JP5365332B2 - Image forming apparatus, correction method, program, and recording medium - Google Patents

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Description

本発明は、画像形成装置、補正方法、プログラム及び記録媒体に関し、特に階調補正を特定のタイミングで自動的に行い、出力画像を安定させる画像形成装置、補正方法、プログラム及び記録媒体に関する。   The present invention relates to an image forming apparatus, a correction method, a program, and a recording medium, and more particularly to an image forming apparatus, a correction method, a program, and a recording medium that perform gradation correction automatically at a specific timing and stabilize an output image.

電子写真方式を用いた複合機においては、現像や転写、定着といったプロセスにおいて環境や経時で変動が起り、出力濃度特性が変化しやすい。各種プロセス条件を調整する仕組みにより、安定した出力特性を確保するようにしていた。しかし、例えば感光体にパッチを作像し、トナー濃度を測定して調整する方法では、その後の転写、定着の特性を正確に得ることが出来ないため、精度が十分ではない場合がある。そのため、かかる複合機では階調補正用のパターンをプリンタで出力し、それをスキャナで読み取って、その読取り値を元に階調を補正する自動階調補正(ACC:Auto Color Correct)機能が搭載されている(特許文献1参照)。   In a multi-function machine using an electrophotographic system, the process such as development, transfer, and fixing varies with the environment and time, and the output density characteristics tend to change. By adjusting various process conditions, stable output characteristics were ensured. However, for example, in a method of forming a patch on a photoconductor and measuring and adjusting the toner density, it is not possible to accurately obtain the characteristics of the subsequent transfer and fixing, so that the accuracy may not be sufficient. For this reason, this multifunction device has an automatic color correction (ACC) function that outputs a gradation correction pattern with a printer, reads it with a scanner, and corrects the gradation based on the read value. (See Patent Document 1).

階調補正の間隔が大きくなっても、安定した画像を維持する目的で、環境変動を検知する手段をもち、環境変動に影響される画質の変動を、過去に実施した画像の実測データから予測し、補正する方法が開示されている(特許文献2参照)。   In order to maintain a stable image even if the interval of gradation correction increases, it has a means to detect environmental fluctuations and predicts fluctuations in image quality that are affected by environmental fluctuations from measured data of images that have been implemented in the past. And the method of correcting is disclosed (see Patent Document 2).

しかしながら、現在の自動階調補正(ACC)は、階調処理の種類と同じ数だけテストパターンを印刷し、階調処理の種類と同じ数だけ読取りを行うため、全てのアプリの補正を行うことはユーザにとっては非常に煩雑な作業となっていた。また用紙やトナーを使用してしまうという問題や、ユーザがACC機能を認識しておらず、全てのユーザがACC機能を実施している訳ではないという実情もあった。   However, the current automatic gradation correction (ACC) prints the same number of test patterns as the number of gradation processing types and reads the same number as the gradation processing types, so all applications are corrected. Has been a very complicated task for the user. There were also problems of using paper and toner, and the fact that not all users were implementing the ACC function because the users did not recognize the ACC function.

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、階調補正を特定のタイミングで自動的に行い、出力画像を安定させることを目的としている。   The present invention has been made in view of such a situation, and an object thereof is to automatically perform gradation correction at a specific timing to stabilize an output image.

本発明に係る画像形成装置は、テストパターンを出力すると共に、前記テストパターンを読み取ることにより読み取りデータを生成し、前記読み取りデータに基づいて階調補正処理を実行する階調補正手段と、エンジンを調整することによりエンジン調整データを生成するエンジン調整手段と、前記エンジンを調整することにより生成されたエンジン調整データと、自動階調補正において前記エンジンの調整直後に実施された調整用テストパターン読み取りデータと、を対応付けて蓄積する記憶手段と、所定のタイミングで前記エンジンの調整が実施され、所定のエンジン調整データが出力されたとき、前記記憶手段に蓄積されているエンジン調整データの中から前記所定のエンジン調整データに最も近いエンジン調整データを選択する選択手段と、を含み、前記階調補正手段は、前記最も近いエンジン調整データに対応付けられた調整用テストパターン読み取りデータに基づいて、前記階調補正処理を行うことを特徴とする。 The image forming apparatus according to the present invention, outputs a test pattern, and generates a read data by reading the test pattern, the tone correction means for performing gradation correction process based on the read data, the engine Engine adjustment means for generating engine adjustment data by adjusting, engine adjustment data generated by adjusting the engine, and test pattern reading data for adjustment performed immediately after adjustment of the engine in automatic gradation correction And a storage means for storing the data in association with each other, and when the engine adjustment is performed at a predetermined timing and the predetermined engine adjustment data is output, the engine adjustment data stored in the storage means Selection to select the engine adjustment data closest to the predetermined engine adjustment data It includes a stage, the said gradation correction means, based on the adjusting test pattern reading data associated with the closest engine adjustment data, and performs the gradation correction process.

本発明に係る補正方法は、テストパターンを出力すると共に、前記テストパターンを読み取ることにより読み取りデータを生成し、前記読み取りデータに基づいて階調補正処理を実行する工程と、エンジンを調整することによりエンジン調整データを生成する工程と、前記エンジンを調整することにより生成されたエンジン調整データと、自動階調補正において前記エンジンの調整直後に実施された調整用テストパターン読み取りデータと、を対応付けて蓄積する工程と、所定のタイミングで前記エンジンの調整が実施され、所定のエンジン調整データが出力されたとき、前記蓄積されているエンジン調整データの中から前記所定のエンジン調整データに最も近いエンジン調整データを選択する工程と、前記最も近いエンジン調整データに対応付けられた調整用テストパターン読み取りデータに基づいて、前記階調補正処理を行う工程と、を含むことを特徴とする。 The correction method according to the present invention includes outputting a test pattern, generating read data by reading the test pattern, performing gradation correction processing based on the read data, and adjusting the engine A process of generating engine adjustment data, engine adjustment data generated by adjusting the engine, and test pattern reading data for adjustment performed immediately after adjustment of the engine in automatic gradation correction are associated with each other When the engine adjustment is performed at a predetermined timing and the predetermined engine adjustment data is output, the engine adjustment closest to the predetermined engine adjustment data among the stored engine adjustment data is output. Data selection process and the closest engine adjustment data. Based on Tagged adjusting test pattern reading data, characterized in that it comprises a and a step of performing the tone correction processing.

本発明に係るプログラムは、画像形成装置のコンピュータに、テストパターンを出力すると共に、前記テストパターンを読み取ることにより読み取りデータを生成し、前記読み取りデータに基づいて階調補正処理を実行する処理と、エンジンを調整することによりエンジン調整データを生成する処理と、前記エンジンを調整することにより生成されたエンジン調整データと、自動階調補正において前記エンジンの調整直後に実施された調整用テストパターン読み取りデータと、を対応付けて蓄積する処理と、所定のタイミングで前記エンジンの調整が実施され、所定のエンジン調整データが出力されたとき、前記蓄積されているエンジン調整データの中から前記所定のエンジン調整データに最も近いエンジン調整データを選択する処理と、前記最も近いエンジン調整データに対応付けられた調整用テストパターン読み取りデータに基づいて、前記階調補正処理を実行する処理と、を実現させることを特徴とする。 A program according to the present invention outputs a test pattern to a computer of an image forming apparatus, generates read data by reading the test pattern, and executes a gradation correction process based on the read data; Processing for generating engine adjustment data by adjusting the engine , engine adjustment data generated by adjusting the engine, and test pattern reading data for adjustment performed immediately after adjustment of the engine in automatic gradation correction Are stored in association with each other, and when the engine is adjusted at a predetermined timing and the predetermined engine adjustment data is output, the predetermined engine adjustment is selected from the stored engine adjustment data. The process of selecting the engine adjustment data closest to the data and Nearest based on adjusting test pattern reading data associated with the engine adjustment data, characterized in that to realize the process for executing the tone correction process.

本発明に係る記録媒体は、上記本発明に係るプログラムの処理を記録するコンピュータ読取り可能な記録媒体である。 The recording medium according to the present invention is a computer-readable recording medium for recording the processing of the program according to the present invention.

本発明によれば、階調補正を特定のタイミングで自動的に行い、出力画像を安定させることができる。   According to the present invention, it is possible to automatically perform gradation correction at a specific timing and to stabilize the output image.

本発明の実施形態に係る画像形成装置の全体構成図である。1 is an overall configuration diagram of an image forming apparatus according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係るデータ蓄積について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the data storage which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る自動階調補正(ACC)に関して説明するための図である。It is a figure for demonstrating regarding the automatic gradation correction (ACC) which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る画像形成装置が備える画像処理部2のプリンタγ補正に関して説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for describing printer γ correction of the image processing unit 2 provided in the image forming apparatus according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係る機内ACCについて説明するための図である。It is a figure for demonstrating in-flight ACC which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係るプロコンデータとデータ選出について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process control data and data selection which concern on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る記憶部8からのデータ検索の概略を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the outline of the data search from the memory | storage part 8 which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement process which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement process which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement process which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement process which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement process which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係るエンジン調整時のベタ濃度部のみを補正に使用する場合について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the case where only a solid density part at the time of engine adjustment which concerns on embodiment of this invention is used for correction | amendment.

以下に、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に述べる実施形態は、本発明の好適な実施形態であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。   Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. The embodiments described below are preferred embodiments of the present invention, and thus various technically preferable limitations are given. However, the scope of the present invention is particularly limited in the following description. As long as there is no description of the effect, it is not restricted to these aspects.

本実施形態は、ACCパターンデータとそれを出力したときのエンジン調整データとを対応付けて記憶しておくことによって、エンジン調整実施時にその蓄積データを参照し、エンジン調整データが選択され、選択されたエンジン調整データに対応付けられているACCパターンデータと現在設定されているACCγから補正γを算出し、階調補正を実施することを特徴とする。従って、ユーザが階調補正の操作をしなくても、特定のタイミングで自動的に階調処理や転写・定着などの加味された補正を実施することができる。また、用紙出力無しで自動階調補正を実施できることや、現状の構成からコストアップなしで実施できるなどの効果もある。   In this embodiment, by storing the ACC pattern data and the engine adjustment data when it is output in association with each other, the stored data is referred to when the engine adjustment is performed, and the engine adjustment data is selected and selected. The correction γ is calculated from the ACC pattern data associated with the engine adjustment data and the currently set ACC γ, and gradation correction is performed. Therefore, even if the user does not perform the gradation correction operation, it is possible to automatically perform corrections including gradation processing, transfer / fixing, and the like at a specific timing. In addition, there are effects that automatic gradation correction can be performed without paper output and that the present configuration can be implemented without increasing costs.

(構成)
図1は、本発明の実施形態に係る画像形成装置の全体構成図である。読取部1、画像処理部2、書込部3、操作部4、表示部5、CPU(Central Processing Unit)6、メモリ7、記憶部8から構成される。
(Constitution)
FIG. 1 is an overall configuration diagram of an image forming apparatus according to an embodiment of the present invention. It comprises a reading unit 1, an image processing unit 2, a writing unit 3, an operation unit 4, a display unit 5, a CPU (Central Processing Unit) 6, a memory 7, and a storage unit 8.

読取部1は、原稿から画像データを読み取るスキャナ等である。   The reading unit 1 is a scanner or the like that reads image data from a document.

画像処理部2は、テストパターン発生部21、補正部22、プリンタγ補正部23から構成され、画像データの自動階調補正(ACC:Auto Color Correct)を行う。   The image processing unit 2 includes a test pattern generation unit 21, a correction unit 22, and a printer γ correction unit 23, and performs automatic gradation correction (ACC: Auto Color Correct) of image data.

書込部3は、電圧検知部31、濃度検知部32、エンジン調整部33から構成される。エンジン調整の例としては、プロコン(プロセスコントロール)と機内ACCが挙げられる。プロコンとは、電子写真方式を用いた複合機において、感光体上のパターンを検知し、プロセス上の環境や経時変動によって、出力濃度特性が変化することを調整する。機内ACCについては後述する。   The writing unit 3 includes a voltage detection unit 31, a concentration detection unit 32, and an engine adjustment unit 33. Examples of engine adjustments include process control (process control) and in-flight ACC. A process controller detects a pattern on a photoconductor in a multifunction machine using an electrophotographic method, and adjusts that an output density characteristic changes due to an environment in a process or a change with time. The in-flight ACC will be described later.

操作部4は、ユーザが操作を行うための入力装置である。表示部5は、液晶ディスプレイ等で構成された表示装置である。操作部4が表示部5を備え、各種キーや表示部上のタッチパネル等から構成しても良い。   The operation unit 4 is an input device for a user to perform an operation. The display unit 5 is a display device configured with a liquid crystal display or the like. The operation unit 4 may include the display unit 5 and may be configured from various keys, a touch panel on the display unit, and the like.

CPU6は、データ対応付け部61、データ参照部62、重み付け部63、補正演算部64、補正実施判定部65から構成される。   The CPU 6 includes a data association unit 61, a data reference unit 62, a weighting unit 63, a correction calculation unit 64, and a correction execution determination unit 65.

メモリ7は、揮発性メモリであり、例えばフラッシュメモリなどを利用し、エンジン調整実行時に生成される情報を一時的に保持し、蓄積データと比較するとき等に使用する。   The memory 7 is a volatile memory, for example, using a flash memory or the like, temporarily holding information generated at the time of executing the engine adjustment, and using it when comparing with accumulated data.

記憶部8は、不揮発性メモリであり、例えばHDD(Hard Disk Drive)を利用し、ACCデータの蓄積等に使用する。具体的には、調整用テストパターン出力直前に行われたエンジン調整のデータと、エンジン調整直後に実施された調整用テストパターン読取りデータとを対応付けて、蓄積している。すなわち、設計時のACCパターンデータとそれを出力したときのエンジン調整データや、ユーザがACCを実施したときのACCパターンデータとそれを出力したときのエンジン調整データも合わせて蓄積している。   The storage unit 8 is a non-volatile memory, and uses, for example, an HDD (Hard Disk Drive) to store ACC data. Specifically, engine adjustment data performed immediately before adjustment test pattern output and adjustment test pattern read data performed immediately after engine adjustment are stored in association with each other. That is, the ACC pattern data at the time of design and the engine adjustment data when it is output, and the ACC pattern data when the user executes ACC and the engine adjustment data when it is output are also stored.

(動作処理)
本実施形態に係る画像処理装置の記憶部8は、過去のエンジン調整データと調整用テストパターンの読取りデータ(ACCデータとも称す)とを対応付けて蓄積している。従って、まず、エンジン調整データ等の蓄積について以下説明する。
(Operation processing)
The storage unit 8 of the image processing apparatus according to the present embodiment stores past engine adjustment data and adjustment test pattern read data (also referred to as ACC data) in association with each other. Therefore, first, accumulation of engine adjustment data and the like will be described below.

<エンジン調整データ等の蓄積>
ユーザによる操作部4からの動作指示により、書込部3のエンジン調整部33によってエンジン調整が実施され、エンジン調整データが一旦メモリ7に蓄積される。
<Storage of engine adjustment data, etc.>
The engine adjustment is performed by the engine adjustment unit 33 of the writing unit 3 according to an operation instruction from the operation unit 4 by the user, and the engine adjustment data is temporarily stored in the memory 7.

エンジン調整完了後、画像処理部2にて調整用のテストパターンが生成され、書込部3から調整用のテストパターンが出力される(例えば紙媒体に印刷され、出力される)。出力完了後、調整用テストパターンを読取部1で読取らせることを促すメッセージが表示部5に表示される。ユーザはメッセージに従い、出力された調整用のテストパターンを読取部1にセットし、読取部1は調整用テストパターンの読取りを行う。調整用テストパターンの読取りデータも一旦メモリ7に蓄積される。   After the engine adjustment is completed, an adjustment test pattern is generated by the image processing unit 2, and the adjustment test pattern is output from the writing unit 3 (for example, printed on a paper medium and output). After the output is completed, a message that prompts the reading unit 1 to read the adjustment test pattern is displayed on the display unit 5. The user sets the output adjustment test pattern in the reading unit 1 according to the message, and the reading unit 1 reads the adjustment test pattern. The adjustment test pattern read data is also temporarily stored in the memory 7.

続いてCPU6のデータ対応付け部61により、調整用テストパターン出力直前に行われたエンジン調整データと、エンジン調整直後に実施された調整用テストパターン読取りデータとを対応付けて、記憶部8に保存される。   Subsequently, the data association unit 61 of the CPU 6 associates the engine adjustment data performed immediately before the adjustment test pattern output with the adjustment test pattern read data performed immediately after the engine adjustment, and stores them in the storage unit 8. Is done.

なお、予め製品出荷前に、エンジン調整データと調整用テストパターン読取りデータとを対応付けたものを記憶部8に複数蓄積させておくことも可能である。   It should be noted that a plurality of pieces of engine adjustment data and adjustment test pattern read data associated with each other can be stored in advance in the storage unit 8 before product shipment.

図2は、データ蓄積について説明するための図である。調整用テストパターン出力の直前に、エンジン調整動作を実施し、その2つのデータ(ACCデータ及びエンジン調整データ)を対応付け、1つの組み合わせとして、記憶部8に記憶しておく。記憶部8には、同様のデータが複数蓄積されている(図2 組み合わせN)。   FIG. 2 is a diagram for explaining data accumulation. Immediately before the adjustment test pattern is output, the engine adjustment operation is performed, and the two data (ACC data and engine adjustment data) are associated with each other and stored in the storage unit 8 as one combination. The storage unit 8 stores a plurality of similar data (combination N in FIG. 2).

なお、ACCデータ及びエンジン調整データの組み合わせを、各色(CMY)毎に蓄積することも可能である。   A combination of ACC data and engine adjustment data can be stored for each color (CMY).

また、記憶部8に蓄積される対応付けデータは、該当機で出力したデータを常時蓄積するほか、予め設計時等に使用・生成したデータも蓄積しておくことができ、それによって該当機で何度もACCを実施することなく、複数の対応付けデータを使用することが可能になる。   In addition, the association data stored in the storage unit 8 can always store data output from the corresponding machine, and can also store data generated and used in advance at the time of design. It is possible to use a plurality of correspondence data without performing ACC many times.

<自動階調補正(ACC)>
ここで、自動階調補正について詳述する。ACC(自動階調補正)は、エンジン側の状態をエンジンの狙いの出力になるように調整してからACC用のパターンを出力する。
<Automatic gradation correction (ACC)>
Here, the automatic gradation correction will be described in detail. ACC (Automatic Gradation Correction) outputs the pattern for ACC after adjusting the state on the engine side to become the engine target output.

図3は、自動階調補正(ACC)に関して説明するための図である。初めにユーザの操作部4からの操作により、自動階調補正を「実行する」のボタンがタッチされると、ACCが実行される。具体的には、まず、エンジン調整が実施され、エンジン調整プロコン完了後に調整用のテストパターンが出力される。   FIG. 3 is a diagram for explaining automatic gradation correction (ACC). First, when a button for “execution” of automatic gradation correction is touched by an operation from the operation unit 4 by the user, ACC is executed. Specifically, first, engine adjustment is performed, and a test pattern for adjustment is output after completion of the engine adjustment process.

ユーザは、出力された調整用テストパターンを読取部1(例えばスキャナ)に設置し、読取り開始の指示をする。読取部1で読取りが開始され、CPU6は、読取られたデータからACCγを算出し、画像処理部2(ACCγ部 図4参照)へと反映(ACCγテーブルを更新)することによって、階調補正が実施される。   The user installs the output adjustment test pattern in the reading unit 1 (for example, a scanner), and gives an instruction to start reading. Reading is started by the reading unit 1, and the CPU 6 calculates ACCγ from the read data and reflects it in the image processing unit 2 (see FIG. 4 of the ACCγ unit) to update the gradation correction. To be implemented.

ここで、画像処理部2が備えるプリンタγ補正部23の詳細について図4を用いて説明する。図4は、本発明の実施形態に係る画像形成装置が備える画像処理部2のプリンタγ補正に関して説明するための図である。図4に示す画像処理パスは、画像処理部2のプリンタγ補正部23に関して抜粋した画像処理パスである。   Details of the printer γ correction unit 23 provided in the image processing unit 2 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining the printer γ correction of the image processing unit 2 provided in the image forming apparatus according to the embodiment of the present invention. The image processing path illustrated in FIG. 4 is an image processing path extracted with respect to the printer γ correction unit 23 of the image processing unit 2.

プリンタγ補正部23は、差分補正γ、ACCγ、画質補正γ、階調処理、の画像処理パスから構成される。なお、プリンタγ補正部のγ処理の順序は便宜上図4に示す構成にしているが、順序に関して限定する訳ではない。また、差分補正γを持たずに、常にACCγを更新することでも同様の機能となる。   The printer γ correction unit 23 includes image processing paths of difference correction γ, ACC γ, image quality correction γ, and gradation processing. Note that the order of the γ processing of the printer γ correction unit is as shown in FIG. 4 for convenience, but the order is not limited. The same function can be obtained by constantly updating ACCγ without having the difference correction γ.

「画質補正γ」とは、各画質モード(文字モードや写真モード・文字写真モードなど)毎に異なったγ補正ができる。「ACCγ」は、ACC実行時にエンジンの状態をターゲットに近づけるためのγ補正である。すなわち「ACCγ」は、ACC実行時に、取得したACCデータとACCターゲットの差分を考慮し、その差分を補正するためのγである。「差分補正γ」は、ACCを実行しなくても、エンジン調整(プロコンなど)を行った際に、そのデータに近い過去のデータを検索し、そのときのACCγと現在設定されているACCγの差分を補正するためのγ補正である。また、「階調処理」は、入力データ(電子データ(8bit))より階調数少ないエンジン出力(1bit or 2bit or 4ditなど)する際に、擬似的に階調を表現するための画像処理である。例えば、ディザ法や誤差拡散法などがある。なお、「画質補正γ」と「階調処理」に関しては、画像処理フローを説明する上で、便宜上記載したものであり、本実施形態において必須の構成ではない。   With “image quality correction γ”, different γ correction can be performed for each image quality mode (character mode, photo mode, character photo mode, etc.). “ACCγ” is a γ correction for bringing the engine state closer to the target during ACC execution. That is, “ACCγ” is γ for correcting the difference in consideration of the difference between the acquired ACC data and the ACC target when executing ACC. “Difference correction γ” searches past data close to that data when engine adjustment (procone etc.) is performed without executing ACC, and the current setting of ACCγ and ACCγ currently set This is γ correction for correcting the difference. In addition, “gradation processing” is image processing for artificially expressing gradation when engine output (1bit, 2bit, 4dit, etc.) has fewer gradations than input data (electronic data (8bit)). . For example, there are a dither method and an error diffusion method. Note that “image quality correction γ” and “gradation processing” are described for convenience in describing the image processing flow, and are not essential in the present embodiment.

次に、上述した、調整用テストパターン読取りデータから算出したACCγを、画像処理部2(ACCγ部)へと反映し、ACCγテーブルを更新することについて詳述する。   Next, the updating of the ACCγ table by reflecting the ACCγ calculated from the adjustment test pattern read data described above to the image processing unit 2 (ACCγ unit) will be described in detail.

図示しないが、プリンタγ補正部23は、差分補正γテーブル、リニアテーブル、ACCγテーブル、を備える。「差分補正γテーブル」は図4の差分補正γのことであり、「リニアテーブル」はγ補正パラメータのことであり、「ACCγテーブル」は図4のACCγのことである。   Although not shown, the printer γ correction unit 23 includes a difference correction γ table, a linear table, and an ACC γ table. The “difference correction γ table” is the difference correction γ in FIG. 4, the “linear table” is the γ correction parameter, and the “ACC γ table” is the ACC γ in FIG.

本実施形態では、予め基準値を設けることによって補正量が基準値を超えた場合は、差分補正γをスルー(γ補正を何も行わない)設定にし、ACCγテーブル自体を更新する。また、選択されたデータと対応付けられているACCデータ(図2参照)と現在設定されているACCデータとを比較し、補正方向が逆方向(片方のγがデータを濃くする方向の補正に対し、もう一方のγがデータを薄くする方向の補正だった場合など)になった場合も、差分補正γをスルー(γ補正を何も行わない)設定にし、ACCγ自体を更新する。   In the present embodiment, if the correction amount exceeds the reference value by providing a reference value in advance, the difference correction γ is set to through (no γ correction is performed), and the ACCγ table itself is updated. Also, the ACC data (see FIG. 2) associated with the selected data is compared with the currently set ACC data, and the correction direction is the reverse direction (one γ is used to correct the data in a darker direction). On the other hand, when the other γ is a correction in the direction of thinning data, the difference correction γ is set to through (no γ correction is performed), and the ACCγ itself is updated.

その他のケースでは、生成されたγを差分補正γへと反映する。なお、差分補正γはACCが実行された場合やユーザの要求など特定の条件や要求によって、差分補正γ処理をスルー設定にすることも可能である。   In other cases, the generated γ is reflected in the difference correction γ. Note that the difference correction γ can be set to the through setting according to a specific condition or request such as when ACC is executed or a user request.

<機内ACC>
エンジン調整の一例として、テストパターンが感光体上に形成される機内ACCについて説明する。機内ACCは、感光体上のトナー付着量とエンジン側の狙いの付着量との差を算出し、狙いの付着量になるように書込部内で調整を行う。図5は、機内ACCについて説明するための図である。
<In-flight ACC>
As an example of engine adjustment, an in-machine ACC in which a test pattern is formed on a photoreceptor will be described. The in-machine ACC calculates the difference between the toner adhesion amount on the photoconductor and the target adhesion amount on the engine side, and performs adjustment in the writing unit so as to obtain the target adhesion amount. FIG. 5 is a diagram for explaining the in-flight ACC.

図5(a)はエンジン調整(プロコンや機内ACC)に使用するテストパターンの一例を示す図である。図5(a)では、黒のみ記載しているが、他色(CMYなど)についても同様である。また、図5(a)に示すテストパターンの階調数や階調の順序は便宜上のものであり、特に限定しない。   FIG. 5A is a diagram showing an example of a test pattern used for engine adjustment (program control or in-flight ACC). In FIG. 5A, only black is shown, but the same applies to other colors (CMY and the like). Further, the number of gradations and the order of gradations of the test pattern shown in FIG. 5A are for convenience and are not particularly limited.

図5(b)は、濃度検知部32の構成の一例を示す図である。図5(a)に示すテストパターンが感光体上に形成された後、それを図5(b)に示すような構成、すなわち光源(例えばLED(Light Emitting Diode)102)と受光素子(例えばフォトトランジスタ101)を備えるセンサ10(濃度検知部32の一例)を用い、LED102から感光体12上に形成されたテストパターンへ光を照射し、照射された光が感光体12上に形成されたテストパターンから反射される。その反射光をフォトトランジスタ101などの受光素子によって受光することによって、トナー11の付着量(または濃度)を測定する。   FIG. 5B is a diagram illustrating an example of the configuration of the density detection unit 32. After the test pattern shown in FIG. 5A is formed on the photoconductor, it is configured as shown in FIG. 5B, that is, a light source (for example, LED (Light Emitting Diode) 102) and a light receiving element (for example, photo). Using a sensor 10 (an example of the density detector 32) including a transistor 101), light is emitted from a LED 102 to a test pattern formed on the photoconductor 12, and the irradiated light is formed on the photoconductor 12. Reflected from the pattern. The reflected light is received by a light receiving element such as the phototransistor 101 to measure the adhesion amount (or density) of the toner 11.

<記憶部8の蓄積データから最適なデータの選択>
上述したように、記憶部8には、エンジン調整データとACCデータとが対応付けられて蓄積されている。そこで本実施形態では、エンジン調整実施時に、現在のエンジン調整データと、蓄積されているエンジン調整データと、ターゲットエンジンデータ(プロコンターゲットデータとも称す。予め設定された狙いのデータ)との3点の関係を用いて、前記蓄積されているエンジン調整データのうち、特定の条件を満たすエンジン調整データを検索する。検索したエンジン調整データと組み合わせて(対応付けて)記憶されているACCデータに含まれるACCγと、現在設定されているACCγとの差分に基づき、差分補正γを算出し、階調補正を実施することを特徴とする。
<Selection of optimum data from data stored in storage unit 8>
As described above, the storage unit 8 stores engine adjustment data and ACC data in association with each other. Therefore, in this embodiment, at the time of engine adjustment, three points of current engine adjustment data, accumulated engine adjustment data, and target engine data (also referred to as “procone target data”, preset target data). Using the relationship, the engine adjustment data satisfying a specific condition is searched from the stored engine adjustment data. Based on the difference between the ACCγ included in the stored ACC data in combination with (associated with) the searched engine adjustment data and the currently set ACCγ, a difference correction γ is calculated and tone correction is performed. It is characterized by that.

まず、エンジン内部の状態により、エンジン調整が必要と判断された場合、書込部3内のエンジン調整部33によってエンジン調整が実施される。エンジン調整が必要か否かは、書込部3内で判断される。その要件は、例えば印刷枚数や機内温度・電圧の変動など様々考え得る。   First, when it is determined that engine adjustment is necessary due to the internal state of the engine, engine adjustment is performed by the engine adjustment unit 33 in the writing unit 3. Whether the engine adjustment is necessary is determined in the writing unit 3. The requirements can be considered variously, for example, the number of printed sheets and the temperature and voltage fluctuations in the machine.

エンジン調整が完了すると、調整データがメモリ7へと送られる。CPU6のデータ参照部62により、記憶部8で保持されているデータの中から、1つのデータが選出される。その選択されたデータから補正演算部64によって補正γが生成され、画像処理部2へ反映される。データ選出については後述する。   When the engine adjustment is completed, the adjustment data is sent to the memory 7. One data is selected from the data held in the storage unit 8 by the data reference unit 62 of the CPU 6. A correction γ is generated from the selected data by the correction calculation unit 64 and reflected on the image processing unit 2. Data selection will be described later.

補正γの生成時に、CPU6の重み付け部63によって、ハイライト部・ミドル部・シャドー部などに対して補正量の重み付けを実施することも可能である。また、補正実施判定部65によって、補正γの生成後に、"生成されたγに問題が無いか?"や"印刷実施中でないか?"などを判断し、補正を行うタイミングや補正の実施の可否・ACCγと差分補正γ(図4参照)のどちらのγへ反映するのかを判断する。   When generating the correction γ, the weighting unit 63 of the CPU 6 can weight the correction amount on the highlight part, the middle part, the shadow part, and the like. Further, after the correction execution determination unit 65 generates the correction γ, it is determined whether “the generated γ has no problem?”, “Whether printing is in progress”, and the like. Judgment is made as to which of ACC γ and difference correction γ (see FIG. 4) is reflected.

ここで、データ選出(最適なデータの選択、検索)について詳述する。図6は、横軸(X軸)を現像ポテンシャル(現像バイアスと明部電位との差)、縦軸(Y軸)をトナー付着量とする。プロコンデータはトナー付着量と現像ポテンシャル(現像バイアス−明部電位)を使用し、2軸の座標上に表すことができる。   Here, data selection (selection and search of optimum data) will be described in detail. In FIG. 6, the horizontal axis (X axis) is the development potential (difference between the development bias and the bright portion potential), and the vertical axis (Y axis) is the toner adhesion amount. The process control data can be expressed on two-axis coordinates using the toner adhesion amount and the development potential (development bias-light portion potential).

例えば、今回実施したプロコンデータ(点A)とプロコンターゲットデータ(点T)と記憶されているプロコンデータ(点B〜F)が図6に示すような状態であった場合、初めに今回実施したプロコンデータ(点A)とターゲットデータ(T)とB〜Fの直線距離を求める。   For example, if the process control data (point A), process control target data (point T), and stored process control data (points B to F) are as shown in FIG. Find the straight distance between proc data (point A), target data (T) and BF.

上図の場合、Tに近い点として初めにD点が選択される。次にD点とT点のトナー付着量の関係とA点とT点のトナー付着量の関係を確認する。すると、D点ではターゲットよりもトナー付着量が少ないのに対し、A点ではトナー付着量が多い。この場合、逆の補正を実施することになってしまうため、D点は今回の補正実施時の候補から除外される。同様に、再度B〜F(D点を除く)の直線距離を確認し、ターゲットTに近い点としてB点が選択される。同様に基準点とのトナー付着量の大小関係を比較し、問題無い(A点・B点共にターゲットよりトナー付着量が多い)ため、逆の補正になることはないため、今回はB点と関連付けられているACCデータを使用することとなる。   In the case of the above figure, the point D is first selected as a point close to T. Next, the relationship between the toner adhesion amount at points D and T and the relationship between the toner adhesion amount at points A and T are confirmed. Then, the toner adhesion amount is smaller at the point D than the target, whereas the toner adhesion amount is larger at the point A. In this case, since the reverse correction is performed, the point D is excluded from the candidates for the current correction. Similarly, the linear distance from B to F (excluding point D) is confirmed again, and point B is selected as a point close to target T. Similarly, comparing the amount of toner adhesion with the reference point, there is no problem (the amount of toner adhesion is larger than the target for both points A and B), so there is no reverse correction. The associated ACC data will be used.

なお、使用するプロコンデータは重み付け機能によって、最も補正を重視する点(もしくはエンジンデータの最も精度が高い点)を使用することも可能である。最も補正を重視する点や最も精度の高い点は、例えば設計者が設計をした際に予め設定した内容である。   It should be noted that it is also possible to use the point that places the highest importance on correction (or the point with the highest accuracy of engine data) by using a weighting function as the process control data to be used. The points that place the highest importance on correction and the points with the highest accuracy are, for example, contents set in advance when the designer designs.

また、エンジン調整パターンとACCパターンを同一のものにし、それぞれの階調パッチのデータを1:1で結びつけ、各階調パッチごとにデータを選択し、補正を実施することも可能である。各階調パッチごとの処理については図12を用いて後述する。   It is also possible to make the engine adjustment pattern and the ACC pattern the same, connect the data of the respective gradation patches in a ratio of 1: 1, select the data for each gradation patch, and perform correction. The processing for each gradation patch will be described later with reference to FIG.

図7は、記憶部8からのデータ検索の概略を説明するための図である。画像形成装置(MFP:マルチ ファンクション プリンタ)がエンジン調整を実施した場合、エンジン調整データXが出力される。エンジン調整データXの出力がトリガーとなり、CPU6にて、記憶部8から組み合わせデータを取得し、現在実施されたエンジン調整データXと比較して、記憶部8に蓄積されているデータの中から1つの組み合わせを選択する。選択された組み合わせのACCデータを使用し、補正γを生成する。生成された補正γや現在のエンジンの状態(ジョブの実施中か否かなど)から補正実施の可否を判断し、補正実施可となった場合、画像処理部2へ補正γが反映される。補正実施否となった場合、補正を実施せずに終了とする。   FIG. 7 is a diagram for explaining an outline of data retrieval from the storage unit 8. When the image forming apparatus (MFP: multi-function printer) performs engine adjustment, engine adjustment data X is output. The output of the engine adjustment data X is a trigger, and the CPU 6 acquires combination data from the storage unit 8 and compares it with the currently performed engine adjustment data X, and 1 out of the data stored in the storage unit 8 Choose one combination. The correction γ is generated using the ACC data of the selected combination. Whether the correction can be performed is determined from the generated correction γ and the current engine state (whether or not the job is being executed). If the correction can be performed, the correction γ is reflected in the image processing unit 2. If correction is rejected, the correction is not performed and the process is terminated.

次に、フローチャートを用いて本実施形態に係る動作処理を詳述する。   Next, operation processing according to the present embodiment will be described in detail using a flowchart.

(実施例1)
図8は、本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。エンジン調整の一例であるプロコンが本フローのトリガーとなる。すなわち、プロコンを実施すると判断された場合は(ステップS1/Yes)、プロコン動作が実行される(ステップS2)。プロコンデータはトナー付着量と現像ポテンシャル(現像バイアス−明部電位)を使用し、2軸の座標上に表すことができる(図6参照)。
Example 1
FIG. 8 is a flowchart showing an operation process according to the embodiment of the present invention. Procon, which is an example of engine adjustment, triggers this flow. That is, when it is determined that the process control is executed (step S1 / Yes), the process control operation is executed (step S2). The process control data can be expressed on two-axis coordinates using the toner adhesion amount and the development potential (development bias-light portion potential) (see FIG. 6).

プロコンを実行し(ステップS2)、書込部が有するプロコンのターゲットになるよう、調整し、そのターゲットになった場合、プロコン成功となり(ステップS3/Yes)、実行されたプロコンのデータ(データA)を取得する(ステップS4)。書込部が有するプロコンのターゲットに、何度調整してもならなかった場合、プロコン失敗となる(ステップS3/No)。何度連続してプロコンを失敗した場合にプロコン失敗(ステップS3/No)とするかは書込部で予め定めた値によって判断される。プロコンが失敗した場合(ステップS3/No)、再度プロコンが実施されるのを待つ。   The process control is executed (step S2), adjusted so as to be the target of the control unit included in the writing unit, and when it becomes the target, the process control is successful (step S3 / Yes), and the data of the executed control unit (data A) ) Is acquired (step S4). If the target of the control computer included in the writing unit is not adjusted many times, the control computer fails (step S3 / No). It is determined by a value determined in advance by the writing unit whether or not the process control fails when the process control fails continuously (step S3 / No). When the process control fails (step S3 / No), it waits for the process control to be executed again.

取得したプロコンデータAと、保持データすなわち記憶部8に記憶されている各々のプロコンデータとの直線距離が算出される。その直線距離が最短となるもの(「データMS」とも称す)が選択される(ステップS6)。   A linear distance between the acquired process control data A and the stored data, that is, each process control data stored in the storage unit 8 is calculated. The one having the shortest linear distance (also referred to as “data MS”) is selected (step S6).

次にプロコンのターゲットデータTとデータAのトナー付着量の差(T−A)を算出する(TF1)(ステップS7)。   Next, the difference (T−A) in the toner adhesion amount between the target data T of the process computer and the data A is calculated (TF1) (step S7).

同様に、プロコンのターゲットデータTとデータMSのトナー付着量の差(T−MS)を算出する(TF2)(ステップS8)。   Similarly, the difference (T-MS) in the toner adhesion amount between the target data T of the process computer and the data MS is calculated (TF2) (step S8).

この2つのデータの積(TF1×TF2)が負になった場合(ステップS9/No)、選ばれたデータは今回の補正においては対象外となり、候補に挙げられなくなる(ステップS10)。   When the product of these two data (TF1 × TF2) becomes negative (step S9 / No), the selected data is not subject to correction in the current correction and cannot be listed as a candidate (step S10).

この2つのデータの積(TF1×TF2)が正もしくは0になった場合(ステップS9/Yes)、対応付けられているACCデータと、現在設定されているACCデータとを比較し(ステップS11)、その差分を算出し(ステップS12)、補正γを生成する(ステップS13)。   When the product of these two data (TF1 × TF2) becomes positive or 0 (step S9 / Yes), the associated ACC data is compared with the currently set ACC data (step S11). The difference is calculated (step S12), and a correction γ is generated (step S13).

つづいて生成されたγデータに階調逆転している箇所が無いことを確認する(ステップS14)。   Subsequently, it is confirmed that there is no portion where the gradation is reversed in the γ data generated (step S14).

階調逆転があった場合(ステップS14/No)、補正をせずにプロコン待機状態に戻る(ステップS16)。   If there is a tone reversal (step S14 / No), the process returns to the standby state without correction (step S16).

階調逆転がない場合(ステップS14/Yes)、補正を実施して(ステップS15)プロコン待機状態に戻る(ステップS16)。   If there is no gradation inversion (step S14 / Yes), correction is performed (step S15) and the process returns to the standby state (step S16).

以上により、エンジン調整実施時にテストパターンの出力と読取り(従来のACCの作業)無しに、自動的に階調補正を実施することができる。   As described above, it is possible to automatically perform gradation correction without outputting and reading a test pattern (conventional ACC operation) when performing engine adjustment.

また、蓄積データの中から、本来補正したい方向(濃くする補正or薄くする補正)と逆の補正になることなく、最適なデータを選択することができる。   In addition, it is possible to select optimum data from the stored data without performing a correction opposite to the original correction direction (correction for thickening or correction for thinning).

また、生成された補正γテーブルで階調反転による異常画像を防ぐことができる。   In addition, the generated correction γ table can prevent abnormal images due to gradation inversion.

(実施例2)
図9は、本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。ステップS20からS29、すなわちデータMSを決定するまでのフローは図8と同様である。
(Example 2)
FIG. 9 is a flowchart showing an operation process according to the embodiment of the present invention. The flow from step S20 to S29, that is, the determination of the data MS is the same as in FIG.

データMSと対応付けられているACCデータと、現在設定されているACCγとの比較を行い(ステップS30)、補正すべき方向が、現在設定されている補正(現在のACCγ)に対し、逆の補正になっていないかを確認する(ステップS31)。逆の補正とは、例えば、画像をターゲットに近づけるために、濃い方向へ補正するACCγが設定されていた場合に、今回の結果はターゲットに近づけるため、γテーブルを画像が薄くなる方向へ補正しなければならない場合などである。   The ACC data associated with the data MS is compared with the currently set ACCγ (step S30), and the direction to be corrected is opposite to the currently set correction (current ACCγ). It is confirmed whether or not correction has been made (step S31). The reverse correction is, for example, when ACCγ is set to correct in the dark direction in order to bring the image closer to the target, so that the result of this time is closer to the target, so the γ table is corrected in the direction in which the image becomes thinner. This is the case.

逆の補正になっている場合(ステップS31/Yes)、今回選択したデータを基にACCγを生成し(ステップS38)、階調反転がないことを確認後(ステップS39/Yes)、差分補正γをリニアテーブルに更新し(ステップS40)、ACCγテーブルを更新する(ステップS41)。   If the correction is reversed (step S31 / Yes), ACCγ is generated based on the currently selected data (step S38), and after confirming that there is no gradation inversion (step S39 / Yes), the difference correction γ Is updated to a linear table (step S40), and the ACCγ table is updated (step S41).

逆の補正になっていない場合(ステップS31/No)、データMSと対応付けられているACCデータと、現在使用されているACCデータを比較し、予め定めた基準量以上の補正になってしまうか否かを判断する(ステップS32)。   If the correction is not reversed (step S31 / No), the ACC data associated with the data MS is compared with the currently used ACC data, resulting in a correction exceeding a predetermined reference amount. Whether or not (step S32).

基準量を超える補正になっている場合(ステップS32/Yes)、今回選択したデータを基にACCγを生成し(ステップS38)、階調反転がないことを確認後(ステップS39/Yes)、差分補正γをリニアテーブルに更新し(ステップS40)、ACCγテーブルを更新する(ステップS41)。   If the correction exceeds the reference amount (step S32 / Yes), ACCγ is generated based on the currently selected data (step S38), and after confirming that there is no gradation inversion (step S39 / Yes), the difference The correction γ is updated to the linear table (step S40), and the ACCγ table is updated (step S41).

基準量を超えていない場合(ステップS32/No)、現在設定されているACCγとの差分を算出し(ステップS33)、差分補正γを生成(ステップS34)、差分補正γ部へと反映する(ステップS35、S36)。   If the reference amount is not exceeded (step S32 / No), a difference from the currently set ACCγ is calculated (step S33), a difference correction γ is generated (step S34), and reflected in the difference correction γ part ( Steps S35 and S36).

ACCγを記憶する際、記憶容量節約のため、全ての点(8bitであれば256個)に関してデータを記憶している訳ではなく、特定のポイント(ACCパターンの階調パターンと同じ数のデータ)のみを記憶し、必要に応じて補間を行い全ての点(8bitであれば256個)のデータを生成している。データの差を比較する際も同様に特定のポイント同士の差を算出し、その後補間演算を行う。そのため、差分補正γでの補正量が大きければ大きいほど、補間演算よる差が現在設定しているACCγに与える影響が大きくなってしまう。そのため、調整したい量以上に補正が実施されてしまう可能性がある。そこで、補正量などの条件によって補正γをACCγに適用することによって、このような状態を回避することが可能である。   When storing ACCγ, to save storage capacity, data is not stored for all points (256 for 8-bit), but specific points (the same number of data as the gradation pattern of the ACC pattern) Is stored, and interpolation is performed as necessary to generate data for all points (256 for 8 bits). Similarly, when comparing data differences, a difference between specific points is calculated, and then an interpolation operation is performed. For this reason, the larger the correction amount in the difference correction γ, the greater the influence of the difference due to the interpolation operation on the currently set ACCγ. For this reason, there is a possibility that correction will be performed more than the amount to be adjusted. Therefore, such a state can be avoided by applying correction γ to ACCγ according to conditions such as a correction amount.

上記実施形態により、差分補正γでの補正量が大きければ大きいほど補間演算よる差が現在設定しているACCγに与える影響が大きくなってしまい調整したい量以上に補正が実施されてしまう状態を、回避することができる。   According to the above embodiment, the larger the correction amount in the difference correction γ, the greater the influence of the difference due to the interpolation calculation on the currently set ACC γ, and the state where the correction is performed more than the amount to be adjusted. It can be avoided.

また、補正量が大きくなるほど、補正γが画像へ与える影響も大きくなるというリスクがあるが、補正量の大きさによって補正を行うか否かを判断することで、このリスクを回避することができる。   Further, there is a risk that the larger the correction amount, the greater the effect of the correction γ on the image. However, this risk can be avoided by determining whether or not to perform correction based on the magnitude of the correction amount. .

(実施例3)
図10は、本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。ステップS45からS59及びS64、すなわちデータMSを決定し、ACCγと差分補正γのどちらのγを更新するかまでのフローは図9と同じである。図10に示すフローは、連続印刷中にエンジン調整が実施された場合に関するフローである。
(Example 3)
FIG. 10 is a flowchart showing an operation process according to the embodiment of the present invention. The flow from step S45 to S59 and S64, that is, the determination of the data MS and the update of either ACCγ or difference correction γ is the same as in FIG. The flow shown in FIG. 10 is a flow relating to a case where engine adjustment is performed during continuous printing.

補正γもしくはACCγの作成後に階調逆転の有無を確認し(ステップS60、S65)、階調逆転があった場合(ステップS60/No、S65/No)、補正を実施せずにプロコン待機状態へ戻る(ステップS70)。   After the correction γ or ACCγ is created, the presence / absence of gradation inversion is confirmed (steps S60 and S65). Return (step S70).

階調反転がない場合(ステップS60/Yes、S65/Yes)、エンジン動作中(印刷中)か否かを確認し、印刷中であった場合(ステップS60/Yes、S66/Yes)、そのジョブが終了するまで待機し、γの更新を実施しない(ステップS63、S68)。印刷動作の終了後、算出された補正γもしくはACCγを適用する(ステップS63、S68及びS69)。   If there is no gradation inversion (steps S60 / Yes, S65 / Yes), it is checked whether the engine is operating (printing), and if printing is in progress (steps S60 / Yes, S66 / Yes), the job Is waited for and γ is not updated (steps S63 and S68). After the printing operation is completed, the calculated correction γ or ACCγ is applied (steps S63, S68, and S69).

印刷中でない場合は(ステップS60/No、S66/No)、すぐに補正を実施する(ステップS63、S68及びS69)。   If printing is not in progress (steps S60 / No, S66 / No), correction is performed immediately (steps S63, S68, and S69).

印刷中に補正γが適用されてしまった場合、設定されるγパラメータによっては、γ反映直前・直後で大きな画像変化が発生する可能性がある。この現象が同一ジョブの同一原稿内で発生した場合、ユーザからのクレームになりかねない。そこで、上記実施形態により、印刷中はγ補正の適用を待機することで、連続印刷の途中から画質が急激に変化することを抑止することができる。   If correction γ is applied during printing, depending on the set γ parameter, a large image change may occur immediately before and immediately after γ reflection. If this phenomenon occurs in the same document of the same job, it may be a complaint from the user. Therefore, according to the above embodiment, it is possible to prevent the image quality from changing abruptly during the continuous printing by waiting for the application of γ correction during printing.

(実施例4)
図11は、本発明の実施形態に係る動作処理を示すフローチャートである。ステップS75からS85、すなわちデータMSを決定し、現在設定されているACCデータと比較するまでのフローは、図8乃至図10と同様である。
Example 4
FIG. 11 is a flowchart showing an operation process according to the embodiment of the present invention. The flow from step S75 to S85, that is, the determination of the data MS and comparison with the currently set ACC data is the same as in FIGS.

現在のACCγと逆の補正である場合は(ステップS86/Yes)、表示部にACCの実施を促すようなメッセージを表示し(ステップS88)、プロコン待機状態に戻る(ステップS95)。同様に、補正量が基準量を超えている場合も(ステップS87/Yes)、表示部にACCの実施を促すようなメッセージを表示し(ステップS88)、プロコン待機状態に戻る(ステップS95)。   If the correction is the reverse of the current ACCγ (step S86 / Yes), a message prompting the implementation of ACC is displayed on the display unit (step S88), and the process returns to the standby state (step S95). Similarly, when the correction amount exceeds the reference amount (step S87 / Yes), a message prompting the implementation of ACC is displayed on the display unit (step S88), and the process control standby state is returned (step S95).

現在のACCγと逆の補正でなく(ステップS86/No)、かつ補正量が基準量を超えていない場合は(ステップS87/No)、補正γを生成、補正γの階調逆転を確認、印刷中か否かを確認し、補正γを更新して、プロコン待機状態に戻る(ステップS89〜S95)。   If the correction is not the reverse of the current ACCγ (step S86 / No) and the correction amount does not exceed the reference amount (step S87 / No), the correction γ is generated, and the tone reversal of the correction γ is confirmed and printed. It is confirmed whether or not it is in progress, the correction γ is updated, and the process returns to the standby state (steps S89 to S95).

上記実施形態により、連続印刷の途中から画質が急激に変化することを抑止することができる。   According to the embodiment, it is possible to prevent the image quality from changing suddenly during the continuous printing.

(実施例5)
図12は、各階調パッチごとにデータを選択し、補正を実施する際の動作処理を示すフローチャートである。
(Example 5)
FIG. 12 is a flowchart showing operation processing when data is selected and correction is performed for each gradation patch.

図12のステップS104〜S110(データ選択部)によって、テストパターンの各階調パッチに対応したデータを、保持データすなわち記憶部8に記憶されている組み合わせの中から検索し、選択されたデータの数がテストパターンの階調パッチ数(n)と同じ数と一致するか否かを判断する(図12では、n=15を例として挙げる)。テストパターンの各階調パッチに対応したデータとは、各階調パッチ毎に1:1で結び付けられたエンジン調整データ・ACCデータのことである。本実施形態では、15段ある各階調パッチ毎に一番近い過去のデータ(蓄積されているデータ)を検索することを説明する。つまり、現在実行されたプロコンデータのn段目の階調パッチA(n)に対し、記憶されているプロコンデータのn段目の階調パッチの中から最短のデータを選択する。   The data corresponding to each gradation patch of the test pattern is searched from the stored data, that is, the combinations stored in the storage unit 8 by steps S104 to S110 (data selection unit) in FIG. Is equal to the same number as the number of gradation patches (n) of the test pattern (in FIG. 12, n = 15 is taken as an example). The data corresponding to each gradation patch of the test pattern is engine adjustment data / ACC data associated with each gradation patch at a ratio of 1: 1. In the present embodiment, searching for the past data (accumulated data) closest to each of the 15 gradation patches will be described. That is, the shortest data is selected from the n-th gradation patches of the stored process control data for the n-th gradation patch A (n) of the currently executed process control data.

階調パッチ数と同じ数のデータが揃っていない場合は(ステップS111/No)、データ選択部の先頭へ戻り、次の階調パッチに対して検索を実施する。階調パッチの数と同じ数のデータが揃った場合(ステップS111/Yes)、選択された各々のデータ(データMS)に各々対応付けられているACCデータと、現在設定されているACCデータとを比較する(ステップS113)。   If the same number of data as the number of gradation patches is not available (step S111 / No), the process returns to the top of the data selection unit and searches for the next gradation patch. When the same number of data as the number of gradation patches is obtained (step S111 / Yes), the ACC data respectively associated with each selected data (data MS), the currently set ACC data, Are compared (step S113).

補正方向が全て同じで(ステップS114/Yes)、補正量が基準量を超えてしまうデータが1つもない場合は(ステップS115/Yes)、補正γを生成し、補正を実施する(ステップS116〜S121)。   If all the correction directions are the same (step S114 / Yes) and there is no data whose correction amount exceeds the reference amount (step S115 / Yes), a correction γ is generated and correction is performed (steps S116 to S116). S121).

1つでも補正方向が逆になってしまうデータがあった場合(ステップS114/No)、ACCγを更新するフローで処理が実行される(ステップS122〜S127)。   If there is even one piece of data in which the correction direction is reversed (step S114 / No), the process is executed in a flow for updating ACCγ (steps S122 to S127).

また、選択されたデータの中で1つでも補正量が基準量を超えてしまうデータがあった場合も(ステップS115/No)、ACCγを更新するフローで処理が実行される(ステップS122〜S127)。   In addition, when there is data in which even one of the selected data causes the correction amount to exceed the reference amount (step S115 / No), the process is executed in a flow for updating ACCγ (steps S122 to S127). ).

上記実施形態により、各階調ごとの補正が行えるため、より精度の高い補正を実現することが出来る。また、各色ごとの補正が行えるため、各色ごとにより精度の高い補正を実現することが出来る。また、グレーバランスが崩れることなく補正が実施できる。   According to the above-described embodiment, correction for each gradation can be performed, so that correction with higher accuracy can be realized. Further, since correction can be performed for each color, correction with higher accuracy can be realized for each color. Further, correction can be performed without losing gray balance.

(実施例5)
図13(a)、(b)は、エンジン調整時のベタ濃度部のみを補正に使用する場合について説明するための図である。
(Example 5)
FIGS. 13A and 13B are diagrams for explaining a case where only the solid density portion at the time of engine adjustment is used for correction.

エンジン調整実施時(プロコン成功時)に記憶部8に蓄積されているデータから最適なデータを検索・選択する(図8〜12のフロー図で説明した条件で選択されたもの)。選択されたデータに関連付けられて記憶されているACCデータのベタ濃度部のデータを抜粋し(ACCデータは、ACC補正時に使用する各パッチ毎の情報を含む。例えば、パッチ数が15段あった場合は、ACCデータとしては15段のパッチそれぞれのデータを保持する。)、現在設定されているACC補正点に対し、ベタ濃度の部分のみ選択された補正点に置き換える(図13(a))。   The optimum data is searched and selected from the data stored in the storage unit 8 at the time of engine adjustment (when the program control is successful) (selected under the conditions described in the flowcharts of FIGS. 8 to 12). Extracted data of solid density part of ACC data stored in association with selected data (ACC data includes information for each patch used at the time of ACC correction. For example, the number of patches is 15 levels. In this case, the 15-stage patch data is stored as the ACC data.) With respect to the currently set ACC correction point, only the solid density portion is replaced with the selected correction point (FIG. 13A). .

置き換えられたデータを基に、補間演算を行うことによって補正γを生成する(図13(b))。その補正γと現在設定されているACCγから差分補正γを算出して差分補正γを更新する、若しくは現在設定されているACCγを生成された補正γへと更新することによって、シャドー部の変動を重視した補正を行うことが出来る。   Based on the replaced data, a correction γ is generated by performing an interpolation calculation (FIG. 13B). By calculating the difference correction γ from the correction γ and the currently set ACC γ and updating the difference correction γ, or by updating the currently set ACC γ to the generated correction γ, fluctuations in the shadow portion can be reduced. Emphasized correction can be performed.

上記実施形態により、エンジン調整値が最も安定している部分(ベタ濃度部)のみを補正に使用することで、補正の精度を向上することができる。   According to the above-described embodiment, the correction accuracy can be improved by using only the portion (solid density portion) where the engine adjustment value is most stable for correction.

なお、各図のフローチャートに示す処理を、CPU6が実行するためのプログラムは本発明によるプログラムを構成する。このプログラムを記録する記録媒体としては、半導体記憶部や光学的及び/又は磁気的な記憶部等を用いることができる。このようなプログラム及び記録媒体を、前述した各実施形態とは異なる構成のシステム等で用い、そこのCPU6で上記プログラムを実行させることにより、本発明と実質的に同じ効果を得ることができる。   Note that the program for the CPU 6 to execute the processes shown in the flowcharts of the respective drawings constitutes a program according to the present invention. As a recording medium for recording the program, a semiconductor storage unit, an optical and / or magnetic storage unit, or the like can be used. By using such a program and recording medium in a system or the like having a configuration different from that of each of the above-described embodiments, and causing the CPU 6 to execute the program, substantially the same effect as the present invention can be obtained.

以上、本発明を好適な実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記のものに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。   Although the present invention has been specifically described above based on the preferred embodiments, it is needless to say that the present invention is not limited to the above-described ones and can be variously modified without departing from the gist thereof.

1 読取部
2 画像処理部
3 書込部
4 操作部
5 表示部
6 CPU
7 メモリ
8 記憶部
21 テストパターン発生部
22 補正部
23 プリンタγ補正部
31 電圧検知部
32 濃度検知部
33 エンジン調整部
61 データ対応付け部
62 データ参照部
63 重み付け部
64 補正演算部
65 補正実施判定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Reading part 2 Image processing part 3 Writing part 4 Operation part 5 Display part 6 CPU
7 Memory 8 Storage Unit 21 Test Pattern Generation Unit 22 Correction Unit 23 Printer γ Correction Unit 31 Voltage Detection Unit 32 Density Detection Unit 33 Engine Adjustment Unit 61 Data Association Unit 62 Data Reference Unit 63 Weighting Unit 64 Correction Operation Unit 65 Correction Execution Determination 65 Part

特開2004−104712号公報JP 2004-104712 A 特開2007−36411号公報JP 2007-36411 A

Claims (17)

テストパターンを出力すると共に、前記テストパターンを読み取ることにより読み取りデータを生成し、前記読み取りデータに基づいて階調補正処理を実行する階調補正手段と、
エンジンを調整することによりエンジン調整データを生成するエンジン調整手段と、
前記エンジンを調整することにより生成されたエンジン調整データと、自動階調補正において前記エンジンの調整直後に実施された調整用テストパターン読み取りデータと、を対応付けて蓄積する記憶手段と、
所定のタイミングで前記エンジンの調整が実施され、所定のエンジン調整データが出力されたとき、前記記憶手段に蓄積されているエンジン調整データの中から前記所定のエンジン調整データに最も近いエンジン調整データを選択する選択手段と、を含み、
前記階調補正手段は、前記最も近いエンジン調整データに対応付けられた調整用テストパターン読み取りデータに基づいて、前記階調補正処理を行うことを特徴とする画像形成装置。
A gradation correction unit that outputs a test pattern, generates read data by reading the test pattern, and executes a gradation correction process based on the read data ;
Engine adjustment means for generating engine adjustment data by adjusting the engine;
Storage means for storing the engine adjustment data generated by adjusting the engine and the test pattern reading data for adjustment performed immediately after the adjustment of the engine in automatic gradation correction in association with each other;
When the engine is adjusted at a predetermined timing and the predetermined engine adjustment data is output, the engine adjustment data closest to the predetermined engine adjustment data is selected from the engine adjustment data stored in the storage means. Selecting means for selecting,
The image forming apparatus according to claim 1, wherein the gradation correction unit performs the gradation correction processing based on adjustment test pattern read data associated with the closest engine adjustment data .
前記エンジン調整手段は、プロセスコントロールであることを特徴とする請求項1記載の画像形成装置。   The image forming apparatus according to claim 1, wherein the engine adjustment unit is a process control. 前記エンジン調整手段は、感光体上にテストパターンを形成し、該テストパターンを読取ることによってエンジン状態を確認し、画像補正を実施することを特徴とする請求項1記載の画像形成装置。   2. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the engine adjusting unit forms a test pattern on the photosensitive member, reads the test pattern, confirms an engine state, and performs image correction. 前記記憶手段は、テストパターンデータと、該テストパターンデータを出力する一定時間前あるいは一定時間後に実施したエンジン調整のデータとを対応付けて記憶することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項記載の画像形成装置。   4. The storage unit according to claim 1, wherein the storage unit stores the test pattern data in association with data of engine adjustment performed before or after a predetermined time for outputting the test pattern data. 2. An image forming apparatus according to item 1. 少なくともトナー付着量と、現像バイアス[VB]と明部電位[VL]の差(以下、現像ポテンシャル|VB−VL | )を含むエンジン調整値のターゲットデータと、
トナー付着量と現像ポテンシャルからなる2次元座標上の2点間の直線距離を算出する直線距離演算手段と、
前記ターゲットデータとのトナー付着量の大小を判定するトナー付着量比較手段と、を備え、
エンジン調整実施時に、前記記憶手段に蓄積されているエンジン調整データを参照する際、前記ターゲットデータと前記記憶手段に記憶されているエンジン調整データのトナー付着量の大小を比較し、エンジン調整実施時のエンジン調整データと前記ターゲットデータとのトナー付着量の大小関係が一致する蓄積データの中で、エンジン調整実施時のエンジン調整データとの直線距離が最短になるものを選択し、階調補正を実施することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項記載の画像形成装置。
Engine adjustment value target data including at least the toner adhesion amount and the difference between the development bias [V B ] and the light portion potential [V L ] (hereinafter, development potential | V B −V L |);
A linear distance calculating means for calculating a linear distance between two points on a two-dimensional coordinate comprising the toner adhesion amount and the development potential;
Toner adhesion amount comparing means for determining the amount of toner adhesion with the target data,
When referring to the engine adjustment data stored in the storage means at the time of engine adjustment, the amount of toner adhesion of the target data and the engine adjustment data stored in the storage means is compared, and when the engine adjustment is executed In the stored data that matches the amount of toner adhesion between the engine adjustment data and the target data, select the data that has the shortest linear distance from the engine adjustment data when the engine adjustment is performed, and perform tone correction. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the image forming apparatus is implemented.
前記記憶手段に蓄積されている複数のデータの中から選択されたγデータと、現在設定されているACCγデータとの差分を補正する差分補正手段と、
前記差分補正手段によって生成された差分補正γの階調逆転の有無を判断する階調逆転判断手段と、を備え、
生成された差分補正γの階調逆転の有無を判断し、前記差分補正γの反映の可否を判断することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項記載の画像形成装置。
Difference correction means for correcting a difference between γ data selected from the plurality of data stored in the storage means and the currently set ACC γ data;
Gradation inversion determination means for determining presence / absence of gradation inversion of the difference correction γ generated by the difference correction means,
6. The image forming apparatus according to claim 1, wherein whether or not the generated difference correction γ has gradation reversal is determined, and whether the difference correction γ is reflected is determined.
前記記憶手段は、設定されている自動階調補正データ生成時のエンジン調整データを記憶し、
前記トナー付着量比較手段と前記差分補正手段によって、エンジン調整実施時のエンジン調整データと前記記憶手段に蓄積されているエンジン調整データと設定されている自動階調補正実施時のエンジン調整データに基づき、それぞれのトナー付着量の大小とデータの差分によって、補正方法を変更することを特徴とする請求項5又は6記載の画像形成装置。
The storage means stores engine adjustment data at the time of setting automatic gradation correction data,
Based on the engine adjustment data at the time of engine adjustment, the engine adjustment data stored in the storage means, and the set engine adjustment data at the time of automatic gradation correction set by the toner adhesion amount comparison means and the difference correction means. 7. The image forming apparatus according to claim 5, wherein the correction method is changed according to the difference between the respective toner adhesion amounts and the data.
トナー付着量に応じて重み付けを行う重み付け手段を備え、
前記重み付け手段により、トナー付着量の異なる階調に応じて補正値に重み付けを行うことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項記載の画像形成装置。
A weighting unit that performs weighting according to the toner adhesion amount;
8. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the weighting unit weights the correction value according to a gradation having a different toner adhesion amount. 9.
前記重み付け手段は、ベタ濃度部の濃度変動データのみを使用して補正を行うことを特徴とする請求項8記載の画像形成装置。   9. The image forming apparatus according to claim 8, wherein the weighting unit performs correction using only density variation data of the solid density portion. 前記記憶手段は、前記自動階調補正手段と前記エンジン調整手段にて出力されたデータを各色毎に分割して記憶することを特徴とする請求項1から9のいずれか1項記載の画像形成装置。   The image forming apparatus according to claim 1, wherein the storage unit stores the data output by the automatic gradation correction unit and the engine adjustment unit by dividing the data for each color. apparatus. 前記記憶手段から各色毎に異なったデータを参照することを特徴とする請求項10記載の画像形成装置。   11. The image forming apparatus according to claim 10, wherein different data is referenced for each color from the storage unit. 補正の実施を判断する補正実施判定手段を備え、
選択されたデータが前記補正実施判定手段の判定基準を満たさなかった場合、補正を実施しないことを特徴とする請求項1から11のいずれか1項記載の画像形成装置。
A correction execution determining means for determining the execution of the correction,
12. The image forming apparatus according to claim 1, wherein the correction is not performed when the selected data does not satisfy the determination criterion of the correction execution determination unit.
前記補正実施判定手段の判定基準が、印刷実行中か否かであることを特徴とする請求項12記載の画像形成装置。   The image forming apparatus according to claim 12, wherein the determination criterion of the correction execution determination unit is whether printing is being executed. 前記補正実施判定手段の判定基準が、前記差分補正手段によって算出された差分であることを特徴とする請求項12記載の画像形成装置。 13. The image forming apparatus according to claim 12, wherein the determination criterion of the correction execution determination unit is a difference calculated by the difference correction unit. テストパターンを出力すると共に、前記テストパターンを読み取ることにより読み取りデータを生成し、前記読み取りデータに基づいて階調補正処理を実行する工程と、
エンジンを調整することによりエンジン調整データを生成する工程と、
前記エンジンを調整することにより生成されたエンジン調整データと、自動階調補正において前記エンジンの調整直後に実施された調整用テストパターン読み取りデータと、を対応付けて蓄積する工程と、
所定のタイミングで前記エンジンの調整が実施され、所定のエンジン調整データが出力されたとき、前記蓄積されているエンジン調整データの中から前記所定のエンジン調整データに最も近いエンジン調整データを選択する工程と、
前記最も近いエンジン調整データに対応付けられた調整用テストパターン読み取りデータに基づいて、前記階調補正処理を行う工程と、を含むことを特徴とする補正方法。
Outputting a test pattern, generating read data by reading the test pattern, and executing a gradation correction process based on the read data;
Generating engine adjustment data by adjusting the engine;
Storing the engine adjustment data generated by adjusting the engine and the test pattern reading data for adjustment performed immediately after the adjustment of the engine in automatic gradation correction in association with each other;
A step of selecting engine adjustment data closest to the predetermined engine adjustment data from the stored engine adjustment data when the engine adjustment is performed at a predetermined timing and the predetermined engine adjustment data is output; When,
And a step of performing the gradation correction processing based on adjustment test pattern read data associated with the closest engine adjustment data .
画像形成装置のコンピュータに、
テストパターンを出力すると共に、前記テストパターンを読み取ることにより読み取りデータを生成し、前記読み取りデータに基づいて階調補正処理を実行する処理と、
エンジンを調整することによりエンジン調整データを生成する処理と、
前記エンジンを調整することにより生成されたエンジン調整データと、自動階調補正において前記エンジンの調整直後に実施された調整用テストパターン読み取りデータと、を対応付けて蓄積する処理と、
所定のタイミングで前記エンジンの調整が実施され、所定のエンジン調整データが出力されたとき、前記蓄積されているエンジン調整データの中から前記所定のエンジン調整データに最も近いエンジン調整データを選択する処理と、
前記最も近いエンジン調整データに対応付けられた調整用テストパターン読み取りデータに基づいて、前記階調補正処理を実行する処理と、を実現させるためのプログラム。
In the computer of the image forming apparatus,
A process of outputting a test pattern, generating read data by reading the test pattern, and executing a gradation correction process based on the read data;
Processing to generate engine adjustment data by adjusting the engine;
A process of associating and storing engine adjustment data generated by adjusting the engine and adjustment test pattern reading data that is performed immediately after adjustment of the engine in automatic gradation correction;
A process of selecting engine adjustment data closest to the predetermined engine adjustment data from the stored engine adjustment data when the engine adjustment is performed at a predetermined timing and the predetermined engine adjustment data is output. When,
A program for realizing a process of executing the gradation correction process based on adjustment test pattern read data associated with the closest engine adjustment data .
請求項16記載のプログラムの処理を記録するコンピュータ読取り可能な記録媒体。 The computer-readable recording medium which records the process of the program of Claim 16.
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