特許 7643318 画像形成装置、情報処理装置、情報収集方法及びプログラム

(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】2025-03-03

(45)【発行日】2025-03-11

(54)【発明の名称】画像形成装置、情報処理装置、情報収集方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   B65H 7/02 20060101AFI20250304BHJP

   G03G 21/00 20060101ALI20250304BHJP

   G06F 3/12 20060101ALI20250304BHJP

【ＦＩ】

B65H7/02

G03G21/00 388

G06F3/12 303

G06F3/12 332

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】P 2021201882

(22)【出願日】2021-12-13

(65)【公開番号】P2023087477

(43)【公開日】2023-06-23

【審査請求日】2024-07-11

(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】100099885

【弁理士】

【氏名又は名称】高田 健市

(72)【発明者】

【氏名】辻本 隆浩

(72)【発明者】

【氏名】木俣 明則

(72)【発明者】

【氏名】林 健一

(72)【発明者】

【氏名】神保 典幸

(72)【発明者】

【氏名】梅田 史郎

【審査官】小川 克久

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－０１３４８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１２３２６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０９７１７０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－２７１１３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１０１７３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－０７９６５９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－０５９４５１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６５Ｈ ７／０２

Ｇ０３Ｇ ２１／００

Ｇ０６Ｆ ３／１２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザーによる操作を契機として、画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を検出する検出手段と、
前記シートの銘柄に関する情報の入力を受け付ける受付手段と、
前記検出手段が検出したシートの物性値に関する情報と、前記受付手段が受け付けたシートの銘柄に関する情報とを関連付けて、記憶手段に記憶させる制御手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。

【請求項2】

前記シートの銘柄に関する情報は、シートの銘柄情報を含む請求項１に記載の画像形成装置。

【請求項3】

前記記憶手段に記憶されているシートの物性値に関する情報とシートの銘柄に関する情報は、外部装置経由で他の画像形成装置に転送可能である請求項１または２に記載の画像形成装置。

【請求項4】

前記受付手段は、バーコード読み取り機能を有する携帯情報端末からの転送により、バーコードの読み取りにより得られた前記シートの銘柄に関する情報を受け付ける請求項１～３のいずれかに記載の画像形成装置。

【請求項5】

操作表示部を備え、
前記受付手段は、前記操作表示部からのユーザー入力に基づいて前記シートの銘柄に関する情報を受け付ける請求項１～３のいずれかに記載の画像形成装置。

【請求項6】

前記受付手段は、音声入力、カメラによる撮影、画像読取装置による読み取りの少なくともいずれかに基づいて、前記シートの銘柄に関する情報を受け付ける請求項１～３のいずれかに記載の画像形成装置。

【請求項7】

前記携帯情報端末からの転送は、近距離無線通信手段であるBLUETOOTH（登録商標）、赤外線通信、NFC通信、無線WIFIのうちの少なくともいずれかによって行われる請求項４に記載の画像形成装置。

【請求項8】

前記受付手段により受け付けられたシートの銘柄に関する情報は、サービスマンが問題点情報を連絡するために紙出力媒体に出力されるマシン管理リストに記述される請求項１～７のいずれかに記載の画像形成装置。

【請求項9】

前記受付手段により受け付けられたシートの銘柄に関する情報は、サービスマンが問題点情報を連絡するメールに記載される請求項１～７のいずれかに記載の画像形成装置。

【請求項10】

前記記憶手段に記憶された前記シートの物性値に関する情報と、前記シートの銘柄に関する情報とを、外部装置に送信する送信手段を備えている請求項１～９のいずれかに記載の画像形成装置。

【請求項11】

ユーザーによる操作を契機として画像形成装置の検出手段により検出された、画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を取得する第１の取得手段と、
前記画像形成装置の受付手段により入力が受け付けられた、前記シートの銘柄に関する情報を取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段が取得したシートの物性値に関する情報と、前記第２の取得手段が取得したシートの銘柄に関する情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。

【請求項12】

画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を、ユーザーによる画像形成装置の操作を契機として前記画像形成装置の検出手段が検出するステップと、
前記シートの銘柄に関する情報の入力を受付手段が受け付けるステップと、
前記検出手段が検出したシートの物性値に関する情報と、前記受付手段が受け付けたシートの銘柄に関する情報とを関連付けて、制御手段が記憶手段に記憶させるステップと、
を備えたことを特徴とする情報収集方法。

【請求項13】

画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を、ユーザーによる操作を契機として画像形成装置の検出手段が検出する検出ステップと、
前記シートの銘柄に関する情報の入力を受け付ける受付ステップと、
前記検出ステップで検出したシートの物性値に関する情報と、前記受付ステップで取得したシートの銘柄に関する情報とを関連付けて、記憶手段に記憶させる制御ステップと、
を前記画像形成装置のコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項14】

ユーザーによる操作を契機として画像形成装置の検出手段により検出された、画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を取得する第１の取得ステップと、
前記画像形成装置の受付手段により入力が受け付けられた、前記シートの銘柄に関する情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップで取得したシートの物性値に関する情報と、前記第２の取得ステップで取得したシートの銘柄に関する情報とを関連付けて記憶手段に記憶するステップと、
を情報処理装置に実行させるためのプログラム。

【請求項15】

前記シートの銘柄に関する情報は、シートの銘柄情報を含む請求項１１に記載の情報処理装置。

【請求項16】

ユーザーによる操作を契機として画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された物性値に対応する前記シートの銘柄に関する情報の入力を受け付ける受付手段と、
前記検出手段が検出したシートの物性値に関する情報と、前記受付手段が受け付けたシートの銘柄に関する情報とを関連付けて、記憶手段に記憶させる制御手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。

【請求項17】

前記シートの銘柄に関する情報は、シートの銘柄情報を含む請求項１６に記載の画像形成装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、複写機、プリンタ、あるいはＭＦＰと称される多機能デジタル複合機等の画像形成装置、画像が形成されるシートの種類についての情報を収集する情報処理装置、情報収集方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

画像形成装置として、画像が形成される記録媒体であるシート（用紙を含む）の種類（シート種または紙種）を、光学センサ等を用いて自動的に判別するものが提供されている。

【0003】

このようなシート種判別を行う画像形成装置は、一般的に、メーカーが設定されたシート種判定閾値等の所定の条件に基づいてシート種判別を行っている。しかし、その所定の条件は、メーカーが入手したシート種情報で設定されていることが多く、メーカーが把握していなかったシート種をユーザーが使用していた場合、その所定の条件では対応ができていないため、間違ったシート種判別が行われてしまう場合がある。したがって、把握していないシート種の情報を集め、検出精度を上げることが重要である。

【0004】

特許文献１には、転写紙の商品名からのプロセス条件を遠隔地管理システムから呼び出してプリントを実行する画像形成装置が開示されている。具体的には、画像形成動作条件を規定する動作制御値設定手段に設定するために、商品名毎にその紙種に応じて画像形成に適した前記設定値データを記憶するための設定値記憶手段と、転写紙の商品名を取得する商品名取得手段とを具備し、転写紙の商品名毎に適した設定値データを、複数の画像形成装置を遠隔地管理することができる遠隔地管理システムから、通信回線を介して取得して前記設定値記憶手段に記憶する機能を備えている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２００９－２７１１３９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかし、特許文献１に記載の画像形成装置では、メーカーが把握していないシート種のデータについて対応できるものではなかった。このため、メーカーが把握していないシート種の情報を集め、シート種の検出精度を上げることができる画像形成装置の提供が望まれている。

【0007】

この発明は、このような技術的背景に鑑みてなされたものであって、メーカーが把握していないシート種の情報を収集し、シート種の検出精度の向上に寄与できる画像形成装置、情報処理装置、情報収集方法及びプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的は以下の手段によって達成される。
（１）ユーザーによる操作を契機として、画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を検出する検出手段と、
前記シートの銘柄に関する情報の入力を受け付ける受付手段と、
前記検出手段が検出したシートの物性値に関する情報と、前記受付手段が受け付けたシートの銘柄に関する情報とを関連付けて、記憶手段に記憶させる制御手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
（２）前記シートの銘柄に関する情報は、シートの銘柄情報を含む前項１に記載の画像形成装置。
（３）前記記憶手段に記憶されているシートの物性値に関する情報とシートの銘柄に関する情報は、外部装置経由で他の画像形成装置に転送可能である前項１または２に記載の画像形成装置。
（４）前記受付手段は、バーコード読み取り機能を有する携帯情報端末からの転送により、バーコードの読み取りにより得られた前記シートの銘柄に関する情報を受け付ける前項１～３のいずれかに記載の画像形成装置。
（５）操作表示部を備え、
前記受付手段は、前記操作表示部からのユーザー入力に基づいて前記シートの銘柄に関する情報を受け付ける前項１～３のいずれかに記載の画像形成装置。
（６）前記受付手段は、音声入力、カメラによる撮影、画像読取装置による読み取りの少なくともいずれかに基づいて、前記シートの銘柄に関する情報を受け付ける前項１～３のいずれかに記載の画像形成装置。
（７）前記携帯情報端末からの転送は、近距離無線通信手段であるBLUETOOTH（登録商標）、赤外線通信、NFC通信、無線WIFIのうちの少なくともいずれかによって行われる前項４に記載の画像形成装置。
（８）前記受付手段により受け付けられたシートの銘柄に関する情報は、サービスマンが問題点情報を連絡するために紙出力媒体に出力されるマシン管理リストに記述される前項１～７のいずれかに記載の画像形成装置。
（９）前記受付手段により受け付けられたシートの銘柄に関する情報は、サービスマンが問題点情報を連絡するメールに記載される前項１～７のいずれかに記載の画像形成装置。
（１０）前記記憶手段に記憶された前記シートの物性値に関する情報と、前記シートの銘柄に関する情報とを、外部装置に送信する送信手段を備えている前項１～９のいずれかに記載の画像形成装置。
（１１）ユーザーによる操作を契機として画像形成装置の検出手段により検出された、画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を取得する第１の取得手段と、
前記画像形成装置の受付手段により入力が受け付けられた、前記シートの銘柄に関する情報を取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段が取得したシートの物性値に関する情報と、前記第２の取得手段が取得したシートの銘柄に関する情報とを関連付けて記憶する記憶手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
（１２）画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を、ユーザーによる画像形成装置の操作を契機として前記画像形成装置の検出手段が検出するステップと、
前記シートの銘柄に関する情報の入力を受付手段が受け付けるステップと、
前記検出手段が検出したシートの物性値に関する情報と、前記受付手段が受け付けたシートの銘柄に関する情報とを関連付けて、制御手段が記憶手段に記憶させるステップと、
を備えたことを特徴とする情報収集方法。
（１３）画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を、ユーザーによる操作を契機として画像形成装置の検出手段が検出する検出ステップと、
前記シートの銘柄に関する情報の入力を受け付ける受付ステップと、
前記検出ステップで検出したシートの物性値に関する情報と、前記受付ステップで取得したシートの銘柄に関する情報とを関連付けて、記憶手段に記憶させる制御ステップと、
を前記画像形成装置のコンピュータに実行させるためのプログラム。
（１４）ユーザーによる操作を契機として画像形成装置の検出手段により検出された、画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を取得する第１の取得ステップと、
前記画像形成装置の受付手段により入力が受け付けられた、前記シートの銘柄に関する情報を取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップで取得したシートの物性値に関する情報と、前記第２の取得ステップで取得したシートの銘柄に関する情報とを関連付けて記憶手段に記憶するステップと、
を情報処理装置に実行させるためのプログラム。
（１５）前記シートの銘柄に関する情報は、シートの銘柄情報を含む前項１１に記載の情報処理装置。
（１６）ユーザーによる操作を契機として画像形成に供されるシートの物性値に関する情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された物性値に対応する前記シートの銘柄に関する情報の入力を受け付ける受付手段と、
前記検出手段が検出したシートの物性値に関する情報と、前記受付手段が受け付けたシートの銘柄に関する情報とを関連付けて、記憶手段に記憶させる制御手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
（１７）前記シートの銘柄に関する情報は、シートの銘柄情報を含む前項１６に記載の画像形成装置。

【発明の効果】

【0009】

前項（１）に記載の発明によれば、検出手段が検出したシートの物性値に関する情報と、取得手段が取得したシートの銘柄に関する情報とが、画像形成装置の記憶手段に記憶される。このため、メーカーが把握していないシート種が使用された場合、検出されたシートの物性値に関する情報とシートの銘柄に関する情報とが記憶手段に記憶され、蓄積されていくから、メーカーが把握していないシート種の情報を収集することができる。その結果、不明なシート種が少なくなり、シート種の検出精度の向上に寄与することができる。

【0010】

前項（２）に記載の発明によれば、シートの物性値に関する情報と、シートの銘柄に関する情報とが関連付けて記憶されるから、両方の情報の取り扱いが簡易になる。

【0011】

前項（３）に記載の発明によれば、シートの銘柄に関する情報には、シートの銘柄、入力されたシート種情報、シート種の判定閾値のうちの少なくともいずれかが含まれる。

【0012】

前項（４）に記載の発明によれば、記憶手段に記憶されているシートの物性値に関する情報とシートの銘柄に関する情報を、外部装置経由で他の画像形成装置に転送することができる。

【0013】

前項（５）に記載の発明によれば、シート種を判別する学習機能によりシート種判別結果を補正する補正手段を備え、補正手段により補正されたシート種判別結果を記憶手段に記憶させるから、シート種の検出精度をさらに向上できる。

【0014】

前項（６）に記載の発明によれば、学習機能に基づいて補正手段がシートである封筒の判別結果を補正する場合は、超音波センサで検出した電圧値が補正される。

【0015】

前項（７）に記載の発明によれば、学習機能に基づいて同一種類と判別されたシートにおいて、補正量が異なる場合には、補正量を平均化した補正、または標準偏差の算出によるばらつきを考慮した補正を行うことで、精度の高い補正を行うことができる。

【0016】

前項（８）に記載の発明によれば、学習手段及び補正手段は、画像形成装置のエッジ端末に備えられ、エッジ端末でシート種判別結果をリアルタイムで補正することができる。

【0017】

前項（９）に記載の発明によれば、機械学習アルゴリズムの推論モデルを用いて強化学習する学習機能により、アルゴリズムを補正してファームウェアを自動的にアップデートすることができる。

【0018】

前項（１０）に記載の発明によれば、ユーザーはファームウェアの自動的アップデートの可否を選択することができる。

【0019】

前項（１１）に記載の発明によれば、バーコード読み取り機能を有する携帯情報端末からの転送により、バーコードの読み取りにより得られたシートの銘柄に関する情報を取得することができる。

【0020】

前項（１２）に記載の発明によれば、操作表示部からのユーザー入力に基づいてシートの銘柄に関する情報を取得することができる。

【0021】

前項（１３）に記載の発明によれば、音声入力、カメラによる撮影、画像読取装置による読み取りの少なくともいずれかに基づいて、シートの銘柄に関する情報を取得することができる。

【0022】

前項（１４）に記載の発明によれば、バーコードの読み取りにより得られたシートの銘柄に関する情報の携帯情報端末からの転送を、近距離無線通信手段であるBLUETOOTH（登録商標）、赤外線通信、NFC通信、無線WIFIのうちの少なくともいずれかによって行うことができる。

【0023】

前項（１５）に記載の発明によれば、取得されたシートの銘柄に関する情報は、サービスマンが問題点情報を連絡するために紙出力媒体に出力されるマシン管理リストに記述されるから、サービスマンは、取得されたシートの銘柄に関する情報を紙出力媒体で確認できる。

【0024】

前項（１６）に記載の発明によれば、シートの銘柄に関する情報は、サービスマンが問題点情報を連絡するメールに記載されるから、サービスマンは、取得されたシートの銘柄に関する情報をメールで確認できる。

【0025】

前項（１７）に記載の発明によれば、画像形成装置は、記憶手段に記憶されたシートの物性値に関する情報と、シートの銘柄に関する情報とを、外部装置に送信することができる。

【0026】

前項（１８）に記載の発明によれば、メーカーが把握していないシート種が使用された場合、検出されたシートの物性値に関する情報とシートの銘柄に関する情報とが情報処理装置の記憶手段に記憶され、蓄積されていくから、メーカーが把握していないシート種の情報を収集することができる。

【0027】

前項（１９）に記載の発明によれば、シート種を判別する学習機能によりシート種判別結果を補正する補正手段を備え、補正手段により補正されたシート種判別結果を記憶手段に記憶させるから、シート種の検出精度をさらに向上できる。

【0028】

前項（２０）に記載の発明によれば、機械学習アルゴリズムの推論モデルを用いて強化学習する学習機能により、補正機能を実現するアルゴリズムを補正してファームウェアを自動的にアップデートするとともに、アップデートされたファームウェアを前記画像形成装置に送信することができる。

【0029】

前項（２１）に記載の発明によれば、メーカーが把握していないシート種が使用された場合、検出されたシートの物性値に関する情報とシートの銘柄に関する情報とを収集することができる。

【0030】

前項（２２）に記載の発明によれば、画像形成に供されるシートの物性値に関する情報と、取得したシートの銘柄に関する情報を取得し、記憶手段に記憶させる処理を、画像形成装置のコンピュータに実行させることができる。

【0031】

前項（２３）に記載の発明によれば、画像形成に供されるシートの物性値に関する情報と、取得したシートの銘柄に関する情報を取得し、記憶手段に記憶させる処理を、情報処理装置のコンピュータに実行させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0032】

【図1】本発明の一実施形態に係る画像形成装置の概略構成図である。

【図2】画像形成装置本体の制御系の構成図である。

【図3】坪量検知センサーの構成図である。

【図4】閾値テーブルに記載された閾値の構成についての説明図である。

【図5】閾値テーブルの設定例についての説明図である。

【図6】図５に示した閾値テーブルに規定された各閾値を示すグラフである。

【図7】Ａ及びＢはシート種類設定画面Ｓｃ１を示す図である。

【図8】画像形成装置によるシート種類判別処理の手順の例を示すフローチャートである。

【図9】用紙銘柄情報の入力画面を示す図である。

【図10】（Ａ）～（Ｃ）は用紙銘柄情報の入力手順を説明するための図である。

【図11】用紙銘柄情報の入力に際しての画像形成装置の動作を示すフローチャートである。

【図12】シート種類設定画面Ｓｃ１のスタートボタンＢｎ２が押下された場合における画像形成装置による画像形成処理の手順の例を示すフローチャートである。

【図13】この発明の他の実施形態を説明するための図である。

【図14】図１３で説明した用紙銘柄情報の入力・転送処理を実施する際の画像形成装置、携帯情報端末、外部記憶装置の動作を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0033】

以下、この発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

【0034】

まず、図１を参照して、本実施形態に係る画像形成装置１００の概略構成について説明する。図１は、本実施形態に係る画像形成装置１００の概略構成例を示す図である。

【0035】

画像形成装置１００は、電子写真方式で画像形成を行う複合機（ＭＦＰ：MultiFunction Peripheral）である。なお、画像形成装置１００の画像形成方式は電子写真方式に限定されず、インクジェット方式等の他の方式であってもよい。また、画像形成装置１００は、複合機ではなく、画像形成のみを行う装置であってもよい。

【0036】

図１に示すように、画像形成装置１００は、画像形成装置本体１と、給紙キャビネット部２と、操作表示部３と、カバー部４と、を備える。

【0037】

画像形成装置本体１は、電源１０と、制御部１１と、給紙トレイ１２－１及び１２－２と、画像形成部２０と、レジストローラー２５と、坪量検知センサー２６と、排紙トレイ２７と、を備える。

【0038】

電源１０は、画像形成装置１００を構成する各部に電力を供給する。制御部１１は、画像形成装置１００を構成する各部の動作を制御する。給紙トレイ１２－１及び１２－２は、シート（用紙）が収容されるトレイである。本実施形態では、画像形成装置本体１の下部に、給紙トレイ１２－３及び１２－４を備える給紙キャビネット部２も設けられる。給紙トレイ１２－１～１２－４には、それぞれ紙種やサイズ等の異なるシートが収容される。以下の説明において、給紙トレイ１２－１～１２－４をそれぞれ区別する必要がない場合には、これらを給紙トレイ１２と総称する。

【0039】

画像形成部２０は、Ｙ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン），Ｋ（ブラック）の各色のトナー画像を形成するためのイメージングユニット２１Ｙ，２１Ｍ，２１Ｃ及び２１Ｋと、中間転写ユニット２２と、２次転写ローラー２３と、定着部２４と、を備える。

【0040】

イメージングユニット２１Ｙは、感光体ドラム２１１Ｙと、感光体ドラム２１１Ｙを中心として配置される帯電チャージャ、現像器（それぞれ、図中に円形で表示）と、を備える。イメージングユニット２１Ｙは、不図示のレーザー走査光学ユニットから照射される光によって感光体ドラム２１１Ｙ上に描画される静電潜像を、マイナスに帯電したトナーを現像器から感光体ドラムに移動させることにより現像し、イエローのトナー画像を形成する。

【0041】

なお、イメージングユニット２１Ｍ，２１Ｃ，２１Ｋの構成は、イメージングユニット２１Ｙと同一であるため、ここではこれらの構成についての説明は省略する。また、以下の説明において、感光体ドラム２１１Ｙ，２１１Ｍ，２１１Ｃ及び２１１Ｋのそれぞれを区別する必要がない場合には、これらを感光体ドラム２１１と総称する。

【0042】

中間転写ユニット２２は、回転駆動される中間転写ベルト２２１と、１次転写ローラー２２２Ｙ，２２２Ｍ，２２２Ｃ，２２２Ｋと、を備える。以下の説明において、１次転写ローラー２２２Ｙ，２２２Ｍ，２２２Ｃ及び２２２Ｋのそれぞれを区別する必要がない場合には、これらを１次転写ローラー２２２と総称する。

【0043】

中間転写ユニット２２は、イメージングユニット２１の各感光体ドラム２１１と対向する位置に配置された１次転写ローラー２２２から付与される電界により、各感光体ドラム２１１上に形成されたトナー画像を、中間転写ベルト２２１上に１次転写して合成する。合成された画像は、２次転写ローラー２３にてシート（記録材の一例）に転写される。

【0044】

定着部２４は、加熱ローラー２４１及び加圧ローラー２４２を備える。加熱ローラー２４１及び加圧ローラー２４２は当接してニップを形成する。加熱ローラー２４１は、不図示のＩＨ（Induction Heating）やハロゲンヒータ（図示略）等により加熱される。加熱ローラー２４１は、加圧ローラー２４２の回転に従動して回転する。シートがニップに送り込まれると、シートは加熱ローラー２４１により加熱される。その結果、シートにトナーが定着する。また、定着部２４は、例えばサーミスタである不図示の温度検出部を含む。トナーが定着したシートは、排紙トレイ２７に排出される。

【0045】

レジストローラー２５は、シートの搬送路Ｔｐを搬送されるシートの上部及び下部に設けられたローラーである。レジストローラー２５は、シートの上部に設けられたローラーと下部に設けられたローラーとのニップにシートの端部を当接させることにより、搬送路Ｔｐ上を搬送されるシートの斜行や回転などを補正する。搬送路Ｔｐのシート搬送方向におけるレジストローラー２５の上流には、坪量検知センサー２６が設けられる。坪量検知センサー２６（物性値検知部の一例）は、搬送路Ｔｐ上を搬送されるシートの坪量を検知する。坪量検知センサー２６については、後述の図３を参照して詳述する。

【0046】

操作表示部３は、例えば、操作入力部（入力部の一例）としてのタッチセンサと、表示部としての表示パネルとが一体に形成されたタッチパネルで構成される。なお、操作入力部と表示部とは、例えば、マウスやキーボードと、表示パネル等のように、別々に構成されてもよい。操作表示部３には、後述の表示制御部１６による制御に基づいて、シート種類設定画面Ｓｃ１（図７参照）を表示させる。

【0047】

シート種類設定画面Ｓｃ１は、シート種類判別部１７によって判別されたシートの種類と、坪量検知センサー２６によって検知された坪量から推定されるシートの種類とが、選択可能な形態でボタンとして表示される画面である。シート種類設定画面Ｓｃ１は、画像形成装置１００のサービスマン（保守員）やユーザー管理者などのユーザーによって、シートの種類を学習する学習モードへの移行が指示された場合に、操作表示部３（図１参照）の表示部（又は不図示の端末装置の表示部等）に表示される。

【0048】

学習モードによるシート種類の学習は、例えば、給紙トレイ１２に新たな種類のシートがセットされ、表示部に表示された不図示の学習モード開始ボタン等がユーザー押下された場合に行われる。シート種類設定画面Ｓｃ１については、後述の図７を参照して詳述する。

【0049】

カバー部４は、ＡＤＦ（Auto Document Feeder）部４１と、ＩＲ（Image Reader）ユニット部４２と、を備える。ＡＤＦ部４１は、不図示の給紙部にセットされた原稿を読み込んで、不図示の原稿台に送る。ＩＲユニット部４２は、原稿給紙台上の原稿から画像を光学的に読み取り、読み取った画像をＡ／Ｄ変換して画像データ（スキャンデータ）を生成する。
＜画像形成装置本体の制御系の構成＞
次に、図２を参照して、画像形成装置本体１の制御系の構成について説明する。図２は、画像形成装置本体１の制御系の構成例を示すブロック図である。

【0050】

図２に示すように、画像形成装置本体１は、制御部１１と、記憶部１３と、通信Ｉ／Ｆ（Interface）部１４と、画像処理部１５と、画像形成部２０と、表示制御部１６と、シート種類判別部１７と、閾値補正部１８と、を備える。

【0051】

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１３と、を含む。ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１３に記憶されているシステムプログラムや画像形成プログラム、シート種類判別プログラムなどの各種プログラムを読み出してＲＡＭ１１２に展開し、展開したプログラムに従って画像形成装置１００の各部の動作を制御する。

【0052】

ＲＡＭ１１２は、ＣＰＵ１１１により実行される各種プログラム及びこれらプログラムに係るデータを一時的に記憶するワークエリアを形成する。

【0053】

ＲＯＭ１１３は、半導体メモリ等の不揮発性メモリ等により構成され、画像形成装置１００に対応するシステムプログラム、該システムプログラム上で実行可能なシート画像形成プログラム、種類判別プログラム等を記憶する。これらのプログラムは、コンピュータが読取り可能なプログラムコードの形態で格納され、ＣＰＵ１１１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。つまり、ＲＯＭ１１３は、コンピュータによって実行されるプログラムを格納した、コンピュータ読取可能な非一過性の記録媒体の一例として用いられる。

【0054】

記憶部１３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等で構成される。記憶部１３には、印刷ジョブに含まれる原稿画像データや、閾値テーブルＴなどが記憶される。閾値テーブルＴは、シートの種類と、該シートの坪量の上限値及び下限値とが対応付けられたテーブルである。閾値テーブルＴについては、後述の図４～図６を参照して詳述する。なお、ＲＯＭ１１３に記憶される各種プログラムは、記憶部１３に記憶されてもよい。すなわち、記憶部１３も、コンピュータによって実行されるプログラムを格納した、コンピュータ読取可能な非一過性の記録媒体の一例として用いられる。

【0055】

通信Ｉ／Ｆ部１４は、不図示のネットワークを介して接続される不図示の端末装置との間で行われる印刷ジョブ等の各種データの送受信動作を制御する。

【0056】

画像処理部１５は、不図示の端末装置から送信された印刷ジョブに含まれる原稿画像データにＲＩＰ（Raster Image Processor）処理を施して印刷用画像データに変換する。そして、画像処理部１５は、印刷ジョブに含まれる印刷設定の内容に基づいて、印刷用画像データに各種画像処理を施す。画像形成部２０については、図１を参照して説明済みであるため、ここではその説明は省略する。

【0057】

表示制御部１６は、操作表示部３（図１参照）の表示部に、シート種類設定画面Ｓｃ１（図７、図８参照）等の各種画面を表示させる制御を行う。

【0058】

シート種類判別部１７は、不図示のケーブル等を介して坪量検知センサー２６と接続されており、坪量検知センサー２６から送信されるシートの坪量に基づいて、閾値テーブルＴを参照して、シートの種類を判別する。

【0059】

閾値補正部（条件変更部の一例）１８は、シート種類設定画面Ｓｃ１（図７参照）を介してユーザー（サービスマン、ユーザー管理者等）によって選択されたボタンに対応付けられたシート種類が、シート種類判別部１７によって判別されたシート種類と異なっていた場合、閾値の補正処理を行う。

【0060】

具体的には、閾値補正部１８は、シート種類判別部１７がシート種類の判別に用いた、坪量検知センサー２６によって検知された坪量（第１の物性値の一例）と、ユーザーによって選択されたボタンに対応付けられたシート種類の坪量（第２の物性値の一例）との差分を算出する。そして、閾値補正部１８は、算出した差分をシフト量として、坪量検知センサー２６によって検知された坪量を、ユーザーによって選択されたボタンに対応付けられたシート種類の坪量に一致させる方向に、閾値テーブルＴ（図１参照）内の閾値を増減させることによって、閾値を補正する。

【0061】

なお、閾値補正部１８は、閾値ではなく、坪量検知センサー２６によるシートの検知（センシング）条件を変更してもよい。もしくは、閾値補正部１８は、坪量検知センサー２６が検知した透過光Ｌ３又は反射光Ｌ２（図３参照）を坪量に換算する場合に用いられる閾値（第２の閾値の一例）を変更してもよい。
＜坪量検知センサーの構成＞
次に、図３を参照して、坪量検知センサー２６の構成について説明する。図３は、坪量検知センサー２６の構成例を示す図である。

【0062】

図３に示すように、坪量検知センサー２６は、透過用光源２６１ａ及び２６１ｂと、反射光源用基準板２６２と、反射用光源２６３と、受光部２６４と、を備える。透過用光源２６１ａは、例えば近赤外線を照射するＬＥＤ（Light Emitting Diode）で構成され、透過用光源２６１ｂは、青色光を照射するＬＥＤ等により構成される。受光部２６４は、受光素子としてのフォトダイオード２６４ａを備える。

【0063】

反射光源用基準板２６２は、受光部２６４による測定値の補正を行う際に使用される板である。反射用光源２６３は、緑色光を照射するＬＥＤ等により構成される。フォトダイオード２６４ａは、透過用光源２６１ａ、２６１ｂから照射されて、搬送路Ｔｐ上を搬送されるシートを透過した透過光Ｌ３と、反射用光源２６３から照射された照射光Ｌ１がシート上で反射された反射光Ｌ２と、を受光する。そして、フォトダイオード２６４ａは、受光した透過光Ｌ３の透過率（物性値の一例）、及び、受光した反射光Ｌ２の反射率（物性値の一例）を測定し、測定値をシート種類判別部１７（図１参照）に出力する。

【0064】

なお、図３においては、透過用光源２６１ａ及び２６１ｂが下側、反射用光源２６３が上側に配置されているが、実際には、図１に示すように、縦方向に通紙するシートに対して透過用光源２６１ａ及び２６１ｂが右側、反射用光源２６３が左側に配置される。

【0065】

図１に示すように、坪量検知センサー２６がレジストローラー２５の上流側に配置されることにより、レジストローラー２５のニップにシートの先端部が当接してシートの搬送が停止した状態で、坪量検知センサー２６がシートの坪量を検出することができる。
＜閾値の構成＞
次に、図４を参照して、閾値テーブルＴに記載された閾値の構成について説明する。図４は、閾値の構成例を示すグラフである。

【0066】

図４に示すグラフの横軸は公称坪量（ｇ／ｍ²）であり、縦軸は坪量検知センサー２６によって検知される検知坪量（ｇ／ｍ²）である。グラフに示される２本の太字実線の縦線のうち、左側の縦線は公称坪量下限値Ｔｈｌ１を示し、右側の縦線は公称坪量上限値Ｔｈｕ１を示す。一方、グラフに示される２本の太字実線の横線のうち、上側の縦線は検知坪量上限値Ｔｈｕ２を示し、下側の縦線は検知坪量下限値Ｔｈｌ２を示す。そして、公称坪量下限値Ｔｈｌ１、公称坪量上限値Ｔｈｕ１、検知坪量上限値Ｔｈｕ２及び検知坪量下限値Ｔｈｌ２の４つの実線に囲まれた矩形の領域が、この種類の用紙の判別に使用される閾値の範囲を示す。

【0067】

また、グラフに示される２本の破線の横線のうち、上側の破線は検知坪量可変上限値Ｔｈｖｕを示し、下側の破線は検知坪量可変下限値Ｔｈｖｌを示す。検知坪量上限値Ｔｈｕ２を補正する場合には、検知坪量可変上限値Ｔｈｖｕを最大値として増加させることが可能であり、検知坪量下限値Ｔｈｌ２を補正する場合には、検知坪量可変下限値Ｔｈｖｌを最小値として減少させることが可能である。

【0068】

なお、本実施形態では、検知坪量下限値Ｔｈｌ２及び検知坪量上限値Ｔｈｕ２は、それぞれ、シートの種類に応じた画像形成条件の切り替えが行われる際の、各種類のシートに対応する坪量区分の上限値及び下限値に対応した値に設定される。しかしながら、検知坪量下限値Ｔｈｌ２及び／又は検知坪量上限値Ｔｈｕ２は、ユーザーの業務形態等に合わせてユーザーが任意の値に設定してもよい。

【0069】

また、検知坪量下限値Ｔｈｌ２及び／又は検知坪量上限値Ｔｈｕ２には、画像形成装置１００にシートを複数枚通紙させた場合における、坪量検知センサー２６によるシートの坪量の検知結果の平均値が設定されてもよい。もしくは、坪量検知センサー２６による複数回の検知結果を用いて標準偏差を算出した場合における、該標準偏差を考慮した値に設定されてもよい。例えば、坪量検知センサー２６によって得られた複数個の検知結果のうち、標準偏差が低い検出結果を用いて、検知坪量下限値Ｔｈｌ２及び／又は検知坪量上限値Ｔｈｕ２が設定されてもよい。
＜閾値テーブルの設定例＞
次に、図５を参照して、閾値テーブルＴの設定例について説明する。図５は、閾値テーブルＴの設定例を示す表である。

【0070】

図５の表の左側には、閾値可変範囲の下限値及び上限値と、シート種類とを示し、右側には、検知坪量の閾値範囲の下限値及び上限値を示す。図５には、国内（日本）仕向、米国（インチ）仕向、欧州仕向の各画像形成装置１００に設定される閾値の例を示している。なお、図５には、日本、米国、欧州における閾値が閾値テーブルＴにすべて表示されている例を示すが、実際には、画像形成装置１００が出荷される国における閾値のみが表示されるものとする。

【0071】

例えば、図５に示す閾値テーブルＴには、シート種類の「薄紙」に区分される検知坪量の下限値は、日本、米国、欧州のいずれにおいても“５８．７（ｇ／ｍ²）”であり、閾値可変範囲の下限値は“５２（ｇ／ｍ²）”、上限値は“５９（ｇ／ｍ²）”であることが示されている。

【0072】

また、シート種類の「普通紙」に区分される検知坪量の下限値は、日本、米国、欧州のいずれにおいても“５８．８（ｇ／ｍ²）”であることが示されている。閾値可変範囲の上限値は、日本及び欧州においては“９６．２（ｇ／ｍ²）”であり、米国においては“９８．３（ｇ／ｍ²）”であることが示されている。

【0073】

図６は、図５に示した閾値テーブルＴに規定された各閾値を示すグラフである。図６Ａは、日本仕向の画像形成装置１００に適用される閾値の例を示すグラフであり、図６Ｂは、米国仕向の画像形成装置１００に適用される閾値の例を示すグラフである。図６Ｃは、欧州仕向の画像形成装置１００に適用される閾値の例を示すグラフである。

【0074】

図５の示した閾値テーブルＴに示されていたように、検知坪量の閾値範囲は、日本仕向、米国仕向、欧州仕向のそれぞれにおいて異なるため、図６に示す、閾値範囲を示す矩形の幅や高さも、日本仕向、米国仕向、欧州仕向のそれぞれにおいて異なっていることが分かる。

【0075】

図５に戻って説明を続ける。図５に示す閾値テーブルＴの検知坪量の下限値は、図４に示すグラフにおける検知坪量下限値Ｔｈｌ２であり、検知坪量の上限値は、図４に示すグラフにおける検知坪量上限値Ｔｈｕ２である。また、図５に示す閾値テーブルＴにおける閾値可変範囲の下限値は、図４に示すグラフにおける検知坪量下限値Ｔｈｌ２であり、閾値可変範囲の上限値は、図４に示すグラフにおける検知坪量上限値Ｔｈｕ２である。

【0076】

例えば、日本仕向の画像形成装置１００に通紙されたシートの種類が“普通紙”である場合、坪量検知センサー２６によって検知される坪量は、検知坪量下限値Ｔｈｌ２の“５８．８（ｇ）”から、検知坪量上限値Ｔｈｕ２の“９６．２（ｇ／ｍ²）”までの範囲に収まることが想定される。しかしながら、坪量検知センサー２６の検知結果が、“薄紙”に区分される閾値範囲内の値である“５２（ｇ／ｍ²）”であったとする。この場合、シート種類判別部１７は、シートの種類は“薄紙”であると誤判定する。

【0077】

本実施形態では、このような場合、シート種類設定画面Ｓｃ１（図７参照）に、シート種類の判別結果は“薄紙”であったこと、及び、他のシート種類の選択肢を、ボタンによって示す。そして、ユーザーに対して、正しいシートの種類の入力を促す。
＜シート種類設定画面の構成＞
次に、図７を参照して、シート種類設定画面Ｓｃ１の構成について説明する。図７は、シート種類設定画面Ｓｃ１の構成例を示す図である。図７Ａは、シート種類判別部１７によって判別されたシート種類を示すボタンが強調表示された、シート種類設定画面Ｓｃ１の構成例を示す図である。図７Ｂは、ユーザーによって選択されたシート種類のボタンが強調表示された、シート種類設定画面Ｓｃ１の構成例を示す図である。

【0078】

図７Ａ及びＢに示すように、シート種類設定画面Ｓｃ１は、紙種設定ボタン表示領域Ａｒ１と、坪量検知結果表示領域Ａｒ２と、坪量シフト量表示領域Ａｒ３と、学習モードボタンＢｎ１と、スタートボタンＢｎ２と、ストップボタンＢｎ３と、を有する。

【0079】

紙種設定ボタン表示領域Ａｒ１には、種類の異なる様々な紙種（シート種類）の名称が示された複数のボタンが表示される。図７Ａに示す例では、“Thin Paper”のボタンが強調表示されている。これは、シート種類判別部１７によって判別されたシートの種類が薄紙（Thin Paper）であったことを示す。

【0080】

シートの種類の学習モードを実行しているユーザー（サービスマン、ユーザー管理者等）は、強調表示されたシート種類が、実際のシートの種類と異なっている場合、正しいシート種類が表示されたボタンを選択することができる。図７Ｂには、ユーザーによって “Plain Paper”のボタンが押下された状態が示されている。強調表示されたシート種類が、実際のシートの種類と一致している場合、ユーザーは、ボタンを選択し直さなくてもよい。

【0081】

坪量検知結果表示領域Ａｒ２には、坪量検知センサー２６（図３参照）によって検知された坪量（ｇ／ｍ²）が表示される。ユーザーは、坪量検知センサー２６に表示された坪量を判断材料として、シート種類判別部１７による判別結果が正しいか否かを判断することができる。

【0082】

坪量シフト量表示領域Ａｒ３には、判別結果のシート種類のシートの坪量と、ユーザーによって選択されたシート種類のシートの坪量との差分が、坪量シフト量として表示される。坪量シフト量表示領域Ａｒ３への坪量シフト量は、学習モードボタンＢｎ１の押下後に、閾値補正部１８によって、シート種類判別部１７による判別結果と、ユーザーによって選択されたボタンに対応するシート種類とが異なっていると判定された場合に表示される。

【0083】

なお、図７Ａ及びＢには、シート種類設定画面Ｓｃ１に坪量検知結果表示領域Ａｒ２及び坪量シフト量表示領域Ａｒ３が両方とも表示される表示される例を挙げたが、本発明はこれに限定されない。坪量検知結果表示領域Ａｒ２及び坪量シフト量表示領域Ａｒ３のいずれか一つが表示されてもよく、いずれも表示されなくてもよい。

【0084】

学習モードボタンＢｎ１は、ユーザーによって押下された場合に、閾値補正部１８による差分（シフト量）の算出及び補正処理を開始させるボタンである。

【0085】

スタートボタンＢｎ２は、印刷ジョブを開始させるボタンである。ストップボタンＢｎ３は、学習モードを終了させたり、スタートボタンＢｎ２の押下に基づいて開始した印刷ジョブを停止させたりするボタンである。

【0086】

例えば、坪量検知センサー２６によって坪量が“５２（ｇ／ｍ²）”と検知され、シート種類判別部１７によって、シートの種類は“薄紙”であると判定されたとする。この場合、図７Ａに示すように、薄紙を示す“Thin Paper”のボタンが強調表示される。しかしながら、実際のシートの種類は普通紙である場合、ユーザーは、図７Ｂに示すように、普通紙を示す“Plain Paper”のボタンを選択した上で、学習モードボタンＢｎ１を押下する。

【0087】

これにより、閾値補正部１８は、普通紙の検知坪量の下限値である“５８．８（ｇ／ｍ²）”（図５の国内仕向の閾値の下限値）と、検知閾値である“５２（ｇ／ｍ²）”との差分である“６．８（ｇ／ｍ²）”を算出する。そして、閾値補正部１８は、差分の“６．８（ｇ／ｍ²）”をシフト量として“５８．８（ｇ／ｍ²）”から減算し、普通紙の検知坪量の下限値を、減算の結果得られた“５２（ｇ／ｍ²）”に補正する。この補正に基づき、薄紙の検知閾値の上限値は、“５１．９（ｇ／ｍ²）”に補正される。

【0088】

なお、本実施形態では、閾値補正部１８が、坪量検知センサー２６による検知坪量と、ユーザーによって選択されたシート種類に対応付けられた坪量との差分を用いて閾値を補正する例を挙げたが、本発明はこれに限定されない。例えば、閾値補正部１８は、閾値の上限値及び下限値により示される範囲を所定数に分割して得られる各ステップを変更の単位として、閾値を変更しても良い。これにより、閾値変更部１８による閾値補正処理をより簡易なものとすることができる。

【0089】

＜シート種類判別方法＞
次に、画像形成装置１００によるシート種類判別方法について、図８を参照して説明する。図８は、画像形成装置１００によるシート種類判別処理の手順の例を示すフローチャートである。

【0090】

画像形成装置１００によるシート判別処理は、新たに使用するシートを給紙トレイ１２（図１参照）にセットしたユーザーによって、操作表示部３の画面に表示された不図示の学習モード開始ボタンが押下されたことを契機として開始する。

【0091】

まず、画像形成装置１００の制御部１１（図２参照）は、学習モード開始ボタンの押下を検知する（ステップＳ１）。次いで、表示制御部１６は、操作表示部３にシート種類設定画面Ｓｃ１（図７参照）を表示させる（ステップＳ２）。次いで、制御部１１は、給紙トレイ１２からシートを給紙して、レジストローラー２５の方向にシートの搬送を開始する制御を行う（ステップＳ３）。

【0092】

次いで、シートを検知した坪量検知センサー２６は、シートの坪量を検知する（ステップＳ４）。次いで、シート種類判別部１７は、坪量検知センサー２６による検知坪量に基づいて、シートの種類を判別する（ステップＳ５）。次いで、表示制御部１６は、シート種類設定画面Ｓｃ１の紙種設定ボタンにおいて、ステップＳ５でシート種類判別部１７が判別した種類のボタンを強調表示する（ステップＳ６）。

【0093】

次いで、表示制御部１６は、ステップＳ４で坪量検知センサー２６が検知した坪量を、シート種類設定画面Ｓｃ１の坪量検知結果表示領域Ａｒ２（図７参照）に表示させる（ステップＳ７）。次いで、制御部１１は、ユーザーによって、シート種類設定画面Ｓｃ１の学習モードボタンＢｎ１が押下されたか否かを判定する（ステップＳ８）。ステップＳ８で学習モードボタンＢｎ１は押下されていないと判定された場合（ステップＳ８がＮＯ判定の場合）、制御部１１は、ステップＳ８の判定を続ける。

【0094】

一方、ステップＳ８で、学習モードボタンＢｎ１は押下されたと判定された場合（ステップＳ８がＹＥＳ判定の場合）、閾値補正部１８は、ユーザーによって選択されたシート種類と、シート種類判別部１７が判別したシート種類とは一致しているか否かを判定する（ステップＳ９）。ステップＳ９で、シート種類は一致していると判定された場合（ステップＳ９がＹＥＳ判定の場合）、画像形成装置１００によるシート種類判別処理は終了する。つまり、ユーザーによって選択されたシート種類と、シート種類判別部１７が判別したシート種類とが一致していた場合、閾値補正部１８による閾値補正処理は行われない。

【0095】

一方、ステップＳ９で、シート種類は一致していないと判定された場合（ステップＳ９がＮＯ判定の場合）、閾値補正部１８は、坪量検知センサー２６による検知坪量と、ユーザーによって選択されたシート種類のシートの坪量との差分を算出する（ステップＳ１０）。次いで、閾値補正部１８は、算出した差分をシフト量としてシート種類判別用の閾値の補正を行い、補正後の閾値を記憶部１３内の閾値テーブルＴ（図５参照）に保存する（ステップＳ１１）。

【0096】

次いで、制御部１１は、閾値が補正されたシート種類を、印刷（画像形成）対象のシートの種類として設定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２の処理後、画像形成装置１００によるシート種類判別処理は終了する。

【0097】

なお、学習機能に基づいて同一種類と判別された複数のシートについて、閾値補正部１８による補正量が異なっている場合には、閾値補正部１８は補正量を平均化した補正を行っても良い。あるいは標準偏差の算出によるばらつきを考慮した補正を行っても良い。このような処理により、精度の高い補正を行うことができる。

【0098】

また、坪量検知センサー２６により坪量を検知する場合を説明したが、超音波発信部と受信部からなる超音波センサにより、シートが封筒かどうかを判別しても良い。封筒の判別結果を補正する場合は、超音波センサの受信部で検出した電圧値を補正すれば良い。この場合も、学習機能に基づいて同一種類の封筒と判別された複数のシートについて、電圧値の補正量が異なっている場合は、補正量を平均化した補正を行っても良いし、標準偏差の算出によるばらつきを考慮した補正を行っても良い。

【0099】

図８で説明した学習機能による閾値の補正等が完了したのち、シートの銘柄に関する情報の収集処理を行う。シートの銘柄に関する情報として、この実施形態では用紙銘柄情報（シートの銘柄情報）を例示するが、シート種情報やシート種の判定閾値であっても良く、用紙銘柄情報、シート種情報、シート種の判定閾値の少なくともいずれかであるのが望ましい。

【0100】

用紙銘柄情報を入力する為に、図９に示すように、操作表示部３に表示されたシート種類設定画面Ｓｃ１に、用紙銘柄情報入力ボタンＢｎ４が用意されており、そのボタンＢｎ４を押すことで用紙銘柄情報入力モードとなる。

【0101】

用紙銘柄情報の入力は、図１０（Ａ）に示すように、用紙３００の包装紙に紙種情報としてバーコード情報がある場合は、携帯情報端末４００でバーコードを読み取り、用紙３００の商品コード（EAN/JAN等）の10進数情報を読み取る。読み取った後に同図（Ｂ）に示すように、携帯情報端末４００を画像形成装置１００に近付けて、画像形成装置１００が装備している無線通信（NFC通信）手段にて、携帯情報端末４００から画像形成装置１００に商品コードを転送する。なお、転送手段として、NFC通信のほか、BLUETOOTH（登録商標）、赤外線通信、無線WIFI等の近距離無線通信を使用しても良い。

【0102】

商品コードを受信した画像形成装置１００は、図８の処理で得たシートの物性値に関する情報と用紙銘柄情報とを関連付けてセットで記憶部１３等に記憶する。シートの物性値に関する情報とは、シートの物性値と、物性値から換算された坪量等が含まれ、この実施形態では、坪量検知センサー２６等による紙種/センシング情報、坪量シフト量（STEP数）、紙種間違い補正量（STEP数）等が含まれる。

【0103】

なお、画像形成装置１００に内蔵された記憶部１３ではなく、画像形成装置１００に外付けされたＵＳＢメモリ等の外部メモリや、画像形成装置１００に拡張オプションとして外付けされるファイアリー（Fiery）と称されるようなプリントサーバーや、CSRA/CSRC（複合機の遠隔診断システム）以外の記憶サーバーやクラウドサーバーに記憶しても良い。

【0104】

用紙３００の包装紙に紙種情報としてバーコード情報が無い場合は、画像形成装置１００の操作表示部３の画面上でソフトキーボード等により用紙銘柄情報を入力しても良い。入力後は、物性値と用紙銘柄情報とが関連付けられてセットで記憶部１３に記憶される。

【0105】

記憶後、望ましくは、サービスマンがトラブル情報を開発部門に情報として提出するマシン管理リストにも、紙種銘柄情報を記載するようにする。マシン管理リストの出力形式には紙出力形式とCSV形式の２通りがある。

【0106】

こうして、画像形成装置１００には、坪量検知センサー２６等による紙種／センシング情報、坪量シフト量（STEP数）、紙種間違い補正量（STEP数）等の物性値に関する情報と用紙銘柄情報が収集される。

【0107】

その後、画像形成装置１００は、図１０（Ｃ）に示すように、物性値に関する情報と用紙銘柄情報をセットにして、上述のCSRA/CSRCと称される情報処理装置である外部記憶装置（サーバー端末）５００に転送する。外部記憶装置５００はパーソナルコンピュータ等からなり、プログラムに従って動作することにより、物性値に関する情報と用紙銘柄情報を取得し、セットにして図示しない記憶部に記憶する。

【0108】

なお、携帯情報端末４００から電話回線やWIFI通信を経由して、直接に外部記憶装置（サーバー端末）５００にデータを転送しても良い。

【0109】

このようにして、情報を外部記憶装置５００に転送することで、外部記憶装置５００には世界中ないし広範囲の地域から収集された、坪量検知センサー２６等による紙種／センシング情報、坪量シフト量（STEP数）、紙種間違い補正量（STEP数）等の物性値に関する情報と用紙銘柄情報が収集される。

【0110】

外部記憶装置５００には、それらのデータから現状の紙種検知処理のアルゴリズムの見直しが出来る強化学習アルゴリズムを有するファームウェア（FW）が搭載されており、必要な場合はファームウェアのバージョンアップを行ってアルゴリズムを補正する。また、画像形成装置１００の現状のファームウェアについてもバージョンアップが必要な場合は、画像形成装置１００のファームウェアのバージョンアップを自動的に行ってアルゴリズムを補正できるように、バージョンアップ後のファームウェアを画像形成装置１００に送信する。なお、ファームウェアを自動的にアップデートするかどうかの選択手段を画像形成装置１００に設け、ユーザー（サービスマン、管理者を含む）等がファームウェアの自動アップデートを選択した場合にのみ、ファームウェアのバージョンアップを自動的に行う構成であっても良い。

【0111】

画像形成装置１００の開発部門では、一極集中であらゆるシート種の情報（用紙銘柄情報）を収集するのは困難である。そこで、本実施形態のように、ユーザーが使用するシート種の情報を優先して収集することで、効率的に紙種判別のアルゴリズムの開発、分析を行うことができる。

【0112】

図１１は、上記のような用紙銘柄情報の入力に際しての画像形成装置１００の動作を示すフローチャートである。この動作は、画像形成装置１００の制御部１１のＣＰＵ１１１がＲＯＭ１１２等に格納された動作プログラムに従って動作することにより実行される。

【0113】

シート種類設定画面Ｓｃ１の用紙銘柄情報入力ボタンＢｎ４の押下を検知すると（ステップＳ２１）、用紙銘柄情報入力モードに移行し、商品コード情報を携帯情報端末４００から受信したかどうかを判断する（ステップＳ２２）。受信した場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）、ステップＳ２３に進む。受信していなければ（ステップＳ２２でＮＯ）、操作表示部３に表示されたソフトキーボードにて用紙銘柄情報の入力を受け付けたのち（ステップＳ２７）、ステップＳ２３に進む。

【0114】

ステップＳ２３では、坪量検知センサー２６等による紙種/センシング情報、坪量シフト量（STEP数）、紙種間違い補正量（STEP数）等の物性値と用紙銘柄情報を関連付けて、セットで記憶部１３に記憶する。

【0115】

次いで、マシン管理リストに用紙銘柄情報を記載した後（ステップＳ２４）、物性値に関する情報と用紙銘柄情報を、外部記憶装置５００に転送する（ステップＳ２５）。

【0116】

その後、必要に応じて、ファームウェアのバージョンアップを行う（ステップＳ２６）。

【0117】

以上説明した処理では、用紙銘柄情報の入力方法として、バーコードを読み取った携帯情報端末４００からの商品コードの転送入力と、ソフトキーボードによる用紙銘柄情報の入力を例示したが、他の入力方法として、画像形成装置１００にマイク等の音声入力手段を設け、用紙銘柄情報を音声入力しても良い。また、画像形成装置１００に備え付けられたカメラで用紙銘柄情報を撮影することで、入力しても良いし、画像読取装置であるＩＲユニット部４２によって包装紙の用紙銘柄情報の画像を読み取って入力してもよい。

【0118】

図１２は、シート種類設定画面Ｓｃ１のスタートボタンＢｎ２が押下された場合における画像形成装置１００による画像形成処理の手順の例を示すフローチャートである。

【0119】

まず、画像形成装置１００の制御部１１（図２参照）は、図８に示したシート種類判別処理の判別結果に基づいて、プロセス制御（画像形成条件）の設定値を設定する（ステップＳ２１）。つまり、“薄紙”、“普通紙”等のシート種類に応じた各種設定値が設定される。

【0120】

次いで、画像形成装置１００の制御部１１は、プロセス制御に基づく画像形成処動作を開始する（ステップＳ２２）。次いで、画像が形成されたシートが排紙トレイ２７（図１参照）から排出される（ステップＳ２３）。ステップＳ２３の処理後、画像形成装置１００による画像形成処理は終了する。

【0121】

上述した実施形態では、閾値補正部１８は、シート種類設定画面Ｓｃ１を介して入力されたシートの種類と、シート種類判別部１７により判別されたシートの種類とが異なる場合に、坪量検知センサー２６が検知した物性値と、入力されたシートに対応付けられた物性値との差分を算出し、該差分をシフト量として条件を補正する。したがって、本実施形態によれば、補正量をユーザーに指定させたりすることなく、シートの種類の判別に用いられる条件をより適切に補正できるようになる。

【0122】

図１３は、この発明の他の実施形態を説明するための図である。この実施形態では、携帯情報端末４００に用紙銘柄情報を入力すると共に、携帯端末４００が画像形成装置１００から物性値に関する情報を取得し、物性値に関する情報と用紙銘柄情報を関連付けて外部記憶装置５００に転送するものである。

【0123】

携帯情報端末４００には、学習モードボタンＢｎ１０と用紙銘柄情報ボタンＢｎ１１を含む操作画面が表示されている。画像形成装置１００が紙種検知を実行する際に、サービスマン等のユーザーが携帯情報端末４００の画面上の学習モードボタンＢｎ１０を押すことで、画像形成装置１００の学習モードアプリが起動し、図８に示した学習機能による処理が可能となる。勿論、画像形成装置１００の操作画面に表示された前述の学習モードボタンＢｎ１を押しても良い。

【0124】

画像形成装置１００は、図８の処理により、坪量検知センサー２６等による紙種検知を行い、紙種/センシング情報、坪量シフト量（STEP数）、紙種間違い補正量（STEP数）等の物性値に関する情報を検出する。検出後、画像形成装置１００は検出した物性値に関する情報を携帯情報端末４００に送信することで、携帯情報端末４００は物性値に関する情報を取得する。

【0125】

次に、ユーザーが携帯情報端末４００の画面上の用紙銘柄情報ボタンＢｎ１１を押すと、携帯情報端末４００は用紙銘柄情報入力モードとなる。この状態で、携帯情報端末４００に備えられたカメラで用紙３００の包装紙に付されているバーコードを読み取り、用紙３００の商品コードの10進数情報を読み取る。こうして携帯情報端末４００に入力された用紙３００の商品コードと、画像形成装置１００から取得した物性値に関する情報を関連付けてセットにして、携帯情報端末４００の図示しない記憶部に記憶する。なお、銘柄情報の入力は前述したように、携帯情報端末４００の画面上でのソフトキーボード等による入力であっても良いし、音声入力等であっても良い。

【0126】

その後、携帯情報端末４００は、物性値に関する情報と用紙銘柄情報をセットにして、外部記憶装置（サーバー端末）５００に転送する。

【0127】

このように、この実施形態では、ユーザーは携帯情報端末４００での操作により、物性値に関する情報と用紙銘柄情報を外部記憶装置５００に転送することができる。

【0128】

図１４は、図１３で説明した用紙銘柄情報の入力・転送処理を実施する際の画像形成装置１００、携帯情報端末４００、外部記憶装置（サーバー端末）５００の動作を示すフローチャートである。各装置の動作は、それぞれのＣＰＵが動作プログラムに従って動作することにより実行される。

【0129】

携帯情報端末４００上の学習モードボタンＢｎ１０が押されることで（ステップＳ４１）、または画像形成装置１００の操作画面上の学習モードボタンＢｎ１が押されることで（ステップＳ３１）、画像形成装置１００の学習モードアプリが起動される。

【0130】

学習モードの起動後、画像形成装置１００は、用紙を通紙し、物性値に関する情報を検知したのち（ステップＳ３２）、検知結果を携帯情報端末４００に送信する（ステップＳ３３）。

【0131】

画像形成装置１００からの送信により、携帯情報端末４００は物性値に関する情報を取得する（ステップＳ４２）。

【0132】

次に、ユーザーが用紙銘柄情報ボタンＢｎ１１を押したのち、携帯情報端末４００のカメラを起動し、カメラで用紙３００の包装紙に付されているバーコードを読み取り（ステップＳ４３）、読み取ったバーコードから商品コードの10進数情報（銘柄情報）を読み取る（ステップＳ４４）。その後、物性値に関する情報と用紙銘柄情報をセットにして外部記憶装置５００に送信する（ステップＳ４５）。

【0133】

外部記憶装置５００は、携帯情報端末４００から送信されてきた物性値に関する情報と用紙銘柄情報を受信して取得し（ステップＳ５１）、図示しない記憶部に格納する。

【0134】

以上、本発明の一実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることはない。例えば、画像形成装置１００が、機械学習アルゴリズム（AI）の推論モデルを用いて強化学習する機能を備えるとともに、強化学習機能によりファームウェアを自動的にアップデートしても良い。この場合も、ユーザー（サービスマン、管理者を含む）等がファームウェアの自動アップデートを選択した場合にのみ、ファームウェアのバージョンアップを自動的に行う構成であっても良い。

【0135】

また、学習機能及び補正機能が画像形成装置に内蔵されている場合を説明したが、学習機能及び補正機能を画像形成装置の近くのエッジ端末に備えさせ、エッジ端末によりリアルタイムで坪量や封筒検知電圧の補正を行っても良い。この場合も、機械学習アルゴリズム（AI）の推論モデルを用いて強化学習する機能をエッジ端末が備えるとともに、強化学習機能によりファームウェアを自動的にアップデートしても良い。

【符号の説明】

【0136】

１００ 画像形成装置
１ 画像形成装置本体
２ 給紙キャビネット部
３ 操作表示部
１１ 制御部
１３ 記憶部
１６ 表示制御部
１７ シート種類判別部
１８ 閾値補正部
２０ 画像形成部
２６ 坪量検知センサー
１１１ ＣＰＵ
１１３ ＲＯＭ
２６１ａ及び２６１ｂ 透過用光源
２６２ 反射光源用基準板
２６３ 反射用光源
２６４ 受光部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】