JP5812441B2 - Printer, printer abnormality detection device, and abnormality detection method thereof - Google Patents
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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,
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
「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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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)
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 .
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 .
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:
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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