JP6888532B2 - Image forming device - Google Patents

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Description

本発明は、画像形成装置に関する。 The present invention relates to an image forming apparatus.

特許文献１に記載された処置判定システムは、障害予兆判定装置と、処置判定装置とを備える。障害予兆判定装置は、画像形成装置における障害の発生について予測を行う。処置判定装置は、障害の発生が予測された画像形成装置について障害の防止及び解消のために有効な処置の判定を行う。 The treatment determination system described in Patent Document 1 includes a failure sign determination device and a treatment determination device. The failure sign determination device predicts the occurrence of a failure in the image forming device. The treatment determination device determines effective treatment for the prevention and elimination of the failure in the image forming apparatus in which the occurrence of the failure is predicted.

具体的には、処置判定装置は、マシン情報蓄積部と、特徴量群取得機能と、有意差判定機能とを備える。マシン情報蓄積部は、画像形成装置から送信された検出データを蓄積する。検出データは、画像形成装置を識別する情報、検出した監視パラメーターの値、及び監視パラメーターの値を検出した日時の情報を含む。監視パラメーターは、画像形成装置の内部の状態を示すパラメーターである。 Specifically, the treatment determination device includes a machine information storage unit, a feature amount group acquisition function, and a significant difference determination function. The machine information storage unit stores the detection data transmitted from the image forming apparatus. The detection data includes information for identifying the image forming apparatus, the value of the detected monitoring parameter, and the information on the date and time when the value of the monitoring parameter was detected. The monitoring parameter is a parameter indicating the internal state of the image forming apparatus.

特徴量群取得機能は、処置の種類毎に、マシン情報蓄積部に蓄積されているシステム内の全ての画像形成装置の検出データに基づいて異常期間データ群と正常期間データ群とを取得する。以下、異常期間データ群と正常期間データ群とを総称して「データ群」と記載する場合がある。有意差判定機能は、異常期間データ群と正常期間データ群とを同一の特徴量の種類同士で比較して、特徴量の分布における有意差の有無を特徴量の種類別に判定する。その結果、障害の解消に実際に寄与した処置と実際には寄与しなかった処置とが混在した状態であっても、障害の防止及び解消のために有効な処置を判定することが可能である。 The feature amount group acquisition function acquires an abnormal period data group and a normal period data group based on the detection data of all the image forming devices in the system stored in the machine information storage unit for each type of treatment. Hereinafter, the abnormal period data group and the normal period data group may be collectively referred to as a “data group”. The significant difference determination function compares the abnormal period data group and the normal period data group between the types of the same feature amount, and determines whether or not there is a significant difference in the distribution of the feature amount for each type of feature amount. As a result, it is possible to determine an effective treatment for the prevention and resolution of the disorder even in a state where the treatment that actually contributed to the resolution of the failure and the treatment that did not actually contribute to the resolution of the failure are mixed. ..

特開２０１５−３６９６２号公報JP-A-2015-36962

しかしながら、特許文献１に記載された処置判定システムでは、マシン情報蓄積部に蓄積された画像形成装置の検出データからデータ群を取得している。従って、検出データの蓄積が少ない場合は、データ群の信頼性が低下する。その結果、画像形成装置の障害の防止及び解消のために有効な処置の判定精度が低下する。換言すれば、画像形成装置の状態の予測精度が低下する。例えば、新しい技術を搭載した画像形成装置で新しい不具合が発生した場合は、検出データの蓄積が不十分なことがあり得る。例えば、既存の技術を搭載した画像形成装置に関しても、検出データの蓄積が少ないことがあり得る。 However, in the treatment determination system described in Patent Document 1, a data group is acquired from the detection data of the image forming apparatus accumulated in the machine information storage unit. Therefore, when the accumulation of detected data is small, the reliability of the data group is lowered. As a result, the determination accuracy of the measures effective for preventing and eliminating the failure of the image forming apparatus is lowered. In other words, the accuracy of predicting the state of the image forming apparatus is reduced. For example, when a new defect occurs in an image forming apparatus equipped with a new technology, the accumulation of detection data may be insufficient. For example, even for an image forming apparatus equipped with an existing technique, the accumulation of detection data may be small.

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像形成部の状態の予測精度の低下を抑制できる画像形成装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an image forming apparatus capable of suppressing a decrease in prediction accuracy of a state of an image forming portion.

本発明の一局面によれば、画像形成装置は、画像形成部と、画像制御部と、濃度検出部と、第１予測部とを備える。画像形成部は、像担持体を含み、前記像担持体に形成された画像をシートに転写する。画像制御部は、予め定められたタイミングが到来するたびに、前記像担持体に所定画像を形成するように、前記画像形成部を制御する。濃度検出部は、前記所定画像が形成されるたびに、前記所定画像の濃度を検出する。第１予測部は、複数の前記所定画像にそれぞれ対応する複数の第１濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する。前記第１濃度情報の各々は、前記濃度検出部の検出した前記所定画像の濃度に基づく情報を含む。 According to one aspect of the present invention, the image forming apparatus includes an image forming unit, an image control unit, a density detecting unit, and a first prediction unit. The image forming unit includes an image carrier, and the image formed on the image carrier is transferred to the sheet. The image control unit controls the image forming unit so as to form a predetermined image on the image carrier each time a predetermined timing arrives. The density detection unit detects the density of the predetermined image each time the predetermined image is formed. The first prediction unit predicts the state of the image forming unit based on a plurality of first density information corresponding to each of the plurality of predetermined images. Each of the first density information includes information based on the density of the predetermined image detected by the density detection unit.

本発明によれば、画像形成部の状態の予測精度の低下を抑制できる。 According to the present invention, it is possible to suppress a decrease in the prediction accuracy of the state of the image forming portion.

本発明の実施形態１に係る画像形成システムを示す図である。It is a figure which shows the image formation system which concerns on Embodiment 1 of this invention. 実施形態１に係る画像形成装置を示す図である。It is a figure which shows the image forming apparatus which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施形態１に係る画像形成装置の予測処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the prediction process of the image forming apparatus which concerns on Embodiment 1. （ａ）は、実施形態１に係る感光体ドラムに形成される第１所定画像を示す図である。（ｂ）は、実施形態１に係る第１所定画像の濃度の推移を表す濃度グラフを示す図である。(A) is a figure which shows the 1st predetermined image formed on the photoconductor drum which concerns on Embodiment 1. FIG. (B) is a diagram showing a density graph showing a transition of the density of the first predetermined image according to the first embodiment. （ａ）〜（ｄ）は、実施形態１に係る第１予測処理〜第４予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。(A) to (d) are diagrams showing density graphs for explaining the first prediction process to the fourth prediction process according to the first embodiment. （ａ）は、実施形態１に係る濃度グラフの横軸に関するパラメーターを示す図である。（ｂ）は、実施形態１に係る濃度グラフの縦軸に関するパラメーターを示す図である。FIG. 1A is a diagram showing parameters related to the horizontal axis of the concentration graph according to the first embodiment. (B) is a diagram showing parameters related to the vertical axis of the concentration graph according to the first embodiment. （ａ）は、実施形態１に係る第１予測処理の結果の一例を示す図である。（ｂ）は、実施形態１に係る第２予測処理〜第４予測処理の結果の一例を示す図である。(A) is a figure which shows an example of the result of the 1st prediction processing which concerns on Embodiment 1. FIG. (B) is a diagram showing an example of the results of the second prediction process to the fourth prediction process according to the first embodiment. 実施形態１に係る画像形成装置の予測処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the prediction processing of the image forming apparatus which concerns on Embodiment 1. （ａ）は、本発明の実施形態２に係る感光体ドラムに形成される第２所定画像を示す図である。（ｂ）は、実施形態２に係る第２所定画像の濃度の推移を表す濃度グラフを示す図である。(A) is a figure which shows the 2nd predetermined image formed on the photoconductor drum which concerns on Embodiment 2 of this invention. (B) is a diagram showing a density graph showing a transition of the density of the second predetermined image according to the second embodiment. （ａ）〜（ｄ）は、実施形態２に係る第５予測処理〜第８予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。(A) to (d) are diagrams showing density graphs for explaining the fifth prediction process to the eighth prediction process according to the second embodiment. 実施形態２に係る濃度グラフの縦軸に関するパラメーターを示す図である。It is a figure which shows the parameter about the vertical axis of the density | concentration graph which concerns on Embodiment 2. （ａ）は、実施形態２に係る第５予測処理の結果の一例を示す図である。（ｂ）は、実施形態２に係る第６予測処理〜第８予測処理の結果の一例を示す図である。(A) is a figure which shows an example of the result of the 5th prediction processing which concerns on Embodiment 2. FIG. (B) is a diagram showing an example of the results of the sixth prediction process to the eighth prediction process according to the second embodiment. 実施形態２に係る画像形成装置の予測処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the prediction process of the image forming apparatus which concerns on Embodiment 2.

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the drawings, the same or corresponding parts are designated by the same reference numerals and the description is not repeated.

（実施形態１）
図１〜図８を参照して、本発明の実施形態１に係る画像形成システム１００を説明する。まず、図１を参照して、実施形態１に係る画像形成システム１００を説明する。図１は、画像形成システム１００を示す図である。図１に示すように、画像形成システム１００は、画像形成装置１と、複数の画像形成装置３００と、サーバー２００とを備える。 (Embodiment 1)
The image forming system 100 according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 8. First, the image forming system 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an image forming system 100. As shown in FIG. 1, the image forming system 100 includes an image forming device 1, a plurality of image forming devices 300, and a server 200.

図１に示すように、画像形成装置１と複数の画像形成装置３００とサーバー２００とは、ネットワークＮＷに接続される。従って、画像形成装置１とサーバー２００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。画像形成装置３００の各々とサーバー２００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。画像形成装置３００の各々の構成は、画像形成装置１の構成と同様である。例えば、画像形成装置１及び複数の画像形成装置３００は同一機種である。ネットワークＮＷは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）及びインターネットを含む。 As shown in FIG. 1, the image forming apparatus 1, the plurality of image forming apparatus 300, and the server 200 are connected to the network NW. Therefore, the image forming apparatus 1 and the server 200 communicate with each other via the network NW. Each of the image forming apparatus 300 and the server 200 communicate with each other via the network NW. Each configuration of the image forming apparatus 300 is the same as the configuration of the image forming apparatus 1. For example, the image forming apparatus 1 and the plurality of image forming apparatus 300 are of the same model. The network NW includes, for example, a LAN (Local Area Network) and the Internet.

画像形成装置１は、単数又は複数の濃度情報をサーバー２００に送信する。サーバー２００は、画像形成装置１から濃度情報を受信する。そして、サーバー２００は画像形成装置１の濃度情報を蓄積する。画像形成装置３００の各々は単数又は複数の濃度情報をサーバー２００に送信する。サーバー２００は、画像形成装置３００の各々から濃度情報を受信する。そして、サーバー２００は画像形成装置３００の各々の濃度情報を蓄積する。画像形成装置３００の各々の濃度情報は、画像形成装置１の濃度情報と同様である。 The image forming apparatus 1 transmits one or more density information to the server 200. The server 200 receives the density information from the image forming apparatus 1. Then, the server 200 stores the density information of the image forming apparatus 1. Each of the image forming apparatus 300 transmits one or more density information to the server 200. The server 200 receives density information from each of the image forming apparatus 300. Then, the server 200 stores the density information of each of the image forming apparatus 300. The density information of each of the image forming apparatus 300 is the same as the density information of the image forming apparatus 1.

次に、図２を参照して、画像形成装置１を説明する。図２は、画像形成装置１を示す図である。図２に示すように、画像形成装置１は、画像形成部３と、通信部５と、表示部７と、制御部９と、記憶部１１と、濃度センサーＳＮとを備える。濃度センサーＳＮは「濃度検出部」の一例に相当する。 Next, the image forming apparatus 1 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing an image forming apparatus 1. As shown in FIG. 2, the image forming apparatus 1 includes an image forming unit 3, a communication unit 5, a display unit 7, a control unit 9, a storage unit 11, and a density sensor SN. The concentration sensor SN corresponds to an example of a “concentration detection unit”.

画像形成部３は、シートに画像を形成する。具体的には、画像形成部３は、プロセスユニット４と、転写ローラー３ｆと、定着装置３ｇとを含む。プロセスユニット４は、画像形成装置１に対して着脱自在である。プロセスユニット４は、感光体ドラム３ａと、帯電装置３ｂと、露光装置３ｃと、現像装置３ｄと、クリーニング装置３ｅとを含む。そして、画像形成部３は、感光体ドラム３ａに形成された画像をシートに転写する。シートは、例えば、用紙である。感光体ドラム３ａは「像担持体」の一例に相当する。 The image forming unit 3 forms an image on the sheet. Specifically, the image forming unit 3 includes a process unit 4, a transfer roller 3f, and a fixing device 3g. The process unit 4 is removable from the image forming apparatus 1. The process unit 4 includes a photoconductor drum 3a, a charging device 3b, an exposure device 3c, a developing device 3d, and a cleaning device 3e. Then, the image forming unit 3 transfers the image formed on the photoconductor drum 3a to the sheet. The sheet is, for example, paper. The photoconductor drum 3a corresponds to an example of an “image carrier”.

更に具体的には、帯電装置３ｂは、感光体ドラム３ａを所定の電位に帯電させる。露光装置３ｃは、画像データに基づきレーザー光を出力して感光体ドラム３ａを露光することで、画像データに応じた静電潜像を感光体ドラム３ａ上に形成する。現像装置３ｄは、感光体ドラム３ａ上の静電潜像にトナーを供給して現像し、感光体ドラム３ａ上にトナー像を形成する。転写ローラー３ｆは、感光体ドラム３ａ上のトナー像をシートに転写する。クリーニング装置３ｅは、転写後に感光体ドラム３ａに残留する残留トナーを除去する。定着装置３ｇは、加圧及び加熱によって、トナー像をシートに定着させる。トナー像は、「画像」の一例に相当する。 More specifically, the charging device 3b charges the photoconductor drum 3a to a predetermined potential. The exposure apparatus 3c outputs a laser beam based on the image data to expose the photoconductor drum 3a, thereby forming an electrostatic latent image corresponding to the image data on the photoconductor drum 3a. The developing device 3d supplies toner to the electrostatic latent image on the photoconductor drum 3a for development, and forms a toner image on the photoconductor drum 3a. The transfer roller 3f transfers the toner image on the photoconductor drum 3a to the sheet. The cleaning device 3e removes residual toner remaining on the photoconductor drum 3a after transfer. The fixing device 3g fixes the toner image on the sheet by pressurizing and heating. The toner image corresponds to an example of an "image".

濃度センサーＳＮは、感光体ドラム３ａに対向する。濃度センサーＳＮは、感光体ドラム３ａに形成された第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。第１所定画像ＩＭ１は、画像形成部３の状態を予測するための画像である。濃度センサーＳＮは、第１所定画像ＩＭ１の濃度を表す濃度値を制御部９に出力する。例えば、濃度センサーＳＮは、反射型濃度センサーである。 The density sensor SN faces the photoconductor drum 3a. The density sensor SN detects the density of the first predetermined image IM1 formed on the photoconductor drum 3a. The first predetermined image IM1 is an image for predicting the state of the image forming unit 3. The density sensor SN outputs a density value representing the density of the first predetermined image IM1 to the control unit 9. For example, the density sensor SN is a reflective density sensor.

反射型濃度センサーは、感光体ドラム３ａに形成された第１所定画像ＩＭ１へ光を出射し、第１所定画像ＩＭ１からの反射光の第１成分と第２成分とを検出する。第１成分と第２成分とは互いに偏光面が直交する。具体的には、第１成分は、Ｐ波（Ｐ偏光）成分を示し、第２成分はＳ波（Ｓ偏光）成分を示す。反射型濃度センサーは、Ｐ波成分とＳ波成分とに基づいて、感光体ドラム３ａに形成された第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。第１所定画像ＩＭ１は、「所定画像」の一例に相当する。 The reflection type density sensor emits light to the first predetermined image IM1 formed on the photoconductor drum 3a, and detects the first component and the second component of the reflected light from the first predetermined image IM1. The planes of polarization of the first component and the second component are orthogonal to each other. Specifically, the first component represents a P wave (P polarized light) component, and the second component represents an S wave (S polarized light) component. The reflection type density sensor detects the density of the first predetermined image IM1 formed on the photoconductor drum 3a based on the P wave component and the S wave component. The first predetermined image IM1 corresponds to an example of a “predetermined image”.

通信部５は、ネットワークＮＷを介して、サーバー２００と通信する。通信部５は、通信装置であり、例えば、ネットワークインターフェイスコントローラーを含む。表示部７は、各種情報を表示する。表示部７は、ディスプレーを含み、入力部として機能するタッチパネルを含んでいてもよい。 The communication unit 5 communicates with the server 200 via the network NW. The communication unit 5 is a communication device and includes, for example, a network interface controller. The display unit 7 displays various information. The display unit 7 may include a display and a touch panel that functions as an input unit.

制御部９は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のようなプロセッサーを含む。記憶部１１は、記憶装置を含み、データ及びコンピュータープログラムを記憶する。記憶部１１は、半導体メモリーのような主記憶装置と、半導体メモリー及び／又はハードディスクドライブのような補助記憶装置とを含む。 The control unit 9 includes a processor such as a CPU (Central Processing Unit). The storage unit 11 includes a storage device and stores data and computer programs. The storage unit 11 includes a main storage device such as a semiconductor memory and an auxiliary storage device such as a semiconductor memory and / or a hard disk drive.

制御部９は、画像制御部２１と、判定部２３と、第１予測部２５と、第２予測部２７とを含む。具体的には、制御部９のプロセッサーは、記憶部１１の記憶装置の記憶しているコンピュータープログラムを実行して、画像制御部２１、判定部２３、第１予測部２５、及び第２予測部２７として機能する。 The control unit 9 includes an image control unit 21, a determination unit 23, a first prediction unit 25, and a second prediction unit 27. Specifically, the processor of the control unit 9 executes a computer program stored in the storage device of the storage unit 11, and executes an image control unit 21, a determination unit 23, a first prediction unit 25, and a second prediction unit. Functions as 27.

画像制御部２１は、予め定められたタイミングが到来するたびに、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１を形成するように、画像形成部３を制御する。濃度センサーＳＮは、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１が形成されるたびに、第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。 The image control unit 21 controls the image forming unit 3 so as to form the first predetermined image IM1 on the photoconductor drum 3a each time a predetermined timing arrives. The density sensor SN detects the density of the first predetermined image IM1 each time the first predetermined image IM1 is formed on the photoconductor drum 3a.

次に、図１〜図３を参照して、判定部２３、第１予測部２５、及び第２予測部２７を説明する。図３は、画像形成装置１の実行する予測処理を示すフローチャートである。図３に示すように、予測処理はステップＳ１〜ステップＳ１１を含む。 Next, the determination unit 23, the first prediction unit 25, and the second prediction unit 27 will be described with reference to FIGS. 1 to 3. FIG. 3 is a flowchart showing a prediction process executed by the image forming apparatus 1. As shown in FIG. 3, the prediction process includes steps S1 to S11.

図１〜図３に示すように、ステップＳ１において、判定部２３は、通信部５及びネットワークＮＷを介してサーバー２００と通信する。サーバー２００は、複数の画像形成装置３００のそれぞれに対応する複数の濃度情報を蓄積している。濃度情報の各々は、対応する画像形成装置３００の感光体ドラムに形成された第１所定画像ＩＭ１Ａの濃度に基づく情報ＩＦｂを含む。具体的には、濃度情報の各々に含まれる情報ＩＦｂは、画像形成装置３００に視認可能な異常が発生した時の第１所定画像ＩＭ１Ａの濃度を表す濃度値を含む。第１所定画像ＩＭ１Ａは、例えば、第１所定画像ＩＭ１と同じである。 As shown in FIGS. 1 to 3, in step S1, the determination unit 23 communicates with the server 200 via the communication unit 5 and the network NW. The server 200 stores a plurality of density information corresponding to each of the plurality of image forming devices 300. Each of the density information includes information IFb based on the density of the first predetermined image IM1A formed on the photoconductor drum of the corresponding image forming apparatus 300. Specifically, the information IFb included in each of the density information includes a density value representing the density of the first predetermined image IM1A when a visible abnormality occurs in the image forming apparatus 300. The first predetermined image IM1A is, for example, the same as the first predetermined image IM1.

本明細書において、「視認可能な異常」は、例えば、画像形成装置３００がシートに形成した画像の視認可能な異常である。「画像の視認可能な異常」は、例えば、画像の濃度が薄いこと、又は、画像に濃度ムラがあることである。以下、実施形態１において、サーバー２００に蓄積された画像形成装置３００の濃度情報を過去濃度情報と記載する。過去濃度情報は「第２濃度情報」の一例に相当する。 In the present specification, the "visible abnormality" is, for example, a visible abnormality of an image formed on a sheet by the image forming apparatus 300. The "visible abnormality of the image" is, for example, that the density of the image is low or that the image has uneven density. Hereinafter, in the first embodiment, the density information of the image forming apparatus 300 stored in the server 200 will be referred to as the past density information. The past concentration information corresponds to an example of "second concentration information".

ステップＳ３において、判定部２３は、サーバー２００に蓄積された過去濃度情報が利用可能か否かを判定する。例えば、判定部２３は、第１所定数以上の画像形成装置３００の各々の過去濃度情報がサーバー２００に蓄積されている場合は、過去濃度情報が利用可能であると判定する。又は、例えば、判定部２３は、第２所定数以上の過去濃度情報がサーバー２００に蓄積されている場合は、過去濃度情報が利用可能であると判定する。第１所定数及び第２所定数の各々は、画像形成部３の状態を予測するための閾値ＴＬＡを過去濃度情報から決定可能な数を示す。閾値ＴＬＡは、例えば、後述する第１閾値ＴＨ１α及び／又は第１バラツキ閾値ＴＨＡαである。 In step S3, the determination unit 23 determines whether or not the past concentration information stored in the server 200 is available. For example, the determination unit 23 determines that the past density information is available when the past density information of each of the first predetermined number or more of the image forming apparatus 300 is stored in the server 200. Alternatively, for example, the determination unit 23 determines that the past concentration information is available when the second predetermined number or more of the past concentration information is stored in the server 200. Each of the first predetermined number and the second predetermined number indicates a number that can determine the threshold value TLA for predicting the state of the image forming unit 3 from the past density information. The threshold TLA is, for example, a first threshold TH1α and / or a first variation threshold THAα, which will be described later.

肯定判定された場合は（ステップＳ３でＹｅｓ）、処理はステップＳ９に進む。 If affirmative is determined (Yes in step S3), the process proceeds to step S9.

ステップＳ９において、第２予測部２７は、サーバー２００から、通信部５及びネットワークＮＷを介して、複数の過去濃度情報を受信する。そして、第２予測部２７は、複数の過去濃度情報に基づいて閾値ＴＬＡを決定する。 In step S9, the second prediction unit 27 receives a plurality of past density information from the server 200 via the communication unit 5 and the network NW. Then, the second prediction unit 27 determines the threshold value TLA based on a plurality of past concentration information.

ステップＳ１１において、第２予測部２７は、複数の画像形成装置３００のそれぞれに対応する複数の過去濃度情報に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。 In step S11, the second prediction unit 27 predicts the state of the image forming unit 3 based on the plurality of past density information corresponding to each of the plurality of image forming devices 300.

ステップＳ１３において、第２予測部２７は、画像形成部３の状態の予測結果に基づいて所定処理を実行する。具体的には、第２予測部２７は、画像形成部３に異常が発生する可能性が高いと予測した場合は、所定処理として、例えば、第１所定処理、第２所定処理、又は、第３所定処理を実行する。所定処理（第１所定処理〜第３所定処理）は、ステップＳ７の所定処理（第１所定処理〜第３所定処理）と同様である。 In step S13, the second prediction unit 27 executes a predetermined process based on the prediction result of the state of the image forming unit 3. Specifically, when the second prediction unit 27 predicts that an abnormality is likely to occur in the image forming unit 3, the predetermined processing includes, for example, the first predetermined processing, the second predetermined processing, or the second predetermined processing. 3 Execute a predetermined process. The predetermined process (first predetermined process to third predetermined process) is the same as the predetermined process (first predetermined process to third predetermined process) in step S7.

一方、否定判定された場合は（ステップＳ３でＮｏ）、処理はステップＳ５に進む。 On the other hand, if a negative determination is made (No in step S3), the process proceeds to step S5.

ステップＳ５において、第１予測部２５は、複数の第１所定画像ＩＭ１にそれぞれ対応する複数の自機濃度情報に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。自機濃度情報の各々は、濃度センサーＳＮの検出した第１所定画像ＩＭ１の濃度に基づく情報ＩＦａを含む。具体的には、自機濃度情報の各々に含まれる情報ＩＦａは、第１所定画像ＩＭ１の濃度を表す濃度値を含む。自機濃度情報は「第１濃度情報」の一例に相当する。 In step S5, the first prediction unit 25 predicts the state of the image forming unit 3 based on a plurality of own machine density information corresponding to each of the plurality of first predetermined image IM1s. Each of the own-machine density information includes information IFa based on the density of the first predetermined image IM1 detected by the density sensor SN. Specifically, the information IFa included in each of the own machine density information includes a density value representing the density of the first predetermined image IM1. The own concentration information corresponds to an example of "first concentration information".

ステップＳ７において、第１予測部２５は、画像形成部３の状態の予測結果に基づいて所定処理を実行する。具体的には、第１予測部２５は、画像形成部３に異常が発生する可能性が高いと予測した場合は、例えば、所定処理として、第１所定処理、第２所定処理、又は、第３所定処理を実行する。第１所定処理は、プロセスユニット４を構成する部材（感光体ドラム３ａ、帯電装置３ｂ、露光装置３ｃ、現像装置３ｄ、及び／又はクリーニング装置３ｅ）に対する設定値を、画像形成部３の異常を抑制できる値に変更する処理を示す。第２所定処理は、現像装置３ｄの寿命が近づいていることを、表示部７を介して報知する処理を示す。第３所定処理は、現像装置３ｄ内のトナーが劣化していることを、表示部７を介して報知する処理を示す。 In step S7, the first prediction unit 25 executes a predetermined process based on the prediction result of the state of the image forming unit 3. Specifically, when the first prediction unit 25 predicts that an abnormality is likely to occur in the image forming unit 3, for example, as a predetermined process, a first predetermined process, a second predetermined process, or a first predetermined process. 3 Execute a predetermined process. In the first predetermined process, the set values for the members (photoreceptor drum 3a, charging device 3b, exposure device 3c, developing device 3d, and / or cleaning device 3e) constituting the process unit 4 are set, and the abnormality of the image forming unit 3 is set. The process of changing to a value that can be suppressed is shown. The second predetermined process indicates a process of notifying via the display unit 7 that the life of the developing device 3d is approaching. The third predetermined process indicates a process of notifying via the display unit 7 that the toner in the developing device 3d has deteriorated.

以上、図３を参照して説明したように、実施形態１によれば、過去濃度情報が利用不可能であると判定されると（ステップＳ３でＮｏ）、第１予測部２５は、複数の自機濃度情報に基づいて画像形成部３の状態を予測する。従って、過去濃度情報が利用不可能であると判定された場合には、過去濃度情報を利用することなく、複数の自機濃度情報に基づいて画像形成部３の状態を予測する。その結果、サーバー２００において過去濃度情報の蓄積がない場合又は少ない場合であっても、画像形成部３の状態の予測精度の低下を抑制できる。 As described above with reference to FIG. 3, according to the first embodiment, when it is determined that the past concentration information is not available (No in step S3), the first prediction unit 25 has a plurality of plurality. The state of the image forming unit 3 is predicted based on the own density information. Therefore, when it is determined that the past density information is not available, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the plurality of own machine density information without using the past density information. As a result, even when the past density information is not accumulated or is small in the server 200, it is possible to suppress a decrease in the prediction accuracy of the state of the image forming unit 3.

例えば、画像形成装置１が新しい技術を搭載しており、画像形成装置１で新しい不具合が発生した場合は、サーバー２００において、画像形成装置と同一機種の画像形成装置３００からの過去濃度情報が蓄積されていないか、又は、過去濃度情報の蓄積が少ない場合があり得る。又は、例えば、画像形成装置１が既存の技術を搭載している場合でも、サーバー２００において、画像形成装置と同一機種の画像形成装置３００からの過去濃度情報の蓄積が少ない場合があり得る。このような２つの例の場合であっても、実施形態１によれば、自機濃度情報に基づいて画像形成部３の状態を予測することで、画像形成部３の状態の予測精度の低下を抑制できる。 For example, if the image forming apparatus 1 is equipped with a new technology and a new defect occurs in the image forming apparatus 1, the server 200 accumulates the past density information from the image forming apparatus 300 of the same model as the image forming apparatus. It may not be done, or the accumulation of past concentration information may be small. Alternatively, for example, even when the image forming apparatus 1 is equipped with the existing technology, the server 200 may have a small amount of past density information accumulated from the image forming apparatus 300 of the same model as the image forming apparatus. Even in the case of these two examples, according to the first embodiment, by predicting the state of the image forming unit 3 based on the own machine density information, the prediction accuracy of the state of the image forming unit 3 is lowered. Can be suppressed.

また、実施形態１によれば、自機濃度情報は第１所定画像ＩＭ１の濃度値を含む。そして、第１予測部２５は、第１所定画像ＩＭ１の濃度値を処理するという簡素な処理で、画像形成部３の状態を予測できる。 Further, according to the first embodiment, the own machine density information includes the density value of the first predetermined image IM1. Then, the first prediction unit 25 can predict the state of the image forming unit 3 by a simple process of processing the density value of the first predetermined image IM1.

さらに、実施形態１によれば、過去濃度情報が利用可能であると判定されると（ステップＳ３でＹｅｓ）、第２予測部２７は、複数の過去濃度情報に基づいて画像形成部３の状態を予測する。従って、画像形成装置１と同一機種の画像形成装置３００からの過去濃度情報を活用して、画像形成部３の状態を的確に予測できる。 Further, according to the first embodiment, when it is determined that the past density information is available (Yes in step S3), the second prediction unit 27 is the state of the image forming unit 3 based on the plurality of past density information. Predict. Therefore, the state of the image forming unit 3 can be accurately predicted by utilizing the past density information from the image forming apparatus 300 of the same model as the image forming apparatus 1.

次に、図２、図４（ａ）、及び図４（ｂ）を参照して、第１所定画像ＩＭ１、画像制御部２１、濃度センサーＳＮ、及び第１予測部２５を説明する。図４（ａ）は第１所定画像ＩＭ１を示す図である。図２及び図４（ａ）に示すように、第１所定画像ＩＭ１は、感光体ドラム３ａの周面に形成される。第１所定画像ＩＭ１は、実施形態１では、パッチ画像である。また、第１所定画像ＩＭ１は、単色のベタ塗りの画像である。第１所定画像ＩＭ１を感光体ドラム３ａに形成する際の印刷条件は、シートに画像を形成する際の印刷条件と同一である。 Next, the first predetermined image IM1, the image control unit 21, the density sensor SN, and the first prediction unit 25 will be described with reference to FIGS. 2, 4 (a), and 4 (b). FIG. 4A is a diagram showing a first predetermined image IM1. As shown in FIGS. 2 and 4A, the first predetermined image IM1 is formed on the peripheral surface of the photoconductor drum 3a. The first predetermined image IM1 is a patch image in the first embodiment. Further, the first predetermined image IM1 is a solid color image of a single color. The printing conditions for forming the first predetermined image IM1 on the photoconductor drum 3a are the same as the printing conditions for forming an image on the sheet.

図４（ｂ）は、第１所定画像ＩＭ１の濃度の推移を表す濃度グラフを示す図である。図４（ｂ）において、横軸は画像形成装置１による印刷枚数を示す。縦軸は第１所定画像ＩＭ１の濃度を示す。曲線Ｃ１は、第１所定画像ＩＭ１の濃度値Ｍを示す。印刷区間Ｐの各々は、シートの印刷枚数によって定められる。具体的には、印刷区間Ｐの各々は、第１所定印刷枚数Ｋａに対応する。第１所定印刷枚数Ｋａは、２枚以上のシートの印刷枚数を示す。 FIG. 4B is a diagram showing a density graph showing a transition of the density of the first predetermined image IM1. In FIG. 4B, the horizontal axis indicates the number of sheets printed by the image forming apparatus 1. The vertical axis shows the density of the first predetermined image IM1. The curve C1 shows the density value M of the first predetermined image IM1. Each of the print sections P is determined by the number of printed sheets. Specifically, each of the print sections P corresponds to the first predetermined number of prints Ka. The first predetermined number of printed sheets Ka indicates the number of printed sheets of two or more sheets.

図２及び図４（ｂ）に示すように、画像制御部２１は、複数の連続する印刷区間Ｐの各々において、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１を複数回形成するように、画像形成部３を制御する。具体的には、画像制御部２１は、印刷区間Ｐの各々において、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１を形成するように、画像形成部３を制御する。第２所定印刷枚数Ｋｂは、２枚以上のシートの印刷枚数を示し、第１所定印刷枚数Ｋａよりも小さい数を示す。実施形態１では、第１所定印刷枚数Ｋａは、第２所定印刷枚数ＫｂのＧ倍である。「Ｇ」は２以上の整数を示す。実施形態１では、Ｋａ＝１０００、Ｋｂ＝１００である。 As shown in FIGS. 2 and 4B, the image control unit 21 forms an image so that the first predetermined image IM1 is formed on the photoconductor drum 3a a plurality of times in each of the plurality of continuous printing sections P. Control part 3. Specifically, the image control unit 21 controls the image forming unit 3 so as to form the first predetermined image IM1 on the photoconductor drum 3a for each second predetermined number of prints Kb in each of the printing sections P. .. The second predetermined number of printed sheets Kb indicates the number of printed sheets of two or more sheets, and indicates a number smaller than the first predetermined number of printed sheets Ka. In the first embodiment, the first predetermined number of prints Ka is G times the second predetermined number of prints Kb. "G" indicates an integer of 2 or more. In the first embodiment, Ka = 1000 and Kb = 100.

印刷区間Ｐの各々において、濃度センサーＳＮは、第１所定画像ＩＭ１ごとに、第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。つまり、印刷区間Ｐの各々において、濃度センサーＳＮは、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに、第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。そして、濃度センサーＳＮは、第１所定画像ＩＭ１ごとに、第１所定画像ＩＭ１の濃度を表す濃度値Ｍを出力する。濃度グラフには、印刷区間Ｐの各々において、（Ｋａ／Ｋｂ）個の濃度値Ｍがプロットされている。 In each of the print sections P, the density sensor SN detects the density of the first predetermined image IM1 for each first predetermined image IM1. That is, in each of the print sections P, the density sensor SN detects the density of the first predetermined image IM1 for each second predetermined number of prints Kb. Then, the density sensor SN outputs a density value M representing the density of the first predetermined image IM1 for each first predetermined image IM1. In the density graph, (Ka / Kb) density values M are plotted in each of the print sections P.

第１予測部２５は、印刷区間Ｐごとに、印刷区間Ｐで検出された複数の濃度値Ｍの標準偏差σＡを算出する。標準偏差σＡは、印刷区間Ｐの各々での複数の濃度値Ｍのバラツキを表す数値である。標準偏差σＡは「第１数値」の一例に相当する。図４（ｂ）の例では、印刷区間Ｐ１〜Ｐ４にそれぞれ対応して標準偏差σＡ１〜σＡ４が算出されている。 The first prediction unit 25 calculates the standard deviation σA of the plurality of density values M detected in the print section P for each print section P. The standard deviation σA is a numerical value representing the variation of a plurality of density values M in each of the printing sections P. The standard deviation σA corresponds to an example of the “first numerical value”. In the example of FIG. 4B, the standard deviations σA1 to σA4 are calculated corresponding to the print sections P1 to P4, respectively.

第１予測部２５は、濃度値Ｍ又は標準偏差σＡに基づいて、第１予測処理〜第４予測処理のうちの少なくとも１つを実行する。 The first prediction unit 25 executes at least one of the first prediction processing to the fourth prediction processing based on the concentration value M or the standard deviation σA.

第１予測処理は、濃度値Ｍの最小値が第１所定回数ＮＭ１連続して第１閾値ＴＨ１以上小さくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。本明細書において、「予測処理」は、画像形成部３の状態を予測する処理を示す。換言すれば、第１予測処理では、濃度値Ｍの最小値の相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。第１所定回数ＮＭ１は、２以上の整数のうちのいずれかの整数を示す。実施形態１では、第１所定回数ＮＭ１は２回である。 The first prediction process indicates a prediction process based on a determination result of whether or not the minimum value of the concentration value M has become smaller than the first threshold value TH1 continuously by NM1 a predetermined number of times. In the present specification, the "prediction process" indicates a process of predicting the state of the image forming unit 3. In other words, in the first prediction process, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the relative amount of change in the minimum value of the density value M. The first predetermined number of times NM1 indicates an integer of two or more integers. In the first embodiment, the first predetermined number of times NM1 is two times.

第２予測処理は、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間で濃度値Ｍの最小値が第２閾値ＴＨ２以上小さくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第２予測処理では、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間での濃度値Ｍの最小値の相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。 The second prediction process shows a prediction process based on a determination result of whether or not the minimum value of the density value M is smaller than the second threshold value TH2 between two adjacent printing sections P. In other words, in the second prediction process, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the relative amount of change in the minimum value of the density value M between two adjacent printing sections P.

第３予測処理は、濃度値Ｍの標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上か否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第３予測処理では、標準偏差σＡそのものに基づいて、画像形成部３の状態を予測する。 The third prediction process shows the prediction process based on the determination result of whether or not the standard deviation σA of the concentration value M is equal to or greater than the first variation threshold value THA. In other words, in the third prediction process, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the standard deviation σA itself.

第４予測処理は、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間で濃度値Ｍの標準偏差σＡが第３閾値ＴＨ３以上大きくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第４予測処理では、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間での標準偏差σＡの相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。 The fourth prediction process shows a prediction process based on a determination result of whether or not the standard deviation σA of the density value M has increased by the third threshold value TH3 or more between two adjacent printing sections P. In other words, in the fourth prediction process, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the relative amount of change in the standard deviation σA between two adjacent printing sections P.

なお、記憶部１１は、第１閾値ＴＨ１、第２閾値ＴＨ２、第１バラツキ閾値ＴＨＡ、及び第３閾値ＴＨ３を予め記憶している。 The storage unit 11 stores the first threshold value TH1, the second threshold value TH2, the first variation threshold value THA, and the third threshold value TH3 in advance.

次に、図２及び図５（ａ）〜図５（ｄ）参照して、第１予測処理〜第４予測処理の詳細を説明する。図５（ａ）〜図５（ｄ）において、横軸及び縦軸は、それぞれ、図４（ｂ）の横軸及び縦軸と同様である。 Next, the details of the first prediction process to the fourth prediction process will be described with reference to FIGS. 2 and 5 (a) to 5 (d). In FIGS. 5A to 5D, the horizontal axis and the vertical axis are the same as those in FIG. 4B, respectively.

図５（ａ）は、第１予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図５（ａ）に示すように、第１予測部２５は、ｎ番目の濃度値Ｍnが最新の濃度値である場合、濃度値Ｍnが最小値であるか否かを判定する。そして、濃度値Ｍnが最小値であると判定されると、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１（以下、「第１差分値ＤＦ１ａ」と記載する。）を算出する。第１差分値ＤＦ１ａは、濃度値Ｍn-1から濃度値Ｍnを差し引いた値を示す。さらに、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１ａが第１閾値ＴＨ１以上か否かを判定する。 FIG. 5A is a diagram showing a concentration graph for explaining the first prediction process. As shown in FIGS. 2 and 5A, the first prediction unit 25 determines whether or not the concentration value M n is the minimum value when the nth concentration value M n is the latest concentration value. To do. Then, when it is determined that the density value M n is the minimum value, the first prediction unit 25 calculates the first difference value DF1 (hereinafter, referred to as “first difference value DF1a”). The first difference value DF1a indicates a value obtained by subtracting the concentration value M n from the concentration value M n-1. Further, the first prediction unit 25 determines whether or not the first difference value DF1a is equal to or higher than the first threshold value TH1.

次に、第１予測部２５は、濃度値Ｍnの次に検出された（ｎ＋１）番目の濃度値Ｍn+1が最新の濃度値である場合、濃度値Ｍn+1が最小値であるか否かを判定する。そして、濃度値Ｍn+1が最小値であると判定されると、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１（以下、「第１差分値ＤＦ１ｂ」と記載する。）を算出する。第１差分値ＤＦ１ｂは、濃度値Ｍnから濃度値Ｍn+1を差し引いた値を示す。さらに、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１ｂが第１閾値ＴＨ１以上か否かを判定する。 Next, the first prediction section 25, when detected in the following concentration values M n (n + 1) -th concentration values M n + 1 is the latest of the density value, the density value M n + 1 is at the minimum value Determine if it exists. Then, when it is determined that the concentration value M n + 1 is the minimum value, the first prediction unit 25 calculates the first difference value DF1 (hereinafter, referred to as “first difference value DF1b”). The first difference value DF1b indicates a value obtained by subtracting the density value M n + 1 from the density values M n. Further, the first prediction unit 25 determines whether or not the first difference value DF1b is equal to or higher than the first threshold value TH1.

第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１ａ及び第１差分値ＤＦ１ｂの各々が第１閾値ＴＨ１以上であると判定したときに、画像形成部３に異常が発生する可能性が高いと予測して、図３のステップＳ７の所定処理を実行する。 When the first prediction unit 25 determines that each of the first difference value DF1a and the first difference value DF1b is equal to or higher than the first threshold value TH1, it predicts that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3. Then, the predetermined process of step S7 of FIG. 3 is executed.

以上、図５（ａ）を参照して説明したように、実施形態１によれば、第１予測部２５は第１予測処理を実行する。すなわち、第１予測部２５は、第１所定画像ＩＭ１の濃度が検出されるたびに、複数の濃度値Ｍのうち最新の濃度値が最小値であるか否かを判定する。そして、第１予測部２５は、最新の濃度値が最小値であると連続して判定された場合に、第１差分値ＤＦ１が第１所定回数ＮＭ１連続して第１閾値ＴＨ１以上であるときに所定処理を実行する。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。第１差分値ＤＦ１は、最小値と判定された最新の濃度値の１つ前の濃度値から、最小値を差し引いた値を示す。 As described above with reference to FIG. 5A, according to the first embodiment, the first prediction unit 25 executes the first prediction process. That is, each time the density of the first predetermined image IM1 is detected, the first prediction unit 25 determines whether or not the latest density value among the plurality of density values M is the minimum value. Then, when the first prediction unit 25 continuously determines that the latest concentration value is the minimum value, the first difference value DF1 is the first predetermined number of times NM1 consecutively and the first threshold value TH1 or more. Executes a predetermined process. The predetermined process is the predetermined process of step S7 in FIG. The first difference value DF1 indicates a value obtained by subtracting the minimum value from the concentration value immediately before the latest concentration value determined to be the minimum value.

換言すれば、第１予測処理において、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１が第１所定回数ＮＭ１連続して第１閾値ＴＨ１以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。 In other words, in the first prediction process, the first prediction unit 25 causes an abnormality in the image forming unit 3 when the first difference value DF1 is NM1 consecutively for the first predetermined number of times and is equal to or greater than the first threshold value TH1. Predicting the possibility, the predetermined process is executed.

異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。 The reasons why the prediction that anomalies are likely to occur are reliable are as follows.

すなわち、濃度値Ｍの最小値が第１閾値ＴＨ１以上小さくなった回数が１回だけなら、最小値の比較的急な減少は、画像形成装置１の設置環境又は使用状況の変化に起因している可能性が高い。 That is, if the minimum value of the density value M is reduced by the first threshold value TH1 or more only once, the relatively rapid decrease in the minimum value is due to a change in the installation environment or usage status of the image forming apparatus 1. There is a high possibility that it is.

しかしながら、濃度値Ｍの最小値が第１閾値ＴＨ１以上小さくなった回数が２回以上なら、画像形成部３のプロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化した可能性が高い。プロセスユニット４内の部材の比較的大きな変化は、例えば、感光体ドラム３ａと現像装置３ｄとの間隔が規定値に対して比較的大きく変化したことを示す。プロセスユニット４内のトナーの比較的急な変化は、例えば、トナーが比較的大きく劣化したことを示す。そして、プロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化すると、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。 However, if the minimum value of the density value M becomes smaller than the first threshold value TH1 twice or more, it is highly possible that the member or toner in the process unit 4 of the image forming unit 3 has changed relatively significantly. A relatively large change in the members in the process unit 4 indicates, for example, that the distance between the photoconductor drum 3a and the developing device 3d has changed relatively significantly with respect to the specified value. A relatively abrupt change in the toner in the process unit 4, for example, indicates that the toner has deteriorated relatively significantly. Then, if the member or toner in the process unit 4 changes relatively significantly, there is a high possibility that an abnormality will occur in the process unit 4.

以上、第１予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。 As described above, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted by the first prediction process. As a result, a predetermined process can be appropriately executed and the occurrence of an abnormality can be suppressed.

図５（ｂ）は、第２予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図５（ｂ）に示すように、第１予測部２５は、第２差分値ＤＦ２が第２閾値ＴＨ２以上であるときに所定処理を実行する。第２差分値ＤＦ２は、互いに隣り合う２つの印刷区間Ｐのうちの先の印刷区間Ｐ１での複数の濃度値Ｍの最小値Ｍ1から、後の印刷区間Ｐ２での複数の濃度値Ｍの最小値Ｍ2を差し引いた値を示す。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。 FIG. 5B is a diagram showing a concentration graph for explaining the second prediction process. As shown in FIGS. 2 and 5B, the first prediction unit 25 executes a predetermined process when the second difference value DF2 is equal to or higher than the second threshold value TH2. The second difference value DF2, from the minimum value M 1 of a plurality of density values M in the previous printing section P1 of the two printing sections P adjacent to each other, after the plurality of density values M in the printing section P2 of The value obtained by subtracting the minimum value M 2 is shown. The predetermined process is the predetermined process of step S7 in FIG.

換言すれば、第２予測処理において、第１予測部２５は、第２差分値ＤＦ２が第２閾値ＴＨ２以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。 In other words, in the second prediction process, the first prediction unit 25 predicts that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 when the second difference value DF2 is equal to or higher than the second threshold value TH2. , Executes a predetermined process.

異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。 The reasons why the prediction that anomalies are likely to occur are reliable are as follows.

すなわち、先の印刷区間Ｐ１と後の印刷区間Ｐ２との間で濃度値Ｍの最小値が減少して、第２差分値ＤＦ２が比較的大きい場合は、第１予測処理の場合と同様に、画像形成部３のプロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化した可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。 That is, when the minimum value of the density value M decreases between the first print section P1 and the second print section P2 and the second difference value DF2 is relatively large, as in the case of the first prediction process, It is highly possible that the members or toner in the process unit 4 of the image forming unit 3 have changed relatively significantly. Therefore, there is a high possibility that an abnormality will occur in the process unit 4.

以上、第２予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。 As described above, by the second prediction process, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted. As a result, a predetermined process can be appropriately executed and the occurrence of an abnormality can be suppressed.

図５（ｃ）は、第３予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図５（ｃ）に示すように、第１予測部２５は、濃度値Ｍの標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上であるときに所定処理を実行する。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。図５（ｃ）の例では、印刷区間Ｐ１の標準偏差σＡ１は第１バラツキ閾値ＴＨＡより小さく、印刷区間Ｐ２の標準偏差σＡ２は第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上である。従って、第１予測部２５は、印刷区間Ｐ２において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測する。 FIG. 5C is a diagram showing a concentration graph for explaining the third prediction process. As shown in FIGS. 2 and 5 (c), the first prediction unit 25 executes a predetermined process when the standard deviation σA of the concentration value M is equal to or greater than the first variation threshold THA. The predetermined process is the predetermined process of step S7 in FIG. In the example of FIG. 5C, the standard deviation σA1 of the print section P1 is smaller than the first variation threshold THA, and the standard deviation σA2 of the print section P2 is equal to or more than the first variation threshold THA. Therefore, the first prediction unit 25 predicts that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the printing section P2.

換言すれば、第３予測処理において、第１予測部２５は、標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。 In other words, in the third prediction process, the first prediction unit 25 predicts that when the standard deviation σA is equal to or greater than the first variation threshold THA, there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3. Executes a predetermined process.

異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。 The reasons why the prediction that anomalies are likely to occur are reliable are as follows.

すなわち、標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上であることは、濃度値Ｍのバラツキが比較的大きいことを示す。そして、濃度値Ｍのバラツキが比較的大きいことは、プロセスユニット４内の部材又はトナーが変動している可能性が高い。つまり、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定である可能性が高い。プロセスユニット４内の部材が不安定であることは、例えば、感光体ドラム３ａと現像装置３ｄとの間隔が規定値に対して変動していることを示す。プロセスユニット４内のトナーが不安定であることは、例えば、トナーの特性が変動していることを示す。そして、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定であると、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。 That is, the fact that the standard deviation σA is equal to or greater than the first variation threshold THA indicates that the variation of the concentration value M is relatively large. If the density value M has a relatively large variation, it is highly possible that the members or toner in the process unit 4 are fluctuating. That is, there is a high possibility that the member or toner in the process unit 4 is unstable. The instability of the members in the process unit 4 indicates that, for example, the distance between the photoconductor drum 3a and the developing device 3d fluctuates with respect to a specified value. The instability of the toner in the process unit 4 indicates, for example, that the characteristics of the toner are fluctuating. If the member or toner in the process unit 4 is unstable, there is a high possibility that an abnormality will occur in the process unit 4.

以上、第３予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。 As described above, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted by the third prediction process. As a result, a predetermined process can be appropriately executed and the occurrence of an abnormality can be suppressed.

図５（ｄ）は、第４予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図５（ｄ）に示すように、第１予測部２５は、第３差分値ＤＦ３が第３閾値ＴＨ３以上であるときに所定処理を実行する。第３差分値ＤＦ３は、互いに隣り合う２つの印刷区間Ｐのうちの後の印刷区間Ｐ２での複数の濃度値Ｍのバラツキを表す数値（つまり、標準偏差σＡ２）から、先の印刷区間Ｐ１での複数の濃度値Ｍのバラツキを表す数値（つまり、標準偏差σＡ１）を差し引いた値を示す。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。 FIG. 5D is a diagram showing a concentration graph for explaining the fourth prediction process. As shown in FIGS. 2 and 5D, the first prediction unit 25 executes a predetermined process when the third difference value DF3 is equal to or higher than the third threshold value TH3. The third difference value DF3 is a numerical value (that is, standard deviation σA2) representing a variation of a plurality of density values M in the subsequent print section P2 of the two adjacent print sections P in the previous print section P1. The value obtained by subtracting the numerical value (that is, the standard deviation σA1) representing the variation of the plurality of concentration values M is shown. The predetermined process is the predetermined process of step S7 in FIG.

換言すれば、第４予測処理において、第１予測部２５は、第３差分値ＤＦ３が第３閾値ＴＨ３以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。 In other words, in the fourth prediction process, the first prediction unit 25 predicts that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 when the third difference value DF3 is equal to or higher than the third threshold value TH3. , Executes a predetermined process.

異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。 The reasons why the prediction that anomalies are likely to occur are reliable are as follows.

すなわち、先の印刷区間Ｐ１と後の印刷区間Ｐ２との間で標準偏差σＡが増加して、第３差分値ＤＦ３が比較的大きい場合は、濃度値Ｍのバラツキの変化が比較的大きいことを示す。そして、濃度値Ｍのバラツキの変化が比較的大きいことは、第３予測処理の場合と同様に、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定である可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。 That is, when the standard deviation σA increases between the first print section P1 and the second print section P2 and the third difference value DF3 is relatively large, the change in the variation of the density value M is relatively large. Shown. If the change in the density value M is relatively large, it is highly possible that the member or toner in the process unit 4 is unstable, as in the case of the third prediction process. Therefore, there is a high possibility that an abnormality will occur in the process unit 4.

以上、第４予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。 As described above, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted by the fourth prediction process. As a result, a predetermined process can be appropriately executed and the occurrence of an abnormality can be suppressed.

以上、図５（ａ）〜図５（ｄ）を参照して説明したように、実施形態１によれば、濃度値Ｍと標準偏差σＡ（濃度値Ｍのバラツキ）との双方の観点で画像形成部３の状態を予測して、適切に所定処理を実行できる。 As described above with reference to FIGS. 5 (a) to 5 (d), according to the first embodiment, the image is an image from the viewpoint of both the density value M and the standard deviation σA (variation of the density value M). The state of the forming unit 3 can be predicted and a predetermined process can be appropriately executed.

なお、例えば、過去濃度情報が利用可能な場合は（図３のステップＳ３でＹｅｓ）、第２予測部２７は、サーバー２００から複数の画像形成装置３００にそれぞれ対応する複数の過去濃度情報を取得する。第２予測部２７は、１つの画像形成装置３００に対して複数の過去濃度情報を取得する。過去濃度情報の各々は、画像形成装置３００に視認可能な異常が発生した時の複数の濃度値を含む。 For example, when the past density information is available (Yes in step S3 of FIG. 3), the second prediction unit 27 acquires a plurality of past density information corresponding to each of the plurality of image forming devices 300 from the server 200. To do. The second prediction unit 27 acquires a plurality of past density information for one image forming apparatus 300. Each of the past density information includes a plurality of density values when a visible abnormality occurs in the image forming apparatus 300.

そして、第２予測部２７は、複数の画像形成装置３００の複数の濃度値に基づいて、第１閾値ＴＨ１α及び／又は第１バラツキ閾値ＴＨＡを決定する。さらに、第２予測部２７は、第１閾値ＴＨ１に代えて第１閾値ＴＨ１αに基づいて第１予測処理を実行し、及び／又は、第１バラツキ閾値ＴＨＡに代えて第１バラツキ閾値ＴＨＡαに基づいて第３予測処理を実行する。その結果、第２予測部２７による第１予測処理及び／又は第３予測処理によって、精度良く画像形成部３の状態を予測できる。つまり、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予想できる。 Then, the second prediction unit 27 determines the first threshold value TH1α and / or the first variation threshold value THA based on the plurality of density values of the plurality of image forming apparatus 300. Further, the second prediction unit 27 executes the first prediction process based on the first threshold TH1α instead of the first threshold TH1, and / or is based on the first variation threshold THAα instead of the first variation threshold THA. The third prediction process is executed. As a result, the state of the image forming unit 3 can be accurately predicted by the first prediction process and / or the third prediction process by the second prediction unit 27. That is, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted.

また、過去濃度情報が利用可能な場合において、第２予測部２７が過去濃度情報に基づく予測処理を実行し、第１予測部２５が自機濃度情報に基づく予測処理を実行してもよい。例えば、過去濃度情報が利用可能な場合において、第２予測部２７が、第１閾値ＴＨ１αに基づく第１予測処理と第１バラツキ閾値ＴＨＡαに基づく第３予測処理とのうちの少なくとも１つの処理を実行し、第１予測部２５が、第２閾値ＴＨ２に基づく第２予測処理と第３閾値ＴＨ３に基づく第４予測処理とのうちの少なくとも１つの処理を実行してもよい。 Further, when the past concentration information is available, the second prediction unit 27 may execute the prediction process based on the past concentration information, and the first prediction unit 25 may execute the prediction process based on the own machine concentration information. For example, when the past concentration information is available, the second prediction unit 27 performs at least one of the first prediction process based on the first threshold value TH1α and the third prediction process based on the first variation threshold TH1α. The first prediction unit 25 may execute at least one of the second prediction process based on the second threshold value TH2 and the fourth prediction process based on the third threshold value TH3.

次に、図２及び図６（ａ）〜図７（ｂ）を参照して、具体例を挙げて、第１予測処理〜第４予測処理を説明する。 Next, with reference to FIGS. 2 and 6 (a) to 7 (b), the first prediction process to the fourth prediction process will be described with reference to specific examples.

図６（ａ）は、図５（ａ）〜図５（ｄ）の濃度グラフの横軸に関するパラメーターを示す図である。図６（ａ）に示すように、１印刷区間Ｐを定義する第１所定印刷枚数Ｋａは１０００枚である。濃度値Ｍの検出条件は、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに濃度値Ｍを検出することであり、第２所定印刷枚数Ｋｂは１００枚である。従って、１印刷区間Ｐでの濃度値Ｍの検出数は「１０（＝１０００／１００）」である。 FIG. 6A is a diagram showing parameters related to the horizontal axis of the concentration graphs of FIGS. 5A to 5D. As shown in FIG. 6A, the first predetermined number of prints Ka that defines one print section P is 1000. The detection condition of the density value M is to detect the density value M for each second predetermined number of printed sheets Kb, and the second predetermined number of printed sheets Kb is 100 sheets. Therefore, the number of detected density values M in one printing section P is “10 (= 1000/100)”.

図６（ｂ）は、図５（ａ）〜図５（ｄ）の濃度グラフの縦軸に関するパラメーターを示す図である。図６（ｂ）に示すように、第１閾値ＴＨ１が０．０４であり、第２閾値ＴＨ２が０．１であり、第１バラツキ閾値ＴＨＡが０．１であり、第３閾値ＴＨ３が０．１である。 FIG. 6B is a diagram showing parameters related to the vertical axis of the concentration graphs of FIGS. 5A to 5D. As shown in FIG. 6B, the first threshold TH1 is 0.04, the second threshold TH2 is 0.1, the first variation threshold THA is 0.1, and the third threshold TH3 is 0. It is 0.1.

図７（ａ）は、図６（ａ）及び図６（ｂ）に示すパラメーターに基づいて第１予測処理を実行したときの実行結果を示す。図７（ｂ）は、図６（ａ）及び図６（ｂ）に示すパラメーターに基づいて第２予測処理〜第４予測処理を実行したときの実行結果を示す。図７（ａ）及び図７（ｂ）において、「〇」は、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測していないことを示す。「×」は、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測したことを示す。 FIG. 7 (a) shows the execution result when the first prediction process is executed based on the parameters shown in FIGS. 6 (a) and 6 (b). FIG. 7 (b) shows the execution results when the second prediction process to the fourth prediction process are executed based on the parameters shown in FIGS. 6 (a) and 6 (b). In FIGS. 7 (a) and 7 (b), “◯” indicates that the image forming unit 3 is not predicted to have an abnormality. “X” indicates that it is predicted that an abnormality is likely to occur in the image forming unit 3.

図７（ａ）に示すように、ｎ番から（ｎ＋４）番までの濃度値Ｍが検出されている。そして、第１閾値ＴＨ１が０．０４である。その結果、第１予測処理によって、（ｎ＋４）番の濃度値Ｍの処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。 As shown in FIG. 7A, the concentration values M from n to (n + 4) are detected. The first threshold value TH1 is 0.04. As a result, it is predicted that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the processing of the density value M of (n + 4) by the first prediction processing.

図７（ｂ）に示すように、印刷区間Ｐ１〜印刷区間Ｐ５の各々において、濃度値Ｍの最小値（つまり、最小濃度値）が検出され、さらに、標準偏差σＡが算出されている。そして、第２閾値ＴＨ２が０．１である。その結果、第２予測処理によって、印刷区間Ｐ３での処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。また、第１バラツキ閾値ＴＨＡが０．１である。その結果、第３予測処理によって、印刷区間Ｐ４の処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。さらに、第３閾値ＴＨ３が０．１である。その結果、第４予測処理によって、印刷区間Ｐ４の処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。 As shown in FIG. 7B, the minimum value (that is, the minimum density value) of the density value M is detected in each of the print sections P1 to the print section P5, and the standard deviation σA is calculated. Then, the second threshold value TH2 is 0.1. As a result, it is predicted by the second prediction process that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the process in the print section P3. Further, the first variation threshold THA is 0.1. As a result, it is predicted by the third prediction process that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the process of the print section P4. Further, the third threshold TH3 is 0.1. As a result, it is predicted by the fourth prediction process that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the process of the print section P4.

以上、図７（ａ）及び図７（ｂ）を参照して説明したように、第１予測処理〜第４予測処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いとの予測（以下、「異常予測」と記載する場合がある。）を出すタイミングが異なる。従って、第１予測部２５は、異常予測を出したいタイミングに応じて、第１予測処理〜第４予測処理を選択して実行できる。 As described above with reference to FIGS. 7 (a) and 7 (b), it is predicted that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the first prediction process to the fourth prediction process ( Hereinafter, it may be described as "abnormality prediction".) The timing of issuing is different. Therefore, the first prediction unit 25 can select and execute the first prediction process to the fourth prediction process according to the timing at which the abnormality prediction is desired to be issued.

例えば、異常予測を早く出したい場合、又は、過去濃度情報が利用不可能な場合には、第１予測部２５は、第２予測処理及び／又は第４予測処理を実行する。例えば、異常予測を遅く出したい場合には、第１予測部２５は、第１予測処理を実行する。 For example, when it is desired to make an abnormality prediction quickly, or when the past concentration information is not available, the first prediction unit 25 executes the second prediction process and / or the fourth prediction process. For example, when it is desired to delay the abnormality prediction, the first prediction unit 25 executes the first prediction process.

次に、図２及び図８を参照して、画像形成装置１の予測処理を説明する。図８は、画像形成装置１による予測処理の詳細を示すフローチャートである。図８では、過去濃度情報が利用不可能な場合（図３のステップＳ３でＮｏ）の予測処理が示される。図８に示すように、予測処理は、ステップＳ２１〜ステップＳ４５を含む。 Next, the prediction process of the image forming apparatus 1 will be described with reference to FIGS. 2 and 8. FIG. 8 is a flowchart showing details of the prediction process by the image forming apparatus 1. FIG. 8 shows a prediction process when the past concentration information is not available (No in step S3 of FIG. 3). As shown in FIG. 8, the prediction process includes steps S21 to S45.

図２及び図８に示すように、ステップＳ２１において、画像制御部２１は、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。 As shown in FIGS. 2 and 8, in step S21, the image control unit 21 determines whether or not a predetermined timing has arrived.

否定判定がされた場合（ステップＳ２１でＮｏ）、処理はステップＳ３３に進む。 If a negative determination is made (No in step S21), the process proceeds to step S33.

一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ２１でＹｅｓ）、処理はステップＳ２３に進む。 On the other hand, if an affirmative determination is made (Yes in step S21), the process proceeds to step S23.

ステップＳ２３において、画像制御部２１は、第１所定画像ＩＭ１を感光体ドラム３ａに形成するように、画像形成部３を制御する。 In step S23, the image control unit 21 controls the image forming unit 3 so as to form the first predetermined image IM1 on the photoconductor drum 3a.

ステップＳ２５において、濃度センサーＳＮは、第１所定画像ＩＭ１の濃度を検出する。そして、記憶部１１は、第１所定画像ＩＭ１の濃度を表す濃度値（濃度値Ｍ）を記憶する。 In step S25, the density sensor SN detects the density of the first predetermined image IM1. Then, the storage unit 11 stores a density value (density value M) representing the density of the first predetermined image IM1.

ステップＳ２７において、第１予測部２５は、最新の濃度値が最小値であるか否かを判定する。 In step S27, the first prediction unit 25 determines whether or not the latest concentration value is the minimum value.

否定判定がされた場合（ステップＳ２７でＮｏ）、処理はステップＳ３３に進む。 If a negative determination is made (No in step S27), the process proceeds to step S33.

一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ２７でＹｅｓ）、処理はステップＳ２９に進む。 On the other hand, if an affirmative determination is made (Yes in step S27), the process proceeds to step S29.

ステップＳ２９において、第１予測部２５は、最小値と判定された最新の濃度値の１つ前の濃度値から最小値を差し引いて、第１差分値ＤＦ１を算出する。 In step S29, the first prediction unit 25 calculates the first difference value DF1 by subtracting the minimum value from the concentration value immediately before the latest concentration value determined to be the minimum value.

ステップＳ３１において、第１予測部２５は、第１差分値ＤＦ１が第１所定回数ＮＭ１連続して第１閾値ＴＨ１以上であるか否かを判定する。 In step S31, the first prediction unit 25 determines whether or not the first difference value DF1 is NM1 consecutively for the first predetermined number of times and is equal to or greater than the first threshold value TH1.

肯定判定がされた場合（ステップＳ３１でＹｅｓ）、処理はステップＳ４５に進む。 If an affirmative determination is made (Yes in step S31), the process proceeds to step S45.

一方、否定判定がされた場合（ステップＳ３１でＮｏ）、処理はステップＳ３３に進む。 On the other hand, if a negative determination is made (No in step S31), the process proceeds to step S33.

ステップＳ３３において、第１予測部２５は、互いに隣り合う２つの印刷区間のうちの先の印刷区間での複数の濃度値の最小値から、後の印刷区間での複数の濃度値の最小値を差し引いて、第２差分値ＤＦ２を算出する。 In step S33, the first prediction unit 25 sets the minimum value of the plurality of density values in the subsequent print section from the minimum value of the plurality of density values in the earlier print section of the two adjacent print sections. By subtracting, the second difference value DF2 is calculated.

ステップＳ３５において、第１予測部２５は、第２差分値ＤＦ２が第２閾値ＴＨ２以上か否かを判定する。 In step S35, the first prediction unit 25 determines whether or not the second difference value DF2 is equal to or greater than the second threshold value TH2.

肯定判定がされた場合（ステップＳ３５でＹｅｓ）、処理はステップＳ４５に進む。 If an affirmative determination is made (Yes in step S35), the process proceeds to step S45.

一方、否定判定がされた場合（ステップＳ３５でＮｏ）、処理はステップＳ３７に進む。 On the other hand, if a negative determination is made (No in step S35), the process proceeds to step S37.

ステップＳ３７において、第１予測部２５は、印刷区間での濃度値の標準偏差σＡ（濃度値のバラツキ）を算出する。 In step S37, the first prediction unit 25 calculates the standard deviation σA (variation of the density value) of the density value in the printing section.

ステップＳ３９において、第１予測部２５は、標準偏差σＡが第１バラツキ閾値ＴＨＡ以上か否かを判定する。 In step S39, the first prediction unit 25 determines whether or not the standard deviation σA is equal to or greater than the first variation threshold THA.

肯定判定がされた場合（ステップＳ３９でＹｅｓ）、処理はステップＳ４５に進む。 If an affirmative determination is made (Yes in step S39), the process proceeds to step S45.

一方、否定判定がされた場合（ステップＳ３９でＮｏ）、処理はステップＳ４１に進む。 On the other hand, if a negative determination is made (No in step S39), the process proceeds to step S41.

ステップＳ４１において、第１予測部２５は、互いに隣り合う２つの印刷区間のうちの後の印刷区間での濃度値の標準偏差σＡから、先の印刷区間での濃度値の標準偏差σＡを差し引いて、第３差分値ＤＦ３を算出する。 In step S41, the first prediction unit 25 subtracts the standard deviation σA of the density value in the previous printing section from the standard deviation σA of the density value in the later printing section of the two adjacent printing sections. , The third difference value DF3 is calculated.

ステップＳ４３において、第１予測部２５は、第３差分値ＤＦ３が第３閾値ＴＨ３以上か否かを判定する。 In step S43, the first prediction unit 25 determines whether or not the third difference value DF3 is equal to or higher than the third threshold value TH3.

否定判定がされた場合（ステップＳ４３でＮｏ）、処理はステップＳ２１に進む。 If a negative determination is made (No in step S43), the process proceeds to step S21.

一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ４３でＹｅｓ）、処理はステップＳ４５に進む。 On the other hand, if an affirmative determination is made (Yes in step S43), the process proceeds to step S45.

ステップＳ４５では、第１予測部２５は、図３のステップＳ７の所定処理と同様の所定処理を実行する。そして、処理はステップＳ２１に進む。 In step S45, the first prediction unit 25 executes a predetermined process similar to the predetermined process of step S7 of FIG. Then, the process proceeds to step S21.

（実施形態２）
図１〜図３及び図９（ａ）〜図１３を参照して、本発明の実施形態２に係る画像形成システム１００を説明する。実施形態２が、濃度ムラに基づいて予測処理を実行する点で、実施形態２は実施形態１と異なる。実施形態２に係る画像形成システム１００の構成は、図１を参照して説明した画像形成システム１００の構成と同様である。また、実施形態２に係る画像形成装置１の構成は、図２を参照して説明した画像形成装置１の構成と同様である。以下、実施形態２が実施形態１と異なる点を主に説明する。 (Embodiment 2)
The image forming system 100 according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3 and 9 (a) to 13 (13). The second embodiment is different from the first embodiment in that the prediction process is executed based on the density unevenness. The configuration of the image forming system 100 according to the second embodiment is the same as the configuration of the image forming system 100 described with reference to FIG. Further, the configuration of the image forming apparatus 1 according to the second embodiment is the same as the configuration of the image forming apparatus 1 described with reference to FIG. Hereinafter, the points that the second embodiment is different from the first embodiment will be mainly described.

まず、図２を参照して、濃度センサーＳＮを説明する。図２に示すように、濃度センサーＳＮは、感光体ドラム３ａに形成された第２所定画像ＩＭ２のうちの複数の異なる領域の濃度を検出する。第２所定画像ＩＭ２は、画像形成部３の状態を予測するための画像である。濃度センサーＳＮは、第２所定画像ＩＭ２の複数の異なる領域の各々の濃度を表す濃度値を制御部９に出力する。第２所定画像ＩＭ２は、「所定画像」の一例に相当する。 First, the concentration sensor SN will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 2, the density sensor SN detects the density of a plurality of different regions of the second predetermined image IM2 formed on the photoconductor drum 3a. The second predetermined image IM2 is an image for predicting the state of the image forming unit 3. The density sensor SN outputs a density value representing the density of each of the plurality of different regions of the second predetermined image IM2 to the control unit 9. The second predetermined image IM2 corresponds to an example of the “predetermined image”.

次に、図１〜図３を参照して、予測処理を説明する。実施形態２に係る画像形成装置１は、図３を参照して説明した予測処理と同様の予測処理を実行する。つまり、図１〜図３に示すように、画像形成装置１は、ステップＳ１〜ステップＳ７に示す予測処理を実行する。 Next, the prediction process will be described with reference to FIGS. 1 to 3. The image forming apparatus 1 according to the second embodiment executes the same prediction processing as the prediction processing described with reference to FIG. That is, as shown in FIGS. 1 to 3, the image forming apparatus 1 executes the prediction process shown in steps S1 to S7.

ただし、ステップＳ１では、判定部２３は、通信部５及びネットワークＮＷを介してサーバー２００と通信する。サーバー２００は、複数の画像形成装置３００のそれぞれに対応する複数の濃度情報を蓄積している。濃度情報の各々は、対応する画像形成装置３００の感光体ドラムに形成された第２所定画像ＩＭ２Ａの濃度に基づく情報ＩＦｂＡを含む。 However, in step S1, the determination unit 23 communicates with the server 200 via the communication unit 5 and the network NW. The server 200 stores a plurality of density information corresponding to each of the plurality of image forming devices 300. Each of the density information includes information IFbA based on the density of the second predetermined image IM2A formed on the photoconductor drum of the corresponding image forming apparatus 300.

具体的には、濃度情報の各々に含まれる情報ＩＦｂＡは、画像形成装置３００に視認可能な異常が発生した時の第２所定画像ＩＭ２Ａの濃度ムラを表す濃度差分値を含む。濃度差分値は、第２所定画像ＩＭ２Ａの複数の異なる領域の濃度を表す濃度値のうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値を示す。つまり、濃度差分値は、最大濃度値から最小濃度値を差し引いた値を示す。第２所定画像ＩＭ２Ａは、例えば、第２所定画像ＩＭ２と同じである。以下、実施形態２において、サーバー２００に蓄積された画像形成装置３００の濃度情報を過去濃度情報と記載する。過去濃度情報は「第２濃度情報」の一例に相当する。 Specifically, the information IFbA included in each of the density information includes a density difference value representing density unevenness of the second predetermined image IM2A when a visible abnormality occurs in the image forming apparatus 300. The density difference value indicates a difference value between the maximum density value and the minimum density value among the density values representing the densities of a plurality of different regions of the second predetermined image IM2A. That is, the concentration difference value indicates a value obtained by subtracting the minimum concentration value from the maximum concentration value. The second predetermined image IM2A is, for example, the same as the second predetermined image IM2. Hereinafter, in the second embodiment, the density information of the image forming apparatus 300 stored in the server 200 will be referred to as the past density information. The past concentration information corresponds to an example of "second concentration information".

また、ステップＳ５では、第１予測部２５は、複数の第２所定画像ＩＭ２にそれぞれ対応する複数の自機濃度情報に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。自機濃度情報の各々は、濃度センサーＳＮの検出した第２所定画像ＩＭ２の濃度に基づく情報ＩＦａＡを含む。具体的には、自機濃度情報の各々に含まれる情報ＩＦａＡは、第２所定画像ＩＭ２の濃度ムラを表す濃度差分値Ｑを含む。濃度差分値Ｑは、第２所定画像ＩＭ２Ａの複数の異なる領域の濃度を表す濃度値のうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値を示す。つまり、濃度差分値Ｑは、最大濃度値から最小濃度値を差し引いた値を示す。自機濃度情報は「第１濃度情報」の一例に相当する。 Further, in step S5, the first prediction unit 25 predicts the state of the image forming unit 3 based on a plurality of own machine density information corresponding to each of the plurality of second predetermined images IM2. Each of the own-machine density information includes information IFaA based on the density of the second predetermined image IM2 detected by the density sensor SN. Specifically, the information IFaA included in each of the own machine density information includes the density difference value Q representing the density unevenness of the second predetermined image IM2. The density difference value Q indicates a difference value between the maximum density value and the minimum density value among the density values representing the densities of a plurality of different regions of the second predetermined image IM2A. That is, the concentration difference value Q indicates a value obtained by subtracting the minimum concentration value from the maximum concentration value. The own concentration information corresponds to an example of "first concentration information".

なお、ステップＳ３において説明した閾値ＴＬＡは、例えば、後述する第４閾値ＴＨ４α及び／又は第２バラツキ閾値ＴＨＢαである。 The threshold value TLA described in step S3 is, for example, a fourth threshold value TH4α and / or a second variation threshold value THBα, which will be described later.

以上、図３を参照して説明したように、実施形態２によれば、実施形態１と同様に、サーバー２００において過去濃度情報の蓄積がない場合又は少ない場合であっても、画像形成部３の状態の予測精度の低下を抑制できる。 As described above with reference to FIG. 3, according to the second embodiment, the image forming unit 3 is similar to the first embodiment even when the past density information is not accumulated or is small in the server 200. It is possible to suppress a decrease in the prediction accuracy of the state of.

また、実施形態２によれば、自機濃度情報は濃度差分値Ｑを含む。そして、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２の濃度ムラを表す濃度差分値Ｑに基づいて画像形成部３の状態を予測する。つまり、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２の濃度の詳細な分析結果に基づいて画像形成部３の状態を予測する。その結果、画像形成部３の状態を更に精度良く予測できる。 Further, according to the second embodiment, the own machine concentration information includes the concentration difference value Q. Then, the first prediction unit 25 predicts the state of the image forming unit 3 based on the density difference value Q representing the density unevenness of the second predetermined image IM2. That is, the first prediction unit 25 predicts the state of the image forming unit 3 based on the detailed analysis result of the density of the second predetermined image IM2. As a result, the state of the image forming unit 3 can be predicted more accurately.

さらに、実施形態２によれば、過去濃度情報が利用可能であると判定されると（ステップＳ３でＹｅｓ）、実施形態１と同様に、画像形成装置１と同一機種の画像形成装置３００からの過去濃度情報を活用して、画像形成部３の状態を的確に予測できる。 Further, according to the second embodiment, when it is determined that the past density information is available (Yes in step S3), the image forming apparatus 300 of the same model as the image forming apparatus 1 is used as in the first embodiment. The state of the image forming unit 3 can be accurately predicted by utilizing the past density information.

次に、図２、図９（ａ）、及び図９（ｂ）を参照して、第２所定画像ＩＭ２、画像制御部２１、濃度センサーＳＮ、及び第１予測部２５を説明する。図９（ａ）は第２所定画像ＩＭ２を示す図である。図２及び図９（ａ）に示すように、第２所定画像ＩＭ２は、感光体ドラム３ａの周面に形成される。第２所定画像ＩＭ２の形状及びサイズは、実施形態２では、シートの形状及びサイズと同一である。例えば、第２所定画像ＩＭ２は、略矩形形状を有し、Ａ４サイズ（２１０ｍｍ×２９７ｍｍ）のシートと同じサイズを有する。また、第２所定画像ＩＭ２は、単色のベタ塗りの画像である。第２所定画像ＩＭ２を感光体ドラム３ａに形成する際の印刷条件は、シートに画像を形成する際の印刷条件と同一である。 Next, the second predetermined image IM2, the image control unit 21, the density sensor SN, and the first prediction unit 25 will be described with reference to FIGS. 2, 9 (a), and 9 (b). FIG. 9A is a diagram showing a second predetermined image IM2. As shown in FIGS. 2 and 9A, the second predetermined image IM2 is formed on the peripheral surface of the photoconductor drum 3a. The shape and size of the second predetermined image IM2 are the same as the shape and size of the sheet in the second embodiment. For example, the second predetermined image IM2 has a substantially rectangular shape and has the same size as an A4 size (210 mm × 297 mm) sheet. The second predetermined image IM2 is a solid color image. The printing conditions for forming the second predetermined image IM2 on the photoconductor drum 3a are the same as the printing conditions for forming the image on the sheet.

また、第２所定画像ＩＭ２は、４つの異なる領域ＣＲを有する。４つの領域ＣＲは、第２所定画像ＩＭ２の４隅に位置する。領域ＣＲの各々は略矩形形状を有する。第２所定画像ＩＭ２のサイズがＡ４サイズである場合は、領域ＣＲの各々のサイズは、例えば、１０ｍｍ×１０ｍｍである。 Also, the second predetermined image IM2 has four different region CRs. The four regions CR are located at the four corners of the second predetermined image IM2. Each of the regions CR has a substantially rectangular shape. When the size of the second predetermined image IM2 is A4 size, each size of the region CR is, for example, 10 mm × 10 mm.

図９（ｂ）は、第２所定画像ＩＭ２の濃度差分値Ｑ（濃度ムラ）の推移を表す濃度グラフを示す図である。図９（ｂ）において、横軸は画像形成装置１による印刷枚数を示す。縦軸は第２所定画像ＩＭ２の濃度差分を示す。曲線Ｃ２は、第２所定画像ＩＭ２の濃度差分値Ｑを示す。印刷区間Ｐの各々は、実施形態１と同様に、第１所定印刷枚数Ｋａに対応する。 FIG. 9B is a diagram showing a density graph showing a transition of the density difference value Q (density unevenness) of the second predetermined image IM2. In FIG. 9B, the horizontal axis indicates the number of sheets printed by the image forming apparatus 1. The vertical axis shows the density difference of the second predetermined image IM2. The curve C2 shows the density difference value Q of the second predetermined image IM2. Each of the print sections P corresponds to the first predetermined number of prints Ka, as in the first embodiment.

図２及び図９（ｂ）に示すように、画像制御部２１は、複数の連続する印刷区間Ｐの各々において、感光体ドラム３ａに第２所定画像ＩＭ２を複数回形成するように、画像形成部３を制御する。具体的には、画像制御部２１は、印刷区間Ｐの各々において、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに、感光体ドラム３ａに第２所定画像ＩＭ２を形成するように、画像形成部３を制御する。第２所定印刷枚数Ｋｂは、実施形態１と同様に、第１所定印刷枚数Ｋａよりも小さい数を示す。 As shown in FIGS. 2 and 9B, the image control unit 21 forms an image so that the second predetermined image IM2 is formed on the photoconductor drum 3a a plurality of times in each of the plurality of continuous printing sections P. Control part 3. Specifically, the image control unit 21 controls the image forming unit 3 so as to form the second predetermined image IM2 on the photoconductor drum 3a for each second predetermined number of prints Kb in each of the printing sections P. .. The second predetermined number of prints Kb indicates a number smaller than the first predetermined number of prints Ka, as in the first embodiment.

印刷区間Ｐの各々において、濃度センサーＳＮは、第２所定画像ＩＭ２ごとに、第２所定画像ＩＭ２のうちの複数の異なる領域ＣＲ（具体的には４つの領域ＣＲ）の濃度を検出する。つまり、印刷区間Ｐの各々において、濃度センサーＳＮは、第２所定印刷枚数Ｋｂごとに、第２所定画像ＩＭ２のうちの複数の異なる領域ＣＲの濃度を検出する。そして、濃度センサーＳＮは、第２所定画像ＩＭ２ごとに、各領域ＣＲの濃度を表す濃度値ｑを出力する。 In each of the print sections P, the density sensor SN detects the density of a plurality of different region CRs (specifically, four region CRs) of the second predetermined image IM2 for each second predetermined image IM2. That is, in each of the print sections P, the density sensor SN detects the density of a plurality of different regions CR of the second predetermined image IM2 for each second predetermined number of prints Kb. Then, the density sensor SN outputs a density value q indicating the density of each region CR for each second predetermined image IM2.

さらに、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２ごとに、第２所定画像ＩＭ２の濃度差分値Ｑを算出する。具体的には、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２Ａの複数の異なる領域ＣＲ（具体的には４つの領域ＣＲ）の濃度値ｑのうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値である濃度差分値Ｑを算出する。濃度グラフには、印刷区間Ｐの各々において、（Ｋａ／Ｋｂ）個の濃度差分値Ｑがプロットされている。 Further, the first prediction unit 25 calculates the density difference value Q of the second predetermined image IM2 for each of the second predetermined image IM2. Specifically, the first prediction unit 25 is the difference between the maximum density value and the minimum density value among the density values q of the plurality of different region CRs (specifically, the four region CRs) of the second predetermined image IM2A. The concentration difference value Q, which is a value, is calculated. In the density graph, (Ka / Kb) density difference values Q are plotted in each of the print sections P.

第１予測部２５は、印刷区間Ｐごとに、印刷区間Ｐで算出された複数の濃度差分値Ｑの標準偏差σＢを算出する。標準偏差σＢは、印刷区間Ｐの各々での複数の濃度差分値Ｑのバラツキを表す数値である。標準偏差σＢは「第２数値」の一例に相当する。図９（ｂ）の例では、印刷区間Ｐ１〜Ｐ４にそれぞれ対応して標準偏差σＢ１〜σＢ４が算出されている。 The first prediction unit 25 calculates the standard deviation σB of the plurality of density difference values Q calculated in the print section P for each print section P. The standard deviation σB is a numerical value representing the variation of the plurality of density difference values Q in each of the print sections P. The standard deviation σB corresponds to an example of the “second numerical value”. In the example of FIG. 9B, the standard deviations σB1 to σB4 are calculated corresponding to the print sections P1 to P4, respectively.

第１予測部２５は、濃度差分値Ｑ又は標準偏差σＢに基づいて、第５予測処理〜第８予測処理のうちの少なくとも１つを実行する。 The first prediction unit 25 executes at least one of the fifth prediction process to the eighth prediction process based on the concentration difference value Q or the standard deviation σB.

第５予測処理は、濃度差分値Ｑの最大値が第２所定回数ＮＭ２連続して第４閾値ＴＨ４以上大きくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第５予測処理では、濃度差分値Ｑの最大値の相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。第２所定回数ＮＭ２は、２以上の整数のうちのいずれかの整数を示す。実施形態２では、第２所定回数ＮＭ２は２回である。 The fifth prediction process shows the prediction process based on the determination result of whether or not the maximum value of the concentration difference value Q has increased by the fourth threshold value TH4 or more continuously for the second predetermined number of times NM2. In other words, in the fifth prediction process, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the relative amount of change in the maximum value of the density difference value Q. The second predetermined number of times NM2 indicates an integer of two or more integers. In the second embodiment, the second predetermined number of times NM2 is two times.

第６予測処理は、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間で濃度差分値Ｑの最大値が第５閾値ＴＨ５以上大きくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第６予測処理では、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間での濃度差分値Ｑの最大値の相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。 The sixth prediction process shows a prediction process based on a determination result of whether or not the maximum value of the density difference value Q between two adjacent printing sections P is larger than the fifth threshold value TH5. In other words, in the sixth prediction process, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the relative amount of change in the maximum value of the density difference value Q between two adjacent printing sections P.

第７予測処理は、濃度差分値Ｑの標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上か否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第７予測処理では、標準偏差σＢそのものに基づいて、画像形成部３の状態を予測する。 The seventh prediction process shows the prediction process based on the determination result of whether or not the standard deviation σB of the concentration difference value Q is equal to or greater than the second variation threshold THB. In other words, in the seventh prediction process, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the standard deviation σB itself.

第８予測処理は、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間で濃度差分値Ｑの標準偏差σＢが第６閾値ＴＨ６以上大きくなったか否かの判定結果に基づく予測処理を示す。換言すれば、第８予測処理では、隣り合う２つの印刷区間Ｐの間での標準偏差σＢの相対的な変化量に基づいて、画像形成部３の状態を予測する。 The eighth prediction process shows a prediction process based on a determination result of whether or not the standard deviation σB of the density difference value Q has increased by the sixth threshold value TH6 or more between two adjacent printing sections P. In other words, in the eighth prediction process, the state of the image forming unit 3 is predicted based on the relative amount of change in the standard deviation σB between two adjacent printing sections P.

なお、記憶部１１は、第４閾値ＴＨ４、第５閾値ＴＨ５、第２バラツキ閾値ＴＨＢ、及び第６閾値ＴＨ６を予め記憶している。 The storage unit 11 stores the fourth threshold value TH4, the fifth threshold value TH5, the second variation threshold value THB, and the sixth threshold value TH6 in advance.

次に、図２及び図１０（ａ）〜図１０（ｄ）参照して、第５予測処理〜第８予測処理の詳細を説明する。図１０（ａ）〜図１０（ｄ）において、横軸及び縦軸は、それぞれ、図９（ｂ）の横軸及び縦軸と同様である。 Next, the details of the fifth prediction process to the eighth prediction process will be described with reference to FIGS. 2 and 10 (a) to 10 (d). In FIGS. 10A to 10D, the horizontal axis and the vertical axis are the same as those in FIG. 9B, respectively.

図１０（ａ）は、第５予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図１０（ａ）に示すように、第１予測部２５は、ｎ番目の濃度差分値Ｑnが最新の濃度差分値である場合、濃度差分値Ｑnが最大値であるか否かを判定する。そして、濃度差分値Ｑnが最大値であると判定されると、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４（以下、「第４差分値ＤＦ４ａ」と記載する。）を算出する。第４差分値ＤＦ４ａは、濃度差分値Ｑnから濃度差分値Ｑn-1を差し引いた値を示す。さらに、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４ａが第４閾値ＴＨ４以上か否かを判定する。 FIG. 10A is a diagram showing a concentration graph for explaining the fifth prediction process. As shown in FIGS. 2 and 10A, the first prediction unit 25 determines whether or not the concentration difference value Q n is the maximum value when the nth concentration difference value Q n is the latest concentration difference value. Is determined. Then, when it is determined that the concentration difference value Q n is the maximum value, the first prediction unit 25 calculates the fourth difference value DF4 (hereinafter, referred to as “fourth difference value DF4a”). The fourth difference value DF4a indicates a value obtained by subtracting the density difference values Q n-1 from the density difference value Q n. Further, the first prediction unit 25 determines whether or not the fourth difference value DF4a is equal to or higher than the fourth threshold value TH4.

次に、第１予測部２５は、濃度差分値Ｑnの次に検出された（ｎ＋１）番目の濃度差分値Ｑn+1が最新の濃度値である場合、濃度差分値Ｑn+1が最大値であるか否かを判定する。そして、濃度差分値Ｑn+1が最大値であると判定されると、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４（以下、「第４差分値ＤＦ４ｂ」と記載する。）を算出する。第４差分値ＤＦ４ｂは、濃度差分値Ｑn+1から濃度差分値Ｑnを差し引いた値を示す。さらに、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４ｂが第４閾値ＴＨ４以上か否かを判定する。 Next, the first prediction unit 25, if detected in the following concentrations differential value Q n (n + 1) -th concentration differential value Q n + 1 is the latest of the density value, the density difference value Q n + 1 Determine if it is the maximum value. Then, when it is determined that the concentration difference value Q n + 1 is the maximum value, the first prediction unit 25 calculates the fourth difference value DF4 (hereinafter, referred to as “fourth difference value DF4b”). .. The fourth difference value DF4b indicates a value obtained by subtracting the concentration difference value Q n from the concentration difference value Q n + 1. Further, the first prediction unit 25 determines whether or not the fourth difference value DF4b is equal to or higher than the fourth threshold value TH4.

第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４ａ及び第４差分値ＤＦ４ｂの各々が第４閾値ＴＨ４以上であると判定したときに、画像形成部３に異常が発生する可能性が高いと予測して、図３のステップＳ７の所定処理を実行する。 When the first prediction unit 25 determines that each of the fourth difference value DF4a and the fourth difference value DF4b is equal to or higher than the fourth threshold value TH4, the first prediction unit 25 predicts that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3. Then, the predetermined process of step S7 of FIG. 3 is executed.

以上、図１０（ａ）を参照して説明したように、実施形態２によれば、第１予測部２５は第５予測処理を実行する。すなわち、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２ごとに複数の異なる領域ＣＲの濃度が検出されるたびに、複数の濃度差分値Ｑのうち最新の濃度差分値が最大値であるか否かを判定する。そして、第１予測部２５は、最新の濃度差分値が最大値であると連続して判定された場合に、第４差分値ＤＦ４が第２所定回数ＮＭ２連続して第４閾値ＴＨ４以上であるときに所定処理を実行する。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。第４差分値ＤＦ４は、最大値と判定された最新の濃度差分値の１つ前の濃度差分値を最大値から差し引いた値を示す。 As described above with reference to FIG. 10A, according to the second embodiment, the first prediction unit 25 executes the fifth prediction process. That is, each time the first prediction unit 25 detects the densities of a plurality of different region CRs for each of the second predetermined image IM2, whether or not the latest density difference value among the plurality of density difference values Q is the maximum value. Is determined. Then, when the first prediction unit 25 continuously determines that the latest concentration difference value is the maximum value, the fourth difference value DF4 is NM2 continuously for the second predetermined number of times and is equal to or higher than the fourth threshold value TH4. Sometimes a predetermined process is executed. The predetermined process is the predetermined process of step S7 in FIG. The fourth difference value DF4 indicates a value obtained by subtracting the density difference value immediately before the latest density difference value determined to be the maximum value from the maximum value.

換言すれば、第５予測処理において、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４が第２所定回数ＮＭ２連続して第４閾値ＴＨ４以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。 In other words, in the fifth prediction process, the first prediction unit 25 causes an abnormality in the image forming unit 3 when the fourth difference value DF4 is NM2 consecutively for the second predetermined number of times and the fourth threshold value TH4 or more. Predicting the possibility, the predetermined process is executed.

異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。 The reasons why the prediction that anomalies are likely to occur are reliable are as follows.

すなわち、濃度差分値Ｑの最大値が第４閾値ＴＨ４以上小さくなった回数が１回だけなら、最大値の比較的急な増加は、画像形成装置１の設置環境又は使用状況の変化に起因している可能性が高い。 That is, if the maximum value of the density difference value Q is reduced by the fourth threshold value TH4 or more only once, the relatively rapid increase in the maximum value is due to a change in the installation environment or usage status of the image forming apparatus 1. There is a high possibility that it is.

しかしながら、濃度差分値Ｑの最大値が第４閾値ＴＨ４以上大きくなった回数が２回以上なら、画像形成部３のプロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化した可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。 However, if the maximum value of the density difference value Q is increased by the fourth threshold value TH4 or more twice or more, it is highly possible that the member or toner in the process unit 4 of the image forming unit 3 has changed relatively significantly. Therefore, there is a high possibility that an abnormality will occur in the process unit 4.

以上、第５予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。 As described above, by the fifth prediction process, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted. As a result, a predetermined process can be appropriately executed and the occurrence of an abnormality can be suppressed.

図１０（ｂ）は、第６予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図１０（ｂ）に示すように、第１予測部２５は、第５差分値ＤＦ５が第５閾値ＴＨ５以上であるときに所定処理を実行する。第５差分値ＤＦ５は、互いに隣り合う２つの印刷区間Ｐのうちの後の印刷区間Ｐ２での複数の濃度差分値Ｑの最大値Ｑ2から、先の印刷区間Ｐ１での複数の濃度差分値Ｑの最小値Ｑ1を差し引いた値を示す。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。 FIG. 10B is a diagram showing a concentration graph for explaining the sixth prediction process. As shown in FIGS. 2 and 10B, the first prediction unit 25 executes a predetermined process when the fifth difference value DF5 is equal to or higher than the fifth threshold value TH5. The fifth difference value DF5 is a plurality of density difference values in the previous print section P1 from the maximum value Q 2 of the plurality of density difference values Q in the subsequent print section P2 of the two adjacent print sections P. The value obtained by subtracting the minimum value Q 1 of Q is shown. The predetermined process is the predetermined process of step S7 in FIG.

換言すれば、第６予測処理において、第１予測部２５は、第５差分値ＤＦ５が第５閾値ＴＨ５以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。 In other words, in the sixth prediction process, the first prediction unit 25 predicts that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 when the fifth difference value DF5 is equal to or higher than the fifth threshold value TH5. , Executes a predetermined process.

異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。 The reasons why the prediction that anomalies are likely to occur are reliable are as follows.

すなわち、先の印刷区間Ｐ１と後の印刷区間Ｐ２との間で濃度差分値Ｑの最大値が増加して、第５差分値ＤＦ５が比較的大きい場合は、第５予測処理の場合と同様に、画像形成部３のプロセスユニット４内の部材又はトナーが比較的大きく変化した可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。 That is, when the maximum value of the density difference value Q increases between the first print section P1 and the second print section P2 and the fifth difference value DF5 is relatively large, the same as in the case of the fifth prediction process. It is highly possible that the members or toner in the process unit 4 of the image forming unit 3 have changed relatively significantly. Therefore, there is a high possibility that an abnormality will occur in the process unit 4.

以上、第６予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。 As described above, the sixth prediction process can accurately predict the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4). As a result, a predetermined process can be appropriately executed and the occurrence of an abnormality can be suppressed.

図１０（ｃ）は、第７予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図１０（ｃ）に示すように、第１予測部２５は、濃度差分値Ｑの標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上であるときに所定処理を実行する。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。図１０（ｃ）の例では、印刷区間Ｐ１の標準偏差σＢ１は第２バラツキ閾値ＴＨＢより小さく、印刷区間Ｐ２の標準偏差σＢ２は第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上である。従って、第１予測部２５は、印刷区間Ｐ２において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測する。 FIG. 10C is a diagram showing a concentration graph for explaining the seventh prediction process. As shown in FIGS. 2 and 10 (c), the first prediction unit 25 executes a predetermined process when the standard deviation σB of the concentration difference value Q is equal to or greater than the second variation threshold THB. The predetermined process is the predetermined process of step S7 in FIG. In the example of FIG. 10C, the standard deviation σB1 of the print section P1 is smaller than the second variation threshold THB, and the standard deviation σB2 of the print section P2 is equal to or more than the second variation threshold THB. Therefore, the first prediction unit 25 predicts that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the printing section P2.

換言すれば、第７予測処理において、第１予測部２５は、標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。 In other words, in the seventh prediction process, the first prediction unit 25 predicts that when the standard deviation σB is equal to or greater than the second variation threshold THB, there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3. Executes the predetermined process.

異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。 The reasons why the prediction that anomalies are likely to occur are reliable are as follows.

すなわち、標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上であることは、濃度差分値Ｑのバラツキが比較的大きいことを示す。そして、濃度差分値Ｑのバラツキが比較的大きいことは、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定である可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。 That is, the fact that the standard deviation σB is equal to or greater than the second variation threshold THB indicates that the variation of the concentration difference value Q is relatively large. If the variation in the concentration difference value Q is relatively large, there is a high possibility that the member or toner in the process unit 4 is unstable. Therefore, there is a high possibility that an abnormality will occur in the process unit 4.

以上、第７予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。 As described above, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted by the seventh prediction process. As a result, a predetermined process can be appropriately executed and the occurrence of an abnormality can be suppressed.

図１０（ｄ）は、第８予測処理を説明するための濃度グラフを示す図である。図２及び図１０（ｄ）に示すように、第１予測部２５は、第６差分値ＤＦ６が第６閾値ＴＨ６以上であるときに所定処理を実行する。第６差分値ＤＦ６は、互いに隣り合う２つの印刷区間Ｐのうちの後の印刷区間Ｐ２での複数の濃度差分値Ｑのバラツキを表す数値（つまり、標準偏差σＢ２）から、先の印刷区間Ｐ１での複数の濃度差分値Ｑのバラツキを表す数値（つまり、標準偏差σＢ１）を差し引いた値を示す。所定処理は、図３のステップＳ７の所定処理である。 FIG. 10D is a diagram showing a concentration graph for explaining the eighth prediction process. As shown in FIGS. 2 and 10 (d), the first prediction unit 25 executes a predetermined process when the sixth difference value DF6 is equal to or higher than the sixth threshold TH6. The sixth difference value DF6 is the previous print section P1 from the numerical value (that is, the standard deviation σB2) representing the variation of the plurality of density difference values Q in the subsequent print section P2 of the two adjacent print sections P. The value obtained by subtracting the numerical value (that is, the standard deviation σB1) representing the variation of the plurality of concentration difference values Q in the above is shown. The predetermined process is the predetermined process of step S7 in FIG.

換言すれば、第８予測処理において、第１予測部２５は、第６差分値ＤＦ６が第６閾値ＴＨ６以上であるときに、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測して、所定処理を実行する。 In other words, in the eighth prediction process, the first prediction unit 25 predicts that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 when the sixth difference value DF6 is equal to or higher than the sixth threshold value TH6. , Executes a predetermined process.

異常の発生する可能性が高いとの予測が信頼できる理由は次の通りである。 The reasons why the prediction that anomalies are likely to occur are reliable are as follows.

すなわち、先の印刷区間Ｐ１と後の印刷区間Ｐ２との間で標準偏差σＢが増加して、第６差分値ＤＦ６が比較的大きい場合は、濃度差分値Ｑのバラツキの変化が比較的大きいことを示す。そして、濃度差分値Ｑのバラツキの変化が比較的大きいことは、第７予測処理の場合と同様に、プロセスユニット４内の部材又はトナーが不安定である可能性が高い。従って、プロセスユニット４に異常が発生する可能性が高くなる。 That is, when the standard deviation σB increases between the first print section P1 and the second print section P2 and the sixth difference value DF6 is relatively large, the change in the variation of the density difference value Q is relatively large. Is shown. And, the fact that the change in the variation of the concentration difference value Q is relatively large is highly likely that the member or toner in the process unit 4 is unstable as in the case of the seventh prediction process. Therefore, there is a high possibility that an abnormality will occur in the process unit 4.

以上、第８予測処理によって、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予測できる。その結果、適切に所定処理を実行できて、異常の発生を抑制できる。 As described above, by the eighth prediction process, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted. As a result, a predetermined process can be appropriately executed and the occurrence of an abnormality can be suppressed.

以上、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）を参照して説明したように、実施形態１によれば、濃度値Ｍと標準偏差σＡ（濃度値Ｍのバラツキ）との双方の観点で画像形成部３の状態を予測して、適切に所定処理を実行できる。 As described above with reference to FIGS. 10 (a) to 10 (d), according to the first embodiment, the image is an image from the viewpoint of both the density value M and the standard deviation σA (variation of the density value M). The state of the forming unit 3 can be predicted and a predetermined process can be appropriately executed.

なお、例えば、過去濃度情報が利用可能な場合は（図３のステップＳ３でＹｅｓ）、第２予測部２７は、サーバー２００から複数の画像形成装置３００にそれぞれ対応する複数の過去濃度情報を取得する。第２予測部２７は、１つの画像形成装置３００に対して複数の過去濃度情報を取得する。過去濃度情報の各々は、画像形成装置３００に視認可能な異常が発生した時の複数の濃度差分値を含む。 For example, when the past density information is available (Yes in step S3 of FIG. 3), the second prediction unit 27 acquires a plurality of past density information corresponding to each of the plurality of image forming devices 300 from the server 200. To do. The second prediction unit 27 acquires a plurality of past density information for one image forming apparatus 300. Each of the past density information includes a plurality of density difference values when a visible abnormality occurs in the image forming apparatus 300.

そして、第２予測部２７は、複数の画像形成装置３００の複数の濃度差分値に基づいて、第４閾値ＴＨ４α及び／又は第２バラツキ閾値ＴＨＢαを決定する。さらに、第２予測部２７は、第４閾値ＴＨ４に代えて第４閾値ＴＨ４αに基づいて第５予測処理を実行し、及び／又は、第２バラツキ閾値ＴＨＢに代えて第２バラツキ閾値ＴＨＢαに基づいて第７予測処理を実行する。その結果、第２予測部２７による第５予測処理及び／又は第７予測処理によって、精度良く画像形成部３の状態を予測できる。つまり、画像形成部３（具体的にはプロセスユニット４）の異常の発生を的確に予想できる。 Then, the second prediction unit 27 determines the fourth threshold value TH4α and / or the second variation threshold value THBα based on the plurality of density difference values of the plurality of image forming apparatus 300. Further, the second prediction unit 27 executes the fifth prediction process based on the fourth threshold TH4α instead of the fourth threshold TH4, and / or is based on the second variation threshold THBα instead of the second variation threshold THB. The seventh prediction process is executed. As a result, the state of the image forming unit 3 can be accurately predicted by the fifth prediction process and / or the seventh prediction process by the second prediction unit 27. That is, the occurrence of an abnormality in the image forming unit 3 (specifically, the process unit 4) can be accurately predicted.

また、過去濃度情報が利用可能な場合において、第２予測部２７が過去濃度情報に基づく予測処理を実行し、第１予測部２５が自機濃度情報に基づく予測処理を実行してもよい。例えば、過去濃度情報が利用可能な場合において、第２予測部２７が、第４閾値ＴＨ４αに基づく第５予測処理と第２バラツキ閾値ＴＨＢαに基づく第７予測処理とのうちの少なくとも１つの処理を実行し、第１予測部２５が、第５閾値ＴＨ５に基づく第６予測処理と第６閾値ＴＨ６に基づく第８予測処理とのうちの少なくとも１つの処理を実行してもよい。 Further, when the past concentration information is available, the second prediction unit 27 may execute the prediction process based on the past concentration information, and the first prediction unit 25 may execute the prediction process based on the own machine concentration information. For example, when past concentration information is available, the second prediction unit 27 performs at least one of a fifth prediction process based on the fourth threshold TH4α and a seventh prediction process based on the second variation threshold THBα. The first prediction unit 25 may execute at least one of the sixth prediction process based on the fifth threshold value TH5 and the eighth prediction process based on the sixth threshold value TH6.

次に、図２及び図１１〜図１２（ｂ）を参照して、具体例を挙げて、第５予測処理〜第８予測処理を説明する。 Next, with reference to FIGS. 2 and 11 to 12 (b), the fifth prediction process to the eighth prediction process will be described with reference to specific examples.

図１１は、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）の濃度グラフの縦軸に関するパラメーターを示す図である。図１１に示すように、第４閾値ＴＨ４が０．０２であり、第５閾値ＴＨ５が０．０５であり、第２バラツキ閾値ＴＨＢが０．１であり、第６閾値ＴＨ６が０．０５である。なお、図１０（ａ）〜図１０（ｄ）の濃度グラフの横軸に関するパラメーターは、図６（ａ）に示す横軸に関するパラメーターと同じである。 FIG. 11 is a diagram showing parameters related to the vertical axis of the concentration graphs of FIGS. 10 (a) to 10 (d). As shown in FIG. 11, the fourth threshold TH4 is 0.02, the fifth threshold TH5 is 0.05, the second variation threshold THB is 0.1, and the sixth threshold TH6 is 0.05. is there. The parameters related to the horizontal axis of the concentration graphs of FIGS. 10 (a) to 10 (d) are the same as the parameters related to the horizontal axis shown in FIG. 6 (a).

図１２（ａ）は、図６（ａ）及び図１１に示すパラメーターに基づいて第５予測処理を実行したときの実行結果を示す。図１２（ｂ）は、図６（ａ）及び図１１に示すパラメーターに基づいて第６予測処理〜第８予測処理を実行したときの実行結果を示す。図１２（ａ）及び図１２（ｂ）において、「〇」は、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測していないことを示す。「×」は、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測したことを示す。 FIG. 12A shows the execution result when the fifth prediction process is executed based on the parameters shown in FIGS. 6A and 11. FIG. 12 (b) shows the execution results when the sixth prediction process to the eighth prediction process are executed based on the parameters shown in FIGS. 6 (a) and 11. In FIGS. 12 (a) and 12 (b), “◯” indicates that the image forming unit 3 is not predicted to have an abnormality. “X” indicates that it is predicted that an abnormality is likely to occur in the image forming unit 3.

図１２（ａ）に示すように、ｎ番から（ｎ＋４）番までの濃度差分値Ｑが検出されている。そして、第４閾値ＴＨ４が０．０２である。その結果、第５予測処理によって、（ｎ＋４）番の濃度差分値Ｑの処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。 As shown in FIG. 12A, the concentration difference value Q from the nth to the (n + 4) th is detected. The fourth threshold TH4 is 0.02. As a result, it is predicted that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the processing of the density difference value Q of the (n + 4) number by the fifth prediction processing.

図１２（ｂ）に示すように、印刷区間Ｐ１〜印刷区間Ｐ５の各々において、濃度差分値Ｑの最大値（つまり、最大濃度差分値）が検出され、さらに、標準偏差σＢが算出されている。そして、第５閾値ＴＨ５が０．０５である。その結果、第６予測処理によって、印刷区間Ｐ３での処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。また、第２バラツキ閾値ＴＨＢが０．１である。その結果、第７予測処理によって、印刷区間Ｐ４の処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。さらに、第６閾値ＴＨ６が０．０５である。その結果、第８予測処理によって、印刷区間Ｐ３の処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いと予測されている。 As shown in FIG. 12B, the maximum value of the density difference value Q (that is, the maximum density difference value) is detected in each of the print sections P1 to P5, and the standard deviation σB is calculated. .. Then, the fifth threshold value TH5 is 0.05. As a result, it is predicted by the sixth prediction process that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the process in the print section P3. The second variation threshold THB is 0.1. As a result, it is predicted by the seventh prediction process that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the process of the print section P4. Further, the sixth threshold TH6 is 0.05. As a result, it is predicted by the eighth prediction process that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the process of the print section P3.

以上、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）を参照して説明したように、第５予測処理〜第８予測処理において、画像形成部３に異常の発生する可能性が高いとの予測（以下、「異常予測」と記載する場合がある。）を出すタイミングが異なる。従って、第１予測部２５は、異常予測を出したいタイミングに応じて、第５予測処理〜第８予測処理を選択して実行できる。 As described above with reference to FIGS. 12 (a) and 12 (b), it is predicted that there is a high possibility that an abnormality will occur in the image forming unit 3 in the fifth prediction process to the eighth prediction process ( Hereinafter, it may be described as "abnormality prediction".) The timing of issuing is different. Therefore, the first prediction unit 25 can select and execute the fifth prediction process to the eighth prediction process according to the timing at which the abnormality prediction is desired to be issued.

例えば、異常予測を早く出したい場合、又は、過去濃度情報が利用不可能な場合には、第１予測部２５は、第６予測処理及び／又は第８予測処理を実行する。例えば、異常予測を遅く出したい場合には、第１予測部２５は、第５予測処理を実行する。 For example, when it is desired to make an abnormality prediction early, or when the past concentration information is not available, the first prediction unit 25 executes the sixth prediction process and / or the eighth prediction process. For example, when it is desired to delay the abnormality prediction, the first prediction unit 25 executes the fifth prediction process.

次に、図２及び図１３を参照して、画像形成装置１の予測処理を説明する。図１３は、画像形成装置１による予測処理の詳細を示すフローチャートである。図１３では、過去濃度情報が利用不可能な場合（図３のステップＳ３でＮｏ）の予測処理が示される。図１３に示すように、予測処理は、ステップＳ５１〜ステップＳ７５を含む。 Next, the prediction process of the image forming apparatus 1 will be described with reference to FIGS. 2 and 13. FIG. 13 is a flowchart showing details of the prediction process by the image forming apparatus 1. FIG. 13 shows a prediction process when the past concentration information is not available (No in step S3 of FIG. 3). As shown in FIG. 13, the prediction process includes steps S51 to S75.

図２及び図１３に示すように、ステップＳ５１において、画像制御部２１は、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。 As shown in FIGS. 2 and 13, in step S51, the image control unit 21 determines whether or not a predetermined timing has arrived.

否定判定がされた場合（ステップＳ５１でＮｏ）、処理はステップＳ６３に進む。 If a negative determination is made (No in step S51), the process proceeds to step S63.

一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ５１でＹｅｓ）、処理はステップＳ５３に進む。 On the other hand, if an affirmative determination is made (Yes in step S51), the process proceeds to step S53.

ステップＳ５３において、画像制御部２１は、第２所定画像ＩＭ２を感光体ドラム３ａに形成するように、画像形成部３を制御する。 In step S53, the image control unit 21 controls the image forming unit 3 so as to form the second predetermined image IM2 on the photoconductor drum 3a.

ステップＳ５５において、濃度センサーＳＮは、第２所定画像ＩＭ２の複数の領域ＣＲの濃度を検出する。そして、記憶部１１は、各領域ＣＲの濃度を表す濃度値（濃度値ｑ）を記憶する。 In step S55, the density sensor SN detects the density of the plurality of regions CR of the second predetermined image IM2. Then, the storage unit 11 stores a concentration value (concentration value q) representing the concentration of each region CR.

ステップＳ５６において、第１予測部２５は、第２所定画像ＩＭ２の複数の領域ＣＲの濃度値のうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値である濃度差分値（濃度差分値Ｑ）を算出する。そして、記憶部１１は、第２所定画像ＩＭ２の濃度差分値を記憶する。 In step S56, the first prediction unit 25 determines the density difference value (density difference value Q) which is the difference value between the maximum density value and the minimum density value among the density values of the plurality of regions CR of the second predetermined image IM2. calculate. Then, the storage unit 11 stores the density difference value of the second predetermined image IM2.

ステップＳ５７において、第１予測部２５は、最新の濃度差分値が最大値であるか否かを判定する。 In step S57, the first prediction unit 25 determines whether or not the latest concentration difference value is the maximum value.

否定判定がされた場合（ステップＳ５７でＮｏ）、処理はステップＳ６３に進む。 If a negative determination is made (No in step S57), the process proceeds to step S63.

一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ５７でＹｅｓ）、処理はステップＳ５９に進む。 On the other hand, if an affirmative determination is made (Yes in step S57), the process proceeds to step S59.

ステップＳ５９において、第１予測部２５は、最大値と判定された最新の濃度差分値の１つ前の濃度差分値を最大値から差し引いて、第４差分値ＤＦ４を算出する。 In step S59, the first prediction unit 25 calculates the fourth difference value DF4 by subtracting the density difference value immediately before the latest density difference value determined to be the maximum value from the maximum value.

ステップＳ６１において、第１予測部２５は、第４差分値ＤＦ４が第２所定回数ＮＭ２連続して第４閾値ＴＨ４以上であるか否かを判定する。 In step S61, the first prediction unit 25 determines whether or not the fourth difference value DF4 is NM2 consecutively for the second predetermined number of times and is equal to or greater than the fourth threshold value TH4.

肯定判定がされた場合（ステップＳ６１でＹｅｓ）、処理はステップＳ７５に進む。 If an affirmative determination is made (Yes in step S61), the process proceeds to step S75.

一方、否定判定がされた場合（ステップＳ６１でＮｏ）、処理はステップＳ６３に進む。 On the other hand, if a negative determination is made (No in step S61), the process proceeds to step S63.

ステップＳ６３において、第１予測部２５は、互いに隣り合う２つの印刷区間のうちの後の印刷区間での複数の濃度差分値の最大値から、先の印刷区間での複数の濃度差分値の最大値を差し引いて、第５差分値ＤＦ５を算出する。 In step S63, the first prediction unit 25 changes from the maximum value of the plurality of density difference values in the subsequent print section of the two adjacent print sections to the maximum value of the plurality of density difference values in the previous print section. The value is subtracted to calculate the fifth difference value DF5.

ステップＳ６５において、第１予測部２５は、第５差分値ＤＦ５が第５閾値ＴＨ５以上か否かを判定する。 In step S65, the first prediction unit 25 determines whether or not the fifth difference value DF5 is equal to or greater than the fifth threshold value TH5.

肯定判定がされた場合（ステップＳ６５でＹｅｓ）、処理はステップＳ７５に進む。 If an affirmative determination is made (Yes in step S65), the process proceeds to step S75.

一方、否定判定がされた場合（ステップＳ６５でＮｏ）、処理はステップＳ６７に進む。 On the other hand, if a negative determination is made (No in step S65), the process proceeds to step S67.

ステップＳ６７において、第１予測部２５は、印刷区間での濃度差分値の標準偏差σＢ（濃度差分値のバラツキ）を算出する。 In step S67, the first prediction unit 25 calculates the standard deviation σB (variation of the density difference value) of the density difference value in the printing section.

ステップＳ６９において、第１予測部２５は、標準偏差σＢが第２バラツキ閾値ＴＨＢ以上か否かを判定する。 In step S69, the first prediction unit 25 determines whether or not the standard deviation σB is equal to or greater than the second variation threshold THB.

肯定判定がされた場合（ステップＳ６９でＹｅｓ）、処理はステップＳ７５に進む。 If an affirmative determination is made (Yes in step S69), the process proceeds to step S75.

一方、否定判定がされた場合（ステップＳ６９でＮｏ）、処理はステップＳ７１に進む。 On the other hand, if a negative determination is made (No in step S69), the process proceeds to step S71.

ステップＳ７１において、第１予測部２５は、互いに隣り合う２つの印刷区間のうちの後の印刷区間での濃度差分値の標準偏差σＢから、先の印刷区間での濃度差分値の標準偏差σＢを差し引いて、第６差分値ＤＦ６を算出する。 In step S71, the first prediction unit 25 calculates the standard deviation σB of the density difference value in the previous printing section from the standard deviation σB of the density difference value in the later printing section of the two adjacent printing sections. Subtract to calculate the sixth difference value DF6.

ステップＳ７３において、第１予測部２５は、第６差分値ＤＦ６が第６閾値ＴＨ６以上か否かを判定する。 In step S73, the first prediction unit 25 determines whether or not the sixth difference value DF6 is equal to or higher than the sixth threshold TH6.

否定判定がされた場合（ステップＳ７３でＮｏ）、処理はステップＳ５１に進む。 If a negative determination is made (No in step S73), the process proceeds to step S51.

一方、肯定判定がされた場合（ステップＳ７３でＹｅｓ）、処理はステップＳ７５に進む。 On the other hand, if an affirmative determination is made (Yes in step S73), the process proceeds to step S75.

ステップＳ７５では、第１予測部２５は、図３のステップＳ７の所定処理と同様の所定処理を実行する。そして、処理はステップＳ５１に進む。 In step S75, the first prediction unit 25 executes a predetermined process similar to the predetermined process of step S7 of FIG. Then, the process proceeds to step S51.

以上、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である（例えば、下記（１）、（２））。また、上記の実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明の形成が可能である。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示しており、図示された各構成要素の厚み、長さ、個数、間隔等は、図面作成の都合上から実際とは異なる場合もある。また、上記の実施形態で示す各構成要素の材質、形状、寸法等は一例であって、特に限定されるものではなく、本発明の効果から実質的に逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。 The embodiments of the present invention have been described above with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be implemented in various aspects without departing from the gist of the present invention (for example, (1) and (2) below). In addition, various inventions can be formed by appropriately combining the plurality of components disclosed in the above embodiments. For example, some components may be removed from all the components shown in the embodiments. In addition, components across different embodiments may be combined as appropriate. In order to make the drawings easier to understand, each component is schematically shown, and the thickness, length, number, spacing, etc. of each component shown are actual for the convenience of drawing creation. May be different. Further, the material, shape, dimensions, etc. of each component shown in the above embodiment are merely examples, and are not particularly limited, and various changes can be made without substantially deviating from the effects of the present invention. is there.

（１）図２を参照して説明した実施形態１及び実施形態２では、感光体ドラム３ａに第１所定画像ＩＭ１又は第２所定画像ＩＭ２を形成した。ただし、タンデム方式を採用する画像形成装置において、像担持体としての中間転写ベルトに第１所定画像ＩＭ１又は第２所定画像ＩＭ２を形成してもよい。カラー印刷を行う場合には、異なる色ごとに予測処理を実行してもよい。 (1) In the first and second embodiments described with reference to FIG. 2, the first predetermined image IM1 or the second predetermined image IM2 is formed on the photoconductor drum 3a. However, in the image forming apparatus adopting the tandem method, the first predetermined image IM1 or the second predetermined image IM2 may be formed on the intermediate transfer belt as the image carrier. When performing color printing, prediction processing may be executed for each different color.

（２）図８において、ステップＳ２７〜Ｓ３１の処理と、ステップＳ３３及びＳ３５の処理と、ステップＳ３７及びＳ３９の処理と、ステップＳ４１及びＳ４３の処理との順番は、特に限定されず、任意の順番であってよい。なお、第１予測処理〜第４予測処理は、単独で実行されてもよいし、一部又は全部を組み合わせて実行されてもよい。 (2) In FIG. 8, the order of the processes of steps S27 to S31, the processes of steps S33 and S35, the processes of steps S37 and S39, and the processes of steps S41 and S43 is not particularly limited and is an arbitrary order. May be. The first prediction process to the fourth prediction process may be executed individually, or may be executed in part or in combination.

図１３において、ステップＳ５７〜Ｓ６１の処理と、ステップＳ６３及びＳ６５の処理と、ステップＳ６７及びＳ６９の処理と、ステップＳ７１及びＳ７３の処理との順番は、特に限定されず、任意の順番であってよい。なお、第５予測処理〜第８予測処理は、単独で実行されてもよいし、一部又は全部を組み合わせて実行されてもよい。 In FIG. 13, the order of the processes of steps S57 to S61, the processes of steps S63 and S65, the processes of steps S67 and S69, and the processes of steps S71 and S73 is not particularly limited and may be any order. Good. The fifth prediction process to the eighth prediction process may be executed individually, or may be executed in part or in combination.

本発明は、画像形成装置に関するものであり、産業上の利用可能性を有する。 The present invention relates to an image forming apparatus and has industrial applicability.

１ 画像形成装置
３ 画像形成部
３ａ 感光体ドラム（像担持体）
２１ 画像制御部
２３ 判定部
２５ 第１予測部
２７ 第２予測部
ＳＮ 濃度センサー（濃度検出部） 1 Image forming device 3 Image forming part 3a Photoreceptor drum (image carrier)
21 Image control unit 23 Judgment unit 25 1st prediction unit 27 2nd prediction unit SN concentration sensor (concentration detection unit)

Claims (10)

像担持体を含み、前記像担持体に形成された画像をシートに転写する画像形成部と、
予め定められたタイミングが到来するたびに、前記像担持体に所定画像を形成するように、前記画像形成部を制御する画像制御部と、
前記所定画像が形成されるたびに、前記所定画像の濃度を検出する濃度検出部と、
複数の前記所定画像にそれぞれ対応する複数の第１濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する第１予測部と
を備え、
前記第１濃度情報の各々は、前記濃度検出部の検出した前記所定画像の濃度に基づく情報を含み、
前記第１濃度情報の各々に含まれる前記情報は、前記所定画像の濃度を表す濃度値を含み、
前記画像制御部は、複数の連続する印刷区間の各々において、前記像担持体に前記所定画像を複数回形成するように、前記画像形成部を制御し、
前記第１予測部は、
前記所定画像の濃度が検出されるたびに、複数の前記濃度値のうち最新の濃度値が最小値であるか否かを判定し、
最新の濃度値が最小値であると連続して判定された場合に、第１差分値が第１所定回数連続して第１閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記印刷区間の各々は、印刷枚数によって定められ、
前記第１差分値は、前記最小値と判定された前記最新の濃度値の１つ前の濃度値から前記最小値を差し引いた値を示し、
前記第１所定回数は、２以上の整数のうちのいずれかの整数を示す、画像形成装置。 An image forming unit that includes an image carrier and transfers an image formed on the image carrier onto a sheet.
An image control unit that controls the image forming unit so as to form a predetermined image on the image carrier each time a predetermined timing arrives.
A density detection unit that detects the density of the predetermined image each time the predetermined image is formed,
A first prediction unit that predicts the state of the image forming unit based on a plurality of first density information corresponding to each of the plurality of predetermined images is provided.
Each of said first density information, see contains information based on the concentration of the detected predetermined image of the density detection unit,
The information included in each of the first density information includes a density value representing the density of the predetermined image.
The image control unit controls the image forming unit so as to form the predetermined image on the image carrier a plurality of times in each of the plurality of continuous printing sections.
The first prediction unit
Each time the density of the predetermined image is detected, it is determined whether or not the latest density value among the plurality of the density values is the minimum value.
When it is continuously determined that the latest concentration value is the minimum value, a predetermined process is executed when the first difference value is continuously equal to or greater than the first threshold value for the first predetermined number of times.
Each of the printing sections is determined by the number of printed sheets.
The first difference value indicates a value obtained by subtracting the minimum value from the concentration value immediately before the latest concentration value determined to be the minimum value.
The first predetermined number of times indicates an integer of two or more integers, an image forming apparatus. 像担持体を含み、前記像担持体に形成された画像をシートに転写する画像形成部と、
予め定められたタイミングが到来するたびに、前記像担持体に所定画像を形成するように、前記画像形成部を制御する画像制御部と、
前記所定画像が形成されるたびに、前記所定画像の濃度を検出する濃度検出部と、
複数の前記所定画像にそれぞれ対応する複数の第１濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する第１予測部と
を備え、
前記第１濃度情報の各々は、前記濃度検出部の検出した前記所定画像の濃度に基づく情報を含み、
前記第１濃度情報の各々に含まれる前記情報は、前記所定画像の濃度を表す濃度値を含み、
前記画像制御部は、複数の連続する印刷区間の各々において、前記像担持体に前記所定画像を複数回形成するように、前記画像形成部を制御し、
前記第１予測部は、第２差分値が第２閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記印刷区間の各々は、印刷枚数によって定められ、
前記第２差分値は、互いに隣り合う２つの前記印刷区間のうちの先の印刷区間での複数の前記濃度値の最小値から、後の印刷区間での複数の前記濃度値の最小値を差し引いた値を示す、画像形成装置。 An image forming unit that includes an image carrier and transfers an image formed on the image carrier onto a sheet.
An image control unit that controls the image forming unit so as to form a predetermined image on the image carrier each time a predetermined timing arrives.
A density detection unit that detects the density of the predetermined image each time the predetermined image is formed,
A first prediction unit that predicts the state of the image forming unit based on a plurality of first density information corresponding to each of the plurality of predetermined images.
With
Each of the first density information includes information based on the density of the predetermined image detected by the density detection unit.
The information contained in each of the first density information is seen containing a density value representing the density of the predetermined image,
The image control unit controls the image forming unit so as to form the predetermined image on the image carrier a plurality of times in each of the plurality of continuous printing sections.
The first prediction unit executes a predetermined process when the second difference value is equal to or greater than the second threshold value.
Each of the printing sections is determined by the number of printed sheets.
The second difference value is obtained by subtracting the minimum value of the plurality of density values in the later print section from the minimum value of the plurality of density values in the earlier print section of the two adjacent print sections. An image forming apparatus that shows a value. 前記第１予測部は、第１数値が第１バラツキ閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第１数値は、前記印刷区間での複数の前記濃度値のバラツキを表す、請求項１又は請求項２に記載の画像形成装置。 The first prediction unit executes a predetermined process when the first numerical value is equal to or higher than the first variation threshold value.
The image forming apparatus according to claim 1 or 2, wherein the first numerical value represents a variation in a plurality of the density values in the printing section. 像担持体を含み、前記像担持体に形成された画像をシートに転写する画像形成部と、
予め定められたタイミングが到来するたびに、前記像担持体に所定画像を形成するように、前記画像形成部を制御する画像制御部と、
前記所定画像が形成されるたびに、前記所定画像の濃度を検出する濃度検出部と、
複数の前記所定画像にそれぞれ対応する複数の第１濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する第１予測部と
を備え、
前記第１濃度情報の各々は、前記濃度検出部の検出した前記所定画像の濃度に基づく情報を含み、
前記第１濃度情報の各々に含まれる前記情報は、前記所定画像の濃度を表す濃度値を含み、
前記画像制御部は、複数の連続する印刷区間の各々において、前記像担持体に前記所定画像を複数回形成するように、前記画像形成部を制御し、
前記第１予測部は、第３差分値が第３閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記印刷区間の各々は、印刷枚数によって定められ、
前記第３差分値は、互いに隣り合う２つの前記印刷区間のうちの後の印刷区間での複数の前記濃度値のバラツキを表す数値から、先の印刷区間での複数の前記濃度値のバラツキを表す数値を差し引いた値を示す、画像形成装置。 An image forming unit that includes an image carrier and transfers an image formed on the image carrier onto a sheet.
An image control unit that controls the image forming unit so as to form a predetermined image on the image carrier each time a predetermined timing arrives.
A density detection unit that detects the density of the predetermined image each time the predetermined image is formed,
A first prediction unit that predicts the state of the image forming unit based on a plurality of first density information corresponding to each of the plurality of predetermined images.
With
Each of the first density information includes information based on the density of the predetermined image detected by the density detection unit.
The information included in each of the first density information includes a density value representing the density of the predetermined image.
The image control unit controls the image forming unit so as to form the predetermined image on the image carrier a plurality of times in each of the plurality of continuous printing sections.
The first prediction unit executes a predetermined process when the third difference value is equal to or higher than the third threshold value.
Each of the printing sections is determined by the number of printed sheets.
The third difference value is a numerical value representing a variation of a plurality of the density values in a subsequent printing section of two adjacent printing sections, and a variation of a plurality of the density values in the previous printing section. It indicates a value obtained by subtracting the numerical value representing, images forming device. 像担持体を含み、前記像担持体に形成された画像をシートに転写する画像形成部と、
予め定められたタイミングが到来するたびに、前記像担持体に所定画像を形成するように、前記画像形成部を制御する画像制御部と、
前記所定画像が形成されるたびに、前記所定画像の濃度を検出する濃度検出部と、
複数の前記所定画像にそれぞれ対応する複数の第１濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する第１予測部と
を備え、
前記第１濃度情報の各々は、前記濃度検出部の検出した前記所定画像の濃度に基づく情報を含み、
前記画像制御部は、複数の連続する印刷区間の各々において、前記像担持体に前記所定画像を複数回形成するように、前記画像形成部を制御し、
前記印刷区間の各々は、印刷枚数によって定められ、
前記濃度検出部は、前記所定画像ごとに、前記所定画像のうちの複数の異なる領域の濃度を検出し、
前記第１予測部は、前記所定画像ごとに、前記所定画像の濃度差分値を算出し、
前記濃度差分値は、前記複数の異なる領域の濃度を表す濃度値のうち、最大濃度値と最小濃度値との差分値を示し、
前記第１濃度情報の各々に含まれる前記情報は、前記濃度差分値を含む、画像形成装置。 An image forming unit that includes an image carrier and transfers an image formed on the image carrier onto a sheet.
An image control unit that controls the image forming unit so as to form a predetermined image on the image carrier each time a predetermined timing arrives.
A density detection unit that detects the density of the predetermined image each time the predetermined image is formed,
A first prediction unit that predicts the state of the image forming unit based on a plurality of first density information corresponding to each of the plurality of predetermined images.
With
Each of the first density information includes information based on the density of the predetermined image detected by the density detection unit.
The image control unit controls the image forming unit so as to form the predetermined image on the image carrier a plurality of times in each of the plurality of continuous printing sections.
Each of the printing sections is determined by the number of printed sheets.
The density detection unit detects the density of a plurality of different regions of the predetermined image for each predetermined image.
The first prediction unit calculates the density difference value of the predetermined image for each of the predetermined images, and calculates the density difference value of the predetermined image.
The density difference value indicates a difference value between the maximum density value and the minimum density value among the density values representing the concentrations of the plurality of different regions.
The information contained in each of the first density information comprises said density difference values, images forming device. 前記第１予測部は、
前記所定画像ごとに前記複数の異なる領域の濃度が検出されるたびに、複数の前記濃度差分値のうち最新の濃度差分値が最大値であるか否かを判定し、
最新の濃度差分値が最大値であると連続して判定された場合に、第４差分値が第２所定回数連続して第４閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第４差分値は、前記最大値と判定された前記最新の濃度差分値の１つ前の濃度差分値を前記最大値から差し引いた値を示し、
前記第２所定回数は、２以上の整数のうちのいずれかの整数を示す、請求項５に記載の画像形成装置。 The first prediction unit
Each time the densities of the plurality of different regions are detected for each of the predetermined images, it is determined whether or not the latest density difference value among the plurality of density difference values is the maximum value.
When it is continuously determined that the latest concentration difference value is the maximum value, a predetermined process is executed when the fourth difference value is continuously equal to or greater than the fourth threshold value a second predetermined number of times.
The fourth difference value represents a value obtained by subtracting the concentration difference value immediately before the latest concentration difference value determined to be the maximum value from the maximum value.
The image forming apparatus according to claim 5 , wherein the second predetermined number of times indicates an integer of two or more integers. 前記第１予測部は、第５差分値が第５閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第５差分値は、互いに隣り合う２つの前記印刷区間のうちの後の印刷区間での複数の前記濃度差分値の最大値から、先の印刷区間での複数の前記濃度差分値の最大値を差し引いた値を示す、請求項５又は請求項６に記載の画像形成装置。 The first prediction unit executes a predetermined process when the fifth difference value is equal to or higher than the fifth threshold value.
The fifth difference value is the maximum value of the plurality of density difference values in the previous printing section from the maximum value of the plurality of density difference values in the later printing section of the two adjacent printing sections. The image forming apparatus according to claim 5 or 6 , which indicates a value obtained by subtracting. 前記第１予測部は、第２数値が第２バラツキ閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第２数値は、前記印刷区間での複数の前記濃度差分値のバラツキを表す、請求項５から請求項７のいずれか１項に記載の画像形成装置。 The first prediction unit executes a predetermined process when the second numerical value is equal to or higher than the second variation threshold value.
The image forming apparatus according to any one of claims 5 to 7 , wherein the second numerical value represents a variation in a plurality of the density difference values in the printing section. 前記第１予測部は、第６差分値が第６閾値以上であるときに所定処理を実行し、
前記第６差分値は、互いに隣り合う２つの前記印刷区間のうちの後の印刷区間での複数の前記濃度差分値のバラツキを表す数値から、先の印刷区間での複数の前記濃度差分値のバラツキを表す数値を差し引いた値を示す、請求項５から請求項８のいずれか１項に記載の画像形成装置。 The first prediction unit executes a predetermined process when the sixth difference value is equal to or higher than the sixth threshold value.
The sixth difference value is a numerical value representing the variation of the plurality of density difference values in the subsequent printing section of the two adjacent printing sections, and is obtained from the plurality of density difference values in the previous printing section. The image forming apparatus according to any one of claims 5 to 8 , which indicates a value obtained by subtracting a numerical value representing the variation. 複数の画像形成装置のそれぞれに対応する複数の第２濃度情報に基づいて、前記画像形成部の状態を予測する第２予測部をさらに備え、
前記第２濃度情報の各々は、対応する前記画像形成装置の像担持体に形成された所定画像の濃度に基づく情報を含む、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の画像形成装置。 A second prediction unit that predicts the state of the image forming unit based on a plurality of second density information corresponding to each of the plurality of image forming devices is further provided.
The image forming according to any one of claims 1 to 9 , wherein each of the second density information includes information based on the density of a predetermined image formed on the image carrier of the corresponding image forming apparatus. apparatus.
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