JP7187979B2 - 搬送装置 - Google Patents

Description

本発明は、搬送装置に関する。

搬送ローラーによって搬送対象物を搬送する搬送装置は種々の用途に用いられる。例えば、搬送装置は、画像形成装置の一部として用いられる。この場合、画像形成装置は、搬送装置によって搬送されたシートに画像を形成した後、搬送装置によってシートをさらに搬送し、外部に排出する。

例えば、搬送装置を備える画像形成装置の故障を予測することが知られている（特許文献１）。特許文献１の画像形成装置では、モーターを制御するためのエンコーダーからのパルス信号を周波数分析して予め決められた判定基準で異常か否かを判定している。

特開２０１１－１８６１２５号公報

画像形成装置の設定が異なると、画像形成装置に不具合が生じることがある。しかしながら、特許文献１の画像形成装置では、エンコーダーからのパルス信号に反映された部品の故障を予測できるものの、画像形成装置の設定に応じて不具合が進行することを予測できなかった。

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、搬送装置による搬送対象物の搬送の不具合を高精度に予測可能な搬送装置を提供することにある。

本発明による搬送装置は、搬送ローラーと、制御部と、予測部とを備える。前記搬送ローラーは、搬送対象物を搬送する。前記制御部は、前記搬送ローラーを制御する。前記予測部は、搬送パラメーターの過去の設定、前記搬送パラメーターの過去の設定に対応する搬送ローラーの測定結果または搬送対象物の搬送結果に基づいて、前記搬送ローラーが前記搬送対象物を搬送するための前記搬送パラメーターの現在の設定から、前記搬送ローラーの測定結果または前記搬送対象物の搬送結果を予測する。

本発明によれば、搬送装置による搬送対象物の搬送の不具合を高精度に予測できる。

本実施形態の搬送装置を備えた画像形成装置の模式図である。 本実施形態の搬送装置のブロック図である。 搬送パラメーターの過去の設定および結果を含む教師データと、搬送パラメーターの現在の設定および予測結果とを示すテーブルである。 教師データの一例を示すテーブルである。 教師データの別の例を示すテーブルである。 本実施形態の搬送装置を備えた画像形成装置の模式図である。 本実施形態の搬送装置のブロック図である。 本実施形態の搬送装置における機械学習処理を説明するためのフローチャートである。 本実施形態の搬送装置における設定変更処理を説明するためのフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、図中、同一また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。

まず、図１を参照して、本実施形態の搬送装置１００を備える画像形成装置２００の構成を説明する。図１は、搬送装置１００を備える画像形成装置２００の模式図である。搬送装置１００は、搬送対象物としてシートＳを搬送する。画像形成装置２００は、シートＳに画像を形成する。画像形成装置２００は、例えば、プリンター、コピー機または複合機である。画像形成装置２００は、ファクシミリ機能を有してもよい。ここでは、画像形成装置２００は電子写真方式である。

搬送装置１００は、搬送ローラー１１０と、制御部１２０と、予測部１３０とを備える。搬送ローラー１１０は、シートＳを搬送する。搬送ローラー１１０は、設定された搬送パラメーターにしたがってシートＳを搬送する。

搬送ローラー１１０は、回転ローラーを含む。回転ローラーは、回転軸を中心に回転する。典型的には、搬送ローラー１１０は、一対の回転ローラーを含む。一対の回転ローラーは、互いに対向して回転軸を中心に回転する。一例では、一対の回転ローラーのうちの一方は他方に従動して回転する。シートＳは、回転する一対の回転ローラーの間に進入し、回転ローラーによって付勢されて回転ローラーから押し出される。

搬送装置１００は、搬送ローラー１１０を複数含む。搬送装置１００において、複数の搬送ローラー１１０によってシートＳの搬送路が形成される。例えば、シートＳは、普通紙、再生紙、薄紙、厚紙、コート紙またはＯＨＰ（Ｏｖｅｒｈｅａｄ Ｐｒｏｊｅｃｔｏｒ）シートである。

制御部１２０は、搬送ローラー１１０を制御する。例えば、制御部１２０は、搬送ローラー１１０の回転するタイミングおよび回転数を制御する。また、制御部１２０は、シートＳの搬送速度、および、連続して搬送されるシートＳの間隔を制御する。

制御部１２０は、演算素子を含む。演算素子は、プロセッサーを含む。一例では、プロセッサーは、中央処理演算機（ＣＰＵ）を含む。プロセッサーは、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）を含んでもよい。

予測部１３０は、搬送ローラー１１０の測定結果を予測する。例えば、予測部１３０は、搬送ローラー１１０の直径を直接的に測定することなく、搬送ローラー１１０の直径を予測する。

あるいは、予測部１３０は、シートＳの搬送結果を予測する。例えば、予測部１３０は、搬送されるシートＳの遅延率およびシートＳの遅延時間の少なくとも一方を予測する。

搬送装置１００は、記憶部１２２をさらに備える。記憶部１２２は、記憶素子を含む。記憶部１２２は、半導体メモリーのようなメモリーを備えてもよい。記憶部１２２は、半導体メモリーのような主記憶素子と、半導体メモリーおよび／またはハードディスクドライブのような補助記憶素子とを含む。記憶部１２２は、リムーバブルメディアを含んでいてもよい。

記憶部１２２は、種々のデータを記憶する。例えば、記憶部１２２は、制御プログラムを記憶する。制御部１２０は、制御プログラムを実行することによって、搬送装置１００の動作を制御する。詳細には、制御部１２０のプロセッサーは、記憶部１２２の記憶素子の記憶しているコンピュータープログラムを実行して、搬送装置１００の各構成を制御する。例えば、予測部１３０は、制御部１２０がコンピュータープログラムを実行することによって具現化される。

例えば、コンピュータープログラムは、非一時的コンピューター読取可能記憶媒体に記憶される。非一時的コンピューター読取可能記憶媒体は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、磁気ディスクまたは光データ記憶装置を含む。

記憶部１２２は、搬送装置１００における搬送パラメーターの過去の設定を記憶する。例えば、搬送パラメーターは、少なくとも、搬送装置１００内の温度、シートＳの搬送速度、シートＳの種類、および、シートＳの搬送回数についての過去の設定を含む。また、搬送パラメーターは、シートＳの硬さ、および、シートＳに対する搬送ローラー１１０の圧力についての過去の設定をさらに含んでもよい。

記憶部１２２には、搬送パラメーターの過去の設定と、搬送パラメーターの過去の設定に対応する搬送ローラー１１０の測定結果とが記憶されてもよい。搬送ローラー１１０は、搬送装置１００の駆動時に搬送装置１００の内部に配置された測定部材で測定されてもよい。あるいは、搬送ローラー１１０は、搬送装置１００の停止時に外部の測定部材で測定されてもよい。

例えば、記憶部１２２には、搬送パラメーターの過去の設定とともに、搬送パラメーターの過去の設定に対応した搬送ローラー１１０の直径の測定結果が記憶される。搬送ローラー１１０の直径は、搬送装置１００の駆動を中断した上で、定期的に測定されてもよい。または、搬送ローラー１１０の直径は、搬送装置１００または画像形成装置２００の不具合発生時に測定されてもよい。あるいは、搬送ローラー１１０の直径は、搬送装置１００または画像形成装置２００のユニット交換時に測定されてもよい。

記憶部１２２には、搬送パラメーターの過去の設定と、搬送パラメーターの過去の設定に対応する搬送ローラー１１０によるシートＳの搬送結果が記憶されてもよい。例えば、記憶部１２２には、搬送パラメーターの過去の設定とともに、搬送パラメーターの過去の設定に対応した、シートＳの遅延率および遅延時間が記憶されてもよい。

例えば、予測部１３０は、記憶部１２２に記憶されたデータに基づいて、搬送ローラー１１０の測定結果またはシートＳの搬送結果を予測する。具体的には、予測部１３０は、記憶部１２２に記憶された搬送パラメーターの過去の設定、搬送パラメーターの過去の設定に対応する搬送ローラー１１０の測定結果またはシートＳの搬送結果に基づいて、搬送ローラー１１０がシートＳを搬送するための搬送パラメーターの現在の設定から、搬送ローラー１１０の測定結果またはシートＳの搬送結果を予測する。

搬送装置１００は、温度測定部１４０をさらに備える。温度測定部１４０は、搬送装置１００内の温度を測定する。例えば、温度測定部１４０は、サーミスターを含む。サーミスターは、電気抵抗の変化によって温度を検知する。

搬送装置１００は、センサー１４２をさらに備える。センサー１４２は、搬送ローラー１１０によって搬送されるシートＳを検知する。

例えば、予測部１３０は、搬送ローラー１１０の寿命を予測する。予測部１３０は、搬送ローラー１１０の寿命を直接的に予測してもよい。あるいは、予測部１３０は、搬送ローラー１１０の寿命を間接的に予測してもよい。

例えば、搬送装置１００の温度、搬送速度、平滑度、硬さ、搬送枚数および圧力は、搬送ローラー１１０の寿命に大きく影響する。搬送ローラー１１０は、大きく摩耗すると、搬送ローラー１１０による搬送対象物の搬送に不具合が生じ、搬送ローラー１１０は寿命を迎える。搬送ローラー１１０の摩耗の程度が、温度、搬送速度、平滑度、硬さ、搬送枚数および圧力に応じて、変化するためである。典型的には、搬送装置１００に装着時に搬送ローラー１１０の直径が３０ｍｍであった場合、搬送ローラー１１０が、直径が２９．５ｍｍにまで摩耗すると、搬送対象物の搬送に不具合が生じることがある。

具体的には、搬送装置１００の温度が低いほど、搬送ローラー１１０に起因する不具体が発生しやすい。温度が低いと、搬送ローラー１１０が硬くなり、搬送ローラー１１０に対するシートＳの摩擦が大きくなるためである。

また、シートＳの搬送速度が速いほど、搬送ローラー１１０に起因する不具体が発生しやすい。搬送速度が速いと、搬送ローラー１１０に対するシートＳの摩耗しやすくなるためである。

典型的には、画像形成装置２００におけるシートの搬送速度は、ユーザーの印刷設定に応じて設定される。例えば、普通紙印刷モードにおいて搬送速度は４００ｍｍ／ｓに設定され、厚紙印刷モードにおいて搬送速度は普通紙印刷モードの半分の２００ｍｍ／ｓに設定される。この場合、普通紙印刷モードは、厚紙印刷モードよりも摩耗しやすい。

また、シートＳが滑りやすいほど、搬送ローラー１１０に起因する不具体が発生しやすい。シートＳの平滑度が高い場合、搬送ローラー１１０は摩耗しやすいためである。

また、シートＳが硬いほど、搬送ローラー１１０に起因する不具体が発生しやすい。シートＳが硬い場合、搬送ローラー１１０は摩耗しやすいためである。

また、シートＳの搬送枚数が多いほど、搬送ローラー１１０に起因する不具体が発生しやすい。シートＳの搬送枚数が多い場合、搬送ローラー１１０は摩耗しやすいためである。

また、シートＳに対する搬送ローラー１１０の圧力が高いほど、搬送ローラー１１０に起因する不具体が発生しやすい。シートＳに対する搬送ローラー１１０の圧力が高い場合、搬送ローラー１１０は摩耗しやすいためである。なお、典型的には、同じ搬送装置１００において、シートＳに対する搬送ローラー１１０の圧力の設定は変更されない。シートＳに対する搬送ローラー１１０の圧力は、異なるモデルの搬送装置および／または画像形成装置ごとに異なる。

上述したように、予測部１３０は、搬送ローラー１１０の直径を予測してもよい。あるいは、予測部１３０は、搬送ローラー１１０によるシートＳの遅延率および遅延時間を予測してもよい。

画像形成装置２００は、搬送装置１００に加えて、給送部２１０と、画像形成部２２０と、装置制御部２３０とを備える。給送部２１０は、シートＳを収容し、シートＳを給送する。画像形成部２２０は、搬送装置１００によって搬送されるシートＳに画像を形成する。装置制御部２３０は、給送部２１０および画像形成部２２０を制御する。

給送部２１０は、カセット２１２と、給送ローラー２１４とを備える。カセット２１２は、複数枚のシートＳを収容する。給送ローラー２１４は、カセット２１２に収容されたシートＳを給送する。給送ローラー２１４は、カセット２１２に収容された複数枚のシートＳのうち最上面に位置するシートＳを１枚ずつ給送する。ここでは、給送部２１０は、複数のカセット２１２を備え、複数のカセット２１２ごとに給送ローラー２１４が設置されている。

搬送装置１００は、画像形成部２２０にシートＳを搬送する。詳細には、搬送装置１００は、給送部２１０によって給送されたシートＳを１枚ずつ画像形成部２２０に供給する。

搬送装置１００は、画像形成部２２０を経由して、給送部２１０から排出部までシートＳを搬送する。シートＳは、給送部２１０から、搬送装置１００を介して画像形成部２２０を経由して排出される。

センサー１４２は、第１センサー１４２ａおよび第２センサー１４２ｂを含む。第１センサー１４２ａは、給送ローラー２１４の下流に位置する。また、第１センサー１４２ａは、最上流の搬送ローラー１１０の下流に位置する。第２センサー１４２ｂは、複数の搬送ローラー１１０のうちの画像形成部２２０の直前の搬送ローラー１１０の上流に位置する。

第１センサー１４２ａは、シートＳを検知する。第１センサー１４２ａは、給送ローラー２１４によって給送されたシートＳを検知する。第１センサー１４２ａは、搬送されるシートＳの先端が第１センサー１４２ａの検出位置に達すると、シートＳを検出する。第１センサー１４２ａは、シートＳと接触することなくシートＳを検知してもよい。例えば、第１センサー１４２ａはフォトセンサーを含む。あるいは、第１センサー１４２ａは、シートＳと接触または衝突してシートＳを検知してもよい。例えば、第１センサー１４２ａはアクチュエーターを含む。

第２センサー１４２ｂは、シートＳを検知する。第２センサー１４２ｂは、搬送ローラー１１０によって搬送されたシートＳを検知する。第２センサー１４２ｂは、搬送されるシートＳの先端が第２センサー１４２ｂの検出位置に達すると、シートＳを検出する。第２センサー１４２ｂは、シートＳと接触することなくシートＳを検知してもよい。例えば、第２センサー１４２ｂはフォトセンサーを含む。あるいは、第２センサー１４２ｂは、シートＳと接触または衝突してシートＳを検知してもよい。例えば、第２センサー１４２ｂは、アクチュエーターを含む。

搬送ローラー１１０は、レジストローラー１１０ｒを含む。レジストローラー１１０ｒは、第２センサー１４２ｂの下流に位置する。レジストローラー１１０ｒは、画像形成部２２０にシートＳを搬送するタイミングを調整する。レジストローラー１１０ｒは、シートＳの搬送を一旦停止し、画像形成部２２０の所定のタイミングに合わせて画像形成部２２０にシートＳを搬送する。

トナーコンテナＣａ～Ｃｄは画像形成装置２００に装着される。トナーコンテナＣａ～Ｃｄの各々は画像形成装置２００に対して着脱自在である。トナーコンテナＣａ～Ｃｄのそれぞれには異なる色のトナーが収容される。トナーコンテナＣａ～Ｃｄのトナーは画像形成部２２０に供給される。画像形成部２２０は、トナーコンテナＣａ～Ｃｄから供給されたトナーを用いて画像を形成する。

例えば、トナーコンテナＣａは、イエロー色のトナーを収容し、画像形成部２２０にイエロー色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｂは、マゼンタ色のトナーを収容し、画像形成部２２０にマゼンタ色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｃは、シアン色のトナーを収容し、画像形成部２２０にシアン色のトナーを供給する。トナーコンテナＣｄは、ブラック色のトナーを収容し、画像形成部２２０にブラック色のトナーを供給する。

画像形成部２２０は、トナーコンテナＣａ～Ｃｄに収容されたトナーを用いて、画像データに基づく画像をシートＳに形成する。ここでは、画像形成部２２０は、露光部２２１、感光体ドラム２２２ａ、帯電部２２２ｂ、現像部２２２ｃ、１次転写ローラー２２２ｄ、クリーニング部２２２ｅ、中間転写ベルト２２３、２次転写ローラー２２４、および、定着部２２５を含む。

感光体ドラム２２２ａ、帯電部２２２ｂ、現像部２２２ｃ、１次転写ローラー２２２ｄおよびクリーニング部２２２ｅは、トナーコンテナＣａ～Ｃｄのそれぞれに対応して設けられる。複数の感光体ドラム２２２ａは、中間転写ベルト２２３の外表面に当接し、中間転写ベルト２２３の回転方向に沿って配置される。複数の１次転写ローラー２２２ｄは、複数の感光体ドラム２２２ａに対応して設けられる。複数の１次転写ローラー２２２ｄは、中間転写ベルト２２３を介して、複数の感光体ドラム２２２ａに対向する。

帯電部２２２ｂは感光体ドラム２２２ａの周面を帯電する。露光部２２１は、画像データに基づく光を感光体ドラム２２２ａの各々に照射し、感光体ドラム２２２ａの周面には静電潜像が形成される。現像部２２２ｃは、静電潜像にトナーを付着させて静電潜像を現像し、感光体ドラム２２２ａの周面にトナー像を形成する。したがって、感光体ドラム２２２ａはトナー像を担持する。１次転写ローラー２２２ｄは、感光体ドラム２２２ａに形成されたトナー像を中間転写ベルト２２３の外表面に転写する。クリーニング部２２２ｅは、感光体ドラム２２２ａの周面に残留しているトナーを除去する。

トナーコンテナＣａに対応する感光体ドラム２２２ａは、静電潜像に基づきイエロー色のトナー像を形成し、トナーコンテナＣｂに対応する感光体ドラム２２２ａは、静電潜像に基づきマゼンタ色のトナー像を形成する。トナーコンテナＣｃに対応する感光体ドラム２２２ａは、静電潜像に基づきシアン色のトナー像を形成し、トナーコンテナＣｄに対応する感光体ドラム２２２ａは、静電潜像に基づきブラック色のトナー像を形成する。

中間転写ベルト２２３の外表面には、感光体ドラム２２２ａから複数色のトナー像が重畳して転写され、画像が形成される。このため、中間転写ベルト２２３は、画像を担持する。２次転写ローラー２２４は、中間転写ベルト２２３の外表面に形成された画像をシートＳに転写する。

定着部２２５は、トナー像が転写されたシートＳを加熱および加圧することによって、トナー像をシートＳに定着させる。定着部２２５は、加熱ローラー２２５ａおよび加圧ローラー２２５ｂを備える。加熱ローラー２２５ａおよび加圧ローラー２２５ｂは互いに対向して配置され、定着ニップを形成する。中間転写ベルト２２３と２次転写ローラー２２４との間を通過したシートＳは、定着ニップを通過することにより所定の定着温度で加熱されながら、加圧される。この結果、トナー像がシートＳに定着する。

搬送装置１００は、画像形成部２２０によって画像の形成されたシートＳを画像形成装置２００の外部に排出する。

装置制御部２３０は、画像形成装置２００の動作を制御する。詳細には、装置制御部２３０は、給送部２１０と、画像形成部２２０と、装置記憶部２３２とを制御する。

装置制御部２３０は、演算素子を含む。演算素子は、プロセッサーを含む。一例では、プロセッサーは、中央処理演算機（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）を含む。プロセッサーは、特定用途集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）を含んでもよい。

装置記憶部２３２は、記憶素子を含む。装置記憶部２３２は、半導体メモリーのようなメモリーを備えてもよい。装置記憶部２３２は、半導体メモリーのような主記憶素子と、半導体メモリーおよび／またはハードディスクドライブのような補助記憶素子とを含む。装置記憶部２３２は、リムーバブルメディアを含んでいてもよい。

装置制御部２３０は、装置記憶部２３２に情報を記憶する。また、装置制御部２３０は、装置記憶部２３２から情報を読み出す。

装置記憶部２３２は、種々のデータを記憶する。例えば、装置記憶部２３２は、制御プログラムを記憶する。装置制御部２３０は、制御プログラムを実行することによって、画像形成装置２００の動作を制御する。詳細には、装置制御部２３０のプロセッサーは、装置記憶部２３２の記憶素子の記憶しているコンピュータープログラムを実行して、画像形成装置２００の各構成（例えば、給送部２１０および画像形成部２２０）を制御する。

例えば、コンピュータープログラムは、非一時的コンピューター読取可能記憶媒体に記憶される。非一時的コンピューター読取可能記憶媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、磁気ディスクまたは光データ記憶装置を含む。

画像形成装置２００は、表示部２４０をさらに備えてもよい。表示部２４０は、種々の画像を表示可能である。表示部２４０は、液晶ディスプレーを含んでもよい。

画像形成装置２００は、入力部２５０をさらに備えてもよい。入力部２５０には、ユーザーからの操作が入力される。入力部２５０は、表示部２４０と一体的に設けられてもよい。入力部２５０は、タッチパネルを含む。タッチパネルは、ユーザーの接触を検知することによってユーザーからの入力操作を受け付ける。

入力部２５０には、シートＳを搬送するための搬送パラメーターの設定が入力される。一例では、表示部２４０には、デフォルトの搬送パラメーターの設定が表示され、ユーザーが入力部２５０に搬送パラメーターの設定を変更するよう入力することにより、搬送パラメーターの設定が入力される。あるいは、ユーザーが搬送パラメーターの設定を変更せずに、印刷開始ボタンをスタートすることにより、入力部２５０を介してデフォルトの搬送パラメーターの設定が入力されてもよい。

例えば、入力部２５０には、シートＳの種類を示す情報が入力される。あるいは、入力部２５０には、シートＳの搬送枚数を示す情報が入力される。

画像形成装置２００は、音声出力部２５２をさらに備えてもよい。音声出力部２５２は、装置制御部２３０の制御により、ユーザーに音声を出力する。

また、画像形成装置２００は、通信部２５４をさらに備えてもよい。通信部２５４は、外部サーバーに情報またはデータを送信し、外部サーバーからの情報またはデータを受信する。例えば、通信部２５４は、記憶部１２２に記憶されたデータを外部サーバーに送信し、外部サーバーの処理結果を受信してもよい。

画像形成装置２００は、読取装置２６０をさらに備えてもよい。読取装置２６０は、原稿搬送部２６２と、読取部２６４とを含む。原稿搬送部２６２には、原稿Ｒが載置される。原稿搬送部２６２は、原稿Ｒを読取部２６４に搬送する。読取部２６４は、原稿Ｒに形成された原稿画像を読み取って、原稿画像を示す画像データを生成する。装置制御部２３０は、読取部２６４から原稿画像を示す画像データを取得し、装置記憶部２３２に記憶させる。

装置制御部２３０は、制御部１２０と一体的に構成されてもよい。例えば、装置制御部２３０は、制御部１２０を含んでもよい。

また、装置記憶部２３２は、記憶部１２２と一体的に構成されてもよい。例えば、装置記憶部２３２は、記憶部１２２を含んでもよい。

次に、図１および図２を参照して、搬送装置１００の構成を説明する。図２は、本実施形態の搬送装置１００のブロック図である。

制御部１２０は、搬送ローラー１１０を制御する。搬送ローラー１１０は、制御部１２０からの信号に基づき、所定のタイミングで回転を開始してシートＳを搬送する。また、搬送ローラー１１０は、制御部１２０からの信号に基づき、所定の回転速度で回転して所定の搬送速度でシートＳを搬送する。

制御部１２０は、温度測定部１４０を制御する。温度測定部１４０は、搬送装置１００内の温度を測定する。温度測定部１４０によって測定された測定結果は、記憶部１２２に記憶される。制御部１２０は、温度測定部１４０の測定結果を常時モニターしてもよく、または、定期的にモニターしてもよい。

制御部１２０は、センサー１４２を制御する。センサー１４２は、搬送中のシートＳを検知すると、制御部１２０に検知信号を送信する。制御部１２０は、センサー１４２の検知結果に基づいて、シートＳの有無、シートＳの搬送速度およびシートＳの搬送枚数のいずれかを検知する。

記憶部１２２は、搬送パラメーターについての過去の設定を記憶する。搬送パラメーターは、温度測定部１４０によって測定された温度、シートＳの搬送速度、シートＳの種類、および、搬送ローラー１１０によるシートＳの搬送回数を含む。また、搬送パラメーターは、シートＳの硬さ、および、シートＳに対する搬送ローラー１１０の圧力をさらに含んでもよい。

予測部１３０は、記憶部１２２に記憶された搬送パラメーターの過去の設定を教師データとして用いる。予測部１３０は、搬送パラメーターの過去の設定から、機械学習処理によって測定結果または搬送結果を予測する。

次に、図１～図３を参照して予測部１３０による予測方法を説明する。図３は、搬送パラメーターの過去の設定と結果とを含む教師データから、搬送パラメーターの現在の設定に対する結果を予測することを説明するための模式的なテーブルである。ここでは、結果は、搬送ローラー１１０ａの測定結果またはシートＳの搬送結果を示す。また、ここでは、搬送パラメーターは、パラメーター１、パラメーター２およびパラメーター３である。

例えば、図３の教師データは、パラメーター１、パラメーター２およびパラメーター３の値がそれぞれＸ１ａ、Ｘ２ａおよびＸ３ａであったときに結果がＹａであったことを示している。また、パラメーター１、パラメーター２およびパラメーター３の値がそれぞれＸ１ｂ、Ｘ２ｂおよびＸ３ｂであったときに結果がＹｂであったことを示している。さらに、パラメーター１、パラメーター２およびパラメーター３の値がそれぞれＸ１ｃ、Ｘ２ｃおよびＸ３ｃであったときに結果がＹｃであったことを示している。

本実施形態の搬送装置１００において、予測部１３０は、パラメーター１、パラメーター２およびパラメーター３の現在の設定値がそれぞれＸ１ｒ、Ｘ２ｒおよびＸ３ｒである場合の結果Ｙｒを予測する。予測部１３０は、典型的には、教師データに、パラメーター１、パラメーター２およびパラメーター３の値の組み合わせがＸ１ｒ、Ｘ２ｒおよびＸ３ｒであるときの結果がなかった場合でも、過去の教師データに基づいて、パラメーター１、パラメーター２およびパラメーター３の値がそれぞれＸ１ｒ、Ｘ２ｒおよびＸ３ｒである場合の結果Ｙｒを予測する。

本実施形態の搬送装置１００において、予測部１３０は、搬送パラメーターの値Ｘ１ｒ、Ｘ２ｒおよびＸ３ｒから結果Ｙｒを予測するために予測式を導出することが好ましい。予測式は、結果Ｙａ～Ｙｃに対応する搬送パラメーターの値Ｘ１ａ～Ｘ３ａ、Ｘ１ｂ～Ｘ３ｂ、Ｘ１ｃ～Ｘ３ｃから導出できる。この場合、搬送パラメーターの値Ｘ１ａ～Ｘ３ａ、Ｘ１ｂ～Ｘ３ｂ、Ｘ１ｃ～Ｘ３ｃおよび結果Ｙａ～Ｙｃは、教師データとして用いられる。例えば、予測部１３０は、搬送パラメーターの値Ｘ１ａ～Ｘ３ａ、Ｘ１ｂ～Ｘ３ｂ、Ｘ１ｃ～Ｘ３ｃおよび結果Ｙａ～Ｙｃを教師データとして用いて機械学習処理によって予測式を導出してもよい。

なお、図３では、教師データとしての搬送パラメーターは３つであったが、本実施形態はこれに限定されない。教師データとして４以上の搬送パラメーターを用いることが好ましい。また、搬送パラメーターは、結果と関連性の強い項目であることが好ましい。例えば、搬送パラメーターは、温度、搬送速度、平滑度、硬さ、搬送枚数および圧力の少なくとも１つを含むことが好ましい。

また、図３では、教師データのデータ数は３つであったが、本実施形態はこれに限定されない。教師データのデータ数は、４以上であってもよい。例えば、教師データのデータ数は、１０以上であってもよく、１００以上であってもよく、１０００以上であってもよい。

なお、教師データのデータ数が多い場合、教師データを学習データとテストデータに分離して予測式を導出してもよい。学習データは、予測式の推定に用いられ、テストデータは、推定した予想式の検証に用いられる。また、教師データのデータ数が多い場合、学習データおよびテストデータは教師データからランダムに分離されてもよい。

また、教師データまたは学習データを用いて機械学習処理を行う場合、教師データまたは学習データは正規化されることが好ましい。例えば、正規化処理は、Ｚ－ｓｃｏｒｅを用いて行われる。

制御部１２０は、予測部１３０の予測結果に基づいてユーザーに警告してもよい。例えば、結果Ｙｒが当初の予想と大きく異なる場合、制御部１２０は、予測部１３０の予測結果に基づいてユーザーに警告してもよい。一例では、制御部１２０は、表示部２４０が搬送ローラー１１０の寿命を長くするために必要な変更を促す画面を表示するように表示部２４０を制御する。この場合、表示部２４０は、複数の搬送パラメーターのうちユーザーによって変更可能な搬送パラメーターに関連する情報を示す画面を表示する。

例えば、表示部２４０は、画像形成装置２００内の温度の変更を促す情報を表示する。一例では、表示部２４０によって表示される警告は、画像形成装置２００の設置された空間の空調の変更要請および／または画像形成装置２００の設置場所の移動要請を含んでもよい。

あるいは、表示部２４０は、シートＳの種類の変更を促す情報を表示する。一例では、表示部２４０によって表示される警告は、シートＳの変更要請を含んでもよい。

また、制御部１２０は、音声出力部２５２が搬送ローラー１１０の寿命を長くするために必要な変更を促す情報を音声で警告するように音声出力部２５２を制御する。例えば、音声出力部２５２は、画像形成装置２００内の温度の変更を促す情報を音声で警告する。あるいは、音声出力部２５２は、シートＳの種類の変更を促す情報を音声で警告する。

また、制御部１２０は、通信部２５４を介してユーザーの情報処理端末（図示せず）に警告を示す情報を送信してもよい。あるいは、制御部１２０は、通信部２５４を介して警告を示す情報を画像形成装置２００の管理者または管理会社に送信してもよい。

制御部１２０は、予測部１３０によって前に予測した結果と、予測部１３０によって今回予測した結果とを比較し、比較した結果に基づいてユーザーに警告してもよい。例えば、制御部１２０は、予測部１３０によって今回予測した結果が予測部１３０によって前に予測した結果と大きく異なる場合、ユーザーに警告してもよい。一例では、搬送枚数に対して、予測部１３０によって今回の予測結果が以前の予測結果と大きく異なる場合、制御部１２０は、ユーザーに警告するように表示部２４０および／または音声出力部２５２を制御する。

制御部１２０は、複数の搬送パラメーターのうち、過去の設定とは大きく異なる設定の搬送パラメーターについて警告してもよい。例えば、直前にシートＳの種類が変更された結果、予測結果が大きく変化した場合、制御部１２０は、シートＳの種類を元に戻すようにユーザーに警告してもよい。また、画像形成装置２００はメディアセンサーによってシートＳの種類を検知し、予測結果が大きく変化した場合、制御部１２０は、シートＳの種類を元に戻すようにユーザーに警告してもよい。

上述したように、警告は、このままでは寿命が短くなる可能性があることをユーザーに伝える。ユーザーは、警告に基づいて寿命が長くなるように環境および／またはシートＳの種類を変更すべきか否かを判断できる。例えば、ユーザーが寿命を長くすることを優先する場合、警告に基づいて環境および／またはシートＳの種類を変更することにより、搬送ローラー１１０の寿命を長くできる。一方、ユーザーが、寿命よりも既存の環境およびシートＳの種類を維持することを優先する場合は、警告にかかわらず、同一の環境下で搬送および画像形成が継続されてもよい。

あるいは、ユーザーは、予測結果が大きく変化した場合、自動的に寿命を長くするために必要な設定変更を行うように事前に承認してもよい。このようにユーザーが承認した場合、制御部１２０は、予測結果の変化に基づいて、搬送パラメーターの現在の設定を自動的に変更してもよい。

なお、教師データとして、搬送装置１００および／または画像形成装置２００の開発において収集されたデータを用いてもよい。または、教師データは、搬送装置１００および／または画像形成装置２００の駆動中に収集されてもよい。または、教師データは、同様の構成を有する他の搬送装置および／または画像形成装置の駆動中に収集されたデータを含んでもよい。あるいは、教師データは、開発において収集されたデータ、駆動中に収集されたデータおよび／または他の搬送装置および／または画像形成装置の駆動中に収集されたデータを含んでもよい。

教師データは、学習データとテストデータとに分けてもよい。例えば、教師データは、学習データとテストデータとにランダムに分けてもよい。

なお、図３には、搬送パラメーターとして３つのパラメーターを用いたテーブルを示したが、搬送パラメーターの数は３に限定されない。搬送パラメーターの数は２以上であればよい。ただし、典型的には、搬送パラメーターの数が多いほど、予測部１３０による予測の精度を向上できる。

例えば、搬送パラメーターとして、結果に関連するパラメーターを用いることが好ましい。例えば、搬送ローラー１１０の直径または搬送ローラー１１０による搬送結果を予測する場合、搬送パラメーターとして、平均温度、平均速度、平均平滑度および搬送枚数を用いることが好ましい。

次に、図１、図２および図４を参照して、搬送パラメーターとして、平均温度、平均速度、平均平滑度、平均ヤング率、搬送枚数および圧力を用いる実施形態を説明する。図４は、教師データの一例を示すテーブルである。ここでは、教師データにおける搬送パラメーターは、平均温度、平均速度、平均平滑度、平均ヤング率、搬送枚数および圧力である。

平均温度の単位は、℃である。平均温度は、シートＳを搬送するタイミングにおいて温度測定部１４０において測定された温度を参照して合計の搬送枚数における平均温度を演算することで求められる。

平均速度の単位は、ｍｍ／秒である。平均速度は、シートＳを搬送するタイミングにおいて搬送速度情報を参照して合計の搬送枚数における平均搬送速度を演算することで求められる。

平均平滑度の単位は、秒である。平滑度は、ベック平滑度を示す。ベック平滑度は、シート表面の平均的な凹凸を示す。平均平滑度は、シートＳを搬送するタイミングにおいて指定されたシートの種類を参照して合計の搬送枚数における平均平滑度を演算することで求められる。

典型的には、新聞用紙（密度４３ｇ／ｍ²）の平滑度は、約４０秒から約５０秒であり、上質紙（密度６４ｇ／ｍ²）の平滑度は、約５０秒から約１００秒である。また、微塗工紙（密度６４ｇ／ｍ²）の平滑度は、約５００秒から約１０００秒であり、軽量コート紙Ａ（密度３６４ｇ／ｍ²）の平滑度は、約１０００秒から約２５００秒である。さらに、コート紙Ａ（密度２１２７．９ｇ／ｍ²）の平滑度は、約２０００秒から約５０００秒であり、アート紙Ａ（密度１１２７．９ｇ／ｍ²）の平滑度は、約３０００秒から約８０００秒である。

平均ヤング率の単位は、ＭＰａである。平均ヤング率は、シートＳを搬送するタイミングにおいて指定されたシートＳのヤング率を参照して合計の搬送枚数における平均ヤング率を演算することで求められる。

搬送枚数の単位は、枚数である。搬送枚数は、シートＳを搬送するタイミングごとにカウントする。

圧力の単位はＮである。ここで、圧力は、搬送ローラー１１０によるシートＳへの圧力を示す。典型的には、圧力は、画像形成装置２００の構成に応じて異なって設定される。

以下に、６個の搬送パラメーターを用いた機械学習処理による予測式の導出を説明する。予測式は、予測関数ｆθを用いて求められる。ここでは、７個のパラメーターθ₀～θ₆を用いた予測関数ｆθを利用する。予測関数ｆθは以下のように表される。

ここで、ｘ₁～ｘ₆は、入力データである。ｘ₁～ｘ₆には、教師データまたは学習データが入力される。また、θ₀～θ₆は、パラメーターである。θ₀～θ₆は、教師データまたは学習データを用いて機械学習によって求められる。

機械学習処理では、損失関数Ｅ（θ）が最小になるようにパラメーターθ₀～θ₆が求められる。最小二乗法を用いる場合、損失関数Ｅ（θ）は、以下のように表される。ここで、ｙは、入力データである。ｙには、教師データまたは学習データが入力される。

損失関数Ｅ（θ）が最小となるようにパラメーターθ₀～θ₆を変化する。パラメーターθ₀～θ₆は、最急降下法により、以下のパラメーター更新式を用いて求められる。

ここで、ｊは、搬送パラメーターの数である１～６を示す。以上のようにして、パラメーターθ₀～θ₆を求める。この結果、予測関数ｆθにパラメーターθ₀～θ₆が入力された予測式が導出される。予測式に、搬送パラメーターの現在の設定としてｘ₁～ｘ₆を入力すると、予測結果が得られる。

なお、上述したように、予測結果が急激に変化した場合、ユーザーに警告することが好ましい。例えば、搬送ローラー１１０の直径が急激に変化した場合、ユーザーに警告する。一例では、搬送ローラー１１０の直径が０．３ｍｍ以上変化した場合、警告を出す。

なお、予測関数ｆθは、搬送ローラー１１０がシートＳを搬送するごとに随時更新されなくてもよい。例えば、予測関数ｆθは、出荷前に予め決定されることが好ましい。ただし、予測関数ｆθは、出荷後に駆動された搬送に基づいて定期的に更新されてもよい。

なお、図４に示したテーブルでは、搬送パラメーターとして、平均温度、平均速度、平均平滑度、平均ヤング率、搬送枚数および圧力を用いたが、本実施形態はこれに限定されない。搬送パラメーターは、上記のうちの一部を省略してもよい。

次に、図５を参照して、搬送パラメーターとして、平均温度、平均速度、平均平滑度および搬送枚数を用いる実施形態を説明する。図５は、教師データの一例を示すテーブルである。ここでは、教師データにおける搬送パラメーターは、平均温度、平均速度、平均平滑度および搬送枚数である。

図５のテーブルでは、図４のテーブルと比べて、搬送パラメーターから、平均ヤング率および圧力が省略されている。平均ヤング率は、平均平滑度と同様の傾向を示すと考えられる。また、上述したように、圧力は、画像形成装置２００の構成が同じであれば、一定であることが多い。このため、搬送パラメーターの数を減らすことで、機械学習処理における演算量を低減してもよい。

なお、図１～図３を参照した上述の説明では、発明の説明が過度に複雑になることを避けるために、搬送装置１００の記憶部１２２が教師データを記憶し、予測部１３０が、記憶部１２２の教師データを用いて測定結果および／または搬送結果を予測したが、本実施形態はこれに限定されない。

通信部２５４は、記憶部１２２の教師データを外部サーバーに送信し、外部サーバーによって処理された結果を受信してもよい。この場合、予測部１３０は、外部サーバーによって処理された結果を予測結果として用いてもよい。あるいは、通信部２５４が外部サーバーから予測式を含むファームウェアを示す信号を受信することで、ファームウェアの更新が行われた後、予測部１３０は、更新された予測式を用いて結果を予測してもよい。

また、教師データは、必ずしも搬送装置１００の結果でなくてもよい。教師データは、搬送装置１００と同種の構成を有する別の搬送装置の結果であってもよい。あるいは、教師データは、搬送装置１００の結果と搬送装置１００と同種の構成を有する別の搬送装置の結果との両方を含んでもよい。

図１および図２を参照した上述の説明では、温度測定部１４０が搬送装置１００内の温度を測定する一方で、搬送装置１００の温度は調整されなかったが、本実施形態はこれに限定されない。搬送装置１００は、搬送ローラー１１０の温度を調整するための加熱部材または冷却部材を備えてもよい。

次に、図６および図７を参照して、本実施形態の搬送装置１００を備える画像形成装置２００を説明する。図６は、本実施形態の搬送装置１００を備える画像形成装置２００を説明するための模式図である。図７は、本実施形態の搬送装置１００のブロック図である。図６に示した画像形成装置２００は、ヒーター１１２、ファン１４４およびカセットヒーター２１６をさらに備える点を除き、図１を参照して上述した画像形成装置と同様である。また、図７に示した搬送装置１００は、制御部１２０がヒーター１１２およびファン１４４を制御する点を除き、図２を参照して上述した搬送装置と同様である。このため、冗長を避ける目的で重複する記載を省略する。

本実施形態の搬送装置１００は、ヒーター１１２およびファン１４４をさらに備える。ヒーター１１２は、搬送ローラー１１０の内部に埋め込まれている。ヒーター１１２が搬送ローラー１１０を加熱することにより、搬送ローラー１１０の温度を上昇できる。このため、ヒーター１１２により、搬送ローラー１１０の摩耗を低減できる。

また、ファン１４４は、搬送装置１００の搬送路を冷却する。ファン１４４により、搬送装置１００内の温度を低下できる。このため、ファン１４４による搬送ローラー１１０の冷却を停止することにより、搬送ローラー１１０の摩耗を低減できる。

給送部２１０は、カセットヒーター２１６をさらに含む。カセットヒーター２１６は、カセット２１２内のシートＳを加熱してシートＳに吸収された水分を除去する。カセットヒーター２１６は、最大サイズ（例えばＡ４サイズ）のシートＳの下方全域を覆うように配置される。また、カセット２１２には、カセット２１２に収納されているシートＳのサイズを検知するサイズ検知部が設けられてもよい。

次に、図１、図２、図６～図８を参照して本実施形態の搬送装置１００における機械学習処理を説明する。図８は、本実施形態の搬送装置１００における機械学習処理を説明するためのフローチャートである。機械学習処理により、予測結果を得るための予測式を導出できる。なお、機械学習処理による予測式の導出は、予測部１３０によって行われてもよい。あるいは、機械学習処理による予測式の導出は外部サーバーによって行われ、予測部１３０は、外部サーバーにおいて導出された予測式に基づいて、予測結果を得てもよい。

機械学習処理を開始すると、まず、ステップＳ８０２において、教師データを学習データおよびテストデータに分離する。教師データは、ランダムに、学習データおよびテストデータに分離されることが好ましい。

ステップＳ８０４において、学習データを正規化する。例えば、正規化は、Ｚ－Ｓｃｏｒｅを用いて行う。例えば、元データｘを正規化処理した正規化後データＺは、Ｚ＝（ｘ－平均値）／標準偏差で表される。

ステップＳ８０６において、パラメーターθをランダムに初期化する。これにより、初期化状態の予測式が得られる。

ステップＳ８０８において、パラメーターθを更新する。例えば、パラメーターθは最急降下法を用いて更新される。

ステップＳ８１０において、学習データに基づき誤差を計算する。例えば、予測式の計算結果と過去の測定結果または搬送結果とを比較して誤差を計算する。

ステップＳ８１２において、学習回数が一定数以上で、損失関数Ｅ（θ）が収束したかを判定する。学習回数が一定数以上、および、損失関数Ｅ（θ）の収束のいずれかを満たさない場合（ステップＳ８１２のＮｏ）、処理は、ステップＳ８０８に戻る。

一方、学習回数が一定数以上であり、かつ、損失関数Ｅ（θ）が収束した場合（ステップＳ８１２のＹｅｓ）、予想式が推定される。処理は、ステップＳ８１４に進む。

ステップＳ８１４において、テストデータを正規化する。典型的には、テストデータの正規化は、ステップＳ８０４における学習データの正規化と同じ手法で行われる。処理は、ステップＳ８１６に進む。

ステップＳ８１６においてテスト評価の結果が充分か否かを判定する。テスト評価の結果が充分でない場合（ステップＳ８１６のＮｏ）、処理は、ステップＳ８０２に戻る。一方、テスト評価の結果が充分である場合（ステップＳ８１６のＹｅｓ）、予想式が検証され、機械学習処理は終了する。以上により、機械学習処理を充分に行うことができ、最適なパラメーターθの検証された予想式を導出できる。

次に、図１、図２、図６、図７および図９を参照して本実施形態の搬送装置１００における設定変更処理を説明する。図９は、本実施形態の搬送装置１００における設定変更処理を説明するためのフローチャートである。

例えば、設定変更処理は、搬送ローラー１１０によるシートＳの搬送の指示が入力に伴い開始する。まず、ステップＳ９０２において、機械学習処理で求められた予測式を用いて予測結果を求める。例えば、画像形成装置２００において、入力部２５０に画像形成の指示が入力されると、シートＳの搬送を開始する。例えば、シートＳの搬送の開始前に、予測部１３０は、予測式を用いて、搬送パラメーターの設定に従って搬送ローラー１１０の測定結果および搬送結果を予測する。

なお、機械学習処理による予測式は、図８を参照して上述したように求められる。予測式は、シートＳの搬送の指示が入力された後に求められてもよい。あるいは、予測式は、シートＳの搬送の指示の入力に先立って求められてもよい。

ステップＳ９０４において、予測結果が急激に変化したか否かを判定する。例えば、予測結果と先の予測結果との差が、閾値よりも大きいか否かを判定する。予測結果が急激に変化しない場合（ステップＳ９０４のＮｏ）、処理は、ステップＳ９０６に進む。予測結果が急激に変化した場合（ステップＳ９０４のＹｅｓ）、処理は、ステップＳ９０８に進む。搬送回数の増加に対して予測値の変化が閾値よりも大きい場合、予測結果が急激に変化したと判定される。

ステップＳ９０６において、搬送回数に対して予測結果が乖離しているか否かを判定する。例えば、予測結果と搬送回数に応じた想定値との差が閾値よりも大きいか否かを判定する。搬送回数に対して予測結果が乖離している場合（ステップＳ９０６のＹｅｓ）、処理は、ステップＳ９０８に進む。想定値に対して予測結果が乖離していない場合（ステップＳ９０６のＮｏ）、搬送装置１００の搬送パラメーターの設定を変更することなく設定変更処理を終了する。

ステップＳ９０８において、ユーザーに警告する。例えば、表示部２４０は、搬送ローラー１１０の寿命を長くするために必要な変更を促す画面を表示する。一例では、表示部２４０は、画像形成装置２００内の温度の変更を促す情報を表示する。あるいは、表示部２４０は、シートＳの種類の変更を促す情報を表示する。その後、処理は、ステップＳ９１０に進む。

ステップＳ９１０において、制御部１２０は、ユーザーによって搬送装置１００の設定が変更されたか否かを判定する。例えば、入力部２５０に、搬送装置１００の搬送パラメーターの設定の変更に関連する入力がされたか否かを判定する。

ユーザーによって搬送装置１００の設定が変更された場合（ステップＳ９１０のＹｅｓ）、処理は、ステップＳ９１２に進む。ステップＳ９１２において、制御部１２０は、ユーザーからの入力に従って搬送装置１００の設定を変更するとともに、搬送パラメーターの設定を変更する。例えば、画像形成装置２００の温度および／またはシートＳの種類が変更されたことを設定する。

搬送装置１００の設定が変更されなかった場合（ステップＳ９１０のＮｏ）、処理は、ステップＳ９１４に進む。ステップＳ９１４において、搬送装置１００の設定が自動的に変更することが許可されているか否かを判定する。搬送装置１００の設定が自動的に変更することが許可されていない場合（ステップＳ９１４のＮｏ）、搬送装置１００の設定を変更することなく設定変更処理を終了する。

搬送装置１００の設定が自動的に変更することが許可されている場合（ステップＳ９１４のＹｅｓ）、処理は、ステップＳ９１６に進む。ステップＳ９１６において、搬送装置１００の設定を自動的に変更する。例えば、制御部１２０は、事前の許可に基づき、シートＳの搬送速度を変更する。あるいは、制御部１２０は、事前の許可に基づき、ヒーター１１２の駆動開始および／またはファン１４４の駆動停止をするようにヒーター１１２および／またはファン１４４を制御する。以上のようにして、搬送装置１００の設定を自動的に変更して設定変更処理を終了する。

なお、図９を参照して上述したように、画像形成装置２００における搬送装置１００の設定を変更する場合、ユーザーの許可および／またはユーザーの事前の許可を得た上で、搬送装置１００の設定を変更することが好ましい。搬送装置１００の設定を変更することにより、搬送装置１００の不具合の発生（例えば、寿命の到来）を延期できるが、画像形成装置２００の動作がユーザーの要望を満たさないことがある。ユーザーの承認を得た上で、搬送装置１００の設定を変更することにより、搬送装置１００の不具合の発生（例えば、寿命の到来）を延期することが好ましい。

なお、上述した説明では、搬送装置１００は、電子写真方式の画像形成装置２００の一部として用いられたが、本実施形態はこれに限定されない。搬送装置１００は、他の方式の画像形成装置２００の一部として用いられてもよい。例えば、搬送装置１００は、インクジェット方式の画像形成装置２００の一部として用いられてもよい。

また、上述した説明では、搬送装置１００は、シートＳを搬送し、画像形成装置２００の一部として用いられたが、本実施形態はこれに限定されない。搬送装置１００は、画像形成装置以外の用途に用いられてもよい。例えば、搬送装置１００は、布地を搬送してもよい。一例では、搬送装置１００は、捺染に用いられてもよい。あるいは、搬送装置１００は、紙幣を搬送してもよい。一例では、搬送装置１００は、現金自動預払い機（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｔｅｌｌｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅ：ＡＴＭ）の一部に用いられてもよい。

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の態様において実施することが可能である。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さ、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。

本発明は、搬送装置に関するものであり、産業上の利用可能性を有する。

１００ 搬送装置
１１０ 搬送ローラー
１２０ 制御部
１３０ 予測部

Claims (5)

1. 搬送対象物を搬送する搬送ローラーと、
   前記搬送ローラーを制御する制御部と、
   搬送パラメーターの過去の設定、前記搬送パラメーターの過去の設定に対応する搬送ローラーの測定結果または搬送対象物の搬送結果に基づいて、前記搬送ローラーが前記搬送対象物を搬送するための前記搬送パラメーターの現在の設定から、前記搬送ローラーの測定結果または前記搬送対象物の搬送結果を予測する予測部と、
   温度を測定する温度測定部と
   を備え、
   前記搬送パラメーターは、少なくとも、前記温度測定部によって測定された温度、前記搬送対象物の搬送速度、前記搬送対象物の種類、および、前記搬送ローラーによる前記搬送対象物の搬送回数を含み、
   前記搬送パラメーターは、前記搬送対象物の硬さ、および、前記搬送対象物に対する前記搬送ローラーの圧力をさらに含む、搬送装置。
2. 搬送対象物を搬送する搬送ローラーと、
   前記搬送ローラーを制御する制御部と、
   搬送パラメーターの過去の設定、前記搬送パラメーターの過去の設定に対応する搬送ローラーの測定結果または搬送対象物の搬送結果に基づいて、前記搬送ローラーが前記搬送対象物を搬送するための前記搬送パラメーターの現在の設定から、前記搬送ローラーの測定結果または前記搬送対象物の搬送結果を予測する予測部と
   を備える、搬送装置であって、
   前記予測部による予測結果に基づいて、ユーザーに警告し、
   前記予測部による予測結果に基づいて、前記搬送装置の設置場所および前記搬送対象物の種類を変更するように前記ユーザーに警告する、搬送装置。
3. 前記予測部は、前記搬送ローラーの直径を予測する、請求項１または２に記載の搬送装置。
4. 前記予測部は、前記搬送ローラーによって搬送される前記搬送対象物の遅延率および遅延時間の少なくとも一方を予測する、請求項１から３のいずれかに記載の搬送装置。
5. 前記予測部による予測結果に基づいて、前記制御部は、前記搬送パラメーターの現在の設定を変更する、請求項１から４のいずれかに記載の搬送装置。

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