JP5247617B2 - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents

Description

本発明は、記録装置における画像劣化を検出する画像処理に関する。

カラー画像を形成する電子写真方式の記録装置は、画像形成プロセスを実行する画像形成部を複数備え、各画像形成部の像担持体にシアン、マゼンタ、イエローおよびブラックの各色像を形成する。そして、各像担持体の転写位置において色像を中間転写体に重畳転写し、重畳転写した色像を記録媒体に再度転写してカラー画像を形成する。なお、このような方式の記録装置は、タンデム方式のカラー画像形成装置と呼ばれる。

タンデム方式のカラー画像形成装置は、各色ごとに画像形成部を有し、単位時間当りの画像出力数を容易に増やすことができる。しかし、タンデム方式のカラー画像形成装置は、色ごとの画像形成部で形成された色像の位置的なずれ、中間転写体の動的な速度変動などによって色版ずれが発生し、出力画像に色ずれや筋状の色むらなどの画像劣化が発生する場合がある。画像形成プロセスをさらに高速化すると、トナーの付着位置のばらつきやトナーの飛散が発生し易くなり、出力画像において色材が付着せず白ドットのように見える所謂白抜けの発生や鮮鋭性の低下などの画像劣化が発生する場合がある。

これら色版ずれや動的な速度変動など、画像形成プロセスの高速化に起因する画像劣化の要因をセンサで検出して修正する技術が提案されている。特許文献1は、基準画像に対応する色像を形成し、色像の位置を検出して色版のずれ量を算出する。そして、色版のずれ量に応じて各色像の位置を調整する色ずれ補正を行う。また、特許文献2は、基準画像によって動的な速度変動を検出して、速度変動を補正する。特許文献3は、基準画像と、基準画像に対応する色像を比較して、色像の良否を判断する画像検査装置を開示する。

上記の特許文献が開示する技術は、記録媒体の搬送速度が遅い単位時間当りの画像出力数が少ない画像形成装置において色ずれ補正が可能である。しかし、記録媒体の搬送速度が速い単位時間当りの画像出力数が多い画像形成装置においては、好適な色ずれ補正が不可能である。その原因として以下が挙げられる。

一般に色版ずれ、動的な速度変化、画像欠陥を検出するセンサにはCCDラインセンサやCCDエリアセンサが使われる。CCDは、ある程度の露光時間を必要とし、記録媒体の搬送速度が速い場合、CCDの露光時間中に色像が移動し、CCDによって撮像された画像（センシング画像）に暈けが生じる。センシング画像が暈けると、色版ずれ、動的な速度変化、画像欠陥などを正しく検出することができず、好適な色ずれ補正も不可能になる。

図1によりセンシング画像が暈けて好適な色ずれ補正ができない場合を説明する。図1(a)はシアンC色像、マゼンタM色像、イエローY色像、ブラックK色像から構成される検出パターン（基準画像）を示し、この検出パターンによって色版ずれが検出される。なお、検出パターンの各色像は、記録媒体の搬送方向yに対して同一位置に印刷される。しかし、図1(a)においては、色版ずれにより、各色像は記録媒体の搬送方向yに対し本来の印刷位置からずれて印刷されている。

図1(b)は一般的なCCDエリアセンサによる露光を示す。縦軸の0はシャッタ閉、1はシャッタ開を表し、図1(b)は露光時間が0.1秒間の例を示している。図1(c)は露光開始からの時間経過と記録媒体の移動の関係を示し、図1(b)の例は0.2秒間にCCDの画素サイズ換算で60画素分、記録媒体が等速移動する例を示している。

図1(a)に示す露光時間と、図1(b)に示す記録媒体の移動速度の関係を考慮すると、図1(d)に示すように、CCDエリアセンサの露光期間において記録媒体はCCDの画素サイズ換算で30画素分、等速移動することになる。図1(e)は、図1(d)をXY平面に写像したグラフであり、センシング画像がどの方向に暈けるかを示す点暈け関数に相当する。

図1(f)は、上記の条件によって実際に得られるセンシング画像を示す。センシング画像は、図1(e)に示す点暈け関数によって表される分布の暈けを有し、色版ずれを好適に検出できる撮像結果ではない。つまり、記録媒体の搬送速度が速く単位時間当りの画像出力数が多い画像形成装置においては、センシング画像の暈けによって、色版ずれ、動的な速度変動、画像欠陥などを好適に検出することができない。

特開平6-018796号公報 特開平9-204087号公報 特公平7-031134号公報

本発明は、記録装置における画像劣化を好適に検出することを目的とする。

本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。

本発明にかかる画像処理は、所定の速度で移動する媒体上に形成された画像を所定の露光パターンによって撮像し、前記媒体の移動速度および前記露光パターンから補正パラメータを算出し、前記撮像によって得た撮像画像を前記補正パラメータによって補正し、前記画像のデータと前記補正した撮像画像のデータから前記形成された画像の画像劣化を検出することを特徴とする。

本発明によれば、記録装置における画像劣化を好適に検出することができる。

センシング画像が暈けて好適な色ずれ補正ができない場合を説明する図。 実施例の画像処理装置の構成例を説明する図。 基準画像を説明する図。 検出装置の動作を説明するフローチャート。 露光パターン保持部が保持する露光パターンの一例を説明する図。 補正パラメータの生成を説明する図。 実施例2のセンシング対象を説明する図。 検出装置の動作を説明するフローチャート。 実施例3のセンシング対象を説明する図。 検出装置の動作を説明するフローチャート。 センシング画像を説明する図。

以下、本発明にかかる実施例の画像劣化を検出する画像処理を図面を参照して詳細に説明する。

［装置の構成］
図2により実施例の画像処理装置の構成例を説明する。画像形成装置20は、感光体ドラム201、202、203、204により四色の色像をそれぞれ形成する。各色の色像は、中間的な記録媒体である中間転写ベルト205に重畳転写され、転写部206において、記録紙トレイ208から搬送される記録媒体に転写される。定着部207は、記録媒体に転写された色像を定着し、色像を定着した後の記録媒体を出力トレイ209に排出する。制御部210は、このような画像形成プロセスの動作やタイミングを統括的に制御する。

図3により基準画像を説明する。図3(a)は基準画像の一例を示し、中間転写ベルト205の移動方向yに直交するx方向に並置されたC色像、M色像、Y色像、K色像からなる検出パターンである。図3(b)は中間転写ベルト205上に形成された基準画像を示す。色版ずれがなければ、各色像はその搬送方向yに対して同一位置に印刷されるが、色版ずれにより、図3(b)に示すように、各色像の印刷位置は搬送方向yに対してずれている。また、詳細は後述するが、図3(c)は撮像部301によって撮像された基準画像（センシング画像）を示し、図3(d)は暈けが補正されたセンシング画像を示す。

詳細は後述するが、画像形成装置20は、基準画像生成部101から入力される基準画像を中間転写ベルト205上に形成する。検出装置30は、中間転写ベルト205上に形成された基準画像の撮像データと、基準画像生成部101から入力される基準画像のデータに基づき、画像劣化として色版のずれ量を検出する。なお、基準画像生成部101は、検出装置30に組み込んでもよいし、外部装置として用意してもよい。

検出装置30は、露光パターン保持部303が保持する露光パターンを用いて撮像部301により、中間転写ベルト205上に形成された基準画像を撮像する。画像補正部305は、補正パラメータ算出部304が撮像に使われた露光パターンに基づき生成した補正パラメータを用いて、撮像部301が撮像した撮像画像のデータ（センシング画像データ）の暈けを補正する。データ保持部306は、補正されたセンシング画像データを格納する。検出部307は、データ保持部306が格納するセンシング画像データと、基準画像のデータを比較して、色版のずれ量を検出する。

検出された色版のずれ量は、画像形成装置20の制御部210にフィードバックされ、各色像の画像形成に関するタイミングが調整される。

［検出装置の動作］
図4のフローチャートにより検出装置30の動作を説明する。中間転写ベルト205上に形成された基準画像（図3(b)参照）が撮像領域に達すると、検出装置30は、照明部302によって撮像領域を照明し、撮像部301によって基準画像をセンシングする(S101)。その際、撮像部301の露光を、露光パターン保持部303が保持する露光パターンによって制御する。基準画像生成部101は、基準画像のデータとしてCin(x, y)、Min(x, y)、Yin(x, y)、Kin(x, y)の4チャネルのデータを出力する。なお、(x, y)はXY座標値を表す。

図5により露光パターン保持部303が保持する露光パターンの一例を説明する。図5において縦軸の1はシャッタ開を、0はシャッタ閉を表し、横軸は時間（秒）を表す。なお、図5に示す露光パターンを実現するシャッタはメカニカルシャッタでも電子シャッタでもよい。勿論、メカニカルシャッタと電子シャッタを組み合わせで露光パターンを実現してもよい。あるいは、シャッタを常に開として、照明部302の照明を露光パターンに合わせて点滅しても同様の効果が得られる。このように、所定の露光期間にシャッタを不規則に開閉し（フラッタシャッタ(flutter shutter)）、得られた画像とシャッタの開閉パターンの相関を用いて画像の暈けを補正する技術はコード化露光(coded exposure)と呼ばれる。

説明を簡略化するため、撮像部301は、グレイスケール画像を撮像するCCDエリアセンサとする。つまり、撮像部301によって取得されるデータは1チャネルのセンシング画像G(x, y)である（図3(c)参照）。勿論、センシング画像は1チャネルに限らず、RGB3チャネル、CMYK4チャネル、RGBCMYKなどの4チャネルを超える画像でもよい。チャネル数が増えるほど色版のずれ量の高精度検出が可能になる。また、撮像部301は、CCDエリアセンサではなく、CCDラインセンサでもよい。CCDラインセンサの場合、理由は後述するが、中間転写ベルト205の移動方向yに画素を並べる構成とすれば、露光パターンを使用するセンシングにも使用可能である。また、CCDのほかにCMOSなど他の構成を撮像部301に用いてもよい。

次に、検出装置30は、補正パラメータ算出部304により、画像形成装置20の制御部210から取得した中間転写ベルト205の移動速度と、センシングに使用した露光パターンから点暈け関数を求める。以下では、点暈け関数を「PSF (point spread function)」と呼ぶ。そして、PSFを用いて補正パラメータを生成する(S102)。

図6により補正パラメータの生成を説明する。図6(a)はセンシングの開始からの時間経過と中間転写ベルト205の移動の関係を示し、図6(a)の例は0.2秒間にCCDの画素サイズ換算で60画素分、中間転写ベルト205が等速移動することを示している。この例では、中間転写ベルト205は、CCDの画素サイズ換算で60/0.2=300画素/秒の移動速度を有する。

図5に示す露光パターンと、図6(a)に示す中間転写ベルト205の移動速度を乗算すると、図6(b)に示すグラフが得られる。つまり、0.2秒間の断続的な露光が行われ、被写体は0.2秒間に60画素分、y方向に離散的に移動したことになる。図6(c)は、図6(b)をXY平面に写像したグラフであり、PSFに相当する。

以下では、補正パラメータとして、Wienerフィルタを利用する例を説明する。ただし、補正パラメータはWienerフィルタに限らず、逆フィルタやKalmanフィルタでもよい。まず、PSFをフーリエ変換し、PSFの周波数特性を示すFpsfを得る。
Fpsf(u, v) = Fourier{PSF(x, y)} …(1)
ここで、Fourier{ }はフーリエ変換を表す、
u、vは空間周波数を示す、
なお、-0.5≦u≦0.5、-0.5≦v≦0.5に正規化されていて、
(u, v)=(0, 0)は直流成分を表す。

図6(d)はFpsfのY方向の周波数特性例を表す。図6(d)に示すように、すべての周波数においてFpsfの応答は0にならない。従って、図6(d)の逆特性は、図6(e)に示すように、応答が発散する周波数が存在しない。言い換えれば、露光パターンと被写体の移動の乗算（PSF）に対する逆特性を得ることができ、この逆特性を用いてセンシング画像の暈けを補正可能である。

なお、露光パターンは図5に示すパターンに限らない。例えば、図5には露光時間が0.2秒の例を示したが、0.2秒よりも短いまたは長い露光時間で露光パターンを実現してもよい。あるいは、基準画像の空間周波数分布に近い空間周波数分布をもつ露光パターンを用いてもよく、そうすればセンシング画像の暈けの補正が比較的容易になる。

次に、次式によってFpsfからWienerフィルタFwを算出する。
Fw(u, v) = 1/Fpsf(u, v)・Fpsf(u, v)²/{Fpsf(u, v)² + Noise(u, v)²} …(2)
ここで、Noise(u, v)はセンシング画像に重畳する周波数ごとのノイズ量を示す。

そして、周波数領域におけるWienerフィルタFwを逆フーリエ変換して実空間のフィルタh(x, y)を算出し、実空間のフィルタh(x, y)を補正パラメータとする。
h(x, y) = Fourier^-1{Fw(u, v)} …(3)
ここで、Fourier^-1{ }は逆フーリエ変換を表す。

次に、検出装置30は、画像補正部305により、次式の演算により、補正パラメータを用いてセンシング画像G(x, y)（図3(c)参照）の暈けを補正し、暈けを補正したセンシング画像Gc(x,y)（図3(d)参照）を得る(S103)。図3(d)に示すように、Wienerフィルタを用いる補正により、センシング画像の暈けが低減される。なお、補正後のセンシング画像Gc(x, y)はデータ保持部306に格納される。
Gc(x, y) = G(x, y)＊h(x, y) …(4)
ここで、＊はコンボリューション演算を表す。

次に、検出装置30は、データ保持部306に保持したセンシング画像Gc(x, y)と、基準画像生成部101から入力された基準画像のデータを比較して、色版のずれ量を検出する(S104)。その際、基準画像のデータは、CMYK4チャネルのデータであるから、Gc(x, y)と比較し易いように、1チャネルのデータGin(x, y)に変換する。さらに、Gin(x, y)と、Gc(x, y)の解像度が異なる場合、両データの解像度を一致させる。そして、基準画像のGin(x, y)と、補正後のセンシング画像Gc(x, y)を比較してシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各色材のレジストレーション位置のずれを示す色版のずれ量を検出する。

本実施例では、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックそれぞれのずれ量を算出するため、基準画像Gin(x, y)と補正後のセンシング画像Gc(x, y)それぞれ同一部分を切り出す。そして、基準画像から切り出した画像をそれぞれGinC、GinM、GinY、GinKとし、補正後のセンシング画像から切り出した画像をそれぞれGcC、GcM、GcY、GcKとして、次式により、各色の相互相関関数を計算する。
CrC(x, y) = CrsCr{GinC(x, y), GcC(x, y)}
CrM(x, y) = CrsCr{GinM(x, y), GcM(x, y)}
CrY(x, y) = CrsCr{GinY(x, y), GcY(x, y)} …(5)
CrK(x, y) = CrsCr{GinK(x, y), GcK(x, y)}
ここで、CrsCr{A, B}はAとBの相互相関関数である。

次に、各色ごとの相互相関関数が最大値をとるy座標を計算する。
yC = Max_y{CrC(x, y)}
yM = Max_y{CrM(x, y)}
yY = Max_y{CrY(x, y)} …(6)
yK = Max_y{CrK(x, y)}
ここで、Max_y{A(x, y)}はAが最大になるyを返す関数である。

以上の処理により、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各色の基準画像に対するy方向のずれ量が算出される。

次に、検出装置30は、検出した各色のy方向のずれ量に基づき、感光体ドラム201、202、203、204上に潜像を形成するタイミングを調整するためのデータを画像形成装置20の制御部210に出力する(S105)。

このように、色版ずれを検出する際、コード化露光によって、移動する基準画像のセンシング画像を取得し、露光パターンに基づきセンシング画像を補正することで、暈けを低減したセンシング画像を得ることができる。従って、暈け補正後のセンシング画像を用いて、色版のずれ量を高精度に検出することができる。

上記では、撮像部301にエリアセンサを用いる例を説明したが、PSFがY方向に限定されるため、中間転写ベルト205の移動方向yに画素を並べたラインセンサによっても、上述した露光パターンを使用するセンシングおよび暈け補正が可能である。また、上記では、中間転写ベルト205上に形成された基準画像をセンシングする例を説明したが、記録媒体上に形成された基準画像をセンシングしてもよい。

以下、本発明にかかる実施例2の画像処理を説明する。なお、実施例2において、実施例1と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例1では、基準画像のセンシング画像の暈けを補正して、色版のずれ量を検出する方法を説明した。実施例2においては、画像欠陥を検出する方法を説明する。図7により実施例2のセンシング対象を説明する。図7は二次元コードと宛名の画像例を示し、画像欠陥がない入力画像から形成された画像欠陥を有するトナー像を示している。実施例2は、トナー像のような画像の欠陥部分の有無を検出するものである。

［検出装置の動作］
図8のフローチャートにより検出装置30の動作を説明する。なお、ステップS101からS103の処理は、センシング対象が図7に示すようなトナー像である点を除き、図4の処理と同様であるから、その詳細説明を省略する。

検出装置30は、データ保持部306に保持した補正後のセンシング画像Gc(x, y)と、画像形成装置20の入力画像のデータを比較して、画像欠陥を検出する(S204)。その際、入力画像のデータは、例えばRGB3チャネルのデータであるから、Gc(x, y)と比較し易いように、1チャネルのデータGin(x, y)に変換する。さらに、Gin(x, y)と、Gc(x, y)の解像度が異なる場合、両データの解像度を一致させる。

本実施例における画像欠陥とは、入力画像のデータと補正後のセンシング画像の誤差を算出し、誤差に基づき算出される特徴量が所定値以上になる場合、画像欠陥ありと検出することである。そこで、Gin(x, y)とGc(x, y)を位置合せするために次式により相互相関関数を求める。
Cr(x, y) = CrsCr{Gin(x, y), Gc(x, y)} …(7)
ここで、CrsCr{A, B}はAとBの相互相関関数である。

次に、相互相関関数が最大値をとるy座標を計算する。
Δy = Max_y{Cr(x, y)} …(8)
ここで、Max_y{A(x, y)}はAが最大になるyを返す関数である。

次に、下式に示すように、Gc(x, y)のy座標をΔy画素分移動して位置合わせして、両画像のRMS誤差Evalを算出する。
Eval = Σ_yΣ_x√{Gin(x, y)² + Gc(x, y-Δy)²} …(9)

検出装置30は、RMS誤差Evalが所定値以上になる画像を画像欠陥を有する画像（欠陥画像）と判定する(S205)。そして、欠陥画像を検出した場合は、その旨を画像形成装置20の制御部210に通知する(S206)。

欠陥画像の検出を通知された制御部210は、当該画像形成プロセスにおける給紙および転写を中止し、図示しないクリーナにより中間転写ベルト205に付着したトナーを除去する。そして、画像形成プロセスの調整を行った後、再度、画像欠陥が検出された入力画像の画像形成プロセスを実行する。

このように、画像欠陥を検出する際、コード化露光によって、移動する画像のセンシング画像を取得し、露光パターンに基づきセンシング画像を補正することで、暈けを低減したセンシング画像を得ることができる。従って、暈け補正後のセンシング画像を用いて、画像欠陥を高精度に検出することができる。

上記では、中間転写ベルト205上に形成されたトナー像をセンシングする例を説明したが、記録媒体に転写されたトナー像をセンシングしてもよい。その場合、欠陥画像の検出を通知された制御部210は、欠陥画像が転写された記録媒体を出力トレイ209ではなく、図示しない欠陥画像トレイなどに排出することが好ましい。

また、上記では、画像欠陥の特徴量として二乗平均誤差を用いる例を説明したが、他の特徴量を用いることもできる。例えば、宛名などの欠陥の検出には、文字認識(OCR)技術を用いて、認識した文字列と入力画像の文字列とを比較し、文字列が一致するか否かに基づき画像欠陥を検出してもよい。

以下、本発明にかかる実施例3の画像処理を説明する。なお、実施例3において、実施例1、2と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例1では色版のずれ量の検出、実施例2では色ずれなどのDC的なずれの検出を説明した。実施例3では、中間転写ベルト205の移動速度の動的な変動によるAC的なずれの検出を説明する。図9により実施例3のセンシング対象を説明する。搬送速度vには、図9(b)に示すように、動的な変動が存在する。この速度変動を図9(a)に示す等幅の白ラインと黒ラインを搬送方向yに等間隔に繰り返す基準画像を用いて検出する。

［検出装置の動作］
図10のフローチャートにより検出装置30の動作を説明する。なお、ステップS101からS103の処理は、センシング対象（図9に示すような基準画像）と、補正パラメータの算出が若干異なるが、その他は図4の処理と同様であるから、その詳細説明を省略する。

図9(b)は、基準画像のy方向の理想的な移動速度（設定値）と、中間転写ベルト205のy方向の移動速度の関係を示す。移動速度の設定値8002は一定であり、例えばCCDエリアセンサの画素換算で300画素/秒である。従って、露光期間8001を0.2秒間とし、移動速度が変化しなければ、符号8002で示すように、露光中に基準画像はy方向に60画素/0.2秒間の速度で移動する。しかし、実際の移動速度には変動がある。図9(b)に符号8003で示す例は、露光期間8001の始めは設定値より遅く、露光期間8001の終了において設定値に達する例を示している。上述したように、PSFを得るには露光パターンだけでなく、被写体の移動速度が必要であるが、本実施例において被写体の正確な移動速度は不明である。そこで、設定値に対応する60画素/0.2秒間の移動速度に対応するPSFを用いて補正パラメータを算出する(S102)。

図11によりセンシング画像を説明する。図11に示す基本画像に基づき形成されたトナー像を撮像すると、中間転写ベルト205によってトナー像が搬送されるため図11に示す暈けたセンシング画像が得られる。このセンシング画像を補正(S103)すると図11に示す補正後のセンシング画像Gc(x, y)が得られる。しかし、移動速度の変動により、補正後のセンシング画像Gc(x, y)は、基準画像に対してy方向に移動速度の変動分のずれを有す。これは、0.2秒間の露光期間に設定値8002とは異なる移動速度を有するトナー像を、設定値8002に対応する補正パラメータを用いて補正した結果である。つまり、露光期間中に、トナー像の搬送速度がどの様に変化したかを補正後のセンシング画像に基づき算出することが可能になる。

なお、露光パターンは図5に限らない。例えば0.05秒間の短時間露光を用いれば、0.05秒間で搬送速度がどの様に変化したかを、補正後のセンシング画像から算出することが可能になる。従って、より短い期間におけるの速度変動を検出することができる。

検出装置30は、データ保持部306に保持した補正後のセンシング画像Gc(x, y)と、基準画像生成部101が出力する基準画像のデータGin(x, y)を比較して、移動速度の変動を検出する(S304)。その際、基準画像のデータGin(x, y)と、センシング画像Gc(x, y)の解像度が異なる場合、両データの解像度を一致させる。

移動速度の変動検出は、補正後のセンシング画像と基準画像の位置的なずれを検出することである。そこで、検出装置30は、次式により相互相関関数を求める。つまり、相互相関関数を算出して、Gc(x, y)とGin(x, y)の位置的なずれ量を算出し、位置的なずれから速度変動を検出する。
Cr(x, y) = CrsCr{Gin(x, y), Gc(x, y)} …(10)
ここで、CrsCr{A, B}はAとBの相互相関関数である。

次に、相互相関関数が最大値をとるy座標を計算する。
Δy = Max_y{Cr(x, y)} …(11)
ここで、Max_y{A(x, y)}はAが最大になるyを返す関数である。

前述したように、60画素/0.2秒間の移動速度に対応する補正パラメータを使用する。従って、補正されたセンシング画像は60画素/0.2秒間の移動速度に対応した画像になり、トナー像の移動速度が遅い場合は基準画像に比べて、白ラインと黒ラインの間隔が速度差分拡大された画像がセンシング画像として得られる。逆に、トナー像の移動速度が速い場合は基準画像に比べて、白ラインと黒ラインの間隔が速度差分縮小された画像がセンシング画像として得られる。例えば、露光期間におけるトナー像の平均移動速度が59画素/0.2秒間であれば、補正後のセンシング画像の白ラインと黒ラインの間隔は二画素分拡大され、その結果、Δy=+1が得られる。また、トナー像の平均移動速度が61画素/0.2秒間であれば、補正後のセンシング画像の白ラインと黒ラインの間隔は二画素分縮小され、その結果、Δy=-1が得られる。

そして、検出装置30は、設定値に対するΔyの比率を速度変動量として画像形成装置20の制御部210に通知する(S305)。つまり、Δy=+1の場合、符号を反転して-1/60=-1.7%（搬送速度が設定値に対して1.7%遅い）を通知する。速度変動量の通知を受けた制御部210は、速度変動量が基準値（例えば±3%）を満たすか否かを判定し、満たさない場合は中間転写ベルト205の移動速度に関する調整を行うか、メンテナンスが必要な旨を示す警告を例えば図示しない操作部に表示する。

このように、中間転写ベルト205の移動速度の設定値に基づくコード化露光によって、中間転写ベルト205の移動速度の変動を画像の位置的なずれとして検出することができる。

上記では、中間転写ベルト205上のトナー像をセンシング対象にして、中間転写ベルト205の速度変動量を検出する例を説明した。記録紙上のトナー像をセンシング対象にすれば記録紙の搬送系の速度変動量を検出することができ、感光体ドラム上のトナー像をセンシング対象にすれば、感光体ドラムの速度変動量を検出することができる。

［変形例］
上記では、電子写真方式の画像形成装置における、色版ずれ、画像欠陥、搬送速度の変動の検出を説明した。しかし、本発明は、電子写真方式以外の記録装置、例えばインクジェット方式、熱転写方式、オフセット印刷方式に対しても適用可能である。この場合、センシング対象の画像を搬送する媒体は、記録紙などのシート材や中間転写体である。

［その他の実施例］
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（又はCPUやMPU等）がプログラムを読み出して実行する処理である。

Claims (6)

1. 所定の速度で移動する媒体上に形成された画像を所定の露光パターンによって撮像する撮像手段と、
   前記媒体の移動速度および前記露光パターンから補正パラメータを算出する算出手段と、
   前記撮像によって得た撮像画像を前記補正パラメータによって補正する補正手段と、
   前記画像のデータと前記補正した撮像画像のデータから前記形成された画像の画像劣化を検出する検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記撮像手段は基準画像を撮像し、前記検出手段は、前記基準画像のデータと前記補正した撮像画像のデータから前記画像劣化を表す、前記媒体の移動方向の色版のずれ量を検出することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
3. 前記検出手段は、前記画像劣化として、前記形成された画像の画像欠陥を検出することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
4. 前記撮像手段は基準画像を撮像し、前記検出手段は、前記基準画像のデータと前記補正した撮像画像のデータから前記画像劣化を表す、前記媒体の速度変動量を検出することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
5. 所定の速度で移動する媒体上に形成された画像を所定の露光パターンによって撮像し、
   前記媒体の移動速度および前記露光パターンから補正パラメータを算出し、
   前記撮像によって得た撮像画像を前記補正パラメータによって補正し、
   前記画像のデータと前記補正した撮像画像のデータから前記形成された画像の画像劣化を検出することを特徴とする画像処理方法。
6. コンピュータ装置を、請求項1から請求項4の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させることを特徴とするプログラム。