JP2021016996A

JP2021016996A - Image formation apparatus

Info

Publication number: JP2021016996A
Application number: JP2019134016A
Authority: JP
Inventors: 西沢　祐樹; Yuki Nishizawa; 祐樹西沢; 山崎　博之; Hiroyuki Yamazaki; 博之山崎; 鈴木　雅博; Masahiro Suzuki; 雅博鈴木; 義貴財津; Yoshitaka Zaitsu
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 2019-07-19
Filing date: 2019-07-19
Publication date: 2021-02-15

Abstract

To provide a technique which detects the image defect by suppressing the increase in a processing load.SOLUTION: An image formation apparatus comprises: image formation means which forms an image on a sheet; reading means which reads a surface image of the sheet to output color information of a plurality of dots of a determination region of the surface image; determination means which determines the color difference to reference color information of the color information of the plurality of dots for each of the plurality of dots; integration means which obtains a color difference integration value obtained by integrating the color difference of each of the plurality of dots; and determination means which determines whether or not the image defect occurs in the determination region on the basis of the color difference integration value.SELECTED DRAWING: Figure 11

Description

本発明は、画像形成装置において画像不良が生じているかを判定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for determining whether an image defect has occurred in an image forming apparatus.

画像形成装置に画像不良等が生じた場合、ユーザは、画像形成装置の型番や、画像不良の状況等をサービスセンタに連絡する。また、画像不良の状況によっては、サービスマンが画像形成装置の設置先に出向いて状況を確認し、必要に応じて部品の交換を行う。なお、必要な部品が手元にない場合、サービスマンは、交換部品の手配をして、再度、画像形成装置の設置先に出向く必要がある。このため、サービスマンにとってはサービス提供のためのコストが増加し、ユーザにとっては画像形成装置のダウンタイムが長くなる。このため、自己診断を行う画像形成装置が提案されている。特許文献１は、記録材の内の画像が形成されない非画像領域を利用して画像不良の発生を判定する構成を開示している。 When an image defect occurs in the image forming apparatus, the user informs the service center of the model number of the image forming apparatus, the status of the image defect, and the like. In addition, depending on the situation of image defects, a serviceman visits the installation destination of the image forming apparatus to check the situation and replace parts as necessary. If the necessary parts are not available, the serviceman needs to arrange replacement parts and go to the installation destination of the image forming apparatus again. For this reason, the cost for providing the service increases for the service person, and the downtime of the image forming apparatus increases for the user. Therefore, an image forming apparatus for performing self-diagnosis has been proposed. Patent Document 1 discloses a configuration for determining the occurrence of image defects by utilizing a non-image region in a recording material in which an image is not formed.

特開２０１７−１４６４８７号公報JP-A-2017-146487

形成される画像の高品質化の要求に伴い、画像不良の発生検出の高感度化が求められている。しかしながら、画像不良の検出感度を高くすると、誤検出の確率が高くなり、かつ、画像不良の検出のための処理負荷が大きくなる。画像形成処理の処理負荷は高いため、画像形成動作中に、画像不良の発生を検出する場合、この検出処理の処理負荷を大きくすることは望ましくない。つまり、処理負荷の増大を抑えて画像不良を検出することが求められている。 With the demand for higher quality of the formed image, higher sensitivity for detecting the occurrence of image defects is required. However, when the detection sensitivity of image defects is increased, the probability of erroneous detection increases and the processing load for detecting image defects increases. Since the processing load of the image forming process is high, it is not desirable to increase the processing load of this detection process when detecting the occurrence of image defects during the image forming operation. That is, it is required to detect image defects while suppressing an increase in processing load.

本発明は、処理負荷の増大を抑えて画像不良を検出する技術を提供するものである。 The present invention provides a technique for detecting image defects while suppressing an increase in processing load.

本発明の一態様によると、画像形成装置は、シートに画像を形成する画像形成手段と、前記シートの表面画像を読み取り、前記表面画像の判定領域の複数のドットの色情報を出力する読取手段と、前記複数のドットそれぞれについて、前記複数のドットの前記色情報の基準色情報に対する色差を判定する判定手段と、前記複数のドットそれぞれの前記色差を積算した色差積算値を求める積算手段と、前記色差積算値に基づき前記判定領域に画像不良が生じているかを判定する判定手段と、を備えていることを特徴とする。 According to one aspect of the present invention, the image forming apparatus is an image forming means for forming an image on a sheet and a reading means for reading a surface image of the sheet and outputting color information of a plurality of dots in a determination region of the surface image. A determination means for determining the color difference of the color information of the plurality of dots with respect to the reference color information for each of the plurality of dots, and an integration means for obtaining a color difference integrated value obtained by integrating the color differences of the plurality of dots. It is characterized in that it is provided with a determination means for determining whether or not an image defect has occurred in the determination region based on the color difference integrated value.

本発明によると、処理負荷の増大を抑えて画像不良を検出することができる。 According to the present invention, image defects can be detected while suppressing an increase in processing load.

一実施形態による画像形成装置の機能ブロック図。The functional block diagram of the image forming apparatus according to one Embodiment. 一実施形態による原稿読取ユニット及び画像形成ユニットの構成図。The block diagram of the document reading unit and the image forming unit according to one Embodiment. 画像不良が生じたシートの例を示す図。The figure which shows the example of the sheet which caused the image defect. 図３のシートの画像不良が生じている部分の拡大図。The enlarged view of the part where the image defect of the sheet of FIG. 3 occurs. 判定領域の各ドットの色差を示す図。The figure which shows the color difference of each dot of a determination area. 横変化量及び縦変化量の算出方法の説明図。Explanatory drawing of calculation method of lateral change amount and vertical change amount. 異なる判定領域の各ドットの色差を示す図。The figure which shows the color difference of each dot of a different judgment area. 各判定領域の色差積算値、横変化量積算値、縦変化量積算値、横変化量の割合及び画像不良レベルを示す図。The figure which shows the color difference integrated value, the horizontal change amount integrated value, the vertical change amount integrated value, the ratio of the horizontal change amount, and the image defect level of each judgment area. 画像不良を生じさせている色の判定処理の説明図。An explanatory diagram of a color determination process causing an image defect. 画像不良を含む判定領域の各ドットの色差を示す図。The figure which shows the color difference of each dot of the determination area including an image defect. 画像不良の種別毎の判定領域の色差積算値、横変化量積算値、縦変化量積算値及び横変化量の割合を示す図。The figure which shows the color difference integrated value, the horizontal change amount integrated value, the vertical change amount integrated value, and the ratio of the lateral change amount of the judgment area for each type of image defect. 一実施形態による画像形成ユニットの構成図。The block diagram of the image formation unit by one Embodiment.

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The following embodiments do not limit the invention according to the claims. Although a plurality of features are described in the embodiment, not all of the plurality of features are essential to the invention, and the plurality of features may be arbitrarily combined. Further, in the attached drawings, the same or similar configurations are designated by the same reference numbers, and duplicate description is omitted.

＜第一実施形態＞
図１は、本実施形態による画像形成装置１の構成図である。画像形成装置１は、ホストコンピュータ２から受信する画像データに基づきシートに画像を形成することができる。また、画像形成装置１は、原稿読取ユニット１００が読み取った原稿の画像に対応する画像データに基づきシートに画像を形成することができる。いずれにしても、画像形成装置１のＣＰＵ（中央処理装置）３は、ホストコンピュータ２又は原稿読取ユニット１００から取得した画像データを画像形成ユニット２００に出力する。画像形成ユニット２００は、画像データに基づきシートに画像を形成する。なお、ページメモリ４は、ＣＰＵ３が画像形成ユニット２００に出力する画像データを一時的に格納する。オペレーションパネル５は、画像形成装置１の状態をユーザに表示し、かつ、ユーザが画像形成装置１を操作するためのユーザインタフェースを提供する。 <First Embodiment>
FIG. 1 is a configuration diagram of an image forming apparatus 1 according to the present embodiment. The image forming apparatus 1 can form an image on a sheet based on the image data received from the host computer 2. Further, the image forming apparatus 1 can form an image on the sheet based on the image data corresponding to the image of the original read by the document reading unit 100. In any case, the CPU (central processing unit) 3 of the image forming apparatus 1 outputs the image data acquired from the host computer 2 or the document reading unit 100 to the image forming unit 200. The image forming unit 200 forms an image on the sheet based on the image data. The page memory 4 temporarily stores the image data output by the CPU 3 to the image forming unit 200. The operation panel 5 displays the state of the image forming apparatus 1 to the user, and provides a user interface for the user to operate the image forming apparatus 1.

図２は、原稿読取ユニット１００及び画像形成ユニット２００の構成図である。原稿台１０１の原稿Ｇは、給送ローラ１０２により、原稿搬送路１０４に給送される。なお、分離ローラ１０３は、原稿台１０１の最上位の原稿Ｇのみを原稿搬送路１０４に給送するために設けられる。読取ユニット１０５は、原稿搬送路１０４を搬送されている原稿Ｇの画像を読み取り、読み取った画像情報をＣＰＵ３に出力する。その後、原稿Ｇは、排出ローラ１０６により排出トレイ１０７に排出される。なお、読取ユニット１０５が読み取る画像情報は、例えば、ＲＧＢ（赤、緑、青）データであり得る。 FIG. 2 is a configuration diagram of a document reading unit 100 and an image forming unit 200. The document G of the document table 101 is fed to the document transport path 104 by the feeding roller 102. The separation roller 103 is provided to feed only the uppermost document G of the document base 101 to the document transport path 104. The scanning unit 105 reads an image of the document G being transported along the document transport path 104, and outputs the scanned image information to the CPU 3. After that, the document G is discharged to the discharge tray 107 by the discharge roller 106. The image information read by the reading unit 105 may be, for example, RGB (red, green, blue) data.

画像形成ユニット２００は、イエロー、マゼンタ、シアン及びブラックのトナー像を形成する４つの画像形成部を有する。図２において、参照符号の末尾の文字がＹ、Ｍ、Ｃ及びＫである部材は、それぞれ、イエロー、マゼンタ、シアン及びブラックの画像形成部を構成する部材である。４つの画像形成部は、使用するトナーの色が違うのみであるため、以下では、代表して、イエローの画像形成部によるイエローのトナー像の形成について説明する。また、以下の説明において、色を区別する必要がない場合、末尾の文字を省略した参照符号を使用する。感光体２０１Ｙは、画像形成時、図の時計回り方向に回転駆動される。帯電ローラ２０２Ｙは、感光体２０１Ｙの表面を一様な電位に帯電させる。露光部２０３Ｙは、形成するイエローのトナー像に応じて変調された光Ｌで感光体２０１Ｙを露光することで、感光体２０１Ｙに静電潜像を形成する。現像部２０４Ｙの現像ローラ２０５Ｙは、感光体２０１Ｙの静電潜像をイエローのトナーで現像し、感光体２０１Ｙにイエローのトナー像を形成する。 The image forming unit 200 has four image forming units that form a yellow, magenta, cyan, and black toner image. In FIG. 2, the members whose last characters of the reference numerals are Y, M, C, and K are members that constitute image forming portions of yellow, magenta, cyan, and black, respectively. Since the four image forming portions differ only in the color of the toner used, the formation of the yellow toner image by the yellow image forming portion will be described below as a representative. Further, in the following description, when it is not necessary to distinguish colors, a reference code with the last character omitted is used. The photoconductor 201Y is rotationally driven in the clockwise direction in the figure at the time of image formation. The charging roller 202Y charges the surface of the photoconductor 201Y to a uniform potential. The exposure unit 203Y forms an electrostatic latent image on the photoconductor 201Y by exposing the photoconductor 201Y with light L modulated according to the yellow toner image to be formed. The developing roller 205Y of the developing unit 204Y develops the electrostatic latent image of the photoconductor 201Y with yellow toner, and forms a yellow toner image on the photoconductor 201Y.

一方、カセット内のシートＰは、給送ローラ２０６により搬送路に給送され、その後、レジストレーションローラ２０７を介して、感光体２０１Ｙと転写ローラ２０８Ｙとで形成された転写ニップに搬送される。転写ローラ２０８Ｙは、転写バイアス電圧を出力することで、感光体２０１Ｙのトナー像をシートＰに転写する。クリーニングブレード２１１Ｙは、感光体２０１Ｙに転写されず、感光体２０１Ｙに残留したトナーを除去する。シートＰは、その後、順に、他の感光体と転写ローラとの転写ニップに搬送され、シートＰには、マゼンタ、シアン、ブラックのトナー像が順に転写される。その後、記録材Ｐは定着部２０９に搬送される。定着部２０９は、シートＰを加熱・加圧して、シートＰにトナー像を定着させる。トナー像の定着後、シートＰは、排出ローラ２１４により、排出トレイ２１０に排出される。なお、原稿読取ユニット１００が読み取った原稿Ｇの画像をシートに形成する場合、ＣＰＵ３は、ＲＧＢデータを、ＹＭＣＫ（イエロー、マゼンタ、シアン及びブラック）データに変換する。 On the other hand, the sheet P in the cassette is fed to the transport path by the feed roller 206, and then transported to the transfer nip formed by the photoconductor 201Y and the transfer roller 208Y via the registration roller 207. The transfer roller 208Y transfers the toner image of the photoconductor 201Y to the sheet P by outputting the transfer bias voltage. The cleaning blade 211Y removes the toner remaining on the photoconductor 201Y without being transferred to the photoconductor 201Y. The sheet P is then sequentially conveyed to the transfer nips of the other photoconductor and the transfer roller, and the magenta, cyan, and black toner images are sequentially transferred to the sheet P. After that, the recording material P is conveyed to the fixing portion 209. The fixing unit 209 heats and pressurizes the sheet P to fix the toner image on the sheet P. After fixing the toner image, the sheet P is discharged to the discharge tray 210 by the discharge roller 214. When the image of the document G read by the document reading unit 100 is formed on the sheet, the CPU 3 converts the RGB data into YMCK (yellow, magenta, cyan, and black) data.

なお、図２の画像形成ユニット２００は、各感光体２０１に形成したトナー像を、直接、シートに転写する直接転写方式である。しかしながら、本発明は、各感光体２０１に形成したトナー像を中間転写ベルト等の中間転写体に転写し、その後、中間転写体からシートに転写する中間転写方式の画像形成ユニットに対しても適用できる。 The image forming unit 200 of FIG. 2 is a direct transfer method in which a toner image formed on each photoconductor 201 is directly transferred to a sheet. However, the present invention is also applied to an intermediate transfer type image forming unit in which a toner image formed on each photoconductor 201 is transferred to an intermediate transfer body such as an intermediate transfer belt and then transferred from the intermediate transfer body to a sheet. it can.

続いて、画像形成装置において発生する画像不良の１つであるクリーニング不良について説明する。クリーニングブレード２１１は、感光体２０１に当接され、これにより感光体２０１のトナーを除去する。クリーニングブレード２１１を感光体２０１に安定して当接させるためには、当接部分の潤滑性（滑り性）を確保する必要がある。滑り性が低下すると、クリーニングブレード２１１の感光体２０１への当接が不安定になり、トナーを十分に除去できなくなる。トナーを十分に除去できなくなると、図３に示す様に、シートＰには、シートＰの搬送方向のスジ状の画像不良である縦スジＣが発生する。 Subsequently, a cleaning defect, which is one of the image defects that occur in the image forming apparatus, will be described. The cleaning blade 211 comes into contact with the photoconductor 201, thereby removing the toner of the photoconductor 201. In order to bring the cleaning blade 211 into stable contact with the photoconductor 201, it is necessary to ensure the lubricity (slipperiness) of the contact portion. When the slipperiness is lowered, the contact of the cleaning blade 211 with the photoconductor 201 becomes unstable, and the toner cannot be sufficiently removed. When the toner cannot be sufficiently removed, as shown in FIG. 3, vertical streaks C, which are streaky image defects in the transport direction of the sheet P, are generated on the sheet P.

続いて、画像不良を検出する処理について説明する。まず、シートＰに画像を形成する。図４は、図３のシートＰの画像不良が生じている箇所を拡大したものである。シートＰには、クリーニング不良による縦スジＣ１、Ｃ２及びＣ３が発生している。縦スジＣ１、Ｃ２及びＣ３は、そのレベルが異なる。具体的には、縦スジＣ１のレベルが最も低く、縦スジＣ３のレベルが最も高い。なお、縦スジのレベルが高い程、ユーザに視認され易くなる。ユーザは、画像が形成された当該シートＰを原稿Ｇとして、原稿台１０１に載置する。続いて、ユーザは、オペレーションパネル５を操作して画像不良の検出処理を開始する。 Subsequently, a process for detecting an image defect will be described. First, an image is formed on the sheet P. FIG. 4 is an enlarged view of a portion of the sheet P of FIG. 3 in which an image defect occurs. Vertical streaks C1, C2 and C3 are generated on the sheet P due to poor cleaning. The levels of the vertical stripes C1, C2 and C3 are different. Specifically, the level of the vertical streak C1 is the lowest, and the level of the vertical streak C3 is the highest. The higher the level of the vertical streaks, the easier it is for the user to see. The user places the sheet P on which the image is formed as the document G on the document table 101. Subsequently, the user operates the operation panel 5 to start the image defect detection process.

本例において、原稿読取ユニット１００は、１００ｄｐｉの解像度で各ドットの位置の色情報を取得することで原稿Ｇの表面画像を読み取る。なお、画像不良の判定のために読み取る領域は、図４の領域Ｅ、つまり、原稿Ｇの搬送方向の先端側の余白領域（非画像領域）である。本例においては、領域Ｅの搬送方向における長さを３．０５ｍｍ（１２ｄоｔ）とする。なお、領域Ｅの幅、つまり、搬送方向と直交する方向（以下、幅方向）の長さは、シートのサイズに依存する。本例においては、領域Ｅの幅を２０９.０５ｍｍとする。ＣＰＵ３は、領域Ｅの各ドットの色情報の平均値を求める。本例においては、Ｌａｂ色空間の色値を色情報とする。したがって、ＣＰＵ３は、読取ユニット１０５が読み取ったＲＧＢ色空間の各色値を、Ｌａｂ色空間の各色値に変換してから以下に説明する処理を行う。なお、本発明において使用できる色情報の色値は、Ｌａｂ色空間の色値に限定されず、任意の色空間の色値を使用することができる。以下では、色値Ｌ、ａ、ｂの領域Ｅ全体の平均値をそれぞれＬ_ａｖｅ、ａ_ａｖｅ、ｂ_ａｖｅと表記する。 In this example, the document reading unit 100 reads the surface image of the document G by acquiring the color information of the position of each dot at a resolution of 100 dpi. The area to be read for determining image defects is the area E in FIG. 4, that is, the margin area (non-image area) on the tip end side in the transport direction of the document G. In this example, the length of the region E in the transport direction is 3.05 mm (12 dоt). The width of the region E, that is, the length in the direction orthogonal to the transport direction (hereinafter, the width direction) depends on the size of the sheet. In this example, the width of the region E is 209.05 mm. The CPU 3 obtains the average value of the color information of each dot in the area E. In this example, the color value in the Lab color space is used as the color information. Therefore, the CPU 3 converts each color value in the RGB color space read by the reading unit 105 into each color value in the Lab color space, and then performs the process described below. The color value of the color information that can be used in the present invention is not limited to the color value of the Lab color space, and the color value of any color space can be used. Hereinafter, color values L, a, b respectively _L ave the average value of the entire region E _of, a _ave, is denoted as _{b ave.}

ＣＰＵ３は、図４に示す様に、領域Ｅから、３．０５ｍｍ×３．０５ｍｍ、つまり、１２ｄｏｔ×１２ｄｏｔの大きさの判定領域Ｕを抜き出す。以下の説明において、判定領域Ｕに含まれる各ドットの色値を、Ｌ_ｍｎ、ａ_ｍｎ及びｂ_ｍｎと表記する。なお、ｍは、図４の判定領域Ｕの上側から下側に向けてのドットの順番であり、ｎは、図４の判定領域Ｕの左側から右側に向けてのドットの順番である。例えば、Ｌ_４５は、判定領域Ｕの上から４番目であり、左から５番目のドットの色値Ｌである。また、以下の説明において、ｍの値が増加する方向を縦方向と呼び、ｎの値が増加する方向を横方向と呼ぶものとする。 As shown in FIG. 4, the CPU 3 extracts a determination region U having a size of 3.05 mm × 3.05 mm, that is, 12 dots × 12 dots from the area E. In the following description, the color values of each dot included in the determination area U are referred to as L _mn , a _mn and b _mn . Note that m is the order of dots from the upper side to the lower side of the determination area U in FIG. 4, and n is the order of dots from the left side to the right side of the determination area U in FIG. For example, L ₄₅ is the color value L of the fourth dot from the top of the determination region U and the fifth dot from the left. Further, in the following description, the direction in which the value of m increases is referred to as the vertical direction, and the direction in which the value of n increases is referred to as the horizontal direction.

ＣＰＵ３は、以下の式（１）により、Ｌ_ｍｎ、ａ_ｍｎ及びｂ_ｍｎから判定領域Ｕの各ドットについて、領域Ｅの色情報の平均値からの色差ΔＥ_ｍｎを求める。
ΔＥ_ｍｎ＝√（（Ｌ_ｍｎ−Ｌ_ａｖｅ）^２＋(ａ_ｍｎ−ａ_ａｖｅ）^２＋(ｂ_ｍｎ−ｂ_ａｖｅ）^２) （１）
図５は、図４の判定領域Ｕについて求めた各ドットの色差ΔＥ_ｍｎを示している。なお、小数点以下の値は省略している。続いて、ＣＰＵ３は、判定領域Ｕに含まれる１２×１２ドット総ての色差ΔＥ_ｍｎを積算して色差積算値ΔＥ_ｓｕｍを求める。ＣＰＵ３は、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍを判定領域Ｕ内の総ドット数の１４４で除することで、判定領域Ｕ内の色差平均値ΔＥ_ａｖｅを求める。図５の例においては、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍは５１５であり、よって、色差平均値ΔＥ_ａｖｅは３．５８となる。 The CPU 3 obtains the color difference ΔE _mn from the average value of the color information in the region E for each dot in the determination region U from L _mn , a _mn and b _mn by the following equation (1).
ΔE _mn = √ ((L _{mn −} L _ave ) ² + (a _{mn −} _ave ) ² + (b _mn − b _ave ) ² ) (1)
FIG. 5 shows the color difference ΔE _mn of each dot obtained for the determination region U of FIG. The values after the decimal point are omitted. Subsequently, the CPU 3 integrates the color difference ΔE _{mn of} all the 12 × 12 dots included in the determination area U to obtain the color difference integrated value ΔE _sum . The CPU 3 obtains the color difference average value ΔE _ave in the determination area U by dividing the color difference integrated value ΔE _sum by 144 of the total number of dots in the determination area U. In the example of FIG. 5, the color difference integrated value ΔE _sum is 515, and therefore the color difference average value ΔE _ave is 3.58.

ＣＰＵ３は、色差平均値ΔＥ_ａｖｅに所定値を加えた値を閾値ΔＥ_ｔｈとする。本例では、所定値を５とし、よって、閾値ΔＥ_ｔｈは、３．５８＋５＝８．５８となる。ＣＰＵ３は、各ドットの色差ΔＥ_ｍｎと閾値ΔＥ_ｔｈとを比較し、判定領域Ｕ内の各ドットを第１ドットと第２ドットに分類する。本実施形態においては、色差ΔＥ_ｍｎが閾値ΔＥ_ｔｈ以上であるドットを第１ドットに分類し、色差ΔＥ_ｍｎが閾値ΔＥ_ｔｈ未満であるドットを第２ドットに分類する。図５の例において、黒塗りの２つのドットは、第１ドットを示し、白塗りの他のドットは第２ドットを示している。第１ドットは、トナーが付着したドットや、微小なゴミの付着が生じたドット等である。つまり、第２ドットは通常ドットであり、第１ドットは異常ドットでもあり得る。 The CPU 3 uses a value obtained by adding a predetermined value to the color difference average value ΔE _ave as a threshold value ΔE _th . In this example, the predetermined value is set to 5, thus, the threshold Delta] E _th is a 3.58 + 5 = 8.58. The CPU 3 compares the color difference ΔE _{mn of} each dot with the threshold value ΔE _th, and classifies each dot in the determination region U into a first dot and a second dot. In the present embodiment, dots having a color difference ΔE _mn _{equal to} or greater than the threshold value ΔE _th are classified as first dots, and dots having a color difference ΔE _mn less than the threshold value ΔE _th are classified into second dots. In the example of FIG. 5, the two black-painted dots indicate the first dot, and the other white-painted dots indicate the second dot. The first dot is a dot to which toner is attached, a dot to which minute dust is attached, or the like. That is, the second dot may be a normal dot, and the first dot may also be an abnormal dot.

本実施形態では、１２個ある縦方向のドット列それぞれについて、縦方向において、第１ドットから第２ドットに変化した回数と、第２ドットから第１ドットに変化した回数をカウントし、カウント値を求める。縦方向のドット列の各ドット列は、縦方向に沿って並ぶ複数（本例では１２個）のドットを含む。このカウント値を以下では、縦変化量（ＨＴ）と呼ぶものとする。１２個ある横方向のドット列について同様にカウントし、カウント値を横変化量（ＨＹ）として求める。図６は、図５の色差ΔＥ_ｍｎについて求めた横変化量及び縦変化量を示している。ＣＰＵ３は、１２個ある縦変化量の積算値ΣＨＴ（第１カウント積算値）と、１２個ある横変化量の積算値ΣＨＹ（第２カウント積算値）を求める。図６の例において、ΣＨＴ＝４、かつ、ΣＨＹ＝４である。また、本実施形態において、横変化量の割合をＲＹ＝ΣＨＴ／（ΣＨＴ＋ΣＨＹ）として定義する。さらに、画像不良のレベルをＲＩ＝ＲＹ×ΔＥ_ｓｕｍとして定義する。 In the present embodiment, for each of the 12 vertical dot rows, the number of changes from the first dot to the second dot and the number of changes from the second dot to the first dot in the vertical direction are counted, and the count value is counted. Ask for. Each dot row of the vertical dot rows includes a plurality of (12 in this example) dots arranged along the vertical direction. In the following, this count value will be referred to as a vertical change amount (HT). The 12 dots in the horizontal direction are counted in the same manner, and the count value is obtained as the amount of horizontal change (HY). FIG. 6 shows the amount of lateral change and the amount of vertical change obtained for the color difference ΔE _mn of FIG. The CPU 3 obtains the integrated value ΣHT (first count integrated value) of 12 vertical changes and the integrated value ΣHY (second count integrated value) of 12 lateral changes. In the example of FIG. 6, ΣHT = 4 and ΣHY = 4. Further, in the present embodiment, the ratio of the amount of lateral change is defined as RY = ΣHT / (ΣHT + ΣHY). Further, the level of image defect is defined as RI = RY × ΔE _sum .

ＣＰＵ３は、判定領域Ｕを右側に所定値だけシフトさせ、上述した処理を繰り返す。シフトさせる所定値は、判定領域Ｕの横方向の長さより短く、本例では、２ｍｍとする。本例において、領域Ｅの横方向の長さは、２０９．０５ｍｍであるため、計１０３個の判定領域Ｕに対して上記処理が繰り返される。 The CPU 3 shifts the determination area U to the right by a predetermined value and repeats the above-described processing. The predetermined value to be shifted is shorter than the lateral length of the determination region U, and is set to 2 mm in this example. In this example, since the lateral length of the region E is 209.05 mm, the above process is repeated for a total of 103 determination regions U.

図７（Ａ）、図７（Ｂ）及び図７（Ｃ）は、図４の縦スジの発生している箇所を含む判定領域Ｕの色差ΔＥ_ｍｎと、ＨＴ及びＨＹを示している。なお、黒塗りのドットは、色差ΔＥ_ｍｎが閾値ΔＥ_ｔｈ以上の第１ドットであり、白塗りのドットは、ΔＥ_ｍｎが閾値ΔＥ_ｔｈ未満の第２ドットである。縦スジＣ１は、１本のスジであるため、図７（Ａ）では、縦方向の１列のドットの色差ΔＥ_ｍｎが閾値ΔＥ_ｔｈ以上となっている。一方、縦スジＣ２及びＣ３は、２本のスジであるため、図７（Ｂ）及び図７（Ｃ）では、縦方向の２列のドットの色差ΔＥ_ｍｎが閾値ΔＥ_ｔｈ以上となっている。なお、縦スジＣ３は、縦スジＣ２よりスジの濃度が高いため、図７（Ｃ）黒塗りのドットの色差ΔＥ_ｍｎは、図７（Ｂ）黒塗りのドットの色差ΔＥ_ｍｎより大きくなっている。 7 (A), 7 (B), and 7 (C) show the color difference ΔE _mn of the determination region U including the portion where the vertical streak of FIG. 4 is generated, and HT and HY. The black-painted dots are the first dots having a color difference ΔE _mn of the threshold value ΔE _th or more, and the white-painted dots are the second dots having a ΔE _mn of less than the threshold value ΔE _th . Since the vertical streak C1 is a single streak, in FIG. 7A, the color difference ΔE _mn of the dots in one row in the vertical direction is equal to or greater than the threshold value ΔE _th . On the other hand, since the vertical stripes C2 and C3 are two stripes, in FIGS. 7 (B) and 7 (C), the color difference ΔE _mn of the dots in the two rows in the vertical direction is equal to or greater than the threshold value ΔE _th . .. Since the vertical streaks C3 have a higher streak density than the vertical streaks C2, the color difference ΔE _mn of the black-painted dots in FIG. 7 (C) is larger than the color difference ΔE _mn of the black-painted dots in FIG. 7 (B). There is.

図８は、各判定領域Ｕについて求めた、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍ、ΣＨＹ、ΣＨＴ、ＲＹ及びＲＩを示す。なお、番号＃１は左端の判定領域Ｕであり、番号＃１６は縦スジＣ１を含む判定領域Ｕであり、番号＃６１は縦スジＣ２を含む判定領域Ｕであり、番号＃７９は縦スジＣ３を含む判定領域Ｕであり、番号＃１０３は右端の判定領域Ｕである。 FIG. 8 shows the color difference integrated values ΔE _sum , ΣHY, ΣHT, RY, and RI obtained for each determination region U. The number # 1 is the leftmost determination area U, the number # 16 is the determination area U including the vertical stripe C1, the number # 61 is the determination area U including the vertical stripe C2, and the number # 79 is the vertical stripe. The determination area U including C3, and the number # 103 is the rightmost determination area U.

図８より、縦スジの発生レベルは、レベルＲＩに相関することが分かる。例えば、縦スジＣ１〜Ｃ３を含む、番号＃１６、＃６１及び＃７９の判定領域Ｕの横変化量の割合ＲＹの値には大きな差はない。なお、横変化量の割合ＲＹの値は、縦スジが存在する場合、縦スジが存在しない場合より増加する。一方、縦スジの濃度が濃くなると色差積算値ΔＥ_ｓｕｍが増加する。したがって、レベルＲＩの値は、縦スジのレベルが高くなる程、一般的には増加する。例えば、ＣＰＵ３は、レベルＲＩが所定値より大きい領域を、縦スジが生じている領域と判定し、レベルＲＩが所定値以下の領域を、縦スジが生じていない領域と判定することができる。所定値は、例えば、５００とすることができる。また、ＣＰＵ３は、レベルＲＩの値が大きい程、生じている縦スジのレベルが高いと判定することができる。 From FIG. 8, it can be seen that the generation level of vertical streaks correlates with the level RI. For example, there is no big difference in the value of the ratio RY of the amount of lateral change of the determination regions U of the numbers # 16, # 61 and # 79 including the vertical stripes C1 to C3. The value of the ratio RY of the amount of horizontal change is increased when the vertical streaks are present than when the vertical streaks are not present. On the other hand, as the density of the vertical stripes increases, the color difference integrated value ΔE _sum increases. Therefore, the value of level RI generally increases as the level of vertical streaks increases. For example, the CPU 3 can determine an area where the level RI is larger than a predetermined value as an area where vertical streaks occur, and can determine an area where the level RI is equal to or less than a predetermined value as an area where vertical streaks do not occur. The predetermined value can be, for example, 500. Further, the CPU 3 can determine that the larger the value of the level RI, the higher the level of the vertical streaks generated.

ＣＰＵ３は、縦スジが生じている判定領域Ｕが有ると判定すると、オペレーションパネル５又はホストコンピュータ２を介してユーザに判定結果を通知し、修理／調整の依頼を促す構成とすることができる。また、ＣＰＵ３は、ネットワークを介してサービスセンタに画像不良の発生を通知する構成とすることもできる。また、ＣＰＵ３は、縦スジが生じている判定領域Ｕについて、さらに詳細な分析を実行することができる。 When the CPU 3 determines that there is a determination area U in which vertical stripes are generated, the CPU 3 can notify the user of the determination result via the operation panel 5 or the host computer 2 and prompt the user to request repair / adjustment. Further, the CPU 3 may be configured to notify the service center of the occurrence of an image defect via the network. Further, the CPU 3 can perform a more detailed analysis on the determination area U in which the vertical stripes are generated.

上記ＣＰＵ３が行う処理は簡単な演算処理のみであり、処理負荷の増大を抑えて画像不良を検出することができる。なお、横変化量は、横方向の各ドット列において、第１ドットから第２ドットに変化した第１回数と、第２ドットから第１ドットに変化した第２回数の両方の合計値としていが、第１回数と第２回数のいずれかを横変化量とすることもできる。縦変化量についても同様である。また、本実施形態では、色差が閾値以上であるドットを第１ドットに分類し、色差が閾値未満であるドットを第２ドットに分類していた。しかしながら、色差が閾値より大きいドットを第１ドットに分類し、色差が閾値以下であるドットを第２ドットに分類する構成であっても良い。 The processing performed by the CPU 3 is only a simple arithmetic processing, and it is possible to suppress an increase in the processing load and detect an image defect. The amount of lateral change is the total value of both the first number of changes from the first dot to the second dot and the second number of changes from the second dot to the first dot in each dot row in the horizontal direction. However, either the first number of times or the second number of times can be used as the amount of lateral change. The same applies to the amount of vertical change. Further, in the present embodiment, the dots having the color difference equal to or more than the threshold value are classified into the first dots, and the dots having the color difference less than the threshold value are classified into the second dots. However, a dot having a color difference larger than the threshold value may be classified as a first dot, and a dot having a color difference equal to or less than the threshold value may be classified into a second dot.

また、上記実施形態の説明において使用した具体的な値は例示であり、本発明は、上記説明に使用した具体的な数値例に限定されない。また、本実施形態では、領域Ｅ全体の色値の平均値を基準色情報として判定領域Ｕの各ドットの色情報の色差を求めていた。しかしながら、例えば、基準色情報は、予め測定したシートＰの下地の色情報とすることができる。また、例えば、閾値ΔＥ_ｔｈを決定するために色差平均値ΔＥ_ａｖｅに加える所定値は、ユーザ設定によって変更できる構成とすることができる。例えば、高品質な画像を要求するユーザは、所定値を低くすることで微小な縦スジの発生を検出することができる。 Further, the specific values used in the description of the above embodiment are examples, and the present invention is not limited to the specific numerical examples used in the above description. Further, in the present embodiment, the color difference of the color information of each dot of the determination region U is obtained by using the average value of the color values of the entire region E as the reference color information. However, for example, the reference color information can be the color information of the base of the sheet P measured in advance. Further, for example, the predetermined value added to the color difference average value Delta] E _ave to determine the threshold Delta] E _th may be configured to be changed by the user setting. For example, a user who demands a high-quality image can detect the occurrence of minute vertical streaks by lowering a predetermined value.

＜第二実施形態＞
続いて、第二実施形態について第一実施形態との相違点を中心に説明する。本実施形態では、クリーニング不良の色分析も行う。 <Second embodiment>
Subsequently, the second embodiment will be described focusing on the differences from the first embodiment. In this embodiment, color analysis of poor cleaning is also performed.

ＣＰＵ３は、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍが最も小さい判定領域Ｕを選択する。以下では、図８に示す番号＃１の判定領域Ｕが選択されたものとする。この判定領域Ｕは、トナーやゴミの影響が少なく、原稿Ｇの下地の基準色とするのに適した領域である。ＣＰＵ３は、番号＃１の判定領域Ｕのドットの色値の平均値Ｌ_{ｗｈｉｔｅ}、ａ_{ｗｈｉｔｅ}、ｂ_{ｗｈｉｔｅ}を求める。 The CPU 3 selects the determination region U having the smallest color difference integrated value ΔE _sum . In the following, it is assumed that the determination area U of the number # 1 shown in FIG. 8 is selected. The determination region U is less affected by toner and dust, and is a region suitable as a reference color for the base of the original G. The CPU 3 obtains the average values L _white , a _white , and b _white of the color values of the dots in the determination region U of the number # 1.

ＣＰＵ３は、最もレベルＲＩの高い番号＃７９の判定領域Ｕのドットの内、色差ΔＥ_ｍｎが、閾値ΔＥ_ｔｈ以上のドット、つまり、第１ドットの色値を残し、第２ドットの色値については消去する。図９は、色値Ｌ、ａ、ｂについて上述した処理を行った状態を示している。ＣＰＵ３は、図９（Ａ）の黒塗りの各第１ドットのＬ値から平均値Ｌ_{ｗｈｉｔｅ}を減じ、図９（Ｂ）の黒塗りの各第１ドットのａ値から平均値ａ_{ｗｈｉｔｅ}を減じ、図９（Ｃ）の黒塗りの各第１ドットのｂ値から平均値ｂ_{ｗｈｉｔｅ}を減じる。これにより、シートの下地の色を差し引いた、縦スジ本来の色の情報となる。ＣＰＵ３は、この縦スジ本来の色の情報から色成分を分析して、縦スジを生じさせているトナーの色を分析する。 The CPU 3 retains the dots whose color difference ΔE _mn is equal to or greater than the threshold ΔE _th among the dots in the determination region U of the number # 79 having the highest level RI, that is, the color value of the first dot, and the color value of the second dot. Erase. FIG. 9 shows a state in which the above-described processing is performed on the color values L, a, and b. The CPU 3 subtracts the average value L _white from the L value of each black-painted first dot in FIG. 9 (A), and subtracts the average value a _white from the a value of each black-painted first dot in FIG. 9 (B). , The average value b _white is subtracted from the b value of each black-painted first dot in FIG. 9C. As a result, the information of the original color of the vertical streaks is obtained by subtracting the color of the base of the sheet. The CPU 3 analyzes the color component from the information of the original color of the vertical streaks, and analyzes the color of the toner that causes the vertical streaks.

以上の構成により、シートの色に拘わらず、イエロー、マゼンタ、シアン及びブラックの画像形成部の内、縦スジを生じさせている画像形成部を判定することができる。なお、色差積算値が最も小さい判定領域Ｕの色の平均値ではなく、第一実施形態と同様に、予め測定したシートＰの下地の色情報である基準色情報を減ずることで、シートの下地の色を差し引いた、縦スジ本来の色の情報を求める構成とすることもできる。 With the above configuration, it is possible to determine the image forming portion in which the vertical streaks are generated among the yellow, magenta, cyan, and black image forming portions regardless of the color of the sheet. It should be noted that, as in the first embodiment, by reducing the reference color information which is the color information of the base of the sheet P measured in advance, instead of the average value of the colors of the determination region U having the smallest integrated color difference value, the base of the sheet is used. It is also possible to obtain the information of the original color of the vertical streaks by subtracting the color of.

＜第三実施形態＞
第一実施形態及び第二実施形態では、クリーニング不良による異常画像の発生を検出していた。なお、画像形成装置には、クリーニング不良以外にも、横スジや黒ポチ（ＢｌａｃｋＳｐｏｔ）と呼ばれる異常画像が発生し得る。例えば、帯電ローラ２０２の周方向における抵抗値が変動すると、感光体２０１に電位変動が生じ、トナー載り量が不均一となって、シートＰの搬送方向とは直交する幅方向のスジ状の画像不良である横スジが発生する。また、帯電ローラ２０２に異物が付着・堆積すると、その部分だけ感光体２０１を帯電させることができず、スポット状の画像不良である黒ポチが発生する。 <Third Embodiment>
In the first embodiment and the second embodiment, the occurrence of an abnormal image due to poor cleaning was detected. In addition to poor cleaning, the image forming apparatus may generate abnormal images called horizontal streaks or black spots. For example, when the resistance value in the circumferential direction of the charging roller 202 fluctuates, the potential fluctuates in the photoconductor 201, the toner loading amount becomes non-uniform, and a streak-shaped image in the width direction orthogonal to the transport direction of the sheet P. Defective horizontal streaks occur. Further, when foreign matter adheres to and accumulates on the charging roller 202, the photoconductor 201 cannot be charged only in that portion, and black spots, which are spot-shaped image defects, are generated.

図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）は、それぞれ、横スジ及び黒ポチが生じている判定領域Ｕに対して、第一実施形態で説明した処理により求めた色差ΔＥ_ｍｎ、ＨＹ及びＨＴを示している。なお、上述した実施形態と同様に、黒塗りのドットは第１ドットであり、白塗りのドットは第２ドットである。図１１は、図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）に示す横スジ及び黒ポチが生じている判定領域Ｕについて求めた色差積算値ΔＥ_ｓｕｍ、ΣＨＹ、ΣＨＴ及びＲＹを示している。なお、比較のため、縦スジ生じている判定領域Ｕと、異常が生じていない判定領域Ｕについて求めた結果も示している。 10 (A) and 10 (B) show the color difference ΔE _mn , HY, and HT obtained by the process described in the first embodiment for the determination region U in which the horizontal streaks and black spots are generated, respectively. Shown. As in the above-described embodiment, the black-painted dots are the first dots, and the white-painted dots are the second dots. FIG. 11 shows the color difference integrated values ΔE _sum , ΣHY, ΣHT, and RY obtained for the determination region U in which the horizontal streaks and black spots shown in FIGS. 10 (A) and 10 (B) are generated. For comparison, the results obtained for the determination area U in which the vertical stripes occur and the determination area U in which the abnormality does not occur are also shown.

図１１より、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍ及び横変化量の割合ＲＹに基づき異常画像を分類できることが分かる。具体的には、横変化量の割合ＲＹが第１閾値、例えば、０．４より小さいと横スジが生じていると判定することができる。逆に、横変化量の割合ＲＹが第２閾値、例えば、０．６より大きいと縦スジが生じていると判定することができる。横変化量の割合ＲＹが、０．４〜０．６であると、横変化量ＨＹと縦変化量ＨＴのバランスが取れた状態であるため、黒ポチ又は異常無しであると判定できる。しかしながら、異常が有る場合、異常がない場合と比較して色差積算値ΔＥ_ｓｕｍの値が高くなる。したがって、横変化量の割合ＲＹが第１閾値と第２閾値の間であるが、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍの値が第３閾値、例えば、７００より大きいと、黒ポチが生じていると判定できる。また、ＲＹが第１閾値と第２閾値の間であり、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍの値が第３閾値以下であると異常無しであると判定することができる。なお、例えば、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍの値が第３閾値より大きいと、何らかの画像不良が生じていると判定することもできる。そして、横変化量の割合ＲＹにより、画像不良の種別を判定することができる。 From FIG. 11, it can be seen that the abnormal images can be classified based on the color difference integrated value ΔE _sum and the ratio RY of the amount of lateral change. Specifically, when the ratio RY of the amount of lateral change is smaller than the first threshold value, for example, 0.4, it can be determined that the lateral streaks are generated. On the contrary, when the ratio RY of the amount of lateral change is larger than the second threshold value, for example, 0.6, it can be determined that vertical streaks have occurred. When the ratio RY of the lateral change amount is 0.4 to 0.6, it can be determined that there is no black spot or abnormality because the lateral change amount HY and the vertical change amount HT are in a well-balanced state. However, when there is an abnormality, the value of the color difference integrated value ΔE _sum becomes higher than when there is no abnormality. Therefore, when the ratio RY of the amount of lateral change is between the first threshold value and the second threshold value, but the value of the color difference integrated value ΔE _sum is larger than the third threshold value, for example, 700, it can be determined that black spots are generated. .. Further, if the RY is between the first threshold value and the second threshold value and the value of the color difference integrated value ΔE _sum is equal to or less than the third threshold value, it can be determined that there is no abnormality. In addition, for example, when the value of the color difference integrated value ΔE _sum is larger than the third threshold value, it can be determined that some kind of image defect has occurred. Then, the type of image defect can be determined by the ratio RY of the amount of lateral change.

以上の構成により、１つの解析処理で、複数種類の画像不良の内、どの画像不良が生じているかを判定することができる。なお、本実施形態では、横変化量の割合ＲＹにより、画像不良の種別を判定していたが、縦変化量の割合ＲＴにより画像不良を判定する構成とすることもできる。縦変化量の割合ＲＴは、ＲＴ＝ΣＨＹ／（ΣＨＴ＋ΣＨＹ）として定義される。そして、縦変化量の割合ＲＴが第１閾値より小さいと、縦方向の縦スジが生じていると判定することができる。一方、縦変化量の割合ＲＴが第２閾値より大きいと、縦方向に交差する方向の横スジが生じていると判定することができる。そして、縦変化量の割合ＲＴが第１閾値と第２閾値の間であるが、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍの値が第３閾値より大きいと、黒ポチが生じていると判定できる。 With the above configuration, it is possible to determine which of a plurality of types of image defects is occurring in one analysis process. In the present embodiment, the type of image defect is determined by the ratio RY of the amount of lateral change, but the image defect can be determined by the ratio RT of the amount of vertical change. The ratio RT of the amount of vertical change is defined as RT = ΣHY / (ΣHT + ΣHY). Then, when the ratio RT of the amount of vertical change is smaller than the first threshold value, it can be determined that vertical streaks in the vertical direction are generated. On the other hand, when the ratio RT of the vertical change amount is larger than the second threshold value, it can be determined that horizontal streaks in the directions intersecting in the vertical direction are generated. Then, when the ratio RT of the amount of vertical change is between the first threshold value and the second threshold value, but the value of the color difference integrated value ΔE _sum is larger than the third threshold value, it can be determined that black spots are generated.

また、横変化量の積算値ΣＨＹと、縦変化量の積算値ΣＨＴの両方を求めるのではなくいずれか一方のみを求める構成とすることもできる。例えば、図１１に示す様に、色差積算値ΔＥ_ｓｕｍの値により画像不良が生じていると判定できる。そして、縦スジが生じている場合、積算値ΣＨＹの値が大きくなる。したがって、積算値ΣＨＹの値が第４閾値より大きいと、縦スジが生じていると判定できる。また、積算値ΣＨＴの値が第５閾値より大きいと、横スジが生じていると判定できる。纏めると、判定領域内の所定方向の複数のドット列それぞれについて、当該所定方向の変化量を求める。この変化量が所定の閾値を超えていると、当該所定方向とは公差する方向のスジ状の画像不良が生じていると判定することができる。 Further, it is also possible to obtain only one of the integrated value ΣHY of the horizontal change amount and the integrated value ΣHT of the vertical change amount instead of obtaining both. For example, as shown in FIG. 11, it can be determined that an image defect has occurred based on the value of the color difference integrated value ΔE _sum . Then, when vertical streaks occur, the value of the integrated value ΣHY becomes large. Therefore, when the value of the integrated value ΣHY is larger than the fourth threshold value, it can be determined that vertical streaks have occurred. Further, when the value of the integrated value ΣHT is larger than the fifth threshold value, it can be determined that a horizontal streak has occurred. In summary, the amount of change in the predetermined direction is obtained for each of the plurality of dot strings in the predetermined direction in the determination area. When this amount of change exceeds a predetermined threshold value, it can be determined that a streak-like image defect in the direction tolerant to the predetermined direction has occurred.

＜第四実施形態＞
第一実施形態においては、ユーザが原稿Ｇを原稿台１０１に載置する必要があった。本実施形態では、シートＰに形成された画像を、画像形成装置の外部に排出する前に読み取ることで、ユーザによる原稿Ｇの原稿台１０１への載置を不要とする。 <Fourth Embodiment>
In the first embodiment, the user needs to place the document G on the platen 101. In the present embodiment, the image formed on the sheet P is read before being discharged to the outside of the image forming apparatus, so that the user does not need to place the original document G on the platen 101.

図１２は、本実施形態による画像形成ユニット２００の構成図である。なお、図２に示す構成と同様の構成については、同じ参照符号を付与して説明を省略する。トナー像の定着後、シートＰは、排出ローラ２１４の逆回転により搬送路２１３に向けて搬送される。なお、その際、フラッパ２１２は、シートＰを搬送路２１３に導く向きに設定される。読取ユニット３０１は、搬送路２１３を搬送されているシートＰの領域Ｅを読み取る。読取ユニット３０１は、読み取った画像情報をＣＰＵ３に送信する。その後の処理は、第一実施形態から第三実施形態と同様である。 FIG. 12 is a configuration diagram of the image forming unit 200 according to the present embodiment. The same reference numerals as those shown in FIG. 2 are given and the description thereof will be omitted. After fixing the toner image, the sheet P is conveyed toward the transfer path 213 by the reverse rotation of the discharge roller 214. At that time, the flapper 212 is set in the direction of guiding the sheet P to the transport path 213. The reading unit 301 reads the area E of the sheet P being conveyed along the conveying path 213. The reading unit 301 transmits the read image information to the CPU 3. Subsequent processing is the same as in the first to third embodiments.

以上の構成により、画像不良の検出のためのユーザ操作を削減することができる。 With the above configuration, it is possible to reduce user operations for detecting image defects.

［その他の実施形態］
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。 [Other Embodiments]
The present invention supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiment to a system or device via a network or storage medium, and one or more processors in the computer of the system or device reads and executes the program. It can also be realized by the processing to be performed. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。 The invention is not limited to the above embodiments, and various modifications and modifications can be made without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, a claim is attached to make the scope of the invention public.

１００：画像形成ユニット、１０５、３０１：読取ユニット、３：ＣＰＵ 100: Image forming unit, 105, 301: Reading unit, 3: CPU

Claims

シートに画像を形成する画像形成手段と、
前記シートの表面画像を読み取り、前記表面画像の判定領域の複数のドットの色情報を出力する読取手段と、
前記複数のドットそれぞれについて、前記複数のドットの前記色情報の基準色情報に対する色差を判定する判定手段と、
前記複数のドットそれぞれの前記色差を積算した色差積算値を求める積算手段と、
前記色差積算値に基づき前記判定領域に画像不良が生じているかを判定する判定手段と、
を備えていることを特徴とする画像形成装置。 An image forming means for forming an image on a sheet and
A reading means that reads the surface image of the sheet and outputs color information of a plurality of dots in the determination area of the surface image.
For each of the plurality of dots, a determination means for determining the color difference of the color information of the plurality of dots with respect to the reference color information, and
An integration means for obtaining a color difference integration value obtained by integrating the color differences of each of the plurality of dots, and
A determination means for determining whether an image defect has occurred in the determination region based on the color difference integrated value, and
An image forming apparatus characterized by being equipped with.

前記判定手段は、前記色差積算値が第１閾値を超えていると、前記判定領域に前記画像不良が生じていると判定することを特徴とする請求項１に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to claim 1, wherein the determination means determines that the image defect has occurred in the determination region when the color difference integrated value exceeds the first threshold value.

前記判定領域に含まれる前記複数のドットの前記色差を第２閾値と比較することで、前記複数のドットを第１ドットと第２ドットに分類する分類手段と、
前記判定領域内の、所定方向に沿って並ぶ複数のドットを含むドット列それぞれについて、前記所定方向において、前記第１ドットから前記第２ドットに変化した回数と、前記第２ドットから前記第１ドットに変化した回数のいずれか、或いは、両方をカウントしてカウント値を求めるカウント手段と、
をさらに備えており、
前記積算手段は、前記判定領域に含まれる前記ドット列それぞれの前記カウント値を積算してカウント積算値を求め、
前記判定手段は、前記カウント積算値に基づき前記判定領域に生じている前記画像不良の種別を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像形成装置。 A classification means for classifying the plurality of dots into a first dot and a second dot by comparing the color difference of the plurality of dots included in the determination region with a second threshold value.
For each dot sequence including a plurality of dots arranged along a predetermined direction in the determination region, the number of changes from the first dot to the second dot and the number of changes from the second dot to the first dot in the predetermined direction. A counting means that counts either or both of the number of times the dots have changed to obtain the count value.
Is further equipped with
The integration means integrates the count values of each of the dot strings included in the determination area to obtain the count integration value.
The image forming apparatus according to claim 1 or 2, wherein the determination means determines the type of the image defect occurring in the determination region based on the count integration value.

前記判定手段は、前記カウント積算値が所定値より大きい場合、前記判定領域に前記所定方向と交差する方向のスジ状の画像不良が生じていると判定することを特徴とする請求項３に記載の画像形成装置。 The third aspect of the present invention is characterized in that, when the count integration value is larger than a predetermined value, the determination means determines that a streak-shaped image defect in a direction intersecting the predetermined direction has occurred in the determination region. Image forming device.

前記判定領域に含まれる前記複数のドットの前記色差を第２閾値と比較することで、前記複数のドットを第１ドットと第２ドットに分類する分類手段と、
前記判定領域内の、第１方向に沿って並ぶ複数のドットを含む第１ドット列それぞれについて、前記第１方向において、前記第１ドットから前記第２ドットに変化した回数と、前記第２ドットから前記第１ドットに変化した回数のいずれか、或いは、両方をカウントして第１カウント値を求める第１カウント手段と、
前記判定領域内の、前記第１方向とは直交する第２方向に沿って並ぶ複数のドットを含む第２ドット列それぞれについて、前記第２方向において、前記第１ドットから前記第２ドットに変化した回数と、第２ドットから前記第１ドットに変化した回数のいずれか、或いは、両方をカウントして第２カウント値を求める第２カウント手段と、
をさらに備えており、
前記積算手段は、前記判定領域に含まれる前記第１ドット列それぞれの前記第１カウント値を積算して第１積算値を求め、前記判定領域に含まれる前記第２ドット列それぞれの前記第２カウント値を積算して第２積算値を求め、
前記判定手段は、前記第１積算値及び前記第２積算値に基づき前記判定領域に生じている前記画像不良の種別を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像形成装置。 A classification means for classifying the plurality of dots into a first dot and a second dot by comparing the color difference of the plurality of dots included in the determination region with a second threshold value.
For each of the first dot rows including a plurality of dots arranged along the first direction in the determination region, the number of changes from the first dot to the second dot in the first direction and the second dot. The first counting means for obtaining the first count value by counting either or both of the number of changes from the first dot to the first dot.
Each of the second dot rows including a plurality of dots arranged along the second direction orthogonal to the first direction in the determination region changes from the first dot to the second dot in the second direction. A second counting means for obtaining a second count value by counting either or both of the number of times of the change and the number of times of change from the second dot to the first dot.
Is further equipped with
The integration means integrates the first count value of each of the first dot strings included in the determination area to obtain the first integrated value, and the second of each of the second dot strings included in the determination area. Accumulate the count values to obtain the second integrated value,
The image forming apparatus according to claim 1 or 2, wherein the determination means determines the type of the image defect occurring in the determination region based on the first integrated value and the second integrated value.

前記判定手段は、前記第１積算値と前記第２積算値との合計値に対する前記第１積算値の比に基づき、前記判定領域に生じている前記画像不良の種別を判定することを特徴とする請求項５に記載の画像形成装置。 The determination means is characterized in that it determines the type of image defect occurring in the determination region based on the ratio of the first integrated value to the total value of the first integrated value and the second integrated value. The image forming apparatus according to claim 5.

前記判定手段は、前記比と前記色差積算値との積に基づき、前記画像不良の発生レベルを判定することを特徴とする請求項６に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to claim 6, wherein the determination means determines the occurrence level of the image defect based on the product of the ratio and the color difference integrated value.

前記判定手段は、前記比が第１所定値より小さい場合、前記判定領域に前記第１方向と交差する方向のスジ状の画像不良が生じていると判定することを特徴とする請求項６又は７に記載の画像形成装置。 6. The determination means is characterized in that, when the ratio is smaller than the first predetermined value, it is determined that a streak-like image defect in a direction intersecting the first direction has occurred in the determination region. 7. The image forming apparatus according to 7.

前記判定手段は、前記比が第２所定値より大きい場合、前記判定領域に前記第２方向と交差する方向のスジ状の画像不良が生じていると判定することを特徴とする請求項６又は７に記載の画像形成装置。 6. The determination means is characterized in that, when the ratio is larger than the second predetermined value, it is determined that a streak-like image defect in a direction intersecting the second direction has occurred in the determination region. 7. The image forming apparatus according to 7.

前記判定手段は、前記比が第１所定値より小さい場合、前記判定領域に前記第１方向と交差する方向のスジ状の画像不良が生じていると判定し、前記比が第２所定値より大きい場合、前記判定領域に前記第２方向と交差する方向のスジ状の画像不良が生じていると判定し、前記比が前記第１所定値より大きく、かつ、前記第２所定値より小さい場合、前記判定領域にスポット状の画像不良が生じていると判定し、
前記第２所定値は、前記第１所定値より大きいことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像形成装置。 When the ratio is smaller than the first predetermined value, the determination means determines that a streak-like image defect in a direction intersecting the first direction has occurred in the determination region, and the ratio is higher than the second predetermined value. If it is large, it is determined that a streak-like image defect in a direction intersecting the second direction has occurred in the determination region, and the ratio is larger than the first predetermined value and smaller than the second predetermined value. , It is determined that a spot-shaped image defect has occurred in the determination area,
The image forming apparatus according to claim 6 or 7, wherein the second predetermined value is larger than the first predetermined value.

シートに画像を形成する画像形成手段と、
前記シートの表面画像を読み取り、前記表面画像の判定領域の複数のドットの色情報を出力する読取手段と、
前記複数のドットそれぞれについて、前記複数のドットの前記色情報の基準色情報に対する色差を判定する判定手段と、
前記複数のドットの前記色差を第２閾値と比較することで、前記複数のドットを第１ドットと第２ドットに分類する分類手段と、
前記判定領域内の、第１方向に沿って並ぶ複数のドットを含む第１ドット列それぞれについて、前記第１方向において、前記第１ドットから前記第２ドットに変化した回数と、前記第２ドットから前記第１ドットに変化した回数のいずれか、或いは、両方をカウントして第１カウント値を求める第１カウント手段と、
前記判定領域内の、前記第１方向とは直交する第２方向に沿って並ぶ複数のドットを含む第２ドット列それぞれについて、前記第２方向において、前記第１ドットから前記第２ドットに変化した回数と、第２ドットから前記第１ドットに変化した回数のいずれか、或いは、両方をカウントして第２カウント値を求める第２カウント手段と、
前記判定領域に含まれる前記複数のドットそれぞれの前記色差を積算した色差積算値と、前記判定領域に含まれる前記第１ドット列それぞれの前記第１カウント値を積算した第１積算値と、前記判定領域に含まれる前記第２ドット列それぞれの前記第２カウント値を積算した第２積算値と、を求める積算手段と、
前記第１積算値と前記第２積算値との合計値に対する前記第１積算値又は前記第２積算値の比と、前記色差積算値との積に基づき、前記判定領域に画像不良が生じているかを判定する判定手段と、
を備えていることを特徴とする画像形成装置。 An image forming means for forming an image on a sheet and
A reading means that reads the surface image of the sheet and outputs color information of a plurality of dots in the determination area of the surface image.
For each of the plurality of dots, a determination means for determining the color difference of the color information of the plurality of dots with respect to the reference color information, and
A classification means for classifying the plurality of dots into a first dot and a second dot by comparing the color difference of the plurality of dots with a second threshold value.
For each of the first dot rows including a plurality of dots arranged along the first direction in the determination region, the number of changes from the first dot to the second dot in the first direction and the second dot. The first counting means for obtaining the first count value by counting either or both of the number of changes from the first dot to the first dot.
Each of the second dot rows including a plurality of dots arranged along the second direction orthogonal to the first direction in the determination region changes from the first dot to the second dot in the second direction. A second counting means for obtaining a second count value by counting either or both of the number of times of the change and the number of times of change from the second dot to the first dot.
The color difference integrated value obtained by integrating the color difference of each of the plurality of dots included in the determination area, the first integrated value obtained by integrating the first count value of each of the first dot strings included in the determination area, and the said. An integration means for obtaining a second integrated value obtained by integrating the second count values of each of the second dot strings included in the determination area.
An image defect occurs in the determination area based on the product of the ratio of the first integrated value or the second integrated value to the total value of the first integrated value and the second integrated value and the color difference integrated value. Judgment means to determine whether
An image forming apparatus characterized by being equipped with.

前記判定手段は、前記積が第１閾値を超えていると、前記判定領域に前記画像不良が生じていると判定することを特徴とする請求項１１に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to claim 11, wherein the determination means determines that the image defect has occurred in the determination region when the product exceeds the first threshold value.

前記判定手段は、前記積に基づき、前記画像不良の発生レベルを判定することを特徴とする請求項１１又は１２に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to claim 11 or 12, wherein the determination means determines the occurrence level of the image defect based on the product.

前記第１方向は、前記読取手段が前記シートを読み取る際の当該シートの搬送方向、又は、前記搬送方向とは直交する方向であることを特徴とする請求項５から１３のいずれか１項に記載の画像形成装置。 The first direction is any one of claims 5 to 13, wherein the reading means is a transport direction of the sheet when the reading means reads the sheet, or a direction orthogonal to the transport direction. The image forming apparatus described.

前記分類手段は、前記色差が前記第２閾値以上であるドットを前記第１ドットに分類し、前記色差が前記第２閾値未満であるドットを前記第２ドットに分類する、或いは、前記色差が前記第２閾値より大きいドットを前記第１ドットに分類し、前記色差が前記第２閾値以下であるドットを前記第２ドットに分類することを特徴とする請求項３から１４のいずれか１項に記載の画像形成装置。 The classification means classifies dots whose color difference is equal to or greater than the second threshold value into the first dot, and classifies dots whose color difference is less than the second threshold value into the second dot, or the color difference is Any one of claims 3 to 14, wherein a dot larger than the second threshold value is classified into the first dot, and a dot having a color difference equal to or less than the second threshold value is classified into the second dot. The image forming apparatus according to.

前記第２閾値は、前記判定領域に含まれる前記複数のドットの前記色差の平均に基づき決定されることを特徴とする請求項３から１５のいずれか１項に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to any one of claims 3 to 15, wherein the second threshold value is determined based on the average of the color differences of the plurality of dots included in the determination region.

前記読取手段は、前記シートの非画像領域を読み取り、
前記判定領域は、前記非画像領域に含まれることを特徴とする請求項１から１６のいずれか１項に記載の画像形成装置。 The reading means reads a non-image area of the sheet and
The image forming apparatus according to any one of claims 1 to 16, wherein the determination region is included in the non-image region.

前記読取手段は、前記シートの搬送方向において前記シートの先端側の前記非画像領域を読み取ることを特徴とする請求項１７に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to claim 17, wherein the reading means reads the non-image region on the tip end side of the sheet in the transport direction of the sheet.

前記基準色情報は、前記読取手段が読み取った前記非画像領域に含まれる複数のドットの色情報の平均であることを特徴とする請求項１７又は１８に記載の画像形成装置。 The image forming apparatus according to claim 17 or 18, wherein the reference color information is an average of color information of a plurality of dots included in the non-image region read by the reading means.

前記読取手段は、前記シートの前記非画像領域から複数の前記判定領域を読み取り、
前記積算手段は、複数の前記判定領域それぞれについて前記色差積算値を求め、
前記判定手段は、前記色差積算値の最も小さい前記判定領域に含まれる前記複数のドットの前記色情報の平均と、前記画像不良が生じていると判定した前記判定領域に含まれる前記複数のドットの前記色情報と、に基づき、前記画像不良の色成分を判定することを特徴とする請求項１７から１９のいずれか１項に記載の画像形成装置。 The reading means reads a plurality of the determination areas from the non-image area of the sheet.
The integration means obtains the color difference integration value for each of the plurality of determination regions, and obtains the color difference integration value.
The determination means includes an average of the color information of the plurality of dots included in the determination region having the smallest integrated color difference value, and the plurality of dots included in the determination region determined to have an image defect. The image forming apparatus according to any one of claims 17 to 19, wherein the color component of the image defect is determined based on the color information of the above.

前記読取手段は、前記画像形成手段が前記シートに画像を形成した後、前記画像形成装置の外部に前記シートが排出される前に前記シートを読み取ることを特徴とする請求項１から２０のいずれか１項に記載の画像形成装置。 The reading means according to any one of claims 1 to 20, wherein the reading means reads the sheet after the image forming means forms an image on the sheet and before the sheet is discharged to the outside of the image forming apparatus. The image forming apparatus according to item 1.