JPH09110239A

JPH09110239A - 紙詰まり検知装置

Info

Publication number: JPH09110239A
Application number: JP7288200A
Authority: JP
Inventors: Toshiyuki Furuta; 俊之古田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1995-10-11
Filing date: 1995-10-11
Publication date: 1997-04-28

Abstract

(57)【要約】【課題】紙搬送路のどの部分で紙詰まりが発生して
も，いち早く検知することを可能にし，紙詰まりによる
被害を最小限に抑制する。【解決手段】紙搬送路を通過する紙の搬送音を受音す
る音入力装置１０１と，該音入力装置１０１からの出力
信号をニューラルネットワークの入力層データとし，紙
詰まり有無状態を診断するニューラルネットワーク１０
３と，該ニューラルネットワーク１０３の出力結果に基
づいて紙搬送路における紙詰まりの有無を最終判断する
データ後処理装置１０４とを備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明が属する技術分野】本発明は，複写機やプリンタ
等に用いられる紙詰まり検知装置に関し，より詳細に
は，紙搬送路における搬送音やジャムセンサのタイミン
グ信号をニューラルネットワークの入力データとして用
い，紙詰まりの有無を診断する紙詰まり検知装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来，複写機，プリンタ等の紙搬送装置
に用いられる紙詰まり検知装置は，搬送路の所定位置に
光学式のセンサを配置し，紙がそのセンサ部分を通過す
るタイミングがあらかじめプログラム化されたタイミン
グに対してずれた場合に，紙詰まりとして判断する，い
わゆるタイミング検知方式を用いたものが一般的であっ
た。

【０００３】図１５は，従来における紙詰まり検知装置
を用いた紙搬送装置の概略構成を示す説明図である。図
において，１５０１は紙を摩擦力により搬送する搬送ロ
ーラ，１５０２および１５０３は搬送ローラ１５０１の
前後にそれぞれ配置された光学センサであり，たとえば
発光素子と受光素子からなる光学センサが用いられてい
る。

【０００４】以上の構成において，紙の搬送が開始され
ると，まず，光学センサ１５０２により紙が通過するこ
とを検知し，さらに紙が光学センサ１５０３部分に到達
すると，該光学センサ１５０３により検知される。

【０００５】このとき光学センサ１５０２で紙が検知さ
れた後，光学センサ１５０３に紙が到達する時間になっ
ても，光学センサ１５０３による検知信号がない場合，
搬送路において紙詰まりが発生したものとして判断す
る。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら，上記に
示されるような従来の紙詰まり検知装置にあっては，た
とえば搬送ローラ部分で紙詰まりを起こした場合，次の
光学センサで紙詰まりが検知されるまでに時間がかか
り，その間に後の紙も上記紙詰まり部分に押し込まれる
ような状態で紙詰まりし，停止することになるため，紙
詰まりの検知遅れに起因する紙詰まりの状況が拡大する
という問題点があった。

【０００７】本発明は，上記に鑑みてなされたものであ
って，紙搬送路のどの部分で紙詰まりが発生しても，い
ち早く検知することを可能にし，紙詰まりによる被害を
最小限に抑えることを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに，請求項１に係る紙詰まり検知装置にあっては，紙
搬送路を通過する紙の搬送音を受音する音入力手段と，
前記音入力手段からの出力信号をニューラルネットワー
クの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断するニ
ューラルネットワークと，前記ニューラルネットワーク
の出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰まりの
有無を最終判断する判断手段とを備えたものである。

【０００９】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を受音し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合
に，その搬送音の信号をあらかじめ学習させてあるニュ
ーラルネットワークの入力層データとし，その学習機能
により紙詰まり有無状態を診断し，搬送路の紙詰まりを
迅速に検知する。

【００１０】また，請求項２に係る紙詰まり検知装置に
あっては，紙搬送路を通過する紙の搬送音を受音する音
入力手段と，前記紙搬送路の所定位置に設けられ，該紙
搬送路を通過する紙の搬送タイミングを検知するタイミ
ング検知手段と，前記音入力手段からの出力信号および
前記タイミング検知手段からの検知信号をニューラルネ
ットワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診
断するニューラルネットワークと，前記ニューラルネッ
トワークの出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙
詰まりの有無を最終判断する判断手段とを備えたもので
ある。

【００１１】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を受音すると共に，紙搬送路を通過する紙のタイミング
を検知し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合
に，その搬送音の信号およびタイミング検知信号をあら
かじめ学習させてあるニューラルネットワークの入力層
データとし，その学習機能により紙詰まり有無状態を診
断し，搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確に検知す
る。

【００１２】また，請求項３に係る紙詰まり検知装置に
あっては，紙搬送路を通過する紙の搬送音を受音する音
入力手段と，前記紙搬送路の所定位置に設けられ，該紙
搬送路を通過する紙の搬送タイミングを検知するタイミ
ング検知手段と，前記音入力手段からの出力信号をニュ
ーラルネットワークの入力層データとし，紙詰まり有無
状態を診断するニューラルネットワークと，前記ニュー
ラルネットワークの出力結果および前記タイミング検知
手段からの検知信号に基づいて前記紙搬送路における紙
詰まりの有無を最終判断する判断手段とを備えたもので
ある。

【００１３】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を受音し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合
に，その搬送音の信号をあらかじめ学習させてあるニュ
ーラルネットワークの入力層データとし，その学習機能
により紙詰まり有無状態を診断し，さらに並行して紙搬
送路を通過する紙のタイミングを検知し，そのタイミン
グ検知信号により紙詰まりを判断することにより，搬送
路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確に検知する。

【００１４】また，請求項４に係る紙詰まり検知装置に
あっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送路
を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段と，
前記音入力手段からの出力信号をニューラルネットワー
クの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断するニ
ューラルネットワークと，前記ニューラルネットワーク
の出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰まりの
有無を最終判断する判断手段とを備えたものである。

【００１５】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生
した場合に，その搬送音の信号をあらかじめ学習させて
あるニューラルネットワークの入力層データとし，その
学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，搬送路の紙
詰まりを迅速に検知する。また，音入力手段を複数設け
ることにより，ノイズキャンセルも行うことが可能とな
り，検知精度も向上する。

【００１６】また，請求項５に係る紙詰まり検知装置に
あっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送路
を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段と，
前記紙搬送路の所定位置に設けられ，該紙搬送路を通過
する紙の搬送タイミングを検知するタイミング検知手段
と，前記音入力手段からの出力信号および前記タイミン
グ検知手段からの検知信号をニューラルネットワークの
入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断するニュー
ラルネットワークと，前記ニューラルネットワークの出
力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰まりの有無
を最終判断する判断手段とを備えたものである。

【００１７】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音すると共に，紙搬送路を通過する紙の
タイミングを検知し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生
した場合に，その搬送音の信号およびタイミング検知信
号をあらかじめ学習させてあるニューラルネットワーク
の入力層データとし，その学習機能により紙詰まり有無
状態を診断し，搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確
に検知する。また，音入力手段を複数設けることによ
り，ノイズキャンセルも行うことが可能となり，検知精
度も向上する。

【００１８】また，請求項６に係る紙詰まり検知装置に
あっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送路
を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段と，
前記紙搬送路の所定位置に設けられ，該紙搬送路を通過
する紙の搬送タイミングを検知するタイミング検知手段
と，前記音入力手段からの出力信号をニューラルネット
ワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断す
るニューラルネットワークと，前記ニューラルネットワ
ークの出力結果および前記タイミング検知手段からの検
知信号に基づいて前記紙搬送路における紙詰まりの有無
を最終判断する判断手段とを備えたものである。

【００１９】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生
した場合に，その搬送音の信号をあらかじめ学習させて
あるニューラルネットワークの入力層データとし，その
学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，さらに並行
して紙搬送路を通過する紙のタイミングを検知し，その
タイミング検知信号により紙詰まりを判断することによ
り，搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確に検知す
る。また，音入力手段を複数設けることにより，ノイズ
キャンセルも行うことが可能となり，検知精度も向上す
る。

【００２０】また，請求項７に係る紙詰まり検知装置に
あっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送路
を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段と，
前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選択
し，切り換える切換手段と，前記切換手段により接続さ
れた前記音入力手段からの出力信号をニューラルネット
ワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断す
るニューラルネットワークと，前記ニューラルネットワ
ークの出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰ま
りの有無を最終判断する判断手段とを備えたものであ
る。

【００２１】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在
しない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換
え，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その
搬送音の信号をあらかじめ学習させてあるニューラルネ
ットワークの入力層データとし，その学習機能により紙
詰まり有無状態を診断し，搬送路の紙詰まりを迅速に検
知する。

【００２２】また，請求項８に係る紙詰まり検知装置に
あっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送路
を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段と，
前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選択
し，切り換える切換手段と，前記紙搬送路の所定位置に
設けられ，該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミングを
検知するタイミング検知手段と，前記切換手段により接
続された前記音入力手段からの出力信号および前記タイ
ミング検知手段からの検知信号をニューラルネットワー
クの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断するニ
ューラルネットワークと，前記ニューラルネットワーク
の出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰まりの
有無を最終判断する判断手段とを備えたものである。

【００２３】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在
しない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換え
入力すると共に，紙搬送路を通過する紙のタイミングを
検知し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，
その搬送音の信号およびタイミング検知信号をあらかじ
め学習させてあるニューラルネットワークの入力層デー
タとし，その学習機能により紙詰まり有無状態を診断
し，搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確に検知す
る。

【００２４】また，請求項９に係る紙詰まり検知装置に
あっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送路
を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段と，
前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選択
し，切り換える切換手段と，前記紙搬送路の所定位置に
設けられ，該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミングを
検知するタイミング検知手段と，前記切換手段により接
続された前記音入力手段からの出力信号をニューラルネ
ットワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診
断するニューラルネットワークと，前記ニューラルネッ
トワークの出力結果および前記タイミング検知手段から
の検知信号に基づいて前記紙搬送路における紙詰まりの
有無を最終判断する判断手段とを備えたものである。

【００２５】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在
しない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換
え，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その
搬送音の信号をあらかじめ学習させてあるニューラルネ
ットワークの入力層データとし，その学習機能により紙
詰まり有無状態を診断し，さらに並行して紙搬送路を通
過する紙のタイミングを検知し，そのタイミング検知信
号により紙詰まりを判断することにより，搬送路の紙詰
まりを迅速に，かつ，正確に検知する。

【００２６】また，請求項１０に係る紙詰まり検知装置
にあっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送
路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，複数の結合係数が格納さ
れている結合係数格納手段と，前記切換手段により接続
された前記音入力手段からの出力信号をニューラルネッ
トワークの入力層データとし，さらに前記音入力手段の
選択に応じた結合係数を前記結合係数格納手段から読み
出し，紙詰まり有無状態を診断するニューラルネットワ
ークと，前記ニューラルネットワークの出力結果に基づ
いて前記紙搬送路における紙詰まりの有無を最終判断す
る判断手段とを備えたものである。

【００２７】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在
しない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換
え，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その
搬送音の信号をあらかじめ学習させてあるニューラルネ
ットワークの入力層データとし，さらに音入力手段の選
択に応じた結合係数を結合係数格納手段から読み出し，
その学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，搬送路
の紙詰まりを迅速に，かつ，高精度で検知する。

【００２８】また，請求項１１に係る紙詰まり検知装置
にあっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送
路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，前記紙搬送路の所定位置
に設けられ，該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミング
を検知するタイミング検知手段と，複数の結合係数が格
納されている結合係数格納手段と，前記切換手段により
接続された前記音入力手段からの出力信号および前記タ
イミング検知手段からの検知信号をニューラルネットワ
ークの入力層データとし，さらに前記音入力手段の選択
に応じた結合係数を前記結合係数格納手段から読み出
し，紙詰まり有無状態を診断するニューラルネットワー
クと，前記ニューラルネットワークの出力結果に基づい
て前記紙搬送路における紙詰まりの有無を最終判断する
判断手段とを備えたものである。

【００２９】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在
しない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換え
入力すると共に，紙搬送路を通過する紙のタイミングを
検知し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，
その搬送音の信号およびタイミング検知信号をあらかじ
め学習させてあるニューラルネットワークの入力層デー
タとし，さらに音入力手段の選択に応じた結合係数を結
合係数格納手段から読み出し，その学習機能により紙詰
まり有無状態を診断し，搬送路の紙詰まりを迅速に，か
つ，高精度で検知する。

【００３０】また，請求項１２に係る紙詰まり検知装置
にあっては，紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬送
路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，前記紙搬送路の所定位置
に設けられ，該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミング
を検知するタイミング検知手段と，複数の結合係数が格
納されている結合係数格納手段と，前記切換手段により
接続された前記音入力手段からの出力信号をニューラル
ネットワークの入力層データとし，さらに前記音入力手
段の選択に応じた結合係数を前記結合係数格納手段から
読み出し，紙詰まり有無状態を診断するニューラルネッ
トワークと，前記ニューラルネットワークの出力結果お
よび前記タイミング検知手段からの検知信号に基づいて
前記紙搬送路における紙詰まりの有無を最終判断する判
断手段とを備えたものである。

【００３１】すなわち，紙搬送路を通過する紙の搬送音
を複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在
しない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換
え，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その
搬送音の信号をあらかじめ学習させてあるニューラルネ
ットワークの入力層データとし，さらに音入力手段の選
択に応じた結合係数を結合係数格納手段から読み出し，
その学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，さらに
並行して紙搬送路を通過する紙のタイミングを検知し，
そのタイミング検知信号により紙詰まりを判断すること
により，搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，高精度で検
知する。

【００３２】

【発明の実施の形態】以下，本発明の一実施例を添付図
面を参照し，実施例１〜１２について順に説明する。

【００３３】〔実施例１〕（実施例１の構成）図１は，実施例１に係る紙詰まり検
知装置の構成を示す説明図である。図において，１０１
は紙搬送装置等の搬送経路近傍に配置されたマイクロフ
ォン等を用いた音入力手段としての音入力装置，１０２
は音入力装置１０１からの信号をニューラルネットワー
クに入力するのに適した信号に変換処理するデータ前処
理装置である。

【００３４】このデータ前処理装置１０２は，たとえば
アンプであったり，ニューラルネットワークがデジタル
型の場合におけるＡ／Ｄコンバータであったり，あるい
はこの両者の組み合わせで構成される。

【００３５】また，上記構成の他に音の信号処理で一般
的に行われているフーリエ変換装置等を組み合わせた構
成や，ニューラルネットワークへの入力信号の前処理と
して一般的に行われているスケーリング・２値化等を組
み合わせた構成のデータ前処理装置１０２としてもよ
い。

【００３６】また，１０３はニューラルネットワーク演
算を行う装置（以下，ニューラルネットワークという）
である。このニューラルネットワーク１０３には，今ま
で発表されているアナログ型のニューロチップやデジタ
ル型のニューロチップを用いたり，ＣＰＵやＤＰＳ等の
演算装置を用いる。そして，ニューラルネットワーク１
０３をあらかじめ学習させておく。

【００３７】上記における学習方法やニューラルネット
ワークの構成には様々なバリエーションが考えられる
が，本実施例に適したものとして，たとえば次のように
行えばよい。すなわち，紙詰まりを起こしたときの音
（搬送ジャム時の音）と，紙詰まりを起こさなかったと
きの音（正常搬送時の音）とをそれぞれサンプリング
し，これらの音（あるいは前処理を行ったもの）をニュ
ーラルネットワーク１０３の入力層に入力する。

【００３８】そして，出力層のニューロンを２つ用意
し，紙詰まりのときは一方のニューロンの出力を１，他
方のニューロンの出力を０とする。また，紙詰まりでは
ないときはその逆の出力となるようにバックプロパゲー
ション方法等を用いて学習させる。このような学習をコ
ンピュータ上で実行し，得られた結合係数と同じ結合係
数によりニューラルネットワーク１０３でニューラルネ
ットの演算を実行させる。

【００３９】また，１０４はニューラルネットワーク１
０３の出力信号に基づいて紙詰まりの発生有無を判断す
る判断手段としてのデータ後処理装置である。

【００４０】図１４は，本実施例に係る紙詰まり検知装
置を用いた紙搬送装置の概略構成を示す説明図である。
図において，１４０１は紙を摩擦力により搬送する搬送
ローラ，１４０２は音入力装置（この場合，マイクロホ
ンを用いる）からの受音信号を処理・認識する音認識装
置であり，たとえば上記図１におけるデータ前処理装置
１０２，ニューラルネットワーク１０３，データ後処理
装置１０４により構成されている。また，１４０３は装
置全体を制御するＣＰＵであり，音認識装置１４０２の
出力結果に基づいてモータの停止や警報出力等の必要な
処置を実行するものである。

【００４１】（実施例１の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。記
録紙の搬送が開始されると，その搬送路に設置してある
音入力装置１０１からの搬送路における音を常に入力
し，該入力音をデータ前処理装置１０２で前処理し，ニ
ューラルネットワーク１０３に送る。

【００４２】ニューラルネットワーク１０３では入力音
をあらかじめ学習してあるニューラルネットワークに基
づいて，上記入力音が正常時の音か紙詰まり時の音かの
いずれかに対応する０か１の出力値をデータ後処理装置
１０４に与える。

【００４３】データ後処理装置１０４はニューラルネッ
トワーク１０３からの出力信号に基づいて，紙詰まりの
判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき１を出力するニ
ューロンの出力値を２値化し，１であれば紙詰まりと判
断する。

【００４４】したがって，ニューラルネットワーク１０
３にデータ前処理装置１０２を介し，紙搬送路近傍に設
置した音入力装置１０１からの搬送音を入力させ，該入
力音データからニューラルネットワーク１０３の学習に
より，リアルタイムで，かつ，搬送路全体の搬送状態を
検知することができる。

【００４５】（ニューラルネットワーク１０３）ここ
で，本実施例の全般にわたって用いるニューラルネット
ワーク１０３の構成等について詳細に説明する。図１３
は，本実施例に係るニューラルネットワーク１０３の構
成を示す説明図である。図において，層構成は３層の階
層型とし，入力層のニューロン数を３２，中間層のニュ
ーロン数を２０，出力層のニューロン数を２とする。ま
た，データ前処理装置１０２はアンプ，Ａ／Ｄコンバー
タ，ＣＰＵとメモリから構成されている。

【００４６】信号処理として，まずデジタル化し，それ
をＣＰＵを用いてＦＦＴ処理と規格化処理とを行う。具
体的には，ＦＦＴ処理を行った信号の可聴領域のデータ
を３２等分する。さらに，これらのデータの中で最大と
なるものが１．０となるように規格化する。

【００４７】また，データ後処理装置１０４はＣＰＵと
メモリとからなり，データ前処理装置１０２と兼用す
る。信号処理として，ニューラルネットワーク１０３の
出力層のニューロンのうち紙詰まりを起こしたときに１
を出力するように学習させたニューロンからの出力を２
値化し，１であれば紙詰まりと判断する。

【００４８】音入力装置１０１にはマイクロホンを用い
た。また，ニューラルネットワークの学習は以下のよう
に行った。すなわち，紙詰まりを起こしたときと紙詰ま
りを起こさなかったときの音をサンプリングし，これに
前述のようなデータ前処理を実行する。

【００４９】これをニューラルネットワーク１０３の入
力データとし，教師データは紙詰まりを起こしたとき，
出力層の１番目のニューロンを１，２番目のニューロン
を０，紙詰まりを起こさなかったときはその逆の値とす
る。これをコンピュータシミュレーションにより，バッ
クプロパゲーション法を用いて学習させる。

【００５０】なお，以上のような構成のものを実際に作
成して検証した結果，十分な紙詰まり検知が得られ，ま
た，従来のタイミング検知に比較して早く検知すること
も確認された。

【００５１】〔実施例２〕（実施例２の構成）次に，実施例２について説明する。
図２は，実施例２に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。本構成は前述の図１の紙詰まり検知装置
に対して，搬送路の所定位置に記録紙の通過タイミング
を検知するタイミング検知手段としてのタイミング検知
装置１０５，いわゆるジャムセンサを付加した構成とし
ている。

【００５２】すなわち，ニューラルネットワーク１０３
には音入力装置１０１からデータ前処理装置１０２を介
した搬送音のデータと，タイミング検知装置１０５の検
知信号とが入力されるように構成されている。なお，他
の構成要素およびその機能は実施例１と同様であるた
め，図１と同一符号を付してその説明は省略する。

【００５３】（実施例２の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。記
録紙の搬送が開始されると，その搬送路に設置してある
音入力装置１０１からの搬送路における音を常に入力
し，該入力音をデータ前処理装置１０２で前処理し，ニ
ューラルネットワーク１０３に送る。

【００５４】また，上記動作と並行してニューラルネッ
トワーク１０３には，タイミング検知装置１０５による
検知信号が入力される。

【００５５】ニューラルネットワーク１０３では音入力
装置１０１からの入力音およびタイミング検知装置１０
５による検知信号をあらかじめ学習してあるニューラル
ネットワークに基づいて，上記入力音が正常時の音か紙
詰まり時の音かのいずれかに対応する０か１の出力値を
データ後処理装置１０４に与える。

【００５６】データ後処理装置１０４はニューラルネッ
トワーク１０３からの出力信号に基づいて，紙詰まりの
判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき１を出力するニ
ューロンの出力値を２値化し，１であれば紙詰まりと判
断する。

【００５７】したがって，ニューラルネットワーク１０
３にデータ前処理装置１０２を介し，紙搬送路近傍に設
置した音入力装置１０１から搬送音を入力させると共
に，タイミング検知装置１０５による検知信号が入力さ
れることにより，該入力音および検知信号の各データか
らニューラルネットワーク１０３の学習を行うため，リ
アルタイムで，かつ，搬送路全体の搬送状態や紙詰まり
発生を精度よく検知することができる。

【００５８】〔実施例３〕（実施例３の構成）次に，実施例３について説明する。
図３は，実施例３に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。本構成は前述の図１の紙詰まり検知装置
に対して，実施例２と同様に搬送路の所定位置に記録紙
の通過タイミングを検知するタイミング検知装置１０
５，いわゆる，ジャムセンサを付加した構成としてい
る。

【００５９】すなわち，ニューラルネットワーク１０３
には音入力装置１０１からデータ前処理装置１０２を介
した搬送音のデータのみを与え，このニューラルネット
ワーク１０３からの出力信号とタイミング検知装置１０
５の検知信号とをデータ後処理装置１０４に入力される
ように構成されている。なお，他の構成要素およびその
機能は実施例１と同様であるため，図１と同一符号を付
してその説明は省略する。

【００６０】（実施例３の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。ま
ず，実施例１と同様に，記録紙の搬送が開始されると，
その搬送路に設置してある音入力装置１０１からの搬送
路における音を常に入力し，該入力音をデータ前処理装
置１０２で前処理し，ニューラルネットワーク１０３に
送る。

【００６１】ニューラルネットワーク１０３では入力音
をあらかじめ学習してあるニューラルネットワークに基
づいて，上記入力音が正常時の音か紙詰まり時の音かの
いずれかに対応する０か１の出力値をデータ後処理装置
１０４に与える。

【００６２】また，データ後処理装置１０４には上記動
作と並行してタイミング検知装置１０５からの検知信号
が入力される。そこで，データ後処理装置１０４はニュ
ーラルネットワーク１０３からの出力信号およびタイミ
ング検知装置１０５からの検知信号に基づいて，紙詰ま
りの有無の最終判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき
１を出力するニューロンの出力値を２値化し，１であれ
ば紙詰まりと判断する。

【００６３】さらに，前述の実施例２のうちルール化し
やすい部分，すなわち，ニューラルネットワーク１０３
による判断とタイミング検知装置１０５による判断の２
つのから最終的に判断する部分をニューラルネットを用
いず，ルールによる判断とすることにより，ニューラル
ネットワークの規模や装置全体の規模を小さくすること
ができる。

【００６４】〔実施例４〕（実施例４の構成）次に，実施例４について説明する。
図４は，実施例４に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。本構成は前述の図１の紙詰まり検知装置
に対して，一般的に紙搬送装置はある程度の長さがあ
り，ローラ等も複数個あるあることが多く，装置の構造
によっては，１つの音入力装置１０１のみではよい検知
精度が得られなくなるため，音入力装置１０１を複数設
けた構成となっている。

【００６５】すなわち，装置の搬送経路の複数箇所にそ
れぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配設したもので
ある。なお，他の構成要素およびその機能は実施例１と
同様であるため，図１と同一符号を付してその説明は省
略する。

【００６６】（実施例４の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。実
施例１と同様に，記録紙の搬送が開始されると，その搬
送路に設置してあるそれぞれの音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃからの搬送路における音を常に入力し，該入力音
をデータ前処理装置１０２で前処理し，ニューラルネッ
トワーク１０３に送る。

【００６７】ニューラルネットワーク１０３では入力音
をあらかじめ学習してあるニューラルネットワークに基
づいて，上記入力音が正常時の音か紙詰まり時の音かの
いずれかに対応する０か１の出力値をデータ後処理装置
１０４に与える。

【００６８】データ後処理装置１０４はニューラルネッ
トワーク１０３からの出力信号に基づいて，紙詰まりの
判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき１を出力するニ
ューロンの出力値を２値化し，１であれば紙詰まりと判
断する。

【００６９】このように音入力装置１０１を複数個設
け，これらの信号をニューラルネットワーク１０３に入
力することにより搬送路全体での検知精度を向上させる
ことができ，しかも，ノイズキャンセルを行うこともで
きる。

【００７０】一般的に紙搬送装置内では機械系の音が発
生している。そこで紙が存在しない部分の音入力装置１
０１からの信号をバックグランド音とすることにより検
知精度が向上する。これはデータ前処理装置１０２で行
ってもよいし，ニューラルネットワーク１０３の学習機
能で自動的に行わせてもよい。なお，この場合は入力信
号が増えただけで，そのほかは実施例１と同様の学習方
法で実現する。

【００７１】〔実施例５〕（実施例５の構成）次に，実施例５について説明する。
図５は，実施例５に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。本構成は前述の図２の紙詰まり検知装置
に対して，実施例４と同様に音入力装置１０１を複数設
けた構成となっている。すなわち，装置の搬送経路の複
数箇所にそれぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配設
したものである。なお，他の構成要素およびその機能は
実施例２と同様であるため，図２と同一符号を付してそ
の説明は省略する。

【００７２】（実施例５の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。実
施例２と同様に，記録紙の搬送が開始されると，その搬
送路に設置してある音入力装置１０１ａ〜１０１ｃから
の搬送路における音を常に入力し，該入力音をデータ前
処理装置１０２で前処理し，ニューラルネットワーク１
０３に送る。

【００７３】また，上記動作と並行してニューラルネッ
トワーク１０３には，タイミング検知装置１０５による
検知信号が入力される。

【００７４】ニューラルネットワーク１０３では音入力
装置１０１ａ〜１０１ｃからの入力音およびタイミング
検知装置１０５による検知信号をあらかじめ学習してあ
るニューラルネットワークに基づいて，上記入力音が正
常時の音か紙詰まり時の音かのいずれかに対応する０か
１の出力値をデータ後処理装置１０４に与える。

【００７５】データ後処理装置１０４はニューラルネッ
トワーク１０３からの出力信号に基づいて，紙詰まりの
判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき１を出力するニ
ューロンの出力値を２値化し，１であれば紙詰まりと判
断する。

【００７６】したがって，ニューラルネットワーク１０
３にデータ前処理装置１０２を介し，紙搬送路近傍に設
置した音入力装置１０１ａ〜１０１ｃから搬送音を入力
させると共に，タイミング検知装置１０５による検知信
号が入力されることにより，該入力音および検知信号の
各データからニューラルネットワーク１０３の学習を行
うため，リアルタイムで，かつ，搬送路全体の搬送状態
や紙詰まり発生を精度よく検知することができる。

【００７７】また，実施例４と同様に，音入力装置１０
１を複数個設け，これらの信号をニューラルネットワー
ク１０３に入力することにより搬送路全体での検知精度
を向上させることができ，しかも，ノイズキャンセルを
行うこともできる。

【００７８】紙搬送装置内の機械系の音が発生していて
も，紙が存在しない部分の音入力装置１０１からの信号
をバックグランド音とすることにより検知精度が向上す
る。これはデータ前処理装置１０２で行ってもよいし，
ニューラルネットワーク１０３の学習機能で自動的に行
わせてもよい。なお，この場合は入力信号が増えただけ
で，そのほかの実施例１と同様の学習方法で実現する。

【００７９】〔実施例６〕（実施例６の構成）次に，実施例６について説明する。
図６は，実施例６に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。本構成は前述の図３の紙詰まり検知装置
に対して，実施例４と同様に音入力装置１０１を複数設
けた構成となっている。

【００８０】すなわち，装置の搬送経路の複数箇所にそ
れぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配設したもので
ある。なお，他の構成要素およびその機能は実施例２と
同様であるため，図３と同一符号を付してその説明は省
略する。

【００８１】（実施例６の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。ま
ず，記録紙の搬送が開始されると，その搬送路に設置し
てある音入力装置１０１ａ〜１０１ｃからの搬送路にお
ける音を常に入力し，該入力音をデータ前処理装置１０
２で前処理し，ニューラルネットワーク１０３に送る。

【００８２】ニューラルネットワーク１０３では入力音
をあらかじめ学習してあるニューラルネットワークに基
づいて，上記入力音が正常時の音か紙詰まり時の音かの
いずれかに対応する０か１の出力値をデータ後処理装置
１０４に与える。

【００８３】また，データ後処理装置１０４には上記動
作と並行してタイミング検知装置１０５からの検知信号
が入力される。そこで，データ後処理装置１０４はニュ
ーラルネットワーク１０３からの出力信号およびタイミ
ング検知装置１０５からの検知信号に基づいて，紙詰ま
りの有無の最終判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき
１を出力するニューロンの出力値を２値化し，１であれ
ば紙詰まりと判断する。

【００８４】さらに，ルール化しやすい部分，すなわ
ち，ニューラルネットワーク１０３による判断とタイミ
ング検知装置１０５による判断の２つのから最終的に判
断する部分をニューラルネットを用いず，ルールによる
判断とすることにより，ニューラルネットワークの規模
や装置全体の規模を小さくすることができる。

【００８５】また，実施例４と同様に音入力装置１０１
を複数個設け，これらの信号をニューラルネットワーク
１０３に入力することにより搬送路全体での検知精度を
向上させることができ，しかも，ノイズキャンセルを行
うこともできる。

【００８６】紙搬送装置内の機械系の音が発生していて
も，紙が存在しない部分の音入力装置１０１からの信号
をバックグランド音とすることにより検知精度が向上す
る。これはデータ前処理装置１０２で行ってもよいし，
ニューラルネットワーク１０３の学習機能で自動的に行
わせてもよい。なお，この場合は入力信号が増えただけ
で，そのほかは実施例１と同様の学習方法で実現する。

【００８７】〔実施例７〕（実施例７の構成）次に，実施例７について説明する。
図７は，実施例７に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。本構成は前述の図４の紙詰まり検知装置
に対して，実施例４と同様に装置の搬送経路の複数箇所
にそれぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配設し，さ
らに音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの何れかとデータ前
処理装置１０２との接続を切り換える切換手段としての
切り換え装置１０６を設けたたものである。なお，他の
構成要素およびその機能は実施例４と同様であるため，
図４と同一符号を付してその説明は省略する。

【００８８】（実施例７の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。実
施例４と同様に，記録紙の搬送が開始されると，その搬
送路に設置してあるそれぞれの音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃのうち１つを切り換え装置１０６により切り換
え，搬送路における音を常に入力し，該入力音をデータ
前処理装置１０２で前処理し，ニューラルネットワーク
１０３に送る。

【００８９】ニューラルネットワーク１０３では入力音
をあらかじめ学習してあるニューラルネットワークに基
づいて，上記入力音が正常時の音か紙詰まり時の音かの
いずれかに対応する０か１の出力値をデータ後処理装置
１０４に与える。

【００９０】データ後処理装置１０４はニューラルネッ
トワーク１０３からの出力信号に基づいて，紙詰まりの
判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき１を出力するニ
ューロンの出力値を２値化し，１であれば紙詰まりと判
断する。

【００９１】このように紙の搬送を連続して行わないよ
うな装置，すなわち，紙搬送装置内に１枚の紙しか存在
しないような場合等において，音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃからのデータをすべて同時に処理する必要がな
い。このため音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの信号のう
ち１つを切り換え装置１０６により選択し，ニューラル
ネットワーク１０３に入力する。

【００９２】たとえば搬送ローラが複数個あり，各搬送
ローラに音入力装置１０１ａ〜１０１ｃが順に取付けら
れている場合，紙の搬送に伴って音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃからの信号を順次切り換えることにより，デー
タ前処理装置１０２やニューラルネットワーク１０３が
扱うデータの量が１つの音入力装置１０１分となるの
で，検知精度を確保した状態でハードウェアのサイズが
小さくなり，しかも，演算時間も短縮化される。

【００９３】〔実施例８〕（実施例８の構成）次に，実施例８について説明する。
図８は，実施例８に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。本構成は前述の図５の紙詰まり検知装置
に対して，実施例５と同様に装置の搬送経路の複数箇所
にそれぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配設し，さ
らに音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの何れかとデータ前
処理装置１０２との接続を切り換える切り換え装置１０
６を設けたたものである。なお，他の構成要素およびそ
の機能は実施例５と同様であるため，図５と同一符号を
付してその説明は省略する。

【００９４】（実施例８の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。実
施例５と同様に，記録紙の搬送が開始されると，その搬
送路に設置してあるそれぞれの音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃのうち１つを切り換え装置１０６により切り換
え，搬送路における音を常に入力し，該入力音をデータ
前処理装置１０２で前処理し，ニューラルネットワーク
１０３に送る。

【００９５】また，上記動作と並行してニューラルネッ
トワーク１０３には，タイミング検知装置１０５による
検知信号が入力される。

【００９６】ニューラルネットワーク１０３では音入力
装置１０１ａ〜１０１ｃからの入力音およびタイミング
検知装置１０５による検知信号をあらかじめ学習してあ
るニューラルネットワークに基づいて，上記入力音が正
常時の音か紙詰まり時の音かのいずれかに対応する０か
１の出力値をデータ後処理装置１０４に与える。

【００９７】データ後処理装置１０４はニューラルネッ
トワーク１０３からの出力信号に基づいて，紙詰まりの
判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき１を出力するニ
ューロンの出力値を２値化し，１であれば紙詰まりと判
断する。

【００９８】このように紙の搬送を連続して行わないよ
うな装置，すなわち，紙搬送装置内に１枚の紙しか存在
しないような場合等において，音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃからのデータをすべて同時に処理する必要がな
い。このため音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの信号のう
ち１つを切り換え装置１０６により選択し，ニューラル
ネットワーク１０３に入力する。

【００９９】たとえば搬送ローラが複数個あり，各搬送
ローラに音入力装置１０１ａ〜１０１ｃが順に取付けら
れている場合，紙の搬送に伴って音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃからの信号を順次切り換えることにより，デー
タ前処理装置１０２やニューラルネットワーク１０３が
扱うデータの量が１つの音入力装置１０１分となるの
で，検知精度を確保した状態でハードウェアのサイズが
小さくなり，しかも，演算時間も短縮化される。

【０１００】〔実施例９〕（実施例９の構成）次に，実施例９について説明する。
図９は，実施例９に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。本構成は前述の図６の紙詰まり検知装置
に対して，実施例６と同様に装置の搬送経路の複数箇所
にそれぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配設し，さ
らに音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの何れかとデータ前
処理装置１０２との接続を切り換える切り換え装置１０
６を設けたたものである。なお，他の構成要素およびそ
の機能は実施例６と同様であるため，図６と同一符号を
付してその説明は省略する。

【０１０１】（実施例９の動作）次に，以上のように構
成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。実
施例６と同様に，記録紙の搬送が開始されると，その搬
送路に設置してあるそれぞれの音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃのうち１つを切り換え装置１０６により切り換
え，搬送路における音を常に入力し，該入力音をデータ
前処理装置１０２で前処理し，ニューラルネットワーク
１０３に送る。

【０１０２】ニューラルネットワーク１０３では入力音
をあらかじめ学習してあるニューラルネットワークに基
づいて，上記入力音が正常時の音か紙詰まり時の音かの
いずれかに対応する０か１の出力値をデータ後処理装置
１０４に与える。

【０１０３】また，データ後処理装置１０４には上記動
作と並行してタイミング検知装置１０５からの検知信号
が入力される。そこで，データ後処理装置１０４はニュ
ーラルネットワーク１０３からの出力信号およびタイミ
ング検知装置１０５からの検知信号に基づいて，紙詰ま
りの有無の最終判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき
１を出力するニューロンの出力値を２値化し，１であれ
ば紙詰まりと判断する。

【０１０４】このように紙の搬送を連続して行わないよ
うな装置，すなわち，紙搬送装置内に１枚の紙しか存在
しないような場合等において，音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃからのデータをすべて同時に処理する必要がな
い。このため音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの信号のう
ち１つを切り換え装置１０６により選択し，ニューラル
ネットワーク１０３に入力する。

【０１０５】たとえば搬送ローラが複数個あり，各搬送
ローラに音入力装置１０１ａ〜１０１ｃが順に取付けら
れている場合，紙の搬送に伴って音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃからの信号を順次切り換えることにより，デー
タ前処理装置１０２やニューラルネットワーク１０３が
扱うデータの量が１つの音入力装置１０１分となるの
で，検知精度を確保した状態でハードウェアのサイズが
小さくなり，しかも，演算時間も短縮化される。

【０１０６】〔実施例１０〕（実施例１０の構成）次に，実施例１０について説明す
る。図１０は，実施例１０に係る紙詰まり検知装置の構
成を示す説明図である。本構成は前述の図７の紙詰まり
検知装置に対して，実施例７と同様に装置の搬送経路の
複数箇所にそれぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配
設し，さらにニューラルネットワーク１０３に，ニュー
ラルネットワーク演算に用いる結合係数を切り換えるた
めの複数の結合係数が記憶された結合係数格納手段とし
てのメモリ１０７を接続したものである。なお，他の構
成要素およびその機能は実施例７と同様であるため，図
７と同一符号を付してその説明は省略する。

【０１０７】（実施例１０の動作）次に，以上のように
構成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。
実施例７と同様に，記録紙の搬送が開始されると，その
搬送路に設置してあるそれぞれの音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃのうち１つを切り換え装置１０６により切り換
え，搬送路における音を常に入力し，該入力音をデータ
前処理装置１０２で前処理し，ニューラルネットワーク
１０３に送る。

【０１０８】ニューラルネットワーク１０３では入力音
をあらかじめ学習してあるニューラルネットワークに基
づいて，上記入力音が正常時の音か紙詰まり時の音かの
いずれかに対応する０か１の出力値をデータ後処理装置
１０４に与える。

【０１０９】データ後処理装置１０４はニューラルネッ
トワーク１０３からの出力信号に基づいて，紙詰まりの
判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき１を出力するニ
ューロンの出力値を２値化し，１であれば紙詰まりと判
断する。

【０１１０】このように紙の搬送を連続して行わないよ
うな装置，すなわち，紙搬送装置内に１枚の紙しか存在
しないような場合等において，音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃからのデータをすべて同時に処理する必要がな
い。このため音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの信号のう
ち１つを切り換え装置１０６により選択し，さらにメモ
リ１０７から読み出す結合係数を切り換えてニューラル
ネットワーク１０３に入力する。

【０１１１】上記切り換え動作は，搬送ローラ付近での
紙詰まり音と別の搬送ローラ付近における紙詰まり音と
が異なる場合があるために行う。このような現象は搬送
ローラの形状・材質等が全て同じであると限らないため
往々にして起こり得る。

【０１１２】また，音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの特
性がそれぞれ個々に異なっていたり，設置場所の関係か
ら同じ紙詰まり音が検知できるとは限らない。このよう
な状況で音入力装置１０１ａ〜１０１ｃが切り替わって
も，ニューラルネットワーク１０３の演算で用いる結合
係数が同じである場合，検知精度が低下する可能性があ
る。

【０１１３】そこで，それぞれの音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃに応じてあらかじめ紙詰まり音を学習させたも
のを用意し，音入力装置１０１ａ〜１０１ｃのデータを
切り換えると同時にニューラルネットワーク１０３の結
合係数も切り換える。

【０１１４】これにより，検知精度を向上させることが
できる。なお，ニューラルネットワーク１０３の構成や
学習方法等は実施例１と同様に行えばよい。また，ニュ
ーラルネットワーク１０３がＣＰＵやＤＳＰで構成され
ている場合，単にプログラムから参照している結合係数
のテーブルのアドレスを切り換えるのみでよく，このよ
うにハードウェアのニューラルネットワーク１０３の場
合，何らかの方法で転送すればよい。

【０１１５】〔実施例１１〕（実施例１１の構成）次に，実施例１１について説明す
る。図１１は，実施例１１に係る紙詰まり検知装置の構
成を示す説明図である。本構成は前述の図８の紙詰まり
検知装置に対して，実施例８と同様に装置の搬送経路の
複数箇所にそれぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配
設し，さらにニューラルネットワーク１０３に，ニュー
ラルネットワーク演算に用いる結合係数を切り換えるた
めの複数の結合係数が記憶されたメモリ１０７を接続し
たものである。なお，他の構成要素およびその機能は実
施例８と同様であるため，図８と同一符号を付してその
説明は省略する。

【０１１６】（実施例１１の動作）次に，以上のように
構成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。
実施例８と同様に，記録紙の搬送が開始されると，その
搬送路に設置してあるそれぞれの音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃのうち１つを切り換え装置１０６により切り換
え，搬送路における音を常に入力し，該入力音をデータ
前処理装置１０２で前処理し，ニューラルネットワーク
１０３に送る。

【０１１７】また，上記動作と並行してニューラルネッ
トワーク１０３には，タイミング検知装置１０５による
検知信号が入力される。

【０１１８】ニューラルネットワーク１０３では音入力
装置１０１ａ〜１０１ｃからの入力音およびタイミング
検知装置１０５による検知信号をあらかじめ学習してあ
るニューラルネットワークに基づいて，上記入力音が正
常時の音か紙詰まり時の音かのいずれかに対応する０か
１の出力値をデータ後処理装置１０４に与える。

【０１１９】データ後処理装置１０４はニューラルネッ
トワーク１０３からの出力信号に基づいて，紙詰まりの
判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき１を出力するニ
ューロンの出力値を２値化し，１であれば紙詰まりと判
断する。

【０１２０】このように紙の搬送を連続して行わないよ
うな装置，すなわち，紙搬送装置内に１枚の紙しか存在
しないような場合等において，音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃからのデータをすべて同時に処理する必要がな
い。このため音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの信号のう
ち１つを切り換え装置１０６により選択し，ニューラル
ネットワーク１０３に入力する。

【０１２１】上記切り換え動作は，搬送ローラ付近での
紙詰まり音と別の搬送ローラ付近における紙詰まり音と
が異なる場合があるために行う。このような現象は搬送
ローラの形状・材質等が全て同じであると限らないため
往々にして起こり得る。

【０１２２】また，音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの特
性がそれぞれ個々に異なっていたり，設置場所の関係か
ら同じ紙詰まり音が検知できるとは限らない。このよう
な状況で音入力装置１０１ａ〜１０１ｃが切り替わって
も，ニューラルネットワーク１０３の演算で用いる結合
係数が同じである場合，検知精度が低下する可能性があ
る。

【０１２３】そこで，それぞれの音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃに応じてあらかじめ紙詰まり音を学習させたも
のを用意し，音入力装置１０１ａ〜１０１ｃのデータを
切り換えると同時にニューラルネットワーク１０３の結
合係数も切り換える。

【０１２４】これにより，検知精度を向上させることが
できる。なお，ニューラルネットワーク１０３の構成や
学習方法等は実施例１と同様に行えばよい。また，ニュ
ーラルネットワーク１０３がＣＰＵやＤＳＰで構成され
ている場合，単にプログラムから参照している結合係数
のテーブルのアドレスを切り換えるのみでよく，このよ
うにハードウェアのニューラルネットワーク１０３の場
合，何らかの方法で転送すればよい。

【０１２５】〔実施例１２〕（実施例１２の構成）次に，実施例１２について説明す
る。図１２は，実施例１２に係る紙詰まり検知装置の構
成を示す説明図である。本構成は前述の図９の紙詰まり
検知装置に対して，実施例９と同様に装置の搬送経路の
複数箇所にそれぞれ音入力装置１０１ａ〜１０１ｃを配
設し，さらにニューラルネットワーク１０３に，ニュー
ラルネットワーク演算に用いる結合係数を切り換えるた
めの複数の結合係数が記憶されたメモリ１０７を接続し
たものである。なお，他の構成要素およびその機能は実
施例９と同様であるため，図９と同一符号を付してその
説明は省略する。

【０１２６】（実施例１２の動作）次に，以上のように
構成された紙詰まり検知装置の動作について説明する。
実施例９と同様に，記録紙の搬送が開始されると，その
搬送路に設置してあるそれぞれの音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃのうち１つを切り換え装置１０６により切り換
え，搬送路における音を常に入力し，該入力音をデータ
前処理装置１０２で前処理し，ニューラルネットワーク
１０３に送る。

【０１２７】ニューラルネットワーク１０３では入力音
をあらかじめ学習してあるニューラルネットワークに基
づいて，上記入力音が正常時の音か紙詰まり時の音かの
いずれかに対応する０か１の出力値をデータ後処理装置
１０４に与える。

【０１２８】また，データ後処理装置１０４には上記動
作と並行してタイミング検知装置１０５からの検知信号
が入力される。そこで，データ後処理装置１０４はニュ
ーラルネットワーク１０３からの出力信号およびタイミ
ング検知装置１０５からの検知信号に基づいて，紙詰ま
りの有無の最終判断を行う。すなわち，紙詰まりのとき
１を出力するニューロンの出力値を２値化し，１であれ
ば紙詰まりと判断するものである。

【０１２９】このように紙の搬送を連続して行わないよ
うな装置，すなわち，紙搬送装置内に１枚の紙しか存在
しないような場合等において，音入力装置１０１ａ〜１
０１ｃからのデータをすべて同時に処理する必要がな
い。このため音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの信号のう
ち１つを切り換え装置１０６により選択し，ニューラル
ネットワーク１０３に入力する。

【０１３０】上記切り換え動作は，搬送ローラ付近での
紙詰まり音と別の搬送ローラ付近における紙詰まり音と
が異なる場合があるために行う。このような現象は搬送
ローラの形状・材質等が全て同じであると限らないため
往々にして起こり得る。

【０１３１】また，音入力装置１０１ａ〜１０１ｃの特
性がそれぞれ個々に異なっていたり，設置場所の関係か
ら同じ紙詰まり音が検知できるとは限らない。このよう
な状況で音入力装置１０１ａ〜１０１ｃが切り替わって
も，ニューラルネットワーク１０３の演算で用いる結合
係数が同じである場合，検知精度が低下する可能性があ
る。

【０１３２】そこで，それぞれの音入力装置１０１ａ〜
１０１ｃに応じてあらかじめ紙詰まり音を学習させたも
のを用意し，音入力装置１０１ａ〜１０１ｃのデータを
切り換えると同時にニューラルネットワーク１０３の結
合係数も切り換える。

【０１３３】これにより，検知精度を向上させることが
できる。なお，ニューラルネットワーク１０３の構成や
学習方法等は実施例１と同様に行えばよい。また，ニュ
ーラルネットワーク１０３がＣＰＵやＤＳＰで構成され
ている場合，単にプログラムから参照している結合係数
のテーブルのアドレスを切り換えるのみでよく，このよ
うにハードウェアのニューラルネットワーク１０３の場
合，何らかの方法で転送すればよい。

【０１３４】

【発明の効果】以上説明したように，本発明に係る紙詰
まり検知装置（請求項１）によれば，紙搬送路を通過す
る紙の搬送音を受音し，たとえば搬送路に紙詰まりが発
生した場合に，その搬送音の信号をあらかじめ学習させ
てあるニューラルネットワークの入力層データとし，そ
の学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，搬送路の
紙詰まりを迅速に検知するため，紙詰まりによる被害を
最小限に抑えることができる。

【０１３５】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項２）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を受
音すると共に，紙搬送路を通過する紙のタイミングを検
知し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，そ
の搬送音の信号およびタイミング検知信号をあらかじめ
学習させてあるニューラルネットワークの入力層データ
とし，その学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，
搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確に検知するた
め，紙詰まりによる被害を最小限に抑えることができ
る。

【０１３６】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項３）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を受
音し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，そ
の搬送音の信号をあらかじめ学習させてあるニューラル
ネットワークの入力層データとし，その学習機能により
紙詰まり有無状態を診断し，さらに並行して紙搬送路を
通過する紙のタイミングを検知し，そのタイミング検知
信号により紙詰まりを判断することにより，搬送路の紙
詰まりを迅速に，かつ，正確に検知するため，紙詰まり
による被害を最小限に抑えることができる。

【０１３７】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項４）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を複
数箇所で受音し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した
場合に，その搬送音の信号をあらかじめ学習させてある
ニューラルネットワークの入力層データとし，その学習
機能により紙詰まり有無状態を診断し，搬送路の紙詰ま
りを迅速に検知するため，紙詰まりによる被害を最小限
に抑えることができる。また，音入力手段を複数設ける
ことにより，ノイズキャンセルも行うことが可能とな
り，検知精度も向上する。

【０１３８】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項５）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を複
数箇所で受音すると共に，紙搬送路を通過する紙のタイ
ミングを検知し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した
場合に，その搬送音の信号およびタイミング検知信号を
あらかじめ学習させてあるニューラルネットワークの入
力層データとし，その学習機能により紙詰まり有無状態
を診断し，搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確に検
知するため，紙詰まりによる被害を最小限に抑えること
ができる。また，音入力手段を複数設けることにより，
ノイズキャンセルも行うことが可能となり，検知精度も
向上する。

【０１３９】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項６）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を複
数箇所で受音し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した
場合に，その搬送音の信号をあらかじめ学習させてある
ニューラルネットワークの入力層データとし，その学習
機能により紙詰まり有無状態を診断し，さらに並行して
紙搬送路を通過する紙のタイミングを検知し，そのタイ
ミング検知信号により紙詰まりを判断することにより，
搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確に検知するた
め，紙詰まりによる被害を最小限に抑えることができ
る。また，音入力手段を複数設けることにより，ノイズ
キャンセルも行うことが可能となり，検知精度も向上す
る。

【０１４０】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項７）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を複
数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在しな
い場合に，切換手段により１つの音入力に切り換え，た
とえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その搬送音
の信号をあらかじめ学習させてあるニューラルネットワ
ークの入力層データとし，その学習機能により紙詰まり
有無状態を診断し，搬送路の紙詰まりを迅速に検知する
ため，紙詰まりによる被害を最小限に抑えることができ
る。

【０１４１】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項８）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を複
数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在しな
い場合に，切換手段により１つの音入力に切り換え入力
すると共に，紙搬送路を通過する紙のタイミングを検知
し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その
搬送音の信号およびタイミング検知信号をあらかじめ学
習させてあるニューラルネットワークの入力層データと
し，その学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，搬
送路の紙詰まりを迅速に，かつ，正確に検知するため，
紙詰まりによる被害を最小限に抑えることができる。

【０１４２】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項９）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を複
数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在しな
い場合に，切換手段により１つの音入力に切り換え，た
とえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その搬送音
の信号をあらかじめ学習させてあるニューラルネットワ
ークの入力層データとし，その学習機能により紙詰まり
有無状態を診断し，さらに並行して紙搬送路を通過する
紙のタイミングを検知し，そのタイミング検知信号によ
り紙詰まりを判断することにより，搬送路の紙詰まりを
迅速に，かつ，正確に検知するため，紙詰まりによる被
害を最小限に抑えることができる。

【０１４３】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項１０）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を
複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在し
ない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換え，
たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その搬送
音の信号をあらかじめ学習させてあるニューラルネット
ワークの入力層データとし，さらに音入力手段の選択に
応じた結合係数を結合係数格納手段から読み出し，その
学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，搬送路の紙
詰まりを迅速に，かつ，高精度で検知するため，紙詰ま
りによる被害を最小限に抑えることができる。

【０１４４】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項１１）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を
複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在し
ない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換え入
力すると共に，紙搬送路を通過する紙のタイミングを検
知し，たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，そ
の搬送音の信号およびタイミング検知信号をあらかじめ
学習させてあるニューラルネットワークの入力層データ
とし，さらに音入力手段の選択に応じた結合係数を結合
係数格納手段から読み出し，その学習機能により紙詰ま
り有無状態を診断し，搬送路の紙詰まりを迅速に，か
つ，高精度で検知するため，紙詰まりによる被害を最小
限に抑えることができる。

【０１４５】また，本発明に係る紙詰まり検知装置（請
求項１２）によれば，紙搬送路を通過する紙の搬送音を
複数箇所で受音し，搬送路に最大で紙が１枚しか存在し
ない場合に，切換手段により１つの音入力に切り換え，
たとえば搬送路に紙詰まりが発生した場合に，その搬送
音の信号をあらかじめ学習させてあるニューラルネット
ワークの入力層データとし，さらに音入力手段の選択に
応じた結合係数を結合係数格納手段から読み出し，その
学習機能により紙詰まり有無状態を診断し，さらに並行
して紙搬送路を通過する紙のタイミングを検知し，その
タイミング検知信号により紙詰まりを判断することによ
り，搬送路の紙詰まりを迅速に，かつ，高精度で検知す
るため，紙詰まりによる被害を最小限に抑えることがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例１に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図２】実施例２に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図３】実施例３に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図４】実施例４に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図５】実施例５に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図６】実施例６に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図７】実施例７に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図８】実施例８に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図９】実施例９に係る紙詰まり検知装置の構成を示す
説明図である。

【図１０】実施例１０に係る紙詰まり検知装置の構成を
示す説明図である。

【図１１】実施例１１に係る紙詰まり検知装置の構成を
示す説明図である。

【図１２】実施例１２に係る紙詰まり検知装置の構成を
示す説明図である。

【図１３】本実施例に係るニューラルネットワークの構
成を示す説明図である。

【図１４】本実施例に係る紙詰まり検知装置を用いた紙
搬送装置の概略構成を示す説明図である。

【図１５】従来における紙詰まり検知装置を用いた紙搬
送装置の概略構成を示す説明図である。

【符号の説明】

１０１音入力装置１０２データ前
処理装置１０３ニューラルネットワーク１０４データ後
処理装置１０５タイミング検知装置１０６切り換え
装置１０７メモリ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】紙搬送路を通過する紙の搬送音を受音す
る音入力手段と，前記音入力手段からの出力信号をニュ
ーラルネットワークの入力層データとし，紙詰まり有無
状態を診断するニューラルネットワークと，前記ニュー
ラルネットワークの出力結果に基づいて前記紙搬送路に
おける紙詰まりの有無を最終判断する判断手段とを備え
たことを特徴とする紙詰まり検知装置。
【請求項２】紙搬送路を通過する紙の搬送音を受音す
る音入力手段と，前記紙搬送路の所定位置に設けられ，
該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミングを検知するタ
イミング検知手段と，前記音入力手段からの出力信号お
よび前記タイミング検知手段からの検知信号をニューラ
ルネットワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態
を診断するニューラルネットワークと，前記ニューラル
ネットワークの出力結果に基づいて前記紙搬送路におけ
る紙詰まりの有無を最終判断する判断手段とを備えたこ
とを特徴とする紙詰まり検知装置。
【請求項３】紙搬送路を通過する紙の搬送音を受音す
る音入力手段と，前記紙搬送路の所定位置に設けられ，
該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミングを検知するタ
イミング検知手段と，前記音入力手段からの出力信号を
ニューラルネットワークの入力層データとし，紙詰まり
有無状態を診断するニューラルネットワークと，前記ニ
ューラルネットワークの出力結果および前記タイミング
検知手段からの検知信号に基づいて前記紙搬送路におけ
る紙詰まりの有無を最終判断する判断手段とを備えたこ
とを特徴とする紙詰まり検知装置。
【請求項４】紙搬送路の複数箇所に設けられ，紙搬送
路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記音入力手段からの出力信号をニューラルネット
ワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断す
るニューラルネットワークと，前記ニューラルネットワ
ークの出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰ま
りの有無を最終判断する判断手段とを備えたことを特徴
とする紙詰まり検知装置。
【請求項５】紙搬送路の複数箇所に設けられ，紙搬送
路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記紙搬送路の所定位置に設けられ，該紙搬送路を
通過する紙の搬送タイミングを検知するタイミング検知
手段と，前記音入力手段からの出力信号および前記タイ
ミング検知手段からの検知信号をニューラルネットワー
クの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断するニ
ューラルネットワークと，前記ニューラルネットワーク
の出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰まりの
有無を最終判断する判断手段とを備えたことを特徴とす
る紙詰まり検知装置。
【請求項６】紙搬送路の複数箇所に設けられ，紙搬送
路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記紙搬送路の所定位置に設けられ，該紙搬送路を
通過する紙の搬送タイミングを検知するタイミング検知
手段と，前記音入力手段からの出力信号をニューラルネ
ットワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診
断するニューラルネットワークと，前記ニューラルネッ
トワークの出力結果および前記タイミング検知手段から
の検知信号に基づいて前記紙搬送路における紙詰まりの
有無を最終判断する判断手段とを備えたことを特徴とす
る紙詰まり検知装置。
【請求項７】紙搬送路の複数箇所に設けられ，該紙搬
送路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，前記切換手段により接続
された前記音入力手段からの出力信号をニューラルネッ
トワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断
するニューラルネットワークと，前記ニューラルネット
ワークの出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰
まりの有無を最終判断する判断手段とを備えたことを特
徴とする紙詰まり検知装置。
【請求項８】紙搬送路の複数箇所に設けられ，紙搬送
路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，前記紙搬送路の所定位置
に設けられ，該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミング
を検知するタイミング検知手段と，前記切換手段により
接続された前記音入力手段からの出力信号および前記タ
イミング検知手段からの検知信号をニューラルネットワ
ークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を診断する
ニューラルネットワークと，前記ニューラルネットワー
クの出力結果に基づいて前記紙搬送路における紙詰まり
の有無を最終判断する判断手段とを備えたことを特徴と
する紙詰まり検知装置。
【請求項９】紙搬送路の複数箇所に設けられ，紙搬送
路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，前記紙搬送路の所定位置
に設けられ，該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミング
を検知するタイミング検知手段と，前記切換手段により
接続された前記音入力手段からの出力信号をニューラル
ネットワークの入力層データとし，紙詰まり有無状態を
診断するニューラルネットワークと，前記ニューラルネ
ットワークの出力結果および前記タイミング検知手段か
らの検知信号に基づいて前記紙搬送路における紙詰まり
の有無を最終判断する判断手段とを備えたことを特徴と
する紙詰まり検知装置。
【請求項１０】紙搬送路の複数箇所に設けられ，紙搬
送路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，複数の結合係数が格納さ
れている結合係数格納手段と，前記切換手段により接続
された前記音入力手段からの出力信号をニューラルネッ
トワークの入力層データとし，さらに前記音入力手段の
選択に応じた結合係数を前記結合係数格納手段から読み
出し，紙詰まり有無状態を診断するニューラルネットワ
ークと，前記ニューラルネットワークの出力結果に基づ
いて前記紙搬送路における紙詰まりの有無を最終判断す
る判断手段とを備えたことを特徴とする紙詰まり検知装
置。
【請求項１１】紙搬送路の複数箇所に設けられ，紙搬
送路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，前記紙搬送路の所定位置
に設けられ，該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミング
を検知するタイミング検知手段と，複数の結合係数が格
納されている結合係数格納手段と，前記切換手段により
接続された前記音入力手段からの出力信号および前記タ
イミング検知手段からの検知信号をニューラルネットワ
ークの入力層データとし，さらに前記音入力手段の選択
に応じた結合係数を前記結合係数格納手段から読み出
し，紙詰まり有無状態を診断するニューラルネットワー
クと，前記ニューラルネットワークの出力結果に基づい
て前記紙搬送路における紙詰まりの有無を最終判断する
判断手段とを備えたことを特徴とする紙詰まり検知装
置。
【請求項１２】紙搬送路の複数箇所に設けられ，紙搬
送路を通過する紙の搬送音を受音する複数の音入力手段
と，前記複数の音入力手段のうち１つの音入力手段を選
択し，切り換える切換手段と，前記紙搬送路の所定位置
に設けられ，該紙搬送路を通過する紙の搬送タイミング
を検知するタイミング検知手段と，複数の結合係数が格
納されている結合係数格納手段と，前記切換手段により
接続された前記音入力手段からの出力信号をニューラル
ネットワークの入力層データとし，さらに前記音入力手
段の選択に応じた結合係数を前記結合係数格納手段から
読み出し，紙詰まり有無状態を診断するニューラルネッ
トワークと，前記ニューラルネットワークの出力結果お
よび前記タイミング検知手段からの検知信号に基づいて
前記紙搬送路における紙詰まりの有無を最終判断する判
断手段とを備えたことを特徴とする紙詰まり検知装置。