JP5812441B2 - Printer, printer abnormality detection device, and abnormality detection method thereof - Google Patents

Description

本発明は、プリンタ、プリンタの異常検出装置、及びその異常検出方法に関する。特に、本発明は、プリンタの障害発生を検出し、修理や交換の対象となる被疑部品を特定するための異常検出技術に関する。   The present invention relates to a printer, a printer abnormality detection device, and an abnormality detection method thereof. In particular, the present invention relates to an abnormality detection technique for detecting occurrence of a printer failure and identifying a suspicious part to be repaired or replaced.

プリンタで印刷汚れ、白抜け等の印刷異常が発生した場合、プリンタの保守担当者は印刷異常の連絡を受けると、プリンタが設置されている現場に行き、故障診断を行って印刷異常の原因となっていると推定される被疑部品を特定し手配する。そして部品の到着後に、プリンタの保守担当者は再度現場に行って部品交換を行っている。   When a printer error such as print stains or white spots occurs in the printer, the maintenance staff of the printer receives a report of the print error, goes to the site where the printer is installed, performs fault diagnosis, and Identify and arrange suspected parts that are presumed to be. After the parts arrive, the printer maintenance staff goes to the site again to replace the parts.

一方、プリンタで印刷された印刷物をスキャナで取り込んで元のデータと比較することでプリンタの状態をチェックする技術が広く知られている。例えば、特許文献１には、プリンタで印刷された帳票の印刷状態の良否を判定する帳票印刷システムが開示されている。該帳票印刷システムでは、帳票データの印字領域のピクセルデータを当該印字領域の位置情報と共に記憶部に記憶しておく。そして、上記帳票データに基づいてプリンタが印刷した帳票を、イメージスキャナが印刷結果画像データとして読み取る。続いて、該印刷結果画像データを記憶部に記憶された該印字領域のピクセルデータと比較する。この比較結果に基づいてプリンタに印刷された帳票が正常であるか否かを判定している。   On the other hand, a technique for checking the state of a printer by taking a printed matter printed by a printer and comparing it with original data is widely known. For example, Patent Document 1 discloses a form printing system that determines whether a print state of a form printed by a printer is good or bad. In the form printing system, pixel data of a print area of form data is stored in a storage unit together with position information of the print area. The image scanner reads the form printed by the printer based on the form data as print result image data. Subsequently, the print result image data is compared with the pixel data of the print area stored in the storage unit. Based on the comparison result, it is determined whether or not the form printed on the printer is normal.

特開２０１１−６０１２３号公報JP 2011-60123 A

以下の分析は、本発明の観点から与えられる。   The following analysis is given from the perspective of the present invention.

特許文献１に記載された帳票印刷システムは、プリンタに印刷された帳票が正常であるか否かを判定することで、印刷された帳票を検品することができる。しかしながら、該帳票印刷システムでは、印刷結果に異常が検出された場合に被疑部品を特定することに関しては考慮されていない。そのため、プリンタを正常状態に復帰させるには、前述したように、プリンタの保守担当者が故障診断と被疑部品交換の２度の作業を行わなければならず、時間が掛かってしまうという問題がある。かくて、プリンタで印刷異常が検出された場合に、該印刷異常の原因となっていると推定される被疑部品の特定を行うことができるプリンタの異常検出装置の実現が期待される。   The form printing system described in Patent Document 1 can inspect a printed form by determining whether or not the form printed on the printer is normal. However, in the form printing system, no consideration is given to specifying the suspected part when an abnormality is detected in the printing result. For this reason, in order to restore the printer to the normal state, as described above, it is necessary for the maintenance staff of the printer to perform two operations of failure diagnosis and replacement of the suspicious part, which takes time. . Thus, when a printing abnormality is detected by the printer, it is expected to realize a printer abnormality detecting device that can identify a suspected part that is estimated to be the cause of the printing abnormality.

本発明は、プリンタで印刷異常が検出された場合に、該印刷異常の原因となる被疑部品を特定することに貢献しうるプリンタの異常検出装置を提供することを課題とする。   An object of the present invention is to provide a printer abnormality detection device that can contribute to specifying a suspected part that causes a printing abnormality when a printing abnormality is detected by the printer.

本発明の第１の視点によるプリンタの異常検出装置は、入力した印刷データを印刷するプリンタに装着し、該プリンタの異常検出を行うプリンタの異常検出装置であって、以下の構成要素を含む。即ち、該プリンタの異常検出装置は、前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部を含む。また、該プリンタの異常検出装置は、前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部を含む。また、該プリンタの異常検出装置は、前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部を含む。さらに該プリンタの異常検出装置は、予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を、印刷方向横配列、及び／又は印刷方向縦配列と対応付けられた複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを含む。ここで、前記画像比較部が出力した前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定し、前記データベースを参照して前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定し、前記データベースを、プリンタの種別に応じて設定し、前記画像比較部は、黒ピクセル比率に基づいて、前記誤差を算出する。 A printer abnormality detection apparatus according to a first aspect of the present invention is a printer abnormality detection apparatus that is mounted on a printer that prints input print data and detects abnormality of the printer, and includes the following components. That is, the printer abnormality detection device includes a pixel data reproducing unit that generates pixel data from the print data. Further, the abnormality detection device of the printer includes a reading unit that reads a printed matter printed by the printer with an image sensor and generates read data. The printer abnormality detection device includes an image comparison unit that compares the pixel data and the read data at positions corresponding to each other and outputs an error. Further, the printer abnormality detection apparatus may previously detect an error that may occur between the pixel data and the read data , and a plurality of error patterns associated with the printing direction horizontal arrangement and / or the printing direction vertical arrangement. And a database in which information on the suspected part corresponding to each of the classified error patterns is stored. Here, when the error output by the image comparison unit is not within a predetermined range, it is determined that the printer is in an abnormal state, and the plurality of errors are classified by the database with reference to the database. The suspected part that is presumed to be the cause of the error is identified by determining which one of the patterns corresponds , the database is set according to the type of printer, and the image comparison unit The error is calculated based on the black pixel ratio .

本発明の第２の視点によるプリンタは、以下の構成要素を含む。即ち、該プリンタは、入力した印刷データを印刷する印刷部を含む。また、該プリンタは、前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部を含む。また、該プリンタは、前記印刷部により印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部を含む。また、該プリンタは、前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部を含む。さらに該プリンタは、予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を、印刷方向横配列、及び／又は印刷方向縦配列と対応付けられた複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを含む。ここで、前記画像比較部が出力した前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定し、前記データベースを参照して前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定し、前記データベースは、プリンタの種別に応じて設定され、前記画像比較部は、黒ピクセル比率に基づいて、前記誤差を算出する。 The printer according to the second aspect of the present invention includes the following components. That is, the printer includes a printing unit that prints input print data. In addition, the printer includes a pixel data reproducing unit that generates pixel data from the print data. In addition, the printer includes a reading unit that reads a printed matter printed by the printing unit with an image sensor and generates read data. In addition, the printer includes an image comparison unit that compares the pixel data and the read data at positions corresponding to each other and outputs an error. Further, the printer classifies in advance an error that may occur between the pixel data and the read data into a plurality of error patterns associated with a printing direction horizontal arrangement and / or a printing direction vertical arrangement , It includes a database in which information on suspected parts corresponding to the classified error patterns is stored. Here, when the error output by the image comparison unit is not within a predetermined range, it is determined that the printer is in an abnormal state, and the plurality of errors are classified by the database with reference to the database. The suspected parts that are presumed to be the cause of the error are identified by determining which of the patterns corresponds , the database is set according to the type of printer, and the image comparison unit The error is calculated based on the black pixel ratio .

本発明の第３の視点によるプリンタの異常検出方法は、入力した印刷データを印刷するプリンタの異常検出を行うプリンタの異常検出方法であって、以下のステップを含む。即ち、該プリンタの異常検出方法は、前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生ステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取ステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較ステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を、印刷方向横配列、及び／又は印刷方向縦配列と対応付けられた複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを用意するステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、前記画像比較ステップによる前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定するステップを含む。さらに、該プリンタの異常検出方法は、前記データベースを参照して前記画像比較ステップでの誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定するステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、前記データベースを、プリンタの種別に応じて設定するステップを含む。また、該プリンタの異常検出方法は、黒ピクセル比率に基づいて、前記誤差を算出するステップを含む。 A printer abnormality detection method according to a third aspect of the present invention is a printer abnormality detection method for detecting abnormality of a printer that prints input print data, and includes the following steps. That is, the printer abnormality detection method includes a pixel data reproduction step of generating pixel data from the print data. The abnormality detection method of the printer includes a reading step of reading a printed matter printed by the printer with an image sensor and generating read data. The printer abnormality detection method includes an image comparison step of comparing the pixel data and the read data at positions corresponding to each other and outputting an error. In addition, the abnormality detection method of the printer may include an error that may occur between the pixel data and the read data in advance in a plurality of errors that are associated with the print direction horizontal array and / or the print direction vertical array . The method includes a step of preparing a database in which information on a suspicious part corresponding to each of the classified error patterns is stored. The abnormality detection method for the printer includes a step of determining that the printer is in an abnormal state when the error in the image comparison step is not within a predetermined range. Further, the abnormality detection method of the printer refers to the database to determine which of the plurality of error patterns classified in the database corresponds to the error in the image comparison step. Identifying a suspected part that is presumed to be the cause of the problem. The abnormality detection method for the printer includes a step of setting the database according to the type of printer. Further, the printer abnormality detection method includes a step of calculating the error based on a black pixel ratio.

本発明の第４の視点によるプログラムは、入力した印刷データを印刷するプリンタの異常検出をコンピュータに実行させるプログラムであって、以下の処理をコンピュータに実行させる。即ち、該プログラムは、前記印刷データから生成したピクセルデータと、前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取った読取データと、を互いに対応する位置で比較し、誤差を算出する処理をコンピュータに実行させる。また、該プログラムは、前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定する処理をコンピュータに実行させる。さらに、該プログラムは、予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を、印刷方向横配列、及び／又は印刷方向縦配列と対応付けられた複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを参照して、前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定する処理をコンピュータに実行させる。さらに、該プログラムは、前記データベースを、プリンタの種別に応じて設定する処理をコンピュータに実行させる。さらに、該プログラムは、黒ピクセル比率に基づいて、前記誤差を算出する処理をコンピュータに実行させる。 A program according to a fourth aspect of the present invention is a program that causes a computer to detect abnormality of a printer that prints input print data, and causes the computer to execute the following processing. That is, the program compares the pixel data generated from the print data with the read data obtained by reading the printed matter printed by the printer with an image sensor at positions corresponding to each other, and calculates the error in the computer. Let it run. Further, the program causes the computer to execute processing for determining that the printer is in an abnormal state when the error is not within a predetermined range. Further, the program classifies in advance errors that may occur between the pixel data and the read data into a plurality of error patterns associated with the printing direction horizontal arrangement and / or the printing direction vertical arrangement. Referring to a database storing information of suspected parts corresponding to each classified error pattern, it is determined which of the plurality of error patterns classified in the database corresponds to the error. As a result, the computer is caused to execute a process of identifying the suspected part that is estimated to be the cause of the error. Further, the program causes the computer to execute processing for setting the database according to the type of printer. Further, the program causes the computer to execute processing for calculating the error based on the black pixel ratio.

本発明によれば、プリンタで印刷異常が検出された場合に、該印刷異常の原因となる被疑部品を特定することに貢献しうるプリンタの異常検出装置を提供することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, when a printing abnormality is detected with a printer, the abnormality detection apparatus of the printer which can contribute to pinpointing the suspicious part which becomes the cause of this printing abnormality can be provided.

第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置の構成を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration of a printer abnormality detection device according to a first embodiment. FIG. 図１のプリンタの印刷部と、プリンタの異常検出装置の読取部の詳細な構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a detailed configuration of a printing unit of the printer of FIG. 1 and a reading unit of a printer abnormality detection device. 第１の実施形態におけるデータベースの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the database in 1st Embodiment. 第１の実施形態におけるデータベースの位置情報の一例である。It is an example of the positional information on the database in 1st Embodiment. 第１の実施形態におけるデータベースから取得された分割領域位置情報の一例である。It is an example of the division area position information acquired from the database in 1st Embodiment. 第１の実施形態におけるデータベースの閾値情報の一例である。It is an example of the threshold value information of the database in 1st Embodiment. 第１の実施形態におけるデータベースのエラー情報の一例である。It is an example of the error information of the database in 1st Embodiment. 第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置の動作を示すフローチャートである。4 is a flowchart illustrating an operation of the printer abnormality detection device according to the first embodiment. 第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置の動作を示すフローチャートである。4 is a flowchart illustrating an operation of the printer abnormality detection device according to the first embodiment.

まず、本発明の一実施形態の概要について説明する。なお、実施形態の概要の説明において付記した図面参照符号は専ら理解を助けるための例示であり、図示の態様に限定することを意図するものではない。   First, an outline of an embodiment of the present invention will be described. Note that the reference numerals of the drawings added in the description of the outline of the embodiment are merely examples for helping understanding, and are not intended to be limited to the illustrated modes.

一実施形態におけるプリンタの異常検出装置２は、図１に示すように、入力した印刷データＣ１を印刷するプリンタ１に装着し、プリンタ１の異常検出を行うプリンタの異常検出装置であって、以下の構成要素を含む。即ち、プリンタの異常検出装置２は、印刷データＣ１からピクセルデータＣ５を生成するピクセルデータ再生部２０を含む。また、プリンタの異常検出装置２は、プリンタ１で印刷された印刷物Ｃ２をイメージセンサ１１で読み取り、読取データＣ３を生成する読取部１２を含む。また、プリンタの異常検出装置２は、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３を互いに対応する位置で比較し、誤差Ｃ７を出力する画像比較部２６を含む。さらにプリンタの異常検出装置２は、予め、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターン（例えば、図７に示す８通りの現象）に分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報（図７のエラー情報８に含まれる）を記憶させたデータベース３を含む。ここで、画像比較部２６が出力した誤差Ｃ７が所定範囲内にない場合（例えば、図６においてε＜−５、ε＞＋５の場合）にプリンタ１が異常状態であると判定し、データベース３を参照して誤差Ｃ７がデータベース３で分類された複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、誤差Ｃ７の原因となっていると推定される被疑部品Ｃ９を特定する。   As shown in FIG. 1, a printer abnormality detection device 2 according to an embodiment is a printer abnormality detection device that is mounted on a printer 1 that prints input print data C <b> 1 and detects abnormality of the printer 1. Of components. That is, the printer abnormality detection device 2 includes a pixel data reproduction unit 20 that generates pixel data C5 from the print data C1. In addition, the printer abnormality detection device 2 includes a reading unit 12 that reads a printed matter C2 printed by the printer 1 with the image sensor 11 and generates read data C3. The printer abnormality detection device 2 includes an image comparison unit 26 that compares the pixel data C5 and the read data C3 at positions corresponding to each other and outputs an error C7. Further, the printer abnormality detection device 2 classifies the errors that may occur between the pixel data C5 and the read data C3 in advance into a plurality of error patterns (for example, eight phenomena shown in FIG. 7). A database 3 in which information on suspected parts corresponding to each error pattern (included in error information 8 in FIG. 7) is stored. Here, when the error C7 output by the image comparison unit 26 is not within the predetermined range (for example, in the case of ε <−5, ε> +5 in FIG. 6), it is determined that the printer 1 is in an abnormal state, and the database 3 By determining which of the plurality of error patterns classified in the database 3 corresponds to the error C7, the suspected part C9 estimated to be the cause of the error C7 is specified.

上記の構成によれば、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベース３を用意しておき、プリンタ１で印刷異常が検出された場合に、データベース３を参照して、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間の誤差Ｃ７が、データベース３の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、該印刷異常の原因となっていると推定される被疑部品を特定することが可能になる。   According to the above configuration, an error that may occur between the pixel data C5 and the read data C3 is classified into a plurality of error patterns, and information on a suspected part corresponding to each classified error pattern is stored. When the database 3 is prepared and a printing abnormality is detected by the printer 1, the error C7 between the pixel data C5 and the read data C3 corresponds to any of the error patterns in the database 3 with reference to the database 3. By determining whether or not to perform, it is possible to identify the suspected part that is estimated to be the cause of the printing abnormality.

上記のプリンタの異常検出装置２は、図１に示すように、複数の分割領域の位置を示す分割領域位置情報３６を設定し、分割領域位置情報３６に基づいて、複数の分割領域毎のピクセルデータの特徴量Ｃ６を算出するピクセルデータ特徴量算出部２２と、分割領域位置情報３６に基づいて、複数の分割領域毎の読取データの特徴量Ｃ４を算出する読取データ特徴量算出部１４と、をさらに備え、画像比較部２６は、複数の分割領域毎の、ピクセルデータの特徴量Ｃ６と読取データの特徴量Ｃ４の差を誤差Ｃ７として出力するようにしてもよい。   As shown in FIG. 1, the printer abnormality detection device 2 sets divided region position information 36 indicating the positions of a plurality of divided regions, and based on the divided region position information 36, pixels for each of the plurality of divided regions. A pixel data feature amount calculation unit 22 that calculates a feature amount C6 of data, a read data feature amount calculation unit 14 that calculates a feature amount C4 of read data for each of the plurality of divided regions, based on the divided region position information 36; The image comparison unit 26 may output a difference between the feature amount C6 of the pixel data and the feature amount C4 of the read data as an error C7 for each of the plurality of divided regions.

上記の分割領域位置情報３６は、印刷する用紙サイズに応じて設定されることが好ましい。   The divided region position information 36 is preferably set according to the paper size to be printed.

上記の読取データの特徴量Ｃ４、ピクセルデータの特徴量Ｃ６を、黒ピクセル比率としてもよい。   The feature amount C4 of the read data and the feature amount C6 of the pixel data may be the black pixel ratio.

上記の読取部１２は、印刷物Ｃ２を多階調で読み取り、所定の閾値以下を黒データとする２値化を行って、読取データＣ３としてもよい。   The reading unit 12 may read the printed material C2 with multiple gradations, perform binarization using black data below a predetermined threshold value, and obtain the read data C3.

上記のデータベース３を、プリンタの種別（レーザプリンタ、インクジェットプリンタ、ドットインパクトプリンタ、熱転写プリンタ等）に応じて設定することが好ましい。   The database 3 is preferably set according to the type of printer (laser printer, inkjet printer, dot impact printer, thermal transfer printer, etc.).

一実施形態におけるプリンタは、図１に示すプリンタの印刷部１０とプリンタの異常検出装置２とを一体化して構成したプリンタであり、以下の構成要素を含む。即ち、該プリンタは、入力した印刷データＣ１を印刷する印刷部１０を含む。また、該プリンタは、印刷データＣ１からピクセルデータＣ５を生成するピクセルデータ再生部２０を含む。また、該プリンタは、印刷部１０により印刷された印刷物Ｃ２をイメージセンサ１１で読み取り、読取データＣ３を生成する読取部１２を含む。また、該プリンタは、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３を互いに対応する位置で比較し、誤差Ｃ７を出力する画像比較部２６を含む。さらに該プリンタは、予め、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターン（例えば、図７に示す８通りの現象）に分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報（図７のエラー情報８に含まれる）を記憶させたデータベース３を含む。ここで、画像比較部２６が出力した誤差Ｃ７が所定範囲内にない場合（例えば、図６においてε＜−５、ε＞＋５の場合）にプリンタが異常状態であると判定し、データベース３を参照して誤差Ｃ７がデータベース３で分類された複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、誤差７の原因となっていると推定される被疑部品Ｃ９を特定する。   The printer according to the embodiment is a printer in which the printing unit 10 of the printer and the printer abnormality detection device 2 illustrated in FIG. 1 are integrated, and includes the following components. That is, the printer includes a printing unit 10 that prints the input print data C1. The printer also includes a pixel data reproducing unit 20 that generates pixel data C5 from the print data C1. The printer also includes a reading unit 12 that reads the printed matter C2 printed by the printing unit 10 with the image sensor 11 and generates read data C3. The printer also includes an image comparison unit 26 that compares pixel data C5 and read data C3 at positions corresponding to each other and outputs an error C7. Further, the printer classifies in advance errors that may occur between the pixel data C5 and the read data C3 into a plurality of error patterns (for example, eight phenomena shown in FIG. 7), and the classified error patterns. It includes a database 3 that stores information on suspected parts corresponding to each (included in error information 8 of FIG. 7). Here, when the error C7 output from the image comparison unit 26 is not within the predetermined range (for example, in the case of ε <−5, ε> +5 in FIG. 6), it is determined that the printer is in an abnormal state, and the database 3 is stored. The suspected part C9 estimated to be the cause of the error 7 is specified by determining which of the plurality of error patterns classified in the database 3 corresponds to the error C7.

一実施形態におけるプリンタの異常検出方法は、図１、図８のいずれかに示すように、入力した印刷データＣ１を印刷するプリンタ１の異常検出を行うプリンタの異常検出方法であって、以下のステップを含む。即ち、該プリンタの異常検出方法は、印刷データＣ１からピクセルデータＣ５を生成するピクセルデータ再生ステップ（Ｓ１０）と、プリンタ１で印刷された印刷物Ｃ２をイメージセンサ１１で読み取り、読取データＣ３を生成する読取ステップ（Ｓ１７）と、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３を互いに対応する位置で比較し、誤差Ｃ７を出力する画像比較ステップ（Ｓ２３）と、予め、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターン（例えば、図７に示す８通りの現象）に分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報（図７のエラー情報８に含まれる）を記憶させたデータベース３を用意するステップと、画像比較ステップによる誤差Ｃ７が所定範囲内にない場合（例えば、図６においてε＜−５、ε＞＋５の場合）にプリンタが異常状態であると判定するステップ（Ｓ２４、Ｓ２６）と、データベース３を参照して画像比較ステップでの誤差Ｃ７がデータベース３で分類された複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定するステップ（Ｓ２７、Ｓ２８）と、を含む。   The printer abnormality detection method according to the embodiment is a printer abnormality detection method for detecting abnormality of the printer 1 that prints the input print data C1, as shown in either FIG. 1 or FIG. Includes steps. That is, in the printer abnormality detection method, the pixel data reproduction step (S10) for generating pixel data C5 from the print data C1, and the printed product C2 printed by the printer 1 is read by the image sensor 11 to generate read data C3. This may occur between the reading step (S17), the image comparison step (S23) that compares the pixel data C5 and the reading data C3 at positions corresponding to each other, and outputs an error C7, and the pixel data C5 and the reading data C3 in advance. Is classified into a plurality of error patterns (for example, eight phenomena shown in FIG. 7), and information on a suspicious part corresponding to each classified error pattern (included in error information 8 in FIG. 7). If the error C7 due to the step of preparing the database 3 storing the image and the image comparison step is not within a predetermined range (for example, In FIG. 6, in the case of ε <−5, ε> +5), the database 3 has the error C7 in the image comparison step with reference to the database 3 in the step of determining that the printer is in an abnormal state (S24, S26). Determining which of the plurality of classified error patterns corresponds to a suspected part that is presumed to be the cause of the error (S27, S28).

以下、本発明の各実施形態について、図面を参照して詳しく説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

［第１の実施形態］
（第１の実施形態の構成）
第１の実施形態について、図１〜９を参照しながら詳細に説明する。図１は、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２の構成を示すブロック図である。図１に示すように、プリンタの異常検出装置２は、プリンタ１に装着してプリンタ１の異常検出を行うための装置である。プリンタ１は、入力された印刷データＣ１を印刷する印刷部１０を備えている。 [First Embodiment]
(Configuration of the first embodiment)
The first embodiment will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a printer abnormality detection device 2 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, a printer abnormality detection device 2 is a device that is attached to the printer 1 to detect abnormality of the printer 1. The printer 1 includes a printing unit 10 that prints input print data C1.

図２は、図１のプリンタ１の印刷部１０と、プリンタの異常検出装置２の読取部１２の詳細な構成を示す図である。図２に示すように、プリンタ１は、電子写真方式のレーザプリンタであり、印刷部１０は光学部（ＲＯＳ；Ｒａｓｔｅｒ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｃａｎｎｅｒ）３２、現像部（カスタマ取り替え可能ユニットＣＲＵ；Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｒｅｐｌａｃｅ Ｕｎｉｔ）３３、定着部３４により構成される。図２において、印刷部１０では指定された用紙サイズＣ０の用紙３１を給紙し、印刷プロセスに用紙３１を搬送する。印刷プロセスでは、光学部（ＲＯＳ）３２でドラム表面上に静電潜像を形成するためにレーザを照射し、現像部（ＣＲＵ）３３でドラムへの帯電・現像を実行し、定着部３４で用紙３１上に転写された完成トナー像を熱と圧力で用紙３１に定着させ印刷物Ｃ２を排出側に出力する。   FIG. 2 is a diagram showing a detailed configuration of the printing unit 10 of the printer 1 of FIG. 1 and the reading unit 12 of the printer abnormality detection device 2. As shown in FIG. 2, the printer 1 is an electrophotographic laser printer, and the printing unit 10 includes an optical unit (ROS) 32, a developing unit (customer replaceable unit CRU; Customer Replace Unit) 33, The fixing unit 34 is configured. In FIG. 2, the printing unit 10 feeds a paper 31 having a designated paper size C0 and transports the paper 31 to the printing process. In the printing process, the optical unit (ROS) 32 irradiates a laser to form an electrostatic latent image on the drum surface, the developing unit (CRU) 33 charges and develops the drum, and the fixing unit 34 The completed toner image transferred onto the paper 31 is fixed to the paper 31 with heat and pressure, and the printed product C2 is output to the discharge side.

プリンタの異常検出装置２の読取部１２は、図２に示すように、定着部３４の後に配置され、読取部１２が備えるイメージセンサ１１が印刷物Ｃ２を読み取る。ここで、イメージセンサ１１としては、ラインＣＣＤセンサが好適であり、排出側に搬送される印刷物Ｃ２を読み取って、読取データＣ３を出力する。   As shown in FIG. 2, the reading unit 12 of the printer abnormality detection device 2 is arranged after the fixing unit 34, and the image sensor 11 provided in the reading unit 12 reads the printed material C <b> 2. Here, a line CCD sensor is suitable as the image sensor 11, and the printed material C2 conveyed to the discharge side is read, and read data C3 is output.

次に、図１に戻って、プリンタの異常検出装置２の構成について説明する。プリンタの異常検出装置２は、図１に示すように、読取部１２、読取データ特徴量算出部１４、読取データ特徴量記録部１６、ピクセルデータ再生部２０、ピクセルデータ特徴量算出部２２、ピクセルデータ特徴量記録部２４、画像比較部２６、誤差パターン判定部２８、エラー表示部３０、データベース３を含んで構成される。   Next, returning to FIG. 1, the configuration of the printer abnormality detection device 2 will be described. As shown in FIG. 1, the printer abnormality detection device 2 includes a reading unit 12, a read data feature amount calculation unit 14, a read data feature amount recording unit 16, a pixel data reproduction unit 20, a pixel data feature amount calculation unit 22, and a pixel. The data feature amount recording unit 24, the image comparison unit 26, the error pattern determination unit 28, the error display unit 30, and the database 3 are configured.

ここで、プリンタの異常検出装置２の構成要素のうち、読取データ特徴量算出部１４、読取データ特徴量記録部１６、ピクセルデータ再生部２０、ピクセルデータ特徴量算出部２２、ピクセルデータ特徴量記録部２４、画像比較部２６、誤差パターン判定部２８は、プリンタの異常検出装置２を機能単位で分割したユニットであり、各ユニットはプログラムで実装され、プリンタの異常検出装置２が備えたＣＰＵにより処理される。あるいは、各ユニットの一部又は全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）等でハードウェア化し、該ハードウェアにより処理するようにしてもよい。   Here, among the components of the abnormality detection device 2 of the printer, the read data feature amount calculation unit 14, the read data feature amount recording unit 16, the pixel data reproduction unit 20, the pixel data feature amount calculation unit 22, and the pixel data feature amount recording The unit 24, the image comparison unit 26, and the error pattern determination unit 28 are units obtained by dividing the printer abnormality detection device 2 into functional units. Each unit is implemented by a program and is executed by a CPU provided in the printer abnormality detection device 2. It is processed. Alternatively, a part or all of each unit may be implemented by hardware using an LSI (Large Scale Integrated circuit) or the like and processed by the hardware.

ピクセルデータ再生部２０は、プリンタ１に入力された印刷データＣ１を受けて、印刷データＣ１に対応したピクセルデータＣ５を生成する。ここで、ピクセルデータＣ５は、所定の解像度（ｄｐｉ；ｄｏｔｓ ｐｅｒ ｉｎｃｈ）で印刷データＣ１をラスタライズしたビットマップ画像である。ラスタライズに使用するフォントデータは、後述するようにピクセルデータＣ５と印刷物Ｃ２の読取データＣ３を比較するので、プリンタ１で使用されているものに類似したフォントデータを使用することが好ましい。   The pixel data reproduction unit 20 receives the print data C1 input to the printer 1 and generates pixel data C5 corresponding to the print data C1. Here, the pixel data C5 is a bitmap image obtained by rasterizing the print data C1 with a predetermined resolution (dpi; dots per inch). As the font data used for rasterization, since pixel data C5 and read data C3 of the printed material C2 are compared as described later, it is preferable to use font data similar to that used in the printer 1.

一方、前述したように、印刷物Ｃ２は、読取部１２のイメージセンサ１１で読み取られ、読取データＣ３を得る。ここで、読取部１２による解像度（ｄｐｉ）は、ピクセルデータ再生部２０の解像度（ｄｐｉ）と一致していることが望ましい。但し、両者の解像度（ｄｐｉ）に差があっても、後述するように換算することは可能である。また、イメージセンサ１１は、印刷物Ｃ２を多階調（２５６階調等）で読み取る。読取部１２ではその多階調のデータに対して、所定の閾値以下を黒データとし、それ以外を白データとする２値化処理を行い、読取データＣ３とする。ここで、所定の閾値は、白と黒の中間の濃度で、０と１が入れ替わる程度に設定しておくことが好ましい。   On the other hand, as described above, the printed matter C2 is read by the image sensor 11 of the reading unit 12 to obtain read data C3. Here, it is desirable that the resolution (dpi) by the reading unit 12 matches the resolution (dpi) of the pixel data reproducing unit 20. However, even if there is a difference between the two resolutions (dpi), conversion can be performed as described later. The image sensor 11 reads the printed material C2 with multiple gradations (256 gradations, etc.). The reading unit 12 performs binarization processing on the multi-gradation data using black data below a predetermined threshold and white data other than the predetermined threshold value as read data C3. Here, it is preferable that the predetermined threshold value is set so that 0 and 1 are interchanged at an intermediate density between white and black.

プリンタの異常検出装置２は、基本的には、読取データＣ３とピクセルデータＣ５とを対応する位置で比較することにより、印刷異常を検出する。但し、上記した解像度の画素単位で比較するのではなく、後述するように、複数に分割された分割領域の単位で比較することで、演算量を削減して処理を高速化すると共に、安定した異常検出を可能にしている。   The printer abnormality detection device 2 basically detects a printing abnormality by comparing the read data C3 and the pixel data C5 at corresponding positions. However, instead of comparing in units of pixels with the above-mentioned resolution, as will be described later, by comparing in units of divided areas divided into a plurality of parts, the amount of calculation is reduced and processing is speeded up and stable. Anomaly detection is enabled.

次に、データベース３について、詳細に説明する。図３は、第１の実施形態におけるデータベースの構成を示す図である。図３に示すように、データベース３は、位置情報６、閾値情報７、エラー情報８を含んで構成される。図４は、第１の実施形態におけるデータベース３の位置情報６の一例である。図４に示すように、位置情報６は用紙サイズＣ０毎に、「寸法（縦×横）」の情報（単位はｍｍ）、「比較領域（縦×横）」の情報（単位はｍｍ）、「上（余白）」の情報（単位はｍｍ）、「下（余白）」の情報（単位はｍｍ）、「左（余白）」の情報（単位はｍｍ）、「右（余白）」の情報（単位はｍｍ）、「縦（位置数）」、「横（位置数）」のデータを含んでいる。   Next, the database 3 will be described in detail. FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the database in the first embodiment. As shown in FIG. 3, the database 3 includes position information 6, threshold information 7, and error information 8. FIG. 4 is an example of the position information 6 of the database 3 in the first embodiment. As shown in FIG. 4, for each paper size C0, the position information 6 includes "dimension (vertical x horizontal)" information (unit: mm), "comparison area (vertical x horizontal)" information (unit: mm), "Upper (margin)" information (unit: mm), "Lower (margin)" information (unit: mm), "Left (margin)" information (unit: mm), "Right (margin)" information (Unit: mm), “vertical (number of positions)”, “horizontal (number of positions)” are included.

用紙サイズＣ０の情報は、プリンタ１が対応している用紙を示し、「Ａ５縦」、「Ａ５横」、「Ａ４縦」、「Ａ４横」等で表される。「寸法（縦×横）」は各用紙サイズＣ０の寸法である。「比較領域（縦×横）」は「寸法（縦×横）」のうち、読取データＣ３とピクセルデータＣ５の比較を行う領域を示している。また、４つの余白データ「上（余白）」、「下（余白）」、「左（余白）」、「右（余白）」は、「比較領域（縦×横）」の「寸法（縦×横）」に対する上下左右の余白（単位はｍｍ）を示している。   The information on the paper size C0 indicates the paper supported by the printer 1, and is represented by “A5 portrait”, “A5 landscape”, “A4 portrait”, “A4 landscape”, and the like. “Dimension (vertical × horizontal)” is a dimension of each paper size C0. “Comparison region (vertical × horizontal)” indicates a region in the “dimension (vertical × horizontal)” where the read data C3 and the pixel data C5 are compared. The four margin data “top (margin)”, “bottom (margin)”, “left (margin)”, and “right (margin)” are “dimensions (vertical x horizontal)” of the “comparison area (vertical x horizontal)”. Left and right, left and right margins (unit: mm).

「縦（位置数）」、「横（位置数）」は、「比較領域（縦×横）」を複数の分割領域に分割した場合の縦方向の数、横方向の数をそれぞれ示している。また、１つの分割領域を１０×１０ｍｍとしている。図５は第１の実施形態におけるデータベース３から取得された分割領域位置情報３６の一例である。図５は、データベース３の位置情報６に対して、「Ａ５縦」の用紙サイズＣ０を指定した場合に、取得される分割領域位置情報３６を示している。分割領域位置情報３６は、縦方向が２０個、横方向が１４個に分割された２８０個の分割領域の位置を出力する。具体的には、例えば、図５のＡＦ−６で表される分割領域の位置は、その対角の頂点座標（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）（単位はｍｍ）で表される。このように、各分割領域の位置が表されたデータが分割領域位置情報３６として出力される。   “Vertical (number of positions)” and “Horizontal (number of positions)” respectively indicate the number in the vertical direction and the number in the horizontal direction when the “comparison area (vertical × horizontal)” is divided into a plurality of divided areas. . One divided area is 10 × 10 mm. FIG. 5 is an example of the divided region position information 36 acquired from the database 3 in the first embodiment. FIG. 5 shows the divided region position information 36 acquired when the paper size C0 of “A5 portrait” is designated for the position information 6 of the database 3. The divided area position information 36 outputs the positions of 280 divided areas divided into 20 in the vertical direction and 14 in the horizontal direction. Specifically, for example, the position of the divided region represented by AF-6 in FIG. 5 is represented by the diagonal vertex coordinates (x1, y1), (x2, y2) (unit: mm). In this way, data representing the position of each divided area is output as the divided area position information 36.

図１に戻って、ピクセルデータ特徴量算出部２２と読取データ特徴量算出部１４について説明する。ピクセルデータ特徴量算出部２２と読取データ特徴量算出部１４は、用紙サイズＣ０に応じてデータベース３から出力された分割領域位置情報３６を入力する。ピクセルデータ特徴量算出部２２は、入力した分割領域位置情報３６をピクセルデータＣ５上のピクセル単位の位置データに換算したピクセルデータ分割領域位置情報を得る。同様に、読取データ特徴量算出部１４は、入力した分割領域位置情報３６を読取データＣ３上の画素単位の位置データに換算した読取データ分割領域位置情報を得る。   Returning to FIG. 1, the pixel data feature amount calculation unit 22 and the read data feature amount calculation unit 14 will be described. The pixel data feature value calculation unit 22 and the read data feature value calculation unit 14 receive the divided region position information 36 output from the database 3 in accordance with the paper size C0. The pixel data feature amount calculation unit 22 obtains pixel data divided region position information obtained by converting the input divided region position information 36 into pixel unit position data on the pixel data C5. Similarly, the read data feature amount calculation unit 14 obtains read data divided region position information obtained by converting the input divided region position information 36 into pixel unit position data on the read data C3.

上記の換算を精度よく行うには、印刷データＣ１として、４角にアライメントマークを含んだテスト画像を用意しておき、そのピクセルデータＣ５と読取データＣ３の位置がアライメントマークで一致するように、位置情報を補正すればよい。また、このような補正を行うことで、ピクセルデータＣ５の解像度（ｄｐｉ）と読取データＣ３の解像度（ｄｐｉ）の差も併せて補正されるので、両者の解像度が揃っていなくてもよいことになる。以下では、上記のピクセルデータ分割領域位置情報及び読取データ分割領域位置情報は、上記のアライメントマークによる補正を行うことで、お互いの位置が対応した画素単位の位置データになっているものとする。   In order to perform the above conversion with high accuracy, a test image including alignment marks at four corners is prepared as the print data C1, and the positions of the pixel data C5 and the read data C3 are matched with each other by the alignment marks. What is necessary is just to correct | amend position information. Further, by performing such correction, the difference between the resolution (dpi) of the pixel data C5 and the resolution (dpi) of the read data C3 is also corrected. Become. In the following description, it is assumed that the pixel data divided region position information and the read data divided region position information are converted into position data in units of pixels corresponding to each other position by performing correction using the alignment mark.

次に、ピクセルデータ特徴量算出部２２は、ピクセルデータ分割領域位置情報に基づいて、各分割領域における黒ピクセル比率Ｃ６を算出する。ここで、黒ピクセル比率とは、その分割領域内に含まれるピクセル（画素）のうち、黒データであるピクセル数の比率である。そして、ピクセルデータ特徴量記録部２４は、ピクセルデータ特徴量算出部２２が算出した各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６をメモリ（不図示）に一旦格納する。   Next, the pixel data feature amount calculation unit 22 calculates the black pixel ratio C6 in each divided region based on the pixel data divided region position information. Here, the black pixel ratio is a ratio of the number of pixels which are black data among pixels (pixels) included in the divided region. Then, the pixel data feature amount recording unit 24 temporarily stores the black pixel ratio C6 of each divided region calculated by the pixel data feature amount calculation unit 22 in a memory (not shown).

同様に、読取データ特徴量算出部１４は、読取データ分割領域位置情報に基づいて、各分割領域における黒ピクセル比率Ｃ４を算出する。そして、読取データ特徴量記録部１６は、読取データ特徴量算出部１４が算出した各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４をメモリ（不図示）に一旦格納する。   Similarly, the read data feature amount calculation unit 14 calculates the black pixel ratio C4 in each divided region based on the read data divided region position information. Then, the read data feature amount recording unit 16 temporarily stores the black pixel ratio C4 of each divided area calculated by the read data feature amount calculation unit 14 in a memory (not shown).

続いて、画像比較部２６は、読取データ特徴量記録部１６に格納された各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４と、ピクセルデータ特徴量記録部２４に格納された各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６と、をそれぞれ読み出して比較し、誤差Ｃ７を算出する。ここで、誤差Ｃ７は、分割領域位置情報３６で定義された各分割領域における誤差の情報を有している。   Subsequently, the image comparison unit 26 determines the black pixel ratio C4 of each divided region stored in the read data feature amount recording unit 16 and the black pixel ratio C6 of each divided region stored in the pixel data feature amount recording unit 24. Are read out and compared to calculate an error C7. Here, the error C7 has information on the error in each divided region defined by the divided region position information 36.

次に、図６を参照し、データベース３の閾値情報７について説明する。図６は、第１の実施形態におけるデータベース３の閾値情報７の一例である。黒ピクセル比率Ｃ４の黒ピクセル比率Ｃ６に対する誤差は、式（１）で示す誤差εで評価する。

ε ＝ １００×（Ｃ４−Ｃ６）／Ｃ６ ［％］ 式（１）

図６に示すように、式（１）で算出した誤差εにおいて、−５≦ε≦＋５の範囲内であれば、プリンタ１は正常状態であると判断し、それ以外の場合は、プリンタ１は異常状態であると判断する。より詳細には、ε＜−５の場合にはプリンタ１による印刷物Ｃ２は薄いと判定し、ε＞＋５の場合には濃いと判定する。ここで、正常状態の範囲を定めている閾値−５、＋５は、適宜調整することが可能である。また、第１の実施形態では、各分割領域のうち、１つでも誤差εが所定の範囲内（−５≦ε≦＋５）に入らなければ、異常状態としている。但し、それに限定されず、例えば、誤差εが所定の範囲内に入らない分割領域の数が閾値を超えた場合に異常状態であるようにしてもよく、異常状態の判定方法には、種々の変形が可能である。 Next, the threshold information 7 of the database 3 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is an example of the threshold information 7 of the database 3 in the first embodiment. An error of the black pixel ratio C4 with respect to the black pixel ratio C6 is evaluated by an error ε represented by Expression (1).

ε = 100 × (C4-C6) / C6 [%] Formula (1)

As shown in FIG. 6, if the error ε calculated by the equation (1) is within the range of −5 ≦ ε ≦ + 5, the printer 1 is determined to be in a normal state, and otherwise, the printer 1 Is determined to be in an abnormal state. More specifically, when ε <−5, it is determined that the printed material C2 by the printer 1 is thin, and when ε> +5, it is determined that the printed material C2 is dark. Here, the thresholds −5 and +5 that define the range of the normal state can be adjusted as appropriate. In the first embodiment, if even one of the divided areas does not have an error ε within a predetermined range (−5 ≦ ε ≦ + 5), an abnormal state is assumed. However, the present invention is not limited to this. For example, when the number of divided regions where the error ε does not fall within a predetermined range exceeds a threshold value, an abnormal state may be set. Deformation is possible.

次に、図７を参照し、データベース３のエラー情報８について説明する。図７は、第１の実施形態におけるデータベース３のエラー情報８の一例である。図７のエラー情報８は、誤差Ｃ７のパターン（各分割領域の読取データの黒ピクセル比率Ｃ４とピクセルデータの黒ピクセル比率Ｃ６の差）として、生じる可能性のあるものを分類したものである。図７では、８通りに分類されている。図７の第２列（「現象」の列）は、印刷データＣ１が「あ」の場合の各異常状態を画像で示したものである。   Next, the error information 8 in the database 3 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is an example of the error information 8 of the database 3 in the first embodiment. The error information 8 in FIG. 7 classifies the error C7 patterns that may occur as patterns of the error C7 (difference between the black pixel ratio C4 of the read data and the black pixel ratio C6 of the pixel data). In FIG. 7, there are eight classifications. The second column (“phenomenon” column) in FIG. 7 shows each abnormal state as an image when the print data C1 is “A”.

データベース３のエラー情報８には、各異常状態に対して、図示しない誤差のパターンのデータが保存されている。また、図７に示すように、データベース３のエラー情報８には、各異常状態に対応してエラーコードＡＬＭ−０１〜ＡＬＭ−０８が付されている。また、図７に示すように、データベース３のエラー情報８には、各異常状態に対して異常状態の原因となる被疑部品の情報が登録されている。   The error information 8 of the database 3 stores error pattern data (not shown) for each abnormal state. Further, as shown in FIG. 7, the error information 8 of the database 3 is assigned error codes ALM-01 to ALM-08 corresponding to each abnormal state. Further, as shown in FIG. 7, in the error information 8 of the database 3, information on a suspected part that causes an abnormal state is registered for each abnormal state.

図７において、エラーコードＡＬＭ−０１の場合は、印刷物Ｃ２が「全白」（用紙に何も印刷されない状態）の異常状態で、被疑部品は、感光ドラム、ＲＯＳである。エラーコードＡＬＭ−０２の場合は、印刷物Ｃ２が「全黒（黒ベタ）」の異常状態で、被疑部品は、ＲＯＳ、ＨＶＰＳ（Ｈｉｇｈ Ｖｏｌｔａｇｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ；高電圧電源部）である。エラーコードＡＬＭ−０３の場合は、「印刷方向縦白筋」（即ち、誤差位置が印刷方向縦配列で黒ピクセル比率Ｃ４が低い）の異常状態で、被疑部品は、感光ドラム、ＲＯＳである。エラーコードＡＬＭ−０４の場合は、「印刷方向横白筋」（即ち、誤差位置が印刷方向横配列で黒ピクセル比率Ｃ４が低い）の異常状態で、被疑部品は、感光ドラム、ＲＯＳ、転写ローラである。エラーコードＡＬＭ−０５の場合は、「印刷方向縦黒筋」（即ち、誤差位置が印刷方向縦配列で黒ピクセル比率Ｃ４が高い）の異常状態で、被疑部品は、定着器、感光ドラムである。エラーコードＡＬＭ−０６の場合は、「印刷方向横黒筋」（即ち、誤差位置が印刷方向横配列で黒ピクセル比率Ｃ４が高い）の異常状態で、被疑部品は、定着器、感光ドラム、転写ローラである。エラーコードＡＬＭ−０７の場合は、「ランダム汚れ」（即ち、誤差位置に規則配列がなく黒ピクセル比率Ｃ４が高い）の異常状態で、被疑部品は、定着器、感光ドラム、転写ローラ、搬送ローラである。エラーコードＡＬＭ−０８の場合は、「薄い」（即ち、全体に濃度が薄い）の異常状態で、被疑部品は、感光ドラム、ＲＯＳである。   In FIG. 7, in the case of error code ALM-01, the printed matter C2 is in an abnormal state of “all white” (a state where nothing is printed on the paper), and the suspected parts are the photosensitive drum and ROS. In the case of the error code ALM-02, the printed material C2 is in an abnormal state of “all black (solid black)”, and the suspected component is ROS, HVPS (High Voltage Power Supply; high voltage power supply unit). In the case of the error code ALM-03, in the abnormal state of “printing direction vertical white stripe” (that is, the error position is the vertical arrangement in the printing direction and the black pixel ratio C4 is low), the suspected parts are the photosensitive drum and ROS. In the case of the error code ALM-04, in the abnormal state of “printing direction horizontal streak” (that is, the error position is the horizontal arrangement in the printing direction and the black pixel ratio C4 is low), the suspected parts are the photosensitive drum, ROS, and transfer roller. It is. In the case of the error code ALM-05, in the abnormal state of “printing direction vertical streaks” (that is, the error position is the vertical arrangement in the printing direction and the black pixel ratio C4 is high), the suspected parts are the fixing device and the photosensitive drum. . In the case of error code ALM-06, in the abnormal state of “printing direction horizontal streaks” (that is, the error position is in the printing direction horizontal arrangement and the black pixel ratio C4 is high), the suspected parts are the fixing device, photosensitive drum, transfer Laura. In the case of error code ALM-07, in the abnormal state of “random dirt” (that is, there is no regular arrangement at the error position and the black pixel ratio C4 is high), the suspected parts are a fixing device, a photosensitive drum, a transfer roller, and a conveyance roller. It is. In the case of the error code ALM-08, the suspected part is a photosensitive drum or ROS in an abnormal state of “light” (that is, the density is light as a whole).

次に、図１に戻って、誤差パターン判定部２８について説明する。誤差パターン判定部２８は、データベース３のエラー情報８を参照し、画像比較部２６が出力した各分割領域の誤差Ｃ７が、エラー情報８内の８通りの誤差のパターンのいずれに対応するかを判定する。判定の具体的なアルゴリズムは、図９のフローチャートで後述する。   Next, returning to FIG. 1, the error pattern determination unit 28 will be described. The error pattern determination unit 28 refers to the error information 8 in the database 3 and determines which of the eight error patterns in the error information 8 corresponds to the error C7 of each divided region output from the image comparison unit 26. judge. A specific algorithm for the determination will be described later with reference to the flowchart of FIG.

そして、誤差パターン判定部２８は、判定した誤差のパターンに対応したエラーコードＣ８と、その被疑部品Ｃ９を出力する。続いて、エラー表示部３０は、誤差パターン判定部２８が出力したエラーコードＣ８を表示する。ここで、エラー表示部３０は、プリンタの異常検出装置２が備える液晶パネル方式の表示デバイス（不図示）であり、プリンタ１のユーザは該表示デバイスにより、プリンタ１が異常状態にあること、及びそのエラーコードＣ８を得ることができる。さらに、プリンタの異常検出装置２は、異常状態を検知した場合には、アラームを発生するようにしてもよい。アラームとしては、アラーム音、ＬＥＤランプの点滅等、プリンタ１のユーザに報知できるものであればよい。   Then, the error pattern determination unit 28 outputs an error code C8 corresponding to the determined error pattern and the suspected component C9. Subsequently, the error display unit 30 displays the error code C8 output by the error pattern determination unit 28. Here, the error display unit 30 is a liquid crystal panel type display device (not shown) provided in the printer abnormality detection device 2, and the user of the printer 1 uses the display device to indicate that the printer 1 is in an abnormal state. The error code C8 can be obtained. Further, the printer abnormality detection device 2 may generate an alarm when an abnormal state is detected. Any alarm can be used as long as it can notify the user of the printer 1 such as an alarm sound and blinking of an LED lamp.

次に、図８〜９を参照し、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２の動作について詳細に説明する。図８は、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２の動作を示すフローチャートである。図８の説明において、図１によって既に説明済みの内容については、説明を省略する場合がある。   Next, the operation of the printer abnormality detection device 2 according to the first embodiment will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the printer abnormality detection device 2 according to the first embodiment. In the description of FIG. 8, the description of the contents already described with reference to FIG. 1 may be omitted.

使用しているプリンタ１の種別、用紙サイズに対応したデータベース３（位置情報６、閾値情報７、エラー情報８を含む）を用意し、予め設定しておく（図８には不図示）。その状態で、用紙サイズＣ０、印刷データＣ１がプリンタ１に入力されたと想定する。図８のステップＳ１０〜Ｓ１５は、ピクセルデータＣ５を再生して各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６を算出し、一旦格納した各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６を画像比較部２６で読み出すまでの処理を示している。ステップＳ１０〜Ｓ１５の各ステップの詳細な内容については説明を省略する。   A database 3 (including position information 6, threshold information 7, and error information 8) corresponding to the type of printer 1 being used and the paper size is prepared and set in advance (not shown in FIG. 8). In this state, it is assumed that the paper size C0 and the print data C1 are input to the printer 1. Steps S <b> 10 to S <b> 15 in FIG. 8 are processes until the pixel data C <b> 5 is reproduced to calculate the black pixel ratio C <b> 6 of each divided area and the image comparison unit 26 reads the black pixel ratio C <b> 6 of each divided area once stored. Show. Description of the detailed contents of steps S10 to S15 is omitted.

また、図８のステップＳ１６〜Ｓ２２は、指定された用紙サイズＣ０に印刷データＣ２を印刷してイメージセンサ１１で読み取り、読取データＣ３を入力して、各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４を算出し、一旦格納した各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４を画像比較部２６で読み出すまでの処理を示している。ステップＳ１６〜Ｓ２２の各ステップの詳細な内容については説明を省略する。   In steps S16 to S22 in FIG. 8, the print data C2 is printed on the designated paper size C0 and read by the image sensor 11, and the read data C3 is input to calculate the black pixel ratio C4 of each divided area. The process until the black pixel ratio C4 of each divided area once stored is read by the image comparison unit 26 is shown. The detailed description of each step in steps S16 to S22 is omitted.

続いて、画像比較部２６で読取データ特徴量記録部１６に一旦格納された各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４と、ピクセルデータ特徴量記録部２４に一旦格納された各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ６から、各分割領域の黒ピクセル比率の誤差Ｃ７を計算する（ステップＳ２３）。続いて、黒ピクセル比率の誤差が許容範囲内か否かを判定する（Ｓ２４）。具体的には、式（１）による誤差εを算出して、各分割領域の誤差εがそれぞれ許容範囲内（例えば、−５≦ε≦＋５）に入るか否かを判定する。   Subsequently, the black pixel ratio C4 of each divided region temporarily stored in the read data feature amount recording unit 16 by the image comparison unit 26 and the black pixel ratio C6 of each divided region temporarily stored in the pixel data feature amount recording unit 24. From this, an error C7 of the black pixel ratio of each divided region is calculated (step S23). Subsequently, it is determined whether or not the error of the black pixel ratio is within an allowable range (S24). Specifically, the error ε according to the equation (1) is calculated, and it is determined whether or not the error ε of each divided region falls within an allowable range (for example, −5 ≦ ε ≦ + 5).

ステップＳ２４でＹｅｓの場合には、印刷結果が正常であると判定する（Ｓ２５）。一方、ステップＳ２４でＮｏの場合には、印刷結果が異常であると判定する（Ｓ２６）。続いて、誤差Ｃ７がデータベース３のエラー情報８の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定する（Ｓ２７）。そして、判定された誤差のパターンに対応するエラーコードＣ８の表示を行う（Ｓ２８）。   If Yes in step S24, it is determined that the print result is normal (S25). On the other hand, in the case of No in step S24, it is determined that the printing result is abnormal (S26). Subsequently, it is determined which of the error patterns of the error information 8 in the database 3 corresponds to the error C7 (S27). Then, the error code C8 corresponding to the determined error pattern is displayed (S28).

次に、図９を参照しながら、図８のステップＳ２７、Ｓ２８の詳細について説明する。図９は、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２の動作を示すフローチャートであって、図８のステップＳ２７、Ｓ２８の詳細を示したものである。図９の左側の一点鎖線で囲んだ枠内（Ｓ２７）は、誤差Ｃ７がデータベース３の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定するアルゴリズムを示している。図９の右側の一点鎖線で囲んだ枠内（Ｓ２８）は、エラーコードの表示を行っている。   Next, details of steps S27 and S28 in FIG. 8 will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the printer abnormality detection apparatus 2 according to the first embodiment, and shows details of steps S27 and S28 in FIG. The frame enclosed by the one-dot chain line on the left side of FIG. 9 (S27) shows an algorithm for determining which of the error patterns in the database 3 corresponds to the error C7. The error code is displayed in the frame surrounded by the one-dot chain line on the right side of FIG. 9 (S28).

図９では、まず、印刷データＣ１に関係なく「全白」「全黒」になる場合について、先に判定した後、印刷結果（即ち、読取データＣ３）が印刷データＣ１に対して誤差を発生する場合の判定を行っている。   In FIG. 9, first, regarding the case of “all white” and “all black” regardless of the print data C1, the print result (that is, the read data C3) generates an error with respect to the print data C1 after the determination first. Judgment is made when

まず、図９において、全ての分割領域の位置で黒ピクセル比率Ｃ４が同じか否かを判定する（Ｓ３０）。ステップＳ３０でＹｅｓの場合、各分割領域の黒ピクセル比率Ｃ４が略１００％又は略０％であるかを判定する（Ｓ３４）。ステップＳ３４で黒ピクセル比率Ｃ４が略０％と判定された場合は、図７のＡＬＭ−０１：「全白」と判定される。また、黒ピクセル比率Ｃ４が略１００％と判定された場合は、図７のＡＬＭ−０２：「全黒」と判定される。ステップＳ３４で黒ピクセル比率Ｃ４が略０％、略１００％のいずれでもないと判定された場合には、ステップＳ３０でＮｏと判定された場合と同様に、ステップＳ３１に進む。   First, in FIG. 9, it is determined whether or not the black pixel ratio C4 is the same at the positions of all the divided regions (S30). If Yes in step S30, it is determined whether the black pixel ratio C4 of each divided region is approximately 100% or approximately 0% (S34). If it is determined in step S34 that the black pixel ratio C4 is approximately 0%, it is determined that ALM-01 in FIG. When the black pixel ratio C4 is determined to be approximately 100%, it is determined that ALM-02: “All Black” in FIG. If it is determined in step S34 that the black pixel ratio C4 is neither approximately 0% nor approximately 100%, the process proceeds to step S31 as in the case where it is determined No in step S30.

続いて、誤差Ｃ７が、印刷方向に対し縦方向に黒ピクセル比率の差（黒ピクセル比率Ｃ４の黒ピクセル比率Ｃ６に対する差）があるか否かを判定する（Ｓ３１）。ステップＳ３１においてＹｅｓの場合、黒ピクセル比率Ｃ４が高いか否かを判定する（Ｓ３５）。ステップＳ３５でＮｏの場合、図７のＡＬＭ−０３：「印刷方向縦白筋」と判定される。一方、ステップＳ３５でＹｅｓの場合、図７のＡＬＭ−０５：「印刷方向縦黒筋」と判定される。   Subsequently, it is determined whether or not the error C7 has a black pixel ratio difference (a difference between the black pixel ratio C4 and the black pixel ratio C6) in the vertical direction with respect to the printing direction (S31). If Yes in step S31, it is determined whether the black pixel ratio C4 is high (S35). In the case of No in step S35, it is determined as ALM-03: “printing direction vertical white stripe” in FIG. On the other hand, in the case of Yes in step S35, it is determined as ALM-05: “printing direction vertical streaks” in FIG.

続いて、ステップＳ３１でＮｏの場合、誤差Ｃ７が、印刷方向に対し横方向に黒ピクセル比率の差（黒ピクセル比率Ｃ４の黒ピクセル比率Ｃ６に対する差）があるか否かを判定する（Ｓ３２）。ステップＳ３２においてＹｅｓの場合、黒ピクセル比率Ｃ４が高いか否かを判定する（Ｓ３６）。ステップＳ３６でＮｏの場合、図７のＡＬＭ−０４：「印刷方向横白筋」と判定される。一方、ステップＳ３６でＹｅｓの場合、図７のＡＬＭ−０６：「印刷方向横黒筋」と判定される。   Subsequently, in the case of No in step S31, it is determined whether or not the error C7 has a difference in black pixel ratio (difference between the black pixel ratio C4 and the black pixel ratio C6) in the horizontal direction with respect to the printing direction (S32). . If Yes in step S32, it is determined whether the black pixel ratio C4 is high (S36). In the case of No in step S36, it is determined as ALM-04: “printing direction horizontal stripe” in FIG. On the other hand, in the case of Yes in step S36, it is determined as ALM-06: “printing direction horizontal streaks” in FIG.

続いて、ステップＳ３２でＮｏの場合、誤差Ｃ７が、印刷方向に関わらず黒ピクセル比率が高いか否かを判定する（Ｓ３３）。ステップＳ３３でＮｏの場合、図７のＡＬＭ−０８：「薄い」と判定される。一方、ステップＳ３３でＹｅｓの場合、図７のＡＬＭ−０７：「ランダム汚れ」と判定される。   Subsequently, in the case of No in step S32, it is determined whether or not the error C7 has a high black pixel ratio regardless of the printing direction (S33). In the case of No in step S33, it is determined that ALM-08: “thin” in FIG. On the other hand, in the case of Yes in step S33, it is determined as ALM-07: “random dirt” in FIG.

尚、印刷結果の濃度が薄くなる異常で図７のＡＬＭ−０８：「薄い」に判定されるべき場合に、読取部１２の２値化処理の閾値によっては、２値化処理後の読取データＣ３が全白になってしまい、ＡＬＭ−０１：「全白」と誤判定されてしまう問題が生じる。これを回避するには、例えば、２値化処理した際に多階調でのヒストグラムを保存しておき、ヒストグラムを参照して全白でない場合には、ＡＬＭ−０２に分類されないようにすればよい。このように、印刷濃度に関する異常の場合は、適宜ヒストグラムを参照することにより、誤判定の問題を解消することができる。   Note that when the print result density is abnormal and ALM-08 in FIG. 7 is to be determined as “light”, depending on the threshold value of the binarization process of the reading unit 12, the read data after the binarization process C3 becomes all white, and there is a problem that ALM-01: “all white” is erroneously determined. In order to avoid this, for example, when a binarization process is performed, a multi-gradation histogram is stored, and if it is not all white with reference to the histogram, it is not classified into ALM-02. Good. As described above, in the case of an abnormality relating to the print density, the problem of erroneous determination can be solved by referring to the histogram as appropriate.

尚、ステップＳ２７の誤差のパターンの判定アルゴリズムは、ステップＳ３０〜Ｓ３６の方法に限定されず、公知のパターンマッチングの手法を適用することができる。   The error pattern determination algorithm in step S27 is not limited to the method in steps S30 to S36, and a known pattern matching method can be applied.

続いて、図９のステップＳ２８に含まれるステップＳ３７〜Ｓ４４において、それぞれステップＳ２７の判定結果に対応したエラーコードＣ８（「ＡＬＭ−０１」〜「ＡＬＭ−０８」）を表示する。   Subsequently, in steps S37 to S44 included in step S28 of FIG. 9, error codes C8 ("ALM-01" to "ALM-08") corresponding to the determination result of step S27 are displayed.

以上説明したように、第１の実施形態に係るプリンタの異常検出装置２によれば、ピクセルデータＣ５と読取データＣ３間で生じる可能性のある誤差を複数の誤差のパターンに分類し、分類された誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベース３を用意しておき、プリンタ１で印刷異常が検出された場合に、データベース３を参照して、各分割領域の読取データの黒ピクセル比率Ｃ４とピクセルデータの黒ピクセル比率Ｃ６間の誤差Ｃ７が、データベース３の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、該印刷異常の原因となる被疑部品を特定することが可能になる。   As described above, according to the printer abnormality detection device 2 according to the first embodiment, errors that may occur between the pixel data C5 and the read data C3 are classified into a plurality of error patterns. A database 3 storing information on the suspected part corresponding to each error pattern is prepared, and when the printer 1 detects a printing abnormality, the database 3 is referred to and the read data of each divided area is referred to. By determining which of the error patterns in the database 3 corresponds to the error C7 between the black pixel ratio C4 and the black pixel ratio C6 of the pixel data, the suspicious part that causes the printing abnormality can be specified. It becomes possible.

プリンタ１のユーザは、エラーコードＣ８の表示によりプリンタ１が異常状態であること及び誤差のパターンの情報を得ることができるという効果が得られる。   The user of the printer 1 can obtain the effect that the printer 1 is in an abnormal state and the error pattern information can be obtained by displaying the error code C8.

プリンタ１のユーザは、保守担当者に連絡し、表示されたエラーコードＣ８を知らせる。エラーコードＣ８と被疑部品Ｃ９とは図７に示すように対応しているため、プリンタ１の保守担当者は被疑部品Ｃ９を特定することができるという効果が得られる。即ち、プリンタ１の保守担当者は現場で故障診断を行わなくても被疑部品Ｃ９を手配して、部品の到着後に現場に行って被疑部品の交換作業を行えばよい。従来、故障診断と被疑部品交換で２度、現場で作業を行う必要があったが、プリンタの異常検出装置２を使用することで被疑部品の交換作業の１回で済むことになり、プリンタの保守担当者の負担が減ると共に、保守経費を減らすことができる。また、故障診断にかかる時間が不要になるため、早く正常状態に復帰させることが可能になる。   The user of the printer 1 contacts the maintenance staff and informs the displayed error code C8. Since the error code C8 and the suspected part C9 correspond as shown in FIG. 7, an effect that the person in charge of maintenance of the printer 1 can specify the suspected part C9 is obtained. That is, the person in charge of maintenance of the printer 1 may arrange the suspected part C9 without performing fault diagnosis at the site, and perform the replacement work of the suspected part by going to the site after the arrival of the part. Conventionally, it has been necessary to perform work twice at the site for failure diagnosis and replacement of suspected parts. However, using the printer abnormality detection device 2 requires only one replacement of suspected parts. The burden on the maintenance staff is reduced and the maintenance cost can be reduced. Further, since time required for failure diagnosis is not required, it is possible to quickly return to the normal state.

尚、実施形態で開示した内容について、以下に示すような変形、修正が可能である。   In addition, about the content disclosed by embodiment, the deformation | transformation and correction as shown below are possible.

実施形態では、読取データＣ３とピクセルデータＣ５を比較するのに各分割領域の黒ピクセル比率を使用する場合を例示したが、それに限定されない。黒ピクセル比率の代わりに、画像の特性を表す任意の特徴量を使用することができる。例えば、各分割領域の分散値を使用すると、印刷結果にノイズ量が増えたか否かをチェックすることができる。   In the embodiment, the case where the black pixel ratio of each divided region is used to compare the read data C3 and the pixel data C5 is illustrated, but the present invention is not limited to this. Instead of the black pixel ratio, an arbitrary feature amount representing the characteristics of the image can be used. For example, if the variance value of each divided area is used, it can be checked whether or not the amount of noise has increased in the print result.

実施形態では、白黒の２値画像のプリンタの場合を例示したが、それに限定されない。例えば、白黒の連続階調の画像（グレースケール画像）のプリンタに対しても適用することができる。白黒の連続階調の画像の場合には、イメージセンサで読み取った多階調のデータを２値化せずにそのまま使用する。一方、ピクセルデータのほうも多階調のビットマップ画像となる。多階調の読取データと多階調のピクセルデータを比較する際には、特徴量として黒ピクセル比率の代わりに、例えば、各分割領域内の画素の階調値の平均を使用すればよい。   In the embodiment, the case of a monochrome binary image printer is illustrated, but the present invention is not limited to this. For example, the present invention can be applied to a printer for monochrome continuous tone images (grayscale images). In the case of a monochrome continuous tone image, the multi-tone data read by the image sensor is used as it is without being binarized. On the other hand, the pixel data is also a multi-tone bitmap image. When comparing multi-gradation read data and multi-gradation pixel data, for example, an average of gradation values of pixels in each divided region may be used as the feature amount instead of the black pixel ratio.

また、カラープリンタに対しても、実施形態の開示内容を拡張して適用することができる。具体的には、読取部１２のイメージセンサとしてカラーのラインＣＣＤ等を使用して、ＲＧＢ３色で色分解した読取データを取得する。一方、ピクセルデータもＲＧＢチャネル毎に生成する。そして、色チャネル毎に、各分割領域の読取データとピクセルデータを比較すればよい。   Also, the disclosure of the embodiment can be extended and applied to a color printer. Specifically, using a color line CCD or the like as the image sensor of the reading unit 12, read data that has been color-separated with three colors of RGB is acquired. On the other hand, pixel data is also generated for each RGB channel. Then, the read data and pixel data of each divided region may be compared for each color channel.

また、実施形態では、プリンタ１にプリンタの異常検出装置２を装着する構成について例示したが、それに限定されない。例えば、異常検出装置を組み込んだ構成のプリンタを提供することも可能である。   Further, in the embodiment, the configuration in which the printer abnormality detection device 2 is mounted on the printer 1 is exemplified, but the present invention is not limited to this. For example, it is possible to provide a printer having a configuration in which an abnormality detection device is incorporated.

実施形態で開示した異常検出の処理は、常時行うようにしてもよいし、或いは、テストモードにしたときだけ、異常検出の処理を行うようにしてもよい。   The abnormality detection process disclosed in the embodiment may be performed constantly, or the abnormality detection process may be performed only when the test mode is set.

また、プリンタで印刷した印刷物をプリンタと分離したスキャナで取り込んで、異常検出の処理を行うようにしてもよい。この場合、異常検出の処理はオフラインで行うため、異常検出装置をプリンタに接続するインターフェースが不要となり、任意のプリンタに容易に対応することができる。   Also, the abnormality detection process may be performed by taking a printed matter printed by the printer with a scanner separated from the printer. In this case, since the abnormality detection process is performed off-line, an interface for connecting the abnormality detection apparatus to the printer is not required, and it is possible to easily cope with any printer.

実施形態では、電子写真方式のレーザプリンタについて例示したが、それに限定されず、任意の方式のプリンタに対応することが可能である。例えば、インクジェットプリンタ、ドットインパクトプリンタ、熱転写プリンタ等に適用することができる。ここで、プリンタの種別により異常時に発生する可能性のある誤差のパターン及び誤差のパターンに対応した被疑部品は異なるので、プリンタの種別毎に、データベース３のエラー情報８を用意すればよい。さらに、機種によって誤差のパターン、及び誤差のパターンに対応する被疑部品が異なる場合には、機種毎にデータベース３のエラー情報８を用意すればよい。   In the embodiment, an example of an electrophotographic laser printer has been described. However, the present invention is not limited to this, and can be applied to an arbitrary printer. For example, the present invention can be applied to an ink jet printer, a dot impact printer, a thermal transfer printer, and the like. Here, since the error pattern that may occur at the time of abnormality and the suspected part corresponding to the error pattern differ depending on the type of printer, the error information 8 in the database 3 may be prepared for each type of printer. Further, when the error pattern and the suspicious part corresponding to the error pattern differ depending on the model, the error information 8 in the database 3 may be prepared for each model.

具体的に、プリンタの種別毎にデータベース３のエラー情報８を用意するには、以下のようにすればよい。例えば、全く印刷がされない異常の場合（図７のＡＬＭ−０１：「全白」に相当）について、プリンタの種別毎にその原因を分析する。インクジェットプリンタの場合は、インク吐出ノズルの詰まり、印刷データを変換する制御装置の異常、等の原因が考えられ、その原因に対応する被疑部品を登録すればよい。また、ドットインパクトプリンタの場合は、インクリボンを紙に転写する部分の異常、印刷データを変換する制御装置の異常、等の原因が考えられ、その原因に対応する被疑部品を登録すればよい。また、熱転写プリンタの場合には、熱転写ヘッドの加熱制御の異常、印刷データを変換する制御装置の異常、等の原因が考えられ、その原因に対応する被疑部品を登録すればよい。以上、ＡＬＭ−０１：「全白」の場合について説明したが、他の誤差のパターンの場合にも、プリンタの種別に応じて、誤差のパターンの原因に対応した被疑部品を登録すればよい。   Specifically, the error information 8 in the database 3 can be prepared for each printer type as follows. For example, in the case of an abnormality in which printing is not performed at all (corresponding to ALM-01: “all white” in FIG. 7), the cause is analyzed for each type of printer. In the case of an ink jet printer, causes such as clogging of ink discharge nozzles, abnormality of a control device for converting print data, and the like are considered, and a suspected part corresponding to the cause may be registered. In the case of a dot impact printer, there may be causes such as an abnormality in a portion where an ink ribbon is transferred to paper, an abnormality in a control device for converting print data, and the like, and a suspected part corresponding to the cause may be registered. In the case of a thermal transfer printer, there may be causes such as an abnormality in heating control of the thermal transfer head, an abnormality in a control device that converts print data, etc., and a suspected part corresponding to the cause may be registered. The case of ALM-01: “all white” has been described above. However, in the case of other error patterns, a suspected part corresponding to the cause of the error pattern may be registered according to the type of printer.

本発明のプリンタの異常検出装置は、プリンタ全般（インクジェットプリンタ、ドットインパクトプリンタ、熱転写プリンタ、レーザプリンタ等の様々な方式のプリンタを含む）の障害発生を検出し、修理や交換の対象となる被疑部品を特定するのに利用することができる。   The abnormality detection device for a printer according to the present invention detects a failure of a general printer (including various types of printers such as an ink jet printer, a dot impact printer, a thermal transfer printer, and a laser printer), and is suspected of being repaired or replaced. Can be used to identify parts.

なお、本発明の全開示（請求の範囲及び図面を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲及び図面を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。   Note that, within the scope of the entire disclosure (including claims and drawings) of the present invention, the embodiments can be changed and adjusted based on the basic technical concept. Various combinations or selections of various disclosed elements (including each element of each claim, each element of each embodiment, each element of each drawing, etc.) are possible within the scope of the claims of the present invention. . That is, the present invention naturally includes various variations and modifications that could be made by those skilled in the art according to the entire disclosure including the claims and the drawings, and the technical idea. In particular, with respect to the numerical ranges described in this document, any numerical value or small range included in the range should be construed as being specifically described even if there is no specific description.

１：プリンタ
２：プリンタの異常検出装置
３：データベース
４：ピクセルデータ分割領域位置情報
５：読取データ分割領域位置情報
６：位置情報
７：閾値情報
８：エラー情報
１０：印刷部
１１：イメージセンサ
１２：読取部
１４：読取データ特徴量算出部
１６：読取データ特徴量記録部
２０：ピクセルデータ再生部
２２：ピクセルデータ特徴量算出部
２４：ピクセルデータ特徴量記録部
２６：画像比較部
２８：誤差パターン判定部
３０：エラー表示部
３１：用紙
３２：光学部
３３：現像部
３４：定着部
３６：分割領域位置情報
Ｃ０：用紙サイズ
Ｃ１：印刷データ
Ｃ２：印刷物
Ｃ３：読取データ
Ｃ４：黒ピクセル比率（読取データの特徴量）
Ｃ６：黒ピクセル比率（ピクセルデータの特徴量）
Ｃ５：ピクセルデータ
Ｃ７：誤差
Ｃ８：エラーコード
Ｃ９：被疑部品 1: Printer 2: Printer abnormality detection device 3: Database 4: Pixel data divided region position information 5: Read data divided region position information 6: Position information 7: Threshold information 8: Error information 10: Printing unit 11: Image sensor 12 : Reading unit 14: Reading data feature amount calculating unit 16: Reading data feature amount recording unit 20: Pixel data reproducing unit 22: Pixel data feature amount calculating unit 24: Pixel data feature amount recording unit 26: Image comparing unit 28: Error pattern Determination unit 30: error display unit 31: paper 32: optical unit 33: development unit 34: fixing unit 36: divided region position information C0: paper size C1: print data C2: printed material C3: read data C4: black pixel ratio (read) Data features)
C6: Black pixel ratio (pixel data feature value)
C5: Pixel data C7: Error C8: Error code C9: Suspected part

Claims (8)

入力した印刷データを印刷するプリンタに装着し、該プリンタの異常検出を行うプリンタの異常検出装置であって、
前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部と、
前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部と、
前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部と、
予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を、印刷方向横配列、及び／又は印刷方向縦配列と対応付けられた複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースと、
を備え、
前記画像比較部が出力した前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定し、前記データベースを参照して前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定し、
前記データベースを、プリンタの種別に応じて設定し、
前記画像比較部は、黒ピクセル比率に基づいて、前記誤差を算出することを特徴とするプリンタの異常検出装置。 A printer abnormality detecting device that is mounted on a printer that prints input print data and detects abnormality of the printer,
A pixel data reproducing unit for generating pixel data from the print data;
A reading unit that reads a printed matter printed by the printer with an image sensor and generates read data;
An image comparison unit that compares the pixel data and the read data at positions corresponding to each other and outputs an error;
The error that may occur between the pixel data and the read data is classified in advance into a plurality of error patterns associated with the printing direction horizontal arrangement and / or the printing direction vertical arrangement, and the classified errors A database in which information of suspected parts corresponding to each pattern is stored;
With
When the error output by the image comparison unit is not within a predetermined range, the printer is determined to be in an abnormal state, and the error is classified into the plurality of error patterns classified in the database with reference to the database. By determining which one corresponds to, identify the suspected part that is estimated to be the cause of the error ,
Set the database according to the type of printer,
The printer abnormality detection device , wherein the image comparison unit calculates the error based on a black pixel ratio . 複数の分割領域の位置を示す分割領域位置情報を設定し、
前記分割領域位置情報に基づいて、前記複数の分割領域毎の前記ピクセルデータの特徴量を算出する、ピクセルデータ特徴量算出部と、
前記分割領域位置情報に基づいて、前記複数の分割領域毎の前記読取データの特徴量を算出する、読取データ特徴量算出部と、
をさらに備え、
前記画像比較部は、前記複数の分割領域毎の、前記ピクセルデータの特徴量と前記読取データの特徴量の差を前記誤差として出力する、ことを特徴とする請求項１に記載のプリンタの異常検出装置。 Set the division area position information indicating the position of the plurality of division areas,
A pixel data feature amount calculation unit that calculates a feature amount of the pixel data for each of the plurality of divided regions based on the divided region position information;
A read data feature amount calculation unit that calculates a feature amount of the read data for each of the plurality of divided regions based on the divided region position information;
Further comprising
The printer abnormality according to claim 1, wherein the image comparison unit outputs, as the error, a difference between a feature amount of the pixel data and a feature amount of the read data for each of the plurality of divided regions. Detection device. 前記分割領域位置情報は、印刷する用紙サイズに応じて設定されることを特徴とする請求項２に記載のプリンタの異常検出装置。   The printer abnormality detection device according to claim 2, wherein the divided region position information is set according to a paper size to be printed. 前記特徴量は、黒ピクセル比率であることを特徴とする請求項２または３に記載のプリンタの異常検出装置。   4. The printer abnormality detection device according to claim 2, wherein the feature amount is a black pixel ratio. 前記読取部は、前記印刷物を多階調で読み取り、所定の閾値以下を黒データとする２値化を行って前記読取データとする、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一に記載のプリンタの異常検出装置。   5. The read unit according to claim 1, wherein the reading unit reads the printed matter with multiple gradations, performs binarization using black data below a predetermined threshold as the read data. The printer abnormality detection device as described. 入力した印刷データを印刷する印刷部と、
前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生部と、
前記印刷部により印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取部と、
前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較部と、
予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を、印刷方向横配列、及び／又は印刷方向縦配列と対応付けられた複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースと、
を備え、
前記画像比較部が出力した前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定し、前記データベースを参照して前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定し、
前記データベースは、プリンタの種別に応じて設定され、
前記画像比較部は、黒ピクセル比率に基づいて、前記誤差を算出することを特徴とするプリンタ。 A print section for printing the input print data;
A pixel data reproducing unit for generating pixel data from the print data;
A reading unit that reads a printed matter printed by the printing unit with an image sensor and generates read data;
An image comparison unit that compares the pixel data and the read data at positions corresponding to each other and outputs an error;
The error that may occur between the pixel data and the read data is classified in advance into a plurality of error patterns associated with the printing direction horizontal arrangement and / or the printing direction vertical arrangement, and the classified errors A database in which information of suspected parts corresponding to each pattern is stored;
With
When the error output by the image comparison unit is not within a predetermined range, the printer is determined to be in an abnormal state, and the error is classified into the plurality of error patterns classified in the database with reference to the database. By determining which one corresponds to, identify the suspected part that is estimated to be the cause of the error ,
The database is set according to the type of printer,
The printer according to claim 1, wherein the image comparison unit calculates the error based on a black pixel ratio . 入力した印刷データを印刷するプリンタの異常検出を行うプリンタの異常検出方法であって、
前記印刷データからピクセルデータを生成するピクセルデータ再生ステップと、
前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取り、読取データを生成する読取ステップと、
前記ピクセルデータと前記読取データを互いに対応する位置で比較し、誤差を出力する画像比較ステップと、
予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を、印刷方向横配列、及び／又は印刷方向縦配列と対応付けられた複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを用意するステップと、
前記画像比較ステップによる前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定するステップと、
前記データベースを参照して前記画像比較ステップでの誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定するステップと、
前記データベースを、プリンタの種別に応じて設定するステップと、
黒ピクセル比率に基づいて、前記誤差を算出するステップと、
を含むことを特徴とするプリンタの異常検出方法。 A printer abnormality detection method for detecting abnormality of a printer that prints input print data,
A pixel data reproduction step of generating pixel data from the print data;
A reading step of reading a printed matter printed by the printer with an image sensor and generating read data;
An image comparison step of comparing the pixel data and the read data at positions corresponding to each other and outputting an error;
The error that may occur between the pixel data and the read data is classified in advance into a plurality of error patterns associated with the printing direction horizontal arrangement and / or the printing direction vertical arrangement, and the classified errors Preparing a database in which information of suspected parts corresponding to each pattern is stored;
Determining that the printer is in an abnormal state when the error due to the image comparison step is not within a predetermined range;
It is estimated that the error is caused by determining which of the plurality of error patterns classified in the database corresponds to the error in the image comparison step with reference to the database. Identifying the suspected part;
Setting the database according to the type of printer;
Calculating the error based on a black pixel ratio;
An abnormality detection method for a printer, comprising: 入力した印刷データを印刷するプリンタの異常検出をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記印刷データから生成したピクセルデータと、前記プリンタで印刷された印刷物をイメージセンサで読み取った読取データと、を互いに対応する位置で比較し、誤差を算出する処理と、
前記誤差が所定範囲内にない場合に前記プリンタが異常状態であると判定する処理と、
予め、前記ピクセルデータと前記読取データ間で生じる可能性のある誤差を、印刷方向横配列、及び／又は印刷方向縦配列と対応付けられた複数の誤差のパターンに分類し、分類された前記誤差のパターン毎に対応する被疑部品の情報を記憶させたデータベースを参照して、前記誤差が前記データベースで分類された前記複数の誤差のパターンのいずれに対応するかを判定することにより、前記誤差の原因となっていると推定される被疑部品を特定する処理と、
前記データベースを、プリンタの種別に応じて設定する処理と、
黒ピクセル比率に基づいて、前記誤差を算出する処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 A program for causing a computer to detect abnormality of a printer that prints input print data,
A process of comparing the pixel data generated from the print data and the read data obtained by reading the printed matter printed by the printer with an image sensor at positions corresponding to each other, and calculating an error;
A process of determining that the printer is in an abnormal state when the error is not within a predetermined range;
The error that may occur between the pixel data and the read data is classified in advance into a plurality of error patterns associated with the printing direction horizontal arrangement and / or the printing direction vertical arrangement, and the classified errors By referring to the database storing the information of the suspicious part corresponding to each pattern, it is determined which of the plurality of error patterns classified in the database corresponds to the error. Processing to identify the suspected parts that are presumed to be the cause,
Processing for setting the database according to the type of printer;
A process of calculating the error based on a black pixel ratio;
A program that causes a computer to execute.

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