JP7351211B2 - 画像読取装置、画像形成装置および異常箇所特定方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像読取装置、画像形成装置および異常箇所特定方法に関する。

近年、電子機器の異常を通知するサービスコール（以下、ＳＣという）等のエラー発生時において、電子機器のメンテナンスや修理などの作業を行うカスタマーエンジニア（保守作業者）（以下、ＣＥという）が、複数の要因（異常箇所）に対する絞り込みができない、あるいは解析に時間が掛かる等の問題が発生している。

また、ＣＥが、電子機器のダウンタイム（動作不能時間）短縮のため、修理時間短縮を優先して関連する全ての部品を一度に交換したり、異常箇所を特定できないまま、異常箇所でない部品を交換したり、結局複数回交換したりすることによる、ＣＥの訪問サービスコストや部品交換コストの増大が問題になっている。

特許文献１には、電子機器でＳＣ等のエラー発生時に異常箇所を特定するために、電子機器の内部の機能が正常か異常かを機能ブロックごとに自己診断する技術が開示されている。特許文献１に開示の自己診断機能では、電子機器の内部の複数に分割された機能ブロック毎に入出力切替機能を設け、入出力切替機能を用いてテストパターン制御部からテストパターンデータを入力し、専用の比較部にて各機能ブロックの出力結果と出力期待値とを比較して、正常か異常かを判断している。

しかしながら、従来の自己診断機能では、ピーク値を検出して出力期待値より大きい値は検出しているがボトム値は検出していないため、出力期待値より小さい値を検出できない、という問題がある。

さらに、従来の自己診断機能では、電子機器の内部の機能ブロック毎に入出力切替機能と専用の比較部とを設けることになり、追加回路のコストアップを伴うと同時に、入出力切替機能の制御が複雑になるという問題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、回路追加によるコストアップや複雑な制御を必要とすることなく、自己診断機能を実現することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、原稿に光を照射する光源と、前記原稿からの反射光を光電変換して信号を出力するイメージセンサと、前記イメージセンサで前記原稿を読み取った信号をデジタル画像データとして出力するＡＤ変換手段と、予め設定されたデジタル画像データであるテストパターンデータを出力する第１のテストパターン発生手段と、を有する画像生成手段と、前記デジタル画像データの主走査のピーク／ボトム検出を行うピーク／ボトム検出手段と、予め設定されたデジタル画像データであるテストパターンデータを出力する第２のテストパターン発生手段と、を有し、前記画像生成手段と接続される画像処理手段と、前記第１のテストパターン発生手段または前記第２のテストパターン発生手段から前記テストパターンデータを選択的に出力し、前記ピーク／ボトム検出手段のピーク／ボトム検出機能を使用して、異常箇所を特定する自己診断処理を実施する異常箇所診断手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、回路追加によるコストアップや複雑な制御を必要とすることなく、自己診断機能を実現することができる、という効果を奏する。

図１は、第１の実施の形態にかかる画像形成装置の一例の構成を示す図である。 図２は、画像読取部の構造を例示的に示す断面図である。 図３は、画像読取部を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。 図４は、異常箇所検出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 図５は、テストパターンデータの出力例を示す図である。 図６は、自己診断処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 図７は、ピーク／ボトム検出結果と異常箇所との関係を示す図である。 図８は、光源異常検出回路の一例を示す図である。 図９は、自己診断処理の流れを大きく分けて示すフローチャートである。 図１０は、画像読取基板の異常時における自己診断処理の従来の技術との比較例を示す図である。 図１１は、画像処理基板の異常時における自己診断処理の従来の技術との比較例を示す図である。 図１２は、第２の実施の形態にかかるテストパターンデータの出力例を示す図である。 図１３は、ケーブルの構成の一例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、画像読取装置、画像形成装置および異常箇所特定方法の実施の形態を詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態にかかる画像形成装置１００の一例の構成を示す図である。図１において、画像形成装置１００は、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する一般に複合機と称される画像形成装置である。

画像形成装置１００は、画像読取装置である画像読取部１０１およびＡＤＦ（Automatic Document Feeder）１０２を有し、その下部に画像形成部１０３を有する。画像形成部１０３については、内部の構成を説明するために、外部カバーを外して内部の構成を示している。

ＡＤＦ１０２は、画像を読み取らせる原稿を読取位置に位置づける原稿支持部である。ＡＤＦ１０２は、載置台に載置した原稿を読取位置に自動搬送する。画像読取部１０１は、ＡＤＦ１０２により搬送された原稿を所定の読取位置で読み取る。また、画像読取部１０１は、原稿を載置する原稿支持部であるコンタクトガラスを上面に有し、読取位置であるコンタクトガラス上の原稿を読み取る。具体的に画像読取部１０１は、内部に光源や、光学系や、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のイメージセンサを有するスキャナであり、光源で照明した原稿の反射光を光学系を通じてイメージセンサで読み取る。

画像形成部１０３は、画像読取部１０１で読み取った原稿画像を印刷する。画像形成部１０３は、記録紙を手差しする手差ローラ１０４や、記録紙を供給する記録紙供給ユニット１０７を有する。記録紙供給ユニット１０７は、多段の記録紙給紙カセット１０７ａから記録紙を繰り出す機構を有する。供給された記録紙は、レジストローラ１０８を介して二次転写ベルト１１２に送られる。

二次転写ベルト１１２上を搬送する記録紙は、転写部１１４において中間転写ベルト１１３上のトナー画像が転写される。

また、画像形成部１０３は、光書込装置１０９や、タンデム方式の作像ユニット（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）１０５や、中間転写ベルト１１３や、上記二次転写ベルト１１２などを有する。作像ユニット１０５による作像プロセスにより、光書込装置１０９が書き込んだ画像を中間転写ベルト１１３上にトナー画像として形成する。

具体的に、作像ユニット（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）１０５は、４つの感光体ドラム（Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ）を回転可能に有し、各感光体ドラムの周囲に、帯電ローラ、現像器、一次転写ローラ、クリーナーユニット、及び除電器を含む作像要素１０６をそれぞれ備える。各感光体ドラムにおいて作像要素１０６が機能し、感光体ドラム上の画像が各一次転写ローラにより中間転写ベルト１１３上に転写される。

中間転写ベルト１１３は、各感光体ドラムと各一次転写ローラとの間のニップに、駆動ローラと従動ローラとにより張架して配置されている。中間転写ベルト１１３に一次転写されたトナー画像は、中間転写ベルト１１３の走行により、二次転写装置で二次転写ベルト１１２上の記録紙に二次転写される。その記録紙は、二次転写ベルト１１２の走行により、定着装置１１０に搬送され、記録紙上にトナー画像がカラー画像として定着する。その後、記録紙は、機外の排紙トレイへと排出される。なお、両面印刷の場合は、反転機構１１１により記録紙の表裏が反転されて、反転された記録紙が二次転写ベルト１１２上へと送られる。

なお、画像形成部１０３は、上述したような電子写真方式によって画像を形成するものに限るものではなく、インクジェット方式によって画像を形成するものであってもよい。

次に、画像読取部１０１について説明する。

図２は、画像読取部１０１の構造を例示的に示す断面図である。図２に示すように、画像読取部１０１は、本体１１内に、撮像素子であるイメージセンサ９などを備えた画像読取基板１０、キャリッジ（走行体）６を有する読取部１６と、画像処理基板１５と、を備える。画像読取基板１０は、ケーブル１４を介して画像処理基板１５に接続されている。ケーブル１４は、フレキシブルフラットケーブル（Flexible Printed Circuit：ＦＦＣ）等の伝送線である。

イメージセンサ９は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳイメージセンサなどである。キャリッジ（走行体）６は、レンズユニット８、画像読取基板１０、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）である光源７及び複数のミラー３を有する。また、画像読取部１０１は、上面にコンタクトガラス１及び基準板１３を設けている。基準板１３は、画像データの濃度調整を行うための基準濃度を有する基準板（例えば、基準白板）である。基準板１３は、レンズユニット８のレンズの収差や照明ムラ等を補正するシェーディング補正を行うために用いられる。

画像読取部１０１は、読取動作において、キャリッジ（走行体）６を待機位置（ホームポジション）から副走査方向（Ａ方向）に移動させながら光源７から光を上方に向けて照射する。そして、キャリッジ（走行体）６は、原稿１２からの反射光を、レンズユニット８を介してイメージセンサ９上に結像させる。

また、画像読取部１０１は、電源ＯＮ時などには、基準板１３からの反射光を読取って画像レベルの基準レベルを設定する。即ち、画像読取部１０１は、キャリッジ（走行体）６を基準板１３の直下に移動させ、光源７を点灯させて基準板１３からの反射光をイメージセンサ９の上に結像させる。

画像処理基板１５は、基準板１３からの反射光に基づくシェーディング補正などを実行する機能を備えている。

図３は、画像読取部１０１を構成する各部の電気的接続を示すブロック図である。図３に示すように、画像読取部１０１は、読取部１６と、画像処理基板１５と、制御装置２３と、光源駆動部２４と、を備えている。読取部１６は、光源７と、イメージセンサ９と、画像読取基板１０と、を備える。

光源駆動部２４は、光源７を駆動する。

イメージセンサ９は、原稿からの反射光を光電変換した信号を、後段の画像読取基板１０へ出力する。

制御装置２３は、光源駆動部２４、イメージセンサ９、画像読取基板１０、画像処理基板１５の各部を制御する。

制御装置２３は、全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）、各種データや各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えている。ＲＯＭには、例えば、後述するピーク／ボトム検出部６３（図３６参照）におけるテストパターンデータの設定値（閾値）が予め設定されている。

制御装置２３で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、制御装置２３で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、制御装置２３で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、制御装置２３で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

画像読取基板１０は、画像生成手段として機能する。画像読取基板１０は、Ａ／Ｄ変換回路５１、ＡＧＣ（Auto Gain Control）回路５２、テストパターン発生部５３、切替部５４、を備えている。

Ａ／Ｄ変換回路５１は、イメージセンサ９によって光電変換されたアナログ画像データを増幅してデジタル画像データに変換するＡＤ変換手段である。ＡＧＣ回路５２は、基準板１３を読み取った際の画像データが最適な基準色を示すように、Ａ／Ｄ変換回路５１内の増幅率を自動で調整する。調整結果は、画像レベルの基準値となる。なお、Ａ／Ｄ変換回路５１およびＡＧＣ回路５２は、１チップ化したＡＦＥ（Analogue Front End）であってもよい。

テストパターン発生部５３は、後述する各機能ブロックの診断に最適なテストパターンデータ（予め設定されたデジタル画像データ）を出力する第１のテストパターン発生手段である。

切替部５４は、制御装置２３の制御によりデータパスを切り替えて、イメージセンサ９で読み取った画像のデジタル画像データ、または、テストパターン発生部５３からのテストパターンデータを、後段の画像処理基板１５に出力する。

画像処理基板１５は、画像処理手段として機能する。画像処理基板１５は、テストパターン発生部６１と、切替部６２と、ピーク／ボトム検出部６３と、を備えている。

テストパターン発生部６１は、後述する各機能ブロックの診断に最適なテストパターンデータ（予め設定されたデジタル画像データ）を出力する第２のテストパターン発生手段である。

切替部６２は、制御装置２３の制御によりデータパスを切り替えて、イメージセンサ９で読み取った画像のデジタル画像データ、または、テストパターン発生部６１からのテストパターンデータを、後段のピーク／ボトム検出部６３に出力する。

ピーク／ボトム検出部６３は、デジタル画像データの主走査のピーク／ボトム検出を行うピーク／ボトム検出手段である。

続いて、画像読取部１０１の制御装置２３のＣＰＵがプログラムに従って実行する各種の演算処理のうち、本実施の形態の特長的な処理である異常箇所検出処理について以下に説明する。

従来、テストパターン発生部は、動作検証や画像に問題が発生した場合に、固定値やグラデーション、グリッドパターンなどどのような不具合の傾向かを詳細にみる為の画像デバッグのために使用していた。

また、従来、ピーク／ボトム検出部は、自動ゲイン調整（ＡＧＣ）の調整結果やスキャン時の画像レベルをピーク／ボトム／均値等の特徴量抽出機能を使って確認していた。

ここで、図４は異常箇所検出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図４に示すように、異常箇所診断手段として機能する画像読取部１０１の制御装置２３は、キャリッジ（走行体）６を基準板１３の下に移動させ（ステップＳ１０１）、各種調整を行い（ステップＳ１０２）、エラーが発生しているかを判断する（ステップＳ１０３）。

画像読取部１０１の制御装置２３は、エラーが発生した場合に（ステップＳ１０３のＮｏ）、自動的に自己診断処理を実行し（ステップＳ１０４）、自己診断によって部品を特定して、特定した対象部品が分かるように異常箇所通知を実施する（ステップＳ１０５。

本実施形態においては、画像読取部１０１の制御装置２３は、異常箇所を特定した異常箇所番号を表示し、異常箇所番号をネットワーク等を介して情報収集することにより、ＣＥが修理訪問する前に収集した異常箇所番号から修理に必要な交換部品を特定する。これにより、ＣＥは、特定した交換部品を持って修理訪問することにより、訪問回数を削減することができる。

続いて、ステップＳ１０４における自己診断処理について詳述する。

本実施形態の画像読取部１０１の制御装置２３は、画像読取基板１０のテストパターン発生部５３や画像処理基板１５のテストパターン発生部６１およびピーク／ボトム検出部６３を用いて、読取部１６より後段部分の異常箇所を特定する場合に、特徴量抽出機能として、画像信号の飽和を防止するためのピーク／ボトム検出機能を使用することにより、自己診断機能を実現する。

ここで、図５はテストパターンデータの出力例を示す図である。図５に示すように、画像読取基板１０のテストパターン発生部５３、画像処理基板１５のテストパターン発生部６１、ピーク／ボトム検出部６３を使って、読取部１６より後段部分の異常箇所の特定をする場合に、制御装置２３は、テストパターン発生部５３やテストパターン発生部６１を制御して、テストパターン発生期間、予め設定した固定値のパターン設定値３ＦＦｈのみを出力し続ける。これにより、制御装置２３は、ピーク／ボトム検出部６３のビーク／ボトム検出結果がピーク値とボトム値が一致すれば正常、ピーク値とボトム値に差異があれば異常と判断することができ、異常の原因箇所を特定することができる。

図６は自己診断処理の流れを概略的に示すフローチャート、図７はピーク／ボトム検出結果と異常箇所との関係を示す図である。

図６に示すように、画像読取部１０１の制御装置２３は、画像処理基板１５のテストパターン発生部６１にテストパターンデータを発生させるとともに、切替部６２によりデータパスを切り替えて（ステップＳ１）、ピーク／ボトム検出部６３でテストパターンデータのレベルを検出する（ステップＳ２）。

制御装置２３は、ピーク／ボトム検出部６３での検出値が予め設定しておいたテストパターンデータの設定値（閾値）と一致すると判断した場合（ステップＳ３のＹｅｓ）、画像処理基板１５には問題はないと判断し、ステップＳ６に進む。

一方、制御装置２３は、ピーク／ボトム検出部６３での検出値が予め設定しておいたテストパターンデータの設定値（閾値）と一致しないと判断した場合（ステップＳ３のＮｏ）、画像処理基板１５の異常と判断して、交換対象部品として画像処理基板１５を特定する（ステップＳ４）。その後、制御装置２３は、画像読取基板１０より前段（読取部１６の内部）の異常があることも考え、異常箇所の特定を続行するために、ステップＳ５に進む。

次に、制御装置２３は、ステップＳ３で画像処理基板１５に問題ないと判断した場合、画像読取基板１０のテストパターン発生部５３にテストパターンデータを発生させるとともに、切替部５４および切替部６２によりデータパスを切り替えて（ステップＳ６）、ピーク／ボトム検出部６３でテストパターンデータのレベルを検出する（ステップＳ７）。

制御装置２３は、ピーク／ボトム検出部６３での検出値が予め設定しておいたテストパターンデータの設定値（閾値）と一致すると判断した場合（ステップＳ８のＹｅｓ）、ケーブル１４以降には問題はなく、画像読取基板１０より前段（読取部１６の内部）の異常があることも考え、異常箇所の特定を続行するために、ステップＳ５に進む。

一方、制御装置２３は、ピーク／ボトム検出部６３での検出値が予め設定しておいたテストパターンデータの設定値（閾値）と一致しないと判断した場合（ステップＳ８のＮｏ）、ケーブル１４の断線などの可能性があると判断する（ステップＳ９）。その後、制御装置２３は、画像読取基板１０より前段（読取部１６の内部）の異常があることも考え、異常箇所の特定を続行するために、ステップＳ５に進む。

そして、ステップＳ５では、制御装置２３は、画像読取基板１０より前段（読取部１６の内部）に異常箇所があるかどうかを判断する。

ここで、ステップＳ５における処理について詳述する。

上述したように、本実施形態においては、テストパターンデータに対するデジタル画像データの画像レベルで異常箇所を特定するため、画像読取部１０１内の光源７～画像読取基板１０における異常箇所を特定することができない。そこで、本実施形態においては、光源７の点灯状態が正常か異常かを、目視以外で検出する方法として光源異常検出回路で実現するものとする。

ここで、図８は光源異常検出回路４０の一例を示す図である。図８に示すように、光源異常検出回路４０は、電源４５から電流検出回路４１を通して、光源７に電源を供給する。

例えば、光源７の電源ラインに電流が流れれば光源７は点灯し、電流が流れなければ光源７は消灯するように、光源７の点灯／消灯の動作状態は電流に依存する。このため、光源異常検出回路４０は、光源７の電源ラインに電流検出回路４１を設けて、検出した電流に応じて光源の異常有無を推定する。

電流検出回路４１は、光源７の消灯時、電源４５には電流が流れないため、消灯判定光源駆動電流値以下であれば、光源７の点灯／消灯状態を出力する信号であるLEDON_CHK_N＝Hを制御装置２３に出力する。制御装置２３は、ＣＰＵの入力ポートが“Ｈ”であれば、消灯時チェックは正常と判断する。

電流検出回路４１は、光源７の点灯時、電源４５に電流が流れ、点灯判定光源駆動電流値以上であれば、LEDON_CHK_N＝Ｌを制御装置２３に出力する。制御装置２３は、ＣＰＵの入力ポートが“Ｌ”であれば、点灯時チェックは正常と判断する。

このように本実施形態においては、光源７の点灯／消灯時に電流検出回路４１の出力を確認することにより、光源７の異常有無を特定することができる。

上述したように、制御装置２３は、エラーが発生した場合に自己診断処理を実行する。ここで、図９は自己診断処理の流れを大きく分けて示すフローチャートである。図９に示すように、異常箇所を特定する場合、制御装置２３は、テストパターンチェック：画像処理基板１５（ステップＳ２１）、テストパターンチェック：ケーブル１４（ステップＳ２２）、テストパターンチェック：画像読取基板１０（ステップＳ２３）のように、データ処理の流れの下流側から自己診断処理を実施する。

加えて、制御装置２３は、画像読取基板１０が異常無しの場合、光源異常検出処理を実行する。異常部品を特定する場合に、光源異常検出：消灯時チェック（ステップＳ２４）、光源異常検出：点灯時チェック（ステップＳ２５）のように、下流側から自己診断処理を実施し、異常箇所を特定する（ステップＳ２６）。また、異常箇所が特定できた時点で自己診断処理を打ち切ることにより、短時間でより正確に原因箇所を特定することができる。

図１０は、画像読取基板の異常時における自己診断処理の従来の技術との比較例を示す図である。図１０に示すように、画像読取基板が異常の場合、特許文献１に開示の技術においては、画像データ処理の経路の上流側から自己診断処理を実施する。具体的には、画像読取基板以降の異常を確認（Ｔ１）、ケーブル以降の異常無しを確認（Ｔ２）、画像読取基板の異常を確認し（Ｔ３）、自己診断処理を終了する。

一方、本実施形態において、制御装置２３は、画像データ処理の経路の下流側から自己診断処理を実施する。具体的には、制御装置２３は、画像処理基板１５の異常無しを確認（Ｔ１１）、ケーブル１４の異常無しを確認（Ｔ１２）、画像読取基板１０の異常を確認し（Ｔ１３）、自己診断処理を終了する。

一方、図１１は、画像処理基板の異常時における自己診断処理の従来の技術との比較例を示す図である。図１１に示すように、画像処理基板が異常の場合、特許文献１に開示の技術においては、画像データ処理の経路の上流側から自己診断処理を実施する。具体的には、画像読取基板の異常無しを確認（Ｔ２１）、ケーブルの異常無しを確認（Ｔ２２）、画像処理基板の異常を確認し（Ｔ２３）、自己診断処理を終了する。

一方、本実施形態において、制御装置２３は、画像データ処理の経路の下流側から自己診断処理を実施する。具体的には、制御装置２３は、画像処理基板１５の異常を特定し（Ｔ３１）、自己診断処理を終了する。

上述したように、特許文献１に開示の技術では、最終的に画像データのピーク／ボトム値を検出するのが、画像データ処理の経路の下流側（画像処理基板１５）であるため、画像データ処理の経路の上流側（画像読取基板）からテストパターンデータでの確認を行うと、結局、原因箇所によらず画像読取基板と画像処理基板の確認の両方を常に実施しないといけない。

一方、本実施形態においては、画像データ処理の経路の下流側（画像処理基板１５）からテストパターンデータの確認を行えば、画像処理基板１５の異常が特定できた時点で自己診断処理を終了することができる。即ち、異常箇所が特定できた時点で自己診断処理を打ち切ることにより、短時間でより正確に異常箇所を特定することができる。

このように本実施形態によれば、自己診断処理に際して、既存のシステム構成にある画像読取基板１０のテストパターン発生部５３のテストパターンデータや画像処理基板１５のテストパターン発生部６１のテストパターンデータを使用し、さらに通常、調整時やスキャン時等で使われるピーク／ボトム検出部６３の１ライン分の信号レベルを検出する機能を使って、装置内部の各機能ブロックの異常を検出することで、回路追加によるコストアップや複雑な制御を必要とすることなく、自己診断機能を実現することができる。

また、本実施形態によれば、自己診断処理に際して、固定値のテストパターンデータを使用して各機能ブロックの異常を検出することにより、装置の複数機能ブロックのうち、異常が発生した箇所を特定することができる。

（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。

第１の実施の形態では、自己診処理に際して、固定値のテストパターンデータを出力して各機能ブロックの異常を検出するようにしたが、第２の実施の形態では、複数の固定値のテストパターンデータを出力するようにした点が、第１の実施の形態と異なる。以下、第２の実施の形態の説明では、第１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態と異なる箇所について説明する。

ここで、図１２は、第２の実施の形態にかかるテストパターンデータの出力例を示す図である。図１２に示す例は、画像データのビット数が１０ｂｉｔの場合におけるテストパターンデータの出力例を示すものである。

例えば、テストパターン発生部５３は、複数の固定値のテストパターンデータを画像読取基板１０から画像処理基板１５に出力することにより、ケーブル１４上の画像信号線内の異常箇所を特定することができる。

異常箇所を特定する方法としては、例えば固定値パターン設定値として３Ｅ０ｈを出力することにより５～９ビット目の異常を検出でき、０１Ｆｈを出力することにより０～４ビット目の異常を検出できる。

なお、画像処理基板１５のピーク／ボトム検出部６３のビーク／ボトム検出は、図１２に示すように、テストパターン出力期間中にピーク／ボトム検出期間を設定して実施する。

図１３は、ケーブル１４の構成の一例を示す図である。図１３に示すように、画像読取基板１０と画像処理基板１５とが複数のケーブル１４で接続されている場合、０～４ビット目の異常を検出した場合にはケーブル１を交換し、５～９ビット目の異常を検出した場合にはケーブル２を交換することができ、複数のケーブルがある場合でも、異常ケーブルを特定することができる。

なお、図１３ではパラレルでのｂｉｔ転送を示したが、ＬＶＤＳ等のシリアル伝送でも該当の線が異常であることが特定可能である。

このように本実施形態によれば、複数のケーブルがある場合でも、異常なケーブルを特定することができ、また画像データ信号の異常ビットを特定することができる。

なお、上記実施の形態では、本発明の画像形成装置を、コピー機能、プリンタ機能、スキャナ機能およびファクシミリ機能のうち少なくとも２つの機能を有する複合機に適用した例を挙げて説明するが、複写機、プリンタ、スキャナ装置、ファクシミリ装置等の画像形成装置であればいずれにも適用することができる。

１ コンタクトガラス
６ 走行体
７ 光源
９ イメージセンサ
１０ 画像生成手段
１２ 原稿
１５ 画像処理手段
２３ 異常箇所診断手段
４１ 電流検出回路
５１ ＡＤ変換手段
５３ 第１のテストパターン発生手段
６１ 第２のテストパターン発生手段
６３ ピーク／ボトム検出手段
１００ 画像形成装置
１０１ 画像読取装置
１０３ 画像形成部

特開２００９－２８４１５５号公報

Claims (8)

1. 原稿に光を照射する光源と、
   前記原稿からの反射光を光電変換して信号を出力するイメージセンサと、
   前記イメージセンサで前記原稿を読み取った信号をデジタル画像データとして出力するＡＤ変換手段と、予め設定されたデジタル画像データであるテストパターンデータを出力する第１のテストパターン発生手段と、
   を有する画像生成手段と、
   前記デジタル画像データの主走査のピーク／ボトム検出を行うピーク／ボトム検出手段と、予め設定されたデジタル画像データであるテストパターンデータを出力する第２のテストパターン発生手段と、
   を有し、前記画像生成手段と接続される画像処理手段と、
   前記第１のテストパターン発生手段または前記第２のテストパターン発生手段から前記テストパターンデータを選択的に出力し、前記ピーク／ボトム検出手段のピーク／ボトム検出機能を使用して、異常箇所を特定する自己診断処理を実施する異常箇所診断手段と、
   を備えることを特徴とする画像読取装置。
2. 前記異常箇所診断手段は、前記自己診断処理の際に、画像データ処理の経路の下流から上流にある複数の機能ブロックについて、前記下流から前記上流に向けて順番に前記自己診断処理を実施して異常箇所の特定を行う、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像読取装置。
3. 前記異常箇所診断手段は、前記自己診断処理の際に、固定値のテストパターンデータを出力する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像読取装置。
4. 前記異常箇所診断手段は、前記自己診断処理の際に、前記第１のテストパターン発生手段および第２のテストパターン発生手段から複数の固定値パターンを出力する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像読取装置。
5. 前記異常箇所診断手段は、前記自己診断処理の際に、前記光源の電源ラインに電流検出回路を備え、前記電流検出回路で検出した電流に応じて前記光源の異常を検出する、
   ことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の画像読取装置。
6. 前記異常箇所診断手段は、異常箇所を特定した異常箇所番号から修理に必要な交換部品を特定する、
   ことを特徴とする請求項１ないし５の何れか一項に記載の画像読取装置。
7. 請求項１ないし６の何れか一項に記載の画像読取装置と、
   画像形成部と、
   を備えることを特徴とする画像形成装置。
8. 原稿からの反射光を光電変換して信号を出力するイメージセンサで前記原稿を読み取った信号をデジタル画像データとして出力するＡＤ変換手段と、予め設定されたデジタル画像データであるテストパターンデータを出力する第１のテストパターン発生手段と、を有する画像生成手段と、前記デジタル画像データの主走査のピーク／ボトム検出を行うピーク／ボトム検出手段と、予め設定されたデジタル画像データであるテストパターンデータを出力する第２のテストパターン発生手段と、を有し、前記画像生成手段と接続される画像処理手段と、を備える画像読取装置における異常箇所特定方法であって、
   前記第１のテストパターン発生手段または前記第２のテストパターン発生手段から前記テストパターンデータを選択的に出力し、前記ピーク／ボトム検出手段のピーク／ボトム検出機能を使用して、異常箇所を特定する自己診断処理を実施する異常箇所診断工程を含む、
   ことを特徴とする異常箇所特定方法。

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