JP3438378B2 - Image forming device - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、電子写真方式を用い
た画像形成装置に係わり、特に画像を常に所定品質に保
つための制御を、低コストでしかも精度良く行え、さら
に商品開発時のデータ採取や最適化設計にかかる開発工
数を著しく低減することができる画像形成装置に関す
る。
【0002】
【従来の技術】従来より、電子写真方式を用いた画像形
成装置においては、画像濃度を最適に保つためのフィー
ドバック制御がごく一般に用いられている。これは、静
電気を用いた電子写真方式では、その日の温度や湿度な
どの環境条件、あるいは感光体や現像剤の経時的な変化
などにより、装置自体の画像出力状態が変わり、濃度再
現性が変動してしまうためである。
【0003】従来のフイードバック制御の内容をより具
体的に説明すると、濃度パッチにより濃度再現状況をモ
ニタして目標濃度との誤差分を求め、これにフイードバ
ックゲインを乗じることによって、制御用アクチュェー
タの設定値補正量を算出する方法がもっとも一般的であ
る。
【0004】ここで、上記濃度パッチは、現像像パッチ
であることが多い。これは用紙上に作成される転写像や
定着像に比較して、現像像の方が作成およぴ消去が簡単
であり、しかもユーザが手にする定着画像濃度との相関
が極めて高いためである。また、制御用アクチュエータ
としては、現像特性を左右する帯電器印加電圧や露光
量、項像バイアスなどがよく用いられている。
【0005】例えば、特開昭63−177176号公
報、63−177177号会報、63−177178号
公報に記載される技術では、現像電位を可変することで
現像濃度を所望の値に制御している。この現像電位を可
変する方式は、一成分および二成分のどちらの現像方式
でも成立する。
【0006】しかしながら、最適な現像電位は、制御不
可能な種々の外的要因、すなわち温度、湿度、累積複写
枚数などにより常に影響を受けており、帯電電位や露光
量、現像バイアスの設定はこれらの条件を常時考慮して
行わなければならないという困難さをもっている。しか
も、温度、湿度などの状態量と帯電や露光量、現像バイ
アス設定値との関係は複雑であり、現状の技術レベルで
は十分な物理モデル化はなされていない。
【0007】そこで、近似式を用いて定量化した制御な
どか行われているが、静電気的プロセスが主である電子
写真技術では、通常、状態量に対する帯電、露光量、お
よびバイアスの最適な設定値の関係は非線形であるた
め、十分な制御精度が得られていない。こうした事情に
より、事前にさまざまな環境条件、例えば高温多湿状態
や低温低湿状態での環境の影響や、経時的な劣化などの
影響を把握しなければならず、高度な制御性能を目指す
ほど、広い条件範囲に渡って詳細にデータを採取しなけ
ればならないため、膨大な開発工数が必要であった。
【0008】しかも、そのように膨大な工数を投じて決
定したフイードバックゲインも、一台一台の機差や多様
なユーザの使用条件などのために、必ずしも常に最適と
いうわけにはいかなかった。特に、経時劣化の画像濃度
への影響は、一台一台に使われている部品の劣化度合い
やユーザの使い方次第で大きく異なるため、市場に出て
からの長期的な画像濃度制御性能は必ずしも万全である
とは言えなかった。
【0009】また、上述のような制御方法であることか
ら、制御精度を得るために中間的なパラメータである帯
電電位や露光電位をモニタするための電位センサや、環
境条件をモニタするための温度センサや湿度センサを必
要とする制御方式が多く、コストアップが問題となって
いた。
【0010】また、最近になって、特開平4−3199
71号公報、4−320278号公報などに示されるよ
うに、ファジーやニューラルネットワークを用いる方法
が行われるようになってきた。これらはファジーやニュ
ーラルネットワークが入力と出力の関係が複雑な非線形
の場合にも対応できるという特徴を利用して、もっぱら
制御精度を高めるための手段として用いられている。こ
のため、上述した問題点、すなわち大量のデータ採取な
どに投じなければならない膨大な開発工数や、センサを
多用することによるコストアップ、さらに市場に出てか
らの一台一台の長期的な画像濃度制御性能が必ずしも確
保できていないなどの問題の解決には、ほとんど役に立
っていない。
【0011】むしろ、ファジーやニューラルネットワー
クを用いて制御精度を向上させる場合は、多入力多出力
演算に適しているという特長を活かすために、多入力
化、すなわち多数のセンサを用いる場合が多く、かえっ
てコストアップになっている。
【0012】さらにファジーでは技術者によるメンバー
シップ関数のチューニングが必要であり、ニューロでは
学習作業そのものは自動化できるものの、そのための教
師データを技術者が事前に用意しなければならないな
ど、かなりの開発工数を必要とするのが実情であった。
【0013】しかも、予め経時劣化データを採取し、こ
れを考慮に入れたファジーやニューラルネットワークを
用いた場合であっても、その入力と出力の関係自体が実
際の経時劣化や機差、部品交換などによって変化してし
まった場合には、自律的に対応できないという問題があ
った。すなわち、市場に出てからの一台一台の長期的な
画像濃度制御性能は、たとえファジーやニューラルネッ
トワークを用いた場合であっても保証することはできな
かった。
【0014】そこで、実際に使用した操作量と記憶して
きたいくつかの制御ルールとから算出できる濃度値(ま
たは、濃度換算値)と、実際の濃度換算測定値とを比較
して、その濃度差(または、濃度換算値差)に基づい
て、実際の状況が既存の制御ルールのどれに、どれだけ
関連しているかを示す重み付けを行うものがあった。図
13は、従来の濃度(または濃度換算値)による重み付
け方法の概略を説明するための模式図である。また、図
14は、今回獲得した制御事例(図13の×印)を中心
に図13の一部を拡大した模式図である。なお、ここで
は、説明を簡単にするために1つの操作量と1つの濃度
について述べる。また、以下の説明では、獲得した制御
事例の状態が同一と見なされる制御事例を分類して記憶
するところを「クラスタ」と呼ぶことにする。また、い
くつかの分類した制御事例から抽出できる制御のための
パラメータを制御ルールと呼ぶことにする。
【0015】図13では、制御ルールとして、3つの制
御ルールA,B,Cが示されており、点線で目標制御量
が点線で示されている。また、図示の黒ドットは、これ
まで獲得した制御事例であり、×印は、今回、獲得した
制御事例である。従来の技術での重み付けは、今回獲得
した制御事例(実際の操作量)と制御ルールとから算出
できる濃度(または、濃度換算値)によるもので行って
いた。すなわち、図14に示すように、今回獲得した制
御事例の制御量と、各制御ルールに今回獲得した制御事
例の操作量を当てはめることによって算出した、制御量
の計算値との差、すなわち、距離Aと距離Bの逆数を正
規化したものに比例させて、その制御ルールの適合度を
決定していた。
【0016】本来、環境の変化などにより画像形成装置
を取り巻く状態が変わったとき、制御量(濃度)だけを
みて、制御ルールの適合度を演算するのは無理がある。
というのは、図13に示すように、環境の変化やプリン
タの劣化により、同じ操作量でもそこで得られる制御量
は大きく異なる場合が多い。
【0017】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来の画
像形成装置では、制御ルールの適合度を算出する際に
は、それまで獲得してきた制御ルール全てに適合度を割
り当てることになる。したがって、現状が制御ルールC
におけるプリント動作であるにもかかわらず、本来、そ
の制御との関連性が低い制御ルールAまで現状の制御に
影響を及ぼす可能性があるという問題があった。
【0018】さらに、図13では、その代表的な制御ル
ールA,B,Cだけしか示していないが、実際には、こ
のような制御ルールが多数蓄積されているわけで、関連
性が低い制御ルールであっても、それが多数あれば、そ
の影響は、その制御ルールの数だけ倍増するために、本
来なら直ちに収束すべき制御量も、この影響のために収
束に時間がかかったり、画像に大きな影響を及ぼすよう
な制御をしてしまうという問題があった。
【0019】この発明は上述した事情に鑑みてなされた
もので、現状の制御に係わりの浅い制御ルールの影響を
無くすか、または小さくでき、本来の制御に必要となる
制御ルールを用いて、現状に最適な制御を行うことがで
きる画像形成装置を提供することを目的としている。
【0020】
【課題を解決するための手段】上述した問題点を解決す
るために、この発明では、操作量に応じて出力画像の品
質を変化させる画像品質可変手段と、出力画像の制御事
例を記憶する制御事例記憶手段と、前記制御事例記憶手
段に記憶された複数の制御事例から制御ルールを抽出す
る制御ルール抽出手段と、出力画像品質を検出し、検出
結果を制御量として出力する検出手段と、制御量と目標
品質とを比較し、当該比較結果が予め設定された許容値
を越えている場合に、当該制御量を前記制御事例記憶手
段に記憶させ、次回以降の制御に供せられるようにする
比較手段と、前記比較手段による比較結果が予め設定さ
れた許容値を越えた以降、制御量が目標品質に対応する
値となると、以後の操作量を順次記憶する操作量記憶手
段と、前記制御ルール抽出手段によって抽出された各制
御ルールについて、直前の制御事例に対する適合度を判
定した後、前記操作量記憶手段に記憶した操作量に基づ
いて、各制御ルールに適合度に応じた重み付けを行っ
て、その結果を用いて、前記検出手段によって出力され
た制御量が目標品質に対応する値となるように新たな操
作量を求める操作量算出手段とを具備し、前記操作量算
出手段によって求められた操作量を前記画像品質可変手
段に供給することを特徴とする。
【0021】
【作用】この発明によれば、装置が稼働状態になると、
制御事例記憶手段内に制御事例が蓄積されていき、この
蓄積された制御事例に基づいて制御ルール抽出手段が制
御ルールを抽出する。一方、比較手段は、制御量と目標
品質とを比較し、当該比較結果が予め設定された許容値
を越えている場合に、当該制御量を制御事例記憶手段に
記憶させる。さらに、操作量記憶手段には、上記比較手
段による比較結果が予め設定された許容値を越えた以
降、制御量が目標品質に対応する値となると、以後の操
作量が順次記憶される。一方、操作量算出手段において
は、検出手段が検出した制御量と目標品質とが比較さ
れ、制御量が目標品質に近づくような操作量が求められ
る。この際、抽出された各制御ルールについて、直前の
制御事例に対する適合度が判定された後、操作量記憶手
段に記憶した操作量に基づいて、各制御ルールに適合度
に応じた重み付けが行われ、その結果を用いて、新たな
操作量が求められる。そして、この操作量が画像状態可
変手段に供給され、画像品質が操作される。
【0022】
【実施例】
A.第1の実施例の構成
(1)基本的構成
以下に、本発明による具体的な実施例を説明する。先
ず、本発明による画像形成装置の画像出力部IOT(イ
メージアウトプットターミナル)の概要を図2に示す。
なお、図2では、画像読み取り部や画像処理部は省略し
ている。すなわち、電子写真方式による画像出力部IO
Tのみを示している。
【0023】図2を用いて画像形成手順を説明すると、
まず、画像読み取り部(図示せず)で原稿を読み取った
り、あるいは外部のコンピュータ(図示せず)などで作
成されたりして得られた原画像信号に、画像処理部(図
示せず)で適切な処理を行う。これにより得られる入力
画像信号は、レーザー出力部1に入力され、レーザー光
線Rを変調する。このようにして、入力画像信号によっ
て変調されたレーザ光線Rが、感光体2上にラスター照
射される。
【0024】一方、感光体2はスコロトロン帯電器3に
よって一様に帯電され、レーザ光線Rが照射されると、
その表面には入力画像信号に対応した静電潜像が形成さ
れる。次いで、現像器6により上記静電潜像がトナー現
像され、転写装置7によって現像トナーが用紙(図示せ
ず)上に転写され、定着装置8によって定着される。そ
の後、感光体2はクリーナー11によりクリーニングさ
れ、一回の画像形成動作が終了する。また、10は現像
濃度センサであり、画像エリア外に形成される現像パッ
チ(後述)の濃度を検出する。
【0025】(2)現像パッチ作成機構およびそのモニ
タ機構
ここで、この実施例における現像パッチおよびそのモニ
タ機構について説明する。現像パッチは、出力画像濃度
をモニタするためのものであり、図3に示すように、ベ
タ(網点カバレツジ100%)濃度パッチa1とハイラ
イト(網点カバレツジ20%)濃度パッチa2の二種類
を採用している。そして、これらベタ濃度パッチa1、
ハイライト濃度パッチa2は、図3に示すように、いず
れも2〜3cm角程度の大きさに設定され、感光体2の
画像エリア外に形成されるようになっている。すなわ
ち、図4に示すように、画像エリア2aに潜像が形成さ
れた後、空きエリア2bにおいてベタ濃度パッチa1と
ハイライト濃度パッチa2が順次形成されるようになっ
ている。
【0026】また、濃度センサ10は、感光体2の表面
に光を照射するLED照射部と、感光体2の表面からの
正反射光または拡散光を受光するフォトセンサとから横
成されており、図3に示すラインL1は、現像濃度セン
サ10の検出ラインである。したがって、ベタ濃度パッ
チa1とハイライト濃度パッチa2は、検出ラインL1
上に形成されるようになっており、現像濃度センサ10
の近傍を順次通過する。
【0027】ここで、図5は、現像濃度センサ10の出
力信号の一例を示す図である。図示のように、まず、原
稿の画像に応じた濃度検出信号が得られ、次いで、ベタ
濃度パッチa1とハイライト濃度パッチa2の各濃度検
出信号が得られる。ベタ濃度パッチa1とハイライト濃
度パッチa2は、画像エリア外に形成されているため、
用紙に転写されることはなく、また、クリーナー11の
部分を通過する際に消去される。
【0028】なお、この実施例において、現像パッチの
濃度を検出しているのは、ユーザーが手にする定着画像
の濃度(最終画像濃度)と相関が高く、しかもクリーナ
ー11による除去が可能なためである。また、現像パッ
チは、画像形成時以外のタイミングであれば、画像エリ
ア内に形成してもよい。
【0029】(3)制御部の構成
次に、図1は、スコロトロン帯電器3およびレーザー出
力部1を制御する制御部20の構成を示すブロック図で
ある。図において、21は濃度調整ダイアルであり、操
作者が所望の濃度に応じた値を設定する。濃度調整ダイ
アル21の改定値は、変換器22によって、現像濃度セ
ンサ10の出力に換算した値(この実施例の場合は
「0」〜「255」の間の値)に変換される。変換器2
2から出力される目標濃度は、制御量メモリ23におい
て保持される。この場合、制御量メモリ23は、許容誤
差量も記憶している。
【0030】一方、現像濃度センサ10の出力信号とメ
モリ23の出力信号とは、濃度コンパレータ24におい
て比較される。この比較においては、メモリ23が記憶
している許容誤差量が参照される。そして、現象濃度セ
ンサ10の出力信号は、両者の差が許容値以内であれ
ば、濃度コンパレータ24を介して、制御ルール検索器
30に供給され、許容値以上であれば制御事例メモリ2
5に供給される。
【0031】ここで、先に、収束検出器43について説
明する。収束検出器43は、濃度コンパレータを介して
出力される上記現像濃度センサ10の出力を監視し、上
記両者の差が許容値以上から許容値以内となると、すな
わち、制御系が収束すると、収束信号(例えば、「1」
なる信号)を操作量(max,min)メモリ44へ供給する
一方、上記両者の差が許容値以内から許容値以上となる
と、非収束信号(例えば、「0」なる信号)を操作量
(max,min)メモリ44へ供給する。操作量(max,min)
メモリ44は、上記収束信号を受け取ると、それ以後、
後述する操作量メモリ32から供給される操作量を記憶
していく一方、非収束信号を受け取ると、それまで記憶
してきた、先の操作量の中から最大値、最小値を取り出
し、制御ルールメモリ29へ供給する。この操作量の最
大値、最小値は、それに対応する制御ルールの適合範
囲、言い換えると、その制御ルールでの操作量範囲を示
すものである。なお、先の操作量が1つしかない場合に
は、その1つの操作量が最大値と最小値となる。また、
獲得した制御事例が少なく、制御ルールが抽出できなか
った場合には、上述した操作量の記憶は行わない。上記
操作量の最大値、最小値は、制御ルールメモリ29に供
給され、制御ルールに関連付けられて記憶される。
【0032】制御事例メモリ25は、濃度コンパレータ
24からの出力信号が供給されると、それ以後の制御事
例を記憶するメモリであり、状態量、操作量、制御量の
3種の量を一組にして記憶する。このように、制御事例
を記憶するのは、本実施例においては、過去に記憶され
た制御事例に基づいて種々の制御を行うためであり、事
例ベース推論と呼ばれる手法に基づく制御手法である。
【0033】ここで、制御事例メモリ25に記憶される
状態量とは、電子写真のプロセスに支配的な影響を及ぼ
す温度や湿度、あるいは経時的劣化量などをいうが、こ
れらの状態量がある限られた時間内ではほぼ一定とみな
せるため、この実施例の場合は、その代用として事例の
発生時刻(日付と時分秒)を用いている。ただし、発生
時刻が、所定の時間単位(3分、5分あるいは10分等
の予め決めた時間単位)内にあれば、状態量としては等
しいとして取り扱うようにしている。これは、発生時刻
が互いに近い事例同士であれば、両者はほぼ同様な温度
湿度下にあって、経時的劣化の度合いも同じ程度であろ
うと期待できるためである。また、発生時刻を示す時刻
データは、この実施例においては、図1に示すクロック
タイマ40から供給されるようになっている。
【0034】次に、操作量とは、被制御対象の出力値を
変化させるパラメータの調整量をいい、この実施例の場
合は、スコロトロン帯電器3のグリツド電圧設定値(0
〜255、以下、スコロ設定値と略称する)とレーザー
パワー設定値(0〜255、以下LP設定値と略称す
る)の2種である。この2つの量を操作量としたのは、
制御しようとしている最終画像濃度がベタ濃度部とハイ
ライト濃度部の二点であること、および、スコロ設定値
とLP改定値が、ベタ濃度とハイライト濃度に相関が高
いためである。
【0035】また、スコロ改定値およびLP改定値は、
各々操作量メモリ32に記憶されており、操作量補正演
算器31の出力信号に対応した値が適宜読み出されるよ
うになっている。そして、操作量メモリ32から読み出
されたスコロ改定値はグリツド電源15に供給され、こ
れにより、グリツド電源15はスコロ改定値に応じた電
圧をスコロトロン帯電器3に印加する。また、操作量メ
モリ32から読み出されたLP設定値は、光量コントロ
ーラ16に供給され、これにより、光量コントローラ1
6は、LP設定値に応じたレーザーパワーをレーザー出
力部1に与える。
【0036】次に、制御事例メモリ25に供給される制
御量は、現像濃度センサ10の出力信号であり、以上の
結果、制御メモリ25には、例えば、次表に示すような
制御事例が記憶される。
【0037】
【表1】
この表において、例えば、事例1は、状態量(発生時
刻)が1994年4月1日12時0分10秒、LP改定
値が「83」、スコロ改定値が「130」、制御量(セ
ンサ出力値)がベタ部分について「185」、ハイライ
ト部分について「23」であり、事例4は、状態量19
94年4月2日9時0分5秒、LP設定値が「14
8」、スコロ設定値が「115」、制御量がベタ部につ
いて「185」、ハイライト部について「30」であ
る。
【0038】次に、図1に示す状態量コンパレータ2
6、クラスタメモリ27および制御ルール演算器28
は、制御事例メモリ25に記憶された制御事例を参照し
て制御ルールを抽出する機能を有している。なお、これ
らのブロックの作用については、後に詳述する。
【0039】また、制御ルールメモリ29は、制御ルー
ル演算器28が算出した制御ルールを複数記憶するメモ
リであり、各制御ルールには、前述した操作量(max,mi
n)メモリ44からの操作量の最大値、最小値、すなわ
ち操作量範囲が対応付けされて記憶されており、制御ル
ール検索器30から要求があると、その要求に応じた制
御ルールおよびその操作量範囲を返信する。この場合、
制御ルール検索器30は、制御ルールメモリ29に制御
ルールを返信するように順次要求し、各々の制御ルー
ル、それに対応して記憶されている操作量範囲(最大
値、最小値)に応じて、濃度コンパレータ24から供給
される濃度差(制御量)、および操作量メモリ32から
供給される操作量(すなわち、LP設定値、スコロ改定
値)で示される制御事例がどの制御ルールに最も適合す
るか、すなわち、各制御ルールの適合度を決定するため
に、各制御ルールに対する重み付けを行って、最も適合
度の高い制御ルールを検索し、最終的に、その制御ルー
ルを制御ルールメモリ29に要求するようになってい
る。
【0040】次に、操作量補正値演算器31は、制御ル
ール検索器30によって検索された、現在の制御事例に
対して最も適合度の高い制御ルールを用いて、操作量の
補正値を求め、求められた補正値を操作量メモリ32に
供給する。これにより、操作量メモリ32は、操作量補
正値に対応した操作量、すなわち、LP改定値およびス
コロ設定値を、グリツド電源15および光量コントロー
ラ16に各々供給する。
【0041】一方、基準パッチ信号発生器42は、ベタ
濃度パッチalとハイライト濃度パッチa2の作成を指
示する回路であり、パッチ作成タイミングにおいて校正
用基準パッチ信号を画像出力部IOTに出力する。これ
によって、図3に示すベタ濃度パッチa1とハイライト
濃度パッチa2か作成される。
【0042】この場合、基準パッチ信号発生器42の動
作タイミングは、〓/0調整部41によって行われる。
〓/○調整部41は、クロックタイマ40が出力するタ
イム信号を監視し、ベタ濃度パッチa1とハイライト濃
度パッチa2が所定位置に形成されるように,基準パッ
チ信号発生器42に動作タイミング信号を供給する。
【0043】B.第1の実施例の動作
次に、上述した第1の実施例の動作について説明する。
ここで、図6ないし図9は本第1の実施例の動作を説明
するための模式図である。図6は、第1の実施例におい
て、これまで獲得してきた制御事例の遷移と、クラスタ
形成とを示す模式図である。図において、横軸にプリン
ト枚数、縦軸に濃度(制御量)を示している。図示する
ように、本システムでは、濃度設定値に対して所定の幅
の許容値を有する。制御ルールが適合している場合に
は、黒ドットで示す制御量(制御事例)は、許容値の範
囲内に収まっているが、制御ルールが適合しなくなる
と、許容値を越えたものとなることを示している。
【0044】図6において、プリントを開始して、温度
や湿度が変化したり、経時劣化が進んだりすると、トナ
ー帯電量や感光体の帯電特性が変化するため、レーザー
パワーとスコロトロン・グリッド電圧が同一の設定値で
あっても、濃度が大幅に異なってしまう。例えば、高温
多湿時には濃度が高い方にずれ、低温低湿時には濃度が
低い方にずれてしまう。すなわち、制御時点の温度や湿
度、経時劣化の度合いなどが、すでに採取・記憶した制
御事例のそれらと異なってくると、既存の制御ルールが
実際の制御事例に適合しなくなる。このように、システ
ムの状態がそれまでとは異なるようになると、このプリ
ントで用いられている制御ルールが実際の制御事例と適
合しなくなり、制御量が目標品質を越えた値になる(プ
リント枚数の1,2,3)。制御量が許容値を越える
と、システムがこの制御事例を獲得し、制御事例メモリ
25に追加記憶する。
【0045】この追加記憶は、次のようにして行われ
る。まず、図1に示す濃度コンパレータ24が許容値以
上であると判断し、その時の現像濃度センサ10の出力
信号を制御事例メモリ25に転送する。制御事例メモリ
25は、新たに供給された制御量とともに、状態量およ
び操作量を組にして記憶する。そして、状態量コンパレ
ータ26は、制御事例メモリ25に新たに書き込まれた
事例に基づいて、最新クラスタと時刻比較し、状態類似
であるか否かを判定する。すなわち、制御事例群である
最新クラスタ内の制御事例の時刻情報と、制御事例メモ
リ25に新たに書き込まれた制御事例の時刻情報とを比
較し、所定の時間内であれば、状態類似であると判断
し、所定の時間以上離れていれば状態非類似であると判
断する。
【0046】そして、状態類似と判断された場合には、
最新クラスタについて制御事例を追加すべく、クラスタ
メモリ27に書き込む。このとき、制御ルール演算器2
8は、新たに追加された制御事例を包含するような制御
ルールを算出し、当該制御ルールを示す係数を制御ルー
ルメモリ29に転送する。そして、制御ルールが抽出で
きたことで、現在の状態に最も適した制御ルールができ
たわけで、それ以後の制御量は、目標品質に収束するわ
けである(図6に示すプリント枚数、4,5,6,7以
降を参照)。制御量が収束すると、収束検出器43は、
操作量(max,min)メモリ44に収束信号を送出する。
【0047】操作量(max,min)メモリ44は、収束信
号が供給されると、それ以後、操作量メモリ32に格納
される操作量、図6に示す例では、プリント枚数の4〜
7に対する操作量を記憶していく。そして、再び、シス
テムの状態などが変化して新しく制御事例を獲得する状
況になると(図6のプリント枚数の8,11を参照)、
それまで操作量(max,min)メモリ44に記憶してき
た、先の操作量(図6のプリント枚数、4〜7に対する
操作量)の中から、最大値(max)、最小値(min)
を取り出し、先の状態での制御ルールと関連を付けて、
制御ルールメモリ29に記憶する。これは、一例であ
り、ある状態において、制御を収束させた操作量の中か
ら最大値、最小値を選出でき、そのとき獲得してきた制
御事例から抽出できた制御ルールと関連づけられれば、
ほかのどのような方法を用いても構わない。新しく制御
事例を獲得する状況になったときだけでなく、操作量を
記憶して最大値、最小値が決定できる時ならば逐次選出
してもよい。なお、制御を収束させた操作量が、1つし
かない場合は、その値が最大値と最小値となる。また、
獲得した制御事例が少なく制御ルールが抽出できなかっ
た場合は、本実施例による操作量記憶は行わない。
【0048】ここで、図7は、制御ルールと、該制御ル
ールに関連付けられた操作量範囲を示す模式図である。
図7において、制御ルールAは、それを作成できた状態
のとき、制御量が目標品質を達成(収束)している間で
の操作量の最大値と最小値からなる操作量範囲(図示の
一点破線)A1と関連付けられている。制御ルールB,
Cも、各々、操作量範囲B1、C1と関連付けられてい
る。
【0049】次に、図8を参照して、最終的な制御ルー
ルの適合度を算出する様子について説明する。図8で
は、本第1の実施例において、制御ルールと、その制御
ルールを適用した時に制御量が目標品質に達した(収束
した)ときの操作量範囲とに基づいて、重み付けを行う
ことで、最終的な制御ルールの適合度を算出する様子を
示している。まず、既に、制御ルールがA,B,Cの3
つあるとする。それぞれに対して、操作量範囲A1,B
1,C1が関連付けられている。さて、次の制御を行う
ための操作量を決定したが、システムの状態が変化した
ので、図示の×印のような操作量と制御量の制御事例が
できたとする。
【0050】従来の技術では、既存の制御ルールとだけ
で、現在の制御事例がどの制御ルールに適合しているか
を算出していたので、現在の制御事例と各制御ルール
A,B,Cとの距離に応じて、図示の重みW1、重みW
2、重みW3により各制御ルールの適合度が決定されて
いた。これに対して、本第1の実施例では、操作量範囲
A1,B1,C1に対しても重み付けすることによっ
て、次のように、既存の制御ルールの適合度が改善され
る。
【0051】まず、各制御ルールに対する重み付けは、
従来の技術と同様に行われる。すなわち、各制御ルール
に対する重み付けは、×印で示す制御事例と、各制御ル
ールA,B,Cとの距離に応じて、重みW1、重みW
2、重みW3を決める。次に、現在の操作量が制御ルー
ルA,B,Cに関連付けられている操作量範囲A1,B
1,C1に含まれているかどうかを判断する。図8に示
す例では、現在の制御事例の操作量は、制御ルールBに
関連付けられた操作量範囲B1にのみ含まれる。したが
って、操作量範囲による重み付けは、制御ルールBの操
作量範囲B1でのみ、重み付けされることになる。この
重みを重みWaとする。この例では、そのほかの制御ル
ールA,Cの操作量範囲A1,C1の重みはゼロにな
る。各制御ルールA,B,Cに対する総合的な重みは、
制御ルールの重み×操作量範囲の重みで計算される。し
たがって、制御ルールAと制御ルールCの総合的な重み
は、ゼロとなり、制御ルールBの総合的な重みは、重み
W1×重みWaとなる。結果として制御ルールBの適合
度が一番高くなる。
【0052】なお、ここでは、極端な例を示している
が、実際には、図9に示すように、操作量範囲内にある
場合を重みを「1」とし、操作量範囲外であっても予め
決めてある範囲にあれば、重みを「0.7」としたりし
ても構わない。また、操作量範囲をファジー制御のメン
バーシップ関数で置き換えて重みをファジー的に決定す
ることも可能である。
【0053】また、例えば、現在のシステム状態が制御
ルールAにあるとすれば、次の制御事例(操作量)は、
図示の記号「+」で示す、制御ルールAの操作量範囲に
かかってくる。この時の操作量範囲による重み付けは、
図示のように、制御ルールBの操作量範囲B1での重み
は、重みWbとなり、制御ルールAの操作量範囲A1で
の重みは、重みWcとなる。ここでは、制御ルールCの
操作量範囲は関係なくなることになり、それが次の制御
に影響を及ぼすことはなくなるか、あるいは採取できた
操作量範囲によっては少なくなるわけである。
【0054】このように、本第1の実施例では、制御量
が目標品質に収束すると、それ以後の操作量を記憶して
いき、再び、システムの状態などが変化して新しく制御
事例を獲得する状況になると、それまで記憶してきた、
先の操作量の中から、最大値、最小値を取り出し、先の
状態での制御ルールの操作量範囲として記憶し、システ
ムの状態が変化し、その制御事例に適合する制御ルール
を選択する際、既存の方法に加えて、上記各制御ルール
の操作量範囲に基づいて重み付けを行うようにしたの
で、現状の制御に係わりの浅い制御ルールに対する影響
をなくすか、または小さくでき、本来の制御に必要とな
る制御ルールを用いて、現状のシステム状態に応じた最
適な制御を行うことができるようになる。
【0055】C.第2の実施例
以下に、本発明による第2の実施例を説明する。まず、
本第2の実施例による画像形成装置の画像出力部IOT
(イメージアウトプット ターミナル)は、前述した第
1の実施例と同一であり、図2に示す構成となっている
ので説明を省略する。
【0056】(1)制御部の構成
図10は、本第2の実施例による画像形成装置の制御部
60の構成を示すブロック図である。なお、図1に対応
する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。図に
おいて、61は操作量(average)メモリであり、収束
検出器43からの収束信号を受け取ると、それ以後、後
述する操作量メモリ32から供給される操作量を記憶し
ていく一方、非収束信号を受け取ると、それまで記憶し
てきた、先の操作量の平均値(average)を算出し、制
御ルールメモリ62へ供給する。なお、先の操作量が1
つしかない場合には、その1つの操作量が平均値とな
る。また、獲得した制御事例が少なく、制御ルールが抽
出できなかった場合には、上述した操作量の記憶は行わ
ない。上記操作量の平均値は、制御ルールメモリ62に
供給され、制御ルールに関連付けられて記憶される。
【0057】D.第2の実施例の動作
次に、上述した第2の実施例の動作について説明する。
図11および図12は、本第2の実施例の動作を説明す
るための模式図である。また、これまで獲得してきた制
御事例の遷移と、クラスタ形成とについては、前述した
図6を用いて説明する。なお、クラスタの作成、該クラ
スタに対する新たな制御ルールの作成については、前述
した第1の実施例と同様であるので簡単に説明する。
【0058】プリントが開始されてから、プリント毎の
制御事例に対しては、最も高い適合度の制御ルールに従
って操作量が決定され、システムが制御される。そし
て、許容値の範囲から外れる制御事例が生じると(図6
のプリント枚数、1〜3)、新たなクラスタを作成する
とともに、これらクラスタの制御事例に従って新たな制
御ルールを作成する。これ以後、図6に示すプリント枚
数、4,5,6,7の制御事例に対しては、この新たな
制御ルールに従って操作量が決定される。このように、
制御量が収束すると、収束検出器43は、操作量(aver
age)メモリ61に収束信号を送出する。
【0059】操作量(average)メモリ61は、収束信
号が供給されると、それ以後、操作量メモリ32に格納
される操作量を記憶していく。そして、再び、システム
の状態などが変化して新しく制御事例を獲得する状況に
なると、それまで操作量(average)メモリ61に記憶
してきた、先の操作量(図6のプリント枚数、4〜7に
対する操作量)の平均値を算出し、先の状態での制御ル
ールと関連を付けて、制御ルールメモリ29に記憶す
る。これは、一例であり、ある状態において、制御を収
束させた操作量の中から平均値を選出でき、そのとき獲
得してきた制御事例から抽出できた制御ルールと関連づ
けられれば、ほかのどのような方法を用いても構わな
い。また、新しく制御事例を獲得する状況になったとき
だけでなく、操作量を記憶して平均値が決定できる時な
らば逐次選出してもよい。
【0060】ここで、図11は、制御ルールと、該制御
ルールに関連付けられた操作量の平均値を示す模式図で
ある。図11において、制御ルールAは、それを作成で
きた状態のとき、制御量が目標品質を達成(収束)して
いる間での操作量の平均値A2と関連付けられている。
制御ルールB,Cも、各々、平均値B2、C2と関連付
けられている。
【0061】次に、図12を参照して、最終的な制御ル
ールの適合度を算出する様子について説明する。図12
では、本第2の実施例において、制御ルールと、その制
御ルールを適用した時に制御量が目標品質に達した(収
束した)ときの平均値とに基づいて、重み付けを行うこ
とで、最終的な制御ルールの適合度を算出する様子を示
している。まず、既に、制御ルールがA,B,Cの3つ
あるとする。それぞれに対して、平均値A2,B2,C
2が関連付けられている。さて、次の制御を行うための
操作量を決定したが、システムの状態が変化したので、
図示の×印のような操作量と制御量の制御事例ができた
とする。
【0062】従来の技術では、既存の制御ルールとだけ
で、現在の制御事例がどの制御ルールに適合しているか
を算出していたので、現在の制御事例と各制御ルール
A,B,Cとの距離に応じて、図示の重みW1、重みW
2、重みW3により各制御ルールの適合度が決定されて
いた。これに対して、本第1の実施例では、操作量範囲
A1,B1,C1に対しても重み付けすることによっ
て、次のように、既存の制御ルールの適合度が改善され
る。
【0063】まず、各制御ルールに対する重み付けは、
従来の技術と同様に行われる。すなわち、各制御ルール
の重み付けは、×印で示す制御事例と、各制御ルール
A,B,Cとの距離に応じて、重みW1、重みW2、重
みW3を決める。次に、現在の操作量と、制御ルール
A,B,Cに関連付けられている操作量の平均値A2,
B2,C2との差の絶対値を計算し、その値の最小値で
各絶対値を割り、その逆数を算出する。図12に示す例
では、距離LAが、現在の操作量と平均値A2との差の
絶対値であり、距離LBが、現在の操作量と平均値B2
との差の絶対値、距離LCが、現在の操作量と平均値C
2との差の絶対値である。したがって、図示の例では、
距離LBが最小となり、それぞれ距離LB/距離LA、
距離LB/距離LB=1、距離LB/距離LCとなる。
【0064】次に、上述した値に基づいて、操作量の平
均値による重みを算出する。操作量の平均値による重み
は、上述した、距離LB/距離LA(平均値A2)、1
(平均値B2)、距離LB/距離LC(平均値C2)
を、1+距離LB/距離LA+距離LB/距離LCで割
ることにより算出する。したがって、現在の操作量と操
作量の平均値との差が大きいほど、つまり距離が大きい
ほど重みは小さくなる。各制御ルールA,B,Cに対す
る総合的な重みは、制御ルールによる重み×平均値によ
る重みで計算される。結果として制御ルールBの適合度
が一番高くなり、最終的に適合度が一番高くなる。
【0065】このように、本第2の実施例では、制御量
が目標品質に収束すると、それ以後の操作量を記憶して
いき、再び、システムの状態などが変化して新しく制御
事例を獲得する状況になると、それまで記憶してきた、
先の操作量の中から、平均値を算出し、先の状態での制
御ルールと関連付けて記憶しておき、システムの状態が
変化し、その制御事例に適合する制御ルールを選択する
際には、既存の方法に加えて、上記各制御ルールの操作
量の平均値に基づいて重み付けを行うようにしたので、
現状の制御に係わりの浅い制御ルールに対する影響をな
くすか、または小さくでき、本来の制御に必要となる制
御ルールを用いて、現状のシステム状態に応じた最適な
制御を行うことができるようになる。また、第1の実施
例では、操作量範囲を外れた場合には予め重みを設定し
ておく必要があったが、本第2の実施例では、現在の操
作量と各制御ルールの平均値との差(距離)に基づいて
重みを算出するので、予め設定する必要がない。
【0066】
【発明の効果】以上、説明したように、この発明によれ
ば、現状の制御に係わりの浅い制御ルールの影響を無く
すか、または小さくでき、本来の制御に必要となる制御
ルールを用いて、現状に最適な制御を行うことができる
という利点が得られる。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention uses an electrophotographic method.
In particular, always keeps images at a predetermined quality.
Control can be performed at low cost and with high accuracy.
Development work related to data collection and optimization design during product development
Image forming apparatus capable of significantly reducing the number
You. 2. Description of the Related Art Conventionally, an image forming method using an electrophotographic method has been known.
In the image forming apparatus, the fee for keeping the image density
Feedback control is very commonly used. This is static
In electrophotography using electricity, the temperature and humidity of the day
Which environmental conditions or changes over time of photoconductors and developers
Changes the image output state of the device itself,
This is because the instability fluctuates. [0003] The contents of the conventional feedback control are further improved.
To put it concretely, the density reproduction status is monitored by the density patch.
To obtain the error from the target density,
Control gain by multiplying
The most common method is to calculate the correction value of the
You. Here, the density patch is a developed image patch.
Often it is. This is a transfer image created on paper,
Developed images are easier to create and erase than fixed images
And the correlation with the fixed image density obtained by the user
Is extremely high. Also, the control actuator
The voltage applied to the charger and the exposure
Amount, term image bias, etc. are often used. For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. Sho 63-177176
Bulletin, 63-177177 bulletin, 63-177178
In the technology described in the gazette, by changing the developing potential
The development density is controlled to a desired value. This development potential
The method to change is either one-component or two-component development
But it holds. However, the optimum developing potential is not controlled.
Various possible external factors: temperature, humidity, cumulative copying
It is always affected by the number of sheets, etc.
The setting of the amount and the developing bias always take these conditions into account.
It has the difficulty of having to do it. Only
The amount of state such as temperature and humidity, the amount of charge and exposure,
The relationship with the set value is complicated, and at the current technical level
Has not been fully modeled. Therefore, the control quantified using an approximate expression is
Electrons that are somehow performed but are primarily electrostatic processes
In photographic technology, charging, exposure, and
The relationship between the optimal settings of bias and bias is non-linear.
Therefore, sufficient control accuracy has not been obtained. In these circumstances
More environmental conditions in advance, such as hot and humid conditions
And environmental effects in low-temperature, low-humidity conditions,
Impact must be grasped, aiming at advanced control performance
Must collect detailed data over a wide range of conditions.
Enormous development man-hours were required. [0008] In addition, such huge man-hours are invested in the decision.
The set feedback gain is also different for each
Is always always optimal for the usage conditions of
I couldn't help. In particular, image densities that deteriorate over time
Impact on the degree of deterioration of the components used in each unit
And it depends on how users use it.
Long-term image density control performance from
I couldn't say. In addition, whether the control method is as described above.
In order to obtain control accuracy,
Potential sensor to monitor the electric potential and exposure potential,
Temperature and humidity sensors to monitor environmental conditions
Many control methods are required, raising costs
Was. [0010] Recently, Japanese Patent Laid-Open Publication No.
No. 71, 4-320278, etc.
How to use fuzzy and neural networks
Is being done. These are fuzzy and new
Neural network has a complicated nonlinear relationship between input and output
Using the feature of being able to cope with
It is used as a means for increasing control accuracy. This
As a result, the above-mentioned problem, that is,
Enormous development man-hours and sensors
Increased cost due to heavy use, more likely to go to market
Long-term image density control performance
To solve problems such as lack of security.
Not. Rather, fuzzy and neural networks
If the control accuracy is improved by using
To take advantage of the features that are suitable for computation, multi-input
In many cases, many sensors are used.
Cost is increasing. [0012] Furthermore, in fuzzy, members by engineers
It is necessary to tune the ship function.
Although the learning process itself can be automated,
Technicians must prepare the technician data in advance
In fact, it required considerable development man-hours. [0013] In addition, time-dependent deterioration data is collected in advance and stored.
Fuzzy and neural networks that take into account
Even when used, the relationship between the input and output
May change due to deterioration over time, machine differences, parts replacement, etc.
In the event that the
Was. In other words, each and every one
Image density control performance, even if fuzzy or neural network
Cannot be guaranteed even when using
won. Therefore, it is necessary to memorize the operation amount actually used.
The density value (or the
Or the concentration conversion value) and the actual concentration conversion measurement value.
Then, based on the density difference (or density conversion value difference)
The actual situation depends on which of the existing control rules and how much
Some weights indicate whether they are related. Figure
13 is weighted by the conventional density (or density conversion value)
FIG. 3 is a schematic diagram for explaining an outline of an application method. Also figure
14 is centered on the control example obtained this time (marked by X in FIG. 13)
FIG. 14 is an enlarged schematic view of a part of FIG. Here,
Is one manipulated variable and one concentration for simplicity.
Is described. In the following description, the acquired control
Classify and store control cases that have the same case status
This is called a “cluster”. Across
For control that can be extracted from several classified control cases
Let the parameters be called control rules. FIG. 13 shows three control rules as control rules.
The control rules A, B, and C are shown, and the target control amount is indicated by a dotted line.
Is indicated by a dotted line. Also, the black dots shown
This is the control example acquired up to this point.
This is a control example. Weighting with conventional technology is obtained this time
Calculated from the control case (actual operation amount) and the control rule
By using the concentration that can be obtained (or the concentration conversion value)
Was. That is, as shown in FIG.
The control amount of your case and the control items acquired this time for each control rule
Control variable calculated by applying the manipulated variable in the example
Is the difference from the calculated value of
The degree of conformity of the control rule in proportion to the
Had been decided. Originally, an image forming apparatus is used due to a change in environment or the like.
When the surrounding state changes, only the control amount (concentration)
Thus, it is impossible to calculate the degree of conformity of the control rule.
This is because, as shown in FIG.
Control amount that can be obtained even with the same operation amount due to deterioration of the
Often differ greatly. As described above, the conventional image
In the image forming apparatus, when calculating the conformity of the control rule,
Assigns conformity to all control rules
Will be assigned. Therefore, the current state is control rule C
Despite the print operation in
Control rule A, which has low relevance to control
There was a problem that it could have an effect. Further, FIG. 13 shows a typical control
Although only rules A, B, and C are shown,
Because many control rules such as
Even if there are many control rules with low probability,
The effect of the book is to double the number of its control rules.
Control variables that should be converged immediately
Bundles take a long time or have a significant effect on the image
There is a problem of performing an unsuitable control. The present invention has been made in view of the above circumstances.
And the effects of shallow control rules on current control
Eliminate or reduce size, necessary for original control
By using control rules, optimal control can be performed for the current situation.
It is an object of the present invention to provide an image forming apparatus which can be used. [0020] To solve the above-mentioned problems.
Therefore, according to the present invention, the quality of the output image depends on the operation amount.
Image quality variable means for changing the quality and control of the output image
Control case storage means for storing an example;
Extract control rules from multiple control cases stored in columns
Control rule extraction means and output image quality
Detection means for outputting the result as a control amount, control amount and target
Quality and compare the result with a preset tolerance
Is exceeded, the control amount is stored in the control case storage device.
Stored in the stage so that it can be used for subsequent control
The comparison means and the comparison result by the comparison means are preset.
After the specified tolerance is exceeded, the control amount corresponds to the target quality.
When the value becomes the value, the operation amount storage means for sequentially storing the subsequent operation amounts
And each control extracted by the control rule extracting means.
Determine the conformity of the control rule to the immediately preceding control case.
After the setting, based on the operation amount stored in the operation amount storage means,
And weights each control rule according to the degree of conformity.
And using the result, output by the detection means.
New operation so that the controlled variable becomes a value corresponding to the target quality.
Operating amount calculating means for obtaining an operation amount,
The amount of operation determined by the output means is
It is characterized by being supplied to a stage. According to the present invention, when the apparatus is in operation,
Control cases are accumulated in the control case storage means.
The control rule extracting means is controlled based on the accumulated control cases.
Extract your rules. On the other hand, the comparison means
Quality and compare the result with a preset tolerance
Is exceeded, the control amount is stored in the control case storage means.
Remember. Further, the manipulated variable storage means stores
After the comparison result by the step exceeds the preset tolerance
When the control amount reaches the value corresponding to the target quality,
The amount of work is stored sequentially. On the other hand, in the operation amount calculation means,
Is a comparison between the control amount detected by the detection means and the target quality.
Operation amount is required so that the control amount approaches the target quality.
You. At this time, for each extracted control rule,
After the suitability for the control case is determined,
Based on the manipulated variable stored in the column, the degree of conformity to each control rule
Is weighted according to the result, and a new
A manipulated variable is required. And this operation amount is
The image quality is manipulated and supplied to the variable means. Embodiments A. Configuration of First Embodiment (1) Basic Configuration A specific embodiment according to the present invention will be described below. Destination
First, the image output unit IOT (i.
The outline of the image output terminal is shown in FIG.
In FIG. 2, the image reading unit and the image processing unit are omitted.
ing. That is, the image output unit IO by electrophotography
Only T is shown. The image forming procedure will be described with reference to FIG.
First, a document was read by an image reading unit (not shown).
Or an external computer (not shown).
The image processing unit (Fig.
(Not shown). The resulting input
The image signal is input to the laser output unit 1 and the laser light
Modulate line R. In this way, depending on the input image signal,
The modulated laser beam R illuminates the photoreceptor 2 with raster light.
Fired. On the other hand, the photosensitive member 2 is connected to a scorotron charger 3.
Therefore, when uniformly charged and irradiated with the laser beam R,
An electrostatic latent image corresponding to the input image signal is formed on the surface.
It is. Next, the electrostatic latent image is developed by the developing device 6 with toner.
The developed toner is transferred to a sheet (not shown) by the transfer device 7.
) And is fixed by the fixing device 8. So
After that, the photoconductor 2 is cleaned by the cleaner 11.
Then, one image forming operation is completed. 10 is development
It is a density sensor and a developing package formed outside the image area.
(Hereinafter described). (2) Development Patch Creation Mechanism and its Monitor
Here, the developing patch and its monitor in this embodiment are described.
The mechanism will be described. The development patch is the output image density
To monitor the signal, and as shown in FIG.
(Dot coverage 100%) density patch a1 and hyla
Two types of density patches (dot coverage 20%) density patches a2
Is adopted. Then, these solid density patches a1,
The highlight density patch a2, as shown in FIG.
These are also set to a size of about 2 to 3 cm square, and
It is formed outside the image area. Sand
That is, as shown in FIG. 4, a latent image is formed in the image area 2a.
After that, the solid density patch a1 is
Highlight density patches a2 are sequentially formed.
ing. The density sensor 10 is provided on the surface of the photoreceptor 2.
LED irradiating unit that irradiates light to the surface of photoconductor 2
Sideways from a photo sensor that receives specularly reflected light or diffused light
The line L1 shown in FIG.
4 is a detection line of the sensor 10. Therefore, the solid density
H1 and the highlight density patch a2 correspond to the detection line L1
The developing density sensor 10
Sequentially pass through. FIG. 5 shows the output of the developing density sensor 10.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a force signal. As shown, first,
A density detection signal corresponding to the original image is obtained.
Density detection of density patch a1 and highlight density patch a2
An outgoing signal is obtained. Solid density patch a1 and highlight density
Since the degree patch a2 is formed outside the image area,
It is not transferred to the paper and the cleaner 11
It is erased when passing through the part. In this embodiment, the development patch
The density is detected only for the fixed image that the user has
High density (final image density)
This is because removal by -11 is possible. Also, the development package
If the timing is other than the time of image formation,
A. (3) Configuration of Control Unit Next, FIG. 1 shows a scorotron charger 3 and a laser output.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a control unit 20 that controls the force unit 1.
is there. In the figure, reference numeral 21 denotes a density adjustment dial,
The author sets a value according to the desired density. Density adjustment die
The revised value of Al 21 is converted by the converter 22 into the development density
The value converted to the output of the sensor 10 (in the case of this embodiment,
(A value between “0” and “255”). Converter 2
2 is stored in the control amount memory 23.
Is held. In this case, the control amount memory 23
The difference is also stored. On the other hand, the output signal of the development density sensor 10 and the
The output signal of the memory 23 is
Are compared. In this comparison, the memory 23 stores
Is referred to. And the phenomenon concentration
If the difference between the two is within the allowable value,
For example, a control rule searcher is provided via a concentration comparator 24.
30 and if the value is equal to or more than the allowable value, the control case memory 2
5 is supplied. Here, the convergence detector 43 will be described first.
I will tell. The convergence detector 43 is connected via a density comparator.
The output of the developing density sensor 10 output is monitored and
Note that if the difference between the
That is, when the control system converges, a convergence signal (for example, “1”)
Is supplied to the manipulated variable (max, min) memory 44.
On the other hand, the difference between the two ranges from within the allowable value to over the allowable value
And a non-convergence signal (for example, a signal “0”)
(Max, min) is supplied to the memory 44. Operation amount (max, min)
When the memory 44 receives the convergence signal, the memory 44 thereafter performs
The operation amount supplied from the operation amount memory 32 described later is stored.
While receiving a non-convergent signal,
Extract the maximum and minimum values from the previous manipulated variable
Then, the data is supplied to the control rule memory 29. The maximum
The maximum and minimum values are defined as the conformance range of the corresponding control rule.
Box, in other words, indicates the operation amount range of the control rule.
It is something. When there is only one operation amount,
, The one operation amount has a maximum value and a minimum value. Also,
Can we extract control rules with few acquired control cases?
In this case, the above-mentioned operation amount is not stored. the above
The maximum and minimum values of the operation amount are supplied to the control rule memory 29.
And stored in association with the control rules. The control case memory 25 includes a density comparator
When the output signal from the H.24 is supplied, the subsequent control
It is a memory that stores examples, and stores state quantities, operation quantities, and control quantities.
The three quantities are stored as a set. Thus, the control case
Is stored in the past in the present embodiment.
To perform various controls based on the control cases
This is a control method based on a method called example-based reasoning. Here, it is stored in the control case memory 25.
State quantities have a dominant effect on the electrophotographic process.
Temperature, humidity, or deterioration over time.
These state quantities are considered to be almost constant within a limited time.
In the case of this embodiment,
The occurrence time (date, hour, minute, second) is used. However, occurrence
The time is in a predetermined time unit (3 minutes, 5 minutes, 10 minutes, etc.)
Within the predetermined time unit), the state quantity
I treat it as new. This is the time of occurrence
Are close to each other, they are almost the same temperature
Degree of deterioration over time under humidity
Because it can be expected. Time indicating the occurrence time
The data is, in this embodiment, the clock shown in FIG.
It is supplied from a timer 40. Next, the manipulated variable is the output value of the controlled object.
The amount of adjustment of the parameter to be changed.
In this case, the grid voltage setting value of the scorotron charger 3 (0
~ 255, hereinafter abbreviated as "scoro set value") and laser
Power setting value (0 to 255, hereinafter abbreviated as LP setting value)
). The reason why these two quantities are manipulated variables is that
The final image density to be controlled is
It must be two points of the light density part, and the scoro set value
And LP revision values show high correlation between solid density and highlight density
This is because Further, the scoro revision value and the LP revision value are as follows:
Each of them is stored in the operation amount memory 32, and the operation amount correction
The value corresponding to the output signal of the arithmetic unit 31 is appropriately read.
Swelling. Then, read from the operation amount memory 32
The revised scoro values are supplied to the grid power supply 15 and
As a result, the grid power supply 15
Pressure is applied to the scorotron charger 3. In addition, the operation
The LP setting value read from the memory 32 is
To the light amount controller 1.
6 outputs the laser power according to the LP set value.
Give to force part 1. Next, the control supplied to the control case memory 25 will be described.
The control amount is the output signal of the developing density sensor 10 and
As a result, in the control memory 25, for example, as shown in the following table,
The control case is stored. [Table 1] In this table, for example, Case 1 is a
) Was revised on April 1, 1994 at 12:00:10, LP
Value is “83”, the scoro revision value is “130”, and the control amount (
Sensor output value) is “185” for the solid part,
In the case 4, the state quantity 19
At 9:05:00 on April 2, 1994, the LP set value was "14
8 ", the scoring set value is" 115 ", and the control amount is
Is “185” and the highlight is “30”.
You. Next, the state quantity comparator 2 shown in FIG.
6. Cluster memory 27 and control rule calculator 28
Refers to the control case stored in the control case memory 25.
A control rule. Note that this
The operation of these blocks will be described later in detail. The control rule memory 29 stores the control rules.
For storing a plurality of control rules calculated by the computing unit 28
Each control rule includes the operation amount (max, mi
n) The maximum value, minimum value, that is, the operation amount from the memory 44
The operation amount range is stored in association with the
When there is a request from the rule searcher 30, the system responds to the request.
Return the rule and its operation amount range. in this case,
The control rule searcher 30 controls the control rule memory 29
Request each rule to be returned in turn, and
And the corresponding manipulated variable range (maximum
Value, minimum value), supplied from the density comparator 24.
Density difference (control amount) and the operation amount memory 32
MV supplied (ie LP set value, SCORO revision)
Value), which control rule best matches the control rule.
To determine the fitness of each control rule
Is weighted for each control rule, and
Search for the most frequent control rules, and ultimately
Request to the control rule memory 29.
You. Next, the manipulated variable correction value calculator 31 controls the control
The current control case searched by the rule searcher 30
Using the control rule with the highest degree of conformity to
The correction value is obtained, and the obtained correction value is stored in the operation amount memory 32.
Supply. As a result, the operation amount memory 32 stores the operation amount
The manipulated variable corresponding to the positive value, that is, the LP
The roller set value is stored in the grid power supply 15 and the light amount control.
To each other. On the other hand, the reference patch signal generator 42
Specify creation of density patch al and highlight density patch a2
This is the circuit shown and calibrated at the patch creation timing
The reference patch signal is output to the image output unit IOT. this
The solid density patch a1 shown in FIG.
The density patch a2 is created. In this case, the operation of the reference patch signal generator 42
The operation timing is performed by the 〓 / 0 adjustment unit 41.
The 〓 / ○ adjusting unit 41 is a timer output from the clock timer 40.
Monitor the image signal, and check the solid density patch a1 and highlight density.
So that the reference patch a2 is formed at a predetermined position.
The operation timing signal is supplied to the H signal generator 42. B. Next, the operation of the first embodiment will be described.
Here, FIGS. 6 to 9 illustrate the operation of the first embodiment.
FIG. FIG. 6 shows the first embodiment.
The transition of control cases acquired so far and the cluster
It is a schematic diagram which shows formation. In the figure, the horizontal axis
And the vertical axis indicates the density (control amount). Show
As described above, in this system, a predetermined width
Has an allowable value of If the control rules are met
Indicates the control amount (control example) indicated by a black dot
Although it is within the box, the control rule does not conform
It indicates that the value exceeds the allowable value. In FIG. 6, when printing is started, the temperature
Changes in humidity and humidity, or deterioration over time,
-Since the charge amount and the charging characteristics of the photoconductor change, the laser
Power and scorotron grid voltage at the same setting
Even so, the concentration will be significantly different. For example, high temperature
When the humidity is high, the concentration shifts to the higher side.
It shifts to the lower side. That is, the temperature and humidity at the time of control
And the degree of deterioration over time have already been collected and stored.
Different from those in your case, existing control rules
It does not fit the actual control case. Thus, the system
When the status of the program becomes different from the
Control rules used in the application
And the control amount becomes a value exceeding the target quality.
Lint number 1, 2, 3). Control amount exceeds allowable value
And the system acquires this control case, and the control case memory
25 is additionally stored. This additional storage is performed as follows.
You. First, the density comparator 24 shown in FIG.
Is determined to be above, and the output of the developing density sensor 10 at that time is determined.
The signal is transferred to the control case memory 25. Control case memory
25 is the state variable and the newly supplied control variable.
And the operation amount are stored as a set. And the state quantity comparison
Data 26 is newly written to the control case memory 25.
Based on the case, compare the time with the latest cluster and resemble the status
Is determined. That is, it is a control case group
Time information of control cases in the latest cluster and control case notes
Compare the time information of the control case newly written in
Comparison, within a predetermined time, it is determined that the state is similar
If they are separated by more than a predetermined time, it is determined that the states are not similar.
Refuse. If it is determined that the states are similar,
To add control cases for the latest cluster,
Write to the memory 27. At this time, the control rule calculator 2
8 is a control that includes the newly added control case.
A rule is calculated, and a coefficient indicating the control rule is determined by the control rule.
To the memory 29. And the control rules are extracted
Have created the most appropriate control rules for the current situation.
Therefore, the control amount after that converges to the target quality.
(Number of prints shown in FIG. 6, 4, 5, 6, 7 or less)
See descent). When the control amount converges, the convergence detector 43
A convergence signal is sent to the operation amount (max, min) memory 44. The manipulated variable (max, min) memory 44 stores the convergence signal.
Is supplied to the manipulated variable memory 32 thereafter.
The amount of operation to be performed, in the example shown in FIG.
7 are stored. And again, cis
The status of the system changes and new control cases are acquired
(See 8, 11 of the number of prints in FIG. 6)
Until then, the manipulated variable (max, min) has been stored in the memory 44
In addition, the previous operation amount (the number of prints in FIG.
Operation value), maximum value (max), minimum value (min)
And associate it with the control rules from the previous state,
It is stored in the control rule memory 29. This is an example
In a certain state, the
The maximum and minimum values can be selected from the
If it is associated with the control rules extracted from your case,
Any other method may be used. New control
Not only when it comes to the situation of acquiring cases, but also the amount of operation
Sequentially select if maximum value and minimum value can be determined by memorizing
May be. Note that if the manipulated variable that converged the control is one,
If not, the values are the maximum and minimum. Also,
The number of acquired control cases is too small to extract control rules
In this case, the operation amount storage according to the present embodiment is not performed. FIG. 7 shows the control rules and the control rules.
FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an operation amount range associated with a rule.
In FIG. 7, the control rule A is in a state where it can be created.
When the control amount achieves (convergence) the target quality,
The operation amount range consisting of the maximum and minimum values of the operation amount
(Dotted line) A1. Control rule B,
C is also associated with the manipulated variable ranges B1 and C1, respectively.
You. Next, referring to FIG.
The manner in which the degree of conformity of a file is calculated will be described. In FIG.
In the first embodiment, the control rule and its control
The control amount reaches the target quality when the rule is applied (convergence
Weighting based on the manipulated variable range at the time of
This shows how the final control rule conformance is calculated.
Is shown. First, the control rules are already 3 for A, B, and C.
There are For each, the manipulated variable ranges A1, B
1, C1 are associated. Now, do the following control
Amount of operation to determine, but the state of the system has changed
Therefore, a control example of the operation amount and the control amount as indicated by the x mark
Suppose you can. In the conventional technology, only existing control rules are used.
To which control rule the current control case conforms
Was calculated, the current control case and each control rule
Weights W1 and W shown in FIG.
2. The degree of conformity of each control rule is determined by the weight W3.
Was. On the other hand, in the first embodiment, the operation amount range
By weighting A1, B1, and C1 as well,
Therefore, the conformity of existing control rules is improved as follows.
You. First, the weighting for each control rule is as follows:
This is performed in the same manner as in the related art. That is, each control rule
The weights for the
Weights W1 and W
2. Determine the weight W3. Next, the current manipulated variable is
Control amount ranges A1 and B associated with files A, B and C
1, it is determined whether or not it is included in C1. As shown in FIG.
In this example, the manipulated variable of the current control case is
It is included only in the associated operation amount range B1. But
Therefore, the weighting based on the operation amount range is performed according to the control rule B.
Weighting is performed only in the production range B1. this
The weight is defined as weight Wa. In this example, the other control
The weights of the manipulated variable ranges A1 and C1 of the rules A and C become zero.
You. The total weight for each control rule A, B, C is
It is calculated by weight of control rule × weight of operation amount range. I
Therefore, the total weight of control rule A and control rule C
Is zero, and the overall weight of control rule B is
W1 × weight Wa. As a result, control rule B conforms
The degree is the highest. Here, an extreme example is shown.
However, actually, as shown in FIG. 9, it is within the operation amount range.
In this case, the weight is set to “1” and even if the weight is outside the operation amount range,
If the weight is within the specified range, set the weight to “0.7”
It does not matter. In addition, the fuzzy control
Fuzzy determination of weight by replacing with barship function
It is also possible. For example, if the current system state is controlled
If it is rule A, the next control case (operation amount)
The operation amount range of the control rule A indicated by the symbol "+"
It will come. The weighting by the manipulated variable range at this time is
As shown, the weight of the control rule B in the manipulated variable range B1
Becomes the weight Wb, and the operation amount range A1 of the control rule A
Becomes the weight Wc. Here, the control rule C
The manipulated variable range is no longer relevant, which is the next control
No longer affect or could be harvested
It decreases depending on the operation amount range. As described above, in the first embodiment, the control amount
Is converged to the target quality,
Lively, the system status changes again and new control
When it comes to acquiring cases, I remembered it until then,
Extract the maximum and minimum values from the previous manipulated variable, and
It is stored as the operation amount range of the control rule in the
Control rules that change the status of the system and match the control case
When selecting, in addition to the existing methods, each of the above control rules
Weighting based on the manipulated variable range of
And the effect on the control rules shallow in the current control
Can be eliminated or reduced, which is necessary for the original control.
Control rules to determine the current system status.
Appropriate control can be performed. C. Second Embodiment Hereinafter, a second embodiment according to the present invention will be described. First,
Image output unit IOT of the image forming apparatus according to the second embodiment
(Image Output Terminal)
This is the same as the first embodiment, and has the configuration shown in FIG.
Therefore, the description is omitted. (1) Configuration of Control Unit FIG. 10 shows a control unit of the image forming apparatus according to the second embodiment.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of the embodiment. In addition, it corresponds to FIG.
The same reference numerals are given to the same parts and the description is omitted. In the figure
Here, 61 is an operation amount (average) memory, which converges
When the convergence signal from the detector 43 is received,
The operation amount supplied from the operation amount memory 32 described below is stored.
On the other hand, when a non-convergent signal is received,
Calculates the average value (average) of the previous
It is supplied to the control rule memory 62. Note that the previous operation amount is 1
If there is only one, the one manipulated variable becomes the average value.
You. Also, few control cases have been acquired, and control rules have been extracted.
If not, the operation amount is stored.
Absent. The average value of the operation amount is stored in the control rule memory 62.
Provided and stored in association with the control rules. D. Next, the operation of the above-described second embodiment will be described.
11 and 12 illustrate the operation of the second embodiment.
FIG. In addition, the system
The transition of your case and the cluster formation are described above.
This will be described with reference to FIG. When creating a cluster,
For details on creating new control rules for
Since this is the same as the first embodiment, a brief description will be given. After the printing is started, each printing
For control cases, follow the control rules with the highest fitness.
Thus, the operation amount is determined, and the system is controlled. Soshi
Therefore, if a control case out of the allowable value range occurs (FIG. 6)
Number of prints, 1-3) and create a new cluster
Along with new control according to these cluster control cases.
Create your rules. Thereafter, the print sheets shown in FIG.
For the control cases of numbers 4, 5, 6, 7 this new
The operation amount is determined according to the control rule. in this way,
When the control amount converges, the convergence detector 43 sets the operation amount (average
age) Sends a convergence signal to the memory 61. The operation amount (average) memory 61 stores the convergence signal.
Is supplied to the manipulated variable memory 32 thereafter.
The amount of operation to be performed is stored. And again, the system
The status of the system changes and new control cases are acquired
Then, the operation amount (average) is stored in the memory 61 until then.
Operating amount (the number of prints in FIG.
Calculate the average value of the
Associated with the rule and stored in the control rule memory 29.
You. This is an example, and under certain conditions,
The average value can be selected from the bundled operation amount,
Control rules extracted from the obtained control cases
If you can, you can use any other method.
No. Also, when it becomes a situation to acquire a new control case
Not only when the amount of operation is stored and the average value can be determined.
If so, they may be selected one after another. FIG. 11 shows the control rules and the control rules.
A schematic diagram showing the average value of the operation amount associated with the rule.
is there. In FIG. 11, control rule A is created by
The controlled variable achieves (converges) the target quality when
The average is associated with the average value A2 of the operation amount during the operation.
Control rules B and C are also associated with average values B2 and C2, respectively.
Have been killed. Next, referring to FIG.
A description will be given of how to calculate the rule adaptability. FIG.
In the second embodiment, the control rules and the
When the control quantity reaches the target quality when the
Weighting based on the average
Shows how to calculate the final control rule conformance
are doing. First, there are already three control rules, A, B, and C.
Suppose there is. For each, the average value A2, B2, C
2 are associated. Well, to perform the following control
We decided the amount of operation, but because the state of the system changed,
A control example of the operation amount and control amount as shown by the X mark was created.
And In the conventional technique, only the existing control rules are used.
To which control rule the current control case conforms
Was calculated, the current control case and each control rule
Weights W1 and W shown in FIG.
2. The degree of conformity of each control rule is determined by the weight W3.
Was. On the other hand, in the first embodiment, the operation amount range
By weighting A1, B1, and C1 as well,
Therefore, the conformity of existing control rules is improved as follows.
You. First, the weighting for each control rule is as follows:
This is performed in the same manner as in the related art. That is, each control rule
Is weighted by the control cases indicated by x and each control rule.
A weight W1, a weight W2, a weight W
Only decide W3. Next, the current operation amount and the control rule
Average value A2 of the manipulated variables associated with A, B, and C
Calculate the absolute value of the difference between B2 and C2, and calculate the minimum value
Divide each absolute value and calculate its reciprocal. Example shown in FIG.
Then, the distance LA is the difference between the current operation amount and the average value A2.
The distance LB is an absolute value, and the current operation amount and the average value B2
Is the absolute value of the difference from the distance, the distance LC is the current manipulated variable and the average value C
The absolute value of the difference from 2. Therefore, in the illustrated example,
The distance LB becomes minimum, and the distance LB / the distance LA,
Distance LB / distance LB = 1, distance LB / distance LC. Next, based on the above-mentioned values, the flatness of the operation amount is calculated.
Calculate the weight by the average value. Weight by the average value of the operation amount
Are distance LB / distance LA (average value A2), 1
(Average value B2), distance LB / distance LC (average value C2)
Is divided by 1 + distance LB / distance LA + distance LB / distance LC.
Is calculated. Therefore, the current manipulated variable and
The greater the difference from the average value of the crop, the greater the distance
The weight decreases as the weight increases. For each control rule A, B, C
The overall weight is calculated by the weight of control rule x average value.
Is calculated by As a result, the conformity of control rule B
Is the highest, and finally the fitness is the highest. As described above, in the second embodiment, the control amount
Is converged to the target quality,
Lively, the system status changes again and new control
When it comes to acquiring cases, I remembered it until then,
The average value is calculated from the previous manipulated variables, and the control
Memorize them in association with your rules so that the system status
Select control rules that change and match the control case
At the time, in addition to the existing methods, operation of each of the above control rules
Since weighting is based on the average value of the amount,
What is the effect on control rules that are not involved in the current control?
The control required for the original control can be made smaller or smaller.
The best rule according to the current system state
Control can be performed. Also, the first implementation
In the example, when the operation amount is out of the range, the weight is set in advance.
However, in the second embodiment, the current operation
Based on the difference (distance) between the yield and the average value of each control rule
Since the weight is calculated, there is no need to set it in advance. As described above, according to the present invention,
Eliminates the effects of control rules that have little bearing on current control
Control that can be made smaller or smaller and is necessary for the original control
The most suitable control can be performed using the rules
The advantage is obtained.
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の第1の実施例における制御部の構成
を示すブロック図である。
【図2】 同第1の実施例の画像出力部の概略を示す構
成図である。
【図3】 同第1の実施例における濃度パッチを示す概
略図である。
【図4】 同第1の実施例における濃度パッチの作成位
置を示す概略図である。
【図5】 同第1の実施例における現像濃度センサの出
力信号の一例を示す波形図である。
【図6】 同第1の実施例において、これまで獲得して
きた制御事例の遷移とクラスタ形成とを示す模式図であ
る。
【図7】 同第1の実施例において、制御ルールと該制
御ルールに関連付けられた操作量範囲を示す模式図であ
る。
【図8】 同第1の実施例における重み付け方法および
最終的な制御ルールの適合度を算出する様子を示す模式
図である。
【図9】 同第1の実施例における重み付け方法の変形
例を示す模式図である。
【図10】 本発明の第2の実施例による制御部の構成
を示すブロック図である。
【図11】 同第2の実施例において、制御ルールと該
制御ルールに関連付けられた操作量の平均値を示す模式
図である。
【図12】 同第2の実施例における重み付け方法およ
び最終的な制御ルールの適合度を算出する様子を示す模
式図である。
【図13】 従来の濃度(または濃度換算値)による重
み付け方法の概略を説明するための模式図である。
【図14】 従来の濃度(または濃度換算値)による重
み付け方法において、図13の一部を拡大した模式図で
ある。
【符号の説明】
1 レーザー出力部(画像品質可変手段)
2 帯電器
10 現像濃度センサ(検出手段)
15 グリッド電源
16 光量コントローラ
24 濃度コンパレータ
25 制御事例メモリ(制御事例記憶手段)
26 状態量コンパレータ(比較手段)
27 クラスタメモリ
28 制御ルール演算器(制御ルール抽出手段)
29 制御ルールメモリ(操作量算出手段)
30 制御ルール検索器(操作量算出手段)
31 操作量補正演算器(操作量算出手段)
32 操作量メモリ(操作量算出手段)
43 収束検出器
44 操作量(max,min)メモリ(操作量記憶手段)
60 制御部
61 操作量(average)メモリ(操作量記憶手段)
62 制御ルールメモリBRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a control unit according to a first embodiment of the present invention. FIG. 2 is a configuration diagram schematically illustrating an image output unit according to the first embodiment. FIG. 3 is a schematic diagram showing a density patch in the first embodiment. FIG. 4 is a schematic diagram showing a position where a density patch is created in the first embodiment. FIG. 5 is a waveform chart showing an example of an output signal of a developing density sensor in the first embodiment. FIG. 6 is a schematic diagram showing transition of control cases and cluster formation obtained so far in the first embodiment. FIG. 7 is a schematic diagram showing a control rule and an operation amount range associated with the control rule in the first embodiment. FIG. 8 is a schematic diagram showing a manner of calculating the degree of conformity of the weighting method and the final control rule in the first embodiment. FIG. 9 is a schematic diagram showing a modification of the weighting method in the first embodiment. FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of a control unit according to a second embodiment of the present invention. FIG. 11 is a schematic diagram showing a control rule and an average value of an operation amount associated with the control rule in the second embodiment. FIG. 12 is a schematic diagram showing a manner of calculating a degree of conformity of a weighting method and a final control rule in the second embodiment. FIG. 13 is a schematic diagram for explaining an outline of a conventional weighting method based on density (or density conversion value). FIG. 14 is a schematic diagram in which a part of FIG. 13 is enlarged in a conventional weighting method based on density (or density conversion value). [Description of Signs] 1 Laser output unit (image quality variable means) 2 Charger 10 Developing density sensor (detection means) 15 Grid power supply 16 Light quantity controller 24 Density comparator 25 Control case memory (Control case storage unit) 26 State quantity comparator ( Comparison means) 27 cluster memory 28 control rule calculator (control rule extraction means) 29 control rule memory (control amount calculation means) 30 control rule searcher (control amount calculation means) 31 control amount correction calculator (control amount calculation means) 32 operation amount memory (operation amount calculation means) 43 convergence detector 44 operation amount (max, min) memory (operation amount storage means) 60 control unit 61 operation amount (average) memory (operation amount storage means) 62 control rule memory
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平8−137146(JP,A) 特開 平3−89373(JP,A) 特開 平4−42172(JP,A) 特開 平5−336318(JP,A) 特開 平4−319971(JP,A) 特開 平4−324870(JP,A) 特開 平4−320278(JP,A) 特開 平6−324557(JP,A) 特開 平5−27565(JP,A) 特開 平4−130471(JP,A) 特開 平4−130472(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G03G 15/00 303 G03G 21/00 370 - 512 G06F 15/18 550 H04N 1/00 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continuation of the front page (56) References JP-A-8-137146 (JP, A) JP-A-3-89373 (JP, A) JP-A-4-42172 (JP, A) JP-A-5-137 336318 (JP, A) JP-A-4-319971 (JP, A) JP-A-4-324870 (JP, A) JP-A-4-320278 (JP, A) JP-A-6-324557 (JP, A) JP-A-5-27565 (JP, A) JP-A-4-130471 (JP, A) JP-A-4-130472 (JP, A) (58) Fields studied (Int. Cl. 7 , DB name) G03G 15/00 303 G03G 21/00 370-512 G06F 15/18 550 H04N 1/00
Claims (1)
せる画像品質可変手段と、 出力画像の制御事例を記憶する制御事例記憶手段と、 前記制御事例記憶手段に記憶された複数の制御事例から
制御ルールを抽出する制御ルール抽出手段と、 出力画像品質を検出し、検出結果を制御量として出力す
る検出手段と、 制御量と目標品質とを比較し、当該比較結果が予め設定
された許容値を越えている場合に、当該制御量を前記制
御事例記憶手段に記憶させ、次回以降の制御に供せられ
るようにする比較手段と、 前記比較手段による比較結果が予め設定された許容値を
越えた以降、制御量が目標品質に対応する値となると、
以後の操作量を順次記憶する操作量記憶手段と、 前記制御ルール抽出手段によって抽出された各制御ルー
ルについて、直前の制御事例に対する適合度を判定した
後、前記操作量記憶手段に記憶した操作量に基づいて、
各制御ルールに適合度に応じた重み付けを行って、その
結果を用いて、前記検出手段によって出力された制御量
が目標品質に対応する値となるように新たな操作量を求
める操作量算出手段とを具備し、 前記操作量算出手段によって求められた操作量を前記画
像品質可変手段に供給することを特徴とする画像形成装
置。(57) [Claims] 1. An image quality changing means for changing the quality of an output image according to an operation amount, a control case storage means for storing a control case of an output image, and the control case storage Control rule extracting means for extracting a control rule from a plurality of control cases stored in the means, detecting means for detecting an output image quality and outputting a detection result as a control amount, comparing the control amount with a target quality, When the comparison result exceeds a preset allowable value, the control amount is stored in the control case storage means so that the control amount can be used for the next and subsequent controls. After the result exceeds the preset allowable value, when the control amount becomes a value corresponding to the target quality,
An operation amount storage unit for sequentially storing subsequent operation amounts; and an operation amount stored in the operation amount storage unit after judging the degree of conformity to the immediately preceding control case for each control rule extracted by the control rule extraction unit. On the basis of the,
An operation amount calculation unit that weights each control rule according to the degree of conformity and uses the result to obtain a new operation amount so that the control amount output by the detection unit becomes a value corresponding to the target quality. An image forming apparatus, comprising: supplying an operation amount obtained by the operation amount calculation unit to the image quality variable unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03677595A JP3438378B2 (en) | 1995-02-24 | 1995-02-24 | Image forming device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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1995
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