の複数データの標準偏差、最大値、平均値など、さまざまな特徴量を用いることができる。このような時系列的な信号の特徴量抽出方法は、ARIMAモデルなど多数提案されており、適宜の方法を使えばよい。一般に、故障の予兆は、正常状態のときには安定していたセンシング信号(状態関連情報)が、様々な形ではあるが特異な不安定な動きを示したことを検出することによって捉えられると考えるので、この考え方に立って適切な時間的特徴量抽出方法を選択すればよい。
また、時間的な演算を含まない特徴量をコンディションデータセットに加えるようにしてもよい。例えば、その時点のセンシング信号値そのものが加えられても良いし、運転時間や経過時間などの運転情報を加えても良い。更には、故障修理を行ったことを示す信号を用意し、これをログに加えてメモリ102に記録し、修理直後のコンディションデータセットの過渡的な変化を故障予兆状態と誤判別しないように例外処理を行うように構成しても良い。
センシング信号P,Q,Rについてのn個の時間的特徴量の計算結果C1〜Cnの各々についてスタンプ判別器を用意し、下記の数1に示す式(1)に基づいて、重み付き多数決の計算結果であるF値を求める。但し、αiは各弱判別器に与えた重み付け係数であり、OUTiは各弱判別器の判別結果である。
Outi = (sgni×(Ci−bi)) ・・・(2)
Outi = −(sgni×(Ci−bi)) ・・・(3)
なお、重み付け係数αi、判別極性sgni、閾値biなどの判別基準は、画像形成装置100のテスト稼働や実際の使用時の各種センシング信号に基づいて学習した結果から決定される。このような判別基準は、予めメモリ107に格納されており、判別器105はこれを参照して判別処理を行う。判別基準αi,sgni,biの決定には、ブースティング法と呼ばれる教師付き学習アルゴリズムを用いればよい。ブースティング法については、例えば、数理科学No.489(MARCH 2004「統計的パタン識別の情報幾何」)に掲載されている。具体的に説明すると、まず、正常な状態であると予め分かっているセンシングログデータと、故障予兆状態にあると分かっているセンシングログデータとを用意する。後者のデータについては、例えば、画像形成装置100の耐久試験などを行うときにセンシングデータログを取り、故障事例に出会った画像形成装置100について、その故障の前に予兆状態があった期間を推定し、その期間のセンシングログデータを活用する。
図16は、1つの試験機が黒色のタテスジ状の異常画像が出てクリーニング不良が発生したためこれを修理したときの故障事例における、各色の補正パラメータQ(符合が逆となるが切片Xoに対応した値)の経時変化を示すグラフである。なお、この補正パラメータQ以外にも多数の状態関連情報を収集し検証したが、ここでは、その中で最も変化が顕著であった補正パラメータQについてのみ説明する。図16のグラフを見ると、黒色のクリーニング不良に先立って、Y、M、C色の補正パラメータQが変動していることが観察される。そこで、このY、M、C色の時間的特徴量抽出を行って、この変化を取り出し、コンディションデータセットを生成した。そして、故障予兆期間を目視で推定し、コンディションデータセットの該当部分のラベルを−1(故障予兆期間)、それ以外のラベルを+1(正常期間)と与え、ブースティング法による100回の繰り返し学習を行わせ、補正パラメータQについてのbi、sgni、αiを決定した。
このグラフが示すように、ラベルのついた教師付きデータは適切に学習が行われ、予兆該当部分だけがF値でマイナスに変化するような判別器105が生成されたことが確認された。
図18に示すように、先に決定したbi、sgni、αiによって演算を行う判別器105から出力されるF値は、いずれの試験機A〜Eも、意図した通り、黒色のクリーニング不良という同じ種類の故障発生前の期間で、マイナスへの値変化を示した。よって、このF値がゼロ以下になった場合には、黒色のクリーニング不良についての故障予兆状態であると判別することができることが確認された。その結果、使用者に納品された画像形成装置100において上述した補正パラメータQを継続的に収集し、上記判別器105により判別処理を行うことによって、タテスジ状の異常画像が発生する前に、黒色の作像ユニットを交換修理することが可能となる。これにより、タテスジ状の異常画像が発生した画像を再度形成することによる資源の無駄を防止できる。また、このような交換修理を画像形成装置100の不使用時に行えばダウンタイムを低減できる。
一般に、判別器105により故障(黒色のクリーニング不良)の予兆を示す異常が判別された場合、画像形成装置100では故障の予兆を捉えた旨のアラームランプを点灯したり、「故障の予兆を検出しました」などのメッセージ表示を操作パネル上に表示したり、あるいは、プリント要求元のパーソナルコンピュータに通信ネットワークを介して前述のメッセージ等をプリンタドライバソフトの機能を介して表示したりする。しかし、故障の予兆を検出したとき、その時点では画像形成装置やプリント画像上には何ら障害が認められない場合があり、その場合にアラームランプの点灯やメッセージ表示などの異常判別結果の報知(以下「異常報知」という。)だけがなされたのでは、その異常報知が誤報ではなく本当に近い将来に故障が起きるのかどうかを使用者に信じてもらうための情報が全くない。そのため、自らメンテナンス作業を行い又はメンテナンス業者を呼んでメンテナンス作業を行ってもらうという手間を惜しみ、又は、メンテナンス費用の支払いを惜しんで、異常報知を無視しつづけて画像形成装置100を使用し続けることがある。そのような場合、実際に故障が発生した時点でメンテナンスを行うことになるが、この時点でのメンテナンスによる修理規模は、異常報知がなされた時点でのメンテナンスによる修理規模よりも大きくなっていることが多く、そのメンテナンス費用の増大やメンテナンス時間(ダウンタイム)の増大を招く結果となる。また、画像形成装置100で出された異常判別結果を、管理装置200を運営している画像形成装置100の提供者等に通信ネットワークを介して通報し、その画像形成装置100の使用者からのメンテナンス依頼を待たずにメンテナンス作業を行って故障を未然に防ぐという運用も可能ではある。しかし、このような運用の場合でも、使用者にとっては正常に見える装置に対して修理等を行うことになるので、その費用の必要性を異常判別の結果だけから納得してもらうことは難しく、このような運用を使用者に受け入れてもらいにくいことも想像できる。
この異常内容表示画面は、判別器105を構成する複数の弱判別器の判別結果を棒グラフ状に示している。各弱判別器に対応する各棒グラフの長さは、その弱判別器の判別結果に割り当てられている重み付けの大きさ(重み付け係数の大きさ)の相対値を示すものである。また、図中白色の棒グラフは、その弱判別器の判別結果が正常であることを示し、図中グレー色の棒グラフは、その弱判別器の判別結果が異常であることを示している。なお、正常又は異常を示す色は、互いに区別できればどのような色でもよいが、異常に対応する色は一般概念として異常を表す赤色や黄色など、正常に対応する色は一般概念として正常を表す青色や緑色などが好ましい。以下の例においても同様である。
また、各弱判別器に与えられた重み付けの違いは精密に表示する必要はないので、直感的な装置状態の理解に十分な精度で違いが表示できていればよい。
次に、上記実施形態1における異常報知処理の一変形例(以下、本変形例を「変形例1」という。)について説明する。
図21は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100の操作パネル上に表示される異常内容表示画面を示す説明図である。
本変形例は、判別器105を構成する各弱判別器の判別結果を上記のように積み上げ棒グラフ状に表示したものである。この異常内容表示画面において、各弱判別器に対応する棒グラフ部分の長さは、その弱判別器の判別結果に割り当てられている重み付けの大きさ(重み付け係数の大きさ)の相対値を示すものである。また、図中白色の棒グラフ部分は、その弱判別器の判別結果が正常であることを示し、図中グレー色の棒グラフ部分は、その弱判別器の判別結果が異常であることを示している。
次に、上記実施形態1における異常報知処理の他の変形例(以下、本変形例を「変形例2」という。)について説明する。
図22(a)及び図22(b)は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100の操作パネル上に表示される異常内容表示画面を示す説明図である。なお、図22(a)は、わずかな弱判別器のみが異常と判別しているだけで、全体としては故障の予兆を示すほどの状態ではない場合の一例を示している。一方、図22(b)は、面積で半分近くを示す弱判別器が異常と判別し、故障の予兆を示す状態に至っており、メンテナンスを行う必要があるという警告レベルにあるときの場合の一例を示している。
本変形例は、異常内容表示画面の表示領域を各弱判別器の判別結果ごとに区分し、各弱判別器に対応する領域を2次元的に配置したものである。この異常内容表示画面において、各弱判別器に対応する長方形状の領域の面積は、その弱判別器の判別結果に割り当てられている重み付けの大きさ(重み付け係数の大きさ)の相対値を示すものである。また、図中白色の領域は、その弱判別器の判別結果が正常であることを示し、図中グレー色の領域は、その弱判別器の判別結果が異常であることを示している。
次に、上記実施形態1における異常報知処理の更に他の変形例(以下、本変形例を「変形例3」という。)について説明する。
図23は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100の操作パネル上に表示される異常内容表示画面を示す説明図である。
本変形例は、判別器105を構成する各弱判別器の判別結果を同じ面積の正方形状のブロックで表示し、これを横一列に配列したものである。この異常内容表示画面において、各弱判別器に対応するブロックの色は、白色の場合はその弱判別器の判別結果が正常であることを示し、白色以外の色が付いている場合はその弱判別器の判別結果が異常であることを示している。また、白色以外の色が付いているブロックの色は、その弱判別器の判別結果に割り当てられている重み付けの大きさ(重み付け係数の大きさ)の相対値を示すものである。具体的には、異常を判別した弱判別器について、対応する重み付けが大きいほど長い波長の色で表示し、対応する重み付けが小さいほど短い波長の色で表示する。一般に長い波長の色ほど強い印象を与えるので、この異常内容表示画面の全体から受ける色合いの印象で、当該画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。
また、本変形例では、各ブロックの面積が同じであるが、各ブロックの面積を、対応する弱判別器の重み付けの大きさに応じて変更してもよい。この場合、異常内容表示画面の全体から受ける色合いの印象がより鮮明となり、当該画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取りやすくなる。
次に、上記実施形態1における異常報知処理の更に他の変形例(以下、本変形例を「変形例4」という。)について説明する。
図24は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100の操作パネル上に表示される異常内容表示画面を示す説明図である。
本変形例は、判別器105を構成する各弱判別器の判別結果を同じ面積の正方形状のブロックで表示し、これを横一列に配列したものである。この異常内容表示画面において、各弱判別器に対応するブロックの色は、白色の場合はその弱判別器の判別結果が正常であることを示し、図中グレーで示される色(実際には赤色が好ましい)が付いている場合はその弱判別器の判別結果が異常であることを示している。また、グレーで表示される色が付いているブロックの色の濃度は、その弱判別器の判別結果に割り当てられている重み付けの大きさ(重み付け係数の大きさ)の相対値を示すものである。具体的には、異常を判別した弱判別器について、対応する重み付けが大きいほど濃い色で表示し、対応する重み付けが小さいほど淡い色で表示する。一般に濃い色ほど強い印象を与えるので、この異常内容表示画面の全体から受ける色合いの印象で、当該画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。
また、濃度の違いに代えて、輝度の違いにより、重み付けの違いを表してもよい。
次に、上記実施形態1における異常報知処理の更に他の変形例(以下、本変形例を「変形例5」という。)について説明する。
図25は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100の操作パネル上に表示される異常内容表示画面を示す説明図である。
画像形成装置100の状態が悪化したことを認識するためには、過去の正常状態から現在の異常状態に至るまでにどれほど変化したのかを比較して把握できるようにすることが、現在の画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取る上で有効である。
本変形例の異常内容表示画面は、現在の状態と過去の状態とを比較可能なように上下に配置したものである。各時点での状態は、上記変形例1のように、判別器105を構成する各弱判別器の判別結果を積み上げ棒グラフ状に表示し、各棒グラフ部分の長さを重み付けの大きさに応じて変更したものである。なお、図中白色の棒グラフ部分はその弱判別器の判別結果が正常であることを示し、図中グレー色の棒グラフ部分はその弱判別器の判別結果が異常であることを示している。過去の状態を表示するためのデータは、当該過去の時点における、収集した各種データ(補正パラメータP,Q等)、時間的特徴量抽出器103で抽出した特徴量、各弱判別器の判別結果、各弱判別器の判別結果に応じた表示用データのいずれかあるいはそれと同等のデータを記録しておけば、適宜演算を行うことで当該過去の状態を表示する異常内容表示画面を生成できる。
なお、本変形例では、現在の表示内容と過去の表示内容との間で、異常を示す色の濃度を異なるようにしているが、濃度以外の例えば色などによって違いを出すようにしてもよい。また、現在の表示内容と過去の表示内容との間でこのような違いを出さなくてもよい。
例えば、上記変形例3で説明したように重み付けの違いを色の違いで表現する表現方式を採用するならば、図26に示すようになる。
また、上記変形例4で説明したように重み付けの違いを濃度の違いで表現する表現方式を採用するならば、図27に示すようになる。
また、過去の各時点での状態については、上記変形例4で説明したように重み付けの違いを濃度の違いで表現する表現方式を採用し、現在の状態については、上記実施形態で説明した重み付けの違いを棒グラフの長さで表現した棒グラフ型の表現方式を採用するならば、図28に示すようになる。このように、参考として表示している過去の各時点の状態は濃度の違いという比較的人間の認識階調性の低い属性で表示し、現在の状態は面積という比較的認識階調性の高い属性で表示することで、現在の状態を強調することができる。
もちろん、図22(a)及び図22(a)に示した各異常内容表示画面を同一画面上に並列表示するなどして、現在の状態と過去の状態とを単純に並置してもよい。
次に、上記実施形態1における異常報知処理の更に他の変形例(以下、本変形例を「変形例6」という。)について説明する。
図29は、本変形例における異常報知処理によりドットマトリックス方式のディスプレイに表示される異常内容の表示の概略を示す説明図である。
このディスプレイは、同一サイズの画素が格子状に配置され、任意の画素を点灯できるように構成されたものである。本変形例では、各弱判別器の重み付けの大きさに応じてその弱判別器に割り当てられる画素数が異なるようになっている。図29において、各弱判別器に対応する領域は図中太線で区切っている。なお、図中白色の領域は、その弱判別器の判別結果が正常であることを示し、図中グレー色の領域は、その弱判別器の判別結果が異常であることを示している。
なお、各画素がRGB色の表現が可能なカラーディスプレイであれば、上記変形例3で説明したような、重み付けの違いを色の違いで表現することも可能である。
また、ドットマトリックス方式のディスプレイを用いて、上記変形例5で説明したように過去の状態と現在の状態とを比較可能に表示する場合には、例えば、過去の状態から現在の状態まで表示を順次切り替える表示制御を行うことにより、あたかも動画のように画像形成装置100の状態の変遷を表示することが可能である。このような表示方法を用いて使用者に画像形成装置100の状態悪化を伝えることは、極めて納得性が高く、有効である。
次に、本発明を、上記実施形態1と同様に、状態判別システムに適用した他の実施形態(以下、本実施形態を「実施形態2」という。)について説明する。
上記実施形態1では、判別器105を構成する各弱判別器の判別結果の内容と各弱判別器に割り当てられた重み付けとから表示内容を決定するものであったが、本実施形態では、重み付け後における正常を示す全判別結果の合算値(正常投票数)と異常を示す全判別結果の合算値(異常投票数)とから算出される指標値であるF値に基づいて表示内容を決定する。本実施形態においては、本故障予測システムを構成する画像形成装置及び管理装置について、上記実施形態1と重複した説明の部分は省略する。
この異常内容表示画面は、F値を7段階に区分した各段階に対応する表示域を縦に並べて配置したもので、図中上方に表示される表示域ほど正常な状態を示すF値に対応している。また、現在のF値に対応する段階が図中黒色表示されている。よって、図33(a)は、ほとんどの弱判別器で正常であると判別した極めて正常な状態を示しており、図33(b)は、正常な状態ではあるが重み付けが比較的小さいいくつかの弱判別器で異常であると判別している状態を示しており、図33(c)は、異常といって良いほど多くのあるいは重み付けの大きい弱判別器で異常であると判別している状態を示している。また、本実施形態では、F値に基づく多数決判定の多数決分岐点であるゼロ点の表示として、使用限界ラインが、異常内容表示画面に併せて表示されている。よって、画像形成装置100の状態がどの程度悪いのかを把握しやすい。
しかも、本実施形態では、F値の表示とともに多数決分岐点であるゼロ点(使用限界ライン)を表示することで、正常な状態であっても後どのくらいで異常状態と判定されることになるかを知ることができる。
次に、上記実施形態2における異常報知処理の一変形例(以下、本変形例を「変形例7」という。)について説明する。
図34は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100の操作パネル上に表示される異常内容表示画面を示す説明図である。
画像形成装置100の状態が悪化したことを認識するためには、過去の正常状態から現在の異常状態に至るまでにどれほど変化したのかを比較して把握できるようにすることが、現在の画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取る上で有効である。
本変形例の異常内容表示画面は、現在の状態と過去の状態とを比較可能なように左から順に時系列に沿って配置したものである。各時点での状態は、F値を12段階に区分した各段階に対応する表示域を縦に並べて配置したもので、図中上方に表示される表示域ほど正常な状態を示すF値に対応している。また、現在のF値に対応する段階が図中黒色表示し、F値に基づく多数決判定の多数決分岐点であるゼロ点がグレーで表示されている。
このように現在のF値と過去のF値とを互いに比較可能な状態で表示すると、過去から現在にかけて徐々に状態が悪化していることを知覚することができ、現在の画像形成装置100の状態が過去の状態との比較して悪いとを直感的に感じ取ることができる。
次に、上記実施形態2における異常報知処理の他の変形例(以下、本変形例を「変形例8」という。)について説明する。
図35(a)〜(c)は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100に用意されたアラームランプの表示状態を示す説明図である。
本変形例では、画像形成装置100の状態をより単純な表示方法で表示するために、F値をランプの輝度によって表現するものである。本変形例では、青色のランプを使用し、正常な状態を示すF値ほど輝度が高くなるようにしている。具体的には、図35(a)に示すように青ランプの輝度が高い場合には、ほとんどの弱判別器で正常であると判別した極めて正常な状態を示しており、図35(b)に示すように青ランプの輝度が中程度の場合には、正常な状態ではあるが重み付けが比較的小さいいくつかの弱判別器で異常であると判別している状態を示しており、図35(c)に示すように青ランプの輝度が低い場合には、正常ではあるがF値に基づく多数決判定の多数決分岐点であるゼロ点に非常に近づいている状態を示している。
本変形例では、使用者にゼロ点を示すことはできないが、ランプが消灯してしまったらゼロ点以下であることが分かるようになっている。
なお、F値に応じて点滅の頻度を変えることで平均輝度を低下させる方法であっても、同様の効果を得ることができる。
次に、上記実施形態2における異常報知処理の更に他の変形例(以下、本変形例を「変形例9」という。)について説明する。
図36(a)〜(e)は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100に用意されたアラームランプの表示状態を示す説明図である。
図36では、色の違いを濃度の違いによって表現している。具体的には、図36(a)は青色、図36(b)は緑色、図36(c)は黄色、図36(d)は橙色、図36(e)は赤色である。もちろん、図示どおりに濃度の違いをそのまま利用してもよい。図36(a)に示す表示状態(青色)は最も正常な状態を示し、図36(b)に示す表示状態(緑色)は正常な状態ではあるが重み付けが比較的小さいいくつかの弱判別器で異常であると判別している状態を示し、図36(c)に示す表示状態(黄色)はF値がほぼゼロ点にある状態を示し、図36(d)に示す表示状態(橙色)はF値がゼロ点を下回った異常の状態を示し、図36(e)に示す表示状態(赤色)はF値がゼロ点を大きく下回った極めて異常な状態を示す。
次に、上記実施形態2における異常報知処理の更に他の変形例(以下、本変形例を「変形例10」という。)について説明する。
図37は、本変形例における異常報知処理により画像形成装置100の操作パネル上に表示される異常内容表示画面を示す説明図である。
画像形成装置100は、感光体、現像装置、トナー補給装置、転写装置、給紙装置、定着装置などの複数のサブシステムを持ち、これらが協働して画像形成処理を実行し、サブシステムごとに異常を判定して、各サブシステムの故障を予測することが可能である。例えば、給紙装置は給紙動作を行ってから転写部に用紙が所要の時間で到着するように制御しているが、モータの駆動時間や回転速度といった制御値が安定しているかどうかを見ることで、給紙装置の状態を判定することが可能である。また、トナー補給装置ではトナー補給量制御、現像装置では攪拌力制御、転写装置では転写電流制御、定着装置では温度制御などがそれぞれ行われているので、それぞれの制御状態を種々の状態関連情報から状態関連情報ごとに弱判別器で判別してそれぞれのF値を求め、各F値に基づき多数決によって各サブシステムが異常か正常かを判定することができる。
もちろん、各サブシステムについての表示を1つの画面上に一括表示せず、個別表示するようにしてもよい。
また、他の方法としては、図39に示すように、各サブシステムについて、過去の正常状態から現在の異常状態に至るまでにどれほど変化したのかを比較して把握できるようにしてもよい。この場合の各サブシステムについての表示方法は、例えば上記変形例7を採用できる。この場合、液晶ディスプレイ等を使って各サブシステムについての表示を時間的に順次切り替えて表示するようにしてもよい。
そして、上記実施形態1(各変形例を含む。)においては、上記複数の判別工程での各判別結果の内容を、正常を示すものと異常を示すものとで互いに区別し得る表示態様で同一の表示領域上に表示するとともに、その際、各判別結果についての表示状態をそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示する表示工程を有している。これにより、使用者は、異常を示す表示態様で表示されているものが、最終的な機器状態の判別を行う際の多数決において重要視されるもの(重み付けが大きなもの)なのか、それともあまり重要視されない(重み付けの小さなもの)なのかを、容易に認識できるようになり、機器の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。その結果、単に異常の判定結果だけが報知される場合よりも、近い将来に故障が発生するかもしれないことを使用者に感じさせることができ、故障発生前に使用者にメンテナンスを行ってもらいやすくなる。
また、上記変形例5等で説明したように、複数の判別工程で判別した現在の各判別結果についての表示内容と、過去の各判別結果についての表示内容とを、互いに比較可能な状態で表示することにより、過去から現在にかけて徐々に状態が悪化していることを知覚することができ、現在の画像形成装置100の状態が過去の状態との比較して悪いとを直感的に感じ取ることができる。
また、上記変形例6等で説明したように、複数の判別工程での各判別結果の内容をドットマトリックス方式のディスプレイ装置に表示するようにすれば、異常報知用の専用表示器を設ける必要性が少なくなり、実用上有益である。
また、上記実施形態1や上記変形例1及び2等で説明したように、複数の判別工程での各判別結果に対応する表示面積がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示するようにすれば、故障との相関が強い重み付けの大きな弱判別器で異常が判別される方が、故障との相関が弱い重み付けの小さな弱判別器で異常が判別される場合よりも、異常を示す表示領域が大きくなるので、当該画像形成装置100の状態をより適格に使用者へ伝えることができる。
また、上記変形例3等で説明したように、複数の判別工程での各判別結果に対応する表示色がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示することにより、その表示全体から受ける色合いの印象で、画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。
また、上記変形例4等で説明したように、複数の判別工程での各判別結果に対応する表示の輝度又は濃度がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示することにより、その表示全体から受ける色合いの印象で、画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。
また、実施形態1の部分で説明したが、複数の判別工程での各判別結果に対応する表示内容を、それぞれの重み付けの違いに応じて決められた表示位置に表示することで、たまたま相関が弱い判別器が異常の判別結果を多く出したために異常報知がされたのか、故障と強い相関がある判別器が異常の判別結果を出したために異常報知がされたのか、そのような異常報知が出された際の判定内容の傾向を使用者に伝えやすくなる。
また、上記実施形態2(各変形例を含む。)においては、重み付け後における正常を示す全判別結果の合算値と異常を示す全判別結果の合算値とから算出される指標値であるF値に基づき、判定対象の機器状態を表示する表示工程を有している。この指標値であるF値は、最終的な機器状態の判別を行う際の多数決の内容(僅差なのか、大差なのか)を示すものであるため、多数決判定工程で異常と判定されたとき、その表示を見た使用者は、多数決の内容が大差であることを実感することで、機器の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。その結果、単に異常の判定結果だけが報知される場合よりも、近い将来に故障が発生するかもしれないことを使用者に感じさせることができ、故障発生前に使用者にメンテナンスを行ってもらいやすくなる。
また、上記変形例7等で説明したように、現在の指標値に基づく機器状態と、過去の指標値に基づく機器状態とを、互いに比較可能な状態で表示することにより、過去から現在にかけて徐々に状態が悪化していることを知覚することができ、現在の画像形成装置100の状態が過去の状態との比較して悪いとを直感的に感じ取ることができる。
また、上記実施形態2においては、F値に基づく機器状態の表示を、多数決判定工程での多数決分岐点であるゼロ点の表示と併せて表示することにより、正常な状態であっても後どのくらいで異常状態と判定されることになるかを知ることができる。
また、上記変形例8等で説明したように、判定対象の機器状態を、F値に応じてその表示の輝度又は濃度が異なる状態で表示することで、その表示から受ける印象で、画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。
また、上記変形例9等で説明したように、判定対象の機器状態を、F値に応じてその表示の色が異なる状態で表示することで、その表示から受ける印象で、画像形成装置100の状態が悪いことを直感的に感じ取ることができる。
また、上記変形例10等で説明したように、多数決判定工程が判定した複数種類の機器状態ごとのF値に基づく各機器状態の表示を、同一の表示領域上に表示することで、どの機器状態がどの程度悪いのかを一括して把握することができる。
特に、上記変形例10等で説明したように、表示させる複数種類の機器状態が、画像形成装置100に備わった複数のサブシステムの各状態に対応するものである場合には、サブシステムの状態を個別に把握できるだけではなく、画像形成装置100全体の状態も把握できる。
また、上述した実施形態1及び2(各変形例を含む。)においては、複数の判別工程は、特徴量を予め決められた閾値とを比較して、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかをスタンプ判別器で判別するので、安価な構成を実現できる。
4Y,4M,4C,4K クリーニング装置
10 中間転写ベルト
14,15 トナー濃度センサ
100 画像形成装置
101 データ収集器
103 時間的特徴量抽出器
105,108,110 判別器
105a,105b,105c 中判別器
106 アラーム通報器
106A,106B,106C スイッチ手段
200 管理装置
Claims (17)
- 対象機器の状態関連情報に基づき、該対象機器における機器状態の異常を判別し、その判別結果を出力する状態判別方法であって、
上記対象機器の状態関連情報を収集する情報収集工程と、
該情報収集工程で収集した状態関連情報の経時変化に対応する特徴量を演算する特徴量演算工程と、
該特徴量演算工程で演算した同一の特徴量に基づき、これに対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを互いに異なる判別基準を用いて判別するか、又は、該特徴量演算工程で演算した互いに異なる複数の特徴量について、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかをそれぞれ判別する複数の判別工程と、
該複数の判別工程での各判別結果に対して予め決められた重み付けを行い、その重み付け後の判別結果の値を用いて正常を示す判別結果と異常を示す判別結果のいずれが多いかを多数決し、多数決により決まった方の判別結果の内容に従い判定対象の機器状態について正常又は異常を判定する多数決判定工程と、
上記複数の判別工程での各判別結果の内容を、正常を示すものと異常を示すものとで互いに区別し得る表示態様で同一の表示領域上に表示するとともに、その際、各判別結果についての表示状態をそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示する表示工程とを有することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項1の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記複数の判別工程で判別した現在の各判別結果についての表示内容と、過去の各判別結果についての表示内容とを、互いに比較可能な状態で表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項1又は2の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果の内容をドットマトリックス方式のディスプレイ装置に表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項1乃至3のいずれか1項に記載の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果に対応する表示面積がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項1乃至4のいずれか1項に記載の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果に対応する表示色がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項1乃至5のいずれか1項に記載の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果に対応する表示の輝度又は濃度がそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項1乃至6のいずれか1項に記載の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記複数の判別工程での各判別結果に対応する表示内容を、それぞれの重み付けの違いに応じて決められた表示位置に表示することを特徴とする状態判別方法。 - 対象機器の状態関連情報に基づき、該対象機器における機器状態の異常を判別し、その判別結果を出力する状態判別方法であって、
上記対象機器の状態関連情報を収集する情報収集工程と、
該情報収集工程で収集した状態関連情報の経時変化に対応する特徴量を演算する特徴量演算工程と、
該特徴量演算工程で演算した同一の特徴量に基づき、これに対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを互いに異なる判別基準を用いて判別するか、又は、該特徴量演算工程で演算した互いに異なる複数の特徴量について、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかをそれぞれ判別する複数の判別工程と、
該複数の判別工程での各判別結果に対して予め決められた重み付けを行い、その重み付け後の判別結果の値を用いて正常を示す判別結果と異常を示す判別結果のいずれが多いかを多数決し、多数決により決まった方の判別結果の内容に従い判定対象の機器状態について正常又は異常を判定する多数決判定工程と、
重み付け後における正常を示す全判別結果の合算値と異常を示す全判別結果の合算値とから算出される指標値に基づき、判定対象の機器状態を表示する表示工程とを有することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項8の状態判別方法において、
上記表示工程は、現在の指標値に基づく機器状態と、過去の指標値に基づく機器状態とを、互いに比較可能な状態で表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項8又は9の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記指標値に基づく機器状態の表示を、上記多数決判定工程での多数決分岐点であるゼロ点の表示と併せて表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項8乃至10のいずれか1項に記載の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記判定対象の機器状態を、上記指標値に応じてその表示の輝度又は濃度が異なる状態で表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項8乃至11のいずれか1項に記載の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記判定対象の機器状態を、上記指標値に応じてその表示の色が異なる状態で表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項8乃至12のいずれか1項に記載の状態判別方法において、
上記表示工程は、上記多数決判定工程が判定した複数種類の機器状態ごとの指標値に基づく各機器状態の表示を、同一の表示領域上に表示することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項13の状態判別方法において、
上記複数種類の機器状態は、上記対象機器に備わった複数のサブシステムの各状態に対応するものであることを特徴とする状態判別方法。 - 請求項1乃至14のいずれか1項に記載の状態判別方法において、
上記複数の判別工程の少なくとも1つは、上記特徴量を予め決められた閾値とを比較して、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを判別するものであることを特徴とする状態判別方法。 - 自己の状態関連情報に基づき、自己の機器状態の異常を判別する判別装置を備えた画像形成装置であって、
自己の状態関連情報を収集する情報収集手段と、
該情報収集手段が収集した状態関連情報の経時変化に対応する特徴量を演算する特徴量演算手段と、
該特徴量演算手段が演算した同一の特徴量に基づき、これに対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを互いに異なる判別基準を用いて判別するか、又は、該特徴量演算手段が演算した互いに異なる複数の特徴量について、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかをそれぞれ判別する複数の判別手段と、
該複数の判別手段による各判別結果に対して予め決められた重み付けを行い、その重み付け後の判別結果の値を用いて正常を示す判別結果と異常を示す判別結果のいずれが多いかを多数決し、多数決により決まった方の判別結果の内容に従い判定対象の機器状態について正常又は異常を判定する多数決判定手段と、
上記複数の判別手段による各判別結果の内容を、正常を示すものと異常を示すものとで互いに区別し得る表示態様で同一の表示領域上に表示するとともに、その際、各判別結果についての表示状態をそれぞれの重み付けの違いに応じて異なる状態で表示する表示手段とを有することを特徴とする画像形成装置。 - 自己の状態関連情報に基づき、自己の機器状態の異常を判別する判別装置を備えた画像形成装置であって、
自己の状態関連情報を収集する情報収集手段と、
該情報収集手段が収集した状態関連情報の経時変化に対応する特徴量を演算する特徴量演算手段と、
該特徴量演算手段が演算した同一の特徴量に基づき、これに対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかを互いに異なる判別基準を用いて判別するか、又は、該特徴量演算手段が演算した互いに異なる複数の特徴量について、その特徴量に対応する状態関連情報が正常の機器状態を示すものか異常の機器状態を示すものかをそれぞれ判別する複数の判別手段と、
該複数の判別手段による各判別結果に対して予め決められた重み付けを行い、その重み付け後の判別結果の値を用いて正常を示す判別結果と異常を示す判別結果のいずれが多いかを多数決し、多数決により決まった方の判別結果の内容に従い判定対象の機器状態について正常又は異常を判定する多数決判定手段と、
重み付け後における正常を示す全判別結果の合算値と異常を示す全判別結果の合算値とから算出される指標値に基づき、判定対象の機器状態を表示する表示手段とを有することを特徴とする画像形成装置。
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