JP6575083B2 - 画像形成装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像形成装置に関する。

画像形成装置として、複写機、印刷機、スキャナ等の複数の機能を備える複合機がある。このような複合機として、センサによって人体を検知する人体検知装置を備え、ユーザーが複合機の前に立った段階で、省エネルギーモードから復帰する機能を備えるものがある。この機能により、ユーザーの待ち時間を短縮することができる。この画像形成装置に使用される人体検知装置は、センサにより赤外線を検知して人体を認識する。しかし、センサは、外部からのノイズによって出力がドリフトすることあり、人体を正確に認識するためには、ドリフト量を計測して影響を抑制する必要がある。

また、画像形成装置においては、赤外線センサを、例えば画像形成装置の下方に向け配置し、斜め下方からの赤外線を検出して人体を検知する。斜め下向きから赤外線を検出するのは、蛍光灯等からの外乱の影響を軽減して人体の脚部の赤外線を確実に検知するためである。しかし、人体の脚部からの赤外線を検出するに際しては、服や歩き方の影響を受けやすい。人体の脚部は赤外線源としては小さく、センサはノイズの影響をドリフトして大きく受ける。

図７はセンサのドリフトの影響を示すグラフである。この例に係る人体検知装置では、センサとして焦電センサを使用している。この焦電センサは、設計上のベース電圧が１．４Ｖであり、センサ検出閾値が１．６５Ｖとなったとき、人体を検出したものとしている。図７に示す例では、人体を検出していない状態で、センサの検出値は、ノイズにより、ベース電圧が０．５Ｖ下降して１．３５Ｖとなっている。この状態で、人体からの赤外線を受けて、最高値（peak値）が１．６３Ｖとなったとしても、ベース電圧が０．５Ｖ降下しているため、最高値が人体検出閾値より低く、人体を検出しない。
そのため、ドリフト量（図７に示した例では、０．５Ｖ）を知り、このドリフト量をセンサの検出値からキャンセルすることが必要となる。ドリフト量は、センサにおける赤外線の非検出状態の経時変化から推定できる。従来このドリフト量の推定手法として「長周期サンプリング」、「区間平均」、「重加算平均」の３つの手法がある。以下これらについて説明する。

「長周期サンプリング」
長周期サンプリングは、所定のタイミングにおけるセンサの検出値と設計上のベース電圧との差をドリフト量と推定する手法である。図８は長周期サンプリングによるセンサのドリフト量の検出状態を示すグラフである。この例では、１．５秒ごとにサンプリングを行い、このサンプリングした検出値に基づいて、センサ検出閾値を補正して補正後の閾値を決定している。

図８において、サンプリング（１）で得られた検出値１．３６Ｖと、設計上のベース電圧１．４Ｖとの差である０．０４Ｖをセンサ検出閾値１．６５Ｖから引いた値１．６１Ｖを補正後の閾値としている。次のタイミングでは、サンプリング（２）で得られた検出値１．３８Ｖと、設計上のベース電圧１．４Ｖとの差である０．０２Ｖをセンサ検出閾値１．６Ｖから引いた値１．６３Ｖを補正後の閾値としている。同様に、更に次のタイミングでは、サンプリング（３）で得られた検出値１．３３Ｖと、設計上のベース電圧１．４Ｖとの差である０．０７Ｖをセンサ検出閾値１．６５Ｖから引いた値１．５８Ｖを補正後の閾値としている。なお、サンプリングした検出値が設計上のベース電圧１．４Ｖを超える場合にはセンサ検出閾値は補正しない。
図８に示す例では、サンプリング（３）に基づく補正後の閾値１．５８Ｖを越える１．６３Ｖのピーク値を検出したとき、人体を検出したと判定している。補正を行わない状態では、センサ検出閾値１．６５Ｖであり、センサ検出値のピークが１．５８Ｖとなっても人体を検出したことにならない。

「区間平均」
区間平均は、単位時間さかのぼって得られた各周期での検出値の和を単位時間で割って基準値を求め、基準値と設計上のベース電圧との差をドリフト量と推定する手法である。区間平均における基準値Ｖｋは、直近のｎ個のデータ（Ｖ，Ｖ１…Ｖｎ−１）の平均値である。
Ｖｋ＝（Ｖ＋Ｖ１＋Ｖ２＋…＋Ｖｎ−１）／ｎ ・・・式１
図９は区間平均によるセンサのドリフト量の検出状態を示すグラフである。この例では、センサ電圧サンプリング周期：１ｍｓ、現在時刻：ｔ、現在のセンサ電圧：Ｖ、ｎサンプリング前の時刻：ｔｎ、ｎサンプリング前の電圧：Ｖｎ、とし、１６００ｍｓにおける区間平均値：Ｖｋを、
Ｖｋ＝（Ｖ＋Ｖ１＋…＋Ｖ１５９９）／１６００ ・・・式２
で求めている。
これにより、現時刻から１６００ｍｓだけさかのぼってセンサの出力値の区間平均値Ｖｋを求め、この取得したＶｋとベース電圧１．４Ｖとの差を求め、この差を１．６５Ｖから差し引き、補正後の基準値とする。図９に示す例では、この補正後の基準値を超えるピーク値を検出したとき、人体を検知したものと判定している。

「重加算平均」
重加算平均は、現在の電圧をＶ、重加算平均分母をＮとしたときの重加算平均値「ＨＡｎ＋１」を以下の式に従って求め、基準値と設計上のベース電圧との差をドリフト量と推定する手法である。
ＨＡｎ＋１＝{（１／Ｎ）＊Ｖ}＋［｛（Ｎ−１）／Ｎ｝＊ＨＡｎ］ ・・・式３
ここでｎ、ｎ＋１は「ＨＡ」の項数又は順序を示し、いずれも自然数である。
図１０は重加算平均によるセンサのドリフト量の検出状態を示すグラフ図である。
これにより、取得した重加算平均値「ＨＡｎ＋１」とベース電圧１．４Ｖとの差を求め、この差を１．６５Ｖから差し引き、補正後の基準値とする。図１０に示す例では、この補正後の基準値を超えるピーク値を検出し、人体を検知していると判定している。

ドリフト量の補正について、特許文献１には、環境温度の変化によってセンサ出力のベース値がドリフトした場合においても、人体の有無判定に用いる判定基準値を所定の間隔で更新することで、人体検知を行う技術が開示されている。

しかし、従来の３つの手法では、以下の問題がある。図１１（ａ）は長期間サンプリングにおける問題点を示すグラフ図、（ｂ）は区間平均における問題点を示すグラフ図、（ｃ）は重加算平均における問題点を示すグラフ図である。
まず、長周期サンプリングによる手法では、サンプリングのタイミングによっては逆方向のドリフトと判定されてしまうという問題がある。例えば、図１１（ａ）に示すように、サンプリング（２）、（３）で得られた値は、設計上のベース電圧１．４Ｖを超えているため、センサ検出閾値１．６Ｖは変更していない。このため、ピーク値１．６３Ｖでは、人体を検出したと判定されない。

また、区間平均による手法では、メモリ負荷が大きいという問題があり、重加算平均による手法では重加算平均の演算を行う演算手段（ＣＰＵ）の計算負荷が大きくなるという問題がある。
区間平均と重加算平均の問題点を明らかにするため、以下の条件の下でシミュレーションを行った。
赤外線センサとして使用される焦電センサは、特性上、基準値１．４Ｖ±０．０５Ｖ程度のノイズが存在する。そのため、ドリフト量は１．４Ｖ±０．０５Ｖであるとした。また、ドリフトしている期間が３ｓ程度であるとした。
検知したい人体波形のピーク値は、ノイズと区別できる限界の値とする。Ｓ／Ｎ比を考慮すると基準値１．４Ｖ±０．２３Ｖの波形を人体として検知できるようにしたい。
歩行する人体の脚部の運びは約１．４Ｈｚであるため、センサで検知される人体の電圧値は約１．４Ｈｚの周期となる（波形の立ち上がりは例えば３５０ｍｓｅｃとする）。

シミュレーションの結果、区間平均では、図１１（ｂ）に示すように、単位時間として１６００ｍｓ以上が必要となることが分かった。図１０（ｂ）には、４００ｍｓ、８００ｍｓ、１６００ｍｓでの結果を示している。４００ｍｓ、８００ｍｓでは、センサの検出値が補正後の閾値を超えていない。
同様に重加算平均では、式２の分母Ｎとして１４００〜１８００が上記の人体を検知するには適した値となる。図１１（ｃ）にはＮ＝１４００としてシミュレーションした結果を示しており、センサの検出値が補正後の閾値を超え、人体を検出したと判定している。

しかしながら１６００ｍｓｅｃ以上の区間平均値を計算することはメモリ上の負荷が大きく実用的ではない。また、重加算平均の分母は、２のＮ乗（６４、１２８、２５６、・・・）でなければ演算素子（例えばＣＰＵ）の計算負荷が大きくなる。
更に、特許文献１に記載の技術は、環境温度の変動によるドリフトの抑制を目的としているため、判定基準値を更新する周期が長いので、判定基準値を更新するタイミングによっては実際のドリフト方向とは逆方向にドリフトしていると判定されることがある。ノイズによって短期間に発生するドリフトに対応するには適していない。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、安価なメモリや演算素子を採用でき、軽い処理でセンサのドリフト量を検知して正確に人体を検出することができる低コストの画像形成装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、請求項１記載の発明は人体が所定範囲内に存在するか否かを検知する人体検知装置を備えた画像形成装置であって、前記人体検知装置は、前記画像形成装置の前部に、下方に向けて配置され、該画像形成装置に近接する人体の脚部からの赤外線を検知する検知手段と、前記検知手段から得られた検出値が予め定めた閾値を超えた場合に人体が前記画像形成装置から所定範囲内に存在すると判断する制御部と、前記検出値に対して平均処理、及び重加算平均処理を行うことにより算出された前記検知手段のドリフト値に基づいて前記閾値を設定する処理部と、を備え、前記処理部は、前記検出値に対して予め定めた単位時間「Ｔ」について前記平均処理を順次行い、この平均処理をされて順次求められた単位時間についての平均値について加重平均処理を行う手段であり、前記処理部は、前記単位時間を「Ｔ」秒とし、前記重加算平均処理における除算の分母として使用する係数「Ｎ」を２の累乗とし、「Ｔ×Ｎ」の値が人体の歩行周期により人体を検出可能な範囲に前記「Ｔ」及び「Ｎ」の値を設定し、前記画像形成装置は、前記単位時間及び前記重加算平均処理の係数を操作する操作手段を備えることを特徴とする。

本発明によれば、安価なメモリや演算素子を採用でき、軽い処理でセンサのドリフト量を検知して正確に人体を検出することができる。

本発明に係る画像形成装置の概略構成を示す図である。 同画像形成装置を構成する画像形成部の内部構成を示す図である。 同画像形成装置の制御系を示すブロック図である。 同画像形成装置における人体検知装置の構成を示すブロック図である。 同人体検知装置の動作を示すフローチャートである。 同人体検知装置によるドリフト量の検出状態を示すグラフ図である。 センサのドリフトの影響を示すグラフ図である。 長周期サンプリングによるセンサのドリフト量の検出状態を示すグラフ図である。 区間平均によるセンサのドリフト量の検出状態を示すグラフ図である。 重加算平均によるセンサのドリフト量の検出状態を示すグラフ図である。 （ａ）は長期間サンプリングにおける問題点を示すグラフ図、（ｂ）は区間平均における問題点を示すグラフ図、（ｃ）は重加算平均における問題点を示すグラフ図である。

本発明の実施形態に係る人体検知装置、及び画像形成装置について説明する。本実施形態に係る人体検知装置は、センサの検出値に対して短時間の区間平均処理を行い、該処理結果に対して重加算平均処理を行うことで設計上のベース値に対する出力波形のドリフト量を算出し、該ドリフト量に応じて人体検知の判断に用いる閾値を変化させる。これにより、メモリやＣＰＵへの負荷を抑制しつつ、ドリフトの影響を抑制することができる。
以下本発明に係る人体検知装置、及び画像形成装置の実施形態について説明する。まず、画像形成装置について説明する。図１は本発明に係る画像形成装置の概略構成を示す図である。

この画像形成装置１は、フルカラー複写機であり、自動原稿送り装置（ＡＤＦ）１２０、操作部１０、スキャナ部１００、画像形成部２００の各ユニットを備える。ここで、操作部１０と、ＡＤＦ１２０を備えるスキャナ部１００は、画像形成部２００から分離可能なユニットである。操作部１０、ＡＤＦ１２０、スキャナ部１００は、動力機器ドライバやセンサ入力及びコントローラを有する制御ボードを有して、エンジンコントローラと直接又は間接に通信を行いタイミング制御されて原稿画像の読み取りを行う。また、画像形成装置１は、パーソナルコンピュータＰＣに接続されており、複写や、パーソナルコンピュータＰＣからの画像データに基づいての印刷を行う。

図２は同画像形成装置を構成する画像形成部の内部構成を示す図である。画像形成部２００は、４連ドラム方式（タンデム方式）のフルカラー画像形成装置を構成する。画像形成部２００には、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、イエロー（Ｙ）及び黒（ブラック：Ｋ）の各色の画像を形成するための４組の作像ユニットａ、ｂ、ｃ、ｄが、第１転写ベルト２０８の移動方向（図中の左から右方向）に沿ってこの順に配置されている。

以下、作像ユニットａ、ｂ、ｃ、ｄについて説明する。各作像ユニットａ、ｂ、ｃ、ｄは異なる色のトナーを使用する以外は、同一の構成を備える。作像ユニットａ、ｂ、ｃ、ｄには、感光体２０１が配置されている。感光体２０１は、回転可能に支持され矢印方向に回転する。各感光体２０１の外周部には、除電装置、クリーニング装置、帯電装置２０２及び現像装置２０４が配備されている。帯電装置２０２と現像装置２０４の間には、露光装置２０３から発せられる光情報の入るスペースが確保されている。作像ユニットａ、ｂ、ｃ、ｄは同一の構成を備え、現像装置２０４が扱う色材（トナー）の色が異なる。各感光体２０１は、第１転写ベルト２０８に接している。なお、ドラム状の感光体に代えベルト状の感光体を採用することができる。
第１転写ベルト２０８は、回転する支持ローラ２０８ａ及び駆動ローラ２０８ｂ間に支持、張架されていて、矢印方向に移動可能に構成される。第１転写ベルト２０８の内側には、第１転写ローラ２０５が第１転写ベルト２０８を間に挟んで各感光体２０１に対向して配置される。

第１転写ベルト２０８の外側には、第１転写ベルト２０８用のクリーニング装置２０６が配置されている。クリーニング装置２０６は、第１転写ベルト２０８により転写紙（用紙）又は第２転写ベルト２１５にトナー像を転写した後に、第１転写ベルト２０８の表面に残留する不要のトナーを拭い去る。
露光装置２０３は公知のレーザ光を使用した方式であり、フルカラー画像形成に対応した光情報を、一様に帯電された感光体２０１の表面に照射して静電潜像を形成する。露光装置２０３としてＬＥＤアレイと結像手段からなるものも採用できる。第１転写ベルト２０８の図中右方には、第２転写ベルト２１５が配備されている。第１転写ベルト２０８と第２転写ベルト２１５は接触し、予め定められた転写ニップを形成する。第２転写ベルト２１５は矢印方向に移動可能に、支持ローラ２１５ａ及び駆動ローラ２１５ｂ間に支持、張架されている。第２転写ベルト２１５の裏側（ループの内側）には、第２転写手段２１６が配備されている。第２転写ベルト２１５の外側には、第２転写ベルト用のクリーニング装置２１７、チャージャ２１８等が配備されている。このクリーニング装置２１７は、用紙にトナーを転写した後、第２転写ベルト２１５に残留する不要のトナーを拭い去る。

転写紙（用紙）は、図２中の下方に配置される給紙カセット２０９、２１０に収納されており、最上の用紙が給紙ローラ２１１，２１２で１枚ずつ、複数の用紙ガイドを経てレジストローラ２３３に搬送される。第２転写ベルト２１５の上方に、定着器２１４、排紙ガイド２２４、排紙ローラ２２５、排紙スタック２２６が配備されている。第１転写ベルト２０８の上方であって、排紙スタック２２６の下方には、補給用のトナーが収納できるトナー収納部２２７が設けてある。トナーの色はマゼンタ、シアン、イエロー、ブラックの４色があり、カートリッジ内に収納される。カートリッジ内のトナーは、粉体ポンプ等により対応する色の現像装置２０４に適宜補給される。

最初に両面印刷のときの各部の動作を説明する。まず感光体２０１によって作像が行われる。即ち、露光装置２０３のＬＤ光源からの光は、光学素子を経て、帯電装置２０２で一様に帯電された感光体２０１のうち、作像ユニットａの感光体２０１上に至り、色に応じた書き込み情報に対応した潜像が形成される。感光体２０１上の潜像は現像装置２０４で現像され、トナーによる顕像が感光体２０１の表面に形成され保持される。このトナー像は、感光体２０１と同期して移動する第１転写ベルト２０８の表面に転写される。

感光体２０１の表面の、残存するトナーがクリーニング装置でクリーニングされ、除電装置で除電され感光体２０１の表面は、次の作像サイクルに備える。第１転写ベルト２０８は、表面に転写されたトナー像を保持し、矢印の方向に移動する。同様に、作像ユニットｂの感光体２０１に、別の色に対応する潜像が書き込まれ、対応する色のトナーで現像され顕像となる。この像は、すでに第１転写ベルト２０８に乗っている前の色の顕像に重ねられ、最終的に４色重ねられる。なお、単色画像（例えば黒画像）のみを形成する場合もある。
このとき第２転写ベルト２１５は矢印方向に移動していて、第２転写手段２１６の作用で、第２転写ベルト２１５の表面に第１転写ベルト２０８表面に作られた画像が転写される。４個の作像ユニットａ、ｂ、ｃ、ｄの各感光体２０１上で画像が形成されながら、第１、第２転写ベルト２０８、２１５が移動し、作像が進められるので、その時間が短縮できる。第１転写ベルト２０８の表面が、所定位置まで移動すると、用紙の他の面に作成されるべきトナー画像が、前述したような工程で再度感光体２０１により作像され、給紙が開始される。

給紙カセット２０９又は給紙カセット２１０内の最上部にある用紙が引き出され、レジストローラ２３３に搬送される。レジストローラ２３３を経て、第１転写ベルト２０８と第２転写ベルト２１５の間に送られる用紙の片側の面に、第１転写ベルト２０８表面のトナー像が、第２転写手段２１６により転写される。更に用紙は上方に搬送され、第２転写ベルト２１５表面のトナー像が、チャージャ２１８により用紙のもう一方の面に転写される。転写に際して、用紙は画像の位置が正規のものとなるよう、タイミングがとられて搬送される。

上述した処理によって両面にトナー像が転写された用紙は、定着器２１４に送られ、用紙の両面に形成されたトナー像が一度に溶融、定着され、排紙ガイド２２４を経て排紙ローラ２２５により本体フレーム上部の排紙スタック２２６に排出される。図２に示すように、排紙ガイド２２４、排紙ローラ２２５、排紙スタック２２６を構成した場合、両面画像のうち先に用紙に転写される面（頁）、即ち第１転写ベルト２０８から用紙に直接転写される面が下面となって、排紙スタック２２６に載置される。このため、頁揃えをしておくには２頁目の画像を先に作成し、第２転写ベルト２１５にそのトナー像を保持し、１頁目の画像を第１転写ベルト２０８から用紙に直接転写する。第１転写ベルト２０８から直接に用紙に転写される画像は、感光体表面で正像にし、第２転写ベルト２１５から用紙に転写されるトナー像は、感光体表面で逆像（鏡像）になるよう露光される。
このような頁揃えのための作像順、ならびに、正、逆像（鏡像）に切り換える画像処理も、コントローラ上でのメモリに対する画像データの読書き制御によって行っている。第２転写ベルト２１５から画像を用紙に転写した後、ブラシローラ、回収ローラ、ブレード等を備えたクリーニング装置が、第２転写ベルト２１５に残留する不要のトナーや紙粉を除去する。以上が、「両面転写モード」による作像プロセスである。両面印刷の場合には、常にこの作像プロセスで印刷が行われる。

次に、片面印刷について説明する。片面印刷の場合には、「第２転写ベルト２１５による片面転写モード」と「第１転写ベルト２０８による片面転写モード」の２つを選択できる。第２転写ベルト２１５を用いる片面転写モードを設定した場合には、第１転写ベルト２０８に３色又は４色重ねもしくは単色黒で形成された顕像が、第２転写ベルト２１５に転写され、そして用紙の片面に転写される。用紙の他面には画像転写はない。この場合、排紙スタック２２６に排出された印刷済用紙の上面に印刷画面が形成される。一方、第１転写ベルト２０８を用いる片面転写モードを設定した場合には、第１転写ベルト２０８に３色又は４色重ねもしくは単色黒で形成された顕像が、第２転写ベルト２１５には転写されずに、用紙の片面に転写される。用紙の他面には画像転写はない。この場合は、排紙スタック２２６に排出された印刷済用紙の下面に印刷画面が形成される。

以下、画像形成装置１の制御及び人体の検出について説明する。図３は同画像形成装置の制御系を示すブロック図である。画像形成装置１は、操作部１０、システム制御部２０、エンジン制御部３０、人体検知装置２２を備える。
操作部１０はユーザーが機器を操作するためのインターフェースであり、機器の操作に必要な情報を操作画面上に描画しユーザーの操作指示内容をシステム制御部２０へ送る。スキャナ部１００で光学的に読み取られた原稿の画像データは、エンジン制御部３０を介しシステム制御部２０に送信される。
定着器２１４は、エンジン制御部３０で制御され、未定着トナーを用紙に定着する。電源３３は、エンジン制御部３０で制御され、機器に必要な電力を供給するものであり、商用電源からの入力電圧を機器で必要な電圧に変換して供給する。
システム制御部２０、及びエンジン制御部３０は画像形成装置１全体の制御を行っており、各動作モードに応じてシーケンシャルにスキャナ部１００や定着器２１４の制御を行う。また機器の状態遷移として待機モードや稼働モード、一番電力状態が低くなる省エネルギーモードを備え、省エネルギーモードではシステム制御部２０の中でもネットワーク機能など一部の機能と人体検知装置２２のみに通電を行う。

人体検知装置２２は、人を検知するための人体検知センサ２３と人体検知センサ２３の信号出力を制御するセンサ制御部２４を備える。人体検知センサ２３は、焦電センサ等の赤外線センサで構成される。この人体検知センサ２３は、画像形成装置１の前方下方からの赤外線を検知する。この方向から検知することにより、照明からの雑音の影響を受けることなく、人体の脚部からの赤外線を検知することができる。人体検知センサ２３からセンサ制御部２４に出力する検出信号はアナログ出力信号であり、センサ制御部２４は特定の閾値電圧が設定され、人体検知センサ２３のアナログ出力レベルに応じて、システム制御部２０へ検出結果を通知する。閾値演算処理部２５は人体検知センサ２３からのアナログ出力レベルのドリフト量に応じて閾値を変動させる。
センサ制御部２４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成されたコンピュータで構成され、ＣＰＵでプログラムを実行することにより、閾値演算処理部２５の各機能を実現する。

次に閾値演算処理部２５について説明する。図４は同画像形成装置における人体検知装置の構成を示すブロック図、図５は同人体検知装置の動作を示すフローチャートである。
センサ制御部２４には、閾値演算処理部２５が配置されている。閾値演算処理部２５は、Ａ／Ｄ変換部４１、検出値メモリ４２、区間平均演算部４３、重加算平均演算部４４、閾値決定部４５、検出値比較部４６を備える。Ａ／Ｄ変換部４１は、人体検知センサ２３からのアナログ検出信号をデジタル信号に変換し出力する。デジタル信号への変換は予め定められたタイミング、例えば１ｍｓごとに行われる。検出値メモリ４２は、デジタル変換された検出値を格納する。検出値は、予め定めた数、例えば１０、即ち「Ｔ」として１０ｍｓ分が格納される。

区間平均演算部４３は、検出値メモリ４２が格納している１０の検出値に基づいて、式１のｎを１０とした、
Ｖｋ＝（Ｖ＋Ｖ１＋…＋Ｖ９）／１０ ・・・式４
に基づいて、区間平均を演算して出力する。
ここで、区間平均演算部４３で処理する検出値の数は、検出値メモリ４２の容量が小さくても済む程度としている。このため、検出値メモリ４２としてコストが増す大容量のものを使用しなくてもよい。なお、区間平均演算部４３で処理する検出値の数は操作部１０から必要に応じて他の数に変更できる。

重加算平均演算部４４は、区間平均演算部４３が出力した区間平均値について重加算平均処理を行う。重加算平均演算部４４は区間平均演算部４３が出力する区間平均値を受け、式３のＮを２５６（２の８乗）とした、
ＨＡｎ＋１＝｛（１／２５６）＊Ｖ｝＋｛（２５５／２５６）＊ＨＡｎ｝ ・・・式５
に基づいて、重加算平均値「ＨＡｎ＋１」を計算する。これにより、人体検知センサ２３のドリフト値が求められる。なお、ｎ、ｎ＋１は「ＨＡ」の項数又は順序を示し、いずれも自然数である。
ここで、上述した焦電センサの特徴と、脚部の検出の特性に鑑み、区間平均が５ｍｓ〜２０ｍｓ、重加算平均の分母Ｎを２の累乗、即ち、８／１６／３２／１２８／２５６とすることが望ましい。本例では、区間平均の単位時間を１０ｍｓ、Ｎを２５６（２の８乗）とすることで、人体の脚部を良好に検出できる。なお、この分母Ｎは、操作部１０からの操作で、２５６の他、２の累乗に変更できる。

上述した「Ｔ」及び「Ｎ」の値は、「Ｔ×Ｎ」の値が人体の歩行周期により人体を検出可能な範囲に設定する。この例では、区間平均演算部４３における単位時間を「Ｔ：１０ｍｓ」秒とし、重加算平均演算部４４における除算の分母として使用する係数「Ｎ」を２の累乗である２５６とし、即ち、本例では「Ｔ」×「Ｎ」を２．５６秒とできる。
操作部１０からの操作により、「Ｔ」を２０ｍｓとし、「Ｎ」を１２８としたり、他の値を組み合わせたりして「Ｔ×Ｎ」の値が人体の歩行周期により人体を検出可能な範囲に設定する。

閾値決定部４５は、以下の条件に基づいて閾値を補正する。即ち、
「Ｈａｎ＋１＜１．４Ｖのとき、上側閾値＝１．６５Ｖ−（１．４Ｖ−Ｈａｎ＋１）」
とし、
「Ｈａｎ＋１＞１．４Ｖのとき、下側閾値＝１．１５Ｖ＋（Ｈａｎ＋１−１．４Ｖ）」
とし、
「ＨＡｎ＋１＝１．４Ｖのとき閾値変動なし」
とする。
これにより、人体検出の閾値を人体検知センサ２３のドリフトに適合させて適正な値とすることができる。

次にセンサ制御部２４の動作について説明する。図５は同人体検知装置の動作を示すフローチャートである。まず、Ａ／Ｄ変換部４１は、人体検知センサ２３の検出値をデジタル値に変換して検出値メモリ４２に格納する（ステップＳ１）。この検出値メモリ４２への格納は、１ｍｓごとに行われる（ステップＳ６）。デジタル値の格納数が１０個になると（ステップＳ２のＹｅｓ）、区間平均演算部４３は、検出値メモリ４２からデジタル値を取得して、式４に基づいて区間平均値Ｖｋを計算して１ｍｓきざみの検出値を１０個ごとに出力する（ステップＳ３）。
次いで重加算平均演算部４４は、区間平均演算部４３からの区間平均値Ｖｋを取得して、式５に基づいて、重加算平均値「ＨＡｎ＋１」を出力する（ステップＳ４）。閾値決定部４５は、この重加算平均値「ＨＡｎ＋１」に基づいて閾値を上述した条件で補正する（ステップＳ５）。これにより一連の処理は終了し、スタートに戻り同じ処理を続けて行く。
検出値比較部４６は、この補正された閾値と人体検知センサ２３からの出力とを比較して、人体検知センサ２３からの出力が補正された閾値を超えたとき、人体を検出したとする。すると、人体検知装置２２は、システム制御部２０に人体を検出した旨を出力し、システム制御部２０は画像形成装置１を省エネルギーモードから復帰させる。

図６は同人体検知装置によるドリフト量の検出状態を示すグラフである。本例は、人体検知センサ２３のセンシングタイミング１ｍｓ、区間平均演算部４３の区間平均の単位時間１０ｍｓ、重加算平均演算部４４の重加算平均の分母Ｎを２５６とした場合である。閾値が人体検知センサ２３のドリフトに対応して変化し、人体の検出ができることが分かる。

以上のように、本実施形態に係る画像形成装置１によれば、閾値演算処理部２５により、人体検知センサ２３の出力値を平均処理した後、重加算平均処理して閾値を設定する。これにより、安価な小容量のメモリや演算能力が高くない演算素子を採用でき、軽い処理でセンサのドリフト量を知って正確に人体を検出することができる人体検知装置を実現できる。また、上記人体検知装置を備え、該人体検知装置により正確に人体を検出して、省エネルギーモードから復帰する画像形成装置を実現できる。

＜本発明の実施態様例の構成、作用、効果＞
＜第１態様＞
本態様は、画像形成装置１に設置され、人体が画像形成装置１から所定範囲内に存在するか否かを検知する人体検知装置であって、赤外線を検知する人体検知センサ２３と、人体検知センサ２３から得られた検出値が予め定めた閾値を超えた場合に人体が画像形成装置１から所定範囲内に存在すると判断するセンサ制御部２４と、検出値に対して平均処理、及び重加算平均処理を行い、これらの処理の結果に基づいて閾値を設定する閾値演算処理部２５と、を備えることを特徴とする。
本態様によれば、閾値演算処理部２５は、人体検知センサ２３の出力値を平均処理した後、重加算平均処理して閾値を設定する。これにより、安価な小容量のメモリや演算能力が高くない演算素子を採用でき、軽い処理でセンサのドリフト量を知って正確に人体を検出することができる人体検知装置を実現できる。

＜第２態様＞
本態様に係る人体検知装置２２において、閾値演算処理部２５は、検出値に対して予め定めた単位時間について平均処理を順次行い、この平均処理をされて順次求められた単位時間についての平均値について加重平均処理を行うことを特徴とする。
本態様によれば、人体検知センサ２３の出力値を予め定めた単位時間についての平均処理を行い順次出力する。これにより、安価な小容量のメモリを採用でき、軽い処理でセンサのドリフト量を知って正確に人体を検出することができる人体検知装置を実現できる。

＜第３態様＞
本態様は、人体検知装置２２において、平均処理の単位時間を外部から変更可能であることを特徴とする。
本態様によれば、区間平均演算部４３における平均処理の単位時間を変更することができる。これにより、必要とするメモリの容量を最小限のものにできる。

＜第４態様＞
本態様は、人体検知装置２２において、重加算平均処理の係数を外部から変更可能であることを特徴とする。
本態様によれば、重加算平均処理の係数を外部から変更できる。これにより、重加算平均数を２の累乗として高い計算能力を備えない演算素子で処理を実現できる。

＜第５態様＞
本態様に係る人体検知装置２２において、センサ制御部２４は、平均処理における単位時間を「Ｔ」秒とし、重加算平均処理における除算の分母として使用する係数「Ｎ」を２の累乗とし、「Ｔ×Ｎ」の値が人体の歩行周期により人体を検出可能な範囲に「Ｔ」及び「Ｎ」の値を設定したことを特徴とする。
本態様によれば、「Ｔ」及び「Ｎ」を人体検出に適正な値とし、かつ大きな記憶容量や演算能力を必要しないものとできる。これにより、安価な小容量のメモリや演算能力が高くない演算素子を採用でき、軽い処理でセンサのドリフト量を知って正確に人体を検出することができる人体検知装置を実現できる。

＜第６態様＞
本態様に係る人体検知装置２２において、人体検知センサ２３は、画像形成装置１の下側部分に配置され、近接する人体の脚部からの赤外線を検出することを特徴とする。
本態様によれば、画像形成装置１の下側に近接する人体の脚部からの赤外線を検出する。これにより、照明等からの雑音を低減でき、正確な人体の検出を実現できる。

＜第７態様＞
本態様は、人体検知装置２２を備えることを特徴とする画像形成装置である。
本態様によれば、人体検知センサ２３の出力値を平均処理した後、重加算平均処理して閾値を設定して人体を検出できる。これにより、安価な人体検知装置で正確に人体を検出して、省エネルギーモードから復帰する画像形成装置を実現できる。

１：画像形成装置（機器）、１０：操作部、２０：システム制御部、２２：人体検知装置、２３：人体検知センサ（検知手段）、２４：センサ制御部（制御部）、２５：閾値演算処理部（処理部）、４１：Ａ／Ｄ変換部、４２：検出値メモリ、４３：区間平均演算部、４４：重加算平均演算部、４５：閾値決定部、４６：検出値比較部

特許５４５８０５２号公報

Claims (1)

1. 人体が所定範囲内に存在するか否かを検知する人体検知装置を備えた画像形成装置であって、
   前記人体検知装置は、
   前記画像形成装置の前部に、下方に向けて配置され、該画像形成装置に近接する人体の脚部からの赤外線を検知する検知手段と、
   前記検知手段から得られた検出値が予め定めた閾値を超えた場合に人体が前記画像形成装置から所定範囲内に存在すると判断する制御部と、
   前記検出値に対して平均処理、及び重加算平均処理を行うことにより算出された前記検知手段のドリフト値に基づいて前記閾値を設定する処理部と、
   を備え、
   前記処理部は、前記検出値に対して予め定めた単位時間「Ｔ」について前記平均処理を順次行い、この平均処理をされて順次求められた単位時間についての平均値について加重平均処理を行う手段であり、
   前記処理部は、前記単位時間を「Ｔ」秒とし、前記重加算平均処理における除算の分母として使用する係数「Ｎ」を２の累乗とし、「Ｔ×Ｎ」の値が人体の歩行周期により人体を検出可能な範囲に前記「Ｔ」及び「Ｎ」の値を設定し、
   前記画像形成装置は、前記単位時間及び前記重加算平均処理の係数を操作する操作手段を備えることを特徴とする画像形成装置。

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