JP2012086565A - 事前情報の無い印刷物の画像データを使用する、インクジェットプリンタにおけるインクジェットの不足及び欠落を検出するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】インクジェット画像生成システムにおいて欠落インクジェットを検出するシステム及び方法を提供する。
【解決手段】インクジェット画像生成システムにおいて、テストパターンデータをもたない印刷物のデジタル画像を生成する。デジタル画像は光の筋を検出すべく処理され、その光の筋の位置が、プリントヘッド内のインクジェット位置に関連付けられる。関連付けられたインクジェット位置に対応するインク色の認定が、色分解画像及び／又は色誤差の解析で得られる。
【選択図】図３

Description

ここに開示する内容は、概して、プリントヘッドにおいてインクジェットから吐出されるインクを使用した印刷画像を生成する装置に関し、特に、プリントヘッドにおける欠陥インクジェットを認識する画像形成装置に関する。

従来の画像形成システムにおいてインクジェットの欠落及び不足を検出するには、テストパターンの印刷が要求される。印刷されたテストパターンは画像スキャナにより走査され、当該パターンの画像データが生成される。これら画像データは、パターンの印刷に使用されたテストパターンデータを参照して分析され、パターンの画像データにおいて、インクが予定されているけれども検知されない領域が検出される。

このようなシステムのいくつかはインクジェットの欠落を認定するのに有効であるが、分析用にテストパターンを印刷することが要求される。テストパターンの印刷は、所有者のために画像を提供する当該システムの有効性を阻害する。ウエブ印刷システムにおいて、印刷ジョブのページ間にテストパターンが印刷され得るが、顧客がウエブで印刷されたドキュメントを使用できるように、テストパターンはウエブから取り除かれなければならない。画像コンテンツの情報を必要とせず、顧客の生成した画像からインクジェットの欠落を検出可能とすることが、有用である。

ドキュメントのコンテンツの事前情報無しで、顧客の生成したドキュメントの画像データからインクジェットの欠落を検出する処理が案出された。この処理は、少なくとも１つのプリントヘッドを動作させて画像受け部材にインクを吐出し、前記少なくとも１つのプリントヘッドを動作させるために使用される画像データに対応したインク画像を形成すること、処理方向への前記画像受け部材の動きに交差する支持部材に直線状に配置された複数の光センサへ前記インク画像及び前記画像受け部材により反射される光から、前記画像受け部材における前記インク画像のデジタル画像を生成すること、前記デジタル画像を複数のセグメントに区分けすること、前記各セグメントにおいて、前記複数の光センサ中の各光センサごとに前記処理方向でのプロファイルを生成すること、前記セグメントに関して生成された前記プロファイルから、前記セグメントにおける光の筋を検出すること、前記複数の光センサ中の光センサの位置に基づいて、前記検出された各光の筋に該当するインクジェットの欠落位置を認定すること、を含む。

ドキュメントのコンテンツの事前情報無しで、顧客の生成したドキュメントの画像データからインクジェットの欠落を検出する方法を実行するシステムが案出された。このシステムは、画像受け部材にインク画像を形成するために使用される画像データに対応したインク画像が形成される画像受け部材と、処理方向への前記画像受け部材の動きに交差する支持部材に直線状に配置され、前記インク画像及び前記画像受け部材により反射される光から、前記画像受け部材における前記インク画像のデジタル画像を生成するように構成された複数の光センサと、前記複数の光センサと動作可能に接続され、前記デジタル画像を複数のセグメントに区分けし、前記デジタル画像の各セグメントにおいて、前記複数の光センサ中の各光センサごとに前記処理方向でのプロファイルを生成し、前記セグメントに関して生成される前記プロファイルから前記セグメントにおける光の筋を検出し、そして、前記複数の光センサ中の光センサの位置に基づいて、前記検出された各光の筋に該当するインクジェットの欠落位置を認定するプロセッサと、を含む。

ウエブ画像形成システムの概略図である。 印刷ゾーンと光学センサの概略図である。 インクジェットイジェクタを欠落した位置を判別する処理のブロック図である。 インクジェットイジェクタを欠落した位置及びインク色を判別する、別の処理のブロック図である。 インクジェットイジェクタを欠落した位置及びインク色を判別する、さらに別の処理のブロック図である。 図５及び図６に示した処理を利用してインクイジェクタを欠落した位置及びインク色を判別する処理のブロック図である。 画像受け部材に配置される複数の画像セグメントを示す、画像受け部材の図である。 １つの画像セグメント中の各画素ごとに平均した、光学検出器により生成される連続グレイレベル強度値の一例である。 １つの画像中の各画像セグメントごとに光学検出器により生成される連続平均化グレイレベル強度値の一例である。

ここに開示するシステム及び方法の環境、ならびに同システム及び方法の詳細についての一般的な理解のために、図面を参照する。図面において、同様の構成要素には同様の参照番号を使用している。ここに使用される用語「プリンタ」は、デジタルコピー装置、製本装置、ファクシミリ装置、マルチファンクション装置など、各種目的のために印刷出力機能を実行するあらゆる装置を包含する。用語「画像受け部材」は、紙に加え、画像形成ドラムやベルトを含む間接的画像形成部材を含めて、あらゆる印刷媒体を包含する。画像受け部材は処理方向へ移動し、処理交差方向とは該処理方向に交差する方向である。

画像受け部材の表面は、ときとして画素としても表される、電位低下位置のグリッド状パターンで構成される。用語「グレイレベル」は、画像受け部材の画素位置から反射される光に関連させた数的レベルを表し、高いグレイレベル番号はより白に近く、低い番号はより黒に近い。用語「光の筋」は、インク滴を吐出しないか又は画像受け部材の間違った位置にインク滴を吐出する画素に該当する少なくとも１つのインクイジェクタに起因した増加色強度レベルをもつ、画像受け部材において処理方向へ延伸する画素の線状配列を表す。光の筋に関する色強度レベルは、グレイレベルであるか、又は以下に詳述するように画像データから分解した単一色に関する強度レベルであり得る。

用語「プロファイル」は、処理方向に並んだ画素の直線的配列ごとに検出される色強度レベルの定量的表示を表し、１以上の数値を含む。例えばプロファイルは、処理方向の所定数の画素ごとに測定される色強度レベルの平均値であり得る。本明細書において使用されている用語「計算」及び「認定」は、実用的用途に適した確度又は精度をもつ１以上の物理的関係の測定に基づいて結果を得る、ハードウエア、ソフトウエア、又はハードウエア及びソフトウエアの組み合わせで構成される回路の演算を含む。

図１を参照すると、印刷作動中に画像受け部材の表面に形成された画像から検出される画像データを評価し、画像データを使用して欠落インクジェットイジェクタを認定するように構成されたインクジェット画像形成システム５が示されている。本開示内容の目的のために、画像形成装置は、１以上のインクジェットプリントヘッド及び対応する固体インクサプライを使用するインクジェットプリンタの形態である。しかしながら、ここに記載する方法は、画像を形成するためのプリントヘッドにインクジェットイジェクタを使用する他の各種画像形成装置のいずれにも応用可能である。

画像形成装置は、着色剤を吐出するインクジェットイジェクタへ向け制御信号を発生する前に画像データを処理するためのプリントエンジンを含む。

媒体は、一連のカラーモジュール（又はユニット）２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ，２１Ｄを含む印刷ステーション２０を通して搬送される。各カラーモジュールは、媒体の幅方向へ有効に延伸し、移動する媒体に直接（すなわち、中間又はオフセット部材を使用することなく）インクを吐出可能である。

装置５の各種サブシステム、コンポーネント及び機能の作動と制御は、コントローラ５０を用いて実行される。コントローラ５０は、プログラムされた命令を実行する汎用又は専用のプログラマブルプロセッサにより実施可能である。プログラムされた機能を実行するのに必要な命令及びデータは、プロセッサ又はコントローラに付随するメモリに記憶され得る。プロセッサ、そのメモリ、及びインターフェイス回路は、コントローラ及びプリントエンジンのいずれか又は両方を構成し、電気モータキャリブレーション機能など、後述する機能を実行する。これらコンポーネントは、印刷回路カードに設けられるか、又は、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）中の回路として設けられる。各回路が別個のプロセッサにより実施されるか、又は、複数の回路が１つのプロセッサで実施され得る。画像形成システム５は、また、印刷後ウエブの画像形成のために上述のように構成された光学画像形成システム５４を含むことができる。光学画像形成システムは、プリントヘッドアッセンブリのインクジェットにより画像受け部材に吐出されたインク滴の、例えば、存在、強度、及び位置の少なくとも１つを検出するように構成される。光学画像形成システムは、画像受け部材における画像形成領域の幅方向へ延伸するバー又は長手構造物に実装された光学検出器のアレイを含む。一実施形態において、画像形成領域は、処理交差方向において約２０インチ幅であり、プリントヘッドは、処理交差方向に６００ｄｐｉの解像度で印刷し、１２，０００以上の光学検出器がバーに沿った一列に配列され、画像形成部材を横断するデジタル画像データの一列走査線を生成する。光学検出器は、画像受け部材の表面に向け光を直射する１以上の光源に関連付けて構成される。光学検出器は、光源から生成され、画像受け部材で反射された後の光を受光する。画像受け部材の生表面で反射された光に応じて光学検出器により生成される電気信号の大きさは、画像受け部材上のインク滴で反射された光に応じて生成される信号の大きさよりも大きい。この生成信号の強度差は、画像受け部材におけるインク滴の位置を認定するために使用され得る。図１中の視野９に沿って切り取った印刷ゾーン２００の概略図を図２に示す。印刷ゾーン２００は、処理方向２０４に沿って配列された４つのカラーモジュール（又はユニット）２１２，２１６，２２０，２２４を含む。各カラーユニットは、他のカラーユニットと異なる色のインクを吐出する。一実施形態において、カラーユニット２１２がマゼンタインクを吐出し、カラーユニット２１６がシアンインクを吐出し、カラーユニット２２０がイエローインクを吐出し、そして、カラーユニット２２４がブラックインクを吐出する。処理方向２０４は、カラーユニット２１２からカラーユニット２２４へ当該カラーユニットの下を進むように画像受け部材が移動する方向である。

光学検出器２２８は、処理方向２０４に沿って、印刷ゾーン２００においてカラーモジュール２１２，２１６，２２０，２２４により画像受け部材に画像が形成された後の位置に配置される。光学検出器２２８は、印刷ゾーン２００の処理交差幅全域にわたって延伸する。光学センサ２３２等の個々の光学センサは、光学検出器２２８の長さ方向に配列される。各光学センサは、処理交差軸に沿って、画像受け部材の個々の画素から反射される光を検出するように構成される。画像受け部材が処理方向２０４へ進行するに従い、光学センサ２３２は、処理方向２０４に沿って直線状に延びる多数の画素から反射される光を検出し得る。光学検出器２２８により生成される画像データの１走査線の処理交差解像度は、少なくとも部分的に、光学検出器２２８中のセンサ２３２等の光学センサ数、及び、光学検出器により検出される光を反射する画像受け部材の処理交差幅、により決定される。処理方向における画像データの解像度は、少なくとも部分的に、処理方向２０４における画像受け部材の速度と共に、センサにより検出される光から走査線画像データを生成するときの光学検出器２２８の線レートにより決定される。

光学検出器２２８の各種実施形態は、画像受け部材に形成されたグレイスケール及びカラー画像の両方を検出するように構成されるセンサを含むことができる。光学検出器のある種の実施形態は、レッド、グリーン、ブルー（ＲＧＢ）の光を選択的に感知可能な要素を含む個々の光学センサで構成される。光学検出器は、全検出器要素により受光された光の合計に加えて、各ＲＧＢ要素により検出された反射光の異なる振幅を記録し、インク画像のＲＧＢデジタル画像を生成する。ＲＧＢデジタル画像は、当分野で周知の方法を用いて、各種の代替色空間に対応する色座標へ変換され得る。このような色空間の一つがＬ＊ａ＊ｂ＊色空間であり、その他の色空間がｌｕｍｉｎａｎｃｅ−ｃｈｒｏｍｉｎａｎｃｅ（輝度−クロミナンス）色空間である。

印刷ゾーンにおけるプリントヘッドの欠落イジェクタを認定する方法が図３に示されている。欠落イジェクタは、まったく機能しないインクジェットイジェクタ、断続的に規則正しくインク滴を吐出するイジェクタ、又は画像受け部材表面の間違った位置にインク滴を吐出するイジェクタと言うことができる。処理３００は、画像形成システムにより画像受け部材に形成された画像からの反射光を検出することにより始まる（ブロック３０４）。インク画像は、図２に示したプリントヘッドのような１以上のプリントヘッドを使用して形成される。画像受け部材及びインク画像から反射される光は、光学検出器のセンサにより検出される。反射光に対する光学検出器のセンサの反応を使用して、画像受け部材のインク画像のデジタル画像が生成される。次いでデジタル画像が後述のように処理され、該デジタル画像中の光の筋が検出される。このデジタル画像の処理は、インク画像を生成するために使用された画像データを参照することなく実施される。光学検出器の各センサは、画像受け部材上の単一画素から反射された光ごとの画像データを生成するように構成される。画像受け部材が処理方向へ進むのに従い、各センサは、画像受け部材の処理方向に配列された画素の１次元アレイごとに画像データを生成する。光学検出器により記録される画像データは、画像セグメントに分割可能である。各画像セグメントは、光学検出器により生成される所定数の走査線を含む。各走査線は、光学検出器の各センサごとのグレイスケール強度測定値を含み、連続するデータの走査線が、処理交差方向におけるセンサの位置に応じた画像データの１次元アレイを形成する。１次元アレイのそれぞれは、所定数の画素に応じた画像データを含む。画像セグメントが計算されると、画像セグメントにおける画像データの各１次元アレイごとにプロファイルが生成される。一実施形態において、収集した応答情報にフィルタが適用され、光学センサにより検出されたノイジーデータの影響が軽減される。フィルタリング方法の一例は、各１次元アレイの全応答値を平均化し、単一画像セグメントごとに光学検出器の各センサごとの単一平均応答値を導出する。他の例では、非線形フィルタ（トリムミーンフィルタ：ｔｒｉｍ−ｍｅａｎ ｆｉｌｔｅｒなど）が適用される。この種のフィルタは、平均化実行前に、上限しきい値より上と下限しきい値より下のデータのｎ％を除外する。処理３００により利用される典型的な１次元アレイ及び画像セグメントを示す画像データの一例が図７に示されている。媒体シート等の画像受け部材による反射光から生成される画像データ７００の２次元フィールドは、複数の画像セグメント７０４Ａ−７０４Ｉに区分けされるものとして図示される。各画像セグメントは、処理交差方向７１６及び７２０に沿って延伸し、画像データ７００を生成する光学検出器のセンサ数に応じる幅を有する。画像データ７００の長さは、処理方向７１２に配列される所定数の走査線にわたり、光学検出器により生成される画像データの１以上の走査線から構成される。図７において、光学検出器の各センサは、１走査線中の単一画素に対応した画像データを生成し、単一センサごとの連続走査線が、処理方向７１２に対応した画像データの１次元アレイを形成する。一例として１次元アレイ７０８Ａ−７０８Ｉが、画像セグメント７０４Ａ−７０４Ｉにおける各走査線ごとの光学検出器の単一センサにより生成される。１次元アレイの長さは、異なる実施形態ごとに選択可能であり、例えば、１画素から２００画素の範囲の長さである。したがって、画像セグメント７０４Ａ−７０４Ｉのそれぞれは、画像データの２次元アレイを含む。

再び図３を参照すると、平均応答値は、既定の画像セグメントにおける各所定数の画像データ画素ごとに認定され、画像データは、光の筋の存在を認定するべくさらに分析される（ブロック３１２）。光の筋は、処理交差方向において互いに隣り合ったセンサのグループごとに平均応答値を比較することで認定される。複数の光センサに関する平均グレイレベルのグラフの例を図８に示す。図８において、縦軸は、既定の画像セグメント中の単一センサにより検出される１００画素値に対する平均グレイレベルを表す。横軸は、処理交差方向に沿って延伸する光学検出器における各センサの位置を表す。グレイレベルの大部分が、選択された画像セグメントにおいて画像受け部材で直接反射された光をセンサが検出したことを示す、２５０に近い値である。おおよそ３４００センサから４９００センサまでの間の領域において、グレイレベル値は低下し、下層の画像受け部材よりも暗いインクの領域を示す。符号８０４で示すように、１つのセンサが、隣接するセンサの平均グレイレベルよりも比較的高い平均グレイレベルをもっている。符号８０４の測定グレイレベルは、光の筋となり得る候補を示す。処理交差方向に隣接する所定数のセンサにより検出された平均グレイレベルにおける相対的差異が分析され、画像セグメントデータに含まれる特定幅の光の筋の有無が決定される。インデックスＰ_ｊ１で始まってＰ_ｊｎまでのｎ個の隣接センサのグループが、次の両式を満足する場合、画像データにおける光の筋に該当するとして認定され得る。
式中、Ｐ_ｊ０は、処理交差方向におけるｎ個のセンサＰ_ｊ１〜Ｐ_ｊｎの直前のセンサに関する平均化グレイレベル値であり、Ｐ_{ｊ０＋ｎ＋１}は、処理交差方向において比較されるセンサの直後のセンサに関する平均化グレイレベル値である。定数ηは、周囲画素データに付加されるオフセットパラメータで、光の筋を検出するにあたってノイズの影響を低減する。第１の不等式が、テストグループの平均グレイレベル値を、テストグループ直前にある画素であるセンサＰ_ｊ０と比較し、第２の不等式が、テストグループを、テストグループ直後にある画素であるセンサＰ_{ｊ０＋ｎ＋１}と比較する。ηの大きさは、選択的に、光の筋の誤認定発生を減らすべく増加させ、あるいは、検出される画像データ中に全光の筋の大部分が存在するように減少させることができる。ｎの一例は２であり、幅方向２画素までの光の筋を検出し得ることを意味する。２つのセンサにより検出された平均グレイレベルの平均が上記両式を満足する場合に、光の筋が検出される。多様な値のｎ（例えば、ｎ＝１及びｎ＝２）が、多様な幅の光の筋を検出するために使用可能であることに留意されたい。ｎの選択は、典型的には、処理交差方向におけるプリントヘッドの解像度及び光学検出器の解像度に基づく。６００ｄｐｉプリンタ及びインチあたり６００個のセンサを有する光学検出器用には、ｎ＝１及びｎ＝２が好適な選択である。ｎ＞１の場合、検出された筋の中心は、最も近いセンサ位置へ四捨五入した筋の重心位置（すなわち整数）として定義される。これらのパラメータは、同様に使用され得るハイパスフィルタリングなどの他の方法であっても、光の筋の検出における計算効率を高める。ハイパスフィルタリングの一例として、光学検出器により生成された画像データを処理するしきい値を伴う［−１，−２，６，−２，−１］／６などのカーネルが使用される。図９に、光の筋を認定するためにブロック３１２の処理で使用され得るグレイレベルデータの例を示す。１次元画像データプロファイルは、それぞれが画像データの１次元アレイ用である平均グレイレベル強度値から形成される。このようなプロファイルの一部がアレイ９００により示されており、該プロファイルアレイ９００における各位置は、処理交差方向９２０及び９２４における光学センサの位置に対応する。ｎの値が２でηのオフセットが１５である例を使用してあり、センサグループＡが、それぞれセンサ９１２及び９１３により生成された１次元アレイの値から得られた２つの平均センサ値９７及び１０２を含む。グループＡを構成する隣接した平均センサ値に関する処理交差センサ値の平均は、９９．５の値をもつ。前段センサ９１１に関する１次元アレイに該当する平均センサ値は、５８のプロファイル値をもち、この値にηを付加することで７３の値が生成される。また、後段センサ９１４に関する１次元アレイに該当する平均センサ値は、５９のプロファイル値をもち、この値にηを付加することで７４の値が生成される。センサグループＡに関する平均処理交差センサ値は、両センサ９１１及び９１４に対応する隣接平均センサ値よりも大きく、上述の両式を満足する。したがって、画像データの選択セグメントに関して、図９に示すプロファイルの部分における平均センサ値のアレイ中に、センサグループＡに該当する処理交差位置で光の筋が認定される。

センサグループＡに該当するプロファイル部分に適用される光の筋検出処理は、処理交差方向９２０及び９２４に沿ったセンサに対応する平均センサ値の各隣接グループに対して実行される。１センサ位置だけ方向９２４へ移動したセンサグループＢは、それぞれセンサ９１３及び９１４により捕捉された値の１次元アレイから得られた平均センサ値１０２及び５９を含む。グループＢを構成する隣接した平均センサ値の平均処理交差グレイスケールレベルは、８０．５であるのに対し、前段センサ９１２及び後段センサ９１５に対応するη調節平均センサ値はそれぞれ１１２と７６である。センサグループＢに該当する平均処理交差センサ値は、センサ９１５に対応する平均センサ値を超える平均グレイスケールレベルを有するが、センサ９１２に対応する平均センサ値は超えていない。グループＢに関する平均処理交差センサ値が両方のセンサ９１２及び９１５に対応する平均センサ値を超えていないので、センサグループＢは、光の筋として認定されない。以上の光の筋の認定は、光学検出器アレイにおけるｎ個のセンサの各グループに対応する画像データの平均センサ値のグループに対して実行される。

再度図３を参照して、画像セグメント中のｎ個の隣接センサにより検出される光の筋の振幅Ｍが決定される（ブロック３１６）。振幅は、次式を使用して、前段及び後段センサの平均応答値を、光の筋中のセンサに対し認定された平均応答値から減算することにより計算される。
式中、Ｐ_ｊ０は、光の筋中のｎ個のセンサの前段にあるセンサであり、Ｐ_{ｊ０＋ｎ＋１}は、光の筋中のｎ個のセンサの後段にあるセンサである。相対的に高い振幅の光の筋ほど、相対的に低い振幅の光の筋よりも、印刷画像の視覚的品質における影響が顕著である。

ブロック３０８−３１６の処理は、光学検出器により走査されている画像受け部材上の画像セグメントごとに繰り返される。全画像セグメントが処理されれば（ブロック３２０）、処理３００は、全画像セグメントにおいて検出された光の筋すべてに関するヒストグラムを生成する（ブロック３２４）。ヒストグラムの各セルは、検出された光の筋に該当する光センサごとに累積スコアを保存する。スコアは、検出された光の筋に関する適当な測定値であればよい。一実施形態において、ヒストグラムのセルは、光センサごとに画像データ中に認定された光の筋の計数値を保存する。各光の筋の振幅は、検出された光の筋の相対的振幅に従ってヒストグラムを重み付けするために使用され得る。別の実施形態において、スコアは、光の筋が検出された各光センサ位置で検出される光の筋に関する累積振幅であり得る。２つの隣接センサの光の筋に関する上記の例を利用すると、ヒストグラムは、光学検出器の２つの隣接センサのグループごとに検出される光の筋の計数値を含む。検出される光の筋の数は、ゼロから、光学検出器により走査される画像セグメントの数までの範囲であり得る。

図３の処理は、光の筋の検出前に光学検出器の欠陥に対処するためのヒストグラム処理を含むことができる。光学検出器の光センサは、該光学検出器に使用される光センサの感度における微差又は光源の空間的不均一に起因して、画像受け部材の処理交差方向にわたって反応が一様ではないことがある。この処理交差方向における差に対応して生じるデジタルデータの強度差を、光学検出器の特性と呼ぶ。この特性は、典型的には、処理交差方向におけるデジタル画像データの相対的緩慢変化現象を含む。デジタル画像データにおける光学検出器特性の影響を抑制するため、ハイパスフィルタをデータに適用して（ブロック３２６）、そのような低周波特性を取り除くか軽減することができる。所定のしきい値をヒストグラムデータに適用することにより、欠落インクジェットイジェクタの処理交差位置がヒストグラム又はフィルタ後ヒストグラムから認定される（ブロック３２８）。検出された光の筋のうち、しきい値に合わないスコアをもつヒストグラムセルに対応するものは、光の筋の認定リストから除かれる。例えば、３本の光の筋の固定しきい値は、センサの所定グループが欠落インクジェットイジェクタに相当すると認定される前に、当該グループに関して３本以上の光の筋が検出されなければならないことを意味する。しきい値は、画像中にある画像セグメントの数に比例して選ばれ得る。例えば、しきい値は、ヒストグラムが画像セグメントの半分に対して光の筋を含むことを要件とすることが可能で、その画像セグメントの絶対数は画像形成装置の動作中に調節し得る。処理３００の変形実施形態が、欠落インクジェットイジェクタの特定の色の検出に使用され得る。広く普及しているＣＭＹＫ画像形成システムにおいて、イジェクタが欠落したときに起こる応答値の増加は、ＣＭＹＫの各インク色ごとに不均一であり得る。イエローインクジェットイジェクタの欠落の認定性を向上させるために、図３の処理３００は、光学センサのブルー要素から受信されるデータのみで実行され得る。ブルーに相当する光の波長は、光のイエロー波長と相補的であると知られており、これは、イエローとブルーを混ぜたときの結果が中間色のグレイ又はホワイトとなることを意味する。処理３００は、ＲＧＢ３色チャンネルを全て混ぜたグレイスケールレベルに適用されるのと同様にして、画像データ中のブルーレベルに適用される。イエローインクジェットイジェクタが動作可能であれば、イエローはブルーレベルを捕足してブルー光の検出レベルを減少させるので、ブルーレベル画像データ中の光の筋は、隣接画像センサと比べた相対的イエローレベルが低い位置に対応する。したがって、ブルー画像データを使用することで、全ＲＧＢ画像センサデータを使用して認定せずともよいようになり、イエローインクジェットイジェクタの認定に貢献する。図４に、走査した画像データから欠落インクジェットイジェクタの位置及び色を認定する代替処理４００を示す。処理４００は、上述のブロック３０４において行われた処理同様にして、画像形成システムにより画像受け部材に形成された画像から反射される光を検出することによって開始される（ブロック４０４）。画像データが検出されると、処理４００は、色空間における複数の色ベクトルごとに画像データへ着色剤仕様マッピング（ｃｏｌｏｒａｎｔ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｍａｐｐｉｎｇ）を適用する（ブロック４０８）。このような色空間の１つがＬ＊ａ＊ｂ＊色空間であるが、その他周知の各色空間が同様に使用され得る。

ブロック４０８の着色剤マッピング処理は、画素を走査するセンサにより生成された最終カラー画像データから、画像受け部材の画素に存在する個々のインク色成分を分解する。

ブロック４０８における処理は、分解された色に対する所定の単位ベクトルに従って受信色データを投影することにより、画像データを選択色にマッピングする。投影は、次式を使用して定義される、選択色に関する単位ベクトルＵ_ｃの３次元Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像データ座標Ｉの投影座標Ｐを用いた周知の数学的変換である。
光学検出器により生成された画像データの各画素ごとのＬ＊ａ＊ｂ＊座標は、マップされた各色に対するＵ_ｃのような所定の単位ベクトルに従い投影される。座標Ｐのような投影座標は、後述するブロック４１２−４２０の処理において使用される。

処理４００は、続けて、光学検出器のセンサごとに１次元画像データを収集して画像データを区分し（ブロック４１２）、区分した画像データの１次元プロファイルを使用して画像データセグメントに存在する光の筋を認定し（ブロック４１６）、認定した光の筋の振幅を決定する（ブロック４２０）。ブロック４１２，４１６，４２０の処理は、それぞれ処理３００のブロック３０８，３１２，３１６の処理と実質的に同様にして実行される。処理４００と３００における処理の違いは、処理３００がセンサにより検出された色成分のすべてを含むグレイレベル値を使用するのに対して、処理４００は、ブロック４０８でマッピングした分解カラー画像データを使用して光の筋を決定することである。したがって、処理４００で検出される光の筋は、処理方向において相対的に低い分解色強度が検出された１以上の隣接カラーセンサを表す。処理４００は、画像データに存在するすべての画像セグメントに対してブロック４１２−４２０の処理を繰り返す（ブロック４２４）。

処理４００は、続けて、所定の色分解に対する画像セグメントにおいて認定されたすべての光の筋のヒストグラムを構成する（ブロック４２８）。ヒストグラムのセルは、光の筋が検出された光センサごとにスコアを保存する。スコアは、例えば、全画像セグメントのセンサグループごとにいくつの光の筋が検出されるか計数した値を含むか、又は、検出された光の筋の累積振幅であり得る。さらに、ヒストグラムの処理は、光学検出器の示し得るあらゆる特性の影響を抑制するために実行され得る（ブロック４３０）。欠落インクジェットイジェクタ位置は、所定のしきい値に基づいてヒストグラムデータ又は処理後ヒストグラムデータから認定される（ブロック４３２）。ヒストグラムが所定のしきい値を超える場合に、センサの位置が欠落イジェクタに対応するとして認定される。ブロック４０８の処理による現在の分解色が、欠落インクイジェクタの色に関する候補色として認定されるが、欠落イジェクタの色の最終決定は、後にブロック４４０において実行される。処理４００において、異なる所定のしきい値が各分解色に対して選択可能である。

処理４００は、ブロック４０８−４３２の処理を、生成された画像データの分解色ごとに繰り返す（ブロック４３６）。このとき、個々の色のＬ＊ａ＊ｂ＊成分における類似性を要因として欠落イジェクタ色の誤認定が起こり得るので、欠落イジェクタの検出は不確定のままである。一例において、シアン、マゼンタ及びブラックインクから反射される光はすべてＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において大きなＬ＊値をもち、そして、シアン又はマゼンタカラーイジェクタの欠落は、ブラックインクイジェクタの欠落と同じように認定されることが頻繁にある。根本原因解析用階層化法が、序列階層に色を配置することにより、色の誤認定を低減する（ブロック４４０）。処理４００の一例では、ＣＭＹＫインクジェットイジェクタの欠落を認定する。階層化は、欠落ブラックイジェクタの認定の上に欠落シアン又はマゼンタイジェクタの認定の優先順位を置く。したがって、欠落イジェクタがシアン又はマゼンタイジェクタの可能性があると認定した同じセンサについて、ブラックイジェクタ欠落の可能性も認定されたとしても、ブラック値は無視され、シアン又はマゼンタの結果だけが有効と考慮される。処理４００の変形が処理５００として図５に示されている。処理５００は、図４を参照して上述したブロック４０４−４２４の処理と同じブロック４０４−４２４の処理で始まる。処理５００は、画像データにおいて認定されたすべての光の筋の位置での局所的色誤差認定を含む（ブロック５２６）。局所的色誤差は、検出された光の筋の画像画素及び光の筋周囲の画素にハイパスフィルタを適用することによって測定され得る。

処理５００は、続いて、図４を参照して上述したブロック４２８−４３６と同じ処理を使用し、欠落イジェクタの位置及び候補色を認定する。処理５００は、ブロック５２６の処理で認定される局所的色誤差を使用しつつ、根本原因解析を用いて欠落インクジェットイジェクタの色を認定する（ブロック５４０）。根本原因解析は、ブロック４０８における処理のカラーマッピングで使用されるカラーベクトルのどれが、センサの所定グループにより検出される光の筋ごとの局所的色誤差に最も関連深いか、を決定する。ブロック５４０の処理は、Ｋ平均（Ｋ−ｍｅａｎｓ）クラスタリング法などのクラスタリング法を使用して適切な色を決定し得る。ただし、線形回帰フィッティングなど、他のクラスタリングアルゴリズム及び適切な技術を使用可能である。

色誤差根本原因解析のいくつかの実施形態で、クラスタ化色誤差に最も近いカラーベクトルであるとして欠落インクジェットの色を認定し得る。代替実施形態では、色誤差を使用して類似Ｌ＊ａ＊ｂ＊ベクトル成分をもつ色の誤認定を防止し得る。図６に、欠落インクイジェクタの位置及び色を検出する処理であって処理４００と処理５００の根本原因解析を組み合わせた混成処理を示す。処理６００は、処理４００において上述した欠落イジェクタ検出処理及び階層化根本原因処理で始まる（ブロック６０４）。処理６００は、また、図５のブロック５２６の処理を参照して上述したように、光の筋の認定にあたって局所的色誤差データを収集する。ブロック６０４の階層化根本原因解析が、欠落インクイジェクタがブラックインクイジェクタであることを示すと、処理６００は、欠落インクイジェクタに関連する光の筋に対して認定された局所的色誤差の分析を実行する（ブロック６０８）。局所的色分析は、図５の処理ブロック５４０を参照して上述した方法と同様にして実行される。局所的色分析で、色誤差がブラックカラーベクトルに最も関連深いと決定された場合（ブロック６１２）、欠落イジェクタは、欠落ブラックインクイジェクタであると認定される（ブロック６１６）。誤差が他のカラーベクトルに最も関連深い場合には（ブロック６１２）、欠落イジェクタの認定は他の色を認定するように変更される（ブロック６２０）。

Claims (10)

1. インクジェット画像生成システムにおける欠落インクジェットを検出する処理であって、
   少なくとも１つのプリントヘッドを動作させて画像受け部材にインクを吐出して、前記少なくとも１つのプリントヘッドを動作させるために使用される画像データに対応したインク画像を形成し、
   処理方向への前記画像受け部材の動きに交差する支持部材に直線状に配置された複数の光センサへ前記インク画像及び前記画像受け部材により反射される光から、前記画像受け部材における前記インク画像のデジタル画像を生成し、
   前記デジタル画像を複数のセグメントに区分けし、
   前記各セグメントにおいて、前記複数の光センサ中の各光センサごとに前記処理方向でのプロファイルを生成し、
   前記セグメントに関して生成された前記プロファイルから、前記セグメントにおける光の筋を検出し、
   前記複数の光センサ中の光センサの位置に基づいて、前記検出された各光の筋に該当するインクジェットの欠落位置を認定する、
   ことを含む処理。
2. 前記各プロファイルの生成において、さらに、
   前記デジタル画像のセグメントにおいてデジタルデータを生成した前記光センサごとに前記処理方向において所定数のセンサ値を平均化し、当該セグメントにおいてデジタルデータを生成した光センサごとのセンサ値平均から、前記セグメントに関する前記プロファイルを形成することを含む、
   請求項１記載の処理。
3. 前記光の筋の検出において、さらに、
   処理交差方向において前記プロファイル内のセンサ値にハイパスフィルタを適用することにより、前記プロファイルに関する複数のフィルタ処理センサ値を生成し、
   前記複数のフィルタ処理センサ値中の所定のしきい値を超えるフィルタ処理センサ値に基づいて、前記プロファイルにおける少なくとも一つの前記フィルタ処理センサ値に対応する光の筋を認定することを含む、
   請求項１記載の処理。
4. インクジェット画像生成システムにおける欠落インクジェットを検出するシステムであって、
   画像受け部材にインク画像を形成するために使用される画像データに対応したインク画像が形成される画像受け部材と、
   処理方向への前記画像受け部材の動きに交差する支持部材に直線状に配置され、前記インク画像及び前記画像受け部材により反射される光から、前記画像受け部材における前記インク画像のデジタル画像を生成するように構成された複数の光センサと、
   前記複数の光センサと動作可能に接続され、前記デジタル画像を複数のセグメントに区分けし、前記デジタル画像の各セグメントにおいて、前記複数の光センサ中の各光センサごとに前記処理方向でのプロファイルを生成し、前記セグメントに関して生成される前記プロファイルから前記セグメントにおける光の筋を検出し、そして、前記複数の光センサ中の光センサの位置に基づいて、前記検出された各光の筋に該当するインクジェットの欠落位置を認定するプロセッサと、
   を含むシステム。
5. 前記プロセッサは、
   前記デジタル画像を、レッド、グリーン、ブルー（ＲＧＢ）及び輝度−クロミナンスデジタル画像の一つに変換するように構成される、
   請求項４記載のシステム。
6. 前記プロセッサは、
   前記処理方向における所定数のセンサ値を平均化することにより前記各プロファイルを生成し、前記セグメントに関するデジタルデータを生成するために使用される前記光センサごとに前記平均センサ値を生成する、
   請求項５記載のシステム。
7. 前記プロセッサは、
   前記プロファイルにおいて、処理交差方向の所定数の隣接平均センサ値に関して平均処理交差センサ値を認定し、
   前記平均処理交差センサ値を、前記処理交差方向における前記所定数の隣接平均センサ値の脇の平均センサ値と比較し、
   前記所定数の隣接平均センサ値の脇の前記平均センサ値よりも少なくとも所定量大きい前記平均処理交差センサ値に基づいて、前記セグメント内で前記光の筋を検出する、
   ことにより、前記光の筋をそれぞれ検出する、
   請求項６記載のシステム。
8. 前記プロセッサは、
   前記所定数の隣接平均センサ値の少なくとも一端から拡張した第２の所定数の隣接平均センサ値に関して第２の平均処理交差センサ値を生成し、
   前記平均処理交差センサ値を前記第２の処理交差センサ平均と比較する、
   ことによって、前記平均処理交差センサ値を、前記所定数の隣接平均センサ値の脇の前記平均センサ値と比較するように構成される、
   請求項７記載のシステム。
9. 前記プロセッサは、さらに、
   前記複数の光センサ中の光センサごとにスコアを生成し、
   前記光センサごとのスコアを所定のしきい値と比較し、
   前記所定のしきい値未満である前記光センサに関する検出された光の筋の計数値に基づいて、光センサ位置で検出される前記光の筋を除くように構成される、
   請求項７記載のシステム。
10. 前プロセッサは、さらに、
    前記各光センサにより生成される信号を、前記画像受け部材の生表面にあるインク色の１つから反射された光に対応する色空間へマッピングすることにより、前記インク画像中の前記インク色ごとに１つのデジタルカラー画像を複数生成するように構成される、
    請求項５記載のシステム。