JPH04319971A - Voltage control method in printer and device therefor - Google Patents
Voltage control method in printer and device thereforInfo
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Abstract
Description
【０００１】0001
【産業上の利用分野】本発明は、例えば電子写真方式の
プリンタ等における電圧制御方法及び装置に関するもの
であって、特にファジイ推論結果に基づき、現像バイア
スの制御量等を決定するプリンタおける電圧制御方法及
び装置に関するものである。[Field of Industrial Application] The present invention relates to a voltage control method and apparatus for, for example, an electrophotographic printer, and more particularly to voltage control for a printer that determines the control amount of developing bias, etc. based on fuzzy inference results. METHODS AND APPARATUS.
【０００２】0002
【従来の技術】従来の電子写真方式のプリンタにおける
濃度調整は、低速機では印刷した記録紙の記録濃度に応
じて、オペレータが現像バイアス量を手動により調整し
て行っている。また、中高速機では原稿濃度を自動的に
検出し、その原稿濃度に応じてプリンタの１次帯電量、
現像バイアス量及び潜像作成時の露光量を制御するよう
に構成されている。2. Description of the Related Art Density adjustment in conventional electrophotographic printers is performed by an operator manually adjusting the amount of developing bias in accordance with the recording density of printed recording paper in low-speed machines. In addition, medium-high speed machines automatically detect the density of the original, and depending on the density of the original, the printer's primary charge amount is adjusted accordingly.
It is configured to control the amount of developing bias and the amount of exposure when forming a latent image.
【０００３】0003
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述し
たような、オペレータがプリンタの現像バイアス量を手
動により調整して濃度調整をする場合は、期待する濃度
が得られにくいという問題がある。一方、原稿濃度を自
動的に検出し、その濃度に応じて１次帯電量又は現像バ
イアス量、又は潜像作成時の露光量を制御する場合は、
周囲の環境条件（特に湿度）の影響などにより、複写濃
度を最適にするのが困難であり、これは特に原稿濃度範
囲の広い（濃度差が大）場合には顕著であった。However, as described above, when the operator manually adjusts the developing bias amount of the printer to adjust the density, there is a problem that it is difficult to obtain the expected density. On the other hand, when automatically detecting the original density and controlling the primary charge amount or developing bias amount, or the exposure amount when creating a latent image according to the density,
It is difficult to optimize the copy density due to the influence of surrounding environmental conditions (particularly humidity), and this is particularly noticeable when the original density range is wide (the density difference is large).
【０００４】本発明は上記従来例に鑑みてなされたもの
で、装置の置かれた環境に応じて現像バイアス量を自動
的に変更し、記録濃度を最適化できるプリンタにおける
電圧制御方法及び装置を提供することを目的とする。The present invention has been made in view of the above conventional example, and provides a voltage control method and device for a printer that can automatically change the developing bias amount according to the environment in which the device is placed and optimize the recording density. The purpose is to provide.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の電圧制御装置は以下の様な構成を備える。即
ち、装置の設置された環境因子を状態量とし、その状態
量を検出する状態量検出手段と、現像バイアス量を操作
量とし、その操作量と前記状態量との関係を定性的な規
則として関係づける規則手段と、前記規則手段から出力
された規則に従い、前記状態量が属する集合の度合に基
づいて前記操作量を推論する推論手段とを有する。Means for Solving the Problems In order to achieve the above object, the voltage control device of the present invention has the following configuration. That is, the environmental factors in which the apparatus is installed are taken as state quantities, the state quantity detection means for detecting the state quantities, and the amount of developing bias are taken as the manipulated variables, and the relationship between the manipulated variables and the state quantities is defined as a qualitative rule. It has a rule means for associating, and an inference means for inferring the manipulated variable based on the degree of the set to which the state quantity belongs according to the rule output from the rule means.
【０００６】又上記目的を達成するために本発明のプリ
ンタにおける電圧制御方法は以下の様な工程を備える。
即ち、装置の設置された環境因子を状態量とし、その状
態量を検出する工程と、現像バイアス量を操作量とし、
その操作量と前記状態量との関係を定性的に関係付ける
規則に従って、その状態量が属する集合の度合に基づい
て前記操作量を推論する工程と、その推論された操作量
に応じて現像バイアス量を調整する工程とを有する。In order to achieve the above object, the voltage control method for a printer according to the present invention includes the following steps. That is, the environmental factor where the device is installed is taken as a state quantity, and the process of detecting the state quantity, and the development bias amount is taken as a manipulated variable,
a step of inferring the manipulated variable based on the degree of the set to which the state variable belongs according to a rule that qualitatively relates the relationship between the manipulated variable and the state variable, and a developing bias according to the inferred manipulated variable; and a step of adjusting the amount.
【０００７】[0007]
【作用】以上の構成により、装置の設置された環境因子
を状態量とし、現像バイアス量を操作量とし、その操作
量と状態量との関係を定性的に関係付ける規則に従って
、その検出された状態量が属する集合の度合に基づいて
操作量を推論し、その推論された操作量に応じて現像バ
イアス量を調整するように動作する。[Operation] With the above configuration, the environmental factor in which the device is installed is taken as a state quantity, the developing bias amount is taken as a manipulated variable, and the detected The operation amount is inferred based on the degree of the set to which the state quantity belongs, and the developing bias amount is adjusted according to the inferred operation amount.
【０００８】[0008]
【実施例】以下、添付図面を参照して本発明の好適な実
施例を詳細に説明する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings.
【０００９】図１は、本発明の実施例であるレーザ・ビ
ーム・プリンタにおける現像バイアス量の調整部の構成
を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a developing bias amount adjusting section in a laser beam printer according to an embodiment of the present invention.
【００１０】図１において、１はＣＰＵで、このプリン
タの置かれている環境条件に適合した現像バイアス濃度
を算出している。ＣＰＵ１は、Ａ／Ｄ変換器６を介して
入力された環境湿度及び原稿濃度の最小値に基づいて、
ＲＯＭ２に記憶されている状態量のメンバシップ関数を
用いて適合度を算出している。更に、この算出された適
合度に基づいて、所定の演算によりＲＯＭ２に記憶され
ている各規則の推論結果を求め、これら各規則の推論結
果に基づき操作量を算出してファジイ推論を行っている
。In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a CPU which calculates a developing bias density suitable for the environmental conditions in which this printer is placed. Based on the minimum values of the environmental humidity and document density input via the A/D converter 6, the CPU 1
The degree of fitness is calculated using the membership function of the state quantity stored in the ROM2. Furthermore, based on this calculated degree of fitness, the inference results for each rule stored in the ROM 2 are determined by a predetermined calculation, and the amount of manipulation is calculated based on the inference results for each of these rules to perform fuzzy inference. .
【００１１】２はメンバシップ関数及びファジイ推論の
規則等を記憶しているＲＯＭで、これらファジイ規則及
びメンバシップ関数の他に、ＣＰＵ１の制御プログラム
や各種データを記憶している。３はＲＡＭで、ＣＰＵ１
がファジイ推論を行う際、作業領域として使用される。
４は状態量検出手段としての環境湿度検出部で、プリン
タ内部の湿度を検出している。５は状態量検出手段とし
ての原稿濃度検出部で、原稿の画像部及び文字部の濃度
を検出している。６はＡ／Ｄの変換器で、環境湿度検出
部４及び原稿濃度検出部５からのアナログ信号をデジタ
ル信号に変換してＣＰＵ１に出力している。７はＤ／Ａ
変換器で、ＣＰＵ１からのデジタル信号をアナログ信号
に変換して、現像バイアス量の制御部８に出力している
。８は現像バイアスＤＣ値制御部で、ＣＰＵ１からＤ／
Ａ変換器７を介して入力されるアナログ信号に基づいて
制御される。A ROM 2 stores membership functions, fuzzy inference rules, etc. In addition to these fuzzy rules and membership functions, it also stores a control program for the CPU 1 and various data. 3 is RAM, CPU1
is used as a work area when performing fuzzy inference. Reference numeral 4 denotes an environmental humidity detection section as state quantity detection means, which detects the humidity inside the printer. Reference numeral 5 denotes a document density detection section serving as state quantity detection means, which detects the density of the image portion and text portion of the document. Reference numeral 6 denotes an A/D converter that converts analog signals from the environmental humidity detection section 4 and document density detection section 5 into digital signals and outputs the digital signals to the CPU 1. 7 is D/A
A converter converts the digital signal from the CPU 1 into an analog signal and outputs it to the developing bias amount control section 8. 8 is a developing bias DC value control section, which controls the D/
It is controlled based on an analog signal input via the A converter 7.
【００１２】このように、本実施例のプリンタにおける
ファジイ制御では、状態量としてプリンタが設置されて
いる環境湿度及び複写に使用される原稿濃度を用い、操
作量として環境バイアスＤＣ値制御量を用いている。As described above, in the fuzzy control in the printer of this embodiment, the environmental humidity in which the printer is installed and the original density used for copying are used as the state variables, and the environmental bias DC value control amount is used as the manipulated variable. ing.
【００１３】図２は、それらの集合のメンバシップ関数
を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing the membership functions of those sets.
【００１４】図２（ａ）は環境湿度（Ｈ）のメンバシッ
プ関数を示す図、図２（ｂ）は原稿濃度最小値（ＤＬＬ
）のメンバシップ関数を示す図、図２（ｃ）は現像バイ
アスＤＣ値（ＤＣ出力）のメンバシップ関数を示す図で
ある。FIG. 2(a) shows the membership function of the environmental humidity (H), and FIG. 2(b) shows the minimum document density value (DLL).
), and FIG. 2(c) is a diagram showing the membership function of the developing bias DC value (DC output).
【００１５】図２に示すように、環境湿度、原稿濃度最
小値、現像バイアスＤＣ値（出力）の集合は、各々３個
のファジイ集合を有する。As shown in FIG. 2, the sets of environmental humidity, minimum document density, and developing bias DC value (output) each have three fuzzy sets.
【００１６】例えば、環境湿度（Ｈ）の３個のファジイ
集合に対して、それぞれのファジイラベルとして、ＨＬ
，ＨＭ及びＨＨが付してあり、ＨＬ：「環境湿度が低い
」を表わすファジイ集合。For example, for three fuzzy sets of environmental humidity (H), HL
, HM and HH are attached, and HL: a fuzzy set representing "environmental humidity is low".
【００１７】ＨＭ：「環境湿度が中くらい」を表わすフ
ァジイ集合。HM: A fuzzy set representing "medium environmental humidity."
【００１８】ＨＨ：「環境湿度が高い」を表わすファジ
イ集合。とする。HH: A fuzzy set representing "environmental humidity is high." shall be.
【００１９】各々の集合に属する度合いは、“０”から
“１”までの間の任意の値をとり、図２（ａ）に示すフ
ァジイラベルＨＭを付したファジイ集合の場合、環境湿
度が３５％の集合に属する度合、即ち適合度は“１．０
”であり、環境湿度２７．５％又は４２．５％の適合度
は“０．５”である。この環境湿度（Ｈ）及び原稿濃度
（ＤＬＬ）に対する現像バイアスＤＣ値（出力）の決定
には、次の規則を用いる。
規則１． Ｉｆ Ｘ＝ＨＨ ａｎｄ Ｙ＝ＤＬ
Ｌ ｔｈｅｎ ｚ＝ＤＣＨ規則２． Ｉｆ Ｘ
＝ＨＭ ａｎｄ Ｙ＝ＤＬＭ ｔｈｅｎ Ｚ＝
ＤＣＭ但し、Ｘ＝検出された環境湿度、Ｙ＝原稿濃度最
小値、及びｚ＝現像バイアスＤＣ値（出力）である。The degree of belonging to each set takes an arbitrary value between "0" and "1". In the case of the fuzzy set with the fuzzy label HM shown in FIG. 2(a), if the environmental humidity is 35 The degree of belonging to the set of %, that is, the degree of fitness is “1.0
”, and the suitability for environmental humidity of 27.5% or 42.5% is “0.5”. In determining the developing bias DC value (output) for this environmental humidity (H) and document density (DLL), uses the following rules: Rule 1. If X=HH and Y=DL
L then z=DCH rule 2. If X
=HM and Y=DLM then Z=
DCM where X=detected environmental humidity, Y=minimum document density, and z=developing bias DC value (output).
【００２０】これらの規則を、規則テーブルとして表１
に表す。These rules are shown in Table 1 as a rule table.
Expressed in
【００２１】[0021]
【表１】
図３は、状態量を環境湿度及び原稿濃度最小値とし
、操作量を現像バイアスＤＣ値（出力）とした時、上述
の表１に示すファジイ規則に基づいて推論決定するファ
ジイ推論の方法を説明した図である。[Table 1] Figure 3 shows a fuzzy inference that makes inference decisions based on the fuzzy rules shown in Table 1 above, when the state quantities are the environmental humidity and the minimum document density, and the manipulated variables are the developing bias DC value (output). It is a figure explaining the method.
【００２２】いま、環境湿度検出部４により検出された
検出環境湿度を、図２（ａ）に示すＸとすると、図２（
ａ）の環境湿度のメンバシップ関数の内、ＨＭとＨＨな
るファジイ集合が関係する。Now, if the detected environmental humidity detected by the environmental humidity detecting section 4 is X shown in FIG. 2(a), then FIG.
Among the membership functions of environmental humidity in a), fuzzy sets HM and HH are involved.
【００２３】又、図２（ｂ）に示すように、検出原稿濃
度最小値をＹとすると、図２（ｂ）の原稿濃度最小値の
メンバシップ関数の内、ＤＬＬとＤＬＭなるファジイ集
合が関係する。Furthermore, as shown in FIG. 2(b), if the minimum detected original density value is Y, then among the membership functions of the minimum original density value in FIG. 2(b), the fuzzy sets DLL and DLM are related. do.
【００２４】また、表１に示す規則（ファジイルール）
の内、検出環境湿度Ｘと検出原稿濃度最小値Ｙに関する
規則は、
規則１． Ｉｆ Ｘ＝ＨＨ ａｎｄ Ｙ＝ＤＬ
Ｌ ｔｈｅｎ ｚ＝ＤＣＨ規則２． Ｉｆ Ｘ
＝ＨＭ ａｎｄ Ｙ＝ＤＬＬ ｔｈｅｎ Ｚ＝
ＤＣＨ規則３． Ｉｆ Ｘ＝ＨＨ ａｎｄ Ｙ
＝ＤＬＭ ｔｈｅｎ ｚ＝ＤＣＨ規則４． Ｉｆ
Ｘ＝ＨＭ ａｎｄ Ｙ＝ＤＬＭ ｔｈｅｎ
Ｚ＝ＤＣＭとなる。[0024] Furthermore, the rules shown in Table 1 (fuzzy rules)
Among these, the rules regarding the detected environmental humidity X and the detected minimum document density Y are as follows: Rule 1. If X=HH and Y=DL
L then z=DCH rule 2. If X
=HM and Y=DLL then Z=
DCH Rule 3. If X=HH and Y
=DLM then z=DCH rule 4. If
X=HM and Y=DLM then
Z=DCM.
【００２５】いま、規則１に従って推論する場合を考え
る。検出環境湿度Ｘは、環境湿度のメンバシップ関数よ
りλＸ の度合でファジイ集合ＨＨに含まれ、検出原稿
濃度最小値Ｙは、そのメンバシップ関数よりλＹ の度
合でファジイ集合ＤＬＬに含まれる（図３（ａ）参照）
。このようにして求められたλＸ とλＹ の最小値を
とり、その最小値が規則１の条件部が満たされる度合と
し、その値と現像バイアスＤＣ値のメンバシップ関数Ｍ
ｉｎ 演算をとる。この演算結果は、図３（ａ）の斜線
部で示された集合となる。Now, let us consider the case where inference is made according to Rule 1. The detected environmental humidity X is included in the fuzzy set HH to a degree λX according to the membership function of the environmental humidity, and the detected document density minimum value Y is included in the fuzzy set DLL to a degree λY according to the membership function (Fig. 3 (See (a))
. The minimum value of λX and λY obtained in this way is taken, and the minimum value is defined as the degree to which the condition part of Rule 1 is satisfied, and the membership function M between that value and the developing bias DC value
Takes an in operation. The result of this calculation is the set shown in the shaded area in FIG. 3(a).
【００２６】規則２〜４に従って推論する場合も、規則
１と同様にして推論を行う。これら各規則に対応した推
論結果が図３（ｂ）〜（ｄ）に示されている。そして、
これらの演算結果である図３（ｂ）〜（ｄ）の斜線部集
合を合成（Ｍａｘ 演算）し、この合成集合の重心を計
算する。この重心３０１が図３の右側に示されており、
この重心位置の垂線と交わる値が検出環境湿度Ｘ、検出
原稿濃度最小値Ｙの場合の最適な現像バイアスＤＣ値を
示す操作量である。When inference is made according to Rules 2 to 4, inference is made in the same manner as Rule 1. Inference results corresponding to each of these rules are shown in FIGS. 3(b) to 3(d). and,
The hatched sets in FIGS. 3(b) to 3(d), which are the results of these calculations, are combined (Max calculation), and the center of gravity of this combined set is calculated. This center of gravity 301 is shown on the right side of FIG.
The value that intersects with the perpendicular to the center of gravity is the manipulated variable that indicates the optimal developing bias DC value when the detected environmental humidity X and the detected minimum original density value Y are present.
【００２７】図４は本発明の第１の実施例の最適な現像
バイアスＤＣ値を示す操作量を緒止める処理を示すフロ
ーチャートで、この処理プログラムはＲＯＭ２に記憶さ
れており、ＣＰＵ１により実行される。FIG. 4 is a flowchart showing the process of stopping the manipulated variable indicating the optimum developing bias DC value in the first embodiment of the present invention. This process program is stored in the ROM 2 and executed by the CPU 1. .
【００２８】まずステップＳ１で、環境湿度検出部４よ
り環境湿度（Ｈ）を入力し、その値をＸとする。次にス
テップＳ２に進み、原稿濃度検出部５より原稿濃度の最
小値を入力し、その値をＹとする。次にステップＳ３に
進み、環境湿度Ｘに対応するファジイ集合を求め、ステ
ップＳ４で原稿濃度の最小値Ｙに対するファジイ集合を
求める。これにより、例えば図２（ａ）及び図２（ｂ）
に示すようにように、入力値Ｘに対応して環境温度のフ
ァジイ集合ＨＭとＨＨとが、原稿濃度最小値Ｙに対応し
てファジイ集合ＤＬＬとＤＬＭとが関連するファジイ集
合として採用される。First, in step S1, the environmental humidity (H) is input from the environmental humidity detecting section 4, and the value is set as X. Next, the process proceeds to step S2, where the minimum value of the original density is input from the original density detection section 5, and that value is set as Y. Next, in step S3, a fuzzy set corresponding to the environmental humidity X is determined, and in step S4, a fuzzy set corresponding to the minimum value Y of the document density is determined. As a result, for example, FIGS. 2(a) and 2(b)
As shown in FIG. 2, environmental temperature fuzzy sets HM and HH are adopted in correspondence with the input value X, and fuzzy sets DLL and DLM are associated in correspondence with the minimum document density value Y.
【００２９】次にステップＳ５に進み、これら求めたフ
ァジイ集合を基に、表１に示された推論規則の内、採用
する推論規則を決定する。次にステップＳ６に進み、例
えば図３に示すようにして、各規則に基づいてそれぞれ
現像バイアスのＤＣ値を決定する。次にステップＳ７に
進み、これら各規則に基づいて求められた各ＤＣ値の総
和を求め、この総和を基に図３に示すようにして重心を
決定する。Next, the process proceeds to step S5, and based on these obtained fuzzy sets, the inference rule to be adopted from among the inference rules shown in Table 1 is determined. Next, the process proceeds to step S6, and the DC value of the developing bias is determined based on each rule, for example, as shown in FIG. Next, the process proceeds to step S7, where the sum of each DC value obtained based on each of these rules is obtained, and the center of gravity is determined based on this sum as shown in FIG.
【００３０】ステップＳ８では、この重心に基づいて現
像バイアスの値（最適値）を決定し、ステップＳ９でＤ
／Ａ変換器７に出力して、現像バイアスの制御部８を制
御する。In step S8, the developing bias value (optimum value) is determined based on this center of gravity, and in step S9, D
/A converter 7 to control the developing bias control section 8.
【００３１】図５は、本発明の第２の実施例のプリンタ
における現像バイアス周波数の制御部の構成を示すブロ
ック図である。なお、図１と共通する部分は同じ番号で
示し、それらの説明を省略する。FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of a developing bias frequency control section in a printer according to a second embodiment of the present invention. Note that parts common to those in FIG. 1 are indicated by the same numbers, and their explanation will be omitted.
【００３２】図５において、９は状態量検出手段として
の原稿濃度差分値検出部で、原稿の画像部及び文字部の
濃度の最小値と最大値の差分値を検出している。１０は
現像バイアス周波数制御部で、ＣＰＵ１からＤ／Ａ変換
器７を介して入力される指令信号に基づいて制御される
。In FIG. 5, reference numeral 9 denotes a document density difference value detecting section as state quantity detecting means, which detects the difference value between the minimum value and the maximum value of the density of the image portion and character portion of the document. Reference numeral 10 denotes a developing bias frequency control section, which is controlled based on a command signal inputted from the CPU 1 via the D/A converter 7.
【００３３】この第２の実施例のファジイ制御には、状
態量として原稿濃度差分値を用い、操作量として、現像
バイアスＡＣ周波数制御量を用いている。In the fuzzy control of this second embodiment, the original density difference value is used as the state quantity, and the developing bias AC frequency control quantity is used as the manipulated variable.
【００３４】それらの集合のメンバシップ関数を図６に
示す。The membership functions of those sets are shown in FIG.
【００３５】図６（ａ）は原稿濃度差分値のメンバシッ
プ関数を示し、図６（ｂ）は現像バイアスＡＣ周波数（
出力）のメンバシップ関数を示している。FIG. 6(a) shows the membership function of the original density difference value, and FIG. 6(b) shows the membership function of the developing bias AC frequency (
output) shows the membership function.
【００３６】図７は状態量を原稿濃度差分値とし、操作
量を現像バイアスＡＣ周波数（出力）とした時の、ファ
ジイ規則を以下のように定義する。
規則１． Ｉｆ α＝△ＤＬ ｔｈｅｎ β＝
ｆＬ規則２． Ｉｆ α＝△ＤＭ ｔｈｅｎ
β＝ｆＭ規則３． Ｉｆ α＝△ＤＨ ｔｈｅｎ
β＝ｆＨここで、α：原稿濃度差分値、β：現像バ
イアスＡＣ周波数としている。In FIG. 7, the fuzzy rule is defined as follows when the state quantity is the document density difference value and the manipulated variable is the developing bias AC frequency (output). Rule 1. If α=△DL then β=
fL rule 2. If α=△DM then
β=fM rule 3. If α=△DH then
β=fH Here, α is the original density difference value, and β is the developing bias AC frequency.
【００３７】いま、検出された原稿濃度差分値を図６（
ａ）に示すようにＡとすると、図６（ａ）の原稿濃度差
分値のメンバシップ関数の内、ファジイ集合△ＤＭと△
ＤＨとが関係する。Now, the detected document density difference value is shown in FIG.
Assuming A as shown in a), fuzzy sets △DM and △ among the membership functions of the original density difference values in Fig. 6(a)
It is related to DH.
【００３８】従って、規則１〜３の内、この検出原稿濃
度差分値Ａに関係するのは、規則２及び規則３となる。Therefore, among Rules 1 to 3, Rules 2 and 3 are related to this detected document density difference value A.
【００３９】まず、規則２に従って推論すると、図７（
ａ）に示すように検出原稿濃度差分値Ａは、原稿濃度差
分値のメンバシップ関数より、λＡ の度合で△ＤＭの
集合に含まれる。そして原稿濃度差分値の集合度λＡ
と同位置にあるファジイ集合ｆＭの適合度を、現像バイ
アスＡＣ周波数の適合度して演算する。この演算結果は
図７（ａ）に示すファジイ集合ｆＭの斜線部で示す集合
となる。First, inference is made according to rule 2, as shown in FIG.
As shown in a), the detected original density difference value A is included in the set of ΔDM to a degree of λA according to the membership function of the original density difference value. And the degree of aggregation λA of the original density difference value
The degree of compatibility of the fuzzy set fM located at the same position as , is calculated as the degree of compatibility of the developing bias AC frequency. The result of this calculation is the set shown by the hatched part of the fuzzy set fM shown in FIG. 7(a).
【００４０】次に規則３に従って推論すると、検出され
た原稿濃度差分値Ａに対する原稿濃度差分値Ａのメンバ
シップ関数より、γＡ の度合で△ＤＨの集合に含まれ
る（図７（ｂ）参照）。そして、原稿濃度差分値のファ
ジイ集合ｆＨにおける、適合度γＡ と同一である適合
度を現像バイアスＡＣ周波数の適合度として演算する。
この演算結果は図７（ｂ）に示す斜線部で示された集合
となる。Next, inference is made according to Rule 3, and from the membership function of the original density difference value A with respect to the detected original density difference value A, the original density difference value A is included in the set of ΔDH to the degree of γA (see FIG. 7(b)). . Then, the degree of conformity that is the same as the degree of conformity γA in the fuzzy set fH of document density difference values is calculated as the degree of conformity of the developing bias AC frequency. The result of this calculation is the set shown in the shaded area shown in FIG. 7(b).
【００４１】そして、求められた図７（ａ）及び（ｂ）
の斜線部集合を、前述の図３の場合と同様に合成（Ｍａ
ｘ 演算）し、この合成集合の重心６０１を計算する。
この求められた重心６０１の垂線と交わる値が、検出原
稿濃度Ａにおける現像バイアスＡＣ周波数の最適な操作
量を表している。[0041] Then, the obtained Figs. 7(a) and (b)
The hatched part set of is synthesized (Ma
x operation) and calculates the center of gravity 601 of this composite set. The value that intersects with the perpendicular line of the obtained center of gravity 601 represents the optimum operating amount of the developing bias AC frequency at the detected document density A.
【００４２】ここで、原稿濃度最小値と、原稿濃度差分
値の求め方について補足説明する。まずプリスキャンに
より、原稿濃度検出部５によって原稿の画像部（文字，
パターン部）の濃度を原稿の全域に亙ってサンプルホー
ルドし、それら検出された濃度データをＲＡＭ３に格納
する。この検出された濃度データをＣＰＵ１により濃度
のＭａｘ 値とＭｉｎ 値、及びＭａｘ 値とＭｉｎ
値の差分値を検出してＲＡＭ３中に格納する。このよう
にして算出されたＭｉｎ 値を原稿濃度最小値、差分値
を原稿濃度差分値としている。[0042] Here, a supplementary explanation will be given of how to obtain the minimum document density value and the document density difference value. First, by pre-scanning, the image area (characters,
The density of the pattern portion) is sampled and held over the entire area of the document, and the detected density data is stored in the RAM 3. The CPU 1 converts the detected density data into the Max value and Min value of the density, and the Max value and Min value.
The difference value between the values is detected and stored in the RAM 3. The Min value thus calculated is defined as the minimum document density value, and the difference value is defined as the document density difference value.
【００４３】図８は本発明の第３の実施例のプリンタに
おける現像バイアス量の制御部の構成を示すブロック図
で、前述の図１と共通する部分は同じ番号で示し、それ
らの説明を省略する。FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of a developing bias amount control section in a printer according to a third embodiment of the present invention. Parts common to those in FIG. do.
【００４４】２１は状態量検出としての環境ファクス（
因子）検出部で、環境温度又は環境湿度又は気圧等を検
出している。２０は現像バイアス量（現像バイアスＤＣ
値又は現像バイアスＡＣ値）で、ＣＰＵ１からＤ／Ａ変
換器７を介して入力される指令に基づき制御される。
本実施例のファジイ制御には情報量として環境ファクタ
（温度，湿度，気圧）を用い、操作量として現像バイア
ス量（現像バイアスＤＣ値，現像バイアスＡＣ値）を用
いている。21 is an environmental fax (
Factor) The detection unit detects environmental temperature, environmental humidity, atmospheric pressure, etc. 20 is the developing bias amount (developing bias DC
(developing bias AC value) and is controlled based on a command input from the CPU 1 via the D/A converter 7. In the fuzzy control of this embodiment, environmental factors (temperature, humidity, atmospheric pressure) are used as the amount of information, and developing bias amounts (developing bias DC value, developing bias AC value) are used as the manipulated variables.
【００４５】この第３の実施例におけるファジイ推論の
方法は、前述した第１及び第２の実施例と同様にして実
施できるため、その説明を省略する。The fuzzy inference method in this third embodiment can be implemented in the same manner as in the first and second embodiments described above, so a description thereof will be omitted.
【００４６】図９は、本発明の第４の実施例を示すブロ
ック図で、前述の図面と共通する部分は同一番号で示し
、それらの説明を略す。FIG. 9 is a block diagram showing a fourth embodiment of the present invention, in which parts common to those in the previous drawings are designated by the same numbers, and their explanation will be omitted.
【００４７】１１は状態量検出手段としての１次帯電量
検出部で、感光体ドラム表面の１次帯電々位を検出する
。２０は、現像バイアス量（現像バイアス又は現像バイ
アスＡＣ値）で、ＣＰＵ１からＤ／Ａ変換器７を介して
入力される指令に基づき、制御される。この第４の実施
例のファジイ制御には、状態量として感光体ドラムの１
次帯電量を用い、操作量として現像バイアス量（現像バ
イアスＤＣ値，現像バイアスＡＣ値）を用いている。
なお、この実施例のファジイ推論の方法は、前述した第
１及び第２の実施例と同様であるため説明を略す。Reference numeral 11 denotes a primary charge amount detection section as state quantity detection means, which detects the primary charge level on the surface of the photosensitive drum. Reference numeral 20 denotes a developing bias amount (developing bias or developing bias AC value), which is controlled based on a command input from the CPU 1 via the D/A converter 7. In the fuzzy control of this fourth embodiment, 1 of the photoreceptor drum is used as the state quantity.
The secondary charge amount is used, and the developing bias amount (developing bias DC value, developing bias AC value) is used as the manipulated variable. Note that the fuzzy inference method of this embodiment is the same as that of the first and second embodiments described above, so a description thereof will be omitted.
【００４８】図１０は、本発明の第５の実施例を示すブ
ロック図で、前述第１〜第４の実施例を一括し、状態量
相互間と操作量相互間及び状態量と操作量を相互に有機
的に結合したファジイ推論を用いた濃度制御方法を示し
たものである。FIG. 10 is a block diagram showing a fifth embodiment of the present invention, in which the first to fourth embodiments described above are summarized, and the relationships between state quantities and manipulated variables, and between state quantities and manipulated variables are shown. This shows a concentration control method using fuzzy inference that is organically connected to each other.
【００４９】詳細説明は前述までの説明と重複するため
省略する。A detailed explanation will be omitted since it overlaps with the previous explanation.
【００５０】尚、前述した実施例では、ファジイ規則、
メンバシップ関数及び制御プログラム等をＲＯＭ２に格
納しておき、ＲＡＭ３に演算結果を格納して行っている
が、状態量の入力に対応した操作量を予めテーブルとし
てＲＯＭ２に記憶しておき、入力値に対応してそのテー
ブルより対応する操作量を読み出すようにしてもよいこ
とはもちろんである。[0050] In the above-mentioned embodiment, the fuzzy rule,
Membership functions, control programs, etc. are stored in ROM2, and calculation results are stored in RAM3.However, the manipulated variables corresponding to the input of state quantities are stored in advance as a table in ROM2, and input values are stored in ROM2. Of course, the corresponding operation amount may be read out from the table in response to the table.
【００５１】又、上述したファジイ推論のアルゴリズム
は一例を示したものであり、アルゴリズムを変形しても
差し支えない。例えば、重複の規則の合成時に、斜線部
面積の最大値の重心をとる代わりに、縦軸が最大となる
最小の値に対する横軸の値を推論結果とすることが考え
られる。Furthermore, the above-mentioned fuzzy inference algorithm is merely an example, and the algorithm may be modified. For example, when synthesizing the overlapping rules, instead of taking the center of gravity of the maximum value of the area of the shaded area, it is possible to use the value on the horizontal axis for the minimum value for which the vertical axis is the maximum as the inference result.
【００５２】又、ファジイ規則の数や内容も経験則に基
づき変形することが可能である。[0052] Furthermore, the number and content of fuzzy rules can be modified based on empirical rules.
【００５３】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用
しても良い。また本発明はシステム或は装置に、本発明
を実施するプログラムを供給することによって達成され
る場合にも適用できることはいうまでもない。The present invention may be applied to a system made up of a plurality of devices, or to a device made up of one device. It goes without saying that the present invention can also be applied to cases where the present invention is achieved by supplying a program for implementing the present invention to a system or device.
【００５４】以上説明したように本実施例によれば、原
稿濃度及び環境因子を状態量とし、プリンタにおける現
像バイアス量を操作量とする。この操作量と状態量との
関係を定性的な規則として関係づける規則に従って、検
出された状態量が所定の集合に属する度合に基づいて、
操作量を推論決定することにより、操作量と状態量の定
性的関係に対し最適な制御量を算出する。As explained above, according to this embodiment, the document density and environmental factors are used as state variables, and the developing bias amount in the printer is used as a manipulated variable. Based on the degree to which the detected state quantity belongs to a predetermined set, according to the rules that relate the relationship between the manipulated variable and the state quantity as a qualitative rule,
By inferring and determining the manipulated variable, the optimal control amount is calculated for the qualitative relationship between the manipulated variable and the state quantity.
【００５５】このようにして自動的に、プリンタにおけ
る現像バイアス量の制御を行うことができ、人間による
経験や勘によるあいまいな調整、更には高価な装置によ
る複雑な制御に依存しなくても常に最適に制御できる。In this way, the amount of developing bias in the printer can be automatically controlled, without relying on vague adjustments based on human experience or intuition, or on complex control using expensive equipment. Can be controlled optimally.
【００５６】例えば、この実施例では、定性的な制御ア
ルゴリズムを客観的なメンバシップ関数とファジイ規則
で表現することにより、より的確に現像バイアス量を制
御できる効果がある。For example, in this embodiment, by expressing a qualitative control algorithm using objective membership functions and fuzzy rules, it is possible to more accurately control the developing bias amount.
【００５７】[0057]
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、装
置の置かれた環境に応じて現像バイアス量を自動的に変
更し、記録濃度を最適化できる効果がある。As described above, according to the present invention, the developing bias amount can be automatically changed according to the environment in which the apparatus is placed, and the recording density can be optimized.
【図１】本発明の第１の実施例のプリンタにおける現像
バイアス制御部の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a developing bias control section in a printer according to a first embodiment of the present invention.
【図２】本発明の第１の実施例で用いたメンバシップ関
数を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing membership functions used in the first embodiment of the present invention.
【図３】本発明の第１の実施例におけるファジイ推論を
示す図である。FIG. 3 is a diagram showing fuzzy inference in the first embodiment of the present invention.
【図４】本発明の第１の実施例のプリンタにおける現像
バイアス制御処理を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing development bias control processing in the printer of the first embodiment of the present invention.
【図５】本発明の第２の実施例のプリンタにおける現像
バイアス制御部の構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of a developing bias control section in a printer according to a second embodiment of the present invention.
【図６】本発明の第２の実施例で用いたメンバシップ関
数を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing membership functions used in the second embodiment of the present invention.
【図７】本発明の第２の実施例におけるファジイ推論を
示す図である。FIG. 7 is a diagram showing fuzzy inference in a second embodiment of the present invention.
【図８】本発明の第３の実施例のプリンタにおける現像
バイアス制御部の構成を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of a developing bias control section in a printer according to a third embodiment of the present invention.
【図９】本発明の第４の実施例のプリンタにおける現像
バイアス制御部の構成を示すブロック図である。FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of a developing bias control section in a printer according to a fourth embodiment of the present invention.
【図１０】本発明の第５の実施例のプリンタにおける現
像バイアス制御部の構成を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of a developing bias control section in a printer according to a fifth embodiment of the present invention.
１ ＣＰＵ ２ ＲＯＭ ３ ＲＡＭ ４ 環境温度検出部（状態量） ５ 原稿濃度検出部（状態量） ６ Ａ／Ｄ変換器 ７ Ｄ／Ａ変換器 ８ 現像バイアス量（操作量） ９ 原稿濃度差分値検出部 １０ 現像バイアス周波数値 １１ 一次帯電量検出部 ２０ 現像バイアス量制御部 ２１ 環境ファクタ検出部 1 CPU 2 ROM 3 RAM 4 Environmental temperature detection section (state quantity) 5 Original density detection section (state quantity) 6 A/D converter 7 D/A converter 8 Development bias amount (manipulated amount) 9 Original density difference value detection section 10 Development bias frequency value 11 Primary charge amount detection section 20 Development bias amount control section 21 Environmental factor detection unit
Claims (6)
し、その状態量を検出する状態量検出手段と、現像バイ
アス量を操作量とし、その操作量と前記状態量との関係
を定性的な規則として関係づける規則手段と、前記規則
手段から出力された規則に従い、前記状態量が属する集
合の度合に基づいて前記操作量を推論する推論手段と、
を有することを特徴とするプリンタにおける電圧制御装
置。1. An environmental factor in which the apparatus is installed is a state quantity, a state quantity detection means for detecting the state quantity, and a developing bias amount is a manipulated variable, and the relationship between the manipulated variable and the state quantity is qualitatively determined. a rule means for relating as a rule, and an inference means for inferring the manipulated variable based on the degree of a set to which the state quantity belongs according to the rule output from the rule means;
1. A voltage control device for a printer, comprising:
最小値を検出し、その原稿濃度を状態量とするようにし
たことを特徴とする請求項１に記載の電圧制御装置。2. The voltage control device according to claim 1, wherein the state quantity detection means further detects a minimum value of the document density, and uses the detected document density as the state quantity.
ての原稿濃度を原稿濃度の最大値と最小値との差分値と
し、現像バイアスの交流周波数を操作量として、前記状
態量と前記操作量との関係を定性的な規則として関係づ
けることを特徴とする請求項２に記載の電圧制御装置。3. The state quantity detecting means uses the document density as the state quantity as a difference value between the maximum value and the minimum value of the document density, and uses the AC frequency of the developing bias as a manipulated variable, and detects the difference between the state quantity and the manipulated variable. 3. The voltage control device according to claim 2, wherein the relationship between the two is determined as a qualitative rule.
現像バイアスＤＣ値及び現像バイアスＡＣ値及び現像バ
イアスＡＣ周波数の少なくともいずれかとしたことを特
徴とする請求項１に記載の電圧制御装置。4. A developing bias amount as the manipulated variable,
2. The voltage control device according to claim 1, wherein the voltage control device is at least one of a developing bias DC value, a developing bias AC value, and a developing bias AC frequency.
されたファジイ推論ルールに従い、前記状態量が属する
ファジイ集合の度合いに応じて前記操作量を推論するよ
うにしたことを特徴とする請求項１に記載の電圧制御装
置。5. The inference means infers the manipulated variable according to the degree of a fuzzy set to which the state quantity belongs, according to a fuzzy inference rule output from the rule means. Voltage control device described in.
し、その状態量を検出する工程と、現像バイアス量を操
作量とし、その操作量と前記状態量との関係を定性的に
関係付ける規則に従って、その状態量が属する集合の度
合に基づいて前記操作量を推論する工程と、その推論さ
れた操作量に応じて現像バイアス量を調整する工程と、
を有することを特徴とするプリンタにおける電圧制御方
法。6. An environmental factor in which the apparatus is installed is defined as a state quantity, a step of detecting the state quantity, and a developing bias amount is defined as a manipulated variable, and a relationship between the manipulated variable and the state quantity is qualitatively related. inferring the manipulated variable based on the degree of the set to which the state quantity belongs according to a rule; and adjusting the developing bias amount according to the inferred manipulated variable;
1. A voltage control method in a printer, comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3088041A JPH04319971A (en) | 1991-04-19 | 1991-04-19 | Voltage control method in printer and device therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3088041A JPH04319971A (en) | 1991-04-19 | 1991-04-19 | Voltage control method in printer and device therefor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04319971A true JPH04319971A (en) | 1992-11-10 |
Family
ID=13931744
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3088041A Pending JPH04319971A (en) | 1991-04-19 | 1991-04-19 | Voltage control method in printer and device therefor |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04319971A (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0779735A2 (en) | 1995-12-13 | 1997-06-18 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image quality control in image forming apparatus |
| US5682573A (en) * | 1995-03-01 | 1997-10-28 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image quality control in image forming apparatus |
| US5729786A (en) * | 1994-09-13 | 1998-03-17 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image forming control apparatus which retreives control rules via control cases stored in control clusters |
| US5734407A (en) * | 1995-03-31 | 1998-03-31 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image quality control at restart of image forming apparatus |
| US5887223A (en) * | 1996-08-13 | 1999-03-23 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image forming apparatus having high image quality control mechanism |
-
1991
- 1991-04-19 JP JP3088041A patent/JPH04319971A/en active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5729786A (en) * | 1994-09-13 | 1998-03-17 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image forming control apparatus which retreives control rules via control cases stored in control clusters |
| US5682573A (en) * | 1995-03-01 | 1997-10-28 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image quality control in image forming apparatus |
| US5734407A (en) * | 1995-03-31 | 1998-03-31 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image quality control at restart of image forming apparatus |
| EP0779735A2 (en) | 1995-12-13 | 1997-06-18 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image quality control in image forming apparatus |
| US5887223A (en) * | 1996-08-13 | 1999-03-23 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image forming apparatus having high image quality control mechanism |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19991001 |