JP6632250B2 - 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し、故障部品を推定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、分割した領域に対して閾値処理を行ってスジ（白抜け）の有無を判定することで、プリンタが故障しているか否かを診断する技術が開示されている。

特開２０１１−１３７８９５

しかしながら、プリンタから出力される画像にて発生するスジには濃度が薄いスジもあれば、濃いスジもある。また、原因によっては発生するスジの幅（太さ）が異なる。さらに、電子写真プリンタ特有の目視では識別できない面内ムラが発生する。

また、スキャナもプリンタと同様に、データを読み込むことで取得したスキャン画像上にて特有の面内ムラが発生する場合があるという特性を有する。さらに均一なデータを読み込んでもノイズの影響でスキャン画像上にてバラつきが発生するという特性も有する。

このように人間の見た目では均一な画像に見えてもプリンタ、スキャナの特性によってスキャン画像の信号値は大きなバラつきが発生するため、閾値を使って幅／濃度の異なるスジを検出することが難しい。

以上の理由から従来技術ではスキャナを使った電子写真プリンタのスジの有無の判定が難しい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、画像形成手段により形成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、前記チャートの第１の方向に並ぶ１ライン分の画素の画素値からライン信号値を取得し、前記チャートの第１の方向とは異なる第２の方向において隣接する複数のラインのそれぞれから取得したライン信号値を用いてライン代表値を取得する取得手段と、前記第２の方向において、第１の位置よりも先に読み取られる第２の位置において、前記取得手段により第１の代表値を取得し、前記第１の位置よりも後に読み取られる第３の位置において、前記取得手段により第２の代表値を取得し、前記取得された第１の代表値と第２の代表値との差分を用いて、前記第１の位置にスジが発生したか否か判定する判定手段と、を有し、前記第２の位置は、前記判定手段によりスジが発生したと判定されない位置であることを特徴とする。

本発明により、プリンタの面内ムラやスキャナの面内ムラ／ノイズの影響を抑制しつつ、スジの発生有無や位置／幅を検出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における画像診断処理の流れを示した図である。 実施例１におけるスジ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におけるスジ検出処理の流れを示した図である。 実施例１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１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１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、後述する画像診断処理で用いる。

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。

画像診断部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を使ってスジ検出／故障部品推定処理を実行することで画像診断処理を行う。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。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。診断結果表示部１２９は画像診断部１２６から故障部品の推定結果等を受け取り、サービスマン等に結果を表示する。

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。

次に本実施例の画像診断処理について図３を用いて説明する。画像診断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、画像診断部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Ｓ３１８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（ＲＧＢ）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、画像データのうちどのエリアを切り出したかについての位置情報を示す切り出し位置情報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上にエリア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く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にてモノクロ化係数３０６、平均算出画素数３０７を用いてライン信号値３０８を算出する。

ライン信号値３０８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（ＲＧＢ）から切り出された切り出し画像データ３０４（ＲＧＢ）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８（ａ）に示す。図８（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と平行して発生している。このスジが発生する副走査方向４１４と平行するライン上にある画素の画素値を、主走査方向８０１に対して取得する。

次にステップＳ５０４にてモノクロ化係数３０６を用いてＲＧＢで構成される切り出し画像データ５０２に対してグレースケール変換を行う。ここで、モノクロ化係数３０６はエリア（色）別に違うものを用いる。モノクロ化係数３０６はＲＧＢ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、ＲＧＢ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Ｓ５０５にて読みこんだ特定の１ライン上にある画素を抽出し、平均算出画素数３０７を用いて抽出された複数の画素値の平均値を算出してライン信号値３０８として格納する。平均算出画素数３０７とは、画素値を抽出する画素の数を示し、何個の画素を抽出して平均化するかを示したものである。この値は予め決められており、副走査方向１ライン分の画素の数で良いし、紙の大きさに依存するある一定の値でも良い。

ここで、格納されるライン信号値は複数の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Ｓ５０６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各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８（ｂ）に示す。ライン信号値８０３はエリア４０５のライン信号値である。

図８（ｂ）のグラフの横軸は主走査方向８０１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８０２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８０２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８０３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。

図３のフローチャートにてステップＳ３０５のライン信号算出処理を行った後、ステップＳ３０９にてライン信号値３０８からスジ検出処理を行い、スジの特徴量３１３を出力する。その際に予め定められた値であるスジ検出閾値３１０、事前平均を計算する数３１１、注目平均を計算する数３１２を用いる。

スジ検出処理について図６を用いて詳細に説明する。図６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Ｓ６０１にてライン信号値３０８を読み込んで補正処理を行い、補正後のライン信号値６０２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Ｓ６０３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６０２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Ｓ６０４にて、注目平均を計算する数３１２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込む。

注目平均を計算する値３１２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Ｓ６０５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６０６として出力する。例を図９に示す。図９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９（ａ）の９０２は主走査における注目位置を示す。９０３は主走査方向にて注目位置９０２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、９０３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６０６は走査方向にて注目位置９０２以降の位置（注目位置９０２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、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Ｓ６０７にてスジ検出状況６１５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Ｓ６０７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Ｓ６０８にて事前平均を計算する数３１１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９０２以前の位置（注目位置９０２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３１１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Ｓ６０３以降の処理を繰り返す。

ステップＳ６０８にて事前平均算出可能と判断された場合は、ステップＳ６０９にて事前平均を計算する数３１１を用いて注目位置以前の連続する信号値を読み込む。次にステップＳ６１０にて事前平均値６１１を算出する。例を図９に示す。図９（ａ）の９０２は注目位置を示す。９０１は走査方向にて注目位置９０２以前の位置に対応する連続する複数の信号値であり、９０１の位置に対応する各ライン信号値の平均値が事前平均値となる。なお、事前平均値６１１は走査方向にて注目位置９０２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の平均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Ｓ６１２にて注目平均値６０６と事前平均値６１１から差分を算出し、平均値差分データ６１３として出力する。

次にステップＳ６１４にて平均値差分データ６１３とスジ検出閾値３１０を用いてスジ判定処理を行い、スジ検出結果６１６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６１５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６１５に反映させる。

次にステップＳ６１７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Ｓ６０３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Ｓ６０７にてスジ検出状況６１５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６１１を計算せず、スジ検出時の事前平均値６１１を用いてステップ６１２の差分算出処理を行う。

Ｓ６０７にてスジが検出されている状態か否か判断し、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９を用いて説明する。

図９（ａ）は注目位置９０２にてスジが検出されていない状態を示す。注目位置９０２に対して注目平均値９０３と事前平均値９０１を算出して差分を求める。注目位置９０２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９（ｂ）も注目位置９０５にてスジが検出されていない状態を示す。注目位置９０５に対して注目平均値９０６と事前平均値９０４を算出して差分を求める。注目位置９０５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９０５以降は「スジが検出された状態」となる。

図９（ｃ）は注目位置９０７にてスジが検出された状態を示す。注目位置９０７に対して注目平均値９０８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９０９ではなくスジ検出するまでに用いられた事前平均値９０４を算出して差分を求める。注目位置９０７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９０４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８（ｃ）の８０４は平均値差分データ６１３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８０５と下限閾値８０６はスジ検出閾値３１０である。上限閾値８０５をより大きい差分は薄いスジ、下限閾値８０６より小さい差分は濃いスジと判定される。

上限閾値８０５と下限閾値８０６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６のフローチャートにて最後にステップＳ６１８にて補正後のライン信号値６０２とスジ検出結果６１６を用いてスジの特徴量３１３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。

図３のフローチャートにてステップＳ３０９の処理を行った後、ステップＳ３１４にて画像データ３０２の全てのエリア（図４（ｂ）の場合、エリア４０５〜４０８）に対して処理を行ったか否かを判定する。処理を行っていないと判定された場合はステップＳ３０１にて処理を行っていないエリアの切り出しを行い、処理を繰り返す。

全てのエリアに対して処理を行っていると判定された場合はステップＳ３１５にて切り出し位置情報３０３、スジの特徴量３１３、故障部品推定用情報３１６を用いて故障部品推定処理を行い、故障部品推定結果３１７を出力する。

故障部品推定処理について図７を用いて説明する。まず、ステップＳ７０１にてスジの特徴量３１３と切り出し位置情報３０３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切り出し位置情報３０３を用いる。

次にステップＳ７０２にて全ての色版で同じスジが発生しているか否かを判定する。全ての色版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Ｓ７０３にてスジの特徴量３１３と故障部品推定用情報３１６から故障部品を推定する。故障部品推定用情報３１６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Ｓ７０３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３１７として出力する。

ステップＳ７０２にて全ての色版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Ｓ７０３にてスジの特徴量３１３と故障部品推定用情報３１６から故障部品を色ごとに推定する。故障部品推定用情報３１６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３１７として出力する。

チャートが図４（ａ）のように色版別で構成されていない場合はステップＳ７０２の判定処理は行わず、対応する色版に対してのみ故障部品の推定処理を行う。

図３のフローチャートにて、最後にステップＳ３１８にて故障部品推定結果３１７を用いて画像診断結果の通知を行う。例を図１０に示す。ＵＩ１００１は表示装置１１８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。ユーザは診断結果またはコードをサービスマンに通知することで、サービスマンは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。ネットワーク１２３及び１２７が有効な場合は、サーバー１２８の診断結果表示部１２９に画像診断結果を表示することで、ユーザが通知することなくサービスマンが判断することが可能となる。ＵＩ１００１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。

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スジ検出閾値の代わりとなる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図７に示す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、本実施例では画像診断処理をＭＦＰ１０１の画像診断部１２６で行ったが、サーバー１２８で全てまたは一部の処理を行ってもよい。

本実施例により、プリンタ固有の特徴量である面内ムラやスキャナ固有の特徴量である面内ムラ／ノイズの影響を受けずにスジの発生有無や位置／幅を検出することが可能となる。さらに、ＣＭＹＫの色別にスジの検出を行うことで故障部位をより詳細に推定することが可能となる。
［実施例２］
次にスジ検出時に検出結果が妥当か否かを判定する場合の実施例について説明する。

前述した実施例１では画像データから特定のエリアを切り出してライン信号値を算出し、スジ検出処理を行って故障部品の推定を行う手法について説明した。

しかし、スジ検出時に注目位置の初期位置にスジが発生した場合、スジが発生していない箇所がスジ発生箇所であると誤判定されてしまう。信号値を見ることで処理が間違っているか否かを判断することは可能だが、正常な箇所とスジのある箇所の信号値差が小さい場合は判断が難しい。

本実施例では上記状況を踏まえ、スジ検出処理後にスジ検出処理結果が妥当であるか否かを判定する例について説明する。

スジ検出から故障部品の推定までのフローチャートは実施例１と同様なので説明を省略する。本実施例ではスジ検出処理３０９が実施例１と異なる。

スジ検出処理について図１１のフローチャートを用いて説明する。
図１１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、ライン信号値３０８を読み込み、ステップＳ１１０１にてスジ検出処理を行って平均値差分データ６１３とスジの特徴量３１３を出力する。スジ検出処理は図６のステップＳ６０１〜Ｓ６１８と同様なので説明を省略する。

次にステップＳ１１０２にて平均値差分データ６１３と差分データ妥当性判定情報１１０３を用いて分析し、妥当な差分データか否かを判定する。ステップＳ１１０４にて妥当な差分データであるか判定し、妥当と判断された場合は処理を終了させる。妥当ではないと判定された場合はステップＳ１１０５にて注目位置／走査方法設定情報１１０６を用いて再設定を行い、スジ検出処理１１０１を繰り返す。スジ検出処理１１０１を繰り返すと処理時間がかかるため、再計算していることを表示装置１１８上に表示してもよい。

差分データが妥当かを判断する例について図１２を用いて説明する。図１２（ａ）は注目位置の開始位置にスジが発生した例を示す。図８（ａ）と異なり、開始位置にスジ１２０１が発生している。

図１２（ａ）に対してライン信号値を算出したものが図１２（ｂ）、図１２（ｃ）の１２０３である。左端に濃いスジが発生しているため、信号値が低くなっている。ライン信号値１２０３に対して走査方向８０１に従って平均値差分データ６１３を算出した結果が図１２（ｂ）の１２０４となる。スジの発生している箇所を注目位置の開始点としているため、スジが発生している箇所が正常と判断される。それ以降のデータはスジが発生していない箇所も含めて全てスジとして検出され、差分値は大きくなる。上限閾値１２０６、下限閾値１２０７を用いてスジ判定処理を行うと、スジ１２０１以外の全ての領域がスジであると誤判定されてしまう。

よって、この誤判定の発生を防ぐために、Ｓ１１０２にて差分データに対する分析処理を行う。ステップＳ１１０２の分析処理では平均値差分データ１２０４に対して閾値判定処理を行い、閾値を超えた差分の数をカウントする。差分データ妥当性判定情報１１０３を用いて、閾値を超えた数が多すぎる（閾値を超えた差分の数がある一定数以上である）場合は妥当な差分データではないと判定する。平均値差分データ１２０４はほとんどが上限閾値１２０６を超えているので妥当な差分データではないと判定される。

図１２（ｃ）はステップＳ１１０５にて注目位置と走査方法を再設定して平均値差分データ１２０５を算出したものである。注目画素の開始位置を右端とし、走査方向を図１２（ａ）の１２０２に従って差分を算出すると平均値差分データ１２０５となる。注目位置の開始位置にスジが発生していないため、上限閾値１２０６、下限閾値１２０７を用いてスジ判定処理を行ってスジを検出することが可能となる。

本実施例では注目位置／走査方法設定情報として右端から逆方向に走査する例を示したが、例えば注目位置の開始位置を中央に設定し、左右に対して走査する方法を用いてもよい。また、本実施例では平均値差分データの閾値を超えた数を用いて差分データを分析したが、例えば検出されたスジの信号値の平均／分散を算出して本当にスジなのかを判定するなど、どのようなものであってもよい。

本実施例により、プリンタ固有の特徴量である面内ムラやスキャナ固有の特徴量である面内ムラ／ノイズの影響を受けずにスジの発生有無や位置／幅を検出することが可能となる。さらに、ＣＭＹＫの色別にスジの検出を行うことで故障部位をより詳細に推定することが可能となる。

さらに本実施例により、平均値差分データを分析することでスジ検出処理の結果が妥当か否かを判定することができるため、検出精度を向上させ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 (11)

1. 画像形成手段により形成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、前記チャートの第１の方向に並ぶ１ライン分の画素の画素値からライン信号値を取得し、前記チャートの第１の方向とは異なる第２の方向において隣接する複数のラインのそれぞれから取得したライン信号値を用いてライン代表値を取得する取得手段と、
   前記第２の方向において、第１の位置よりも先に判定される第２の位置において、前記取得手段により第１の代表値を取得し、前記第１の位置よりも後に判定される第３の位置において、前記取得手段により第２の代表値を取得し、前記取得された第１の代表値と第２の代表値との差分を用いて、前記第１の位置にスジが発生したか否か判定する判定手段とを有し、
   前記第２の位置は、前記判定手段によりスジが発生したと判定されない位置であることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記取得手段により取得されるライン信号値は、前記チャートの第１の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。
3. 前記第１の代表値は、前記第１の位置よりも前に走査され、前記第２の方向における所定の範囲内の位置に対応する各ライン代表値の平均値を算出することで求められることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記第２の代表値は、前記第１の位置よりも後に走査され、前記第２の方向における所定の範囲内の位置に対応する各ライン代表値の平均値を算出することで求められることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記判定手段は、前記第１の代表値と前記第２の代表値との差分が第１の閾値より大きければ、前記第１の位置にスジが発生したと判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記チャートは、ＣＭＹＫの各トナーを用いて形成されたそれぞれの領域を有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記判定手段により判定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ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記判定手段は、前記第１の代表値と前記第２の代表値との差分のうち、第１の閾値より大きい差分の数が第２の閾値より大きければ、前記第１の位置を変更することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
9. 前記画像形成手段により形成されるチャートは均一な濃度で形成されるよう指示されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. 画像形成手段により形成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、前記チャートの第１の方向に並ぶ１ライン分の画素の画素値からライン信号値を取得し、前記チャートの第１の方向とは異なる第２の方向において隣接する複数のラインのそれぞれから取得したライン信号値を用いてライン代表値を取得する取得ステップと、
    前記第２の方向において、第１の位置よりも先に判定される第２の位置において、前記取得ステップにて第１の代表値を取得し、前記第１の位置よりも後に判定される第３の位置において、前記取得ステップにて第２の代表値を取得し、前記取得された第１の代表値と第２の代表値との差分を用いて、前記第１の位置にスジが発生したか否か判定する判定ステップとを有し、
    前記第２の位置は、前記判定ステップによりスジが発生したと判定されない位置であることを特徴とする画像処理方法。
11. コンピュータに請求項１０の画像処理方法を実行させるためのプログラム。

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