JP6672973B2 - 画像形成システム、画像形成装置、画像形成方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像形成システム、画像形成装置、画像形成方法及びプログラムに関する。

従来、画像形成装置により用紙上に画像を形成した後、用紙面を読み取って得られたスキャン画像を検品済みの正常画像と比較することにより、汚れや色ずれ、位置ずれ等の異常を検出することが行われている。
異常が検出された場合には、スキャン画像と正常画像の差分を表示することで、異常が検出された画像領域をユーザーが確認できるようにしている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２０００−２９１９８号公報

ユーザーが許容できる異常の許容範囲は、画像形成の目的によって変わるため、通常は、異常の検出パラメーターを複数用意し、ユーザーが検出レベルを選択できるようにしている。
しかしながら、異常を検出するアルゴリズムは複雑であり、ユーザーのニーズに応じた検出パラメーターに最適化するには、実際の異常の検出結果を確認しながら何度も検出パラメーターの設定を繰り返さなければならず、手間がかかっていた。

本発明の課題は、ユーザーのニーズに応じた検出パラメーターの設定を容易にすることである。

請求項１に記載の発明によれば、
用紙上に画像を形成する画像形成部と、
前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
前記履歴画像を保存する記憶装置と、
前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
前記ユーザー端末は、前記ユーザーの評価に応じて、前記履歴画像中の前記異常の検出情報を削除、追加又は変更して、修正した履歴画像を生成し、
前記パラメーター設定部は、前記修正した履歴画像中の前記異常の検出情報に基づいて、前記スキャン画像中の異常を最終決定することを特徴とする画像形成システムが提供される。

請求項２に記載の発明によれば、
前記ユーザー端末は、前記異常の検出結果として、前記履歴画像中のスキャン画像及び異常の検出情報を表示し、前記スキャン画像中の各異常が検出対象の異常であるか否かのユーザーの評価を入力することを特徴とする請求項１に記載の画像形成システムが提供される。

請求項３に記載の発明によれば、
前記パラメーター設定部は、前記修正した履歴画像中に新たな異常の検出情報が追加されている場合、前記修正した履歴画像中の前記スキャン画像を学習用の画像として前記記憶装置に保存することを特徴とする請求項１に記載の画像形成システムが提供される。

請求項４に記載の発明によれば、
前記ユーザー端末は、前記ユーザーの評価の理由をさらに入力し、入力した評価の理由を前記スキャン画像に埋め込み、前記修正した履歴画像を生成することを特徴とする請求項１又は３に記載の画像形成システムが提供される。

請求項５に記載の発明によれば、
前記パラメーター設定部は、前記画像検査部が、検出対象の異常の種類に応じて、又は部分的な画像領域ごとに、使用する異常の検出パラメーターを切り替える場合、各検出パラメーターを個別に決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像形成システムが提供される。

請求項６に記載の発明によれば、
前記部分的な画像領域は、画像の属性が同じ画像領域であることを特徴とする請求項５に記載の画像形成システムが提供される。

請求項７に記載の発明によれば、
前記パラメーター設定部は、前記決定した異常の検出パラメーターを、前記画像の形成に用いた用紙の種類、前記画像の形成の依頼者及び前記異常の検出結果の評価者の少なくとも１つに対応付けて、前記記憶装置に保存することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像形成システムが提供される。
請求項８に記載の発明によれば、
用紙上に画像を形成する画像形成部と、
前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
前記履歴画像を保存する記憶装置と、
前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
前記パラメーター設定部は、前記決定した異常の検出パラメーターを、前記画像の形成に用いた用紙の種類、前記画像の形成の依頼者及び前記異常の検出結果の評価者の少なくとも１つに対応付けて、前記記憶装置に保存することを特徴とする画像形成システムが提供される。

請求項９に記載の発明によれば、
前記パラメーター設定部は、前記最終決定した異常が検出されたページ及び前記最終決定した異常が検出されなかったページのいずれか一方又は両方のリストを作成し、
前記ユーザー端末は、前記リストを表示することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像形成システムが提供される。

請求項１０に記載の発明によれば、
前記パラメーター設定部は、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、矛盾することをユーザーに通知することを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の画像形成システムが提供される。
請求項１１に記載の発明によれば、
用紙上に画像を形成する画像形成部と、
前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
前記履歴画像を保存する記憶装置と、
前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
前記パラメーター設定部は、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、矛盾することをユーザーに通知することを特徴とする画像形成システムが提供される。

請求項１２に記載の発明によれば、
前記パラメーター設定部は、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、ユーザーが検出対象ではないと評価した異常も検出するように、前記異常の検出パラメーターを決定することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の画像形成システムが提供される。
請求項１３に記載の発明によれば、
用紙上に画像を形成する画像形成部と、
前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
前記履歴画像を保存する記憶装置と、
前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
前記パラメーター設定部は、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、ユーザーが検出対象ではないと評価した異常も検出するように、前記異常の検出パラメーターを決定することを特徴とする画像形成システムが提供される。

請求項１４に記載の発明によれば、
前記異常の検出パラメーターの初期設定時、
前記画像検査部は、使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて、前記スキャン画像から検出できるすべての異常を検出し、
前記パラメーター設定部は、前記画像検査部により検出したすべての異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、前記異常の検出パラメーターを決定して初期設定することを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一項に記載の画像形成システムが提供される。

請求項１５に記載の発明によれば、
前記画像検査部は、現在設定されている検出パラメーターを用いて、前記スキャン画像から異常をさらに検出し、
前記ユーザー端末は、前記最も異常を検出しやすい検出パラメーター及び前記現在設定されている検出パラメーターのそれぞれによる異常の検出結果を表示することを特徴とする請求項１４に記載の画像形成システムが提供される。

請求項１６に記載の発明によれば、
前記異常の検出パラメーターの初期設定時、
前記画像形成部は、前記画像検査部が使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて検出できる、異なるレベルの異常のサンプル画像を用紙上に形成し、
前記パラメーター設定部は、前記各サンプル画像の異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、前記異常の検出パラメーターを決定して初期設定することを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一項に記
載の画像形成システムが提供される。

請求項１７に記載の発明によれば、
前記履歴画像のファイル形式は、ＰＤＦであり、
前記異常の検出情報は、前記ＰＤＦのしおり、ノート注釈及びテキスト注釈の少なくとも１つを用いて埋め込まれていることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一項に記載
の画像形成システムが提供される。
請求項１８に記載の発明によれば、
用紙上に画像を形成する画像形成部と、
前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
前記履歴画像を保存する記憶装置と、
前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
前記履歴画像のファイル形式は、ＰＤＦであり、
前記異常の検出情報は、前記ＰＤＦのしおり、ノート注釈及びテキスト注釈の少なくとも１つを用いて埋め込まれていることを特徴とする画像形成システムが提供される。

請求項１９に記載の発明によれば、
用紙上に画像を形成する画像形成部と、
前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、
前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部と、
を備え、
前記パラメーター設定部は、前記設定した異常の検出パラメーターを、外部の記憶装置に保存することを特徴とする画像形成装置が提供される。

請求項２０に記載の発明によれば、
前記パラメーター設定部は、他の画像形成装置においてユーザーの評価に応じて設定した異常の検出パラメーターを取得し、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターとして設定することを特徴とする請求項１９に記載の画像形成装置が提供される。

請求項２１に記載の発明によれば、
コンピューターに、
画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
前記パラメーター設定部により、前記設定した異常の検出パラメーターを、外部の記憶装置に保存するステップと、
を実行させるためのプログラムが提供される。
請求項２２に記載の発明によれば、
画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
前記パラメーター設定部により、前記決定した異常の検出パラメーターを、前記画像の形成に用いた用紙の種類、前記画像の形成の依頼者及び前記異常の検出結果の評価者の少なくとも１つに対応付けて、記憶装置に保存するステップと、
を有する画像形成方法が提供される。
請求項２３に記載の発明によれば、
画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
前記パラメーター設定部により、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、矛盾することをユーザーに通知するステップと、
を有する画像形成方法が提供される。
請求項２４に記載の発明によれば、
画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
前記パラメーター設定部により、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、ユーザーが検出対象ではないと評価した異常も検出するように、前記異常の検出パラメーターを決定するステップと、
を有する画像形成方法が提供される。
請求項２５に記載の発明によれば、
画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
前記異常の検出パラメーターの初期設定時、
前記画像検査部により、使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて、前記スキャン画像から検出できるすべての異常を検出し、
前記パラメーター設定部により、前記画像検査部により検出したすべての異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、前記異常の検出パラメーターを決定して初期設定するステップと、
を画像形成方法が提供される。
請求項２６に記載の発明によれば、
画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
前記異常の検出パラメーターの初期設定時、
前記画像形成部により、前記画像検査部が使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて検出できる、異なるレベルの異常のサンプル画像を用紙上に形成し、
前記パラメーター設定部により、前記各サンプル画像の異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、前記異常の検出パラメーターを決定して初期設定するステップと、
を有する画像形成方法が提供される。
請求項２７に記載の発明によれば、
画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
前記履歴画像のファイル形式は、ＰＤＦであり、
前記異常の検出情報は、前記ＰＤＦのしおり、ノート注釈及びテキスト注釈の少なくとも１つを用いて埋め込まれるステップと、
を有する画像形成方法が提供される。

本発明によれば、ユーザーのニーズに応じた検出パラメーターの設定を容易にすることができる。

本発明の実施の形態の画像形成システムの構成を示す図である。 画像形成装置の概略構成を示す正面図である。 画像形成装置の構成を機能ごとに表すブロック図である。 ユーザー端末の構成を機能ごとに表すブロック図である。 画像形成装置において、異常の検出パラメーターを初期設定するときの処理手順を示すフローチャートである。 異常の評価チャートの一例を示す図である。 画像形成システムにおいて、ジョブの実行時に異常を検出するときの処理手順を示すフローチャートである。 履歴画像中のスキャン画像と異常の検出情報の表示例を示す図である。 ユーザーの評価の入力例を示す図である。 異常の検出パラメーターのリストの一例を示すテーブルである。 最終決定した異常が検出されたページと検出されなかったページのリストの一例を示すテーブルである。 画像形成装置において、既存の検出パラメーターを設定するときの処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の画像形成システム、画像形成装置及びプログラムの実施の形態について、図面を参照して説明する。

〔画像形成システム〕
図１は、本発明の実施の形態の画像形成システム１を示している。
図１に示すように、画像形成システム１は、ネットワークＮを介して接続された、画像形成装置１０、ユーザー端末２及びサーバー３を備えている。
画像形成システム１では、形成する画像の内容をページ記述言語（ＰＤＬ：Page Description Language）で記述したベクトルデータを、ユーザー端末２からサーバー３経由で画像形成装置１０に送信することにより、画像形成装置１０において用紙上に画像を形成することができる。
なお、図１は、それぞれ２つの画像形成装置１０及びユーザー端末２を例示しているが、画像形成装置１０、ユーザー端末２等の台数は特に限定されない。

〔画像形成装置〕
図２は、画像形成装置１０の概略構成を示している。
図２に示すように、画像形成装置１０は、用紙上に画像を形成する画像形成部２０と、当該用紙面を読み取ってスキャン画像を生成する画像読取部３０と、を備えている。

図３は、画像形成装置１０の主な構成を機能ごとに表すブロック図である。
図３に示すように、画像形成装置１０は、制御部１１、記憶装置１２、操作部１３、表示部１４、通信部１５、画像生成部１６、画像読取部１７、画像メモリー１８、画像処理部１９、画像形成部２０、画像読取部３０、画像検査部４０、履歴生成部５１及びパラメーター設定部５３を備えている。

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えて構成され、記憶装置１２から各種プログラムを読み出して実行することにより、各部を制御する。
例えば、制御部１１は、画像生成部１６又は画像読取部１７により生成され、画像メモリー１８に保持されたビットマップ形式の原画像を、画像処理部１９により画像処理させて、画像処理後の原画像に基づいて、画像形成部２０により用紙上に原稿画像を形成させる。

記憶装置１２は、制御部１１により読み取り可能なプログラム、プログラムの実行時に用いられるファイル等を記憶している。記憶装置１２としては、ハードディスク等の大容量メモリーを用いることができる。

操作部１３は、ユーザーの操作に応じた操作信号を生成し、制御部１１に出力する。操作部１３としては、キーパッド、表示部１４と一体に構成されたタッチパネル等を用いることができる。

表示部１４は、制御部１１の指示にしたがって操作画面等を表示する。表示部１４としては、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＥＬＤ（Organic Electro Luminescence Display）等を用いることができる。

通信部１５は、ネットワークＮ上の外部装置、例えばユーザー端末２、サーバー３、他の画像形成装置１０等と通信する。
例えば、通信部１５は、ユーザー端末２からネットワークＮを介して、上述したベクトルデータを受信する。また、通信部１５は、履歴生成部５１により生成された履歴画像をユーザー端末２へ送信し、ユーザー端末２において修正した履歴画像を受信する。

画像生成部１６は、通信部１５により受信したベクトルデータをラスタライズ処理し、ビットマップ形式の原画像を生成する。原画像は、各画素がＣ（シアン）、Ｍ（マジェンタ）、Ｙ（イエロー）及びＫ（黒）の４色の画素値を有する。画素値は画像の濃淡を表すデータ値であり、例えば８ｂｉｔのデータ値は０〜２５５階調の濃淡を表す。

画像生成部１６は、原画像の生成時、各画素の属性を示す属性情報を生成する。
例えば、画像生成部１６は、ＰＤＬで記述された文字コードにしたがって描画した、かな、アルファベット、数字等の画像の各画素の属性を文字（Text）と決定し、ＤＸＦ、ＳＶＧ、ＷＭＦ等のベクトル形式の記述にしたがって描画した罫線、多角形、円等の画像の各画素の属性を図形（Graphics）と決定する。また、画像生成部１６は、ＪＰＥＧ等のファイルにより描画した写真等の画像の属性を写真（Photo）と決定し、さらに顔認識を行って顔と認識できる画像の属性を顔（face）と決定する。

画像読取部１７は、図２に示すように、自動原稿送り装置、スキャナー等からなり、原稿台上にセットされた原稿面を読み取って、ビットマップ形式の原画像を生成する。画像読取部１７により生成された原画像は、各画素がＲ（赤）、Ｇ（緑）及びＢ（青）の３色の画素値を有する。この原画像は、図示しない色変換部によって、Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫの４色の画素値を有する原画像に色変換される。

画像メモリー１８は、画像生成部１６又は画像読取部１７により生成された原画像を一時的に保持するバッファーメモリーである。画像メモリー１８としては、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）等を用いることができる。

画像処理部１９は、画像メモリー１８から原画像を読み出して、画像の回転、拡大、縮小、ページ番号の付加、ページ集約等のレイアウト処理、細線化処理、濃度補正処理、疑似的に中間調を再現する中間調処理等の各種画像処理を施す。

画像形成部２０は、画像処理部１９により画像処理された原画像の各画素の４色の画素値に応じて、Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫの４色からなる原稿画像を用紙上に形成する。
画像形成部２０は、図２に示すように、４つの書込みユニット２１、中間転写ベルト２２、２次転写ローラー２３、定着装置２４及び給紙トレイ２５を備えている。

４つの書込みユニット２１は、中間転写ベルト２２のベルト面に沿って直列（タンデム）に配置され、Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫの各色の画像を形成する。各書込みユニット２１は形成する画像の色が異なるだけで構成は同じであり、図２に示すように、光走査装置２１ａ、感光体２１ｂ、現像部２１ｃ、帯電部２１ｄ、クリーニング部２１ｅ及び１次転写ローラー２１ｆを備えている。

画像形成時、各書込みユニット２１では、帯電部２１ｄにより感光体２１ｂを帯電させた後、原稿画像に基づいて光走査装置２１ａにより出射した光束で感光体２１ｂ上を走査し、静電潜像を形成する。現像部２１ｃによりトナー等の色材を供給して現像すると、感光体２１ｂ上に画像が形成される。
４つの書込みユニット２１の感光体２１ｂ上にそれぞれ形成した画像を、それぞれの１次転写ローラー２１ｆにより、中間転写ベルト２２上に順次重ねて転写（１次転写）する。これにより、中間転写ベルト２２上には各色からなる画像が形成される。１次転写後、クリーニング部２１ｅにより感光体２１ｂ上に残留する色材を除去する。

画像形成部２０は、給紙トレイ２５から用紙を給紙し、２次転写ローラー２３により中間転写ベルト２２から用紙上に画像を転写（２次転写）した後、用紙を定着装置２４により加熱及び加圧して、定着処理を施す。
用紙の両面に画像を形成する場合は、搬送経路２６に用紙を搬送してその表裏を反転した後、再度２次転写ローラー２３へ用紙を搬送する。

画像読取部３０は、画像形成部２０において画像が形成された用紙面を読み取り、ビットマップ形式のスキャン画像を生成する。画像読取部３０により用紙の片面を読み取った後、搬送経路３１経由で画像読取部３０へ用紙を搬送することにより、用紙の両面を読み取ることができる。
画像読取部３０としては、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子を用いたラインセンサー、エリアセンサー等を用いることができる。

画像検査部４０は、画像読取部３０により生成されたスキャン画像を正常画像と比較することにより、スキャン画像中の異常を検出する。正常画像としては、画像生成部１６又は画像読取部１７により生成された原画像を用いることもできるし、画像が形成された複数ページの用紙のなかからユーザーが検品し、異常がないと判断した用紙のスキャン画像を用いることもできる。

画像検査部４０は、画像の欠陥、色ずれ、位置ずれ等の複数種類の異常を検出することができ、画像検査部４０は検出対象の異常の種類に応じた異常の検出アルゴリズムを使用して、各種類のうちの少なくとも１種類の異常を検出する。画像検査部４０は、各検出アルゴリズムにおいて異常か正常かを決定する異常の検出パラメーターを変更することにより、異常の検出のしやすさ、すなわち検出レベルを切り替えることができる。

例えば、欠陥の検出時、画像検査部４０は、スキャン画像と正常画像の特徴点を決定し、当該特徴点の特徴量を算出して判別分析法により類似するか否かを判別し、類似しないと判別された特徴点を、スジ、しわ、汚れ、画像の誤り、消失等の欠陥が生じた画像領域として検出する。この検出アルゴリズムでの検出パラメーターは、判別分析に使用する線形判別関数等であり、これを変更することにより、欠陥の検出レベルを切り替えることができる。

色ずれの検出時、画像検査部４０は、スキャン画像と正常画像の階調値の差が閾値以上の画像領域を色ずれが生じた画像領域として検出する。この検出アルゴリズムでの検出パラメーターは、スキャン画像と正常画像の階調値の差と比較する閾値であり、この閾値を小さくすれば色ずれを検出しやすく、大きくすれば色ずれを検出しにくくなり、色ずれの検出レベルを変更することができる。
画像検査部４０は、正常画像の階調値を基準値として、スキャン画像の階調値と基準値との差を色ずれ量として算出する。キャリブレーションのため、色ずれ検出用の画像が形成された場合はそのスキャン画像中の色ずれを検出することもできる。色ずれ検出用の画像としては、例えば１次色（Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫ）、２次色（１次色の混色）等の階調値を異ならせた複数のパッチからなるカラーチャート等の画像を用いることができる。

位置ずれの検出時、画像検査部４０は、正常画像とスキャン画像の位置ずれ量が閾値以上の画像領域を位置ずれが生じた画像領域として検出する。この検出アルゴリズムでの検出パラメーターは、位置ずれ量と比較する閾値であり、この閾値を小さくすれば位置ずれを検出しやすく、大きくすれば位置ずれを検出しにくくなり、位置ずれの検出レベルを変更することができる。
位置ずれの補正のため、位置ずれ検出用の画像が形成された場合は当該画像の位置ずれを検出することもできる。位置ずれ検出用の画像としては、例えばトンボと呼ばれる十字の画像等を用いることができる。画像検査部４０は、正常画像とスキャン画像のそれぞれの位置ずれ検出用の画像の位置、例えば用紙の端部からトンボの画像までの距離等を比較し、位置が異なるトンボの画像領域を位置ずれが生じた画像領域として検出する。画像検査部４０は、正常画像とスキャン画像のそれぞれの位置ずれ検出用の画像の位置の差を位置ずれ量として算出する。

なお、上述した各異常の検出アルゴリズム及び検出パラメーターは一例であり、画像検査部４０が使用する検出アルゴリズム及び検出パラメーターはこれらに限定されない。

履歴生成部５１は、画像読取部３０により生成されたスキャン画像を用いて履歴画像を生成する。履歴画像は、画像形成の実施のエビデンスであり、画像形成により得られた印刷物の検品、確認等にも利用することができる。
履歴生成部５１は、画像検査部４０により少なくとも１つの異常が検出された場合、各異常が検出されたことを示す検出情報を生成し、生成した検出情報をスキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する。履歴生成部５１は、生成した履歴画像を記憶装置１２に保存するが、通信部１５を介してユーザー端末２やサーバー３等のネットワークＮ上の外部装置に送信し、当該外部装置の記憶装置に保存してもよい。

パラメーター設定部５３は、画像検査部４０による異常の検出結果に対し、ユーザー端末２において入力したユーザーの評価に応じて、スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、画像検査部４０において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定する。

〔ユーザー端末〕
ユーザー端末２としては、ＰＣ等の一般的なコンピューター端末を使用できる。
図４は、ユーザー端末２の主な構成を機能ごとに示すブロック図である。
図４に示すように、ユーザー端末２は、制御部２０１、記憶装置２０２、通信部２０３、操作部２０４、表示部２０５及び履歴修正部５２を備えている。

制御部２０１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等を備えて構成され、記憶装置２０２から各種プログラムを読み出して実行することにより、各部を制御する。

記憶装置２０２は、制御部２０１により読み取り可能なプログラム、プログラムの実行時に用いられるファイル等を記憶している。記憶装置２０２としては、ハードディスク等の大容量メモリーを用いることができる。
記憶装置２０２は、画像形成装置１０において生成した履歴画像、決定した検出パラメーター等を記憶することができる。

通信部２０３は、画像形成装置１０、サーバー３等のネットワークＮ上の外部装置と通信する。
通信部２０３は、例えばベクトルデータをサーバー３へ送信し、画像形成装置１０から履歴画像等を受信することができる。

操作部２０４は、画像形成装置１０におけるスキャン画像中の異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力することができる。操作部２０４としては、キーボード、タッチパネル、キーパッド等を用いることができる。

表示部２０５は、画像形成装置１０において生成された履歴画像中のスキャン画像や異常の検出情報等を表示することができる。表示部２０５としては、ＬＣＤ、ＯＥＬＤ等を用いることができる。

履歴修正部５２は、操作部２０４により入力したユーザーの評価に応じて、履歴画像中の異常の検出情報を削除、追加又は変更する等して、修正した履歴画像を生成する。

〔サーバー〕
サーバー３は、ネットワークＮ上の各画像形成装置１０における画像の形成を管理する。
サーバー３は、ユーザー端末２と同様に構成することができ、制御部、記憶装置、操作部、表示部、通信部等を備えている。
例えば、サーバー３は、各ユーザー端末２から各画像形成装置１０へベクトルデータを配信し、各画像形成装置１０においてユーザーの評価に応じて設定した異常の検出パラメーターを記憶装置に保存する。

なお、上記画像検査部４０、履歴生成部５１、履歴修正部５２及びパラメーター設定部５３を、それぞれＬＳＩ（Large Scale Integration）等の専用のハードウェア資源により構成することもできるし、ＣＰＵ等のコンピューターにより、画像の検査又は履歴画像の生成のためのプログラムを読み込み、実行するソフトウェア処理によっても、ハードウェア資源の場合と同じ処理内容を実現することができる。

上記画像形成システム１では、画像形成装置１０により用紙上に形成した画像の異常を検出し、この異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて異常の検出パラメーターを決定し設定することにより、ユーザーのニーズに応じた検出パラメーターを容易に設定することができる。

図５は、上記画像形成装置１０において異常の検出パラメーターを初期設定するときの処理手順を示している。
初期設定には、専用の評価チャートを使用することができるが、ジョブの原稿画像を使用することもでき、いずれを使用するかはユーザーが選択することができる。
図５に示すように、操作部１３を介してユーザーにより評価チャートの使用が選択された場合（ステップＳ１：Ｙ）、画像形成部２０が異常の評価チャートを用紙上に形成する。上述のように、検出対象とする異常の種類によって異常の検出アルゴリズムが異なるので、検出パラメーターを初期設定する検出アルゴリズムの異常の種類に対応する評価チャートを形成する（ステップＳ２）。

図６は、一例として、汚れの異常の評価チャートを示している。
図６に示すように、評価チャートには、汚れのレベルが段階的に異なる複数の汚れのサンプル画像が形成されている。これらのサンプル画像は、画像検査部４０が検出できるすべてのレベルの汚れのサンプル画像、すなわち画像検査部４０が使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて検出できる汚れのサンプル画像である。汚れの大きさや濃度、背景とのコントラストが大きいほど、汚れが目立ちやすくなる。
ユーザーは、評価チャート中の各異常のサンプル画像を観察し、各サンプル画像の異常が、許容できない異常であれば検出対象の異常とする評価を、許容できる異常であれば検出対象の異常ではない、つまり正常とする評価を、操作部１３により入力する。

すでに検出パラメーターが設定されている状態で設定の初期化を行う場合、評価チャート中の各異常のサンプル画像のうち、現在設定されている検出パラメーターにより検出できるサンプル画像を示すマーク等の画像を表示することが好ましい。これにより、ユーザーが各検出パラメーターを比較評価することができる。
また、評価チャートとともに検出パラメーターにより検出できる異常の境界を表すカーソルを表示部１４により表示し、操作部１３によりこのカーソルを操作して評価チャート中の各異常のサンプル画像間を移動させて、各サンプル画像の異常を検出対象の異常と検出対象ではない異常に分類することにより、ユーザーの評価が入力できるようにしてもよい。

操作部１３によりユーザーの評価を入力すると、パラメーター設定部５３は、入力した評価に応じて、画像検査部４０が使用する異常の検出パラメーターを決定し、初期設定する（ステップＳ３）。具体的には、パラメーター設定部５３は、各サンプル画像の異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、異常の検出パラメーターを決定する。例えば、検出パラメーターが線形判別関数である場合、パラメーター設定部５３は、検出対象の異常と評価されたサンプル画像の異常と、検出対象の異常ではないと評価されたサンプル画像の異常を、それぞれ別のクラスに分類するように、線形判別関数を再計算する。あるいは、画像検査部４０が使用可能な検出レベルが異なる複数の検出パラメーターのうち、ユーザーの評価に合致する検出パラメーターを選択してもよい。

一方、原稿画像の使用が選択された場合（ステップＳ１：Ｎ）、画像形成部２０が用紙上に原稿画像を形成する（ステップＳ４）。画像読取部３０は、この用紙面を読み取ってスキャン画像を生成する。
画像検査部４０は、使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて、スキャン画像から検出できるすべての異常を検出する（ステップＳ５）。

履歴生成部５１は、画像検査部４０により検出した異常の検出情報を生成してスキャン画像に埋め込み、履歴画像を生成する。生成した履歴画像を、通信部１５によりユーザー端末２に送信する。履歴画像を受信したユーザー端末２では、異常の検出結果として、履歴画像中のスキャン画像及び異常の検出情報を表示部２０５により表示する。そして、操作部２０４により入力した異常の検出結果に対するユーザーの評価を通信部２０３により画像形成装置１０へ送信する。

すでに検出パラメーターが設定されている状態で設定の初期化を行う場合、画像検査部４０は、現在設定されている検出パラメーターを用いて、スキャン画像から異常をさらに検出し、ユーザー端末２において、最も異常を検出しやすい検出パラメーター及び現在設定されている検出パラメーターのそれぞれによる異常の検出結果を表示することが好ましい。例えば、最も異常を検出しやすい検出パラメーターにより検出したすべての異常のうち、現在設定されている検出パラメーターにより検出できる異常を示すマーク等の画像を表示してもよい。これにより、ユーザーが各検出パラメーターを比較評価することができる。
検出パラメーターの決定時には、現在設定の検出パラメーターよりも検出レベルを１又は複数段階上下させて、ユーザーの評価に合致する検出パラメーターを選択してもよい。

その後、評価チャートの場合と同様に、パラメーター設定部５３が、画像検査部４０が検出したすべての異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象でない異常を検出しないように、異常の検出パラメーターを決定して初期設定する（ステップＳ３）。

なお、評価チャートの場合は画像形成装置１０において、原稿画像の場合はユーザー端末２において、画像検査部４０による異常の検出結果を表示し、当該異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力する例を説明したが、これらの表示及び入力は画像形成装置１０とユーザー端末２のいずれで行ってもよい。

図７は、画像形成装置１０においてジョブの実行時に異常を検出するときの処理手順を示している。
図７に示すように、画像形成システム１では、ユーザー端末２からベクトルデータが送信されると、画像生成部１６がベクトルデータのラスタライズ処理を実行し、ビットマップ形式の原画像をページごとに生成する。また、画像生成部１６は原画像の各画素の属性を示す属性情報を生成する。

画像処理部１９は、原画像に画像処理を施す。画像処理としては、階調処理、中間調処理等が挙げられる。画像処理部１９は、原画像とともに生成された属性情報を取得し、属性情報が示す属性ごとにスクリーン線数を異ならせる等、属性に応じて異なる条件の画像処理を施すことができる。
画像形成部２０は、画像処理部１９により画像処理された各ページの原画像に応じて、画像形成部２０が各ページの用紙上に原稿画像を順次形成する（ステップＳ１１）。画像読取部３０は、原稿画像が形成された用紙面を順次読み取って各ページのスキャン画像を生成する（ステップＳ１２）。

画像検査部４０は、画像読取部３０により生成された各ページのスキャン画像中の異常を検出する（ステップＳ１３）。
画像検査部４０は、検出対象の異常の種類に応じた検出アルゴリズムに切り替えて、異常を検出することができる。例えば、画像検査部４０は、汚れの検出アルゴリズムを使用して汚れの異常を検出した後、色ずれの検出アルゴリズムを使用して色ずれの異常を検出することができる。

また、画像検査部４０は、同じ検出アルゴリズムでも複数の検出パラメーターを使用でき、部分的な画像領域ごとに異なる異常の検出パラメーターに切り替えて、異常を検出することができる。例えば、画像検査部４０は、１ページのうち、重要性の高い中央部は異常を検出しやすい検出パラメーターを使用して異常を検出し、重要性の低い端部は中央部よりも異常を検出しにくい検出パラメーターを使用して異常を検出することができる。

部分的な画像領域は、画像の属性が同じ画像領域であってもよい。この場合、画像検査部４０は各ページの属性情報を取得し、取得した属性情報が、例えば異常の影響が大きい文字の属性を示す画像領域には異常を検出しやすい検出パラメーターを使用し、写真の属性を示す画像領域には文字よりも異常を検出しにくい検出パラメーターを使用して、異常を検出することができる。

履歴生成部５１は、各ページのスキャン画像を用いて履歴画像を生成する。画像検査部４０により異常が検出された場合、履歴生成部５１は各ページにおいて検出された異常の検出情報を各ページのスキャン画像に埋め込んだ後、統合して１つのジョブの履歴画像を生成する（ステップＳ１４）。
具体的には、履歴生成部５１は、スキャン画像のファイル形式を履歴画像のファイル形式に変換する。異常が検出された場合は、履歴生成部５１は、異常の検出情報として、異常の名称のテキストを生成し、生成したテキストをスキャン画像において異常が検出された画像領域を含む１又は複数の矩形領域に埋め込む。

履歴画像のファイル形式は、異常の検出情報の埋め込み及び読み出しが可能なファイル形式であれば特に限定されず、例えばＰＤＦやＨＴＭＬ、ＯＯＸＭＬ等のタグによりメタ情報を付加する構造化言語を用いたファイル形式を利用することができる。
なかでも、ＰＤＦは汎用性が高く、好ましい。ＰＤＦ形式の場合、ＰＤＦ形式のファイルを作成するためのアプリケーションが提供するしおり、ノート注釈、テキスト注釈等の少なくとも１つのツールを利用することにより、異常の検出情報を埋め込むことができる。ノート注釈は、１ページ内の任意の領域にテキストを追加できるツールであり、テキスト注釈は、１ページ内のテキストの置換、追加、段落代え等の構成指示を追加できるツールである。また、異常の検出情報のテキストをスキャン画像のレイヤーとは別の背景のレイヤーとするレイヤー構造を形成することによっても、異常の検出情報をスキャン画像に埋め込むこともできる。

異常の名称は、異常の種類、識別番号及びレベルのうちの１つか又は２つ以上の組み合わせであると、異常のテキスト検索が容易となり、好ましい。
異常の識別番号は、例えば異常が検出されたページ番号、各ページ内での検出順を示す番号等である。異常のレベルは、画像検査部４０により算出された色ずれ量、位置ずれ量等である。
さらに、画像形成を実施した画像形成装置のシリアル番号、画像形成のジョブの名称、原画像のファイル名等のように、検査対象となった印刷物を識別できる情報を組み合わせると、履歴画像を用いた異常の検索がより容易となり、好ましい。

例えば、ジョブの名称がＡであることを示す「ＪｏｂＡ」と、異常が検出されたページ番号を示す「ｐ４」と、異常の種類が欠陥であることを示す「ｅｒｒ」と、１ページ内において１番目に検出されたことを示す「００１」の各テキストを組み合わせて、欠陥の異常の名称のテキスト「ＪｏｂＡ_ｐ４ｅｒｒ００１」を生成することができる。
また、異常の種類が色ずれである場合は、色ずれを示す「ｄＥｅｒｒ」のテキストと、色ずれ量を示す数字のテキストとの組み合わせた、色ずれの異常の名称のテキスト「ｄＥｅｒｒ００２」を生成することができる。

履歴生成部５１は、欠陥が検出された画像領域に外接する１つの矩形領域を、テキストの埋め込み領域として決定し、決定した埋め込み領域のサイズと当該埋め込み領域に埋め込まれたときのテキストのサイズが一致するように、テキストの書式及びレイアウトを決定することができる。
また、履歴生成部５１は、欠陥が検出された画像領域上に重ねた１又は複数の矩形領域を、テキストの埋め込み領域として決定し、決定した各埋め込み領域のサイズと各埋め込み領域に埋め込まれたときのテキストのサイズが一致するように、テキストの書式及びレイアウトを決定することもできる。

履歴生成部５１は、テキストの書式及びレイアウトとして、文字の配置方向、角度、縦横比等を調整することもできる。
また、埋め込むテキストが透明色であると、スキャン画像の表示時に埋め込まれたテキストが表示されてもスキャン画像を確認することができ、好ましい。

履歴生成部５１は、スキャン画像から異常が検出された画像領域を抽出し、欠陥の異常の検出情報として抽出した画像領域を明示する画像を生成し、生成した画像をスキャン画像のレイヤーとは別のレイヤーとしてスキャン画像に埋め込むことができる。少なくとも異常が検出された画像領域を明示できるのであれば、テキストの埋め込み領域のように、異常が検出された画像領域を含む１又は複数の矩形領域を抽出して当該矩形領域を明示する画像を生成してもよい。

異常が検出された画像領域を明示する画像は、当該画像領域を網掛けする、明度を反転する等、他の領域よりも強調した画像と、正常画像に異常が検出された画像領域を重ね、重ねる位置をスキャン画像において異常が検出された画像領域の位置と位置させた画像のうちの少なくとも１つであることができる。いずれも異常が検出された画像領域を容易に把握できる画像である。
なお、正常画像に重ねる場合は、正常画像と異常が検出された画像領域のみの画像のそれぞれを別のレイヤーとしてスキャン画像に埋め込むと、各画像の切り替え表示が可能になり、異常の把握がより容易となる。

履歴生成部５１は、各異常の名称のテキストを見出し（index）に用いたしおり(bookmark)を生成して、履歴画像に埋め込むこともできる。
しおりにおいては、異常の名称のテキストを異常の種類ごとに階層化して記述することもできるし、テキストが埋め込まれた各ページへのリンク先を記述することもできる。
１つの異常も検出されなかった場合、検出数が０であることを示すしおりを生成してスキャン画像に埋め込むようにしてもよい。

このようにして生成された履歴画像からは、履歴画像に埋め込まれた異常の検出情報のテキストを用いて、画像検査部４０によって検出された異常を容易に検索することが可能である。なかでも、ＰＤＦ形式の履歴画像は、Acrobat（登録商標）に代表されるＰＤＦ形式のファイルを閲覧できるアプリケーションが広く普及しており、当該アプリケーションを利用して簡易に検索を行うことができ、好ましい。

通信部１５は、履歴生成部５１により生成された履歴画像をユーザー端末２に送信する。
履歴画像を受信したユーザー端末２では、制御部２０１が履歴画像を解析し、履歴画像からスキャン画像と異常の検出情報を取得して、表示部２０５により異常の検出結果として表示する（ステップＳ３１）。

図８は、スキャン画像と異常の検出情報の表示例を示している。
図８に示すように、表示画面には、スキャン画像ｄ１としおりｄ２が表示されている。
スキャン画像ｄ１は、ＰＤＦからＪＰＥＧ等のファイル形式に変換して表示することができる。スキャン画像ｄ１中の異常の検出情報が埋め込まれた画像領域には、ノート注釈のマークｄ３が表示されている。
しおりｄ２には、１つのジョブの各ページで検出された異常の名称のテキストが各異常の見出しとして階層的に表示されている。例えば、しおりｄ２中の[page4]-[dot noise total 2]-[dotE0001 level 4]の見出しは、４ページ目に汚れの異常が２つ検出され、そのうちの１つの異常の名称がdotE0001であり、汚れのレベルが４であることを示している。このようなしおりｄ２によって、異常の検出結果の全体像を把握できるとともに、複数ページのなかからそれぞれの異常が検出されたページへとジャンプすることができ、異常の確認が容易となる。

ユーザーは、このノート注釈のマークｄ３やしおりｄ２により、スキャン画像ｄ１中の異常を確認し、スキャン画像ｄ１中の各異常が検出対象の異常であるか否かの評価を入力すればよい。
評価は、例えば検出対象ではない異常の検出情報が書き込まれているノート注釈やテキスト注釈を削除する操作か、ノート注釈やテキスト注釈中に異常の検出結果を否定するテキストを書き加える、異常を表すテキストを正常を表すテキストに書き換える等の異常の検出情報を変更する操作により入力することができる。ファイル閲覧用のソフトウェアにアドイン機能を追加し、各異常に対して検出対象の異常であるか否かを選択する操作により評価を入力できるようにしてもよい。また、画像検査部４０によって検出されていない異常をユーザーが新たに発見した場合には、ノート注釈やテキスト注釈により「NG」等のテキストを書き込み、新たに異常の検出情報を追加する操作によって、検出対象の異常とする評価を入力することができる。

図９は、ノート注釈の書き換えによってユーザーの評価を入力する例を示している。
図９に示すように、ノート注釈ｄ４には、レベル４の汚れの異常が検出されたことを示す異常の検出情報のテキスト「dotE001 level 4 NG」が書き込まれていたが、異常を表す「NG」のテキストを「OK」のテキストに書き換えることにより、検出対象の異常ではなく、正常とする評価を入力することができる。

操作部２０４により、異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力すると（ステップＳ３２）、この入力に応じて、履歴修正部５２が、スキャン画像に埋め込まれた異常の検出情報を削除、追加又は変更して、修正した履歴画像を生成する（ステップＳ３３）。その後、修正した履歴画像を通信部２０３により画像形成装置１０に送信する。

評価の入力時、操作部２０４によりその評価の理由を入力し、履歴修正部５２が、入力した評価の理由をスキャン画像中に埋め込み、修正した履歴画像を生成することが好ましい。例えば、原稿画像が社内文書であり許容できる異常であるからという理由で、検出対象の異常ではない評価を入力した場合、その理由を表す「for office,acceptable」等のテキストを入力することができる。履歴修正部５２は、操作部２０４により入力した評価の理由のテキストを、その評価対象の異常の検出情報中に追加して、修正した履歴画像を生成することができる。
このようにして、履歴画像に埋め込まれた評価の理由により、どのような基準で評価したのかを後に確認することができる。

ユーザー端末２から修正後の履歴画像を受信した画像形成装置１０では、パラメーター設定部５３が修正後の履歴画像に埋め込まれた異常の検出情報に基づいて、スキャン画像中の異常を最終決定する。具体的には、パラメーター設定部５３は、上述した例のように検出情報中に「OK」のテキストが追加された異常等、検出対象ではないと評価された異常を除外して、検出情報に変更がない異常や新たに検出情報が追加された異常等、検出対象と評価された異常をスキャン画像中の異常として最終決定する。

パラメーター設定部５３は、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、画像検査部４０において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定する（ステップＳ１５）。異常の検出パラメーターは、初期設定時と同様に、検出対象と評価された異常と、検出対象ではないと評価された異常を、それぞれ別のクラスに分類するように、線形判別関数を再計算する、閾値の大きさを変更する等して、決定することができる。

上述したように、画像検査部４０が、検出対象の異常の種類に応じて、又は部分的な画像領域ごとに、使用する異常の検出パラメーターを切り替える場合、パラメーター設定部５３は、各検出パラメーターを個別に決定する。例えば、画像検査部４０が汚れと色ずれの異常をそれぞれ検出する場合、パラメーター設定部５３は、汚れの異常に対するユーザーの評価に応じて汚れの検出パラメーターを決定し、色ずれの異常に対するユーザーの評価に応じて色ずれの検出パラメーターを決定する。

異常の検出結果に対するユーザーの評価は矛盾を含む場合がある。例えば、目立つ汚れ等の検出が容易なレベルの異常を検出対象ではないと評価し、目立たない汚れ等の検出が難しいレベルの異常を検出対象であると評価する等、異常のレベルとユーザーの評価が矛盾する場合である。この場合、パラメーター設定部５３は、表示部１４により警告を表示させる、通信部１５によりユーザー端末２に警告メッセージを送信させる等して、矛盾することを通知することが好ましい。これにより、評価のやり直しを促すことができる。

ユーザーの評価が矛盾を含むままである場合、パラメーター設定部５３は、ユーザーが検出対象と評価した異常だけではなく、検出対象ではないと評価した異常も検出するように、異常の検出パラメーターを決定することが好ましい。これにより、誤評価による異常の検出漏れを防ぐことができる。

パラメーター設定部５３は、決定した異常の検出パラメーターを記憶装置１２に保存する。また、パラメーター設定部５３は、決定した異常の検出パラメーターを通信部１５によりサーバー３に送信させて、サーバー３の記憶装置に保存する（ステップＳ１６）。画像形成システム１内の記憶装置に保存できるのであれば、ユーザー端末２、他の画像形成装置１０等の外部装置の記憶装置に保存してもよい。

パラメーター設定部５３は、決定した異常の検出パラメーターを、画像の形成に用いた用紙の種類、画像の形成の依頼者及び異常の検出結果の評価者の少なくとも１つに対応付けて保存することが好ましい。
これにより、用紙の種類、画像の形成の依頼者及び異常の検出結果の評価者をキーワードとして、過去に決定した異常の検出パラメーターを読み出して使用することができる。例えば、用紙の凹凸や厚さ等によって異常の検出結果は変動するが、過去に同じ種類の用紙を使用して設定した検出パラメーターを読み出すことにより、用紙の種類に応じた検出パラメーターを容易に再設定できる。また、過去の依頼者又は評価者に対応する検出パラメーターを読み出すことにより、過去の検査時と同じ設定で異常の検出を行うことができる。各評価者の検出パラメーターを比較することもできるので、評価者による評価の片寄りを防止できる。

図１０は、異常の検出パラメーターのリストの一例を示している。
図１０に示すように、リストでは、各異常の検出パラメーターの識別情報であるパラメーターNo.に、用紙の種類、依頼者及び評価者の情報が対応付けられている。このリストは、No.1の検出パラメーターが、光沢紙上に形成された画像の検査に使用され、依頼者がＡ、評価者がＢであったことを示している。

パラメーター設定部５３は、最終決定した異常が検出されたページ及び最終決定した異常が検出されなかった正常なページのいずれか一方又は両方のリストを作成する（ステップＳ１７）。通信部１５によりリストをユーザー端末２に送信し、ユーザー端末２において表示部２０５により当該リストを表示すると（ステップＳ３４）、本処理を終了する。

図１１は、各ページのリストの例を示している。
図１１に示すように、リストには、ジョブの実行により形成された各ページのうち、最終決定した異常が検出されたか又は検出されず正常であったか、異常が検出された場合は異常の名称、異常のレベル等が、ジョブ名に対応付けられている。このリストによれば、例えば１〜３ページ目は正常だったが、４ページ目に汚れの異常が２つ検出された等、各ページの検査結果の把握が容易になる。

なお、修正した履歴画像中に新たな異常の検出情報が追加されている場合、パラメーター設定部５３は、当該履歴画像中のスキャン画像を学習用の画像として、記憶装置１２に保存することが好ましい。画像形成システム１内の記憶装置に保存できるのであれば、学習用の画像をユーザー端末２、他の画像形成装置１０等の外部装置の記憶装置に保存してもよい。
保存した学習用の画像を、より検出精度の高い検出アルゴリズムや検出パラメーターの設計に使用することができる。

このようにして、原稿画像の検査と並行して異常の検出パラメーターを最適化することができるが、過去と同じ設定で異常を検出したい場合は、保存した既存の検出パラメーターを読み出して使用することもできる。
図１２は、画像形成装置１０において、既存の検出パラメーターを使用するときの処理手順を示している。

既存の検出パラメーターとしては、過去に画像形成装置１０において決定した検出パラメーターだけでなく、他の画像形成装置１０において決定した検出パラメーターも取得することができる。他の画像形成装置１０において決定した検出パラメーターは、サーバー３等の外部装置の記憶装置にも保存されているため、サーバー３等から取得してもよい。

図１２に示すように、他の画像形成装置１０においてユーザーの評価に応じて決定した既存の検出パラメーターを、他の画像形成装置１０やサーバー３から取得して使用する場合は（ステップＳ４１：Ｙ）、サーバー３や他の画像形成装置１０の記憶装置に保存されている検出パラメーターを通信部１５により取得する（ステップＳ４２）。一方、画像形成装置１０において保存した検出パラメーターを使用する場合は（ステップＳ４１：Ｎ）、画像形成装置１０内部の記憶装置１２から検出パラメーターを取得する（ステップＳ４３）。

取得した検出パラメーターのリストを表示部１４により表示する（ステップＳ４４）。このとき、検出対象とする異常の種類、画像の属性、用紙の種類、依頼者、評価者等をキーワードとして、目的の検出パラメーターを検索できるようにしてもよい。
操作部１３を介して、ユーザーによりリスト中のいずれかの検出パラメーターが選択されると、パラメーター設定部５３は、画像検査部４０における検出パラメーターを、ユーザーにより選択された検出パラメーターに変更して設定する（ステップＳ４５）。

以上のように、本実施の形態の画像形成システム１は、画像形成装置１０とユーザー端末２とを備えている。画像形成装置１０は、用紙上に画像を形成する画像形成部２０と、画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部３０と、スキャン画像中の異常を検出する画像検査部４０と、画像検査部４０により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部５１と、履歴画像を保存する記憶装置１２と、ユーザー端末２において入力したユーザーの評価に応じて、スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、画像検査部４０において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部５３と、を備えている。また、ユーザー端末２は、履歴画像を用いて画像検査部４０による異常の検出結果を表示する表示部２０５と、異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力する操作部２０４とを備えている。

上記画像形成システム１によれば、画像を形成するごとに生成される履歴画像を使用して、スキャン画像や異常の検出情報を表示し、異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力することができ、異常の検出結果の確認及び検出結果に対するユーザーの評価の入力が容易である。入力した評価に応じてスキャン画像中の異常を最終決定し、検出パラメーターを決定するので、ユーザーのニーズに応じた検出パラメーターの設定を容易にすることができる。

上記実施の形態は本発明の好適な一例であり、これに限定されない。本発明の主旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
例えば、ユーザー端末２において、スキャン画像及び異常の検出情報を表示し、異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力して履歴画像を修正していたが、この処理手順を画像形成装置１０において行ってもよい。

また、上述した処理手順を実行させるためのプログラムのコンピューター読み取り可能な媒体としては、ＲＯＭ、フラッシュメモリー等の不揮発性メモリー、ＣＤ-ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。プログラムのデータを、通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ(搬送波)も適用される。

１ 画像形成システム
１０ 画像形成装置
１１ 制御部
１２ 記憶装置
２０ 画像形成部
３０ 画像読取部
４０ 画像検査部
５１ 履歴生成部
５３ パラメーター設定部
２ ユーザー端末
２０２ 記憶装置
２０４ 操作部
２０５ 表示部
５２ 履歴修正部
３ サーバー

Claims (27)

1. 用紙上に画像を形成する画像形成部と、
   前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
   前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
   前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
   前記履歴画像を保存する記憶装置と、
   前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
   前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
   前記ユーザー端末は、前記ユーザーの評価に応じて、前記履歴画像中の前記異常の検出情報を削除、追加又は変更して、修正した履歴画像を生成し、
   前記パラメーター設定部は、前記修正した履歴画像中の前記異常の検出情報に基づいて、前記スキャン画像中の異常を最終決定することを特徴とする画像形成システム。
2. 前記ユーザー端末は、前記異常の検出結果として、前記履歴画像中のスキャン画像及び異常の検出情報を表示し、前記スキャン画像中の各異常が検出対象の異常であるか否かのユーザーの評価を入力することを特徴とする請求項１に記載の画像形成システム。
3. 前記パラメーター設定部は、前記修正した履歴画像中に新たな異常の検出情報が追加されている場合、前記修正した履歴画像中の前記スキャン画像を学習用の画像として前記記憶装置に保存することを特徴とする請求項１に記載の画像形成システム。
4. 前記ユーザー端末は、前記ユーザーの評価の理由をさらに入力し、入力した評価の理由を前記スキャン画像に埋め込み、前記修正した履歴画像を生成することを特徴とする請求項１又は３に記載の画像形成システム。
5. 前記パラメーター設定部は、前記画像検査部が、検出対象の異常の種類に応じて、又は部分的な画像領域ごとに、使用する異常の検出パラメーターを切り替える場合、各検出パラメーターを個別に決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像形成システム。
6. 前記部分的な画像領域は、画像の属性が同じ画像領域であることを特徴とする請求項５
   に記載の画像形成システム。
7. 前記パラメーター設定部は、前記決定した異常の検出パラメーターを、前記画像の形成に用いた用紙の種類、前記画像の形成の依頼者及び前記異常の検出結果の評価者の少なくとも１つに対応付けて、前記記憶装置に保存することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像形成システム。
8. 用紙上に画像を形成する画像形成部と、
   前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
   前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
   前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
   前記履歴画像を保存する記憶装置と、
   前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
   前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
   前記パラメーター設定部は、前記決定した異常の検出パラメーターを、前記画像の形成に用いた用紙の種類、前記画像の形成の依頼者及び前記異常の検出結果の評価者の少なくとも１つに対応付けて、前記記憶装置に保存することを特徴とする画像形成システム。
9. 前記パラメーター設定部は、前記最終決定した異常が検出されたページ及び前記最終決定した異常が検出されなかったページのいずれか一方又は両方のリストを作成し、
   前記ユーザー端末は、前記リストを表示することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像形成システム。
10. 前記パラメーター設定部は、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、矛盾することをユーザーに通知することを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の画像形成システム。
11. 用紙上に画像を形成する画像形成部と、
    前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
    前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
    前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
    前記履歴画像を保存する記憶装置と、
    前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
    前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
    前記パラメーター設定部は、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、矛盾することをユーザーに通知することを特徴とする画像形成システム。
12. 前記パラメーター設定部は、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、ユーザーが検出対象ではないと評価した異常も検出するように、前記異常の検出パラメーターを決定することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の画像形成システム。
13. 用紙上に画像を形成する画像形成部と、
    前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
    前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
    前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
    前記履歴画像を保存する記憶装置と、
    前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
    前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
    前記パラメーター設定部は、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、ユーザーが検出対象ではないと評価した異常も検出するように、前記異常の検出パラメーターを決定することを特徴とする画像形成システム。
14. 前記異常の検出パラメーターの初期設定時、
    前記画像検査部は、使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて、前記スキャン画像から検出できるすべての異常を検出し、
    前記パラメーター設定部は、前記画像検査部により検出したすべての異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、前記異常の検出パラメーターを決定して初期設定することを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一項に記載の画像形成システム。
15. 前記画像検査部は、現在設定されている検出パラメーターを用いて、前記スキャン画像から異常をさらに検出し、
    前記ユーザー端末は、前記最も異常を検出しやすい検出パラメーター及び前記現在設定されている検出パラメーターのそれぞれによる異常の検出結果を表示することを特徴とする請求項１４に記載の画像形成システム。
16. 前記異常の検出パラメーターの初期設定時、
    前記画像形成部は、前記画像検査部が使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて検出できる、異なるレベルの異常のサンプル画像を用紙上に形成し、
    前記パラメーター設定部は、前記各サンプル画像の異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、前記異常の検出パラメーターを決定して初期設定することを特徴とする請求項１〜１３のいずれか一項に記載の画像形成システム。
17. 前記履歴画像のファイル形式は、ＰＤＦであり、
    前記異常の検出情報は、前記ＰＤＦのしおり、ノート注釈及びテキスト注釈の少なくとも１つを用いて埋め込まれていることを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一項に記載の画像形成システム。
18. 用紙上に画像を形成する画像形成部と、
    前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
    前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
    前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、を備える画像形成装置と、
    前記履歴画像を保存する記憶装置と、
    前記履歴画像を用いて前記画像検査部による異常の検出結果を表示し、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価を入力するユーザー端末と、を備え、
    前記画像形成装置は、前記ユーザー端末において入力したユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部をさらに備え、
    前記履歴画像のファイル形式は、ＰＤＦであり、
    前記異常の検出情報は、前記ＰＤＦのしおり、ノート注釈及びテキスト注釈の少なくとも１つを用いて埋め込まれていることを特徴とする画像形成システム。
19. 用紙上に画像を形成する画像形成部と、
    前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成する画像読取部と、
    前記スキャン画像中の異常を検出する画像検査部と、
    前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成する履歴生成部と、
    前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するパラメーター設定部と、
    を備え、
    前記パラメーター設定部は、前記設定した異常の検出パラメーターを、外部の記憶装置に保存することを特徴とする画像形成装置。
20. 前記パラメーター設定部は、他の画像形成装置においてユーザーの評価に応じて設定した異常の検出パラメーターを取得し、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターとして設定することを特徴とする請求項１９に記載の画像形成装置。
21. コンピューターに、
    画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
    画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
    画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
    履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
    パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
    前記パラメーター設定部により、前記設定した異常の検出パラメーターを、外部の記憶装置に保存するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
22. 画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
    画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
    画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
    履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
    パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
    前記パラメーター設定部により、前記決定した異常の検出パラメーターを、前記画像の形成に用いた用紙の種類、前記画像の形成の依頼者及び前記異常の検出結果の評価者の少なくとも１つに対応付けて、記憶装置に保存するステップと、
    を有する画像形成方法。
23. 画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
    画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
    画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
    履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
    パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
    前記パラメーター設定部により、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、矛盾することをユーザーに通知するステップと、
    を有する画像形成方法。
24. 画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
    画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
    画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
    履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
    パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
    前記パラメーター設定部により、前記異常の検出結果に対するユーザーの評価が矛盾を含む場合、ユーザーが検出対象ではないと評価した異常も検出するように、前記異常の検出パラメーターを決定するステップと、
    を有する画像形成方法。
25. 画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
    画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
    画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
    履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
    パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
    前記異常の検出パラメーターの初期設定時、
    前記画像検査部により、使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて、前記スキャン画像から検出できるすべての異常を検出し、
    前記パラメーター設定部により、前記画像検査部により検出したすべての異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、前記異常の検出パラメーターを決定して初期設定するステップと、
    を有する画像形成方法。
26. 画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
    画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
    画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
    履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
    パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
    前記異常の検出パラメーターの初期設定時、
    前記画像形成部により、前記画像検査部が使用できる複数の検出パラメーターのうち、最も異常を検出しやすい検出パラメーターを用いて検出できる、異なるレベルの異常のサンプル画像を用紙上に形成し、
    前記パラメーター設定部により、前記各サンプル画像の異常のうち、ユーザーの評価が検出対象である異常を検出し、検出対象ではない異常を検出しないように、前記異常の検出パラメーターを決定して初期設定するステップと、
    を有する画像形成方法。
27. 画像形成部により、用紙上に画像を形成するステップと、
    画像検査部により、前記画像が形成された用紙面を読み取って、スキャン画像を生成するステップと、
    画像検査部により、前記スキャン画像中の異常を検出するステップと、
    履歴生成部により、前記画像検査部により検出した各異常の検出情報を生成し、当該検出情報を前記スキャン画像に埋め込むことにより、履歴画像を生成するステップと、
    パラメーター設定部により、前記画像検査部による異常の検出結果に対するユーザーの評価に応じて、前記スキャン画像中の異常を最終決定し、最終決定した異常を検出し、最終決定しなかった異常を検出しないように、前記画像検査部において使用する異常の検出パラメーターを決定して設定するステップと、
    前記履歴画像のファイル形式は、ＰＤＦであり、
    前記異常の検出情報は、前記ＰＤＦのしおり、ノート注釈及びテキスト注釈の少なくとも１つを用いて埋め込まれるステップと、
    を有する画像形成方法。