JP6524685B2 - 推定装置及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、推定装置及びプログラムに関する。
特許文献１には、用紙を搬送する搬送機構の劣化を判断可能な画像形成装置が開示されている。この技術では、搬送された用紙を搬送経路上の所定の位置において検知する用紙検知部と、前記搬送経路上の所定区間において前記用紙を搬送するために要した搬送時間の情報である搬送時間情報を前記用紙検知部による検知結果に応じて取得する搬送時間情報取得部と、を備えている。また、この技術では、前記搬送された用紙の摩擦係数に関する情報である摩擦係数関連情報を取得する摩擦係数関連情報取得部と、前記取得された搬送時間情報に基づいて前記搬送機構の経時劣化を判断する経時劣化判断部と、も備えている。さらに、この技術では、前記経時劣化判断部が、前記取得された摩擦係数関連情報に基づいて前記経時劣化の判断結果を変える。
特許文献２には、画像データからの画像を記録用紙に形成する画像形成装置が開示されている。この技術では、前記記録用紙を格納する給紙部と、前記給紙部に対し前記記録用紙が補充されたことを検知する検知部と、を備えている。また、この技術では、前記給紙部に前記記録用紙を格納したまま所定の期間を過ぎると劣化のおそれのある格納限界期間と、前記給紙部に対する前記記録用紙の補充の時から起算して現在までの期間である格納期間とを記憶する媒体情報記憶部と、も備えている。さらに、この技術では、前記媒体情報記憶部に記憶した前記格納期間と前記格納限界期間とに基づいて、ワーニング表示を報知する格納期間監視部も備えている。
特開２０１０−２１０８０１号公報 特開２０１４−０６９３６２号公報
本発明は、用紙の通過期間及び用紙の特性を示す特性情報のみを用いて用紙の搬送不良に関する搬送不良情報を推定する場合に比較して、搬送不良情報を精度良く推定することができる推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、請求項１に記載の推定装置は、複数の画像処理装置それぞれについて、異なる特性の複数の用紙それぞれが搬送路の或る搬送区間を通過する通過期間に関する情報及び前記複数の用紙それぞれの利用状況に関する情報から、搬送不良に関する搬送不良情報を推定する推定モデルを記憶する記憶手段と、推定対象とする画像処理装置について、用紙の特性、前記用紙の前記通過期間に関する情報、及び前記用紙の前記利用状況に関する情報を取得する取得手段と、前記取得手段の取得結果から、前記推定モデルを用いて前記搬送不良情報を推定する推定手段と、を備え、前記利用状況に関する情報が、異なる特性の用紙への切り替え頻度及び画像が形成された前記用紙に再度画像を形成する追い刷り処理の頻度の少なくとも一方を含むものである。
また、請求項２に記載の発明は、複数の画像処理装置それぞれについて、異なる特性の複数の用紙それぞれが搬送路の或る搬送区間を通過する通過期間に関する情報及び前記複数の用紙それぞれの利用状況に関する情報から、搬送不良に関する搬送不良情報を推定する推定モデルを記憶する記憶手段と、推定対象とする画像処理装置について、用紙の特性、前記用紙の前記通過期間に関する情報、及び前記用紙の前記利用状況に関する情報を取得する取得手段と、前記取得手段の取得結果から、前記推定モデルを用いて前記用紙の搬送不良の発生頻度である前記搬送不良情報を推定する推定手段と、を備えている。
また、請求項３に記載の発明は、複数の画像処理装置それぞれについて、異なる特性の複数の用紙それぞれが搬送路の或る搬送区間を通過する通過期間に関する情報及び前記複数の用紙それぞれの利用状況に関する情報から、搬送不良に関する搬送不良情報を推定する推定モデルを記憶する記憶手段と、推定対象とする画像処理装置について、用紙の特性、前記用紙の前記通過期間に関する情報、及び前記用紙の前記利用状況に関する情報を取得する取得手段と、前記取得手段の取得結果から、前記推定モデルを用いて前記用紙の搬送不良の発生頻度である前記搬送不良情報を推定する推定手段と、を備え、前記搬送区間が複数存在し、前記推定モデルが前記複数の搬送区間のそれぞれについて構築され、前記取得手段が、前記複数の搬送区間のそれぞれについて用紙の特性、前記用紙の前記通過期間に関する情報、及び前記用紙の前記利用状況に関する情報を取得し、前記推定手段が、前記複数の搬送区間のそれぞれについて前記搬送不良情報を推定するものである。
また、請求項４に記載の発明は、請求項２又は請求項３に記載の発明において、前記利用状況に関する情報が、異なる特性の用紙への切り替え頻度及び画像が形成された前記用紙に再度画像を形成する追い刷り処理の頻度の少なくとも一方を含むものである。
また、請求項５に記載の発明は、請求項１又は請求項４に記載の発明において、前記特性が、用紙の坪量を含み、前記推定手段が、前記用紙の切り替え頻度に対して前記坪量に応じた重み値を設定して重み付けを行って前記搬送不良情報を推定するものである。
また、請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項５の何れか１項に記載の発明において、前記通過期間に関する情報が、前記搬送区間を用紙が通過するのに要する時間の平均値及び標準偏差であるものである。
また、請求項７に記載の発明は、請求項３又は請求項６に記載の発明において、前記搬送不良情報が、前記用紙の搬送不良の発生頻度であるものである。
また、請求項８に記載の発明は、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の発明において、前記推定モデルが、前記画像処理装置の機種毎に予め構築されているものである。
また、請求項９に記載の発明は、請求項１から請求項８の何れか１項に記載の発明において、前記搬送不良情報に基づいて、保守作業の必要性を報知する報知手段をさらに備えている。
また、請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の発明において、前記報知手段が、前記搬送不良情報により示される不良の度合いが大きいほど、保守作業の必要性を上げて報知するものである。
一方、上記目的を達成するために、請求項１１に記載のプログラムは、コンピュータを、請求項１から請求項９の何れか１項に記載の推定装置の取得手段及び推定手段として機能させるためのものである。
請求項１、請求項２、請求項３、及び請求項１１に記載の発明によれば、用紙の通過期間及び用紙の特性を示す特性情報のみを用いて用紙の搬送不良に関する搬送不良情報を推定する場合に比較して、搬送不良情報を精度良く推定することができる。
請求項４に記載の発明によれば、用紙の利用状況を示す値として、用紙の種類毎の利用期間を適用する場合に比較して、搬送不良情報を精度良く推定することができる。
請求項５に記載の発明によれば、用紙の坪量に応じた重み付けを行わずに推定モデルを構築する場合に比較して、搬送不良情報を精度良く推定することができる。
請求項６に記載の発明によれば、用紙の通過期間のみを用いて搬送不良情報を推定する場合に比較して、搬送不良情報を精度良く推定することができる。
請求項７に記載の発明によれば、用紙の搬送不良の発生頻度を精度良く推定することができる。
請求項８に記載の発明によれば、画像処理装置の機種毎に搬送不良情報を精度良く推定することができる。
請求項３に記載の発明によれば、複数の搬送区間のそれぞれについて搬送不良情報を精度良く推定することができる。
請求項９及び請求項１０記載の発明によれば、推定結果に応じて保守作業が必要な時期を把握することができる。
実施の形態に係る推定システムの概略構成図である。 実施の形態に係る画像形成装置の概略構成図（破断側面図）である。 実施の形態に係る画像形成装置の搬送部の概略構成図（破断側面図）である。 実施の形態に係る画像形成装置の電気系の要部構成を示すブロック図である。 実施の形態に係る推定装置の電気系の要部構成を示すブロック図である。 実施の形態に係る画像形成装置及び推定装置の機能的な構成を示す機能ブロック図である。 実施の形態に係る用紙搬送情報の一例を示す模式図である。 実施の形態に係る解析情報の一例を示す模式図である。 実施の形態に係る搬送不良蓄積情報の一例を示す模式図である。 実施の形態に係る情報送信処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態に係る推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態に係る推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態に係る搬送不良発生レート表示画面の一例を示す概略図である。 実施の形態に係る重送発生レートの推定値の推移の一例を示すグラフである。 実施の形態に係る搬送停止不良発生レートの推定値の推移の一例を示すグラフである。 実施の形態に係る重送発生レートの推定値及び実績値の一例を示す散布図である。 実施の形態に係る搬送停止不良発生レートの推定値及び実績値の一例を示す散布図である。
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態を詳細に説明する。なお、ここでは、複数の画像形成装置と１台の推定装置とが通信回線を介して接続され、該推定装置により各画像形成装置を統括的に管理する推定システムに適用した実施の形態について説明する。
まず、図１を参照して、本実施の形態に係る推定システム３００の構成を説明する。
図１に示すように、本実施の形態に係る推定システム３００は、複数の画像形成装置１０ａ、１０ｂ、・・・と、推定装置３１０とを備えている。なお、以下では、画像形成装置１０ａ、１０ｂ、・・・を区別する必要がない場合は、符号末尾のアルファベットを省略する。
各画像形成装置１０及び推定装置３１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等の予め定められた通信回線１１を介して接続されている。そして、各画像形成装置１０及び推定装置３１０は、通信回線１１を介して各種データの送受信を相互に行う。
次に、図２を参照して、本実施の形態に係る画像形成装置１０の構成を説明する。なお、図２では、錯綜を回避するために、後述するタイミングセンサ５７及び重送センサ５９（図３参照。）の図示を省略している。
本実施の形態に係る画像形成装置１０は、フルカラー画像または白黒画像を形成（印刷）するものであり、図２に示すように、水平方向の一方側（図２における左側）の部分を構成する第１処理部が収容された第１筐体１０Ａを備えている。また、画像形成装置１０は、第１筐体１０Ａと分割可能に接続され、水平方向の他方側（図２における右側）の部分を構成する第２処理部が収容された第２筐体１０Ｂを備えている。
第２筐体１０Ｂの上部には、コンピュータ等の外部装置から送られてくる画像データに画像処理を施す画像信号処理部１３が設けられている。
一方、第１筐体１０Ａの上部には、トナーカートリッジ１４Ｖ、１４Ｗ、１４Ｙ、１４Ｍ、１４Ｃ、１４Ｋが水平方向に沿って交換可能に設けられている。トナーカートリッジ１４Ｖ、１４Ｗ、１４Ｙ、１４Ｍ、１４Ｃ、１４Ｋには、第１特別色（Ｖ）、第２特別色（Ｗ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各トナーが収容される。
なお、第１特別色及び第２特別色としては、イエロー、マゼンタ、シアン、及びブラック以外の色（透明を含む）から任意の色が適宜選択される。また、以下では、各構成部品について第１特別色（Ｖ）、第２特別色（Ｗ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、及びブラック（Ｋ）の各色を区別する場合は、数字の後にＶ、Ｗ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋの何れかの添字を付して説明する。さらに、以下では、各構成部品について第１特別色（Ｖ）、第２特別色（Ｗ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、及びブラック（Ｋ）の各色を区別しない場合は、数字の後のＶ、Ｗ、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋを省略する。
さらに、トナーカートリッジ１４の下側には、各色のトナーに対応する６つの画像形成ユニット１６が、各トナーカートリッジ１４と対応するように水平方向に沿って設けられている。
各画像形成ユニット１６に設けられた露光装置４０（４０Ｖ、４０Ｗ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃ、４０Ｋ）は、前述した画像信号処理部１３によって画像処理が施された画像データを画像信号処理部１３から受け取る。そして、各露光装置４０は、受け取った画像データに応じて変調した光ビームＬを後述する像保持体１８（１８Ｖ、１８Ｗ、１８Ｙ、１８Ｍ、１８Ｃ、１８Ｋ）へ照射する。
各画像形成ユニット１６は、一方向に回転駆動される像保持体１８を備えている。各露光装置４０から各像保持体１８へ光ビームＬが照射されることにより、各像保持体１８に静電潜像が形成される。
各像保持体１８の周囲には、像保持体１８を帯電するコロナ放電方式（非接触帯電方式）のスコロトロン帯電器と、露光装置４０によって像保持体１８に形成された静電潜像を現像剤で現像する現像装置と、が設けられている。また、各像保持体１８の周囲には、転写後の像保持体１８に残留する現像剤を除去するブレードと、転写後の像保持体１８に光を照射して除電を行う除電装置と、が設けられている。なお、スコロトロン帯電器、現像装置、ブレード、及び除電装置は、像保持体１８の表面と対向して、像保持体１８の回転方向上流側から下流側へ向けてこの順番で配置されている。
また、各画像形成ユニット１６の下側には、転写部３２が設けられている。転写部３２は、各像保持体１８と接触する環状の中間転写ベルト３４と、各像保持体１８に形成されたトナー画像を中間転写ベルト３４に多重転写させる一次転写ロール３６と、を含んで構成されている。
中間転写ベルト３４は、図示しないモータで駆動される駆動ロール３８と、中間転写ベルト３４に張力を付与する張力付与ロール４１と、後述する二次転写ロール６２に対向する対向ロール４２と、複数の巻掛ロール４４と、に巻き掛けられている。そして、中間転写ベルト３４は、駆動ロール３８により、一方向（図２における反時計回り方向）に循環移動される。
各一次転写ロール３６は、中間転写ベルト３４を挟んで各画像形成ユニット１６の像保持体１８と対向配置されている。また、各一次転写ロール３６は、図示しない給電ユニットによって、トナーの極性とは逆極性の転写バイアス電圧が印加される。この構成により、各像保持体１８に形成されたトナー画像が中間転写ベルト３４に転写される。
中間転写ベルト３４を挟んで駆動ロール３８の反対側には、ブレードを中間転写ベルト３４に接触させて、中間転写ベルト３４上の残留トナーや紙粉等を除去する除去装置４６が設けられている。
一方、転写部３２の下方には、記録媒体の一例としての用紙Ｐが収容される用紙収容部４８が水平方向に沿って２つ設けられている。
各用紙収容部４８は、第１筐体１０Ａから引き出し自在とされている。各用紙収容部４８の一端側（図２における右側）の上方には、各用紙収容部４８から用紙Ｐを搬送路６０へ送り出す送出ロール５２が設けられている。
各用紙収容部４８内には、用紙Ｐが載せられる底板５０が設けられている。底板５０は、用紙収容部４８が第１筐体１０Ａから引き出されると、後述する制御装置２０の指示によって下降する。底板５０が下降することで、ユーザが用紙Ｐを補充する空間が用紙収容部４８に形成される。
第１筐体１０Ａから引き出された用紙収容部４８が第１筐体１０Ａに装着されると、底板５０が、制御装置２０の指示によって上昇する。底板５０が上昇することで、底板５０に載せられた最上位の用紙Ｐと送出ロール５２とが当たる。
送出ロール５２の用紙Ｐの搬送方向の下流側（以下、単に「下流側」ともいう。）には、用紙収容部４８から重なって送り出された用紙Ｐを１枚ずつに分離する分離ロール５６が設けられている。分離ロール５６の下流側には、用紙Ｐを下流側に搬送する複数の搬送ロール５４が設けられている。なお、以下では、送出ロール５２、搬送ロール５４、及び分離ロール５６の各ロールを総称して「駆動部材」という。
用紙収容部４８と転写部３２との間には、搬送路６０が設けられている。搬送路６０は、用紙収容部４８から送り出された用紙Ｐを第１折返部６０Ａで図２における左側に折り返し、さらに、第２折返部６０Ｂで図２における右側に折り返すように、二次転写ロール６２と対向ロール４２との間の転写位置Ｔへ延びている。
二次転写ロール６２は、給電ユニットによって、トナーの極性とは逆極性の転写バイアス電圧が印加される。この構成により中間転写ベルト３４に多重転写された各色のトナー画像が、二次転写ロール６２によって、搬送路６０に沿って搬送されてきた用紙Ｐに二次転写される。
搬送路６０の第２折返部６０Ｂへ合流するように、第１筐体１０Ａの側面から延びる予備経路６６が設けられている。第１筐体１０Ａに隣接して配置される図示しない別の用紙収容部から送り出された用紙Ｐが予備経路６６を通って搬送路６０に入り込む。
転写位置Ｔの下流側には、トナー画像が転写された用紙Ｐを第２筐体１０Ｂに向けて搬送する複数の搬送ベルト７０が第１筐体１０Ａに設けられ、搬送ベルト７０によって搬送された用紙Ｐを下流側に搬送する搬送ベルト８０が第２筐体１０Ｂに設けられている。
複数の搬送ベルト７０及び搬送ベルト８０のそれぞれは、環状に形成されており、一対の巻掛ロール７２に巻き掛けられている。一対の巻掛ロール７２は、用紙Ｐの搬送方向の上流側と下流側とにそれぞれ配置されており、一方が回転駆動することにより、搬送ベルト７０（搬送ベルト８０）を一方向（図２における時計回り方向）に循環移動させる。
搬送ベルト８０の下流側には、用紙Ｐの表面に転写されたトナー画像を用紙Ｐに熱と圧力で定着させる定着ユニット８２が設けられている。
定着ユニット８２は、定着ベルト８４と、定着ベルト８４に対して下側から接触するように配置された加圧ロール８８と、を備えている。定着ベルト８４と加圧ロール８８との間には、用紙Ｐを加圧及び加熱してトナー画像を定着させる定着部Ｎが形成されている。
定着ベルト８４は、環状に形成されており、駆動ロール８９及び従動ロール９０に巻き掛けられている。駆動ロール８９は、加圧ロール８８に対して上側から対向しており、従動ロール９０は、駆動ロール８９よりも上側に配置されている。
駆動ロール８９及び従動ロール９０は、それぞれに、ハロゲンヒータ等の加熱部が内蔵されている。この加熱部により、定着ベルト８４が加熱される。
定着ユニット８２の下流側には、定着ユニット８２から送り出された用紙Ｐを下流側へ搬送する搬送ベルト１０８が設けられている。搬送ベルト１０８は、搬送ベルト７０と同様に形成されている。
搬送ベルト１０８の下流側には、定着ユニット８２によって加熱された用紙Ｐを冷却する冷却ユニット１１０が設けられている。
冷却ユニット１１０は、用紙Ｐの熱を吸収する吸収装置１１２と、用紙Ｐを吸収装置１１２に押し付ける押付装置１１４と、を備えている。吸収装置１１２は、搬送路６０に対する一方側（図２における上側）に配置され、押付装置１１４は、他方側（図２における下側）に配置されている。
吸収装置１１２は、用紙Ｐと接触し、用紙Ｐの熱を吸収する環状の吸収ベルト１１６を備えている。吸収ベルト１１６は、吸収ベルト１１６へ駆動力を伝達する駆動ロール１２０と、複数の巻掛ロール１１８と、に巻き掛けられている。
吸収ベルト１１６の内周側には、吸収ベルト１１６と面状に接触して吸収ベルト１１６が吸収した熱を放熱させるアルミニウム材料で形成されたヒートシンク１２２が設けられている。
さらに、ヒートシンク１２２から熱を奪い熱気を外部へ排出させるためのファン１２８が、第２筐体１０Ｂの裏側（図２に示す紙面奥側）に配置されている。
押付装置１１４は、用紙Ｐを吸収ベルト１１６へ押し付けながら用紙Ｐを搬送する環状の押付ベルト１３０を備えている。押付ベルト１３０は、複数の巻掛ロール１３２に巻き掛けられている。
冷却ユニット１１０の下流側には、用紙Ｐを挟んで搬送し、用紙Ｐの湾曲（カール）を矯正する矯正装置１４０が設けられている。
矯正装置１４０の下流側には、用紙Ｐに定着されたトナー画像のトナー濃度欠陥、画像欠陥、画像位置欠陥等を検出するインラインセンサ（登録商標）２００が設けられている。
インラインセンサ２００の下流側には、片面に画像が形成された用紙Ｐを第２筐体１０Ｂの側面に取り付けられた排出部１９６に排出する排出ロール１９８が設けられている。
一方、用紙Ｐの両面に画像を形成させる場合は、インラインセンサ２００から送出された用紙Ｐは、インラインセンサ２００の下流側に設けられた反転経路１９４に搬送される。
反転経路１９４には、搬送路６０から分岐する分岐パス１９４Ａと、分岐パス１９４Ａに沿って搬送される用紙Ｐを第１筐体１０Ａ側に向けて搬送する用紙搬送パス１９４Ｂと、が設けられている。さらに、反転経路１９４には、用紙搬送パス１９４Ｂに沿って搬送される用紙Ｐを逆方向に向けて折返してスイッチバック搬送させて表裏を反転させる反転パス１９４Ｃが設けられている。
この構成により、反転パス１９４Ｃでスイッチバック搬送された用紙Ｐは、第１筐体１０Ａに向けて搬送され、さらに、用紙収容部４８の上方に設けられた搬送路６０に入り込み、転写位置Ｔへ再度送り込まれる。
次に、本実施の形態に係る画像形成装置１０の画像形成工程について説明する。
画像信号処理部１３で画像処理が施された画像データが、各露光装置４０に送られる。各露光装置４０では、画像データに応じて各光ビームＬを出射して、スコロトロン帯電器によって帯電した各像保持体１８に露光し、各像保持体１８に静電潜像が形成される。
像保持体１８に形成された静電潜像は、現像装置によって現像され、第１特別色（Ｖ）、第２特別色（Ｗ）、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各色のトナー画像が形成される。
各画像形成ユニット１６Ｖ、１６Ｗ、１６Ｙ、１６Ｍ、１６Ｃ、１６Ｋの像保持体１８に形成された各色のトナー画像は、６つの一次転写ロール３６Ｖ、３６Ｗ、３６Ｙ、３６Ｍ、３６Ｃ、３６Ｋによって中間転写ベルト３４に順次多重転写される。
中間転写ベルト３４に多重転写された各色のトナー画像は、二次転写ロール６２によって、用紙収容部４８から搬送されてきた用紙Ｐ上に二次転写される。トナー画像が転写された用紙Ｐは、搬送ベルト７０によって第２筐体１０Ｂの内部に設けられた定着ユニット８２に向けて搬送される。
用紙Ｐ上の各色のトナー画像が定着ユニット８２により加熱及び加圧されることで用紙Ｐに定着される。さらに、トナー画像が定着された用紙Ｐは、冷却ユニット１１０を通過して冷却された後、矯正装置１４０に送り込まれ、用紙Ｐに生じた湾曲が矯正される。
湾曲が矯正された用紙Ｐは、インラインセンサ２００によって画像欠陥等が検出された後、排出ロール１９８によって排出部１９６に排出される。
一方、用紙Ｐの画像が形成されていない非画像面（裏面）に画像を形成させる場合（両面印刷の場合）は、インラインセンサ２００を通過した後に、用紙Ｐが反転経路１９４で反転される。そして、反転された用紙Ｐは、用紙収容部４８の上方に設けられた搬送路６０に送り込まれて、前述した手順で裏面にトナー画像が形成される。
次に、図３を参照して、本実施の形態に係る搬送部２１０の構成について詳細に説明する。
図３に示すように、本実施の形態に係る搬送部２１０は、前述した用紙収容部４８、送出ロール５２、搬送ロール５４、分離ロール５６、及び搬送路６０を備えている。また、搬送部２１０は、複数（図３に示す例では、９つ）のタイミングセンサ５７及び重送センサ５９も備えている。
本実施の形態に係るタイミングセンサ５７は、搬送路６０に沿って複数設けられている。また、タイミングセンサ５７は、搬送路６０に沿って隣り合うタイミングセンサ５７の間に少なくとも１対の搬送ロール５４が位置するように設けられている。そして、タイミングセンサ５７は、タイミングセンサ５７が設けられた位置に対応する搬送路６０上の位置（以下、単に「検知位置」という。）を用紙Ｐの先端が通過したタイミングを検知する。
具体的には、タイミングセンサ５７は、用紙Ｐの先端が検知位置を通過したタイミングでオン状態となり、用紙Ｐの後端が検知位置を通過したタイミングでオフ状態となる。なお、本実施の形態に係るタイミングセンサ５７としては、一例として、特開２００５−２０６３０７号公報に記載の透過型又は反射型のセンサ等の従来既知のセンサを適用すればよい。
一方、本実施の形態に係る重送センサ５９は、各搬送路６０の合流地点の搬送方向の下流側近傍に設けられている。重送センサ５９は、用紙Ｐが複数枚重なって搬送されること（以下、「重送」という。）を検知する。なお、本実施の形態に係る重送センサ５９としても、従来既知のセンサを適用すればよい。
次に、図４を参照して、本実施の形態に係る画像形成装置１０の電気系の要部構成について説明する。
図４に示すように、本実施の形態に係る画像形成装置１０は、画像形成装置１０の全体的な動作を司るＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０、及び各種プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２５２を備えている。また、画像形成装置１０は、ＣＰＵ２５０よる各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２５４、及びフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶部２５６も備えている。さらに、画像形成装置１０は、通信回線１１に接続され、該通信回線１１に接続された他の外部装置と通信データの送受信を行う通信回線Ｉ／Ｆ（Interface）部２５８も備えている。
そして、これらの各部がアドレスバス、データバス、及び制御バス等のバス２６０を介して互いに接続されている。また、バス２６０には、搬送部２１０に設けられた各タイミングセンサ５７及び重送センサ５９も接続されている。この構成により、ＣＰＵ２５０により、バス２６０を介して、各タイミングセンサ５７がオン状態となったタイミング及びオフ状態となったタイミングが検知される。従って、ＣＰＵ２５０により、用紙収容部４８から給紙が開始された時点を起点として、用紙Ｐの先端が上記検知位置を通過して各タイミングセンサ５７がオン状態となるまでの期間（以下、「第１通過期間」という。）が検出される。また、各タイミングセンサ５７は、予め設置位置が固定されているため、ＣＰＵ２５０により、検出した第１通過期間が、何れのタイミングセンサ５７から得られた情報であるかが特定される。
また、ＣＰＵ２５０により、各タイミングセンサ５７の状態に応じて、用紙収容部４８から用紙Ｐが給紙されない不良（所謂ミスフィード）及び紙詰まり（所謂ジャム）も検知される。具体的には、これらの不良は、ＣＰＵ２５０により、タイミングセンサ５７毎に用紙Ｐが正常に搬送された期間として予め定められた期間の範囲を超えても、各タイミングセンサ５７がオン状態とならないことにより検知される。なお、以下では、ミスフィード及びジャムを総称して「搬送停止不良」という。
さらに、ＣＰＵ２５０により、バス２６０を介して、重送センサ５９からの出力により重送が検知される。なお、以下では、ミスフィード、ジャム及び重送等の用紙Ｐの搬送不良を総称して「用紙搬送不良」と言う。
次に、図５を参照して、本実施の形態に係る推定装置３１０の電気系の要部構成について説明する。
図５に示すように、本実施の形態に係る推定装置３１０は、推定装置３１０の全体的な動作を司るＣＰＵ３５０、及び各種プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ３５２を備えている。また、推定装置３１０は、ＣＰＵ３５０よる各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ３５４、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶部３１４も備えている。
また、推定装置３１０は、各種の情報を入力するキーボード３５６、及び各種の情報を表示するディスプレイ３５８も備えている。また、推定装置３１０は、通信回線１１に接続され、該通信回線１１に接続された他の外部装置と通信データの送受信を行う通信回線Ｉ／Ｆ部３６０も備えている。そして、これらの各部がアドレスバス、データバス、及び制御バス等のバス３６２を介して互いに接続されている。
ところで、本実施の形態に係る画像形成装置１０では、上記駆動部材の経年による状態の変化や画像形成時の該駆動部材に対する紙粉や埃の付着等に起因して、用紙搬送不良が発生する場合がある。そして、用紙搬送不良が発生した場合、該駆動部材の交換や清掃等の保守員による保守作業が必要となる場合があり、この場合、保守員が保守作業を行っている間は、画像形成装置１０の使用が中断される。そこで、用紙搬送不良の発生を事前に把握し、用紙搬送不良が発生する前に夜間や休日等の画像形成装置１０の使用頻度が低い時間帯等に保守作業を行うことができれば、利用者にとっての利便性を向上させる上で好ましい。
このため、本実施の形態に係る推定装置３１０には、用紙Ｐの搬送不良に関する搬送不良情報を推定する搬送不良情報推定機能が搭載されている。また、本実施の形態に係る画像形成装置１０には、該搬送不良情報推定機能を実現するために必要とされる情報を推定装置３１０に送信する情報送信機能が搭載されている。
次に、図６を参照して、上記情報送信機能及び搬送不良情報推定機能について説明する。なお、図６は、本実施の形態に係る情報送信機能及び搬送不良情報推定機能を実行するための機能ブロック図である。図６に示すように、本実施の形態に係る画像形成装置１０は、用紙搬送情報取得部２２０、用紙搬送情報送信部２２２、及び用紙搬送不良情報取得部２２４を備えている。
本実施の形態に係る用紙搬送情報取得部２２０は、情報を取得する期間として予め定められた期間Ｔ１（本実施の形態では、一例として１０００枚の用紙Ｐに画像が形成される期間）毎に、予め定められた枚数Ｍ１（本実施の形態では、一例として２０枚）だけ連続して搬送された用紙Ｐに関して、タイミングセンサ５７毎の第１通過期間を取得する。また、用紙搬送情報取得部２２０は、外部から入力された画像形成指示に応じて、用紙Ｐの特性を示す用紙特性情報、及び用紙Ｐが収容されていた用紙収容部４８を識別するための収容部情報も取得する。
なお、本実施の形態では、該用紙特性情報として、普通紙、及びコート紙等の用紙Ｐの表面の特性に応じた種類を示す情報、及び用紙Ｐの単位面積当たりの重量を表す坪量［ｇ／ｍ２］を示す情報を適用している。さらに、本実施の形態では、該用紙特性情報として、用紙Ｐのサイズ（本実施の形態では面積［ｍｍ２］）を示す情報、及び該用紙Ｐへの画像形成が、用紙Ｐに形成された画像の上に再度画像を重ねて形成する追い刷りであるか否かを示す情報も適用している。そして、用紙搬送情報取得部２２０は、取得した各情報と取得日時とを対応付けてＲＡＭ２５４に記憶する。なお、用紙特性情報として、用紙Ｐの坪量及びサイズの双方ではなく何れか一方を適用してもよい。また、上記用紙Ｐのサイズを示す情報として、面積の代わりに、用紙Ｐの搬送方向の長さ及び用紙Ｐの搬送方向に交差する交差方向の幅を適用してもよい。
本実施の形態に係る用紙搬送情報送信部２２２は、用紙搬送情報取得部２２０によりＲＡＭ２５４に記憶された枚数Ｍ１分の取得日時、第１通過期間、用紙特性情報、及び収容部情報を通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して推定装置３１０に送信する。さらに、これらの情報と共に、用紙搬送情報送信部２２２は、画像形成装置１０の機種を示す機種情報、及び画像形成装置１０を個別に識別するための装置ＩＤ（Identification）も通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して推定装置３１０に送信する。なお、本実施の形態に係る用紙搬送情報送信部２２２は、以上の各情報を、ＲＡＭ２５４に枚数Ｍ１分の該各情報が記憶されたタイミングや、ジョブ（１回の画像形成指示に応じて実行される処理の単位）の終了のタイミング等に推定装置３１０に送信する。
本実施の形態に係る用紙搬送不良情報取得部２２４は、用紙搬送不良が発生した場合、ミスフィード、ジャム、及び重送等の用紙搬送不良の種別を示す情報（以下、「不良種別情報」という。）を取得する。そして、用紙搬送不良情報取得部２２４は、不良種別情報を取得した日時、不良種別情報、及び用紙搬送不良を検知したセンサを特定する情報（以下、「検知センサ情報」という。）と、前述した機種情報及び装置ＩＤとを通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して推定装置３１０に送信する。なお、本実施の形態に係る用紙搬送不良情報取得部２２４は、以上の各情報を取得する毎に推定装置３１０に送信する。なお、本実施の形態に係る用紙搬送不良情報取得部２２４は、一例として、ジャムが発生した場合は、検知センサ情報として、ジャムが発生した位置を挟んで搬送路６０に沿って隣り合うタイミングセンサ５７の組み合わせの搬送方向上流側のタイミングセンサ５７を示す情報を送信する。また、以下では、搬送路６０に沿って隣り合う２つのタイミングセンサ５７の組み合わせを「センサペア」という。
一方、本実施の形態に係る推定装置３１０は、第１の取得部３１２、第１の解析部３１６、第２の解析部３１７、第２の取得部３１８、構築部３２０、推定部３２２、及び報知部３２４を備えている。
本実施の形態に係る第１の取得部３１２は、用紙搬送情報送信部２２２によって送信された取得日時、第１通過期間、用紙特性情報、収容部情報、機種情報、及び装置ＩＤを通信回線Ｉ／Ｆ部３６０を介して取得する。そして、第１の取得部３１２は、取得したこれらの情報を対応付けて記憶部３１４に記憶し、かつ第１の解析部３１６に出力する。図７に、本実施の形態に係る第１の取得部３１２により記憶部３１４に記憶される情報（以下、「用紙搬送情報」という。）の一例を模式的に示す。
図７に示すように、本実施の形態に係る用紙搬送情報には、取得日時、装置情報、用紙特性情報、及び第１通過期間が含まれている。また、装置情報には、機種情報、装置ＩＤ、及び収容部情報が含まれている。
ここで、取得日時、装置情報、用紙特性情報、及び第１通過期間は、前述した用紙搬送情報送信部２２２から送信された各情報である。なお、第１通過期間は、タイミングセンサ５７毎に用紙搬送情報取得部２２０により取得された第１通過期間（単位：ｍｓ（ミリ秒））を示す情報である。なお、一例として、図７に示す収容部Ｙ１は、図３に示す用紙収容部４８Ａに対応し、図７に示すセンサＳ１及びセンサＳ２は、図３に示すタイミングセンサ５７Ａ及びタイミングセンサ５７Ｂに各々対応する。また、図７では、錯綜を回避するために、センサＳ１及びセンサＳ２以外については、第１通過期間の記載を省略している。
本実施の形態に係る第１の解析部３１６は、第１の取得部３１２から入力された用紙搬送情報に対して解析を行い、該解析によって得られた情報を機種情報毎に記憶部３１４に記憶する。具体的には、第１の解析部３１６は、用紙搬送情報に含まれる枚数Ｍ１分の第１通過期間から用紙Ｐの搬送状態の特徴を示す統計量（以下、「搬送状態特徴量」という。）として、各センサ毎に通過期間の平均値及び分散値の平方根（標準偏差）を用紙Ｐの種類毎に導出する。
本実施の形態に係る第２の解析部３１７は、第１の取得部３１２により記憶部３１４に記憶された用紙搬送情報に対して解析を行う。そして、第２の解析部３１７は、該解析によって得られた情報を機種情報毎に、該情報の日時と対応する日時の、第１の解析部３１６により記憶部３１４に記憶された情報に対応付けて記憶部３１４に記憶する。具体的には、第２の解析部３１７は、用紙搬送情報に含まれる用紙Ｐの種類、坪量、及びサイズを各々示す情報と、追い刷りであるか否かを示す情報と、から用紙Ｐの利用状況を示す情報（以下、「利用状況情報」という。）を導出する。
より具体的には、第２の解析部３１７は、利用状況情報として、予め定められたタイミングＴ２毎に、単位印刷枚数当たりの、用紙搬送情報に含まれる用紙Ｐの種類、坪量、及びサイズの少なくとも一つが切り替わった回数（以下、「用紙切替頻度」という。）を機種情報毎に導出する。さらに、第２の解析部３１７は、利用状況情報として、上記タイミングＴ２毎に、単位印刷枚数当たりの追い刷りを行った枚数（以下、「追い刷り頻度」という。）も機種情報毎に導出する。
なお、本実施の形態では、上記タイミングＴ２として、用紙搬送情報における各装置ＩＤのレコード数が各々予め定められたレコード数（一例として２００件）以上となった毎のタイミングを適用しているが、これに限らない。例えば、上記タイミングＴ２として、第１の解析部３１６により解析が行われるタイミングと同じタイミングや、予め定められた期間（一例として１日）毎のタイミング等、他のタイミングを適用してもよい。
図８に、同一機種の画像形成装置１０における本実施の形態に係る第１の解析部３１６及び第２の解析部３１７により解析されて記憶部３１４に記憶された情報（以下、「解析情報」という。）の一例を模式的に示す。
図８に示すように、本実施の形態に係る解析情報には、取得日時、用紙特性情報、搬送状態特徴量、及び利用状況情報が含まれる。また、搬送状態特徴量には、タイミングセンサ５７毎の第１通過期間の平均値と分散値の平方根、及び搬送路６０に沿って隣り合う各タイミングセンサ５７の間の用紙Ｐの通過期間（以下、「第２通過期間」という。）の平均値と分散値の平方根が含まれる。第２通過期間は、各センサペアにおける、搬送方向の下流側に位置するタイミングセンサ５７の第１通過期間から搬送方向の上流側に位置するタイミングセンサ５７の第１通過期間を減算することにより導出される。
本実施の形態に係る第２の取得部３１８は、用紙搬送不良情報取得部２２４によって送信された取得日時、不良種別情報、機種情報、及び装置ＩＤを通信回線Ｉ／Ｆ部３６０を介して取得し、これらの情報（以下、「搬送不良蓄積情報」という。）を対応付けて記憶部３１４に記憶する。図９に、本実施の形態に係る搬送不良蓄積情報の一例を模式的に示す。
図９に示すように、本実施の形態に係る搬送不良蓄積情報には、取得日時、装置情報、不良種別情報、及び検知センサ情報が含まれる。また、装置情報には、機種情報及び装置ＩＤが含まれる。
ここで、取得日時、装置情報、不良種別情報、及び検知センサ情報は、用紙搬送不良情報取得部２２４から第２の取得部３１８に送信された情報である。なお、一例として、図９に示す検知センサ情報のＳ１及びＳ２は、図３に示すタイミングセンサ５７Ａ及びタイミングセンサ５７Ｂに各々対応し、Ｊ１は、重送センサ５９に対応する。
本実施の形態に係る構築部３２０は、上記駆動部材による用紙Ｐの搬送不良に関する搬送不良情報を、機種情報毎で、かつセンサペア毎に推定する推定モデルを構築する。具体的には、第１の取得部３１２が記憶部３１４から用紙搬送情報及び解析情報を取得し、構築部３２０に出力する。また、第２の取得部３１８が記憶部３１４から搬送不良蓄積情報を取得し、構築部３２０に出力する。構築部３２０は、第１の取得部３１２によって入力された用紙搬送情報及び解析情報を入力情報とし、第２の取得部３１８によって入力された搬送不良蓄積情報に応じた搬送不良情報を出力情報として、搬送不良情報を推定する推定モデルを構築して記憶部３１４に記憶する。
本実施の形態に係る推定部３２２は、記憶部３１４に予め記憶された推定モデルを用いて、搬送不良情報の推定対象とする画像形成装置１０について第１の取得部３１２によって取得された用紙搬送情報及び解析情報を入力情報として、搬送不良情報を推定する。
本実施の形態に係る報知部３２４は、推定部３２２によって推定された搬送不良情報により示される値が、予め定められた閾値以上である場合に、保守作業が必要である旨を報知する。
ところで、以上のように構成された各構成要素による処理は、プログラムを実行することにより、コンピュータを利用してソフトウェア構成により実現してもよい。但し、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって実現してもよいことは言うまでもない。なお、上記各構成要素をハードウェア構成により実現する場合の形態例としては、該各構成要素と同様の処理を実行する機能素子を作成して適用する形態が例示される。
以下では、上記各構成要素が、上記プログラムを実行することにより、該各構成要素による処理を実現する場合について説明する。この場合、対応するプログラムを画像形成装置１０及び推定装置３１０に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された状態で提供される形態、有線または無線による通信手段を介して配信される形態等を適用してもよい。
次に、図１０を参照して、本実施の形態に係る画像形成装置１０の作用を説明する。なお、図１０は、画像形成装置１０により用紙Ｐに対する画像形成指示が入力される毎にＣＰＵ２５０によって実行される情報送信処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートであり、該プログラムはＲＯＭ２５２に予めインストールされている。なお、ここでは、説明を簡易かつ明瞭化するため、画像形成装置１０による画像を形成する処理については説明を省略する。
図１０のステップＳ１００では、ＣＰＵ２５０は、前述したように、各タイミングセンサ５７からの出力に基づいて搬送停止不良が発生したか否かを判定する。ＣＰＵ２５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ１０２の処理に移行する。ステップＳ１０２では、ＣＰＵ２５０は、不良種別情報の取得日時、不良種別情報、及び検知センサ情報と、自機の機種情報及び装置ＩＤとを、通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して推定装置３１０に送信した後、ステップＳ１０４の処理に移行する。一方、上記ステップＳ１００の処理において否定判定となった場合、ＣＰＵ２５０は、ステップＳ１０２の処理を実行することなく、ステップＳ１０４の処理に移行する。
ステップＳ１０４では、ＣＰＵ２５０は、前述したように、重送センサ５９からの出力に基づいて重送が発生したか否かを判定する。ＣＰＵ２５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ１０６の処理に移行する。ステップＳ１０６では、ＣＰＵ２５０は、不良種別情報の取得日時、不良種別情報、及び検知センサ情報と、自機の機種情報及び装置ＩＤとを、通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して推定装置３１０に送信した後、ステップＳ１０８の処理に移行する。一方、上記ステップＳ１０４の処理において否定判定となった場合、ＣＰＵ２５０は、ステップＳ１０６の処理を実行することなく、ステップＳ１０８の処理に移行する。
ステップＳ１０８では、ＣＰＵ２５０は、第１通過期間を取得するタイミングとして予め定められたタイミングが到来したか否かを判定する。ＣＰＵ２５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ１１０の処理に移行する。なお、本実施の形態では、該タイミングとして、前述したように期間Ｔ１毎に連続して搬送された枚数Ｍ１分の第１通過期間を取得するタイミングを適用しているがこれに限らない。例えば、上記タイミングとして、用紙搬送不良が検知されたタイミング、予め定められた期間（一例として３時間）毎のタイミング等、他のタイミングを適用してもよい。
ステップＳ１１０では、ＣＰＵ２５０は、前述したように、タイミングセンサ５７毎に第１通過期間を取得し、次のステップＳ１１２では、ＣＰＵ２５０は、前述したように、用紙特性情報及び収容部情報を取得する。次のステップＳ１１４では、ＣＰＵ２５０は、上記ステップＳ１１０の処理によって取得した第１通過期間と該第１通過期間の取得日時と上記ステップＳ１１２の処理によって取得した用紙特性情報及び収容部情報とを対応付けてＲＡＭ２５４に記憶する。
次のステップＳ１１６では、ＣＰＵ２５０は、ＲＡＭ２５４に記憶した情報を送信するタイミングとして予め定められたタイミングが到来したか否かを判定する。ＣＰＵ２５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ１１８の処理に移行する。なお、本実施の形態では、該情報を送信するタイミングとして、ＲＡＭ２５４に枚数Ｍ１分の情報が記憶されたタイミングを適用しているが、これに限らない。例えば、上記情報を送信するタイミングとして、用紙搬送不良が検知されたタイミングや、予め定められた期間（一例として１日）毎のタイミング等、他のタイミングを適用してもよい。
ステップＳ１１８では、ＣＰＵ２５０は、上記ステップＳ１１４の処理によってＲＡＭ２５４に記憶した情報と、自機の機種情報及び装置ＩＤとを、通信回線Ｉ／Ｆ部２５８を介して推定装置３１０に送信する。次のステップＳ１２０では、ＣＰＵ２５０は、上記ステップＳ１１４の処理によってＲＡＭ２５４に記憶した情報をＲＡＭ２５４から削除し、本情報送信処理プログラムを終了する。一方、上記ステップＳ１０８又はステップＳ１１６の処理において否定判定となった場合、ＣＰＵ２５０は、本情報送信処理プログラムを終了する。
次に、図１１及び図１２を参照して、本実施の形態に係る推定装置３１０の作用を説明する。なお、図１１は、推定装置３１０の電源がオン状態とされたタイミングで、推定装置３１０のＣＰＵ３５０によって実行される推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。また、図１２は、予め定められた期間（一例として１日）毎に、推定装置３１０のＣＰＵ３５０によって実行される推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。これらの各プログラムは、ＲＯＭ３５２に予めインストールされている。
まず、図１１を参照して、推定モデル構築処理プログラムの処理の流れを説明する。
図１１のステップＳ２００では、ＣＰＵ３５０は、上記情報送信処理プログラムのステップＳ１０２、ステップＳ１０６、又はステップＳ１１８の処理によって送信された情報が受信されるまで待機する。ステップＳ２０２では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ２００の処理によって受信した情報が用紙搬送情報であるか否かを判定し、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ２０４の処理に移行する。
ステップＳ２０４では、ＣＰＵ３５０は、受信した用紙搬送情報を記憶部３１４に記憶する。このステップＳ２０４の処理によって、図７に模式的に示したように、用紙搬送情報が記憶部３１４に記憶される。次のステップＳ２０６では、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記ステップＳ２００の処理によって受信した用紙搬送情報から搬送状態特徴量を導出する。次のステップＳ２０８では、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記ステップＳ２０６の処理によって導出した搬送状態特徴量を記憶部３１４に記憶した後、ステップＳ２１０の処理に移行する。
ステップＳ２１０では、ＣＰＵ３５０は、上記タイミングＴ２が到来したか否かを判定する。ＣＰＵ３５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ２１２の処理に移行する。ステップＳ２１２では、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記ステップＳ２０４の処理によって記憶部３１４に記憶した用紙搬送情報から利用状況情報を導出する。次のステップＳ２１４では、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記ステップＳ２１２の処理によって導出した利用状況情報を記憶部３１４に記憶した後、ステップＳ２１６の処理に移行する。上記ステップＳ２０８及びステップＳ２１４の処理によって、図８に模式的に示したように、解析情報が記憶部３１４に記憶される。
一方、上記ステップＳ２１０において否定判定となった場合、ＣＰＵ３５０は、ステップＳ２１２〜ステップＳ２１４の処理を実行することなく、ステップＳ２１６の処理に移行する。また、上記ステップＳ２０２において否定判定となった場合、ＣＰＵ３５０は、ステップＳ２０４〜ステップＳ２１４の処理を実行することなく、ステップＳ２１６の処理に移行する。
ステップＳ２１６では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ２００の処理によって受信した情報が搬送不良蓄積情報であるか否かを判定し、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ２１８の処理に移行する。ステップＳ２１８では、ＣＰＵ３５０は、前述したように、上記ステップＳ２００の処理によって受信した搬送不良蓄積情報を記憶部３１４に記憶した後、ステップＳ２２０の処理に移行する。上記ステップＳ２１８の処理により、図９に模式的に示したように、搬送不良蓄積情報が記憶部３１４に記憶される。一方、上記ステップＳ２１６において否定判定となった場合、ＣＰＵ３５０は、ステップＳ２１８の処理を実行することなく、ステップＳ２２０の処理に移行する。
ステップＳ２２０では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶した搬送不良蓄積情報のレコード数が予め定められた閾値（本実施の形態では、一例として３０件）以上となったか否かを判定する。ＣＰＵ３５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ２２２の処理に移行する一方、この判定が否定判定となった場合は上記ステップＳ２００の処理に戻る。
ステップＳ２２２では、ＣＰＵ３５０は、搬送停止不良及び重送の各々について、搬送不良蓄積情報及び用紙搬送情報に基づいて、用紙Ｐの単位印刷枚数（本実施の形態では、一例として１００００枚）当たりの不良の発生件数により示される不良発生レート（不良発生頻度）を導出する。次のステップＳ２２４では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４から用紙搬送情報及び解析情報の各情報を全て読み出し、該各情報を入力情報とし、上記ステップＳ２２２の処理によって導出した不良発生レートを出力情報として推定モデルを機種毎かつセンサペア毎に構築する。
ここで、上記推定モデルの構築について詳細に説明する。本実施の形態では、一例として、推定モデルの構築に重回帰分析を用いる。なお、ここでは、錯綜を回避するために、前述したセンサＳ１及びセンサＳ２のセンサペアについて推定モデルを構築する場合について説明するが、他のセンサペアについても同様に推定モデルを構築する。
本実施の形態では、重回帰分析の入力情報（説明変数）として、２種類の用紙特性情報（普通紙又はコート紙）毎における第１通過期間及び第２通過期間の各通過期間の搬送状態特徴量（各通過期間の平均値及び分散値の平方根）を適用する。さらに、本実施の形態では、重回帰分析の入力情報として、用紙切替頻度及び追い刷り頻度も適用する。一方、本実施の形態では、重回帰分析の出力情報（目的変数）として、搬送停止不良及び重送の発生レートを各々適用する。そして、ＣＰＵ３５０は、これらの入力情報と出力情報とを用いて重回帰分析を行い、重回帰分析係数及び定数項を得る。次の式（１）及び式（２）に、本実施の形態に係る重回帰分析の数式を示す。
Ｐｍ（ｔｎ）：タイミングｔｎにおける搬送停止不良発生レート
Ｐｄ（ｔｎ）：タイミングｔｎにおける重送発生レート
ａ１〜ａ１０：各入力情報に対する搬送停止不良発生レートの推定モデルの重回帰分析係数
ｂ１〜ｂ１０：各入力情報に対する重送発生レートの推定モデルの重回帰分析係数
ｘ１（ｔｎ）〜ｘ１０（ｔｎ）：タイミングｔｎにおける各入力情報
ｃ１：搬送停止不良発生レートの推定モデルの定数項
ｃ２：重送発生レートの推定モデルの定数項
なお、本実施の形態では、一例として、ｘ１（ｔｎ）〜ｘ４（ｔｎ）に、用紙Ｐの種類が普通紙の搬送状態特徴量（第１通過期間の平均値、第１通過期間の分散値の平方根、第２通過期間の平均値、及び第２通過期間の分散値の平方根）の各々を適用している。また、本実施の形態では、一例として、ｘ５（ｔｎ）〜ｘ８（ｔｎ）に、用紙Ｐの種類がコート紙の搬送状態特徴量（第１通過期間の平均値、第１通過期間の分散値の平方根、第２通過期間の平均値、及び第２通過期間の分散値の平方根）の各々を適用している。また、本実施の形態では、一例として、ｘ９（ｔｎ）に、用紙切替頻度を適用し、ｘ１０（ｔｎ）に、追い刷り頻度を適用している。
このように、本実施の形態では、重回帰分析で用いる回帰式として、１次関数を適用しているが、これに限らない。例えば、該回帰式として、２次関数や指数関数等の回帰式を経験則等に応じて適用してもよい。また、上記ａ１〜ａ１０、ｂ１〜ｂ１０の重回帰分析係数は、推定モデルの汎化性を高めるため、ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ’ｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）等の情報量基準を評価指標として、予め定められた数の重回帰分析係数を選択して適用してもよい。
次のステップＳ２２６では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ２２４の処理によって導出した重回帰分析係数及び定数項を記憶部３１４に記憶することにより、推定モデルを記憶（更新）する。次のステップＳ２２８では、ＣＰＵ３５０は、予め定められた終了タイミングが到来したか否かを判定し、この判定が否定判定となった場合は、上記ステップＳ２００の処理に戻る一方、この判定が肯定判定となった場合は、本推定モデル構築処理を終了する。なお、本実施の形態では、上記ステップＳ２２８の処理において適用する終了タイミングとして、推定装置３１０の電源スイッチがオフ状態とされたタイミングを適用しているが、これに限らない。例えば、該終了タイミングとして、ユーザにより、キーボード３５６等を介して本推定モデル構築処理プログラムの終了を指示する指示入力が行われたタイミング等、他のタイミングを適用してもよいことは言うまでもない。
次に、図１２を参照して、上記推定モデル構築処理プログラムによって構築された推定モデルを用いて搬送不良情報を推定する推定処理プログラムの処理の流れについて説明する。
図１２のステップＳ３００では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された用紙搬送情報のうち、搬送不良情報の推定を行っていない最新の用紙搬送情報を読み出す。次のステップＳ３０２では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された、上記ステップＳ３００の処理によって読み出した用紙搬送情報に対応する解析情報を読み出す。次のステップＳ３０４では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された搬送停止不良発生レートを推定する推定モデルを用いて、上記ステップＳ３００の処理によって読み出した各情報、及び上記ステップＳ３０２の処理によって読み出した各情報を入力情報として、装置毎かつセンサペア毎に搬送停止不良発生レートを導出する。次のステップＳ３０６では、ＣＰＵ３５０は、記憶部３１４に記憶された重送発生レートを推定する推定モデルを用いて、上記ステップＳ３００の処理によって読み出した各情報、及び上記ステップＳ３０２の処理によって読み出した各情報を入力情報として、装置毎かつセンサペア毎に重送発生レートを導出する。
次のステップＳ３０８では、ＣＰＵ３５０は、上記ステップＳ３０４の処理によって導出した搬送停止不良発生レート、及び上記ステップＳ３０６の処理によって導出した重送発生レートの少なくとも１つが予め定められた閾値以上となったか否かを判定する。ＣＰＵ３５０は、この判定が肯定判定となった場合はステップＳ３１０の処理に移行する。なお、上記ステップＳ３０８の処理で用いる閾値は、搬送停止不良発生レートと重送発生レートとで異なる値としてもよいし、同じ値としてもよい。また、該閾値は、要求される搬送不良への対策の即時性に応じて設定してもよいし、ユーザによりキーボード３５６等を介して入力されることにより設定してもよい。
次のステップＳ３１０では、ＣＰＵ３５０は、搬送停止不良発生レート及び重送発生レートの少なくとも１つが閾値以上となったことを報知する搬送不良発生レート表示画面をディスプレイ３５８に表示する。図１３に本実施の形態に係る搬送不良発生レート表示画面の一例を示す。図１３に示すように、本実施の形態に係る搬送不良発生レート表示画面では、報知を行った日時、報知の対象とされる画像形成装置１０の装置ＩＤ、及び保守作業の対象とするロールのロールＩＤが示される。さらに、図１３に示すように、本実施の形態に係る搬送不良発生レート表示画面では、予め用意された文字列と推定値とを用いて推定結果も示される。なお、保守作業の対象とするロールのロールＩＤは、推定値が上記閾値以上となった推定モデルに対応するセンサペアの間に位置する上記駆動部材を個別に識別するための情報を示している。また、ユーザは、搬送不良発生レート表示画面の表示を終了する場合、該搬送不良発生レート表示画面の下部に表示されている終了ボタンをキーボード３５６等により指定する。
一方、上記ステップＳ３０８において否定判定となった場合、ＣＰＵ３５０は、ステップＳ３１０の処理を実行することなく、本推定処理プログラムを終了する。
以上説明した推定処理プログラムの実行により得られた推定値の一例を図１４Ａ、図１４Ｂ、図１５Ａ、図１５Ｂに示す。図１４Ａは、重送発生レートの推定値の時系列のデータを示すグラフであり、図１４Ｂは、搬送停止不良発生レートの推定値の時系列のデータを示すグラフである。ここで、図１４Ａ及び図１４Ｂともに、縦軸は推定値を示し、横軸は推定処理プログラムが実行された日時を示している。
一方、図１５Ａは、重送発生レートの推定値と実績値との関係を示す散布図であり、図１５Ｂは、搬送停止不良発生レートの推定値と実績値との関係を示す散布図である。ここで、図１５Ａ及び図１５Ｂともに、縦軸が推定値を示し、横軸が実績値を示している。なお、図１５Ａ及び図１５Ｂでは、原点（０、０）を通り、傾きが１の直線Ｌ１に各推定値が近いほど推定の精度が高いことを示している。従って、図１５Ａ及び図１５Ｂの何れも、推定値と実績値との相関が比較的高いことを示している。
なお、図１４Ａ及び図１５Ａは、入力情報として、普通紙の第２通過期間の分散値、コート紙の第２通過期間の分散値、普通紙の第１通過期間の平均値、コート紙の第１通過期間の平均値、及び用紙切替頻度を適用した場合の推定値について示している。また、図１４Ｂ及び図１５Ｂは、入力情報として、普通紙の第１通過期間の平均値、コート紙の第２通過期間の分散値、コート紙の第２通過期間の平均値、普通紙の第２通過期間の分散値、及び追い刷り頻度を適用した場合の推定値について示している。
以上、実施の形態を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができ、該変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
また、上記実施の形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施の形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の組み合わせにより種々の発明が抽出される。実施の形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
例えば、上記実施の形態では、推定モデルの構築に用いる手法として、重回帰分析を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該推定モデルの構築に用いる手法として、ニューラルネットワーク等の他の機械学習の手法を適用する形態としてもよい。また、ユーザにより重回帰分析係数及び定数項を調整可能としてもよい。
また、上記実施の形態では、搬送停止不良発生レートを推定する推定モデルと、重送発生レートを推定する推定モデルとを同じタイミングで構築する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、これらの推定モデルを異なるタイミングで構築する形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、用紙Ｐの特性（種類）毎に推定モデルを分けずに構築する場合について説明したが、推定モデルを用紙Ｐの特性毎に分けて構築する形態もよい。この場合、用紙Ｐの特性毎に説明変数と目的変数を分類し、上記実施の形態と同様に、重回帰分析を用いて推定モデルを各々構築する形態が例示される。また、搬送停止不良及び重送の何れかが発生するレートである搬送不良発生レートが導出されるように推定モデルを構築する形態としてもよい。
また、上記実施の形態で示した入力情報の数は、上記実施の形態で示した数に限定されるものではなく、要求される推定精度や推定システム３００の処理性能等に応じて適宜変更する形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、第１の取得部３１２により用紙搬送情報が取得される毎に第１の解析部３１６により解析を行う場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、予め定められた期間（一例として１日）毎に第１の解析部３１６により解析を行う形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、用紙搬送情報を推定装置３１０の記憶部３１４に記憶し、推定装置３１０で用紙搬送情報から搬送状態特徴量を導出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、これらの処理を各画像形成装置１０で行う形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、用紙搬送情報を推定装置３１０の記憶部３１４に記憶し、推定装置３１０で用紙搬送情報から利用状況情報を導出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、利用状況情報は用紙搬送情報とは別に取得する形態としてもよい。この場合、例えば、画像形成装置１０は、用紙Ｐの種類、坪量、及びサイズの少なくとも一つが切り替わった日時を記憶部２５６に記録する。そして、画像形成装置１０は、期間Ｔ１毎に、用紙切替頻度を導出し、導出した日時、機種情報、及び装置ＩＤと共に推定装置３１０に送信する。一方、推定装置３１０は画像形成装置１０から受信した用紙切替頻度を、受信した機種情報に対応する解析情報における、受信した日時に対応する搬送状態特徴量のレコードに対応付けて記憶する形態が例示される。なお、ここでは、利用状況情報として、用紙切替頻度を適用した場合について説明したが、追い刷り頻度を適用した場合についても同様であることは言うまでもない。
また、上記実施の形態では、特に言及しなかったが、用紙切替頻度を導出する場合に、用紙Ｐの坪量に応じた重み値を設定して重み付けを行って用紙切替頻度を導出する形態としてもよい。この場合、例えば、標準的な用紙Ｐの坪量の下限値として第１閾値（一例として８０［ｇ／ｍ２］）を予め定め、標準的な用紙Ｐの坪量の上限値として第１閾値より大きい第２閾値（一例として２００［ｇ／ｍ２］）を予め定める。そして、坪量が第１閾値以下の用紙Ｐに切り替わった回数、及び坪量が第２閾値以上の用紙Ｐに切り替わった回数の少なくとも一方に重み値を設定して重み付けを行う形態が例示される。
具体的には、例えば、用紙Ｐの坪量が７０［ｇ／ｍ２］から１００［ｇ／ｍ２］に切り替わった場合は、切り替わった回数を１回として数える。一方、例えば、用紙Ｐの坪量が１００［ｇ／ｍ２］から７０［ｇ／ｍ２］に切り替わった場合は、切り替わった回数を１．５回として数えて、用紙切替頻度を導出する形態が例示される。また、この形態例において、用紙Ｐの坪量が小さくなるほど重み値を大きく設定する形態としてもよいし、用紙Ｐの坪量が大きくなるほど重み値を大きく設定する形態としてもよい。また、上記第１閾値及び第２閾値は、過去の印刷実績や用紙搬送不良の発生頻度の実績に基づいて設定してもよいし、ユーザによりキーボード３５６等を介して入力されることにより設定してもよい。
また、上記実施の形態では、本発明の駆動部材として、送出ロール５２、搬送ロール５４、及び分離ロール５６の各ロールを適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該駆動部材として、反転経路１９４に沿って設けられた搬送ロールを適用する形態としてもよい。また、この形態例において、利用状況情報として、単位印刷枚数当たりの両面印刷枚数を適用する形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、利用状況情報として、用紙切替頻度及び追い刷り頻度を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、利用状況情報として、単位印刷枚数当たりのトナーの消費量を適用する形態としてもよい。また、利用状況情報として、印刷枚数の変動量を適用する形態としてもよい。この場合、印刷枚数の変動量として、予め定められた期間毎の印刷枚数の分散値を適用する形態が例示される。また、印刷枚数の変動量として、次の（３）式により、予め定められた期間毎の最大印刷枚数ＭＡＸＰ、最小印刷枚数ＭＩＮＰ、及び平均印刷枚数ＡＶＥＰを用いて求められる値Ｖを適用する形態としてもよい。
また、利用状況情報として、単位印刷枚数当たりの、坪量が上記第１閾値以下の用紙Ｐの枚数及び上記第２閾値以上の用紙Ｐの枚数の少なくとも一方を適用する形態としてもよい。
さらに、利用状況情報として、用紙収容部４８から用紙Ｐを給紙する場合に、空気を供給することにより用紙Ｐの給紙を補助する部材（所謂エアアシスト部材）の有無を適用する形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、用紙Ｐの種類、坪量、及びサイズの少なくとも一つが切り替わった回数を用いて用紙切替頻度を導出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、画像形成装置１０が、用紙Ｐの特性を一意的に識別する用紙ＩＤを設定可能な機種の場合、該用紙ＩＤが切り替わった回数を用いて用紙切替頻度を導出する形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、保守作業が必要である旨を報知する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、推定値が大きくなるほど、保守作業が必要な時期として、現時点に近い時期を示す情報を報知する形態としてもよい。この場合、例えば、推定値が第３閾値（一例として０．５）未満の場合は報知せず、第３閾値以上第３閾値より大きい第４閾値（一例として１．５）未満の場合は、２週間以内に保守作業が必要であるとの旨のメッセージを搬送不良発生レート表示画面としてディスプレイ３５８に表示する形態が例示される。さらに、この場合、推定値が第４閾値以上の場合は、１週間以内に保守作業が必要であるとの旨のメッセージを搬送不良発生レート表示画面としてディスプレイ３５８に表示する形態が例示される。
また、上記実施の形態では、搬送不良の発生レート（発生頻度）を推定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該発生レートが、上記第３閾値未満の場合は、保守作業の必要性の度合を示す保守作業必要度を小、上記第３閾値以上第４閾値未満の場合は保守作業必要度を中、上記第４閾値以上の場合は保守作業必要度を大と分類する。そして、推定モデルは、入力情報が、この大中小の分類の何れに分類されるかを推定する形態としてもよい。また、この形態例において、推定モデルを構築する手法として、マハラノビス距離による判別分析、決定木、重回帰分析、ベイジアンネットワーク、ナイーブベイズ等の他の機械学習の手法を適用する形態としてもよい。
また、上記実施の形態で示したタイミングセンサ５７の数や位置は、上記実施の形態で示したものに限定されるものではなく、要求される推定精度等に応じて適宜変更してもよいことは言うまでもない。例えば、タイミングセンサ５７が１つの場合は、前述した第２通過期間は導出されないため、搬送状態特徴量として、第１通過期間の平均値及び分散値の平方根を適用して推定モデルを構築する形態が例示される。
また、上記実施の形態では、第１通過期間の検出の起点として、用紙収容部４８から用紙Ｐの給紙が開始された時点を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、第１通過期間の検出の起点として、外部からＣＰＵ２５０に画像形成指示が入力された時点や用紙Ｐの搬送開始の指示がＣＰＵ２５０から出力された時点等、他の予め定められた時点を適用する形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、画像形成装置の機種毎に推定モデルを構築する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、該推定モデルを異なる機種を用いて構築する形態としてもよい。この場合、例えば、タイミングセンサ５７の配置位置を同じ位置にする等、推定モデルの構築に用いる異なる機種の入力情報を基準化する必要がある。
また、上記実施の形態では、推定モデルの入力情報として、枚数Ｍ１分の用紙搬送情報から導出された搬送状態特徴量を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、予め定められた期間（一例として５枚の用紙Ｐに画像が形成される期間）毎に１枚分の用紙搬送情報を取得し、推定モデルの入力情報として、搬送状態特徴量に代えて、第１通過期間及び第２通過期間を適用する形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、推定モデルを推定装置３１０の記憶部３１４に記憶する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、推定モデルを推定装置３１０の外部に設けられた記憶手段に記憶する形態としてもよい。
また、上記実施の形態では、用紙Ｐの種類毎に搬送状態特徴量を導出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、用紙Ｐの坪量を複数の範囲（一例として、８０［ｇ／ｍ２］以下、８０［ｇ／ｍ２］を超えて２００［ｇ／ｍ２］未満、２００［ｇ／ｍ２］以上の３つの範囲）に分け、該範囲毎に搬送状態特徴量を導出する形態としてもよい。また、例えば、用紙Ｐのサイズを複数の範囲に分け、該範囲毎に搬送状態特徴量を導出する形態としてもよい。
さらに、上記実施の形態では、搬送不良情報の推定対象として、画像形成装置を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、搬送不良情報の推定対象として、画像読取装置等の用紙を搬送させるために駆動される駆動部材を有する他の装置を適用する形態としてもよい。
その他、上記実施の形態で説明した推定システム３００、画像形成装置１０、及び推定装置３１０の構成（図１〜図６参照。）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要な部分を削除したり、新たな部分を追加したりしてもよいことは言うまでもない。
また、上記実施の形態で説明した各種プログラムの処理の流れ（図１０〜図１２参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
また、上記実施の形態で示した搬送不良発生レート表示画面の構成（図１３参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、一部の情報を削除したり、新たな情報を追加したり、表示位置を変えたりすることができることは言うまでもない。
さらに、上記実施の形態で示した各情報の構成（図７〜図９参照。）も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、一部の情報を削除したり、新たな情報を追加したり、記憶位置を入れ替えたりすることができることは言うまでもない。
１０ 画像形成装置
５２ 送出ロール
５４ 搬送ロール
５６ 分離ロール
３００ 推定システム
３１０ 推定装置
３１２ 第１の取得部
３１４ 記憶部
３２２ 推定部
３２４ 報知部
Ｐ 用紙

Claims (11)

  1. 複数の画像処理装置それぞれについて、異なる特性の複数の用紙それぞれが搬送路の或る搬送区間を通過する通過期間に関する情報及び前記複数の用紙それぞれの利用状況に関する情報から、搬送不良に関する搬送不良情報を推定する推定モデルを記憶する記憶手段と、
    推定対象とする画像処理装置について、用紙の特性、前記用紙の前記通過期間に関する情報、及び前記用紙の前記利用状況に関する情報を取得する取得手段と、
    前記取得手段の取得結果から、前記推定モデルを用いて前記搬送不良情報を推定する推定手段と、
    を備え、
    前記利用状況に関する情報は、異なる特性の用紙への切り替え頻度及び画像が形成された前記用紙に再度画像を形成する追い刷り処理の頻度の少なくとも一方を含む、
    推定装置。
  2. 複数の画像処理装置それぞれについて、異なる特性の複数の用紙それぞれが搬送路の或る搬送区間を通過する通過期間に関する情報及び前記複数の用紙それぞれの利用状況に関する情報から、搬送不良に関する搬送不良情報を推定する推定モデルを記憶する記憶手段と、
    推定対象とする画像処理装置について、用紙の特性、前記用紙の前記通過期間に関する情報、及び前記用紙の前記利用状況に関する情報を取得する取得手段と、
    前記取得手段の取得結果から、前記推定モデルを用いて前記用紙の搬送不良の発生頻度である前記搬送不良情報を推定する推定手段と、
    を備えた推定装置。
  3. 複数の画像処理装置それぞれについて、異なる特性の複数の用紙それぞれが搬送路の或る搬送区間を通過する通過期間に関する情報及び前記複数の用紙それぞれの利用状況に関する情報から、搬送不良に関する搬送不良情報を推定する推定モデルを記憶する記憶手段と、
    推定対象とする画像処理装置について、用紙の特性、前記用紙の前記通過期間に関する情報、及び前記用紙の前記利用状況に関する情報を取得する取得手段と、
    前記取得手段の取得結果から、前記推定モデルを用いて前記搬送不良情報を推定する推定手段と、
    を備え、
    前記搬送区間が複数存在し、
    前記推定モデルは前記複数の搬送区間のそれぞれについて構築され、
    前記取得手段は、前記複数の搬送区間のそれぞれについて用紙の特性、前記用紙の前記通過期間に関する情報、及び前記用紙の前記利用状況に関する情報を取得し、
    前記推定手段は、前記複数の搬送区間のそれぞれについて前記搬送不良情報を推定する、
    推定装置。
  4. 前記利用状況に関する情報は、異なる特性の用紙への切り替え頻度及び画像が形成された前記用紙に再度画像を形成する追い刷り処理の頻度の少なくとも一方を含む
    請求項２又は請求項３記載の推定装置。
  5. 前記特性は、用紙の坪量を含み、
    前記推定手段は、前記用紙の切り替え頻度に対して前記坪量に応じた重み値を設定して重み付けを行って前記搬送不良情報を推定する
    請求項１又は請求項４記載の推定装置。
  6. 前記通過期間に関する情報は、前記搬送区間を用紙が通過するのに要する時間の平均値及び標準偏差である
    請求項１から請求項５の何れか１項記載の推定装置。
  7. 前記搬送不良情報は、前記用紙の搬送不良の発生頻度である
    請求項３又は請求項６の何れか１項記載の推定装置。
  8. 前記推定モデルは、前記画像処理装置の機種毎に予め構築されている
    請求項１から請求項７の何れか１項記載の推定装置。
  9. 前記搬送不良情報に基づいて、保守作業の必要性を報知する報知手段をさらに備えた
    請求項１から請求項８の何れか１項記載の推定装置。
  10. 前記報知手段は、前記搬送不良情報により示される不良の度合いが大きいほど、保守作業の必要性を上げて報知する
    請求項９記載の推定装置。
  11. コンピュータを、請求項１から請求項１０の何れか１項記載の推定装置の取得手段及び推定手段として機能させるためのプログラム。
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