JP4933888B2 - 画像形成装置および画像形成方法 - Google Patents

Description

本発明は、複写機、プリンタ、ファクシミリ、あるいはこれらの機能を複合的に兼ね備えた複合機などの画像形成装置および画像形成方法に関する。

画像形成装置は、トナーやインクなどの消耗品（サプライ）、感光体などの磨耗部品の交換や、故障時のメンテナンス（保守管理）が必要である。
消耗品や磨耗部品の例として感光体について述べると、感光体を交換するタイミングは必ずしも印刷枚数に依存していない。ユーザの使い方に大きく依存する部分が多く、ユーザ毎に適正な交換のタイミングを把握することが大切になる。例えば、故障するまでの印刷枚数（あるいは時間）に対する故障した部品の度数分布は一般的に正規分布になる。そして、稼動する部品の１０％が故障するまでの期間を交換する時期と決めたとしても、このＢ１０寿命のみで部品交換するのは得策ではない。なぜなら、ユーザの使い方による感光体への負荷の違いなどにより上述の度数分布が大きくばらつくからである。

仮に、画像形成装置に何らかの故障が起こり、ユーザにとって不満足な画像（異常画像と呼ぶ）が印刷されるようになってしまってから保守要員を呼ぶと、ユーザは異常画像が発生してから保守要員が画像形成装置を修理し終えるまでは当該画像形成装置を利用できなくなる。また、保守要員にとっても、顧客に呼ばれたら即対応する必要が生じるので、自らの仕事の計画を立てにくい、という不都合が生じる。

このため、画像形成装置で印刷される画像の状態が今から何日後（あるいは何枚後）にどのようになるかを予測して、つまり感光体等の劣化状態を予測して、対応することは非常に重要である。つまり、印刷画像の状態が数日後（あるいは何枚後）にどのようになるかが分かれば、そのときに印刷される画像に満足できるかどうかをユーザに判断させることができる。
ユーザによっては、そのような画像状態では満足できないというユーザもいれば、まだ満足できるので当該部品を継続使用したいというユーザもいるだろう。このように、将来の画像形成装置の劣化または故障を予測してユーザにとって最適なタイミングで感光体等の部品の交換を行うことが望まれている。

このような状況の下で、装置の状態を示す多種多様な情報を観測して、故障を予測検出する方法が各種提案されている。これらの基本的な考え方は、基準とする正常状態を示すデータ群を予め用意して、これらデータ群と上記装置の状態を検出した情報（信号）とを比較することにより、装置の正常／故障を予測判定するものである。一例として、多変量解析手法をベースとするパターン認識技術の一つであるＭＴシステム（マハラノビス・タグチ法（ＭＴ法）やＭＴＡ法などの総称）がある。

このＭＴ法について説明すると、多数のデータ項目について正常なサンプルデータを集積し、それらのデータが含まれる多次元空間（単位空間）を形成する。その後、評価するデータについて単位空間の中心からの（変量の相関を考慮した）距離（この距離を「マハラノビス距離」という。）を計算して、その距離が単位空間からどれだけ離れているかで、正常か異常かの判定を行うのである。

また、ユーザ毎に画像形成装置の保守管理（メンテナンス）を行う方法が提案されている（特許文献１参照）。この特許文献１に開示されている技術は、画像形成装置のトラブルに対して迅速かつ合理的に対応することを目的とした画像形成装置のトラブルを診断する診断装置に関するものである。この診断装置では、所定の通信回線を介して画像形成装置からその診断情報を受信し、この受信した診断情報に基づいて複数通りの対処方法を決定する。そして、決定された複数通りの対処方法を、通信回線を通じてユーザ側の外部装置（例えばパソコン）の表示装置に表示させる。ここで、表示装置に表示する情報としては、複数通りの対処方法と、おのおのの対処方法に対応する料金を表示するようにしている。

特許文献１に開示されている技術では、トラブルが発生した画像形成装置（特許文献１ではＭＦＰ）の状態を表す情報や画像情報が通信回線（ネットワーク）を介して診断装置（サービス窓口）に送信されるので、カスタマー窓口で、ユーザに対する故障の修理方法毎に費用を見積もることができる。ここで、画像形成装置の状態を表す情報とは、画像形成装置の稼動情報、プリンタのスペック情報、トナー残量情報などが含まれる。

ユーザに対する故障の修理方法としては、例えば、ユーザ自身が修理する、サービスマンが修理をする、新規のＭＦＰ（Multi-Function Printer: ファクシミリ、コピー機、スキャナ等の機能を備える多機能プリンタ。）と交換する等の修理方法を、その見積もり費用とともにユーザに提供することができる。また、画像形成装置のトラブルに対する修理情報（内容、費用、日数）を見積もり、ユーザに対してこの修理方法を選択的に提供することが可能となる。したがって、ユーザ毎の修理要望に応じたサービスを提供することができるという利点もある。

また、この特許文献１に開示されている技術では、画像形成装置の状態を表す情報からユーザ毎に最適なメンテナンスサービスを提供する方法と、印字不良パターンから修理方法及び修理内容を決定する方法も提案している。例えば、後者の場合、センタサーバに送られてきた印字不良パターンが「飛散（文字のにじみ）」であるときには、消耗財であるトナーの劣化であることが予測される。したがって、画像形成装置の現在の状態に応じた最適な修理内容と修理方法をユーザに提供することができるようにしている。

特許第３６１０３２３号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている技術では、カスタマー窓口でいくつかの修理方法を策定し、それぞれのユーザに提供することはできても、ユーザが許容できる画像内容を自ら判断して、ユーザが自ら部品交換をするかしないかを選択させるものではない。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、ユーザ毎に異常画像の許容レベルを詳細に設定することによって感光体やトナー等の部材がもつ機能を十分に使い切ることと、それに伴ってユーザ毎に保守要員の訪問時期を最適に設定することを主な目的とする。

上記課題を解決するための本発明は、観測によって得られる多次元信号から装置の状態を示す指標値を作成し、該指標値と所定時間後の当該画像形成装置の状態を判定するための閾値である第１の閾値とを比較することにより当該画像形成装置の故障予測する故障予測手段と、前記指標値が前記第１の閾値を超えた場合に、該指標値と異常画像種特定のための閾値である第２の閾値とを比較し、該指標値が前記第２の閾値を超えた場合に、前記故障予測手段における故障予測に基づいて、発現が予測される異常画像種を特定する異常画像種特定手段と、特定された異常画像種から当該異常画像を疑似的に生成する疑似異常画像生成手段と、前記疑似異常画像生成手段によって生成された疑似異常画像を印刷出力する出力手段と、前記出力手段により擬似異常画像が出力された後、前記出力手段で印刷された擬似異常画像に対する許容可否の判断結果をユーザから受け付ける入力手段と、前記判断結果が前記出力手段で印刷された擬似異常画像に対する許容可を示す場合に、前記第２の閾値の変更値をユーザから受け付け、受け付けた変更値に前記第２閾値を変更する変更手段と、を備える。

本発明によれば、ユーザの許容する画像品質レベルを異常画像種毎に設定可能とすることができるので、最適な時期に保守を実施することが可能となる。また、ユーザ毎かつ異常画像種毎に、詳細な異常判定レベルの設定が可能となるので、それぞれの予測結果から適切な時期で保守を行うことができるようになるという効果がある。

さらに、ユーザ毎にその許容レベルの限界まで部品の機能を使い切ることができるので、資源の有効利用を行うことができる。また、不要な部品交換や保守要員の派遣等を行うことがなくなるので、ユーザによる部品交換の手間を省くことができる。また、疑似異常画像に対するユーザの許容レベルの入力作業を異常画像種毎に１回で済ませることができるので、ユーザの負担を軽減することができる。

以下、図面に基づいて本発明の実施形態例を説明する。
図１は、本発明が適用される画像形成装置の一実施形態例の構成例を示した側断面図である。
図１に示される本例の画像形成装置は、不図示のスキャナで読み取った原稿画像を感光体ドラム２上に露光して静電潜像を形成する。この感光体ドラム２の周囲には、周知の帯電装置（例えば帯電チャージャー）３、現像装置（現像ユニット）５、転写装置（例えば転写チャージャー）６、クリーニング装置８、除電ランプ９等が配置され、既知の電子写真プロセスを用いて画像を形成する。

給紙装置１に載置された記録紙１０は、記録紙繰出しローラ１１、搬送ローラ１２、１３を介してレジストセンサ１６の位置に搬送される。ここで、記録紙の先端部が検出され、レジストローラ１４でタイミングや記録紙の傾き等を補正した後、感光体ドラム２と転写装置６のニップ部に送られる。転写装置６では感光体ドラム２の表面に形成されたトナー像が記録紙１０に転写され、この記録紙１０に転写された像は定着装置７で定着処理がなされて記録紙トレイ１７に排出される。

ここで、画像形成装置における作像作用について説明する。
感光体ドラム２は、帯電装置３で一様に帯電され、この帯電された感光体ドラム２上に、露光装置４からの画像信号に応じた変調光が照射されて静電潜像が形成される。この静電潜像に対して現像装置５でトナーが供給され、トナーが付着した像が感光体ドラム２上に形成される。このトナー像が形成された感光体ドラム２の表面は、発光素子と受光素子から形成されるプロセス制御用センサ１５により監視されており、このプロセス制御用センサ１５によって感光体ドラム２表面のさまざまな情報が取得される。

現像装置５によって感光体ドラム２上に形成されたトナー像は、転写装置６によって記録紙１０に転写される。なお、記録紙１０へ像を転写した後でも、感光体ドラム２上にはトナーの一部が残っているため、クリーニング装置８によってこの残っているトナーを取り除き、その後、感光体ドラム２上に帯電されていた電荷は、除電ランプ９によってすべて取り除かれるようになっている。

除電ランプ９は、感光体ドラム２の回転軸と並行に配置されたランプである。この除電ランプ９から感光体ドラム２に照射された光は、感光体ドラム２で反射されて、その反射光が一次元に配置された線状の除電ランプ反射光センサ（不図示のＣＣＤセンサ）に取り込まれる。
また、露光装置４から感光体ドラム２に入射される露光光は、感光体ドラム２で反射されて、その反射光も同様に線状の一次元センサである露光反射光センサ（不図示のＣＣＤセンサ）に取り込まれる。
一方、プロセス制御用センサ１５は、露光、現像後の感光体ドラム２からの反射光を取り込み、感光体ドラム２の状態（感光体のトナー付着量やトナー濃度）に関係するさまざまな種類の情報が取得されるようになっている。
また、稼動情報センサ（不図示）は、画像形成装置の延べ稼働時間、印字枚数、トナーカートリッジ（トナーＣＲＧ）の交換回数、感光体ドラム（ドラムＣＲＧ）の交換回数などが取得可能である。
また、電子ビームのパワー情報（帯電電位や露光電位など）、転写電位や現像バイアス等の情報も取得される。
さらに、ＴＭセンサは反射型センサであり、転写ベルト上に形成されたパターンの濃度を計測し濃度バランスや色位置合わせ情報を取得する。

次に、図２の機能ブロック図に基づいて、本発明の実施形態例の構成について説明する。
図２に示すように、本例の画像形成装置は、上述した画像形成装置内部に配置されている各種センサによって取得される多次元の情報が供給される故障予測部２０と、この故障予測結果に基づいて異常画像の種類（異常画像種）を特定する異常画像種特定部２２と、特定された異常画像に対応する疑似画像を生成する疑似異常画像生成部２４を備えている。また、予測基準部２１は、故障予測部２０に接続され、故障レベル（これ以上大きくなったら画質の劣化が目視できることが予想されるレベルを示し、メーカが出荷時に決めておく）を示す第１の閾値Ａ（図９参照）が記憶されている。水準特定部２３は、異常画像種特定部２２に接続し、第２閾値変更部３０によりユーザが独自で設定可能な第２の閾値Ｂ（図９参照）が記憶されている。

また、故障予測部２０、異常画像種特定部２２及び疑似異常画像生成部２４は、画像形成装置に関して過去から現在に亘って取得された種々の情報が蓄積されているデータベース２９に接続されている。すなわち、データベース２９には、例えば、当該機番の指標値算出に必要な所定期間分の状態情報、指標値算出に必要な判別式、閾値データが蓄積されている。また、抽出項目と異常画像の対照表（図１０参照）、異常画像別画像ランクの推定データ（回帰式）（図８参照）、異常画像別パラメータ調整データ（図１１参照）、故障履歴データ（図１３参照）などが蓄積されている。故障予測部２０、異常画像種特定部２２及び疑似異常画像生成部２４は、このデータベース２９に保存されているデータを用いて、後述するような指標値の算出や、異常画像種の特定、及び疑似異常画像の生成を行うようにしている。

なお、データベース２９に保管される状態情報のうち、本実施形態では以下の情報が指標値算出用項目とされている。ただし、指標値算出用項目は適宜決めることが可能である。
帯電電位：帯電後の感光体上の電位
露光後電位：露光後の感光体上の電位
残留電位：除電後の感光体上の電位
トナー濃度：感光体と現像剤（キャリア＋トナー）が接触する現像領域中のトナーの存在量（ただし、２成分現像方式の場合）
トナー付着量：感光体上の潜像の単位面積あたりに付着するトナーの量
現像γ値：感光体電位と現像バイアスとの差と付着量の関係を表す曲線の内、直線近似される部分の傾きの大きさ
現像開始電圧：現像開始電圧。上述の現像γで近似した直線のx切片を示す。
ＴＭセンサ駆動電流：ＴＭセンサの受光側の出力を構成するために発光側に流す電流
ＴＭセンサ最小出力値：ＴＭセンサの最小出力値。ＴＭセンサの最大感度に相当する（観測対象の状態を反映する情報である）
転写ベルト抵抗値：転写ベルトの抵抗値
駆動モータ電流：負荷を駆動するためのモータに流す電流の量
定着温度変動：定着部の温度変動

故障予測部２０は、画像形成装置内部に配置されている各種センサから得られる多次元情報に基づいて、画像形成装置のさまざまな状態を示す指標値（計算方法は後述する）を形成し、この指標値を予測基準部２１から与えられる第１閾値Ａと比較する。指標値は、所定時間後の装置の状態を予測した値である。なお、この第１閾値Ａを超えたときに故障と予測判定されることになる。

異常画像種特定部２２は、計算した指標値が第１閾値Ａを超えたと判断された場合、データベース２９に予め保存されているさまざまなデータ項目から特定の項目を選択・抽出することによって異常画像種を特定する。なお、特定方法は後述する。

この異常画像種は、例えば後述する図１０に示されるように多種類にわたる。そして、特定された異常画像種に対応する疑似異常画像が疑似異常画像生成部２４において生成される。ここで「疑似異常画像」とは、ユーザの印刷ｊｏｂに対して異常画像形成条件の下に画像形成されたもので、予測された所定期間後に同じ印刷ｊｏｂが出力されたらそこで発生するであろう画像を意味する。こうして疑似異常画像生成部２４で形成された疑似異常画像は、ユーザの印刷ｊｏｂに対して実行され、出力部（印刷部）２５で転写紙上に印刷される。

ユーザは、出力部２５で印刷された出力結果を見て、この画像が、ユーザにとって許容レベルであるかどうかを判断し、画像形成装置自身が有する入力部２６からこの判断結果を許容レベル識別部２７に出力する。

ここで、入力部２６は、システムからのメッセージが表示される表示部を持っている。例えば、出力部２５で疑似異常画像を印刷した後に、入力部２６の表示部に、図４に示されるような質問表示がなされる。すなわち、「あと１０日ほどで、ただいまプリントされたような画像になりますが、差し支えありませんか？下のどちらかのキーを押してください。」というメッセージが入力部２６の表示パネルに表示される。そして「許容する」ボタンと、「許容しない」ボタンがその下部に表示されるようになっている。

さらに、「許容する」ボタンの方には、この後のプリントは１枚につき「＊＊％」安くなる旨のメッセージが表示され、「許容しない」ボタンの方には、「続いて本来の画像でプリントします。後日△△サービスが保守に参ります。」というメッセージが表示される。

図４に示すメッセージはあくまでも一例であり、この代わりに図５に示すように、「許容する」ボタン一つだけでもよい。この場合には、所定時間、例えば１分以内にこの「許容する」ボタンが押されないと、自動的に「許容しない」ものと判断され、ステップＳ１１とステップＳ１２に移行し、保守要員に通知してもよい。

また、出力部２６で印刷される疑似異常画像を、図７に示すように３段階の疑似異常画像に分けて出力することも可能である。つまり、画像異常のランクがＫ（少し悪い）、Ｌ（普通に悪い）、Ｍ（かなり悪い）の３段階に分けられる場合には、表示するメッセージをきめ細かく変更することができる。
図６はこのような場合の表示メッセージ例である。「許容する」ボタンには、ユーザに対してＫまで許容するなら「＊＊％」料金が安くなり、Ｌまで許容するなら「□□％」安くなり、Ｍまで許容するなら「△△％」安くなるというメッセージを表示するようにする。「許容しない」ボタンは図４と同じである。この場合、図７に示されるように、Ｋ、Ｌ、Ｍの３段階のランクの異常画像が一度に出力されるので、その中からユーザが独自の許容レベルを選択することができる。その結果、異常画像水準が悪くなる度にユーザが可否情報を入力するという手間が無くなり、次の判定では保守要員へ保守要求通知が発せられることになる。また、何れの許容レベルに対してもその選択画面上に課金情報（変更前後を含む）を表示させることによって、ユーザはその課金情報を踏まえて許容レベルの選択を行うことができる。

ここで、図７の疑似異常画像サンプルは、説明の都合上、画像をハーフトーンで表しているが、実際の運用上は、ユーザの出力する画像上に複数の段階の水準で展開されるものであり、ハーフトーンであるとは限らない。例えば、文字のにじみの程度が複数段階（例えば３水準）に分かれていたり、白スジや色スジの程度が複数の段階に分かれている状態で出力することもある。いずれにしても、ユーザは、１枚の印刷用紙上で段階的に変化する画像を比較して良否判定をすることができるので、視認性が向上し、独自の許容レベルの判断をし易くなるという効果がある。

このように、入力部２６において、ユーザによって選択された許容レベルは許容レベル識別部２７に送られる。許容レベル識別部２７は、疑似異常画像が許容レベル内のものであるか、許容レベル外のものであるかにより入力部２６からの信号を切り替えて出力する機能を有している。すなわち、入力部２６からのユーザの判断結果が許容レベル内であって第２の閾値Ｂをさらに緩める方向（図９のＢ→Ｃ）に変更する場合、つまり印刷出力された疑似異常画像でも異常画像と判定しないように第２閾値Ｂを変更する場合には、その入力情報を第２閾値変更部３０に送り、第２閾値を変更する。このようにして変更された第２閾値Ｂは、水準特定部２３に与えられ、異常画像種特定部２２で異常画像を特定する際の新たな水準（第２閾値）として用いられることになる。

また、許容レベル識別部２７は、入力部２６からのユーザの判断結果が許容レベル外である場合、つまり印字された疑似異常画像にはユーザが満足できないとした場合には、その情報を保守要員要請部２８に送り、ネットワークを介して不図示のサーバに対して保守要員の派遣要請を行う。

次に、図３のフローチャートに基づいて、本発明の実施形態例における処理の流れを詳細に説明する。

図３に示すように、まず、画像形成装置の状態を表すセンサ情報や稼動情報などの多次元情報を取得し、データベース２９に格納する（ステップＳ１）。ここで多次元情報のうちセンサ情報とは、画像形成装置の感光体のトナー付着量やトナー濃度、電子ビームのパワー情報（帯電電位や露光電位など）、転写電位や現像バイアスなどの画像形成装置に設けられたさまざまなセンサ（図１参照）から得られる情報である。また、多次元情報のうちの稼動情報とは、画像形成装置の延べ稼働時間、印字枚数、トナーカートリッジ（トナーＣＲＧ）の交換回数、感光体ドラム（ドラムＣＲＧ）の交換回数などが含まれる。ただし、これらのデータはほんの一例であって、それ以外にも図１０で後述するように、さまざまな抽出項目に関する情報が含まれている。

次に、故障予測部２０は、取得された多次元のデータに基づいて指標値Ｄを算出する（ステップＳ２）。この指標値Ｄは、所定の時間内に取得した過去の一定期間内のデータと現時点のデータに基づいて計算されるものであるが、この指標値Ｄが所定期間後の画像形成装置の状態を予測した値となる。続いて、ステップＳ２で算出された指標値Ｄを予め用意した閾値Ａ（図２の予測基準部２１で発生する第1の閾値に相当する）と比較する（ステップＳ３）。この比較結果に基づいて、所定期間後の画像形成装置の状態が判定されることになる。

この判断ステップＳ３において、指標値Ｄが、第１の閾値Ａよりも大きくない状態ではステップＳ１のデータ取得が継続されるが、指標値Ｄが第１の閾値Ａよりも大きくなったことが検出された場合には、異常画像種特定部２２は異常画像種を特定する（ステップＳ４）。このステップＳ４の予測故障モードの特定は、後述するように、データベース２９に予め保存されているさまざまなデータ項目から特定の項目を選択・抽出することによって行われる。

こうしてステップＳ４で予測故障モードが特定されると、次に、第２の閾値Ｂが取得される（ステップＳ５）。ここで、第２の閾値Ｂは、必ずしも予め用意されたものではなく、初期においては、閾値Ａよりも緩和された閾値を、ユーザが独自に設定して用いることができる。すなわち、第１の閾値Ａと異なる許容値として第２の閾値を設定するようにすればよい。なお、最も初期の段階では、第２の閾値Ｂを第１の閾値Ａと同じ値にしてもよい。 また、本実施例では、第２の閾値Ｂは緩和する方向にしか設定できないよう構成したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、閾値Ａを厳しい方向に設定できるよう構成しても良い。

続いて、指標値Ｄが、新たに取得された第２の閾値Ｂと比較される（ステップＳ６）。そして、判断ステップＳ６で指標値Ｄが第２の閾値Ｂより大きくなければ、再びステップＳ１でデータの取得を行うことになる。判断ステップＳ６で指標値Ｄが第２の閾値Ｂより大きいと判断されると、抽出された予測故障モードから異常画像種を特定する。この異常画像種の特定は、後述する。

判断ステップＳ６で指標値Ｄが第２の閾値Ｂより大きいと判断されると、擬似異常画像生成部２４は、疑似異常画像の形成条件を設定し（ステップＳ７）、この疑似異常画像形成条件にしたがって印刷ｊｏｂが実行する（ステップＳ８）。
ステップＳ８の印刷ｊｏｂの実行が終了すると、変更した画像形成条件を元の状態に復帰させる（ステップＳ９）。

次に、印刷された疑似異常画像をユーザが見て、ユーザ自身がこの印刷画像で支障がないかどうかの判定をキー入力する（ステップＳ１０）。既に説明したように、この疑似異常画像の良否の判定は、図４、図５、図６に示した入力部２６の表示パネルの操作によって行われる。

次に、ステップＳ１０で、ユーザが許容できないと判断した場合、つまり印刷された疑似異常画像に支障がある場合は、正常画像条件に戻して印刷ｊｏｂを再実行させる（ステップＳ１１）。そして、保守会社のサーバに向けて、保守要員による保守サービスを要求する（ステップＳ１２）。このように現実に故障が発生する以前の段階で、保守サービスの要求があれば、保守会社の保守要員は余裕をもって保守計画を立てることができる。

判断ステップＳ１０において、ユーザがこの程度の異常画像であれば問題ない、あるいはむしろ課金が安い方を好むと判断した場合、つまり図４の「許容する」ボタンを押した場合は、ユーザは第２の閾値Ｂをより緩和する閾値Ｃに変更する（ステップＳ１３）。そして、課金条件を申し出のあった「＊＊％」ダウンの条件に変更する（ステップＳ１４）。図９は、閾値Ａと閾値Ｂ及び閾値Ｃの関係を示したものである。横軸は時刻、稼動時間、印刷枚数などの予測に使用する尺度であり、縦軸は指標値である。この指標値は図８に示されるように、大きいほど悪い（つまり画像ランクが低い）値になる（望小特性）。この図９では、指標値Ｄに対して、閾値Ａが最も厳しい閾値（許容範囲が狭い：画像ランクが高い）であり、閾値Ｃは最も甘い閾値（許容範囲が広い：画像ランクは低い）閾値である。閾値Ｂはその中間にある閾値である。

最後に、変更した第２の閾値Ｂのすべてよりも第１の閾値Ａが小さいかどうかを判断する（ステップＳ１５）。図９に示されるように、通常が第１の閾値Ａが最小になっているはずであるが、それを確認した上で、次のステップで閾値Ａを変更することができる（ステップＳ１６）。そして変更された閾値ＡはステップＳ３の新たな閾値Ａとしてそれ以降の処理に用いられることになる。以上が本発明画像形成装置の実施形態例の動作説明である。

（指標値Ｄの算出）
指標値Ｄの算出は、本出願人による特願２００３−１８４９２９号に記載の方法を用いて行われる。すなわち、データベース２９に格納された画像形成装置の状態を表す各種センサの情報、稼動情報などの多次元データを用い、入力する複数の情報それぞれに対して互いに異なる座標軸を設定した多次元空間を定義し、その多次元空間での距離を算出する。この距離が指標値Ｄとなる。指標値Ｄを指標値に使うことにより、所定時間後の装置の故障有無や画像ランクが判定できる。

図８は、複数の画像形成装置に対して上述した算出方法を用いて収集した複数の指標値と画像ランクとの関係を示した図である。つまり、本出願人の実験データによると、指標値が大きくなるとこれに伴って画像ランクも劣化することが確認されている。画像ランクに対応する実験値（指標値）のバラツキが認められるものの、大まかに見ると画像ランクと指標値とは比例関係にあることが分かる。なお、画像ランク（水準）値は一般に離散値であるが、濃度値のように連続値の場合でもよい。

（予測故障モードの特定）
予測故障モードの特定は以下（１）〜（４）により行われる。
（１）データベース２９に格納された指標値算出用項目の全項目を使って指標値を算出する。
（２）項目を１つずつ除きそれぞれについて指標値Ｄ’を算出する。
（３）「（２）」で算出したそれぞれの指標値を比較し、指標値を増大させる項目を抽出する（すなわち、指標値の増大に対して寄与率の大きい項目を選び出す）。
（４）抽出項目と異常画像の対照表（図１０）を参照し、抽出した項目に該当する予測故障モードを特定する。（例えば、抽出された項目が「帯電電位」の場合、予測故障モードは「全面地肌汚れ」と「水平方向（副走査）色スジ」である。）
上述の方法はあくまでも一例であって、これ以外にも、２水準系の直交表を利用して組み合わせた項目で指標値Ｄ’を算出してもよい。直交表とは、実験計画法などで利用される「条件の組み合わせ表」で、実験回数を節約し且つノイズに対して安定な結果を得るためのツールである。例えば、パラメータが５種類あって、それぞれに水準が３つある場合、実験で最適条件を求めようとすれば、まともにやると３５=２４３通りの実験をしなければならないが、直交表を使えば実験回数を減らすことができる。また、ノイズ情報も各実験に均等に含まれるため、安定な（再現性が高い）結果が得られる。この場合は、実地運用段階で、状態の変化に伴って指標値が変化したときにその変化をもたらしたパラメータ（原因項目）を抽出する、あるいは逆に、開発実験段階で、指標値の変化に影響を与えない不要なパラメータを抽出して除くのが目的で、そのツールとして使用する。この直交表を用いることにより、総当たり式に計算する方法に比べて計算回数を節約しつつ安定な結果を得ることができるという利点がある。

図１０は、本実施例のデータベース２９に格納される抽出された項目と異常画像種の対照表である。抽出される項目としては（ａ）から（ｎ）までの１２項目が挙げられている。なお、他にも種々のセンサ情報や個々の項目について時系列変化に関する情報（微分情報など）を抽出するようにしてもよい。図１０の「１」は、抽出された項目と異常画像種とに関連があることを示すフラグ情報である。これらの情報は、実験や製品評価で取得されるものである。なお、本実施例では、縦軸は抽出された項目、横軸に異常画像の種類が並んでマトリクスを構成している。異常画像種としては、全面に渡る異常画像が３種類、垂直方向と水平方向の異常画像が白スジと色スジの２種類に分けられている。全面の異常画像のうち、濃度低下は文字通り文字がかすれる異常であり、地肌汚れは全面の地汚れである。濃度低下汚れは、残留電位（ｃ）、トナー付着量（ｅ）、現像γ値（ｆ）、ＴＭセンサ最小出力値（ｊ）、及び転写ベルト抵抗値（ｋ）の劣化等が影響していることを示している。また、全面の地肌汚れは、帯電電位（ａ）、ドナー濃度（ｄ）、トナー付着量（ｅ）、現像γ値（ｆ）、現像開始電圧（ｇ）、ＴＭセンサ駆動電流（ｈ）、ＴＭセンサ最小出力値（ｊ）、及び定着温度変動（ｎ）等が影響していることを示している。また、斑点状汚れは、印刷紙面上にインクが円形状に落ちて汚くなる汚れであり、これはトナー濃度Ｄに問題があって生じる汚れであることを意味している。また、垂直方向の白スジは、露光後電位（ｂ）とトナー濃度（ｄ）に依存して発生し、垂直方向の色スジは、現像開始電圧（ｇ）とＴＭセンサ駆動電流（ｈ）に依存して発生することを示している。同様に、水平方向の白スジと色スジは、駆動モータ電流（ｍ）の異常によるものであることを示している。

（異常画像形成条件の設定）
異常画像形成条件は以下のように行われる。
（１）抽出された項目（図１０）に対応する異常画像種を特定する（例えば、帯電電位の場合、全面の地肌汚れと水平方向（副走査）の色スジ）
（２）異常画像種に該当する擬似異常画像生成に用いる制御可能なパラメータを参照する（例えば、帯電電位の場合、現像バイアスと帯電電流）
（３）「（２）」で参照したパラメータに該当するパラメータの値を異常画像別パラメータ調整データ（図１１）を参照し、異常画像形成条件として設定する
なお、図１１は、異常画像別パラメータ調整データを示し、画像ランク（又は、指標値Ｄ）と画像形成条件各パラメータの値との関係を示す図である。このような画像ランクと画像形成条件との関係は製品開発段階で得られ、図１０の抽出項目と異常画像種の関係を構成する基礎データとなる。また、この関係は、疑似異常画像を生成する際にも使用される。ここで、画像形成条件としては、レーザパワー、転写電流などと例示されている（横軸）が、この二つに限るものではなく、図１０に示したようなさまざまな項目が挙げられる。一方、画像ランク（又は、指標値Ｄ）は縦軸にとられている。

（異常画像形成）
設定された異常画像形成条件により疑似異常画像を生成する。図１２は、特定された異常画像種が、白スジである場合、対応する疑似異常画像の生成（予測された異常画像の生成）方法を示したものである。

ここでは、図７と同様に、説明の都合上、画像をハーフトーンで表しているが、実際の運用上は、ユーザの出力する画像上に展開されるものであり、必ずハーフトーンの疑似画像になるわけではない。図１２の縦方向の白スジ画像は、狭い領域での濃度低下或いはドット縮小によって作られる。レーザやＬＥＤ等を用いる画像形成装置では、その光量を多段階に制御して高い階調性を得る方式を採っているので、白スジ発生域の光量（例えば光ビームのパワー）を下げることで異常画像が生成される。つまり、ビームパワーを下げることによって、階調レベルが低くなるので、図示のように白スジが表れるのである。また、このような白スジは、作像プロセスが反転現像の場合では書込を行う発光時間（デューティ）を減じることでも実現可能である。

なお、光量の制御範囲を大きい方に余裕を持たせ、階調レベルを上げることで、異常画像を生成することもできる。同様に、書込を行う露光時間（デューティ）を増やすことでも実現可能である。 また、図示されてはいないが、横スジ画像もドット縮小，ドット拡大，ドット間隔の変動などによって生成される。他に、ビームパワー，帯電電位，現像バイアス，転写電流など、副走査方向の変動に関連する画像形成条件を使って生成することも可能である。これらの詳細な制御量は、実験で得られた異常画像サンプルを基に用意されるものである。

図１３に示されるように、指標値Ｄの閾値や、抽出された項目、異常画像種などの履歴を保管するようにしてもよい。これらの履歴データを新しい画像形成装置（マシン）を導入したときに引き継ぐようにしてもよい。つまり、ユーザによってマシンの使い方が似てくるため、抽出された項目（画像形成条件）とそれに関連してユーザが許容する閾値を記憶しておき、マシンの交換時にそのデータを利用できれば極めて有用である。

例えば、閾値コード「０００１」では、「ＴＭセンサ駆動電流」と「現像開始電圧」が閾値の変更（大きくする）原因となっている場合であり、そのときの閾値を「＊＊＊＊」に変更したという事実を示すのである。また、閾値コード「０００２」の閾値の変更原因は、ただ「定着温度変動」という抽出項目に依存していることを意味している。そのときの許容される閾値は「○○○○」であることを示している。他の閾値コードも同様である。

このような今までに利用した画像形成装置の履歴データは、ネットワークや外部メモリを用いる他に、このままテキストデータとして転写紙上に出力し、ＯＣＲによって読み取って他の装置へ移植することが可能である。つまり、同一ユーザに対して装置の増設や入れ替え時に行えば、その後の運用に際して、ユーザの手を煩わせることが無くなる。また、不可視な電子データをやり取りすることが無いので、ユーザに不信感をもたれることもない。

以上説明したように、本発明の実施形態例によれば、ユーザ毎，異常画像種毎に詳細な異常判定レベル設定が可能となり、それぞれの予測結果から適切な時期で保守を行うことができるようになる。また、部品の機能を使い切ることができ、資源の有効利用につながる。 さらに、複数段階の疑似異常画像を一度にユーザに提示することもできるので、ユーザの許容レベル入力を異常画像種毎に１回で済ませることにより、ユーザの負担を軽減することができる。

また、将来に発現する異常画像レベルを同一時点で比較できるとともに、変化状態の比較も容易に行えるので視認性が向上しより正確な異常判定レベル設定が可能となる。複数の異常画像を１枚の用紙に印刷できるので転写紙の消費を最少にできる。さらに、移植情報を基に同じ判定基準で画像形成装置を稼動させることができるので、ユーザが同じ操作を他の装置で繰り返す必要が無くなり、ユーザの負担を軽減することができる。また、ユーザ判断基準のばらつきが反映されないので、増設した装置を含めた装置全体の異常画像レベルが安定する。

また、不可視な電子データをやり取りすることが無いので、ユーザに不信感をもたれることがない。さらに、異常画像を許容するか否かの判断結果をユーザが入力する際に、許容した場合の課金変更条件を表示することにより、「許容する」選択の可能性を上げて、部品の使用期間を延ばすことができる。そして、ユーザは、そのまま交換しないで部品の使用を継続するかどうかについて、課金とのバランスを考慮して選択することができ、ユーザによっては使用可能な期間を有効に延ばすことができる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更例、応用例を含むものであることは言うまでもない。

本発明の実施形態を示す画像形成装置の概略断面図である。 本発明の実施の形態例の機能ブロック図である。 本発明の実施形態例の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態例において、予測された異常画像水準を許容するか否かを選択するための２キー方式の標準的な画面の例である。 本発明の実施形態例において、予測された異常画像水準を許容するか否かを選択するための１キー方式の画面の例である。 本発明の実施形態例において、予測された異常画像水準に対する許容レベルを一度で選択するための画面の例である。 本発明の実施形態例において、予測された３段階の異常画像水準を1枚の画像として印刷出力した例である 本発明の実施形態例において、実験で得られる指標値と画像ランクの関係を示す図である。 本発明の実施形態例において、時間の経過とともに指標値と閾値がどのように推移するかを示した図である。 本発明の実施形態例において、選択・抽出された項目とそれに関連する異常画像種及び異常画像の発生方向を示した図である。 本発明の実施形態例において、異常画像のランク（水準）と画像形成条件との関係を示す図である。 本発明の実施形態例において、予測される異常画像である疑似異常画像を生成する方法を示す図である。 本発明が適用される画像形成装置内に記憶される閾値の変更履歴の例である。

符号の説明

２・・・感光体ドラム、３・・・帯電装置、４・・・露光装置、５・・・現像装置、６・・・転写装置、７・・・定着装置、８・・・クリーニング装置、１５・・・プロセス制御用センサ、２０・・・故障予測部、２１・・・予測基準部、２２・・・異常画像種特定部、２３・・・水準特定部、２４・・・疑似異常画像生成部、２５・・・出力部（印刷部）、２６・・・入力部（表示部）、２７・・・許容レベル識別部、２８・・・保守要員派遣要請部、２９・・・データベース、３０・・・第２閾値変更部

Claims (9)

1. 観測によって得られる多次元信号から装置の状態を示す指標値を作成し、該指標値と所定時間後の当該画像形成装置の状態を判定するための閾値である第１の閾値とを比較することにより当該画像形成装置の故障予測する故障予測手段と、
   前記指標値が前記第１の閾値を超えた場合に、該指標値と異常画像種特定のための閾値である第２の閾値とを比較し、該指標値が前記第２の閾値を超えた場合に、前記故障予測手段における故障予測に基づいて、発現が予測される異常画像種を特定する異常画像種特定手段と、
   特定された異常画像種から当該異常画像を疑似的に生成する疑似異常画像生成手段と、
   前記疑似異常画像生成手段によって生成された疑似異常画像を印刷出力する出力手段と、
   前記出力手段により擬似異常画像が出力された後、前記出力手段で印刷された擬似異常画像に対する許容可否の判断結果をユーザから受け付ける入力手段と、
   前記判断結果が前記出力手段で印刷された擬似異常画像に対する許容可を示す場合に、前記第２の閾値の変更値をユーザから受け付け、受け付けた変更値に前記第２閾値を変更する変更手段と、
   を備えることを特徴とする画像形成装置。
2. 前記第１の閾値を変更可能としたことを特徴とする、請求項１記載の画像形成装置。
3. 前記判断結果が許容否を示す場合には故障予測に基づいた保守要求情報を保守要員に通知する保守要員派遣要請手段を備えることを特徴とする、請求項１記載の画像形成装置。
4. 前記印刷手段は、ユーザの印刷ｊｏｂに対して印刷出力することを特徴とする、請求項１記載の画像形成装置。
5. 前記疑似異常画像生成手段は、前記出力手段から複数水準の疑似異常画像をユーザの印刷ｊｏｂに対して印刷出力させることを特徴とする、請求項４記載の画像形成装置。
6. 前記複数水準の疑似異常画像は１枚の転写紙上に作成されることを特徴とする、請求項５記載の画像形成装置。
7. 前記第１の閾値または前記第２の閾値の変更履歴を記憶する手段を備えることを特徴とする、請求項１記載の画像形成装置。
8. 前記変更履歴をテキストデータとして出力する手段を備えることを特徴とする、請求項７記載の画像形成装置。
9. 観測によって得られる多次元信号から装置の状態を示す指標値を作成するステップと、 前記指標値と所定時間後の当該画像形成装置の状態を判定するための閾値である第１の閾値とを比較することにより当該画像形成装置の故障予測するステップと、
   前記指標値が前記第１の閾値を超えた場合に、該指標値と異常画像種特定のための閾値である第２の閾値とを比較し、該指標値が前記第２の閾値を超えた場合に、前記故障予測に基づいて、発現が予測される異常画像種を特定するステップと、
   特定された異常画像種から当該異常画像を疑似的に生成するステップと、
   生成された疑似異常画像を印刷出力するステップと、
   前記擬似異常画像が出力された後、印刷された前記擬似異常画像に対する許容可否の判断結果をユーザから受け付けるステップと、
   前記判断結果が前記出力手段で印刷された擬似異常画像に対する許容可を示す場合に、前記第２の閾値の変更値をユーザから受け付け、受け付けた変更値に前記第２閾値を変更するステップと、
   を備える画像形成方法。

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