JPH05289569A - 画像形成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 データテーブルを用いることにより、また更
にはニューラルネットワークを用いることにより、様々
なサイズ，厚みの用紙に対して、ローラ間の圧接力及び
／または転写手段の最適な制御を行い得る画像形成装置
の提供。 【構成】 様々なサイズ及び厚みの用紙夫々に対して、
最適なローラ間の圧接力の制御項目の出力値を求めてお
き、これらのデータをテーブルとしてMPU 71に持たせて
おき、給紙された用紙のサイズ，厚みをセンサ12,31,32
で検知した結果により、前記データテーブルから出力値
を読み出してモータ51の制御を行い、最適な画像形成を
行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、電子写真式の複写機，
レーザプリンタ等の画像形成装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】電子写真式の複写機，レーザプリンタ等
の画像形成装置では、給紙された用紙が複数の対をなす
ローラ間に挟持されて搬送される間に、用紙上に転写さ
れたトナー像が定着されて画像が形成される。従来、こ
のような画像形成装置では、様々なサイズ，厚みの用紙
を、これに発生するカール，シワをでき得る限り抑制し
て搬送されるように、対をなすローラ間の圧接力、例え
ばレジストローラ対間の圧接力，定着ローラ対間の圧接
力等の制御項目が実験的，経験的に定められ、また様々
なサイズ，厚みの用紙上に転写されたトナー像の定着強
度及びトナー像の転写効率をでき得る限り満足させるた
めに、例えば定着ローラ対間の圧接力，転写用コロトロ
ンの電圧等の制御項目が実験的，経験的に定められてい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】このような従来の画像
形成装置では、様々なサイズ，厚みの用紙に対して、レ
ジストローラ対間の圧接力，定着ローラ対間の圧接力，
転写用コロトロンの電圧等が一定であるため、紙厚が薄
く且つ走査方向の長さが用紙の幅よりも長い用紙にはシ
ワが発生し易く、紙厚が薄く且つ走査方向の長さが用紙
の幅よりも短い用紙にはカールが発生し易い。また、紙
厚が厚い用紙では定着不十分になったり、感光体ドラム
に付着したトナーが用紙に転写されない転写不良が生じ
ることがあった。

【０００４】本発明はかかる事情に鑑みてなされたもの
であり、データテーブルを用いることにより、また更に
はニューラルネットワーク（ニューロコンピュータ）を
用いることにより、様々なサイズ及び厚みの用紙に対し
て、ローラ間の圧接力及び転写手段の少なくとも一つの
制御項目を最適に制御し得る画像形成装置の提供を目的
とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】第１発明に係る画像形成
装置は、給紙された用紙を、複数の対をなすローラ間に
挟持させて搬送する間に、前記用紙上に転写されたトナ
ー像を定着させる画像形成装置において、用紙の複数の
サイズ及び厚みに基づいて前記ローラ間の圧接力を制御
するために必要な制御項目のデータをテーブルの形で記
憶したメモリと、給紙された用紙のサイズ及び厚みを夫
々検知するセンサとを備え、前記センサの検知結果に基
づいて前記メモリからデータを読み出し、読み出された
データに従って前記制御項目を自動的に制御すべくなし
てあることを特徴とする。

【０００６】第２発明に係る画像形成装置は、給紙され
た用紙を、複数の対をなすローラ間に挟持させて搬送す
る間に、前記用紙上に転写されたトナー像を定着させる
画像形成装置において、用紙の複数のサイズ及び厚みに
基づいて前記ローラ間の圧接力及び転写手段の少なくと
も一つを制御するために必要な制御項目を自動的に制御
し得るように予め学習したニューラルネットワークと、
給紙された用紙のサイズ及び厚みを夫々検知するセンサ
とを備え、前記センサの検知結果を前記ニューラルネッ
トワークに与えて得られた結果に従って、前記制御項目
を自動的に制御すべくなしてあることを特徴とする。

【０００７】

【作用】本発明の画像形成装置では、様々なサイズ，厚
みの用紙に応じてローラ間の圧接力及び転写手段の少な
くとも一つを最適に制御する制御項目のデータをテーブ
ル形式で格納したメモリを装置本体に持たせ、給紙され
た用紙のサイズ，厚みの検知結果に基づく前記データを
メモリから読み出して制御するため、様々なサイズ，厚
みの用紙に応じてカール，シワの発生を無くし、最適な
定着強度で画像形成できる。

【０００８】また更に、前記メモリに替えてニューラル
ネットワークを用いることにより、複数の入力条件に対
して複数の出力値を発生する必要がある場合に、ニュー
ラルネットワークで学習後の結合係数と出力計算部分の
みを装置本体に持たせ、複数の入出力条件に対して必要
時に計算し、複数の出力条件（制御条件）を出力する。
これにより、メモリ容量を少なくし、サイズ，厚みの異
なる用紙に最適の画像形成ができる。

【０００９】

【実施例】以下、本発明をその実施例を示す図面に基づ
き具体的に説明する。図１は本発明の第１実施例として
の複写機の要部の構成を示す模式的断面図である。図１
において、参照符号１は感光体ドラムであり、この周囲
にはレジストローラ対41,42 ，現像器７，転写帯電器で
ある転写用コロトロン９，分離用コロトロン10等が配設
されている。レジストローラ対41,42 の搬送方向上流側
には複写用紙の紙厚検知センサ31,32 、レジストローラ
対41,42 に対向させて中間ローラ対21,22 がこの順に配
置されている。さらに上流側には複写用紙を収納してお
くためのカセット11が本体に対して着脱自在に配設され
ており、カセット11には収納された複写用紙のサイズを
検出するサイズ検知センサ12及び複写用紙を送り出すた
めの給紙ローラ13が備えられている。

【００１０】一方、感光体ドラムより下流側には定着ロ
ーラ81,82 が配設されており、その一方の定着ローラ82
にはカム61を介してモータ51が接続されており、定着ロ
ーラ対81,82 間の圧接力が可変されるようになってい
る。

【００１１】複写用紙Ｐがカセット11より送り出され、
中間ローラ対21,22 間で一旦保持されてレジストローラ
対41,42 に送られる。この際、サイズ検知センサ12によ
り複写用紙Ｐのサイズを検知し、紙厚検知センサ31,32
により厚みを検知する。複写用紙Ｐは、レジストローラ
対41,42 から矢符b1で示すように感光体ドラム１と転写
用コロトロン９の間へ送りこまれる。感光体ドラム１は
電荷が印加されて帯電しており、図示しない露光ランプ
からの光が、感光体ドラム１の上部に照射されて静電潜
像が形成される。この静電潜像は現像器７により現像さ
れてトナー像となり、送り込まれる複写用紙Ｐに転写用
コロトロン９により転写される。

【００１２】トナー像が転写された後、複写用紙Ｐは分
離用コロトロン10により感光体１から分離され、矢符b2
の経路を定着ローラ対81,82 間へ搬送される。定着ロー
ラ81,82 間の加熱及び圧接力により、複写用紙Ｐにトナ
ー像が溶融定着される。

【００１３】図２は第１実施例の上述した複写機の制御
部の構成を示すブロック図である。本実施例の複写機は
MPU 71を含むマイクロコンピュータシステムにより制御
される。MPU 71には、制御プログラム・定数等を格納し
ておくためのROM 72と、MPU 71による制御に必要な種々
のフラグ領域を有するRAM 73と、MPU 71が本体内部機器
の入出力制御を行うための I/Oインタフェイス74とが接
続されている。またI/Oインタフェイス74には、アナロ
グ値をディジタル値に変換する A/D変換器75と、ディジ
タル値をアナログ値に変換する D/A変換器76とが接続さ
れている。A/D変換器75には紙厚検知センサ31,32 が接
続されており、サイズ検知センサ12は A/D変換器75を介
さずに直接 I/Oインタフェイス74に接続されている。一
方、 D/A変換器76にはモータ用レギュレータ78が接続さ
れており、モータ用レギュレータ78には定着ローラ対8
1,82 間の圧接力を可変に調節するためのモータ51が接
続されている。

【００１４】複写用紙Ｐの特徴的な種々のサイズ及び紙
厚夫々に対して最適な定着ロール対81,82 間の圧接力が
実験により予め求められ、これがデータとしてROM 72に
格納されている。サイズ検知センサ12による複写用紙Ｐ
のサイズ検出結果が I/Oインタフェイス74に入力され、
A/D変換器75に接続された紙厚検知センサ31,32 による
複写用紙Ｐの紙厚検出結果がディジタル信号に変換され
て I/Oインタフェイス71に入力される。この入力値に対
して、予めROM 72に格納されているデータからMPU 71へ
読み出された出力値が、 I/Oインタフェイス74及び D/A
変換器76を経てモータ用レギュレータ78へ出力される。
この値に基づいてモータ51が制御され、これに接続され
た定着ローラ対81,82 間の圧接力が制御される。

【００１５】図３は本発明の第２実施例としての複写機
の要部の構成を示す模式的断面図である。図３において
レジストローラ41にはカム62を介してモータ52が接続さ
れており、レジストローラ対41,42 間の圧接力が可変さ
れるようになっている。他の構成，動作は図１に示す実
施例１のものと同様であるので、同符号を記して説明を
省略する。

【００１６】図４は第２実施例の複写機の制御部の構成
を示すブロック図である。本実施例の複写機はMPU 91を
含むマイクロコンピュータシステムにより制御される。
MPU 91には、制御プログラム・定数等を格納しておくた
めのROM 92と、MPU 91による制御に制御に必要な種々の
フラグ領域を有するRAM 93と、MPU 91が本体内部機器の
入出力制御を行うための I/Oインタフェイス94とが接続
されている。また I/Oインタフェイス94には、アナログ
値をディジタル値に変換する A/D変換器95と、ディジタ
ル値をアナログ値に変換する D/A変換器96とが接続され
ている。

【００１７】A/D変換器95には紙厚検知センサ31,32 が
接続されており、サイズ検知センサ12は A/D変換器95を
介さずに直接 I/Oインタフェイス94に接続されている。
一方、 D/A変換器96にはモータ用レギュレータ98及び高
圧ユニット97が接続されている。そしてモータ用レギュ
レータ98には、定着ローラ対81,82 間の圧接力を可変に
調節するためのモータ51、及びレジストローラ対41,42
間の圧接力を可変に調節するためのモータ52が接続され
ている。また、高圧用ユニット97は転写用コロトロン９
の転写電圧を可変に調節するためのものである。

【００１８】図５は第２実施例の複写機に用いられるニ
ューラルネットワークの構成を示す模式図である。第２
実施例では、ニューラルネットワークは入力層LI, 中間
層LM, 出力層LOの３層構造を有しており、同一層内での
ユニット同士の結合はない。各ユニットはそれぞれが属
する層以外の層の各ユニットと結合係数（シナプスウェ
イト又は重み係数）を介して結合されている。入力層LI
のユニットは給紙時に逐次、サイズ検知センサ12, 紙厚
検知センサ41,42 が読み取った値がそれぞれのユニット
に入力信号として与えられる。出力層LOの各ユニットか
らは、レジストローラ対41,42 の圧接力、転写用コロト
ロン９の電圧、定着ローラ対81,82 の圧接力等の制御項
目の制御出力値が出力される。

【００１９】このニューラルネットワークでは学習方式
は３層バックプロパゲーションを採用している。バック
プロパゲーションにおいては、ニューロンの入出力関数
として図６のグラフに示されているような下記式(1) に
て表されるシグモイド型関数を利用する。

【００２０】

【数１】

【００２１】あるニューロンＪへの総入力は下記式(2)
にて表されるように、そのニューロンＪとシナプス結合
しているニューロンｙ_i の出力とシナプスウェイトｗ_ij
とを積和した値となる。

【００２２】

【数２】

【００２３】そして、上記式(2) により算出されたニュ
ーロンｊへの総入力に対してその出力を下記式(3) で定
義する。

【００２４】

【数３】

【００２５】上記式(2) 及び式(3) に従って入力層LIへ
入力された信号はネットワークのシナプスウェイトに従
って 入力層LI→中間層LM→出力層LO の順に順次計算が行われる。出力層LOの計算結果は教師
信号と比較される。出力層LOの計算結果と教師信号との
ズレの度合いは具体的には、ｉ番目の出力層LOをｙ_i と
し、教師信号をｄ_i とすると、誤差Ｅとして下記式(4)
にて表される。

【００２６】

【数４】

【００２７】バックプロパゲーションはこの誤差Ｅを極
小化するようにネットワークのシナプスウェイトを修正
する処理である。その学習信号δは、出力層LOから中間
層LMへの修正に関しては下記式(5) にて表される。

【００２８】

【数５】

【００２９】ここで、ｕ_i は前述の式(2) にて示されて
いる第ｉ番目のニューロン状態であり、ｆは式(3) で表
されているシグモイド型関数である。

【００３０】また、各中間層LMの学習信号δはニューロ
ンｊよりも１段上の層に存在するニューロンｋを考えて
下記式(6) から求められる。

【００３１】

【数６】

【００３２】そして、式(5) 及び式(6) に基づいて下記
式(7) により表されるルールによりシナプスウェイトが
求められる。

【００３３】

【数７】

【００３４】ここで、ηは学習定数を、αは安定化定数
をそれぞれ表している。なお、入出力関数である式(3)
は ｆ' ＝ｆ（１−ｆ） となり、式(5) 及び式(6) の演算は容易に実行可能であ
る。

【００３５】以上のようなバックプロパゲーションを用
いた学習を実施例２の場合について具体的に説明する
と、複写用紙Ｐが給紙され搬送されながらカール，シワ
が発生せず、トナー像の転写効率及び定着強度が最適な
状態で画像形成されるように、制御項目であるレジスト
ローラ対41,42 間の圧接力，転写用コロトロン９の電
圧，定着ローラ対81,82 間の圧接力の各数値を知識を有
する所謂エキスパートと称される人に調整させる。その
際の各調整値及び複写用紙のサイズ，厚みをセンサ12,3
1,32で読み取った値を控えておく。そして、特徴のある
複写用紙多数に対して前述の作業を反復してデータを収
集する。このようにして収集されたデータがバックプロ
パゲーションの学習用の教師信号となり、パーソナルコ
ンピュータ等でそれを学習させて誤差が極小化するよう
にネットワークの結合係数を修正する。

【００３６】次に、実際の制御に際しては、バックプロ
パゲーションによって学習を終了した結合係数のデータ
及びニューラルネットワークの入力層LI→中間層LM→出
力層LOの順に順次一方向に出力計算を行う部分のみをMP
U 91（図４）に組み込む。そして、複写用紙Ｐが給紙さ
れた場合に、複写用紙のサイズ及び厚みを夫々のセンサ
12,31,32で検出しておく。

【００３７】このようにセンサ12,31,32で得られた値
と、指定されている数値とを入力データとし、学習によ
り求められ予め組み込まれている結合係数に従って出力
計算を行う。出力計算の結果はそれぞれ制御すべきレジ
ストローラ対41,42 間の圧接力，転写用コロトロン９の
電圧，定着ローラ対81,82 間の圧接力として出力される
ので、それらの調節を行うことにより、最適な状態で複
写用紙Ｐに画像形成が行われる。

【００３８】

【発明の効果】以上のように、本発明の画像形成装置で
は、ローラ間の圧接力を最適にする制御項目のデータの
メモリを用いるので、サイズ，厚みが異なる様々な用紙
夫々に対して最適な制御を行うことができ、カール，シ
ワを発生させずに最適な定着強度で画像形成することが
できる。また、前記メモリに替えてニューラルネットワ
ークを用いることにより、メモリ容量を削減して制御す
ることができる等、本発明は優れた効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例としての複写機の要部の構
成を示す模式的断面図である。

【図２】第１実施例としての複写機の制御部の構成を示
すブロック図である。

【図３】本発明の第２実施例としての複写機の要部の構
成を示す模式的断面図である。

【図４】第２実施例としての複写機の制御部の構成を示
すブロック図である。

【図５】第２実施例の複写機に用いられるニューラルネ
ットワークの構成を示す模式図である。

【図６】ニューロンの入出力関数のグラフである。

【符号の説明】

１ 感光体ドラム 12 サイズ検知センサ 31,32 紙厚検知センサ 41,42 レジストローラ対 51,52 モータ 81,82 転写ローラ ９ 転写用コロトロン 71,91 MPU

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０３Ｇ 15/16 Ｈ０４Ｎ 1/04 １０６ Ａ 7251−5Ｃ 1/29 Ｚ 9186−5Ｃ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 給紙された用紙を、複数の対をなすロー
   ラ間に挟持させて搬送する間に、前記用紙上に転写され
   たトナー像を定着させる画像形成装置において、 用紙の複数のサイズ及び厚みに基づいて前記ローラ間の
   圧接力を制御するために必要な制御項目のデータをテー
   ブルの形で記憶したメモリと、給紙された用紙のサイズ
   及び厚みを夫々検知するセンサとを備え、 前記センサ
   の検知結果に基づいて前記メモリからデータを読み出
   し、読み出されたデータに従って前記制御項目を自動的
   に制御すべくなしてあることを特徴とする画像形成装
   置。
2. 【請求項２】 給紙された用紙を、複数の対をなすロー
   ラ間に挟持させて搬送する間に、前記用紙上に転写され
   たトナー像を定着させる画像形成装置において、 用紙の複数のサイズ及び厚みに基づいて前記ローラ間の
   圧接力及び転写手段の少なくとも一つを制御するために
   必要な制御項目を自動的に制御し得るように予め学習し
   たニューラルネットワークと、給紙された用紙のサイズ
   及び厚みを夫々検知するセンサとを備え、 前記センサの検知結果を前記ニューラルネットワークに
   与えて得られた結果に従って、前記制御項目を自動的に
   制御すべくなしてあることを特徴とする画像形成装置。