JP6566794B2 - 画像処理装置、画像処理方法ならびにプログラム - Google Patents

Description

本発明はプリンタに異常があるか否かを解析するための画像処理装置及び画像処理方法ならびに画像処理を実行するプログラムに関するものである。

近年、電子写真装置の性能向上に伴い印刷機と同等の画質を実現した機械（プリンタなどの画像処理装置）が登場している。印刷機と同様に運用するためには高画質の維持が必須だが、長時間にわたりストレスのかかる使い方をするとプリンタが劣化し、通常と異なる画像（異常画像）が出力される可能性がある。特に発生頻度の高い問題としてプリンタの副走査または主走査方向に発生する「スジ」が挙げられる。

このような劣化等により発生する「異常画像」はセンサ等を用いた自動検知が難しく、ユーザからの指摘を受けてから対応するケースが非常に多い。だが、「異常画像」の特徴は言葉で表現することが難しく、例えば出力される画像に「スジがある」といってもスジが発生する色や方向、スジの位置や幅等の詳細な情報がわからないとその原因を特定することができない。そのため、ユーザから「異常画像」が出力されるという指摘を受けた際にサービスマンが現地に行って、どんな「異常画像」が出力されるかを確認する必要があった。そして、異常画像を確認したサービスマンは故障箇所を予測して関係するサービスパーツを特定し、一度サービスの拠点に戻り、サービスパーツを入手してから再びユーザ先へ行って対応を行っていた。このようなやり取りを行うとサービスマンの移動にコストがかかるだけでなく、対応が終了するまで機械が使えなくなるためダウンタイムが発生し、ユーザの生産性を大きく低下させるという問題があった。

そこで、特許文献１では、プリンタで画像を出力してそのスキャン画像を取得し、取得した画像データを遠隔診断装置に転送し、画像診断処理を行う技術が開示されている。

特開２００１−２０３８３１

しかしながら、プリンタから出力された画像をスキャンした画像データはサイズが大きいという課題がある。

電子写真のエンジンで発生頻度の高い画質問題として「スジ／ムラ」があげられる。ＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｒｉｎｔｅｒ）に搭載されているスキャナが例えば６００ｄｐｉの読みとり解像度であれば人間が目で判別できるレベルのスジを読みとることが可能である。そのため、スキャン画像をそのまま遠隔診断装置へ送信することができればサービスマンが現地へ行くことなくスジ／ムラの有無や状態が判定可能である。

しかし、６００ｄｐｉの画像データはサイズが大きいため、遠隔診断装置へ送信するためには解像度変換／圧縮が必須となる。その処理の影響で情報が失われ、肝心のスジが消える／見えづらくなってしまうという課題があった。また、情報が失われた状態で画像診断のための解析処理を行っても精度が落ちてしまうという課題があった。

上述した課題を解決するために本願発明の画像処理装置は、情報処理装置と接続することが可能な画像処理装置であって、該画像処理装置は、チャートを画像形成手段により出力し、該出力されたチャートを読み取ることで取得された画像データから任意のエリアを切り出す切り出し手段と、前記切り出し手段により切り出されたエリアにおいて、前記チャートの搬送方向と垂直な方向にある複数の位置に対する信号値をそれぞれ取得する取得手段と、前記切り出し手段により切り出されたエリアに関する情報と前記取得手段により取得された信号値とを前記情報処理装置へ送信する送信手段と、を有することを特徴とする。

本発明により、本実施例により、プリンタで「スジ／ムラ」が発生した際に、画像診断部に対してスキャン解像度の画像データを送信するよりも少ないデータ量の画像データを送信することが可能になる。そして、画像診断部にて送信された画像データを用いて新たに生成された画像を表示することで、スキャン解像度の画像データを用いて生成された画像と同等の画像を表示ことが可能になる。

これにより、少ないデータ量でスジ／ムラを検知しやすい画像を生成することが可能になり、サービスマンが現地へ行くことなく画質問題を正確に把握することが可能となる。

システムの構成図である。 画像処理の流れを示した図である。 実施例１における送信用データ作成処理の流れを示した図である。 実施例１におけるスジ／ムラ検出用のチャートの例を示した図である。 実施例１におけるライン信号値算出処理の流れを示した図である。 実施例１における画像データ変換処理の流れを示した図である。 実施例１における画像診断結果を通知する例を示した図である。 実施例２における画像診断処理の流れを示した図である。 実施例２におけるスジ検出処理の流れを示した図である。 実施例２における故障部品推定処理の流れを示した図である。 実施例２におけるライン信号値及び平均値差分データの例を示した図である。 実施例２における事前平均値と注目平均値を算出する処理の例を示した図である。 実施例２における画像診断結果を通知する例を示した図である。

［実施例１］
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて説明する。

本実施例では画像診断実行時にスキャン画像からライン信号値を算出してスジ検出処理を行い、検出結果から故障部品の推定を行う手法について説明する。

図１は本実施例におけるシステムの構成図である。シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック（以下、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）の各トナーを用いるＭＦＰ（Ｍｕｌｔｉ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｒｉｎｔｅｒ）１０１はネットワーク１２３を介して他のネットワーク対応機器と接続されている。またＰＣ１２４はネットワーク１２３を介してＭＦＰ１０１と接続されている。ＰＣ１２４内のプリンタドライバ１２５はＭＦＰ１０１へ印刷データを送信する。

ＭＦＰ１０１について詳細に説明する。ネットワークＩ／Ｆ１２２は印刷データ等の受信を行う。コントローラ１０２はＣＰＵ１０３やレンダラ１１２、画像処理部１１４で構成される。ＣＰＵ１０３のインタプリタ１０４は受信した印刷データのＰＤＬ（ページ記述言語）部分を解釈し、中間言語データ１０５を生成する。

そしてＣＭＳ１０６ではソースプロファイル１０７及びデスティネーションプロファイル１０８を用いて色変換を行い、中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１を生成する。ここでＣＭＳとはＣｏｌｏｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍの略であり、後述するプロファイルの情報を用いて色変換を行う。また、ソースプロファイル１０７はＲＧＢやＣＭＹＫ等のデバイスに依存する色空間をＣＩＥ（国際照明委員会）が定めたＬ＊ａ＊ｂ＊（以下、Ｌａｂ）やＸＹＺ等のデバイス非依存の色空間に変換するためのプロファイルである。ＸＹＺはＬａｂと同様にデバイス非依存の色空間であり、３種類の刺激値で色を表現する。また、デスティネーションプロファイル１０８はデバイス非依存色空間をデバイス（プリンタ１１５）に依存したＣＭＹＫ色空間に変換するためのプロファイルである。

一方、ＣＭＳ１０９ではデバイスリンクプロファイル１１０を用いて色変換を行い、中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１を生成する。ここでデバイスリンクプロファイル１１０はＲＧＢやＣＭＹＫ等のデバイス依存色空間をデバイス（プリンタ１１５）に依存したＣＭＹＫ色空間に直接変換するためのプロファイルである。どちらのＣＭＳが選ばれるかはプリンタドライバ１２５における設定に依存する。

本実施例ではプロファイル（１０７、１０８及び１１０）の種類によってＣＭＳ（１０６及び１０９）を分けているが、１つのＣＭＳで複数種類のプロファイルを扱ってもよい。また、プロファイルの種類は本実施例で挙げた例に限らずプリンタ１１５のデバイス依存ＣＭＹＫ色空間を用いるのであればどのような種類のプロファイルでもよい。

レンダラ１１２は生成した中間言語データ（ＣＭＳ後）１１１からラスター画像１１３を生成する。画像処理部１１４はラスター画像１１３やスキャナ１１９で読み込んだ画像に対して画像処理を行う。画像処理部１１４について詳細は後述する。

コントローラ１０２と接続されたプリンタ１１５はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ等の有色トナーを用いて紙上に出力データを形成するプリンタである。プリンタ１１５はＣＰＵ１２７によって制御され、紙の給紙を行う給紙部１１６と出力データを形成した紙を排紙する排紙部１１７を持つ。

表示装置１１８はユーザへの指示やＭＦＰ１０１の状態を表示するＵＩ（ユーザーインターフェース）である。コピー、送信処理等の他、後述する送信用データ作成処理で用いる。

スキャナ１１９はオートドキュメントフィーダーを含むスキャナである。スキャナ１１９は束状のあるいは一枚の原稿画像を図示しない光源で照射し、原稿反射像をレンズでＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）センサ等の固体撮像素子上に結像する。そして、固体撮像素子からラスター状の画像読み取り信号を画像データとして得る。

入力装置１２０はユーザからの入力を受け付けるためのインタフェースである。一部の入力装置はタッチパネルとなっているため、表示装置１１８と一体化している。

記憶装置１２１はコントローラ１０２で処理されたデータやコントローラ１０２が受け取ったデータ等を保存する。

送信用データ作成部１２６は出力画像が異常画像であった時に、チャートを出力してスキャンしたラスター画像１１３をサーバー１２８に送信するためのデータに変換する。処理の詳細については後述する。

サーバー１２８はネットワーク１２７を介してＭＦＰ１０１とつながっている情報処理装置である。ネットワーク１２７はネットワーク１２３とつながっており、例えば外部の建物など、遠くに離れた環境を想定している。サーバー１２８は本実施例ではＭＦＰ１０１とのみつながっているが、複数のＭＦＰの情報を管理することを想定している。サーバー１２８はＣＰＵ１３２、記憶装置１３３、画像診断部１２９で構成されており、表示装置（表示部）１３０と入力装置１３１が接続されている。

画像診断部１２９は送信用データ作成部１２６で作成されたデータを使って画像診断処理を行い、表示装置１３０を使ってサービスマン等に結果を表示する。この表示装置１３０の表示制御はＣＰＵ１３２によって実行される。処理の詳細については後述する。

次に画像処理部１１４にて実行される処理の流れについて図２を用いて説明する。図２はラスター画像１１３やスキャナ１１９で読み込んだ画像に対して行う画像処理の流れを示している。図２の処理の流れは画像処理部１１４内にある不図示のＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）が実行することにより実現される。

ステップＳ２０１にて受け取った画像データがスキャナ１１９で読み込んだスキャンデータかプリンタドライバ１２５から送られたラスター画像１１３かを判別する。

スキャンデータではない場合はレンダラ１１２によってビットマップ展開されたラスター画像１１３であるため、ＣＭＳによってプリンタデバイスに依存するＣＭＹＫに変換されたＣＭＹＫ画像２１０として以降の処理を行う。

スキャンデータの場合はＲＧＢ画像２０２であるため、ステップＳ２０３にて色変換処理を行い、共通ＲＧＢ画像２０４を生成する。ここで共通ＲＧＢ画像２０４とはデバイスに依存しないＲＧＢ色空間で定義されており、演算によってＬａｂ等のデバイス非依存色空間に変換することが可能である。

また、ステップＳ２０５にて文字判定処理を行い、文字判定データ２０６を生成する。ここでは画像のエッジ等を検出して文字判定データ２０６を生成する。

次にステップＳ２０７にて共通ＲＧＢ画像２０４に対して文字判定データ２０６を用いてフィルタ処理を行う。ここでは文字判定データ２０６を用いて文字部とそれ以外で異なるフィルタ処理を行う。そしてステップＳ２０８にて下地飛ばし処理を行い、地色成分を除去する。

次にステップＳ２０９にて色変換処理を行い、ＣＭＹＫ画像２１０を生成する。そしてステップＳ２１１にて１Ｄ−ＬＵＴを用いてＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各単色の階調特性を補正する。１Ｄ−ＬＵＴとはＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのそれぞれの色を補正する１次元のＬＵＴ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ）のことである。

最後にステップＳ２１２にて画像処理部１１４はスクリーン処理や誤差拡散処理のような画像形成処理を行ってＣＭＹＫ画像（２値）２１３を作成する。

次に本実施例の送信用データ作成処理について図３を用いて説明する。送信用データ作成処理は異常画像が出力された際に、ＭＦＰ１０１のユーザ等が実行する処理であり、送信用データ作成部１２６にて制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０８までの処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。また表示装置１１８によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１２０からユーザの指示を受け付ける。

まず、ステップＳ３０１にて画像データ３０２を読み込み、スジ検出するエリアを切り出して切り出し画像データ３０４を作成し、画像データのうち切り出した位置と幅に関する情報３０３を保存する。読み込んだ画像データ３０２から切り出すエリアは、スキャンした画像データがプリントされていた用紙に対して平行な長方形のデータであり、後述する走査方向と逆方向の長方形の長さが幅に該当する。ここで、画像データ３０２とは記憶装置１２１に保存されたチャートを画像処理部１１４で処理してプリンタ１１５でプリントし、スキャナ１１９を用いてスキャンしたラスター画像１１３のことである。

チャートの例を図４に示す。図４（ａ）はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋいずれか１つの色成分で発生するスジを検出するためのチャートである。用紙４０１上のエリア４０２は単体の色かつ均一な濃度のトナーで形成されている。ここで、エリア４０２はどのような濃度のデータであってもよい。スジ４０３は現像／転写／定着等の特定の部品が原因で発生した異常画像である。電子写真プリンタで発生するスジの多くは副走査方向または主走査方向に発生する。４１３は紙の搬送方向、すなわち副走査方向を示す。スジ４０３は副走査方向に発生したスジとなる。

図４（ｂ）はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色成分のスジを一度に検出するためのチャートである。用紙４０４上のエリア４０５はＣトナーを用いて形成され、エリア４０６はＭトナーを用いて形成され、エリア４０７はＹトナーで形成され、エリア４０８はＫトナーで形成されており、それぞれ均一な濃度のトナーを用いて形成されている。

スジ４０９はＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ全ての色成分で発生した濃度の薄いスジである。

スジ４１０はＣトナーを用いて形成された画像エリアのみで発生している幅が広い濃度が薄いスジである。

スジ４１１はＣトナーを用いて形成された画像エリアのみで発生している濃度が濃いスジである。

スジ４１２はＭトナーを用いて形成された画像エリアのみで発生している濃度が濃いスジである。

４１４は紙の搬送方向、すなわち副走査方向を示す。スジ４０９〜４１２はいずれも副走査方向に発生したスジとなる。図４（ｂ）は副走査方向のスジを検知するためのチャートであり、主走査方向のスジを検知する場合はこの図４（ｂ）を９０°回転させたデータを出力してチャートとして用いればよい。

以下、図３に示す各処理の流れは図４（ｂ）のチャートを使用することを想定して説明する。ステップＳ３０１ではＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのうちいずれかのトナーを用いて形成された画像エリアに対して切り出し処理を行う。ここでは、印字領域と用紙の信号値差を求めてエリアの４隅を特定して切り出し処理を行っている。エリアの切り出し処理はどのようなものであってもよい。

次にステップＳ３０５にて平均算出画素数３０６を用いてライン信号値３０７を算出する。
ライン信号値３０７を算出する処理について図５を用いて説明する。

図５の各処理はコントローラ１０２内のＣＰＵ１０３が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１２１に保存される。

まず、ステップＳ５０１にて、画像データから切り出された切り出し画像データ３０４に対して補正処理を行い、切り出し画像データ（補正後）５０２を作成する。ここではスキャナのガンマ特性を補正することで検出しやすい信号値を補正している。補正処理はどのようなものであってもよい。

次にステップＳ５０３にて１ラインの画像データを取得する。例を図１１（ａ）に示す。図１１（ａ）は図４（ｂ）のエリア４０５を切り出したものである。スジは副走査方向４１４と並行して発生している。このスジが発生する副走査方向４１４と並行するライン上にある画素の画素値を主走査方向１１０１に対して取得する。

次にステップＳ５０４にて平均算出画素数３０６を用いて読みこんだ特定の１ライン上にある画素の画素値を抽出し、抽出した画素値に対して色成分ごとに平均値を算出し、ライン信号値３０７として格納する。本実施例では画像データがＲＧＢ画像なのでＲ、Ｇ、Ｂそれぞれに対してライン信号値３０７を算出する。ここで、格納されるライン信号値は複数の画素に対して画素値の平均値に限らず、「最大値と最小値の中間値」や「頻度の高い値」など、ライン上にある複数の画素の画素値を代表する「代表値」に相当するものなら何でもよい。

最後にステップＳ５０５にて全てのラインに対して処理を行ったか否かを判定し、処理していないラインがある場合はステップＳ５０３以降の処理を繰り返す。

この処理により、主走査方向と垂直な方向（副走査方向に平行な方向）にスジが発生した場合、これに主走査方向における位置ごとにこのラインを構成する画素の画素値の平均値すなわち、ライン信号値を取得する。

この処理を主走査方向の端から端まで行うので、走査方向の各位置に対応したライン信号値を取得することができる。

ライン信号値の例を図１１（ｂ）に示す。ライン信号値１１０３はエリア４０５のライン信号値である。図１１（ｂ）のグラフの横軸は主走査方向１１０１上の位置、縦軸は算出した平均値（ライン信号値）である。

スジ４０９、スジ４１０のような濃度の薄いスジが発生した箇所は平均値が大きくなり、スジ４１１のような濃度の濃いスジが発生した箇所は平均値が小さくなる。信号値１１０２はスキャナのムラやノイズが全くない場合を仮定したライン信号値である。信号値１１０２はプリンタのスジ及びムラのみの状態を示している。

ライン信号値にスキャナのムラやノイズの影響が加わるとライン信号値１１０３のようになり、閾値でスジを検出することがより困難になる。スジの検出に関しては他の実施例で説明する。

図３のフローチャートにてステップＳ３０５のライン信号値算出処理を行った後、ステップＳ３０８にてサーバー１２８にライン信号値３０７と位置／幅情報３０３を送信する。

以上のように、送信対象を画像データそのものでなく、画像データから取得されたライン信号値にすることで「縦の画素数×横の画素数」分の画像データが図１１（ａ）の事例だと「走査方向１１０１の長さ×エリア数」分のデータ数に圧縮される。６００ｄｐｉ、Ａ４サイズの画像データの場合は約７０００画素×約４９００画素の約１００ＭＢデータが、約７０００画素×４エリアの約１００ＫＢ以下のデータとなる。つまり、１０００分の１以下に情報が圧縮され、ＭＦＰ１０１とサーバー１２８間でネットワーク１２３／１２７を介した情報の送受信が容易になる。

次に、サーバー１２８で行う画像診断処理について図６を用いて説明する。

画像診断処理はライン信号値３０７と位置／幅情報３０３を受信して診断用の画像データを作成する処理であり、画像診断部１２９で制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ６０１〜ステップＳ６０３までの処理はサーバー１２８内のＣＰＵ１３２が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１３３に保存される。また表示装置１３０によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１３１からユーザの指示を受け付ける。

まず、ステップＳ６０１にてライン信号値３０７と位置／幅情報３０３を受信する。

次にステップＳ６０２にてライン信号値３０７と位置／幅情報３０３を使って画像データを生成する。具体的にはライン信号値３０７をエリアごとに「幅情報３０３の長さ×ライン信号値の数」の画像データに変換し、位置情報３０３に従ってエリアごとに配置する。

最後にステップＳ６０３にて作成した画像データを診断用画像データとして表示装置１３０上に表示する。サービスマンは表示された診断用画像データを見て、スジの発生状況を現地へ行くことなく判断し、必要な場合は発生したスジに対応するための処理を施す。

診断用画像データの例を図７（ａ）に示す。ＵＩ７０１は診断用画像データを表示装置１３０にて表示したものである。画像データ７０２はステップＳ６０２で生成された画像データである。スジ／ムラは搬送方向に対して平行に発生するため、変換した画像データ７０２はスキャンした画像データ３０２と同等のスジ／ムラが再現される。このように、スジ／ムラを確認する観点において少ない情報量で６００ｄｐｉの画像データを送信した際と同等の効果を得ることが可能になる。

なお、設置時等に予めスジ／ムラが発生していない状態のライン信号値３０７、位置／幅情報３０３を送信しておき、スジ発生時の画像との比較用に表示してもよい。例を図７（ｂ）に示す。ＵＩ７０３は診断用画像データを表示装置１３０にて表示したものである。スジ／ムラ発生時にステップＳ６０２で生成した画像データ７０４の横に、スジ／ムラが発生していない画像データ７０５を表示することでサービスマンが遠隔地で状況を判断しやすくなる。画像データ７０５は設置時にＭＦＰ１０１で取得して送信し、サーバー１２８の記憶装置１３３で保存したライン信号値３０７と位置／幅情報３０３をステップＳ６０２で変換したものである。

本実施例により、プリンタで「スジ／ムラ」が発生した際に、画像診断部に対してスキャン解像度の画像データを送信するよりも少ないデータ量の画像データを送信することが可能になる。そして、画像診断部にて送信された画像データを用いて新たに生成された画像を表示することで、スジ／ムラを確認する目的に対してスキャン解像度の画像データを用いて生成された画像と同等の効果が得られる画像を表示ことが可能になる。

これにより、少ないデータ量でスジ／ムラを検知しやすい画像を生成することが可能になり、サービスマンが現地へ行くことなく画質問題を正確に把握することが可能となる。

［実施例２］
次にライン信号値、位置／幅情報受信後にスジ検出／故障部品の推定を行いサービスマンに情報を通知する場合の実施例について説明する。

実施例１ではＭＦＰ１０１で画像データを情報量の少ないライン信号値に変換して送信し、サーバー側で画像データに変換して診断用画像を表示する手法について説明した。

しかし、サービスマンは画像データを見て状況を判断し、適切な対応内容を自分で判断する必要がある。経験のあるサービスマンなら対応は容易だが、経験の浅いサービスマンでは状況や対応内容を判断することが難しい。

本実施例では上記状況を踏まえ、ライン信号値を使ってスジ検出／故障部品の推定を行いサービスマンに情報を通知する例について説明する。

ライン信号値、位置／幅情報を作成してサーバー１２８に送信する処理の流れは実施例１と同様なので説明を省略する。本実施例ではサーバー１２８の画像診断処理が実施例１と異なる。

サーバー１２８で行う画像診断処理について図８を用いて説明する。画像診断処理はライン信号値３０７と位置／幅情報３０３を受信して診断用の画像データを作成する処理であり、画像診断部１２９で制御される。以下の処理の流れのうち、ステップＳ８０１〜ステップＳ８１６までの処理はサーバー１２８内のＣＰＵ１３２が実行することにより実現され、取得されたデータは記憶装置１３３に保存される。また表示装置１３０によってユーザへの指示をＵＩに表示し、入力装置１３１からユーザの指示を受け付ける。

まず、ステップＳ８０１にてライン信号値３０７と位置／幅情報３０３を受信する。次にステップＳ８０２にてモノクロ化係数８０３を用いてＲ、Ｇ、Ｂで構成されるライン信号値３０７に対してグレースケール変換を行い、モノクロ化したライン信号値８０４を出力する。ここで、モノクロ化係数８０３はエリア（色）別に違うものを用いる。モノクロ化係数８０３はＲ、Ｇ、Ｂの信号値を一定の比率で足し合わせるものを想定しているが、Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれかのデータを抽出するものであってもよい。

次にステップＳ８０５にてモノクロ化したライン信号値８０４からスジ検出処理を行い、スジの特徴量８０９、平均値差分データ８１０を出力する。その際に予め定めたスジ検出閾値８０６、事前平均を計算する数８０７、注目平均を計算する数８０８を用いる。

スジ検出処理について図９を用いて詳細に説明する。

まず、ステップＳ９０１にてモノクロ化したライン信号値８０４を読みこんで補正処理を行い、補正後のライン信号値９０２を算出する。ここで、補正処理とは移動平均等を用いてノイズを除去する処理のことである。補正処理はノイズ除去に限らずどのようなものであってもよい。

次に、ステップＳ９０３にて、主走査方向の各位置に対応して取得されたライン信号値９０２のうち、主走査方向における任意の位置である注目位置（第１の位置）に対応して取得されたライン信号値を抽出する。

次にステップＳ９０４にて、注目平均を計算する数８０８を用いて主走査方向に連続する位置それぞれに対応するライン信号値を読みこむ。

注目平均を計算する値８０８は、主走査方向に連続する位置それぞれに対応するライン信号値を何画素分読み込むかを示す値である。

ステップＳ９０５にて、読み込んだ複数のライン信号値の平均値を注目平均値９０６として出力する。例を図１２に示す。図１２のグラフの横軸は走査方向上の位置、縦軸は算出したライン信号値である。図１２（ａ）の１２０２は主走査方向における注目位置を示す。１２０３は主走査方向にて注目位置１２０２以降の位置に対応し、所定の範囲内の位置にある連続する複数の信号値であり、１２０３の位置に対応する各ライン信号値の平均値が注目平均値となる。なお、注目平均値９０６は走査方向にて注目位置１２０２以降の位置（注目位置１２０２よりも後から走査される位置）であればどの範囲の位置に対応するライン信号値の平均値でもよい。

よって、注目位置から離れた位置に対応するライン信号値の平均値であっても問題ない。注目位置から離れた位置に対応するライン信号値の平均値を取得する場合、変化量が緩やかなスジを検出しやすくなる。一方、注目位置から近い位置に対応するライン信号値の平均値を取得する場合、プリンタの面内ムラやスキャナの面内ムラ／ノイズの影響を受けずにスジを検出しやすくなる。

また、複数のライン信号値の平均値に限らず、主走査方向の位置に対応するライン信号値を複数取得し、取得した信号値の「最大値と最小値の中間値」や「頻度の高い値」等、複数の信号値を１つの値に代表させる「代表値」に相当するものなら何でもよい。注目位置以降の範囲で離散的に値を取得してもよい。

次にステップＳ９０７にてスジ検出状況９１４を参照して、注目位置にてスジが検出されている状態か否かを判定する。処理開始時点ではスジが検出されていない状態である。

ステップＳ９０７にて、注目位置にてスジが検出されていない状態であると判断された場合はステップＳ９０８にて事前平均を計算する数８０７を読み込み、事前平均算出可能か否かを判断する。事前平均は、注目位置１２０２以前の位置（注目位置１２０２よりも前に走査される位置）に対応し、所定の範囲内の位置にある連続する複数の信号値である。

また、事前平均を計算する値８０７とは、主走査方向に連続する位置それぞれに対応するライン信号値を何画素分読み込むかを示す値である。

例えば、注目位置が走査位置の端である場合は事前の画素値が存在しない。よって、この場合は事前平均算出が不可能となる。事前平均が算出できない場合は注目位置を変更してステップＳ９０３以降の処理を繰り返す。

ステップＳ９０８にて事前平均算出可能と判断された場合は、ステップＳ９０９にて事前平均を計算する数を用いて注目位置から事前の連続する信号値を読みこむ。次にステップＳ９１０にて事前平均値９１１を算出する。例を図１２に示す。図１２（ａ）の１２０２は注目位置を示す。１２０１は走査方向にて注目位置１２０２より前の位置に対応する連続する複数の信号値であり、１２０１の位置に対応する各ライン信号値の平均値が注目平均値となる。なお、事前平均値９１１は走査方向にて注目位置１２０２以前の位置であればどの範囲の値の平均値でもよい。よって、注目位置から離れた値であっても問題ない。

また、複数のライン信号値の平均値に限らず、主走査方向の位置に対応するライン信号値を複数取得し、この取得したライン信号値の「最大値と最小値の中間値」や「頻度の高い値」など、複数の信号値を１つの値に代表させる「代表値」に相当するものなら何でもよい。注目位置以前の範囲で離散的に値を取得してもよい。

次にステップＳ９１２にて注目平均値９０６と事前平均値９１１から差分を算出し、平均値差分データ８１０として出力する。

次にステップＳ９１３にて平均値差分データ８１０とスジ検出閾値８０６を用いてスジ判定処理を行い、スジ検出結果９１５として出力する。平均値差分データが閾値を超えた場合はスジが検出されたと判定し、スジ検出状況９１４に反映させる。平均値差分データが閾値以内である場合はスジが検出されていないと判定し、スジ検出状況９１４に反映させる。

次にステップＳ９１６にて全てのラインに対して処理を行ったか否かを判定し、処理を行っていない場合は注目位置を変更してステップＳ９０３以降の処理を繰り返す。全てのラインに対して処理を行った場合は処理を終了させる。

なお、ステップＳ９０７にてスジ検出状況９１４を参照してスジが検出されている状態であると判定された場合は注目位置からの事前平均値９１１を計算せず、スジ検出時の事前平均値９１１を用いてステップ９１２の差分算出処理を行う。

Ｓ９０７にてスジが検出されている状態か否かを判断し、判断結果に応じて事前平均値を算出するか否かを切り替えている理由について図１２を用いて説明する。

図１２（ａ）は注目位置１２０２にてスジが検出されていない状態を示す。注目位置１２０２に対して注目平均値１２０３と事前平均値１２０１を算出して差分を求める。注目位置１２０２前後にスジは発生していないため、差分は閾値以内の小さな値となる。

図１２（ｂ）も注目位置１２０５にてスジが検出されていない状態を示す。注目位置１２０５に対して注目平均値１２０６と事前平均値１２０４を算出して差分を求める。注目位置１２０５以降にスジが発生しているため、差分は閾値を超える大きな値となる。よって、注目位置１２０５以降は「スジが検出された状態」となる。

図１２（ｃ）は注目位置１２０７にてスジが検出された状態を示す。注目位置１２０７に対して注目平均値１２０８を算出し、スジが検出された後の範囲から求められる事前平均値１２０９ではなくスジ検出時の事前平均値１２０４を算出して差分を求める。注目位置１２０７以降はまだスジが続いている状態であるため、差分は閾値を超える大きな値となる。

スジが発生していない位置が注目位置になると注目平均値と事前平均値１２０４との差が小さくなる。その場合はスジが発生していないと判定し、それ以降は「スジが検出されていない状態」となり、以降の処理が繰り返される。

このようにスジが検出されている状態か否かで差分を計算する際に用いる事前平均値を切り替える（スジ検出された後の領域に対しては事前平均値をスジ検出前に用いられていた値を用いる）ことで、スジの幅を精度良く検出することが可能となる。

図１１（ｃ）の１１０４は平均値差分データ８１０を示す。スジが無い箇所は差分値が０に近くになり、スジが発生している箇所は０から大きく離れる。薄いスジは正の数に、濃いスジは負の数になる。上限閾値１１０５と下限閾値１１０６はスジ検出閾値８０６である。上限閾値１１０５をより大きい差分は薄いスジ、下限閾値１１０６より小さい差分は濃いスジと判定される。上限閾値１１０５と下限閾値１１０６は、予め定められた値でもよいし、色（ＣＭＹＫ）に応じて異なる値でもよい。

図９のフローチャートにて最後にステップＳ９１７にて補正後のライン信号値９０２とスジ検出結果９１５を用いてスジの特徴量８０９を算出する。スジの位置、幅、スジの濃さ、スジの信号値等が特徴量となる。

ライン信号値が複数のエリアで構成されている場合は全てのエリアに対してスジ検出処理Ｓ８０５を行う。

図８のフローチャートにてステップＳ８０５のスジ検出処理を行った後、ステップＳ８１１にて位置情報３０３、スジの特徴量８０９、故障部品推定用情報８１２を用いて故障部品推定処理を行い、故障部品推定結果８１３を出力する。

故障部品推定処理について図１０を用いて説明する。まず、ステップＳ１００１にてスジの特徴量８０９と位置情報３０３を読み込み、スジ検出結果を分析する。各エリアで検出したスジの幅、位置、濃さを参照し、同じ特徴を有するスジが複数のエリアで発生していないかを判断する。プリント時の各版の色ずれ等の影響を除去して正確な位置を算出するために位置情報３０３を用いる。

次にステップＳ１００２にて全ての色成分で同じスジが発生しているか否かを判定する。全ての色成分で同じスジが発生していると判定された場合はステップＳ１００３にてスジの特徴量８０９と故障部品推定用情報８１２から故障部品を推定する。故障部品推定用情報８１２はプリンタ１１５のパーツと故障時の特徴量が対応付けられて保存している。ステップＳ１００３では定着や転写ドラム等の色に依存しないパーツ（各色トナーを用いて画像形成する際に共通に用いられるパーツ）を参照して故障部品を推定し、故障部品推定結果８１３として出力する。

ステップＳ１００２にて全ての色成分で同じスジが発生していないと判定された場合はステップＳ１００３にてスジの特徴量８０９と故障部品推定用情報８１２から故障部品を色ごとに推定する。故障部品推定用情報８１２の中から現像ユニット等の色に依存したパーツを参照して故障部品を推定し、故障部品推定結果８１３として出力する。

チャートが図４（ａ）のように色成分別で構成されていない場合はステップＳ１００２の判定処理は行わず、対応する色成分に対してのみ故障部品の推定処理を行う。

図８のフローチャートにて故障部品推定処理を行った後、ステップＳ８１４にてライン信号値３０７や平均値差分データ８１０、位置／幅情報３０３を用いて表示用データ８１５を作成する。ステップＳ６０２と同様にライン信号値３０７、位置／幅情報３０３を用いて画像データに変換する。また、ライン信号値３０７や平均値差分データ８１０を用いてグラフデータを作成する。

最後にステップＳ８１６にて故障部品推定結果８１３と表示用データ８１５を用いて画像診断結果を表示する。

例を図１３に示す。ＵＩ１３０１は表示装置１３０にて表示された例である。画像診断した結果として、故障している可能性があるパーツと対応するコードが表示されている。サービスマンは診断結果またはコード見ることで、現地に行くことなく故障の有無の判断や事前に対策を立てることが可能となる。ＵＩ１３０１に表示する情報はスジの詳細情報を提示するなど、本実施例に限らずどのようなものであってもよい。

また、画像データ１３０２はステップＳ８１４にてライン信号値３０７、位置／幅情報３０３を用いて変換した画像データである。また、グラフ１３０３はライン信号値３０７や平均値差分データ８１０を用いて作成したグラフである。本実施例の例に限らず、スジの特徴量８０９を用いてスジの検出結果を表示するなど、表示用データ８１５及びＵＩ１３０１はどのようなものであってもよい。また、図７（ｂ）のように設置時の正常な状態の画像データ／グラフを同時に表示してもよい。

本実施例では予め定めたスジ検出閾値を用いたが、スジが発生していない状態のデバイスをスキャンしてそのライン信号値から閾値を算出してもよい。また、本実施例では故障部品の推定をフローチャートによる切り分けで行ったが、例えばベイズ推定等の学習データを用いた推定処理を行ってもよい。また、本実施例ではライン信号値３０７からスジを検出して故障部品の推定を行ったが、ムラを検出して故障部品の推定を行ってもよい。

本実施例により、プリンタで「スジ／ムラ」が発生した際に、画像診断部に対してスキャン解像度の画像データを送信するよりも少ないデータ量の画像データを送信することが可能になる。そして、画像診断部にて送信された画像データを用いて新たに生成された画像を表示することで、スジ／ムラを確認する目的に対してスキャン解像度の画像データを用いて生成された画像と同等の効果が得られる画像を表示ことが可能になる。

これにより、少ないデータ量でスジ／ムラを検知しやすい画像を生成することが可能になり、サービスマンが現地へ行くことなく画質問題を正確に把握することが可能となる。

さらに本実施例により、スジ／ムラの検出を行うことで故障部品を推定してサービスマンに通知することが可能となる。

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

Claims (8)

1. 情報処理装置と接続することが可能な画像処理装置であって、
   該画像処理装置は、
   チャートを画像形成手段により出力し、該出力されたチャートを読み取ることで取得された画像データから任意のエリアを切り出す切り出し手段と、
   前記切り出し手段により切り出されたエリアにおいて、前記チャートの搬送方向と垂直な方向にある複数の位置の信号値をそれぞれ取得する取得手段と、
   前記切り出し手段により切り出されたエリアに関する情報と前記取得手段により取得された信号値とを前記情報処理装置へ送信する送信手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記切り出し手段により切り出されたエリアに関する情報とは、前記画像データから切り出されたエリアの位置であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記取得手段により取得される信号値は、前記画像データから切り出されたエリアの前記搬送方向に並ぶ複数の画素の画素値の平均値であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記情報処理装置は、前記送信手段により送信された前記エリアに関する情報と前記信号値とを用いて画像データを生成する生成手段と、
   前記生成手段により生成された画像を表示部に表示させる表示制御手段と、を有していることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. さらに、前記信号値と前記エリアに関する情報とを用いて前記画像データに含まれるスジまたはムラを検出する検出手段と、
   前記検出された結果を用いて前記画像処理装置において故障している部品が何かを推定する推定手段とを有し、前記表示制御手段は、前記検出の結果または前記推定の結果を前記表示部に表示させることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記検出手段は、前記信号値と前記エリアに関する情報とを用いて前記画像データに含まれるスジまたはムラを検出し、前記検出された結果を用いて、前記画像データと前記画像データに含まれるスジまたはムラの画像を作成して、前記表示制御手段は、前記表示部に表示させることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
7. 情報処理装置と接続することが可能な画像処理装置の制御方法であって、
   該制御方法は、
   チャートを画像形成手段により出力し、該出力されたチャートを読み取ることで取得された画像データから任意のエリアを切り出す切り出しステップと、
   前記切り出しステップにて切り出されたエリアにおいて、前記チャートの搬送方向と垂直な方向にある複数の位置に対する信号値をそれぞれ取得する取得ステップと、
   前記切り出しステップにて切り出されたエリアに関する情報と前記取得ステップにて取得された信号値とを前記情報処理装置へ送信する送信ステップと、
   を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
8. コンピュータに請求項７に記載の方法を実行させるためのプログラム。

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