JP6252183B2 - 画像検査装置、画像検査システム及び画像検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像検査装置、画像検査システム及び画像検査方法に関し、特に、画像検査の結果に基づく装置の診断に関する。

従来、印刷物の検品は人手によって行われてきたが、近年オフセット印刷の後処理として、検品を行う装置が用いられている。このような検品装置では、まず、印刷物の読取画像の中から良品のものを人手によって選択して読み取ることにより基準となるマスター画像を生成する。そして、検品装置は、生成されたマスター画像と検査対象の印刷物の読取画像の対応する部分を比較し、これらの差分の程度により印刷物の欠陥を判別している。

しかし、近年普及が進んでいる電子写真などの無版印刷装置は少部印刷を得意としており、バリアブル印刷など毎ページ印刷内容の異なるケースも多く、オフセット印刷機のように印刷物からマスター画像を生成して比較対象とすることは非効率である。この問題に対応するため、印刷データからマスター画像を生成することが考えられる。これにより、バリアブル印刷に効率的に対応可能である。

このような画像の検査処理に際しては、上述した差分の程度、即ち、出力された用紙を読み取った画像と、印刷データから生成されたマスター画像との位置合わせ及びサイズ合わせを行った上で、両画像を画素毎に比較した結果に対して所定の閾値を設定することにより、印刷物が欠陥であるか否かを判別する。

他方、画像形成装置の内部部品の異常個所を判断するために利用可能な情報を収集する方法として、画像形成装置によって用紙等の記録媒体上に出力された画像の欠陥を抽出し、画像の位置毎に欠陥を積算して生成した情報を用いることが行われている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１には、画素毎に積算された差分値を、オペレータによる判断根拠の情報として用いることが開示されているのみであり、最終的な判断は逐次オペレータが行う必要があるため、オペレータにとって負担となる。即ち、特許文献１に開示された技術のみでは、装置の劣化判断についてオペレータの判断能力に依存する要因があり、装置の劣化判断を好適に達成することはできない。尚、このような課題は、用紙に対して画像形成出力を行う場合に限らず、フィルム等の記録媒体全般に対して同様に発生し得る。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、画像形成出力による出力結果を読み取った画像とマスター画像とを比較することによる画像の検査において、画像の検査結果に基づいて装置の劣化を判断することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一態様は、画像形成装置によって紙面上に画像形成出力された画像を読み取った読取画像の検査を行う画像検査装置であって、前記画像形成装置が画像形成出力を実行するための出力対象画像を取得し、前記読取画像の検査を行うための検査用画像を生成する検査用画像生成部と、前記検査用画像と前記読取画像との差分に基づいて前記読取画像の欠陥を判定する画像検査部と、前記読取画像の欠陥の判定結果に基づき、前記読取画像に含まれる欠陥の数を判断する欠陥数判断部と、一の前記読取画像中において検知された欠陥の数である画像あたり欠陥数を複数の前記読取画像について集計することにより、前記画像あたり欠陥数の頻度分布を生成する頻度分布生成部と、所定の期間毎に生成された前記頻度分布の変化に基づき、前記画像形成装置の異常を判断する異常判断部とを含むことを特徴とする。

本発明によれば、画像形成出力による出力結果を読み取った画像とマスター画像とを比較することによる画像の検査において、画像の検査結果に基づいて装置の劣化を判断することができる。

本発明の実施形態に係る検査装置を含む画像形成システムの構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る検査装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係るエンジンコントローラ、プリントエンジン及び検査装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る印刷処理部の機械的構成を示す図である。 本発明の実施形態に係るマスター画像処理部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る検査制御部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る比較検査全体の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る検査範囲の例を示す図である。 本発明の実施形態に係る検査範囲毎の検査結果の例を示す図である。 本発明の実施形態に係る欠陥群抽出の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る外接矩形の判断態様を示す図である。 本発明の実施形態に係る欠陥数情報の例を示す図である。 本発明の実施形態に係る欠陥数情報の集計結果を示す図である。 本発明の実施形態に係る頻度分布グラフを示す図である。 本発明の実施形態に係る頻度分布グラフの比較態様を示す図である。 本発明の実施形態に係る頻度分布グラフの変化を示す図である。 本発明の実施形態に係る頻度分布グラフの特徴量の抽出結果を示す図である。 本発明の実施形態に係る頻度分布グラフの特徴量の比較態様を示す図である。 本発明の実施形態に係る欠陥群位置情報の例を示す図である。 本発明の実施形態に係る欠陥ＤＢの例を示す図である。 本発明の実施形態に係る欠陥群の類似判定動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る比較検査の態様を示す図である。 本発明の実施形態に係るコーナー抽出フィルタの処理結果の例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態においては、画像形成出力による出力結果を読み取った読取画像とマスター画像とを比較することにより出力結果を検査する検査装置を含む画像検査システムにおいて、検査の結果に基づいて装置内部の故障診断を行う処理を特徴として説明する。

図１は、本実施形態に係る画像形成システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る画像形成システムは、ＤＦＥ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ）１、エンジンコントローラ２、プリントエンジン３及び検査装置４を含む。ＤＦＥ１は、受信した印刷ジョブに基づいて印刷出力するべき画像データ、即ち出力対象画像であるビットマップデータを生成し、生成したビットマップデータをエンジンコントローラ２に出力する。

エンジンコントローラ２は、ＤＦＥ１から受信したビットマップデータに基づいてプリントエンジン３を制御して画像形成出力を実行させる。また、本実施形態に係るコントローラ２は、ＤＦＥ１から受信したビットマップデータを、プリントエンジン３による画像形成出力の結果を検査装置４が検査する際に参照するための検査用画像の元となる情報として検査装置４に送信する。

プリントエンジン３は、エンジンコントローラ２の制御に従い、ビットマップデータに基づいて記録媒体である用紙に対して画像形成出力を実行すると共に、出力した用紙を読取装置で読み取って生成した読取画像データを検査装置４に入力する。尚、記録媒体としては、上述した用紙の他、フィルム、プラスチック等のシート状の材料で、画像形成出力の対象物となるものであれば採用可能である。検査装置４は、エンジンコントローラ２から入力されたビットマップデータに基づいてマスター画像を生成する。

そして、検査装置４は、プリントエンジン３から入力された読取画像を上記生成したマスター画像と比較することにより、出力結果の検査を行う画像検査装置である。また、本実施形態に係る検査装置４は、画像の検査結果に基づき、プリントエンジン３側の劣化診断を行う機能を有する。これが、本実施形態の要旨に係る機能である。

ここで、本実施形態に係るエンジンコントローラ２、プリントエンジン３及び検査装置４の機能ブロックを構成するハードウェア構成について、図２を参照して説明する。図２は、本実施形態に係る検査装置４のハードウェア構成を示すブロック図である。図２においては、検査装置４のハードウェア構成を示すが、エンジンコントローラ２及びプリントエンジン３についても同様である。

図２に示すように、本実施形態に係る検査装置４は、一般的なＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やサーバ等の情報処理装置と同様の構成を有する。即ち、本実施形態に係る検査装置４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）４０及びＩ／Ｆ５０がバス９０を介して接続されている。また、Ｉ／Ｆ５０にはＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）６０、操作部７０及び専用デバイス８０が接続されている。

ＣＰＵ１０は演算手段であり、検査装置４全体の動作を制御する。ＲＡＭ２０は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、ＣＰＵ１０が情報を処理する際の作業領域として用いられる。ＲＯＭ３０は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェア等のプログラムが格納されている。ＨＤＤ４０は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納されている。

Ｉ／Ｆ５０は、バス９０と各種のハードウェアやネットワーク等を接続し制御する。ＬＣＤ６０は、ユーザが検査装置４の状態を確認するための視覚的ユーザインタフェースである。操作部７０は、キーボードやマウス等、ユーザが検査装置４に情報を入力するためのユーザインタフェースである。

専用デバイス８０は、エンジンコントローラ２、プリントエンジン３及び検査装置４において、専用の機能を実現するためのハードウェアであり、プリントエンジン３の場合は、紙面上に画像形成出力を実行するプロッタ装置や、紙面上に出力された画像を読み取る読取装置である。また、エンジンコントローラ２、検査装置４の場合は、高速に画像処理を行うための専用の演算装置である。このような演算装置は、例えばＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）として構成される。

このようなハードウェア構成において、ＲＯＭ３０やＨＤＤ４０若しくは図示しない光学ディスク等の記録媒体に格納されたプログラムがＲＡＭ２０に読み出され、ＣＰＵ１０がそれらのプログラムに従って演算を行うことにより、ソフトウェア制御部が構成される。このようにして構成されたソフトウェア制御部と、ハードウェアとの組み合わせによって、本実施形態に係るエンジンコントローラ２、プリントエンジン３及び検査装置４の機能を実現する機能ブロックが構成される。

図３は、本実施形態に係るエンジンコントローラ２、プリントエンジン３及び検査装置４の機能構成を示すブロック図である。図３においては、データの送受信を実線で、用紙の流れを破線で示している。図３に示すように、本実施形態に係るエンジンコントローラ２は、データ取得部２０１、エンジン制御部２０２、ビットマップ送信部２０３を含む。また、プリントエンジン３は、印刷処理部３０１及び読取装置３０２を含む。また、検査装置４は、読取画像取得部４０１、マスター画像処理部４０２、検査制御部４０３及び比較検査部４０４を含む。

データ取得部２０１は、ＤＦＥ１から入力されるビットマップデータを取得し、エンジン制御部２０２及びビットマップ送信部２０３夫々を動作させる。ビットマップデータは、画像形成出力するべき画像を構成する各画素の情報である。エンジン制御部２０２は、データ取得部２０１から転送されたビットマップデータに基づき、プリントエンジン３に画像形成出力を実行させる。ビットマップ送信部２０３は、データ取得部２０１が取得したビットマップデータを検査装置４に送信する。

印刷処理部３０１は、エンジンコントローラ２から入力されるビットマップデータを取得し、印刷用紙に対して画像形成出力を実行し、印刷済みの用紙を出力する。本実施形態に係る印刷処理部３０１は、電子写真方式の一般的な画像形成機構によって実現される。読取装置３０２は、印刷処理部３０１によって印刷が実行されて出力された印刷用紙の紙面上に形成された画像を読み取り、読取データを検査装置４に出力する画像読取部である。

読取装置３０２は、例えば印刷処理部３０１によって出力された印刷用紙の搬送経路に設置されたラインスキャナであり、搬送される印刷用紙の紙面上を走査することによって紙面上に形成された画像を読み取る。尚、本実施形態においては、プリントエンジン３に読取装置３０２が含まれている場合を例としているが、検査装置４に読取装置が含まれる場合もある。

ここで、印刷処理部３０１及び読取装置３０２の機械的な構成について、図４を参照して説明する。図４に示すように、本実施形態に係る印刷処理部３０１は、無端状移動手段である搬送ベルト１０５に沿って各色の画像形成部１０６が並べられた構成を備えるものであり、所謂タンデムタイプといわれるものである。すなわち、給紙トレイ１０１から給紙ローラ１０２と分離ローラ１０３とにより分離給紙される用紙（記録媒体の一例）１０４に転写するための中間転写画像が形成される中間転写ベルトである搬送ベルト１０５に沿って、この搬送ベルト１０５の搬送方向の上流側から順に、複数の画像形成部（電子写真プロセス部）１０６ＢＫ、１０６Ｍ、１０６Ｃ、１０６Ｙが配列されている。

これら複数の画像形成部１０６ＢＫ、１０６Ｍ、１０６Ｃ、１０６Ｙは、形成するトナー画像の色が異なるだけで内部構成は共通である。画像形成部１０６ＢＫはブラックの画像を、画像形成部１０６Ｍはマゼンタの画像を、画像形成部１０６Ｃはシアンの画像を、画像形成部１０６Ｙはイエローの画像をそれぞれ形成する。尚、以下の説明においては、画像形成部１０６ＢＫについて具体的に説明するが、他の画像形成部１０６Ｍ、１０６Ｃ、１０６Ｙは画像形成部１０６ＢＫと同様であるので、その画像形成部１０６Ｍ、１０６Ｃ、１０６Ｙの各構成要素については、画像形成部１０６ＢＫの各構成要素に付したＢＫに替えて、Ｍ、Ｃ、Ｙによって区別した符号を図に表示するにとどめ、説明を省略する。

搬送ベルト１０５は、回転駆動される駆動ローラ１０７と従動ローラ１０８とに架け渡されたエンドレスのベルト、即ち無端状ベルトである。この駆動ローラ１０７は、不図示の駆動モータにより回転駆動させられ、この駆動モータと、駆動ローラ１０７と、従動ローラ１０８とが、無端状移動手段である搬送ベルト１０５を移動させる駆動手段として機能する。

画像形成に際しては、回転駆動される搬送ベルト１０５に対して、最初の画像形成部１０６ＢＫが、ブラックのトナー画像を転写する。画像形成部１０６ＢＫは、感光体としての感光体ドラム１０９ＢＫ、この感光体ドラム１０９ＢＫの周囲に配置された帯電器１１０ＢＫ、光書き込み装置２００、現像器１１２ＢＫ、感光体クリーナ（図示せず）、除電器１１３ＢＫ等から構成されている。光書き込み装置２００は、夫々の感光体ドラム１０９ＢＫ、１０９Ｍ、１０９Ｃ、１０９Ｙ（以降、総じて「感光体ドラム１０９」という）に対して光を照射するように構成されている。

画像形成に際し、感光体ドラム１０９ＢＫの外周面は、暗中にて帯電器１１０ＢＫにより一様に帯電された後、光書き込み装置２００からのブラック画像に対応した光源からの光により書き込みが行われ、静電潜像が形成される。現像器１１２ＢＫは、この静電潜像をブラックトナーにより可視像化し、このことにより感光体ドラム１０９ＢＫ上にブラックのトナー画像が形成される。

このトナー画像は、感光体ドラム１０９ＢＫと搬送ベルト１０５とが当接若しくは最も接近する位置（転写位置）で、転写器１１５ＢＫの働きにより搬送ベルト１０５上に転写される。この転写により、搬送ベルト１０５上にブラックのトナーによる画像が形成される。トナー画像の転写が終了した感光体ドラム１０９ＢＫは、外周面に残留した不要なトナーを感光体クリーナにより払拭された後、除電器１１３ＢＫにより除電され、次の画像形成のために待機する。

以上のようにして、画像形成部１０６ＢＫにより搬送ベルト１０５上に転写されたブラックのトナー画像は、搬送ベルト１０５のローラ駆動により次の画像形成部１０６Ｍに搬送される。画像形成部１０６Ｍでは、画像形成部１０６ＢＫでの画像形成プロセスと同様のプロセスにより感光体ドラム１０９Ｍ上にマゼンタのトナー画像が形成され、そのトナー画像が既に形成されたブラックの画像に重畳されて転写される。

搬送ベルト１０５上に転写されたブラック、マゼンタのトナー画像は、さらに次の画像形成部１０６Ｃ、１０６Ｙに搬送され、同様の動作により、感光体ドラム１０９Ｃ上に形成されたシアンのトナー画像と、感光体ドラム１０９Ｙ上に形成されたイエローのトナー画像とが、既に転写されている画像上に重畳されて転写される。こうして、搬送ベルト１０５上にフルカラーの中間転写画像が形成される。

給紙トレイ１０１に収納された用紙１０４は最も上のものから順に送り出され、その搬送経路が搬送ベルト１０５と接触する位置若しくは最も接近する位置において、搬送ベルト１０５上に形成された中間転写画像がその紙面上に転写される。これにより、用紙１０４の紙面上に画像が形成される。紙面上に画像が形成された用紙１０４は更に搬送され、定着器１１６にて画像を定着された後、読取装置３０２に搬送される。

読取装置３０２においては、内部に設けられたラインスキャナによって原稿表面が撮像されることにより読取画像が生成される。尚、両面印刷の場合、画像が定着された用紙は反転経路に搬送され、反転された上で再度転写位置に搬送される。

次に、再度図３を参照し、検査装置４の各構成について説明する。読取画像取得部４０１は、プリントエンジン３において印刷用紙の紙面が読取装置３０２によって読み取られて生成された読取画像の情報を取得する。読取画像取得部４０１が取得した読取画像の情報は、比較検査のために比較検査部４０４に入力される。尚、比較検査部４０４への読取画像の入力は検査制御部４０３の制御によって実行される。その際、検査制御部４０３が読取画像を取得してから比較検査部４０４に入力する。

マスター画像処理部４０２は、上述したようにエンジンコントローラ２から入力されたビットマップデータを取得し、上記検査対象の画像と比較するための検査用画像であるマスター画像を生成する。即ち、マスター画像処理部４０２が、読取画像の検査を行うための検査用画像であるマスター画像を出力対象画像に基づいて生成する検査用画像生成部として機能する。マスター画像生成部２０３によるマスター画像の生成処理については後に詳述する。

検査制御部４０３は、検査装置４全体の動作を制御する制御部であり、検査装置４に含まれる各構成は検査制御部４０３の制御に従って動作する。比較検査部４０４は、読取画像取得部４０１から入力される読取画像とマスター画像処理部４０２が生成したマスター画像とを比較し、意図した通りの画像形成出力が実行されているか否かを判断する。比較検査部４０４は、膨大な計算量を迅速に処理するために上述したようなＡＳＩＣによって構成される。

次に、マスター画像処理部４０２に含まれる機能の詳細について図５を参照して説明する。図５は、マスター画像処理部４０２内部の構成を示すブロック図である。図５に示すように、マスター画像処理部４０２は、少値多値変換処理部４２１、解像度変換処理部４２２、色変換処理部４２３及びマスター画像出力部４２４を含む。尚、本実施形態に係るマスター画像処理部４０２は、図２において説明した専用デバイス８０、即ち、ＡＳＩＣとして構成されたハードウェアが、ソフトウェアの制御に従って動作することにより実現される。

少値多値変換処理部４２１は、有色／無色で表現された二値画像に対して少値／多値変換処理を実行して多値画像を生成する。本実施形態に係るビットマップデータは、プリントエンジン３に入力するための情報であり、プリントエンジンはＣＭＹＫ（Ｃｙａｎ，Ｍａｇｅｎｔａ，Ｙｅｌｌｏｗ，ｂｌａｃＫ）各色二値の画像に基づいて画像形成出力を実行する。これに対して検査対象の画像である読取画像は、基本三原色であるＲＧＢ（Ｒｅｄ，Ｇｒｅｅｎ，Ｂｌｕｅ）各色多階調の多値画像であるため、少値多値変換処理部４２１により先ず二値画像が多値画像に変換される。多値画像としては、例えばＣＭＹＫ各８ｂｉｔで表現された画像を用いることができる。

尚、本実施形態においては、プリントエンジン３がＣＭＹＫ各色二値の画像に基づいて画像形成出力を実行する場合を例とし、マスター画像処理部４０２に少値多値変換処理部４２１が含まれる場合を例とするが、これは一例である。即ち、プリントエンジン３が多値画像に基づいて画像形成出力を実行する場合は、少値多値変換処理部４２１は省略可能である。

解像度変換処理部４２２は、少値多値変換処理部４２１によって生成された多値画像の解像度を、検査対象の画像である読取画像の解像度に合わせるように解像度変換を行う。本実施形態においては、読取装置３０２は２００ｄｐｉの読取画像を生成するため、解像度変換処理部４２２は、少値多値変換処理部４２１によって生成された多値画像の解像度を２００ｄｐｉに変換する。

色変換処理部４２３は、解像度変換処理部４２２によって解像度が変換された画像を取得して色変換を行う。上述したように、本実施形態に係る読取画像はＲＧＢ形式の画像であるため、色変換処理部４２３は、解像度変換処理部４２２によって解像度変換された後のＣＭＹＫ形式の画像をＲＧＢ形式に変換する。これにより、画素毎にＲＧＢ各色８ｂｉｔ（合計２４ｂｉｔ）で表現された２００ｄｐｉの多値画像が生成される。

マスター画像出力部４２４は、少値多値変換処理部４２１、解像度変換処理部４２２及び色変換処理部４２３によって生成されたマスター画像を、検査制御部４０３に出力する。検査制御部４０３は、マスター画像処理部４０２から取得したマスター画像に基づいて比較検査部４０４に画像比較処理を実行させ、その比較結果を取得する。

比較検査部４０４においては、上述したようにＲＧＢ各色８ｂｉｔで表現された２００ｄｐｉの読取画像及びマスター画像を対応する画素毎に比較し、夫々の画素毎に上述したＲＧＢ各色８ｂｉｔの画素値の差分値を算出する。そのようにして算出した差分値と閾値との大小関係に基づき、比較検査部４０４は、読取画像における欠陥の有無を判断する。

尚、読取画像とマスター画像との比較に際して、検査制御部４０３は、図２２に示すように、所定範囲毎に分割されたマスター画像を、分割された範囲に対応する読取画像に重ね合わせて各画素の画素値、即ち濃度の差分算出を行う。このような処理は、検査制御部４０３が、重ね合わせる範囲の画像をマスター画像及び読取画像夫々から取得し、比較検査部４０４に入力することによって実現される。

更に、検査制御部４０３は、分割された範囲を読取画像に重ね合わせる位置を縦横にずらしながら、即ち、読取画像から取得する画像の範囲を縦横にずらしながら、算出される差分値の合計値が最も小さかった際の抽出範囲を、マスター画像の抽出範囲に対応する正確な重ね合わせの位置、即ち、読取画像側の対応する抽出範囲として決定すると共に、その際に算出された各画素の差分値を比較結果として採用する。

図２２に示すように方眼上に区切られている夫々のマスが、上述した各画素の差分値を合計する所定範囲である。また、図２２に示す夫々の分割範囲のサイズは、例えば、上述したようにＡＳＩＣによって構成される比較検査部４０４が一度に画素値の比較を行うことが可能な範囲に基づいて決定される。

また、他の方法として、夫々の画素について算出された差分値と閾値との比較結果に基づいてまず夫々の画素が正常か欠陥かを判断し、欠陥と判断された画素数のカウント値とそれについて設定された閾値とを比較する方法がある。また、上述した所定範囲毎の欠陥の判定ではなく、夫々の画素毎に欠陥の有無を判断しても良い。

このような処理により、読取画像とマスター画像とが位置合わせされた上で差分値が算出される。例えば、読取画像全体とマスター画像全体とで縮尺に差異があったとしても、図２２に示すように範囲毎に分割して位置合わせを行うことにより、縮尺の際による影響を低減することが可能となる。

また、図２２に示すように分割された夫々の範囲において、隣接する範囲の位置ずれ量は比較的近いことが予測される。従って、分割された夫々の範囲についての比較検査を行う際、隣接する領域の比較検査によって決定された位置ずれ量を中心として上述した縦横にずらしながらの計算を行うことにより、縦横にずらしながら計算を行う回数を少なくしても、正確な重ね合わせ位置による計算が実行される可能性が高く、全体として計算量を減らすことが出来る。

上記説明においては、比較検査部４０４がマスター画像を構成する画素と読取画像を構成する画素との差分値を算出して出力し、検査制御部４０３において差分値と閾値との比較を行う場合を例としている。この他、比較検査部４０４において差分値と閾値との比較を行い、その比較結果、即ち、読取画像を構成する各画素について、マスター画像において対応する画素との差異が所定の閾値を超えたか否かを示す情報を、検査制御部４０３が取得するようにしても良い。これにより、検査制御部４０３における閾値との比較処理を比較検査部４０４側に移転し、ハードウェア利用により処理の高速化を図ることが可能となる。

このようなシステムにおいて、本実施形態に係る要旨は、検査装置４が、上述した比較処理を実行して得た読取画像の検査結果に基づき、プリントエンジン３に含まれる各部、より具体的には、図４に示す印刷処理部３０１、読取装置３０２の各部の故障を診断することにある。以下、本実施形態に係る検査制御部４０３の機能及び動作について説明する。

図６は、本実施形態に係る検査制御部４０３の機能構成を示すブロック図である。また、図７は、本実施形態に係る検査制御部４０３、比較検査部４０４の動作を示すフローチャートである。本実施形態に係る検査制御部４０３は、図６に示すように、まずマスター画像取得部４３１が、マスター画像処理部４０２によって生成されたマスター画像を取得する（Ｓ７０１）。

また、読取画像取得部４３２が、読取画像取得部４０１から読取画像を取得し（Ｓ７０２）、基準点抽出部４３３が、マスター画像及び読取画像から基準点を抽出する（Ｓ７０３）。ここでいう基準点とは、画像形成出力対象の原稿内部の領域の四隅に表示されているマーキングである。尚、このようなマーキングがない場合であっても、コーナー抽出フィルタ等の画像フィルタを用いて、図２３（ａ）に示すような画像中から、図２３（ｂ）に示すようにマーキングとなり得るような画素を抽出しても良い。

基準点抽出部４３３がマスター画像及び読取画像から基準点を抽出すると、位置合せ部４３４が、夫々の画像における基準点の位置、即ち画像上の座標に基づいて、画像の位置合わせを行い（Ｓ７０４）、差分算出部４３５が位置合わせされた画像の比較照合を行う（Ｓ７０５）。Ｓ７０４、Ｓ７０５において、位置合せ部４３４及び差分算出部４３５は、比較検査部４０４に画像の比較演算処理を実行させてその結果を取得することにより処理を行う。

Ｓ７０４において、位置合せ部４３４の制御に従って位置合せを行う比較検査部４０４は、比較的広い範囲、例えば縦横２０画素の範囲について、マスター画像と読取画像とを重ね合わせる位置をずらしながら、重ね合わせた夫々の画素毎の差分値を算出して合計する。位置合せ部４３４は、その合計値が最も小さくなった重ね合わせ状態を、位置合わせの状態として決定する。

また、Ｓ７０５において、差分算出部４３５の制御に従って比較照合を行う比較検査部４０４は、上述したように縦横３画素の検査範囲について、マスター画像と読取画像とを重ね合わせる位置をずらしながら、重ね合わせた夫々の画素毎の差分値を算出して合計する。差分算出部４３５は、最も小さくなった合計値と予め定められた閾値を比較し、その検査範囲が欠陥であるか否か判断する。即ち、位置合わせ部４３５が比較検査部４０４を制御することにより、画像検査部として機能する。

図８は、差分算出部４３５及び比較検査部４０４による比較検査の検査範囲の概念を示す図である。図８に示すように、マスター画像及び読取画像は、Ｄ_１１、Ｄ_１２、Ｄ_１３・・・Ｄ_２１、Ｄ_２２、Ｄ_２３・・・のように、夫々の画素の情報によって構成されている。Ｄ_１１、Ｄ_１２、Ｄ_１３・・・の夫々の画素は、上述したようにＲＧＢ各色８ｂｉｔの情報である。そして、比較検査部４０４が差分算出部４３５の制御に従って差分値を合計、閾値との比較を判断する検査範囲が、図８に太い破線でＢ_１１、Ｂ_１２、Ｂ_２１、Ｂ_２２・・・のように示す縦横３画素の範囲である。

従って、差分算出部４３５は、図９に示すように、Ｂ_１１、Ｂ_１２・・・Ｂ_２１、Ｂ_２２・・・のように示す夫々の検査範囲毎に、差分値の合計が所定の閾値を超えていれば欠陥を示す“１”を設定し、差分値の合計が所定の閾値を下回っていれば正常を示す“０”を設定して、１つの読取画像についての検査を終了する。

図９に示すように生成された１つの読取画像についての検査結果は、比較結果通知部４３６に入力される。比較結果通知部４３６は、差分算出部４３５から取得した検査結果について、欠陥として判定された範囲があった場合、エンジンコントローラ２のエンジン制御部２０２に送信する。これにより、エンジン制御部２０２によって、欠陥が通知された画像の再印刷が実行される。この他、比較結果通知部４３６は、読取画像及び欠陥判定結果を示す図９のような情報をＰＣ等の情報処理に送信しても良い。これにより、情報処理装置において検査結果を視覚的に表示し、その後の対応をユーザに促すことができる。

図９に示すように生成された１つの読取画像についての検査結果は、欠陥群抽出部４３７にも入力される。欠陥群抽出部４３７は、図９に示すように夫々の検査範囲毎に判断された欠陥か否かの情報に基づき、欠陥として判断された検査範囲のうち、近傍に位置している検査範囲を群としてグループ化し、同一の理由によって生じた欠陥であるとみなせる欠陥群の判断を行う（Ｓ７０６）。

図１０は、本実施形態のＳ７０６における欠陥群の判断動作を示すフローチャートである。図１０に示すように、まず欠陥群抽出部４３７は、図９に示すように夫々の検査範囲毎に判断された欠陥範囲の判断結果の外接矩形を抽出する（Ｓ１００１）。図１１（ａ）は、図９に示す判断結果の外接矩形の抽出態様を太い破線で示す図である。欠陥群抽出部４３７は、図１１（ａ）に示すような態様で、判断対象のページについて欠陥と判断されたすべての検査範囲について、外接矩形を抽出する。

欠陥範囲の外接矩形を抽出すると、欠陥群抽出部４３７は、比較的近傍に位置している矩形を統合するため、夫々の矩形位置の比較処理を行う（Ｓ１００２）。欠陥群抽出部４３７は、Ｓ１００２において、選択した２つの矩形について位置、即ち夫々の検査範囲の座標を参照し、所定の閾値よりも近距離に存在する場合（Ｓ１００３／ＹＥＳ）、２つの矩形を統合して欠陥群とする（Ｓ１００４）。

図１１（ｂ）は、Ｓ１００４の処理によって２つの矩形が統合される場合の例を示す図である。図１１（ｂ）の左側は、図１１（ａ）に示すようにＳ１００１の処理によって２つの外接矩形が抽出され、その２つの外接矩形が近傍に配置されている状態を示す図である。図１１（ｂ）の左側の状態の場合、Ｓ１００３において２つの矩形が近傍に存在すると判断され、Ｓ１００４の処理により、図１１（ｂ）の右側において太い破線で示すように、２つの矩形が統合される。Ｓ１００４の処理は、２つの矩形を統合して１つの矩形にする処理である。換言すると、Ｓ１００４の処理は、既に複数の検査範囲が既に統合されている外接矩形を更に統合して、より大きな外接矩形とする処理である。

このようにして矩形化、及び統合された範囲が、１つの欠陥として認識される。尚、Ｓ１００２における閾値としては、例えば３０、即ち、元の画素単位の座標における９０画素分の範囲を用いることができる。また、外接矩形の統合については、クラスタリング等の既知の技術を用いることができる。

他方、選択した２つの矩形の位置が近距離ではない場合（Ｓ１００３／ＮＯ）、その２つの矩形については特に処理を行わない。欠陥群抽出部４３７は、Ｓ１００１において抽出されたすべての矩形の組み合わせについて矩形位置の比較を行うようにＳ１００２からの処理を繰り返し（Ｓ１００５／ＮＯ）、全矩形の組み合わせについて処理を終了したら（Ｓ１００５／ＹＥＳ）、欠陥群の抽出を終了する。このような処理により、互いに近傍に存在している欠陥範囲が統合され、１つの欠陥として認識される。

欠陥群抽出部４３７は、Ｓ７０６の処理を終了すると、１つの欠陥として認識される欠陥群の数をカウントし、そのカウント結果を、そのページを識別するページＩＤと関連付けて欠陥数として欠陥数情報記憶部４３９に格納する（Ｓ７０７）。即ち、欠陥群抽出部４３７が、欠陥数判断部として機能する。このような処理が画像検査の度に繰り返されることにより、図１２に示すような欠陥数情報が蓄積されていく。尚、図６においては、図示の簡略化のため、欠陥数情報記憶部４３９を検査制御部４０３の一部として示しているが、欠陥数情報記憶部４３９は、検査制御部４０３内部のモジュールによってアクセス可能な記憶媒体であり、例えば、検査装置４を構成するハードウェアのうち、ＨＤＤ４０等の不揮発性記憶媒体によって実現される。

図１２に示すように、本実施形態に係る欠陥数情報においては、上述した検査対象のページを識別するための“ページＩＤ”と、そのページについて１つの欠陥として認識されるものとして判断された欠陥群の数を示す“欠陥数”とが関連付けられて記憶されている。

検査制御部４０３は、予め定められた判断タイミングに到達するまで、Ｓ７０１からの処理を繰り返し（Ｓ７０８／ＮＯ）、判断タイミングに到達すると（Ｓ７０８／ＹＥＳ）、頻度分布処理部４３８が判断タイミングに従って動作し、図１２に示す欠陥数情報に基づいて欠陥数の頻度分布を生成する。このように生成された頻度分布に基づいて異常判断部４４０が装置の劣化を判断する（Ｓ７０９）。このような処理により、本実施形態に係る検査装置４の動作が実行される。

Ｓ７０８において判断される判断タイミングとは、頻度分布処理部４３８が、所定期間毎にプリントエンジン３の劣化を判断するために定められる。判断タイミングの設定例としては、例えば、図１２に示す欠陥数情報のデータ数を用いることが可能である。即ち、頻度分布処理部４３８は、画像の比較検査が繰り返されることにより欠陥数情報記憶部４３９にデータが蓄積されていき、予め定められた所定数の新たなページＩＤのデータが欠陥数情報記憶部４３９に蓄積される度に、判断タイミングであると判断する。

この他、プリントエンジン３や検査装置４の電源投入状態において所定期間毎のタイミングにより、上述した判断タイミングを判断することも可能である。以降の説明においては、新たに２００個のデータが欠陥数情報記憶部４３９に格納される度に、判断タイミングを発生させる場合を例として説明する。

次に、本実施形態に係る頻度分布の処理について説明する。頻度分布処理部４３８は、図７のＳ７０９の処理において、まず図１２に示す欠陥数情報の所定データ数毎の集計を行う。欠陥数情報の集計において、頻度分布処理部４３８は、図１２に示す欠陥数情報を欠陥数毎に集計する。図１３は、頻度分布処理部４３８による欠陥数情報の集計結果の例を示す図である。図１３の例においては、連続する２００ページ分のデータごとに欠陥数情報を集計している。即ち、頻度分布処理部４３８が頻度分布生成部として機能する。

図１３の例によれば、期間Ｔ_１に相当する２００ページ分の検査結果において、１ページあたりの欠陥数が０個であったページ数が「７６」、欠陥数が１個であったページ数が「８６」、２個であったページ数が「３１」であることが示されている。このような集計により、所定データ数における１ページあたりの欠陥数の頻度分布が示される。図１４は、図１３に示す期間Ｔ_１の集計結果をグラフとして示した図である。

このような集計によれば、プリントエンジン３の状態が良く、画像に発生する欠陥が少なければ、０個、１個等、少ない欠陥数の頻度が高くなり、プリントエンジン３の状態が悪くなるほど、大きい値の欠陥数の頻度が高くなる。本実施形態に係る異常判断部４４０は、そのような欠陥数の頻度分布に基づいてプリントエンジン３の状態を判断する。

図１５は、図１４に示すＴ_１のグラフに加えて、図１３に示す期間Ｔ_３の集計結果のグラフを示した図である。図１５に示すように、期間が経過するにつれて、上述したように欠陥数の頻度分布が図中左側から右側へ、即ち、欠陥数が少ない側から多い側へ動く。そのような変化は、図１５において斜線で示す領域の面積を求めることによって判断することが可能である。

即ち、本実施形態に係る異常判断部４４０は、最新の２００ページ分のデータのグラフ（以降、「最新グラフ」とする）と、比較対象とする２００ページ分のデータのグラフ（以降、「比較対象グラフ」とする）と、グラフのＸ軸及びＹ軸によって囲まれる範囲の面積を求め、その面積と所定の閾値を比較することにより、プリントエンジン３の現在の劣化状態を判断することができる。

そして、異常判断部４４０は、上述したように求めた面積が所定の閾値を超えている場合に、プリントエンジン３の異常通知を行う。異常判断部４４０によるプリントエンジン３の異常通知は、例えばオペレータが操作するＰＣ等の情報処理端末に通知され、若しくは検査装置４に搭載されているＬＣＤ６０等の表示装置にＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）として表示される。これにより、検査装置４は、プリントエンジン３内部の部品の異常をオペレータに解りやすく通知することができる。

ここで、比較対象グラフのために選択される２００ページ分のデータは、プリントエンジン３の運用が開始されたばかりの情報、即ち、プリントエンジン３を構成する各部の部品が新品の状態において画像形成出力が実行された２００ページ分のデータを用いることができる。これにより、プリントエンジン３の劣化が極めて小さい状態、即ち、プリントエンジン３を要因とした画像の欠陥が最も少ないと考えられる状態を比較対象とすることができ、上述した最新グラフとの比較によって現在のプリントエンジン３の劣化状態を確認することができる。

他方、図１３に示すように、欠陥数情報の集計結果は、図７のＳ７０８において判断された判断タイミング毎に継続的に生成される。従って、連続して生成された集計結果のグラフを比較するようにしても良い。図１６は、図１３に示す期間Ｔ_１、Ｔ_２、Ｔ_３のような、連続して生成された集計結果のグラフを重ねて示す図である。

連続して生成された集計結果のグラフを比較する場合、図１６に示すＴ_１とＴ_２のグラフや、Ｔ_２とＴ_３のグラフや、Ｔ_３とＴ_４のグラフを夫々比較する。プリントエンジン３は、継続して使用されることにより徐々に劣化していくことが考えられる。従って、プリントエンジン３の劣化が継時的なもののみであれば、連続して生成された集計結果のグラフを比較する場合、夫々の比較結果、即ち面積の差異は、所定の範囲内に収まることが考えられる。

これに対して、連続して生成された集計結果のグラフを比較した結果、面積の差異が所定の範囲を超えた場合には、プリントエンジン３について突発的な不具合が発生したことが考えられる。従って、連続して生成された集計結果のグラフを比較し、その結果求められる面積と、予め定められた閾値とを比較することにより、プリントエンジン３の継時的な劣化を除外し、突発的な不具合のみを検知することが可能となる。

以上説明したように、このような処理により、画像形成出力による出力結果を読み取った画像とマスター画像とを比較することによる画像の検査において、画像の検査結果に基づいて装置の劣化を判断することが可能となる。

尚、上記実施形態においては、図１５において説明したように、グラフ及び軸によって囲まれる面積に基づいて装置の劣化を判断する場合を例として説明した。この他、図１３に示すような欠陥数情報の集計結果によって描かれるグラフの特徴を示す値（以降、「特徴量」とする）を算出し、その特徴量の変化に基づいて装置の劣化を判断することも可能である。

図１７は、特徴量の比較によって装置の劣化を判断する場合に、異常判断部４４０が抽出する特徴量の例を示す図である。図１７に示すように、異常判断部４４０は、例えば、“最頻値”、“最頻値割合”、“最頻値以前割合”、“データ幅”、“歪度”、“尖度”の夫々の値を特徴量として算出する。“最頻値”は、図１３に示す“欠陥数”の夫々の値のうち、最も“カウント値”が大きい値であり、図１３の期間Ｔ_１の場合、最も大きいカウント値が「８６」であるため、最頻値は「１」となる。

“最頻値割合”は、全カウント値の合計に対する最頻値のカウント値の割合であり、図１３の期間Ｔ_１の場合、「４３」（８６／２００×１００）となる。“最頻値以前割合”は、全カウント値の合計に対する、欠陥数が「０」から最頻値までのカウント値の合計の割合であり、図１３の期間Ｔ_１の場合、「８１」（（７６＋８６）／２００×１００）となる。

“データ幅”は、「０」ではない“カウント値”が分布している欠陥数の範囲を示す値、即ち、図１４に示すようなグラフの横軸方向の幅であり、図１３の期間Ｔ_１の場合、欠陥数「０」〜「４」までの間に分布しているため、データ幅は「５」となる。“歪度”は、分布の偏りや歪みを示す指標となる値であり、正規分布等の左右対称の分布の場合には「０」となる。

歪度は統計上の公知技術によって計算可能であるが、一般的に、歪度は、夫々のデータ（ここでは、図１３に示す“欠陥数”毎のカウント値）をＸ_１、Ｘ_２、・・・Ｘ_ｎ、その平均値をμ、標準偏差をσとすると、以下の式（１）で求めることができ、図１３の期間Ｔ_１の場合、「１．７」となる。

尖度は、分布の尖り具合を示す指標となる値であり、正規分布では「３」となる。尖度は統計上の公知技術によって計算可能であるが、一般的に、尖度は、夫々のデータ（ここでは、図１３に示す“欠陥数”毎のカウント値）をＸ_１、Ｘ_２、・・・Ｘ_ｎ、その平均値をμ、標準偏差をσとすると、以下の式（１）で求めることができ、図１３の期間Ｔ_１の場合、「１．３」となる。

異常判断部４４０は、上述したような特徴量を図１３に示す夫々の期間毎に算出し、その特徴量の差分を求めることにより、装置の劣化を判断する。装置の劣化判断に際しては、例えば、求めた差分値とあらかじめ定められた閾値とを比較することにより実現可能である。その際、差分値の算出に際して、絶対値を求めるようにすれば、閾値の設定を容易化することが可能である。

図１８は、図１３に示す期間Ｔ_１、Ｔ_３夫々のグラフについて算出された特徴量及びその差分を示す図である。図１８に示すように、夫々の特徴量は、値のスケールが夫々異なるため、全ての特徴量について同一の閾値を設定することはできない。従って、夫々の特徴量に応じた閾値を設定することが好ましい。また、夫々の特徴量に対して一括した閾値設定を可能とするため、夫々の特徴量のスケールを合わせるための重み値を設定しても良い。

また、特徴量の差分と閾値との比較についての他の態様として、図１８に示すように算出された差分値を合計し、その合計値に対して差分値を設定しても良い。その際、図１８に示すように算出された値をそのまま合計するのではなく、各特徴量のスケールや、値としての重要性に応じた重み値を乗じた上で合計を行うことが好ましい。

上述したように、夫々の特徴量に対して個別に閾値を設定して差分値との比較を行う場合、差分値が閾値を超えた特徴量が１つでもあった場合には装置の劣化として判断するのか、差分値が閾値を超えた特徴量が所定数以上の場合に装置の劣化として判断するのかを定める必要がある。これに対して、差分値を合計した値に対して閾値を設定する態様によれば、全特徴量について一括して判断を行うことができ、処理を簡潔かつ合理的なものとすることができる。

尚、図１７及び図１８において説明したように特徴量の比較によって装置の劣化を判断する場合にも、面積を比較する場合において説明したように、最新のグラフと予め定められたグラフとの比較を行う場合の他、連続して生成された集計結果のグラフを比較しても良いことは同様である。いずれの場合においても、欠陥数の頻度分布の差異を比較することに変わりはない。

また、上記実施形態においては、集計結果の比較により、欠陥数の頻度分布の差異が所定の閾値を超えた場合に、装置の劣化を判断して通知を行う場合を例として説明した。しかしながら、欠陥数の頻度分布の判断のみでは、装置のどの部分が劣化しているかを判断することはできない。これに対して、上述した欠陥数の頻度分布に基づく劣化判断を、装置各部の劣化の詳細な判断動作のトリガとして用いることも可能である。以下、そのような態様について説明する。

図７のＳ７０６において説明した欠陥群の判断によれば、図１２に示す各データのような、夫々のページに含まれる欠陥数に加えて、欠陥群として統合された欠陥群の読取画像上における位置をも取得することが可能である。図１９は、そのように取得される欠陥群の位置の情報（以降、「欠陥群位置情報」とする）を示す図である。図１９に示すように、本実施形態に係る欠陥群位置情報によれば、夫々の欠陥群を識別する“欠陥群ＩＤ”毎に、欠陥として判断された矩形の範囲が、その矩形の四隅の検査範囲の座標“Ｘ_ｓ”、“Ｙ_ｓ”、“Ｘ_ｅ”、“Ｙ_ｅ”によって特定されている。

図１９に示すような情報は、例えば図７のＳ７０６の処理において、欠陥群抽出部４３７によって生成され、欠陥数情報記憶部４３９若しくは他の記憶媒体に格納される。そして、異常判断部４４０は、上述したような劣化判断の動作により装置の劣化を判断すると、図１９において説明した欠陥群位置情報に登録されている欠陥群の位置情報に基づいて、予め登録されている欠陥ＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）を検索し、検知された欠陥群が装置のどの部分の劣化に応じて発生したものであるか判断する。

図２０は、上述した欠陥ＤＢの内容を示す図である。図２０に示すように、欠陥ＤＢは、予め定義された複数の欠陥について“欠陥種ＩＤ”が割り振られており、図１９に示す欠陥群位置情報と同様に、夫々の欠陥が現れることが予測される矩形の範囲が、矩形の四隅の検査範囲の座標“ＸＳ”、“ＹＳ”、“ＸＥ”、“ＹＥ”によって特定されている。更に、“欠陥種ＩＤ”によって特定される夫々の欠陥が、プリントエンジン３に含まれるいずれの部品の異常によるものかを示す“欠陥種”の情報が関連付けられている。このような情報は、欠陥数情報記憶部４３９と同様に、ＨＤＤ４０のような検査制御部４０３内部のモジュールによってアクセス可能な記憶媒体に格納されている。

このように、本実施形態に係る欠陥ＤＢは、画像形成装置であるプリントエンジン３における異常の種類と、欠陥として判定された画像上の位置とが関連付けられた欠陥種情報である。頻度分布処理部４３８は、図１９に示すように抽出された欠陥群夫々についての位置、即ち、“Ｘ_ｓ”、“Ｙ_ｓ”、“Ｘ_ｅ”、“Ｙ_ｅ”の情報と、図２０に示す欠陥ＤＢにおける欠陥種夫々の“ＸＳ”、“ＹＳ”、“ＸＥ”、“ＹＥ”の情報とを比較し、両者の位置に基づいて両者が類似しているか否かを判断する。図２１は、欠陥種の具体的な判断動作を示すフローチャートである。

図２１に示すように、頻度分布処理部４３８は、“Ｘ_ｓ”と“ＸＳ”（Ｓ２１０１）、“Ｙ_ｓ”と“ＹＳ”（Ｓ２１０２）、“Ｘ_ｅ”と“ＸＥ”（Ｓ２１０３）、“Ｙ_ｅ”と“ＹＥ”（Ｓ２１０４）について、夫々の差分の絶対値を所定の閾値と比較する。この際用いる閾値としては、例えば１０、即ち、元の画素単位の座標における３０画素分の範囲を用いることができる。

Ｓ２１０１〜Ｓ２１０４の判断の結果、全てが所定の閾値内であれば、頻度分布処理部４３８は、比較対象の欠陥群と欠陥種が類似であると判断する（Ｓ２１０５）。この場合、異常判断部４４０は、類似であると判断した欠陥種を外部に通知し、処理を終了する。他方、差分が１つでも閾値を超えていた場合、比較対象の欠陥群と欠陥種が非類似であると判断する（Ｓ２１０６）。この場合、異常判断部４４０は、装置の劣化ではないとして処理を終了する。

このような処理により、装置のどの部分が劣化しているかを詳細に判断することが可能となる。また、そのような詳細な判断を開始するためのトリガとして、本実施形態に係る欠陥数の頻度分布の判断を用いることにより、図２０において説明した動作が実行される回数を絞り、装置動作の制御を効率化することが可能となる。

尚、上記実施形態においては、図７のＳ７０６において図１９に示すような欠陥群位置情報を生成する場合を例として説明した。しかしながら、装置の劣化によって生じる欠陥は、突発的なものではなく、複数のページにわたって継続的に発生することが考えられる。従って、図２１において説明した動作において比較対象となる欠陥群位置情報は、１ページについての比較検査により抽出された欠陥群に基づくのではなく、複数ページにわたって類似した位置に抽出された欠陥群に基づいて生成しても良い。これにより、装置の劣化判断の精度を向上することが可能である。

このように複数にページにわたって継続的に発生している欠陥の判断方法としては、例えば、図９において説明したように夫々の検査範囲毎の欠陥の判定結果である“１”の値を複数の読取画像について積算し、その積算結果に対して所定の閾値を適用して二値化することにより実現可能である。即ち、二値化の結果“１”となった検査範囲については、複数にページにわたって継続的に欠陥が発生しているということができる。また、夫々の検査範囲毎ではなく、夫々の画素毎にも判断可能であることは上述した通りである。

また、上記実施形態においては、欠陥ＤＢから類似する欠陥種が抽出されなかった場合、装置の劣化ではないとして処理を終える場合を例として説明したが、上述した複数ページにわたって類似した位置に欠陥が抽出されることや、本実施形態の要旨である欠陥数の頻度分布により、装置の劣化である可能性が高い場合には、抽出されている欠陥群の“Ｘ_ｓ”、“Ｙ_ｓ”、“Ｘ_ｅ”、“Ｙ_ｅ”の情報を上述した“ＸＳ”、“ＹＳ”、“ＸＥ”、“ＹＥ”の情報として、欠陥ＤＢに登録するようにしても良い。この場合、登録されたデータについて、オペレータが後から欠陥種の情報を入力することにより、欠陥ＤＢを随時更新していくことが可能となる。

また、上記実施形態においては、図８において説明したように、縦横３画素の検査範囲毎に画素値の差分値と閾値との比較を行う場合を例として説明した。このような態様によれば、読取画像とマスター画像との位置合わせが完全な状態ではなかったとしても、位置ずれによって欠陥が誤検知されてしまうことを防ぐことが可能となる。しかしながら、読取画像とマスター画像との精度によっては、各画素毎に画素値の差分値と閾値との比較を行っても良い。そのような場合であっても、図１１において説明した外接矩形の抽出や矩形統合による欠陥群の抽出を行うことにより、上記と同様の効果を得ることが可能である。

また、上記実施形態においては、プリントエンジン３の劣化を判断することを目的として説明した。しかしながら、画像の比較検査は読取画像とマスター画像との比較検査であるため、読取装置３０２による読取画像の生成時に欠陥が生じる場合、即ち、読取装置３０２が劣化している場合もあり得る。従って、欠陥数の頻度分布によって装置の劣化を判断した場合に、読取装置３０２にも含めて劣化の可能性があることを通知することが好ましい。

また、図２１において説明した欠陥ＤＢによる劣化部位の判断においては、読取装置３０２の劣化によって生じる欠陥の態様を分析して、図２０において説明した欠陥ＤＢのデータとして読取装置３０２の劣化を示す欠陥種データを登録しておくことが好ましい。これにより、読取装置３０２も含めて、劣化部位の判断を行うことが可能となる。

１ ＤＦＥ
２ エンジンコントローラ
３ プリントエンジン
４ 検査装置
１０ ＣＰＵ
２０ ＲＡＭ
３０ ＲＯＭ
４０ ＨＤＤ
５０ Ｉ／Ｆ
６０ ＬＣＤ
７０ 操作部
８０ 専用デバイス
９０ バス
１０１ 給紙トレイ
１０２ 給紙ローラ
１０３ 分離ローラ
１０４ 用紙
１０５ 搬送ベルト
１０６ＢＫ、１０６Ｃ、１０６Ｍ、１０６Ｙ 画像形成部
１０７ 駆動ローラ
１０８ 従動ローラ
１０９ＢＫ、１０９Ｃ、１０９Ｍ、１０９Ｙ 感光体ドラム
１１０ＢＫ 帯電器
１１１光書き込み装置
１１２ＢＫ、１１２Ｃ、１１２Ｍ、１１２Ｙ 現像器
１１３ＢＫ、１１３Ｃ、１１３Ｍ、１１３Ｙ 除電器
１１５ＢＫ、１１５Ｃ、１１５Ｍ、１１５Ｙ 転写器
１１６ 定着器
２０１ データ取得部
２０２ エンジン制御部
２０３ ビットマップ部
３０１ 印刷処理部
３０２ 読取装置
４０１ 読取画像取得部
４０２ マスター画像処理部
４０３ 検査制御部
４０４ 比較検査部
４２１ 少値多値変換処理部
４２２ 解像度変換処理部
４２３ 色変換処理部
４２４ マスター画像出力部
４３１ マスター画像取得部
４３２ 読取画像取得部
４３３ 基準点抽出部
４３４ 位置合せ部
４３５ 差分算出部
４３６ 比較結果通知部
４３７ 欠陥群抽出部
４３８ 頻度分布処理部
４３９ 欠陥数情報記憶部
４４０ 異常判断部

特開２００５−２０５６８２公報

Claims (10)

1. 画像形成装置によって紙面上に画像形成出力された画像を読み取った読取画像の検査を行う画像検査装置であって、
   前記画像形成装置が画像形成出力を実行するための出力対象画像を取得し、前記読取画像の検査を行うための検査用画像を生成する検査用画像生成部と、
   前記検査用画像と前記読取画像との差分に基づいて前記読取画像の欠陥を判定する画像検査部と、
   前記読取画像の欠陥の判定結果に基づき、前記読取画像に含まれる欠陥の数を判断する欠陥数判断部と、
   一の前記読取画像中において検知された欠陥の数である画像あたり欠陥数を複数の前記読取画像について集計することにより、前記画像あたり欠陥数の頻度分布を生成する頻度分布生成部と、
   所定の期間毎に生成された前記頻度分布の変化に基づき、前記画像形成装置の異常を判断する異常判断部とを含むことを特徴とする画像検査装置。
2. 前記画像検査部は、前記読取画像の所定の範囲毎に前記読取画像の欠陥を判定し、
   前記欠陥数判断部は、欠陥として判定された欠陥範囲のうち、前記読取画像上において所定範囲内に存在する欠陥範囲を統合し、統合された前記欠陥範囲の数を前記読取画像に含まれる欠陥の数として判断することを特徴とする請求項１に記載の画像検査装置。
3. 前記異常判断部は、最新の前記頻度分布によって描画されるグラフと、それよりも前に生成された頻度分布によって描画されるグラフと原点を通るＸ軸及びＹ軸とで囲まれる範囲の面積が所定の閾値以上である場合に、前記画像形成装置の異常を判断することを特徴とする請求項１または２に記載の画像検査装置。
4. 前記異常判断部は、最新の前記頻度分布によって描画されるグラフの形状から抽出される特徴量と、それよりも前に生成された頻度分布によって描画されるグラフの形状から抽出される特徴量との差異が所定の閾値以上である場合に、前記画像形成装置の異常を判断することを特徴とする請求項１または２に記載の画像検査装置。
5. 前記異常判断部は、最新の前記頻度分布と、予め定められた他の前記頻度分布との差異が所定の閾値以上である場合に、前記画像形成装置の異常を判断することを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項に記載の画像検査装置。
6. 前記異常判断部は、所定の期間毎に生成された前記頻度分布のうち、最新の前記頻度分布と、１つ前に生成された前記頻度分布との差異が所定の閾値以上である場合に、前記画像形成装置の異常を判断することを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項に記載の画像検査装置。
7. 前記頻度分布生成部は、所定数の前記読取画像の欠陥の判定が行われて前記欠陥の数が判断される毎に、前記頻度分布を生成することを特徴とする請求項１乃至６いずれか１項に記載の画像検査装置。
8. 前記欠陥数判断部は、前記読取画像に含まれる欠陥の前記読取画像中における位置を判断し、
   前記異常判断部は、前記頻度分布の変化に基づいて前記画像形成装置の異常を判断した場合、前記画像形成装置における異常の種類と欠陥と判定された画像上の位置とが関連付けられた欠陥種情報を参照し、前記読取画像に含まれる欠陥の前記読取画像中における位置に基づき、前記画像形成装置における異常の種類を特定することを特徴とする請求項１乃至７いずれか１項に記載の画像検査装置。
9. 紙面上に画像形成出力された画像を読み取った読取画像の検査を行う画像検査システムであって、
   画像形成出力を実行する画像形成部と、
   画像形成出力が施された用紙を読み取ることにより前記読取画像を生成する画像読取部と、
   前記画像形成部が画像形成出力を実行するための出力対象画像を取得し、前記読取画像の検査を行うための検査用画像を生成する検査用画像生成部と、
   前記検査用画像と前記読取画像との差分に基づいて前記読取画像の欠陥を判定する画像検査部と、
   前記読取画像の欠陥の判定結果に基づき、前記読取画像に含まれる欠陥の数を判断する欠陥数判断部と、
   一の前記読取画像中において検知された欠陥の数である画像あたり欠陥数を複数の前記読取画像について集計することにより、前記画像あたり欠陥数の頻度分布を生成する頻度分布生成部と、
   所定の期間毎に生成された前記頻度分布の変化に基づき、前記画像形成部及び前記画像読取部のうち少なくとも一方の異常を判断する異常判断部とを含むことを特徴とする画像検査システム。
10. 画像形成装置によって紙面上に画像形成出力された画像を読み取った読取画像の検査を行う画像検査方法であって、
    画像形成出力が施された用紙を読み取ることにより前記読取画像を生成し、
    前記画像形成装置が画像形成出力を実行するための出力対象画像を取得して前記読取画像の検査を行うための検査用画像を生成し、
    前記検査用画像と前記読取画像との差分に基づいて前記読取画像の欠陥を判定し、
    前記読取画像の欠陥の判定結果に基づき、前記読取画像に含まれる欠陥の数を判断し、
    一の前記読取画像中において検知された欠陥の数である画像あたり欠陥数を複数の前記読取画像について集計することにより、前記画像あたり欠陥数の頻度分布を生成し、
    所定の期間毎に生成された前記頻度分布の変化に基づき、前記画像形成装置の異常を判断することを特徴とする画像検査方法。