JP7135736B2 - Image forming apparatus, image forming method, and image forming program - Google Patents
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Description
本発明は、画像形成装置、画像形成方法、及び、画像形成プログラムに関する。 The present invention relates to an image forming apparatus, an image forming method, and an image forming program.
MFP(Multi Function Printer/Peripheral/Product)等の画像形成装置において、異常画像発生時に、ユーザに診断チャートの印刷・サービスセンターへのスキャン送信を実行してもらい、送信されたスキャン画像から異常原因を分析する技術が知られている。 In an image forming apparatus such as an MFP (Multi Function Printer/Peripheral/Product), when an abnormal image occurs, the user is asked to print a diagnostic chart and scan it to a service center, and the cause of the abnormality is identified from the transmitted scanned image. Techniques for analysis are known.
特許文献1には、解析対象の画像の欠陥の種類に対応するテストチャートを印刷し、印刷したテストチャートを読み込んだ画像データとして他の装置に送信する画像形成装置において、送信画像のファイルサイズを低減することが記載されている。具体的には、異常種類に対応したテストチャート毎に解像度、圧縮率、カラーモード等を変更する手法や、部品交換履歴、コール時のやり取り、同一機種での異常発生状況などから、テストチャートを絞り込む(関係しないと判断した種類のテストチャートや色版を除外する)手法などが記載されている。
In
しかし、事前にテストチャートの種類毎に解像度や圧縮率などを決めておくと、異常が出ていないテストチャートでも高解像度かつ低圧縮率の大きなファイルサイズで送信される可能性があるという問題があった。逆に、部品交換履歴、コール時のやり取りなどからテストチャートを絞り込んだ場合には、実際には異常が発生しているテストチャートを除外してしまう(見逃してしまう)可能性があるという問題があった。 However, if you decide the resolution and compression ratio for each type of test chart in advance, there is a problem that even test charts that do not show any abnormalities may be sent as large files with high resolution and low compression ratio. there were. On the other hand, if test charts are narrowed down based on part replacement history, communication at the time of call, etc., there is a problem that test charts that actually have errors may be excluded (missed). there were.
本発明は、異常を検知するために必要なスキャン画像を確実に、かつ、ファイルサイズを抑えて送信することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to reliably transmit a scanned image necessary for detecting an abnormality while suppressing the file size.
上述した課題を解決するために、本発明の一観点に係る画像形成装置は、複数のテストパターンを含む送信用チャートを印刷する印刷部と、前記印刷部により印刷された前記送信用チャートを読取る読取部と、前記読取部により読取られた前記送信用チャートから送信画像を生成する送信画像生成部と、前記送信画像生成部により生成された前記送信画像をセンターに送信する送信部と、前記送信用チャートに含まれる前記複数のテストパターンの異常を検出する異常検出部と、を備え、前記送信画像生成部は、前記異常検出部により異常が検出された前記送信用チャートの前記送信画像には高画質の画像処理を行い、前記異常検出部により異常が検出されなかった前記送信用チャートの前記送信画像には低画質の画像処理を行う。 In order to solve the above-described problems, an image forming apparatus according to an aspect of the present invention provides a printing unit that prints a transmission chart including a plurality of test patterns, and reads the transmission chart printed by the printing unit. a reading unit; a transmission image generation unit that generates a transmission image from the transmission chart read by the reading unit; a transmission unit that transmits the transmission image generated by the transmission image generation unit to a center; an abnormality detection unit that detects an abnormality in the plurality of test patterns included in the credit chart, and the transmission image generation unit includes: High image quality image processing is performed, and low image quality image processing is performed on the transmission images of the transmission charts for which no abnormality has been detected by the abnormality detection unit.
異常を検知するために必要なスキャン画像を確実に、かつ、ファイルサイズを抑えて送信することができる。 Scanned images necessary for detecting anomalies can be reliably transmitted while suppressing the file size.
以下、添付図面を参照しながら実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。 Embodiments will be described below with reference to the accompanying drawings. In order to facilitate understanding of the description, the same constituent elements in each drawing are denoted by the same reference numerals as much as possible, and overlapping descriptions are omitted.
[第1実施形態]
図1~図8を参照して第1実施形態を説明する。図1は、第1実施形態に係る情報処理システムS1の概略構成を示す図である。図1に示されるように、情報処理システムS1はn台(n=1,2,3…)の画像形成装置100-1、100-2、…100-n、およびサーバ装置200、さらにコールセンター300と、カスタマーエンジニア等が使用する端末装置400がネットワークNによって接続されることにより構築されている。ここでネットワークNは、インターネット、LAN(Local Area Network)、FAX回線、電話回線などを含む通信回線である。なお、以降画像形成装置100-1、100-2、…100-nのうち任意のものを画像形成装置100と表す。
[First embodiment]
A first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 8. FIG. FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an information processing system S1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, an information processing system S1 includes n (n=1, 2, 3, . . . ) image forming apparatuses 100-1, 100-2, . and a
画像形成装置100は、一例として、MFP(Multifunction Peripheral/Printer/Product)と称される複合機、つまりファクシミリ、スキャナ、コピー、あるいはプリンタなどの画像処理機能、通信機能を有する情報処理装置である。また、画像形成装置100は、プリンタ機能及びスキャナ機能を有するプリンタであってもよい。
The
サーバ装置200は、ネットワークNを介して画像形成装置100の動作に関する情報である動作情報や故障診断の結果等を取得する、または提供された動作情報や故障診断の結果等を受け付ける。サーバ装置200はこれらの情報に基づき、必要に応じて、ネットワークNを介して画像形成装置100、コールセンター300、また端末装置400それぞれに対し必要な情報を提供する。
The
コールセンター300は、ネットワークNを介して画像形成装置100-nの各ユーザからの画像形成装置100-nに関する問い合わせに回答する。またコールセンター300は、ネットワークNを介して、画像形成装置100-nのユーザ、またはサーバ装置200からの、画像形成装置100-nに関する各種情報を受け付ける。そしてコールセンター300は、受け付けた情報に基づき、必要に応じてユーザに対し画像形成装置100-nに対する処置を回答する。処置の例として消耗品の交換・補充、部品交換、部品清掃、各種設定の変更等がある。
本実施形態では、上記の各種情報とは、本実施形態では、画像形成装置に何らかの異常が発生した場合に、画像形成装置100のプリンタ機能によって用紙等に形成された画像(以下では「送信用チャート110」という)がスキャナによって読み取られて生成された画像データである。コールセンター300は、受け付けた送信用チャート110の画像データの特性に基づき、故障箇所や故障の原因を判断することができる。つまり具体的には、用紙上で特定色の色に異常が検出されれば、その色を形成する部材に故障が発生している可能性を判断できる。また、用紙上に特定の周期で異常が検出されれば、その周期で動作している部材に故障が発生している可能性を判断できる。
In the present embodiment, the above-mentioned various information refers to an image formed on paper or the like by the printer function of the image forming apparatus 100 (hereinafter referred to as "
また、コールセンター300は、画像形成装置100-nのユーザ、またはサーバ装置200から受け付けた、画像形成装置100-nに関する各種情報に基づき、必要に応じて端末装置400に対し画像形成装置100-nに対する処置を依頼する。なお、コールセンター300の処理は人が行ってもよいし、その一部又は全部を自動化してもよい。また自動化してサーバ装置200が実行してもよい。
Further, the
端末装置400は、ネットワークNを介してコールセンター300からの画像形成装置100-nに対する処置依頼を受け付ける。処置の例として部品交換、部品清掃、各種設定の変更等がある。また端末装置400は、サーバ装置200やコールセンター300から、画像形成装置100の動作情報や故障診断の結果等を受け付ける。
The
端末装置400のユーザであるカスタマーエンジニアは、端末装置400が受け付けた処置依頼に従って、画像形成装置100-nの設置場所に訪問し、画像形成装置100-nに対して必要な処置を行う。またカスタマーエンジニアは、端末装置400が受け付けたサーバ装置200やコールセンター300から受け付けた画像形成装置100の動作情報を適宜利用して、画像形成装置100に対し必要な処置を行うことができる。
A customer engineer who is a user of the
情報処理システムS1において、画像形成装置100の動作情報、一例として画像形成装置100によって形成された異常画像を読み取って生成された画像データ、画像形成装置100で実行された故障診断の結果等を、サーバ装置200、コールセンター300、端末装置400はそれぞれ、ネットワークNを介して受け付け、利用することが可能である。その結果、各装置のプログラムでそれら情報をさらに解析したり、各装置のユーザがそれら情報を見たりして、システムのユーザは画像形成装置100で実行された故障診断を得ることができる。
In the information processing system S1, operation information of the
以上図1を用いて説明したように、情報処理システムS1を利用することにより、画像形成装置100のユーザまたは画像形成装置100は、異常画像を形成する等の故障が発生した場合に、ネットワークNを介してサーバ装置200やコールセンター300に知らせることが出来る。さらに、必要に応じて画像形成装置100に対し、カスタマーエンジニアによる処置が施される。
As described above with reference to FIG. 1, by using the information processing system S1, the user of the
図2は、第1実施形態に係る画像形成装置100のハードウェア構成図である。第1実施形態の画像形成装置100の一例として、コピー機能、FAX機能、プリント機能、スキャナ機能、また、入力画像(スキャナ機能による用紙等から読み取った原稿の画像や、プリンタ機能あるいはFAX機能により入力された画像)を保存や配信する機能等を複合して有するMFP(Multi Functional Peripheral/Printer/Product)について説明する。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the
画像形成装置100は、ユーザやカスタマーエンジニアの操作を受け付ける操作部10と、コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能などの各種の機能を実現可能な本体20とを有する。なお、操作を受け付けるとは、操作に応じて入力される情報を受け付けることを含む概念である。操作部10と本体20とは、専用の通信路30を介して相互に通信可能に接続されている。通信路30は、例えばUSB(Universal Serial Bus)規格のものを用いることもできるが、有線か無線かを問わず任意の規格のものであってよい。
The
本体20は、操作部10で受け付けた操作に応じた動作を行うことができる。また、本体20は、PC(Personal Computer)等の外部装置とも通信可能であり、外部装置から受信した指示に応じた動作を行うこともできる。
The
まず、操作部10のハードウェア構成について説明する。図2に示すように、操作部10は、CPU(Central Processing Unit)11と、ROM(Read Only Memory)12と、RAM(Random Access Memory) 13と、フラッシュメモリ14と、接続I/F(Inter Face)15と、通信I/F16と、操作パネル17とを備え、これらがシステムバス18を介して相互に接続されている。
First, the hardware configuration of the
CPU11は、操作部10の動作を統括的に制御する。CPU11は、RAM13をワークエリア(作業領域)としてROM12またはフラッシュメモリ14に記憶されたOS(Operating System)、その他の各種アプリケーションプログラムを実行することで、操作部10全体の動作を制御し、ユーザから受け付けた入力に応じた情報の表示など各種機能を実現する。
The
また、ROM12またはフラッシュメモリ14には設定ウィジェットプログラムが記憶されており、例えばコピー機能またはプリンタ機能等の各種機能の現在の設定を示す設定ウィジェットをホーム画面上に表示させてもよい。
A setting widget program is stored in the
接続I/F15は、通信路30を介して本体20と通信するためのインタフェースである。通信I/F16は、図1で説明したネットワークNと接続するためのインタフェースである。
The connection I/
入力部の一例としての操作パネル17は、ユーザまたはカスタマーエンジニアの操作に応じた各種の入力を受け付ける。また操作パネル17は、各種の情報(例えば受け付けた操作に応じた情報、画像形成装置100の動作状況を示す情報、設定状態などを示す情報など)を表示する表示部としても機能する。
The
表示部の一例としての操作パネル17は、一例としてタッチパネル機能を搭載した液晶表示装置(LCD:Liquid Crystal Display)で構成されるが、これに限られるものではない。例えばタッチパネル機能が搭載された有機EL(Electro-Luminescence)表示装置で構成されてもよい。さらに、これに加えて又はこれに代えて、特に入力部の一例としてのハードウェアキー等や、特に表示部の一例としてのランプ等を設けることもできる。また、操作パネル17は、画像形成装置100から取り外した状態でも使用可能な携帯情報端末でもよい。
The
次に、本体20のハードウェア構成について説明する。図2に示すように、本体20は、CPU21と、ROM22と、RAM23と、HDD(Hard Disk Drive)24と、接続I/F25と、通信I/F26と、画像読取部1と、画像形成部2と、給紙部3とを備え、これらがシステムバス29を介して相互に接続されている。
Next, the hardware configuration of the
CPU21は、本体20の動作を制御する。CPU21は、RAM23をワークエリアとしてROM22又はHDD24に記憶されたOS、その他の各種アプリケーションプログラムを実行することで、本体20全体の動作を制御し、上述したコピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、プリンタ機能などの各種機能を実現する。また後述する故障診断の為の故障診断プログラムの少なくとも一部もROM22又はHDD24に記憶されている。これらの各種機能の動作内容は、その都度、画像形成装置100の動作ログとしてHDD24等に保存可能である。
The
接続I/F25は、通信路30を介して操作部10と通信するためのインタフェースである。通信I/F26は、ネットワークNと接続するためのインタフェースである。
The connection I/
画像読取部1、画像形成部2、給紙部3は、コピー機能、スキャナ機能、およびプリンタ機能を実現させるための汎用的な情報処理及び通信以外の処理を行うハードウェアである。
The
一例として画像読取部1は、用紙などの記録媒体に印刷された画像を光学的に読み取り、画像データを作成するスキャナとして機能する。一例として画像形成部2は、電子写真方式やインクジェット方式、そのほか用紙等へ印刷可能な方式により、用紙などの記録媒体に画像を形成、つまり印刷する。印刷が可能であればその他の方式であってもよい。給紙部3はm一例として画像形成部2に対し、画像形成部2が画像を形成する対象である用紙などの記録媒体を供給する。画像読取部1、画像形成部2、給紙部3のハードウェア構成については図3を用いて説明する。
As an example, the
コピー機能、スキャナ機能、ファクス機能、および、プリンタ機能を実現させるための汎用的な情報処理及び通信以外の処理を行うハードウェアとして本体20はさらに、また、ファクス通信を行うファクス部、印刷済み記録媒体を仕分けるフィニッシャを有していてもよい。
The
本体20は、その他に、各種メディアの読出し、書込みをするためのメディアI/Fを有していてもよい。
The
図3は、第1実施形態に係る画像形成装置100の機能ブロック図である。本実施形態では、画像形成装置100に何らかの異常が発生した場合に、画像形成装置100のプリンタ機能によって用紙等に形成された画像(送信用チャート110)がスキャナによって読み取られて生成された画像データ(送信画像)をコールセンター300に送信する。そして、コールセンター300が受け付けた送信画像の特性に基づき画像形成装置100の故障個所や故障の原因を判断して画像形成装置100にフィードバックする。つまり本実施形態に係る情報処理システムS1は、画像に基づき画像形成装置100の異常を診断する異常画像診断システムを備える。画像形成装置100は、このような異常画像診断システムに係る機能として、印刷部101と、走査部102(読取部)と、指定操作入力部103と、異常検出部104と、送信画像生成部105と、送信部106と、を備える。
FIG. 3 is a functional block diagram of the
印刷部101は、複数のテストパターンを含む送信用チャート110と、複数のテストパターンの少なくとも一部と同一のパターンを含む確認用チャート120と、を印刷する。
The
ここで図4、図5を参照して送信用チャート110及び確認用チャート120の概要について説明する。
Here, an outline of the
図4は、送信用チャート110の模式図である。図4に示すように、送信用チャート110は、Bk(ブラック)、C(シアン)、Y(イエロー)、M(マゼンタ)各色の全面均一パターン110A、110B、110C、110D、チェッカーパターン110E、及び格子パターン110Fの6種類のテストパターンがそれぞれ個別のシート上に形成される6枚のシート群である。以下ではシート群のそれぞれを「チャート110A~110F」とも表記する。チェッカーパターン110Eには、グレーパッチ部分と白色部分の市松模様が形成されている。グレーパッチ部分はC/M/Y/Bkの混色である。格子パターン110Fは、白地にラインが格子状に形成されている。ライン部分はC/M/Y/Bkの混色である。
FIG. 4 is a schematic diagram of the
図5は、確認用チャート120の模式図である。図5に示すように、確認用チャート120は、白、Bk、C、Y、Mの各色の縦帯状のパターンが同一シート上に形成される1枚のシートである。つまり、確認用チャート120には、送信用チャート110の全面均一パターン110A~110Dと同一色が面積を縮小されて纏めて配置されており、送信用チャート110に含まれる6種のテストパターンのうちの一部である4種と同一のパターンを含んでいる。図5の例では、確認用チャート120には、水平方向の中央に左側からBk、C、Y、Mの各色の縦帯状パターン120A、120B、120C、120Dが並列に配置され、その左右両端に白色の縦帯状パターン120Eが配置されている。このような確認用チャート120を用いることで、ユーザが少ない枚数で各テストパターン110A~110Dにどのような異常が出ているかを大まかに目視確認することができる。
FIG. 5 is a schematic diagram of the
図3に戻り、走査部102は、印刷部101により印刷された送信用チャート110を走査する。
Returning to FIG. 3 , the
指定操作入力部103は、確認用チャート120のうちユーザが異常を視認したパターンを指定する操作を受け付ける。
The designation
異常検出部104は、複数のテストパターンの異常を検出する。特に本実施形態では、異常検出部104は、指定操作入力部103により入力された指定操作に応じて、指定されたパターンと対応するテストパターンの異常を検出する。
An
送信画像生成部105は、走査部102により走査された送信用チャート110から送信画像を生成する。特に本実施形態では、送信画像生成部105は、複数のテストパターンのうち、異常検出部104により異常が検出されなかったテストパターンの送信画像のファイルサイズを、異常検出部104により異常が検出されたテストパターンの送信画像のファイルサイズより小さくする。
A transmission
送信部106は、送信画像生成部105により生成された送信画像をコールセンター300に送信する。
The
図3に示す画像形成装置100の印刷部101、走査部102、異常検出部104、送信画像生成部105、送信部106の各機能は、本体20のCPU21、RAM23等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェア(画像形成プログラム)を読み込ませることにより、CPU21の制御のもとで画像読取部1、画像形成部2、給紙部3、通信I/F26を動作させるとともに、RAM23やHDD24におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。また、指定操作入力部103の機能は、操作部10のCPU11、RAM13等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェア(画像形成プログラム)を読み込ませることにより、CPU11の制御のもとで操作パネル17、接続I/F15を動作させるとともに、RAM13やフラッシュメモリ14におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。すなわち、本実施形態の画像形成プログラムをコンピュータ上で実行させることで、画像形成装置100は、図3の印刷部101と、走査部102と、指定操作入力部103と、異常検出部104と、送信画像生成部105と、送信部106として機能する。
The functions of the
図6を参照して画像形成装置100の異常を診断するための送信画像を形成する画像形成方法を説明する。図6は、第1実施形態にて画像形成装置100により実施される異常検出画像の送信処理のフローチャートである。
An image forming method for forming a transmission image for diagnosing an abnormality of the
ステップS101では、印刷部101により、確認用チャート120が印刷される。本ステップでは、例えば、画像形成装置100の印刷に何らかの異常が発生したときに、操作部10の操作パネル17で、ユーザが「確認用チャート印刷」のボタンを押すと、図5を参照して説明した1枚の確認用チャート120が印刷される。
In step S<b>101 , the
ステップS102では、指定操作入力部103により、異常個所の情報が入力される(異常検出ステップ)。本ステップでは、印刷された確認用チャート120をユーザが目視確認し、チャート120内で異常が発生している箇所を指定する操作を、ユーザが操作部10の操作パネル17を介して入力する。
In step S102, information on an abnormal location is input by the specifying operation input unit 103 (abnormality detection step). In this step, the user visually confirms the printed
ステップS102の具体的な入力方法の例として、例えば以下の(1)と(2)の指定操作をユーザが行う。
(1)異常が発生している箇所の色
図5の確認用チャート120上の白/Bk/C/M/Yの何色の帯に異常が発生しているかを選択(複数色の選択やどの色も選択しないことも可)。
(2)異常の色
(2-1) 白く抜けた異常(例:白スジ)
(2-2)異常が発生している箇所の帯と同じ色の異常(例:シアン上のシアンの濃いスジ)
(2-3)異常が発生している箇所の帯と異なる色の異常(例:シアン上のブラックの汚れ)
As an example of a specific input method in step S102, for example, the user performs the following designation operations (1) and (2).
(1) Color of the location where the abnormality is occurring Select which color band of white/Bk/C/M/Y on the
(2) Abnormal color (2-1) White defect (e.g. white streak)
(2-2) Abnormality with the same color as the band where the abnormality is occurring (example: dark cyan streak on cyan)
(2-3) Abnormality in a color different from the band where the abnormality is occurring (example: black stain on cyan)
さらにステップS102では、指定操作入力部103の指定操作入力に応じて、異常検出部104が、確認用チャート120に含まれるテストパターンの異常個所を検出する。
Furthermore, in step S<b>102 , the
ステップS103では、印刷部101により、送信用チャート110が印刷される(印刷ステップ)。本ステップでは、例えば、操作部10の操作パネル17で、ユーザが「送信用チャート印刷」のボタンを押すと、図4を参照して説明した6枚の送信用チャート110A~110Fが印刷される。
In step S103, the
ステップS104では、走査部102により、送信用チャート110がスキャンされる(読取ステップ)。本ステップでは、例えば、ユーザが6枚の送信用チャート110A~110Fをスキャナ(画像読取部1)にセットし、操作部10の操作パネル17で「スキャン送信」ボタンを押すと、全チャート110A~110Fが600dpiでスキャンされ、本体20内に一旦記憶される。
In step S104, the
ステップS105~S108では、送信画像生成部105により送信画像が生成される(送信画像生成ステップ)。まずステップS105では、送信画像生成部105により、ステップS104にて走査された送信用チャート110の各チャート110A~110Fに対して、ステップS102にて入力された異常と関連するチャートか否かが判定される。
In steps S105 to S108, a transmission image is generated by the transmission image generation unit 105 (transmission image generation step). First, in step S105, the transmission
ステップS105の具合的な判定方法の例として、例えば以下の場合には「異常と関連する」と判定し、それ以外の場合には「異常と関連しない」と判定する。
(A)全面均一パターン110A~110D(C/M/Y/Bk各色4枚)
・ステップS102にて(2-1)または(2-2)が選択されている場合は、(1)で選択した色を「異常と関連する」と判定する。
・ステップS102にて(2-3)が選択されている場合は、(1)で選択した色に関わらず、4枚全てを「異常と関連する」と判定する。
(B)チェッカーパターン110E
・ステップS102の(1)にて「白」が選択されている場合は、「異常と関連する」と判定する。
(C)格子パターン110F
・ステップS102の(1)にてどの色も選択されていない場合は、「異常と関連する」と判定する。
As an example of a specific determination method in step S105, for example, in the following cases, it is determined to be "related to abnormality", and in other cases, it is determined to be "not related to abnormality".
(A)
If (2-1) or (2-2) is selected in step S102, the color selected in (1) is determined to be "related to abnormality".
If (2-3) is selected in step S102, all four sheets are determined to be "related to abnormality" regardless of the color selected in (1).
(B)
- If "white" is selected in step S102 (1), it is determined to be "related to abnormality".
(C)
- If no color is selected in step S102 (1), it is determined to be "related to abnormality".
ステップS105にて当該チャートが「異常と関連する」と判定された場合(ステップS105のYes)、ステップS106に進み、当該チャートのスキャン画像に対してファイルサイズ大(高画質)の画像処理が行われる。 If it is determined in step S105 that the chart is "related to an abnormality" (Yes in step S105), the process proceeds to step S106, and image processing with a large file size (high image quality) is performed on the scanned image of the chart. will be
一方、ステップS105にて当該チャートが「異常と関連しない」と判定された場合(ステップS105のNo)、ステップS107に進み、当該チャートのスキャン画像に対してファイルサイズ小(低画質)の画像処理が行われる。 On the other hand, if it is determined in step S105 that the chart is "unrelated to abnormality" (No in step S105), the process proceeds to step S107 to perform image processing with a small file size (low image quality) on the scanned image of the chart. is done.
すなわち、当該チャートがステップS102にて入力された異常と関連するか否かに応じて、スキャン画像を高画質にするか、低画質にするかの画像処理内容が切り替えられる。なお、高画質や低画質の画像処理のための具体的なパラメータは、例えば解像度や圧縮率である。例えば低画質の場合には、低解像度または高圧縮率にすればよい。 That is, depending on whether or not the chart is related to the abnormality input in step S102, the image processing content is switched between high image quality and low image quality of the scanned image. Note that specific parameters for image processing of high image quality and low image quality are, for example, resolution and compression rate. For example, in the case of low image quality, a low resolution or a high compression ratio may be used.
図7は画像処理の切り替え内容の一例を示すテーブルである。図7に示すように、ステップS105での各テストパターン110A~111Fの異常との関連の判定結果に基づいて、スキャン画像の解像度とJPEG圧縮率が変更される。
FIG. 7 is a table showing an example of switching contents of image processing. As shown in FIG. 7, the resolution of the scanned image and the JPEG compression rate are changed based on the determination result of the relationship with abnormality of each of the
「異常と関連する」と判定されたチャートに対しては、ファイルサイズが大きくなっても高画質になるように画像処理する。一方、「異常と関連しない」と判定されたチャートに対しては、ファイルサイズを小さくすることを優先し、「異常と関連する」と判定された場合に比べて画質が劣化することを許容する。 For the chart determined to be "related to abnormality", image processing is performed so that the image quality is high even if the file size is increased. On the other hand, priority is given to reducing the file size for charts that are determined to be "not related to anomalies", and image quality is allowed to deteriorate compared to charts that are determined to be "related to anomalies". .
全面均一パターン110A~110Dやチェッカーパターン110Eは、解像度とJPEG圧縮率を切り替える。解像度は、「異常と関連する」と判定された場合には300dpiとし、「異常と関連しない」と判定された場合には200dpiとする。「異常と関連する」と判定された場合でも解像度は300dpiで十分である。スジや汚れなどの異常であれば、300dpi以上は必要ないためである。また、JPEG圧縮率は、「異常と関連する」と判定された場合には低圧縮、「異常と関連しない」と判定された場合には高圧縮とする。
The
格子パターン110Fは、「異常と関連する」と判定された場合には解像度は600dpiであり、一方、「異常と関連しない」と判定された場合でも、解像度は600dpiのままとし、JPEG圧縮率のみを低圧縮から高圧縮に変更する。「異常と関連しない」と判定された場合でも、実際には色ずれなどの異常が発生している可能性があるが、格子パターンのようにラインを含む画像では、解像度を落とすと色ずれなどの異常が確認できなくなるため、JPEG圧縮率のみ変更してファイルサイズを小さくする。
The
図6に戻り、ステップS108では、全チャートの処理が完了したか否かが判定される。まだ処理が完了していないチャートが残っている場合には(ステップS108のNo)、ステップS105に戻りスキャン画像の画像処理が繰り返される。 Returning to FIG. 6, in step S108, it is determined whether or not all charts have been processed. If there are charts that have not been processed yet (No in step S108), the process returns to step S105 to repeat the image processing of the scanned image.
一方、全チャートの処理が完了した場合には(ステップS108のYes)、ステップS109に進み、送信部106により、ステップS105~S108で形成された送信画像が、あらかじめ設定された送信先(例えばコールセンター300)に送信される(送信ステップ)。ステップS109の処理が完了すると本制御フローを終了する。
On the other hand, if the processing of all charts is completed (Yes in step S108), the process proceeds to step S109, and the
第1実施形態に係る画像形成装置100の効果を説明する。画像形成装置100は、複数のテストパターン110A~110Fを含む送信用チャート110を印刷する印刷部101と、印刷部101により印刷された送信用チャート110を走査する走査部102と、走査部102により走査された送信用チャート110から送信画像を生成する送信画像生成部105と、送信画像生成部105により生成された送信画像をコールセンター300に送信する送信部106と、複数のテストパターンの異常を検出する異常検出部104と、を備える。送信画像生成部105は、複数のテストパターン110A~110Fのうち、異常検出部104により異常が検出されなかったテストパターンの送信画像のファイルサイズを、異常検出部104により異常が検出されたテストパターンの送信画像のファイルサイズより小さくする。
Effects of the
この構成により、コールセンター300に異常診断用の送信画像を送信する前に、まずは送信用チャート110の各テストパターン110A~110Fの異常有無が画像形成装置100側で判断される。そして、異常が検出されなかったテストパターンのファイルサイズを小さくする画像処理を施した上で、送信画像が送信される。これにより、画像形成装置100からコールセンター300に送信される送信画像の合計サイズを小さくできる。また、ファイルサイズは変更するものの、異常検出有無に係らず全てのテストパターン110A~110Fの画像を送信するので、仮に異常検出部104が異常を見逃していたとしても、コールセンター300側で異常を発見することもでき、実際に異常が発生しているテストチャートの見逃しを抑制できる。この結果、第1実施形態の画像形成装置100は、異常を検知するために必要なスキャン画像を確実に、かつ、ファイルサイズを抑えて送信することができる。
With this configuration, before transmitting the transmission image for abnormality diagnosis to the
また、第1実施形態の画像形成装置100において、印刷部101は、複数のテストパターン110A~110Fの少なくとも一部(本実施形態では全面均一パターン110A~110D)と同一の複数のパターン120A~120Eを含む確認用チャート120を印刷し、異常検出部104は、確認用チャート120のうちユーザが異常を視認したパターンを指定する操作が指定操作入力部103を介して入力されるのに応じて、指定されたパターンと対応するテストパターンの異常を検出する。
Further, in the
この構成により、実施に送信する送信用チャート110とは別の確認用チャート120を用いてユーザによる異常判断を行い、ユーザの判断結果に基づきテストパターン110A~110Fの異常を検出できるので、より信頼性の高い異常検出が可能となる。
With this configuration, the
また、第1実施形態の画像形成装置100において、送信用チャート110は、複数のテストパターン110A~110Fがそれぞれ個別のシート上に形成される複数のシート群であり、確認用チャート120は複数のパターン120A~120Eが同一のシート上に形成される1枚のシートである。
Further, in the
この構成により、ユーザは確認用チャート120の1枚のシートを視るだけで複数のパターン120A~120Eの異常有無を纏めて判別できるので、ユーザの負担を減らすことができる。
With this configuration, the user can collectively determine the presence/absence of an abnormality in a plurality of
図8は、確認用チャート120の変形例を示す図である。例えば図8(a)に示すチャート120-1のように、白色の縦帯状パターン120Eの部分にCMYK混色グレーの「+」マーク120Fを追加してもよい。この「+」マーク120Fでの異常(色付き)の有無によって、格子チャート110Fの送信ファイルサイズを切り替える、という画像処理も考えられる。
FIG. 8 is a diagram showing a modification of the
例えば、この確認用チャート120-1を用いる場合は、図6のステップS102では、入力項目のうち(1)(異常が発生している箇所の色)に、「+」マーク120Fの選択肢を追加する。また、ステップS105では、格子パターン110Fについては、ステップS102の(1)にて「+」マーク120Fが選択されている場合は、「異常と関連する」と判定する。
For example, when using this confirmation chart 120-1, in step S102 of FIG. 6, the option of the "+"
また図8(b)に示すように、2枚の確認用チャート120-2を用いる構成でもよい。例えば、図5と同様の縦帯のパターン120A~120Eから成るチャート120-2Aの他に、横帯のパターンから成るチャート120-2Bを追加する。チャート120-2Bでは、帯状パターンの延在方向が、図5などの縦(上下)方向と直交する横(水平)方向になる。この確認用チャート120-1を用いる場合は、図6のステップS102では、ユーザは2枚のチャート120-2A、120-2Bの目視確認の結果を入力する。
Alternatively, as shown in FIG. 8B, two confirmation charts 120-2 may be used. For example, in addition to chart 120-2A consisting of
異常種類が縦スジの場合は、縦帯の確認用チャート120-2Aには異常が現れない場合(例えばシアンの縦スジがシアンの縦帯部分以外で発生する場合)がある。図8(b)の例のように、確認用チャート120-2に横帯のパターン120-2Bを追加することで、このような見落としを防ぐことができる。 If the type of abnormality is a vertical streak, there is a case where no abnormality appears in the vertical strip confirmation chart 120-2A (for example, a cyan vertical streak occurs in a portion other than the cyan vertical strip). By adding a horizontal band pattern 120-2B to the confirmation chart 120-2 as in the example of FIG. 8B, such an oversight can be prevented.
また、第1実施形態では、確認用チャート120が、送信用チャート110に含まれる6種のテストパターン110A~110Fのうちの一部である4種と同一のパターン120A~120Dを含む構成を例示したが、送信用チャート110に含まれる複数のテストパターンの少なくとも一部と同一の複数のパターンを含めばよく、確認用チャート120は、6種のテストパターン110A~110Fの全てを含む構成でもよいし、4種以外の一部を含む構成でもよい。
Further, in the first embodiment, the
[第2実施形態]
図9~図11を参照して第2実施形態を説明する。図9は、第2実施形態に係る画像形成装置100Aの機能ブロック図である。
[Second embodiment]
A second embodiment will be described with reference to FIGS. 9 to 11. FIG. FIG. 9 is a functional block diagram of an
図9に示すように、第2実施形態では、確認用チャート120を用いない点、及び、異常検出部104Aが、走査部102により走査された送信用チャート110を分析し、分析結果に基づき複数のテストパターンの異常を検出する点で、第1実施形態と異なる。
As shown in FIG. 9, in the second embodiment, the
図10は、第2実施形態にて画像形成装置100Aにより実施される異常検出画像の送信処理のフローチャートである。図10のフローチャートのうちステップS201、S202、S205~S208は、図6のステップS103、S104、S106~S109と同様なので説明を省略する。
FIG. 10 is a flowchart of processing for transmitting an abnormality detection image performed by the
ステップS203では、異常検出部104Aにより、ステップS202にて走査されたスキャン画像に基づく異常判定が行われ、送信用チャート110のテストパターン110A~110Fの異常個所が検出される。例えば、異常検出部104Aは、本体20内に記憶された各チャート110A~110Fのスキャン画像に対して、画像特徴量を算出し、この画像特徴量を用いて当該チャートの異常有無を判定する。
In step S203, the
図11は、ステップS203の異常判定処理で用いる特徴量と判定基準の一例を示すテーブルである。図11に示すように、異常判定処理では、送信用チャート110の各チャート110A~110Fごとに異なる特徴量と判定基準を用いることができる。
FIG. 11 is a table showing an example of feature amounts and determination criteria used in the abnormality determination process in step S203. As shown in FIG. 11, in the abnormality determination process, different feature amounts and determination criteria can be used for each of the
図11に示すように、全面均一パターン110A~110Dとチェッカーパターン110Eでは、画像特徴量としてヒストグラムを用いる。
As shown in FIG. 11, the
全面均一パターン110A~110Dでは、異常が発生していない場合は、均一の濃度の部分に対応するRGB値にヒストグラムのピークがあり、均一性が良い(分散が小さい)。一方、異常が発生している場合には、例えば、白スジが発生している場合は、ヒストグラムで白の部分にもピークが発生し、均一性が悪い(分散が大きい)。よって、全面均一パターン110A~110Dでは、ヒストグラムの均一性から、「異常と関連する/しない」を判定する。
In the
チェッカーパターン110Eでは、異常が発生していない場合は、白とグレー(パッチ部分の濃度に対応するRGB値)の画素数がほぼ半々になる。一方、異常が発生している場合には、例えば、白部分に汚れが発生している場合は、白の画素数が減り、汚れの濃度に対応するRGB値の画素が増える。よって、チェッカーパターン110Eでは、白とグレー(パッチ部分の濃度に対応するRGB値)以外の画素数から、「異常と関連する/しない」を判定する。
In the
図11に示すように、格子パターン110Fでは、画像特徴量として有彩/無彩画素数を用いる。画素毎に有彩画素(RGB値の最大差分が所定値以上の画素)と無彩画素(RGB値の最大差分が所定値未満の画素)を判定し、その画素数をカウントする。色ずれの異常が発生していない場合は、ほぼ全画素が無彩画素となる。一方、色ずれの異常が発生している場合は、有彩画素が増える。よって、格子パターン110Fでは、有彩画素数から、「異常と関連する/しない」を判定する。
As shown in FIG. 11, the
図10に戻り、ステップS204では、送信画像生成部105により、ステップS202にて走査された送信用チャート110の各チャート110A~110Fに対して、ステップS203にて「異常と関連する」と判定されたチャートか否かが確認される。
Returning to FIG. 10, in step S204, the transmission
第2実施形態の画像形成装置100Aでは、異常検出部104Aは、走査部102により走査された送信用チャート110を分析し、分析結果に基づき複数のテストパターンの異常を検出する。この構成により、送信用チャート110のスキャン画像を用いて複数のテストパターンの異常有無を自動判別できるので、ユーザの負担を減らすことができ、また常に安定した異常有無の判別を行うことができる。
In the
[第3実施形態]
図12、図13を参照して第3実施形態を説明する。図12は、第3実施形態に係る画像形成装置100Bの機能ブロック図である。
[Third Embodiment]
A third embodiment will be described with reference to FIGS. 12 and 13. FIG. FIG. 12 is a functional block diagram of an
図12に示すように、第3実施形態では、走査部102より走査された送信用チャート110の各テストパターン110A~110Fから画像特徴情報を算出する特徴量算出部107を備える点、送信部106Aが、異常検出部104により異常が検出されなかったテストパターンの送信画像に、該テストパターンに対応する画像特徴情報を付加して送信する点で、上記実施形態と異なる。
As shown in FIG. 12, in the third embodiment, a feature
図13は、第3実施形態の送信画像のデータサイズを模式的に示す図である。図13では、データサイズの大小関係を左右方向の長さで示している。図13に示すように、異常検出部104により異常が検出されなかったテストパターンの送信画像では、高画質画像から低画質画像に変換されるので、データサイズが縮小される。これにより空いた領域に特徴量を追加する。すなわち、低解像度/高圧縮率のスキャン画像を送信するチャート(=「異常と関連しない」と判定されたチャート)については、スキャン画像に特徴情報(ヒストグラムなどのテキストデータ)を追加して送信する。付加情報を付けるが、トータルのファイルサイズは高画質画像より小さくする。
FIG. 13 is a diagram schematically showing the data size of transmission images according to the third embodiment. In FIG. 13, the size relationship of the data size is indicated by the length in the horizontal direction. As shown in FIG. 13, the transmission image of the test pattern in which no abnormality is detected by the
この構成により、ファイスサイズが小さい(=低画質な)スキャン画像が送信された場合でも、コールセンター300側では付加された画像特徴情報を併用して異常診断を行なうことが可能となり、異常の発生有無や異常原因の診断をより高精度に行うことができる。
With this configuration, even if a scanned image with a small file size (=low image quality) is sent, the
なお、図12のブロック図は第1実施形態のものをベースにしているが、第2実施形態に特徴量算出部107を追加する構成でもよい。
Although the block diagram of FIG. 12 is based on the first embodiment, the second embodiment may have a configuration in which the feature
図6、図10の第1、第2実施形態のフローチャートでは、ステップS109、S208の画像送信ステップにて、「異常と関連しない」と判定されたチャートにはスキャン画像と一緒に画像特徴量(例えば図11に記載の各チャート毎の特徴量)も送信する。 In the flowcharts of the first and second embodiments of FIGS. 6 and 10, in the image transmission step of steps S109 and S208, the chart determined as "unrelated to abnormality" includes the image feature amount ( For example, the feature amount for each chart shown in FIG. 11) is also transmitted.
図10に示す第2実施形態では、ステップS203の異常判定をするために画像特徴量を算出しているので、この算出した特徴量をそのまま利用できる。 In the second embodiment shown in FIG. 10, since the image feature amount is calculated for the abnormality determination in step S203, the calculated feature amount can be used as it is.
一方、図6に示す第1実施形態では、例えば、ステップS105にて「異常と関連しない」と判定されたチャートに対してのみ、画像特徴量を算出する処理を追加する。 On the other hand, in the first embodiment shown in FIG. 6, for example, the process of calculating the image feature amount is added only to the chart determined to be "unrelated to abnormality" in step S105.
画像特徴量のデータはテキストデータであり、ファイルサイズは小さいため、画像特徴量のデータを追加して送信しても、全体的な送信ファイルサイズを抑えることができる。 Since the data of the image feature amount is text data and the file size is small, even if the data of the image feature amount is additionally transmitted, the overall transmission file size can be suppressed.
以上、具体例を参照しつつ本実施形態について説明した。しかし、本開示はこれらの具体例に限定されるものではない。これら具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本開示の特徴を備えている限り、本開示の範囲に包含される。前述した各具体例が備える各要素およびその配置、条件、形状などは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。前述した各具体例が備える各要素は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせを変えることができる。 The present embodiment has been described above with reference to specific examples. However, the present disclosure is not limited to these specific examples. Design modifications to these specific examples by those skilled in the art are also included in the scope of the present disclosure as long as they have the features of the present disclosure. Each element included in each specific example described above and its arrangement, conditions, shape, etc. are not limited to those illustrated and can be changed as appropriate. As long as there is no technical contradiction, the combination of the elements included in the specific examples described above can be changed as appropriate.
上記実施形態では、印刷部101により印刷された送信用チャート110や確認用チャート120を走査部102が走査することによって送信画像を生成する構成を例示したが、送信画像を生成するために画像形成装置が送信用チャート110や確認用チャート120を読取ることができればよく、走査部102によるスキャナ機能に限られない。例えば2次元センサ(カメラ)で送信用チャート110や確認用チャート120を読取る構成でもよい。
In the above embodiment, the
100,100A,100B 画像形成装置
101 印刷部
102 走査部(読取部)
104,104A 異常検出部
105 送信画像生成部
106,106A 送信部
110 送信用チャート
110A~110F テストパターン
120 確認用チャート
300 コールセンター(センター)
100, 100A, 100B
104, 104A
Claims (7)
前記印刷部により印刷された前記送信用チャートを読取る読取部と、
前記読取部により読取られた前記送信用チャートから送信画像を生成する送信画像生成部と、
前記送信画像生成部により生成された前記送信画像をセンターに送信する送信部と、
前記送信用チャートに含まれる前記複数のテストパターンの異常を検出する異常検出部と、
を備え、
前記送信画像生成部は、
前記異常検出部により異常が検出された前記送信用チャートの前記送信画像には高画質の画像処理を行い、
前記異常検出部により異常が検出されなかった前記送信用チャートの前記送信画像には低画質の画像処理を行う、
画像形成装置。 a printing unit that prints a transmission chart including a plurality of test patterns;
a reading unit that reads the transmission chart printed by the printing unit;
a transmission image generation unit that generates a transmission image from the transmission chart read by the reading unit;
a transmission unit that transmits the transmission image generated by the transmission image generation unit to a center;
an abnormality detection unit that detects an abnormality in the plurality of test patterns included in the transmission chart ;
with
The transmission image generation unit is
performing high-quality image processing on the transmission image of the transmission chart in which the abnormality is detected by the abnormality detection unit;
low image quality image processing is performed on the transmission image of the transmission chart in which no abnormality is detected by the abnormality detection unit;
Image forming device.
前記異常検出部は、前記確認用チャートのうちユーザが異常を視認したパターンを指定する操作に応じて、前記指定されたパターンと対応するテストパターンの異常を検出する、
請求項1に記載の画像形成装置。 The printing unit prints a confirmation chart including a plurality of patterns identical to at least part of the plurality of test patterns,
The anomaly detection unit detects an anomaly in a test pattern corresponding to the specified pattern in response to an operation of specifying a pattern in which a user visually recognizes an anomaly in the confirmation chart.
The image forming apparatus according to claim 1.
前記確認用チャートは前記複数のパターンが同一のシート上に形成される1枚のシートである、
請求項2に記載の画像形成装置。 wherein the transmission chart is a group of sheets in which the plurality of test patterns are formed on individual sheets;
The confirmation chart is a single sheet on which the plurality of patterns are formed,
The image forming apparatus according to claim 2.
請求項1に記載の画像形成装置。 The abnormality detection unit analyzes the transmission chart read by the reading unit, and detects an abnormality in the plurality of test patterns based on the analysis result.
The image forming apparatus according to claim 1.
前記送信部は、前記異常検出部により異常が検出されなかったテストパターンの前記送信画像に、該テストパターンに対応する前記画像特徴情報を付加して送信する、
請求項1~4のいずれか1項に記載の画像形成装置。 a feature amount calculation unit that calculates image feature information from each test pattern of the transmission chart read by the reading unit;
The transmission unit adds the image feature information corresponding to the test pattern to the transmission image of the test pattern for which no abnormality was detected by the abnormality detection unit, and transmits the image.
The image forming apparatus according to any one of claims 1 to 4.
前記印刷ステップにて印刷された前記送信用チャートを読取る読取ステップと、
前記読取ステップにて読取られた前記送信用チャートから送信画像を生成する送信画像生成ステップと、
前記送信画像生成ステップにて生成された前記送信画像をセンターに送信する送信ステップと、
前記送信用チャートに含まれる前記複数のテストパターンの異常を検出する異常検出ステップと、
を含み、
前記送信画像生成ステップは、
前記異常検出ステップにおいて異常が検出された前記送信用チャートの前記送信画像には高画質の画像処理を行い、
前記異常検出ステップにおいて異常が検出されなかった前記送信用チャートの前記送信画像には低画質の画像処理を行う、
画像形成方法。 a printing step of printing a transmission chart including a plurality of test patterns;
a reading step of reading the transmission chart printed in the printing step;
a transmission image generating step of generating a transmission image from the transmission chart read in the reading step;
a transmission step of transmitting the transmission image generated in the transmission image generation step to a center;
an abnormality detection step of detecting an abnormality in the plurality of test patterns included in the transmission chart ;
including
The transmission image generation step includes:
performing high-quality image processing on the transmission image of the transmission chart in which an abnormality is detected in the abnormality detection step;
performing low-quality image processing on the transmission image of the transmission chart for which no abnormality was detected in the abnormality detection step;
Imaging method.
前記印刷機能により印刷された前記送信用チャートを読取る読取機能と、
前記読取機能により読取られた前記送信用チャートから送信画像を生成する送信画像生成機能と、
前記送信画像生成機能により生成された前記送信画像をセンターに送信する送信機能と、
前記送信用チャートに含まれる前記複数のテストパターンの異常を検出する異常検出機能と、
をコンピュータに実現させるための画像形成プログラムであって、
前記送信画像生成機能は、
前記異常検出機能により異常が検出された前記送信用チャートの前記送信画像には高画質の画像処理を行い、
前記異常検出機能により異常が検出されなかった前記送信用チャートの前記送信画像には低画質の画像処理を行う、
画像形成プログラム。 a print function that prints a transmission chart containing multiple test patterns;
a reading function for reading the transmission chart printed by the printing function;
a transmission image generating function for generating a transmission image from the transmission chart read by the reading function;
a transmission function for transmitting the transmission image generated by the transmission image generation function to a center;
an abnormality detection function for detecting an abnormality in the plurality of test patterns included in the transmission chart ;
An image forming program for realizing on a computer,
The transmission image generation function includes:
performing high-quality image processing on the transmission image of the transmission chart in which the abnormality is detected by the abnormality detection function;
low image quality image processing is performed on the transmission image of the transmission chart in which no abnormality is detected by the abnormality detection function;
Image forming program.
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
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Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7135736B2 (en) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2002023480A1 (en) | 2000-09-18 | 2002-03-21 | Olympus Optical Co., Ltd. | System and method for managing image data file |
JP2010050767A (en) | 2008-08-22 | 2010-03-04 | Kyocera Mita Corp | Image reader |
JP2015118285A (en) | 2013-12-18 | 2015-06-25 | キヤノン株式会社 | Image forming apparatus, image diagnostic method, and image diagnostic system |
JP2015119269A (en) | 2013-12-17 | 2015-06-25 | キヤノン株式会社 | Image processor, control method for image processor, system, and program |
JP2015167302A (en) | 2014-03-03 | 2015-09-24 | キヤノン株式会社 | System and control method for the same, image formation apparatus and control method for image formation apparatus, and program |
JP2015220505A (en) | 2014-05-14 | 2015-12-07 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing method and program |
JP2016046595A (en) | 2014-08-20 | 2016-04-04 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing method and program |
JP2018082349A (en) | 2016-11-17 | 2018-05-24 | コニカミノルタ株式会社 | Image forming apparatus, management device, image forming method, and control program |
JP2018151494A (en) | 2017-03-13 | 2018-09-27 | コニカミノルタ株式会社 | Image inspection apparatus, image forming system, and image compression method |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0911553A (en) * | 1995-06-26 | 1997-01-14 | Brother Ind Ltd | Printing controlling method for host base printer and the host base printer |
-
2018
- 2018-10-31 JP JP2018205983A patent/JP7135736B2/en active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2002023480A1 (en) | 2000-09-18 | 2002-03-21 | Olympus Optical Co., Ltd. | System and method for managing image data file |
JP2010050767A (en) | 2008-08-22 | 2010-03-04 | Kyocera Mita Corp | Image reader |
JP2015119269A (en) | 2013-12-17 | 2015-06-25 | キヤノン株式会社 | Image processor, control method for image processor, system, and program |
JP2015118285A (en) | 2013-12-18 | 2015-06-25 | キヤノン株式会社 | Image forming apparatus, image diagnostic method, and image diagnostic system |
JP2015167302A (en) | 2014-03-03 | 2015-09-24 | キヤノン株式会社 | System and control method for the same, image formation apparatus and control method for image formation apparatus, and program |
JP2015220505A (en) | 2014-05-14 | 2015-12-07 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing method and program |
JP2016046595A (en) | 2014-08-20 | 2016-04-04 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus, image processing method and program |
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