JP7124726B2 - 診断装置、画像診断方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、診断装置、画像診断方法およびプログラムに関する。

画像形成装置の作像系の異常点検をするために、テストパターンを印刷し、スキャナで読み取り、データ化することでマシン内部や、システム外部で異常の有無を診断する技術が知られている。診断の際、スキャナで読み取った画像に、プリンタ要因とスキャナ要因の二つの異常が重なって表れることが想定される場合、それらを区別することはできず、誤った判断をすることがあった。

例えば、特許文献１には、読み取った画像に含まれる画像欠陥の原因を区別できる検出方法を得ることを目的として、読み取られた画像欠陥の方向に基づいてその原因を判定する技術が開示されている。
しかしながら、この手法では、例えば、読み取り時の画像欠陥の方向が形成時の画像欠陥の方向と区別できない場合には、要因を切り分けできないという問題があった。

本発明は、以上の従来技術における問題に鑑みてなされたものであり、画像形成装置で生じた異常画像の要因を切り分けることを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明は、搬送方向に搬送された任意のサイズの記録媒体に画像を形成する画像形成手段と、前記任意のサイズの記録媒体に形成された画像を読み取る画像読取手段と、を診断する診断装置であって、テストパターンを記録する記録手段と、前記画像形成手段が、第１記録媒体と、前記第１記録媒体より小さいサイズの第２記録媒体とに、前記テストパターンを、前記第１記録媒体および前記第２記録媒体の長辺を前記搬送方向に一致させて形成し、前記画像読取手段が、前記第１記録媒体を読み取った第１診断対象データと、前記第２記録媒体を、前記第２記録媒体の長辺が前記第１記録媒体の長辺と異なる方向になるように回転させて読み取った第２診断対象データとを取得する取得手段と、前記テストパターン、前記第１診断対象データ、前記第２診断対象データ、および、前記第２診断対象データを前記第２記録媒体の長辺が前記第１記録媒体の長辺と同じ方向になるように回転させた第３診断対象データを用いて、異常箇所を検出し、異常要因を診断する診断手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、画像形成装置で生じた異常画像の要因を切り分けることができる。

画像診断システムの全体構成例について説明する図である。 一実施形態の画像形成装置および情報処理装置の内部構成の一例を説明する図である。 一実施形態の画像診断システムの動作例を説明するフローチャートである。 診断対象データの異常検出および要因判定の動作例を説明するフローチャートである。 一実施形態のテストチャート読み取り手順を説明する図である。 図４の二値化処理などの具体的な画像データ例を表す図である。 異常箇所の位置と向きから異常の一致を判断する際の具体例を説明する図である。 印刷時に異常が生じたときの画像データ例を表す図である。 図８のテストチャートを読み取ったときの画像データの一例（読み取り時の異常無）を表す図である。 図９の画像データの異常切り分け判定の一例を説明する図である。 図８のテストチャートを読み取ったときの画像データの一例（読み取り時の異常有）を表す図である。 図１１の画像データの異常切り分け判定の一例を説明する図である。 ユーザに診断結果を通知する機能を説明する図である。 複数枚のテストチャートを使用することで作像系を全網羅できることを説明する図である。

以下、実施形態について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略または簡略化がなされている。各図面において同一の構成または機能を有する構成要素および相当部分には、同一の符号を付し、その説明を省略する。

本発明は、画像形成装置のプリンタ部（「画像形成手段」とも称する）から画像を記録媒体に出力し、そのスキャン画像をスキャナ部（「画像読取手段」とも称する）により取得し、異常を検出することで「異常画像」の要因特定を容易にする技術に際し、プリンタ異常とスキャナ異常の要因切り分けができる構成に際して、以下の特徴を有する。

テストパターンを、サイズや向きの違う複数の記録媒体に印刷してテストチャートを作成し、テストチャートに印刷された画像の向きを変えて読み取ることで、異常画像の原因がスキャン部にあるかプリンタ部にあるかを判定する。サイズや向きの違う複数の記録媒体として、例えば、向きを変えてスキャン可能な記録媒体にテストパターンを印刷する。
また、スキャン部がスキャン可能な最大サイズを印刷することにより、より広い作像領域の範囲の画像診断を可能とする。

本発明に係る画像診断システムの一態様は、例えば、以下の各工程を実行する。
・画像形成手段が、第１記録媒体と、第１記録媒体より小さいサイズの第２記録媒体とに、テストパターンを、第１および第２記録媒体の長辺を搬送方向に一致させて形成する画像形成工程。
・画像読取手段が、テストパターンが形成された第１記録媒体を読み取った第１診断対象データと、テストパターンが形成された第２記録媒体を、第２記録媒体の長辺が第１記録媒体の長辺と異なる方向になるように回転させて読み取った第２診断対象データとを生成する診断対象データ生成工程。
・取得手段が、第１診断対象データおよび第２診断対象データを取得する取得工程。
・診断手段が、テストパターン、第１診断対象データ、第２診断対象データ、および、第２診断対象データを第２記録媒体の長辺が第１記録媒体の長辺と同じ方向になるように回転させた第３診断対象データを用いて、異常箇所を検出し、異常要因を診断する診断工程。

本発明の一実施形態について、以下に図面を参照して詳細に解説する。
図１は、画像診断システム（「異常画像診断システム」とも称する）の全体構成例について説明する図である。
画像診断システム１００は、例えば、画像形成装置１０１、サーバ１０３および情報処理装置１０５を備え、各装置が通信回線（通信手段）１０７により接続している構成とする。
ここでは、画像診断システム１００の構成例として、ネットワークで接続された画像形成装置１０１とサーバ１０３とのやり取りを考える。

画像形成装置１０１は、画像形成手段（「プリンタ部」とも称する）と画像読取手段（「スキャン部」とも称する）とを少なくとも備える。画像形成装置１０１は、例えば、複写機（ＭＦＰ：MultiFunction Printer）である。
サーバ１０３は、情報処理装置１０５の機能を有するとともに、画像診断システム１００全体を制御する機能を有する。また、サーバ１０３は、画像診断システム１００の内部および外部の情報処理装置とのデータ通信を行う情報処理装置として機能することができる。例えば、サーバ１０３は、画像診断機能を実装することで、遠隔診断システムを実現することもできる。
情報処理装置１０５は、例えば、一般的なコンピュータであり、各種演算処理を実行する。
通信回線（通信手段）１０７は、画像形成装置１０１、サーバ１０３および情報処理装置１０５の間で情報を送受信することを可能にする。通信回線（通信手段）１０７は、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、Ｂｌｕｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などであり、有線、無線のどちらもよい。

画像診断システム１００において、画像形成装置１０１は、テストパターンを記録媒体に印刷してテストチャートを作成し、テストチャートに印刷されたテストパターンを読み取った（スキャンした）画像データを診断対象データとして生成する。
画像形成装置１０１は、通信回線（通信手段）１０７を介して、画像読取手段でスキャンした診断対象データをサーバ１０３へ送信する。
サーバ１０３は、診断対象データを受け取ると、画像診断（異常画像診断）を開始する。
サーバ１０３は、画像診断結果を、画像形成装置１０１に送信する。
このとき、画像診断の開始は、画像形成装置１０１がサーバ１０３へ指示してもよいし、サーバ１０３から画像形成装置１０１へ指示してもよい。

また、画像診断システムは以下のように構成してもよい。
情報処理装置１０５は、例えば、画像形成装置１０１にテストチャート印刷指示、画像データスキャン指示、サーバ１０３へのアップロード指示を行うことも可能である。情報処理装置１０５が画像診断を指示する場合には、サーバ１０３は、画像診断の結果を情報処理装置１０５へ送信してもよい。

サーバ１０３は内部および外部の情報処理装置１０５とのデータの通信を行う情報処理装置である。例えば、サーバ１０３は画像診断機能を実装することで、遠隔診断システムを実現することもできる。
画像診断システムは、このような多様な形態で画像診断システムにおける情報のやりとりを行うことができるようにするとよい。

さらに、画像診断システムは、画像形成装置１０１、サーバ１０３および情報処理装置１０５の機能が一つの装置内に内蔵されるような形態で構成されてもよい。一つの装置内で画像診断システムの機能を実現する場合には、通信回線（通信手段）１０７によって接続されず、外部のネットワークに接続されない場合でも画像診断を可能とする構成となる。
例えば、画像形成装置１０１は、画像診断の機能を備えるように構成してもよい。画像形成装置１０１は、例えば、テストチャートを読み取った診断対象データを取得し、診断対象データを診断する機能を装置内に（例えば、制御手段の一部として）備えていてもよい。

次に、画像形成装置１０１と情報処理装置１０５との内部構成例を説明する。一実施形態では、サーバ１０３は、情報処理装置１０５と同様の構成を、少なくとも備えるものとする。
図２は、画像形成装置１０１および情報処理装置１０５の内部構成の一例を説明する図である。
画像形成装置１０１は、操作部２０１、スキャナ部２０２、画像形成部２０３、プリンタ部２０４、ＦａｘＩ／Ｆ２０５、制御部（コントローラ）２０６、メモリ２０８、および、通信Ｉ／Ｆ２０９を備える。

操作部２０１は、画像形成装置１０１のユーザＩ／Ｆ（Inter/Face）である。
この部分がタッチパネル型のＳｍａｒｔＵＩであるとし、タッチパネルを使って、システムを使うことを想定する場合は、情報処理装置の代替であると考える。

スキャナ部２０２は、任意の画像データを読み取り、読み取った画像データを制御部２０６に送る。
画像形成部２０３は、画像（例えば、テストパターン）を生成する。
プリンタ部２０４は、画像形成部２０３が生成した画像を任意の記録媒体に出力する。プリンタ部２０４は、例えば、テストパターンを異なるサイズの用紙に印刷する。

一実施形態では、スキャナ部２０２は、任意のサイズの記録媒体に形成された画像を読み取る画像読取手段として機能する。また、画像形成部２０３およびプリンタ部２０４は、搬送方向に搬送された任意のサイズの記録媒体に画像を形成する画像形成手段として機能する。

制御部２０６は、画像形成装置１０１の全体を制御する。制御部２０６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０７と、メモリ２０８とを少なくとも備える。ＣＰＵ２０７とメモリ２０８とは、内部Ｉ／Ｆで接続される。
ＣＰＵ２０７は、メモリ２０８に記憶されている制御用のプログラム等を読み出して実行する。
メモリ２０８は、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびＲＯＭ（Read Only Memory）やＨＤ（Hard Disk Drive）などの揮発性と不揮発性記憶手段を有する。メモリ２０８は、例えば、テストチャートの印刷情報（例えば、サイズ、向き、テストパターンの画像データ）の情報を記憶する。

通信Ｉ／Ｆ２０９は、画像形成装置１０１側に配置され、情報処理装置１０５とのデータのやりとり（送受信）を行う。
ＦａｘＩ／Ｆ２０５は、ファクシミリ装置とのデータのやりとり（送受信）を行う。

次に情報処理装置１０５について説明する。
情報処理装置１０５は、通信Ｉ／Ｆ２１０、ＣＰＵ２１１、クロック装置２１４、入力装置２１５、主記憶装置２１６、出力装置２１７、および、補助記憶装置２１８を備える。

通信Ｉ／Ｆ２１０は、情報処理装置１０５側に配置され、画像形成装置１０１とのデータのやりとり（送受信）を行う。通信Ｉ／Ｆ２１０は、取得手段として機能する。
ＣＰＵ２１１は、主記憶装置２１６、出力装置２１７、補助記憶装置２１８に記憶されているプログラムと協働して、これらに情報を入れる手段として機能する。制御装置２１２がクロックのタイミングに従い動作を制御し、演算装置２１３がディジタルデータの演算処理を行う。
一実施形態では、ＣＰＵ２１１は、診断手段を実現するプログラム（画像診断プログラム）を実行する。

クロック装置２１４はクロックを発生させる。
入力装置２１５は、各種データを入力する機器であり、キーボード、マウス、タッチパネル、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラなどを用いる。

主記憶装置２１６は、プログラムやデータを格納・保持し、制御装置２１２の指示に従い、保持しているデータをレジスタに読み出す。ここでは、主記憶装置２１６は、例えば、画像診断システムのプログラム、画像形成装置１０１から受け取る画像データやコンディションデータを保持・読み出しを行う。コンディションデータは、例えば、画像形成装置１０１の印刷枚数、部品情報、消耗品（トナーカートリッジなど）の情報とする。
出力装置２１７は、演算結果等を出力する（ディスプレイ、音声出力等）。
補助記憶装置２１８は、主記憶装置２１６の記憶容量を補助する。

次に、画像診断システムの動作の一例を説明する。
一実施形態では、画像形成装置１０１が画像形成手段および画像読取手段を備え、サーバ１０３（または情報処理装置１０５）が、取得手段、および診断手段を備える構成例を用いて説明する。また、第１記録媒体としてＡ３サイズの用紙、第２記録媒体としてＡ４サイズの用紙を一例として用いる。

図３は、一実施形態の画像診断システムの動作例を説明するフローチャートである。
図４は、診断対象データの異常を検出し、要因を判定する動作例を説明するフローチャートである。
図３、４では、画像形成装置１０１とサーバ１０３との間で画像診断を実施する動作例を示す。また、画像形成装置１０１は、読み取り可能な最大サイズがＡ３、向きを変えて読み取ることが可能なサイズがＡ４として説明する。
図３では、ステップＳ３０２からＳ３０５は、画像形成工程、ステップＳ３０６は、画像読取工程、ステップＳ３１１は、取得工程、ステップＳ３１２からステップＳ３１４は、診断工程、ステップＳ３１５は、診断結果出力工程を表す。以下に各工程の詳細を説明する。

画像形成装置１０１は、ユーザによって操作部２０１からテストパターン印刷ボタンが押下されることを起点に（Ｓ３０１）、サイズの違う複数枚の記録媒体（例えば用紙）にテストパターンを印刷し、テストチャートを作成（出力）する（Ｓ３０２からＳ３０５）。

具体的には、画像形成部２０３はメモリ２０８からテストパターン用の画像データを読み出し、Ａ３サイズのテストパターンを生成し、生成したＡ３サイズのテストパターンをメモリ２０８へ格納する（Ｓ３０２）。プリンタ部２０４は、メモリ２０８から生成されたＡ３サイズのテストパターンを読み出して、Ａ３サイズの用紙に印刷し（Ｓ３０３）、テストパターンが印刷されたＡ３サイズのテストチャートを作成する。

次に、画像形成部２０３はメモリ２０８からテストパターンの画像データを読み出し、Ａ４サイズのテストパターンを生成し、生成したＡ４サイズのテストパターンをメモリ２０８へ格納する（Ｓ３０４）。プリンタ部２０４は、メモリ２０８から生成されたＡ４サイズのテストパターンを読み出して、Ａ４サイズの用紙に印刷し（Ｓ３０５）、テストパターンが印刷されたＡ４サイズのテストチャートを作成する。
プリンタ部２０４は、Ａ３サイズの用紙の長辺と、Ａ４サイズの用紙の長辺とを搬送方向に一致させて印刷する。

次に、複数枚の記録媒体にテストパターンが印刷されたテストチャートを読み取るため、ユーザによって、操作部２０１から読み取り開始ボタンが押下される（Ｓ３０６）。ユーザは、例えば、図５に示す手順に沿って、テストチャートを配置し、画像形成装置１０１のスキャナ部２０２に読み取らせる。図５では、上段に印刷時の状態を示し、下段に読み取り時の状態を示している。上段に示すように２種類の異なるサイズの用紙にテストパターンが印刷されたテストチャートが出力されると、小さい用紙のテストチャートの向きを変更して読み取りを開始することを促している。

画像形成装置１０１では、スキャナ部２０２は、テストチャートを読み取った画像データを制御部２０６へ送る。制御部２０６は、原稿（用紙）の向きが変更されていない場合、ユーザに再度読み取り向きを変更するように、操作部２０１を介して通知する。向きが変更されている判断の方法として、例えば、原稿サイズを検知するセンサや読み取り結果の画像データのテストパターンの向き検知といった方法で検出可能である。
制御部２０６は、例えば、Ａ３サイズの用紙の長辺とＡ４サイズの用紙の長辺とが直交する関係にない時には、ユーザに再度、テストパターンの読み取りを行うように通知する。

制御部２０６は、スキャナ部２０２がＡ３サイズのテストチャートを読み取った画像データを第１診断対象データとし、Ａ４サイズのテストチャートを読み取った画像データを第２診断対象データとして生成する。以降の説明では、第１診断対象データと第２診断対象データとを区別する必要がない場合には適宜「診断対象データ」と称する。ここで、第２診断対象データは、Ａ４サイズのテストチャートを、Ａ４サイズの用紙（第２記録媒体）の長辺がＡ３サイズの用紙の長辺と異なる方向（例えば、直交する関係）になるように回転させて読み取った画像データとする。

画像形成装置１０１の制御部２０６は、サーバ１０３に、読み取った診断対象データとともに、診断リクエストを通信Ｉ／Ｆ２０９を介して送信する。

サーバ１０３は、通信Ｉ／Ｆ２１０を介して、画像形成装置１０１から診断リクエストを受信し、画像診断を開始する（Ｓ３１１）。ＣＰＵ２１１は、例えば、主記憶装置２１６に記憶されている画像診断用のプログラム等を読み出し、プログラムの命令群を実行することにより、以下に説明する画像診断の機能を実現する。
ＣＰＵ２１１は、Ａ３およびＡ４サイズの診断対象データそれぞれに対して、画像内の異常箇所を検出する（Ｓ３１２）。ここで、画像内の異常を示すデータを異常画像データとする。

ＣＰＵ２１１は、異なるサイズの診断対象データから検出した異常画像データの比較を行う（Ｓ３１３）。この時、異常画像データが印刷された際の、向きや位置を復元する。復元する方法については、図４を参照して後述する。また、ＣＰＵ２１１は、第２診断対象データの向きを復元した第３診断対象データを生成する。第３診断対象データは、Ａ４サイズのテストチャートを回転させて読み取った第２診断対象データを、Ａ４サイズの用紙の長辺がＡ３サイズの用紙の長辺と同じ方向になるように回転させて、印刷時の向きに復元した画像データである。

ＣＰＵ２１１は、異常画像データの位置や向きが復元された画像データに対して、異常の位置や向きが一致している場合、プリンタ異常が要因の画像異常と判断し、一致しない場合、スキャナ異常が要因の異常画像と判断する（Ｓ３１４）。異常が一致しているかの判定については、図４を参照して後述する。

サーバ１０３は、通信Ｉ／Ｆ２１０を介して、画像形成装置１０１に診断結果を送信する（Ｓ３１５）。
画像形成装置１０１は、通信Ｉ／Ｆ２０９を介して、サーバ１０３から診断結果を受信する（Ｓ３０８）。
画像形成装置１０１は診断結果を表示する（Ｓ３０９）。なお、図３の動作例では、ステップＳ３０９において、画像形成装置１０１で診断結果を表示しているが、サーバ１０３や情報処理装置１０５で表示する構成でもよい。

次に、図４を参照して、異常画像を診断する動作例（図３のステップＳ３１２からＳ３１４）の詳細を説明する。
図４において、ステップＳ４０１～Ｓ４０６は、読み取られた原稿に描画されたテストパターンの向きを特定するための動作例である。ここでは、向きを特定するための手段の一例として画像データから輪郭抽出した結果を用いているが、角や曲線などを用いても良い。また、あらかじめテストパターンに特定のパターンを埋め込むといった方法もある。

ＣＰＵ２１１は、読み取られた画像データ内のすべての画素に対して、所定の閾値を境に２値化する（Ｓ４０１）。所定の閾値は変更可能なパラメータである。
ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４０１で二値化された画像データに対して、隣接する画素が異なる値であった場合に、値の大きいほうの画素を輪郭とみなし、特徴点として抽出する（Ｓ４０２）。ただし、輪郭を求める処理の実現方法はこれに限ったものではない。
ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４０２で抽出された特徴点と、あらかじめオリジナルのテストパターンから抽出された特徴点とを比較し、特徴点を表す画素の位置が所定の閾値以下の距離にあるものを特徴点が一致していると判断する（Ｓ４０３）。所定の閾値は変更可能なパラメータである。

ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４０３で一致していると判断された特徴点の割合が、全体の特徴点の所定の割合以上であった場合、読み取られたテストパターンとオリジナルのテストパターンとの向きが一致していると判断し（Ｓ４０４でＹｅｓ）、ステップＳ４０７に遷移する。所定の割合は変更可能なパラメータである。

ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４０４で、向きが一致していないと判断された場合（Ｓ４０４でＮｏ）、読み取られたテストパターンもしくは、オリジナルのテストパターンのいずれかを９０度回転させ（Ｓ４０６）、ステップＳ４０１～４０６を繰り返す。例外として、すべての向きの組み合わせで特徴点が一致する割合が所定の閾値を超えない場合（Ｓ４０５でＹｅｓ）は、処理を終了する。

向きが一致していると判断された場合（Ｓ４０４でＹｅｓ）、ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４０７において、読み取られたテストチャートから異常箇所を抽出する（Ｓ４０７）。例えば、異常の抽出方法としてオリジナルのテストチャートとの差分を取り、差分が所定の閾値以上の箇所を異常のある画素として抽出する。

上記の画像差分の取り方としてはオリジナルテストチャート／テストチャートの全画素に対して各座標上の画素毎にＲＧＢ毎の強度値差分を取る方法がある。これ以外の実現方法であっても良い。
また、上記の閾値判定としては、画素毎のＲＧＢ毎の強度値差分値に対して強度差分閾値を設け、強度差分閾値を超えた画素の数をカウントし、更にこのカウント数に対して、差分画素数閾値を設け、差分画素数閾値を超えた場合に異常と判断する方法がある。これ以外の実現方法であっても良い。

ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４０７の結果、異常が抽出された場合（Ｓ４０８でＹｅｓ）、診断を続行する。異常がない場合は診断フローを終了する（Ｓ４０８でＮｏ）。
異常が抽出された場合には（Ｓ４０８でＹｅｓ）、ＣＰＵ２１１は、異常の向きや重心を特定するための前処理として、ステップＳ４０７で異常があると抽出した画素に対して、画素の辺または頂点で隣接する異常のうち、画素の色、濃度が所定の閾値に収まっているものを同じ同一の異常と分類する（Ｓ４０９）。
画素の色や濃度を用いる理由として、主に異常が重なった場合でも、同じ異常と誤判定しないための処理である。誤判定を回避するための方法として、あらかじめ異常の形状を登録し、形状に類似の点があった場合、同じ異常と判定する方法なども考えられる。

次に、ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４０９で同一としてみなした異常に対して、異常の領域の最長の部分の向きを、異常の向きとする（Ｓ４１０）。向きを特定する方法はこれに限らず、角や曲線など特徴のある部分を基準に向きを決めても良い。
ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４０９で同一としてみなした異常に対して、異常の領域の重心部分を異常の位置とする（Ｓ４１１）。これも、異常の位置を特定することが目的であるので、重心ではなく、異常の輪郭、頂点、といった特徴的な形状から位置を定義しても良い。

ステップＳ４１２～４１３では、読み取ったサイズや向きの違うテストチャートから抽出した異常箇所を比較し、同じ要因の異常かどうか判断する。
ＣＰＵ２１１は、読み取ったサイズや向きの違うテストチャートから抽出した各異常に対して、左右上下の位置差分が所定の閾値以内である場合（Ｓ４１２でＹｅｓ）、同じ位置にある異常と判断して、ステップＳ４１３に遷移する。一方、位置差分が所定の閾値を超える場合（Ｓ４１２でＮｏ）、ステップＳ４１５に遷移する。位置差分の求め方は図７を参照して後述する。

サイズの違う画像データに対して異常の位置が一致しているか判断する場合、異常が重なり得る領域、つまり、小さい方のサイズの領域内に存在する異常に対して異常の位置が一致しているか判断する。
ＣＰＵ２１１は、読み取ったサイズや向きの違うテストチャートから抽出した異常を比較し、異常の向きが所定の閾値以内である場合（Ｓ４１３でＹｅｓ）、ステップＳ４１４に遷移する。異常の向きが所定の閾値を超える場合（Ｓ４１３でＮｏ）、ステップＳ４１５に遷移する。

ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４１２、Ｓ４１３にて異常の位置と向きが一致していると判定すると、異常をプリンタ要因と判定する（Ｓ４１４）。
ＣＰＵ２１１は、ステップＳ４１２、Ｓ４１３にて異常の位置と向きいずれかが一致していないと判定すると、異常をスキャナ要因と判定する（Ｓ４１５）。

次に、図４で説明した二値化処理（ステップＳ４０１からＳ４０３、Ｓ４０７等）と、異常が一致するか否かを判定する処理（ステップＳ４０９からＳ４１３等）について具体例を用いて説明する。

図６は、図４の二値化処理などの具体的な画像データ例を表す図である。
図６では、左側の列にテストパターンのオリジナル画像データおよびそれを加工した画像データを、中央の列にテストパターンのオリジナル画像データを印刷して読み取った際の画像データおよびそれを加工した画像データを、右側に加工後に処理した結果を説明する画像データを示している。

画像データ６１１は、テストパターン印刷の際の画像データとして使用されたオリジナル画像データ例である。
画像データ６１２は、テストパターンを印刷して、読み取った際の読み取り画像データ例であり、診断対象データとなる。
画像データ６１３は、ステップＳ４０７にて、画像データ６１１と画像データ６１２の差分をとり、異常画像を抽出した例（異常抽出後の画像データ）である。

画像データ６２１は、ステップＳ４０１にて、画像データ６１１に対して、二値化処理したオリジナル画像データ例である。
画像データ６２２は、ステップＳ４０１にて、画像データ６１２に対して、二値化処理した読み取り画像データ例である。

画像データ６３１は、ステップＳ４０２にて、画像データ６２１に対して、輪郭を抽出したオリジナル画像データ例である。
画像データ６３２は、ステップＳ４０２にて、画像データ６２２に対して、輪郭を抽出した読み取り画像データ例である。
画像データ６３３は、ステップＳ４０３にて、輪郭抽出画像（画像データ６３１と画像データ６３２）を比較し一致している点を抽出した結果例である。

図７は、異常箇所の位置と向きから異常の一致を判断する際の具体例を説明する図である。ステップＳ４０９、Ｓ４１０でサイズの違う画像データそれぞれに対して異常の位置と向きを特定し、位置と向きが一致するかどうか判断する際の具体的な例を示す。
図７において、上段はプリンタ要因の異常、下段はスキャン要因の異常が生じた場合の画像データ例である。また、左側はＡ３サイズ、右側はＡ４サイズの画像データである。

まず、異なるサイズの画像データ上の異常に対して位置の比較をするために、共通座標基準点を定義する。
共通ｙ軸の基準点に関しては、印刷時テストチャートが作像系のどの部分で画像形成されたかに依存する。図７の例では、異なるサイズのテストパターンの画像形成の際に、作像部品の中心部から主走査方向に左右対称の距離に画像形成される場合を表し、画像データを上下に等分する位置を共通ｙ軸の基準点とする。これは、マシン構成と印刷した紙のサイズから一意に決まる。
共通ｘ軸の基準点に関しては、どこでもよいが、この実施例では、テストチャートの画像データの左端をｘ軸の基準点としている。
共通ｘ軸の基準点と共通ｙ軸の基準点が交差する部分を共通基準点とし、各画像データから抽出した異常に対して、共通基準点からの位置を算出する。

各画像データ内の異常に対して、共通基準点からの位置の上下距離差分、左右距離差分をそれぞれ抽出し、それぞれ距離が所定の閾値以下である場合同じ位置にある異常とみなす。
但し、各画像データ内の異常に対して、同じ位置に異常があるかどうかを判断する方法はこれに限定されない
図７の上段は、向きと位置が一致するので、異常画像がプリンタ要因と判定される例である。
図７の下段は、向きと位置が一致しないので、異常画像がスキャナ要因と判定される例である。

次に、前述した各処理の診断対象データの具体例を説明する。ここでは、テストチャートを読み込んだ画像データとして、印刷時または読み取り時に生じた異常部分を示し、テストパターンを省略して説明する。
図８は、印刷時に異常が生じたときの画像データ例を表す図である。
画像形成装置１０１のプリンタ部２０４は、例えば、１枚目としてＡ３サイズの用紙にテストパターンを印刷してテストチャート８１を出力し、２枚目としてＡ４サイズの用紙にテストパターンを印刷してテストチャート８２を出力する。このとき、プリンタ部２０４は、各用紙の長辺を搬送方向に一致させて印刷する。図８では、プリンタ要因の異常（以降適宜「プリンタ要因異常」とも称する）が生じ、テストチャート８１、８２の短辺方向に沿ってスジが生じた例を示している。なお。前述したように、図８では、テストパターンを省略し、印刷時に生じた異常を示している。以降に参照する図９から図１２も同様である。

図９は、図８のテストチャートを読み取ったときの画像データの一例（読み取り時の異常無）を表す図である。図９に示す画像データは、プリンタ要因の異常が生じ、スキャナ要因の異常（以降適宜「スキャナ要因異常」または「読み取り異常」とも称する）がない場合の画像データ例である。

画像形成装置１０１のスキャナ部２０２は、例えば、１枚目としてＡ３サイズの用紙に印刷したテストチャート８１を、印刷したときと同じ方向で読み取り、画像データ９１ａを生成する。また、Ａ４サイズの用紙に印刷したテストチャート８２を、印刷したときの方向を９０度回転させた方向で読み取り、画像データ９２ａを生成する。従って、Ａ３サイズの用紙の長辺は搬送方向と一致するが、Ａ４サイズの用紙の長辺は搬送方向と交差（直交）する関係となる。画像データ９１ａは、第１の診断対象データであり、画像データ９２ａは、第２の診断対象データとなる。
このようにして読み取ると、図９に示すように、図８で表したプリンタ要因の異常として生じたスジが、Ａ３サイズ用紙とＡ４サイズの用紙とで異なる方向となる。

図１０は、図９の画像データの異常切り分け判定の一例を説明する図である。図１０では、テストパターンを印刷した後、読み取ったＡ３サイズの用紙およびＡ４サイズの用紙の画像データ９１ａ、９２ａを、各用紙の印刷時の向きに直し、重ねて比較して判定する様子を表している。図１０では、スキャンした二つの画像データ９１ａ、９２ａに対して、実線で示す異常が、位置と方向で一致しているのでプリンタ異常要因と判断できる。

図１１は、図８のテストチャートを読み取ったときの画像データの一例（読み取り時の異常有）を表す図である。図１１に示す画像データは、プリンタ要因の異常が生じ、さらに、スキャナ要因の異常が生じた場合の画像データ例である。画像形成装置１０１のスキャナ部２０２は、図９と同様に１枚目と２枚目を読み取った結果の画像データ９１ｂ、９２ｂを示している。
図１１において、点線は、左右の画像に対して、同じ要因の異常が現れる位置を表す説明用の補助線である。図１１では、Ａ３サイズの画像データ９１ｂとＡ４サイズの画像データ９２ｂとにおいて、点線で対応づけた二本の実線を読み取り異常として表している。

図１２は、図１１の画像データの異常切り分け判定の一例を説明する図である。図１２では、図１０と同様に、二種類の用紙のテストチャート８１、８２（図８）を読み取った画像データ９１ｂ、９２ｂを、各紙印刷時の向きに直し、重ねて比較して判定する様子を表している。図１２では、スキャンした二つの画像データ９１ｂ、９２ｂに対して、一本の実線の異常が、位置と方向が一致しているのでプリンタ異常要因と判断できる。一方、二本の実線の異常は、左右の画像に対して、異常の位置が、読み取りの位置や方向に対して一致しないため、スキャナ異常要因と判断できる。

図１３は、ユーザに診断結果を通知する機能を説明する図である。診断結果の通知機能の一例として、画像形成装置の操作パネルを用いて表示画面を表示する。しかしながら、これに限ったものではない。
診断結果の通知の仕方として他には音といったほかの通知の手段も考えられる。

上述した一実施形態の例ではスキャナ要因／プリンタ要因（スキャナ／プロッタ）切り分けのみを実施して判定フローを終了しているが、必要に応じて引き続き更なる詳細要因解析切り分けの診断処理を実施するような実施形態であっても良い。例えば、ステップＳ４１４で異常をプリンタ要因と判定したのち、既知の現像部と帯電部の異常要因切り分け判断アルゴリズム（例えば、特許文献２）により、更に要因の絞り込みを行っても良い。

特許文献２には、露光がない状態で現像した画像と露光がある状態で現像して印刷した記録材の画像を読み取ることで、帯電部、現像部の何れの要因によるスジ画像かを診断する構成が開示されている。

なお、図８から１３では、一例として、プリンタ要因の異常を一本の実線、スキャナ要因の異常を二本の実線を用いて説明した。しかしながら、異常の現象、および、判定できる異常はこれらに限られるものではない。

次に、プリンタ部２０４の作像系を全網羅するために複数枚のテストチャートを用いる場合を説明する。
図１４は、複数枚のテストチャートを使用することで作像系を全網羅できることを説明する図である。
図１４の例では、用紙１２枚を用いることで、転写ベルト状の全領域を網羅することが出来る場合を示している。

画像形成装置１０１に内蔵される作像系の部品のうち副走査方向が最長となる部品が転写ベルト５０１だと仮定している。しかし、画像形成装置１０１の作像系部品によっては他の部品が、最長となる構成もありうる。
一般的に、読み取り可能な最大サイズの長辺の長さは、作像系の部品の長さを超えることはないため、テストチャート１枚で作像系を網羅することは不可能である。そこで、作像系を網羅するため複数枚のテストチャートを印刷する。
例えば、複数枚のテストチャートは、同じテストパターンを複数枚の用紙に続けて印刷するとよい。また、読み取り可能な最大サイズの用紙を用いるとよい。
ただし、印刷間隔があいてしまう場合がある。このようなときは、隙間を埋めるようにテストチャートを印刷することで、作像系の全網羅が可能である。

ここで
・作像系の周回長Ｘ
・用紙長Ｓ
・紙間長Ｄ
とすると、作像系網羅に必要な枚数Ｎは以下の式であらわされる。

診断手段は、複数枚のテストチャートを読み取った複数の診断対象データについて、異常がないかを診断する。診断手段は、例えば、複数枚のＡ３サイズのテストチャートを読み取った複数の第１診断対象データ同士を比較して、画像データに異常があるかを検出し、異常が検出された第１診断対象データを、第２診断対象データおよび第３診断対象データと比較して、異常の要因を判定してもよい。複数枚印刷することで作像領域の異常画像の点検を網羅することができる。

その他の実施形態．
上記実施形態において、テストパターンを記録する記録手段は、画像形成装置１０１、サーバ１０３または情報処理装置１０５において、テストパターンを、予め取得し、記録し保持する手段（テストパターンを保持する工程）であってもよいし、外部から受け取ったテストパターンを一時的に記録、保持する手段（例えば、診断開始前に受け取り、診断終了後まで保持する）であってもよい。また、テストパターンを保持する保持工程（保持手順）では、少なくとも一時的に（例えば、画像診断中に）、装置内の記録手段にテストパターンを記録、保持すればよい。

上記実施形態では、画像形成装置１０１が読み取った第１診断対象データと第２診断対象データをサーバ１０３が診断する画像診断システムを説明したが、画像形成装置１０１が、前述した取得手段および診断手段を備えていてもよい。
例えば、図２の画像形成装置１０１の構成例において、制御部２０６は、取得手段や診断手段を実現するプログラムの命令群をＣＰＵ２０７が実行するように構成してもよい。
例えば、スキャナ部２０２は、読み取った診断対象データをメモリ２０８に記録し、制御部２０６は、取得手段が、メモリ２０８から診断対象データを読み出し、診断手段に受け渡すように構成してもよい。

また、画像診断システムにおいて、画像診断の開始を、遠隔地から要求する場合には、例えば、以下のように構成してもよい。情報処理装置１０５（またはサーバ１０３）が、入力装置２１５から画像診断開始の要求を受け付けると、取得手段として機能する通信Ｉ／Ｆ２１０は、画像形成装置１０１に通知する。画像形成装置１０１は、通知された要求に応じて、診断対象データ（第１診断対象データおよび第２診断対象データ）を生成し、通信Ｉ／Ｆ２０９を介して、情報処理装置１０５へ診断対象データを送信する。

以上に説明した通り、本発明の一実施形態は、異なるサイズの用紙、例えば、スキャン可能な最大サイズ以下（例えば、Ａ３）と、長辺が読み取り可能な最大サイズ以下（例えば、Ａ４）の用紙を用い、テストパターンを印刷した２枚のテストチャートを作成する。このように、スキャン可能な最大サイズ（例えば、Ａ３）を印刷したテストチャートを作成することで、より広い範囲の異常を診断できる。

また、読み取り時には、（１）初めに最大サイズのテストチャート（ここではＡ３）の全領域をスキャンし、第１の診断対象データとして保存する。（２）次に長辺が読み取り可能なサイズのテストチャート（ここではＡ４）を、プリント時の主走査と副走査の向きを入れ替えてスキャンし、第２の診断対象データとして保存する。このように、向きを変えることができるサイズのテストチャートを印刷し、読み取ることで、異常がプリンタ要因にあるか、スキャナ要因にあるか区別できる。

さらに、画像診断時には、保存された第１および第２の診断対象データを比較し、同じ位置に同種類の異常が出ている場合、異常はスキャナ要因と判定し、同じ位置に同種類の異常が出ていない場合、異常はプリンタ要因と判定する。
このようにすることにより、異常画像が生じた要因を判定する精度を向上させることができる。また、より広い作像領域の異常を診断できる。

本発明の一実施形態は、例えば、次のような場合に有利な効果を奏する。
近年電子写真装置の性能向上に伴い印刷機と同等の画質を実現した装置が登場している。印刷機と同様に運用するためには高画質の維持が必須だが、長時間にわたって使用するとプリンタが劣化し、このプリンタから出力される画像において画質面での異常が発生する可能性がある。このような劣化等により「異常画像」が発生したとき、画像を見て異常と気付いたユーザがカスタマーエンジニアへ連絡し、カスタマーエンジニアがプリンタの設置場所を訪れて対応するケースが一般的である。

このような場合に、劣化等により生じる異常画像の状態をユーザが言葉で表現することは難しく、例えば「ムラがある」といってもムラの発生する方向、頻度、周期等の詳細な情報がわからないとその原因を特定することができなかった。
そのため、ユーザから異常画像の指摘を受けた際にカスタマーエンジニアがプリンタの設置場所に行き、画質の異常を直接確認する必要があった。
そして、カスタマーエンジニアは確認した異常から故障箇所を予測して関係するサービスパーツを特定し、一度サービスの拠点に戻り、サービスパーツを入手してから再びユーザ先へ行って対応を行っていた。
このようなやり取りを行うとカスタマーエンジニアの移動にコストがかかるだけでなく、対応が終了するまで装置が使えなくなるためダウンタイムが発生し、ユーザの生産性を大きく低下させるという問題があった。

一実施形態の画像診断システムを用いることにより、プリンタから画像を出力し、そのスキャン画像を取得し、異常を検出することで「異常画像」の特定を容易にすることができる。
また、遠隔地（例えば遠隔の情報処理装置）から、画像診断の実行をプリンタ要求し、画像異常の要因の判定を可能にする機能を備えることにより、事前にメンテナンスの準備ができるため、カスタマーエンジニアの訪問回数を減らすことができる。
これにより、上述した問題を解消することが可能となり、コストを削減することができる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。

１００ 画像診断システム
１０３ 画像形成装置
１０３ サーバ
１０５ 情報処理装置
１０７ 通信回線（通信手段）
２０２ スキャナ部
２０３ 画像形成部
２０４ プリンタ部
２０６ 制御部
２０８ メモリ
２０９、２１０ 通信Ｉ／Ｆ
２１１ ＣＰＵ
２１５ 入力装置
２１６ 主記憶装置
２１７ 出力装置
２１８ 補助記憶装置

特開２０１３－２４３４４３号公報 特開２０１８‐１３２７１９号公報

Claims (10)

1. 搬送方向に搬送された任意のサイズの記録媒体に画像を形成する画像形成手段と、
   前記任意のサイズの記録媒体に形成された画像を読み取る画像読取手段と、を診断する診断装置であって、
   テストパターンを記録する記録手段と、
   前記画像形成手段が、第１記録媒体と、前記第１記録媒体より小さいサイズの第２記録媒体とに、前記テストパターンを、前記第１記録媒体および前記第２記録媒体の長辺を前記搬送方向に一致させて形成し、前記画像読取手段が、前記第１記録媒体を読み取った第１診断対象データと、前記第２記録媒体を、前記第２記録媒体の長辺が前記第１記録媒体の長辺と異なる方向になるように回転させて読み取った第２診断対象データとを取得する取得手段と、
   前記テストパターン、前記第１診断対象データ、前記第２診断対象データ、および、前記第２診断対象データを前記第２記録媒体の長辺が前記第１記録媒体の長辺と同じ方向になるように回転させた第３診断対象データを用いて、異常箇所を検出し、異常要因を診断する診断手段と、を備える診断装置。
2. 前記診断手段は、前記第１診断対象データと前記第２診断対象データとに同じ異常箇所を検出した場合に、前記異常要因が前記画像読取手段にあると診断し、前記第１診断対象データと前記第３診断対象データとに同じ異常箇所を検出した場合には、前記異常要因が前記画像形成手段にあると診断することを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
3. 前記第２記録媒体の長辺は、前記第１記録媒体の短辺と同じ長さであることを特徴とする請求項１または２に記載の診断装置。
4. 前記第１記録媒体は前記第２記録媒体の二倍の大きさであることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の診断装置。
5. 前記第１記録媒体は前記画像読取手段が読み取り可能な最大サイズであることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の診断装置。
6. 前記取得手段は、複数の前記第１記録媒体に前記テストパターンを形成して読み取った複数の前記第１診断対象データを取得し、
   前記診断手段は、複数の前記第１診断対象データを用いて、異常箇所を検出することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の診断装置。
7. 前記取得手段は、前記画像形成手段および前記画像読取手段を有する装置から、前記第１診断対象データおよび前記第２診断対象データを取得することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の診断装置。
8. 前記画像形成手段と、前記画像読取手段と、をさらに備え、
   前記取得手段は、前記画像読取手段が読み取った前記第１診断対象データおよび前記第２診断対象データを取得することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の診断装置。
9. テストパターンを保持する工程と、
   第１記録媒体と、前記第１記録媒体より小さいサイズの第２記録媒体とに、前記テストパターンを、前記第１記録媒体および前記第２記録媒体の長辺を搬送方向に一致させて形成する画像形成工程と、
   前記テストパターンが形成された前記第１記録媒体を読み取った第１診断対象データと、前記テストパターンが形成された前記第２記録媒体を、前記第２記録媒体の長辺が前記第１記録媒体の長辺と異なる方向になるように回転させて読み取った第２診断対象データとを生成する診断対象データ生成工程と、
   前記テストパターン、前記第１診断対象データ、前記第２診断対象データ、および、前記第２診断対象データを前記第２記録媒体の長辺が前記第１記録媒体の長辺と同じ方向になるように回転させた第３診断対象データを用いて、異常箇所を検出し、異常要因を診断する診断工程と、を備える画像診断方法。
10. 搬送方向に搬送された任意のサイズの記録媒体に画像を形成する画像形成手段と、
    前記任意のサイズの記録媒体に形成された画像を読み取る画像読取手段と、を診断する診断装置に、
    テストパターンを記録する手順と、
    前記画像形成手段が、第１記録媒体と、前記第１記録媒体より小さいサイズの第２記録媒体とに、前記テストパターンを、前記第１記録媒体および前記第２記録媒体の長辺を前記搬送方向に一致させて形成し、前記画像読取手段が、前記第１記録媒体を読み取った第１診断対象データと、前記第２記録媒体を、前記第２記録媒体の長辺が前記第１記録媒体の長辺と異なる方向になるように回転させて読み取った第２診断対象データとを取得する取得手順と、
    前記テストパターン、前記第１診断対象データ、前記第２診断対象データ、および、前記第２診断対象データを前記第２記録媒体の長辺が前記第１記録媒体の長辺と同じ方向になるように回転させた第３診断対象データを用いて、異常箇所を検出し、異常要因を診断する診断手順と、を実行させるプログラム。

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