JPH04367883A - Image density controller - Google Patents
Image density controllerInfo
- Publication number
- JPH04367883A JPH04367883A JP3144751A JP14475191A JPH04367883A JP H04367883 A JPH04367883 A JP H04367883A JP 3144751 A JP3144751 A JP 3144751A JP 14475191 A JP14475191 A JP 14475191A JP H04367883 A JPH04367883 A JP H04367883A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- toner
- image
- information
- density
- section
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Control Or Security For Electrophotography (AREA)
- Fax Reproducing Arrangements (AREA)
- Dry Development In Electrophotography (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.
Description
【0001】0001
【産業上の利用分野】本発明は、電子写真装置における
画像濃度制御装置に関する。本発明は電子写真プロセス
を用いた各種装置、例えば、複写機、ファックス、レー
ザプリンタ等に使用できるものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image density control device for an electrophotographic apparatus. The present invention can be used in various devices using electrophotographic processes, such as copying machines, facsimile machines, laser printers, etc.
【0002】0002
【従来の技術】従来より、いろいろな条件下において、
安定したコピー画像を得るために、複写機には各種の現
像制御の方法が提案されている。例えば、コピー枚数に
応じて現像バイアスを変化させる方法、新たなる原稿一
枚毎に感光体上に測定用画像パターンを現像し、その濃
度を光学的検知手段で読み取る方法などがある(特公昭
63−33704号等)。[Prior Art] Conventionally, under various conditions,
In order to obtain stable copy images, various development control methods have been proposed for copying machines. For example, there is a method in which the developing bias is changed according to the number of copies, and a method in which a measurement image pattern is developed on a photoreceptor for each new document and the density is read by an optical detection means. -33704 etc.).
【0003】0003
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の方法は、次のような問題点がある。
1.提案されている現像装置においては、2成分現像方
式及び1成分現像方式共に、現像能力の変動に対する原
因系が複雑で制御を行なうためのモデル化ができない。
2.トナーの帯電能力や現像剤のコーティング剥がれ、
スペント化等のように直接測定が不可能なパラメータが
多い。
3.トナー補給応答時間に数枚分の遅れが生じるため、
連続する大量のトナー消費に弱い。
4.現像装置の設計開発時に必要な実験データが膨大で
ある。
5.トナー濃度測定のために測定用画像パターンを作成
する方法の場合、コピー速度の低下およびクリーニング
部への負担がかかる。However, the above conventional method has the following problems. 1. In the proposed developing apparatuses, in both the two-component developing system and the one-component developing system, the causal system for fluctuations in developing ability is complex and cannot be modeled for control. 2. Toner charging ability and developer coating peeling off,
There are many parameters such as spent, which cannot be directly measured. 3. There will be a delay of several sheets in the toner replenishment response time.
It is vulnerable to continuous large amounts of toner consumption. 4. A huge amount of experimental data is required when designing and developing a developing device. 5. In the case of a method of creating a measurement image pattern for toner density measurement, the copying speed decreases and a burden is placed on the cleaning section.
【0004】本発明の目的は、電子写真プロセスにおい
てトナー補給を行なう際、感光体やトナー濃度等の特性
変化に対して安定した画像を得られるよう制御する画像
濃度制御装置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an image density control device that performs control to obtain a stable image despite changes in characteristics of a photoreceptor, toner density, etc. when replenishing toner in an electrophotographic process. shall be.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】請求項1記載の発明は、
感光体ドラム等の画像形成部材上のトナー濃度を測定す
る画像濃度センサと、書き込み画像の画像面積を検出す
る書き込み画像検出部と、現像装置へのトナー補給を行
なうトナー補給装置と、前記画像濃度センサから出力さ
れるトナー濃度情報と前記書き込み画像検出部からの書
き込み画像情報とを入力とするトナー補給値決定部と、
を有した構成とされている。[Means for solving the problem] The invention according to claim 1 includes:
an image density sensor that measures toner density on an image forming member such as a photoreceptor drum; a written image detection section that detects the image area of a written image; a toner replenishment device that replenishes toner to a developing device; a toner replenishment value determination unit that receives toner density information output from the sensor and written image information from the written image detection unit;
It is said that the configuration has the following.
【0006】請求項2記載の発明は、書き込み画像の画
像面積を検出する書き込み画像検出部と、画像形成部材
上のトナー濃度を測定する画像濃度センサと、電子写真
プロセス機構内に設けられた表面電位計、ドラム電流計
、ドラム回転数計、コピー枚数計、露光時間計、温度計
、湿度計、現像装置内トナー補給部に取付けたトナー濃
度計、等の各種センサ部と、トナー濃度情報判定用ニュ
ーラルネットワークと、前記トナー補給部へのトナー補
給の制御を行なうトナー補給制御部と、前記画像濃度セ
ンサから出力されるトナー濃度情報とトナー濃度情報判
定用ニューラルネットワークからのトナー濃度情報と前
記書き込み画像検出部からの書き込み画像情報とが入力
されるトナー補給値決定部とを有した構成とされている
。[0006] The invention according to claim 2 provides a written image detection unit for detecting an image area of a written image, an image density sensor for measuring toner density on an image forming member, and a surface provided in an electrophotographic process mechanism. Various sensors such as electrometer, drum ammeter, drum rotation speed meter, copy count meter, exposure time meter, thermometer, hygrometer, toner concentration meter attached to the toner replenishment section in the developing device, and toner concentration information judgment a toner replenishment control section that controls toner replenishment to the toner replenishment section, toner concentration information output from the image density sensor, toner concentration information from the toner concentration information determination neural network, and the writing. The toner replenishment value determining section is configured to include a toner replenishment value determining section into which written image information from the image detecting section is input.
【0007】[0007]
【作用】請求項1記載の発明では、トナー補給値決定部
が、画像濃度センサからの信号によりトナー濃度を推定
するメンバーシップ関数と、書き込み画像検出部からの
書き込み画像情報からトナー濃度を推定するメンバーシ
ップ関数とが予め登録されている。そして決められたフ
ァジィルールを用いて所定のファジィ合成演算を行ない
、その結果得られたメンバーシップ関数を非ファジィ化
することによりトナー補給装置へのトナー補給操作値を
決定する。これにより、実際の感光体ドラム上のトナー
濃度と書き込み画像の画像面積とを考慮した上での最適
なトナー補給を行なうことができる。[Operation] In the invention as set forth in claim 1, the toner replenishment value determination section estimates the toner concentration from a membership function that estimates the toner concentration based on the signal from the image density sensor and written image information from the written image detection section. Membership functions are registered in advance. Then, a predetermined fuzzy synthesis calculation is performed using a predetermined fuzzy rule, and the membership function obtained as a result is defuzzified to determine a toner replenishment operation value for the toner replenishment device. This makes it possible to perform optimal toner replenishment in consideration of the actual toner density on the photosensitive drum and the image area of the written image.
【0008】請求項2記載の発明によれば、トナー濃度
情報判定用ニューラルネットワークの学習時には、その
入力層に前記各種センサ部からの情報を入力し、前記画
像濃度センサから入力されるトナー濃度情報をトナー濃
度情報判定用ニューラルネットワークの出力層から与え
る学習データとして学習を行なう。また、制御時には、
学習時と同様にトナー濃度情報判定用ニューラルネット
ワークの入力層に各種センサ部からの情報を入力し、出
力層から得られるトナー濃度情報と前記書き込み画像検
出部からの画像情報及び前記画像濃度センサから入力さ
れるトナー濃度情報を基に、トナー補給値決定部が、予
め登録されたファジィルールを用いて所定のファジィ合
成演算を行ない、その結果得られたメンバーシップ関数
を非ファジィ化することによりトナー補給操作値を決定
する。つまり、センサ出力情報からトナー濃度情報を得
るためのニューラルネットワークを使用することで、感
光体や各種条件の特性変化に対して、安定した画像を得
られる最適なトナー補給量を決定する。According to the second aspect of the invention, when the neural network for determining toner density information is trained, information from the various sensor units is input to the input layer of the neural network, and the toner density information input from the image density sensor is input to the input layer of the neural network for determining toner density information. Learning is performed as learning data given from the output layer of the neural network for determining toner density information. Also, during control,
In the same way as during learning, information from various sensor units is input to the input layer of the neural network for toner density information determination, and the toner density information obtained from the output layer, the image information from the written image detection unit, and the image density sensor are input. Based on the input toner concentration information, the toner replenishment value determination unit performs a predetermined fuzzy synthesis calculation using fuzzy rules registered in advance, and defuzzifies the membership function obtained as a result to determine the toner supply value. Determine the supply operation value. In other words, by using a neural network to obtain toner density information from sensor output information, the optimum toner replenishment amount for obtaining a stable image is determined in response to changes in the characteristics of the photoreceptor and various conditions.
【0009】[0009]
【実施例】以下、本発明の実施例を説明する。図1は本
発明の第1実施例に係る画像濃度制御装置のブロック図
である。本画像濃度制御装置は原稿画像を読み取るスキ
ャナ部2と、感光体ドラム等の画像形成部材上のトナー
濃度を測定する画像濃度センサ10と、スキャナ部2か
らの書き込み画像情報と画像濃度センサ10からのトナ
ー情報からトナー補給操作値を決定するトナー補給値決
定部12と、トナー補給操作値に従ってトナー補給を行
なうトナー補給制御部14と、トナー補給装置16とか
ら構成されている。[Examples] Examples of the present invention will be described below. FIG. 1 is a block diagram of an image density control device according to a first embodiment of the present invention. This image density control device includes a scanner section 2 that reads an original image, an image density sensor 10 that measures the toner density on an image forming member such as a photoreceptor drum, and information from the written image information from the scanner section 2 and the image density sensor 10. The toner replenishment control section 14 includes a toner replenishment value determining section 12 that determines a toner replenishment operation value from toner information, a toner replenishment control section 14 that replenishes toner according to the toner replenishment operation value, and a toner replenishment device 16.
【0010】スキャナ部2は画像情報を読み取る光セン
サとしてのCCD4と、CCD4のアナログ情報をデジ
タル情報に変換するA/D変換器6と、それらデジタル
情報から原稿画像のトナー消費量を推定する原稿画像処
理部8とから構成されている。The scanner unit 2 includes a CCD 4 as an optical sensor that reads image information, an A/D converter 6 that converts analog information of the CCD 4 into digital information, and an original image that estimates toner consumption of an original image from these digital information. It is composed of an image processing section 8.
【0011】図2は本実施例の画像濃度制御装置を複写
機に適用した構成を示す図である。この複写機は原稿台
18に載置された原稿20をランプ22により照射し、
その反射光を前記したCCD4で読み取るように構成さ
れている。同じく、原稿20からの光は不図示の走査光
学系により、感光体ドラム26に照射されるように構成
されている。感光体ドラム26の周りには、感光体ドラ
ム26に電荷を付与する帯電器28、現像ローラ30を
有する現像部32、転写器34、分離器36、画像濃度
センサ10がそれぞれ配設されている。現像部32には
、トナー補給装置16が設けられ、現像部32へのトナ
ー補給を行なっている。画像濃度センサ10は、現像部
32により現像された感光体ドラム26上の像を光学的
に読み取り、画像濃度を検出するセンサである。なお、
図2において、給紙カセット40からの紙は送り出しロ
ーラ42によって送り出され、転写器34及び分離器3
6を経て、排出ローラ44によって排出されるように構
成されている。なお、第2図において、センサ部は2重
枠で囲んで示してある。FIG. 2 is a diagram showing a configuration in which the image density control device of this embodiment is applied to a copying machine. This copying machine irradiates a document 20 placed on a document table 18 with a lamp 22,
It is configured so that the reflected light is read by the CCD 4 described above. Similarly, light from the document 20 is configured to be irradiated onto the photosensitive drum 26 by a scanning optical system (not shown). A charger 28 for applying an electric charge to the photoreceptor drum 26, a developing section 32 having a developing roller 30, a transfer device 34, a separator 36, and an image density sensor 10 are arranged around the photoreceptor drum 26, respectively. . The developing section 32 is provided with a toner replenishing device 16, which supplies toner to the developing section 32. The image density sensor 10 is a sensor that optically reads the image on the photosensitive drum 26 developed by the developing section 32 and detects the image density. In addition,
In FIG. 2, paper from a paper feed cassette 40 is sent out by a delivery roller 42, transferred to a transfer device 34 and separated by a separator 3.
6, and is discharged by a discharge roller 44. In addition, in FIG. 2, the sensor section is shown surrounded by a double frame.
【0012】図1及び図2に示すトナー補給値決定部1
2には、予めトナー濃度に関するファジイルールと、原
稿画像処理部8からの書き込み画像情報のファジイルー
ルが保持されており、画像濃度センサ10からのトナー
濃度情報と、スキャナ部2からの書き込み画像情報が入
力されるとトナー濃度を所定の濃度に安定させるように
操作値が決定される。Toner replenishment value determining section 1 shown in FIGS. 1 and 2
2 stores fuzzy rules regarding toner density and fuzzy rules for written image information from the document image processing section 8 in advance, and stores toner density information from the image density sensor 10 and written image information from the scanner section 2 in advance. When input, the operation value is determined so as to stabilize the toner density at a predetermined density.
【0013】この決定の様子を図3及び図4に従って説
明する。例えば、トナー濃度がレベル25%で、かつ書
き込み画像情報が53%であったとき、図3に示すよう
に、それぞれのルールにしたがってトナー補給操作値(
後件部)のメンバーシップ関数(斜線部分)が決定され
る。図3において、(a),(c)は前件部のメンバー
シップ関数を示し、(b),(d)はそれらにより求ま
る後件部のメンバーシップ関数を示したものである。
(a)は横軸にトナー濃度、縦軸に度合いを取り、(c
)は横軸に書き込み画像情報(原稿画像に占める黒部分
の割合の情報に相当する)、縦軸に度合いをとっている
。図3(a)に示すファジイルールによって、トナー濃
度が25%の場合のメンバーシップ関数が、(b)のよ
うに求まる。同様に、書き込み画像情報においては、書
き込み画像情報が53%であるから、(b)に示すファ
ジイルールによって、(d)に示すようなメンバーシッ
プ関数が求まる。The manner of this determination will be explained with reference to FIGS. 3 and 4. For example, when the toner density is level 25% and the written image information is 53%, the toner replenishment operation value (
The membership function (shaded area) of the consequent part) is determined. In FIG. 3, (a) and (c) show the membership functions of the antecedent part, and (b) and (d) show the membership functions of the consequent part determined from them. In (a), the horizontal axis is the toner concentration, the vertical axis is the degree, and (c
), the horizontal axis represents written image information (corresponding to information on the proportion of the black area in the original image), and the vertical axis represents the degree. Using the fuzzy rules shown in FIG. 3(a), the membership function when the toner concentration is 25% is determined as shown in FIG. 3(b). Similarly, since the written image information accounts for 53% of the written image information, the membership function shown in (d) can be found using the fuzzy rule shown in (b).
【0014】その後、図4(e)に示すトナー濃度に関
するメンバーシップ関数と、図4(f)に示す書き込み
画像情報に関するメンバーシップ関数とをMAX合成し
、図4(g)に示すような最終的なメンバーシップ関数
(斜線部分)を得る。このメンバーシップ関数を非ファ
ジィ化することによりトナー補給操作値が決定される。
非ファジィ化の方法にはいくつかあるが、例えばメンバ
ーシップ関数(斜線部分)の重心点を計算すること(マ
ックス・ミニ法)により、図に示すように−3%として
ファジイ推論が得られる。After that, the membership function related to the toner density shown in FIG. 4(e) and the membership function related to the written image information shown in FIG. Obtain the membership function (hatched area). The toner replenishment operation value is determined by defuzzifying this membership function. There are several defuzzification methods, but for example, by calculating the center of gravity of the membership function (shaded area) (max-mini method), fuzzy inference can be obtained as -3% as shown in the figure.
【0015】このようにして第1実施例においては、ト
ナー補給値決定部12からトナー補給制御部14へトナ
ー補給操作値が出力され、図2に示すトナー補給装置1
6が駆動される。これにより、感光体26上のトナー濃
度とその時の読み取り画像の黒部の量に応じた最適なト
ナー補給量が決定されることなる。In this way, in the first embodiment, the toner replenishment operation value is output from the toner replenishment value determining section 12 to the toner replenishment control section 14, and the toner replenishment operation value is outputted from the toner replenishment value determining section 12 to the toner replenishment control section 14, and the toner replenishment device 1 shown in FIG.
6 is driven. As a result, the optimum amount of toner replenishment is determined according to the toner density on the photoreceptor 26 and the amount of black portion of the read image at that time.
【0016】次に本発明の第2実施例について説明する
。図5は本発明の第2実施例に係る画像濃度制御装置の
ブロック図である。第2実施例の画像濃度制御装置は、
画像形成部材上のトナー濃度を測定する画像濃度センサ
10と、トナー濃度計をはじめトナー消費に関するパラ
メータを測定する各種センサ部50と、センサ部50か
らの出力を基にトナー濃度を判定するトナー濃度情報判
定用ニューラルネットワーク52と、第1実施例と同様
なスキャナ部2、トナー補給制御部14、及びトナー補
給装置16と、ニューラルネットワークの学習に対応し
たトナー補給値決定部54とから構成されている。
トナー補給値決定部54は、ニューラルネットワーク5
2の出力層から得られるトナー濃度情報と、書き込み画
像検出部8からの画像情報、及び画像濃度センサ10か
らのトナー情報を基に、予め登録されたファジィルール
を用いて所定のファジィ合成演算を行ない、その結果得
られたメンバーシップ関数を非ファジィ化することによ
りトナー補給操作値を決定する働きがある。Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 5 is a block diagram of an image density control device according to a second embodiment of the present invention. The image density control device of the second embodiment is as follows:
An image density sensor 10 that measures the toner density on the image forming member, various sensor units 50 including a toner density meter that measures parameters related to toner consumption, and a toner density sensor that determines the toner density based on the output from the sensor unit 50. It is composed of a neural network 52 for information determination, a scanner unit 2, a toner replenishment control unit 14, a toner replenishment device 16 similar to those in the first embodiment, and a toner replenishment value determination unit 54 that is compatible with learning of the neural network. There is. The toner supply value determination unit 54 uses the neural network 5
Based on the toner density information obtained from the output layer 2, the image information from the written image detection section 8, and the toner information from the image density sensor 10, a predetermined fuzzy synthesis calculation is performed using fuzzy rules registered in advance. The function is to determine the toner replenishment operation value by defuzzifying the membership function obtained as a result.
【0017】図5に示す画像濃度制御装置を複写機に適
用した場合の構成を図6に示す。図6において、図2に
おいて説明した要素は省略して説明する。この実施例に
おいては、感光体ドラム26周りの温度を検知する温度
センサ60、また、湿度を検知する湿度センサ62、感
光体ドラム26の回転数を計測するドラム回転数カウン
タ64、感光体ドラム26に流れる感光体電流を検出す
るドラム電流計66、送り出しローラ42に設置された
コピー枚数を計測するコピーカウンタ68がそれぞれ配
設されている。現像部32のトナー収容部にはトナー濃
度計38が設けられている。また、帯電器28には帯電
操作値決定部76からの信号に基づき、帯電制御部78
の制御を受けて帯電量が決定される。原稿画像処理部8
からの信号は、露光操作値決定部70を経て、露光制御
部72から原稿20からの画像光が照射されるように構
成されている。露光制御部72は露光時間、強度等を制
御するもので、露光時間を計測する露光時間カウンタ7
4が接続されている。感光体ドラム26周りで、現像部
32の上には感光体ドラム26の表面電位を測定する表
面電位計80が配設されている。また、現像部32によ
り現像された感光体ドラム26上の像を光学的に読み取
り、画像濃度を検出する画像濃度センサ10も設けられ
ている。これら各種のセンサは画像濃度センサ10を除
き、すべてトナー濃度情報判定用ニューラルネットワー
ク52に入力されるように構成されている(図において
、端子Aで示す)。画像濃度センサ10の出力はトナー
補給値決定部54に入力される(図において、端子Bで
示す)。なお、第6図において、センサは2重枠で囲ん
で示してある。FIG. 6 shows a configuration in which the image density control device shown in FIG. 5 is applied to a copying machine. In FIG. 6, the elements explained in FIG. 2 will be omitted from description. In this embodiment, a temperature sensor 60 that detects the temperature around the photoconductor drum 26, a humidity sensor 62 that detects the humidity, a drum rotation number counter 64 that measures the number of rotations of the photoconductor drum 26, and a A drum ammeter 66 for detecting the photoreceptor current flowing through the photoreceptor, and a copy counter 68 for measuring the number of copies placed on the feed roller 42 are provided, respectively. A toner density meter 38 is provided in the toner storage section of the developing section 32 . The charger 28 also has a charge control section 78 based on a signal from the charge operation value determination section 76.
The amount of charge is determined under the control of. Original image processing section 8
The image light from the document 20 is emitted from the exposure control section 72 through the exposure operation value determination section 70 . The exposure control section 72 controls the exposure time, intensity, etc., and includes an exposure time counter 7 that measures the exposure time.
4 is connected. A surface electrometer 80 for measuring the surface potential of the photoreceptor drum 26 is disposed around the photoreceptor drum 26 and above the developing section 32 . Also provided is an image density sensor 10 that optically reads the image developed on the photoreceptor drum 26 by the developing section 32 and detects the image density. All of these various sensors, except for the image density sensor 10, are configured to be input to a neural network 52 for determining toner density information (indicated by terminal A in the figure). The output of the image density sensor 10 is input to a toner replenishment value determining section 54 (indicated by terminal B in the figure). In addition, in FIG. 6, the sensor is shown surrounded by a double frame.
【0018】次に、上記センサ部に関して、トナー濃度
に影響するパラメータの例と算出方法を以下に列挙して
示す。
<使用するセンサ等> トナー濃度計38、<パラメ
ータ名称>トナー濃度、
<パラメータの算出方法、意味>2成分現像方式の場合
、トナーボックス中のトナーと現像剤の重量比を得る。
<使用するセンサ等> 表面電位計80、<パラメー
タ名称>ドラム表面電位、
<パラメータの算出方法、意味>所定の潜像パターンを
ドラム上に作成し、画像部と白地部の表面電位を測定す
る。この表面電位を目標値に安定させることが潜像制御
の目標となる。Next, regarding the sensor section, examples of parameters that affect toner density and calculation methods are listed below. <Sensors used, etc.> Toner density meter 38, <Parameter name> Toner density, <Parameters calculation method and meaning> In the case of a two-component development method, obtain the weight ratio of toner and developer in the toner box. <Sensors used, etc.> Surface electrometer 80, <Parameter name> Drum surface potential, <Parameter calculation method and meaning> A predetermined latent image pattern is created on the drum, and the surface potential of the image area and white background area is measured. . The goal of latent image control is to stabilize this surface potential at a target value.
【0019】<使用するセンサ等> ドラム電流計6
6、
<パラメータ名称>ドラム通過電荷量、<パラメータの
算出方法、意味>帯電器28から感光体ドラム26に供
給された電流を使用時間で積分して得られる。感光体ド
ラム26は長期的な帯電/除電の繰り返しにより次第に
感度が低下する。感光体ドラム26の使用限度値(最大
定格値)に対する百分率で表現する。<Sensors used, etc.> Drum ammeter 6
6. <Parameter name> Amount of charge passing through the drum, <Method for calculating parameters, meaning> Obtained by integrating the current supplied from the charger 28 to the photosensitive drum 26 over the usage time. The sensitivity of the photosensitive drum 26 gradually decreases due to repeated charging/discharging over a long period of time. It is expressed as a percentage of the usage limit value (maximum rated value) of the photosensitive drum 26.
【0020】<使用するセンサ等> ドラム回転数カ
ウンタ64、
<パラメータ名称>ドラム磨耗量、
<パラメータの算出方法、意味>感光体ドラム26はク
リーニング部やブレード等によって削られ、静電容量が
低下する。この磨耗量はほぼ感光体ドラム26の総回転
数に比例するため、この値で、感光体ドラム26磨耗量
の代用特性とする。感光体ドラム26の使用限度値(最
大定格値)に対する百分率で表現する。
<使用するセンサ等> 露光時間カウンタ74、<パ
ラメータ名称>露光疲労量、
<パラメータの算出方法、意味>感光体ドラム26は短
期的な露光の繰り返しによっても感度が変化する。この
露光による感度低下は露光時間に比例するため、この値
で露光疲労量の代用特性とする。感光体ドラム26の使
用限度値(最大定格値)に対する百分率で表現する。<Sensors used, etc.> Drum rotation number counter 64, <Parameter name> Drum wear amount, <Parameters calculation method and meaning> The photosensitive drum 26 is scraped by the cleaning section, blade, etc., and its capacitance is reduced. do. Since this amount of wear is approximately proportional to the total number of rotations of the photoreceptor drum 26, this value is used as a substitute characteristic for the amount of wear of the photoreceptor drum 26. It is expressed as a percentage of the usage limit value (maximum rated value) of the photosensitive drum 26. <Sensors used, etc.> Exposure time counter 74, <Parameter name> Exposure fatigue amount, <Parameters calculation method and meaning> The sensitivity of the photoreceptor drum 26 changes due to repeated short-term exposure. Since this decrease in sensitivity due to exposure is proportional to the exposure time, this value is used as a substitute characteristic for the amount of exposure fatigue. It is expressed as a percentage of the usage limit value (maximum rated value) of the photosensitive drum 26.
【0021】<使用するセンサ等> コピーカウンタ
68、
<パラメータ名称>連続使用度、
<パラメータの算出方法、意味>連続使用度は現在から
過去の所定時間内に何枚のコピーが行なわれたかを示す
値である。これは短期的な使用時間と休止時間の割合を
意味する。感光体ドラム26は連続使用により感度が低
下したり、残留電位が発生したりする。
<使用するセンサ等> 温度センサ60、<パラメー
タ名称>温度値、
<パラメータの算出方法、意味>温度値及びその変化に
よって感光体の感度は大きく影響を受ける。これは静電
容量の変化や帯電時、帯電後の漏れ電流等によるが直接
的な関係を把握することは難しい。<Sensors used, etc.> Copy counter 68, <Parameter name> Continuous use degree, <Parameter calculation method and meaning> Continuous use degree indicates how many copies were made within a predetermined period of time from the present to the past. This is the value shown. This means the ratio of short-term usage time to downtime. Continuous use of the photosensitive drum 26 causes a decrease in sensitivity and generation of residual potential. <Sensors used, etc.> Temperature sensor 60, <Parameter name> Temperature value, <Parameter calculation method and meaning> The sensitivity of the photoreceptor is greatly affected by the temperature value and its changes. This is due to changes in capacitance, leakage current during and after charging, etc., but it is difficult to understand the direct relationship.
【0022】<使用するセンサ等> 湿度センサ62
、<パラメータ名称>湿度値、
<パラメータの算出方法、意味>湿度値及びその変化に
よって感光体の感度は大きく影響を受ける。これは静電
容量の変化や帯電時、帯電後の漏れ電流等によるが直接
的な関係を把握することは難しい。
<使用するセンサ等> 画像濃度センサ10、<パラ
メータ名称>画像濃度、
<パラメータの算出方法、意味>レーザタイオードとフ
ォトセンサからなるPセンサ等を使用し、反射率の違い
により感光体の画像部に付着したトナーの量を測定する
。<Sensors used, etc.> Humidity sensor 62
, <Parameter name> Humidity value, <Parameter calculation method and meaning> The sensitivity of the photoreceptor is greatly affected by the humidity value and its changes. This is due to changes in capacitance, leakage current during and after charging, etc., but it is difficult to understand the direct relationship. <Sensors used, etc.> Image density sensor 10, <Parameter name> Image density, <Parameter calculation method and meaning> A P sensor, etc. consisting of a laser diode and a photosensor is used, and the image on the photoreceptor is determined by the difference in reflectance. Measure the amount of toner adhering to the area.
【0023】次に、本実施例の動作について説明する。
従来の電子写真プロセスのトナー補給制御は、画像濃度
センサを用いて、トナー濃度を測定しトナー補給を行う
。この場合、一般にトナー濃度が低い場合にはトナー補
給を行ない、高い場合には補給を停止する。しかし、本
実施例では、出力画像の濃度は、トナー濃度に影響を与
える様々な情報と実際のトナー濃度との関係をニューラ
ルネットワーク52に学習させておくことにより、制御
時にトナー濃度測定パターンを作成せずにトナー補給制
御を行なうことを可能とする。Next, the operation of this embodiment will be explained. Toner replenishment control in a conventional electrophotographic process uses an image density sensor to measure toner density and replenish toner. In this case, generally when the toner concentration is low, toner is replenished, and when it is high, the toner supply is stopped. However, in this embodiment, the density of the output image is determined by making the neural network 52 learn the relationship between various information that affects the toner density and the actual toner density, thereby creating a toner density measurement pattern during control. Toner replenishment control can be performed without
【0024】以下、ニューラルネットワーク52をそれ
らの学習時と判定時に分けて説明する。
■.ニューラルネットワーク52の学習時:まず、トナ
ー濃度判定用ニューラルネットワーク52の学習につい
て説明する。 学習時にはトナー濃度判定用パターン
を作成しながら、各センサ情報を取得する。図7はトナ
ー濃度判定用ニューラルネットワーク52の一構成例を
示す模式図である。トナー濃度判定用ニューラルネット
ワーク52には、センサ出力情報が入力される入力層と
、中間層、トナー濃度情報が出力される出力層とそれら
を結ぶネットワークで構成されている。それらの内、ト
ナー濃度判定用ニューラルネットワーク52の入力層に
は、トナー濃度に影響を与えるパラメータを入力し、出
力層には画像濃度センサ10の出力値を教師値として与
える。教師値としての信号の流れを図7において、破線
の矢印で示している。トナー濃度に影響を与えるパラメ
ータとしては、前述したように、トナーボックス内のト
ナー濃度、感光体上の帯電電位を測定する表面電位計、
帯電部から感光体ドラム26に流入した電流を測定する
ドラム電流、ドラムの長期的劣化に影響するドラム磨耗
量と露光疲労量、複写機の稼働頻度を現す連続使用度、
感光体の静電容量やトナーの摩擦帯電量等に影響を与え
る温度、湿度等がある。[0024] The neural network 52 will be explained below by dividing it into its learning time and determination time. ■. Learning of the neural network 52: First, learning of the toner density determination neural network 52 will be described. During learning, each sensor information is acquired while creating a toner density determination pattern. FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of the configuration of the toner concentration determination neural network 52. As shown in FIG. The toner concentration determination neural network 52 includes an input layer to which sensor output information is input, an intermediate layer, an output layer to which toner concentration information is output, and a network connecting them. Among these, parameters that influence toner density are input to the input layer of the toner density determination neural network 52, and the output value of the image density sensor 10 is provided as a teacher value to the output layer. In FIG. 7, the flow of the signal as the teacher value is shown by the broken arrow. As mentioned above, the parameters that affect the toner concentration include the toner concentration in the toner box, the surface electrometer that measures the charged potential on the photoreceptor,
Drum current, which measures the current flowing into the photoreceptor drum 26 from the charging section; the amount of drum wear and exposure fatigue that affects long-term deterioration of the drum; the degree of continuous use, which indicates the frequency of operation of the copying machine;
There are temperature, humidity, and other factors that affect the electrostatic capacity of the photoreceptor and the amount of triboelectric charging of the toner.
【0025】このような学習により、入力層と中間層間
の結合係数Wkjのネットワーク及び中間層と出力層間
の結合係数Sjiのネットワークは、トナー濃度に影響
を与える様々な情報を考慮した上で、最適な制御とする
ことができる。なお、画像濃度センサ10からの出力は
ニューラルネットワーク52の学習データとして使用さ
れると同時に、トナー補給値決定部54においてトナー
補給量を決定するために使用される。このトナー補給値
決定部54ではトナー濃度を入力とし、最適なトナー補
給操作値を出力するように予め調整しておく必要がある
。この調整作業はニューラルネットワーク学習データ取
得時と平行して行なうことが可能である。Through such learning, the network of coupling coefficients Wkj between the input layer and the intermediate layer and the network of coupling coefficients Sji between the intermediate layer and the output layer are optimized by taking into account various information that affects the toner density. control. Note that the output from the image density sensor 10 is used as learning data for the neural network 52 and at the same time is used by the toner replenishment value determining section 54 to determine the amount of toner replenishment. The toner replenishment value determination unit 54 inputs the toner concentration and needs to be adjusted in advance so as to output an optimal toner replenishment operation value. This adjustment work can be performed in parallel with the acquisition of neural network learning data.
【0026】■.制御実行時:制御実行時には、トナー
濃度測定パターンの作成をできる限り避けたいため、コ
ピー数枚以上ごとにパターン作成を行なう。よってパタ
ーン作成を行なわない数枚の間はトナー濃度が測定でき
ない。そこで、本実施例では上記ニューラルネットワー
ク52を用いて任意のタイミングでトナー濃度を推定し
、トナー補給制御を行なう。例えば、1枚ごとに帯電電
位やドラム電流等のセンサ情報を取得し、CCD4から
得られる書き込み画像情報と合わせてトナー濃度情報を
推定することにより1枚ごとに最適なトナー補給が行な
える。この場合、トナー補給値決定部54は、第1実施
例のように、ニューラルネットワーク52の出力層から
得られるトナー濃度情報と、書き込み画像検出部8から
の画像情報と、画像濃度センサ10のトナー濃度情報を
基に、予め登録されたファジィルールを用いて所定のフ
ァジィ合成演算を行ない、その結果得られたメンバーシ
ップ関数を非ファジィ化することによりトナー補給操作
値を決定する。このファジィ推論は第1実施例とほぼ同
じ原理の処理を行なう。[0026]■. When executing control: When executing control, it is desired to avoid creating a toner density measurement pattern as much as possible, so a pattern is created every several copies or more. Therefore, the toner density cannot be measured for several sheets without pattern formation. Therefore, in this embodiment, the neural network 52 is used to estimate the toner concentration at an arbitrary timing and perform toner replenishment control. For example, optimal toner replenishment can be performed for each sheet by acquiring sensor information such as charging potential and drum current for each sheet and estimating toner density information in conjunction with written image information obtained from the CCD 4. In this case, the toner replenishment value determining unit 54 uses toner density information obtained from the output layer of the neural network 52, image information from the written image detection unit 8, and toner density information from the image density sensor 10, as in the first embodiment. Based on the density information, a predetermined fuzzy synthesis calculation is performed using fuzzy rules registered in advance, and the membership function obtained as a result is defuzzified to determine a toner replenishment operation value. This fuzzy inference performs processing based on almost the same principle as the first embodiment.
【0027】本発明は前記実施例に限らず、各種の変形
が可能である。例えば、トナー濃度に影響を与える様々
な情報を検出するセンサは前記実施例に限定されること
なく、各種のセンサを使用することができる。The present invention is not limited to the embodiments described above, and various modifications are possible. For example, the sensor for detecting various information that affects the toner concentration is not limited to the above-mentioned embodiments, and various types of sensors can be used.
【0028】[0028]
【発明の効果】請求項1記載の発明によれば、書き込み
画像情報を実際に考慮したトナー補給が行なえるので、
電子写真プロセスにおいてトナー補給を行なう際、安定
した画像を得られるよう制御することができる。According to the invention as set forth in claim 1, toner replenishment can be performed while actually considering the written image information.
When replenishing toner in an electrophotographic process, it is possible to control the toner supply so that a stable image can be obtained.
【0029】請求項2記載の発明によれば、従来の様に
ドラムの劣化要因を特定しない制御方式に比べ、各劣化
要因に対して最適な制御を実施できるため、制御範囲が
広くまた暴走等を防ぐことが可能となり、急激なトナー
消費量の変動に対しても制御可能である。従って、電子
写真プロセスにおいてトナー補給を行なう際、感光体や
トナー濃度等の特性変化に対して安定した画像を得られ
る効果がある。また、現像系などの複雑な系の制御用モ
デル同定の必要がないので、プロセス設計開発時に行な
う実験量を軽減できるため、複写機の開発期間、開発コ
ストを低減できる効果もある。According to the second aspect of the invention, compared to the conventional control method that does not specify the cause of drum deterioration, optimal control can be performed for each deterioration factor, so the control range is wide and runaway etc. This makes it possible to prevent sudden fluctuations in toner consumption. Therefore, when replenishing toner in an electrophotographic process, it is possible to obtain an image that is stable against changes in characteristics such as the photoreceptor and toner density. Furthermore, since there is no need to identify a control model for a complex system such as a developing system, the amount of experiments performed during process design and development can be reduced, which has the effect of reducing the development period and cost of the copying machine.
【図1】第1実施例に係る画像濃度制御装置のブロック
図である。FIG. 1 is a block diagram of an image density control device according to a first embodiment.
【図2】第1実施例を複写機に適用した構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram in which the first embodiment is applied to a copying machine.
【図3】トナー補給制御に使用するファジィルールの例
を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of fuzzy rules used for toner supply control.
【図4】トナー補給制御に使用するファジィルールの例
を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of fuzzy rules used for toner supply control.
【図5】第2実施例に係る画像濃度制御装置のブロック
図である。FIG. 5 is a block diagram of an image density control device according to a second embodiment.
【図6】第2実施例を複写機に適用した構成図である。FIG. 6 is a configuration diagram in which the second embodiment is applied to a copying machine.
【図7】トナー濃度判定用ニューラルネットワークの構
成例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of a neural network for determining toner concentration.
8 原稿画像処理部
10 画像濃度センサ
12 トナー補給値決定部
16 トナー補給装置
38 トナー濃度計
50 各種センサ部
52 トナー濃度情報判定用ニューラルネッ
トワーク
54 トナー補給値決定部8 Original image processing unit 10 Image density sensor 12 Toner replenishment value determining unit 16 Toner replenishing device 38 Toner density meter 50 Various sensor units 52 Neural network for determining toner density information 54 Toner replenishment value determining unit
Claims (2)
像濃度センサと、書き込み画像の画像面積を検出する書
き込み画像検出部と、現像装置へのトナー補給を行なう
トナー補給装置と、前記画像濃度センサから出力される
トナー濃度情報と前記書き込み画像検出部からの書き込
み画像情報とを入力とするトナー補給値決定部とを有し
、そのトナー補給値決定部が予め登録されたファジィル
ールを用いて所定のファジィ合成演算を行ない、その結
果得られたメンバーシップ関数を非ファジィ化すること
により前記トナー補給装置へのトナー補給操作値を決定
することを特徴とする画像濃度制御装置。1. An image density sensor that measures toner density on an image forming member, a written image detection section that detects an image area of a written image, a toner replenishment device that replenishes toner to a developing device, and a toner replenishment device that replenishes toner to a developing device. It has a toner replenishment value determining section that receives toner density information output from the sensor and written image information from the written image detecting section as input, and the toner replenishment value determining section uses fuzzy rules registered in advance. An image density control device characterized in that a toner replenishment operation value for the toner replenishing device is determined by performing a predetermined fuzzy synthesis calculation and defuzzifying a membership function obtained as a result.
み画像検出部と、画像形成部材上のトナー濃度を測定す
る画像濃度センサと、電子写真プロセス機構内に設けら
れた表面電位計、ドラム電流計、ドラム回転数計、コピ
ー枚数計、露光時間計、温度計、湿度計、現像装置内ト
ナー補給部に取付けたトナー濃度計、等の各種センサ部
と、トナー濃度情報判定用ニューラルネットワークと、
前記トナー補給部へのトナー補給の制御を行なうトナー
補給制御部と、前記画像濃度センサから出力されるトナ
ー濃度情報とトナー濃度情報判定用ニューラルネットワ
ークからのトナー濃度情報と前記書き込み画像検出部か
らの書き込み画像情報とが入力されるトナー補給値決定
部とを有し、前記トナー濃度情報判定用ニューラルネッ
トワークの学習時には、その入力層に前記各種センサ部
からの情報を入力し、前記画像濃度センサから入力され
るトナー濃度情報をトナー濃度情報判定用ニューラルネ
ットワークの出力層から与える学習データとして学習を
行ない、制御時には、学習時と同様にトナー濃度情報判
定用ニューラルネットワークの入力層に各種センサ部か
らの情報を入力し、出力層から得られるトナー濃度情報
と前記書き込み画像検出部からの画像情報を基に、予め
登録されたファジィルールを用いて所定のファジィ合成
演算を行ない、その結果得られたメンバーシップ関数を
非ファジィ化することによりトナー補給操作値を決定す
ることを特徴とする画像濃度制御装置。2. A written image detection section that detects an image area of a written image, an image density sensor that measures toner density on an image forming member, and a surface electrometer and a drum ammeter provided in an electrophotographic process mechanism. , various sensor sections such as a drum rotation speed meter, a copy count meter, an exposure time meter, a thermometer, a hygrometer, a toner concentration meter attached to the toner supply section in the developing device, and a neural network for determining toner concentration information;
a toner replenishment control section that controls toner replenishment to the toner replenishment section; toner concentration information output from the image density sensor; toner concentration information from a neural network for toner concentration information determination; and toner concentration information from the written image detection section. and a toner replenishment value determining section into which write image information is input, and when learning the toner density information determination neural network, information from the various sensor sections is input into the input layer, and information from the image density sensor is input. Learning is performed using the input toner concentration information as learning data given from the output layer of the neural network for determining toner concentration information, and during control, the input layer of the neural network for determining toner concentration information is input from various sensors during control. The information is input, and based on the toner density information obtained from the output layer and the image information from the written image detection section, a predetermined fuzzy synthesis calculation is performed using fuzzy rules registered in advance, and the resulting member is An image density control device characterized in that a toner replenishment operation value is determined by defuzzifying a ship function.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3144751A JPH04367883A (en) | 1991-06-17 | 1991-06-17 | Image density controller |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3144751A JPH04367883A (en) | 1991-06-17 | 1991-06-17 | Image density controller |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04367883A true JPH04367883A (en) | 1992-12-21 |
Family
ID=15369531
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3144751A Pending JPH04367883A (en) | 1991-06-17 | 1991-06-17 | Image density controller |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04367883A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08248760A (en) * | 1995-03-06 | 1996-09-27 | Minolta Co Ltd | Image forming device |
-
1991
- 1991-06-17 JP JP3144751A patent/JPH04367883A/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08248760A (en) * | 1995-03-06 | 1996-09-27 | Minolta Co Ltd | Image forming device |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3026690B2 (en) | Potential estimation device | |
| US5204718A (en) | Electrophotographic process control device which uses fuzzy logic to control the image density | |
| JP3220256B2 (en) | Image forming method and image forming apparatus | |
| JP3026630B2 (en) | Electrophotographic process control equipment | |
| JPH09179458A (en) | Image forming device | |
| JP2940255B2 (en) | Apparatus for detecting toner amount in image forming apparatus | |
| JP3266297B2 (en) | Electrophotographic process control equipment | |
| US5610689A (en) | Image forming apparatus having failure diagnosing function | |
| JPH04367883A (en) | Image density controller | |
| JP3260793B2 (en) | Electrophotographic process control equipment | |
| JP7810005B2 (en) | Image forming apparatus and control method for image forming apparatus | |
| JPH07160073A (en) | Electrophotographic process control device | |
| JP3200121B2 (en) | Electrophotographic process control equipment | |
| JPH07295312A (en) | Electrophotographic process control device | |
| JPH0934188A (en) | Image forming device | |
| JP2916774B2 (en) | Electrophotographic equipment | |
| JPH03166571A (en) | Image forming device | |
| JPH04320279A (en) | Electrophotographic process controller | |
| JPH04291274A (en) | Electrophotographic process control equipment | |
| JP2023085891A (en) | image forming device | |
| JP3050400B2 (en) | Electrophotographic image forming apparatus | |
| JPS60131574A (en) | Control method of image density | |
| JPH08110664A (en) | Electrophotographic process control device | |
| JP2005140902A (en) | Image forming apparatus | |
| JPH0764383A (en) | Image forming device |