JP5825863B2 - 画像処理装置およびその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、電子写真方式による画像形成を行う画像形成装置およびその制御方法に関する。

従来、レーザ光を像担持体上に走査することで画像を形成するレーザビームプリンタや複写機等、いわゆる電子写真方式の画像形成装置が知られている。電子写真方式の画像形成装置においては一般に、帯電、露光、現像、転写、定着、クリーニング等の複数のプロセスを経て画像を形成する。

ここで、一般的な電子写真プロセスについて説明する。まず帯電手段が、像担持体である感光体を一様に帯電させた後、露光手段が感光体に画像信号に応じたレーザ光を露光し、感光体上に静電潜像を形成する。このときレーザ光が走査する方向を主走査方向といい、この主走査方向と直交する副走査方向に順次感光体を回転させながら、静電潜像を形成する。その後、現像手段が感光体上の静電潜像を現像し、感光体上にトナー像を形成する。その際、現像手段がトナーを帯電させた後、略等速度で回転する現像ローラーを用いて感光体へトナーを供給し、このトナーを静電潜像に付着させてトナー像を形成する。そして、感光体上のトナー像を記録媒体上に転写し、定着することで画像を形成する。なお、感光体上に残った転写残トナーはクリーニング手段により回収される。

このような画像形成装置では、各種の原因により、形成された画像に濃淡による横縞（以下、バンディングと記述する）が発生し、画像の品質を著しく損なうという問題があった。

例えば、感光体の回転速度が変動することによって、露光手段が感光体上を主走査する間隔（以下、走査間隔と記述する）にバラツキが生じ、バンディングが発生する。感光体の回転速度が高いときは走査間隔が大きくなるため、単位面積当たりの露光量が少なくなる。従って、このとき形成された画像は、本来形成したい画像の濃度よりも薄くなる。また感光体の回転速度が低いときは走査間隔が小さくなるため、単位面積当たりの露光量が多くなる。従ってこのとき形成された画像は、本来形成したい画像の濃度よりも濃くなる。

また、露光強度が変動することによりバンディングが発生することもある。例えば、レーザ光の照射強度に誤差が生じた結果、露光量が変動してしまう。感光体上一様に露光しようとしても、レーザ光の照射強度が弱い場合は露光量が小さくなり、形成される画像は薄くなる。一方レーザ光の照射強度が強い場合は露光量が大きくなり、形成される画像が濃くなってしまう。

さらに別の例として、現像ローラーの回転速度が変動することによって、バンディングが発生する場合もある。現像ローラーの回転速度が低いと、供給されるトナーが少なくなる。その結果、静電潜像に付着するトナーも少なくなり、形成される画像は本来形成したい画像の濃度よりも薄くなる。また、現像ローラーの回転速度が高いと、供給されるトナーが多くなる。その結果、静電潜像に付着するトナーも多くなり、形成される画像は本来形成したい画像の濃度よりも濃くなる。

上述したように、バンディングの発生要因は複数存在する。このため、バンディングを適切に抑制するには、複数の発生要因となるモジュールに応じてバンディングを補正する必要がある。そこで、感光体、帯電手段、露光手段、現像手段および転写手段などの複数のサブモジュールのうち、第一のサブモジュールと第二のサブモジュールの位相と濃度変動を検知し、バンディングの補正を行う技術がある。（特許文献１）

特開２００７−１４０４０２号公報

しかしながら、特許文献１に記載された方法では、予め設定してあるサブモジュールに起因するバンディングを抑制する技術である。このため、複数のサブモジュールに位相検知手段等の機構を設ける必要がある。また、予め設定されていないサブモジュールに起因するバンディング量を検知することができないため、必ずしもバンディングを発生させる主な要因を補正できず、バンディング残ってしまう場合がある。さらに、変動周期が同じ、または近い複数のサブモジュールがあった場合、濃度変動の原因となっていたサブモジュールを特定することが難しい。
そこで本発明の目的は、バンディングの主たる発生要因を精度よく特定することにある。

前述の課題を解決するために本発明は、電子写真方式により周期的な運動をする複数のモジュールを用いて画像を形成するための画像処理装置であって、前記複数のモジュールを用いて、互いに離れたラインが形成された１つのテストパターンの画像形成を制御する制御手段と、前記テストパターンの画像形成した結果を、センサを用いて読み取ることにより得られる画像データを取得する取得手段と、前記画像データに基づいて、前記テストパターンに含まれるラインごとの輝度分布を算出する輝度分布算出手段と、
前記輝度分布から、ラインの位置ずれに起因するバンディングの振幅スペクトルと、ラインの強度変動に起因するバンディングの振幅スペクトルを算出するスペクトル算出手段と、前記２つの振幅スペクトルに基づいて、前記複数のモジュールからバンディングの要因であるモジュールを特定する特定手段とを有することを特徴とする。

以上本発明によれば、バンディングの発生の主な要因を精度良く特定することができる。

画像形成装置の構成図である。 バンディング発生要因特定処理のフローチャートである。 画像形成装置のコントローラ部の機能を示すブロック図である。 画像形成装置のテストチャートを説明する図である。 輝度分布算出部および特徴量算出部における処理を説明する概念図である。 周波数解析部および要因特定部において算出される振幅スペクトルと、要因リストの例を説明する図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を好適な実施例に従って詳細に説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例にすぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

図１は、本実施例に適用可能な画像形成装置の構成図である。この画像形成装置は、リーダ部１、コントローラ部２、エンジン部３から構成される。

リーダ部１は、コンタクトガラス１０１、走査光学系１０２、イメージセンサ１０３、を有する。リーダ部１は、コントローラ２から出される読み取り命令に応じて、コンタクトガラス１０１上に配置された原稿を、走査光学系１０２によりスキャンする。走査光学系１０２は、光源（蛍光灯など）、ミラー、レンズ等から構成されており、原稿の反射光をイメージセンサ１０３に結像させる。イメージセンサ１０３は、受光した光量を画像データとしてコントローラ部２へ出力する。

コントローラ部２は、図示しない操作端末、ハードディスクドライブ、コンピュータ、サーバ、ネットワークなどとのインターフェースを有し、リーダ部１への読み取り命令や、エンジン部３への印刷命令などを出力する。また、入力された画像データに対して解像度変換処理、階調補正処理、ハーフトーン処理等の画像処理を施し、エンジン部３が出力可能な画像信号に変換し、エンジン部３へ出力する。

エンジン部３は、制御部３０１、感光体ドラム３０２、帯電器３０３、露光器３０４、現像器３０５、転写器３０６、定着器３０７を有する。

ここで、エンジン部３における画像形成処理について説明する。

まず、像担持体である感光体ドラム３０２は、外周面に帯電極性が負極性である有機光導電体層を有し、矢印の方向に回転する。

（帯電）
帯電器３０３は、負極性の電圧を印加され、感光体ドラム３０２の表面に帯電粒子を照射することにより、感光体ドラム３０２の表面を一様な負極性の電位に帯電する。帯電された感光体ドラム３０２は、矢印の方向に回転する。

（露光）
露光器３０４は、制御部３０１から取得する制御信号に基づいてレーザ光を駆動し、感光体ドラム３０２上にレーザ光を走査する。これにより、帯電した感光体ドラム３０２の表面に静電潜像を形成する。

（現像）
現像器３０５は、略等速度で回転する現像ローラーを用いて、負極性に帯電させたトナーを感光体ドラム３０２へ供給する。これにより、感光体ドラム３０２上の静電潜像にトナーを付着させ、静電潜像を反転現像する。

（転写）
転写器３０６は、正極性の電荷を印加され、負極性に帯電している感光体ドラム３０２上に担持されたトナー像を記録媒体へ転写する。

（定着）
定着器３０７は、トナー像を転写された記録媒体Ｐに加圧加熱などの処理を施し、画像を定着させる。

なお、本実施例では説明を簡単にするために、単色の画像形成部（感光体ドラム３０２、帯電器３０３、レーザスキャナ３０４、現像器３０５により現像する手段）のみを図示している。カラー画像形成装置の場合には、例えばシアン、マゼンタ、イエロー、及びブラックの各色に対する画像形成部が記録媒体の移動方向に沿って順次配列される。あるいは、各色の現像器３０５を１つの感光体ドラム３０２の周囲に沿って配列する場合や、回転可能な筐体に各色の現像器３０５を配置する場合がある。

本実施例における画像形成装置は以上の構成により、所望の印刷物を出力する。しかしながら、様々な要因により出力される画像にバンディングが発生してしまう。そこで、本実施例における画像形成装置は、様々な要因のうち、バンディングを発生させている主な要因を特定する。

コントローラ部２は、バンディングを観測するためのテストチャートの画像信号をエンジン部３へ出力する。エンジン部３はコントローラ部２から入力された画像信号に基づいて、テストチャートを形成した印刷物を出力する。リーダ部１はさらに、エンジン部３が出力したテストチャートを形成した印刷物を読み込み、コントローラ部２へテストチャートを読みこんだ画像データ（以下、テストチャートデータ）を出力する。コントローラ部２は、テストチャートデータの解析結果に基づいてバンディングの主要因を特定し、図示しない操作端末に表示する。以下に、バンディング要因特定処理について詳細に説明する。

図３（ａ）は、コントローラ部２の構成を示すブロック図である。

テストチャート生成部２０１は、テストチャートを生成するためエンジン部３にテストチャートの画像信号を出力する。ここでテストチャートは、等間隔、等強度のラインを描いた画像を用いる。図４に、テストチャートの例を示す。本実施例においてエンジン３は、解像度を６００ｄｐｉ（ｄｏｔ／ｉｎｃｈ）、１ピクセルあたりの表現可能な階調数は２値で表され、１ピクセルに対してドットを打つか否かで画像形成する。図４（ａ）が示すテストチャートは、幅６００ピクセル（主走査方向）、高さ２４００ピクセル（副走査方向）の画像であり、高さ１ピクセルのラインを３ピクセルずつあけて繰り返し印字するパターンである。この画像は、言い換えると１５０ｌｐｉ、面積率２５％の横万線画像に相当する。

ガンマ変換部２０２は、入力されたテストチャートを読みこんだ画像データＩ（ｉ、ｊ）（以下、テストチャートデータ）を輝度画像データＹ（ｉ、ｊ）に変換する。

輝度分布算出部２０３は、輝度画像データＹ（ｉ、ｊ）に基づいて、テストチャートに形成されたラインの輝度分布（ライン輝度分布）を算出する。

特徴量算出部２０５は、輝度分布算出部２０３が算出したライン輝度分布から、ラインごとの特徴量を求める。特徴量とは、ラインの太さや濃さに相当する。

周波数解析部２０４は、輝度分布算出部２０３が算出したライン輝度分布を周波数解析し、ライン輝度分布振幅スペクトルを算出する。また、特徴量算出部２０５が算出した特徴量に基づいて、ライン強度振幅スペクトルを算出する。

要因特定部２０６は、ライン輝度分布とライン強度振幅スペクトルとから、ライン間隔振幅スペクトルを算出する。そして、ライン強度振幅スペクトルおよびライン間隔振幅スペクトルを参照し、要因リスト保持部２０７に保持された要因リストの各デバイスに対応する振幅スペクトルを、各デバイスのバンディング寄与度として算出する。

図２（ａ）は、本実施例に適用可能な画像形成装置におけるバンディング発生要因特定処理のフローチャートである。

ステップＳ１００１において、テストチャート生成部２０１はテストチャートを生成するための画像信号を生成する。ここでは、図４（ａ）が示すテストチャートを例に説明する。

ステップＳ１００２において、エンジン部３は、コントローラ部２から取得したテストチャートの画像信号に基づいて、画像を形成する。まず、帯電器３０３が、感光体ドラム３０２の表面を所定の電位に帯電する。露光器３０４は、帯電された感光体ドラム３０２上にレーザ光を照射し、コントローラ部２から出力されたテストチャートの画像信号に従って、静電潜像を書き込む。現像器３０５は、感光体ドラム３０２上の静電潜像にトナーを供給し現像する。転写器３０６は、感光体ドラム３０２上に形成されたトナー像を、記録媒体である用紙に転写する。転写後、感光体ドラム３０２上に残存するトナーは、ドラムクリーナ（不図示）によって除去される。定着器３０７は、用紙上に転写されたトナー像を加熱、加圧定着し、トナー像が定着した用紙を、印刷物として出力する。

ステップＳ１００３において、テストチャートが形成された印刷物はリーダ部１のコンタクトガラス１０１上に設置され、テストチャートデータＩ（ｉ、ｊ）として読み込まれる。ここでは、リーダ部１の解像度ＤＰＩは１２００ｄｐｉである。符号（ｉ、ｊ）は画素位置を表し、ｉは主走査方向における位置（１≦ｉ≦１２００）、ｊは副走査方向における位置（１≦ｊ≦４８００）を示す。リーダ部１は読みこんだテストチャートデータＩ（ｉ、ｊ）をコントローラ部２に出力する。本実施例では、リーダ部１の解像度ＤＰＩは１２００ｄｐｉであるとする。

ステップＳ１００４において、ガンマ変換部２０２は、入力されたテストチャートデータＩ（ｉ、ｊ）を輝度画像データＹ（ｉ、ｊ）に変換する。図４（ｂ）は輝度画像データＹ（ｉ、ｊ）の模式図を示す。この際、データの変換は、行列演算やＬＵＴ（ルックアップテーブル）など一般的な方法で行われる。

ステップＳ１００５において、輝度分布算出部２０３は、前記輝度画像データＹ（ｉ、ｊ）からライン輝度分布Ｙｃｌｉｐ（ｊ）を算出する。まず、輝度分布算出部２０３は、式（１）の通りに輝度画像データＹ（ｉ、ｊ）を主走査方向に平均化し、副走査方向の輝度分布Ｙｍｅａｎ（ｊ）に変換する。

ここで、Ｎｉは主走査方向の画素数である。

図４（ｃ）は輝度分布Ｙｍｅａｎを表わす。さらに、輝度分布算出部２０３は、図５（ａ）に示すように閾値Ｔｈを有しており、輝度分布Ｙｍｅａｎにおいて閾値Ｔｈを下回る副走査位置ｊの領域をテストチャートにおけるラインが形成された位置として認識する。輝度分布算出部２０３は、式（２）の通りに、Ｙｍｅａｎ（ｊ）から閾値Ｔｈを減算した後、反転し０未満をクリッピングし、テストチャートにおける各ラインの輝度分布（以下、ライン輝度分布）Ｙｃｌｉｐ（ｊ）を算出する。図５（ｂ）に輝度分布Ｙｍｅａｎとライン輝度分布Ｙｃｌｉｐ（ｊ）の関係を示す。

ここで、閾値Ｔｈは、図４（ａ）に示すテストチャートにおける１５０ｌｐｉのライン１本１本を分離するのに適切な値であればよい。閾値Ｔｈは、輝度画像データＹ（ｉ、ｊ）もしくは輝度分布Ｙｍｅａｎ（ｊ）から、大津の方法などの一般的な閾値算出方法を用いて設定することができる。図４（ｃ）が示すように、エンジン部３は画像形成のプロセスにおいて、テストチャートの各ラインの位置や強度に誤差を含んだ印刷物を出力する。つまり、テストチャートに形成された全てのラインは、等間隔かつ同じ太さの線であるはずにも関わらず、実際に形成される画像では線同士の間隔や濃さ、太さにバラツキが生じる。このようなバラツキがバンディングとして目立つ。なお、各ラインを適切に分離できない場合は、テストチャートのライン間隔を変更したり、リーダ部１による読み取り後の画像データに傾き補正などの調整処理を施したりすることで対応可能である。

ステップＳ１００６において、周波数解析部２０４は、ライン輝度分布Ｙｃｌｉｐ（ｊ）を周波数解析し、発生しているバンディングの周波数を算出する。まず、周波数解析部２０３は、ライン輝度分布Ｙｃｌｉｐを高速フーリエ変換（ＦＦＴ）し、複素数列Ｆを生成する。つづいて式（４）の通りに、得られた複素数列Ｆを振幅値に変換し、視覚の感度特性ＶＴＦと積算することにより、ライン輝度分布振幅スペクトルＡ（ν）を求める。

ここで、νは周波数、Ｎｊは副走査方向の画素数、ＤＰＩはステップＳ１００３においてリーダ部１が読み込んだ際のリーダ解像度、Ｒは観察距離である。式（５）はＤｏｏｌｅｙのＶＴＦとして知られるものであり、周波数の異なるパターンに対する人間の視覚感度を示したものである。つまり、ＶＴＦの高い周波数帯に発生したバンディングは目立ちやすく、ＶＴＦの低い周波数帯に発生したバンディングは目立ちにくい。式（４）の処理により、視覚的に目立ちやすいバンディングの周波数成分を抽出することができる。図６（ａ）はステップＳ１１０６において算出されたライン輝度分布振幅スペクトルＡ（ν）を示す。

なお、式（３）のＦＦＴにおいて副走査画素数Ｎｊは２のべき乗である必要があるので、適当なサイズで切り出せばよい。図４（ａ）が示すテストチャートにおいては、６００ｄｐｉ２４００ピクセルを入力としているので、１２００ｄｐｉで読み込んだ画像サイズはおおよそ４８００ピクセルであり、２の１２乗である４０９６ピクセルを切り出すのが適当である。また、このサイズは、周波数解析した際の低周波側の分解能に影響するため、要因となるデバイスの周期や許容されるチャートサイズなどを勘案して、適切に設定すればよい。また、ここではライン輝度分布に対して高速フーリエ変換による周波数解析を行ったが、これに限らず離散フーリエ変換を用いてもよい。

ステップＳ１００７においてライン特徴量算出部２０５は、ライン輝度分布Ｙｃｌｉｐ（ｊ）からライン毎にライン強度Ｐｎを算出する。図５（ｂ）が示すライン輝度分布Ｙｃｌｉｐ（ｊ）において、ライン特徴量算出部２０５はまず、各位置ｊに対してライン番号ｌｉｎｅ（ｊ）を定義する。ライン番号の定義は、ｊを０からインクリメントした際に、Ｙｃｌｉｐ（ｊ）が０を超えた位置ｊから所定のピクセル数までをライン番号ｌｉｎｅ（ｊ）＝１とする。以降、まだライン番号を定義していないピクセルに対しても、同様に位置ｊのインクリメントを行い、ライン番号ｌｉｎｅ（ｊ）に、２、３・・・Ｎを付加する。ここで、所定のピクセル数は、テストチャートにおけるライン間隔やラインの太さなどを勘案して設定すればよい。例えば１５０ｌｐｉの横万線では、平均ライン間隔が１２００ｄｐｉ８ピクセルとなるため、その１／２〜２／３に相当する４〜６ピクセルに設定するのが妥当である。

次にライン特徴量算出部２０５は、式（６）の通りに、ライン毎に閾値Ｔｈを超えた領域の面積を算出し、これをｎ番目のラインの強度Ｐｎとする。

ここで、ｎはライン番号であり、強度Ｐｎは、ライン毎の濃さや太さに相当する特徴量となる。

ステップＳ１１０８おいて周波数解析部２０４は、式（７）の通りに、ラインごとに強度Ｐｎの周波数変換を行い、ライン強度振幅スペクトルＡｐ（ν）を算出する。

式（７）に示す処理では、強度Ｐｎに対するフーリエ変換を行っている。これによりラインの強度変動に起因したバンディング特性を算出する。図５（ｂ）ライン輝度分布には、ラインごとの強度Ｐｎと合わせて、位置Ｈｎと間隔Ｇｎも示している。形成される際にテストチャートのラインの位置にズレが生じた場合、ライン間隔Ｇが密な部分と疎な部分が発生する。こうした疎密は、視覚的に画像の濃淡として認識され、バンディングの原因となる。式（７）の処理によれば、テストチャートに発生した位置誤差を無視するための処理であり、ラインの強度の変動によるバンディング特性を算出している。

ステップ１００９において要因特定部２０６は、要因リスト保持部２０７が記憶している要因リストおよびライン輝度分布振幅スペクトルＡ（ν）、ライン強度振幅スペクトルＡｐ（ν）に基づいて、バンディングの要因となるデバイスの寄与度を算出する。要因特定部２０６はまず、ステップ１００６で算出したＡ（ν）からステップＳ１００８で算出したＡｐ（ν）を減算することにより、ライン間隔振幅スペクトルＡｇ（ν）を算出する。

これは、テストチャートにおけるライン間隔のズレに起因するバンディング特性を算出している。式（９）による処理により、テストチャートに発生したバンディングを、ライン強度の変動によって発生したバンディングとライン位置の変動によって発生したバンディングに分離することが可能になる。図６（ｂ）はライン強度振幅スペクトルＡｐ（ν）およびライン間隔振幅スペクトルＡｇ（ν）を示す。

要因リスト保持部２０７格納された要因リストは、強度変動要因リスト、位置変動要因リストから構成されており、それぞれ、複数のデバイスとそのデバイスの周波数が保持されている。図６（ｃ）に強度変動要因リスト、図６（ｄ）に位置変動要因リストを示す。図６（ｃ）強度変動要因リストには、ラインの強度変動の要因となるデバイスと、各デバイスによるバンディングが発生した場合の周波数が対応して保持されている。同様に図６（ｄ）位置変動要因リストには、ラインの位置変動の要因となるデバイスと、各デバイスによるバンディングが発生した場合の周波数が対応して保持されている。要因リストに保持されている周波数は、画像形成装置の設計に応じた固定値であり、予め設定しておくことが可能である。例えば、帯電ローラ、感光体ドラム、現像ローラなどの回転体の場合、その周長に応じた周波数のバンディングを発生させる。また、これら回転体を駆動するギアに起因するバンディングの周波数も、回転体の周長およびギアの歯数などから容易に算出可能である。

次に、要因特定部２０６は、強度変動要因リストに記載の各デバイスに対して、そのデバイスの周波数νに対応する振幅値Ａｐ（ν）をそのデバイスのバンディング寄与度として、算出する。

次に、要因特定部２０６は、位置変動要因リストに記載の各デバイスに対して、そのデバイスの周波数νに対応する振幅値Ａｇ（ν）をそのデバイスのバンディング寄与度として算出とする。

なお、Ａｐ（ν）およびＡｇ（ν）の周波数νは、入力の解像度やフーリエ変換の際のサイズに依存した離散値であるため、要因リスト２０７に記載の各デバイスの周波数と一致しない場合がある。その際は、最近傍の周波数の振幅値を用いる。または、近傍の複数の周波数の振幅値の重みづけ平均をとるなどする方法が考えられる。なお、逆に、要因リスト２０７に記載の周波数を予め、フーリエ変換で得られる離散値と一致するようにしておく方法も考えられる。

最後に要因特定部２０６は、上述の処理で算出した強度要因および位置要因の各デバイスのバンディング寄与度の高いものから順に、要因デバイスとして特定する。特定された要因デバイスは、図示しない操作端末に表示される。

図６に示すライン強度振幅スペクトルＡｐ（ν）、ライン間隔振幅スペクトルＡｇ（ν）と要因リストを用いて、具体的な要因特定手順を示す。要因特定部２０６は、強度変動要因リストおよび位置変動要因リストから順次、デバイスを選択し、選択したデバイスに対応する周波数を読み込む。そして、ライン強度振幅スペクトルＡｐ（ν）もしくはライン間隔振幅スペクトルＡｇ（ν）から対応する周波数の振幅値を読み取る。ここで、強度変動要因リストの帯電ローラ駆動モータに着目すると、周波数は１．４７６ｃｙｃｌｅ／ｍｍである。ライン強度振幅スペクトルＡｐ（ν）の１．４７６ｃｙｃｌｅ／ｍｍにおける振幅値は０．９１であり、これが帯電ローラ駆動モータのバンディング寄与度となる。同様に、位置変動要因リストのドラム駆動モータに注目すると、周波数１．０ｃｙｃｌｅ／ｍｍ、対応する振幅値は、ライン間隔振幅スペクトルＡｇから振幅値０．４０であり、ドラム駆動モータのバンディング寄与度として出力される。

以上のように、各モジュールのバンディング寄与度を算出する。ここでは、最も高いバンディング寄与度をもつ帯電ローラー駆動モータを第一要因デバイス、二番目に高いバンディング寄与度をもつドラム駆動モータを第二要因デバイスとして特定する。

以上、本実施例におけるバンディング発生要因特定処理を完了する。

以上のように、画像形成時に発生するバンディングをライン強度の変動によるものか、ライン位置の変動によるものかを切り分ける。そして、強度・位置それぞれの変動の要因となるデバイスと照合することで、バンディングの主な要因となっているデバイスを精度良くバンディングの発生要因として特定することが可能である。

実施例１では、ライン間隔振幅スペクトルＡｇ（ν）をライン輝度分布振幅スペクトルＡ（ν）とライン強度振幅スペクトルＡｐ（ν）の差分から算出した。本実施例では、ライン間隔振幅スペクトルＡｇをライン輝度分布Ｙｃｌｉｐ（ｊ）を用いて算出する例を記載する。なお、本実施例において、実施例１を同様の構成については同一の符号により示し、説明を省略する。

図２（ｂ）は、実施例２におけるバンディング発生要因特定処理のフローチャートを示す。本実施例のコントローラ部２の機能を示すブロック図を図３（ｂ）に示す。ステップＳ１００８までの処理については、実施例１と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ１０２０においてライン特徴量算出部２０５は、ライン毎に重心座標を求め、これをライン位置Ｈｎとし、ライン位置Ｈｎからライン間隔Ｇｎを算出する）。まず、ライン位置Ｈは以下の式より算出される。

そして、直後のラインとの間隔Ｇを算出する。

ステップＳ１０１１において周波数解析部２０４は、ライン間隔Ｇｎの周波数変換を行い、ライン間隔振幅スペクトルＡｇ（ν）を算出する。

ここで、ｋは間隔変動を強度変動相当の振幅値に変換するための係数である。ライン間隔Ｇｎは長さを示すものであり、後述のステップＳ１０１２においてＡｐ（ν）と比較することができない。このため、ライン間隔Ｇの変動からマクロ的な画像の濃淡として扱えるよう係数ｋを用いる。係数ｋは、予め実験的に算出することが可能である。

ステップＳ１０１２において要因特定部２０６は、要因リスト保持部２０７が保持する要因リストとライン強度振幅スペクトルＡｐ（ν）、ライン間隔振幅スペクトルＡｇ（ν）に基づいて、バンディングの主な要因となっているデバイスの寄与度を算出する。処理の詳細については、ステップＳ１００９における要因特定方法と同様である。

以上の処理により、本実施例に示す画像形成装置は、バンディングを強度変動と位置変動に分離し、要因デバイスを特定することにより、より精度よくバンディングの主な要因を特定することが可能になる。

（その他の実施形態）
前述の実施例に示す画像形成装置は、特定した要因デバイスを操作端末に表示する例を示したが、この情報をもとにメンテナンスの通知を行い、部材調整や部材交換などをユーザに促す利用方法が考えられる。また、要因デバイスに対応する制御パラメータやキャリブレーション機構などを具備した画像形成装置の場合、パラメータの決定やキャリブレーションタイミングの決定などに利用する形態も可能である。さらに、ネットワークを介して外部のサーバ等に特定した要因デバイスを送信し、前述のメンテナンス等のサービスに利用する方法も可能である。

また、前述の実施例に示す画像形成装置は、テストチャートを６００ｄｐｉ６００×２４００ピクセルの画像で形成し、形成された画像を１２００ｄｐｉ、１２００×４８００ピクセルで読み込む構成を例に示したが、これに限定するものではない。テストチャートの幅、すなわちラインの主走査方向の長さは、解析するラインの平均的な特徴を得るためのものである。このため、テストチャートの幅は、ステップＳ１００５の平均化処理において、画像形成装置の主走査方向のムラの影響を抑制するに足るサイズに設定すればよい。また、テストチャートの高さは、ステップＳ１００６にて周波数解析を行うライン輝度分布Ｙｃｌｉｐのサイズより大きく設定すればよい。周波数解析を行うライン輝度分布Ｙｃｌｉｐのサイズは、大きいほどより低周波の成分を検出できる。このため、ライン輝度分布Ｙｃｌｉｐのサイズは、特定したいデバイスの周波数に応じて設定すればよい。また、読み込み解像度は、各ラインを分離し各ラインの特徴量を抽出するのに十分な解像度であればよく、テストチャートの出力解像度より大きく設定することが望ましい。

また、前述の実施例に示す画像形成装置は、テストチャートが１ピクセルのラインを３ピクセル空けて繰り返し印字するパターンである例を示したが、これに限定するものではない。生成するテストチャートのサイズが同じであった場合、生成するラインのピクセル数（太さ）やラインの間隔に応じて、ステップＳ１００８において解析できるライン数が変化する。解析するライン数は、多いほどより高周波の成分を検出できるため、特定したいデバイスの周波数に応じて設定すればよい。

また、前述の実施例に示す画像形成装置は、リーダ部１に出力したテストチャートが設置されるものとしているが、この際、ユーザが手作業で行う形態や、別途、リーダ部への紙搬送系を具備するなどの形態が考えられる。

また、実前述の実施例に示す画像形成装置は、出力したテストチャートのスキャンをリーダ部１が行うものとした。しかしながらエンジン３内部に別途インラインセンサを設けたり、外部のスキャナを用いたりすることにより、テストチャートのスキャンを行う形態も考えられる。

なお、前述の実施例に示す画像形成装置は、強度として閾値でクリッピング処理された輝度の積算値を用いたが、濃度積算値、明度積算値などを使用する形態も考えられる。

また本発明は、上述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても実現できる。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）がコンピュータが読み取り可能に記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することにより、上述した実施例の機能を実現する。

Claims (8)

1. 電子写真方式により周期的な運動をする複数のモジュールを用いて画像を形成するための画像処理装置であって、
   前記複数のモジュールを用いて、互いに離れたラインが形成された１つのテストパターンの画像形成を制御する制御手段と、
   前記テストパターンの画像形成した結果を、センサを用いて読み取ることにより得られる画像データを取得する取得手段と、
   前記画像データに基づいて、前記テストパターンに含まれるラインごとの輝度分布を算出する輝度分布算出手段と、
   前記輝度分布から、ラインの位置ずれに起因するバンディングの振幅スペクトルと、ラインの強度変動に起因するバンディングの振幅スペクトルを算出するスペクトル算出手段と、
   前記２つの振幅スペクトルに基づいて、前記複数のモジュールからバンディングの要因であるモジュールを特定する特定手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記スペクトル算出手段は、前記輝度分布に基づいて、前記テストパターンにおける各ラインの強度を算出した後、前記各ラインの強度を周波数解析することにより、前記ラインの強度変動に起因するバンディングの振幅スペクトルを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記スペクトル算出手段は、前記輝度分布に基づいて前記テストパターンにおける各ライン間の間隔を算出した後、前記各ライン間の間隔を周波数解析することにより、前記ラインの位置ずれに起因するバンディングの振幅スペクトルを算出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記スペクトル算出手段は、前記輝度分布を周波数解析することにより前記輝度分布の振幅スペクトルを算出した後、さらに前記輝度分布に基づいて前記ラインの強度変動に起因するバンディングの振幅スペクトルを算出し、前記輝度分布の振幅スペクトルから前記ラインの強度変動に起因するバンディングの振幅スペクトルを減算することにより、前記ラインの位置ずれに起因するバンディングの振幅スペクトルを算出することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記テストパターンは、等間隔のラインが多数形成されていることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記特定手段の特定した主要因となるデバイスに基づき、
   メンテナンス通知もしくは制御パラメータ変更もしくはキャリブレーションの少なくとも１つを行う
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像形成装置。
7. コンピュータに読みこませ実行させることで、前記コンピュータを請求項１乃至請求項６の何れか一項に記載された画像処理装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
8. 電子写真方式により周期的な運動をする複数のモジュールを用いて画像を形成するための画像処理方法であって、
   前記複数のモジュールを用いて、互いに離れたラインが形成された１つのテストパターンの画像形成を制御し、
   前記テストパターンの画像形成した結果を、センサを用いて読み取ることにより得られる画像データを取得する取得手段と、
   前記画像データに基づいて、前記テストパターンに含まれるラインごとの輝度分布を算出し、
   前記輝度分布から、ラインの位置ずれに起因するバンディングの振幅スペクトルと、ラインの強度変動に起因するバンディングの振幅スペクトルを算出し、
   前記２つの振幅スペクトルに基づいて、前記複数のモジュールからバンディングの要因であるモジュールを特定する
   を有することを特徴とする画像処理方法。