特許 7439488 画像処理システム、画像処理装置、プログラム、制御管理システムおよび装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-02-19

(45)【発行日】2024-02-28

(54)【発明の名称】画像処理システム、画像処理装置、プログラム、制御管理システムおよび装置

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/00 20060101AFI20240220BHJP

   G05B 23/02 20060101ALI20240220BHJP

   B41J 29/38 20060101ALI20240220BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20240220BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240220BHJP

   G06F 3/12 20060101ALI20240220BHJP

【ＦＩ】

H04N1/00 127A

G05B23/02 Z

B41J29/38 401

B41J29/38 202

G06N20/00

G06T7/00 350B

H04N1/00 002A

G06F3/12 303

G06F3/12 330

G06F3/12 373

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2019224240

(22)【出願日】2019-12-12

(65)【公開番号】P2021093664

(43)【公開日】2021-06-17

【審査請求日】2022-11-17

(73)【特許権者】

【識別番号】000001270

【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001807

【氏名又は名称】弁理士法人磯野国際特許商標事務所

(72)【発明者】

【氏名】瀧 研司

【審査官】橘 高志

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－０７７６９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０３－２４８６７２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｎ １／００

Ｇ０５Ｂ ２３／０２

Ｂ４１Ｊ ２９／３８

Ｇ０６Ｎ ２０／００

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｆ ３／１２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像処理装置とサーバとを備える画像処理システムであって、
前記画像処理装置は、
画像形成部と、
前記画像形成部の所定の制御パラメータに関する機械学習を実行する機械学習実行部と、
前記機械学習の結果に基づき新たな制御パラメータを変更後の制御パラメータとして仮決定する仮決定部と、
前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する前に、前記変更後の制御パラメータを前記サーバに送信する通信部と、を備え、
前記サーバは、
前記変更後の制御パラメータにおける、電磁妨害波の規制に係る規格試験の合否結果を判定して前記画像処理装置に送信する合否結果送信部を備え、
前記画像処理装置はさらに、
前記合否結果に応じて前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する更新部を備える、
ことを特徴とする画像処理システム。

【請求項2】

前記サーバには、前記画像処理装置と同型の画像処理装置が接続されており、
前記合否結果送信部は、当該同型の画像処理装置の制御パラメータを前記変更後の制御パラメータに変更し、当該同型の画像処理装置を使って前記規格試験を行わせる、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項3】

前記サーバの記憶部には、前記規格試験に合格した制御パラメータが記憶され、
前記合否結果送信部は、前記変更後の制御パラメータが前記合格した制御パラメータに含まれる場合には、前記規格試験に合格と送信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項4】

前記画像処理装置の記憶部には、前記規格試験の合否に影響する制御パラメータ群と、前記規格試験に影響しない制御パラメータ群とが記憶され、
前記更新部は、
前記規格試験の合否に影響する制御パラメータ群に含まれる制御パラメータについては、前記通信部によって前記サーバからの合格を受信した後に変更し、
前記規格試験の合否に影響しない制御パラメータ群に含まれる制御パラメータについては、前記合否結果によらずに変更する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項5】

前記画像処理装置の記憶部には、前記規格試験に影響しない制御パラメータの範囲が記憶され、
前記更新部は、
前記規格試験に影響しない制御パラメータの範囲外に含まれる制御パラメータについては、前記通信部によって前記サーバからの合格を受信した後に変更し、
前記規格試験に影響しない制御パラメータの範囲内に含まれる制御パラメータについては、前記合否結果によらずに変更する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項6】

前記サーバの記憶部には、前記規格試験に合格した制御パラメータの範囲である合格範囲と、前記規格試験に不合格であった制御パラメータの範囲である不合格範囲とが記憶され、
前記合否結果送信部は、
前記変更後の制御パラメータが前記合格範囲に含まれる場合には、前記規格試験に合格と送信し、
前記変更後の制御パラメータが前記不合格範囲に含まれる場合には、前記規格試験に不合格と送信し、
前記変更後の制御パラメータが前記合格範囲にも前記不合格範囲にも含まれない場合には、前記合格範囲のなかで前記変更後の制御パラメータに対応する制御パラメータに最も近い制御パラメータ値を送信する、または、前記同型の画像処理装置の制御パラメータを前記変更後の制御パラメータに対応するように変更して前記規格試験の合否結果を判定して送信し、
前記更新部は、
前記通信部が前記制御パラメータ値を受信した場合には、当該制御パラメータ値に変更する、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。

【請求項7】

前記画像処理装置の通信部は、前記変更後の制御パラメータとともに前記サーバに環境情報および使用履歴情報の何れか１つまたは両方を送信し、
前記サーバの記憶部には、前記環境情報と前記使用履歴情報と関連付けて前記規格試験に合格したときの制御パラメータが記憶され、
前記合否結果送信部は、前記変更後の制御パラメータが、前記画像処理装置が送信した環境情報および使用履歴情報の何れか１つまたは両方に関連付けられた前記規格試験に合格したときの制御パラメータに対応する場合には、前記規格試験に合格と送信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項8】

前記サーバの記憶部には、前記画像処理装置の型ごとに前記規格試験に合格した制御パラメータ、およびファームウェアが記憶され、
前記合否結果送信部は、当該型における前記規格試験に合格した制御パラメータ値が、当該型のファームウェアの規定値となるように当該型のファームウェアを変更する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項9】

前記サーバの記憶部には、前記画像処理装置の型ごと、使用履歴ごと、および環境ごとに前記規格試験に合格したときの制御パラメータ、およびファームウェアが記憶され、
前記合否結果送信部は、前記型、前記使用履歴、および前記環境における前記規格試験に合格した制御パラメータ値が、当該型、当該使用履歴、および当該環境のファームウェアの規定値となるように当該ファームウェアを変更する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項10】

前記制御パラメータは、前記画像処理装置を制御する物理パラメータである
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項11】

前記機械学習は、所定の報酬判定を伴う強化学習である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。

【請求項12】

画像処理装置であって、
画像形成部と、
前記画像形成部の所定の制御パラメータに関する機械学習を実行する機械学習実行部と、
前記機械学習の結果に基づき新たな制御パラメータを変更後の制御パラメータとして仮決定する仮決定部と、
前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する前に、前記変更後の制御パラメータをサーバに送信する通信部と、
前記サーバから受信した前記変更後の制御パラメータにおける、電磁妨害波の規制に係る規格試験の合否結果に応じて前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する更新部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。

【請求項13】

前記制御パラメータは、前記画像処理装置を制御する物理パラメータである
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。

【請求項14】

コンピュータである画像処理装置に実行させるためのプログラムであって、
画像を形成するステップと、
前記画像の形成に係る制御パラメータに関する機械学習を実行するステップと、
前記機械学習の結果に基づき新たな制御パラメータを変更後の制御パラメータとして仮決定するステップと、
前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する前に、前記変更後の制御パラメータをサーバに送信するステップと、
前記サーバから受信した前記変更後の制御パラメータにおける、電磁妨害波の規制に係る規格試験の合否結果に応じて前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新するステップと、
を実行させるためのプログラム。

【請求項15】

前記制御パラメータは、前記画像処理装置を制御する物理パラメータである
ことを特徴とする請求項１４に記載のプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像処理システム、画像処理装置、プログラム、制御管理システムおよび装置に関する。

【背景技術】

【0002】

家庭やオフィスで利用される電気製品や電子機器、工場に設置される製造装置、医療機器に対して、安全確保や環境保護などに係る規制（規格）がある。一例として、電磁妨害波の規制がある。複合機などの電子写真方式の画像処理装置に備わる現像器には、高電圧の直流成分と、高周波矩形波の交流成分とを含む電圧が掛かっている。交流成分は矩形波であるため多くの高周波成分を含み、電圧が高いため電磁妨害波が発生しやすい。このため、画像処理装置の製造者は、電磁妨害波の規制をクリアしていること（電磁妨害波の電波強度が規制の限度値以下であること）を試験して確認した後に出荷している。

【0003】

一方、画像処理装置に対しては、画像の高画質化、高耐久化、多くの紙種への対応が求められており、出荷後も電圧や周波数の調整が求められている。さらに、画像処理装置が設置された環境（温度や湿度など）に対応するための調整も求められる。なお、高耐久化とは、画像処理装置が経年変化を起こしても、電圧や周波数などの制御パラメータを調整することで、使用期間を長くすることを意味する。このような出荷後の制御パラメータの調整は、画像処理装置に限らず、製造装置や医療機器などを含めさまざまな装置や機器で求められる。

【0004】

一般には、装置や機器の製造ないしは販売業者が、保守サービスの一環として制御パラメータの調整を行っている。また、機械学習技術の進展にともない、装置や機器がその状態に応じて制御パラメータを調整する技術が現れている。例えば、特許文献１に記載の発明は、工作機械において、加工誤差量、機械稼働率の観点から工具補正間隔を、強化学習を用いて最適化している。また、特許文献２に記載の発明は、ロボットの制御装置において、動作時間、目標位置からの乖離、振動などの観点からロボットの動作パラメータを、強化学習を用いて最適化している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特許第５９６９６７６号公報

【文献】特開２０１８－１２６７９６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１，２に記載の発明では、機械の動作精度や動作時間、効率などの観点から制御パラメータの最適化が行われている。一方、装置や機器には、国や業界の規制、規格への準拠が求められる。例えば、電磁妨害波に関する情報処理装置等電波障害自主規制協議会（略称ＶＣＣＩ（Voluntary Control Council for Interference by Information Technology Equipment））が定める規制やＥＵのＥＭＣ（ElectroMagnetic Compatibility）指令、電気製品の安全性に関するＥＵの低電圧指令などを遵守する必要がある。

【0007】

制御パラメータが変更されると、規制の対象となる値（例えば、ＥＭＣ指令における装置が発する電磁妨害波の電波強度）が変化し、限度値を超える可能性がある。しかしながら、上記発明には規制に関する記載はなく、考慮されていない。

【0008】

本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、機械学習で算出された制御パラメータの規格に準拠した範囲内での変更を可能とする画像処理システム、画像処理装置、プログラム、制御管理システムおよび装置を提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

（１）画像処理装置とサーバとを備える画像処理システムであって、前記画像処理装置は、画像形成部と、前記画像形成部の所定の制御パラメータに関する機械学習を実行する機械学習実行部と、前記機械学習の結果に基づき新たな制御パラメータを変更後の制御パラメータとして仮決定する仮決定部と、前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する前に、前記変更後の制御パラメータを前記サーバに送信する通信部と、を備え、前記サーバは、前記変更後の制御パラメータにおける、電磁妨害波の規制に係る規格試験の合否結果を判定して前記画像処理装置に送信する合否結果送信部を備え、前記画像処理装置はさらに、前記合否結果に応じて前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する更新部を備える、ことを特徴とする画像処理システム。

【0010】

（２）前記サーバには、前記画像処理装置と同型の画像処理装置が接続されており、前記合否結果送信部は、当該同型の画像処理装置の制御パラメータを前記変更後の制御パラメータに変更し、当該同型の画像処理装置を使って前記規格試験を行わせる、ことを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0011】

（３）前記サーバの記憶部には、前記規格試験に合格した制御パラメータが記憶され、前記合否結果送信部は、前記変更後の制御パラメータが前記合格した制御パラメータに含まれる場合には、前記規格試験に合格と送信する、ことを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0012】

（４）前記画像処理装置の記憶部には、前記規格試験の合否に影響する制御パラメータ群と、前記規格試験に影響しない制御パラメータ群とが記憶され、前記更新部は、前記規格試験の合否に影響する制御パラメータ群に含まれる制御パラメータについては、前記通信部によって前記サーバからの合格を受信した後に変更し、前記規格試験の合否に影響しない制御パラメータ群に含まれる制御パラメータについては、前記合否結果によらずに変更する、ことを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0013】

（５）前記画像処理装置の記憶部には、前記規格試験に影響しない制御パラメータの範囲が記憶され、前記更新部は、前記規格試験に影響しない制御パラメータの範囲外に含まれる制御パラメータについては、前記通信部によって前記サーバからの合格を受信した後に変更し、前記規格試験に影響しない制御パラメータの範囲内に含まれる制御パラメータについては、前記合否結果によらずに変更する、ことを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0014】

（６）前記サーバの記憶部には、前記規格試験に合格した制御パラメータの範囲である合格範囲と、前記規格試験に不合格であった制御パラメータの範囲である不合格範囲とが記憶され、前記合否結果送信部は、前記変更後の制御パラメータが前記合格範囲に含まれる場合には、前記規格試験に合格と送信し、前記変更後の制御パラメータが前記不合格範囲に含まれる場合には、前記規格試験に不合格と送信し、前記変更後の制御パラメータが前記合格範囲にも前記不合格範囲にも含まれない場合には、前記合格範囲のなかで前記変更後の制御パラメータに対応する制御パラメータに最も近い制御パラメータ値を送信する、または、前記同型の画像処理装置の制御パラメータを前記変更後の制御パラメータに対応するように変更して前記規格試験の合否結果を判定して送信し、前記更新部は、前記通信部が前記制御パラメータ値を受信した場合には、当該制御パラメータ値に変更する、ことを特徴とする（２）に記載の画像処理システム。

【0015】

（７）前記画像処理装置の通信部は、前記変更後の制御パラメータとともに前記サーバに環境情報および使用履歴情報の何れか１つまたは両方を送信し、前記サーバの記憶部には、前記環境情報と前記使用履歴情報と関連付けて前記規格試験に合格したときの制御パラメータが記憶され、前記合否結果送信部は、前記変更後の制御パラメータが、前記画像処理装置が送信した環境情報および使用履歴情報の何れか１つまたは両方に関連付けられた前記規格試験に合格したときの制御パラメータに対応する場合には、前記規格試験に合格と送信する、ことを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0016】

（８）前記サーバの記憶部には、前記画像処理装置の型ごとに前記規格試験に合格した制御パラメータ、およびファームウェアが記憶され、前記合否結果送信部は、当該型における前記規格試験に合格した制御パラメータ値が、当該型のファームウェアの規定値となるように当該型のファームウェアを変更する、ことを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0017】

（９）前記サーバの記憶部には、前記画像処理装置の型ごと、使用履歴ごと、および環境ごとに前記規格試験に合格したときの制御パラメータ、およびファームウェアが記憶され、前記合否結果送信部は、前記型、前記使用履歴、および前記環境における前記規格試験に合格した制御パラメータ値が、当該型、当該使用履歴、および当該環境のファームウェアの規定値となるように当該ファームウェアを変更する、ことを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0018】

（１０）前記制御パラメータは、前記画像処理装置を制御する物理パラメータであることを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0020】

（１１）前記機械学習は、所定の報酬判定を伴う強化学習であることを特徴とする（１）に記載の画像処理システム。

【0021】

（１２）画像処理装置であって、画像形成部と、前記画像形成部の所定の制御パラメータに関する機械学習を実行する機械学習実行部と、前記機械学習の結果に基づき新たな制御パラメータを変更後の制御パラメータとして仮決定する仮決定部と、前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する前に、前記変更後の制御パラメータをサーバに送信する通信部と、前記サーバから受信した前記変更後の制御パラメータにおける、電磁妨害波の規制に係る規格試験の合否結果に応じて前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する更新部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。

【0022】

（１３）前記制御パラメータは、前記画像処理装置を制御する物理パラメータであることを特徴とする（１２）に記載の画像処理装置。

【0024】

（１４）コンピュータである画像処理装置に実行させるためのプログラムであって、画像を形成するステップと、前記画像の形成に係る制御パラメータに関する機械学習を実行
するステップと、前記機械学習の結果に基づき新たな制御パラメータを変更後の制御パラメータとして仮決定するステップと、前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新する前に、前記変更後の制御パラメータをサーバに送信するステップと、前記サーバから受信した前記変更後の制御パラメータにおける、電磁妨害波の規制に係る規格試験の合否結果に応じて前記変更後の制御パラメータを前記画像処理装置で実行する制御パラメータとして更新するステップと、を実行させるためのプログラム。

【0025】

（１５）前記制御パラメータは、前記画像処理装置を制御する物理パラメータであることを特徴とする（１４）に記載のプログラム。

【発明の効果】

【0029】

本発明によれば、機械学習で算出された制御パラメータの規格に準拠した範囲内での変更を可能とする画像処理システム、画像処理装置、プログラム、制御管理システムおよび装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0030】

【図1】本実施形態に係る画像処理システムの全体構成図である。

【図2】本実施形態に係る画像処理装置の内部構成図である。

【図3】本実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。

【図4】本実施形態に係る画像処理装置の現像器に加わる電圧を例示する図である。

【図5】電磁妨害波の規格限度値の一例を説明するための図である。

【図6】本実施形態に係るサーバの機能ブロック図である。

【図7】本実施形態に係るサーバが記憶する試験用画像処理装置データベースのデータ構成図である。

【図8A】本実施形態に係る画像処理システムの制御パラメータ変更処理のシーケンス図（１）である。

【図8B】本実施形態に係る画像処理システムの制御パラメータ変更処理のシーケンス図（２）である。

【図9A】本実施形態に係る画像処理装置（ユーザ機）の印刷処理のフローチャート（１）である。

【図9B】本実施形態に係る画像処理装置（ユーザ機）の印刷処理のフローチャート（２）である。

【図10】本実施形態の変形例１に係るサーバの機能ブロック図である。

【図11】本実施形態の変形例１に係るサーバが記憶する合格値パラメータデータベースのデータ構成図である。

【図12A】本実施形態の変形例１に係る画像処理システムの制御パラメータ変更処理のシーケンス図（１）である。

【図12B】本実施形態の変形例１に係る画像処理システムの制御パラメータ変更処理のシーケンス図（２）である。

【図13】本実施形態の変形例２に係る画像処理装置が記憶するパラメータ種別データベースのデータ構成図である。

【図14】本実施形態の変形例３に係る画像処理装置が記憶する試験免除パラメータデータベースのデータ構成図である。

【図15】本実施形態の変形例４に係るサーバが記憶する合否履歴パラメータデータベースのデータ構成図である。

【図16】本実施形態の変形例５に係るサーバが記憶する合格履歴パラメータデータベースのデータ構成図である。

【図17】本実施形態の変形例６に係るサーバの機能ブロック図である。

【図18】本実施形態の変形例６に係るサーバが記憶する平均合格値パラメータデータベースのデータ構成図である。

【図19】本実施形態の変形例７に係るサーバが記憶する平均合格値パラメータデータベースのデータ構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0031】

以下に、本発明を実施するための形態（実施形態）における画像処理システムについて説明する。画像処理システムは、ユーザが利用する画像処理装置（ユーザ機）、サーバ、および試験室に設置される画像処理装置（試験対象機）を含む。ユーザ機は、テストチャートを印刷し、印刷結果を読み取って、現在の制御パラメータにおける画像を評価し、新しい制御パラメータを決定する。ユーザ機は、新しい制御パラメータをサーバに送信する。サーバは、試験対象機に新しい制御パラメータを設定して、試験対象機が電磁妨害波の規制を満たすか否かを試験して、合否をユーザ機に通知する。ユーザ機は、合格なら新しい制御パラメータを設定し、不合格なら現在の設定のままとする。

【0032】

ユーザ機が新しい制御パラメータ値を決定する手法の一つとして、強化学習がある。制御パラメータの設定値を状態とし、設定値の変更を行動として、テストチャートの印刷結果に基づいて報酬を定めることで、強化学習による画像品質を向上するための制御パラメータの変更（最適化）が可能となる。強化学習以外の機械学習技術を用いてもよい。
試験対象機で制御パラメータの電磁妨害波の規制を満たすかの試験（規格試験）を実行することで、ユーザ機においても規制を満たすことが保証できるようなり、規制を満たす範囲内でのユーザ機ごとの画像品質向上が可能となる。画像処理装置（ユーザ機）の部品のばらつきやユーザ機が設置されている環境、経年変化まで考慮した制御パラメータの最適化が可能となる。
なお、以下の実施形態では、規制（規格）として電磁妨害波を例にして説明するが、他の規制や規格であってもよい。

【0033】

≪画像処理システムの全体構成≫
図１は、本実施形態に係る画像処理システム１００の全体構成図である。画像処理システム１００は、画像処理装置２００（ユーザ機）、サーバ３００、および画像処理装置６００（試験対象機）を含んで構成される。画像処理装置２００は、ユーザが利用する画像処理装置であって、ネットワーク８００を介してサーバ３００と通信可能である。
画像処理装置６００（試験対象機）は、試験室５００（電波暗室）に設置され、規格試験器５５０により画像処理装置６００が発する電磁妨害波の強度が測定される。規格試験器５５０の測定結果は、サーバ３００に送信される。

【0034】

図１では、１つの試験室５００に１つの画像処理装置６００と１つの規格試験器５５０が設置されているが、これに限らず、複数の画像処理装置６００や複数の規格試験器５５０が設置されてもよい。また、１つのサーバ３００に複数の試験室５００が接続されているが、１つの試験室５００であってもよい。

【0035】

≪画像処理装置（ユーザ機）の構成≫
図２は、本実施形態に係る画像処理装置２００の内部構成図である。画像処理装置２００は、給紙トレイ２８１，２８２，２８３、搬送路２７０、画像形成部２６０、スキャナ２９１、および排紙トレイ２９２を含んで構成される。給紙トレイ２８１，２８２，２８３には、用紙（記録媒体）がセットされる。用紙は、搬送路２７０上を搬送され、画像形成部２６０で印刷（画像が形成）されて、排紙トレイ２９２に排出される。画像形成部２６０と排紙トレイ２９２との間の搬送路２７０上にスキャナ２９１が備えられ、印刷された用紙上の画像を読み取る。

【0036】

画像形成部２６０は、レーザ２６４、感光体２６１、現像器２６３、帯電極２６５、一次転写ローラ２６２、一次転写ベルト２６８、二次転写ローラ２６７、および定着器２６６を含んで構成される。レーザ２６４、感光体２６１、現像器２６３、帯電極２６５、および一次転写ローラ２６２は、ＹＭＣＫ４色に対応して、それぞれ４つずつ備わる。

【0037】

画像形成部２６０は、電子写真方式により搬送路２７０を搬送される用紙に画像を形成する。詳しくは、感光体２６１が帯電極２６５で帯電され、レーザ２６４で感光体２６１上に潜像が形成され、現像器２６３によりトナーが感光体２６１にのる。感光体２６１上のトナーは、一次転写ローラ２６２により一次転写ベルト２６８に転写され、一次転写ベルト２６８上で４色のトナーが重なり、トナー像が形成される。一次転写ベルト２６８上のトナー像は、二次転写ローラ２６７により搬送路２７０上の用紙に転写される。

【0038】

図３は、本実施形態に係る画像処理装置２００の機能ブロック図である。画像処理装置２００は、全体制御ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１１、記憶部２１２、プリンタ制御部２２０、ネットワークインタフェース２１９（図３では「ネットＩ／Ｆ」と記載、通信部とも記す）、レーザ２６４、およびスキャナ２９１を備える。

【0039】

全体制御ＣＰＵ２１１は、記憶部２１２が記憶するプログラム２１４を実行することで、画像処理装置２００全体を制御する制御部として機能する。また、全体制御ＣＰＵ２１１は、レーザ２６４のＯＮ／ＯＦＦを制御して、感光体２６１上に潜像を形成する。他の制御として、画質に係る制御パラメータの変更（調整）がある。画像処理装置２００を含む画像処理システム１００の制御パラメータ変更処理については、後記する図８Ａおよび図８Ｂで説明する。

【0040】

記憶部２１２は、プログラム２１４の他に、後記する機械学習モデル２１３を記憶する。ネットワークインタフェース２１９（通信部）は、画像処理システム１００の構成要素であるサーバ３００との間で通信データを送受信する。また、ネットワークインタフェース２１９は、パソコンなどの他の装置との通信データを送受信し、印刷ジョブのデータを受信する。スキャナ２９１は、搬送路２７０上の用紙に形成された画像を読み取り、全体制御ＣＰＵ２１１に出力する。

【0041】

プリンタ制御部２２０は、プリンタ制御ＣＰＵ２２１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２４、Ｉ／Ｏ部２２５、Ｄ／Ａ部２２６を備えて構成される。プリンタ制御ＣＰＵ２２１は、ＲＯＭ２２２に記憶されるファームウェア２２３に従って動作して画像形成部２６０を制御し、制御に必要な一時的なデータはＲＡＭ２２４に記憶する。プリンタ制御ＣＰＵ２２１は、Ｉ／Ｏ部２２５を介して搬送路２７０に備わる搬送ローラ２７１と定着器２６６とを制御する。また、プリンタ制御ＣＰＵ２２１は、Ｄ／Ａ部２２６を介して、レーザ２６４、帯電極２６５、現像器２６３、一次転写ベルト２６８、および二次転写ローラ２６７を制御する。

【0042】

≪現像電圧と画像との関係≫
図４は、本実施形態に係る画像処理装置２００の現像器２６３に加わる電圧を例示する図である。現像器２６３のトナーに電圧を印加することで、感光体２６１上の潜像にトナーが移動する。印加する電圧には、直流成分と交流成分とがある。

【0043】

図４における直流成分の電圧（現像電圧）Ｖ１は８００Ｖである。交流成分は矩形波であり、振幅Ｖ２は２００Ｖ、周波数ｆは３ＫＨｚである。時刻ｔ１以前、および時刻ｔ２以後は、アイドリング状態であり、電圧は印加されない。時刻ｔ１と時刻ｔ２との間は、印刷状態であり、図示する電圧が現像器２６３に印加される。
直流成分の電圧Ｖ１を調整することによって、画像の最高濃度が変化する。また、交流成分の振幅Ｖ２を調整することで中間濃度が変化し、周波数ｆを調整することで画像ノイズ、ムラが変化する。これらの電圧や周波数を調整することで、画質を調整、向上させることができる。しかしながら、矩形波は高周波成分を含み電圧が高いので、電磁妨害波が発生しやすく、ＶＣＣＩなどの規制の範囲内で、調整する必要がある。

【0044】

図５は、電磁妨害波の規格限度値の一例を説明するための図である。図５のなかで、ＰＫ（peak）、ＱＰ（quasi-peak）、ＡＶ（average）は、それぞれ電磁妨害波の尖頭値、準尖頭値、平均値を示し、単位はｄＢμＶ／ｍである。図５において一番下の行は、３ＧＨｚ～６ＧＨｚの電磁妨害波の測定距離３ｍでの限度値は、平均値で５４ｄＢμＶ／ｍであり、尖頭値で７４ｄＢμＶ／ｍであることを示している。

【0045】

≪画像処理装置（試験対象機）の構成≫
画像処理装置６００（試験対象機）の構成は、記憶部２１２（図３参照）を除いて画像処理装置２００（ユーザ機）と同様である。画像処理装置６００は機械学習モデル２１３を備えない。また、画像処理装置６００は、サーバ３００から制御パラメータを受信して印刷を実行する。規格試験器５５０は、印刷実行時の画像処理装置６００が発する電磁妨害波を測定して、測定結果をサーバ３００に送信する。画像処理装置６００を含む画像処理システム１００の制御パラメータ変更処理については、後記する図８Ａおよび図８Ｂで説明する。

【0046】

≪サーバの構成≫
図６は、本実施形態に係るサーバ３００の機能ブロック図である。サーバ３００は、コンピュータであって、制御部３１０、記憶部３２０、および通信部３４０を備える。サーバ３００は、画像処理装置２００（ユーザ機）から制御パラメータの変更値を受信し、画像処理装置６００（試験対象機）を利用して制御パラメータの変更値が規制（規格）に準拠するか否かを試験する。詳しくは、サーバ３００の制御部３１０（合否結果送信部）は、画像処理装置６００の制御パラメータを変更値に設定して規格試験の実施を指示する。制御部３１０は、規格試験器５５０から電磁妨害波の強度の測定結果を受信して、規格試験の合否を判定して、判定結果を画像処理装置２００に通知する。サーバ３００を含む画像処理システム１００の制御パラメータ変更処理については、後記する図８Ａおよび図８Ｂで説明する。
通信部３４０は、画像処理装置２００，６００や規格試験器５５０との通信データを送受する。記憶部３２０は、試験用画像処理装置データベース３３０（後記する図７参照）を記憶する。

【0047】

図７は、本実施形態に係るサーバ３００が記憶する試験用画像処理装置データベース３３０のデータ構成図である。試験用画像処理装置データベース３３０は、表形式のデータであり、１つの行（レコード）は、１つの画像処理装置６００（試験対象機）を示す。試験用画像処理装置データベース３３０のレコードは、識別情報３３１、機種３３２、アドレス３３３、試験室３３４、および試験器３３５の列（属性）を含んで構成される。
識別情報３３１、機種３３２、およびアドレス３３３は、画像処理装置６００の識別情報、機種名、ネットワークアドレスである。試験室３３４は、画像処理装置６００が設置されている試験室５００（図１参照）の識別情報である。試験器３３５は、画像処理装置６００が発する電磁妨害波の強度を測定する規格試験器５５０（図１参照）の識別情報である。

【0048】

機種３３２に含まれる機種名は、１つとは限らず、電磁妨害波の試験について同等と見なせるならば、複数の機種名を含んでも構わない。また、試験器３３５に含まれる規格試験器５５０の識別情報は、１つとは限らず、複数の規格試験器５５０で電磁妨害波を測定する場合には、複数の識別情報が含まれる。
レコード３３９は、識別情報３３１が「Ｔ１２３４」である画像処理装置６００の情報であって、機種名は「Ｃ１２３４」であり、ネットワークアドレスは「１１１．２２．３．４」である。また、この画像処理装置６００は、「Ｒ３４」の試験室５００に設置され、識別情報が「Ａ１２３４」である規格試験器５５０により測定される。

【0049】

≪制御パラメータ変更処理≫
制御パラメータの変更処理を説明する前に、画像処理装置２００（ユーザ機）の全体制御ＣＰＵ２１１（制御部）が実行する制御パラメータの強化学習について説明する。本実施形態における強化学習の対象である制御パラメータは、直流成分の電圧Ｖ１、交流成分の振幅Ｖ２および周波数ｆ（図４参照）を設定する制御パラメータであって、それぞれ別の強化学習によって最適になるように調整される。

【0050】

最適な状態とは、テストチャートの印刷結果が最良であるということである。詳しくは、テストチャートを印刷して、印刷結果の画像をスキャナ２９１が読み取り、読み取った画像における最高濃度の誤差、中間調濃度の誤差、および画像ノイズがないことが最適である。画像処理装置２００は、強化学習を実行して、最適となる電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、周波数ｆの設定値（制御パラメータ値）を求める。

【0051】

電圧Ｖ１の強化学習（強化学習Ａとも記す）における状態は電圧Ｖ１の設定値（制御パラメータ値）であり、行動は設定値の変更であって、報酬は変更前後における最高濃度の誤差の減少量（改善量）である。振幅Ｖ２の強化学習（強化学習Ｂとも記す）における状態は振幅Ｖ２の設定値であり、行動は設定値の変更であって、報酬は変更前後における中間調濃度の誤差の減少量である。周波数ｆの強化学習（強化学習Ｃとも記す）における状態は周波数ｆの設定値であり、行動は設定値の変更であって、報酬は変更前後における画像ノイズの減少量である。

【0052】

画像処理装置２００は、最高濃度の誤差改善の強化学習Ａ（現像電圧Ｖ１に対応）、中間調濃度の誤差改善の強化学習Ｂ（振幅Ｖ２に対応）、画像ノイズ改善の強化学習Ｃ（周波数ｆに対応）の３つの強化学習を同時並行して実行する。詳しくは、画像処理装置２００（全体制御ＣＰＵ２１１）は、現在設定されている現像電圧Ｖ１（現像バイアスの直流成分）近傍の複数の現像電圧による複数のテストパッチ、振幅Ｖ２（現像バイアスの交流成分）近傍の複数の振幅による複数のテストパッチ、および周波数ｆ近傍の複数の周波数による複数のテストパッチを含むテストチャートを印刷して（後記する図９ＡのステップＳ３５参照）、印刷結果をスキャナ２９１で読み取る（ステップＳ３６参照）。

【0053】

続いて、画像処理装置２００は、読み取った画像においける最高濃度の誤差の減少量、中間調濃度の誤差の減少量、画像ノイズの減少量から、報酬を算出し、上記強化学習Ａ，Ｂ，Ｃを実行する（ステップＳ３７参照）。なお、減少量が大きいほど報酬は大きい。強化学習としてＱ学習を採用し、画像処理装置２００は、報酬に基づいて状態（設定値）における行動（設定値の変更）の価値（行動価値）を更新するようにしてもよい。この報酬に基づき、画質向上のための機械学習モデル２１３が更新される。なお、機械学習モデル２１３（図３参照）は、この行動価値を示すデータである。その後、上述のように得られた機械学習モデル２１３に基づき、より画質を向上させるために制御パラメータの変更値（電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’）を仮決定する（ステップＳ３８参照）。

【0054】

制御パラメータの変更処理では、画像処理装置２００は、電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、および周波数ｆの変更値を仮決定した（ステップＳ３８参照）後に、変更値をサーバ３００に送信する（ステップＳ３９参照）。画像処理装置２００は、変更値が電磁妨害波の試験に合格することを確認した後に変更する（後記する図９ＢのステップＳ４１～Ｓ４７参照）。

【0055】

≪制御パラメータ変更処理：画像処理システム全体の動作≫
図８Ａは、本実施形態に係る画像処理システム１００の制御パラメータ変更処理のシーケンス図（１）である。図８Ｂは、本実施形態に係る画像処理システム１００の制御パラメータ変更処理のシーケンス図（２）である。図８Ａおよび図８Ｂを参照しながら、画像処理システム１００が実行する制御パラメータの変更処理を説明する。なお、画像処理装置２００（ユーザ機）が実行する強化学習については、後記する図９Ａおよび図９Ｂを参照して説明する。

【0056】

ステップＳ１１において画像処理装置２００（制御部または機械学習実行部として機能する全体制御ＣＰＵ２１１）は、強化学習を実行する。このとき、画像処理装置２００は、機械学習モデル２１３を仮に更新する。
ステップＳ１２において画像処理装置２００（仮決定部として機能する全体制御ＣＰＵ２１１）は、電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、および周波数ｆの変更値（制御パラメータ値）を仮に決定（仮決定）する。なお、ステップＳ１１～Ｓ１２の処理の詳細は、後記する図９Ａで説明する。

【0057】

ステップＳ１３において画像処理装置２００は、自身の機種名と３つの変更値をサーバ３００に送信する。なお、電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、および周波数ｆの変更値（変更後の制御パラメータとも記す）をそれぞれ電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’と記す。
ステップＳ１４においてサーバ３００は、電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’の組み合わせごとにステップＳ１５～Ｓ１９を実行する。組み合わせとしては、３つの変更値の組み合わせが１つ、２つの変更値の組み合わせが３つ、および、１つの変更値の組み合わせが３つの合計７つの組み合わせがある。なお、１つの変更値は、変更値の組み合わせとは言えないが、便宜上組み合わせと記す。

【0058】

ステップＳ１５においてサーバ３００は、組み合わせに含まれる変更値を画像処理装置６００（試験対象機）に送信して、画像処理装置６００の制御パラメータの設定値を変更値に変更するように指示する。詳しくは、サーバ３００は、試験用画像処理装置データベース３３０（図７参照）のなかで機種３３２に受信した機種名を含むレコードを検索して、画像処理装置２００（ユーザ機）と同一機種の画像処理装置６００（試験対象機）を特定する。次に、サーバ３００は、特定した画像処理装置６００に変更値を送信して、画像処理装置６００の制御パラメータの設定値を送信した変更値に変更するように指示する。

【0059】

ステップＳ１６においてサーバ３００（制御部３１０（合否結果送信部））は、画像処理装置６００と規格試験器５５０とに試験を指示する。なお、規格試験器５５０は、ステップＳ１５で特定された画像処理装置６００に対応する試験器３３５（図７参照）に示される規格試験器５５０（図１参照）である。
ステップＳ１７において画像処理装置６００（試験対象機）は、ステップＳ１５で受信した変更値を制御パラメータとして設定し、テストチャートを印刷する。この際、各パラメータでステップＳ１５で受信した変更値（電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’の何れか）とデフォルト値を組み合わせて印刷を実行する。なお、印刷後に画像処理装置６００は、設定を戻す。
ステップＳ１８において規格試験器５５０は、上記印刷処理ごとに電磁妨害波を測定する。
ステップＳ１９において規格試験器５５０は、測定結果をサーバ３００に送信する。

【0060】

ステップＳ２０においてサーバ３００は、電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’の組み合わせ全てについてステップＳ１５～Ｓ１９を実行したならばステップＳ２１に進み、未処理の組み合わせがあれば、ステップＳ１５に戻る。
ステップＳ２１においてサーバ３００は、電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’の上記組み合わせ（７パターン）ごとに測定結果と規制の規格限度値（図５参照）とを比較して、合否を判定し、ぞれぞれの合否結果と測定結果を画像処理装置２００に送信する。

【0061】

図８Ｂに移って、画像処理装置２００（更新部として機能する全体制御ＣＰＵ２１１）は、受信した上記組み合わせごとの合否結果と測定結果に応じて、後記するステップＳ２３，Ｓ２５，Ｓ２７，Ｓ２８の何れか１つの処理を行う。
ステップＳ２２において画像処理装置２００は、電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’の３つの組み合わせが合格ならば（ステップＳ２２→ＹＥＳ）ステップＳ２３に進み、不合格ならば（ステップＳ２２→ＮＯ）ステップＳ２４に進む。
ステップＳ２３において画像処理装置２００は、電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、および周波数ｆの制御パラメータを全て仮決定されている変更値（電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、周波数ｆ’）に更新する。また、画像処理装置２００は、電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、および周波数ｆの強化学習全て（強化学習Ａ，Ｂ，Ｃ）に対し正の報酬を与えて機械学習モデル２１３を更新する。

【0062】

ステップＳ２４において画像処理装置２００は、電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’のうちで２つの組み合わせに合格の組み合わせがあれば（ステップＳ２４→ＹＥＳ）ステップＳ２５に進み、２つの変更値の組み合わせ全てが不合格ならば（ステップＳ２４→ＮＯ）ステップＳ２６に進む。
ステップＳ２５において画像処理装置２００は、合格だった２つの変更値の組み合わせを抽出する。抽出された組み合わせが１つの場合、画像処理装置２００は、制御パラメータをこの組み合わせの変更値に更新する。抽出された組み合わせが複数の場合、画像処理装置２００は、測定結果が最もよかった（例えばステップＳ１８の測定結果が最も低い）組み合わせを選択し、制御パラメータをこの組み合わせの変更値に更新する。次に画像処理装置２００は、変更値に更新された２つの制御パラメータに対応する強化学習に対して正の報酬を与え、更新されなかった制御パラメータに対応する強化学習に対して負の報酬を与えて機械学習モデル２１３を更新する。

【0063】

ステップＳ２６において画像処理装置２００は、電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’のうちで１つの組み合わせに合格の組み合わせがあれば（ステップＳ２６→ＹＥＳ）ステップＳ２７に進み、１つの変数値の組み合わせ全てが不合格ならば（ステップＳ２６→ＮＯ）ステップＳ２８に進む。
ステップＳ２７において画像処理装置２００は、合格だった１つの変更値の組み合わせを抽出する。抽出された組み合わせが１つの場合、画像処理装置２００は、制御パラメータをこの組み合わせの変更値に更新する。抽出された組み合わせが複数の場合、画像処理装置２００は、測定結果が最もよかった（例えばステップＳ１８の測定結果が最も低い）組み合わせを選択し、制御パラメータをこの組み合わせの変更値に更新する。次に画像処理装置２００は、変更値に更新された１つの制御パラメータに対応する強化学習に対して正の報酬を与え、更新されなかった制御パラメータに対応する強化学習に対して負の報酬を与えて機械学習モデル２１３を更新する。
ステップＳ２８において画像処理装置２００は、何れの制御パラメータについても更新は行わず、電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、および周波数ｆの強化学習全て（強化学習Ａ，Ｂ，Ｃ）に負の報酬を与えて機械学習モデル２１３を更新する。

【0064】

≪制御パラメータ変更処理：画像処理装置の動作≫
図９Ａは、本実施形態に係る画像処理装置２００（ユーザ機）の印刷処理のフローチャート（１）である。図９Ｂは、本実施形態に係る画像処理装置２００（ユーザ機）の印刷処理のフローチャート（２）である。図９Ａおよび図９Ｂを参照しながら、図８Ａおよび図８ＢのステップＳ１１～Ｓ１３，Ｓ２１～Ｓ２８に対応する画像処理装置２００（全体制御ＣＰＵ２１１（制御部））が実行する印刷処理を説明する。
ステップＳ３１において画像処理装置２００は、印刷指示があれば（ステップＳ３１→ＹＥＳ）ステップＳ３２に進み、印刷指示がなければ（ステップＳ３１→ＮＯ）ステップＳ３１に戻る。

【0065】

ステップＳ３２において画像処理装置２００は、現在の制御パラメータの設定値に基づく設定電圧（現像電圧）を現像器２６３に加える。
ステップＳ３３において画像処理装置２００は、前回のテストチャート印刷から所定枚数印刷していれば（ステップＳ３３→ＹＥＳ）ステップＳ３５に進み、印刷していなければ（ステップＳ３３→ＮＯ）ステップＳ３４に進む。
ステップＳ３４において画像処理装置２００は、１枚印刷してステップＳ３１に戻る。

【0066】

ステップＳ３５において画像処理装置２００は、テストチャートを印刷する。
ステップＳ３６において画像処理装置２００は、スキャナ２９１が読み取ったテストチャート印刷の印刷結果を取得し、最高濃度の誤差、中間調濃度の誤差、および画像ノイズ量を算出する。
ステップＳ３７において画像処理装置２００は、まず強化学習を実行する。詳しくは、画像処理装置２００は、ステップＳ３６で算出した値から、前回の変更（強化学習の行動）における誤差やノイズ量の減少量（改善量）を報酬として算出し、行動価値（図３の機械学習モデル２１３）を仮に更新して強化学習を実行する。本更新は、ステップＳ４１～Ｓ４７（図９Ｂ参照）で行う。

【0067】

ステップＳ３８において画像処理装置２００は、ステップＳ３７で仮更新された機械学習モデルに基づき電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、および周波数ｆの変更値（電圧Ｖ１’、振幅Ｖ２’、および周波数ｆ’）を仮決定する。仮決定後には、画像処理装置２００は、ステップＳ３７における機械学習モデル２１３の仮の更新を元に戻す。
ステップＳ３９において画像処理装置２００は、ステップＳ３８で仮決定した変更値をサーバ３００に送信する。
ステップＳ４０以降は図８Ａおよび図８ＢのステップＳ２１以降と同様である。

【0068】

≪制御パラメータ変更処理の特徴≫
制御パラメータ変更処理において、画像処理装置２００は、電圧Ｖ１、振幅Ｖ２、および周波数ｆの変更値を仮決定（図８ＡのステップＳ１２、図９ＡのステップＳ３８参照）する。続いて、画像処理装置２００は、変更後の電磁妨害波が限度値を超えない（規格試験に合格した）変更値について、制御パラメータの変更や機械学習モデル２１３の更新（図８ＢのステップＳ２３，Ｓ２５，Ｓ２７、図９ＢのステップＳ４２，Ｓ４４，Ｓ４６参照）を行う。このため、画像処理装置２００は、規格を守ったうえで、画像の品質向上（最高濃度の誤差や中間調濃度の誤差、画像ノイズの削減）を行うことができる。

【0069】

なお、上記した実施形態では、直流成分の電圧Ｖ１、交流成分の振幅Ｖ２、および周波数ｆに係る制御パラメータの変更処理を説明した。画像処理装置２００の制御パラメータには、この３つに限らず、他の制御パラメータも存在しており、強化学習による最適化の対象としてもよい。報酬については、画質に限らず、例えば、処理時間の短さ、騒音の低さ、消費電力の低さ、消費トナー量の少なさなどから算出されてもよい。

【0070】

≪変形例１：サーバが合格値パラメータデータベース≫
上記した実施形態において、サーバ３００は、画像処理装置２００（ユーザ機）から送信された制御パラメータの変更値を画像処理装置６００（試験対象機）に設定し試験して合否結果を通知している（図８ＡのステップＳ１４～Ｓ２１参照）。これに対して、サーバ３００は、合格した変更値（制御パラメータ値）を記憶しておき、合格実績のある変更値に対しては、試験なしに合格を通知してもよい。

【0071】

図１０は、本実施形態の変形例１に係るサーバ３００Ａの機能ブロック図である。サーバ３００（図６参照）と比較して、サーバ３００Ａは、合格値パラメータデータベース４１０（後記する図１１参照）をさらに記憶する。

【0072】

図１１は、本実施形態の変形例１に係るサーバ３００Ａが記憶する合格値パラメータデータベース４１０のデータ構成図である。合格値パラメータデータベース４１０は、表形式のデータであり、機種とパラメータ別に合格値を記憶する。合格値パラメータデータベース４１０の列（属性）は、機種４１１、パラメータ４１２、および合格値４１３を含む。機種４１１は画像処理装置２００の機種名であり、パラメータ４１２は当該機種の制御パラメータの名称を示し、合格値４１３は合格した制御パラメータ値を示す。

【0073】

レコード４１９は、機種名が「Ｃ１２３４」である画像処理装置２００において制御パラメータ「ＡＣ周波数」が「２．９ＫＨｚ」で試験に合格したことを示す。
図１２Ａは、本実施形態の変形例１に係る画像処理システムの制御パラメータ変更処理のシーケンス図（１）である。図１２Ｂは、本実施形態の変形例１に係る画像処理システムの制御パラメータ変更処理のシーケンス図（２）である。
ステップＳ５１～Ｓ５３は、ステップＳ１１～Ｓ１３（図８Ａ参照）と同様である。

【0074】

ステップＳ５４においてサーバ３００Ａは、受信した変更値が合格値であるか否かを判断する。詳しくは、サーバ３００Ａは、合格値パラメータデータベース４１０のレコードであって、機種４１１が受信した機種名に一致して、変更値がパラメータ４１２と合格値４１３に対応するレコードを検索する。サーバ３００Ａは、レコードがあれば（ステップＳ５４→ＹＥＳ）ステップＳ５５に進み、レコードがなければ（ステップＳ５４→ＮＯ）ステップＳ５６に進む。

【0075】

ステップＳ５５においてサーバ３００Ａは、合格を通知する。合格を受信した画像処理装置２００は、ステップＳ６６（図１２Ｂ参照）に進む。
ステップＳ５６～Ｓ６１は、ステップＳ１４～Ｓ１９（図８Ａ参照）と同様である。
ステップＳ６２においてサーバ３００Ａは、測定結果と規制の規格限度値（図５参照）とを比較して、合否を判断し、合格ならば（ステップＳ６２→ＹＥＳ）ステップＳ６３に進み、不合格ならば（ステップＳ６２→ＮＯ）ステップＳ６４に進む。

【0076】

ステップＳ６３においてサーバ３００Ａは、合格した変更値を合格値パラメータデータベース４１０に追加する。詳しくは、サーバ３００Ａは、合格値パラメータデータベース４１０にレコードを追加する。次に、サーバ３００Ａは、追加したレコードの機種４１１をステップＳ５３で受信した機種名に更新し、パラメータ４１２と合格値４１３とをそれぞれ変更値のパラメータとその値に更新する。
ステップＳ６４～Ｓ７２は、ステップＳ２０～Ｓ２８（図８Ａおよび図８Ｂ参照）とそれぞれ同様である。

【0077】

サーバ３００Ａが、合格値パラメータデータベース４１０を備えることで、サーバ３００Ａの応答が速くなる。詳しくは、画像処理装置２００が送信した変更値が、過去に合格した変更値であれば、サーバ３００Ａは、試験することなく合格を通知する（ステップＳ５５参照）。このため、画像処理装置２００の印刷処理（図９Ａ参照）において、ステップＳ３９～Ｓ４０における、変更値を送信してから合否結果を受信するまでの待ち時間が短縮される。また、合格実績がある無駄な試験を削減することができ、試験に必要な電力が削減される。また、同じ機種の複数の画像処理装置２００（ユーザ機）から連続して変更値を受信した場合でも、サーバ３００Ａは、合格実績のある変更値の試験は省略でき、合格実績のない試験を早く開始することができ、画像処理システム１００全体の性能が向上する。

【0078】

≪変形例２：画像処理装置のパラメータ種別データベース≫
本実施形態の変形例１では、サーバ３００Ａが合格値パラメータデータベース４１０を記憶しており、記憶している変更値に関する試験を行うことなく合格を通知している。これに対して、画像処理装置２００（ユーザ機）が試験不要な制御パラメータを記憶して、変更値の問い合わせ（図１２ＡのステップＳ５３参照）を削減するようにしてもよい。

【0079】

図１３は、本実施形態の変形例２に係る画像処理装置２００が記憶するパラメータ種別データベース４２０のデータ構成図である。パラメータ種別データベース４２０は、制御パラメータ値の変更が、電磁妨害波の強度に影響のある制御パラメータと影響のない制御パラメータとを記憶する。図１３では、電磁妨害波の強度に影響のあるパラメータとして交流成分の周波数ｆである「ＡＣ周波数」と、直流成分の電圧Ｖ１である「ＤＣ電圧」とが記憶されている。また、電磁妨害波の強度に影響のないパラメータとして定着器２６６（図２参照）に備わる定着ローラモータの回転数が記憶されている。

【0080】

画像処理装置２００は、変更値を仮決定したとき（図８ＡのステップＳ１２参照）に、当該変更値が電磁妨害波の強度に影響のあるパラメータの変更値ならば、サーバ３００に問い合わせ（ステップＳ１３参照）、影響なければサーバに問い合わせることなく変更する。このように、影響がない場合には、サーバ３００への問い合わせをしないことで、画像処理装置２００の制御パラメータの変更処理が高速化できる。また、サーバ３００の負荷を減らすことができる。

【0081】

≪変形例３：画像処理装置の試験免除パラメータデータベース≫
変形例１では、サーバ３００Ａが合格値パラメータデータベース４１０を記憶し、無駄な試験をしないようにしている。画像処理装置２００（ユーザ機）が、試験不要な制御パラメータ値を記憶して、サーバ３００に対して無駄な問い合わせをしないようにしてもよい。

【0082】

図１４は、本実施形態の変形例３に係る画像処理装置２００が記憶する試験免除パラメータデータベース４３０のデータ構成図である。試験免除パラメータデータベース４３０は、表形式のデータであり、試験に合格すると判明していて試験が免除される（試験に影響のない）制御パラメータ値を記憶している。試験免除パラメータデータベース４３０は、試験が免除されるパラメータ名称を示すパラメータ４３１の属性と、パラメータ値を示す値４３２の属性を含んで構成される。レコード４３９は、交流成分の周波数ｆである「ＡＣ周波数」について、２．８ＫＨｚ～３．２ＫＨｚならば試験が免除されることを示す。

【0083】

画像処理装置２００は、仮決定した変更値（図８ＡのステップＳ１２参照）に対応するレコードが試験免除パラメータデータベース４３０にあれば、サーバに問い合わせることなく変更し、なければサーバに問い合わせる。試験免除パラメータデータベース４３０を参照することで、サーバ３００への問い合わせを削減でき、画像処理装置２００の制御パラメータの変更処理が高速化できる。また、サーバ３００の負荷を減らすことができる。

【0084】

≪変形例４：サーバの合否履歴パラメータデータベース≫
変形例１では、サーバ３００Ａは、問い合わせにある変更値が合格値パラメータデータベース４１０（図１１参照）に含まれれば（図１２ＡのステップＳ５４→ＹＥＳ参照）、試験することなく合格を通知（ステップＳ５５参照）している。これに対して、サーバ３００Ａは、合格値と不合格値とを記憶するようにしてもよい。

【0085】

図１５は、本実施形態の変形例４に係るサーバ３００Ａが記憶する合否履歴パラメータデータベース４４０のデータ構成図である。合否履歴パラメータデータベース４４０は、表形式のデータであり、機種と制御パラメータ別に制御パラメータ値の合格値と不合格値を記憶する。合否履歴パラメータデータベース４４０は、機種４４１、パラメータ４４２、合格履歴４４３、および不合格履歴４４４の属性を含む。

【0086】

機種４４１は画像処理装置２００の機種名を含み、パラメータ４４２は、制御パラメータの名称を含む。合格履歴４４３（合格範囲）は、合格実績があり試験不要な制御パラメータ値が含まれる。不合格履歴４４４（不合格範囲）は、不合格実績があり試験不要な制御パラメータ値が含まれる。レコード４４９は、機種が「Ｃ１２３４」である画像処理装置２００について、「ＡＣ周波数」の制御パラメータ値が２．９ＫＨｚ～３．１ＫＨｚであれば合格で試験不要であり、２．１ＫＨｚ以下、または４．５ＫＨｚ以上であれば不合格で試験不要であることを示す。

【0087】

サーバ３００Ａは、画像処理装置２００からの問い合わせ（図１２ＡのステップＳ５３参照）にある変更値が合格履歴４４３に含まれれば合格を通知し、不合格履歴４４４に含まれれば不合格を通知する。変更値が合格履歴４４３と不合格履歴４４４の何れにも含まれない場合には、サーバ３００Ａは、試験を実行して合否結果を画像処理装置２００に通知する。続いて、サーバ３００Ａは、合否に応じて変更値（制御パラメータ値）を合格履歴４４３または不合格履歴４４４に追加する。

【0088】

変更値が合格履歴４４３と不合格履歴４４４の何れにも含まれない場合には、サーバ３００Ａは、試験を実行する替わりに変更値に最も近い合格履歴４４３の制御パラメータ値、または不合格履歴４４４の制御パラメータ値を、合否と合わせて通知するようにしてもよい。例えば、機種名が「Ｃ１２３４」である画像処理装置２００から、「ＡＣ周波数」の制御パラメータ（交流成分の周波数ｆ）が３．２ＫＨｚの問い合わせがあったとする。サーバ３００Ａは、合格履歴４４３と不合格履歴４４４に含まれる制御パラメータ値のなかで３．２ＫＨｚに最も近い制御パラメータ値を検索する。３．２ＫＨｚに最も近い制御パラメータ値は、合格履歴４４３に含まれる３．１ＫＨｚであり、サーバ３００Ａは、画像処理装置２００に３．１ＫＨｚを条件付き合格の制御パラメータとして画像処理装置２００に通知する。

【0089】

３．１ＫＨｚの条件付き合格を受信すると、画像処理装置２００は、交流成分の周波数ｆを３．１ＫＨｚに変更する（図８ＢのステップＳ２２以降参照）。問い合わせの変更値が４．３ＫＨｚならば、サーバ３００Ａは、画像処理装置２００に４．３ＫＨｚを条件付き不合格の制御パラメータとして画像処理装置２００に通知する。画像処理装置２００は、変更値４．３ＫＨｚについて負の報酬で行動価値を更新する（図８ＢのステップＳ２５，Ｓ２７，Ｓ２８参照）。

【0090】

≪変形例５：サーバの合格履歴パラメータデータベース≫
合格値パラメータデータベース４１０（図１１参照）や合否履歴パラメータデータベース４４０（図１５参照）は、合格した制御パラメータ値を記憶している。サーバ３００Ａは、画像処理装置２００の周辺環境や使用履歴と関連付けて合格した制御パラメータ値を記憶するようにしてもよい。

【0091】

図１６は、本実施形態の変形例５に係るサーバ３００Ａが記憶する合格履歴パラメータデータベース４５０のデータ構成図である。合格履歴パラメータデータベース４５０は、表形式のデータであり、機種の他に画像処理装置２００の周辺環境や使用履歴も関連付けて合格履歴を記憶する。合格履歴パラメータデータベース４５０は、機種４５１、パラメータ４５２、環境４５３、使用履歴４５４、および合格履歴４５５の属性を含んで構成される。

【0092】

機種４５１、パラメータ４５２、および合格履歴４５５は、合否履歴パラメータデータベース４４０（図１５参照）の機種４４１、パラメータ４４２、および合格履歴４４３とそれぞれ同様である。環境４５３は、画像処理装置２００の周辺環境を示し、例えば、「高湿」や「低湿」などがある。使用履歴４５４は、累計の印刷枚数を示す。
レコード４５９は、設置された環境４５３が「高湿」で、累計印刷枚数が２０万枚未満の機種４５１が「Ｃ１２３４」である画像処理装置２００について、「ＡＣ周波数」の制御パラメータ値の合格履歴４５５が２．９ＫＨｚ～３．１ＫＨｚであることを示している。

【0093】

画像処理装置２００は、問い合わせ（図８ＡのステップＳ１３参照）の際に、機種に加えて自身の環境や使用履歴を含めて変更値を送信する。サーバ３００Ａは、変更値が合格履歴４５５に含まれるならば合格を通知し、含まれないならば試験を実行する。

【0094】

≪変形例６，７：ファームウェアの更新≫
上記した実施形態では、画像処理装置２００は、合格通知を受信してから自身の制御パラメータを変更する。これに加えて、ファームウェアに含まれる制御パラメータを更新するようにしてもよい。ファームウェアとは、プリンタ制御ＣＰＵ２２１が実行するファームウェア２２３（図３参照）のことである。画像処理装置２００は、定期的に、またはサーバが記憶するマスタのファームウェアの更新があるたびに、サーバからファームウェアをダウンロードして、ファームウェア２２３を更新する。

【0095】

図１７は、本実施形態の変形例６に係るサーバ３００Ｂの機能ブロック図である。サーバ３００（図６参照）と比較すると、サーバ３００Ｂは、平均合格値パラメータデータベース４６０（後記する図１８参照）およびファームウェアリポジトリ４７０をさらに記憶する。ファームウェアリポジトリ４７０は、プリンタ制御部２２０のファームウェア２２３のリポジトリであり、画像処理装置２００の機種別にファームウェア２２３を記憶する。

【0096】

図１８は、本実施形態の変形例６に係るサーバ３００Ｂが記憶する平均合格値パラメータデータベース４６０のデータ構成図である。平均合格値パラメータデータベース４６０は、表形式のデータであり、機種と制御パラメータ別に、現バージョンにファームウェアに含まれる制御パラメータの規定値と、規格試験に合格した制御パラメータの平均値を含む。平均合格値パラメータデータベース４６０は、機種４６１、パラメータ４６２、現規定値４６３、および合格平均値４６４の属性を含む。

【0097】

機種４６１は画像処理装置２００の機種名を含み、パラメータ４６２は制御パラメータの名称を含む。現規定値４６３は、現バージョンにファームウェアに含まれる制御パラメータの規定値であり、合格平均値４６４は、規格試験に合格した制御パラメータの平均値である。
レコード４６９は、機種が「Ｃ１２３４」である画像処理装置２００について、現在のファームウェア２２３に含まれる「ＡＣ周波数」の制御パラメータの規定値が３．０ＫＨであり、試験に合格した平均値は３．１ＫＨｚであることを示す。

【0098】

サーバ３００Ｂは、試験を実行し、その結果が合格ならば、合格平均値４６４を更新する。サーバ３００Ｂは、定期的にファームウェアリポジトリ４７０に記憶される機種４６１用のファームウェアに含まれるパラメータ４６２を合格平均値４６４に更新する。次にサーバ３００Ｂは、現規定値４６３を合格平均値４６４に更新する。更新以降、画像処理装置２００がサーバ３００Ｂからダウンロードするファームウェアに含まれる制御パラメータは、更新された合格平均値となっている。

【0099】

サーバ３００Ｂは、現規定値４６３と合格平均値４６４との差が所定の値より大きくなったときに更新するようにしてもよい。また、平均合格値パラメータデータベース４６０は、環境や使用履歴と関連付けて現規定値や合格平均値を記憶するようにしてもよい。この場合、ファームウェアリポジトリ４７０は、機種に加え、環境および使用履歴と関連付けてファームウェア２２３を記憶する。

【0100】

図１９は、本実施形態の変形例７に係るサーバ３００Ｂが記憶する平均合格値パラメータデータベース４６０Ａのデータ構成図である。平均合格値パラメータデータベース４６０（図１８参照）と比較して、環境４６５および使用履歴４６６の属性が追加されている。環境４６５および使用履歴４６６は、合格履歴パラメータデータベース４５０（図１６参照）の環境４５３および使用履歴４５４とそれぞれ同様である。サーバ３００Ｂは、ファームウェアリポジトリ４７０に記憶される機種４６１、環境４６５および使用履歴４６６に関連付けられたファームウェアに含まれるパラメータ４６２を合格平均値４６４に更新する。

【0101】

≪変形例８：画像処理装置からサーバへの送信データ≫
上記した実施形態では、画像処理装置２００からサーバ３００への送信データは、機種名と３つの変更値である（図８ＡのステップＳ１３参照）。また、画像処理装置６００（試験対象機）は、機械学習モデル２１３を記憶していなかった。
これに対して、画像処理装置６００と画像処理装置２００（ユーザ機）とが同じ構成になるようにしてもよい。詳しくは、画像処理装置２００と同様に画像処理装置６００も機械学習モデル２１３も記憶するようにする。さらに、変更値（制御パラメータ値）と機械学習モデル２１３との双方が、画像処理装置２００からサーバへ、さらに、サーバから画像処理装置６００に送信される（ステップＳ１３，Ｓ１５参照）。このようにして、画像処理装置６００と画像処理装置２００（ユーザ機）とが同じ構成になるようにしたうえで、試験する（ステップＳ１５～Ｓ１８参照）ようにしてもよい。
このようにすることで、画像処理装置２００（ユーザ機）と画像処理装置６００（試験対象機）とが同じ構成になり、より正確な試験が実行できるようになる。

【0102】

≪変形例９：複数の制御パラメータについての強化学習≫
上記した実施形態において、強化学習の対象は、直流成分の電圧Ｖ１、交流成分の振幅Ｖ２および周波数ｆ（図４参照）であり、それぞれの制御パラメータごとに強化学習を実行している。これは、直流成分の電圧Ｖ１、交流成分の振幅Ｖ２および周波数ｆは独立しており、１つの制御パラメータの変更が他に影響を及ぼさないからである。例えば、電圧Ｖ１を変更しても、中間調濃度への影響がない。

【0103】

他の制御パラメータにおいて、複数の制御パラメータ間で相互影響がある場合には、これらの制御パラメータをセットとして強化学習を実行してもよい。この場合には、状態は制御パラメータ値のセットであり、行動は複数の制御パラメータ値の変更となる。また、変更値ごとに試験（図８ＡのステップＳ１４～Ｓ２０）するのではなく、画像処理装置６００（試験対象機）の複数の制御パラメータを同時に変更してから試験する。

【0104】

≪変形例１０：用紙種類ごとの強化学習≫
上記した実施形態では、テストチャートを印刷する用紙の区別はしていない。用紙種類（上質紙やマット紙など）に応じて制御パラメータの最適値を定めるために、画像処理装置２００は、制御パラメータと用紙種類別に強化学習を実行してもよい。機械学習モデル２１３（行動価値）は、制御パラメータと用紙種類別に存在することになる。

【0105】

≪その他の変形例≫
上記した実施形態では、画像処理装置２００は、所定枚数出力するごとにテストチャートを印刷して、強化学習を実行している（図９ＡのステップＳ３３～Ｓ３７参照）。画像処理装置２００は、別のタイミングで強化学習を実行してもよい。例えば、画像処理装置２００は、実行する印刷ジョブがないアイドリング時間中に制御パラメータ変更処理を実行してもよい。または、変形例１０において、画像処理装置２００は、新しい用紙種類を使用する印刷ジョブの開始時に制御パラメータ変更処理を実行してもよい。

【0106】

上記した実施形態は、画像処理装置２００を含む画像処理システム１００の実施例である。画像処理装置２００に限らず、制御パラメータを有する製造装置や医療機器、家電製品などの装置であっても、同様に規制の範囲内で装置の制御パラメータの最適化が可能である。詳しくは、装置とサーバとを含んで構成される制御管理システムにおいて、装置が、機械学習を用いて制御パラメータの変更値を決定して、サーバに送信する。サーバは、装置と同型の装置の制御パラメータを変更値に設定して規格試験を実行して、合否結果を装置に通知する。装置は、合格ならば制御パラメータを変更する。

【0107】

上記した実施形態では、機械学習技術を用いて制御パラメータの変更値を決定し、この変更値が規制を満たすか試験している。機械学習技術とは異なる技術を用いて制御パラメータの変更値を決定してもよい。例えば、山登り法などの局所探索アルゴリズムを用いて、最適となる制御パラメータの変更値を決定してもよい。

【0108】

変形例６，７においてサーバ３００Ｂは、制御パラメータの変更値の合否を判定するサーバであって、ファームウェアリポジトリ４７０を記憶している。これに対して、制御パラメータの変更値の合否を判定するサーバと、ファームウェアリポジトリ４７０を記憶し、画像処理装置２００にファームウェアを送信するサーバとが、異なるサーバであってもよい。

【0109】

以上、本発明の実施形態やその変形例について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他のさまざまな実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0110】

１００ 画像処理システム（制御管理システム）
２００ 画像処理装置（ユーザ機、装置）
２１１ 全体制御ＣＰＵ（制御部、機械学習実行部、仮決定部、更新部、機械学習処実行段、仮決定手段、更新手段）
２１２ 記憶部
２１３ 機械学習モデル
２１４ プログラム
２１９ ネットワークインタフェース（通信部、通信手段）
２２３ ファームウェア
２６０ 画像形成部
３００，３００Ａ，３００Ｂ サーバ
３１０ 制御部（合否結果送信部、合否判定手段）
３２０ 記憶部
３３０ 試験用画像処理装置データベース
３４０ 通信部
４１０ 合格値パラメータデータベース
４２０ パラメータ種別データベース
４３０ 試験免除パラメータデータベース
４４０ 合否履歴パラメータデータベース
４５０ 合格履歴パラメータデータベース
４６０，４６０Ａ 平均合格値パラメータデータベース
４７０ ファームウェアリポジトリ（ファームウェア）
５５０ 規格試験器
６００ 画像処理装置（試験対象機）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8A】

【図8B】

【図9A】

【図9B】

【図10】

【図11】

【図12A】

【図12B】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】