JP5168643B2 - 状態判別方法、状態判別システム及び画像形成装置 - 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。
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、上記テスト判別結果と、該テスト判別結果を出力した以後における該テスト判別結果に対応した種類の機器状態とを比較し、該テスト判別結果が適合しているか否かを判断する適合性判断工程を有し、上記所定の選択条件は、該適合性判断工程でテスト判別結果が適合していると判断されることであ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2の装置の状態判別方法において、上記適合性判断工程では、予め決められたタイミングで、機器状態が不良である旨のテスト判別結果と、該テスト判別結果を出力した時点における該テスト判別結果に対応した種類の機器状態とを比較し、該テスト判別結果が適合しているかどうかを判断するという作業を繰り返し行い、上記所定の選択条件は、該適合性判断工程で適合していないと判断された回数が所定回数以下であるという条件であ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、上記報知工程では、上記テスト判別結果を上記判別装置の提供者へ報知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4の状態判別方法において、上記判別装置と、該判別装置の提供者が使用する管理装置とを、通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続し、上記報知工程では、上記テスト判別結果の上記判別装置の提供者への報知を上記通信ネットワークを介して行う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、対象機器の使用者による操作を受け付ける操作受付手段と報知手段とを該対象機器に設け、該操作受付手段が受け付けた操作の内容に従い、少なくとも、上記判別工程でどの種類の機器状態の異常を上記判別装置に判別させるか、上記報知工程でどの種類の機器状態についての判別結果を上記報知手段に報知させるかを選択可能としたことを特徴とするものである。
また、請求項7の発明は、対象機器の内部情報に基づき、複数種類の機器状態の異常を、該複数種類の機器状態ごとに設けられた各判別基準に従ってそれぞれ判別する判別装置を用いて、該対象機器における該複数種類の機器状態の異常を判別する状態判別システムであって、上記対象機器から出力される該対象機器の内部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内部情報に基づいて、新たな種類の機器状態についての異常を判別し得る新たな判別基準を示す判別基準データを生成する判別基準生成手段と、該判別基準生成手段が生成した判別基準データに係る新たな判別基準を、上記判別装置が使用可能なように該判別装置に組み込む判別基準組込手段と、上記複数種類の機器状態のうち、どの機器状態についての判別結果を報知するかを選択する選択手段と、上記選択手段が選択した種類の機器状態についての上記判別装置での判別結果を報知し、該選択手段が選択しなかった種類の機器状態についての判別結果は報知しない報知手段とを有し、上記選択手段は、上記判別装置に組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態については所定の選択条件を満たすまで選択せず、上記判別装置は、上記判別基準組込手段により組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態の異常を、該新たな判別基準に従って判別し、上記報知手段は、上記所定の選択条件を満たすまでは、上記判別装置での判別結果を、テスト判別結果として、上記選択手段が選択した種類の機器状態についての判別結果とは区別した状態で報知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、自己の内部情報に基づき、複数種類の機器状態の異常を、該複数種類の機器状態ごとに設けられた各判別基準に従ってそれぞれ判別する判別装置を備えた画像形成装置であって、自己の内部情報を収集する情報収集手段と、新たな種類の機器状態についての異常を判別し得る新たな判別基準を示す判別基準データの入力を受け付ける入力受付手段と、該入力受付手段が受け付けた判別基準データに係る新たな判別基準を、上記判別装置が使用可能なように該判別装置に組み込む判別基準組込手段と、上記複数種類の機器状態のうち、どの機器状態についての判別結果を報知するかを選択する選択手段と、上記選択手段が選択した種類の機器状態についての上記判別装置での判別結果を報知し、該選択手段が選択しなかった種類の機器状態についての判別結果は報知しない報知手段とを有し、上記選択手段は、上記判別装置に組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態については所定の選択条件を満たすまで選択せず、上記判別装置は、上記判別基準組込手段により組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態の異常を、該新たな判別基準に従って判別し、上記報知手段は、上記所定の選択条件を満たすまでは、上記判別装置での判別結果を、テスト判別結果として、上記選択手段が選択した種類の機器状態についての判別結果とは区別した状態で報知することを特徴とするものである。
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、内部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を内部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(内部情報)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は各小判別器に与えた重み付け係数であり、OUTiは各小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以外にも多数の内部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。
図20は、図12に示した黒色のクリーニング不良の予兆を報知するシステムに、新たにマゼンタ色のクリーニング不良の予兆を報知するシステムを追加したブロック図である。
本実施形態の画像形成装置には、黒色のクリーニング不良の予兆状態を判別するための判別器105が予め組み込まれているが、このほか、マゼンタ色のクリーニング不良の予兆状態を判別するための判別器108と、シアン色のクリーニング不良の予兆状態を判別するための判別器110とが予め組み込まれている。ただし、本画像形成装置100の開発段階では、マゼンタ色とシアン色のクリーニング不良の予兆状態を高い精度で判別できるような判別基準を得ることができなかったため、各判別器108,110の各メモリ109,111にはダミー判別基準が記録されている。このダミー判別基準は、各判別器108,110の判別結果として、クリーニング不良の予兆状態が判別されないようなものである。したがって、ダミー判別基準に基づいて予兆状態の判別をしている判別器108,110からは、予兆状態を示す判別結果は出力されない。
なお、本実施形態では、判別結果が報知されないように判別結果の出力をオフにする方法を示したが、判別器から予兆状態を示す判別結果が出力されないようにしてもよい。具体的には、対象となる判別器の判別基準を上述したダミー判別基準に書き換える。この方法によれば、通信ネットワーク介して簡単に処理することができる。
そこで、本実施形態では、新たな判別基準を組み込んだ後、所定の条件が満たされるまでは、その新たな判別基準を使用した判別器108の判別結果は、テストアラームとして報知されるようになっている。これにより、各画像形成装置100で新しい判別器108の運用開始する前にテスト運用が可能となり、誤報多発による不要なメンテナンス発生などを未然に防止することが可能である。なお、テストアラームの報知手段としては、例えば、画像形成装置の液晶タッチパネルや操作ボタンや発光表示灯などを用いることができる。また、通信ネットワークを介して管理装置200に通報するような手段を用いることもできる。そして、画像形成装置100の使用者がテストアラームの報知を受けたときに、画像形成装置自体を点検したり、テスト画像をプリントアウトしてみたりして、綿密に調べることにより、画像形成装置100の不具合の予兆が確かにあることを確認したり、そのまま運転しつづけていて実際に故障に遭遇することによって新しい判別器108の判別処理が妥当なものであることを確認したりすることができる。そして、新しい判別器108の判別処理が妥当であると確認したら、使用者は画像形成装置の操作パネルを操作して、当該判別器108の判別結果が正式なアラームとして報知されるようにする。この操作により、スイッチ手段106Bは正式なアラームを報知するようになる。
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 (8)
- 対象機器の内部情報に基づき、複数種類の機器状態の異常を、該複数種類の機器状態ごとに設けられた各判別基準に従ってそれぞれ判別する判別装置を用いて、該対象機器における該複数種類の機器状態の異常を判別する状態判別方法であって、
上記対象機器から出力される該対象機器の内部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内部情報に基づいて、新たな種類の機器状態についての異常を判別し得る新たな判別基準を生成する判別基準生成工程と、
該判別基準生成工程で生成した新たな判別基準を上記判別装置が使用可能なように該判別装置に組み込む判別基準組込工程と、
該新たな種類の機器状態の異常を該新たな判別基準に従って該判別装置に判別させる判別工程と、
上記複数種類の機器状態のうち、どの機器状態についての判別結果を報知するかを選択する選択工程と、
該選択工程で選択した種類の機器状態についての該判別工程での判別結果を報知し、該選択工程で選択しなかった種類の機器状態についての判別結果は報知しない報知工程とを有し、
上記選択工程では、上記判別装置に組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態については所定の選択条件を満たすまで選択せず、
上記判別工程では、上記判別装置に組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態の異常を、該新たな判別基準に従って該判別装置に判別させ、
上記報知工程では、該所定の選択条件を満たすまでは、該判別工程での判別結果を、テスト判別結果として、上記選択工程で選択した種類の機器状態についての判別結果とは区別した状態で報知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、
上記テスト判別結果と、該テスト判別結果を出力した以後における該テスト判別結果に対応した種類の機器状態とを比較し、該テスト判別結果が適合しているか否かを判断する適合性判断工程を有し、
上記所定の選択条件は、該適合性判断工程でテスト判別結果が適合していると判断されることであることを特徴とする状態判別方法。 - 請求項2の装置の状態判別方法において、
上記適合性判断工程では、予め決められたタイミングで、機器状態が不良である旨のテスト判別結果と、該テスト判別結果を出力した時点における該テスト判別結果に対応した種類の機器状態とを比較し、該テスト判別結果が適合しているかどうかを判断するという作業を繰り返し行い、
上記所定の選択条件は、該適合性判断工程で適合していないと判断された回数が所定回数以下であるという条件であ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、
上記報知工程では、上記テスト判別結果を上記判別装置の提供者へ報知することを特徴とする状態判別方法。 - 請求項4の状態判別方法において、
上記判別装置と、該判別装置の提供者が使用する管理装置とを、通信ネットワークを介して互いに通信可能に接続し、
上記報知工程では、上記テスト判別結果の上記判別装置の提供者への報知を上記通信ネットワークを介して行う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、
対象機器の使用者による操作を受け付ける操作受付手段と報知手段とを該対象機器に設け、
該操作受付手段が受け付けた操作の内容に従い、少なくとも、上記判別工程でどの種類の機器状態の異常を上記判別装置に判別させるか、上記報知工程でどの種類の機器状態についての判別結果を上記報知手段に報知させるかを選択可能としたことを特徴とする状態判別方法。 - 対象機器の内部情報に基づき、複数種類の機器状態の異常を、該複数種類の機器状態ごとに設けられた各判別基準に従ってそれぞれ判別する判別装置を用いて、該対象機器における該複数種類の機器状態の異常を判別する状態判別システムであって、
上記対象機器から出力される該対象機器の内部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内部情報に基づいて、新たな種類の機器状態についての異常を判別し得る新たな判別基準を示す判別基準データを生成する判別基準生成手段と、
該判別基準生成手段が生成した判別基準データに係る新たな判別基準を、上記判別装置が使用可能なように該判別装置に組み込む判別基準組込手段と、
上記複数種類の機器状態のうち、どの機器状態についての判別結果を報知するかを選択する選択手段と、
上記選択手段が選択した種類の機器状態についての上記判別装置での判別結果を報知し、該選択手段が選択しなかった種類の機器状態についての判別結果は報知しない報知手段とを有し、
上記選択手段は、上記判別装置に組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態については所定の選択条件を満たすまで選択せず、
上記判別装置は、上記判別基準組込手段により組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態の異常を、該新たな判別基準に従って判別し、
上記報知手段は、上記所定の選択条件を満たすまでは、上記判別装置での判別結果を、テスト判別結果として、上記選択手段が選択した種類の機器状態についての判別結果とは区別した状態で報知することを特徴とする状態判別システム。 - 自己の内部情報に基づき、複数種類の機器状態の異常を、該複数種類の機器状態ごとに設けられた各判別基準に従ってそれぞれ判別する判別装置を備えた画像形成装置であって、
自己の内部情報を収集する情報収集手段と、
新たな種類の機器状態についての異常を判別し得る新たな判別基準を示す判別基準データの入力を受け付ける入力受付手段と、
該入力受付手段が受け付けた判別基準データに係る新たな判別基準を、上記判別装置が使用可能なように該判別装置に組み込む判別基準組込手段と、
上記複数種類の機器状態のうち、どの機器状態についての判別結果を報知するかを選択する選択手段と、
上記選択手段が選択した種類の機器状態についての上記判別装置での判別結果を報知し、該選択手段が選択しなかった種類の機器状態についての判別結果は報知しない報知手段とを有し、
上記選択手段は、上記判別装置に組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態については所定の選択条件を満たすまで選択せず、
上記判別装置は、上記判別基準組込手段により組み込まれた新たな判別基準に対応する機器状態の異常を、該新たな判別基準に従って判別し、
上記報知手段は、上記所定の選択条件を満たすまでは、上記判別装置での判別結果を、テスト判別結果として、上記選択手段が選択した種類の機器状態についての判別結果とは区別した状態で報知することを特徴とする画像形成装置。
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