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技術 画像検査方法、及び、画像形成システム

出願人 コニカミノルタ株式会社
発明者 中村将雄
出願日 2018年9月5日 (2年3ヶ月経過) 出願番号 2018-165883
公開日 2020年3月12日 (9ヶ月経過) 公開番号 2020-038150
状態 未査定
技術分野 付属装置、全体制御 光学的手段による材料の調査の特殊な応用 画像処理
主要キーワード 実施サイクル 画像検知装置 読取りセンサー 検査チャート ユーザー画像 濃度チャート 専用チャート 自己診断用
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (7)

課題

印刷を行わずに画像検品部の動作を検証することが可能な画像検査方法を提供する。

解決手段

検品対象の画像データと基準画像データとに基づいて画像形成不良を検出する画像検査方法であって、不良画像データを自己診断用画像として検品対象の画像データに合成して検品画像データを作成し、検品画像データと、基準画像データとを比較して画像の検品を行う

概要

背景

画像検品装置では、印刷物検品を行うために、インラインセンサで読み取った印刷物のスキャンデータを検品画像として取得する。そして画像形成装置印刷データを基準画像とし、基準画像と検品画像との差分を比較することで印刷物の検品を行う。そして、検品画像と基準画像との差分に対して、不良画像の有無や、不良画像の種類(汚れスジ、用紙折れ等)について、画像検品装置が保有しているデータと照合して判定を行う。検品画像との比較に用いる基準画像には、出力対象の画像データに、インラインセンサにおける測色や位置検出を行うためにユーザー画像領域外印字されたパッチ画像等が加わる場合もある。

故障等によって画像検品装置に動作不良が発生すると、画像検品装置において適切な検品を行うことができない。例えば、画像検品装置において不良画像の検出ができないと、正常な印刷物に不良画像が含まれる印刷物が混入してしまう。また、画像検品装置の性質上、故障が発生しても外部から判断することは難しい。

そこで、画像検品装置における検品精度を検査する方法として、不良画像を含む疑似欠陥画像を印刷し、印刷した疑似欠陥画像を画像読取り装置で読み取った後、画像検品装置が読み取った疑似欠陥画像から不良画像を検出するかどうかを調べることにより、画像検品装置を診断することが提案されている(例えば、特許文献1参照)。また、基準画像を印刷し、印刷した基準画像を画像読取り装置で読み取った後、画像欠陥閾値を決定するための画像を基準画像に付加した検査画像と、読み取った基準画像とを比較する画像検査を行うことで画像検品装置を診断する方法が提案されている(例えば、特許文献2参照)。

概要

印刷を行わずに画像検品部の動作を検証することが可能な画像検査方法を提供する。検品対象の画像データと基準画像データとに基づいて画像形成不良を検出する画像検査方法であって、不良画像データを自己診断用画像として検品対象の画像データに合成して検品画像データを作成し、検品画像データと、基準画像データとを比較して画像の検品を行う

目的

本発明においては、印刷を行わずに画像検品装置の動作を検証することが可能な画像検査方法、及び、画像形成システムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

検品対象の画像データと基準画像データとに基づいて画像形成不良を検出する画像検査方法であって、不良画像データを自己診断用画像 として前記検品対象の画像データに合成して検品画像データを作成し、前記検品画像データと、前記基準画像データとを比較して画像の検品を行う画像検査方法。

請求項2

前記検品画像データに合成した前記自己診断用画像の情報を、前記検品画像データに付加する請求項1に記載の画像検査方法。

請求項3

前記検品対象の画像データにおいて、画像が形成されない空白領域に前記自己診断用画像を合成する請求項1又は2に記載の画像検査方法。

請求項4

前記検品画像データにおいて、前記空白領域に画像が存在しない場合に、前記空白領域に前記自己診断用画像を合成する請求項3に記載の画像検査方法。

請求項5

前記検品画像データと前記基準画像データとの比較による検品処理を、画像形成装置命令に従って任意のタイミングで行う請求項1から4のいずれかに記載の画像検査方法。

請求項6

前記自己診断用画像として合成する前記不良画像データを、不良画像の発生頻度の高さに応じて選択する請求項1から5のいずれかに記載の画像検査方法。

請求項7

疑似的に生成した画像データを用いて、前記基準画像データを作成し、前記疑似的に生成した画像データに前記自己診断用画像を合成して前記検品画像データを作成し、前記基準画像データと前記検品画像データとの比較による検品を行う請求項1から6のいずれかに記載の画像検査方法。

請求項8

画像読取り部で取得した読取り画像データに前記自己診断用画像を合成して前記検品画像データを作成する請求項1から6のいずれかに記載の画像検査方法。

請求項9

前記検品画像データと前記基準画像データとの比較による画像の検品を行うことによって画像検品部の動作を検証する請求項1から8のいずれかに記載の画像検査方法。

請求項10

用紙に出力対象の画像データに基づいて画像を形成する画像形成部と、基準画像データと検品画像データとに基づいて画像形成不良を検出する画像検品部と、を備え、前記画像検品部は、不良画像データを自己診断用画像として検品対象の画像データに合成して前記検品画像データを作成し、前記検品画像データと、前記基準画像データとを比較して画像の検品を行う画像形成システム

請求項11

画像が形成された用紙の情報を読み取って読取り画像データを取得する画像読取り部を備え、前記読取り画像データに前記自己診断用画像を合成して前記検品画像データを作成する請求項10に記載の画像形成システム。

技術分野

0001

本発明は、画像検査方法、及び、画像形成システムに係わる。

背景技術

0002

画像検品装置では、印刷物検品を行うために、インラインセンサで読み取った印刷物のスキャンデータを検品画像として取得する。そして画像形成装置印刷データを基準画像とし、基準画像と検品画像との差分を比較することで印刷物の検品を行う。そして、検品画像と基準画像との差分に対して、不良画像の有無や、不良画像の種類(汚れスジ、用紙折れ等)について、画像検品装置が保有しているデータと照合して判定を行う。検品画像との比較に用いる基準画像には、出力対象の画像データに、インラインセンサにおける測色や位置検出を行うためにユーザー画像領域外印字されたパッチ画像等が加わる場合もある。

0003

故障等によって画像検品装置に動作不良が発生すると、画像検品装置において適切な検品を行うことができない。例えば、画像検品装置において不良画像の検出ができないと、正常な印刷物に不良画像が含まれる印刷物が混入してしまう。また、画像検品装置の性質上、故障が発生しても外部から判断することは難しい。

0004

そこで、画像検品装置における検品精度を検査する方法として、不良画像を含む疑似欠陥画像を印刷し、印刷した疑似欠陥画像を画像読取り装置で読み取った後、画像検品装置が読み取った疑似欠陥画像から不良画像を検出するかどうかを調べることにより、画像検品装置を診断することが提案されている(例えば、特許文献1参照)。また、基準画像を印刷し、印刷した基準画像を画像読取り装置で読み取った後、画像欠陥閾値を決定するための画像を基準画像に付加した検査画像と、読み取った基準画像とを比較する画像検査を行うことで画像検品装置を診断する方法が提案されている(例えば、特許文献2参照)。

先行技術

0005

特開2008−3876号公報
特開2014−44712号公報

発明が解決しようとする課題

0006

しかしながら、上記の画像検査による画像検品装置の診断を行う方法では、いずれも画像検品装置を検査するために専用の画像を用紙に印刷し、印刷した専用の画像を読取り装置で読み取る必要がある。即ち、画像検品装置の検証用に、検査チャート等の専用の画像を印刷する必要がある。このような、専用の画像の印刷を通常の印刷動作中に行うと、ユーザーにとって不要な画像形成が通常のジョブ中に挿入される。このため、画像検品装置の診断のための検査の頻度を上げると、印刷動作生産性が低下する。また、印刷された検査チャート等の専用の画像に不良画像が含まれた場合には、画像形成装置による画像形成不良か、画像検品装置の動作不良かを識別することができない。

0007

このため、実際に画像を印刷して画像検査を行う方法では、画像検品装置の定期的な診断を行うには適さない。そこで、実際に画像を印刷することなく、画像検品装置の動作の診断が可能な画像検査方法が求められている。

0008

上述した問題の解決のため、本発明においては、印刷を行わずに画像検品装置の動作を検証することが可能な画像検査方法、及び、画像形成システムを提供する。

課題を解決するための手段

0009

本発明の画像検査方法は、検品対象の画像データと基準画像データとに基づいて画像形成不良を検出する画像検査方法であって、不良画像データを自己診断用画像として検品対象の画像データに合成して検品画像データを作成し、検品画像データと、基準画像データとを比較して画像の検品を行う。

0010

また、本発明の画像形成システムは、用紙に出力対象の画像データに基づいて画像を形成する画像形成部と、基準画像データと検品画像データとに基づいて画像形成不良を検出する画像検品部とを備える。そして、画像検品部は、不良画像データを自己診断用画像として検品対象の画像データに合成して検品画像データを作成し、検品画像データと、基準画像データとを比較して画像の検品を行う。

発明の効果

0011

本発明によれば、印刷を行わずに画像検品装置の動作を検証することが可能な画像検査方法、及び、画像形成システムを提供することができる。

図面の簡単な説明

0012

画像形成システムの概略構成を示す図である。
画像形成システムの機能ブロック図である。
基準画像データの一例を示す図である。
検品画像データの一例を示す図である。
従来の画像検品を行う画像検査方法のフローチャートである。
画像検品による画像検品装置の自己診断を行う画像検査方法のフローチャートである。

実施例

0013

以下、本発明を実施するための形態の例を説明するが、本発明は以下の例に限定されるものではない。

0014

〈画像検査方法、及び、画像形成システムの実施の形態〉
以下、画像検査方法、及び、画像検査方法を適用可能な画像形成システムの具体的な実施の形態について説明する。

0015

[画像形成システムの概略構成]
本実施の形態の画像形成システムの概略構成図を図1に示す。
図1に示す画像形成システム100は、画像形成装置10と、画像検品装置20と、画像読取り装置30と、給紙装置40とを備える。図1に示す画像形成システム100では、画像読取り装置30と給紙装置40とが同じ筐体内に配置されている。なお、画像形成システムの構成はこれに限定されず、他の装置が接続されているものでもよい。例えば、画像形成装置10と画像読取り装置30との間に中継装置などが設けられていてもよく、画像読取り装置30の排紙側に所望の後処理を行う後処理装置が設けられていてもよい。

0016

給紙装置40は、画像形成装置10の用紙搬送方向の上流側に配置され、画像形成装置10において画像が形成される用紙(記録媒体)が収納される複数の給紙トレイを有している。給紙装置40は、画像形成装置10で画像形成ジョブが選択されると、ピックアップローラー捌きローラー等によって給紙トレイから用紙を取り出す。そして、取り出した用紙を搬送ローラー等によって一枚ずつ画像形成装置10に搬送する。

0017

画像形成装置10は、画像形成部11、用紙搬送部12、及び、画像形成制御部15を備える。
用紙搬送部12は、給紙装置40から搬送された用紙を、画像形成部11に搬送する。さらに、用紙搬送部12は、画像形成部11において表面に画像が形成される用紙を画像形成装置10から画像読取り装置30に搬送する。

0018

画像形成部11は、帯電部、感光体露光部、現像部、中間転写ベルト、及び、定着部等から構成される。画像形成部11では、帯電部が感光体に対して電荷を付加した後、露光部からレーザ光照射して感光体に静電潜像を形成する。そして、現像部で感光体の表面に静電潜像を顕像化させてトナー像を形成する。その後、トナー像を中間転写ベルトに転写させ、中間転写ベルトに転写させたトナー像を所定のタイミングで搬送されてくる用紙Pの表面に転写させる。画像が転写された用紙は定着部に搬送される。定着部は、例えば、加圧ローラー定着ローラーベルト等から構成され、トナー像が形成された用紙に加熱及び加圧処理を行い、トナー像を用紙に定着させる。

0019

画像形成制御部15は、図2に示すように、例えばCPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等を備えて構成され、CPUはROMに記憶されている各種プログラムをRAMに展開し、展開された各種プログラムを実行することにより、画像形成装置10の各部の動作を統括的に制御する。また、画像形成制御部15の指示により感光体、帯電部、露光部、現像部、転写部、中間転写ベルト、及び、定着部等が適切なタイミングで動作することで画像形成が行われる。

0020

画像読取り装置30は、画像形成装置10に接続された用紙搬送部31と、画像読取り部35を有する。用紙搬送部31は、画像形成装置10から搬送された用紙を、読取りセンサー35に通過させた後、画像読取り装置30から排紙する。画像読取り部35はCCD(Charge Coupled Device)センサーCIS(Contact Image Sensor)等を用いたラインセンサーによって構成される。画像読取り部35では、用紙搬送部31を送られる用紙上面の画像を読み取り読取り結果読取り画像データ)を取得して読取り制御部33(図2参照)に送信する。

0021

画像検品装置20は、画像読取り装置30で取得した読取りデータに対し、画像の品質を自動で検品する。画像検品装置20は、画像読取部35から読取り画像データを取得し、画像形成装置10において出力対象となる画像データと読取り画像データとの比較を行って差分を検出する。さらに、画像検品装置20は、比較結果に基づいて差分が不良画像かどうかを判定する不良画像の検出機能を実行する。

0022

なお、上述の説明では、画像形成装置10として、電子写真方式の画像形成装置を例示しているが、画像形成システムに適用される画像形成装置はこれに限定されない。画像形成システムに適用される画像形成装置としては、例えば、インクジェット方式の画像形成装置やその他の方式の画像形成装置であってもよい。

0023

[画像形成システムの機能ブロック図構成]
次に、画像形成システムの機能ブロック図を図2に示す。図2に示すように、画像形成システム100は、画像形成装置10と、画像検品装置20と、画像読取り装置30とが、それぞれ双方向の通信が可能に接続されている。

0024

(画像形成部)
画像形成装置10は、画像形成制御部15と、画像形成部11と、画像入力部13とを備える。
画像入力部13は、ユーザー等の操作又は外部の電子機器との通信を通して画像形成ジョブの実行指示印刷対象の画像データとを受け付け、それらを画像形成制御部15に伝達する。

0025

画像形成制御部15は、CPU、RAM、及び、ROM等を含む。CPUはファームウェアに従って、画像形成部11、及び、画像入力部13を制御する。RAMは、CPUがファームウェアを実行する際の作業領域をCPUに提供すると共に、画像入力部13が受け付けた印刷対象の画像データを記憶する。ROMはファームウェア等の情報が格納された書き込み不可半導体メモリ装置と、CPUに環境変数等の保存領域等を提供するEEPROM等の書き換え可能な半導体メモリ装置やHDD等を含む。

0026

CPUが各種ファームウェアを実行することにより、画像入力部13から画像形成ジョブを受け付けたときに、印刷対象の画像データを画像形成制御部15のRAMへ転送する。次に、画像形成部11は、画像形成制御部15からの印刷条件に従って、給紙部に用紙の種類とその給送タイミングとを指定し、画像形成制御部15に画像データを提供し、画像形成制御部15が画像形成を実行する。

0027

また、画像形成制御部15は、画像形成装置10において、ユーザーに指定された出力対象となる画像データを基に基準画像データを作成する。基準画像データは、画像形成装置10において、ユーザーに指定された出力対象となる画像データを画像形成制御部15が記憶し、記憶した画像データを基に測定用パッチ画像データ等を加えて基準画像データを作成する。作成した基準画像データは、画像検品装置20に出力する。

0028

画像形成制御部15において作成される基準画像データの一例を、図3に示す。図3に示す基準画像データ50は、用紙の四隅の近くに位置検出部55のそれぞれが設けられ、この4つの位置検出部55で囲まれる範囲の内側にユーザーに指定された出力対象となる画像が形成されるユーザー画像領域53を備える。また、4つの位置検出部55で囲まれる範囲の外側に、画像読取り装置30の測定用の濃度チャートカラーチャートが印字される測色パッチ領域54を備える。図3に示す基準画像データ50は、ユーザー画像領域53に、画像形成装置10において出力対象となる画像データ51を備える。また、基準画像データ50は、図面上方向の測色パッチ領域54にパッチ画像データ52を備える。

0029

(画像読取り装置)
画像読取り装置30は、読取り制御部33と、画像読取り部35とを含む。
読取り制御部33は、不図示のCPU、RAM、及び、ROM等を含む。CPUはファームウェアに従って、画像読取り部35を制御する。RAMは、CPUがファームウェアを実行する際の作業領域をCPUに提供すると共に、画像読取り部35が読み取った読取り画像データを記憶する。ROMはファームウェア等の情報が格納された書き込み不可の半導体メモリ装置と、CPUに環境変数等の保存領域等を提供するEEPROM等の書き換え可能な半導体メモリ装置やHDD等を含む。

0030

画像読取り部35は、用紙上の画像を光学的に読取り、読取り画像データを取得する。画像読取り部35が読み取った読取り画像データは、読取り制御部33のRAMやROM等に転送される。これにより、画像読取り装置30が読取り画像データを取得する。画像読取り装置30において、画像の読取り方法や読取り画像データの作成方法は、従来公知の方法を適用することができる、

0031

(画像検品装置)
画像検品装置20は、画像検品制御部21と、自己診断部22と、画像検品部23と、判定部24とを備える。
画像検品装置20では、自己診断部22において、読取り画像データから検品画像データを作成する。また、画像検品部23において、検品画像データと基準画像データとを比較して差分を取得し、取得した差分から判定部24において画像検品結果を判定することにより、画像検品装置20が正常に機能しているか自己診断を行う。この検品画像データと基準画像データとの比較による画像検査や、画像検品装置20の自己診断は、ユーザーの指示や、画像形成装置10等の命令に従って任意のタイミングで行うことができる。

0032

(画像検品装置;画像検品制御部)
画像検品制御部21は、CPU、RAM、及び、ROM等を含む。CPUはファームウェアに従って、画像検品制御部21、自己診断部22、画像検品部23、及び、判定部24を制御する。RAMは、CPUがファームウェアを実行する際の作業領域をCPUに提供すると共に、画像形成装置10から入力された画像データ、画像読取り装置30から入力された読取り画像データ、自己診断部22で合成するための自己診断用画像データ等を記憶する。ROMはファームウェア等の情報が格納された書き込み不可の半導体メモリ装置と、CPUに環境変数等の保存領域等を提供すると共に、不良画像データや自己診断部22が合成する自己診断用画像の情報を保存する、EEPROM等の書き換え可能な半導体メモリ装置やHDD等を含む。

0033

(画像検品装置;自己診断部)
自己診断部22は、画像読取り装置30から入力された読取り画像データに対して、画像検品装置20の故障等の動作不良を検知するための自己診断用画像の合成を行い、検品画像データを作成する。ここで用いる自己診断用画像としては、画像検品制御部21が画像検品において不良画像の有無や種類等を特定するために保持している、不良画像データを利用する。

0034

自己診断用画像は、画像検品装置20で検出した不良画像の検出頻度の高さに応じて、合成する不良画像データを選択することが好ましい。発生する頻度の高い不良画像データを用いることにより、画像検査による診断精度を向上させることができる。不良画像の発生頻度としては、例えば、不良画像が発生しやすい領域、発生しやすい不良画像の種類(白抜け、スジ、汚れ、掠れ、破れ、皺等)の情報を画像検品制御部21等に蓄積することで、発生頻度の高い不良画像を選択することができる。

0035

検品画像データには、合成した自己診断用画像の情報を付加する。付加する情報としては、例えば、自己診断用画像を合成した位置、自己診断用画像の大きさや種類等の情報を付加する。この情報は、例えば、検品画像データのヘッダー情報又はメタデータとして付加してもよい。また、合成した自己診断用画像の情報を検品画像データには付加せずに、画像検品制御部21に記憶させてもよい。検品画像データに付加された自己診断用画像の情報、又は、画像検品制御部21に記憶させた自己診断用画像の情報を基に、後段の判定部24での画像検査の診断において、自己診断用画像が合成されているかの判断を行う。

0036

なお、自己診断部22は、画像形成装置10からの出力対象となる画像データが無い場合には、疑似的に画像データを生成することもできる。例えば、画像検品制御部21に保存されている画像データから任意の画像データを選択して、出力対象となる画像データの代わりとなる疑似的な画像データ(以下、疑似画像データ)を取得して基準画像データを作成する。さらに、疑似画像データに、自己診断用画像を合成することで、検品画像データを作成する。このように疑似画像データから基準画像データと検品画像データとを作成して、後段の画像検品部23や判定部24における画像検査処理に画像データを提供してもよい。

0037

疑似画像データを用いて、基準画像データと検品画像データとを作成することにより、画像形成装置10において画像形成ジョブが発生していない場合においても、画像検品装置20において画像検査を行うことができる。このため、上記の画像検査による画像検品装置20の自己診断を、ユーザーの指示や画像形成装置10等の命令に従って、任意のタイミングで行うことができる。

0038

検品画像データの一例を図4に示す。図4に示す検品画像データ60は、上記図3に示す基準画像データ50と同様に、用紙の四隅の近くに位置検出部65がそれぞれ設けられ、この4つの位置検出部65で囲まれる範囲の内側に出力対象となる画像データ61が形成されたユーザー画像領域63と、4つの位置検出部65で囲まれる範囲の外側にパッチ画像データ62が形成された測色パッチ領域64とを備える。さらに、検品画像データ60は、画像検知装置において検出される不良画像の一例として、スジ状の不良画像66を表示している。また、検品画像データ60には、図面右方向のユーザー画像領域63内において、画像が形成されていない空白領域に自己診断用画像67が形成されている。

0039

検品画像データにおいて、自己診断用画像67は、画像が形成されていない空白領域を選択して合成することが好ましい。出力対象の画像データによる画像が形成された領域と、自己診断用画像67とが重なって形成されると、出力対象の画像データによる画像と自己診断用画像67との境界が不明確となり、自己診断用画像67の検出が困難になる。このため、出力対象の画像データによる画像が形成されない空白領域を検出し、検出した空白領域から任意の空白領域を選択し、その空白領域内に自己診断用画像67を合成することが好ましい。

0040

また、自己診断用画像67は、選択した空白領域から、さらに検品画像データにおいて不良画像が検出されていない領域を選択して合成することが好ましい。出力対象の画像データによる画像が形成されない空白領域であっても、汚れやスジ等の不良画像が存在する場合や、掠れ、白抜け等によって画像が形成されていない不良画像が存在する場合がある。この領域に自己診断用画像67を合成すると、自己診断用画像67と不良画像とが重なって形成されるため、不良画像67の検出や、不良画像と自己診断用画像67との境界が不明確となって自己診断用画像67の検出が困難となる。このため、自己診断用画像67の合成は、不良画像が形成されていない空白領域を選択することが好ましい。

0041

具体的には、画像検品制御部21において、出力対象の画像データにおける画像が形成されていない空白領域と、読取り画像データにおける画像が形成されていない空白領域とを検出する。そして、出力対象の画像データと読取り画像データとで一致する空白領域を検出し、検出した空白領域から任意の空白領域を選択する。そして、自己診断部22において、選択した任意の空白領域に自己診断用画像67を合成する。

0042

(画像検品装置;画像検品部)
画像検品部23は、画像形成装置10から入力された基準画像データと、自己診断部22で作成した検品画像データとを比較して差分を取得する。そして、取得した差分に応じて、例えば、差分のレベルや形状等から不良画像を検出する。そして、検出した不良画像の種類の特定を行い、不良画像の有無や、不良画像の情報等を含む画像検品結果を判定部24に送る。基準画像データと検品画像データとの比較方法や、差分の取得方法、及び、差分の解析方法については、従来公知の方法を適用することができる。

0043

画像検品部23は、自己診断用画像が合成された検品画像データを基準画像データと比較するため、画像検品装置20が正常に機能している場合には、少なくとも自己診断用画像を基準画像との差分として検出し、不良画像として判断及び特定する。しかし、画像検品装置20が故障等によって正常に機能していない場合には、検品画像データに合成された自己診断用画像を不良画像として検出しない。

0044

(画像検品装置;判定部)
判定部24は、画像検品部23から入力された画像検品結果と、検品画像データのヘッダー情報等に付加された自己診断用画像の情報から、画像検品結果の判定を行う。そして、判定結果を、画像形成装置10へ通知する。

0045

検品画像データには自己診断用画像が含まれているため、画像検品部23が正常に動作している場合は、画像検品部23は自己診断用画像を不良画像として検出した画像検品結果を判定部24に送る。また、画像検品部23は、自己診断用画像以外の不良画像を検出した場合にも、不良画像を検出した画像検品結果を判定部24に送る。このため、画像検品部23から送られる画像検品結果には、自己診断用画像に基づく不良画像の検出と、自己診断用画像以外に基づく不良画像の検出との両方の情報が含まれる場合がある。

0046

判定部24は、検品画像データに付加された自己診断用画像の情報を基に、画像検品部23から入力された画像検品結果において、自己診断用画像が不良画像として検出されているかを判定する。さらに、自己診断用画像以外の不良画像が検出されているかを判定する。

0047

そこで、判定部24は、画像検品結果において検出された不良画像の情報、例えば、不良画像の位置、大きさ、形状等と、検品画像データに付加された自己診断用画像の情報とを比較する。そして、不良画像の情報と自己診断用画像の情報とが一致する場合に、判定部24は、この一致する不良画像を、自己診断用画像に基づく不良画像と判定する。また、不良画像の情報と自己診断用画像の情報とが一致しない場合、判定部24は、この一致しない不良画像を、自己診断用画像以外の不良画像と判定する。

0048

そして、判定部24は、自己診断用画像に基づく不良画像が画像検品部23の画像検品結果として検出されている場合には、画像検品装置20が正常に機能していると判定し、自己診断の結果が正常であることを画像形成装置10に通知する。また、判定部24は、自己診断用画像に基づく不良画像が画像検品部23の画像検品結果として検出されていない場合には、画像検品装置20が正常に機能していないと判定し、自己診断の結果に異常があることを画像形成装置10に通知する。判定部24は、自己診断用画像以外の不良画像が画像検品部23の画像検品結果として検出されている場合には、画像検品装置20の検品結果として形成画像に不良(異常)が発生していることを画像形成装置10に通知する。

0049

[画像検査方法のフローチャート]
次に、上述の画像検査方法をフローチャートに従って説明する。従来の画像検品を行う画像検査方法のフローチャートを図5に示す。また、上述の画像検品による画像検品装置20の自己診断を行う画像検査方法のフローチャートを図6に示す。

0050

(画像検査方法;従来)
図5にフローチャートを示す従来の画像検品を行う画像検査方法について説明する。
まず、画像検品前処理を行う(ステップS101)。画像検品前処理では、例えば、画像形成装置10に対する画像形成ジョブの情報入力、画像読取り装置30における読取り画像データの取得、出力対象となる画像データやパッチ画像データ(濃度チャート、カラーチャート等)の入力、画像形成装置10における基準画像データの生成、及び、生成した基準画像データの画像検品装置20への入力等を行う。

0051

次に、画像検品装置20に、画像データを入力する(ステップS102)。画像読取り装置30は、画像読取り部35で取得した読取り画像データを、画像検品装置20の画像検品制御部21に入力する。そして、画像検品装置20は、読取り画像データを検品画像データとして画像検品部23に入力する。

0052

次に、画像検品部23が画像検品を行い、不良画像を検出する(ステップS103)。画像検品部23は、入力された基準画像データと検品画像データとを比較して差分を取得する。そして、画像検品部23は、取得した差分を画像検品装置20が保有しているデータと照合して判定を行うことにより、不良画像を検出する。そして、画像検品部23は、不良画像の検出結果を判定部24に入力する。

0053

判定部24は、画像検品部23の検出結果におい不良画像が検出されていない場合(ステップS103のNO)、画像形成装置10による画像形成が正常であると判定し、画像形成装置10に正常であることを通知する(ステップS104)。画像形成装置10は、検品結果に基づいて画像形成処理を継続し、正常に画像形成ジョブを終了し(ステップS105)、本フローチャートの処理を終了する。

0054

また、判定部24は、画像検品部23の検出結果において不良画像が検出されている場合(ステップS103のYES)、画像形成装置10による画像形成に異常があると判定し、画像形成装置10に異常があることを通知する(ステップS106)。画像形成装置10は、検品結果に基づいて画像形成処理(印刷)を停止し(ステップS107)、本フローチャートの処理を終了する。

0055

(画像検査方法;画像検品による自己診断)
次に、図6にフローチャートを示す、画像検品による自己診断を行う画像検査方法について説明する。なお、フローチャートにおけるステップS201の処理は、上述の図5に示すフローチャートのステップS101と同様の処理のため、説明を省略する。

0056

ステップS201において画像検品前処理を行った後、画像形成装置10から画像検品装置20に、検品画像データを入力する(ステップS202)。並行して、画像読取り装置30は、画像読取り部35で取得した読取り画像データを、画像検品装置20の画像検品制御部21に入力する。

0057

ステップS202において検品画像データと基準画像データとを画像検品装置20に入力した後、画像検品装置20の自己診断を実施するか判定する(ステップS203)。自己診断の実施は、画像形成ジョブを指示する際のユーザーによる自己診断の実施の選択や、画像形成装置10による任意のタイミングでの指示等による自己診断の実施の指示があるかを判定する。画像検品装置20の自己診断を実施しない場合(ステップS203のNO)は、上述の図5に示すフローチャートのステップS103からステップS107と同様の処理によって画像を行い(ステップS204)、本フローチャートの処理を終了する。

0058

画像検品装置20の自己診断を実施する場合(ステップS203のYES)、画像検品制御部21は、画像読取り装置30から入力された読取り画像データを、自己診断部22に入力する。自己診断部22は、読取り画像データに対して自己診断画像を合成して検品画像データを作成する(ステップS205)。また、画像検品制御部21は、検品画像データと比較するための基準画像データを画像検品部23に入力する。なお、自己診断部22は、基準画像データや読取り画像データが存在しない場合に、疑似画像データに基づく基準画像データと検品画像データとを作成してもよい。

0059

次に、画像検品部23が画像検品を行い、不良画像を検出する(ステップS206)。画像検品部23は、入力された基準画像データと検品画像データとを比較して差分を取得する。そして、画像検品部23は、取得した差分を画像検品装置20が保有しているデータと照合して判定を行うことにより、不良画像を検出する。そして、画像検品部23は、不良画像の検出結果を判定部24に入力する。

0060

判定部24は、画像検品部23の検出結果において不良画像が検出されていない場合(ステップS206のNO)、自己診断用画像が不良画像として検出されていないと判定し、自己診断の結果に異常があることを画像形成装置10に通知する(ステップS207)。画像形成装置10は、画像検品装置20の判定部24からの通知に基づき、画像検品装置20に故障等による動作不良が発生していると判断し、画像形成処理を停止して(ステップS208)、本フローチャートの処理を終了する。

0061

判定部24は、画像検品部23の検出結果において不良画像が検出されている場合(ステップS206のYES)、不良画像の検出数が2以上かどうか判定する(ステップS209)。

0062

不良画像の検出数が1の場合(ステップS209のNO)、判定部24は、検出された不良画像が自己診断用画像かどうかを判定する(ステップS210)。判定部24は、検出された不良画像の情報と自己診断用画像の情報とが一致する場合に、不良画像が自己診断用画像であると判定する。また、判定部24は、検出された不良画像の情報と自己診断用画像の情報とが一致しない場合に、不良画像が自己診断用画像ではないと判定する。

0063

判定部24は、不良画像が自己診断用画像であると判定した場合(ステップS210のYES)、自己診断の結果が正常であり、且つ、画像形成装置10によって自己診断用画像以外の不良画像が発生していないと判定し、画像形成が正常に行われていることを画像形成装置10に通知する(ステップS211)。画像形成装置10は、判定部24からの通知に基づいて画像形成処理を継続し、正常に画像形成ジョブを終了し(ステップS212)、本フローチャートの処理を終了する。

0064

一方、判定部24は、不良画像が自己診断用画像ではないと判定した場合(ステップS210のNO)、自己診断用画像が不良画像として検出されていないため、自己診断の結果に異常があると判定し、画像形成装置10に通知する(ステップS213)。画像形成装置10は、判定部24からの通知に基づき、画像検品装置20に故障等による動作不良が発生していると判断し、画像形成処理を停止して(ステップS214)、本フローチャートの処理を終了する。

0065

不良画像の検出数が2以上の場合(ステップS209のYES)、判定部24は、検出された不良画像に自己診断用画像が含まれているかを判定する(ステップS215)。判定部24は、複数の不良画像のいずれかの情報と自己診断用画像の情報とが一致する場合に、一致する不良画像を自己診断用画像と判定する。自己診断用画像と情報が一致しない不良画像については、不良画像を自己診断用画像ではないと判定する。また、全ての不良画像の情報が、自己診断用画像の情報と一致しない場合には、判定部24は、検品画像データに自己診断用画像が含まれないと判定する。

0066

判定部24は、不良画像のいずれかに自己診断用画像が含まれていると判定した場合(ステップS215のYES)、自己診断の結果が正常であると判定し、且つ、自己診断用画像以外の不良画像の発生によって画像形成装置10による画像形成が異常であると判定し、画像形成装置10に通知する(ステップS216)。画像形成装置10は、判定部24からの通知に基づき、画像形成において不良画像が発生していると判断し、画像形成処理を停止して(ステップS217)、本フローチャートの処理を終了する。

0067

一方、判定部24は、不良画像に自己診断用画像が含まれていないと判定した場合(ステップS215のNO)、自己診断用画像が不良画像として検出されていないと判定し、自己診断の結果に異常があることを画像形成装置10に通知する(ステップS218)。画像形成装置10は、判定部24からの通知に基づき、画像検品装置20が故障等によって動作不良が発生していると判断し、画像形成処理を停止して(ステップS219)、本フローチャートの処理を終了する。

0068

なお、不良画像が検出された場合(ステップS206のYES)において、不良画像が自己診断用画像ではないと判定した場合(ステップS210のNO)や、不良画像に自己診断用画像が含まれていないと判定した場合(ステップS215のNO)では、自己診断用画像を検出できていないが、自己診断用画像以外の不良画像を検出している場合がある。例えば、自己診断用画像として合成した種類(白抜け、スジ、汚れ、掠れ、破れ、皺等)の不良画像や、自己診断用画像を合成した領域の不良画像については検出できていないが、自己診断用画像以外の種類や、自己診断用画像が合成された領域以外の領域の不良画像は検出できている場合がある。このような場合は、判定部24は、自己診断の結果に異常があると判定し、且つ、画像形成にも異常が発生していると判定する。そして、自己診断の結果と画像形成とに異常がある判定結果を画像形成装置10に通知する。

0069

[画像検査方法による効果]
上述の画像検査方法では、画像検品装置において、自己診断用画像を合成した検品データを用いて、画像検品装置が正常に機能しているか自己診断を行う。この方法では、画像データの比較を行うため、検査チャート等が印刷された診断用の画像形成(印刷)を行わずに、画像検品装置の診断を行うことができる。

0070

上述の画像検査方法では、専用チャートの印字等を伴った診断用の画像形成(印刷)を行わないため、任意のタイミングで行うことができる。さらに、上述の画像検査方法では、自己診断用画像の合成を、画像が形成されていない空白領域に行うことにより、画像の検品に影響を与えない。このため、画像検品装置の自己診断を、画像形成における検品(不良画像の検出)と一緒に行うことができる。従って、画像形成システムの通常動作中(画像形成ジョブ中)であっても、任意のタイミングで画像検品装置の診断ができる。

0071

また、上述の画像検査方法では、画像検品装置の診断の実行が、画像検品装置内で完結する。即ち、画像検品装置の自己診断が可能である。このため、画像形成装置や画像読取り装置影響を受けずに定量的な診断が可能となる。

0072

また、上述の画像検査方法では、画像検品装置の診断を任意のタイミングで行うことができるため、例えば、画像検品装置の故障等による動作不良の検知を高いレベルで行いたい場合には、画像検品装置の診断を毎ページで実施することもできる。また、画像検品装置の故障等による動作不良の検知を高いレベルで行う必要が無い場合には、印刷ジョブの最初と最後等の任意のタイミングで画像検品装置の診断を行うこともできる。このように、上述の画像検査方法では、画像検品装置の診断を行うタイミングで実施するかは任意に設定することができるため、例えば、自己診断の実施サイクルを、ユーザーに指定された画像形成ジョブに応じて決められように画像形成装置で管理することもできる。

0073

また、上述の画像検査方法では、画像形成装置における画像形成ジョブ(印刷動作)が無い場合でも、画像検品装置において疑似的に画像データを用いて画像検品装置の自己診断を行うことができる。このため、画像形成システムを立ち上げた直後や、画像形成を行っていないスタンバイ中であっても、画像検品装置の診断を行うことができる。

0074

なお、本発明は上述の実施形態例において説明した構成に限定されるものではなく、その他本発明構成を逸脱しない範囲において種々の変形、変更が可能である。

0075

10画像形成装置、11画像形成部、12,31 用紙搬送部、13画像入力部、15画像形成制御部、20画像検品装置、21 画像検品制御部、22自己診断部、23 画像検品部、24 判定部、30画像読取り装置、33読取り制御部、35画像読取り部、35読取りセンサー、40給紙装置、50基準画像データ、51 画像データ、52パッチ画像データ、53,63ユーザー画像領域、54,64 測色パッチ領域、55,65位置検出部、60検品画像データ、66 不良画像、67自己診断用画像、100 画像形成システム

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